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申请/专利权人：国网青海省电力公司电力科学研究院;国网青海省电力公司;华北电力大学

摘要：本发明公开了属于电力控制技术领域的含高渗透新能源电力系统兼顾静态电压稳定的多目标无功优化方法。利用K‑means聚类进行场景缩减，提取具有代表性的典型场景集；对各场景进行动态无功补偿节点的选取，进而在单一场景下筛选具有高综合L‑Q灵敏度的数个节点作为无功补偿馈入节点；选取全部典型场景下被选为无功补偿馈入节点频次高的节点作为各典型场景的无功补偿选址；构建大规模新能源接入的送端电网模型，对各场景选取风光接入未进行补偿时静态稳定性低的点处的L指标作为目标函数，利用多目标差分进化算法MODEA求解得出Pareto解集；基于熵权法确定权重的TOPSIS算法得到决策解。本发明可在兼顾系统更经济的运行下，提高系统的静态稳定性，实现无功补偿的选址定容。

主权项：1.含高渗透新能源电力系统兼顾静态电压稳定的多目标无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：基于地区一年的实际风光数据，利用K-means聚类进行场景缩减，提取具有代表性的典型场景集；步骤B：在步骤A场景缩减的基础上，基于综合L-Q灵敏度对各场景进行动态无功补偿节点的选取，进而在单一场景下筛选具有高综合L-Q灵敏度的数个节点作为无功补偿馈入节点；选取全部典型场景下被选为无功补偿馈入节点频次高的节点，作为各典型场景的无功补偿选址；步骤C：构建大规模新能源接入的送端电网模型，考虑场景缩减后的全部典型场景中的风光出力，对各场景选取风光接入未进行补偿时静态稳定性低的点处的L指标作为目标函数，并且考虑系统运行的经济性，利用多目标差分进化算法MODEA进行求解得出Pareto解集；步骤D：由于步骤C得出的Pareto解集中各解互相不支配，考虑多属性决策问题，利用基于熵权法确定权重的TOPSIS算法进行求解得到决策解，从而得到多目标无功补偿配置方案。

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