基于混沌优化的含风电场的最优潮流计算

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基于混沌特性的风电场风速短期预测方法

第３５卷第３期
２０１３年６月
黑
龙
江电ຫໍສະໝຸດ 力Ｖ０１．３５Ｎｏ．３
ＨＥＩＬＯＮＧＪＩＡＮＧＥＬＥＣＴＲＩＣＰＯＷＥＲ
Ｊｕｎ．２０１３
基于混沌特性的风电场风速短期预测方法
孙斌，姚海涛
同传统的Ｖｏｈｅｒｒａ级数预测方法相比较的仿真结果表明，基于混沌理论的ＲＢＦ神经预测方法具有模型简单、预测精度高的
优点。
关键词：风速时间序列；混沌理论；相空间重构；ＲＢＦ神经网络；Ｖｏｈｅｒｒａ级数
ＣｏｐｅｒａｔｉｏｎＪｉｎｇａｓｕＣｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅＰａｔｅｎｔＯｆｉｆｃｅ，ＳＩＰＯ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５０１１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｈｏｒｔ —ｔｅｒｍｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｓｐｅｅｄ，ｈｉｔｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓＲＢＦｎｅｕｒＭｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｔｉｃｔｈｅｏｒｙ．ＴｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｎｄＬｙａｐｕｎｏｖｉｎｄｅｘｏｆｗｉｎｄｓｐｅｅｄｔｉｍｅｓｅｉｒｅｓ，ｉｔｉｓｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｃｈａｏｓｅｘｉｓｔｓ．Ｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｖｅｒｌｔａｙｐｉｃａｌａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｆｏｒｄｅｌａｙｅｄｔｉｍｅａｎｄｃｏｒｅｌａｔｉｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｐｈａｓｅｓｐａｃｅｂａｓｅｄｏｎａｕｔｏｃｏｒｅｌａｔｉｏｎ — ｆｌｓａｅｎｅｉｇｈｂｏｒｍｅｈｏｔｄｓｔａｎｄｓｏｕｔ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ，ｃｏｍｐａｉｒｎｇＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｔｉｃｔｈｅｏｙｒｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＶｏｈｅｒａｓｅｉｅｒｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｍｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｓｉｍｐｌｅｍｏｄｅｌｎｄａｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄｓｐｅｅｄｔｉｍｅｓｅｉｒｅｓ；ｃｈａｏｔｉｃｔｈｅｏｙ；ｒｐｈａｓｅｓｐａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；ＲＢＦｎｅｕｒｌａｎｅｗｏｔｒｋ；Ｖｏｈｅｒａｓｅｉｅｒｓ

含风电场的电力系统潮流计算

含风电场的电力系统潮流计算一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在电力系统中的比重日益增加。

风电场的大规模接入对电力系统的运行和控制带来了新的挑战，尤其是风电场出力的随机性和波动性对电力系统的潮流分布、电压稳定性以及保护控制等方面产生了显著影响。

因此，对含风电场的电力系统进行准确的潮流计算，对于电力系统的规划、设计、运行和控制具有重要的理论价值和现实意义。

本文旨在研究含风电场的电力系统潮流计算方法，分析风电场接入对电力系统潮流分布的影响，提出相应的潮流计算模型和算法。

文章首先介绍了风电场的基本特性及其在电力系统中的接入方式，然后详细阐述了含风电场的电力系统潮流计算的基本原理和方法，包括风电场出力模型的建立、潮流计算的基本方程和求解算法等。

在此基础上，文章进一步探讨了风电场接入对电力系统潮流分布的影响，包括风电场出力波动对电压稳定性、线路潮流和节点功率分布的影响等。

文章提出了针对含风电场的电力系统潮流计算的一些改进措施和优化策略，为提高电力系统的运行效率和稳定性提供参考。

通过本文的研究，可以为含风电场的电力系统潮流计算提供理论支持和实践指导，有助于更好地理解和解决风电场接入带来的电力系统运行问题，推动可再生能源在电力系统中的广泛应用和持续发展。

