计及风速与线路故障率周期时变特性的风电并网系统可靠性评估

目前在风电并网系统长期可靠性评估中,风速多采用威布尔概率分布模型,输电线路故障率多采用年均值故障率,其评估结果无法反映系统可靠性随时间的变化情况。提出了综合考虑风速和输电线路故障率周期时变特性对电网的影响进行可靠性评估。在风电场出力方面,建立了风速的时间周期时变模型,并根据风机输出功率与风速的函数关系进一步建立了风电场的出力模型;在输电线路故障率方面,通过统计气象引起的输电线路故障次数计算历史同期各月故障率,用曲线拟合模拟其变化规律,建立了输电线路故障率周期时变模型。基于上述两种模型,用蒙特卡洛模拟法,对风电并网系统的时变可靠性进行评估,最后用算例进行了验证,评估结果可为电网中长期调度、运维及检修决策等提供参考。     

计及日照强度时间周期特征的光伏并网系统风险评估方法

目前在含大规模光伏电站的电力系统中长期风险评估中,多采用概率分布模型来模拟日照强度,但该方法无法反映光伏出力及系统风险的时变特征。针对上述不足,以甘肃某光伏电站收集的日照强度数据为样本,对不同时间尺度下的日照强度变化规律进行了分析,用三阶傅里叶函数拟合其月尺度下的变化趋势,用服从三参数威布尔分布的随机变量模拟其日尺度下的波动特征,二者叠加建立日照强度的时间周期特征模型,并验证了该模型的有效性和普适性。根据光电转换关系,进一步建立了光伏电站输出功率的时间周期特征模型,并采用蒙特卡洛模拟法评估光伏并网系统的时变风险。以IEEE-RTS79系统为例,验证了所提方法的有效性。风险评估结果可为电网中长期调度和光伏电站检修决策等提供参考。     

考虑风电出力概率分布的电力系统可靠性评估

由于风电出力的波动性,大规模风电并网会对电力系统的可靠运行带来影响。基于风速威布尔分布和单台风电机组功率特性,建立了考虑机组强迫停运率的风电场可发出力概率模型,模型能够反映风电场出力的随机性。同时,研究了电力系统可靠性指标随风电场可发出力的变化趋势,在此基础上,考虑到传统单一可靠性指标的不足,对含风电场电力系统的可靠性指标概率分布情况进行研究,求得风电场接入电网产生的风险价值和条件风险价值指标,为风电场的规划和运行提供基础。     

基于风险价值的大规模风电并网电力系统运行风险评估

为反映未来时间区间内风电功率波动对电力系统整体运行风险的影响,基于风险价值理论建立了大规模风电并网电力系统切负荷风险变化指标和系统越限风险变化指标,并设计了具有递进关系的三层风险评估指标。首先,基于风电场功率预测输出序列,计算系统切负荷风险指标、线路越限风险指标和电压越限风险指标;其次,综合各时刻的第一层评估结果,采用Logistic分布和指数分布描述各指标的概率分布情况,基于风险价值理论计算出表征未来时间区间内电力系统整体风险水平的第二层评估指标,并引入综合风险指标作为第三层评估指标,全面合理地评估电力系统运行风险。最后,通过IEEE-RTS79算例系统验证了所提模型和方法的合理性,并进一步分析了不同风电接入节点、不同风电接入容量以及风电集中接入和分散接入对系统运行风险的影响。     

考虑风速相关性的电力系统动态经济调度

随着并网风电场数量的增多和规模的扩大,风电功率的随机性以及各风电场之间的风速相关性对电网调度的影响不容忽视。针对多风电场的风速联合概率分布函数不易构造的问题,通过Nataf逆变换,获取具有相关性的多维风速样本。基于机会约束规划理论,建立了一定风险阈值下考虑风电成本和运行风险约束的多变量、非线性随机优化调度模型,有效地协调了系统经济性和安全性之间的矛盾。提出基于场景化理论的改进粒子群爬山混合算法用于模型求解,提高了模型求解速度并直观地反映出系统的最佳风险水平。以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及季度趋势变时间步长风速仿真模型及应用

为提高风电并网系统充裕度评估精度,提出计及季度趋势的变时间步长风速仿真模型。该模型应用奇异谱分析从风速样本中提取季度趋势和随机波动分量,应用线性插值和奥恩斯坦-乌伦贝克过程对两分量建模,产生任意时间步长的仿真风速样本。将该模型嵌入蒙特卡罗模拟法,提出风电并网系统的季度充裕度评估方法。应用该模型仿真某观测站风速样本,评估风电并网IEEE-RTS发电系统的季度充裕度,结果表明,该模型可产生与实测风速样本统计指标等特征接近的任意时间步长仿真风速样本,且季度充裕度评估精度较高。     

