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        含直流饋入的弱受端電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制

        2022-03-16 07:52:20朱瑞金
        電測與儀表 2022年3期
        關(guān)鍵詞:發(fā)電機(jī)優(yōu)化故障

        朱瑞金

        (西藏農(nóng)牧學(xué)院 電氣工程學(xué)院,西藏 林芝 860000)

        0 引 言

        高壓直流輸電(HVDC)具有輸送容量大、調(diào)節(jié)靈活、異步聯(lián)網(wǎng)能力強(qiáng)等優(yōu)點,是實現(xiàn)我國跨區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)、清潔能源基地大規(guī)模外送的重要技術(shù)手段[1-2]。與此同時,HVDC饋入給受端電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定分析及控制帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。受端交流系統(tǒng)發(fā)生短路故障后,會導(dǎo)致HVDC發(fā)生換相失敗,逆變器從交流系統(tǒng)吸收大量的無功功率[3-4],對于無功電壓支撐能力本身就不足的弱受端交流系統(tǒng)而言,其暫態(tài)電壓穩(wěn)定水平將進(jìn)一步惡化。

        預(yù)防控制是防止系統(tǒng)發(fā)生暫態(tài)失穩(wěn)的一個重要措施,其目的是在潛在故障發(fā)生前調(diào)整相關(guān)控制變量,將運行點從穩(wěn)定域外移至域內(nèi)[5]。迄今為止,關(guān)于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)防控制的研究主要集中在功角穩(wěn)定方面[6],而針對電壓穩(wěn)定預(yù)防控制的研究較少。文獻(xiàn)[7]研究了考慮負(fù)荷裕度的靜態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制方法,但無法保證系統(tǒng)在大擾動下的暫態(tài)電壓穩(wěn)定性;文獻(xiàn)[8]建立了以無功電源出力為控制變量的暫態(tài)電壓安全預(yù)防控制優(yōu)化模型,但未考慮發(fā)電機(jī)有功出力調(diào)整;文獻(xiàn)[9]構(gòu)建了以系統(tǒng)運行費用最小為優(yōu)化目標(biāo)的暫態(tài)電壓安全預(yù)防控制優(yōu)化模型,并采用粒子群算法(PSO)求解最優(yōu)控制方案,然而在實際運行中,提高受端電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性是調(diào)度人員關(guān)注的首要目標(biāo)。

        另一方面,工程中通常采用暫態(tài)過程中電壓幅值低于某一閾值、且持續(xù)一定時間作為系統(tǒng)是否維持暫態(tài)電壓穩(wěn)定的判據(jù)[10],但該判據(jù)無法定量描述系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定水平。文獻(xiàn)[11]基于感應(yīng)電動機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩-滑差特性曲線,將故障臨界切除時間作為暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo),然而在實際大系統(tǒng)中難以獲取每臺感應(yīng)電動機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩-滑差曲線,故該指標(biāo)較難實現(xiàn)工程應(yīng)用。

        在上述背景下,本文提出一種適合HVDC饋入弱受端電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制方法,并以含HVDC饋入的某省級電網(wǎng)為算例驗證了所提方法的有效性。

        1 暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制模型

        1.1 目標(biāo)函數(shù)

        對于電網(wǎng)調(diào)度運行人員而言,保障弱受端電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定性是運行中關(guān)注的重點。電網(wǎng)受到大擾動后節(jié)點i的暫態(tài)電壓穩(wěn)定恢復(fù)指標(biāo)Ri[12]定義為:

        (1)

        式中t1為故障切除時間;t2為計算終止時間;Ut,i為t時刻節(jié)點i的電壓;Ui0為節(jié)點i的初始電壓。暫態(tài)電壓穩(wěn)定恢復(fù)指標(biāo)描述的是故障切除后的暫態(tài)過程中母線電壓恢復(fù)速度,可用來表征系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定水平。

        為便于仿真計算,將式(1)進(jìn)行差分化為:

        (2)

        式中h為仿真步長。

        為分析全網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性,定義全局暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)Rs為:

        Rs=max(Ri)

