分散式風(fēng)電場(chǎng)不同時(shí)間等級(jí)的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制

邢作霞， 顏寧， 肖婉秋， 厲偉

(1.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110870；2. 國(guó)網(wǎng)沈陽(yáng)市于洪區(qū)供電公司，遼寧 沈陽(yáng) 110141)

?

分散式風(fēng)電場(chǎng)不同時(shí)間等級(jí)的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制

邢作霞1， 顏寧1， 肖婉秋2， 厲偉1

(1.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110870；2. 國(guó)網(wǎng)沈陽(yáng)市于洪區(qū)供電公司，遼寧 沈陽(yáng) 110141)

針對(duì)具有一定動(dòng)態(tài)無(wú)功調(diào)節(jié)能力的雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)組構(gòu)成的分散式風(fēng)電場(chǎng)，為解決其經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行，提出一種包含風(fēng)功率預(yù)測(cè)的不同時(shí)間尺度多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制方法?？紤]風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)風(fēng)電機(jī)組無(wú)功輸出情況，通過(guò)風(fēng)電機(jī)組和SVC共同補(bǔ)償電網(wǎng)無(wú)功需求；根據(jù)風(fēng)電預(yù)測(cè)無(wú)功功率信息，采用多目標(biāo)無(wú)功控制快速有效調(diào)節(jié)其輸出功率以跟蹤無(wú)功補(bǔ)償指令。為減少風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)設(shè)備動(dòng)作次數(shù)，選取不同時(shí)間級(jí)的控制，目標(biāo)為分鐘級(jí)無(wú)功控制以有功網(wǎng)損最小為優(yōu)化目標(biāo)，秒級(jí)的無(wú)功控制以電壓偏差最小、電壓穩(wěn)定裕度最大、短時(shí)閃變最小為綜合優(yōu)化目標(biāo)，毫秒級(jí)的無(wú)功控制以機(jī)組變流器的瞬間最大無(wú)功支撐能力為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行無(wú)功分配。工程算例證明所提策略有效的降低網(wǎng)損、提高電壓支撐能力并保證電網(wǎng)正常的運(yùn)行。

分散式風(fēng)電場(chǎng)；功率預(yù)測(cè)；多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化;不同時(shí)間尺度；模擬退火-粒子群算法

0 引 言

風(fēng)電作為電源具有隨機(jī)性和間歇性，隨著更多大容量風(fēng)電場(chǎng)的投入運(yùn)行，風(fēng)電并網(wǎng)等技術(shù)問(wèn)題越來(lái)越突出，集中式大電網(wǎng)對(duì)負(fù)荷變化的適應(yīng)能力差，運(yùn)行不夠靈活。在此背景下，國(guó)家提出了發(fā)展分散式風(fēng)電的政策[1-5]。

分散式發(fā)電形式相比于集中式發(fā)電有以下特點(diǎn)：?jiǎn)螜C(jī)容量小，多機(jī)成組并列，逐級(jí)升壓送入主電網(wǎng)，發(fā)電設(shè)備眾多，控制復(fù)雜；一般接入原有配電網(wǎng)，接近用戶(hù)終端，易于本地消納；風(fēng)電滲透率增加，潮流雙向流動(dòng)，風(fēng)電的隨機(jī)波動(dòng)性將引起電網(wǎng)電壓和頻率不穩(wěn)定問(wèn)題[6-9]。由此看來(lái)，針對(duì)分散式風(fēng)電的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、安全運(yùn)行等問(wèn)題需要迫切解決、深入研究。

分散式風(fēng)電場(chǎng)接入配電網(wǎng)時(shí)，傳統(tǒng)的投切電容器不能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)無(wú)功調(diào)節(jié)，過(guò)多應(yīng)用連續(xù)補(bǔ)償裝置將加大初始投資成本，因此，分散式風(fēng)電場(chǎng)多采用具有無(wú)功調(diào)節(jié)能力的雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，其無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題實(shí)質(zhì)上就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)及負(fù)荷情況給定時(shí)，通過(guò)對(duì)某些控制變量的優(yōu)化，所能找到的在滿(mǎn)足所有指定約束條件的前提下，使系統(tǒng)的某一個(gè)或多個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)時(shí)的無(wú)功調(diào)節(jié)手段。對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化可以控制電壓水平和降低有功損耗等，從而改善電能質(zhì)量等目的[10-11]。

