多場(chǎng)景下含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的研究

陳繼明，祁麗志，孫名妤，薛永端

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院，山東 青島 266580；2.山東電力集團(tuán)公司東營(yíng)供電公司，山東 東營(yíng) 257091)

多場(chǎng)景下含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的研究

陳繼明1，祁麗志1，孫名妤2，薛永端1

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院，山東 青島 266580；2.山東電力集團(tuán)公司東營(yíng)供電公司，山東 東營(yíng) 257091)

研究了多場(chǎng)景下含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。利用概率統(tǒng)計(jì)的思想解決了風(fēng)電機(jī)組有功輸出的不確定性問(wèn)題，根據(jù)轉(zhuǎn)子側(cè)最大電流限制條件確立了風(fēng)電機(jī)組無(wú)功輸出范圍。結(jié)合傳統(tǒng)的電容器無(wú)功補(bǔ)償方法，將風(fēng)電機(jī)組作為連續(xù)可調(diào)無(wú)功源參與到配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化。建立了以系統(tǒng)網(wǎng)損最小和節(jié)點(diǎn)電壓越限懲罰為目標(biāo)的無(wú)功優(yōu)化模型。算例表明不同場(chǎng)景下的風(fēng)電機(jī)組參與配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化可有效地降低系統(tǒng)的網(wǎng)損，提高各節(jié)點(diǎn)電壓，同時(shí)，增強(qiáng)配電系統(tǒng)受風(fēng)速影響的適應(yīng)性。

配電網(wǎng)；風(fēng)電機(jī)組；多場(chǎng)景；無(wú)功優(yōu)化；改進(jìn)的細(xì)菌群體趨藥性算法

0 引言

近年 來(lái)，分布式發(fā) 電技術(shù)(Distributed Generation, DG) 發(fā)展迅猛。大量分布式電源接入使配電網(wǎng)由傳統(tǒng)單電源、輻射狀結(jié)構(gòu)變?yōu)槎嚯娫吹膹?fù)雜結(jié)構(gòu)。而分布式電源的靈活并網(wǎng)可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)損耗，提高電網(wǎng)電壓的調(diào)整能力，同時(shí)也可以減少輸電線路投資，彌補(bǔ)大電網(wǎng)安全穩(wěn)定性的不足。風(fēng)力發(fā)電作為分布式發(fā)電的一種主要形式，具有儲(chǔ)量大、分布廣、環(huán)境友好等優(yōu)點(diǎn)。目前大多數(shù)風(fēng)電機(jī)組采用恒定功率因數(shù)控制方式[1-2]，所以含風(fēng)電的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題并沒(méi)有考慮風(fēng)電機(jī)組的無(wú)功輸出能力[3-4]，隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)控制方式和并網(wǎng)技術(shù)的日趨成熟，也有學(xué)者將風(fēng)電機(jī)組輸出無(wú)功能力和傳統(tǒng)的電容器無(wú)功補(bǔ)償方式相結(jié)合，共同參與到配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化中，但是其無(wú)功輸出范圍都固定不變，無(wú)法反映風(fēng)速隨機(jī)性和不確定性對(duì)風(fēng)電機(jī)組輸出特性的影響[5-6]。

本文根據(jù)概率論方法和轉(zhuǎn)子側(cè)換流器最大電流限制條件，分析了風(fēng)電機(jī)組有功無(wú)功輸出特性，建立了不同場(chǎng)景下含有風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型。同時(shí)，改進(jìn)了細(xì)菌群體趨藥性算法(Bacterial Colony Chemotaxis, BCC)，融合微分進(jìn)化算法，引入交叉變異算子，提高了全局搜索能力。利用改進(jìn)的算法分析了多場(chǎng)景含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。

