电力系统IEEE118节点算例，部分算例包含风电机组

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文章提出变速风电机组旋转备用概念和实现算法，设置风电场出力上限，利用风电机组出力可控性，实现风电场间互补备用，减少常规机组提供的备用容量。采用K-均值聚类算法对风电场历史数据进行聚类分析，分析风电场功率预测偏差引起的风电系统备用需求的概率分布。设定电网安全运行置信度，计算常规机组所需提供的备用容量值。结果证明，风电机组旋转备用和良好的风场风资源互补性可以减少常规机组所需提供的旋转备用容量，多风场聚合为一个等值风场，可以减少调度出力给定值。

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

针对兆瓦级变速恒频风力发电系统,基于Matlab/Simulink建立了包括风机、传动齿轮、双馈发电机在内的大型风电系统的整体动态数学模型。传统的最大风能捕获算法往往基于最优功率曲线和部分风机参数已知,当上述参数未知或出现扰动时,风电系统的效率会严重降低。针对此不足,基于所建模型设计了变步长最大风能捕获控制器,该控制器采用矢量控制算法,实现了发电机输出有功和无功功率的解耦控制;针对有功功率控制,控制器根据发电机输出转速扰动时,相应输出有功功率的变化变步长地调整系统输入,直到系统运行到最大风能点。仿真结果验证了风电系统模型的正确性以及控制器的有效性。

simulink仿真，直驱型风力发电机最大功率点追踪

本研究工作主要集中在开发基于智能控制的光伏-风电混合系统并网系统以及电池存储系统。在Matlab中开发了基于电网集成的混合光伏-风能和基于智能控制器的电池管理系统[BMS]，并分析了正常情况下的系统性能。使用UPFC对同一系统进行了仿真，并分析了不同故障条件下的系统性能。

风电入网潮流计算14节点-VrPQ.m 关于风电入网的matlab程序：风电节点无功对电压偏导求修正newton拉夫逊直角迭代时，对电压进行分解u=e j*f,把修正的风节点电压迭代量代入后潮流不收敛呀？是不是偶的风节点迭代加入错了？ if j1==14                           %X3=2*P^2*X_deta^2*r2* j*f)- j*f)^3)/sqrt j*f)^4-4*P^2*X_deta^2))/ j*f)^2-sqrt j*f)^4-4*P^2*X_deta^2))^2)- j*f)- j*f)^3/sqrt j*f)^4-4*P^2*X_deta^2))*/;                            %X4=j*X3;                        %end; %%%%%%%%%%节点为风电节点。

为了改善风电场发电的稳定性，抑制风电引起的电压波动与闪变，提高含风电电力系统的稳定性问题成为重要的研究内容，本文在简要介绍风电的特点的基础上，针对风电并网带来的电能质量及稳定性等问题，阐述了基于能量调度技术的解决方案，详细介绍了基于模糊理论"最大-最小"算法的调度系统控制器和系统其它主要部分的模型及仿真结果。控制器根据负荷用电量预测信息控制储能系统的充放电，不仅能有效抑制并网后电网的电能波动也能优化风电的发电质量。MATLAB仿真结果表明，风电储能系统能量调度策略和控制器是有效的，该系统能够有效减小风电场并网功率的波动。

针对高比例风电接入下电网电压快速、频繁波动的问题，提出了基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度电网无功电压优化控制方法。在日前优化安排离散无功补偿设备的基础上，日内采用基于MPC的滚动优化及校正控制思路，利用连续无功补偿装置对电压进行控制。首先，建立基于灵敏度的电网电压预测模型，预测得到未来多个时刻的电网电压运行状态；然后，以未来多个时刻的电网电压预计控制偏差最小为优化目标，建立日内滚动优化控制模型，求解得到连续无功补偿装置的无功控制计划，并通过电压控制偏差校正，完成日内无功电压模型预测控制；最后，以我国“三北”地区某风电场集群为例进行仿真计算，通过与传统电压控制方法进行对比，验证所提方法在提高电压控制水平方面的可行性和有效性。