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基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法
基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法
摘要：随着风电场规模的不断扩大和风电输电技术的加速发展，无功补偿技术逐渐成为提高风电功率输出、维护电网稳定运行的重要手段。本文基于改进的径向基神经网络模型，探讨了一种新的风电场无功补偿优化算法，能够实现更加精确的补偿措施。
Abstract:Withthecontinuousexpansionofwindfarmsandtheaccelerateddevelopmentofwindpowertransmissiontechnology,reactivepowercompensationtechnologyhasgraduallybecomeanimportantmeanstoimprovewindpoweroutputandmaintainstableoperationofthepowergrid.Basedontheimprovedradialbasisneuralnetworkmodel,anewwindfarmreactivepowercompensationoptimizationalgorithmisproposedinthispaper,whichcanachievemoreaccuratecompensationmeasures.
一、引言
风电场作为清洁能源的一种重要形式，在全球范围内受到了广泛关注。随着风力发电技术的不断成熟和风电场规模的逐步扩大，在电力系统中的地位也愈加重要。然而，与传统火力发电不同，风电场在电网调度中存在许多不稳定因素，如风速、风向等。这些因素会导致风电场无功功率缺陷，从而影响无法维持电网稳定运行。因此，采取有效措施提高风电场无功功率质量是非常必要的。
目前，常用的风电场无功补偿技术主要有静止无功补偿(SVC)、静态同步补偿(STATCOM)、动态无功补偿(DSTATCOM)等。虽然这些技术能够实现有效的无功补偿，但是由于风电场特点中存在的非线性、不确定性等问题，使得传统的控制方法难以实现精确的补偿效果。因此，本文提出一种基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法，旨在解决现有技术存在的问题，提高补偿效果。
二、基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法
2.1径向基神经网络(RBF)
径向基神经网络是一种基于距离度量的神经网络模型，其主要特点是采用径向基函数作为激活函数，能够对非线性关系进行拟合。与传统人工神经网络相比，RBF具有计算速度快、收敛速度较快、易于实现等优点。其结构如图1所示，主要包括输入层、隐藏层和输出层三部分。其中，输入层接收输入信号，隐藏层采用径向基函数进行激活，输出层进行线性组合。
图1.径向基神经网络结构图
2.2改进的径向基神经网络
由于在风电场无功补偿过程中，风速等因素的变化会导致无功功率缺陷发生较大变化，因此采用传统的径向基神经网络算法难以实现较高的精度。因此，本文对RBF算法进行了改进，提出了基于遗传算法的动态权重选择方法，在网络训练过程中优化权重，以提高网络的精度和可靠性。
具体而言，根据神经网络优化算法中权重的选择方式，维护一个适应度函数，以此为基础，采用遗传算法对权重进行优化。在遗传算法中，选择次优个体，采用交叉算法进行交叉，同时引入变异操作保持种群的多样性。最终，可得到适应度更高、精度更高的神经网络模型。
2.3风电场无功补偿优化模型
基于改进的径向基神经网络，本文提出了一种新的风电场无功补偿优化方法。该方法的基本流程如下：
1)收集风力电池组的运行数据，包括无功功率缺陷及其原因、输入变量等；
2)基于遗传算法的径向基神经网络模型建立，训练网络；
3)将受到干扰的变量输入神经网络模型进行关联计算，得到无功补偿值；
4)并将该值通过补偿装置输入到运行系统中，以实现对无功功率的补偿。
图2所示为本文提出的风电场无功补偿优化模型流程图。
图2.风电场无功补偿优化模型流程图
三、仿真实验
本文采用Matlab软件，编写了一套风力电池组无功补偿仿真程序，验证了所提出的基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法的有效性。仿真实验中，本文以潘多拉风电场为样本，采集了其2019年到2020年的运行数据，分别比较传统径向基神经网络模型和本文提出的改进模型的补偿效果。
将两种模型所得的实验结果进行整合分析发现，本文提出的基于改进径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法相比于传统的径向基神经网络具有更高的精度和效果。在不同的风速下，无功功率缺陷补偿效果都得到了有效的提高。
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