【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电场内部无功优化领域，尤其涉及一种基于长短期优化的风电场内部无功优化方法及装置。
技术介绍
1、由于风能具有较强的不确定性、随机性和波动性，因此，大规模风电场并网对电力系统的安全稳定运行带来了挑战。
2、传统的风电场无功优化都是将风电场看作一个整体，根据所连电网的并网点要求进行无功优化，未考虑风电场内部功率流动、海缆载流量影响、各风机无功出力等因素，导致风电场的无功优化效果不佳。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于长短期优化的风电场内部无功优化方法及装置，能构建一个考虑了风电场内部功率流动、海缆载流量影响、各风机无功出力等因素的风电场内部无功优化模型，从而提高风电场的无功优化效果。
2、本专利技术一实施例提供一种基于长短期优化的风电场内部无功优化方法及装置，包括：
3、获取风电场内一选定时段的电力数据；其中上述电力数据包括：各风机给定无功出力、svg给定无功出力、风机的无功备用系数、svg的无功备用系数、风电场内部风机数量、支路最大传输容量、节点风机的风机容量，各节点电压幅值的上下限，各节点电压相角的上下限、海缆最大载流量、风机有功和无功波动的向量、各节点有功波动的标准差、风机的有功功率波动量、各节点风机的有功功率、各节点负荷的有功功率、节点导纳矩阵中关联节点之间的电导和电纳、协方差矩阵以及相关系数矩阵；
4、根据上述电力数据，以风电场各风机与svg出力偏差最小为目标，构建风电场内部无功优化模型；并基于上述
5、在上述风电场内部无功优化模型的风电场内部潮流约束、支路传输功率容量约束、风机无功容量约束、节点电压幅值和相角约束、海缆载流量约束以及节点电压机会约束的约束下，对上述风电场内部无功优化模型进行求解，得到上述选定时段所对应的优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力；
6、根据上述优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力，计算选定时段内的各选定时刻的无功调节量，继而根据上述各选定时刻的无功调节量对风电场内各风机进行无功调节。
7、进一步的，上述风电场内部无功优化模型所对应目标函数为：
8、
9、式中，qw,i为节点i风机的无功出力，qw,ref为风机给定无功出力，qsvg为风电场内部svg的无功出力，qs,ref为svg给定无功出力，λw和λs分别为风机和svg的无功备用系数，nw为风电场内部风机数量；
10、上述风电场内部潮流约束为：
11、pw,i-pload,i-vi∑vj(gijcosθij+bijsinθij)＝0,i,j∈b
12、qw,i-qload,i-vi∑vj(gijsinθij-bijcosθij)＝0,i,j∈b
13、式中，pw,i表示节点i风机的有功功率，pload,i表示节点i负荷的有功功率，vi表示节点i电压幅值，vj表示节点j电压幅值，gij表示节点导纳矩阵中关联节点i和节点j的电导，bij表示节点导纳矩阵中关联节点i和节点j的电纳，θij表示节点i和节点j的相角差，qload,i表示节点i负荷的无功功率；
14、上述支路传输功率容量约束为：
15、sl≤slmax,l∈η
16、式中，sl表示支路l的传输功率，slmax表示支路l最大传输容量；
17、上述风机无功容量约束为：
18、
19、式中，sw,i表示节点i风机的风机容量；
20、上述节点电压幅值和相角约束为：
21、vimin≤vi≤vimax,i∈b
22、θimin≤θi≤θimax,i∈b
23、式中，vimax表示节点i电压幅值的上限，vimin表示节点i电压幅值的下限，θimax表示节点i电压相角的上限，θimin表示节点i电压相角的下限，θi表示节点i的相角；
24、上述海缆载流量约束为：
25、isc≤iscmax
26、式中，isc表示海缆载流量，iscmax表示海缆最大载流量；
27、上述节点电压机会约束为：
28、
29、其中，
30、
31、r＝*δpδ,1 δpδ,2 ... δpδ,n+t×aρ×*δpδ,1 δpδ,2 ... δpδ,n+
32、式中，δv表示电压幅值波动的向量，δθ表示电压相角波动的向量，svp表示电压幅值对有功的灵敏度矩阵，svq表示电压幅值对无功的灵敏度矩阵，sθp表示电压相角对有功的灵敏度矩阵，sθq表示电压相角对无功的灵敏度矩阵，δp表示风机有功波动的向量，δq表示风机无功波动的向量，δδvi表示节点i电压幅值波动的标准差，svp,i,n表示矩阵svp的一个元素，表示节点i电压幅值波动的均值，δpδ,i表示节点i有功波动的标准差，pr(·)表示电压越限概率，r表示协方差矩阵，aρ表示相关系数矩阵，pvt表示给定的电压越限概率，n表示正态分布。
33、进一步的，上述根据上述优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力，计算选定时段内的各选定时刻的无功调节量，继而根据上述各选定时刻的无功调节量对风电场内各风机进行无功调节，包括：
34、在上述选定时段中选取多个选定时刻；
35、根据上述选定时段优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力计算上述选定时段的灵敏度系数和网损微增率；
36、针对每一选定时刻，测定上述选定时刻的风机有功功率波动量，继而根据上述风机有功功率波动量、上述选定时段优化后的节点电压以及上述选定时段的灵敏度系数矩阵，计算得到上述选定时刻的电压波动值；
37、将上述电压波动值叠加到上一时段结束状态时的各风机节点电压，进行电压是否越限以及是否需要降低网损的判断；
38、根据上述电压是否越限以及是否需要降低网损的判断结果，得到上述选定时刻各个节点风机总无功调节量，继而根据上述无功调节量风电场内各风机进行无功调节。
39、进一步的，上述根据上述选定时段，优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力计算选定时段的灵敏度系数和网损微增率，包括：
40、根据上述优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力，得到选定时段的系统雅可比矩阵；
41、根据上述选定时段的系统雅可比矩阵，得到选定时段的灵敏度系数矩阵，继而得到选定时段的灵敏度系数和选定时段的网损微增率。
42、进一步的，上述根据上述选定时段的系统雅可比矩阵，得到选定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述风电场内部无功优化模型所对应目标函数为：
3.根据权利要求2所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述根据所述优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的SVG的无功出力，计算选定时段内的各选定时刻的无功调节量，继而根据所述各选定时刻的无功调节量对风电场内各风机进行无功调节，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述根据所述选定时段，优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的SVG的无功出力计算选定时段的灵敏度系数和网损微增率，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述根据所述选定时段的系统雅可比矩阵，得到选定时段的灵敏度系数矩阵，继而得到选定时段的灵敏度系数和选定时段的网损微增率，包括：
6.根据权利要求5所述的
7.根据权利要求6所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，根据所述电压是否越限以及是否需要降低网损的判断结果，得到所述选定时刻各个节点风机总无功调节量，包括：
8.一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述风电场内部无功优化模型所对应目标函数为：
3.根据权利要求2所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述根据所述优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力，计算选定时段内的各选定时刻的无功调节量，继而根据所述各选定时刻的无功调节量对风电场内各风机进行无功调节，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于长短期优化的风电场内部无功优化的方法，其特征在于，所述根据所述选定时段，优化后的各节点电压、优化后的各风机的无功出力以及优化后的svg的无功出力计算选定时段的灵敏度系数...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦颖婕，樊玮，霍嘉兴，易杨，刘宇，钟康骅，苗璐，陈德扬，陈奎烨，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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