        (3)

        因此,暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制模型優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可表示為:

        minRs

        (4)

        1.2 約束條件

        1.2.1 等式約束

        (1)潮流約束。交直流混聯(lián)系統(tǒng)潮流約束可表示為:

        (5)

        式中PGi、QGi分別為節(jié)點i的發(fā)電機(jī)有功出力和無功出力;Pdi、Qdi分別為直流注入節(jié)點i的有功功率和無功功率;PDi、QDi分別為節(jié)點i的有功負(fù)荷和無功負(fù)荷;θij為節(jié)點i和j間的電壓相角差;Gij、Bij分別為支路i-j的電導(dǎo)和電納。

        (2)直流系統(tǒng)約束。HVDC通常在整流側(cè)采用定電流控制模式、在逆變側(cè)采用定關(guān)斷角控制模式,直流系統(tǒng)約束[13]可表示為

        (6)

        式中下標(biāo)r、i分別表示換流器的整流側(cè)和逆變側(cè);Ud、Id分別為直流電壓和直流電流;U為逆變站交流母線電壓;m為換流器橋數(shù);k為換流變變比;RC、RL分別為換流器等效換相電阻和直流線路電阻;Pd、Qd分別為直流有功功率和無功功率;γ為關(guān)斷角;φ為換流器功率因數(shù)角。

        (3)轉(zhuǎn)子運動方程。發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子運動方程可表示為:

        (7)

        式中δi、ωi分別為發(fā)電機(jī)i的角度和角速度;ω0為同步轉(zhuǎn)速;Mi為發(fā)電機(jī)i的轉(zhuǎn)動慣量;Pmi、Pei分別為發(fā)電機(jī)i的機(jī)械功率和電磁功率;Di為發(fā)電機(jī)i的阻尼系數(shù)。

        采用隱式梯形積分法[14]將式(6)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的等值差分方程,可得到k個預(yù)想故障下的暫態(tài)穩(wěn)定約束等式方程為:

        (8)

        式中ST為積分時刻集合。

        1.2.2 不等式約束

        (1)穩(wěn)態(tài)運行約束。交直流穩(wěn)態(tài)運行約束可表示為:

        (9)

        式中SG為發(fā)電機(jī)集合;SL為交流線路集合;SB為節(jié)點集合;下標(biāo)max、min分別為變量的上限值和下限值。

        (2)功角穩(wěn)定約束。發(fā)電機(jī)暫態(tài)功角約束可表示為:

        δmin≤δi-δj≤δmax,i,j∈SG

        (10)

        式中δmin、δmax分別取值-π和π。

        1.3 優(yōu)化模型

        綜上,HVDC饋入弱受端交流電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制優(yōu)化模型可表示為:

        (11)

        式中x、u分別為控制向量和狀態(tài)向量;gi、hj分別為等式約束和不等式約束;p、q分別為等式約束和不等式約束的總數(shù)。

        2 改進(jìn)差分進(jìn)化算法

        2.1 基本差分進(jìn)化算法

        微分進(jìn)化算法(DE)是一種新型群體智能優(yōu)化算法,主要包括變異、交叉和選擇操作[15]。

        (1)變異操作。變異操作在生物學(xué)中相當(dāng)于基因突變,其表達(dá)式為:

        (12)

        (2)交叉操作。交叉操作能增加種群多樣性,其表達(dá)式為:

        (13)

        (3)選擇操作。選擇操作通過比較父代個體和子代個體的目標(biāo)函數(shù)值來選擇更優(yōu)的個體,其表達(dá)式為

        (14)

        式中f(·)為目標(biāo)函數(shù)值。

        2.2 改進(jìn)措施

        DE算法在進(jìn)化后期容易陷入局部最優(yōu),且控制參數(shù)較難選擇。為此,本文采用反向?qū)W習(xí)初始化種群和控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略對DE算法進(jìn)行改進(jìn)。

        2.2.1 反向?qū)W習(xí)初始化種群

        反向?qū)W習(xí)的基本思想是同時評價原始解及其反向解,選擇較優(yōu)的解作為下一代個體。反向?qū)W習(xí)策略能有效提高種群的多樣性[16]。反向?qū)W習(xí)初始化種群步驟如下:

