考虑风电机组无功特性的安全约束机组组合方法

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电力调度中的机组组合优化

电力调度中的机组组合优化随着电力市场的逐渐完善和电力系统的日益复杂，电力调度越来越需要高效、精准的机组组合优化方法来保障电力稳定供应和市场效益。

机组组合优化是根据具体条件和需求，选取最优的机组组合，来实现最佳的电力调度和经济效益。

本文将介绍机组组合优化的相关内容，包括机组特性、机组组合的优化、机组调度中的负荷预测和风电光伏的接入等方面，旨在为读者提供一些关于电力调度的基本知识，以及行业内优化机组组合的最新技术和应用。

一、机组特性在进行机组组合优化前，我们需要了解机组的特性，包括发电能力、启停时间、最短运行时间、运行成本等因素。

在电力系统中，不同类型的机组有不同的特性，如火电机组、水电机组、风电机组、光伏机组等，它们的发电能力、启停时间、最短运行时间、运行成本等指标都不相同。

例如，火电机组的启动时间较长，而风电和光伏机组的启动时间较短，但其发电能力较不稳定。

这些特性对于机组组合优化非常重要，在实际应用中需要根据机组的类型和特性进行灵活选择，以达到最佳的机组组合效果。

二、机组组合的优化机组组合的优化是通过数学模型和计算方法，选取最佳的机组组合方案，来实现最佳的电力调度和经济效益。

在机组组合优化中，需要考虑诸多因素，如电力市场需求、机组特性、调峰能力等因素。

其中，调峰能力是机组组合优化的重要考虑因素之一。

调峰能力是指机组在发生负荷波动时，及时调整发电量来维持系统功率平衡，保障电力稳定供应。

对于不同类型的机组，要考虑它们的调峰能力和灵活度，以选择最佳的机组组合方案。

三、机组调度中的负荷预测负荷预测是电力调度中非常重要的环节，能够有效帮助我们了解未来的负荷状况，从而制定科学合理的机组组合方案。

负荷预测的精确度直接影响到机组组合方案的可靠性和经济效益。

现在，随着技术的不断进步和数据分析的集成应用，负荷预测已经具备了更高的精确度和实时性。

通过对历史数据的模拟分析，以及借助人工智能等技术手段，能够更好地把握未来负荷状况，优化机组组合方案，降低调度成本，提高市场竞争力。

多风电场并网时安全约束机组组合的混合整数规划解法-电力系统自动化

! 引言
风电作为一种清洁 ' 低成本 ' 技术成熟的可再生能源 " 近年来在世界各国得到了长足发展 " 中国丰富 $ ! ( %% & 然而 " 目的风力资源也提供了发展风电的潜力前基于风速预测的风电出力预测仍无法达到很高精度" 预测值与实际出力存在不可避免的随机误差 & 随机性的处理是风电并网发电技术中的难点 " 给安和安全约束经济调度全约束机组组合 ! / H X H# & ( *% ! 带来新的挑战和要求 $ & 通过对非风电机 / H = ?# 一种方法是增组的合理调度消化风电的随机波动 ( 加备用量 " 但足够保证系统安全的备用量不易精确得到的结果通常偏向保守 / 更好的方法是使用计算 " 基于场景法的随机规划 " 求取对风电随机性具有一 ) ( ! "% & 定适应性的机组启停和出力方案 $ 基于场景法的随机规划根据风电出力预测值及其误差概率分布生成一个预测场景和大量误差场非风电机组在所有场景中具有相同的启停方案景" 和不同的出力 " 以最小化预测场景下的发电费用或所有场景下发电费用的加权平均值为目标 & 文献 $ % 建立基于场景法的 / 考虑了负 + H X H 随机模型"荷预测误差和系统故障 " 认为不需计及备用 " 因为场景法本身已体现对随机事件的防范 & 文献 $ 进一 #% 步证明了在场景法中考虑适量备用才是解决随机将场景法用于风力发 / H X H 的最优策略 & 文献 $ '% 电" 建立风电场并网安全约束市场出清模型 & 文献 $ % 还要求预测场景下机组出力方案和误差场景下 ! " 保证方法的可操方案间的过渡满足爬坡速率约束 " 作性 &

风电火电抽水蓄能联合优化机组组合模型

风电火电抽水蓄能联合优化机组组合模型一、概述随着全球能源结构的转变和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和快速的发展。

