考虑多参数影响的风电场多状态出力概率性评估

大规模风电并网会对电力系统的可靠性带来严峻挑战,其出力的随机性也会对电力系统可靠性评估带来难题。为了准确地对风电场出力进行评估,结合风速的随机性,考虑了风电机组的故障、降额和随机投产状态以及风速分布的威布尔参数对风电场出力的影响,建立了风电场多状态出力的可靠性模型;基于蒙特卡洛法对风电场的有功出力进行了概率性评估,并分析了不同状态数、不同降额概率、故障停运概率、随机投产率及不同的风速分布威布尔尺度参数和形状参数等对评估结果的影响。仿真结果表明,所建模型切实可行,能有效地对风电场出力进行评估。     

风电机组出力的概率性评估

考虑运行、停运和降额状态,建立了风电机组的多状态故障模型;考虑风速的随机性和风机本身的故障率对风机出力的影响,运用蒙特卡罗方法对风机状态和风速进行概率抽样,并对风电机组的出力进行概率评估。在Matlab中建立了风电机组出力概率评估的仿真程序,并对某风电场1.5MW系列风电机组出力进行概率评估,给出了该类型风机不同出力状态下的概率,结果验证了所建可靠性模型和评估方法的有效性和适应性。     

考虑尾流效应的风电场可靠性模型研究

考虑风电场的风况条件及风机排布阵列、风机强迫停运率、风电机组之间的尾流效应和风电机组输出功率特性曲线,建立了风电基地发电可靠性模型.据此,对东北地区某一风电场的风速和有功出力进行了仿真研究,结果表明,风电场可靠性评估考虑尾流效应,有利于进一步准确研究风电场可靠性模型的应用以及风电场对电力系统可靠性的影响.     

计及冰雪天气影响的风电场短期出力模型

针对冰雪天气对风电场实际运行的影响,提出了一种新的风电场短期出力模型。该模型考虑了风电机组和集电线路的积冰过程,基于现有的研究成果对叶片积冰情况下的风电机组有功出力模型进行了修正。同时考虑冰雪天气下风电场内设备的随机停运,对风电机组和集电线路在恶劣运行条件下的故障停运概率进行了估计,建立了与环境因素相依的时变停运概率模型。考虑尾流效应影响,对风电场内机组的状态进行分批次抽样,并结合机组出力水平和集电线路的抽样状态,计算风电场的出力。仿真结果表明所提的出力模型能够反映风电场在冰雪天气下短时间内的出力特性,适用于风电接入系统的短期可靠性评估。     

考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流分析

地理位置接近的不同风电场的风速具有较强的相关性,这将会影响含风电电力系统随机潮流分析评估的结果。首先根据多风电场的风速历史数据建立了考虑不同风电场相关性的风速离散化联合概率模型,在此基础上结合半不变量和级数展开方法,提出考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流分析评估模型,得到各节点电压的分布和越限概率等指标,同时该模型也可以考虑风电场有功无功出力的相关性。对某实际电力系统的算例验证结果表明,所提算法较不考虑风电场相关性的随机潮流结果的精度提高了很多;与蒙特卡洛方法计算结果相比误差较小,而计算速度大大提高。该算法可以快速有效地得到含风电电力系统的随机潮流评估指标,并针对所得结果提出相应的无功补偿方案,具有较好的工程应用价值。     

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。     

含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估

风力发电对电力系统可靠性具有一定的影响,考虑风速随机性和间歇性的特点,建立了服从正态分布的风速概率模型,并在此基础上提出了基于蒙特卡罗模拟法的风电场可靠性模型.为考虑风电机组对配电系统可靠性的影响,引入发输电组合系统的多状态节点等值模型,实现了含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估.应用风速概率模型对国内某风电场进行了出力模拟,并将该风电场与RBTS(Roy Billinton Test System)系统相连,实现了含风力发电的RBTS系统可靠性综合评估.     

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。     

基于模糊聚类的含风电场发电系统可靠性分析

风电出力的随机性和间歇性使得风电在接入发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模糊聚类对数据进行状态划分,并计算各状态之间的转移概率,最后通过序贯蒙特卡罗模拟对含风电场发电系统进行可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地模拟出风电场出力和负荷的分时序列,且可靠性分析结果准确有效。     

计及风速与风机故障相关性的概率潮流计算

针对计及风速与风机故障不确定性及相关性的风电并网电力系统概率潮流计算问题,基于Nataf变换建立了能够同时考虑风速、风机故障不确定性和相关性的风电场出力模型,提出一种可灵活处理风速与风机故障相关性的Monte Carlo概率潮流计算方法,并引入"拉丁超立方抽样"技术提高抽样效率,降低计算复杂度。仿真结果表明:该方法能反映风电场出力的实际情况,合理评估风电并网对电力系统概率潮流的影响,有助于风电场的选址及电网规划。     

基于解析法的风电场可靠性模型

采用频率和持续时间法的思想,通过风电场的风速数据和风电机组特性参数求得风电场各个状态的概率、频率、转移率。在马尔科夫链法的基础上,充分考虑风电场出力的随机性特点和风机的强迫停运率,建立了基于解析法的风电场可靠性模型。该模型采用聚集的思想,将风电场建模成一个类似于多状态的常规机组,大幅减少了风电场输出功率状态数。在RBTS测试系统中加入10台相同的V80-2 MW风机进行仿真,利用可靠性指标缺负荷期望(LOLE)、缺负荷频率(LOLF)、缺负荷持续时间(LOLD)反映风电场对系统可靠性的影响。通过对仿真结果的比较分析,证明了所提模型的可行性和有效性。     

