基于风速Weibull分布的电力系统备用容量优化模型

为了解决风电功率的随机波动和预测精度不高对风电并网的影响,引入风速Weibull概率分布函数和风功率概率分布函数,建立了基于风速概率分布的长期经济调度模型。该模型考虑长期调度和风电功率概率分布,在计算备用时不需考虑风电功率的时序性,这样使得模型得到了简化。最后通过算例仿真,讨论了该模型对系统备用容量和风电场成本的影响,同时验证了该模型的可行性。     

考虑风电不确定性的电热系统经济调度

随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战。传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素影响,概率分布模型无法准确描述其特性。为此,采用基于神经网络的组合预测方法对风电功率误差进行建模,再将预测的风电误差加入到包含热电机组、火电机组、风电、储热装置和电锅炉的热电联合优化调度模型中,最后以实际的10机系统为例进行仿真,分析了风电预测误差对机组出力、风电消纳及调度成本的影响。结果表明,与传统方法相比,所建模型可减少机组燃煤成本与旋转备用成本,降低了经济调度成本,提高了风电消纳水平。     

计及调频备用的储能平抑风电功率波动控制策略北大核心CSCD

新能源场站配置储能系统可以平抑输出功率的波动、承担新能源机组调频义务。若储能仅考虑单一平抑波动工况时可能会造成风储联合系统调频有功备用不足。因此本文提出一种考虑调频有功备用与荷电状态恢复的平抑风电功率波动策略,首先利用聚类算法提取储能平抑波动典型工况,计算储能平抑波动功率需求和剩余有功功率;其次,结合国标对风电场有功备用相关标准,利用储能调频备用与风电减载联合提供有功备用,并对储能平抑波动功率设置限幅;最后,利用模糊控制理论设计储能系统边缘区荷电状态恢复策略。基于实际风电场运行数据进行仿真分析,结果表明所提出的方法可在储能系统平抑风电波动时提供有功备用以及边缘区荷电状态恢复。     

具有双约束条件的云模型控制策略在风储联合发电系统中的应用

在一阶低通滤波器平抑风电功率方法的基础上,从风电平抑波动需求和储能自身吞吐波动能力两方面考虑,提出基于云模型理论的储能系统平抑风电功率波动的方法。该方法以风电功率的波动率和储能系统的荷电状态作为二维云模型控制器的规则前件,以低通滤波器的时间常数作为云模型控制器的规则后件,设计适于风储联合发电系统的二维云模型控制器。该方法通过调整低通滤波器的时间常数,自适应地使储能系统协调风电功率输出,在不同工况下合理地平抑风电功率波动。最后通过仿真实例验证该方法的有效性和正确性,达到合理利用储能且较好地抑制风电功率波动的控制目的。     

考虑旋转备用约束的含风电场电力系统优化调度模型

文章建立电场电力系统优化调度模型,该模型考虑了风电功率预测误差的情况下,系统旋转备用容量满足负荷及风电波动的需求。模型中涉及火电机组、风电场的发电成本以及火电机组环境污染惩罚费用,并提出基于时变加速度的随机黑洞粒子群算法对模型进行求解,时变加速度增强了算法早期全局搜索能力,并保证迭代后期收敛到全局最优,同时黑洞原理避免了算法收敛早熟,陷入局部最优解。最后对含一个风电场的10机系统算例建模仿真,从而验证模型以及算法的合理性和有效性。     

基于风储经济调度的储能容量优化配置

大容量储能系统理论上可抑制风电出力波动,但其经济性不足成为实践应用的巨大瓶颈。文章从含储能的风电系统优化经济调度角度出发,以含风储的电力系统总成本最小为目标,主要考虑了因储能补偿风电功率预测误差而减小的火电旋转备用容量折算成本、因储能补偿平抑风电出力波动而减小的火电旋转备用容量折算成本,储能补偿风电场弃风成本,储能补偿火电排污和环境治理成本,以联合提高风电预测精度和平抑风电波动满足国网规定标准为约束,构建含风储的电力系统优化经济调度数学模型,采用遗传算法针对新疆某含风电的地区电网加装储能进行了储能容量优化配置。仿真结果表明,所提储能容量配置占风电场装机容量的9.60%,经济性较好,方法有效可行,具有较好的应用前景。     