风电的随机性、间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。

为了克服风电的这些缺点，提高其并网量和稳定性，风电、火电与抽水蓄能电站的联合运行成为了研究的热点。

风电因其发电过程中CO2排放低，近年来在全球范围内得到了大力发展。

风电的不稳定性、不可预测性以及电网接纳风电的能力限制等问题，使得风电的大规模并网变得困难。

为了克服这些问题，研究者们提出了风电与火电、抽水蓄能电站的联合运行方式。

这种方式不仅能够利用抽水蓄能电站的调峰填谷能力，提高电网消纳风电的能力，还能够实现能源的互补和优化配置，提高整个系统的经济效益和环保效益。

本文旨在研究风电、火电与抽水蓄能电站的联合优化机组组合模型。

我们分析了风电的不确定性及其对电网的影响，然后建立了考虑风电不确定性影响及抽蓄水头变化影响的联合优化机组组合模型。

通过该模型，我们可以实现对风电、火电和抽水蓄能电站的协调优化，提高风电的并网量和稳定性，同时降低整个系统的发电成本。

本文的研究对于提高电网运行的安全性和经济性，促进风电的大规模开发和利用具有重要意义。

同时，也为其他间歇式能源的接入和消纳提供了有益的参考和借鉴。

在接下来的章节中，我们将详细介绍风电、火电与抽水蓄能电站的联合优化机组组合模型的建立过程、求解方法以及实际应用效果。

通过具体的算例分析和比较，我们将展示该模型的有效性和优越性，为相关领域的研究和实践提供有力的支持和指导。

1. 介绍风电、火电和抽水蓄能的基本概念及其在能源系统中的作用。

风电，即风力发电，是一种利用风力驱动风力发电机组的可再生能源发电方式。

风力发电以其清洁、可再生的特性，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。

风力发电的随机性和波动性是其显著的特点，这使得风电并网需要其他能源发电作为备用服务，以保证电力供给的稳定性。

风电场的静止无功补偿控制策略和安全运行措施

风电场的静止无功补偿控制策略和安全运行措施风电作为可循环再生使用的清洁能源，具有相当的发展前景。

随着风力发电的发展，风机并网运行的需求也将会不断增加，为了保障电网的安全，风电场运行的无功补尝不仅需要满足单个风电场的动态补偿要求，还要从系统的角度接受调度的协调配合，为整个电网的稳定运行提供支撑。

标签：风力发电；静止无功补偿器；控制策略；TV断线1、无功补偿模式的选择1.1磁控型磁控型SVC利用磁路饱和原理进行无级动态补偿，设备的安装无需建造专门的小室，在新疆风电场中用得较多。

但是，这种技术的响应时间超过100ms后无法满足风电场安全稳定运行的要求，而且运行过程中的损耗很大，不是大型风电场理想的无功补偿技术。

1.2晶闸管控制电抗器型SVC利用大功率晶闸管控制电抗器（TCR）的触发角，从而控制流过电抗器的基波电流有效值，以达到对无功功率的无级调节。

在控制器设计合理的基础上，晶闸管型的SVC的响应速度已经小于30ms，而且技术成熟，已经成为解决动态无功补偿的一种有效手段。

2、风电场运行控制策略目前的风电场运行控制策略以无功为控制目标，通过无功调节器对SVC输出的无功功率进行控制，并稳定在设定值。

在风电场运行时把进线的无功功率值与SVC的无功功率设定值进行比较，按一般的控制策略，将得到的偏差值减去投入的滤波器及电容器容量，所得就是TCR开环控制所需的输出无功量。

但是在总结多次风电场低电压事故后发现，这种控制策略不能满足风电场安全稳定运行的要求。

其原因是SVC的补偿容量偏小，发生故障时动态无功支撑不足，特别是以无功为控制目标，在PCC点电压发生跌落时，不能跟踪电压的变化，无法进行动态补偿。

事实上，风电场的安全、稳定运行，以风电场电气系统接入点电压作为SVC 的控制目标效果更好。

这种控制策略可以让SVC在系统的层面上发挥其动态补偿作用。

电压调节器（A VR）利用SVC装置不断对电力系统的电压进行调整，将系统的电压稳定在设定值附近。

一种风电并网下考虑动态频率约束的机组组合优化方法[发明专利]

专利名称：一种风电并网下考虑动态频率约束的机组组合优化方法
专利类型：发明专利
发明人：李德鑫,张海锋,王博,杨德友,吕项羽,庄冠群,王佳蕊,高松,王伟,张钰,冷俊
申请号：CN202110317833.0
申请日：20210325
公开号：CN112803486A
公开日：
20210514
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明一种风电并网下考虑动态频率约束的机组组合优化方法，属于电力系统运行调度领域；本发明在传统机组组合模型基础上考虑动态频率约束以提高大规模风电并网后的频率稳定性，根据风机响应机理，建立风电并网系统频率响应模型，推导出动态频率量化评估指标，构建计及动态频率约束的风电并网系统机组组合优化模型。

本发明具有确保大规模风电并网后电力系统的频率稳定的优点和效果，能有效改善电力系统动态频率响应，提高系统频率稳定，进而为大规模风电并网提供指导依据。

申请人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,东北电力大学
地址：130021 吉林省长春市朝阳区人民大街4433号
国籍：CN
代理机构：长春市吉利专利事务所(普通合伙)
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风电场并网性能测试中的约束优化技术

