含风电场高压配电网的VQC策略参数的动态整定

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风力发电是目前开发技术最成熟且最具有商业价值的发电方式,具有广阔的应用前景,是电力领域研究的重点和热点。由于风电出力的随机性和波动性等特点,风电并网在给电网提供电能的同时,还会给电网规划和运行带来许多不同于常规发电方式的影响和挑战。含风电场高压配电网的无功电压控制大多是沿用传统的VQC控制策略,当前的VQC策略存在着控制参数僵化、过分追求关口无功零交换等问题,这降低了电网对风电场接入的适应性。随着风电装机容量的增长,这些问题将成为制约风电发展的瓶颈。因此,研究含风电场电网的VQC参数(尤其是关口无功
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近年来,人工智能和计算智能技术取得飞速发展,一些新型、高效的启发式算法如粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、模拟退火算法(Simulation Annealing Algorithm,SAA)、差分进化算法(Differential Evolution,DE)等,在解决电力系统优化问题上取得了令人瞩
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