[发明专利]一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法

说明书

本发明公开了一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，属于电力系统稳定及控制领域。一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，包含以下步骤：S1：获取风电‑负荷数据，利用K‑means聚类算法划分风出力‑负荷概率场景；S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；S3：计算不同场景所对应的目标函数；S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；S5：若迭代次数未达到设定值，则转到S6，否则转到S7；S6：更新控制变量的参数和速度，转至S3；S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果。

技术领域

本发明涉及电力系统稳定及控制领域，具体涉及一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法。

背景技术

为了实现“碳达峰、碳中和”的目标，需要构建以新能源为主体的新型电力系统。当前，我国已有部分新能源得到了应用，如风力发电、光伏等。然而，由于风速容易受到环境的影响，风电出力存在很大的不确定性和时序性。因此，大规模的风电并网将极大地影响电网的安全和稳定性。

混合型潮流控制器(Hybrid Power Flow Controller,HPFC)具有与UPFC相同的潮流调节功能，且成本造价更低，电磁干扰和开关损耗更少，具有很强的实际应用价值。在风电并网系统中接入HPFC可以通过优化潮流分布来提升电网安全性和稳定性。由于HPFC设备投资成本较高，如果规划配置不当会导致大量的投资资金浪费，甚至可能降低系统稳定性和输电能力。因此，研究HPFC的规划配置，对于有效利用HPFC设备的容量，挖掘HPFC设备的应用潜力，充分发挥HPFC设备的潮流控制功能具有重要意义。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取风电-负荷数据，利用K-means聚类算法划分风出力-负荷概率场景；

步骤S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；

步骤S3：计算不同场景所对应的目标函数；

步骤S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；

步骤S5：若迭代次数未达到设定值，则转到步骤S6，否则转到步骤S7；

步骤S6：更新各目标函数的控制变量的参数和速度，转至步骤S3；

步骤S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果。

可选地，所述的利用K-means聚类算法划分风出力-负荷概率场景，包括以下步骤：

1)获取风电-负荷样本数据，建立样本数据矩阵X。

其中，X＝{x₁,x₂,…,x_n}；x_j＝{x_j1,x_j2,…,x_jm}；m为风电-负荷节点数；n为样本数目。

2)随机选取K个样本作为初始聚类中心u_i。u_i＝{u_i1,u_i2,…,u_im},i＝1,2,…,K。

3)聚类质量的高低主要取决于X中同一子集中数据序列的相似性以及不同子集间数据的差异性。为了表征数据序列之间的相似性与差异性，采用欧式距离表征样本与聚类中心之间的距离，计算公式为：