引入聚类分析的光伏出力建模及其在可靠性评估中的应用

对光伏系统出力的建模是评估其容量价值及进行规划的前提,太阳辐照强度的随机性和波动性是其建模的难点。文中引入聚类分析理论,从数据挖掘的角度对光伏出力进行了建模,并将其用于含光伏发电的系统可靠性评估。首先,对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法进行了改进,解决了其对迭代初值敏感的问题。其次,利用改进的FCM算法对历史辐照数据进行了聚类分析,确定了聚类数和聚类中心,建立了太阳辐照的时序聚类模型。最后,基于所述模型和蒙特卡洛模拟(MCS)法提出了含光伏电站的发电系统可靠性评估方法。对IEEE-RTS测试系统的测试结果验证了所述模型和方法的有效性和高效性。     

含并网光伏电站的系统可靠性评估方法

为分析光伏发电出力的随机特性与高渗透率可能给电网可靠性带来的影响,提出一种光伏电站多状态转移时序模型。该模型利用模糊C均值聚类方法将历史出力数据归类为四种不同天气类型,并统计其转移概率,利用ARMA方法对所有16种转移状态可能进行时间序列建模,建立更符合实际情况的多状态转移的光伏电站时间序列模型。最后在所建模型基础上,应用序贯蒙特卡罗方法评估光伏接入对系统可靠性的影响,提出一种基于典型天气电站出力的计算光伏提高系统可靠性限值的计算方法。在RTS-24节电系统中仿真结果表明所建模型符合实际光伏电站出力特性,该限值计算方法简单有效,对指导光伏电站接入系统有指导意义。     

考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估

光伏发电系统出力的随机性与间歇性,使得电力系统的运行风险在大规模光伏电站并网后迅速增加,传统的旋转备用需求评估方法已经不能满足含光伏电站的系统运行要求。文中建立了太阳辐照度和光伏发电系统出力的概率分布模型,并采用拉丁超立方采样模拟光伏发电系统的出力场景;利用基于Huffman树的改进K-means聚类算法对光伏发电系统的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电系统出力分布特性的前提下减少了场景数量;在此基础上,提出了考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估模型,以系统综合运行费用最低为目标,兼顾了运行的经济性和可靠性。基于改进的IEEE-RTS 96系统,对所提模型进行了仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

考虑光伏出力与负荷相关性的光伏电站容量可信度评估

光伏发电容量可信度是衡量光伏发电对电力系统可靠性贡献的重要标准。提出一种计及光伏出力与负荷相关性的光伏发电容量可信度的计算方法。首先,根据光伏发电昼夜特性,建立白天、黑夜分时段出力模型;其次,采用离散联合概率分布构造刻画光伏出力与电网负荷相关特性的联合多状态模型;最后,利用非序贯蒙特卡洛模拟方法计算得到系统可靠性指标和光伏发电容量可信度。基于等LOLE和等LOEE准则,计算了RBTS系统增加光伏电站后的光伏发电容量可信度,结果表明所提出方法的正确性和实用性。     

光伏发电系统可靠性分析及其置信容量计算

大规模光伏发电的接入增加了系统的不确定因素。该文针对光伏发电出力的时序性和随机性,通过天气类型抽样和设备停运概率的分层抽样改进了光伏发电系统的出力模型。将模型应用于并网光伏发电系统的可靠性评估和置信容量的计算中,研究了天气变化、设备故障等随机因素对计算结果的影响,提高了计算的精度。通过对2015年青海省格尔木市并网光伏系统的计算分析,发现电网规模的扩大和光伏电站的分散分布有助于光伏发电置信容量的提升。     

考虑网络传输约束的并网光伏发电消纳容量计算

光伏发电出力具有间隙性和不确定性,其并网接入给电力系统运行带来了巨大的挑战。针对大规模并网光电消纳容量计算问题,构建了一种考虑网络传输约束的消纳分析模型。该模型以最大化光伏电站接入总容量为优化目标,以光伏电站容量及常规机组的启停状态和出力为决策变量,考虑网络传输约束和抽水蓄能电站的特定约束,其本质属于一个混合整数线性规划问题,可采用CPLEX解法器高效求解。并将所提方法应用于某省级电网光伏发电消纳容量计算,验证了其合理性,且光伏电站消纳能力还受其接入位置和出力系数的影响。     

