风电场故障穿越能力参数的优化方法及系统与流程

本发明属于电力系统控制，具体的说是一种风电场故障穿越能力参数的优化方法及系统。

背景技术：

1、在新型电力系统中新能源将成为电力电量的主要来源。在不远的将来，新能源的装机容量将超越化石能源的装机容量，尤其是在风能和光伏能源丰富的地区，新能源的开发和利用是电力外送的主要支撑。

2、有大规模风电装机的弱送端电网通常有风电场集群通过长线路汇集，其特点是辐射型连接且很少有负荷接入，这类电网电压支撑能力弱，电压控制的灵敏度很高，有突出的电压和无功问题。具体表现如：在风电机组大出力运行方式下，弱送端电网对扰动敏感，极易发生电压波动，并产生电网运行稳定问题。因此，需要对有大规模风电场接入的弱送端电网进行电压稳定问题相关的研究。

3、对有大规模风电场接入的弱送端电网的稳定性要求包括：风电机组要求在故障条件下，在规定的电压和时间范围内能保持不脱网运行，也就是要有一定的高、低电压穿越能力；并且在故障中能够注入容性或感性无功电流支撑电压恢复，使电压恢复后能以规定的速度恢复有功功率，相关的故障穿越参数是对故障后电压水平产生影响的重要因素。

4、现有技术中对通过控制参数调整改善电网稳定性已经有较为丰富的研究，比如通过量化双馈风机附加频率控制中低通滤波器参数对系统稳定性影响，并通过参数优化改善暂态稳定性。又比如在有的文献中将可控串补的阻尼控制器和发电机系统稳定器的参数作为控制变量控制系统稳定性被控变量，并建立非线性参数优化模型，通过粒子群技术求解，获得能够改善系统稳定性的参数。

5、但是，以上现有技术中通过控制参数优化提高系统稳定性的研究领域中，通常研究的控制参数有风机控制参数、特高压直流(hvdc)控制参数和传统发电机组控制参数等优化进行电网稳定性的改善和增强，而这类电压响应或者其它电力系统物理变量响应与参考值差别最小作为目标函数，这可能会导致控制控制变量参数的大步长调整，甚至超出设计范围，而由于弱送端系统电压控制灵敏度高，控制参数的大范围调整可能会导致电压失稳，因此在弱送端系统中包含上述目标函数的优化模型适用性较差，同时现有的研究建立的优化模型通常为复杂的非线性模型，不易求解并且求解失败的可能性很高，求解也需要更多的时间。现有技术中也缺少对风电场故障穿越参数的优化研究，但这类参数在电网稳定性增强中的作用有很大的发挥空间，或许可以通过对风电场故障穿越参数进行优化来使风电机组合理发挥有功和无功支撑能力，以满足电压响应要求，同时避免过大的控制参数调整可能导致系统电压失稳的问题。

技术实现思路

1、本技术提出了一种风电场故障穿越能力参数的优化方法及系统，目的在于利用对风电场故障穿越参数的优化来解决现有技术中存在的为改善电网稳定性而对控制参数调整容易过大而导致的参数超出设计范围，以及过大的参数调整极其容易电网电压失稳等技术问题，并建立具有线性关系的风电场故障穿越能力参数的优化模型，提高故障穿越能力参数的求解效率和成功率，高效的获得最佳的故障穿越能力参数，从而保障电网稳定性，提升风电场风电场故障穿越能力。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种风电场故障穿越能力参数的优化方法，包括以下步骤：步骤s1，在多方式和多故障条件下，获取风电并网点电压相对于故障穿越能力参数的轨迹灵敏度，所述故障穿越能力参数包括有功支撑能力参数和无功支撑能力参数；步骤s2，以风电机组故障穿越过程中有功和无功支撑能力参数作为控制变量，以控制变量的变化最小作为控制目标函数，建立故障穿越能力参数最小调整目标函数；步骤s3，以多故障和多方式下风电场并网点电压作为被控变量，以故障穿越能力参数为控制变量，基于所述轨迹灵敏度建立使电压协调恢复的约束；步骤s4，以所述控制目标函数和约束组成多故障和多方式协调二次规划模型，求解该模型取得优化的控制变量向量变化量，将所述控制变量向量变化量和既有控制变量合并得到优化后的控制变量，将优化后的控制变量进行多方式和多故障仿真，若被控变量不满足要求，再连续进行二次规划模型求解，直至被控变量满足要求。

