基于場景分析的多風電場無功優(yōu)化.pdf

1、相對于傳統(tǒng)能源而言，風電具有隨機性以及波動性。由于風電的不可控性，對于電力系統(tǒng)而言，如何在電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運行層面上考慮風電的隨機性以及波動性成為當今電力系統(tǒng)的熱點研究問題，尤其是給電力系統(tǒng)無功/電壓控制方面帶來一系列巨大的挑戰(zhàn)。
　　由于風電出力對電力系統(tǒng)運行的影響具有復雜的非線性特征，傳統(tǒng)風電場景模型難以保證風電場景與電力系統(tǒng)優(yōu)化運行保持一致。為此，不同于傳統(tǒng)方法的先對風電場景聚類、再進行無功優(yōu)化，而是建立系統(tǒng)運行特性聚類得到

2、系統(tǒng)運行特性場景。由此出發(fā)，本文從如下幾方面進行研究:
　　首先，風電場景分成了靜態(tài)場景模型和動態(tài)場景模型:利用非參數(shù)核密度估計的方法以及LHS的方法產生了風電靜態(tài)模型;利用風電預測的預測誤差分布以及風電的波動性分布，結合多元標準正態(tài)分布逆變換抽樣產生了風電動態(tài)場景。
　　其次，在風電靜態(tài)場景當中考慮到K-means聚類方法難以確定聚類數(shù)的問題，通過聚類指標得到運行場景的最佳聚類數(shù)。將澳大利亞2個風電場實際數(shù)據(jù)產生的靜態(tài)場景

3、接入到IEEE30節(jié)點系統(tǒng)中，分別進行傳統(tǒng)風電場景分析和所提出的運行場景分析，比較了系統(tǒng)網損和電壓的概率特性，驗證了所提出的運行場景分析方法的合理性和優(yōu)越性。其次考慮到運行場景計算時間上的效率問題，并基于電力系統(tǒng)靈敏度的指標，提出了風電靜態(tài)靈敏度場景，同樣接入到系統(tǒng)當中驗證了該模型的有效性。
　　再者，在風電動態(tài)場景當中，不同于靜態(tài)場景聚類，而是采用場景削減的方法，提出了一種動態(tài)運行場景模型。首先，風電接入系統(tǒng)當中進行動態(tài)無功優(yōu)化