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改進PSO的可再生能源接入配電網(wǎng)無功補償優(yōu)化

2022-01-22 02:16:10戴瓊潔劉吉成
計算機仿真 2021年12期
關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)

戴瓊潔,劉 燕,劉吉成,

(1.鄂爾多斯應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000;2.華北電力大學(xué),河北 保定,071003;3.貴州理工學(xué)院,貴州 貴陽,550003)

1 引言

受低碳經(jīng)濟的推動,可再生能源的應(yīng)用范圍和應(yīng)用規(guī)模越來越大,快速取代傳統(tǒng)能源的地位,風(fēng)電就是其中的典型代表。風(fēng)電機組單體相對傳統(tǒng)發(fā)電機組出力較小,且風(fēng)電機組出力受外部因素干擾較大,在風(fēng)電接入配電網(wǎng)時,其動態(tài)特性會對電網(wǎng)質(zhì)量與電能損耗產(chǎn)生嚴(yán)重影響[1]。由于無功決定了電能質(zhì)量的優(yōu)劣[2-3],為保證風(fēng)電并網(wǎng)的安全穩(wěn)定,無功補償優(yōu)化至關(guān)重要。當(dāng)前無功補償優(yōu)化通常分為靜態(tài)與動態(tài)兩種方式。對于風(fēng)電系統(tǒng),受風(fēng)量變化影響,每個時段對應(yīng)的電力負荷不同,靜態(tài)補償顯然存在劣勢。在采用動態(tài)無功補償時,現(xiàn)有研究多引入人工智能算法[4]。文獻[5]基于隨機因素建模,同時根據(jù)狀態(tài)變量設(shè)計機會限定,并利用PSO求解最優(yōu)方案。該方法在PSO中引入了懲罰因子,其取值會影響尋優(yōu)性能。文獻[6]在PSO基礎(chǔ)上融合了IPM啟發(fā)搜索,通過PSO與IPM分別處理非連續(xù)與連續(xù)變量,同時將不同時段網(wǎng)絡(luò)損耗作為尋優(yōu)目標(biāo)。該方法采用了分段機制,對于每一分段的處理,在一定程度上可看做靜態(tài)補償。文獻[7]將日網(wǎng)絡(luò)損耗作為目標(biāo),并對PSO的加權(quán)系數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。文獻[8]先利用模糊聚類得到補償點,再利用貓群算法計算多目標(biāo)模型。文獻[7]和[8]在建立目標(biāo)與約束時,都沒有兼顧諧振與電壓,不夠完善。由于無功補償優(yōu)化可以轉(zhuǎn)化為尋優(yōu)問題求解,而人工智能算法擅長尋優(yōu)問題的求解,于是,本文的主要創(chuàng)新是無功補償優(yōu)化的多目標(biāo)與約束設(shè)計。另外,考慮到PSO算法調(diào)整參數(shù)簡單、收斂效果良好,這里對PSO算法進行改進用于多目標(biāo)搜索。

2 風(fēng)電接入配電網(wǎng)方案

風(fēng)電接入配電網(wǎng)模型如圖1所示,整體采用輻射接入。其中,每一個風(fēng)電場都是一組風(fēng)機集群,它們彼此呈現(xiàn)出不同的分布特征,同時,接入距離和風(fēng)速快慢也各不相同,導(dǎo)致阻抗參數(shù)與功率參數(shù)表現(xiàn)出明顯的不規(guī)則性,因此風(fēng)電場需要包含集電與升壓單元。風(fēng)電接入配電網(wǎng)后,對配電網(wǎng)穩(wěn)定運行產(chǎn)生的干擾,必須通過無功設(shè)備進行調(diào)整。

圖1 風(fēng)電接入配電網(wǎng)模型

對于模型中的任意風(fēng)電場,因為電壓等級較高,規(guī)模較大,需要考慮機組間R的影響。假定集群中風(fēng)機i的端電壓是Ui,出力是Pi+jQi,它與最近風(fēng)機的阻抗是Ri+jXi,則可以將Ui表示如下

(1)

其中,Ui-1表示鄰近機組端電壓。根據(jù)電壓關(guān)系分析,風(fēng)機功率一方面受同一風(fēng)電場中的風(fēng)機影響,另一方面受集電參數(shù)影響。當(dāng)功率與接入距離都較小時,則Ui受到的影響也較小;反之,則Ui受到的影響將加重。接下來對風(fēng)機單元進行分析,本文以DFIG型作為分析對象,DFIG穩(wěn)態(tài)等效拓撲如圖2所示。拓撲為T型結(jié)構(gòu),左臂的Us與Xs依次表示風(fēng)機定子的相電壓與電抗; 右臂的Ur與Xr依次表示風(fēng)機轉(zhuǎn)子的相電壓與電抗。

圖2 DFIG穩(wěn)態(tài)等效拓撲

根據(jù)拓撲結(jié)構(gòu),在考慮定子與轉(zhuǎn)子銅損耗的情況下,風(fēng)機有功平衡描述如下:

