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无功电压优化对新能源消纳的影响

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无功电压优化对新能源消纳的影响

【摘要】:

    大规模风电和光伏接入电力系统将会加剧配电网节点的电压波动,而无功电压优化能有效改善系统的电压水平。新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院的研究人员刘华志、李永刚、王优胤、张晓天、曹南君,在2019年《电工技术学报》增刊2上撰文,建立了无功优化对配电网电压和新能源消纳的影响模型。研究表明,该模型可以起到改善系统电压质量,提高消纳能力的作用。

近几年来,风电和光伏等分布式电源(Distributed Generation, DG)的发展十分迅速,呈现井喷式增长,给电网带来了许多问题。DG出力的随机性、不确定性以及与负荷的不匹配特性都会对系统的电压产生影响,其安装位置的随机性会改变电网的潮流,进而影响电网的稳定运行。

目前对于新能源并网的无功优化已开展了较多研究。对于含有新能源的无功优化控制既要考虑DG和无功补偿装置的无功出力的连续控制,又要考虑新能源的不确定性。

有学者将风电和光伏的有功无功输出能力与传统有功无功优化方式相配合,利用场景缩减方法,实现了配电网的经济运行。

有学者侧重分析了含光伏配电网的有功无功资源,利用二层规划分别将光和电容器的状态变量和出力分为上下层优化变量,通过发掘光伏的无功调节潜力,对配电网的经济性和安全性进行了优化。新能源并网后,对配电网的电压调节模式产生了一定的影响,分布式电源有功出力的随机性变化超过了无功调节装置的调节速度,可能会导致电压的越限运行。

有学者以有功网损最小为优化目标,利用锥松弛等原理构造了含分布式能源的配网无功优化模型,保证了新能源消纳的同时配网的网损最小。

有学者分析了多种新能源接入电网的无功电压控制,但是缺少了对新能源消纳的分析。

有学者提出适用于主动配电网的无功电压全局优化控制策略,建立了无功电压全局优化控制模型,使用多目标优化的方法,实现了无功潮流分布。

大多数无功优化的研究都是采用多目标非线性优化方法。多目标可以同时考虑多个问题,更符合实际,但是多目标之间存在相互影响,不同目标之间的权重取舍会在一定程度上影响优化结果。

部分学者考虑了分布式电源对配电网电压波动的影响。有学者通过增大短路容量削弱光伏电源对配电网电压波动的影响,提高了光伏的接入容量。有学者建立了分布式光伏的消纳模型,通过使用调压措施,有效地提高了光伏的消纳,并对多种调压方式进行了对比。

新能源一般运行在最大功率点跟踪方式,不参与系统动态调压。但是新能源会受反调峰特性、网架结构受限、系统消纳水平低等因素的影响而被迫弃光弃风,新能源的装机容量并没有得到完全利用,仍然蕴含着发送大量无功的潜力,如果能将这部分无功合理运用,将能够提高全网电压水平,进而提升系统对新能源的消纳能力。

考虑到系统中,除了DG具有一定无功调节能力外,还有诸多无功补偿设备,这些无功补偿设备均能达到提升电压、提高新能源消纳的效果。传统消纳问题并没有考虑到无功电压优化对消纳的提升,因此,如果能够实现协调优化新能源无功余量与无功补偿设备无功容量,达到提升系统电压水平及系统消纳水平的目的,将具有重要意义。

目前,大多数文献都是针对含有分布式电源的配电网利用系统中的无功补偿设备进行电压优化,缺乏优化这一过程对电网电压水平和新能源消纳能力影响的研究。

新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院的研究人员提出了以电压质量为目标的无功电压优化模型,利用单目标来验证优化前后的影响。采用智能粒子数控制的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行求解。常规的粒子群算法结构简单,但收敛速度较慢,采用智能粒子数控制可以节省优化所需时间。

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图1 算法流程

研究人员首先对双馈风机的无功调节能力进行分析,建立了无功优化对配电网电压和新能源消纳的影响模型。考虑到风电和光伏等分布式电源存在一定的无功余量,具有一定无功调节能力,利用这些无功余量进行无功优化,将节点电压和额定电压偏差的方差作为目标,建立了无功电压的优化模型。在常规粒子群算法基础上,使用智能粒子数控制提高计算效率。最后,通过IEEE 33节点系统对模型进行了多场景仿真分析,结果表明所提出的无功电压优化模型可以起到改善系统电压质量,提高消纳能力的作用。

在高渗透率场景下,系统可以利用风电光伏的无功余量对系统电压水平进行优化,在提高系统电压水平的同时保证新能源的消纳。新能源接入的位置不同,无功电压优化对其消纳的影响也不同。

研究人员表示,光伏和风电等可再生能源的迅速发展,将逐渐取代传统的能源发电,其并网和系统对它们的消纳能力必将成为新能源发电研究的重点。如果能够实现协调无功电压优化与新能源接入的关系,达到提升系统电压水平及系统消纳水平的目的,将具有重要意义。将风机的无功余量考虑到模型中,针对新能源出力的波动性,可以对一年的数据进行分析计算,将其季节特性加入对电网的影响。