針對(duì)風(fēng)功率預(yù)測(cè)方面，目前多為采用物理和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要研究范圍在中長(zhǎng)期的風(fēng)速整場(chǎng)預(yù)測(cè)，如文獻(xiàn)[12]提出了基于粗糙集理論的中長(zhǎng)期風(fēng)速預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低；文獻(xiàn)[13]采用模型對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，其未能考慮風(fēng)場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速變化相關(guān)性；文獻(xiàn)[14]考慮流動(dòng)相關(guān)性對(duì)風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組分組功率預(yù)測(cè)，一定程度上提高預(yù)測(cè)精度。本文在上述研究基礎(chǔ)上提出一種慮風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)方法，實(shí)時(shí)操作性強(qiáng)，在節(jié)約計(jì)算時(shí)間同時(shí)提高預(yù)測(cè)精度。

針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功優(yōu)化控制方面，多采用無(wú)功補(bǔ)償裝置進(jìn)行補(bǔ)償，控制結(jié)構(gòu)單一。如文獻(xiàn)[15]針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的無(wú)功控制及優(yōu)化研究，采用等功率因數(shù)原則進(jìn)行無(wú)功分配，但由于各臺(tái)機(jī)組有功出力情況不同，導(dǎo)致部分機(jī)組無(wú)功出力過(guò)早飽和；文獻(xiàn)[16-17]提出雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)(double fed induction generator, DFIG)與靜止無(wú)功發(fā)生器(static var generator, SVG)協(xié)調(diào)無(wú)功優(yōu)化控制，在降低損耗的同時(shí)增加了初始成本投資，優(yōu)化目標(biāo)單一；文獻(xiàn)[18-21]提出改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化，是一種多目標(biāo)、多變量、多約束的混合非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題，但研究重點(diǎn)在于改進(jìn)算法對(duì)多目標(biāo)求解。本文在以上研究基礎(chǔ)上提出不同時(shí)間等級(jí)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制，通過(guò)工程算例證明此控制方法有效的降低網(wǎng)損、提高電壓支撐能力并保證電網(wǎng)正常的運(yùn)行。

1 分散式風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功控制

分散式風(fēng)電場(chǎng)可看成一個(gè)可調(diào)度的發(fā)電廠(chǎng)，為發(fā)揮其協(xié)調(diào)調(diào)度能力，提出考慮風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制。利用風(fēng)速相關(guān)性預(yù)測(cè)各臺(tái)風(fēng)機(jī)的功率，結(jié)合當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)特性，進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)級(jí)的無(wú)功優(yōu)化控制。分散式風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功控制如圖1所示。

圖1 不同時(shí)間等級(jí)多目標(biāo)無(wú)功控制Fig.1 Multi-timescale multi-objective reactive power optimization

1.1 基于風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)

考慮分散式風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)同一時(shí)刻機(jī)組的風(fēng)速及輸出功率具有一定相關(guān)性，綜合考慮風(fēng)電場(chǎng)主導(dǎo)風(fēng)向、機(jī)組海拔高度等因素，將風(fēng)電場(chǎng)按功率相關(guān)性進(jìn)行分組，使分組區(qū)域內(nèi)機(jī)組出力情況相似。但由于分散式風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)數(shù)目較少，接入點(diǎn)較為分散，受到尾流和遲滯效應(yīng)影響較大，同一時(shí)間捕獲的風(fēng)速不同，進(jìn)而根據(jù)風(fēng)速相關(guān)性進(jìn)行功率預(yù)測(cè)?；陲L(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)如圖2所示。

圖2 基于風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)Fig.2 Packet-single prediction based on the correlation of wind speed variation

假設(shè)同一組別內(nèi)風(fēng)速相同，根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)主導(dǎo)風(fēng)向、機(jī)組海拔高度等因素進(jìn)行分組風(fēng)電功率預(yù)測(cè)；分組預(yù)測(cè)后，在每組中選取一臺(tái)機(jī)組所在位置為中心位置，并綜合考慮機(jī)組間地理距離，尾流和遲滯效應(yīng)影響，根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算風(fēng)速相關(guān)性，進(jìn)而預(yù)測(cè)出單臺(tái)機(jī)組功率。

1.2 風(fēng)電場(chǎng)級(jí)無(wú)功補(bǔ)償控制論文格式基本要求：

根據(jù)分散式風(fēng)電場(chǎng)接入點(diǎn)不同，考慮經(jīng)濟(jì)有效運(yùn)行，協(xié)調(diào)運(yùn)用雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組與無(wú)功補(bǔ)償裝置進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償，補(bǔ)償原則如下：