Pr=s(Ps+Pcs)-Pcr

(2)

其中,Pcs與Pcr分別表示定子與轉(zhuǎn)子的銅損耗,s表示轉(zhuǎn)子速度。當(dāng)轉(zhuǎn)子功率為零時,代入平衡方程可以計算出風(fēng)機的轉(zhuǎn)差率閾值st==Pcr/(Ps+Pcs)。在s>st的情況下,可得Pr>0,此時風(fēng)機給配電網(wǎng)輸送有功;在s

Qr=s(Qs+Qm+Qsl+Qrl)

(3)

其中,Qm代表勵磁無功。由(2)與(3)方程可知,DFIG型風(fēng)機產(chǎn)生的有功受風(fēng)速影響,無功則需要通過控制來調(diào)節(jié)。受各因素的變化影響,風(fēng)機出力將呈現(xiàn)出明顯的時變特征,在接入配電網(wǎng)時,會引發(fā)配電網(wǎng)區(qū)域性參數(shù)波動。需要采取無功補償,來維持配電網(wǎng)電壓平穩(wěn)。考慮到實際的補償性能,本文采用STATCOM動態(tài)補償,其原理拓撲如圖3所示。STATCOM利用電阻與電抗把風(fēng)電場接入配電網(wǎng)。當(dāng)進行無功補償時,根據(jù)需要調(diào)整輸出電壓參數(shù)即可,這種方式在響應(yīng)時間、穩(wěn)定程度和容量等方面都有良好表現(xiàn)。

圖3 STATCOM原理拓撲

對應(yīng)到d-q的數(shù)學(xué)模型描述為

(4)

其中,w表示角頻率;G表示增益;θ表示補償電壓角度;U表示瞬時電壓。

3 基于PSO無功補償優(yōu)化

3.1 目標(biāo)函數(shù)

基于風(fēng)電接入配電網(wǎng)無功補償方案,設(shè)計一種PSO無功補償優(yōu)化模型,以此來滿足風(fēng)電場處理的不確定性。將風(fēng)電接入配電網(wǎng)的無功補償轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)尋優(yōu)問題。這里分別從電壓偏差、有功損耗與諧波畸變?nèi)齻€角度構(gòu)造尋優(yōu)模型。

風(fēng)電場中電壓偏差目標(biāo)函數(shù)描述如下

(5)

其中ΔUimax表示風(fēng)機組i的最大電壓偏差。接入配電網(wǎng)后有功損耗計算公式描述為

(6)

其中,Tn表示時間范圍;Rij與Iij分別表示支路ij對應(yīng)阻值與電流。如果經(jīng)過補償優(yōu)化得到的有功損耗是P′,則將P與P′的比值作為尋優(yōu)目標(biāo)

f2=min(P/P′)

(7)

在對配電網(wǎng)采取補償時,應(yīng)保證諧波畸變盡可能低,于是可得

(8)

(9)

THDU與THDI依次表示U與I的諧波畸變;Uhi與Ihi依次表示諧波電壓與諧波電流;U0與I0依次表示U與I的基準(zhǔn)。由于U與I的實際畸變情況存在差異,因此在補償過程中,需要采取差異處理。于是,諧波畸變目標(biāo)函數(shù)表示為

f3=λ1THDU+λ2THDI

(10)

其中,λ1與λ2分別代表U與I的對應(yīng)加權(quán)系數(shù),通常電壓諧波畸變的加權(quán)系數(shù)要小于電流諧波畸變的加權(quán)系數(shù)。

結(jié)合電壓偏差、有功損耗與諧波畸變,確定最終的目標(biāo)函數(shù)為

ffinal=min(f1,f2,f3)

(11)

3.2 約束條件

根據(jù)不同時段有功與無功的關(guān)系,設(shè)計潮流約束如下

(12)

(13)

其中,Iijmin與Iijmax分別表示支路ij中電流的最小與最大取值;Uimin與分別表示節(jié)點i處電壓的最小與最大取值。對于分布式無功出力,約束條件描述如下

Qmin≤Qi≤Qmax

(14)

其中,Qmin與Qmax分別表示風(fēng)機無功的最小與最大值。式(13)與式(14)均為不等式約束。當(dāng)節(jié)點電壓在Uimin與范圍內(nèi)變化時,對其置信度做如下約束

Pc(Uimin≤Ui≤Uimax)>μ

(15)

這是一個機會約束,其中μ表示最小置信度。

3.3 PSO無功優(yōu)化流程

1)初始化風(fēng)電場與配電網(wǎng)系統(tǒng)參數(shù),根據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)生成PSO粒子群,規(guī)模為Ns。

