基于粒子群優化算法的并網風電場穿透功率極限研究

姜天斌 秦磊

摘要：本文建立了基于機會約束規劃思想的風電穿透功率極限求解模型，并應用粒子群算法求解該模型，以IEEE3機9節點測試系統為例，得出系統的網絡結構是影響風電穿透功率極限的一個重要因素，不同節點接納風電能力不同，并評估了算法在仿真計算風電穿透功率極限問題方面的可行性。

關鍵詞：風力發電；風電穿透功率極限；粒子群算法

1 緒論

隨著我國經濟迅猛發展，資源短缺和環境惡化問題的突出，重視開發和利用可再生且無污染的清潔能源已是大勢所趨。風力發電作為目前應用最廣、技術最為成熟的可再生能源發電方式，近年來得到了長足發展。但由于風能固有的隨機性、間歇性和波動性，對于一個固定的地區電網，風電接入容量過大會給電力系統的安全穩定運行帶來一些挑戰。無論在風電場并網的規劃設計階段還是風電場實際并網運行過程中，確定系統的風電穿透功率極限值，是必要并且極其迫切的。本文引入機會約束規劃理論建立了計算模型，并采用粒子群優化算法求解數學模型。

2 風電穿透功率

風電穿透功率極限有很多種定義形式，1998年J.E.Christensen在國際大電網會議上提出的WPP是指系統所能接受的最大風電場容量和系統的最大負荷的比值。R.A.Schlueter等人將WPP定義為系統所能接受的最大風電場容量與系統容量的比值。我們國家所說的風電穿透功率極限即WPP大多如下定義：在滿足一定技術指標的前提下，系統能夠接受的最大風電場裝機容量占系統最大負荷的百分比，即：

WPP=系統能夠承受的最大風電場裝機容量系統最大負荷×100%（1）

由（1）可知，系統可接入的風電功率極限值，是一個百分比。由于我國電網建設的政策是跨區域性大電網互連，因此電網的規模和容量越來越大，通過對電力系統入網風電場的實際運行情況和統計數據研究，我國的WPP在10%—30%是可行的。

本章引入機會約束規劃理論建立了風電穿透功率計算模型，并使用粒子群優化算法對其進行求解。算法以系統可接納的各風電場裝機容量之和最大化為目標，以系統潮流方程為等式約束條件，以各電氣參數臨界值（為保證系統安全運行而規定的電氣運行參數范圍）為不等式約束條件。

算法中目標函數為：

PW=npin=0，1，2，...M（2）

式中：M為電網中最多能配備的風電機組臺數；i為第i個風力發電機；Pi為第i個風力發電機的輸出功率；n為風電場配備的風電機組個數；PW是整個風電場的輸出功率。

等式約束條件如下：

（3）

式中：N是電力網絡節點數數，PSP，QSP分別是節點有功及無功注入功率列矢量的第i個元素

3 基于粒子群算法的并網風電場穿透功率極限

本文采用標準粒子群算法，為了使算法實現較好的全局和局部搜索能力，慣性權重w采用線性遞減策略。如式（4）所示：

w=wmax-k*（wmax-wmin）/kmax（4）

式中：Wmax，Wmin為最大慣性權重和最小慣性權重，慣性權重較大時有利于全局搜索，慣性權重較小時有利于局部收斂。所以在算法計算過程中，慣性權重是由大變小的，最大慣性權重對應著初始慣性權重，最小慣性權重對應著終止慣性權重。Kmax為最大迭代次數，k為當前迭代次數。在算法計算過程中，速度每進行一次更新，判斷速度是否越限，可對速度進行修正。

4 仿真實驗

以IEEE3機9節點系統為驗證算例，采用粒子群算法對風電穿透功率極限進行計算。IEEE9節點測試系統中系統總負荷為315MW，包含3臺常規發電機組和6條線路。風速相關參數參照前面所述V80型風機的相關參數進行設置，風電場以恒功率因素1.00進行運行，為簡化計算。本課題通過置信水平和接入點不同來計算風電穿透功率極限。

置信水平和接入點不同時的風電穿透功率極限表

從上表可以看出，對于一個固定的電力系統，不同節點接納風電的能力明顯不同。這表明：系統的網絡結構是影響風電穿透功率極限值的一個重要因素。因此，在風電場規劃設計階段，可以通過計算各個候選風電并網點的最大風電接入容量，然后通過綜合比較確定風電場的最佳接入點。

5 結論

本文涉及了風電隨機性，考慮了風電服從的概率分布，采用機會約束規劃理論建立了求解風電穿透功率極限的模型，并用粒子群智能算法對風電穿透功率極限進行仿真計算。以IEEE3機9節點測試系統為驗證算例，評估了算法在仿真計算風電穿透功率極限問題方面的可行性。分別在不同的并網點和不同的置信水平等幾種情況下計算了風電穿透功率極限值。歸納分析了不同運行狀態對風電穿透功率極限的影響，對風電場并網規劃設計提供了有益的參考。

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