基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法与流程

技术特征：

1.一种基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：对每个风电场群无功电压优化控制周期设置M个预测点，共预测N个控制周期；

步骤2：利用预测模型分别对每个预测点的风电场有功出力、无功源无功出力、场群各母线电压进行预测；

步骤3：在每个控制周期的控制点对未来M*N个预测点进行优化计算，得到N个周期的最优控制指令，根据MPC控制原则，仅选取第一个周期的最优控制指令作为该周期的控制指令；

步骤4：当前周期控制结束后，下一控制周期将控制时间窗在时间轴上向后推移。

2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法，其特征在于，所述步骤2中的预测模型包括：风电场有功无功出力预测模型、SVC出力预测模型以及关键母线电压预测模型；

所述风电场有功无功出力预测模型，通过历史有功出力数据，依据自回归滑动平均ARMA预测方法获取预测点的风电场有功出力；

所述SVC出力预测模型，包括：一阶惯性环节，根据控制点下发的设定值，利用不同设备模型的时间常数，模拟本地控制动态过程，得到每个预测点对应的无功功率预测值；

所述关键母线电压预测模型，基于有功和无功功率预测值，通过不同时间断面的静态潮流求解风电场群内所有节点电压在每个预测点上的电压预测值。

3.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法，其特征在于，所述风电场有功出力预测模型的建立步骤如下：

通过自回归滑动平均ARMA预测模型，利用历史有功出力数据对各预测点的未来有功出力进行预测；

式中，(a,b)表示第a个控制中的第b个预测点，是t(a,b)时刻风电场的有功出力预测值，是t(a,b-k)时刻风电场的有功出力预测值；是t(a,b)时刻一个零均值的正态白噪声过程，是t(a,b-k)时刻一个零均值的正态白噪声过程；p和q分别为自回归与滑动平均的阶数；和θ_j分别为第k阶自回归与第j阶滑动平均参数。

4.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法，其特征在于，所述风电场及SVC出力预测模型的建立步骤如下：

风电场及SVC均工作在接受无功指令模式，风电机组及SVC无功控制均通过电力电子设备完成；风电场群的控制时间周期为分钟级，风电场及SVC的均能满足在下一周期到来前完成前一周期的指令调节，即

$Q_{t(a+1,0)}^{pre}=Q_{t(a,0)}^{set}$

式中：是t(a+1,0)时刻风电场或SVC的预测无功出力；和是t(a,0)时刻风电场或SVC的无功指令值；

风电场和SVC接收到上级无功指令后，在重新达到新的稳定工作点前会经历一个动态过程，此过程能够利用一阶惯性环节描述：

$Q_{t(a,b)}^{pre}=Q_{t(a,0)}^{set}+(Q_{t(a,0)}^{set}-Q_{t(a,0)})e^{-\frac{t_{a,b}-t_{a,0}}{T_d}}$

式中：表示t(a,b)时刻风电场或SVC的预测值，表示t(a,0)时刻风电场或SVC的设置值，Q_t(a,0)表示t(a,0)时刻风电场或SVC的实际值；_ta,b和_ta,0分别表示预测时刻和初始时刻，Td是风电场或SVC的调节时间常数，各风电场与SVC具有不同的Td。

5.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的风电场群无功电压优化控制方法，其特征在于，所述关键母线电压预测模型的建立步骤如下：

利用步骤2中所得到的预测模型预测场群内各母线在预测时间点上的有功、无功值，将所述母线处理为PQ节点，根据各时间断面的潮流计算即能够获得该断面的母线电压预测值。