基于双馈风电场等值模型的电力系统分析方法

摘要

本发明提出基于双馈风电场等值模型的电力系统分析方法，包括步骤：建立双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型；在详细模型中，输入双馈风电场运行参数的实际值，获取详细模型的输出特性曲线；在等值模型中，输入双馈风电场运行参数的预设值，获取等值模型的输出特性曲线；采集详细模型的输出特性曲线以及等值模型的输出特性曲线；根据采集结果建立目标函数；不断调整双馈风电场运行参数的预设值，计算目标函数的值；当目标函数的值达到第一预定数值时，利用此时的等值模型进行电力系统分析；当调整次数达到预定的次数时，利用最小的目标函数值对应的等值模型进行电力系统分析；可以提高等值模型的建立速度，提高电力系统的分析精度。

说明书

技术领域

本发明涉及风力发电领域，特别是涉及基于双馈风电场等值模型的电力系 统分析方法。

背景技术

近几年，风电已成为增长速度最快的发电方式。我国风力发电正逐步走向 规模化和产业化，成为电网电源中的重要组成部分，对电力系统运行调度将产 生重大的影响，其中双馈风电机组占了很大的比重。由于大型风电场的机组数 目可达到数十至百余台，在电网规划和电力系统稳定分析时，如果所有机组都 使用详细模型，将极大地增加电力系统的分析规模和仿真时间，带来的计算开 销将难以承受，同时还会带来许多严重的问题，例如模型的有效性、数据的修 正等，所以建立风电场等值模型非常必要。

目前的风电场等值方法有多种，如容量加权等值、按优化算法等值等。

按容量加权等值：如果不考虑风电场内电网的功率损耗，则风电场所有风 力发电机组相当于接在同一母线上，可用一台等值风力发电机来表示，采用按 容量加权等值方法对风力发电机群进行等值。但是该方法需要满足前提条件： 风电场中所有风力发电机组接于同一母线，而且具有相同的风速作用，忽略了 风电场的风速分布和内电网的功率损耗。另外，加权聚合法存在精度较低等问 题。

按优化算法等值：风电场内电网的功率损耗可用一个等值阻抗来表示。风 电场的等值参数中除了包含风力发电机组特性和风电场内电网功率损耗等参数 外，还包括风电场风速分布等信息，这些参数与风电场的输入和输出关系不能 显式表示，比较好的方法是采用某种优化算法进行求解。例如，遗传算法作为 模拟自然法则的一种优化算法，是按照一定的基因编码执行遗传操作，根据个 体适应值在解空间进行随机搜索，当采用保留最佳个体策略时，理论上可得到 问题的最优解。但是，按优法算法等值大都比较复杂，且在大多数实际问题中， 往往都难以得到解析解，而需要用迭代的算法来寻找结果，如遗传算法，蚁群 算法以及粒子群优化算法等，这类算法在求解大规模问题时必须具有较大的种 群规模，而这会导致更长的计算时间，但如果种群规模过小，则极易陷入局部 最优，这对风电场等值问题适用性有限。

发明内容

本发明的目的在于提出基于双馈风电场等值模型的电力系统分析方法，可 以提高等值模型的建立速度，提高电力系统的分析精度。

为达到上述目的，采用的技术方案是：

基于双馈风电场等值模型的电力系统分析方法，包括步骤：

建立双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型；

在所述详细模型中，输入双馈风电场运行参数的实际值，获取所述详细模 型的输出特性曲线；其中，所述双馈风电场运行参数包括：风力发电机的容量、 输入发电机的机械转矩、定子电阻、定子电抗、转子电阻、转子电抗、励磁电 抗以及发电机惯性时间常数；

在所述等值模型中，输入双馈风电场运行参数的预设值，获取所述等值模 型的输出特性曲线；

采集所述详细模型的输出特性曲线以及所述等值模型的输出特性曲线；

根据采集结果建立目标函数；

不断调整所述双馈风电场运行参数的预设值，计算所述目标函数的值；

当若所述目标函数的值达到第一预定数值，则利用此时的等值模型进行电 力系统分析；当调整次数达到预定的次数时，利用最小的目标函数值对应的等 值模型进行电力系统分析。

本发明方法基于猴群算法，在建立的双馈风电场的详细模型和双馈风电场 的等值模型中输入双馈风电场运行参数，进行仿真得到各自模型的输出特性曲 线；采集各自的输出特性曲线，建立目标函数；以双馈风电场运行参数为猴群 搜索因子，寻求使目标函数值最小时，对应的双馈风电场运行参数；从而确定 双馈风电场的等值模型中各参数的取值，在此基础上进行电力系统分析，可以 提高等值模型建立的速度，提高电力系统的分析精度。