风电场并网性能测试中的约束优化技术随着可再生能源的不断发展，风力发电已成为全球能源转型的重要组成部分。

风电场的并网性能测试是确保其可靠性和效率的关键环节。

在进行并网性能测试时，约束优化技术发挥了至关重要的作用，能够有效提高测试效率和数据准确性，本文将探讨风电场并网性能测试中的约束优化技术。

首先，约束优化技术在风电场测试中的应用旨在优化测试过程中的各种限制条件，确保测试的全面性和可靠性。

这些限制条件可能涉及到气象条件、电网连接、设备运行状态等多个方面。

通过约束优化技术，可以有效地平衡这些条件，使得测试过程更加科学合理。

其次，风电场并网性能测试中的约束优化技术可以针对不同的测试需求进行定制化设计。

例如，针对风电场在不同季节、不同气候条件下的性能特点，可以制定相应的测试约束，以确保测试结果的准确性和可比性。

同时，还可以根据电网连接情况和电力市场需求等因素，对测试过程中的约束条件进行优化调整，最大程度地提高测试效率。

另外，约束优化技术还可以在风电场并网性能测试中发挥数据分析和预测的作用。

通过对测试数据的实时监测和分析，可以及时发现并解决测试过程中的问题，提高测试的及时性和准确性。

同时，基于历史数据和统计模型，还可以对未来测试结果进行预测和优化，为风电场的运行和管理提供重要参考。

总的来说，风电场并网性能测试中的约束优化技术是确保测试效率和数据准确性的重要手段。

通过合理的约束优化设计，可以有效地提高测试的全面性和可靠性，为风电场的安全稳定运行提供有力保障。

随着技术的不断进步和应用经验的积累，相信约束优化技术将在未来的风电场测试中发挥越来越重要的作用。

风电场有功与无功功率控制系统的安全监控与预防措施

风电场有功与无功功率控制系统的安全监控与预防措施引言：近年来，风电场作为一种可再生能源的重要组成部分，受到了广泛关注和迅速发展。

风电场的有功与无功功率控制系统起着至关重要的作用，保证了风能转化为电能的高效性和稳定性。

然而，与此同时，风电场的安全监控与预防措施也备受关注。

本文将探讨风电场有功与无功功率控制系统的安全监控与预防措施，旨在提高风电场运行的可靠性和稳定性。

1. 了解风电场有功与无功功率控制系统在开始探讨安全监控与预防措施之前，我们先来了解一下风电场有功与无功功率控制系统的基本原理。

风电场的有功功率指的是将风能转化为电能的功率，而无功功率则是用于维持电力系统的稳定性和运行质量的功率。

有功功率控制系统和无功功率控制系统是风电场运行的核心组成部分，其目标是在提供足够的电能的同时，确保电网能够正常运行。

2. 安全监控系统的建立风电场的安全监控系统是为了确保风电场运行的安全和稳定，及时发现和解决潜在的问题。

首先，对于风电场的有功与无功功率控制系统来说，关键是建立一个完善的监控系统，实时监测并记录系统中的各种参数。

监控系统应包括对风速、发电机运行状态、功率输出、无功功率需求等关键指标的监测，并与中央控制系统进行数据通信和交互。

这样一来，风电场的主管部门和维护人员可以及时了解风电场的运行情况，并在必要时采取相应的措施。

3. 安全预防措施的制定为了预防风电场有功与无功功率控制系统的安全问题，以下是一些关键的预防措施。

3.1 设备维护与检修风电场的有功与无功功率控制系统是由众多设备组成的复杂系统，比如风力发电机、变频器、电容器组等。

为了保证系统的正常运行，风电场的运营团队必须时刻关注设备的运行状况，并制定合理的维护和检修计划。

设备维护与检修主要包括定期巡检、设备润滑、松紧调整、电器元件检查等工作，以确保设备的正常运行和疲劳寿命的延长。

3.2 技术培训与人员素质提高风电场的有功与无功功率控制系统的运行依赖于专业的维护人员的技术水平和素质。

不确定条件下风力发电系统的无功优化调度

不确定条件下风力发电系统的无功优化调度王㊀聪(国网山东省电力公司郓城县供电公司)摘㊀要:本文研究了一个包含上述不确定因素和电力系统安全约束的安全约束最优无功调度(SC-OPRD)问题㊂针对引入的问题,提出了一个技术经济目标函数㊂该目标函数包括将降低电网电压稳定风险作为技术和运营成本作为经济目标㊂运营成本是指电力系统损耗和发电机提供的无功功率的成本㊂NSGA-II优化算法用于寻找非支配解怕列托前沿(PF)㊂蒙特卡罗模拟(MCS)用于近似不确定参数的潜在分布㊂IEEE30总线测试系统用于验证所提出的SC-OPRD㊂结果分析表明,所提出的方法是解决考虑不确定性的SC-OPRD问题㊂关键词:风力发电;无功优化;电力调度;蒙特卡洛模拟0㊀引言竞争激烈的商业环境迫使电力系统在其安全边际附近运行㊂因此,电压不稳定和崩溃更有可能发生㊂然而,无功资源的优化规划,可以提高电压稳定裕度㊂这是一个多目标优化问题,称为最优无功功率调度(ORPD)㊂系统安全性和经济性是这个优化问题的共同目标[1-2]㊂发电机和冷凝器的无功发电/吸收㊁有载调压变压器的分接比以及补偿器的无功注入或吸收是决策变量㊂研究了ORPD问题,考虑了不同的运行约束,如支路㊁变压器抽头比和母线电压限制,以及发电机无功功率能力限制㊂1㊀技术分析在不确定条件下进行风力发电系统的无功优化调度分析是一个复杂而重要的问题,主要包括以下几个方面:1)风力发电系统的基本运行模型:风力发电系统由风机㊁风机转换器㊁电力系统等组成,需要建立系统的数学模型,考虑风速㊁风向㊁风机功率曲线以及电力系统的约束等因素㊂2)无功功率的优化目标:无功功率的优化目标通常为提高风力发电系统的功率因数,减小无功功率损耗,稳定电网运行等㊂3)不确定性建模和分析:在不确定条件下,风速㊁风向等因素是随机变量,需要建立相应的不确定性模型,例如使用概率分布描述风速的变化㊂4)优化算法的选择:针对无功功率优化的问题,可以采用不同的优化算法,如基于模型的优化方法㊁基于遗传算法的优化方法㊁基于强化学习的优化方法等㊂5)系统约束条件考虑:优化调度时需要考虑电力系统的约束条件,如电压稳定㊁潮流平衡㊁线损最小等约束条件㊂6)随机性分析和评估:在不确定条件下,需要进行随机性分析和评估,例如采用蒙特卡洛模拟方法进行系统性能评估,评估无功功率的不确定性和风力发电系统运行的可靠性等㊂2㊀多目标安全约束最优无功调度问题的求解2.1㊀目标函数建立文献中提出了不同的电压稳定指标来评估电压稳定裕度㊂这些指数根据以下内容进行了分类: 1)基于雅可比矩阵和系统变量;2)总线㊁线路和整体基础㊂基于雅可比矩阵的VSI(电压稳定性指标)能够准确地计算电压不稳定点,但计算工作量很大㊂总线和线路VSI需要较少的计算时间,并且足以进行实时和运营规划㊂前文中提出的L i ndex是众所周知的总线VSI之一㊂L指数定义为:Lindex=1-ðiɪαF ij V iVj(1)式中,V i和V j分别是总线i和j处的电压相量㊂F可计算如下:F=-Y-1LLYLG(2)ILIG[]=Y LL Y LGYGLYGG[]V LVG[](3) L指数的值在0到1之间变化(电压崩溃点)㊂使用MCS的VSI的期望值可以计算为:290㊀∕2023.062023.06∕291㊀EVSI =1nðn i =1FVSI i (4)式中,n 是MCS 迭代次数㊂应最小化的电动车辆供电设备的最大值是拟定SC-ORPD 中的电压不稳定风险或技术目标:F 1=max(EVSI )(5)2.2㊀运营成本在不考虑经济问题的情况下提高系统安全性,对于实际电力系统的运行和规划是不可接受的,所提出的公式的经济目标是运营成本,包括有功功率损耗和无功发电成本[3-5]㊂有功功率损耗成本可通过以下公式计算:LC =P ∗ðN k =1g k [V 2i+V 2j-2V i V j cos(δi -δj )](6)LC 是以元为单位的网络有功功率损耗成本,P 是以元/MW 为单位的有功功率损耗价格,N T -line 线是T 线的数量,g k 是每条线的发送端和接收端的线路电导㊁δi 和δj 电压相位㊂本文假设P 等于以元/MW 为单位的平均有功功率成本㊂可以使用经济调度结果来计算P ㊂无功发电的成本取决于两个部分:①运营;②机会成本㊂先前的是由于发电机的无功发电或吸收而增加的绕组损耗的成本㊂机会成本是由于能力曲线限制而降低有功功率的成本㊂无功功率成本可以使用二次成本函数来表示㊂成本函数包括上述所有组成部分㊂这可以表示如下:C q =ðn i =1a q gi Q 2gi +b q g Q gi +c qgi(7)C q 为发电机的无功成本,n 为发电机的数量㊂Q gi 单位为Mvar,指第i 台发电机无功功率(产生或吸收)㊂a q g㊁b q g㊁c q g是利用发电机能力曲线可以精确得到的系数㊂因此,运行成本(EVOC )的期望值可表示为:EVOC =1nðn i =1(C qi +LC i )(8)3㊀不确定性建模及优化算法3.1㊀不确定性建模本文采用了双状态部件停运模型㊂从数学上讲,每个组件的长期平均不可用性可以通过如下计算:U =λμ+λ(9)式中,λ为故障率(故障/年),μ为修理率(修理/年)㊂使用二项式分布对组件停机进行建模,成功率二项式分配是每个组件的可用性㊂可用性计算如下:A =1-U (10)如果MCS 随机过程在每次迭代中产生多个部件停机,以执行n -1应急分析,则将选择最可能的停机㊂风力发电在很大程度上取决于风速分布㊂最常见的风的不确定性建模采用威布尔分布函数㊂这是由以下公式给出的:f (v )=kcv c()k -1exp-v c()k(11)式中,c 为缩放参数,k 为形状因子㊂这些参数可以使用历史数据来计算㊂利用特性曲线可以计算出风速与风机输出功率之间的关系㊂线性化特性曲线如下:P wind=00ɤv <v cut -in P ratev -v cut-in v rate -v cut-in v in ɤv <v r P rate v rate ɤv ɤv cut-out0v >v outìîíïïïïïï(12)式中,P wind 为风力发电机的输出功率,v 为风速,m /s,v cut-in 和v cut-out 为风机的切入和切出速度,m /s,v rate 额定风速,m /s㊂特性曲线如图1所示㊂图1㊀风力涡轮机的功率曲线节点负荷的不确定性使电力系统运行和规划中不可避免地存在需求不确定性模型㊂需求不确定性可以使用正态概率分布函数(PDF)进行建模㊂PDF 特征可以使用历史数据获得㊂对于每个节点荷载,考虑一个独立的正态分布函数㊂假设负荷分布的平均值等于预测负荷,标准偏差为3%㊂3.2㊀优化算法在本文中,运用了一种具有改进的性能和快速非显性排序能力的NSGA 更新版本(NSGA-II)㊂该优化算法被用于寻找被称为帕累托前沿(PF)的非支配解㊂因此,需要另一种方法来选择折衷的解决方案㊂模糊决策者能够进行这种选择㊂该技术通过以下公式对PF 的每个成员使用隶属函数:μi =1F maxi -F iF maxi -F mini F min i ɤF i ɤF max iìîíïïïï(13)式中,F i 是第i 个目标函数㊂使用最小-最大方法可以选择折衷解决方案㊂292㊀∕2023.064㊀仿真结果所提出的公式在IEEE 30总线系统上使用软件进行了测试㊂通过在总线20中安装一个56MW DFIG 风电场来修改标准测试系统㊂该算法在MATLAB R2017a 中运行㊂表1中列出了计算发电机有功和无功功率成本所需的参数㊂表1㊀发电机参数发电机a pb pc p a qb qc qG10.02200.0084-0.000740.2G20.0175 1.7500.007-0.00320.84G30.0625100.0073-0.003440.89G40.0083 3.2500.0073-0.003440.89G50.025300.0073-0.003440.89G60.025300.0073-0.003440.89在这种情况下,本文讨论的所有技术不确定性都是在问题公式中公式化的㊂因此,每个MCS 场景都包含单次停电,根据其适当的概率分布函数,使用支路的不可用性㊁风速和负载变化㊂为了计算发电机的经济有功功率(作为SC-OR-PD 的初始条件)和有功功率损失成本,进行了经济调度㊂该初始条件也用于计算发电机的无功功率能力限制㊂根据EDC 结果计算的预期总有功功率成本和预期有功功率损失成本分别为2317元和12.25元/MW㊂表2显示了发电机的预期经济有功功率以及发电机㊁DFIG 和电容器的决策变量,用于折衷解决方案㊂表3显示了帕累托前沿的EVSI 和EVOC 范围及其使用所提出方法折衷解决方案的价值㊂表2㊀发电机的预期经济有功功率发电机预期经济有功功率(MW)P max (MW)V 时间表(P.U)G129.1480 1.0105G238.5800.9957G38.8450 1.0045G415.12550.9888G58.84300.9997G615.3400.9991预期有功功率P max (MW)V 时间表(P.U)风力发电27.0456 1.0135电容最佳无功功率(P.U)C10.1 C20.018 结果显示,当在MCS 场景中对意外事件进行建模时,折衷解决方案的预期电压稳定裕度提高了34.4%㊂预计有功功率为4.34MW,成本为55.65美元㊂这意味着有功功率增加了,但发电机的经济运行降低了有功功率损失的成本㊂表3㊀目标函数值EVSI预计电力系统损失(MW)索引范围0.4673-0.752440.54-76.41折衷解决方案0.618444.8909运行成本达到44.89,很明显,为了增加电压稳定裕度,向系统注入了更多的无功功率㊂表3显示,大多数发电机的运行功率远远低于其额定功率㊂对发电机使用传统的无功功率限制将降低其向系统注入无功功率的能力㊂因此,EVSI 将增加,在这种情况下,如果考虑常规无功限制,则达到0.86㊂在这种情况下,总运营成本为2634元㊂无功功率成本不到总成本的10%㊂因此,该算法使用比有功功率便宜的无功功率来提高系统的电压安全性㊂由于电力系统的高X /R 比,这也是可以接受的㊂计算时间是使用MCS 的缺点,大多数模拟运行需要超过4000s 才能达到停止标准㊂5㊀结束语本文提出了一种包括电力系统安全性(电压稳定性)和经济性(运行成本)的最优无功功率调度的实用问题公式㊂电力系统的技术不确定性包含在问题公式中㊂使用NSGA-II 和蒙特卡罗模拟(MCS)算法解决了该问题㊂所提出的公式已应用于IEEE 30总线㊂仿真结果表明,与现有方法相比,该方法具有较强的鲁棒性㊂参考文献[1]㊀李振华,吴庆华.基于蒙特卡罗模拟的无功调度方法[J ].电力系统,2017,6(7):85-90.[2]㊀赵斌.基于随机逼近的电力调度优化方法[J ].2022国际配电会议,2018,13(6):11-12.[3]㊀王小慧.考虑不确定性的风电系统无功优化调度[J ].电力系统保护与控制,2019,11(15):54-57.[4]㊀徐然.考虑不确定性的风电系统无功优化调度[J ].IEEE 电力系统研讨会,2020,12(9):17-21.[5]㊀钟建军.基于多区域无功功率优化的多区域无功功率优化[J ].电力系统技术,2021,12(9):17-21.(收稿日期:2023-05-01)。

