含雙饋型風(fēng)電場的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化策略研究.pdf

1、能源是一個國家發(fā)展的基本推動力，面對當(dāng)今社會化石能源日漸短缺，空氣質(zhì)量逐年下降，霧霾問題日益嚴重的現(xiàn)狀，各國都將發(fā)展重點放在了新能源上。并網(wǎng)發(fā)電的新能源主要包括太陽能、風(fēng)能、水能、核能、生物能源等。其中風(fēng)能因其存在范圍廣且可開發(fā)利用程度高，成為新能源發(fā)展的主要發(fā)力點。截止2010年年底，我國風(fēng)電累計裝機容量已經(jīng)躍居為世界第一，風(fēng)力發(fā)電展現(xiàn)出良好的發(fā)展前景與應(yīng)用前景。伴隨著風(fēng)力發(fā)電研究發(fā)展的不斷深入，風(fēng)力發(fā)電將為國民經(jīng)濟發(fā)展提供更多優(yōu)質(zhì)的

2、電能。
　　我國風(fēng)力發(fā)電場采用較多的是雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機，因此論文選取其作為研究對象，重點分析了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機的基本類型和出力特征，并用數(shù)學(xué)方法分析建立了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型以及動態(tài)數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，論文闡述了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機的有功功率，電場電壓以及其無功功率之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并建立了含雙饋異步風(fēng)電場的電力系統(tǒng)的潮流計算模型。
　　其次，論文綜合了粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimi

3、zation，PSO）以及和聲搜索算法（Harmony Search Algorithm,HSA）的優(yōu)點，即將和聲搜索算法能夠有效跳出局部最優(yōu)的特性與粒子群算法收斂具有方向的特性結(jié)合。將和聲庫中的元素視作粒子群中的粒子，每次迭代時，首先利用粒子群算法對和聲記憶庫中的記憶元素進行一次尋優(yōu)，然后將尋優(yōu)后的和聲記憶庫元素帶入改進和聲搜索算法。論文選取了四個常用的多目標收斂測試函數(shù)對所提算法的尋優(yōu)性能進行了檢測，并與常見的智能算法進行了收斂對比

4、測試，測試結(jié)果說明了論文所改進的算法具有較好的收斂精度以及收斂速度。
　　最后，論文針對含雙饋型風(fēng)力發(fā)電機的風(fēng)電場接入電力系統(tǒng)時的無功補償問題，建立了有功網(wǎng)損最小以及節(jié)點電壓偏差最小的雙目標無功優(yōu)化模型，采用上文改進的粒子群優(yōu)化和聲搜索算法，對含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)進行無功優(yōu)化研究。將論文提出的改進粒子群優(yōu)化和聲搜索算法應(yīng)用于含風(fēng)電場的IEEE30節(jié)點電力系統(tǒng)進行無功優(yōu)化，并與粒子群算法以及非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）算法的無功