一种评估大规模风电功率脱落对电力系统频率影响的分析方法

大规模并网风电功率的波动会引起系统频率波动甚至导致系统频率动态越限,危及电网的安全运行,而风电单机容量小、随机波动性强等特点,使得基于阶跃扰动的传统频率动态分析方法不再适用.本文提出一种基于风电功率波动特性以及系统频率响应特性的评估方法,可用于分析风电功率波动极端方式——大规模风电功率脱落对电力系统频率动态的影响程度.基于实际电网风电运行实例,分析了并网点受扰后风电机群脱网造成的风电功率脱落引起的系统频率动态过程,并评估了典型运行方式下满足系统容许频差约束的最大风电功率脱落值.     

风电并网关键技术：风电的直接概率预测

风电是一种重要的可再生能源,但风电具有的高波动性和随机性使其大规模并网运行面临各种困难和挑战。准确的风电功率预测是减少风电并网风险的关键技术之一。由于风电功率时间序列的高度波动性,传统的基于点预测方法无法提供可靠的风电功率预测结果。基于概率区间的风力发电预测技术能够同时量化预测误差和相关概率,从而降低由于预测误差带来的各种风险,可以更有效地支持电力系统应对各种不确定性和风险。首先总结风电功率预测技术的最新发展,然后提出了一个基于超级学习机和进化计算的方法直接生成风电预测区间。相较于已有的方法,所提出的算法优点在于能够直接通过一次性优化过程产生预测区间,从而在保证高有效性的前提下简化了模型和计算量,避免了传统方法中包含的误差数据分析等高计算量的步骤。通过丹麦实际风电场数据对所提出的方进行了各种测试,结果表明该方法能够高效和准确地提供风电功率概率预测区间。     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。     

基于机会约束混合整数规划的风火协调滚动调度

为降低大规模风电随机性和波动性对电力系统调度的影响,保障电力系统运行的安全性和经济性,提出了考虑风电功率特性的基于机会约束混合整数规划的滚动调度模型。首先,研究了风电功率特性及风电预测误差和风电爬坡事件对系统调度的影响。然后,建立了考虑风电功率特性的机会约束混合整数规划滚动调度模型。通过滚动调度策略,有效减少系统备用容量,降低系统运行成本,提高系统的经济性,模型考虑风电爬坡约束,能有效降低风电爬坡事件的危害,提高系统的安全性。最后,通过算例对所提模型和调度策略的有效性进行了验证,结果表明,模型和调度策略能结合风电功率特性,有效兼顾系统的安全性和经济性。     

基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景生成方法及其在机组组合中的应用

随着大规模风电接入电网,风电功率的随机性与波动性以及多风电场出力的相关性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。引入经验Copula函数表征多风电场联合出力分布;对风电的波动性进行建模,利用ksdensity函数拟合风电功率波动量,通过逆变换抽样的方法生成符合风电随机性和波动性的场景集合;生成基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景,并将其应用于含多风电场的电力系统随机机组组合问题的求解。算例结果验证了所提风电波动性建模方法的有效性与动态场景生成方法的可行性,同时提高了含多风电场电力系统运行的经济性。     

电力市场下风电电力系统旋转备用风险-成本模型

为了量化风电出力的随机性和波动性对电力系统备用容量的影响,利用条件风险价值方法,在电力市场环境下构建了包含了常规机组的运行成本、排污成本、期望停电成本、旋转备用成本在内的风电电力系统旋转备用的风险-成本模型,在Matlab环境下利用量子差分进化算法对模型进行求解,通过仿真分析了量子差分进化算法的优势、不同风险水平对系统上下旋转备用容量的影响,以及不同置信度下系统总的运行成本和条件风险值,得出了风险水平越高(对风电的态度愈保守),系统的上下旋转备用越小,而系统的上下旋转备用容量的置信度增加,系统总的运行成本和CVa R值则降低的结论。     

考虑调峰效益和电量效益的风蓄联合运行优化模型及算法

大规模具有随机性、波动性和反调峰特性的风电接入电力系统后,给电力系统的运行调度带来了很大的挑战。抽水蓄能电站具有快速启动带负荷、调峰能力强等良好的运行特性,让抽水蓄能电站配合风电出力将有利于降低风电并网对电力系统的影响,提高风电利用率及电力系统运行的技术经济性。以最大化风蓄联合运行的调峰效益及电量效益为目标建立了风蓄联合运行优化模型,并研究了求解所建立的多目标优化模型的启发式算法。通过算例验证了所建模型及方法的有效性及实用性。     

基于机会约束规划的风–蓄联合动态经济调度

大规模具有随机性、波动性和反调峰特性的风电接入电力系统后,给电力系统的调度运行带来了很大挑战。针对风电出力特性,提出了基于智能能量管理系统(smart energymanagement system,SEMS)的风-蓄联合调度策略,基于随机规划理论建立了经抽水储能平抑后以风电功率波动最小和火电运行成本最低为目标的风–蓄联合运行的电力系统动态经济调度模型,并采用混沌粒子群优化算法求解模型。仿真结果表明了该调度策略的合理性及有效性。     

