基于ansys的风电-水电互补网络稳定性分析

基于ansys的风电-水电互补网络稳定性分析

1风电容量与电网稳定性的关系能源能源是最具潜力的绿色能源。由于风能的随机性和间歇性，风电对电网稳定性的影响随着风电规模的不断扩大而增大。国内外研究表明，为保证电能质量，风电穿越功率不宜过大因此电网中风电容量与系统安全稳定运行的关系是目前国内外研究的热点。本项目以新疆布尔津电网为实例对风电容量占电网总容量的最佳比例进行了探讨。2电、电、电、电补充系统的数学和模拟建模2.1风力发电机组成布尔津电网是一个风电-水电互补系统，由2台2000kW和1台2500kW的水力发电机及7台150kW的风力发电机组成。目前该电网风电容量约为13.9%。电网结构及简化模型如图1和图2所示。2.2动态数学模型图2中的1#～3#号水力发电机采用考虑qE′、dE′的六阶同步发电机动态数学模型并计及励磁和调速系统的作用，4#～10#风力发电机组采用下述数学模型（未考虑电容无功补偿）。2.2.1风角装置的电阻滞态数学模型式中，下标s和r分别表示发电机定子量和转子量，下标d和q表示发电机直轴分量和交轴分量。2.2.2风能调机机的临时数学模型式中，Me为电磁转矩；ρ为空气密度；ωm为同步电角速度；Tj为惯性时间常数；F为阻尼系统；MT为齿轮箱侧转矩。2.2.3风力机机械系数cp式中，Mω为叶片侧转矩；Th轮毂惯性时间常数；CP为风力机功率系数；R为叶片直径；Vw为作用于风力机风速；λ为叶尖速率比；ΩN为风力机额定机械角速度；PN为风力机额定功率。2.3基于系统仿真模型的电网负荷优化为了易于动态仿真，消去了布尔津实际电网中大部分的联络节点，并将消去的网络所产生的损耗并入电网负荷，搭建的系统仿真模型包括3台同步水力发电机组和7台异步风力发电机组。3系统运行仿真结果分析根据布尔津电网的实际运行情况，重点对系统运行时逐步投入7台风电机组与同时投入所有风电机组进行了仿真，并将仿真结果与该电网的实测曲线进行了对比分析。3.1风电-用电并网运行效果逐步投入风电机组时同步发电机1#和3#之间的相对功角动态仿真曲线如图3所示，在0～1.05s的动态仿真过程中，风力发电机投入前后同步发电机相对功角变化最大值均小于180°，由动稳判据可知逐步增大风电容量，直到7台风电机组全部投入，该风电系统动态稳定。图4为风电-水电并网运行时的实测曲线，图中Wz为水机有功功率，Ws为风机有功功率，f0为系统频率，Y0为水机调速器位移；Vw为风速。实际运行曲线说明，风电容量逐步增大，直至所有风电机组投入运行，风电、水电有功功率互补，系统频率经暂态波动后趋于额定频率，由此推论风电-水电互补系统稳定，与仿真结果吻合。3.2实测结果分析风电容量突增时系统频率不能满足实际电网应用要求图2电网运行时7台风电机组突然投入的仿真结果如图5。由于电网有功功率突增，水电机组调速系统快速调节能力有限，造成电网频率不断升高，与电网实测强扰动下频率变化规律（图6）相似。实测结果说明，风电容量突增（7台风电机组同时投入），系统频率在49～53Hz之间暂态波动，最后由风机控制系统将7台风电机组全部切除，无法并网运行。由此可见大规模风电机组并网时，频率变化不可忽略，需要从频率稳定角度进行风电穿越功率的研究。4基于遗产转让法的风电容量优化研究4.1求最优解的一般过程遗传算法在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。遗传算法从任意初始化的群体出发，通过随机选择（使群体中优秀个体有机会传给下一代）、杂交和变异等遗传操作，使群体代代进化到搜索空间中越来越好的区域，直至抵达最优解点。遗传算法求解流程如图7所示。4.2节点i水电场束条件最佳风电容量的计算在数学上可归结为有约束的非线性规划问题，其数学模型如下：风力发电机的总容量目标函数系统节点功率约束条件式中，P、Q、U分别表示有功功率、无功功率及电压。式（9）表示节点i水电机组输入有功、风电机组输入有功、负荷需求功率及有功损耗之间的关系；式（10）表示节点i水电机组无功、风电机组无功、负荷需求无功及无功损耗之间的关系。电压约束条件频率式约束条件优化计算结束判据即当同步发电机间的相对功角差δ超过了180°时，系统失稳，优化计算过程结束。4.3机组总容量的约束式中，P、Q、U分别表示有功、无功及电压；Sf风电机组总容量；w1、w2为等式约束的惩罚算子；r1、r2为不等式约束惩罚算子，w1、w2、r1、r2取值范围为，i=1,2,…,nㄢ4.4模型的建立与仿真基于遗传算法的风电容量计算流程如图8所示。具体计算步骤如下：(1）编码产生初始种群：即采用风电容量Sf、各节点电压Ui、及系统频率f作为控制变量，进行仿真产生N个个体构成第一代母体。(2）利用功角判据对仿真结果进行分析：若相对功角小于180°，转下一步，否则输出最优解，结束计算过程。(3）计算适值函数：根据概率选择N个优良个体进行下一代的操作。(4）进行杂交、变异操作：改变个体基因串，得到新的控制变量，继续进行仿真重新产生新一代母体，返回第（2）步。利用遗传算法对布尔津电网的风电容量的优化结果为：Pf=11498000，即当风电穿越功率为15.23%时，达到它的上限，该结果说明，电网的风电容量仍有一定的上升空间。为验证遗传算法的优化结果，应用布尔津风电系统的仿真模型，在系统运行0.1s时，将风电机组总容量增加到1.1498MW，得到功角动态仿真曲线如图9所示。曲线可标明，系统运行到1.3s时，同步机之间的相对功角差超过了180°，风电系统动态不稳定，与优化结果吻合。5布尔津风电容量运行情况及仿真分析本研究以新疆布尔津电力网络为实例，建立风电-水电互补系统仿真模块，并对风电容量渐增、突增两种情况进行了动态仿真，应用遗传算法对系统风电容量进行了优化计算，得出如下结论：(1）目前布尔津风电容量占系统总容量实际比例为13.9%，无论从动态仿真还是实测结果，在逐台投入风电机组情况下，风电系统均处于稳定状态。在同时投入7台风电机组时，风电系统频率变化过大，风电机组无法并网。在进行风电穿越功率的研究时，需要计入频率变化