二、风电场特性及建模风电场作为可再生能源的重要组成部分，具有随机性、间歇性和不可预测性等特点。

这些特性使得风电场在电力系统中的建模和潮流计算变得复杂。

风电场的出力受到风速、风向、湍流等多种因素的影响，因此，准确描述风电场的特性并建立合适的模型是电力系统潮流计算的关键。

在风电场建模中，通常将风电场看作一个由多个风电机组组成的集合。

每个风电机组的出力取决于其装机容量、风速以及控制策略等因素。

为了简化计算，通常将风电场视为一个等效的电源，其出力等于所有风电机组出力的总和。

等效电源的出力特性可以通过统计方法得到，如威布尔分布、贝塔分布等。

基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化

基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化电力系统潮流计算与优化是电力系统运行与管理中的关键问题。

为了确保电力系统的稳定运行和高效利用，需要进行潮流计算与优化，以合理分配电力资源，优化电力系统的供需关系，并确保电力系统的安全性和可靠性。

本文将介绍基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化方法。

电力系统潮流计算是分析电力系统中各节点电压、功率和电流等参数的计算过程。

潮流计算可以帮助了解电力系统的工作状态，找出潮流阻塞点，评估电力系统的稳定性，并指导电力系统的运行和管理。

传统的潮流计算方法通常采用迭代算法，如牛顿-拉夫逊法和高斯-赛德尔法等。

然而，这些方法在处理大规模电力系统时效率较低，求解过程复杂，而且只能解决单一目标的优化问题。

基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化方法能够有效地处理复杂的多目标潮流计算和优化问题。

多目标优化算法是指在存在多个冲突目标的情况下，通过寻找一组达到最优折衷解的算法。

常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。

在电力系统潮流计算与优化中，多目标优化算法可以应用于以下方面：首先，多目标优化算法可以用于电力系统的负荷分配优化。

通过合理分配电力系统中各节点的负荷，可以实现电力系统的负荷均衡，减少电力系统的过负荷运行，提高电力系统的利用率。

多目标优化算法可以根据不同的目标函数，如供电可靠性和负荷均衡度等，找到一组最优的负荷分配方案。

其次，多目标优化算法可以用于电力系统的电压控制优化。

电压控制是电力系统中非常重要的环节，它可以确保电力系统中各节点的电压在合理范围内，避免电压过高或过低对电力设备造成损害。

多目标优化算法可以通过调整电力系统中各节点的发电功率、功率因数和无功功率等参数，来优化电力系统的电压控制。

此外，多目标优化算法可以用于电力系统的输电线路优化。

输电线路是电力系统中能量传输的重要通道，其合理布置和优化可以提高输电效率和系统可靠性。

多目标优化算法可以通过调整输电线路的位置、容量和线路路径等参数，来优化电力系统的输电线路布局。

含风力发电机组的配电网潮流计算

含风力发电机组的配电网潮流计算一、概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在电力系统中的比重日益增加。

风电场的大规模接入为电力系统带来了新的活力，但同时也带来了诸多挑战。

尤其在配电网层面，风力发电机组的接入使得配电网从一个无源网络转变为有源网络，其潮流特性、电压分布以及网损情况都发生了显著变化。

含风力发电机组的配电网潮流计算，是电力系统分析与控制领域的重要课题。

通过潮流计算，可以准确描述风力发电机组接入后配电网的运行状态，分析其对系统电压稳定性、潮流分布以及网损的影响。

这不仅有助于电力系统的规划与设计，更对于电力系统的安全稳定运行和优化调度具有重要意义。

在含风力发电机组的配电网潮流计算中，风电场的特性建模是关键环节。

由于风速的随机性、间歇性和不可预测性，风电场的出力具有极大的不确定性。

在建模过程中需要充分考虑这些因素，建立准确的风电场出力模型。

配电网的结构特点、负荷分布以及控制策略等也是影响潮流计算的重要因素。

针对含风力发电机组的配电网潮流计算已有多种方法，如前推回代法、牛顿拉夫逊法等。

这些方法各有优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。

随着智能电网和分布式发电技术的不断发展，配电网潮流计算也面临着新的挑战和机遇。

本文旨在深入研究含风力发电机组的配电网潮流计算方法，分析风力发电机组接入对配电网潮流分布的影响，提出相应的优化策略和建议。

通过本文的研究，可以为含风力发电机组的配电网潮流计算提供理论支持和实践指导，有助于推动可再生能源在电力系统中的广泛应用和持续发展。

1. 风力发电机组在配电网中的应用背景随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在配电网中的应用愈发广泛。

