考虑时空相关性的多风电场出力场景生成与评价方法

含多个风电场的场景生成技术可为电力系统中长期规划和运行提供所需基础数据。为在场景生成过程中计入多风电场风电出力的时空相关性,提出两阶段场景生成方法：在第一阶段,采用Copula函数对多个风电场出力的空间相关性建模,获得多风电场出力的初始场景;在第二阶段,运用随机微分方程对风电场出力波动随机性建模,通过重构初始风电出力场景,使得最终获得的场景中风电序列较好地保留原始序列的时间相关性。为评估生成场景的有效性,构建场景有效性评价指标体系;引入多重分形去趋势波动分析方法,提供刻画风电序列的自相关特性和动态波动特性的多维度指标。以某区域风电场为例,生成风电季度出力场景,结果表明所提方法能够复现原始风电序列的时空相关性。     

同一控制区两级调度风电实时协调控制策略

新能源场站普遍存在点多面广、单场容量相对较小的特点,因此部分电网虽按同一控制区运行,但选择将新能源场站控制权下放,形成风电资源两级控制现状。为协调常规能源与风电运行,最大程度消纳风电,通过将下级调度风电整体等效为上级调度的自动发电控制(AGC)虚拟机组,提出同一控制区两级调度风电实时协调控制架构,并投入实际运行。上级调度根据电网当前运行状态、负荷超短期预测和风电实际出力及预测,每5min滚动计算得到电网内各个下级调度的风电发电指标,经余缺调剂后,下发给下级调度风电AGC执行。在大风季、供暖期的运行结果表明,采用所述的两级调度实时协调控制方案后,达到了京津唐地区风电增发的效果。     

计及柔性负荷的高比例风光渗透下配电网孤岛划分策略

分布式电源的渗透率逐步提高,为配电网的供电恢复带来了新的方案,利用分布式电源进行孤岛划分可以在停电故障后迅速恢复供电以减小损失。然而在故障后孤岛划分时分布式电源的出力通常采用预测数据,由于风电和光伏等间歇电源的出力具有不确定性,为了确保能稳定、可靠的供电,因此有必要考虑风电和光伏作电源时的备用需求。首先建立考虑风电和光伏不确定性的预测误差模型,采用机会约束规划处理模型中的随机变量并得到各孤岛的备用需求。在孤岛划分阶段,首先得到最大供电范围,通过粒子群遗传混合算法充分发挥柔性负荷的调控能力,使得得到的孤岛结果最优。最后,以修改后的IEEE33节点配电系统为例,对所提出的模型和方法进行了验证。     

风电波动成本分摊方法

由于不同风电场出力之间可能存在平滑效应,含多风电场系统总风电波动成本并不等于各风电场单独并网波动成本之和,这给总风电波动成本在各风电场之间的合理分摊带来困难。提出基于波形相似性理论的风电波动成本分摊方法。在“同一系统中,所有参与并网发电的风电场运营商都应承担跟踪负荷波动的任务”的前提下,对各风电场出力进行等电量顺负荷等效变换,并以等效变换曲线作为风电波动成本分摊系数计算的基准;用波形相似性方法度量风电场实际出力曲线和等效出力曲线的波动整体性差异,兼顾风电场装机容量的影响,确定各风电场因未能有效跟踪负荷波动而应承担的风电波动成本份额。算例结果验证了所提方法的有效性。     

变速风力发电机组的变桨控制及载荷优化

针对额定风速以上,如何抑制变速风力发电机组因反馈信号滞后引起的输出功率波动以及机组载荷等控制技术问题进行研究。在研究了传统变桨控制的基础上,提出基于风扰动的前馈补偿控制与传统PID反馈信号相结合的变桨控制策略。通过MATLAB环境下进行仿真研究,结果表明:桨控制策略能够快速使风力机的输出转矩保持在额定转矩附近,减小风机转速波动以及风电机组传动链扭振,从而降低风电机组承受的气动载荷使得系统运行更加平稳。     

带储能的双馈风力发电系统控制策略

提出了一种将储能装置接入传统双馈风力发电系统背靠背变换器直流侧的新型双馈风力发电系统,通过对已有的背靠背变换器实施功率控制策略,可以有效地抑制风速随机化引起的风力发电系统并网点输出功率的波动。在分析系统构成及功能的基础上,提出了背靠背变换器相应的功率控制策略,并根据所建立的新型双馈风力发电系统的控制模型,在EMTDC/PSCAD仿真环境以及3kW双馈风力发电系统实验平台下进行了详细的研究和分析。研究结果表明,在风速波动的情况下该系统能够按照优化控制策略得到平滑的功率输出,实现风速的去随机化过程。     

考虑系统调峰特性的风光消纳优化

由于风电和光伏发电受自然因素的影响较大,其出力具有随机性和波动性,将对系统的调峰能力造成严重影响。该文首先针对风电自身的出力特性,从系统调峰能力的角度对区域电网可以接纳的风电容量进行评估;然后根据风电和光伏发电在时间尺度上存在的互补性,建立以系统失负荷率最低和弃风、光率最小为目标的优化模型,利用改进惯性权重的粒子群算法对模型进行求解,得到最优的风电和光伏发电出力。最后,利用实际区域电网风电、光伏发电以及负荷的历史数据对该文所提方法的有效性进行验证,结果表明采用风光互补优化策略对风电和光伏发电的输出功率进行优化后,系统出力波动有所降低且消纳能力有明显提升。     

基于组合预测的风电场风速及风电机功率预测

风电场风速及风电机功率预测的准确性对接入风电场的电力系统运行有重要意义.文中提出一种基于相似性样本的多层前馈(BP)神经网络风速预测方法,利用风速季节性周期变化的特点提高风速预测的准确性;结合时间序列分析与灰色预测方法研究了应用组合预测方法进行风电场风速预测,并在风速预测的基础上讨论了风电机功率预测.通过对国内某地区的实测风速数据分析,验证了该预测方法能够提高风速预测的准确性,具有较大的实用价值.     

计及谷时段风电消纳的储能系统平抑风电功率波动控制策略

储能系统(energy storage system, ESS)仅参与平抑风电功率波动为单一场景的控制策略,存在ESS频繁充放电以及不能有效解决负荷低谷时段风电消纳等问题。为此,提出了一种计及谷时段风电消纳的ESS平抑风电功率波动控制策略。首先,根据风电特性与负荷需求的时序关系,确定ESS在一个周期内的充电和放电区间段。其次,提出了分区间控制的ESS控制策略,在充电区间段以平抑风电功率向上波动为目标存储电量;在放电区间段以平抑风电功率向下波动为目标释放电量。最后,考虑ESS的实时荷电状态(state of charge, SOC)和风电消纳,提出了基于模糊控制的ESS充放电功率修正方法。以某风电场实际数据为例,在风储联合发电系统仿真平台上进行了测试,验证了所提运行策略的可行性和优越性。     

电池储能系统用于风电功率部分“削峰填谷”控制及容量配置

为缩减风电输出功率小时级的峰谷差,减小风电功率间歇性、波动性对规模化风电并网带来的不利影响,基于风电功率短期预测技术的小时级风电功率输出指令,提出风电功率部分“削峰填谷”控制策略,利用电池储能系统（battery energy storage system,BESS）缩减小时级尺度的风电功率峰谷差,并在各时间窗口内将风储合成出力的风电功率波动限制在一定的带宽范围以内;提出基于正态分布的储能功率计算方法,基于电池储能系统优化控制策略,分析电池储能系统实现部分“削峰填谷”控制策略与储能容量之间的关系。仿真实验结果验证该控制策略下储能容量配置的正确性与可行性。