基于改进鲸鱼算法的含风电电力系统动态安全预防控制策略

高渗透率风电对电力系统稳定运行造成显著冲击，传统基于时间断面的预防控制难以应对。为此，本文提出一种动态安全预防控制策略。采用贝叶斯多元非线性模型构建考虑风向影响的风电功率不确定集；结合期望损失对故障集分类，优化预防与紧急控制边界；引入动态安全指数描述系统动态响应，建立连续时间预防控制模型；设计基于马氏距离的自适应鲸鱼算法求解。仿真结果表明，该方法可有效提升系统动态安全性并降低控制成本。

高渗透率的风电给电力系统稳定运行带来了严重冲击,面向时间断面的预防控制方法已难以适用,为此提出一种新的电力系统动态安全预防控制策略.首先,针对风电不确定集难以客观描述的问题,利用贝叶斯多元非线性模型构建计及风向影响下的风电功率不确定集;其次,建立考虑期望损失的故障集分类,在不大幅增加预防控制成本下,将部分故障集从紧急控制集转移至预防控制集,提升系统的暂态稳定防御能力;接着,针对含风电电力系统运行点变化剧烈的问题,引入动态安全指数描述预想故障对应的动态运行曲线,在此基础上提出连续时间动态安全预防控制方法;最后,针对鲸鱼算法求解预防控制策略难以获得高质量解的问题,构造基于马氏距离的自适应鲸鱼算法进行求解.仿真算例验证表明,所提模型和方法能有效提升系统的动态安全性并降低预防控制成本.