通過(guò)SCADA檢測(cè)控制和采集系統(tǒng)測(cè)出風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速，每臺(tái)風(fēng)機(jī)定子側(cè)電壓、定子電阻、勵(lì)磁感抗、相角和每臺(tái)風(fēng)機(jī)的出口的有功功率，無(wú)功功率等數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)通過(guò)通訊線(xiàn)纜發(fā)送控制中心，控制中心將數(shù)據(jù)與無(wú)功預(yù)測(cè)極限對(duì)比。

當(dāng)需求量大于總無(wú)功預(yù)測(cè)極限時(shí)，將各臺(tái)機(jī)組按最大無(wú)功輸出運(yùn)行，剩余無(wú)功缺少額由SVC補(bǔ)償；

單臺(tái)輸出無(wú)功功率輸出極限為

(1)

式中：Imax為轉(zhuǎn)子最大電流值(一般取額定電流值的150%)；Us為定子電壓有效值；Xm為勵(lì)磁感抗；Xs為折算后定子側(cè)電抗值；Ps為定子的有功功率。

當(dāng)需求量小于總無(wú)功預(yù)測(cè)極限時(shí)，按不同時(shí)間尺度進(jìn)行多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制，整定各臺(tái)機(jī)組無(wú)功輸出值。

1.3 不同時(shí)間尺度多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化

1)分鐘級(jí)控制

(2)

式中：NB為參與損耗計(jì)算的支路總數(shù)；Ploss為區(qū)域有功網(wǎng)損；Ui和Uj分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值；δij為節(jié)點(diǎn)i和j的相角差且δij=δi-δj；Gij為支路電導(dǎo)。

2)秒級(jí)控制

在下一個(gè)分鐘級(jí)周期開(kāi)始前，進(jìn)行秒級(jí)控制，如圖3所示，將采集到的匯集點(diǎn)電壓與調(diào)度中心參考電壓值進(jìn)行比較，得到電壓偏差值,為了防止設(shè)備的頻繁調(diào)節(jié)，設(shè)置電壓死區(qū)范圍。

根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T12326-2008的要求，當(dāng)滿(mǎn)足長(zhǎng)時(shí)閃變小于0.25時(shí)則可以不需要對(duì)短時(shí)閃變進(jìn)行調(diào)節(jié)。若電壓偏差值在死區(qū)范圍內(nèi)并且短時(shí)閃變滿(mǎn)足國(guó)標(biāo)要求，則不需要進(jìn)行優(yōu)化，保持上一周期的優(yōu)化方案，等待下一個(gè)分鐘級(jí)控制周期。

圖3 秒級(jí)控制策略Fig.3 Seconds grade control strategy

若超出死區(qū)控制，針對(duì)秒級(jí)的無(wú)功優(yōu)化控制，系統(tǒng)將以短時(shí)閃變最小、電壓偏差最小為綜合優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行電壓控制，控制目標(biāo)為：

f2=min(c1Pst+c2ΔU)。

(3)

其中，

(4)

式中：Psti為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的短時(shí)閃變；RL和XL電網(wǎng)阻抗的電阻和電抗分量；ΔPi和ΔQi為風(fēng)電場(chǎng)節(jié)點(diǎn)的有功和無(wú)功變化量；dlim為Psti=1時(shí)的電壓變動(dòng)參數(shù)。Ui為節(jié)點(diǎn)i的實(shí)際電壓，Urefi為期望電壓值；ΔUimax=Umax-Umin為最大允許電壓偏差；NB為節(jié)點(diǎn)數(shù)；ΔUi為第i個(gè)接入點(diǎn)電壓的偏差；c1，c2為權(quán)重系數(shù)，且c1+c2=1。

3)毫秒級(jí)控制

當(dāng)在下一個(gè)秒級(jí)周期開(kāi)始前，進(jìn)行毫秒級(jí)控制，針對(duì)毫秒級(jí)的無(wú)功優(yōu)化控制，系統(tǒng)以機(jī)組變流器的瞬間最大無(wú)功支撐能力為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)為

(5)

若滿(mǎn)足優(yōu)化目標(biāo)則不需要優(yōu)化，保持上一周期的優(yōu)化方案，等待下一個(gè)秒級(jí)控制周期。

4)約束條件

潮流的約束條件如下：

(6)