风电场有功与无功功率控制系统的安全管理

风电场有功与无功功率控制系统的安全管理随着对可再生能源的需求不断增长，风电场作为一种清洁、环保的能源形式受到越来越多的关注。

风电场有功与无功功率控制系统是保证风电场正常运行的关键组成部分，因此对其安全管理至关重要。

本文将从风电场有功与无功功率控制系统的安全管理角度，深入探讨其相关内容。

首先，我们需要明确风电场有功与无功功率控制系统的定义和作用。

有功功率控制系统用于确保风机产生的功率能够被正常送往电网，以满足用户用电需求；无功功率控制系统则用于维持电网的稳定运行，并通过对无功功率的调节来平衡输电线路上的电压和功率因数。

这两个系统是风电场能够如期地投入电网运行的关键。

在风电场有功与无功功率控制系统的安全管理中，首先需要确保系统的设计和施工符合相关的技术标准和规范。

系统设计应充分考虑地理环境、气象条件和电力需求等因素，并合理确定系统的容量和参数。

施工过程中需要确保各个设备的安装、接线和调试工作符合要求，且设备构成合理，保证风电场运行的可靠性和安全性。

其次，风电场有功与无功功率控制系统的运行需要进行定期检修和维护。

定期检修包括对系统设备进行巡视、检测和测试，发现问题及时处理，并对设备进行清洁和保养。

维护工作包括对设备的润滑、故障排除和备件更换等。

同时，风电场应建立健全的维修和保养记录，及时记录设备运行情况和维修细节，为后期分析和预防故障提供依据。

另外，风电场有功与无功功率控制系统的安全管理还包括对系统运行状态的实时监测与调控。

监测系统应覆盖全面，对风电场各个关键参数进行实时采集和监测。

通过对系统数据的分析和处理，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施，确保系统运行的安全稳定。

