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。 在当前的可再生能源领域，风电场的动态等值建模是一项关键的技术，旨在解决风力发电并网运行中出现的复杂问题。随着风电场规模的不断扩大，对每一台风机进行独立仿真计算变得既不实际也不经济。因此，研究一种有效的等值建模方法至关重要。 本文提出了一种基于混沌猴群算法的风电场动态等值建模新方法。猴群算法是一种全局优化技术，尤其适用于解决多变量、多峰值的复杂问题，如风电场的建模。传统的猴群算法包括爬、望、跳、翻四个阶段，旨在通过不断迭代寻找全局最优解。在风电场建模的应用中，这种算法能够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，以构建一个等效模型，从而大大减少计算量。 混沌猴群算法是对原始猴群算法的一种改进，引入了混沌理论的元素，提高了算法的搜索能力和收敛速度。在混沌猴群算法中，爬的过程涉及参数的扰动和目标函数的检验，望的过程允许猴子在局部最优解附近寻找更好的解，而跳的过程则通过全局跳跃来避免陷入局部最优，确保算法的全局探索能力。 风电场的动态等值建模涉及到单机模型的构建。对于单台风电机组，其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。这些参数可通过改进的猴群算法求得，以确保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通过容量加权平均值计算得到，其他参数则通过算法优化获取。 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与原模型在运行特性上具有基本一致性，表明该方法在大型风电场并网研究中是可行且有效的。 本文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，也为未来风电并网的稳定性和安全性研究提供了有力工具。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。