联网风电功率波动对电力系统频率影响评估

大规模风电功率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。由于风力发电具有单机容量小、随机波动性强等特点,基于阶跃扰动的传统电力系统频率动态分析方法将不再适用。该文构建含大规模风电电力系统频率动态评估方法,该方法利用t-location概率分布模型描述风电功率随机波动特性、采用序贯蒙特卡洛法模拟时序风电功率序列。最后,以某区域电网为例,仿真分析大规模风电场群联网运行对系统频率的影响。     

西北地区风电功率波动特性概率密度及波动统计

为了准确描述西北地区风电功率波动特性的概率密度分布及波动变化,在对西北地区风电功率数据分钟级分量进行分布拟合统计后,得出特殊t（t location-scale）分布可以描述西北地区风电功率波动特性的概率分布。将西北地区风电功率数据划分为幅值差波动和斜率波动,因CLARANS算法常用在大数据聚类划分上,故利用CLARANS算法对幅值差波动和斜率波动进行聚类划分。聚类划分后经统计表明：西北地区风电功率数据的幅值差波动具有明显的季节性特征,在6—8月最为明显;斜率波动有较为明显的空间特征,随着空间尺度的增大,缓慢波动的风力发电量占比均值由0.356降至0.267,快速波动的电量占比均值由0.183升至0.35。     

基于聚类与非参数核密度估计的风电功率预测误差分析

针对实际风电场风电功率预测误差呈现出季节、时序和功率变化特性,提出基于聚类分析与非参数核密度估计的方法研究风电功率预测误差的概率分布特性。采用聚类分析的方法进行月份、时段的缩减,有效地将误差特性相似的误差数据归为一组,从而在考虑误差分布多样性的基础上兼顾误差分布的整体趋势。在此基础上,考虑功率特性,采用非参数核密度估计方法进行风电功率预测误差概率分布拟合并采取基于迭代的窗宽求解方法。通过拟合精度评价指标验证所提方法的适用性及有效性。     

高比例风电系统的爬坡备用需求评估

在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系统的备用充裕度,提出一种基于门控循环单元和非参数核密度估计法的组合区间爬坡备用需求预测方法。首先,将风电功率实际数据和日前预测数据构建成多变量时间序列,基于门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）模型提高预测结果的准确度。进而,采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行置信区间估计,得出给定置信区间下的风电功率预测区间。最后,根据区间预测结果,预测爬坡事件并提取爬坡特征量,建立爬坡备用需求评估模型,评估得出爬坡备用容量需求。基于西北某省级电网的数据开展了算例测试,验证了所提方法的有效性。     

考虑风功率预测误差相关性的旋转备用容量优化

文章研究了风电场间风功率预测误差相关性对系统备用容量选取的影响。首先,对不同风电场的风功率预测误差及其相互间的关联特性进行了研究,建立联合概率分布模型;其次,建立了考虑其相关性的旋转备用容量优化模型,模型兼顾经济性与可靠性,以火电系统燃料成本与停电损失之和最小为目标,约束条件着重考虑了系统切负荷与弃风概率均小于设定的置信度;最后,算例验证了模型的有效性,可为系统旋转备用容量的优化制定提供参考。     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

基于量化指标和概率密度分布的风电功率波动特性研究

基于华北电网实测数据,定性分析风电功率波动量、波动率、变化速率3个量化指标,在不同装机容量和不同差分时间尺度下的波动特性。同时采用二次滚动平均法提取实测风电场输出功率的分钟级分量,利用正态分布函数进行拟合,研究不同装机容量和不同滚动窗口时的风电功率分钟分量概率分布情况。结果表明,风电功率波动在时间尺度上分布具有一定趋势性,且与风电场规模大小紧密相关,合理选择风电场装机容量有利于并网时电网的安全稳定运行。     

