[发明专利]考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法

权利要求书

1.一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，包括：

步骤(1)：利用拉丁超立法采样方法生成若干个风电场可能出现的场景，采用风电场可能出现的场景来模拟风能出力的不确定性；

步骤(2)：以无功辅助服务成本和电网有功网损的期望值最小为目标函数，以电厂无功出力为优化变量，根据预设的风电场可能出现的场景数量，建立具有约束条件的风电场无功优化模型；

步骤(3)：采用连续潮流方法求解步骤(2)中的风电场无功优化模型，并校验无功优化结果的电压稳定性；

所述步骤(2)中具有约束条件的风电场无功优化模型的约束条件，包括潮流平衡约束、发电机无功的出力上下限约束和节点电压约束；

所述步骤(3)的具体过程，包括：

以风电场系统未来的负荷预测方向为增长方向，在连续潮流方法计算过程中，在给定裕度范围内进行有限步的连续潮流计算，如果裕度指标或者计算步数大于设定值就停止计算，从而完成最优无功配置的电压稳定性校验。

2.如权利要求1所述的一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，在步骤(1)中风电场可能出现的场景中，风能出力预测误差符合均值为0的正态分布。

3.如权利要求1所述的一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤(1)中利用拉丁超立法采样方法生成风电场可能出现的场景的过程为：

假设随机变量X的累积分布函数为F(X)，将分布函数等分成采样个数M份，每个区间的宽度为1/M，在每个区间内部进行随机采样，第n个区间采样的累积概率值U_n为：

其中，U是[0,1]区间内的一个随机数；当任一个子区间参与随机采样后，则不再参与以后的随机采样；

根据分布函数的反函数来计算实际采样值X_n＝F^-1(U_n)；

重新选择区间采样，直到所有区间完成采样，最后生成风电场可能出现的场景。

4.如权利要求1所述的一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，在步骤(2)中建立具有约束条件的风电场无功优化模型之前，根据场景之间的概率距离进行同步回代消减场景，用于达到建立具有约束条件的风电场无功优化模型的所需 场景的预设数量。

5.如权利要求4所述的一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，根据场景之间的概率距离进行同步回代消减场景的具体过程为：

步骤(2.1)：设置被消除的场景集DS为空，设置步骤(1)生成的风电场可能出现的场景集合为初始场景集合S，计算初始场景集合S中任意两个场景之间的距离；

步骤(2.2)：选定初始场景集合中的一个场景k，找出与其距离最短的场景r，计算场景k和场景r之间的距离D_k(r)；

步骤(2.3)：计算场景k和场景r之间的概率距离PD_k(r)＝p_k*D_k(r)，找出与场景k概率距离最小的场景d；找到场景d后，则从初始场景集合S除去场景d，形成新的初始场景集合；被消除的场景集DS中增加场景d，形成新的被消除的场景集；

步骤(2.4)：重复步骤(2.2)-步骤(2.3)，直到剩余的场景数目达到建立具有约束条件的风电场无功优化模型的所需场景的预设数量为止。

6.如权利要求1所述的一种考虑风电不确定性及电压稳定性因素的电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤(2)中具有约束条件的风电场无功优化模型的目标函数为：

式中，p^k为场景k发生的概率，为场景k的总网损，为场景k下第m个发电机的无功成本；N为消减初始场景集合后的场景集合中的元素个数；N_g为发电机的个数。