1 風(fēng)電機(jī)組不同場(chǎng)景下的輸出特性

1.1 基于概率思想的風(fēng)電機(jī)組有功輸出特性

風(fēng)電機(jī)組一般分為三種運(yùn)行狀態(tài)，即停機(jī)、欠額定運(yùn)行、額定運(yùn)行。根據(jù)圖1給出的風(fēng)電機(jī)組輸出有功與風(fēng)速的關(guān)系曲線[7]可以看出，當(dāng)風(fēng)速小于風(fēng)機(jī)切入風(fēng)速( v＜vi)或大于切出風(fēng)速時(shí)( v 3 vo)，風(fēng)機(jī)為停機(jī)狀態(tài)，即輸出功率為零。當(dāng)風(fēng)機(jī)大于切入風(fēng)速小于額定風(fēng)速時(shí)(vi￡ v＜vn)，風(fēng)機(jī)運(yùn)行在欠額定狀態(tài)下。當(dāng)風(fēng)機(jī)在額定風(fēng)速與切出風(fēng)速之間時(shí)(vn￡ v＜vo)，風(fēng)機(jī)運(yùn)行在額定狀態(tài)下，即輸出功率為風(fēng)機(jī)的額定功率。

圖1 風(fēng)電機(jī)組功率特性曲線Fig. 1 Power curve of a wind power generator

由于風(fēng)速?zèng)Q定著風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)不同的風(fēng)速范圍，劃分多個(gè)無(wú)功優(yōu)化場(chǎng)景。根據(jù)風(fēng)速的分布概率，計(jì)算各場(chǎng)景發(fā)生的概率。本文采用風(fēng)速v服從Weibull分布[8]

其中：c為尺度參數(shù)；k為形狀參數(shù)，一般利用實(shí)際風(fēng)速的歷史數(shù)據(jù)通過(guò)最小二乘法獲得。

根據(jù)已知的風(fēng)速分布情況，可以獲得風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行在停機(jī)、欠額定運(yùn)行、額定運(yùn)行三種狀態(tài)下的概率。

① 停機(jī)狀態(tài)

② 額定運(yùn)行狀態(tài)

③ 欠額定運(yùn)行狀態(tài)

按照一種場(chǎng)景計(jì)算，將欠額定運(yùn)行狀態(tài)看做一個(gè)場(chǎng)景。

按照多種場(chǎng)景計(jì)算，把欠額定運(yùn)行狀態(tài)分為m個(gè) 場(chǎng) 景 ( vi,v1) ,(v1, v2) L L (vm-1, vn)， 其 中 vi￡v1￡ v2LL ￡ vm-1￡vn。

欠額定運(yùn)行狀態(tài)的有功輸出可利用此狀態(tài)下的多個(gè)場(chǎng)景求期望[9]

式中：2ip 為欠額定狀態(tài)的第i個(gè)場(chǎng)景發(fā)生的概率；iP為第i個(gè)場(chǎng)景時(shí)，風(fēng)電機(jī)組的有功輸出功率的平均值。

利用多個(gè)場(chǎng)景求期望的思想可以簡(jiǎn)化實(shí)際風(fēng)速的波動(dòng)對(duì)風(fēng)機(jī)出力的影響，改善了不確定性對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的影響。

1.2 基于換流器容量的風(fēng)電機(jī)組無(wú)功輸出范圍

不僅風(fēng)電機(jī)組的有功出力隨著風(fēng)速變化，風(fēng)電機(jī)組無(wú)功的輸出范圍也受風(fēng)速的影響。對(duì)于雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)(Doubly-fed Induction Generator, DFIG)，文獻(xiàn)[10-11]都已證明了基于轉(zhuǎn)子換流器容量考慮的轉(zhuǎn)子最大電流小于基于定子繞組極限考慮的轉(zhuǎn)子最大電流，所以按照考慮轉(zhuǎn)子換流器容量轉(zhuǎn)子最大電流計(jì)算無(wú)功功率范圍。

DFIG的定子側(cè)輸出最大有功為smaxP ，則轉(zhuǎn)子側(cè)換流器設(shè)計(jì)容量應(yīng)滿足最大轉(zhuǎn)差功率的需要：

其中，maxs 為定子輸出功率最大時(shí)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)差。

轉(zhuǎn)子側(cè)換流器向定子側(cè)提供勵(lì)磁功率和無(wú)功功率[12]，忽略定子、轉(zhuǎn)子的漏抗，則

式中：Qr為轉(zhuǎn)子傳至氣隙的無(wú)功功率；Qs為由氣隙傳至定子的無(wú)功功率；為氣隙的勵(lì)磁功率，令忽略定子電阻和定子漏抗，

通過(guò)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子的勵(lì)磁，可以控制定子側(cè)輸出的無(wú)功功率。根據(jù)DFIG的等效電路基本方程，DFIG定子輸出功率與轉(zhuǎn)子電壓、電流關(guān)系方程[13]，不考慮定子轉(zhuǎn)子的電阻和漏抗，得到

