含风电场的电力系统无功优化研究_开题报告

1、国内研究现状

随着近年来中国风电的迅猛发展，风电上网及消纳成为亟待解决的问题。虽然系统中风电比例在一定幅度内的增加可以带来降低系统运行成本、降低对化石能源的利用、减少温室气体排放等利益，但长期内风电比例增加到一定程度将带来系统调峰困难、成本增加的问题。从东北电网的统计资料来看，2009年受限风电达8.836亿千瓦时，达到总发电量的9%，按厂用电率5%计算，年平均发电利用小时数仅为1332。利用低谷风电供热是国外风电运行的重要经验，可供我国借鉴。储能装置可以在负荷低谷时作为负荷，在负荷峰值时输送电能，目前是电力系统调峰的手段之一。将风电供热与热储能相结合，既可以增加用电负荷、提高电网风电消纳能力，对促进风电的可持续发展具有重要意义，同时采用风电供热系统可节约大量的煤炭、燃气资源，降低政府由煤炭、燃气等资源价格上涨引起的供暖补贴压力，产生巨大的环境效益和社会效益。

由于风电场对系统的影响涉及到了许多方面，分析计算十分复杂，因此至今尚没有统一的求解风电场参与系统无功优化计算方法。

由于风电的波动性、反调峰性以及有限的可预测性，在风电并入电网达到一定比例后，会给系统带来一系列影响。根据现有研究，风电对电力系统的影响可以分为短期影响和长期影响。短期影响是在投入运行的时间段内（数分钟至数小时）建立系统平衡造成的。例如由于无功功率和有功功率的平衡分别与系统电压和系统频率紧密相关，而风速波动会导致风电场输出功率波动，引起系统有功功率和无功功率的变化。长期影响与风电对电力系统充裕度的贡献有关，即在确保可靠性的前提下，满足峰值负荷需求的能力。虽然风电是一种波动性电源，但也能够对电力系统稳定性的维持发挥一定的作用。

研究显示，风电增加了系统的不平衡和对调峰服务的需求，且平衡需求与风电渗透率呈同向变化的趋势，即随着风电并网比例的增加，系统所需的辅助服务呈增加趋势。风电装机容量的增加对平衡需求的影响由多个因素决定：地理因素（包括平衡区域的范围与风电场的集群效应）、负荷波动、负荷波动与风电出力的相关性、电力系统的运行特点与市场结构，以及风电预测系统的准确性等。

2、国外研究现状

在不同国家，由于电力系统的电源构成、用电模式、电力市场结构都有所不同，风电并入对电力系统造成影响的大小也有所不同。例如，文献[2]重点关注火电机组为平衡风电波动与预测误差的出力调节灵活性，研究了风电的并入对岛屿电力系统的影响，以一个中等大小的Cyprus岛屿为例，风电装机在2020年可达到300MW，满足年电量消费的7%。研究结果显示，在进行日前调度层面上，系统可完全接纳规划风电；风电通过排序法对常规发电机组进行替代，常规发电机组则进行降负荷提供调峰服务。但是，在实时平衡短期风电波动与预测误差层面上，目前系统仍存在调峰能力不足的问题。

文献[3]通过对ERCOT系统的从0到15,000MW的5种风电渗透率的情景分析，其中15,000MW风电装机可满足2008年尖峰负荷的23%。研究结果表明，5000MW的风电给系统带来的波动性与系统本身的波动性相比仅有轻微的增加；在10,000MW的水平，风电带来的波动性更明显；在15,000MW的水平，风电带来的系统运行问题成为系统安全运行的关键问题，但其影响可通过现有技术和运行方式的改变进行解决，不需要进行大的改动。风电大规模并网后，常规火电机组需要减小负荷以提供辅助服务。以ERCOT现有的风电装机容量，常规机组在较少情况下需要为其提供一次备用容量，在15,000MW的水平下常规机组为风电提供备用则更为频繁。

综上，风电对系统带来的影响主要分为短期影响和长期影响，既存在正面影响也存在负面影响，其影响大小随预测精度、运行方式、电源构成等因素的改变而改变。在目前风电发展水平下，风电并网后对调峰需求的增加通常并不需要对电力系统做大的改动，可以通过现有技术、运行方式的调整进行解决。当风电并网比例增加到一定程度，则必须通过修建输电线路、安装储能装置、建立更多的调峰电源等途径以消除或减小风电波动性对系统带来的负面影响。由于风电场对系统的影响涉及到了许多方面，分析计算十分复杂，因此至今尚没有统一的求解风电场穿透极限功率的方法，因此，本文的研究具有理论意义。

二、^范文提纲

1引言

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文内容安排

1.4本章小结

2  基于多场景风电场出力模型

2.1  考虑单个风电机组的场景分析

2.2含多机组的多风电场的场景分析

2.3风电场并网对电力系统的影响

2.3.1  风电并网对电网稳定的影响

2.3.2  风电并网影响电压波动的因素

2.3.3  风电并网引起电压波动机理分析

3  含多个风电机组的系统无功优化模型

3.1多风电场无功优化的数学模型

3.2.含风电场的潮流处理方法

4基于遗传算法及无功优化问题求解

4.1遗传算法算法实现

4.2基于遗传算法及无功优化问题求解流程

4.3 算例分析

5  结论与展望

三、参考文献

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