        (15)

        式中xj,max和xj,min分別為第j維控制變量的上限和下限。

        (16)

        2.2.2 控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整

        變異率F和交叉率Cr對DE算法的尋優(yōu)性能影響較大。F影響種群的搜索范圍,Cr決定種群的搜索方向?;綝E算法中的控制參數(shù)F和Cr為固定值,一般需要進(jìn)行大量的試探工作才能確定較為合理的參數(shù)組合。為此,本文采用如下自適應(yīng)調(diào)整控制參數(shù)策略。

        (17)

        式中Fmax、Fmin分別為變異率的上、下限;Cr,max和Cr,min分別為交叉率的上、下限;Tm為最大進(jìn)化代數(shù)。在進(jìn)化初期,較大的變異率和交叉率可擴(kuò)大解的搜索范圍,在進(jìn)化后期,變異率和交叉率逐漸減小,可提高搜索精度,避免種群陷入局部最優(yōu)。本文將Fmax和Cr,max設(shè)置為0.9,將Fmin和Cr,min設(shè)置為0.15。

        3 優(yōu)化流程

        基于IDE算法的電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制優(yōu)化流程如圖1所示,主要步驟如下:

        圖1 暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制優(yōu)化流程

        (1)輸入系統(tǒng)參數(shù)、IDE算法參數(shù)、預(yù)想故障集以及每個控制變量的上下限??刂谱兞堪òl(fā)電機(jī)有功出力、機(jī)端電壓和直流輸送功率;

        (2)反向?qū)W習(xí)初始化種群。電網(wǎng)實際運行中,為最大程度消納清潔能源,在滿足直流送、受端電網(wǎng)安全穩(wěn)定和調(diào)峰約束前提下,應(yīng)盡可能多地安排直流送電,因此直流輸送功率不參與種群進(jìn)化,僅作為系統(tǒng)不滿足暫態(tài)電壓穩(wěn)定情況下的控制變量;

        (3)計算初始種群的適應(yīng)度函數(shù)。對于初始種群中的每個個體,首先進(jìn)行一次潮流計算,進(jìn)而針對每個預(yù)想故障集進(jìn)行一次為期10 s的暫態(tài)過程仿真,并記錄每一步長后各關(guān)鍵節(jié)點的電壓,用以確定暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo),最后根據(jù)式(18)計算每個個體的適應(yīng)度函數(shù)。

        (18)

        式中σ為不滿足不等式約束情況下的懲罰因子;

        (4)依次進(jìn)行變異、交叉、選擇操作;

        (5)進(jìn)行控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整;

        (6)達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)后,判斷計算出的控制方案是否滿足暫態(tài)電壓穩(wěn)定約束。若滿足,輸出優(yōu)化控制方案;若不滿足,則調(diào)減直流功率ΔPd(本文設(shè)為100 MW),跳轉(zhuǎn)至步驟(2)繼續(xù)尋優(yōu),直到計算出滿足暫態(tài)電壓穩(wěn)定約束的優(yōu)化控制方案為止。

        4 算例分析

        4.1 仿真系統(tǒng)

        以某省級電網(wǎng)為算例進(jìn)行分析,該省級電網(wǎng)饋入1回特高壓直流。全省接入220 kV及以上電壓等級的火電機(jī)組中對負(fù)荷中心暫態(tài)電壓穩(wěn)定性影響較大的火電機(jī)組共有17臺。因此本文以17臺火電機(jī)組的有功出力、機(jī)端電壓和特高壓直流輸送功率為控制變量,其中機(jī)組有功出力的下限設(shè)置為額定功率的一半,機(jī)端電壓的上限和下限分別為1.05 p.u.和0.95 p.u.。考慮到特高壓直流送端配套火電機(jī)組尚未同步投產(chǎn),目前直流最大送電能力為5 000 MW,因此初始直流功率設(shè)置為5 000 MW。預(yù)想故障為換流站1回出線處發(fā)生金屬性三相短路,近故障點側(cè)切除時間為0.09 s,遠(yuǎn)故障點側(cè)切除時間為0.1 s??疾斓臅簯B(tài)過程為10 s,步長為0.01 s。IDE算法種群規(guī)模為80,最大迭代次數(shù)為200。