根據(jù)式(11)推出轉(zhuǎn)子最大電流值為

根據(jù)式(11)、式(13)得到定子無(wú)功功率的范圍：

根據(jù)以上分析，可以得到不同場(chǎng)景下DFIG所能提供的無(wú)功功率的極限范圍，當(dāng)輸出的有功功率越大時(shí)，無(wú)功功率的調(diào)節(jié)范圍越小，所以，欠功率運(yùn)行狀態(tài)下要比額定運(yùn)行狀態(tài)下的無(wú)功調(diào)節(jié)范圍更大。

2 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

考慮到配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和安全運(yùn)行兩方面問(wèn)題，選用配電網(wǎng)有功網(wǎng)損最小和電壓越限懲罰為目標(biāo)函數(shù)[14]

2.2 約束條件

a. 潮流方程約束

b. 變量約束

控制變量約束條件有

狀態(tài)變量約束條件有

式中：QCj為補(bǔ)償點(diǎn)j的無(wú)功補(bǔ)償量；Tkj為當(dāng)前有載調(diào)壓變壓器檔位位置；ULj為節(jié)點(diǎn) j的電壓；ILj為支路j 的電流；NC表示系統(tǒng)中的無(wú)功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)數(shù)；NT表示有載調(diào)壓變壓器檔位；QCjmin、QCjmax為j節(jié)點(diǎn)可投切電容容量上下限；Tkmin、Tkmax為有載調(diào)壓變壓器檔位上下限。

3 改進(jìn)的BCC優(yōu)化算法

配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)多變量、多約束條件、多極值點(diǎn)的大規(guī)?；旌戏蔷€性規(guī)劃問(wèn)題。綜合考慮計(jì)算的快速性和準(zhǔn)確性，本文選用改進(jìn)的BCC算法進(jìn)行求解。

BCC算法是在化學(xué)誘導(dǎo)劑作用下，利用單個(gè)細(xì)菌感受周圍環(huán)境的趨化過(guò)程和一定范圍內(nèi)細(xì)菌群體的信息交換的感知過(guò)程的共同作用，來(lái)尋找最優(yōu)值。

為保證搜索精度的前提下提高搜索速度，本文引入計(jì)算精度的自適應(yīng)調(diào)整策略，計(jì)算精度隨著迭代次數(shù)的增加階梯形遞增。在尋優(yōu)初期減小精度，加快搜索速度，尋優(yōu)后期，提高搜索精度，保證全局搜索的高精度。為了防止算法陷入早熟，采取了感知范圍的自適應(yīng)調(diào)整策略。當(dāng)細(xì)菌群體的聚集程度過(guò)高時(shí)，擴(kuò)大細(xì)菌的感知范圍，防止其陷入早熟，而無(wú)法獲得全局最優(yōu)解[15]。

受到微分進(jìn)化算法[16]中變異交叉操作的啟發(fā)，在 B CC算法的基礎(chǔ)上引入微分進(jìn)化算子[17]，r細(xì)菌群體在每次迭代時(shí)，會(huì)增加一個(gè)新的待選位置

其中：r1,r2? ( 1,2,L ,n )是隨機(jī)整數(shù)，且r r是細(xì)菌i 在之前迭代過(guò)程中的最優(yōu)位置點(diǎn)，為迭代到第k步時(shí)細(xì)菌群中兩個(gè)隨機(jī)選取的細(xì)菌位置。F為比例因數(shù)，一般在[0，2]之間取值，本文采用參數(shù)F隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整的控制策略