平抑光伏发电功率波动的储能配置方法

光伏发电具有典型的波动性和间歇性,大规模并网应用危及电网的稳定运行,引入储能可有效平滑并网功率,降低光伏并网对电网的影响。配置储能需要考虑长期的光伏出力情况并顾及光伏并网要求。依据光伏并网国家标准设定了功率平抑目标,设计了一种改进型的储能配置方法。该方法遍历全年的光伏出力情况并采用基于低通滤波算法和概率统计相结合的计算方法,选取了满足全年功率平抑需求的时间常数;分析得出了储能参数的计算公式,进而可获得储能容量和储能功率的配置定额,可满足光伏电站每天的功率平抑需求,提高光伏电站被电网接纳的能力。算例分析验证了该方法的有效性可行性,可为光伏电站的储能配置提供参考。     

采用盒式鲁棒优化的并网光伏电站极限容量计算

针对光伏发电出力的不确定性,提出运用鲁棒优化理论来研究并网光伏电站的极限容量问题。采用盒式鲁棒优化方法,建立系统运行约束条件下的光伏电站极限容量优化模型,模型中以太阳辐射强度作为不确定参数,通过其变化范围来描述光伏发电出力的不确定性,依据优化对偶理论,将模型转化为确定性的线性规划问题,然后进行求解。某46节点系统的仿真计算结果表明,不同的并网节点、扰动范围对光伏电站极限容量有明显影响,验证并网光伏电站极限容量的盒式鲁棒优化模型的可行性和有效性。     

光伏发电与风光联合发电系统输出特性分析

光伏并网运行是实现大规模开发利用太阳能的有效途径。由于光伏发电具有波动性和间歇性,大规模输出功率的波动将会对电网的规划、运行和调度带来不利影响。在分析吉林电网某地区光伏电站和风电站输出功率波动特性的基础上,结合并网集群风电站输出功率,建立风光联合发电系统,以定义的评估指标对其输出特性进行分析,从而确定了光伏电站接入的最优容量。结果表明单独光伏电站短时间内输出功率波动较为剧烈,集群风光联合发电系统输出功率更加平稳,即风电和光伏的"汇聚效应"比较明显。     

基于马尔可夫模型的光伏出力聚类与模拟

恰当地处理光伏数据并建立合理的出力模型是含光伏发电系统运行与规划的基础。该文基于马尔可夫模型和谱聚类算法,综合考虑光伏出力的天气特性、日特性、季节特性,提出了一种光伏出力聚类和模拟方法。首先,从光伏出力中提取幅值、基准出力和波动出力,基于马尔可夫模型针对波动出力进行聚类分析,并利用Alpha值、Silhouette指数、贝叶斯准则确定最佳聚类数;然后,整合聚类结果并搭建基于月内天气状态和日内出力状态的双层马尔可夫模型;最后,利用双层抽样得到中长期光伏模拟时序出力。与传统K-means算法相比,基于马尔可夫模型的谱聚类算法能够更好地解决光伏出力数据可能出现的数据丢失与误测问题,并具有更好的天气区分性。与马尔可夫蒙特卡洛模拟相比,该文所提光伏出力模型能够更好地保持光伏出力的天气特性、时序特性和概率特性,并具有更高的精度。算例分析验证了该文所提模型的有效性。     

基于半不变量随机潮流计算的分布式光伏优化配置研究

针对新能源大规模并网引发电压质量下降及网络损耗增加等问题,提出了一种基于半不变量随机潮流计算的分布式光伏选址定容的新方法。首先,将接入IEEE33节点配电网的光伏出力及配电网自身的负荷进行随机性建模,以此模拟真实情况下的配电网光伏出力与负荷变化。其次,以运行成本和网损为目标函数建立选址定容优化模型,采用半不变量潮流计算得到各个节点电压和各支路功率的半不变量,利用改进粒子群算法寻优得出分布式光伏的最优接入节点及对应容量。最后,通过IEEE33节点配电网仿真分析,验证了所提方法有效性。     

储能装置运行策略及运行特性对微电网可靠性的影响

储能装置可有效平抑间歇性分布式电源的出力波动,有助于提高系统运行的可靠性。然而,储能装置运行策略和运行特性的选取对系统可靠性水平有着重要影响。搭建了计及储能运行策略和运行特性的、更为精准的储能充放电模型,提出了基于序贯蒙特卡洛模拟法的风/光/柴/储微电网可靠性评估模型,并分别针对负荷点、系统和储能提出了一系列评估指标。通过对IEEE-RBTS标准算例系统进行仿真,分析了储能装置的运行策略、容量、最大充放电功率对微电网可靠性水平的影响,并评估了切负荷策略中位置权重系数对负荷点及系统可靠性水平的影响,评估结果可为微电网的优化规划提供有益参考。     