式中：PMi為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)發(fā)出的有功功率；QMi為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)發(fā)出的無(wú)功功率；PNi為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的有功功率；QNi為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的無(wú)功功率；Ui為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)的電壓；Uj為風(fēng)電場(chǎng)第j節(jié)點(diǎn)的電壓；Bij為風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)和第j節(jié)點(diǎn)之間的電納；N為風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn)集合；n是以風(fēng)電場(chǎng)第i節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)所有支路的右端節(jié)點(diǎn)集合。

狀態(tài)變量的約束條件如下：

(7)

控制變量的約束條件如下：

QiminQiQimax。

(8)

2 SA-PSO在多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化中求解

通過(guò)模擬退火-粒子群算法(particle swarm algorithm based on simulated annealing, SA-PSO)對(duì)上述不同時(shí)間尺度多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化進(jìn)行求解，得出每臺(tái)機(jī)組無(wú)功輸出值，并與粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)進(jìn)行比較，得出系統(tǒng)有功網(wǎng)損不同收斂特性，進(jìn)而比較兩種算法優(yōu)劣性。

在物理系統(tǒng)中，SA-PSO是在模擬整個(gè)退火中隨機(jī)搜索過(guò)程，執(zhí)行步驟包括產(chǎn)生、新解、判斷到接受或舍棄。

其求解不同時(shí)間尺度多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化的流程如下：

1)根據(jù)已設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)、約束條件對(duì)一群粒子進(jìn)行一系列初始化。設(shè)粒子規(guī)模為種群m，種群中包括各個(gè)粒子的速度、位置。與此同時(shí)，隨機(jī)初始化SA-PSO中各個(gè)參數(shù)，給定退火速度為α，初始溫度T0，退火終止溫度T1；

2)利用分散式風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù),在滿(mǎn)足約束條件下進(jìn)行運(yùn)行模擬數(shù)據(jù)分析，每分鐘更新數(shù)據(jù)，求取系統(tǒng)數(shù)據(jù)可變情況下優(yōu)化無(wú)功輸出結(jié)果；

3)計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)，選出所經(jīng)歷過(guò)的最好位置Pbest；

4)粒子經(jīng)歷過(guò)的最好位置標(biāo)記索引號(hào)為Gbest，將每個(gè)粒子適應(yīng)度與其比較，當(dāng)存在新的最好位置，更新索引號(hào)；

5)將所有粒子位置限定在位置變化區(qū)域以?xún)?nèi)，更新各個(gè)粒子的速度、位置，讓其不超出此位置；

6)設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)變化量為ΔE，計(jì)算任意2個(gè)位置ΔE，若ΔE≤0,接受新的值，重新設(shè)定新的位置；若exp(-ΔE/T)>rand(0, 1)，同樣接受新的值，重新設(shè)定新的位置；否則拒絕,不重新設(shè)定新的位置；

7)若接受新值，則降低一定比例溫度，否則，不降溫；

8)若滿(mǎn)足這種收斂條件，則輸出粒子群中最優(yōu)位置，得出最優(yōu)解；若不滿(mǎn)足此收斂條件,則返回步驟2，重新進(jìn)行下一次收斂運(yùn)算[22]。

3 工程算例分析

采用遼寧省某分散式風(fēng)電場(chǎng)，該風(fēng)電場(chǎng)具有分散式風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)區(qū)地形條件，安裝了31臺(tái)1.5 MW的雙饋異步發(fā)電機(jī)，風(fēng)機(jī)出口電壓為690 V，額定同步轉(zhuǎn)速為1 500 r/min。每臺(tái)風(fēng)機(jī)采用1套YB27-1600/10型美式箱變升壓，風(fēng)電場(chǎng)分4個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的風(fēng)機(jī)各自通過(guò)10 kV集電線(xiàn)路接入就地66 kV變電站，并在10 kV母線(xiàn)上安裝一臺(tái)容量為5 MVA的SVC。將此風(fēng)場(chǎng)一年功率數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)基礎(chǔ)(時(shí)間：2014年5月至2015年4月)，通過(guò)Matlab建立風(fēng)電場(chǎng)電氣模型，并將其接入IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，該系統(tǒng)包含20條支路，支路4～7、4～9、5～6為可調(diào)變壓器支路，節(jié)點(diǎn)1、2、3、6、8為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)(其中1為平衡節(jié)點(diǎn)，2、3、6、8為P-V節(jié)點(diǎn))，其余為P-Q節(jié)點(diǎn)；9為無(wú)功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)電壓上下限位1.10和0.95；分散式風(fēng)電場(chǎng)通過(guò)4個(gè)節(jié)點(diǎn)接入，節(jié)點(diǎn)5接入6臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組；節(jié)點(diǎn)9接入10臺(tái)風(fēng)電機(jī)組和一臺(tái)容量為5 MVA的SVC；節(jié)點(diǎn)11接入10臺(tái)風(fēng)電機(jī)組；節(jié)點(diǎn)14接入5臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。