基于互Box-Cox变换和Markov链风速云模型的发电系统充裕度评估

为准确计及风速随机性和自相关性对风电并网系统充裕度的影响,建立基于互Box-Cox变换和Markov链的风速云模型,并将该模型与时序Monte Carlo模拟法结合,提出计及风速随机性和自相关性的风电并网系统充裕度评估方法。仿真结果表明,所提模型产生的仿真风速样本与实测风速样本具备相似的概率分布特性和自相关性,所提方法可较精确地评估风电并网系统充裕度及风电容量可信度。     

含风电场的发输电组合系统可靠性评估

为评价风电并网对系统可靠性的影响,考虑了风速的时序性和自相关性,建立了风速的自回归移动平均模型,采用东台风电场实际监测的风速历史数据,并结合机组、线路和变压器等状态模型,建立了基于序贯MonteCarlo仿真方法的风电场发输电可靠性模型,对含风电场的发输电组合系统进行可靠性评估,同时采用了最优切负荷的方法,尽量减小切负荷量,并给出了具体的算法流程。算例采用IEEE-RTS测试系统,利用可靠性指标缺负荷概率LOLP、电量不足期望EENS和电力不足期望LOLE等反映风电并网对系统可靠性的影响。通过对仿真结果的比较和分析,可看出风电机组的接入对提高发输电组合系统的可靠性具有一定的积极作用。     

基于CVaR的风电并网发电风险效益分析

为解决大规模风电并网对电力系统稳定运行的影响和分析风电并网的经济效益,把条件风险价值（CVaR）作为风险计量指标,建立了风电场并网容量的模型。该模型考虑风速的随机变化及风险,并可通过线性优化简单求解。综合考虑风电的收益及成本,建立风电效益模型,得到不同风速和风险下的并网容量及经济效益。CVaR方法避免了机会约束规划等传统方法的繁琐计算,能方便求解出并网容量从而获得可靠的经济效益。利用IEEE-14节点系统进行仿真计算并对结果进行比较,验证了该方法的可行性。     

含风电场的互联发电系统可靠性评估

为得到更准确的风速序列,建立了小时级的时序风速概率分布模型,并根据该模型进行抽样获得时序风速序列。考虑风电机组的功率输出特性、尾流效应等因素,建立了风电场可靠性模型。采用分区的方法,结合增加了由25台风电机组组成的风电场的IEEE-RTS 24节点算例,利用时序蒙特卡洛模拟法对含风电场的互联发电系统进行可靠性评估。所提模型考虑了风速和负荷的时序相关性以及风电机组的功率输出特性、尾流效应等影响风电场出力的因素,使风电场接入系统后的可靠性评估更为客观、准确。     

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。     

基于WRF模式和PSO-LSSVM的风电场短期风速订正

风速预测是风电场风电功率预测的基础与前提,以数值天气预报(WRF模式)为基础进行风速预测,为了提高WRF模式预测的准确性,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)对WRF模式输出的风速进行订正。同时,为提高LSSVM算法的精确度和减小拟合过程的复杂度,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对其参数进行优化。试验结果表明:采用LSSVM订正可以进一步减小WRF模式预测风速的误差,再经过PSO优化后,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了5%~10%,均方根误差下降了0.5 m/s。与未经优化的LSSVM以及极限学习机(ELM)算法对比分析后得出,粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对WRF模式预测的风速有较好的订正效果,能进一步提高风速预测的准确性。     

弱一致性风速分布山区风电场机电暂态建模及适用性研究

为提升高海拔山区风电场接入系统动态特性分析的有效性和准确性,有必要开展考虑高海拔山区弱一致性风速分布的风电场机电暂态建模及适用性研究。首先回顾了高海拔山区风电场风速特点;其次讨论了常用的风电场简化模型建模方法;然后提出了一种基于PSS/E自定义风速时空分布模型的风电场详细建模方法。案例分析在贵州某高海拔山区风电场展开,通过风速分布变化、低风速风机切入、低风速风机切出等场景下详细模型和简化模型的比较,分析了它们的适用性。     

基于云理论的风电场群长期出力区间预测

风电的不确定性给风电集群式开发和并网带来极大挑战,风电功率的点预测已很难满足电网长期灵活规划的实际需求。针对风电场群的长期风电功率区间预测问题,提出了一种基于云理论的D藤PairCopula-GARCH-t模型,用于预测风电场群的出力区间。GARCH-t模型较为准确地反映了预测误差的尖峰厚尾特性,提高了风电功率预测的精度。D藤Pair Copula模型有效地描述了风电场群之间出力的相关性。以期望、熵和超熵为数字特征的云模型预测出的风电功率区间,不仅能反映风电的随机性和模糊性,也能合理地描述两者之间的关联性,为规划人员作长期风电并网规划提供参考。     