附图说明

图1为本发明方法的一个实施例流程图。

具体实施方式

为便于理解，下面将结合附图进行说明本发明。

本发明提出一种基于双馈风电场等值模型的电力系统分析方法，请参考图 1，包括步骤：

S101、建立双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型；

S102、在详细模型中，输入双馈风电场运行参数的实际值，获取详细模型 的输出特性曲线；

S103、在等值模型中，输入双馈风电场运行参数的预设值，获取等值模型 的输出特性曲线；

S104、采集详细模型的输出特性曲线以及等值模型的输出特性曲线；

S105、根据采集结果建立目标函数；

S106、不断调整双馈风电场运行参数的预设值，计算目标函数的值；

S107、当目标函数的值达到第一预定数值，则利用此时的等值模型进行电 力系统分析；当调整次数达到预定的次数时，利用最小的目标函数值对应的等 值模型进行电力系统分析。

本发明方法基于猴群算法，在建立的双馈风电场的详细模型和双馈风电场 的等值模型中输入双馈风电场运行参数，进行仿真得到各自模型的输出特性曲 线；采集各自的输出特性曲线，建立目标函数；以双馈风电场运行参数为猴群 搜索因子，寻求使目标函数值最小时，对应的双馈风电场运行参数；从而确定 双馈风电场的等值模型中各参数的取值，在此基础上进行电力系统分析，可以 提高等值模型建立的速度，提高电力系统的分析精度。

为更好的说明本发明，将从下面几部分进行详细说明；

一、建立双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型；

如何建立双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型，可采用一般的 方法，具体建立过程，下面将不进行详细阐述，大致过程如下：

第一步：采集待建立模型的风电场中的所有双馈风电机组的风速、有功功 率、机端电压等运行参数。利用这些实测参数搭建出有效的单台双馈风机模型。

第二步：以单台风机模型为基础搭建整体双馈机组风电场的详细模型，并 进行网络化简，即可得到本发明的双馈风电场的详细模型。

以3台风机为例；双馈风机构建的风电场详细模型，表1给出了各发电机 的具体参数；每台双馈风机均经由一台变比为0.69kV/35kV的理想变压器连接 到集总母线上，再经由风电场集总变压器Trf_Grid（变比为35kV/110kV）连接 到外部系统。

表1详细模型发电机参数

表1中，R_S为定子电阻，X_S为定子电抗，R_r为转子电阻，X_r为转子电抗， X_m为励磁电抗，H为发电机惯性时间常数，S为发电机的容量，这些是发电机 的固有参数。

在实际双馈风电场等值问题中，将n台双馈风力机组等值为一台风力机组， 对于其他参数如等值后风力发电机的容量、输入发电机的机械转矩则是等值前 所有风力机对应量求和，即：

$S_{\mathrm{eq}}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{S}_i,$$P_{\mathrm{meq}}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{mi}}.$

式中，S_i是第i台风力发电机的容量，P_mi是第i台风力发电机的输入机械功 率；S_eq为等值模型的发电机容量；P_meq为等值模型的风力发电机的输入机械功率。

由此建立双馈风电场的等值模型。

二、利用建立好的双馈风电场的详细模型和双馈风电场的等值模型进行仿 真；

具体的包括：

S1、在详细模型中，输入双馈风电场运行参数的实际值，得到详细模型的 输出特性曲线；其中，双馈风电场运行参数包括：风力发电机的容量、输入发 电机的机械转矩、定子电阻、定子电抗、转子电阻、转子电抗、励磁电抗以及 发电机惯性时间常数；

S2、在等值模型中，输入双馈风电场运行参数的预设值，得到等值模型的 输出特性曲线；

其中，输入详细模型中的双馈风电场运行参数的实际值是固定的，一般是 厂家提供的设备的额定值；输入等值模型中的双馈风电场运行参数的预设值是 不固定的，可根据多台双馈风电场发电机的额定参数的加权值进行适当的调整。

三、采集详细模型的输出特性曲线以及等值模型的输出特性曲线；

在上述二的仿真过程中，得到详细模型的输出特性曲线和等值模型的输出 特性曲线；

在M个采集点，分别对详细模型的输出特性曲线和等值模型的输出特性曲 线进行采集，得到p_i和p_oi；其中，p_i为在等值模型的输出特性曲线中的第i个 采样点的值；p_oi为在详细模型的输出特性曲线中的第i个采样点的值。

