基于改进粒子群算法的风电场虚拟惯量优化分配方法

被引:23
作者
李世春 [1 ,2 ]
苏凌杰 [1 ,2 ]
张志刚 [3 ]
罗林华 [1 ,2 ]
王丽君 [1 ,2 ]
王小雨 [1 ,2 ]
机构
[1] 三峡大学电气与新能源学院
[2] 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)
[3] 宁波市电力设计院有限公司
关键词
大规模风电; 虚拟惯量; 优化分配; 改进粒子群算法; 临界惯量;
D O I
暂无
中图分类号
TM614 [风能发电]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
080811 [新能源发电与电能存储]; 140502 [人工智能];
摘要
大规模风电并网导致电网惯量不断削弱、系统频率特性恶化,虚拟惯量控制使风电具有与同步发电机相似的虚拟惯量,为电网提供惯量支撑,但需要根据频率安全约束,研究多个风电场对系统惯量支撑目标的协调分配。提出基于改进粒子群算法的风电场虚拟惯量优化分配方法。首先根据电网频率安全约束指标求解维持频率动态稳定的电网临界惯量,并结合电网实际惯量得到电网惯量补偿目标。然后将系统最大频率偏差最小作为优化目标,风电场虚拟惯量补偿目标作为优化对象,建立优化分配模型;采用改进粒子群算法求解该模型,得到虚拟惯量最优分配方案。最后在IEEE-39节算例系统中验证了所提方法的正确性和有效性。
引用
收藏
页码:8 / 14+22 +22
页数:8
相关论文
共 27 条
[1]
Virtual Inertia Coordinated Allocation Method Considering Inertia Demand and Wind Turbine Inertia Response Capability [J].
Xu, Bo ;
Zhang, Linwei ;
Yao, Yin ;
Yu, Xiangdong ;
Yang, Yixin ;
Li, Dongdong .
ENERGIES, 2021, 14 (16)
[2]
Optimal Placement of Virtual Inertia in Power Grids [J].
Poolla, Bala Kameshwar ;
Bolognani, Saverio ;
Dorfler, Florian .
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2017, 62 (12) :6209-6220
[3]
A general-order system frequency response model incorporating load shedding: Analytic modeling and applications [J].
Aik, DLH .
IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, 2006, 21 (02) :709-717
[4]
A LOW-ORDER SYSTEM FREQUENCY-RESPONSE MODEL [J].
ANDERSON, PM ;
MIRHEYDAR, M .
IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, 1990, 5 (03) :720-729
[5]
基于改进遗传算法的风电场多时段有功功率优化分配 [J].
丛雨 ;
李秀芬 ;
原帅 ;
曹斌 ;
张秀琦 ;
王立强 .
电网与清洁能源, 2022, 38 (12) :107-114
[6]
基于粒子群算法的配网优化运行建模与仿真附视频 [J].
李哲 ;
李新生 ;
杜岩 .
电子设计工程, 2022, (18) :175-178+183
[7]
乌兰察布地区风资源波动性及聚合特性分析 [J].
白格平 ;
任国瑞 ;
苏雁飞 ;
牛玉广 ;
张耀 ;
邢峰 .
电网与清洁能源, 2022, 38 (07) :81-91+106
[8]
基于本地测量的高比例新能源电力系统不平衡功率估算与附加功率控制策略 [J].
张军六 ;
李佳朋 ;
唐震 ;
陈秋逸 ;
郝丽花 ;
李宇骏 ;
许昭 .
电力科学与技术学报, 2022, 37 (03) :50-60
[9]
协调大规模风电汇聚外送的储能配置优化规划 [J].
李笑蓉 ;
朱瑾 ;
石少伟 ;
周毅 ;
程瑜 .
智慧电力, 2022, 50 (05) :69-76
[10]
基于惯量响应的双馈风电机组动态协调机理研究 [J].
刘櫂芮 ;
贾祺 ;
严干贵 ;
翟文超 ;
孙勇 ;
李宝聚 .
中国电力, 2022, 55 (07) :142-151