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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;东南大学;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，属于电力系统稳定及控制领域。一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，包含以下步骤：S1：获取风电‑负荷数据，利用K‑means聚类算法划分风出力‑负荷概率场景；S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；S3：计算不同场景所对应的目标函数；S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；S5：若迭代次数未达到设定值，则转到S6，否则转到S7；S6：更新控制变量的参数和速度，转至S3；S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果。

主权项：1.一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取风电-负荷数据，利用K-means聚类算法划分风出力-负荷概率场景；步骤S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；步骤S3：计算不同场景所对应的目标函数；步骤S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；步骤S5：若迭代次数未达到设定值，则转到步骤S6，否则转到步骤S7；步骤S6：更新各控制变量，转至步骤S3；步骤S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果；其中，所述的利用K-means聚类算法划分风出力-负荷概率场景，包括以下步骤：1获取风电-负荷样本数据，建立样本数据矩阵X； 其中，"＝{x1,x2,…,xn}；xj＝{xj1,xj2,…,xjm}；m为风电-负荷节点数；n为样本数目；2随机选取K个样本作为初始聚类中心ui，ui＝{ui1,ui2,…,uim},i＝1,2,…,K；3采用欧式距离表征样本与聚类中心之间的距离，计算公式为： 将各个样本与各个聚类中心的欧式距离进行比较，并将其与最近的聚类中心归结为一个子集；4对聚类中心进行再计算： 其中，xj为子集Si的一组m维样本序列，Ni为划分至子集Si中m维样本的数量；5用标准测度函数值E作为迭代收敛判据，其计算公式如下： 6选择DCH+指标作为聚类的有效性指标，DCH+指标的定义为： 其中，TK为类间离差平方和，主要反映类间分离性；PK为类内离差平方和，主要反映类内紧凑性；K为聚类数；通过计算各K值的DCH+指标，并进行对比，找出最佳的聚类数；7每个场景的发生几率λp使用以下公式进行计算； 其中，Np为每个场景中包含的样本数量；所述的HPFC的规划配置优化模型包括：目标函数与约束条件，从减少投资成本和解决系统潮流越限问题两方面对HPFC展开规划配置优化计算，优化模型的目标函数包括HPFC配置费用、系统网络损耗、系统静态安全裕度和N-1热稳定裕度，所述的目标函数包括：HPFC配置费用；系统网络损耗；系统静态安全裕度；以及系统N-1热稳定裕度；所述的约束条件包括：电力系统运行约束与HPFC自身约束。

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