摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的科学技术的发展也有了很大的进步。风力发电是一种可再生的绿色能源发电方式。在不断推进节能低碳理念的过程中，风电备受关注。目前，风力发电是发展最快和前景最好的一种发电方式。风能具有较大的随机性和间歇性。当风电场规模和风电机组容量逐渐增加时，风电场并网后对电力系统影响的研究是主要的研究方向。评价风电场并网后对电力系统的影响，主要采用潮流计算法。因此，本文对风电场环境下电力系统潮流算法进行重点研究。
关键词：风电场环境；电力系统；潮流算法
引言
潮流计算是电力系统分析中重要的电气运算，是研究电力系统运行状态并且展开对应规划的重要手段。随着电力系统规模的不断扩大以及复杂程度的不断提升，潮流方程的阶次也越来越高，算法的优劣，直接关系到电网自身优化决策，因此对于算法的追求，一直都是该领域的目标。
1电力系统潮流算法的发展
对于电力系统潮流算法的研究，在很大程度上与计算机的发展保持了一种同步状态。20世纪50年代，以节点导纳矩阵为基础的高斯赛德尔算法广泛应用，就是因为当时的计算机运算能力有限，但是算法本身较差的收敛性，又推动了算法本身的进步。时至今日，计算机运算能力得到大幅度提升，对应的算法也呈现出新的特点。当前环境下，人工智能算法、符号分析法等成为研究的主流。人工智能算法领域中的代表作，包括遗传法、模拟退火法、粒子群优化算法等多种。从应用特征角度看，遗传算法具有很好的全局寻优能力，优化结果普遍比传统优化方法好，但是对计算机的运算能力有着比较高的要求，因此在应用中还处于不断完善和发展的阶段。模拟退火算法则以较为简单的算法原理组成，可以将其视为对常规迭代寻优算法展开的一种修正，允许以一定的概率对比前次稍差的解作为当前解。最后，粒子群优化算法在获取全局最优解方面表现良好，且运算效率状态良好，隶属于迭代的随机搜索算法范畴。人工智能算法能够保持与导数无关，因此避免了很多问题因为不可导造成的运算障碍问题，并且随机性较高，表现为全局优化算法的范本，尤其适合于大规模问题的求解。但是整体而言，表现仍然不够稳定，计算结构的可信度比较有限，算法中的某些参数可能会需要有经验的人员参与确定。符号分析法同样也是该领域中常见的潮流算法。这种方法的应用，主要是考虑到随着电力系统规模和复杂程度的不断提升，对于问题求解的实时性特征需求开始变得突出，而此种方法依据电力系统实际的工作特征，结合网络图论理论提出，对于克服传统数值计算方法在收敛性、冗余项对消、计算机有效字长效应等方面的不足有着积极价值。此种方法首先建立起电力网络的拓扑模型并且生成拓扑网络的树结构，而后对电力环境中的节点电压方程进行拓扑求解，得到对应的符号表达式。此种方法能够避免求解非线性方程，并且其自身拓扑性质表现出良好的计算灵活特征，这些特点都使得此种方法能够在电力系统在线计算以及静态安全等领域具备显著优势。但同时也应当注意到这种逐点进行完整数值计算的方式，对于收敛性、冗余项对消等相关问题无法避免，误差也成为不容忽视的因素之一。除了上述两种方法以外，基于L1范数和现代内点理论的算法、配网模糊潮流算法、含HVDC和FACTS装置的混合电力系统潮流算法，以及双向迭代并行潮流算法等，都是当前潮流计算领域中的主要发展方向。
2技术措施
2.1概率潮流计算
概率潮流计算是分析像风机这样不确定因数加入电网之后对电网的影响，然而，风电场的输出功率和风电场所在地的风速有很大关系，风速太小可能不能使风机叶片旋转，所以风电场建设的地点也要根据该地方的风速规律来选择，要选择风速呈现一定规律的地点作为风电场的地址，风电场所在地的风速变化规律的可预测性也很重要，在此又一次强调，概率分布对研究风速的重要性，它是目前最能体现风力资源的可统计性特征的重要指标。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆经过大量研究与分析，很多地方的风速大多服从几个分布，比如瑞利分布、对数正态分布还有威布尔分布，其中最常见也是用的最多的是威布尔分布。风电场中风力发电机的输出功率和该地的风速有着密切的关系，经过大量实验与聚聚采集整理分析，风速和风力发电机的输出功率之间存在函数关系，因此，可以求出风机输出功率的概率分布。
2.2威布尔分布
研究大规模风电机组加载到电网，分析电网的概率潮流计算方法，所以在此要研究风速的分布规律，很多学者对于各地区的风速的分布情况做了大量实验和深入的研究。很多数据显示，风速分布一般服从正偏态分布，总结来说，风速越大的地方，相应的风速分布曲线越趋于平缓，峰值降低且峰值点右移。上文表明，一般风速中大风速所占比例相对来说较多的地区，该地区整体风力也比较大。正如前面所说，由于各个地区的气候、地理、环境等特点有所不同，这就会导致各种风速所占的比例随地区的不同而不同。
大量研究显示，通常许多线型分布都可以被用来拟合风速的分布，常见的有对数正态分布、瑞利分布、皮尔逊曲线分布、双参数威布尔分布、三参数威布尔分布以及？祝分布等。通过大量数据对比拟合分析，研究结果显示，普遍认为，用双参数威布尔分布拟合风速，最接近于风速的概率密度也即PDF的描述，下文将具体给出统计计算过程。
3风电场计算方法简述
为了提高计算速度，对计算含有风电场的电力系统线路潮流的概率密度函数的方法。首先就要获取风速的PDF，经过大量统计计算分析，可知风速是服从威布尔分布的，然后根据风速与风电机组发出功率的函数关系求解风电机组发出功率的PDF，利用风机的功率曲线的二次近似模型以及卷积或者傅里叶变换等数学技术求解风机注入电网后的电网中各线路功率的概率密度函数以及电力系统中各节点的概率密度函数。基于这种数学模型，考虑发电机注入功率以及母线负荷消耗功率具有随机性，以概率潮流的方式分析风电场注入电力系统对电力系统的影响。正确运用风机功率曲线的特点求解風机投入电网后电力网络中线路功率和节点电压的PDF。母线负荷的PDF服从正态分布，一组发电机的发出功率的PDF服从0-1分布，风电机组的分布下文将会详细求解，然后用Matlab编程实现仿真，进而仿真得出相关线路功率的PDF和节点电压的PDF，即可以得到其仿真结果。
结语
风力发电作为一种新型的电力能源，机组技术不断进步，经济性逐渐提高，发电成本也持续下降。风电场会更多的接入电力系统的输电网，不可否认的是对电力系统稳定性的影响也越来越大。如何消除大规模风电接入后对电网所带来的影响，其最基本是稳定性的影响，如何减小其电力系统的稳定性，是目前所有电力学者待以解决的课题。
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论文作者:胡晟1,孔强2,赵震1
论文发表刊物:《基层建设》2019年第13期
论文发表时间:2019/7/22
标签：风速论文; 算法论文; 电力系统论文; 潮流论文; 电网论文; 概率论文; 风电场论文; 《基层建设》2019年第13期论文;