將基于風(fēng)速變化相關(guān)性分組-單機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果與物理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行對(duì)比分析，如圖4所示，前者精度較高，偏差率隨著時(shí)間推移波動(dòng)不大，有效提高預(yù)測(cè)精度。

圖4 不同預(yù)測(cè)方式偏差率對(duì)比結(jié)果Fig.4 Contrast results of power deviation rates

為減少隨機(jī)波動(dòng)性對(duì)算影響，本文將PSO算法與SA-PSO算法分別迭代100次，根據(jù)圖5可以看出經(jīng)SA-PSO算法優(yōu)化后，有功網(wǎng)損明顯下降，網(wǎng)損平均下降率為10.31%，下降率較PSO算法明顯提高。

圖5 IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)有功網(wǎng)損收斂特性Fig.5 Performance characterastics for IEEE14-bus system

采用PSO算法與SA-PSO算法對(duì)不同時(shí)間等級(jí)多目標(biāo)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化，平均優(yōu)化結(jié)果如表1所示。優(yōu)化結(jié)果較PSO算法明顯提高。

表1 IEEE14 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)平均優(yōu)化結(jié)果

仿真計(jì)算IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)3個(gè)目標(biāo)是相互沖突、存在競(jìng)爭(zhēng)，目標(biāo)基本不可能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)解，目標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)的可能性很小。根據(jù)對(duì)3種優(yōu)化目標(biāo)需求選擇權(quán)重，求解電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

4 結(jié) 論

本文針對(duì)分散式風(fēng)電場(chǎng)特點(diǎn)，考慮風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速變化相關(guān)性進(jìn)行分組-單機(jī)預(yù)測(cè)出力，根據(jù)風(fēng)電機(jī)組實(shí)際無(wú)功需求綜合調(diào)節(jié)風(fēng)電機(jī)組和SVC，實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間等級(jí)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制。通過(guò)工程算例分析，得出如下結(jié)論：

1)考慮分散式風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速相關(guān)性，對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行分組-單機(jī)預(yù)測(cè)，與物理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)比，有效提高預(yù)測(cè)精度，是目前較為先進(jìn)預(yù)測(cè)方法；

2)通過(guò)無(wú)功需求量與總預(yù)測(cè)極限對(duì)比，提出兩種不同形式無(wú)功分配方式。當(dāng)需求量小于總無(wú)功預(yù)測(cè)極限時(shí)，按不同時(shí)間尺度進(jìn)行多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化控制，通過(guò)工程算例分析，其有效的減少設(shè)備調(diào)節(jié)次數(shù)，降低網(wǎng)損、提高電壓支撐能力并保證電網(wǎng)正常的運(yùn)行;

3)將PSO算法與SA-PSO算法分別應(yīng)用于不同時(shí)間尺度多目標(biāo)優(yōu)化中，發(fā)現(xiàn)SA-PSO優(yōu)化結(jié)果較PSO算法明顯提高。

[1] 李俊峰. 中國(guó)風(fēng)電發(fā)展報(bào)告[M]. 北京: 中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 2012: 3-38.

[2] 孫偉卿, 王承民, 張焰, 等. 電力系統(tǒng)綜合節(jié)能的有功與無(wú)功功率協(xié)調(diào)優(yōu)化[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2010, 14(7): 41-47.

SUN Weiqing, WANG Chengmin, ZHANG Yan, et al. Reactive power coordinated optimization in power systems comprehensive energy saving[J]. Electric Machines and Control, 2010, 14(7): 41-47.

[3] HEYDARI H, MOGHADASI, A H. Optimization scheme in combinatorial UPQC and SFCL using normalized simulated annealing[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2011, 26(3): 1489-1498.