        4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

        采用IDE算法計算出的發(fā)電機(jī)有功出力、機(jī)端電壓如表1所示,為對比分析,表中還給出了采用DE算法和PSO算法得出的控制方案,3種方法計算出的直流輸送功率和暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)如表2所示。

        表2 不同算法得出的計算結(jié)果

        對比3種算法可以看出,初始直流輸送功率為5 000 MW的計算邊界下,采用PSO算法尋找不出滿足暫態(tài)電壓穩(wěn)定約束的控制方案,需降低直流輸送功率至4 800 MW方可搜索出最優(yōu)解。采用IDE算法和DE算法均可在直流輸送功率5 000 MW的邊界下搜索出最優(yōu)解,且IDE算法搜索出的最優(yōu)控制方案的暫態(tài)電壓穩(wěn)定水平更高。IDE算法和DE算法的收斂特性如圖2所示。從圖中可以看出,DE算法雖然在進(jìn)化初始收斂速度較快,但在進(jìn)化到100代左右陷入局部最優(yōu),而IDE算法在進(jìn)化過程中具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力,可搜索出更優(yōu)的解。

        圖2 不同算法的收斂特性

        圖3為IDE算法和DE算法搜索出的控制方案下?lián)Q流站出線故障后換流站500 kV母線電壓恢復(fù)曲線,可見采用IDE算法優(yōu)化得出的控制方案在電網(wǎng)故障后母線電壓恢復(fù)更快,系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性更好。

        圖3 換流站500 kV母線電壓

        從表1可以看出,采用IDE算法優(yōu)化后的控制方案中A電廠#1機(jī)、B電廠#1、#2、#3機(jī)、C電廠#4機(jī)、D電廠#1機(jī)的機(jī)端電壓和旋轉(zhuǎn)備用均較高。這是因為上述6臺火電機(jī)組直接接入負(fù)荷中心220 kV網(wǎng)架,對負(fù)荷中心的暫態(tài)電壓支撐作用最為明顯。換流站出線故障后A電廠#1機(jī)的動態(tài)無功功率輸出如圖4所示,故障前機(jī)組無功出力為2.53 p.u.,故障切除后的暫態(tài)過程中機(jī)組最大發(fā)出7.76 p.u.無功功率,可見提高機(jī)端電壓和旋轉(zhuǎn)備用水平能有效增加故障切除后機(jī)組的動態(tài)無功功率輸出,對系統(tǒng)暫態(tài)電壓的支撐起到了很好的作用。

        圖4 A電廠#1機(jī)無功出力

        表1 預(yù)防控制方案

        IDE算法求解得出的控制方案下,線路故障后機(jī)組功角響應(yīng)曲線如圖5所示,可見發(fā)電機(jī)功角差趨于穩(wěn)定,因此在提高暫態(tài)電壓穩(wěn)定性的同時,也滿足功角穩(wěn)定約束。

        圖5 功角差曲線

        5 結(jié)束語

        (1)建立了提高暫態(tài)電壓穩(wěn)定性的交直流混聯(lián)弱受端電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制優(yōu)化模型,該模型以提高弱受端電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性為目標(biāo)函數(shù),以發(fā)電機(jī)有功出力、機(jī)端電壓、直流輸送功率為控制變量,約束條件中還考慮了發(fā)電機(jī)功角穩(wěn)定約束;

        (2)提出了一種IDE算法求解最優(yōu)控制方案,該算法采用反向?qū)W習(xí)初始化種群和控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略,可有效提升種群的全局收斂性;

        (3)含HVDC饋入的某省級電網(wǎng)算例分析結(jié)果表明,所提預(yù)防控制優(yōu)化方法可提升受端電網(wǎng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定水平,具有較好的工程應(yīng)用前景。

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