四．建立猴群算法的目标函数；

根据上述三的采集结果，建立目标函数；其中，目标函数为其中，M为采样点数；p_i为在等值模型的输出特性曲线中的第i个采样点的值； p_oi为在详细模型的输出特性曲线中的第i个采样点的值。

五、进行猴群算法，搜索目标函数的最优解；

目标函数的最优解即是使得目标函数的值最小时，对应的等值模型参数， 即是等值模型的双馈风电场运行参数；

将猴群算法思想应用于风电场等值问题时，每只猴子的位置相当于双馈风 电场运行参数中包括的具体参数，猴子在每个位置的海拔高度相当于等值模型 的精度。在猴群不断地爬山、观察、跳跃、翻的过程中，双馈风电场运行参数 也在不断地调整，最终在猴子达到山顶时，就可以获得使等值模型精度达到最 高的一组双馈风电场运行参数。

具体的包括2种情况：

1、利用传统的猴群算法进行搜索时，从初始的双馈风电场运行参数的预设 值开始，每次随机调整双馈风电场运行参数中的值。例如，设定初始输入等值 模型中的双馈风电场运行参数值分别为：风力发电机的容量N1、输入发电机的 机械转矩N2、定子电阻N3、定子电抗N4、转子电阻N5、转子电抗N6、励磁 电抗N7以及发电机惯性时间常数N8;

进行第一次调整时，将定子电阻N3数值减小；将定子电抗N4、转子电阻 N5、转子电抗N6、励磁电抗N7以及发电机惯性时间常数N8的数值增大；然 后等值模型会输出实时的特性曲线，计算目标函数的实时数值，将此时的目标 函数值与第一预订数值进行符合度比较，如果满足符合度，则退出猴群搜索过 程，以此等值模型进行电力系统分析；

否则进行第二次调整时，也是随机调整双馈风电场运行参数中的值；调整 后，计算目标函数的实时数值；将此时的目标函数值与第一预订数值进行符合 度比较，如果满足符合度，则退出猴群搜索过程，以此等值模型进行电力系统 分析；

否则进行下一次调整，依次类推，直至调整次数达到预定的次数时，结束 猴群搜索，选择目标函数值最小时对应的等值模型，进行电力系统分析。

2、使用改进后的猴群算法进行搜索；

由于传统的猴群算法中，当某些猴子达到条件停止爬山后，其他未达到条 件的猴子仍要继续爬山。由于每一次调整都是一次动态仿真过程，因此上述预 定的次数的不宜太大，否则可能出现少数猴子占用过多的算法运行时间的问题。 而当预定的次数较小时，又可能造成猴子还未到达局部最优点时就翻向新搜索 域，从而错过最优解。为解决该问题，下面利用改进后的猴群算法进行搜索， 具体的：

从初始的双馈风电场运行参数的预设值开始，

第一次调整时，随机调整双馈风电场运行参数，为便于说明，下面进行举 例说明；例如进行当前次调整，调整时，增大双馈风电场运行参数中一部分参 数的值，减小双馈风电场运行参数中另一部分参数的值；将定子电阻N3数值减 小一定数值；将定子电抗N4、转子电阻N5、转子电抗N6、励磁电抗N7以及 发电机惯性时间常数N8的数值增大一定数值；

然后计算当前的目标函数值，并比较当前的目标函数值与当前次调整前的 目标函数值的大小；在当前的目标函数值减去当前次调整前的目标函数值的差 值小于第二预定数值时，按照当前次的调整方向进行下一次的调整；否则，按 照与当前次的调整方向相异的方向进行下一次的调整。

即是，若当前的目标函数值减去当前次调整前的目标函数值的差值小于第 二预定数值，则进行第二次调整时，继续将定子电阻N3数值减小一定数值；将 定子电抗N4、转子电阻N5、转子电抗N6、励磁电抗N7以及发电机惯性时间 常数N8的数值增大一定数值；

若当前的目标函数值减去当前次调整前的目标函数值的差值大于或者等于 第二预定数值，则进行第二次调整时，将定子电阻N3数值增大一定数值；将定 子电抗N4、转子电阻N5、转子电抗N6、励磁电抗N7以及发电机惯性时间常 数N8的数值减小一定数值；

以此类推，进行调整；

每调整一次，计算当前的目标函数值，并比较当前的目标函数值与当前次 调整前的目标函数值的大小；

直至目标函数的值达到第一预定数值或者调整次数达到预定的次数时，结 束搜索；

若目标函数的值达到第一预定数值，则利用此时的等值模型进行电力系统 分析；当调整次数达到预定的次数时，利用最小的目标函数值对应的等值模型 进行电力系统分析。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域 的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和 改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附 权利要求为准。