风电相关电力系统随机无功备用优化方法及应用

本文主要探讨了在风电大量接入电力系统后，如何改进现有的无功备用评估方法，以应对新能源带来的不确定性和系统运行环境的变化。传统的方法如物理备用和有效备用虽然在一定程度上反映了系统的无功备用情况，但在考虑风电这类可再生能源的特性时，存在局限性。 首先，作者指出当前评估方法的问题，例如物理备用可能高估系统的无功水平，因为其并未充分考虑到发电机实际运行条件的差异。有效备用则更精确，但仅适用于特定类型的系统分支。为了更全面地反映系统的无功备用价值，文章引入了一个新的权系数定义，即结合节点无功参与因子和极限曲面法向量，以更准确地衡量各发电机的贡献。 其次，针对风电的随机性和相关性，本文提出了一种随机无功备用优化模型。通过均匀抽样法获取风速样本，并利用Nataf变换引入风电的相关性，使得模型能够处理不确定性。蒙特卡洛方法被用来将机会约束转化为确定型约束，从而可以在随机环境中进行优化。混合蛙跳算法SFLA被选用为求解器，因其在解决此类优化问题时具有良好的性能。 数值计算结果显示，新提出的无功备用评估方法有效且实用，不仅能提高系统的电压水平和稳定性，降低越限概率，还能减少N-1严重故障的风险。这表明，将风电的相关性和随机性纳入优化模型对于提升电力系统运行的安全性和效率至关重要。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种考虑风电相关性的电力系统随机无功备用优化模型，通过改进权系数计算和优化技术，有效解决了新能源接入导致的电力系统挑战，为电力系统的稳定运行提供了更为科学的决策支持。