此外，还需要建立预警机制，及时报警并采取紧急措施，以防范可能发生的事故。

在风电场有功与无功功率控制系统的安全管理中，人员培训和安全意识的提高也是至关重要的。

风电场有功与无功功率控制系统的操作和维护人员应具备相应的技能和知识，能够熟练操作设备、排除故障，并能够正确处理各种应急情况。

风电场有功与无功功率控制系统的运维组织与管理架构

风电场有功与无功功率控制系统的运维组织与管理架构随着可再生能源的发展，风电成为全球能源结构转型的重要组成部分。

风电场作为风能利用设施的集中体现，具有巨大的发电潜力和市场空间。

然而，为了充分发挥风电场的发电能力，保证其正常运行和高效工作，建立合理的有功与无功功率控制系统的运维组织与管理架构势在必行。

有功与无功功率控制是风电场的关键技术之一，用来调节风机的出力和电网的电压稳定性。

有功功率是指风机产生的实际电力输出，而无功功率则是指风机在电力系统中的无功电流和电压，主要用于维持电压的稳定性。

因此，风电场必须建立一个高效的运维组织与管理架构，以确保有功与无功功率控制系统的正常运行。

首先，风电场的运维组织与管理架构需要明确各个岗位的职责和权限。

其中，关键的职位包括运维经理、调度员、运维工程师和技术支持人员。

运维经理负责整个风电场的运维计划和决策，协调各个岗位的工作，确保风电场的安全运行。

调度员负责监控和控制有功与无功功率控制系统的运行，根据电力负荷和电网需求进行调度，保证风电场的电力输出与电网的需求相匹配。

运维工程师负责风电机组的检修和维护，确保风机的正常运行和工作效率。

技术支持人员则负责处理各类应急事件，协助运维人员解决技术问题。

其次，风电场的运维组织与管理架构需要建立健全的信息管理系统。

信息管理系统可以实现对风电场运行数据的实时监测和管理，提供数据分析和决策支持。

通过信息管理系统，运维人员可以及时了解风电场的运行状态，监测风机的工作参数，分析和预测故障风险，优化风电场的运行方式。

此外，信息管理系统还可以实现与电网的接口对接，方便实现有功与无功功率的调节和匹配。

再次，风电场的运维组织与管理架构需要建立完善的培训和技术支持机制。

风电场作为新能源领域的重要组成部分，技术的复杂性和变化性很大。

因此，风电场需要培养一支专业化、高素质的运维人才队伍。

培训机制可以通过内部培训和外部合作实施，包括技术岗位培训、管理能力提升、安全意识培训等，提高员工的技能水平和专业素养。

考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合方法[发明专利]

专利名称：考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合方法
专利类型：发明专利
发明人：马英浩,徐吴昊,杨贺钧,张大波
申请号：CN202010385070.9
申请日：20200509
公开号：CN111525628A
公开日：
20200811
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合方法，其步骤包括：1基于混合整数线性(MIL)方法建立电力系统多时间尺度灵活性供给模型；2基于风电功率预测误差时变概率特性，建立电力系统多时间尺度灵活性需求模型；3建立考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合模型。

本发明对多时间尺度运行灵活性供给及需求进行分析，考虑多时间尺度灵活性约束，建立含风电电力系统机组组合模型，能够充分反映含大规模风电电力系统多时间尺度灵活性供需平衡关系，在保证系统灵活性和安全性的前提下，提高运行经济性。

申请人：合肥工业大学
地址：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
国籍：CN
代理机构：安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
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考虑风电不确定性的机组组合求解方法

考虑风电不确定性的机组组合求解方法摘要：风电出力的随机性，决定了含风电场机组组合问题的不确定性，传统的机组组合方法已不再适用。

文中针对风电出力的不确定性，首先通过分析风电功率的历史数据，利用非参数回归技术，获得不同风电预测出力区间的误差经验分布密度函数，从而减小了风电功率预测误差对机组组合问题的影响；其次，利用点估计法方便确定待求变量概率分布的优势，文中在已知风电出力分布密度函数的基础上，采用三点估计法确定风电功率估计点和相应概率，从而将不确定问题转化为确定性问题，减小了问题求解的计算量。

最后的算例分析验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：风电；机组组合；三点估计法风电作为一种廉价清洁的可再生能源，近年来在世界各国得到了快速发展。

然而，风电波动存在着随机性和间歇性，又给电力系统的运行增加了不确定因素。

由于目前风电功率的预测仍无法达到很高的精度，因此对于含风电场的机组组合问题（unit commitment，UC），不确定性的处理成为问题求解的难点和关键。

针对风电出力的随机性，本文在点估计法（point estimate method，PEM）的基础上提出一种考虑风电不确定性的UC求解方法。

首先，利用往年的风电场功率历史数据，通过非参数回归技术拟合得到不同预测出力区间段的误差经验分布密度函数，以此来描述风机出力的不确定性，减小了误差对问题求解的影响；其次，利用误差分布函数的统计信息，采用三点估计法（PEM3）估计风机预测出力的参数值和相应概率，从而将不确定性问题转换为确定性问题，同时大大减小了求解的计算量；最后采用CPLEX软件对上述确定性问题进行求解。

算例分析验证的所提方法的有效性。

1 考虑风电不确定性的UC模型UC问题是在一定调度周期内，在满足各种约束条件的前提下，通过合理开停机组以达到系统总运行成本最低的目标。

由于风电出力的随机性，因此含风电场的UC模型中，其目标函数往往以期望值最小来表述，公式如下：.3 点估计法在已有文献的基础上，Hong H P.提出了一种改进的点估计法，对n维随机变量X的每个分量xk找到r个点，对每一个点，保持其他分量为期望值，然后通过将与X相关的输入输出函数Y=h（X）作泰勒级数展开，用X的高阶矩，在r个点上对Y做r?n次估计来获得Y的概率密度和其他统计信息。

计及风电最优置信度的机组组合优化方法

计及风电最优置信度的机组组合优化方法摘要：电力系统中，风电是重要的部分，风电波动性和不确定性给电力系统机组组合带来巨大的挑战。

传统机组组合采用风电点预测结果安排机组启停和出力计划，无法充分考虑风电的不确定性信息，影响系统的经济性和安全性，也制约了电网的风电接纳水平。

近年来，大量学者将目光投向包含更多不确定信息的风功率预测结果，如风功率概率分布与概率区间预测等]。

如何合理利用风电不确定信息，是研究含风电的机组组合中的热点问题之一。

关键词：风电；最优置；信度；方法1风电容量可信度研究概览电力系统发电容量可信度的概念最早由Garver在1966年提出，其背景是衡量不同随机停运率机组在可靠性意义上的带负荷能力。