式中：maxF 、minF 分別為比例因數(shù)F的最大值和最小值；maxl 、l分別為最大迭代次數(shù)和當(dāng)前的迭代次數(shù)。

圖2 改進(jìn)BCC算法流程圖Fig. 2 Flow chart of improved BCC algorithm

4 算例分析

考慮到風(fēng)電機(jī)組的接入，如圖3所示，對(duì)IEEE33節(jié)點(diǎn)[18-19]輻射狀配電網(wǎng)系統(tǒng)適當(dāng)?shù)馗倪M(jìn)，在首端加入有載調(diào)壓變壓器，其電壓標(biāo)幺值的范圍在 0 .9~1.1，總共上下±8個(gè)檔位，步進(jìn)量為1.25%。在6節(jié)點(diǎn)和31節(jié)點(diǎn)處分別加入并聯(lián)補(bǔ)償電容器，其容量分別為150×4 kvar和150×7 kvar。在2節(jié)點(diǎn)和13節(jié)點(diǎn)并入1.5 MW的DFIG，無(wú)功出力容量跟隨風(fēng)速變化而變化。DFIG的具體參數(shù)額定有功功率額定視在功率額定電壓勵(lì)磁電抗標(biāo)幺值風(fēng)機(jī)切入風(fēng)速為3 m/s，額定風(fēng)速為11 m/s，切出風(fēng)速為30 m/s。Weibull分布參數(shù)c和k為8.5和2.0。

圖3 改進(jìn)的IEEE33配電網(wǎng)系統(tǒng)Fig. 3 Improved IEEE33 distribution network system

本文選取10個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行研究，第1個(gè)是停機(jī)狀態(tài)，根據(jù)式(2)得出此場(chǎng)景發(fā)生的概率為0.117 1，風(fēng)機(jī)此時(shí)沒(méi)有輸出，s0P= ，s0Q = 。欠功率運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)生的概率為0.695 5，將此狀態(tài)分為8個(gè)場(chǎng)景，即第2~9個(gè)場(chǎng)景，根據(jù)式(5)~式(7)得到各場(chǎng)景在該狀態(tài)下發(fā)生的概率分別為0.117 2、0.134 9、0.143 7、 0.143 8、0.136 8、0.124 3、0.108 4、0.090 9，由式(8)得到有功功率的期望值 P = 7 14.14kW ，根據(jù)輸出有功結(jié)合式(14)，計(jì)算出無(wú)功輸出范圍(-2 186.7 kvar，1 037.1 kvar)。第10個(gè)場(chǎng)景是額定功率場(chǎng)景，根據(jù)式(3)得出此場(chǎng)景發(fā)生的概率為0.187 4，進(jìn)一步得到無(wú)功輸出范圍(-1 501.2 kvar，351.7 kvar)。

利用改進(jìn)BCC對(duì)算例進(jìn)行優(yōu)化分析，分別計(jì)算了考慮風(fēng)電機(jī)組無(wú)功調(diào)節(jié)作用和不考慮風(fēng)電機(jī)組無(wú)功調(diào)節(jié)兩種情況的配網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如表1、表2。

表1 只考慮風(fēng)電機(jī)組有功輸出的配電網(wǎng)優(yōu)化Table 1 Results of optimization only considering the active power capacity of DFIG

表2 風(fēng)電機(jī)組參與無(wú)功調(diào)節(jié)的配電網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果Table 2 Results of optimization with the reactive power regulation of DFIG

以欠功率狀態(tài)為例，給出考慮風(fēng)電機(jī)組無(wú)功調(diào)節(jié)特性和不考慮風(fēng)電機(jī)組無(wú)功輸出時(shí)的電壓水平曲線對(duì)比圖，如圖4。

圖4 系統(tǒng)電壓水平曲線Fig. 4 Diagram of system voltage

由表1可以看出，分布式電源的接入可以有效地降低系統(tǒng)的網(wǎng)損。風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行在額定功率狀態(tài)比其他運(yùn)行狀態(tài)下系統(tǒng)的網(wǎng)損更低，并網(wǎng)點(diǎn)電壓降落更少。通過(guò)對(duì)比表1、表2和圖4可以看出，充分利用風(fēng)電機(jī)組自身的無(wú)功輸出容量，并使其參與配電網(wǎng)的無(wú)功調(diào)節(jié)，可以有效地降低系統(tǒng)的網(wǎng)損，提高各節(jié)點(diǎn)電壓，減少無(wú)功補(bǔ)償電容的投入組數(shù)，降低了配電網(wǎng)的投資成本。

5 結(jié)論

(1) 在考慮風(fēng)電機(jī)組的無(wú)功輸出的配網(wǎng)優(yōu)化問(wèn)題中，利用多個(gè)場(chǎng)景的風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的期望來(lái)衡量輸出，可以減小風(fēng)機(jī)出力的波動(dòng)性對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的影響，簡(jiǎn)化風(fēng)力發(fā)電機(jī)無(wú)功控制策略，避免無(wú)功補(bǔ)償裝置隨風(fēng)速頻繁動(dòng)作，增強(qiáng)風(fēng)機(jī)接入配電系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化適應(yīng)性。

