【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，具体涉及一种含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流处理方法。
技术介绍
1、随着科技的发展，风力发电因其清洁、环保的特点，被广泛使用。虽然风电的广泛使用带来了巨大的环境效益和经济效益，但是由于风力发电的不确定性，也给目前的电力系统带来挑战。因此，在考虑随机风力发电的条件下，建立安全、可靠的暂态稳定约束最优潮流模型，研究实用高效的计算方法，对进一步保障电力系统安全运行，提高电力系统稳定性具有重要意义。
2、申请公布号为cn101694940a的专利提出了一种考虑暂态安全稳定约束的最优潮流实现方法。该方法基于安全稳定量化分析与优化决策理论和方法扩展等面积准则，将系统的暂态安全性纳入到传统最优潮流模型中，统一协调考虑系统运行的安全性与经济性，为电力系统安全经济运行提供决策支持。但是上述方法未考虑到随机风力发电的条件下的暂态稳定约束最优潮流模型。
3、综上所述，目前的暂态稳定约束最优潮流的模型多数没有考虑风电出力的不确定性。为了实现这一目标，本专利技术提出的方法既能有较高的计算效率，同时，还考虑了风力发电的不确定性。
技术实现思路
1、本专利技术的内容是为了保证含风力发电的新型电力系统能够在大的扰动下，保证其自身的运行稳定性，让新型电力系统能够更加安全可靠，针对这一问题，提出了一种含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流处理方法。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术所述方法包括以下步骤：
3、步骤1：通过预测值叠加正态
4、步骤2：通过发电机转子角度定义系统的暂态稳定约束；
5、步骤3：基于机会约束理论构造暂态稳定约束最优潮流(transient stabilityconstrained optimal power flow，tscopf)模型；
6、步骤4：通过解耦法处理机会约束；
7、步骤5：通过反向磷虾群算法(oppositional krill herd algorithm，okha)求解暂态稳定约束最优潮流。
8、进一步地，在所述步骤1中，使用预测值叠加正态分布表示风力发电的不确定性。具体步骤如下：
9、风电机组输出功率与风速的具体函数关系如下所示：
10、
11、式中：pfs(t)为风电机组输出功率；umin为开始发电的最小风速；umax为安全发电的风速上限；u(t)为t时刻的风速；pn为额定输出功率；un为pn时对应的风速。
12、对式(1)进行改进，得到预测值叠加正态分布：
13、
14、式中：为风电机组输出功率的实际值；z为正态分布噪声。
15、进一步地，在所述步骤2中，通过发电机转子角度定义系统的暂态稳定约束，具体包括以下步骤：
16、定义惯性中心(centre of inertia，coi)的位置，求得暂态稳定约束：
17、δmin≤δi-δcoi≤δmax (3)
18、式中：δmax和δmin分别为发电机转子角的上限和下限；δi为发电机i的转子角；δcoi为coi的位置。
19、进一步地，在所述步骤3中基于机会约束理论构造tscopf模型，具体包括以下步骤：
20、(1)由于引入了不确定性，目标函数z变成了一个随机函数，因此，需要取其期望值的最小值：
21、
22、式中：为求其期望的最小值；z为机组所消耗燃料的总和；np为机组数量；pgi为第i台机组所发出的有功；α，β，γ分别为机组燃料成本的二阶系数、一阶系数、常系数。
23、(2)tscopf的等式约束：
24、
25、
26、式中：pgi和qgi分别为第i个传统机组的有功输出、无功输出；pfdi和qfdi分别为第i个风电机组的有功输出、无功输出；pfzi和qfzi分别为第i条负载母线的有功负荷、无功负荷；vi和vj分别为第i条母线的电压幅值、第j条母线的电压幅值；yij为母线i和母线j之间的导纳；σi和σj分别为第i条母线的电压相位角和第j条母线的电压相位角；αij为第i条母线和第j条母线之间的相位；nw为网络总线数。
27、(3)tscopf不等式约束的概率形式：
28、
29、式中：vdyi为第i节点电压幅值；和分别为第i节点电压幅值的上限、下限；pgi为第i个传统发电机组的有功输出；和分别为第i个传统发电机组的有功输出的上限、下限；qgi为第i个传统发电机组的无功输出；和分别为第i个传统发电机组的无功输出的上限、下限；np为机组数量；考虑不确定性的安全约束为节点电压、有功输出、无功输出约束满足的概率不小于1-μp，1-μq。
30、(4)负载母线电压及输电网负荷约束的概率形式为：
31、
32、式中：vmxi为负载母线电压幅值；和分别为负载母线电压幅值的上限、下限；nd为负载母线数；sfhi为输电网负荷；为输电网负荷的最大值；nl为输电线的数目；考虑不确定性的安全约束为负载母线电压、输电网负荷约束满足的概率不小于1-μs。