3、进一步地，所述步骤s1中，所述轨迹灵敏度的获取方式包括：在不同的运行方式数据和预想故障条件下，多次调用机电暂态仿真程序，对风电场动态无功和有功支撑能力参数进行微小变化，对比电压动态响应，以此评估多种方式和故障下故障穿越能力参数的变化对电压动态响应的影响，所获得的参数微小变化导致的电压曲线轮廓变化为电压相对于参数的轨迹灵敏度。

4、进一步地，步骤s2，以控制变量的变化最小作为控制目标函数，控制目标函数为：j＝min{δutrδu}，所述r为预设的代价权重矩阵，u为控制变量向量，其元素为风电场动态无功和有功支撑能力参数，δu为控制变量向量变化量；其中，风电场动态无功支撑能力参数为：当电力系统发生对称故障，并网点电压跌落，低于额定电压的80％时，风电场一般具有动态无功支撑能力，向电力系统注入无功电流，风电场的动态无功电流增量根据并网点的电压变化进行变化，其公式1为：δic＝kc×(0.9-ut)×in,(0.2≤ut≤0.9)，所述δic为风电场注入电力系统的无功电流,单位为a；所述kc为风电场动态无功比例系数，代表低电压穿越期间风电场的所述无功支撑能力参数，所述kc在1.5和3之间；所述ut为风电场并网点电压，单位为pu；所述in为风电场额定电流，单位a；当电力系统发生对称故障，并网点电压升高，在额定电压的110％-130％时，风电场从电力系统吸收无功电流，风电场吸收的动态无功电流增量根据并网点的电压变化进行变化，其公式2为：δil＝kl×(ut-1.1)×in,(1.1≤ut≤1.3)，δil风电场从电力系统吸收的无功电流,单位a；kl为风电场动态无功比例系数，代表了高电压穿越期间风电场的所述无功支撑能力参数，所述kl在1.5以上；ut为风电场并网点电压，单位pu；in为风电场额定电流，单位a；风电场动态有功支撑能力参数为：当电力系统故障条件下，低电压穿越期间没有切出的风电场,在故障清除后应快速恢复有功功率,自故障清除时刻开始,以预设功恢复速率恢复至故障前水平，其公式3为：rap＝krpn，rap为风电场预设有功恢复速率,单位mw/s；kr为风电场动态有功恢复系数，代表了低电压穿越期间风电场的所述有功支撑能力参数，所述kr的值在20％和100％之间；所述pn为风电场额定有功功率，单位为mw；风电场并网点电压升高期间,未切出的风电场在满足动态无功电流支撑能力的前提下,应具备有功控制能力，风电场输出有功功率应视调度指令和实际风况而定，风电场最大输出电流应不低于1.05in，其中in为风电场额定电流。

5、进一步地，步骤s3包括：以多故障和多方式下风电场并网点电压响应作为被控变量，故障穿越期间风电场动态无功和有功支撑能力参数作为控制变量，轨迹灵敏度描述被控变量和控制变量之间的线性关系，以该线性关系结合风电场的高、低电压穿越要求电压轮廓曲线描述的电压上下限形成协调线性约束，同时以动态无功和有功支撑能力参数的上下限形成线性约束，约束公式为：

6、

7、其中，为被控变量，单位pu；i表示节点i；t表示选取的电压时刻；j、k分别表示第j个预想故障和第k个运行方式；为节点i在时刻t的电压幅值的下限和上限，单位pu，其值遵循于风电场的高、低电压穿越要求电压轮廓曲线；为在第j个预想故障和第k个运行方式下，节点i在时刻t的电压幅值相对于控制变量向量的轨迹灵敏度；δumax、δumin为控制变量向量变化量的上下限；umax、umin为控制变量向量的上下限。

8、进一步地，步骤s4包括：将得到优化的控制变量向量变化量和初始控制变量合并，得到新的风电场动态无功支撑能力参数，利用新的风电场动态无功支撑能力参数，在不同的运行方式数据和预想故障条件下，多次调用机电暂态仿真程序，得到电压响应，如果电压响应轮廓符合风电场高、低电压穿越要求曲线的要求，结束优化过程；如果电压响应轮廓不符合风电场高、低电压穿越要求曲线的要求，则继续对优化故障穿越能力参数。