并给出了基于两状态模型的机组可信容量的计算公式，EdwardKahn以及HaslettJohn[3]等人在20世纪70年代末首次将容量可信度的概念应用于风电的分析中。

40多年的研究中，国内外学者们提出了多种风电容量可信度的定义及其计算方法，各种定义及方法的总结与分类如图1所示。

本文将根据图1所示的框架展开讨论。

图1风电容量可信度定义及计算方法分类2计及风电最优置信度的机组组合优化方法风电的接入可以提高系统的可靠性，降低系统停电概率。

然而，风电对系统可靠性的贡献一般远小于相同容量的常规机组，因此提出风电可信容量（CredibleCapacity）以及容量可信度（CapacityCredit）的概念，风电可信容量指等可靠性前提下风电机组可以视为的常规机组的容量大小，风电容量可信度为其可信容量占其装机容量的比例。

两个指标在现有文献中均有使用，由于其均表示同一概念而仅在量纲上存在差异，因此本文的综述中并不对这两个指标进行严格的区分。

2.1现有研究中对风电容量可信度的定义主要分为以下4类：等效可靠容量的比例（EquivalentFirmCapacity，EFC）：该定义下，风电场容量可信度被定义为可以替代100%可靠的常规机组的容量比例，即实际系统去除风电场并加入一定容量的无停运率的虚拟常规机组后系统可靠性与实际系统可靠性相同，则此时虚拟常规机组容量占风电场装机容量的比例定义为风电容量可信度。

考虑风电出力不确定性的发用电机组组合方法

考虑风电出力不确定性的发用电机组组合方法江苏大学电气信息工程学院、国网上海市电力公司电力科学研究院的研究人员孙欣、方陈、沈风、马群，在2017年第4期《电工技术学报》上撰文指出，由于风电出力的不确定性，大规模风电接入电网将对电力系统的安全经济运行产生严重的影响。

为了更好地消纳风电，从发电和用电两个角度出发，根据风电出力的Beta概率密度函数，提出基于风电概率模型的弃风成本和可中断负荷成本的发用电一体优化方法。

为提高该方法的求解效率和实用性，在建模中仅引入机组组合变量，并采用Delta方法将非线性模型转换为线性模型求解。

最后采用多个场景算例说明了模型与方法的实用性和有效性。

截止2013年底，我国风电装机总容量达到91 412.89MW[1]，其中蒙东、吉林和甘肃等地区的风电装机容量已经超过负荷的30%，风力发电已成为我国重要的发电方式。

大规模风电接入将对电力系统的安全经济运行产生严重影响，对传统的电网调度运行提出严峻挑战。

风电出力具有较强的不确定性，目前数字天气预报技术对风速预测的准确度较低，特别是在日前发电计划中，风电出力的不确定性将远大于负荷的不确定性，直接影响常规机组的机组组合、出力安排与备用安排。

其中，机组组合问题由于整数变量的引入，成为该领域研究难点。

目前，风电出力的预测有点预测、区间预测和概率预测等方法。

针对不同的风电出力预测，国内外学术界在考虑风电出力不确定性的机组组合建模方面主要有以下几种方法：①对于风电出力点预测的情况，根据风电出力的不确定性程度，增加系统的备用容量安排[2,3]；②对于区间预测的情况，主要采用区间规划等方法处理，部分方法将使结果偏保守[4,5]；③对于概率预测的情况，通常采用机会约束规划方法[6-9]求解。

同时，在电力调度的管理运行机制上，国内外也开展了进一步的研究。

在时间维度上，针对风电出力预测误差随时间增长而变大的特点，国内提出了多级机组组合[10]及多时间尺度协调[11]的调度策略。

含风电安全约束机组组合的旋转备用优化

含风电安全约束机组组合的旋转备用优化吴臻;刘军;谢胤喆;蒋雪冬【摘要】风电的随机性会对发电计划带来较大影响,因此研究含风电场的发电计划很有必要.首先研究了含风电场的安全约束机组组合问题,通过优化常规火电机组出力与备用,并对处于一定置信区间内的风电出力进行合理的取值安排,实现动态经济调度;再在优化模型的目标函数中对正负旋转备用单独计费引入了惩罚费用,以应对风力预测误差给系统调度带来的影响;最后在网络安全约束方面,采用直流潮流模型,使用转移因子,并使用CPLEX求解.实例验证表明该方法准确高效,所提出的调度模型合理,算法具有较好的工程实用价值.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)001【总页数】6页(P86-91)【关键词】风电场;机组组合;安全约束;旋转备用;惩罚费用【作者】吴臻;刘军;谢胤喆;蒋雪冬【作者单位】浙江省电力公司,杭州310027;浙江省电力公司,杭州310027;浙江大学电气工程学院,杭州310027;浙江大学电气工程学院,杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TM73风能是一种潜力巨大的清洁可再生能源，但由于风的间歇性和难预测，风电并网会对诸如电能质量、频率稳定等带来不良影响［1-5］，通过风速的预测得到的风电功率也会存在误差［6］。

抛开风电场的建造成本，风电的运行费用与传统火力发电相比，成本低廉，且没有污染，所以应尽可能地让风电多出力以减小发电费用［7-8］，但机组组合存在时段间的耦合问题，验算所有误差场景甚至给出误差场景的概率都很难实现。

在以往的多数机组组合模型中费用函数并未单独考虑旋转备用的代价［7］。

文献［8］提出一种基于风险的风电备用需求决策方法，在约束条件内对备用提出要求，但并未对于备用单独计费。

机组组合的算法大致可以分为两大类：解析类确定性算法和人工智能算法。

近些年来，人工智能算法发展迅猛，并被应用于机组组合问题中，如模拟退火法［9］、蚁群算法［10］和遗传算法［11］等，但这些算法都容易出现早熟现象、早早地陷入局部最优。