(2) 利用風(fēng)電機(jī)組自身的無(wú)功調(diào)節(jié)特性，結(jié)合傳統(tǒng)的電容器無(wú)功補(bǔ)償方式進(jìn)行配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化，可以有效地降低系統(tǒng)的有功損耗，提高各節(jié)點(diǎn)電壓，改善風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定性。同時(shí)可以減少無(wú)功補(bǔ)償電容的投入組數(shù)，降低配電網(wǎng)的投資成本。

(3) 在整個(gè)配電系統(tǒng)中，不同位置的風(fēng)機(jī)所受風(fēng)速的不同對(duì)無(wú)功優(yōu)化帶來(lái)的影響，值得進(jìn)一步研究。

[1] 包宇慶, 李揚(yáng), 王春寧, 等. 需求響應(yīng)參與大規(guī)模風(fēng)電接入下的電力系統(tǒng)頻率調(diào)節(jié)研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(4): 32-37. BAO Yuqing, LI Yang, WANG Chunning, et al. On demand response participating in the frequency control of the grid under high wind penetration[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(4): 32-37.

[2] 馬祎煒, 俞俊杰, 吳國(guó)祥, 等. 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2009, 24(4): 202-208. MA Yiwei, YU Junjie, WU Guoxiang, et al. MPPT control strategy for doubly-fed wind power generation[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(4): 202-208.

[3] 邱曉燕, 夏莉麗, 李興源. 智能電網(wǎng)建設(shè)中分布式電源的規(guī)劃[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2010, 34(4): 7-10. QIU Xiaoyan, XIA Lili, LI Xingyuan. Planning of distributed generation in construction of smart grid[J]. Power System Technology, 2010, 34(4): 7-10.

[4] 陳海焱, 陳金富, 段獻(xiàn)忠. 含風(fēng)電機(jī)組的配網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2008, 28(7): 40-45. CHEN Haiyan, CHEN Jinfu, DUAN Xianzhong. Reactive power optimization in distribution system with wind power generators[J]. Proceedings of the CSEE, 2008, 28(7): 40-45.

[5] 張麗, 徐玉琴, 王增平, 等. 包含分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2011, 26(3): 168-174. ZHANG Li, XU Yuqin, WANG Zengping, et al. Reactive power optimization for distribution system with distributed generators[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2011, 26(3): 168-174.

[6] 陳琳, 鐘金, 倪以信, 等. 含分布式發(fā)電的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2006, 30(14): 20-24. CHEN Lin, ZHONG Jin, NI Yixin, et al. Optimal reactive power planning of radial distribution systems with distributed generation[J]. Automation of Electric Power Systems, 2006, 30(14): 20-24.

[7] 楊秀媛, 肖洋, 陳樹(shù)勇. 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和發(fā)電功率預(yù)測(cè)研究[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2005, 25(11): 1-5. YANG Xiuyuan, XIAO Yang, CHEN Shuyong. Wind speed and generated power forecasting in wind farm[J]. Proceedings of the CSEE, 2005, 25(11): 1-5.

[8] 洪蘆誠(chéng), 石立寶, 姚良忠, 等. 計(jì)及風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率不確定性的電力系統(tǒng)模糊潮流[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2010, 25(8): 116-122, 130. HONG Lucheng, SHI Libao, YAO Liangzhong, et al. Fuzzy modelling and solution of load flow incorporating uncertainties of wind farm generation[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2010, 25(8): 116-122, 130.

[9] 劉學(xué)平, 劉天琪, 李興源. 含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化補(bǔ)償[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2010, 38(20): 130-135. LIU Xueping, LIU Tianqi, LI Xingyuan. Optimal reactivepower planning in distribution system with wind power generators[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(20): 130-135.

[10] 郎永強(qiáng), 張學(xué)廣, 徐殿國(guó), 等. 雙饋電機(jī)風(fēng)電場(chǎng)無(wú)功功率分析及控制策略[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2007, 27(9): 77-82. LANG Yongqiang, ZHANG Xueguang, XU Dianguo, et al. Reactive power analysis and control of doubly fed induction generator wind farm[J]. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(9): 77-82.

