为了解决高比例新能源地区电网中新能源不确定性所导致的N-1故障线路过载问题,提出一种计及新能源不确定性并应用混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)控制模式的电网潮流优化方法。首先,建立了适应于多线路控制的HPFC...为了解决高比例新能源地区电网中新能源不确定性所导致的N-1故障线路过载问题,提出一种计及新能源不确定性并应用混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)控制模式的电网潮流优化方法。首先,建立了适应于多线路控制的HPFC稳态计算模型,并给出了在不同控制模式下的HPFC运行约束条件。其次,以电网有功网损和线路负载率指标为目标函数,考虑N-1安全约束和HPFC运行约束,建立应用HPFC控制模式的电网潮流优化模型。然后,通过模糊C均值聚类获取反映新能源出力、负荷不确定性的场景集合,并采用多目标多元宇宙优化算法(multi-objective multi-verse optimization,MOMVO)求解所提优化模型。最后,将所提潮流优化方法应用于江苏南通某地区电网。结果表明,所提方法能有效提高电网的经济性与静态安全性,且计算结果具有较好的稳定性。展开更多
混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基...混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型。首先,建立HPFC的功率注入模型,并推导了注入功率表达式;其次,采用K均值算法削减风电、负荷概率场景,通过CH(+)指标选择最优场景集合;最后,建立兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法进行求解,利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解。在MATLAB中仿真验证所提方法的有效性,结果表明该方法可以计及风电不确定性,保证电网在不同场景下的安全经济运行。展开更多
为了解决大规模风电接入所导致的可用输电能力(available transfer capability,ATC)受限问题,提出了一种提升风电接入系统ATC的混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)选址定容方法。首先,基于功率注入法建立HPFC的数学模...为了解决大规模风电接入所导致的可用输电能力(available transfer capability,ATC)受限问题,提出了一种提升风电接入系统ATC的混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)选址定容方法。首先,基于功率注入法建立HPFC的数学模型,并采用改进K均值(K-means)聚类算法削减风电、负荷概率场景;其次,建立了计及ATC的HPFC双层优化配置模型,上层优化模型以最小化HPFC配置成本和节点电压偏移为目标,下层以最大化系统ATC为目标;最后,应用改进多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法计算所提双层优化模型的Pareto解集,根据解集中每个解的模糊满意度函数确定最优解。展开更多
文摘为了解决大规模风电接入所导致的可用输电能力(available transfer capability,ATC)受限问题,提出了一种提升风电接入系统ATC的混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)选址定容方法。首先,基于功率注入法建立HPFC的数学模型,并采用改进K均值(K-means)聚类算法削减风电、负荷概率场景;其次,建立了计及ATC的HPFC双层优化配置模型,上层优化模型以最小化HPFC配置成本和节点电压偏移为目标,下层以最大化系统ATC为目标;最后,应用改进多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法计算所提双层优化模型的Pareto解集,根据解集中每个解的模糊满意度函数确定最优解。