考虑风功率预测的含风电电力系统调峰能力分析

针对大规模并网风电的随机性、波动性会给电力系统调峰带来很大影响,从风电功率对负荷特性和系统调峰需求影响两方面入手,分析风电并网对电力系统调峰能力的影响,比对各种电源的调峰能力,综合考虑线损率、联络线调节能力等因素,提出计及风功率预测的系统调峰容量计算模型。以某一典型区域电网为例进行了含风电电力系统调峰能力的分析,以期为大规模风电规划决策与运行提供参考。     

基于t Location-Scale分布的风电功率概率预测研究

风电功率特有的随机波动性,导致风电功率点预测方法的预测精度不高,增加了风电并网的难度,致使风电场弃风现象严重。基于风电功率点预测的基础上,风电功率概率预测可以预测出风电功率的波动范围,为电力系统的安全运行以及电网调度运行给出不确定信息和可靠性评估依据。提出了一种基于t location- scale分布的风电功率概率预测方法,即采用t location-scale函数来描述风电功率预测误差概率分布,并以此建立误差分布,基于已建立的误差分布可以进行概率预测。并引进了覆盖率和平均带宽来评价预测区间的优劣程度。利用吉林省西部某风电场历史数据验证了该方法的可靠性。     

采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度

为了增强含风电电力系统的安全性和稳定性,提出一种计及运行风险及备用成本的含风电电力系统环境经济调度新模型。在目标函数中加入了系统运行风险指标和正、负旋转备用成本;增加了系统可靠性约束条件,确保了较低的系统运行风险,并同时获取正、负旋转备用量。采用一种新型高效的场景生成技术来描述风电功率的随机性。基于花授粉算法及差分进化算法提出一种具有时变模糊选择机制的多目标优化算法。将所提模型及求解方法在具有一个并网风电场的4机组系统中进行仿真。分析了各参数变化对系统运行的影响,并与其他两种启发式智能算法进行比较,验证了所提模型及算法的可行性和有效性。     

基于蒙特卡罗仿真的风力发电系统可靠性评价

风能存在随机性和波动性的缺点,风力发电对电力系统可靠性有一定影响。为全面评价风力发电并网后的经济性和可靠性,提出了基于序贯蒙特卡罗仿真的风力发电机组可靠性模型．并给出了详细算法,考虑了风能的随机特性和风力发电机组的强迫停运。采用该模型对风力发电机组进行概率仿真,并结合时序负荷模型,计算出不同设计方案下系统可靠性指标和经济指标。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。     

基于潮流转移和追踪的含风电电力系统运行风险评估

为实现含风电电力系统运行风险快速评估,提出了一种基于潮流转移和追踪的风险快速评估方法。首先,考虑风电出力波动与时间和风速的相关性,基于Markov理论建立了风速相依的风电出力波动模型;其次,为提高系统状态分析效率,通过推导节点转移分布因子和适用于多支路开断的支路开断分布因子来实现快速潮流计算,避免了潮流迭代计算;然后,建立了基于潮流追踪的负荷削减模型,采用潮流追踪理论筛选出最有效的控制节点集合,将全系统范围内寻优转化为局部范围内寻优,在改进潮流计算算法和负荷削减模型2个方面实现了运行风险快速评估;最后,通过IEEE-RTS79系统的仿真分析,验证了所提模型的准确性和有效性,进一步计算切负荷风险指标和线路越限风险指标以分析不同风速条件对系统运行风险评估的影响,为含风电电力系统运行风险评估提供参考。     

大规模风光互补发电系统建模与运行特性研究

建立了大规模并网风光互补发电系统动态分析模型,提出了基于功率变化率改进扰动观察最大功率跟踪算法。风电及光伏系统均采用有功、无功解耦双环电流控制策略。应用静止同步补偿器分析模型的暂态故障电压。含风电、光伏及风光互补运行的电力系统仿真计算验证了该模型的有效性及其功率波动特性和母线电压的暂态影响。仿真结果表明,该风光互补发电系统模型有效降低了输出功率波动,实现了风光系统低电压穿越,确保故障情况下风光系统不脱网运行以及电网安全稳定运行。     

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。     

基于柔性分析的风电并网容量优化建模

针对目前风电并网容量优化分析对风电出力随机性考虑的不足,在电力系统柔性分析研究的基础上,引入柔性参数,将风电功率的随机性柔性化表示,并将其量化为惩罚成本计入风电运行价值函数中。同时,考虑风电运行价值对风电并网容量的影响,建立了风电并网容量优化柔性数学模型,并运用拉格朗日函数的鞍点理论将此多目标优化模型简化为2个单目标的优化问题。通过IEEE 30节点算例分析表明,风电功率的柔性化表示充分反映了风电出力随机性强的特点,同时优化柔性数学模型的应用使得风电并网容量规划方案的经济性和安全性有机地结合起来,实现了风电运行价值和风电并网容量折中决策。