[11] 申洪, 王偉勝, 戴慧珠. 變速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的無(wú)功功率極限[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2003, 27(11): 60-63. SHEN Hong, WANG Weisheng, DAI Huizhu. Reactive power limit of variable speed constant frequency wind turbine[J]. Power System Technology, 2003, 27(11): 60-63.

[12] 付超. 風(fēng)電并網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化控制及其數(shù)?；旌戏抡嫜芯縖D]. 北京: 華北電力大學(xué), 2012. FU Chao. Study on reactive power optimal control for wind power grid integration and its digital/physical hybrid simulation[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2012.

[13] 趙仁德. 變速恒頻雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)交流勵(lì)磁電源研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2005. ZHAO Rende. Investigation of the AC-excited power supply for a variable-speed constant-frequency wind energy generation system with doubly-fed induction generator[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2005.

[14] 陳鈺. 基于改進(jìn)遺傳算法的中低壓配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化研究[D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2007. CHEN Yu. Research on reactive power optimization of low and medium voltage distribution network based on improved genetic algorithm[D]. Jinan: Shandong University, 2007.

[15] 黃偉, 張建華, 張聰, 等. 基于細(xì)菌群體趨藥性算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2007, 31(7): 29-33. HUANG Wei, ZHANG Jianhua, ZHANG Cong, et al. Reactive power optimization in power system based on bacterial colony chemotaxis algorithm[J]. Automation of Electric Power Systems, 2007, 31(7): 29-33.

[16] 劉自發(fā), 閆景信, 張建華, 等. 基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2007, 31(18): 68-72, 82. LIU Zifa, YAN Jingxin, ZHANG Jianhua, et al. Power system reactive power optimization based on improved differential evolution algorithm[J]. Power System Technology, 2007, 31(18): 68-72, 82.

[17] 李秀卿, 孫守剛, 姜世金, 等. 基于混合優(yōu)化微分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2009, 38(7): 26-29, 39. LI Xiuqing, SUN Shougang, JIANG Shijin, et al. A hybrid optimization based on DE for optimal reactive power flow[J]. Power System Protection and Control, 2009, 38(7): 26-29, 39.

[18] 呂忠, 周強(qiáng), 蔡雨昌. 含分布式電源的DEIWO算法配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(4): 69-73. Lü Zhong, ZHOU Qiang, CAI Yuchang. Reactive power optimization in distribution network with distributed generation on DEIWO algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(4): 69-73.

[19] 周靜, 邊海峰, 賈晨, 等. 基于分區(qū)的含DG配電網(wǎng)實(shí)時(shí)無(wú)功優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(23): 117-124. ZHOU Jing, BIAN Haifeng, JIA Chen, et al. Real-time reactive power optimization in distribution network with DG based on partitions[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(23): 117-124.

Reactive power optimization for distribution network with multi-scenario wind power generator

CHEN Jiming1, QI Lizhi1, SUN Mingyu2, XUE Yongduan1
(1. College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China; 2. Dongying Power Supply Company, Shandong Electric Power Corporation, Dongying 257091, China)

The reactive power optimization with wind power generator in multi-scenario is discussed. Through probability statistics method, the uncertainty problem of active power output is solved and reactive power output scope is obtained based on rotor side maximum current limitation. By integrating traditional capacitor reactive power compensation, the wind power generator takes part in the reactive power optimization as a continuous adjustable reactive source. Combining differential evolution algorithm and crossover-mutation operator, the bacterial colony chemotaxis algorithm is improved and the global optimization capability of algorithm is enhanced. The reactive power optimization model is built with the objective function of the minimum loss and out-of-limit voltage punishment. The result shows that reactive power optimization with wind power generator in different scenario can reduce the system loss, improve the voltage level, and enhance the adaptability of the power distribution system under the impact of wind speed.

This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51477184).

distribution network; wind power generator; multi-scenario; reactive power optimization; improved bacterial colony chemotaxis algorithm

10.7667/PSPC142059

：2015-12-25

陳繼明(1970-)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及油田自動(dòng)控制、軟測(cè)量技術(shù)和智能技術(shù)等。E-mail：jimingchen@126com

(編輯 葛艷娜)

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51477184)