陕西靖边鲁能风电并网对电网的影响

风力发电机组由于风速的易变性和不可控性,给风电场的并网运行带来电能质量低、谐波污染严重、系统不稳定等问题.结合陕西靖边鲁能风电接入系统工程,提出了风电场接入系统方案采用无功补偿措施和软并网方式.为抑制风电场带来的电压波动和闪变,一方面应尽可能将大型风电场接入与系统紧密联系的变电站,另一方面应增大风电场接入点的短路容量.     

陕西靖边鲁能风电并网对电网的影响

风力发电机组由于风速的易变性和不可控性,给风电场的并网运行带来电能质量低、谐波污染严重、系统不稳定等问题。结合陕西靖边鲁能风电接入系统工程,提出了风电场接入系统方案:采用无功补偿措施和软并网方式。为抑制风电场带来的电压波动和闪变,一方面应尽可能将大型风电场接入与系统紧密联系的变电站,另一方面应增大风电场接入点的短路容量。     

风电机组并网过程对电网的影响

论述了风电机组并网过程对电网电压造成的影响,对变速恒频风电机组和定桨失速风电机组的并网特性做了分析,提出在弱电网条件下在风电场安装静止无功补偿器的必要性。     

风电场并网对电力系统稳定性影响

稳定性是影响大电网区域互联的关键性因素。随着风电场规模的不断扩大,其接入电网会对电力系统的稳定性带来一定影响。介绍了风力发电系统建模方法及风力发电机模型,分析了风电场并网对电力系统无功电压、潮流分布、电能质量、系统短路容量、调峰调频等方面的影响,并对电力发电技术发展新动向作了展望。     

基于风电发展及江苏电网特点对风电破除并网难题的建议

针对我国2010年以来发生多次风电机组大规模脱网事故教训,结合江苏风电资源、装机容量和实际存在问题进行了科学分析,提出了江苏风电并网安全问题、解决办法和对策、电网必须优化电网无功/电压系统和严格控制劣质电缆接头应用等建议,供国内电网相关管理部门参考。     

大规模风电并网对宁夏电网失步振荡的影响

大规模的风电接入会使宁夏电网产生失步振荡。针对此问题,文章利用PSD-BPA建立宁夏"风火打捆"等值单机无穷大系统,从风电接入比例、有无无功补偿以及运行方式3个方面对系统失步振荡特性进行仿真分析,并给出外送断面配置的失步解列装置的响应及动作的情况;然后,结合风电场接入宁夏电网实例,进一步进行仿真验证。结果表明,风电并网容量越多,风电场具备无功补偿时,或在恒电压运行方式下有利于抑制电网失步振荡,提高电网稳定性。     

非并网风电对超大规模风电利用的战略意义和路径

风电并网是目前世界上大规模风电场的唯一应用模式。风的高度不稳定性,导致风电大幅度波动,在没有燃气发电、水电等为其调峰情况下,风电对电网贡献率难以超过8％-10％,这是一个世界性难题。在未来的4年-6年,随着全球风电的大规模发展,将不可避免出现风电上网难的窘况,并严重制约全球风电产业的发展。针对这一世界性的难题,非并网风电应用模式充分尊重风电自身特点,突破大规模风电并网单一应用模式,通过必要的技术创新与集成,将风电与高载能产业（如电解铝、氯碱、电解水制氢、海水淡化和煤化工等）直接耦合．建成若干绿色重化工园区,探索出一条大规模风电多元化发展之路,破解超大规模风电应用难题。     

风电并网对电网失步振荡及解列措施的影响

为研究并网风电对电网失步振荡及解列措施的影响,基于并网风机对振荡中心影响的理论研究,在PSD-BPA机电暂态仿真软件中等效构建了典型两机系统模型,在典型两机系统模型中仿真分析了包含恒速异步(CSWT)、双馈变速(DFIG)和直驱同步(DDSG)等在内的风机类型,满出力和零出力两种极端风电出力变化方式以及高低电压保护和高低电压穿越两种风电电压穿越特性对电网失步振荡的影响。基于实际电网的仿真系统,以甘肃河西地区千万千瓦级风电基地为研究对象,研究了风电上述特性在西北实际电网中对失步振荡及解列措施的影响。典型两机系统及实际电网的结果表明:恒速异步风机会恶化系统振荡程度,对振荡中心分布的影响有限;出力方式的变化增加了系统失步的风险,对振荡中心分布的影响较小;不具备高低电压穿越特性的风电易在故障后脱网并加剧系统振荡,风电脱网后会导致系统出现新的振荡中心。     

风电机组不同控制模式下SVC在改善电网 电压质量中的应用

摘要： 回顾了国内外风电发展的研究现状,总结了风电的运行特点和影响风电场并网的主要因素。针对某风电场建立了双馈变速风电机组的风机模型和发电机模型,分析了风机2种控制模式的特点。以某电网一风电场为实例,计算了配置静止无功补偿器（SVC）接入前、后电网电压波动的情况。仿真结果表明,配置SVC后对电网电压质量有较大的改善,且恒功率因数控制模式的改善作用更为明显,接近恒电压控制模式的2倍。     

