基于mcr与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法。步骤是：采集风电场并网区域实时数据，接收上级AVC下发电压指令；判断风电场并网点电压是否满足要求；若不满足，则以并网点电压偏离最小、无功补偿设备投入量最小为目标，调用多目标进化粒子群算法求解当前所应投入无功补偿量，并根据电容与MCR（磁控电抗器）混合补偿策略得到各设备最终投切量，并进行下发，最终实现风电场并网点电压质量保持在较高的水平。本发明建立的多目标优化模型和动静态无功补偿设备混合补偿策略可以准确地求出各设备所应投切量，达到快速响应上级下发指令，稳定风电场并网点电压，改善电能质量的目的。
【专利说明】基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种风电场并网点电压控制方法，尤其是涉及一种基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法。
【背景技术】
[0002]随着电力行业的快速发展.风电场规模逐年增大，风电场对电网的影响也越来越大。由于风速波动、电网故障等因素导致风电场并网点电压跌落，同时会带来转速上升、过电压、过电流等暂态问题，严重影响风电机组的安全运行。这种情况下，风电机组采取被动式的自我保护.从电网中解列，从而保障了风电机组的安全。然而，现今风电在电网中的比重较大，风机在并网点电压跌落时仍然采取自我保护而切出电网，会严重影响网内其他部分的稳定运行，甚至造成故障的加剧，导致其他机组解列，最终致使电网瘫痪。因此必须采取有效的风电场并网点电压控制措施，来确保风电场并网稳定性。
[0003]目前对微电网的研究主要集中在利用具有基于P-Q解耦控制的风机机型作为连续可控的无功源参与无功电压调节，而这将使得风电场穿越故障的可能性降低，对电网的损害反而增大。因此，针对研究的不足，对风电场并网点电压控制的问题进行研究显得十分必要。
【发明内容】
[0004]本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
[0005]—种基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法,其特征在于:包括以下步骤: [0006]步骤1，采集风电场并网区域实时数据，所述实时数据包括风电场实时出力、上级电网等效电压及实时负荷，并接收上级AVC下发电压指令；
[0007]步骤2，判断并网点电压是否满足要求，若电压偏离上级指令电压允许误差区间，即电压满足要求，则转入步骤I ;若不满足要求，则转入步骤3 ；
[0008]步骤3，建立以并网点电压偏离最小、无功补偿设备投入量最小为目标的站点无功优化模型，确立系统约束条件，以状态变量约束建立罚函数；
[0009]步骤4，基于步骤3件建立的站点无功优化模型与约束条件，采用多目标进化混沌粒子群算法进行迭代计算，求出非支配解集，并计算出最优投切组合；
[0010]步骤5，基于步骤4得到的最优投切组合，并根据电容器组与MCR混合控制策略得出最终各设备投切量，并进行下发，最终实现风电场并网点电压快速满足上级AVC下发指标。
[0011]在上述的基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法，所述步骤3站点优化模型基于以下公式:
【权利要求】
1.一种基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1，采集风电场并网区域实时数据，所述实时数据包括风电场实时出力、上级电网等效电压及实时负荷，并接收上级AVC下发电压指令； 步骤2，判断并网点电压是否满足要求，若电压偏离上级指令电压允许误差区间，即电压满足要求，则转入步骤I ;若不满足要求，则转入步骤3 ； 步骤3，建立以并网点电压偏离最小、无功补偿设备投入量最小为目标的站点无功优化模型，确立系统约束条件，以状态变量约束建立罚函数； 步骤4，基于步骤3件建立的站点无功优化模型与约束条件，采用多目标进化混沌粒子群算法进行迭代计算，求出非支配解集，并计算出最优投切组合； 步骤5，基于步骤4得到的最优投切组合，并根据电容器组与MCR混合控制策略得出最终各设备投切量，并进行下发，最终实现风电场并网点电压快速满足上级AVC下发指标。
2.根据权利要求1所述的基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法，其特征在于:所述步骤3站点优化模型基于以下公式:
3.根据权利要求1所述的基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法，其特征在于:所述步骤3中，风电场并网区域的约束条件为:并网站点无功优化的可调的变量分为控制变量和状态变量，其中电容器和MCR投入容量为控制变量，系统节点电压V为状态变量，基于以下公式: 约束条件一，控制变量的不等式约束:
4.根据权利要求1所述的基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法，其特征在于:所述步骤4多目标进化混沌粒子群算法流程为: 步骤4.1，设定迭代次数，粒子群数目，并基于约束条件一随机给各粒子的位置和速度赋值，随机给粒子的位置和速度赋值，完成粒子群的初始化； 步骤4.2，计算每个粒子的适应度值，不满足约束条件二的，以罚函数形式计入目标函数中，初始化粒子的适应度值、个体最优值，根据帕累托理论得到初始非劣解集，并在非劣解集中选出全局最优粒子； 步骤4.3，迭代次数加一，更新粒子的位置和速度，计算新的适应度； 步骤4.4，将所有粒子与上一次迭代所得非劣解集融合，基于帕累托理论得到新一代非劣解集，对部分非劣解进行混沌变异； 步骤4.5，当达到最大迭代次数时，迭代停止，输出最终非劣解集；否则转到步骤4.3直至达到最大迭代次数后结束。
5.根据权利要求1所述的基于MCR与电容混合补偿的风电场并网点电压控制方法，其特征在于:所述步骤5电容器组与MCR混合控制策略基于以下原理:电容为离散型容性无功补偿设备，只能分级投切，MCR为连续型无功补偿设备，因此二者协调控制能达到无功的连续精确调节，具体调节方法基于以下公式:
Q_kQc0+QMCE, 其中，Q为混合投切无功总量，Qc0为单组电容器容量，k为投入电容组数，Qsvg为MCR投入无功量，其调节范围为[_kQe(l，0]； 定义上一次电压满足要求的条件下控制时投入k组电容，则根据本次所得容性无功Q的判断结果选择执行: 选择执行一:本次所得容性无功Q满足(k-DQ^CKkQf则本次控制最终投入k组电容，MCR投入容量为Q-(k-l)Q。。的感性无功； 选择执行二:本次所得容性无功Q满足kQe(l〈Q〈 (k+1) Qc0,且当前PCC电压偏离控制死区时，则本次控制最终投入k+Ι组电容，MCR投入容量为(k+1) Qc0-Q的感性无功， 选择执行三:本次所得容性无功Q满足kQe(l〈Q〈 (k+1) Qc0,且当前PCC电压未偏离控制死区，则本次控制最终投入k组电容，MCR投入感性无功量为O。
【文档编号】H02J3/16GK103701134SQ201410011216
【公开日】2014年4月2日 申请日期:2014年1月9日 优先权日:2014年1月9日
【发明者】邓长虹, 马庆, 龙志君, 文贤馗, 林呈辉, 徐梅梅, 赵维兴 申请人:武汉大学, 贵州电网公司