计及风电机组无功调节的海上风电场无功优化配置方法与流程

本发明属于电力系统的风电场无功补偿技术领域，具体涉及一种计及风电机组无功调节的海上风电场无功优化配置方法。

背景技术：

近年来，海上风电由于其清洁环保、发电资源丰富且适合大规模建设等优势，在世界范围内受到广泛应用。随着海上风电场装机容量和规模的不断扩大，无功配置问题逐渐突出。一方面，海上风电汇集线路和送出线路普遍采用高压交流海底电缆，相比陆上架空线路，交流海缆容性充电功率较大，导致的过电压和无功配置问题显著；另一方面，受海上风电场的地理因素限制，无功补偿装置补偿点和补偿方式的选择有局限性；且目前国内外对基于双馈机组无功调节能力的无功配置优化策略的研究较少，现有的《海上风电场接入电网技术规定》对双馈风电机组无功资源的配置约束并没有做出明确规定，缺乏实际技术导则和评估方法。

目前海上风电场普遍采用变速恒频运行的双馈异步风力发电机组，可实现有功和无功的解耦控制，在不影响有功出力情况下可以灵活调节无功输出，而国内风电机组通常以单位功率因数或恒功率因数方式运行，未能充分利用机组本身快速、灵活的无功调节能力，依赖大容量的无功补偿装置进行补偿，降低风电场经济性。相关文献主要聚焦于对双馈异步风电机组无功极限和风电场无功电压控制策略的研究，对无功优化配置方法的研究主要是利用人工智能算法对风电机组无功出力和补偿装置容量采取不同的优化目标进行静态优化，补偿方案对于动态、暂态稳定的考虑不足，尚未做到兼顾经济性与安全性。

技术实现要素：

本发明针对现存技术的不足，旨在考虑海上风电场静态、暂态电压稳定，充分利用风电机组自身无功调节能力，提高无功配置方案的经济性和安全性。提供了一种计及风电机组无功调节的海上风电场无功优化配置方法。

本发明的计及风电机组无功调节的海上风电场无功优化配置方法，包括以下步骤：

步骤1：考虑海上风电场和无功补偿装置的特性，根据海上风电场容量和输送距离选取合适的补偿点和补偿方式。

步骤2：建立海上风电场等值模型，根据海上风电场不同有功出力水平下的无功需求，优化高压并联电抗器的补偿容量及分组数，并制定pdfig-n表；根据海上风电场并网技术规范对电压的要求，通过动态仿真优化svg装置的补偿容量，确保暂态电压稳定。

步骤3：根据优化后的补偿装置容量，以静态电压稳定和运行成本为目标，充分利用风电机组无功调节能力，协调优化风电机组与无功补偿装置的无功出力。

进一步的，上述步骤1中，充分考虑海上风电场海底电缆充电功率大、发电功率波动大的特性。选择高压并联电抗器来补偿充电功率，根据海底电缆长度采用两端补偿或单端补偿，当海底电缆长、风电场容量小时选择两端补偿方式，其他情况选择陆上开关站单端补偿方式；选择海上升压站加装动态补偿装置svg配合风电机组无功出力来满足风电场不断变化的无功需求，同时提升风电场的暂态电压稳定。

进一步的，上述步骤2中，确定高压并联电抗器补偿容量时，考虑风电机组发出不同有功功率pdfig时的无功需求qc不同，建立海上风电场等值模型，将无功需求qc作为控制变量，以内部节点电压偏差最小为目标，利用遗传算法分别对风电机组空载和满发两种情况进行计算，得到最大补偿量qc_max和最小补偿量qc_min。其目标函数为：

式中，n为海上风电场节点集,ui为节点i电压幅值，ui.ref为节点i电压参考值。

约束条件为：

式中，pi、qi分别为第i节点注入的有功功率、无功功率，gij、bij为i、j节点间线路的导纳，θij为i、j节点相位差，qdfig、qsvg分别为风电机组、svg的无功出力。在对电抗器容量优化时，限制风电机组和svg的无功出力均为0，是因为电抗器相对于其他补偿方式价格低，应尽可能多利用电抗器来补偿，降低补偿成本，同时能在实际运行时为风电机组和svg留有更多的无功裕量，提升电压稳定性。

根据风电场容量，对qc_max、qc_min取整并选取合适的补偿容量qsr和分组数n。确定容量后，将补偿投入组数n作为控制变量，计算出风电机组不同有功出力水平下所需的电抗器组数，制定成pdfig-n表以在实际运行中使用。此步优化过程仅需将上一步优化更改为整数优化：

式中，为一组电抗器的容量。

基于高压并联电抗器容量分组固定、投切次数有限的特点，通过采集风电功率预测系统的短期风电功率预测数据，提前制定当日的电抗器投切计划。将24小时风电功率预测曲线分段，以各时间段内风电功率平均值pi_dfig代表这一时间段的有功水平，参考pdfig-n表得出这一时段的电抗器投入组数。在对风电功率预测曲线分段时，保证分段数不超过高压并联电抗器的日投切次数限制，分段时间间隔长于电抗器投切时间间隔限制。