风电发展对我国电网运行可能造成的影响

随着我国风电超常规的迅猛发展,2010年末全国的装机容量已达4 473万kW,超过美国而跃居为世界风电装机第一大国。目前正在建设8个千万千瓦级的风电基地。通过简析风电发展对电网的主要影响,阐述了这种影响是有限的,技术上是能够解决的。正在研发、试验和实施中的风电出力预报系统、低电压穿越技术、风电场有功和无功控制系统,以及坚强电网和智能电网技术将大大降低这些影响。     

风功率不确定性对电网的影响及其应对措施

讨论了适应不同研究需要的风功率概率模型、时间序列模型及预测误差模型。在现有研究工作的基础上讨论了风功率的不确定性对发电系统可靠性、电力系统规划及系统短期调度的影响。研究表明,风功率不确定性对电力系统的影响大多是负面的。还简要分析了利用储能系统改善风功率不确定性的可能性。     

基于改进遗传算法的风电场并网容量方法研究

重点讨论了包含风力发电机组的配电网规划问题及各种约束条件,建立了一种考虑电能质量的规划模型,提出基于遗传算法的模型求解方法,并利用混沌产生初始种群,使开始迭代就能产生较好的解,提高了算法的速度和精确度。通过仿真计算表明上述模型和算法的有效性和实用性。     

储能设备对孤立风力发电系统的影响

采用序贯蒙特卡罗法对含有储能设备的风/柴孤立发电系统进行充裕度评估。针对样例系统,在发电系统强迫停运率、储能设备容量以及峰值负荷取值不同的情况下,计算发电系统的充裕度指标;研究储能设备对孤立发电系统充裕度的影响,并对产生影响的原因进行分析。结果表明,加入储能设备可改善发电系统的充裕度,提高系统的供电可靠性水平,减少风力发电机组输出功率波动对系统的影响。分析方法和结果可为储能设备在风力发电系统中的应用和储能设备容量的选择等方面提供参考。     

基于神经元网络方法的风电场风电功率预报研究

风电大规模并网使风电对电网的冲击问题越来越凸显,许多地方出现了拉闸限电的情形,随着百万千瓦级风电基地、千万千瓦级风电基地的规划及建设,急需开展行之有效的风电场风电功率预报,来满足风电上网调度的实际需求,利用数值模式预报的风速、风向等预报场及风电场逐时风电功率资料,通过神经元网络方法进行了风电场风电功率预报试验,预报精度与2002—2006年欧洲风能计划中的风电场风电功率预报精度相当。     

Impacts of Wind Power on Thermal Generation Unit Commitment and Dispatch

This paper proposes a new simulation method that can fully assess the impacts of large-scale wind power on system operations from cost, reliability, and environmental perspectives. The method uses a time series of observed and predicted 15-min average wind speeds at foreseen onshore- and offshore-wind farm locations. A Unit Commitment and Economic Dispatch (UC-ED) tool is adapted to allow for frequent revisions of conventional generation unit schedules, using information on current wind energy output and forecasts for the next 36 h. This is deemed the most faithful way of simulating actual operations and short-term planning activities for a system with large wind power penetration. The problem formulation includes ramp-rate constraints for generation schedules and for reserve activation, and minimum up-time and down-time of conventional units. Results are shown for a realistic future scenario of the Dutch power system. It is shown that problems such as insufficient regulating and reserve power-which are typically associated with the variability and limited predictability of wind power-can only be assessed in conjunction with the specifics of the conventional generation system that wind power is integrated into. For the thermal system with a large share of combined heat and power (CHP) investigated here, wind power forecasting does not provide significant benefits for optimal unit commitment and dispatch. Minimum load problems do occur, which result in wasted wind in amounts increasing with the wind power installed     

影响风力发电决策的政府激励机制研究

摘要： 风能作为典型的清洁能源,其发电效益的实现是节能减排以及能源安全的重要手段,但目前缺乏对风电决策合理的外部性评价以及政策引导,政府激励在实践中往往被弱化。文章考虑影响风电发展的技术研发补贴、电价补贴、税收等因素,同时基于机制设计理论,在考虑这些影响因素的情况下,构建政府对风电项目的激励机制模型,并对搭建模型进行解析,得出合理的政府补贴和税收率,并结合案例测算所建模型的效应,给出适合目前风电发展的实际建议与激励机制。     

基于OLS-SFLA-RBF神经网络的风电出力预测

提高风电出力的预测精度,可以减轻风电并网带来的不利影响。利用径向基函数神经网络（RBF）建立风电出力预测模型,并通过正交二乘算法（OLS）对RBF神经网络进行初步训练,以确定网络结构及隐含层各节点中心。在OLS算法训练的网络基础上引入蛙跳算法（SFLA）,进一步对隐含层基函数的宽度值进行优化以提高网络的泛化能力。实例预测表明,在相同的网络结构及隐含层中心下,基函数宽度值优化后的RBF神经网络模型预测精度得到了提升。