2)根據(jù)風(fēng)電接入配電網(wǎng)模型求解電壓偏差、有功損耗與諧波畸變。

3)調(diào)整慣性系數(shù)與加速系數(shù)。這兩個參數(shù)直接影響PSO的收斂時間與收斂精度,其中,慣性系數(shù)用于指導(dǎo)最優(yōu)解搜索,加速系數(shù)用于調(diào)整粒子參數(shù)。于是,本文設(shè)計了一種自適應(yīng)調(diào)整方式,提高慣性系數(shù)與加速系數(shù)的合理性。將粒子群中任意兩個粒子xi(t)與xj(t)的方向矢量記做d(t),所有粒子映射至d(t)上后形成集合y(t)。當(dāng)對d(t)采取等分,落在子區(qū)間i內(nèi)的映射數(shù)量是Ni(t),則可以得到迭代過程中粒子群的分布熵E(t)為

(16)

由于E(t)表示的是尋優(yōu)過程中粒子分布特性,所以根據(jù)E(t)來調(diào)整慣性系數(shù)更為準(zhǔn)確。慣性系數(shù)調(diào)整公式如下

ω=(1+e-2.6E(t))-1

(17)

迭代初期,利用較大的慣性系數(shù)來增強全局效果,之后慣性系數(shù)不斷降低來增強局部效果。

加速系數(shù)的調(diào)整應(yīng)該與粒子群密度波動相關(guān)。設(shè)定兩個加速系數(shù)的調(diào)整范圍分別是[c1min-c1max]和[c2min-c2max],于是加速系數(shù)的調(diào)整公式為

(18)

其中,Nmax表示迭代次數(shù)上限;n表示當(dāng)前代數(shù)。

4)利用最優(yōu)解更新粒子信息,公式如下

(19)

5)獲得各目標(biāo)的最優(yōu)值,并判斷迭代是否完成。如果迭代次數(shù)達到上限,輸出尋優(yōu)結(jié)果;如果迭代次數(shù)未達到上限,返回步驟(2)執(zhí)行。

4 算例仿真分析

本文選擇圖4所示的IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)進行仿真分析,其電壓與功率基準(zhǔn)分別是12.66kV與10MW。在33號節(jié)點接入DFIG風(fēng)電場。

圖4 IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)

設(shè)置PSO迭代訓(xùn)練的上限是100,加權(quán)系數(shù)λ1:λ2=1:10,兩個加速系數(shù)的調(diào)整范圍均是[1.5,2.5]。仿真過程中,通過與文獻[7]的無功補償方案對比,驗證本文方案的優(yōu)化性能。

圖5結(jié)果描述了兩種方案無功補償對相電流的影響。未進行無功補償?shù)碾娏鳛?8.74A。當(dāng)采用文獻方案進行補償時,電流經(jīng)過了近0.4s的波動調(diào)整才達到穩(wěn)定穩(wěn)定狀態(tài),穩(wěn)定后的電流約為30A。當(dāng)采用本文方案進行補償時,電流經(jīng)過了約0.1s就達到了穩(wěn)定狀態(tài),穩(wěn)定后的電流約為22.5A。本文方案在無功補償過程中的相電流變化更加平穩(wěn),且無功補償后的穩(wěn)定電流值更小,與總網(wǎng)損的降低對應(yīng),補償效果明顯優(yōu)于文獻方案。

圖5 無功補償相電流波形

圖6結(jié)果描述了不同時段兩種方案無功補償?shù)目偩W(wǎng)損情況。可以看出,在大部分時段中,本文方案的總網(wǎng)損都低于文獻方案,表明改進PSO無功補償方案在以電壓偏差、有功損耗與諧波畸變?yōu)閷?yōu)目標(biāo)過程中,通過多約束條件有效降低了總網(wǎng)損。

圖6 總網(wǎng)損比較

圖7 功率因數(shù)比較

圖7描述了兩種無功補償方案的功率因數(shù)曲線。在未進行無功補償時,功率因數(shù)是0.54,不符合風(fēng)電接入配電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)采用文獻[7]方案進行補償時,大約需要經(jīng)歷10個周期的調(diào)整,功率因數(shù)達到了0.95。而改進PSO無功補償大約經(jīng)歷3個周期的調(diào)整,功率因數(shù)就能達到0.976,補償效果明顯更好。

5 結(jié)束語

針對風(fēng)電接入配電網(wǎng)系統(tǒng),本文設(shè)計了具有STATCOM動態(tài)無功補償?shù)娘L(fēng)電接入配電網(wǎng)模型,并對接入的風(fēng)電場、風(fēng)機與STATCOM作了相應(yīng)分析。同時本文將無功補償轉(zhuǎn)化成多目標(biāo)優(yōu)化問題,利用改進PSO尋優(yōu)算法構(gòu)建無功補償?shù)哪繕?biāo)與約束。通過IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)的算例仿真,驗證了改進PSO無功補償具有良好的調(diào)節(jié)速度,能夠顯著改善風(fēng)電接入配電網(wǎng)的電流質(zhì)量,減少網(wǎng)絡(luò)損耗,從而有效抑制風(fēng)電波動給配電網(wǎng)穩(wěn)定運行帶來的影響。

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