[4] 倪喜軍, 趙劍鋒, 曹武, 等. 開(kāi)關(guān)損耗優(yōu)化的級(jí)聯(lián)型逆變器全區(qū)域空間矢量調(diào)制策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2012, 27(4): 101-109.

NI Xijun, ZHAO Jianfeng, CAO Wu, et al. Switching loss optimized svpwm algorithm for cascade multilevel inverters in all region[J]. Transactions of China Electro Technical Society, 2012, 27(4): 101-109.

[5] 何娜, 胡安, 高強(qiáng), 等. 大容量混合有源濾波器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2010, 14(11): 49-57.

HE Na, HU An, GAO Qiang, et al. Multi-objective optimal design of hybrid active power filter[J]. Electric Machines and Control, 2010, 14(11): 49-57.

[6] 朱雪凌, 張洋, 高昆, 等. 風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功補(bǔ)償問(wèn)題的研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2009, 37(16): 68-72.

ZHU Xueling, ZHANG Yang, GAO Kun, et al. Research on the compensation of reactive power for wind farms[J]. Power System Protection and Control, 2009, 37(16): 68-72.

[7] 賈俊川, 劉晉, 張一工. 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的新型無(wú)功優(yōu)化控制策略[J]. 中國(guó)電氣工程學(xué)報(bào), 2010, 30(30): 87-92.

JIA Junchuan, LIU Jin, ZHANG Yigong. Novel reactive power optimization control strategy for doubly fed induction wind power generation system[J]. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(30): 87-92.

[8] 陳寧, 朱凌志, 王偉. 改善接入地區(qū)電壓穩(wěn)定性的風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功控制策略[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2009, 29(10): 102-108.

CHEN Ning, ZHU Lingzhi, WANG Wei. Strategy for reactive power control of wind farm for improving voltage stability in wind power integrated region[J]. Proceedings of the CSEE, 2009, 29(10): 102-108.

[9] 王旭強(qiáng), 劉廣一, 曾沅,等. 分布式電源接入下配電網(wǎng)電壓無(wú)功控制效果分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2014, 42(1):47-53.

WANG Xuqiang, LIU Guangyi, ZENG Yuan, et al. Analysis on the effects of Volt/Var control method considering distributed generation[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(1): 47-53.

[10] 張平, 劉國(guó)頻, 曾祥君, 等. 風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功電源的優(yōu)化配置方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2008, 36(20): 33-37.

ZHANG Ping, LIU Guopin, ZENG Xiangjun, et al. Optimal allocation of reactive power source for wind farms[J]. Power System Protection and Control, 2008, 36(20): 33-37.

[11] PERDANA A, CARLSON O. Factors influencing design of dynamic reactive power compensation for an offshore wind farm[J]. Wind Engineering, 2013, 33(3): 273-286.

[12] 高爽, 冬雷, 高陽(yáng), 等. 基于粗糙集理論的中長(zhǎng)期風(fēng)速預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2012, 32(1): 32-37.

GAO Shuang, DONG Lei, GAO Yang, et al. Mid-long term wind speed prediction based on rough set theory[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(1): 32-37.

[13] 卿湘運(yùn), 楊富文, 王行愚. 采用貝葉斯-克里金-卡爾曼模型的多風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速短期預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2012, 32(35): 107-114.

QING Xiangyu, YANG Fuwen, WANG Xingyu. Short-term wind speed forecasting for multiple wind farms using Bayesian Kriged-kalman mode[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(35): 107-114.

[14] 閻潔, 劉永前, 韓爽,等. 考慮流動(dòng)相關(guān)性的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組分組功率預(yù)測(cè)方法[J]. 現(xiàn)代電力, 2015, 2(1): 25-30.

YAN Jie, LIU Yongqian, HAN Shuang et al. power prediction method for grouping wind turbine generations by considering flow correlation. Modern Electric Power 2015, 2(1): 25-30.

[15] 王琦, 袁越, 陳寧, 等. 多風(fēng)場(chǎng)接入局部電網(wǎng)的無(wú)功協(xié)調(diào)分配方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2012, 40(24): 76-83.

WANG Qi, YUAN Yue, CHEN Ning,et al. The cooperating distribution methods of reactive power in multi-wind farms integrated region[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(24): 76-83.

[16] 厲偉, 顏寧, 邢作霞,等. 分散式風(fēng)電場(chǎng)DFIG與SVC協(xié)調(diào)無(wú)功控制策略 [J]. 電工電能新技術(shù), 2014, 33(7): 18-22.