考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的电力系统机组组合

考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的电力系统机组组合毛颖群;张建平;程浩忠;柳璐;张程铭;陆建忠
【期刊名称】《电力系统保护与控制》
【年(卷),期】2022(50)11
【摘要】随着风电渗透率上升,电力系统惯性响应和一次调频能力下降,频率安全问题凸显,有必要在机组日前发电计划安排中考虑频率安全约束。

依据电力系统频率安全要求,提出了考虑频率跌落最低值的频率安全约束构造方法。

同时引入风电综合惯性控制使风电机组参与一次调频,在此基础上建立了考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的机组组合模型。

运用M语言动态控制多机频率响应模型进行Simulink仿真,并将其嵌入到改进粒子群优化算法中迭代求解。

含风电的IEEE39节点系统算例结果表明,所提模型和方法能有效提升系统频率响应能力,保证系统安全运行。

【总页数】10页(P61-70)
【作者】毛颖群;张建平;程浩忠;柳璐;张程铭;陆建忠
【作者单位】上海电力大学电气工程学院;上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室;国家电网有限公司华东分部
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.考虑稳态频率约束的含大规模风电电力系统机组组合研究
2.考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法
3.考虑多时间尺度灵活性的含大规模风电电力系统机组组合研究
4.考虑多时间尺度灵活性的含大规模风电电力系统机组组合研究
5.考虑时变备用需求的含大规模风电电力系统机组组合滚动优化
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考虑约束的风电调度模式

关键词 : 风力发电 ; 约束调度 ; 模式
0 引言
甘肃省是全国风能资源丰富的省区之一 ,风能资源理论储量 237 GW ,可开发利用的风能资源在 40 GW 左右 ,主要集中在河西走廊西部的酒泉地区。区域内年有效风能储量在 800 kW/ m2 以上 ,年平均有效风功能密度在 200 W/ m2 以上 ,有效风速时数在 6 000 h 以上。随着国家能源政策的实施 , 甘肃风电装机容量已由 2006 年的 88 MW 增长到 7471 1 MW 。甘肃酒泉地区千万千瓦级风电基地规划已获得国家批准 ,一期 3 800 MW 风电项目也获得国家核准 ,加之己核准的 300 MW 国产设备示范基地和己投运及在建的中小型风场 ,甘肃酒泉风电装机规模至 2010 年年底将达到 5 160 MW , 2015 年将达到 12 710 MW ,建成酒泉千万千瓦级风电基地[122 ] 。
借助智能风电功率控制系统进行实时调整 ,采取最大出力模式可以最大限度地多发风电。
3 实施细则
风电“三公”(公开 ,公平 ,公正) 调度须从计划编制、实时调度、专业管理等方面全过程逐步加强 ,互相补充。 31 1 风电计划编制
甘肃电网按照“以热定电”的原则 ,确定供热电厂发电计划曲线 ,纯凝汽火电机组按最小方式开机 , 结合发电计划完成进度安排发电出力。风电、无调节能力水电日计划根据电网断面控制要求按照同地区装机容量等比例下达日 96 点发电计划曲线上限。
产业的整体水平较低、竞争力较弱。设备制造的核心技术和行业管理经验缺乏 ,随着大规模风电场的快速上马 ,风机及其电气设备可靠性和对电网的影响逐步暴露出来 ,目前并网的大多数风电场对系统安全稳定运行和电能质量负面影响大 ,对系统支撑作用非常弱[6 ] 。

引入风电机组的安全约束机组组合方法的开题报告

引入风电机组的安全约束机组组合方法的开题报告一、研究背景风能被广泛认可为一种绿色、清洁、可再生的能源。

随着风电的快速发展，风电机组的安全问题也越来越受到关注。

众所周知，风力资源分布不均，同时还受到地形、气候、季节等多种因素的影响，这使得风电发电机组的运行受到了很大的制约。

为了提高风电机组的安全性能，有必要对风电机组进行合理的组合。

本文将着重研究引入风电机组的安全约束机组组合方法。

二、研究目的本文旨在研究引入风电机组的安全约束机组组合方法，以提高风电机组的安全性能和运行稳定性。

具体研究目标如下：1. 对当前风电机组的安全问题进行整理和分析，确定安全约束机组的必要性。

2. 研究引入安全约束机组对风电机组安全性能的影响。

3. 研究并比较不同安全约束机组的组合方式，对组合方式进行评估和优化。

4. 建立数学模型，模拟风电机组的实际运行情况，并进行实验验证。

三、研究内容本文主要研究引入风电机组的安全约束机组组合方法。

具体研究内容如下：1. 对当前风电机组的安全问题进行整理和分析。

分析当前风电机组在运行过程中存在的安全隐患，包括但不限于风能资源波动、风机叶片裂纹、机组频繁停机等问题。

2. 研究引入安全约束机组对风电机组安全性能的影响。

分析安全约束机组对风电机组的优势和不足，并对比不引入安全约束机组的情况，探究引入安全约束机组的必要性。

3. 研究并比较不同安全约束机组的组合方式，对组合方式进行评估和优化。

综合考虑安全性能、运行稳定性、经济性等因素，选取合适的安全约束机组进行组合，并对组合方案进行评估和优化。

4. 建立数学模型，模拟风电机组的实际运行情况，并进行实验验证。

基于实际的风能数据，建立风电机组的数学模型，进行仿真实验，验证所提出的安全约束机组组合方法的有效性和可行性。

四、研究意义本文的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高风电机组的安全性能和运行稳定性。

通过引入安全约束机组，限制风电机组在运行过程中出现安全隐患，提高风电机组的安全性能和运行稳定性。