风力发电机组，作为风力发电的核心设备，在配电网中发挥着举足轻重的作用。

环境问题日益严重，化石燃料燃烧导致的碳排放量不断增加，加剧了全球气候变暖的速度。

基于混沌理论的风力机控制系统设计

基于混沌理论的风力机控制系统设计随着气候变化的加剧，可再生能源越来越受到人们的关注和重视。

作为其中的一种能源，风能具有清洁、环保、可再生等特点，因此受到了广泛的关注和推广。

然而，风力机控制系统的问题一直是研究的难点之一，为了提高风力机的发电效率和控制的稳定性，研究者们一直在不断地进行探索和实验。

基于混沌理论的风力机控制系统设计，是其中的一种研究方法。

本文将从混沌理论的基本概念入手，分析混沌理论在风力机控制系统中的应用，以及存在的问题和未来发展趋势。

一、混沌理论的基本概念混沌理论是一种研究非线性动力学系统的理论，它的核心是混沌现象的研究。

混沌现象指的是某些看似随机的系统行为，实际上具有一定的法则和规律，但是这些法则和规律非常复杂，很难进行准确的预测。

混沌现象的本质是非线性系统中的混沌运动。

非线性系统是指系统的响应与外界输入不成比例，而是具有非线性的关系，因此，非线性系统的运动呈现出复杂多样的状态，难以通过简单的数学模型进行描述和分析。

而混沌运动是指非线性系统的混沌行为，表现出一种看似随机的、无序的状态，但实际上具有一定的法则和规律。

在混沌现象的研究中，混沌运动是核心和关键，其主要表现包括：轨迹紊乱性、分支性、周期倍增等。

这些特征使得混沌现象的研究充满了挑战和机遇。

二、混沌理论在风力机控制系统中的应用风力机控制系统是一个非常复杂的非线性系统，具有不稳定、非线性、强耦合等特点，因此，其控制难度很大。

为了提高风力机的发电效率和系统稳定性，研究者们探索了不同的控制方法，其中，基于混沌理论的控制方法成为研究的热点之一。

混沌控制方法主要包括混沌同步控制、反馈控制和自适应控制等。

其中，混沌同步控制是最为常用的一种方法，其基本思想是通过引入一个混沌信号来实现源系统与目标系统之间的同步。

这种方法可以在一定程度上提高风力机的控制性能，并减小控制误差和系统振动等问题。

除了混沌同步控制外，混沌反馈控制和自适应控制也被广泛地用于风力机控制系统的设计和优化中。

一种基于混沌遗传算法的抽蓄-风电优化运行方法及系统[发明专利]

专利名称：一种基于混沌遗传算法的抽蓄-风电优化运行方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：姬联涛,杨威嘉,荆岫岩,王德顺,陈龙翔,李官军,王璞,陶以彬,王冉,李旭东
申请号：CN202210323215.1
申请日：20220329
公开号：CN114676633A
公开日：
20220628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于混沌遗传算法的抽蓄‑风电优化运行方法及系统，包括：获取待优化的抽蓄‑风电系统的参数；将所述待优化的抽蓄‑风电系统的参数带入预先构建的抽蓄‑风电系统的优化模型中，采用混沌遗传算法进行求解，得到抽蓄‑风电系统的优化运行方案；其中，所述抽蓄‑风电系统的优化模型是基于所述抽蓄‑风电系统的优化目标建立的目标函数以及为所述目标函数设置的约束条件构建而成。

通过将混沌变量引入优化模型，运用混沌遗传算法对抽蓄‑风电系统的优化运行方案进行求解，凭借混沌的遍历性防止算法陷入局部最优，加快收敛速度，提高运算效率，更好的服务于工程实践。

申请人：中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司
地址：210003 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号
国籍：CN
代理机构：北京安博达知识产权代理有限公司
代理人：徐国文
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基于混沌多项式稀疏展开的含风电电力系统概率潮流计算

