基于相邻经验粒子群算法的风电场集群无功电压分层控制策略
Hierarchical Control Strategy for Reactive Power and Voltage of Wind Farm Cluster Based on Adjacent Experiential Particle Swarm Optimization作者机构:东北大学信息科学与工程学院辽宁省沈阳市110819 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司辽宁省沈阳市110811 许继集团有限公司河南省许昌市46100
出 版 物:《电网技术》 (Power System Technology)
年 卷 期:2017年第41卷第6期
页 面:1823-1829页
核心收录:
学科分类:080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金(N160404010)~~
主 题:双馈型风机 风电场集群 无功电压控制 相邻经验粒子群算法
摘 要:针对风电场集群的运行特点,提出了一种适用于风电场集群的无功电压分层控制策略。该策略分为2层:整定层根据风电场集群并网点电压确定所需无功功率;分配层利用风场各支路中节点电压确定参与无功功率分配的风机数量,计算风机和补偿设备的无功功率。分配层降低了优化算法的输入量,提高了收敛速度。同时提出了一种基于上述控制策略特点的改进粒子群算法-相邻经验粒子群算法,该算法通过在速度更新公式中加入相邻风机支路的优化结果,进一步提高算法的收敛速度。算例分析表明,该策略在提高优化算法收敛速度的基础上,能够对风电场集群内的节点电压及网损进行优化。