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考虑大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:43:44
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考虑大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性研究【摘要】:大规模新能源的并网将大量不确定性问题引入电力系统。在处理电力系统的不确定性问题时,传统的确定性分析方法无法对系统实际情况进

【摘要】:大规模新能源的并网将大量不确定性问题引入电力系统。在处理电力系统的不确定性问题时,传统的确定性分析方法无法对系统实际情况进行全面的反映与评估。因此,人们结合概率统计理论,提出了不确定性分析方法。该方法在分析电力系统概率潮流与概率稳定性问题时得到良好的效果。随着风电技术的飞速发展,单台风机的容量以及电力系统中的风电渗透率与日俱增,使得风力发电成为电力系统中的新型不确定性源。对于含大型双馈风电场的电力系统而言,风功率作为系统的输入随机变量,其变动范围较大。分析小干扰概率稳定的传统解析算法,由于其自身算法的缺陷,精度难以满足实际需求。因此,亟需一种新的适用于含大规模风电的电力系统小干扰概率稳定分析的算法。针对含大规模双馈风场的电力系统,本文首先建立适用于小干扰稳定分析的双馈感应风机动态模型。然后采用加权聚合法建立大型双馈风电场动态模型。最终结合电力系统其余元件动态模型,合成适用于小干扰稳定分析的含大型双馈风场的电力系统动态模型。为描述风电场风功率的随机性,本文首先采用线性最小二乘法建立风速概率模型;结合实际历史风速数据与风电转换函数,得到风功率样本。基于风功率样本,采用Levenberg-Marquardt算法拟合风电场出力概率密度函数;将得到的结果与风功率概率密度函数经验公式对比,通过精确性指标判别最优解。最终建立风电场随机出力模型。为分析含有大规模双馈风场并网的电力系统的小干扰概率稳定性,本文提出半不变量多点线性化算法。风功率的波动会引发系统平衡点的漂移,本文首先将这一随机源引入所建立的系统状态方程的初始状态中,并基于所建立的风电场随机出力模型求解风功率半不变量;接着引入多点线性化算法,分段求解风功率与系统机电振荡模式特征根的线性关系。最终得到系统机电振荡模式特征根的半不变量,并计算其概率分布函数。最后,结合IEEE标准4机11节点算例验证所提出算法的精确性。并基于所提出的新算法,分析含大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性。 【关键词】:风力发电 双馈感应发电机 小干扰概率稳定性 平衡点漂移 多点线性化 半不变量
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM614;TM712
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-14
  • 1.1 研究背景及选题意义10
  • 1.2 含大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定分析概述10-11
  • 1.3 国内外研究现状11-13
  • 1.4 本文主要工作13-14
  • 第2章 含风电场的电力系统动态模型的建立14-27
  • 2.1 概述14-15
  • 2.2 风电机组机械系统模型15-17
  • 2.2.1 风机空气动力学模型15-16
  • 2.2.2 传动轴模型16-17
  • 2.2.3 桨距角控制模型17
  • 2.3 双馈型感应电机模型17-23
  • 2.3.1 双馈感应电机状态方程17-19
  • 2.3.2 变频器模型19-20
  • 2.3.3 转子侧控制器模型20-21
  • 2.3.4 电网侧控制器模型21-22
  • 2.3.5 适用于小干扰稳定分析的DFIG简化动态模型22-23
  • 2.4 风电场动态等值模型23-25
  • 2.4.1 风电机组参数等值23-24
  • 2.4.2 集电系统参数等值24-25
  • 2.5 电力系统其余元件模型25-26
  • 2.6 本章小结26-27
  • 第3章 风电场随机出力模型的建立27-34
  • 3.1 概述27
  • 3.2 风速随机模型27-29
  • 3.2.1 风速概率分布27-28
  • 3.2.2 风速概率分布参数估计28-29
  • 3.3 风电场随机出力模型29-31
  • 3.3.1 风功率概率密度函数经验公式29
  • 3.3.2 基于Levenberg-Marquardt算法的参数估计29-31
  • 3.3.3 拟合精确度评价指标31
  • 3.4 算例分析31-33
  • 3.4.1 风速概率分布函数参数估计与风功率样本的生成31-32
  • 3.4.2 风功率概率密度函数的生成32-33
  • 3.5 本章小结33-34
  • 第4章 基于半不变量单点线性化算法的电力系统小干扰概率稳定性分析34-45
  • 4.1 概述34-35
  • 4.2 电力系统确定性小干扰稳定分析方法35-36
  • 4.3 蒙特卡洛算法在电力系统小干扰概率稳定分析中的应用36-38
  • 4.3.1 电力系统小干扰概率稳定的概念36
  • 4.3.2 基于蒙特卡罗法的电力系统小干扰概率稳定分析步骤36-37
  • 4.3.3 评估指标37-38
  • 4.4 算例分析38-44
  • 4.4.1 半不变量单点线性化算法的计算过程38-40
  • 4.4.2 半不变量单点线性化算法的精确性分析40-44
  • 4.5 本章小结44-45
  • 第5章 基于半不变量多点线性化算法的电力系统小干扰概率稳定性分析45-58
  • 5.1 概述45
  • 5.2 多点线性化算法的数学机理45-47
  • 5.3 半不变量多点线性化法的计算流程47-48
  • 5.3.1 多点线性化条件下系统特征根半不变量的求取47-48
  • 5.3.2 半不变量多点线性化算法的计算步骤48
  • 5.4 半不变量多点线性化算法的精度分析48-54
  • 5.4.1 多点线性化算法精度验证48-50
  • 5.4.2 风电渗透率对多点线性化算法精度的影响50-52
  • 5.4.3 风电并网位置对多点线性化算法精度的影响52-54
  • 5.5 算例分析54-57
  • 5.6 本章小结57-58
  • 第6章 总结与展望58-60
  • 参考文献60-63
  • 附录63-67
  • A 标准4机2区域测试系统63-65
  • A.1 线路参数63
  • A.2 潮流参数63-64
  • A.3 动态参数64
  • A.4 机电模式64-65
  • B 1.5MW双馈感应风机参数65-67
  • 攻读硕士学位期间发表的论文67-68
  • 攻读硕士学位期间参加的科研工作68-69
  • 致谢69


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