基于相关性分析的风电场功率限值分配算法

当风电出力超过电网接纳能力时,电网需要限制风电场的出力。基于风电场功率预测信息按比例初步确定风电场功率分配限值;以随机变量相关性分析为理论基础,描述风电场出力之间的相关性对整体出力波动性的影响。以减小风电电量损失为目标,考虑风电场装机容量的差异,基于风电场出力之间的相关系数修正风电场功率分配限值。以位于同一地区的5个风电场组成的风电场群为算例,对所提出的风电场功率分配限值修正方法进行验证。计算结果表明,风电场实际出力更接近理想出力曲线,减小了弃风电量,验证了方法的有效性。     

基于改进遗传算法的风电场多时段有功功率优化分配

提出了一种基于改进遗传算法的风电场多时段有功功率优化分配模型,有效解决了电力系统小时级调度模式下的功率分配难题,切实弥补了实时调度模型无法考虑风能和调度指令变化趋势的不足。多时段机组组合模型中,根据超短期风电功率预测信息,将整个调度过程分为多个时段,并合理考虑各个时段信息的相互影响,从而统一安排各个时段的开停机方案。多时段功率分配模型首次考虑了风机上网电价的影响,保证了在风场出力已定的情况下,整个风电场经济效益的最大化。针对多时段机组组合模型维数高、难以求解的难题,从遗传算法的各个环节进行改进,通过最优个体保存、段间交叉和段内交叉的设置、以及有选择的变异操作等改进措施,提高了遗传过程中种群个体的多样性和可行性,进而有效提高了算法的效率。所提模型与实时调度功率分配模型相互补充,能够进一步提高整个风电场的调度自动化水平,有效保障了风电场在各时间尺度的调度模式下均能安全经济运行。     

采用功率预测信息的风电场有功优化控制方法

风电场接受系统有功调度指令后需将调度需求分配到场内各风电机组。考虑到风电机组控制系统的频繁动作会直接影响其出力可靠性和机组寿命,提出一种新的风电场有功优化控制方法。该方法通过超短期风功率预测数据判断风机出力趋势以确定风机出力加权系数,优化风电场内有功调度分配指令,减少机组控制系统动作次数,平滑风电机组出力波动。最后,应用实际数据将所提方法与现有方法进行了比较,验证了所提方法的合理性和先进性。     

基于条件风险的风电场随机优化调度模型及其快速求解方法

风力发电具有不确定性,且短期/超短期预测精度较低,其大规模并网给电力系统调度带来了新挑战。综合考虑风电场预测出力分布在小概率情形下是不准确的,且风电场实际发电功率应受系统消纳能力上限限制,建立了基于条件风险的风电场随机优化调度模型。模型认为风电场预测出力应服从某一截断的分布,且截断部分的概率值应直接累加到截断处。该模型为混合整数随机优化调度问题,为高效求解此问题,提出蒙特卡洛条件风险方法。最后以江苏某实际电网为例进行计算分析,分析结果表明本文提出的基于条件风险的风电场随机优化调度模型可以较好地解决风电场短期/超短期随机优化调度问题,提出的蒙特卡洛条件风险方法可以高效求解该类混合整数随机优化调度问题。     

基于IGDT的网架重构过程中风电场出力调度

风电具有启动功率小、启动速度快等特点,在停电系统恢复过程中利用风电为其提供功率支持,可以加快系统负荷的恢复。由于风电出力的不确定性,需要对风电场出力进行调度,减小风电场出力的波动范围,在保证已恢复系统安全的前提下提高风电的利用效率。为此,文中提出了一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的风电场出力调度方法。首先建立不考虑风电出力不确定性时的风电场出力参考值确定性模型,然后基于IGDT方法将确定性优化模型转变为考虑风电不确定性的风电场出力调度优化模型,再利用人工蜂群算法对优化模型进行求解,最后以IEEE 39节点系统和江苏实际系统为例验证了文中方法的有效性。     

基于非线性内点法的双馈风电场功率优化分配控制策略

大容量风电场接入电网运行,会对系统的安全稳定性和经济性产生影响,因此从电网自身角度出发要求风电场出力可控,即根据电网调度要求调整风电场的有功功率、无功功率输出。提出了一种基于非线性优化的风电场功率分配控制策略,该策略以风电场功率输出偏差最小和风电场内损耗最小的多目标的优化模型为基础,考虑各台机组有功、无功输出限制及节点电压限制,利用非线性原-对偶路径跟踪内点算法进行求解。给出了具体的计算步骤,并以10机双馈风电机组风电场为例,通过不同调度出力要求算例仿真分析,验证了该控制策略在风电场功率控制方面的有效性,以及在提高风电场运行效率方面较传统控制策略的优越性。     