33、(5)暂态稳定约束的概率形式：
34、pr(δmin≤δi-δcoi≤δmax)≥1-μδ (9)
35、式中：δmin和δmax分别为发电机转子角度的上限值和下限值；δi为发电机i的转子角；δcoi为coi的位置；暂态稳定约束的概率不小于1-μδ。
36、进一步地，在所述步骤4中通过解耦法处理机会约束。具体求解步骤如下：
37、步骤4-1：将不等式约束的概率形式简化为：
38、
39、式中：x为由状态变量组成的向量，包括母线电压幅值、输电网负荷；y为由发电机有功功率、发电机无功功率、负载有功功率、负载无功功率以及风电机组有功功率、风电机组无功功率组成的矢量；u为暂态稳定约束；xmax，xmin，ymax，ymin，umax，umin分别为不同变量的上下限，p为相应的概率。
40、步骤4-2：一般来说总存在一个向量c，使得c均大于等于x、y、u，与式(7)等价，通过解耦法求解变量c。具体步骤为构造一个序列{ck,k∈n}，使得ck满足
41、步骤4-3：通过求解ck，进而得到向量c的值。其中，ck的收敛原则如下所示：
42、(1)||ck-ck-1||≤ε；
43、(2)迭代次数k超过极限kmax。
44、最终，经过k次迭代，求得ck。
45、进一步地，在所述步骤5中通过okha求解暂态稳定约束最优潮流，具体步骤如下所示：
46、步骤5-1：根据种群大小生成初始集合m，通过磷虾个体位置表示可行解，根据种群大小，构建可行解矩阵；
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1.一种含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流处理方法，其特征包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤1中，使用预测值叠加正态分布表示风力发电的不确定性；具体如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤2中，通过发电机转子角度定义系统的暂态稳定约束，具体如下：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤3中基于机会约束理论构造TSCOPF模型，使得不等式约束保持在一定的置信水平上，约束具有概率形式，具体如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤4中通过解耦法处理机会约束，具体求解步骤如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在所述步骤4-1中将不等式约束的概率形式简化为：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在所述步骤4-2中总存在一个向量c使得c均大于等于x、y、u，与式(7)等价，通过解耦法求解变量c；具体步骤为构造一个序列{ck,k∈N}，使得ck满足
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在所述步骤4-
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤5中通过OKHA求解暂态稳定约束最优潮流，具体步骤如下所示：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：在所述步骤5-4中更新磷虾个体的位置，对非最优磷虾个体的位置进行修正，进一步修改每个磷虾个体的位置。
...【技术特征摘要】
1.一种含风电的电力系统暂态稳定约束最优潮流处理方法，其特征包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤1中，使用预测值叠加正态分布表示风力发电的不确定性；具体如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤2中，通过发电机转子角度定义系统的暂态稳定约束，具体如下：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤3中基于机会约束理论构造tscopf模型，使得不等式约束保持在一定的置信水平上，约束具有概率形式，具体如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤4中通过解耦法处理机会约束，具体求解步骤如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘颂凯，刘龙成，陈铁，张磊，杨超，李世春，李欣，郭攀锋，周倩，杨明飞，李正浩，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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