發(fā)布時間：2017-08-03 08:30

  本文關(guān)鍵詞：大型光伏電站站內(nèi)無功電壓優(yōu)化控制策略研究

  更多相關(guān)文章： 大型光伏電站 無功優(yōu)化 電壓波動 多目標(biāo) 免疫粒子群算法

【摘要】：隨著光伏發(fā)電滲透率的不斷提高,光伏電站引起的無功電壓問題日益突出;大型光伏電站必須具備無功調(diào)壓能力,必要時參與電力系統(tǒng)的無功調(diào)節(jié)。隨著光伏電站向規(guī)模化和大型化發(fā)展,站內(nèi)的無功電壓問題亦日益凸顯,因此研究大型光伏電站電壓波動機理和影響因素及大型光伏電站的站內(nèi)無功電壓優(yōu)化控制策略對于保證光伏電站的安全穩(wěn)定運行具有重要意義。本文以大型光伏電站并入無窮大電網(wǎng)為研究對象,建立了考慮電站內(nèi)部集電線路,箱式變壓器,主變壓器以及輸電線路阻抗的光伏電站穩(wěn)態(tài)運行模型,在此模型的基礎(chǔ)上,研究了并網(wǎng)點電壓和站內(nèi)各光伏發(fā)電單元出口電壓的影響因素,并通過仿真計算,分析了不同光照強度下并網(wǎng)點電壓和站內(nèi)各光伏發(fā)電單元出口電壓的波動范圍和變化趨勢。在穩(wěn)態(tài)運行模型的基礎(chǔ)上,建立了以并網(wǎng)點電壓接近額定值,站內(nèi)電壓平均偏差最小和站內(nèi)有功損耗最小為優(yōu)化目標(biāo)的無功優(yōu)化模型,采用免疫粒子群算法進行求解。針對免疫粒子群算法,采用抗體間的漢明距離計算抗體濃度,能更準確反映粒子間的差異,并引入精英保留策略,避免免疫選擇環(huán)節(jié)丟失最優(yōu)解,提高了算法的搜索能力。由于光照變化會使得光伏出力發(fā)生變化,導(dǎo)致模型在不同的時間點的最優(yōu)解不同,本文以算法求解時間和有載調(diào)壓器分接頭動作次數(shù)為依據(jù),按照面積等效原理將日光照曲線進行分段,提出了光照變化條件下的優(yōu)化控制策略,分別在每個時間段內(nèi)進行優(yōu)化計算,將連續(xù)時間域的動態(tài)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為多時間段的靜態(tài)優(yōu)化問題,保證了光伏電站電壓的動態(tài)調(diào)節(jié)。為應(yīng)對光照劇烈變化的情況,提出了快速優(yōu)化控制策略。該控制方法在并網(wǎng)點處采用定電壓控制,即通過實時檢測并網(wǎng)點電壓,與參考值比較經(jīng)由PI控制器自動獲取維持并網(wǎng)點電壓所需的無功需求量,通過實時控制站內(nèi)無功源的無功輸出實現(xiàn)并網(wǎng)點電壓的動態(tài)調(diào)節(jié)。對于電站內(nèi)部電壓則利用各光伏發(fā)電單元的無功輸出進行優(yōu)化:利用降階雅克比矩陣法求得各光伏發(fā)電單元出口點之間的無功電壓靈敏度系數(shù),將各光伏發(fā)電單元無功出力與出口電壓之間近似表示為線性關(guān)系,得到站內(nèi)電壓偏差的函數(shù)解析式,分別以并網(wǎng)點的無功需求和逆變器無功容量為等式約束和不等式約束,建立了基于靈敏度近似的無功優(yōu)化模型。由于該模型目標(biāo)函數(shù)解析式已知,可以并采用傳統(tǒng)優(yōu)化算法進行快速求解,從而保證了光照劇烈波動時控制策略的快速性。
【關(guān)鍵詞】：大型光伏電站 無功優(yōu)化 電壓波動 多目標(biāo) 免疫粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 課題研究的背景與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 逆變器無功控制研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)無功電壓控制研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 大型光伏電站無功電壓控制研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.4 優(yōu)化算法13-14
• 1.2.5 動態(tài)無功優(yōu)化研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文主要工作15-17
• 2 大型光伏電站電壓波動機理分析17-28
• 2.1 大型光伏電站拓撲結(jié)構(gòu)17-19
• 2.2 大型光伏電站建模19-21
• 2.2.1 光伏出力模型19-20
• 2.2.2 集電網(wǎng)絡(luò)模型20-21
• 2.3 電壓波動機理分析21-23
• 2.3.1 光伏電站并網(wǎng)點電壓分析21-22
• 2.3.2 站內(nèi)光伏發(fā)電單元出口電壓分析22-23
• 2.4 算例計算23-27
• 2.4.1 并網(wǎng)點電壓25
• 2.4.2 站內(nèi)光伏發(fā)電單元出口電壓25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 基于免疫粒子群算法的大型光伏電站無功優(yōu)化28-46
• 3.1 無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型28-31
• 3.1.1 優(yōu)化目標(biāo)28-29
• 3.1.2 控制變量及約束條件29-30
• 3.1.3 多目標(biāo)處理方式30-31
• 3.2 免疫粒子群優(yōu)化算法31-38
• 3.2.1 粒子群算法簡介31-35
• 3.2.2 免疫粒子群算法35-38
• 3.3 日光照強度曲線分段38-39
• 3.4 優(yōu)化控制策略39-40
• 3.5 算例計算40-45
• 3.5.1 并網(wǎng)點電壓41-42
• 3.5.2 站內(nèi)光伏發(fā)電單元出口電壓42-44
• 3.5.3 站內(nèi)有功損耗44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 4 光照驟變下快速優(yōu)化控制策略46-56
• 4.1 控制策略研究46-51
• 4.1.1 并網(wǎng)點電壓控制46-48
• 4.1.2 站內(nèi)電壓優(yōu)化48-51
• 4.2 仿真計算51-54
• 4.2.1 并網(wǎng)點電壓51-53
• 4.2.2 站內(nèi)光伏發(fā)電單元出口電壓53-54
• 4.3 本章小結(jié)54-56
• 5 總結(jié)與展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-64
• 附錄64
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文64
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間申請的專利64
• C. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項目64

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