基于混沌多项式稀疏展开的含风电电力系统概率潮流计算基于混沌多项式稀疏展开的含风电电力系统概率潮流计算一、引言随着国家对可再生能源的日益重视和风电装机容量的不断增加，含风电电力系统的概率潮流计算变得越来越重要。

概率潮流计算是在考虑风电输出波动性的基础上，对电力系统进行可靠性评估和输电网优化管理的关键环节。

然而，由于风电输出与风速等环境因素相关，导致风电输出的随机性较大，给概率潮流计算带来了许多挑战。

本文将介绍一种基于混沌多项式稀疏展开的方法，用于含风电电力系统的概率潮流计算。

二、混沌多项式稀疏展开方法混沌多项式稀疏展开方法是一种利用混沌序列的特性构建多项式展开式的方法，该方法能够有效地处理含有随机性的系统。

首先，我们引入一个混沌序列，例如Logistic混沌序列，来随机生成一组多项式系数。

然后，根据这组系数构建一个多项式展开式，通过对该展开式的截断，可以实现有效的稀疏展开。

最后，利用展开式计算概率潮流，并对结果进行统计，得到含风电电力系统的概率潮流计算结果。

三、含风电电力系统概率潮流计算在含风电电力系统中，风电输出的波动性不仅受到风速的影响，还与风力机的工作状态和系统负荷的变化相关。

传统的概率潮流计算方法难以有效处理风电输出的随机性，因此需要借助混沌多项式稀疏展开方法来解决这个问题。

首先，我们需要建立含风电的概率潮流计算模型。

该模型包括了传统潮流计算模型，并考虑了风电输出的随机性。

通过引入风电输出的概率分布函数，结合混沌多项式展开式，我们可以得到含风电电力系统的概率潮流方程。

然后，利用混沌多项式稀疏展开方法，将概率潮流方程进行稀疏展开。

稀疏展开可以将多项式方程转化为一组非常简洁的指数项，从而减少计算的复杂性。

接下来，利用展开式计算概率潮流，并对结果进行统计。

通过多次重复计算，我们可以得到含风电电力系统的概率潮流计算结果。

这些结果可以提供给电力系统的规划和运行管理者参考，用于制定相应的决策。

四、实验结果与分析为了验证基于混沌多项式稀疏展开的方法对含风电电力系统概率潮流计算的有效性，我们进行了一系列的实验。

含风电场电力系统随机有功优化潮流计算

・
３・０
第２期
陈丽光，：等含风电场电力系统随机有功优化潮流计算

２２基于机会约束规划的最优潮流．
束条件的性质、形式几乎没有要求，是它由于许多这
在有功潮流优化中需要考虑的约束条件有：线路的潮流限制、机组出力限制和系统旋转备用等等。这些约束都是电源发电功率的函数。对于加人风电
陈丽光，文
（源供电局，东河源河广
波
５７０）１００
摘
要：风机出力、将负荷变动的随机性引入经典最有潮流模型中，以发电费用最小为目标函数，对约束条件（发如
电机出力限制，线路潮流等）以机会约束形式进行描述。蒙特卡洛模拟嵌入遗传算法的方法来解决该优化问题，以ＩＥ３ＥＥ０节点系统为例说明该方法的有效性和可行性。关键词：力系统；会约束；电机组；电机风蒙特卡洛模拟文章编号：０８— ８Ｘ（０２００３０中图分类号：Ｍ７文献标识码：１００３２１）２— ００— ４Ｔ４Ｂ
在我国，期由于发电结构的不合理，电长火所占比重偏大。由此加剧了环境的恶化和资源的匮乏。 “ 二五 ” 划对我国能源结构的调整，十规国家对新能源的投资比重加大，来越多的绿色越能源并人电网发电，风电则是绿色能源的主要而来源。据相关研究资料统计，国可开发利用的我