确定高压并联电抗器补偿容量后，利用svg和风电机组的无功调节能力来补偿由于风速变化、电网电压波动等情况带来的无功需求。根据《海上风电场接入电网技术规定》的要求，当并网点电压在标称电压在90％～110％之间时，风电机组应能正常运行，并网点电压低于标称电压的20％时，海上风电场应能按照低电压穿越要求运行。

根据此要求计算svg的补偿容量，具体步骤如下：

1)建立海上风电场动态仿真模型，根据风电机组发出有功功率pdfig确定电抗器投入组数及风电机组无功出力极限qi_max、qi_min。电抗器投入组数可通过pdfig-n表得到，风电机组的无功极限在定子、转子电流极限和静态稳定极限的约束下，可表示为：

式中，p为风电机输出有功功率，us为定子侧线电压，is.max、ir.max分别为定子侧电流最大值和转子侧电流最大值，xs、xm分别为定子漏抗和励磁电抗。

2)模拟电网侧电压瞬时跌落，将并网点电压upcc降至0.9pu。仿真过程中，利用仿真优化工具箱，将svg补偿装置容量qsvg设为控制变量，以海上升压站电压ut及风电机组端电压udfig为约束条件：

式中，ut.st和udfig.st为升压站电压和风电机组机端电压的稳态值。

通过此步优化计算得出svg最小补偿容量qsvg.min，并对配置此容量svg的风电场进行低电压穿越测试，验证是否满足技术规定的要求。

进一步的，上述步骤3中，为充分利用风电机组无功调节能力，协调静态时各风电机及svg的无功出力，将风电机组及svg无功出力作为控制变量，以静态电压稳定裕度、电压偏差、补偿装置无功裕量、有功网损为目标，其目标函数为：

式中，n为节点数，△ui为i节点电压幅值与参考值的偏差，qsvg_ref为svg无功出力，qsvg为svg总补偿容量，ploss为有功网损，δmin为潮流计算雅可比矩阵的最小特征值，表征静态电压稳定裕度，λ1,λ2...λ5为各项指标的权重系数，n为在优化前选取的无功电压灵敏度较大的风电机数量，qi_dfig为第i台风电机的无功出力；通过目标函数中加入此项，使灵敏度大的风电机发出更多无功，减少风电机组总无功出力；

优化约束条件为：

式中，qi.min(p)和qi.max(p)为第i台风电机在输出有功功率p时的无功出力上下限。

根据超短期风电功率预测数据，利用步骤3的优化计算，得到在步骤1、2的无功补偿装置配置下风电机组及补偿装置的最优无功出力，提升风电场静态电压稳定性和应对故障的能力。

本发明与现有技术相比的有益技术效果为：

1.本发明提出的海上风电场无功优化配置方法充分考虑了无功补偿装置的优缺点，结合海上风电场的特性选取合适的补偿点和补偿方式，通过静态优化确定并联高压电抗器的补偿容量和分组数，并以pdfig-n表为参考，根据风电功率预测数据提前确定投切计划，提高电抗器的补偿效果；通过动态仿真过程优化svg的补偿容量，以暂态电压稳定为约束，求解最小动态无功补偿装置容量，并进行低电压穿越测试。优化方法满足海上风电场并网技术规定的要求，在降低无功补偿建设成本的同时保证了风电场的安全运行。

2.本发明提出的海上风电场无功优化配置方法充分利用了风电机组的无功调节能力，在优化无功补偿装置容量的基础上，以提升静态电压稳定、保留svg无功裕量、降低有功网损为目标，利用人工智能算法对风电机组和无功补偿装置的无功出力进行优化，协调分配风电机与svg装置的无功出力，在降低综合运行成本的同时提升了故障应对能力。

附图说明

图1为实施例中海上风电场结构图；

图2为双馈风电机无功出力极限图；

图3为svg容量优化仿真过程并网点、升压站和风电机组机端电压波形图；

图4为svg容量优化仿真过程风电场输出有功、风电机组无功和svg无功波形图；

图5为低电压穿越仿真过程并网点和风电机组机端电压波形图；

图6为低电压穿越仿真过程风电场输出有功和风电机组无功波形图；

图7为预测风电功率曲线分段图；

图8为前两时段并网点电压、风电机组机端电压图；

图9为前两时段风电机组与svg无功出力图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

实施例中，参考广东省西南部某海上风电场，建立海上风电场等值模型。风电场共装设25台单机容量为3.6mw的双馈型风力发电机，如图1所示，风电机组通过箱式变压器升压到35kv后，由5条馈线汇集到海上升压站，再升压至220kv，经20km高压海底电缆输送至陆上开关站，并入电网中。风电场具体参数见表1至表3。

表1变压器参数

表2风电机参数

表3电缆参数

1.确定无功补偿装置补偿点与补偿方式

实施例中海上风电场容量90mw，采用20km海底电缆输电，容量中等且输送距离短，因此高压并联电抗器选择在陆上开关站单端补偿方式，补偿海底电缆的容性充电功率，svg装置选择在海上升压站低压侧补偿，配合风电机组的无功调节能力来满足风电场不断变化的无功需求，同时提升风电场的暂态电压稳定。

2.确定无功补偿装置容量

(1)确定高压并联电抗器容量

考虑风电机组发出不同有功功率pdfig时的无功需求qc不同，将无功需求qc作为控制变量，以内部节点电压偏差最小为目标，利用遗传算法分别对风电机组空载和满发两种情况进行计算，求取最大补偿量qc_max和最小补偿量qc_min。实施例中利用matlab遗传算法工具箱进行优化，首先输入风电场参数，将风电机组作为pq节点，通过matpower进行潮流计算，得到内部节点电压、无功功率等计算结果，加入目标函数中。目标函数为：

约束条件为：

qdfig＝0,qsvg＝0

ui.min≤ui≤ui.max

在优化计算时，还需加入限制条件qpcc＝0，保证海上风电场既不从电网吸收无功功率，也不向电网发出无功功率。将pdfig＝0(空载)和pdfig＝3.6mw(满发)输入到优化计算中，得到最大补偿量qc_max＝39.9747mvar，最小补偿量qc_min＝22.6373mvar，选择高压并联电抗器补偿容量为40mvar，分为8组进行投切。确定电抗器补偿容量后，将控制变量改为投切组数，优化改为整数优化，将风电机组不同水平有功处理输入优化计算中，求取最优的投切组数，作出如表2所示的pdfig-n表。

表4pdfig-n表

表中pcc无功需求范围表示风电机组运行在此有功水平内时，经电抗器补偿后的无功缺额。

(2)确定svg补偿容量

实施例在simulink中建立海上风电场的动态仿真模型，由于机组数量多，采用单机等值法进行简化，调整集电线路的等值阻抗保证动态仿真模型与matpower潮流计算结果一致。在风电场有功出力70％时进行仿真优化，电抗器投入组数通过pdfig-n表查得6组，风电机组无功出力极限qi_max、qi_min如图2所示，受定子、转子电流极限和静态稳定极限的约束，通过下式进行计算：

在2s时模拟电网侧电压瞬时跌落，将并网点电压upcc降至0.9pu，5s时电压恢复。通过simulinkresponseoptimization优化工具箱将svg补偿容量qsvg设置为控制变量，以双馈风电机机端电压udfig和海上升压站电压ut为约束，限制暂态过程期间udfig和ut在0.9～1.1pu内，稳态值在0.97～1.07pu以内，求解出svg最小补偿容量qsvg.min＝19.2090mvar，仿真过程如图3、图4所示。

从图中可以看出，经200ms暂态过程后，风电机组电压能够恢复到电压跌落前水平，升压站侧电压恢复到优化最低约束0.97pu。风电场输入有功功率波动在±8mw以内，风电机组输出无功功率在极限范围内，svg和风电机组的无功调节速度很快。在第5s电网侧电压恢复正常后，各指标均能恢复到原来水平，符合海上风电场并网技术规定的要求。

在此补偿容量下，按照技术规定对风电场进行低电压穿越测试，将upcc降至0.2pu，625ms后恢复，设置风电机组电压保护在电压超出0.2-1.15pu范围时动作，延时200ms。仿真结果如图5、6所示。

从图中可以看出，风电机组在故障期间没有切除，动态无功响应时间小于60ms，调节时间小于150ms，故障清除后，风电场有功功率恢复速度超过10％/s。

3.协调优化风电机组与补偿装置无功出力

为充分利用风电机组无功调节能力，协调静态时各风电机及svg的无功出力，利用matlab优化函数fmincon，将风电机组及svg无功出力作为控制变量，以静态电压稳定裕度、电压偏差、补偿装置无功裕量、有功网损为目标，其目标函数为：

式中，qsvg_ref为svg无功出力；qsvg根据上一步计算结果，取20mvar；ploss为有功网损，可根据matpower潮流计算结果调用；δmin通过调用matpower程序的雅可比矩阵，计算最小特征值；n为在优化前选取的无功电压灵敏度较大的风电机数量，qi_dfig为第i台风电机的无功出力。风电机组的无功电压灵敏度通过雅可比矩阵计算：

δu＝δp·c+δq·d

其中d即无功变化对电压的影响，表征无功电压灵敏度。对风电机无功电压灵敏度进行计算比较，其中第6，7，21和22台风电机的无功电压灵敏度较大，即i∈{6,7,21,22}。

优化约束条件为：

式中，qi.min(p)和qi.max(p)为第i台风电机在输出有功功率p时的无功出力上下限。

对实际风电场某日的风电功率数据利用粒子群算法分段，如图7所示，分为4个时间段：0：00～6：30，6：30～13：30，13：30～17：30，17：30～24：00，各段有功平均水平分别为67.94％、49.53％、35.05％和63.73％，查阅pdfig-n表，确定电抗器投切组数分别为6、7、8、7组。选取前两时间段风电功率数据对svg和风电机组无功出力进行优化，结果如图8、图9所示。

可以看出，svg保留较大的无功裕量，与风电机组无功出力良好配合，分配合理；风电机机端电压udfig和并网点电压upcc始终保持在0.97～1.07pu范围内，偏差较小，满足海上风电场并网技术规定的要求。