一种基于SVR的风电场SVG无功运行点动态整定方法

本发明涉及风电场无功控制，特别涉及一种基于支持向量回归svr的风电场静止无功发生器svg无功运行点动态整定方法。

背景技术：

1、风能不仅不会造成环境污染，而且取之不尽用之不竭，因此被视为助力实现“双碳”目标的理想能源。我国风电场通常分布在大电网的远端，且风机主要通过跟网型变流器（gfl）并网，不具备电压主动支撑能力，因此属于典型的弱电网系统，大扰动下面临暂态过电压风险；同时风电出力具有随机性和波动性的特点，其有功出力变化又会造成无功损耗快速波动，因此风电场并网点(pcc)电压难以准确控制。目前风电场主要通过svg实现对pcc电压的快速控制，但svg的配置容量受到其高成本的限制，因此难以同时实现抑制电压波动、执行自动电压控制(avc)调压指令和高压/低压穿越等多个目标。应对该问题的一项有效手段是充分调用风机的闲置容量输出无功，确保svg始终保持一定的动态无功裕度以应对潜在的电压风险。

2、svg与风机协同控制过程的实现方式包括pcc电压控制模式与关口无功控制模式，即在风机无功出力调整的过程中控制svg分别追踪pcc电压和关口无功目标值，实现无功置换过程与avc目标的准确衔接。无功控制过程本身基本不改变pcc电压，只通过改变风机整体输出无功将svg运行点平滑移动至设定的目标处。具体而言，有学者在控制pcc电压时优先调用风机无功，仅在风机无功不足时使用svg填补缺额；有学者通过模型预测控制方法将无功控制转化为优化问题，并以预测时域内svg无功总出力最小作为目标函数；还有学者提出“无功置换”概念，在svg动作后再增加风机或并联电抗器等风电场中的慢性无功设备出力以释放svg裕度。

3、以上方法尽管具有不同的实施流程与效果，但其核心思想均为最小化svg无功出力，即始终将svg无功出力为0作为最优运行点，此时svg的感性和容性无功备用均等于其额定容量。但实际风电场对svg无功备用的需求会随着运行工况不断变化，应据此动态整定无功置换过程中svg的控制目标。

4、基于以上技术背景，本发明基于当前常规的svg无功运行点静态整定方法，结合风电场pcc电压与avc调压指令的特性，提出了一种基于svr的风电场svg无功运行点动态整定方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是通过历史运行数据发掘风电场并网点pcc电压与静止无功发生器svg调压无功需求之间的相关性，进而根据实时pcc电压动态整定svg最优无功运行点，为风电场无功控制提供实践指导。为实现上述目的，本发明提出一种基于支持向量回归svr的风电场静止无功发生器svg无功运行点动态整定方法，包括以下步骤：

2、步骤1：进入离线训练阶段，获取风电场pcc电压及对应的svg调压无功出力历史数据；

3、步骤2：对历史数据作标幺化处理；

4、步骤3：去除历史数据中对整定结果影响较小的数据；

5、步骤4：设定约束收缩变量；

6、步骤5：求解svr模型参数；

7、步骤6：校验pcc电压处于规定范围内时，svr模型输出的无功运行点是否有可能超出svg额定容量范围，若可能，则减小约束收缩变量，并返回步骤4重新求解；若不可能，则进入步骤7；

8、步骤7：进入在线整定阶段，实时监测pcc电压并将其输入svr模型中，计算svg最优无功运行点。

9、进一步地，所述步骤1中获取风电场pcc电压及对应的svg调压无功出力历史数据，具体是指：

10、获取风电场

m个连续控制周期的pcc电压，从1到

m对其进行编号，定义

j=1, 2,…,

m。

j时刻的所对应的svg调压无功指的是

j+1时刻avc更新电压指令后，svg无功出力

qsvg的变化量：

11、(1)

12、若缺失

qsvg的量测数据，也可根据作近似计算：

13、(2)

14、式中为风电场pcc的电压-无功灵敏度，为

j时刻风电场

m个连续控制周期的pcc电压。根据电力系统分析理论，风电场pcc与等效无穷大电网节点间的电压损耗可通过电压降落的纵分量

u近似表示：

15、(3)

16、式中

r和

x分别为pcc端口的网侧等效电阻和电抗，

p和

q则分别为风电场向电网输出的有功功率和无功功率，进一步对上式求偏导可计算出：

17、(4)

18、进一步地，所述步骤2中对历史数据作标幺化处理，具体是指：

19、若额定pcc电压为

un，svg的额定容量为

sn，则计算

和 的标幺值

upcc和

qavc的公式分别为：

20、(5)

21、(6)

22、数据标幺化的作用是可均衡优化变量数值尺度，在后续求解时改善矩阵数值特性、加快迭代收敛；消除量纲干扰，便于后续的约束收缩变量设计，使模型具备不同功率和电压等级下的通用性；分离尺度效应，能够与用标幺值表示的电压上下限等相关标准相对应，直观展示出存在的电压越限等问题，便于结果的可视化分析。