基于集对理论的风电场内功率汇聚特性分析

以东北某风场的实测风电功率数据为例,提出风电波动系数指标,分析风电机组汇聚时区域风电出力波动的变化规律,结合集对分析理论,研究在不同时空尺度下,同一度和重度差异的变化特性。对风电功率汇聚进行量化分析,为研究风电功率相关性提供新思路。     

基于带阻滤波原理的风电场功率波动平抑策略研究

基于单机系统模型,研究系统的频率响应特性,针对系统频率响应特性中存在的敏感频段,提出基于带阻滤波原理的风电功率波动平抑控制策略,以改善风电功率波动对系统频率的影响。基于单机系统频率响应模型和实测风电场功率波动数据,设计系统中风电装机比例较高情况下的风电功率注入对系统频率影响分析算例,分析不同带阻滤波参数的风电功率波动平抑控制对系统频率偏差的改善效果。仿真结果表明,采用所设计的带阻滤波平抑控制策略能利用较小的储能容量最大限度改善风电功率波动对系统频率质量的影响。     

考虑风电和负荷波动及N-1故障的发电备用优化方法研究

基于风电与负荷预测误差的统计分布,确定合理的区间数;采用区间数优化方法,同时考虑备用优化配置中的电网安全约束、故障场景下的网络拓扑结构变化以及连续波动场景与瞬时离散故障场景下的爬坡约束,建立考虑风电和负荷波动及系统N-1故障多场景的备用容量优化模型,并运用benders分解方法减小求解规模。从时间维度与空间维度将机组出力与备用容量及其在机组间的合理分配进行统一优化,保证系统在各场景下的自愈校正能力。通过IEEE 39节点算例验证该文所提方法的有效性和优越性。     

基于负荷与风电出力场景集的运行备用动态调度方法

文章利用拉丁超立方抽样和同步回代缩减法得到了电力系统机组、负荷和风电出力的不确定性的场景集。基于失电量期望和弃风电量期望推导出上、下调备用需求与可靠性之间的量化关系,并作为发电调度的约束条件,建立系统运行费用最小、备用成本最低的机组出力和备用决策动态协调优化模型。最后利用IEEE-30节点系统进行仿真验证,结果表明文章方法在满足可靠性的前提下,得到每个时段的机组出力计划,并极大降低发电机可用备用容量,保证系统经济性。     

考虑弃风限电风险的风火打捆外送多目标优化调度方法

针对由于风电不确定性而造成风火打捆外送方式下系统弃风限电风险问题,提出了一种考虑弃风限电风险的风火打捆外送多目标优化调度方法。首先,根据风电功率预测误差Beta分布模型,建立了风电实际可发电功率的概率分布模型,量化分析风电功率不确定性对风火打捆外送方式下的系统弃风限电风险影响机理;引入多目标优化理论,以风电外送消纳电量最大、系统综合弃风限电风险值最小为优化目标,以风电、火电出力计划为优化控制变量,以风电实际可发电功率为随机变量,构建了风火打捆外送多目标优化调度模型;引入概率序列理论,将不确定性优化模型转化为确定性模型求解。通过算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性。     

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。     

一种新型双电池风力发电储能系统及控制策略

提出一种新型双电池风电储能系统,它能以较低的运行成本将风电功率波动维持在规定的范围内;风电场可在每个调度时段内输出恒定功率,使风电稳定地并入电网。当调度功率低于实际风电功率时,起充电作用的电池处于工作状态,当调度功率高于实际风电功率时,起放电作用的电池处于工作状态;当其中一个电池充满电或深度放电时,2组电池的充、放电状态切换。为了延长电池使用寿命,对调度功率进行优化,以确保2组电池都在完整充、放电循环下运行,此双电池储能系统可显著降低系统运行成本。利用一台具有真实风电功率数据的3 MW风电机组进行仿真分析,验证了所提系统及控制策略的有效性。