基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法

针对电网通常采用平均分解的方法编制风电月度合同电量,调度实施难度较大的问题,提出一种基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法。基于年合同电量月分解值滚动修正,建立融合预测误差、出力波动性、负荷跟随特性的风电场运行特性指标,并计及风电场负荷率偏差范围约束,编制各风电场的月度合同电量。编制结果既满足各风电场合同电量约束,又在电量分配时考虑了各风电场的运行特性。通过算例分析验证了所提方法的有效性。     

基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法

在含风电电力系统随机调度中,需要考虑由风电功率的预测误差导致的随机性成本,通常为风电功率随机变量的积分形式,并基于迭代算法求解。迭代算法在求解过程中由于步长选取等原因,难以保证较好的收敛性能。本文提出一种基于风电场总功率条件分布的经济调度二次规划方法,首先基于截断通用分布的混合形式对风电功率边缘分布建模,结合Copula理论,得到多风电场总功率条件分布,在避免使用高维分布的基础上考虑多风电场出力的相关性。以总功率条件分布为输入,建立同时优化机组出力和系统备用置信度的经济调度模型。将含风电功率积分形式的调度模型转化为二次规划形式,从而能够被现有的求解软件高效可靠求解。最后,在IEEE30-Bus标准系统中对本文方法进行了验证。     

含风电场的水火电力系统的多目标优化调度

随着风力发电的大规模并网运行,电力系统除了要安排火电厂和水电站的出力外,还要考虑风电场的出力情况。针对风能的间歇性、波动性和不可控等特点,引入旋转备用容量解决风力发电并网对电力系统经济调度和安全可靠运行带来的影响,建立含风电场水火电力系统优化调度模型,并运用改进粒子群算法对所建立的模型进行仿真计算和求解分析。仿真结果表明在风电出力全额上网的前提下,能够充分利用水资源,减少化石能源的使用,从而降低了火电厂污染物的排放,进而验证了调度模型的合理性和有效性。     

考虑日前计划的风储联合系统多目标协调调度

建立多时间尺度的风储发电系统协调调度模式,提出一种适用于风储联合发电系统的滚动协调调度方法。优化模型采用两阶段优化方法实现多目标决策和分层协调调度,第1阶段优化利用风电场储能系统和常规机组的协调调度最小化系统弃风电量和失负荷电量,第2阶段优化按照风电并网标准和系统调度需求在各风电场之间分配储能系统充放电任务和弃风功率。采用含3个实际风电场的IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明:基于风电场滚动上报的超短期风电功率预测信息,提出的风储联合发电系统日内滚动协调调度方法能够有效减少弃风,降低系统运行成本。     

电力系统弃风指标和弃风序列建模研究

随着弃风电量的快速增加,弃风问题已经引起社会的广泛关注。提出了电力系统弃风序列评价指标：弃风时段分布,弃风持续时间以及弃风持续电量。提出了一种基于时序生产模拟的弃风序列建模方法,该方法通过建立新能源消纳最大的时序生产模型,计算得到弃风序列。通过实际弃风序列和仿真弃风序列特性的对比,验证了基于时序生产模拟的弃风序列建模方法的有效性;同时模拟结果显示,高比例风电接入背景下,长弃风持续时间下的弃风电量占比大幅提高,弃风问题更加突出。     

风电优先调度对电力系统能源强度及经济成本的影响

近年来,中国风电产业快速发展,但同时面临着越来越严重的弃风问题,其主要原因之一是社会对风电发展的社会价值和经济价值还没有达成统一认识。利用京津唐电网2014年的实际数据,计算了在不同风电接入比例下,风电优先调度对电力系统能源强度和经济成本的影响,并进一步分析了为实现电力系统能源强度最低是否需要弃风的问题以及弃风出现的拐点及具体的弃风比例。研究显示,随着风电发电比例的增加,电力系统能源强度不断降低;为实现系统能源强度最低,在冬大和冬小负荷方式下,风电发电比例分别为14.19%和19.92%时将产生弃风,但此时弃风比例很低,接近于0;当风电发电比例分别为22.51%和24.62%时,为实现系统能源强度最低,冬大和冬小时弃风率也只有5.00%左右。研究还显示,随着风电发电比例的增加,电力系统经济成本不断下降。     

计及弃风的风电场最优装机容量

提出了一种在现有电源结构水平下利用弃风优化风电场装机容量的方法。在满足系统静态安全约束的条件下,基于机会规划约束,建立了以风电场净收益最大为目标、计及弃风的风电场最优装机容量模型。在此基础上,以小时为时间尺度,将风电不同季节、不同时刻调峰特性对弃风电量的影响引入最优模型,通过精细化模型得到统计意义上更为合理的最优装机容量。最后,以IEEE 30节点系统为例,基于某风电场的年风速分布特性及典型日每时刻的风速分布特性,采用基于随机模拟的粒子群算法进行模型求解,分析计算弃风、时间尺度、上网电价及其他因素对风电场装机容量的影响。     