基于改进蒙特卡洛混合抽样的含风光电力系统风险评估

强随机性和不确定性风电、光伏的接入使得电力系统运行变得更加复杂,全面高效评估含风光电力系统运行风险尤为必要。首先,针对传统蒙特卡洛方法在电力系统风险评估中计算效率较低的问题,结合全概率抽样、等分散抽样和自适应重要抽样的思想,提出一种基于改进蒙特卡洛混合抽样的风险评估方法。然后,计算系统的失负荷风险、电压越限风险、支路越限风险和稳态频率越限风险,并采用三层评估指标体系评估系统的运行风险。最后,以改进IEEE-RTS79系统和西北某省实际系统为例,验证了所提方法的有效性和准确性。并分析风光不同的接入位置、接入容量、接入比例下的系统风险情况,其结果可为电力系统运行及规划提供参考信息。     

Development and Application of On-line Wind Power RiskAssessment System

Because of the large-scale integration of wind power,the dynamic characteristics of power system have many uncertain effects.Based on deterministic analysis methods,traditional on-line security assessment system cannot quantitatively estimate the actual operating conditions of the power system for only considering the most serious and credible accidents.Therefore,the risk theory is introduced into an on-line security assessment system and then an on-line risk assessment system for wind power is designed and implemented by combining with the dynamic security assessment system.Based on multiple data integration,the wind power disturbance probability is available and the security assessment of the power grid can obtain security indices in different aspects.The operating risk index is an expectation of severity,computed by summing up all the products of the result probability and its severity.Analysis results are reported to the dispatchers in on-line environment,while the comprehensive weak links are automatically provided to the power dispatching center.The risk assessment system in operation can verify the reasonableness of the system.     

基于风速升降特性及支持向量机理论的异常数据重构算法

风电机组历史功率数据是进行风电研究的重要基础,而风电机组实际采集到的数据中存在大量的异常数据,这给风电功率预测研究带来许多不利影响。对历史数据的风速-功率对应关系进行研究,识别并剔除异常数据。分析风速升降变化对功率的影响,建立SVM数据重构模型。根据风速升降特性及强相关风电机组的出力特性对数据重构模型加以改进。以风电机组的实测数据为例进行仿真计算,结果表明所述方法能够对异常数据进行有效地识别和重构。     

超短期风电功率爬坡事件检测和统计分析

随着风电渗透率的逐渐增加,超短期风电功率爬坡事件对电力系统的影响愈来愈显著。当前国内对爬坡事件没有明确定义,且缺少相应的检测方法和统计分析。阐述了爬坡事件的定义,提出了一种超短期风电功率爬坡事件检测方法,并从爬坡持续时间、爬坡变化率和爬坡幅值三个方面对上爬坡和下爬坡两种爬坡类型进行了统计。最后分析了超短期风电功率爬坡事件的日、月分布规律。实例证明,所提出的检测方法可以快速准确地检测出风电功率爬坡事件及其特征值。统计结果表明,上爬坡事件和下爬坡事件的爬坡持续时间、爬坡变化率和爬坡幅值三个爬坡特征具有较高对称性,但两类爬坡事件高发在一天之中不同的时段,也表现出明显的日、月分布特征。     

风电场对电力系统电源规划风险评估的影响

风电是一种绿色可再生能源,在工业和经济飞速发展的今天,对能源的发展和电力结构的调整起着非常重要的作用。同时风电又具有间歇性、波动性和反调峰特性,对电力系统的风险评估造成了一定的影响。因此在传统电源规划的风险评估中,加入风电场这个不确定因素,考虑风电场对电力系统电源规划风险评估的影响。根据风电场的风速及强迫停运建立了风电场的可靠性模型,在此基础上,将蒙特卡洛模拟技术与最小费用评估模型结合起来,形成了含风电场的最小费用模型,通过算例仿真计算比较不同方案的系统的风险指标,结果表明风电场的容量和位置对系统电源规划风险评估的影响很大。     

基于风险的风电并网可容许性评估

随着日益增长的大规模风电并网,其波动性和随机性已对电力系统安全稳定运行产生了严重的影响。提出一种基于风险的风电功率可容许性评估方法,定量评估在既定经济调度策略下电力系统无风险消纳风电功率最大值。定义由风电波动性和随机性引起的运行风险作为其可容许性测度,建立风险最小化、边界最大化模型来刻画风电功率可容许区域,在此区域内风电功率任意值不会影响系统运行可行性。以改进鸡群算法对模型进行求解。算例分析验证了所提模型及算法的有效性。