【无功优化】考虑泄流效应的光伏并网点电压系统侧无功优化（Matlab代码实现）

news2024/11/17 7:43:26

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

参考文献：

摘要：风电场常因自身无功容量配置不足而导致并网点电压在某些工况下越限,参与并网点电压增援调控的周边无功补偿站,其增发/减发的无功功率会出现泄流效应。此效应既降低了对风电场电压的支撑力度,又可能引起其他节点电压出现新的越限。为此,针对并网点电压越限的预防控制问题,提出一种考虑泄流效应的风电场系统侧增援调控方法。首先,介绍了无功补偿增量的泄流效应并定义了泄流比;其次,讨论了待调控风电场周边变电站参与增援调控的基本条件,给出了筛选候选无功补偿站的方案;最后,设计了分配增援调控任务的启发式决策方法和考虑调控代价差异的线性规划模型优化决策方法。算例结果表明,所提出的2种增援调控站无功补偿决策方法均能将风电场并网点电压调整并稳定在设定的范围内。

关键词：

风电场;电压调控;无功补偿;泄流效应;增援调控;

一般就综合控制性能而言，以在目标电压待控节点实施就地补偿或调节为宜。然而在实际系统中，常常受多种技术、经济因素决定，导致待控节点的无功补偿容量或电压调节能力有限，在其优先使用并耗尽自身容量或能力的情况下，往往需要寻求周边邻近变电站（应为具有剩余无功补偿能力的变电站，下文将其统一简称为补偿站）的无功支援。

在电网拓扑差异和实际工况的综合作用下，在邻近无功补偿站通过自身无功补偿或电压调节系统增发（或少发）无功功率对待控节点实施增援的同时，因补偿站存在多回与其他节点相连的进出线而形成潮流多点分流作用，无功增量一般难以全额（甚至无法做到高额）流向待控节点，即会出现不同程度地向增援对象以外节点泄流的现象。泄流程度高时，除会导致待控节点被增援的效果严重变差以外，甚至还会引起其他非待控节点原先正常的电压态势

出现异常情况。因此，有必要在决策增援方案时考虑无功补偿增量的泄流效应及其不良影响。

设在电网一定运行状态下，某邻近补偿站 i 增发无功功率 ΔQi后能够流向待控节点 j 的量为 ΔQi，j （参见图 1），则可定义式（1）形式的泄流比 αi，j，以量化站点 i 对节点 j 实施无功增援时无功补偿增量的泄流程度。

$\alpha_{i, j}=\frac{\Delta Q_{i}-\Delta Q_{i, j}}{\Delta Q_{i}} \times 100 \%$

📚2 运行结果

部分代码：

mpc.branch = [ %% (r and x specified in ohms here, converted to p.u. below)
   1   2   0.0922   0.0470   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   2   3   0.4930   0.2511   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   3   4   0.3660   0.1864   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   4   5   0.3811   0.1941   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   5   6   0.8190   0.7070   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   6   7   0.1872   0.6188   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   7   8   0.7114   0.2351   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   8   9   1.0300   0.7400   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   9   10   1.0440   0.7400   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   10   11   0.1966   0.0650   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   11   12   0.3744   0.1238   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   12   13   1.4680   1.1550   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   13   14   0.5416   0.7129   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   14   15   0.5910   0.5260   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   15   16   0.7463   0.5450   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   16   17   1.2890   1.7210   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   17   18   0.7320   0.5740   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   2   19   0.1640   0.1565   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   19   20   1.5042   1.3554   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   20   21   0.4095   0.4784   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   21   22   0.7089   0.9373   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   3   23   0.4512   0.3083   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   23   24   0.8980   0.7091   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   24   25   0.8960   0.7011   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   6   26   0.2030   0.1034   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   26   27   0.2842   0.1447   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   27   28   1.0590   0.9337   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   28   29   0.8042   0.7006   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   29   30   0.5075   0.2585   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   30   31   0.9744   0.9630   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   31   32   0.3105   0.3619   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   32   33   0.3410   0.5302   0   0   0   0   0   0   1   -360   360;
   21   8   2.0000   2.0000   0   0   0   0   0   0   0   -360   360;
   9   15   2.0000   2.0000   0   0   0   0   0   0   0   -360   360;
   12   22   2.0000   2.0000   0   0   0   0   0   0   0   -360   360;
   18   33   0.5000   0.5000   0   0   0   0   0   0   0   -360   360;
   25   29   0.5000   0.5000   0   0   0   0   0   0   0   -360   360;
];

%%----- OPF Data -----%%
%% generator cost data
%   1   startup   shutdown   n   x1   y1   ...   xn   yn
%   2   startup   shutdown   n   c(n-1)   ...   c0
mpc.gencost = [
   2   0   0   3   0   20   0;
];