内蒙古电网弃风电量统计体系的建立及应用

对国内常用的几种弃风电量统计方法进行介绍,指出现有弃风电量统计方法存在的问题。在对弃风电量统计方法全面总结分析的基础上,结合内蒙古电网实际运行情况,确立了内蒙古电网风电弃风电量统计体系,通过对弃风电量监测系统监测、基于标杆风机弃风电量统计、具有代表性的测试风电场估算3种方法进行比对、校验,可以准确掌握网内各风电场弃风情况,对风机运行具有实际指导意义。     

风电功率弃风数据特征识别方法研究

在风力发电过程中,由于负荷需求量的不同,存在对风力发电量的限制,弃风现象普遍存在。弃风数据的存在会对风电功率预测和风电场等值模型的建立产生较大影响,因此对弃风数据的剔除非常关键。对此,分析了正常运行数据的特征和弃风数据的特点,在风电机组的标准风速-功率传变特性（功率曲线）的基础上,依据正态分布的均值和标准差提出了粘滞区间的概念,并基于此建立了对弃风数据进行辨别与剔除的方法。以东北某风电场的实测数据为例,对含有弃风的数据进行剔除,验证了所提方法的有效性。     

考虑合理弃风的风电消纳方法研究

风力发电受自然来风的影响较大,具有明显的随机性与不确定性。随着大规模风力发电场的快速发展,其接入电力系统而导致的相关问题越来越明显。针对目前国内风电大规模接入受限的问题,以风电场弃风电量与系统为消纳更多风电而增加的调峰投资为约束,提出了利用系统低谷负荷时的合理弃风来提高风电的整体消纳能力的理论研究方法。最后通过利用所建立的风电消纳模型,以东北某区域电网为例进行了计算分析,得到了2015年与2020年在三种不同调峰平衡方式下的风电消纳能力,以期能为东北地区的风电规划与建设工作提供参考。     

风电年最大弃风电量计算方法及分析

为最大限度保障风电消纳,在规划论证风电装机规模过程中,有必要定量分析风电装机规模与弃风率、消纳风电电量占全社会用电量比重等指标之间的关系。提出年最大弃风电量的概念,基于风电出力和负荷持续曲线,提出了一种计算年最大弃风电量方法,并根据对持续曲线的近似,推导了年最大弃风电量的估算公式;计算最大弃风率与风电电量保证消纳比例等指标,可为风电规划设计提供参考。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性。     

美国得克萨斯州风电消纳的市场运行机制及启示

美国得克萨斯州风电装机容量一直稳居美国第一。作为得州电网独立运营机构的得州电力可靠性委员会（ERCOT）,曾面临集中式开发和外送的风电消纳困难,在2009年全年全网弃风率达到17%。经过对电网的投资建设和在电力市场及调度运行方面的优化与提升,得州电网内的弃风量显著降低,近几年一直维持在2%以下。主要分析ERCOT在适应风电消纳方面所采用的市场机制,通过借鉴ERCOT在风电管理和消纳方面的实践经验,提出对中国集中式风电消纳的启示和建议。     

东北地区风电运行消纳形势及原因分析

2013年我国风电运行消纳形势总体向好,东北地区风电消纳有所改善。提出了风电并网容量与本地消纳能力比例、风电增长速度与本地负荷增长速度比例、风电并网容量与灵活调节电源比例等关键性指标,对2010—2013年东北地区风电运行消纳现状进行客观评估,分析风电弃风的主要原因,展望2014年东北风电运行消纳形势。分析表明,东北地区风电大规模发展与本地消纳能力、与系统调峰能力不匹配是当前弃风的主要原因。加快跨区电网建设、扩大风电消纳范围是解决东北地区风电消纳问题的根本途径。     

基于分段电价的跨区风电消纳

大规模风电跨区输送越来越频繁,加大了受端区域电力系统的调节压力,严重影响了风电的消纳能力。针对这一问题,提出一种基于分段电价的风电消纳方法。该方法以电网公司购电总费用最小为目标,考虑火电和抽蓄各自参与风电消纳的边际成本效益,并通过对风电不同电量部分施行分段电价,使得电网公司、风电厂、火电厂和抽蓄电站等多个主体之间利益均衡,增加系统对风电的消纳,同时从理论上证明该方法与弃风惩罚方法原理上的等效性。仿真算例验证了该方法的有效性。仿真结果表明该方法能够显著减少弃风,在不降低电网企业利益的同时,提高火电和抽蓄电站参与风电消纳的积极性,增加风电企业的收益。