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【2h】

Multiobjective Reactive Power Optimization of Renewable Energy Power Plants Based on Time-and-Space Grouping Method

机译：基于时间和空间分组方法的可再生能源电厂多目标无功功率优化

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摘要

The large-scale renewable energy power plants connected to a weak grid may cause bus voltage fluctuations in the renewable energy power plant and even power grid. Therefore, reactive power compensation is demanded to stabilize the bus voltage and reduce network loss. For this purpose, time-series characteristics of renewable energy power plants are firstly reflected using K-means++ clustering method. The time group behaviors of renewable energy power plants, spatial behaviors of renewable energy generation units, and a time-and-space grouping model of renewable energy power plants are thus established. Then, a mixed-integer optimization method for reactive power compensation in renewable energy power plants is developed based on the second-order cone programming (SOCP). Accordingly, power flow constraints can be simplified to achieve reactive power optimization more efficiently and quickly. Finally, the feasibility and economy for the proposed method are verified by actual renewable energy power plants.
机译：连接到弱电网大型可再生能源发电厂可能导致在可再生能源发电设备和甚至电网母线电压的波动。因此，无功功率补偿要求，以稳定总线电压并减少网络损耗。为了这个目的，可再生能源发电厂的时间序列的特征是使用K均值聚类++方法首先被反射。可再生能源的发电厂，可再生能源发电单元的空间的行为，以及时间和空间分组可再生能源发电厂的模型的时间组行为由此建立。然后，对于在可再生能源发电厂的无功功率补偿的混合整数优化方法是基于二阶锥规划（SOCP）开发。因此，功率流的约束可以被简化以更有效地和快速地实现无功优化。最后，所提出的方法的可行性和经济性是由实际的可再生能源发电厂验证。

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