[发明专利]一种风电系统无功优化方法

权利要求书

1.一种风电系统无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立风机的数学模型，获取风电场风速，并在所述风速下确定风电机发出的有功功率以及需要吸收的无功功率；

S2：在含风电场的电力系统中形成节点导纳矩阵，设定各节点电压初值；

S3：建立无功规划数学模型，以系统有功网损作为目标函数，同时将节点电压越限和发电机无功出力越限以罚函数的方式进行处理，通过功率约束方程和变量约束方程对所述无功规划数学模型的参数范围进行限制；

S4：在所述风机数学模型以及所述节点导纳矩阵中输入原始数据，获取系统节点信息以及支路信息，获取控制变量的个数及各自的取值范围；

S5：将所述无功规划数学模型的解看成一个粒子，形成初始粒子群，设置所述粒子群的群体规模参数，设置最大迭代次数，随机产生全部粒子及其自身的初始位置和初始速度；

S6：对所述粒子群中的每个粒子进行潮流计算，计算群中每个粒子的有功网损，得到各粒子的适应度值f_i和当前个体最优解pBest_id及全局最优解gBest_id；

S7：根据粒子适应度大小，取前m个优秀粒子，利用云条件发生器在所取的优秀粒子周围各产生n个新粒子，并采用云模型改变粒子的飞行权重，更新粒子群；

S8：除去S7中所取得m个优秀粒子，对其他普通粒子采用常规粒子群算法更新粒子群；

S9：结合步骤S7、S8更新后的粒子群，对变量约束方程中控制变量的越界范围进行调整，修正处于越界状态的变量，计算整个种群适应度；更新各粒子群的适应度值和当前个体最优解pBest_id及全局最优解gBest_id；

S10：若粒子群迭代次数已经达到最大迭代次数或粒子群迄今为止搜索到的最优位置满足预定的最小适应阈值，则执行步骤S11；若不满足，则回到步骤S7；

S11：停止迭代，输出最优节点电压和有功网损。

2.根据权利要求1所述的风电系统无功优化方法，其特征在于，所述步骤S4中的所述原始数据包括：风电系统的电力系统网络拓扑、元件参数和发电、负荷参量条件。