9、一种风电场故障穿越能力参数的优化系统，所述优化系统包括：轨迹灵敏度计算单元，获取多方式和多故障条件下风电并网点电压相对于故障穿越能力参数的轨迹灵敏度，在不同的运行方式数据和预想故障条件下，多次调用机电暂态仿真程序，参数微小变化前后的电压曲线轮廓变化为电压相对于参数的轨迹灵敏度；目标函数计算单元，以风电机组故障穿越过程中有功和无功支撑能力参数作为控制变量，以控制变量的变化最小作为控制目标函数，建立故障穿越能力参数最小调整目标函数；协调线性约束单元，以多故障和多方式下风电场并网点电压作为被控变量，以故障穿越能力参数为控制变量，通过描述被控变量和控制变量之间线性关系的轨迹灵敏度建立协调线性约束；优化模型单元，求解模型取得优化的控制变量向量变化量，投入控制变量进行多方式和多故障仿真，如果被控变量不满足要求，再连续进行二次规划模型求解，直至被控变量满足要求。

10、进一步地，所述轨迹灵敏度计算单元包括：多运行方式单元，在不同的运行方式数据条件下，多次调用机电暂态仿真程序，对为风电场动态无功和有功支撑能力参数进行微小变化，对比故障后电压动态响应，以此评估多种方式和故障下故障穿越能力参数的变化对电压动态响应的影响，所获得的参数微小变化导致的电压曲线轮廓变化为电压相对于参数的轨迹灵敏度，所述运行方式数据包括潮流数据和动态数据；多预想故障单元，在不同预想故障条件下，多次调用机电暂态仿真程序，对为风电场动态无功和有功支撑能力参数进行微小变化，对比故障后电压动态响应，所获得的参数微小变化导致的电压曲线轮廓变化为电压相对于参数的轨迹灵敏度。

11、进一步地，所述目标函数计算单元包括：目标函数单元，以风电机组故障穿越过程中有功和无功支撑能力参数作为控制变量，以控制变量的变化最小作为控制目标函数，建立故障穿越能力参数最小调整目标函数；控制变量单元，其用于计算确定每次优化使风电场从电力系统注入或吸收的无功电流值以及电力系统故障清除后恢复的功率变化率。

12、进一步地，所述协调线性约束单元包括：约束单元，用于基于轨迹灵敏度，建立使并网点电压恢复的约束，以通过控制变量的变化，使并网点电压恢复至要求电压；电压轮廓模型单元，所述电压轮廓模型单元设有风电场的高、低电压穿越要求电压轮廓曲线，电力系统发生不同类型故障时，风电场并网点电压跌落或升高但处于要求区域时，风电机组不脱网连续运行，否则，允许风电机组切出。

13、进一步地，所述优化模型单元包括：二次规划模型求解单元，所述控制目标函数和约束组成二次规划模型，求解该模型取得优化的控制变量向量变化量，控制变量向量变化量和控制变量合并，得到新的风电场动态无功支撑能力参数；控制变量验证和连续求解单元，利用新的风电场动态无功支撑能力参数，在不同的运行方式数据和预想故障条件下，多次调用机电暂态仿真程序，得到电压响应，如果电压响应轮廓符合风电场高、低电压穿越要求曲线的要求，结束过程；如果电压响应轮廓不符合风电场高、低电压穿越要求曲线的要求，令优化次数加1，将对应的控制变量返回轨迹灵敏度计算单元继续优化。

14、本发明的有益效果如下：

15、1、本发明能够通过风电场动态无功和有功支撑能力参数的优化，使风电并网点电压的动态响应曲线满足风电场的高、低电压穿越要求，并且是在同一优化模型中，通过最小化的参数调整，同时使多故障下和多运行方式条件下的电压响应满足要求。

16、2、参数调整最小化的目标函数能使风电机组合理发挥有功和无功支撑能力，满足电压响应要求。该目标函数尤其适合用于大规模风电接入的弱送端电网，因为该类电网电压对控制变化敏感，过大的控制参数调整可能导致系统电压失稳。该发明通过描述被控变量和控制变量线性关系的轨迹灵敏度，建立优化模型的线性约束，使得该模型易求解且获得解成功率高。

17、3、无功比例系数和有功恢复系数的综合优化可以更好地调节电网的电压和频率，通过合理控制无功功率的注入或吸收，可以降低电网的电压波动和电压偏离目标值的风险，提高电网的稳定性和可靠性，通过综合优化无功比例系数和有功恢复系数，可以最大限度地提高风电场的发电效率。优化后，风电场可以更有效地将自身产生的能量转化为有用的电能，减少能量损失，提高发电产能，降低运行成本，无功比例系数和有功恢复系数的优化可以提高风电场对网络负荷的调节能力。在电力需求变化较大的情况下，优化后的参数可以更快速地响应，并保持电网的稳定运行，降低对其他发电源的依赖。