改进光伏模型及其在微网可靠性评估中的应用

新能源发电系统的准确建模是分析新能源并网稳定性、安全性与可靠性等方面影响的关键因素。针对光伏发电系统可靠性影响分析,本文在详细分析现有光伏发电系统可靠性模型优缺点与适用范围的基础上,提出了一种综合考虑容量、温度及辐照度等运行条件约束的改进模型。为分析其对微电网可靠性评估的影响,设计了基于时序蒙特卡罗状态抽样法的可靠性评估流程,并对含光伏发电系统的微网进行了可靠性评估验证。理论分析与评估结果表明,改进模型使得评估结果更为严格,且实际输出功率方差较之现有模型有所减小,能在一定程度上加快蒙特卡罗法评估的收敛速度。     

Optimal Weekly Operation Scheduling of Pumped Storage Hydropower Plant Considering Optimal Hot Reserve Capacity in a Power System with a Large Penetration of Photovoltaic Generation

In recent years, a large amount of photovoltaic (PV) generation capacity has been installed in power systems. However, the power output from the PVs is random and intermittent in nature. Therefore, PV generation poses many challenges to power system operation. To estimate the impact of these issues on power system operation, we propose an optimal weekly demand and supply simulation method considering large penetration of PV generation. In this paper, an operation scheduling method considering optimal hot reserve capacity is studied. The effectiveness of the proposed method is shown by using Monte Carlo simulation.     

基于平准化电力成本分析的微电网电源优化配置

平准化电力成本是用于评价各种发电技术的主要经济性指标。将平准化电力成本引入微电网的电源优化配置问题中,提出了适用于独立微电网电源的平准化电力成本评价方法,建立了以平准化电力成本最小为目标的独立微电网电源优化配置模型。采用蒙特卡罗方法对微电源出力和系统可靠性进行仿真;采用遗传算法对模型进行求解;算例结果验证了模型的有效性,并评估了初始投资费用、燃料费用以及可靠性对优化配置结果的影响。所建立的模型能够精确评估微电网各电源联合发电的单位成本,合理配置各电源的装机容量,为微电网电源规划提供了一种新方法。     

面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控

受外界环境影响,分布式光伏出力具有间歇性、波动性和不确定性,其分散、高渗透接入给配电网调控带来了高维数、高复杂度等问题,故提出面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控。首先,提出虚拟集群概念,并基于社团理论提出适应调控目标变化的虚拟集群动态划分方法。然后,针对含高渗透分布式光伏配电网的运行特点和调控需求,具体研究包含全局优化调度级、集群趋优控制级、本地消纳控制级的多级调控模型与实现方法。最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行算例分析,验证了所提调控方法可适应有源配电网运行状态变化,提高调度控制的快速性和有效性。     

考虑天气不确定性的光伏电站置信容量评估

光伏发电由于具有间歇性和波动性,一般认为只有能量价值而没有容量价值,但在光伏电站并网后电力系统的发电可靠性会有所提升,这表明光伏发电也具有一定的容量价值,如何衡量其置信容量是大规模光伏电站接入电网时需要考虑的问题之一。文中提出了一种评估光伏电站置信容量的计算方法。首先,根据1年中天气情况建立考虑不同天气概率、最大辐射强度、云遮蔽以及温度波动的年光伏电站输出功率波动模型;其次,采用了基于序贯蒙特卡洛仿真的电力系统发电可靠性计算方法,在此基础上应用弦截法进行光伏电站置信容量的迭代求解,并将数理统计中的检验2个大子样均值相等——u检验的假设检验方法引入到迭代求解的收敛性判据之中;最后,应用可靠性标准算例的仿真计算,证明了所述方法的正确性和有效性。     

基于时变因素的光伏发电系统可靠性评估

随着光伏发电的大规模发展,光伏电站的可靠性水平愈加受到重视。提出一种基于时变因素的光伏发电可靠性评估方法,通过分析光伏发电系统运行机理、元件失效模式及其对输出功率的影响,建立系统输出功率的概率模型,形成光伏系统可靠性评价指标,并构造光伏发电系统六状态空间模型。基于序贯蒙特卡洛方法,综合考虑气候条件、元件老化和光照强度,对某50 MW光伏电站运行可靠性进行评估。仿真结果表明,该模型及指标可有效反映系统的实际运行情况、出力水平和故障情况,为光伏电站运维提供支撑。     

基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

以进一步提高光伏输出功率短期预测的准确性和可靠性为目标,针对传统Elman神经网络权值和阈值盲目随机的缺点以及光伏输出功率信号波动性和非平稳性的特点,提出一种基于变分模态分解（VMD）和灰狼优化算法（GWO）优化Elman神经网络的光伏输出功率短期预测模型。首先,使用K-means算法对原始数据按天气类型进行聚类;然后,使用VMD对每一类型天气光伏输出功率数据进行分解,分别将各分解子序列输入经GWO优化的Elman神经网络进行光伏输出功率预测;最后,将各预测结果进行叠加。实例证明：该模型的预测精度有所提升。