含大型風電場的電力系統(tǒng)潮流優(yōu)化研究.pdf

1、鑒于風電的隨機性與相關性等不確定性因素,如何在保證安全和可靠供電的前提下更加合理地利用風能,是一個亟待解決且十分必要的問題。電力系統(tǒng)的最優(yōu)潮流為上述問題提供了有效的解決途徑。針對有大型風電場接入的電力系統(tǒng)的潮流優(yōu)化問題,研究與探討了風電場分組等值建模、具有相關性的風電場風速建模、含風電場電力系統(tǒng)的最優(yōu)潮流模型與計算,提出了新的建模算法,為含風電場電力系統(tǒng)的潮流優(yōu)化研究提供了新的思路。
　　考慮風電場內(nèi)機組間尾流的相互影響,提出了一

2、種計及尾流效應的風電場等值建模方法。該方法定義了“尾流影響因子”以表征機組間尾流影響的程度,并以此作為風電場內(nèi)風電機組的分組依據(jù)。對風電機組進行分組及合并等值后,得到風電場的多機等值模型。算例結果顯示,與傳統(tǒng)等值方法相比,該模型更加準確地體現(xiàn)了風電場的功率輸出特性。
　　針對風電場間風速具有相關性的特點,提出了基于Copula函數(shù)的相關性風速建模方法。該方法利用Copula函數(shù)構建多風電場間風速的聯(lián)合概率分布,進而生成具有相關性的

3、風速分布樣本空間,根據(jù)風電機組的出力特性可得到各風電場出力。算例表明,模型有效地描述了風電場間具有相關性的風速,得到的多元風速樣本可用于含風電場集群的電力系統(tǒng)的潮流優(yōu)化分析。
　　傳統(tǒng)的最優(yōu)潮流模型與算法多以確定性模型作為前提,然而風電的接入為電力系統(tǒng)帶來了不確定性因素。考慮到這一問題,介紹了基于機會約束規(guī)劃的最優(yōu)潮流模型,并利用基于隨機模擬技術的粒子群優(yōu)化算法作為求解方法。
　　風電場的接入勢必對電力系統(tǒng)的可用輸電能力(A