基于混沌猴群算法的风电场动态等值建模研究

如今在大力发展清洁能源的背景下，风电的重要性越来越凸显。风电场的并网运行因为风能的自身特性产生了很多问题。针对这些问题需要对风力发电场进行大量的计算分析确保其并网后的安全运行。针对每一台风机的单独仿真计算显然不现实。于是将原有的猴群算法进行改进，提出了一种新的简化等值建模方法，并在DIgSILENT平台进行仿真分析。结果证明该建模方法等值前后具有基本一致的运行特性，为大型风电场并网研究提供了基础。 随着全球对可再生能源需求的不断增长，风力发电以其清洁、无尽和广泛分布的特点，已成为最具发展潜能的替代能源之一。然而，风电场并网运行面临着风能自身特性带来的复杂问题。特别是在风电场规模不断扩大的今天，对每一台风力发电机进行独立仿真计算不仅不现实，而且经济成本高昂。为了解决这一问题，研究者们提出了动态等值建模方法，旨在通过对风电场的简化，以更高效的计算分析确保风电场并网后的安全稳定运行。本文则基于混沌猴群算法，针对风电场动态等值建模进行深入研究，提出了一种创新的等值建模方法，并在DIgSILENT平台上通过仿真验证了该方法的有效性。 混沌猴群算法是一种融合了混沌理论的优化算法，它在原始的猴群算法基础上进行了创新改进。猴群算法是一种有效的全局优化技术，适用于处理多变量、高复杂度的优化问题，尤其在风电场的动态建模中有其独到的优势。传统的猴群算法包含爬、望、跳、翻四个阶段，模拟猴子寻找食物的行为，通过迭代不断搜索以获得最优解。在风电场模型的应用中，它可以高效地识别和整合风电机组的关键参数，如发电机容量、机械转矩、电阻电抗等，构建起一个等效模型，大大降低了计算量。 混沌猴群算法的引入，增加了算法在搜索过程中的随机性和多样性，从而提高了其全局搜索能力和收敛速度。混沌理论的加入使得算法能在参数调整时，通过混沌序列产生新的解空间，增强算法跳出局部最优的能力。在具体实施上，爬的过程涉及参数的扰动和目标函数的检验，望的过程允许算法在当前已知的局部最优解附近寻找更好的解，而跳的过程则是通过全局跳跃避免陷入局部最优解，保证了算法的全局探索能力。 在风电场的动态等值建模中，单机模型的构建是关键。单台风电机组的模型参数包括发电机容量、机械功率、电阻电抗和励磁电抗等，通过改进后的猴群算法能够准确获得，从而确保了等值模型的准确性和代表性。例如，发电机容量和输入机械功率可以利用容量加权平均值进行计算，而其他参数则通过算法优化来确定。 在DIgSILENT电力系统仿真软件平台上，对提出的混沌猴群算法进行了验证。仿真结果显示，使用该方法建立的等值模型在运行特性上与原模型具有基本的一致性，这充分证明了该方法在大型风电场并网研究中的可行性和有效性。 本文所提出的混沌猴群算法在风电场动态等值建模中的应用，不仅解决了大规模风电场建模的计算难题，还为未来风电并网的稳定性和安全性研究提供了有力的工具。通过优化算法的创新，可以更精确地模拟风电场的行为，有助于提高风电并网系统的整体性能。随着风电技术的不断发展和完善，这种基于混沌猴群算法的等值建模方法，预计将为未来风电场并网运行提供更为可靠的技术支持，对推动全球能源结构的转型和绿色可持续发展具有重要意义。