电 力 自 动 化 设 备
第
卷第
期
年
月
引言
随着风电的迅速发展
,
并网风电场与电网之间
的相互影响越来越大
。
无功电压问题是广受关注的
问题之一
[
]
。
风电场一般位于电网的末端
,
具有快
速
、
先进电压控制的风电场对维持输电系统电压水
平和提高电压稳定性起到良好的作用
[
]
。
通过控制电网中的无功功率可以对电网电压进
行调整控制
[
]
。
由双馈风电机组组成的风电场作为
重要的无功源
,
众多文献已就此展开深入广泛的研
究
。
文献
[
]
提出分层分布构架的风电场无功电压控
制策略
,
根据风电场并网点电压偏差量确定风电场
无功需求
,
并以等功率因数方式分配到各个机组
;
文
献
[
]
通过风电场无功功率调节控制并网点升压变
低压侧电压以达到调节高压侧母线电压的目的
;
文
献
[
]
探讨了如何有效发挥双馈发电机组自身的无
功调节能力
,
提出了风电场无功功率控制策略
。
文
献
[
]
仅研究风电场自身无功调节对电压的支撑
,
而未考虑风电场配置的无功补偿单元参与无功调节
起到的作用
。
文献
[
]
引入静止同步补偿器配合双馈
风电场解决无功波动及低电压穿越问题
。
本文针对双馈风电场与静止同步补偿器
(
)
间 的 协 调
控制问题进行研究
,
提出了基于执行依赖启发式动
态规划
(
)
的电压协调控制策略
,
利用
控
制器协调双馈风电场与
提供无功功率以
维持支撑电网电压
,
通过不同风速
、
故障程度下的各
种故障仿真算例验证了所提方法的有效性
。
动态规划基本思想
假设非线性
(
时变
)
离散系统状态方程
[
]
:
(
)
(
(
),
(
),
) (
)
其中
,
R
为系统
维状态矢量
;
R
为
维控制
矢量
;
为
维矢量函数
;
,
,…,
。
与该系统关联的性能泛函为
:
(
(
))
鄱
=
γ
(
(
),
(
)) (
)
其中
,
γ
为折扣因子
,
γ
;
(
(
),
(
))
为效用
函数
。
动态规划的核心是贝尔曼最优性原理
,
它要求
逐段作出决策
,
选择最优控制
,
完成从初始状态到终
端状态的转移
,
并使相应段后部子过程的性能函数
为极小值
,
换言之
,
无论过去的状态和决策如何
,
对
于前部的决策形成的当前状态而言
,
余下的各个决
策必定构成最优策略
[
]
。
根据贝尔曼最优性原理
,
动态规划递推方程可
描述为
[
]
:
(
(
))
[
(
(
),
(
))
γ
(
)
(
(
))] (
)
其中
,
(
(
))
为以
(
)
为初始状态的后部
段子过程的最优性能函数
,
(
)
(
(
))
为以式
(
)
为初始状态的后部
(
)
段子过程的最优性
能函数
。
经典动态规划将多阶段过程转化为一系列单阶
段问题
,
逐个求解
,
但随着状态变量维数的增加
,
问
题求解
难度会按维数规模呈幂级数增加
,
带来
“
维数
灾
”
问题
[
]
。
原理
等提出了自适应评价设计
(
)
[
]
,
它集神经网络
、
近似动态规
划
(
)
和强 化
学习
(
)
于一体
[
]
,
是一类
可以在线通过与系统的相互作用而不断改善控制效
果的方法
[
]
。
摘要
:
。
(
)
,
,
,
,
。
、
,
,
,
,
,
。
关键词
:
;
;
;
中图分类号
:
;
文献标识码
:
:
基于执行依赖启发式动态规划的 风 电 场 电 压 协 调 控 制
,
(
,
)
收稿日期
:
;
修回日期
: