基于风电随机性新模型的概率最优潮流和小扰动稳定控制研究

The currently available modeling (or approximated modeling) methods for randomness of wind power generation (WPG) cannot give consideration to the following two points simultaneously: one is the accuracy of describing the probability distribution of WPG; another is the compatibility to the fast analytic probabilistic computation (i.e. probabilistic load flow). Because of this, current researches on probabilistic optimal power flow (P-OPF) and small-signal stability control with consideration of WPG still have many deficiencies. Therefore, this project will promote and improve above mentioned two types of researches based on a novel modeling approach for randomness of WPG with reasonable accuracy and further deduced analytic probability density functions of some random variables (i.e. line flow, eigenvalue, et al.). The major contents of this project include: studying the practically-useful definitions of objective function in the P-OPF model as well as the chance constraints on the probabilistic load flow of network; studying the novel definitions of observability and controllability indexes under the circumstance with strong (WPG) randomness; studying the coordinated design methods for damping controllers to suppress inter-area oscillations from the viewpoint of probabilistic stability and optimal control effort; investigating the optimization method of dynamics of doubly-fed induction generators (DFIGs) when equipping supplementary damping controller to them to participate in controlling of inter-area oscillations.The works conducted on this project will help to upgrade the research level on integrating WPG into power grid, and provide theoretical foundation to the decision-making of generation dispatching and security and stability control of power systems with large-scale WPG.

现有风力发电随机性建模（或近似建模）方法均不能兼顾两点：一是准确地描述风电功率的概率分布；二是兼容快速解析性的概率计算（如概率潮流）。受制于此，目前包含风电的概率最优潮流和小扰动稳定控制研究仍存在各种不足。因此，本项目将以提出具有合理精度的风电随机性近似建模方法、并据此推导随机变量（如线路潮流、特征根等）概率密度函数的解析计算式为基础，推进和完善上述两类研究工作，主要内容包括：研究在概率最优潮流模型中定义实用目标函数的方法以及对网络概率潮流的机会约束问题；研究强（风电）随机性环境下新的可观、可控性指标的定义方法；从概率性稳定和控制代价最优的角度研究区域间功率振荡阻尼控制器的协调设计方法；研究在双馈风力发电机上安装附加阻尼控制器参与区域间功率振荡抑制时优化双馈风力发电机动态的方法。本项目的工作将有助于提升现有风电并网的研究水平，为含大规模风电的电网的发电调度决策和安全稳定控制提供理论依据。

风力发电大规模接入电力系统后，风电功率的随机性对系统的运行和控制带来了极大的挑战，例如系统的燃料代价变得不确定，运行点也随机性大范围变化。因此，传统确定性环境下的优化决策要转而考虑随机因素的影响，实现统计意义上的最优。本项目针对电力系统两种典型的优化决策问题：最优潮流和小扰动稳定控制，探索了其在风电随机性影响下的概率最优解。具体进展包括：提出了用三个高斯函数（其中两个为冲激函数）线性组合来近似风电功率的概率密度函数，实现了概率潮流的解析计算；基于此，提出了一种考虑风电且可高效求解的概率最优潮流模型，用于优化补偿系统不确定性功率的仿射发电调度策略，实现了系统燃料代价的灵活风险管控。针对含风电电力系统的区间功率振荡问题，提出了一种可精确计及特征根与风电功率、控制器参数间强非线性关系的概率特征根计算方法，且具有较高的计算效率，进而建立了以反映广域电力系统稳定器（WPSS）概率鲁棒性的指标为目标函数的优化问题，并通过一种根据问题特征定制的差分进化算法（DE）进行高效求解，实现了具有概率鲁棒性的WPSS参数优化。此外，考虑到在双馈风机（DFIG）上安装附加阻尼控制器（SDC）时（较之不安装时）会恶化其自身动态，提出了在执行阻尼控制时一种量化被控对象动态的指标，系统性建立了基于DFIG的SDC和同步发电机PSS协调设计方法，在实现系统区间功率振荡有效抑制的同时，保证了被控对象自身的动态最优。. 本项目研究成果的意义在于清晰地展示了大规模随机性风电接入后对电力系统传统优化决策问题的影响，深刻地凸显了电力系统经济调度和小扰动稳定控制考虑风电概率分布的重要性，并提出了一些创新性的方法，为成功地解决这些随机优化（控制）问题和推进实用化做出了贡献、提供了思路，具有较好的参考价值。.