【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统静态电压稳定领域，具体涉及一种含新能源的电力系统预防静态电压失稳的综合调度方法。
技术介绍
1、新能源发电具有较大的不确定性以及随机性，其高比例接入电网，必然会影响电网的安全稳定运行。而电压失稳所造成的大范围停电，会对居民的正常生活以及社会的经济运作造成较恶劣的影响，因此，考虑新能源并网下，满足静态电压稳定性提升到工作人员指定大小的预防性优化调度十分重要。
2、目前在考虑静态电压稳定的调度方面，已经有许多文献展开研究，通常把负荷裕度取得最大值作为目标函数，通过各种优化算法，例如粒子群算法，鲸鱼算法，蚁群算法，来对系统中的发电机出力进行调度，或者把负荷裕度作为优化调度模型中的约束，建立起考虑经济性、网络损耗、或者碳排放量的优化模型，或者先通过灵敏度计算，筛选出对负荷裕度贡献较大的发电机，然后建立起调度成本为目标函数，负荷裕度作为约束的最少发电机调度模型。
3、但这些研究或是只为提高静态电压稳定性而忽视了系统运行时的其他因素，或是没有考虑新能源并网给系统稳定带来的不确定性，或是仅仅将系统中的发电机作为调度目标，而忽视了与电容器、变压器等其他措施配合，来取得更好的电压稳定调度效果。
4、鉴于上述研究的不足，考虑新能源并网后出力的波动对负荷裕度的影响，通过调度发电机、变压器与电容器来达到最优调度成本情况下负荷裕度的提升，来预防电力系统发生静态电压失稳事故的研究，具有一定的意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种含新能源电力系统的
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，包括以下步骤：
4、步骤1：建立考虑风机，光伏等新能源出力不确定性的概率连续潮流模型；
5、步骤2：将无迹变换法与步骤1所建立的概率连续潮流模型相结合，进行静态电压稳定评估。首先通过对称采样策略，确定新能源出力的样本点集，然后将每个样本点代入步骤1所建立的概率连续潮流模型中进行非线性变换，得到对应的负荷裕度，并对负荷裕度进行加权，计算出系统负荷裕度的均值与方差，将其作为系统调控的依据；
6、步骤3：以电网发电成本最低为目标函数，将步骤2所得负荷裕度约束转变为罚函数，以系统中的发电机、变压器与电容器作为调控对象，同时考虑系统运行的各种约束条件，
7、构建预防静态电压失稳的电网综合调控模型；
8、步骤4：针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题，对粒子群算法进行改进，以提高粒子群算法的全局搜索能力以及收敛能力；利用改进粒子群算法，对步骤3所建立的电网综合调控模型进行求解。
9、所述步骤1中，建立的考虑风、光出力的概率连续潮流模型，如式(1)所示：
10、
11、式(1)中，pgi0、qgi表示节点i的发电机初始有功出力与无功出力；pli0、qli0分别表示节点i的初始负荷；vi、θi分别表示节点i的电压幅值与相角；vj、θj分别表示节点j的电压幅值与相角；gij与bij分别表示节点导纳矩阵中的(i,j)个元素的实部与虚部；pwi为节点i处的风电场有功出力，qwi为节点i处的风电场无功出力，；ppvi表示节点i出的光伏有功出力，qpvi表示节点i出的光伏无功出力；λ表示出力，负荷的增长，λ＝0与λ＝λcr分别对应初始的出力负荷水平与临界点的出力负荷水平；系统负荷裕度为δλ＝λcr-λ0；δpgi表示节点i处发电机有功功率增量，δqli表示节点i处负荷无功功率增量、δpli表示节点i处负荷有功功率增量。θij表示节点i与节点j所构成支路上的电压相角，n表示系统中节点总数。
12、所述步骤2包括如下步骤：
13、步骤2.1：模拟风机、光伏出力的不确定性，如式(2)、式(3)所示。
14、
15、ppv＝raη (3)；
16、式中：pw为风力发电机实际出力；vr为额定风速；vin为切入风速；vout为切出风速；v为风速；pr为风力发电机额定功率；a＝prvin/(vin-vr)，b＝-a/vin；ppv为光伏电场的实际出力；a为太阳能电池阵列总面积；η为光电装换率，r表示太阳光照辐照度。
17、步骤2.2：将风机，光伏出力作为n维随机输入变量，对随机输入变量进行采样，本专利技术采用对称采样策略如式(4)、(5)、(6)所示，n维输入随机变量，共确定2n+1个采样点；
18、{χ0}＝μx (4)；
19、
20、
21、式中：{χ0}表示中心样本集，{χi}表示第i个样本集，{χn+i}表示第i个样本集的对称样本集。μx为随机变量的均值；n为变量维数；pxx为随机变量的n×n阶协方差矩阵，为随机变量的协方差矩阵经cholesky分解后的第i列；w0为中心样本点权值；
22、步骤2.3：在确定采样点集{χ}后，将每个采样点均代入步骤1所建立的概率连续潮流模型中，求出对应的负荷裕度，然后将所得负荷裕度进行加权运算，如式(7)所示，求出负荷裕度的均值与方差，作为电力系统调整的依据；
23、
24、
25、式中：μλ与分别为负荷裕度的均值与方差；为权重系数，n为采样点总数，即n＝2n+1，n表示输入随机变量个数；λi表示第i个样本组代入连续潮流方程后，计算得到的负荷裕度。
26、所述步骤3中，以电网发电调度成本最小为目标函数，将步骤2所得负荷裕度约束转化为罚函数，则电网综合调控模型的目标函数如式(9)所示：
27、
28、式(9)中，n表示系统中发电机台数，pgi.max表示第i台发电机有功上限，abs[]表示对[ ]中数字取绝对值。ci为各发电机成本函数；pgi为第i台发电机调整后的出力大小，其中si是取值为0或1的整数变量，用来确定第i台发电机是否参与调度；与分别为调整前与调整后的负荷裕度的期望，t％为指定负荷裕度所提升比例，χ为惩罚系数。
29、电力系统的电网综合调控模型的约束则包括：
30、(1)连续潮流约束：
31、
32、(2)发电机出力约束：
33、pgi.min≤pgi≤pgi.max (11)；
34、式中：pgi.min与pgi.max分别是第i台发电机有功出力下限与上限。
35、(3)节点电压幅值约束：
36、vi.min≤vi≤vi.max (12)
37、式中：vi.min与vi.max分别为第i本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤1中，建立的考虑风、光出力的概率连续潮流模型，如式(1)所示：
3.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤3中，以电网发电调度成本最小为目标函数，将步骤2所得负荷裕度约束转化为罚函数，则电网综合调控模型的目标函数如式(9)所示：
5.根据权利要求4所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：电力系统的电网综合调控模型的约束则包括：
6.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤4中，粒子群算法按照决策变量的上限与下限，随机生成初始种群，引入准对立学习策略，依据随机生成的初始种群，产生准对立初始种群，来扩大初始种群的覆盖范围，将两个种群中的粒子依据适应度排列，选择适
7.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：对步骤3所建立的电网综合调控模型进行求解，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤1中，建立的考虑风、光出力的概率连续潮流模型，如式(1)所示：
3.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述一种含新能源电力系统的静态电压稳定调控方法，其特征在于：所述步骤3中，以电网发电调度成本最小为目标函数，将步骤2所得负荷裕度约束转化为罚函数，则电网综合调控模型的目标函数如式(9)所示：
5.根据权利要求4所述...
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