[发明专利]一种考虑风电不确定性的暂态稳定约束最优潮流获取方法

说明书

一种考虑风电不确定性的暂态稳定约束最优潮流获取方法，步骤1：以电力系统最优潮流解作为初始运行状态并设置预想故障集；步骤2：利用典型风电场景来描述风电出力的不确定性；步骤3：针对每种典型风电场景下的一系列预想故障进行时域仿真，对于电力系统暂态失稳的情况，通过约束转换将电力系统暂态稳定的过程约束转换成代数形式的暂态稳定约束；步骤4：将获得的暂态稳定约束附加到电力系统最优潮流模型中，构建含风机的等值电力系统暂态稳定约束最优潮流Transient Stability Constrained Optimal Power Flow，TSCOPF模型，重新计算模型解。本发明的目的是为了扩展电力系统暂态稳定约束最优潮流模型求解方法，以适应风力发电的不确定性和保障电力系统的暂态稳定性。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及属于电力系统暂态稳定分析和最优潮流计算技术领域，尤其涉及一种考虑风电不确定性的暂态稳定约束最优潮流获取方法。

背景技术

由于风机与变流器相连，且其功率输出具有不确定性，使得电力系统的运行和动态行为变得十分复杂，影响了电力系统的安全性。因此，在随机风力发电条件下，采用实用高效的电力系统暂态稳定分析和最优潮流计算方法，对进一步保持电力系统暂态稳定具有一定的现实意义和实用价值。

授权公告号为CN104638644A的专利文献公开了一种含风电场电力系统动态随机最优潮流获取方法，解决了风速和负荷的随机性和时空相关性下的电力系统动态最优潮流问题，但此方法没有考虑在风电存在的情况下，电力系统运行的暂态稳定性。授权公告号为CN107437811A的专利文献公开了一种电力系统暂态稳定约束最优潮流并行计算方法，利用并行计算方法在满足求解最优潮流准确性的情况下，使优化后的潮流各项主要参数均在标准规定的范围内，但对于受风电不确定性影响较大的新能源电力系统，此方法效率低且误差大。

因此，申请人提出一种考虑风电不确定性的暂态稳定约束最优潮流获取方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决背景技术中指出的最优潮流的获取方法没有同时考虑现代电力系统的暂态稳定性和风电不确定性，导致求解效率低且误差大的技术问题。

一种考虑风电不确定性的暂态稳定约束最优潮流获取方法，包括以下步骤：

步骤1：以电力系统最优潮流的解作为初始运行状态并设置预想故障集；

步骤2：利用典型风电场景来描述风电出力的不确定性；

步骤3：针对每种典型风电场景下的一系列预想故障进行时域仿真，对于电力系统暂态失稳的情况，通过约束转换将电力系统暂态稳定的过程约束转换成代数形式的暂态稳定约束；

步骤4：将获得的暂态稳定约束附加到电力系统最优潮流模型中，构建含风机的等值电力系统TSCOPF模型，重新计算模型解。

在步骤2中，生成典型风电场景包括以下步骤：

步骤2-1：基于改进的人工蜂群算法完成寻优过程；

用最大最小距离积法初始化蜂群，保证初始点的选择能尽可能代表风电出力数据集的分布特征。为克服原人工蜂群算法容易陷入局部最优解的缺点，构造了适应KMC算法的适应度函数和基于全局引导的位置更新公式，在迭代过程中使用新的适应度函数和位置更新公式完成寻优进化。

步骤2-2：基于改进的人工蜂群算法和KMC算法中完成聚类，选择典型风电场景；

对不同场景的数据进行处理，将原来的n个场景缩减合并为k个典型风电场景，场景中t个时刻的数据保持原来的时间序列，用矩阵k×t表示，进而获得最优的典型风电场景。

在步骤3中，约束转换前的电力系统暂态稳定过程约束为：

G(x(t),y(t),u)＝0，t∈T (2)