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（２）１
的第个分量
量特性曲线参数。（中的等约束条件为节点功率式５）平衡条件。：即
一
式中：是ｎ维相量，ａ和ｂ是向量
的上限和下限．于混沌优化算法的风电场ＯＰ计基Ｆ
＝
∑ Ｕ（。０＋ｏｎｕｉＧｃｏ０）ｓ．ｓｉ
调节电压．这种情况下不能简单地将风电节点归属于Ｐ节点或是Ｐ节点这时针对异步风力发电机ｖＱ
组有功和无功功率及与电压、速、差率的关系，风滑
功率平衡及各种安全约束的条件下．以网损、耗求煤
。（７）
算步骤如下：（）始化，入原始数据，计算风电场的相１初输并关参数，置ｋ０或＝～；设＝（根据式（０、１）正雅可比矩阵中风电场２）１）（１修节点对应的无功不平衡量：（）（１区间内取ｎ个不同的ｔ３在０，）值（不能
或发电费用、无功补偿经济效益为目标函数最优的
潮流分配：
在计算ＯＰ时．对雅可比矩阵中的风电场节点增Ｆ要
ｆｎ（）ｍｉｆｘ｛）０ｈ（＝
【＜（ … ｇｇ）ｇ＜式中：（为目标函数；）等约束条件，要包厂）ｈ（为主
音『
ｍｎ（＝ｉ（ｉ户∑ ｒｎａ ∑
Ｉｉ∈ ｓ
＋．＋ｎ（）。（）６ｚ
』ｎｘｍｉｆ（）
式中：
为第ｉ台发电机的有功功率；ｏ、ｃ￣耗ａａｔ为ｉｏ：
｛＜６。＜
ｌ１， … ，２，ｎ
加无功功率对电压的偏导数，：即
（）５
括潮流方程；（）不等约束条件，要包括节点电ｇｘ为主
约束等：包括控制变量（发电机有功出力以及如
ａ（
．＋）
ｊ
蕊
（）１１
式（）虚部即为风电机组的无功功率Ｑ１１的．＿
其中．４时式（处于完全混沌状态。Ａ＝９）
Ｑ： — — 。＿一。『＝
ｒ－（＋２Ｉ１２）－ｓ
Ｕ（＋，ｓ．）
如果要优化ｎ个参数，任意在区问（１内设则０，）
无功出力）状态变量（线电压）对于式（中的和母。５）目标函数．文按照发电费用最小进行ＯＦ计算：本Ｐ
Ⅳ
，
考虑以上ＯＰ数序模型中的目标函数ｍｉ厂）Ｆｎ（的优化问题：
Ｑｉ ∑ Ｕ（，ｎｏ曰ｃｓｖＧＱｍｉＧｓ０。０）：．ｉ一
式中：为节点ｉ电压的幅值；为节点ｉ处，Ｊ的电压相角差；Ｂ别为电网节点导纳矩阵元素ｌＧ、分，
式中：
为发电机总数；为可调无功电源总数。
２２基于混沌优化算法的ＯＰ．Ｆ
混沌优化算法的基本思想是将混沌变量线性化映射到优化变量的取值区问．然后利用混沌变量自身规律不重复遍历所有状态进行寻优．．这个过程无图２异步发电机的简化等值电路
２含风电场的混沌优化算法的最优潮流
２１最优潮流的数学模型．
最优潮流计算是在满足电力系统各节点正常的
题解空间巾作混沌遍历的变量．通过搜索寻优寻找问题的最优解考虑到风电机组本身没有励磁调节装置，不能
２
４互２２
２（１２）Ｐ＋
２２
２２
㈩
的．沌变量的产生有多种方法．文选择较为广泛混本应用的Ｌｇｓｉｏｉｔｃ映射，方程如下：其
ｔｔ１ｔ）ｋ＝Ａｔ（－＋（９）
Ｆｇ．Ｓｉｐｉｅｑｉａｅｔｉｕｔｆｎａｙｃｒｎｕｉ２ｍｌｉｄｅｕｖｌｎｒｉｏｓｎｈｏｏｓｆｃｃａｇｎｒｔｒｅｅａｏ
需像随机优化方法那样通过按某种概率接受 “ 化 ” 劣解的方式跳出局部最优解．凶此混沌优化方法更容易跳出局部最优解混沌优化是通过混沌变量初值￡，．ｔ，但此初值不能为式ｔ… …
（的不动点（０２０５、．５，０２的倍数）得９）如．５、．０７即．５，到个轨迹不同的混沌变鼙将其转化成在优化问