風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估

【摘要】：隨著全球能源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,新能源發(fā)電規(guī)模迅猛增長。風(fēng)力發(fā)電作為目前技術(shù)最為成熟的一種新能源發(fā)電方式,得到了前所未有的高速增長,其發(fā)電規(guī)模更是超越了核能發(fā)電。然而風(fēng)力發(fā)電固有的隨機性、間歇性和不可調(diào)度性,會對風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性造成影響,并且這種影響會隨著風(fēng)電滲透率的提高而變得越來越明顯。為了全面分析風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,本文重點研究了風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計算及靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估方法,主要工作內(nèi)容如下:首先,針對基于加權(quán)高斯混合分布(Weighted Gaussian Mixture Distribution,WGMD)構(gòu)建風(fēng)電場概率模型的方法中EM(Expectation Maximization)算法由于其固有缺陷導(dǎo)致整個模型擬合精度降低的問題,提出基于DAEM(Deterministic Annealing Expectation Maximization)算法的風(fēng)電場概率建模方法。DAEM算法通過引入退火機制,避免了在模型參數(shù)最大似然估計時,EM算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,使得風(fēng)電場模型更加準確。通過采用風(fēng)電場有功出力的實測數(shù)據(jù)進行模型建立對比分析,結(jié)果表明了該改進算法的精確性和有效性。其次,提出一種改進的馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模擬法。目前,在基于MCMC模擬法的概率潮流計算方法中,被廣泛應(yīng)用的Gibbs采樣算法需要進行大量復(fù)雜的迭代運算才能得到比較精確的計算結(jié)果。針對該算法的缺陷,本文提出了基于切片采樣(Slice sampling)算法的MCMC方法,并應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計算中。仿真結(jié)果表明:切片采樣方法能夠提高傳統(tǒng)MCMC方法的計算準確度;同時,在與Gibbs算法采樣迭代次數(shù)相同的情況下,切片采樣算法所生成的馬爾科夫鏈可以更快、更穩(wěn)定地收斂于平穩(wěn)分布。最后,針對目前風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率分析的不足,提出了一種基于L指標的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估的新方法。采用L指標分析包括風(fēng)電并網(wǎng)節(jié)點在內(nèi)的各PQ節(jié)點的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性,同時推導(dǎo)了L指標對風(fēng)電并網(wǎng)節(jié)點注入功率的靈敏度。根據(jù)本文前述改進概率評估方法得到各節(jié)點L指標的概率分布特性,結(jié)合靜態(tài)電壓失穩(wěn)嚴重度計算并網(wǎng)系統(tǒng)的靜態(tài)電壓失穩(wěn)風(fēng)險,并且找出系統(tǒng)的薄弱節(jié)點。通過在含風(fēng)電場的IEEE14節(jié)點系統(tǒng)和IEEE39節(jié)點系統(tǒng)進行仿真分析,計算結(jié)果驗證了本文所提方法的可行性和有效性,為提高風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性而采取的補償措施提供了更準確的信息。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電并網(wǎng) 靜態(tài)電壓穩(wěn)定 切片采樣 DAEM L指標 概率評估
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-21
• 1.1 課題研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外風(fēng)電并網(wǎng)發(fā)展概況13-17
• 1.2.1 世界風(fēng)電并網(wǎng)發(fā)展分析13-15
• 1.2.2 中國風(fēng)電并網(wǎng)發(fā)展分析15-17
• 1.3 風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3.1 傳統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定研究17-18
• 1.3.2 基于概率統(tǒng)計的靜態(tài)電壓穩(wěn)定研究18-19
• 1.4 適用于靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估的風(fēng)電場數(shù)學(xué)模型研究現(xiàn)狀19-20
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排20-21
• 第2章 用于風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流分析的風(fēng)電場建模方法21-39
• 2.1 引言21
• 2.2 基于風(fēng)速—風(fēng)功率的風(fēng)電場建模方法21-26
• 2.2.1 風(fēng)速模型21-24
• 2.2.2 雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機模型24-25
• 2.2.3 風(fēng)電場等值功率概率模型25-26
• 2.3 基于MCMC的風(fēng)功率時間序列建模方法26-27
• 2.4 基于加權(quán)高斯混合模型的風(fēng)電場建模方法27-31
• 2.4.1 基于加權(quán)高斯混合分布的風(fēng)電場概率模型28
• 2.4.2 EM算法28
• 2.4.3 DAEM算法28-31
• 2.5 算例分析31-37
• 2.5.1 風(fēng)電場概率模型精度分析31-33
• 2.5.2 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計算與分析33-37
• 2.6 本章小結(jié)37-39
• 第3章 基于MCMC的電力系統(tǒng)概率潮流計算39-52
• 3.1 引言39-40
• 3.2 概率論數(shù)學(xué)基礎(chǔ)40-41
• 3.2.1 隨機變量簡介40
• 3.2.2 隨機變量的數(shù)字特征40-41
• 3.3 蒙特卡洛模擬法41
• 3.4 馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬法41-46
• 3.4.1 Metropolis-Hastings采樣算法42-43
• 3.4.2 Gibbs采樣算法43-44
• 3.4.3 切片采樣算法44-46
• 3.5 算例分析46-51
• 3.5.1 算法的收斂速度比較47-49
• 3.5.2 算法的穩(wěn)定性比較49-50
• 3.5.3 算法的準確度比較50-51
• 3.6 本章小結(jié)51-52
• 第4章 基于切片采樣算法和DAEM算法的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估52-69
• 4.1 引言52
• 4.2 基于靈敏度分析法的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析52-54
• 4.2.1 靈敏度分析法52-53
• 4.2.2 靈敏度指標及其應(yīng)用53-54
• 4.3 基于L指標的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估54-61
• 4.3.1 L指標簡介54-57
• 4.3.2 L指標對風(fēng)電場并網(wǎng)節(jié)點注入功率的靈敏度57-59
• 4.3.3 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率分析59-61
• 4.4 算例分析61-67
• 4.4.1 L指標對風(fēng)電并網(wǎng)節(jié)點注入功率靈敏度的有效性驗證61-63
• 4.4.2 基于L指標的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定概率評估63-67
• 4.5 本章小結(jié)67-69
• 總結(jié)與展望69-71
• 參考文獻71-76
• 致謝76-77
• 附錄 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄77

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