23、进一步地，所述步骤3中去除历史数据中对整定结果影响较小的数据，具体是指：

24、为尽可能提升动态整定结果的准确性，应采用尽可能多的风电场历史运行数据训练，但大量的数据同时也增加了模型求解的复杂度，不仅耗时更长，而且对风电场配置的计算资源存在一定要求。考虑到绝大多数场景下svg仅进行小幅电压调节，从而将其维持在avc电压指令值附近，对无功备用的要求较低且与

upcc的相关性较弱，因此该部分数据对训练结果不会产生明显影响，svr模型主要关注的是极端数据点。设定所有

qavc数据的均值与标准差分别为

μ和

σ，若存在，则将该

qavc及对应的

upcc删除，由此可滤除

qavc集中在

μ附近的大多数数据点，大幅提升计算效率。从1到

t对剩余数据重新编号，定义

i=1, 2,…,

t。

25、进一步地，所述步骤4中设定约束收缩变量，具体是指：

26、设定约束收缩变量，对svg最优无功运行点所对应的无功备用区间约束进行收缩。应根据svr模型的拟合效果设定，且不超过svg的额定容量，具体的设定原则如下。较小的将缩小无功备用区间，能够提升对历史数据的拟合精度，但同时可能产生过拟合问题，造成随变化产生大幅波动，提高风电场无功控制的难度，也有可能使后续svr问题无法求解；相反，较大的将扩大无功备用区间，提升无功控制的鲁棒性，但拟合精度会相应地下降，使不同运行场景下的可能基本保持不变，最终控制结果与svg无功运行点静态整定相近，削弱本发明在提升风电场无功补偿设备配置经济性上的优势。因此，应考虑具体需求，综合安全性和经济性灵活选取。其中为的标幺值，为某时刻svg最优无功运行点。

27、进一步地，所述步骤5中求解svr模型参数，具体是指：

28、设某时刻svg最优无功运行点为

qop，下一时刻调压的无功需求为

qavc，为使svg无功裕度满足avc要求，应有以下约束：

29、(7)

30、(8)

31、(9)

32、式中

ql和

qc分别为svg的感性无功备用和容性无功备用，

qtighten为步骤4中设定的约束收缩变量，且

qtighten不超过svg额定容量。

33、通过南方多个近海风电场历史运行数据的分析，在需要svg调用较多无功备用以大幅调节电压的极端工况下，某一时刻pcc电压与下一时刻的调压无功需求之间存在显著的相关性。这是由于实际调度中出于避免电压越限的安全考虑，不可能无限制地升高或降低电压指令。例如当pcc电压接近上限值1.07p.u.时，avc下一时刻只能保持或降低电压水平，同时即使发生功率波动，导致电压短时间内越下限的可能性也极低，因此可认为此时几乎不存在容性无功需求，而传统无功运行点静态整定策略不仅保留冗余容性无功，而且限制了感性无功备用。同理电压接近下限时仅存在容性无功需求。类似地，当

upcc接近下限时，由于短时间内越上限的风险较低，可认为此时主要需保留容性无功备用。因此可认为

qsvg=f(

upcc)，且f(

upcc)为单调递增函数，但此相关性不同于潮流中可通过数学模型明确表征的电压-功率关系，而是来源于调度专家经验，在缺乏完整调度过程模型时，无论采用何种方式均难以准确拟合该关系，引入过于复杂的算法不仅造成额外的计算负担，还可能存在过拟合风险。因此选择采用简单的线性函数拟合二者之间的关系：

34、(10)

35、则求取

ω和

d的问题可转化为标准的svr模型，根据步骤3所得的数据求解以下线性规划问题，以求得svr参数

ω和

d：

36、(11)

37、(12)

38、(13)

39、(14)

40、式中，分别为无功上、下界的松弛变量，其作用是通过设置“软间隔”容忍少量的越限。

c为权重系数，其作用是与共同平衡拟合准确性和模型复杂性两个目标函数的重要性，这是因为在最小化无功越限的同时，还应避免

qop变化过于剧烈，导致风电场的无功置换目标频繁大幅变化。和分别为第

i条数据中的调压无功需求和pcc电压。

41、进一步地，所述步骤6中校验pcc电压处于规定范围内时，svr模型输出的无功运行点是否有可能超出svg额定容量范围，具体是指：

42、由于历史数据无法覆盖所有场景，若

qtighten设置过小，则可能出现过拟合问题，导致在线整定时svr模型输出的

qop有可能超出svg额定容量范围，无法在实际运行中达到，因此还需对svr模型进行校验。设风电场允许的

upcc范围为[

umin,

umax]，则svg最优无功运行点

qop的范围是[

ωumin+

d,

ωumax+

d]，若(

ωumin+

d)<-1或(

ωumax+

d)>1，则认为

qop不合理，需要重新训练svr模型。

43、进一步地，所述步骤7中实时监测pcc电压并将其输入svr模型中，计算svg最优无功运行点，具体是指：

44、设pcc电压的实时值为

urt，则先将其标幺化，随后根据svr模型进行在线整定，即通过下式计算

qop:

45、(15)

46、与现有技术相比，本发明具有以下优势：

47、现行风电场svg控制技术中并未设置运行点，svg始终处于定电压或定无功功率控制模式下，根据avc电压指令和风电场实时运行状态调整无功，该控制方法下风电场送出海缆的容性无功、集电网络的无功损耗和大幅调压动作均可能使svg动态无功备用容量被大量消耗，调节能力不足，后续将面临pcc和风机端电压越限、无功调节速度变慢和应对故障能力减弱等风险，可能遭到调度考核惩罚，甚至出现风机脱网的严重故障。为保障运行安全性，风电场被迫配置大容量svg，又增加了建设成本。传统静态整定方法将svg无功运行点保持为0，尽管在一定程度上释放了svg动态无功裕度，但忽略了不同时空条件对风电场无功需求的影响，限制了对风电场svg配置容量的进一步优化。而本发明根据不同风电场无功电压历史数据的特征发掘其并网位置及出力特性对调度策略的影响，动态整定适宜的无功运行点，在充分调用风机无功资源，确保svg仍然能够满足快速调压需求的前提下，减少了容性或感性无功备用的冗余，且通过设置不同的约束收缩变量可实现安全性和经济性的权衡，具有更强的灵活性。