LI Wei, YAN Ning,XING Zuoxia,et al.Strategy of reactive power control for distributed wind farm operation using SVC and DFIG[J]. Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2014, 33(7):18-22.

[17] 趙利剛, 房大中, 孔祥玉, 等. 綜合利用SVC和風(fēng)力發(fā)電機(jī)的風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功控制策略[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2012, 40(2): 45-50.

ZHAO Ligang, FANG Dazhong, KONG Xiangyu,et al. A strategy of reactive power control for wind farm operation using SVC and DFIG[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(2): 45-50.

[18] 程杉, 陳民鈾, 黃薏宸. 含分布式發(fā)電的配電網(wǎng)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化策略研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2013, 41(10): 45-50.

CHENG Shan, CHEN Minyou, HUANG Yichen. Multi-objective reactive power optimization of distribution system penetrated with distributed generation[J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(10): 45-50.

[19] 羅毅, 多靖赟. 基于免疫記憶克隆選擇算法的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2012, 40(24): 65-70.

LUO Yi, DUO Jingyun. Multi-objective reactive power optimization based on immune memory colonial selection algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(24): 65-70.

[20] 唐賢倫, 張衡, 唐海, 等. 多Agent結(jié)構(gòu)的混沌PSO在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2013, 17(6): 16-22.

TANG Xianlun, ZHANG Heng, TANG Hai, et al. Chaos particle swarm optimization algorithm based on multi-agent architecture for reactive power optimization[J]. Electric Machines and Control, 2013, 17(6): 16-22.

[21] 范堅(jiān)堅(jiān), 吳建華, 黎憲林, 等. 永磁同步電動(dòng)機(jī)磁鋼的多目標(biāo)微粒群算法優(yōu)化[J].電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2009, 13(2): 173-178.

FAN Jianjian, WU Jianhua, LI Xianlin, et al. Multi-objective particle swarm optimization of alnico in permanent magnet synchronous motor[J]. Electric Machines and Control, 2009,13(2):173-178.

[22] 唐權(quán), 吳耀武. SA-PSO在水火電混合電力系統(tǒng)電源規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 高電壓技術(shù), 2006,32(4): 104-107.

TANG Quan, WU Yaowu. Generation expansion planning of hydro-thermal power system based on SA-PSO[J]. High Voltage Engineering, 2006,32(4):104-107.

(編輯：張 楠)

Multi-timescale multi-objective reactive power optimization of dispersed wind farm

XING Zuo-xia1， YAN Ning1， XIAO Wan-qiu2， LI Wei1

(1.School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China; 2.State Grid Corporation Yuhong District Electric Power Company, Shenyang 110141, China)

For distributed wind farm consisting of DFIG with dynamic reactive power regulation,in order to achieve economic and stable operation, a multi-objective reactive power optimization based on wind power forecasting was proposed. Considering the change of the wind speed to predict the reactive power output based on the correlation grouping-single unit. The reactive power demand of the power network was compensated by wind turbine and SVC. According to the wind power forecasting, the multi-timescale multi-objective reactive power optimization wind turbines were adopted considering reactive power forecasting and wind speed fluctuation to track reactive power demand. Choosing different time level control objectives for reducing the numbers of equipment movements, minute grade optimization target is minimum active power loss, seconds grade optimization target are maximum voltage stability margin and minimum short flicker, millisecond grade optimization target is maximum reactive power support capability. Engineering example proves that the proposed strategy reduces the transmission losses of wind farm and improves the ability of supporting voltage effectively.

dispersed wind farm; power forecasting; multi-objective reactive power optimization; multi-timescale; SA-PSO

2015-08-11

國(guó)家能源局項(xiàng)目(NY20150303)

邢作霞(1976—)，女，博士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與新能源發(fā)電；

顏 寧(1988—)，女，博士研究生，研究方向?yàn)榉稚⑹斤L(fēng)電場(chǎng)無(wú)功優(yōu)化、風(fēng)儲(chǔ)電站經(jīng)濟(jì)性分析；

顏 寧

10.15938/j.emc.2016.11.007

TM 614

A

1007-449X(2016)11-0046-07

肖婉秋(1967—)，女，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)槲⒕W(wǎng)協(xié)調(diào)控制技術(shù)；

厲 偉(1962—)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楦唠妷涸囼?yàn)技術(shù)、絕緣在線(xiàn)檢測(cè)等。