风电场动态分析中风速模型的建立及应用

考虑风电场内机组间尾流效应的风速模型能较准确地描述风速扰动下风电场输出功率的波动，使研究结果更具有实际意义和价值。该文分析了风力机背面风速的计算方法，提出应用风电场及场内风电机组通常可得到的数据，根据在某风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同，建立考虑机组尾流效应的风速模型，此方法适合于由任何台数风电机组组成的大型风电场风速建模。将输出风速与电力系统分析程序，DIgSILENT/PowerFactory相连，形成了以风速为基础的风电场与电力系统相互影响研究的计算程序，分析了尾流效应对风电场输出特性的影响。     

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。     

含异步风电机组的配电网故障恢复研究

根据风电具有的随机性、间歇性等特点,建立了以风速为输入的风电场注入功率模型。考虑到风速的统计特性,应用多场景方法模拟了异步风电机组的不确定出力,确定了基于场景发生概率的故障恢复子目标。在此基础上,考虑到配电网故障恢复目标中的其它因素,应用自适应权重和的方法建立了含异步风电机组的配电网故障后恢复重构问题的综合目标函数;然后将随机生成树策略与蚁群优化算法相结合,用以解决配电网故障后恢复重构的网络优化问题,避免了搜索过程中可能出现的大量不可行解,加快了算法的搜索速度。IEEE-33系统算例验证了文中方法的有效性。     

基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度

大规模风电并网背景下,风电场的有功优化调度对调度控制和电网安全运行至关重要。在风电场风速分布和风电功率有效评估的基础上,以风电机组的出力以及开停机状态为决策变量,考虑风电场弃风以及机组启停,建立了以风电场运行成本最低为目标的风电场优化调度模型。提出了风能利用系数的分段线性化方法,进而建立了基于混合整数线性规划的风电场优化调度模型。实际风电场的算例分析表明,该调度模型可在满足调度部门指令需求的前提下,给出风电场内最优的机组启停计划和出力安排,有效减少弃风及启停次数,降低风电场运行成本。     

大规模风电场的发电充裕度与容量可信度评估

风力发电异于常规电源的运行特性,这使得关于它的系统发电充裕度评估技术与传统方法有所不同.在通用风速模型基础之上,综合考虑风机的输出功率特性以及风向的统计分布特性,建立了风电场的发电可靠性评估模型;同时还考虑了多种尾流情况的影响,建立了尾流效应模型;并采用解析技术,在 IEEE 的可靠性测试系统中对不同实验方案下含风电场的系统总体发电充裕度和风电场的容量可信度进行评估.评估结果验证了混合考虑不同情况尾流对发电充裕度的影响程度,以及在计算时选取的风电场容量模型状态数对结果准确性的影响程度和它与系统风电穿透率水平之间的关系;还验证了风况、风场布局和风电穿透率水平等因素对等风电场的容量可信度的影响程度     

考虑尾流效应和集电系统元件故障的风电场可靠性建模

分析平坦地形和复杂地形下风电机组间尾流效应对风电场输出功率的影响;建立两状态等值风电机组以及五状态断路器、三状态变压器等集电系统元件的可靠性模型,考虑集电系统元件故障对风电场输出功率的影响。运用威布尔分布模拟风速,对风速、等值风电机组状态、集电系统元件状态等进行非序贯蒙特卡洛抽样仿真,基于MATLAB进行编程计算。结果表明,尾流效应和集电系统元件故障对风电场的输出功率都有不可忽视的影响,综合考虑二者的风电场可靠性模型提高了对风场输出功率计算的真实性和准确性,评估风电场并网可靠性指标时更为精确、贴近实际。     

计及风速不确定性及相关性的风电场分区虚拟惯量估计

随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进,风电在全国各个区域电网的渗透率将高速提升。然而大规模风电场无法提供转动惯量支撑,引入虚拟惯量控制后亦缺少能够分区且精确的虚拟惯量评估方法。考虑了风场内风速的随机性及相关性,提出了基于Copula函数及聚类算法的风电场分区虚拟惯量估计方法。首先,考虑风速的尾流及时延效应,建立场内各风机风速的概率分布模型。其次,根据各风机的风速分布特性,采用双尺度谱聚类算法对场内风机进行聚类分区。然后,选取各区中心机组,构建最优Copula函数描述各分区间的风速相关性。最后,基于风电场机组分布和风速数据估计风电场内各分区的虚拟惯量储备。根据甘肃某风场的实际风速及出力数据构建仿真算例,仿真结果表明所提算法能有效实现风电场虚拟惯量的特征提取、聚类分区、惯量估计。     

风电场尾流分布计算及场内优化控制方法

对于已建风电场,减少尾流效应,提高风电场整体输出功率,是风电场优化控制的目标之一。文中分析了风电机组状态参数变化与输出功率、尾流分布间的耦合关系,建立了尾流与风轮交汇面积的计算方法,以及多台风电机组尾流的叠加模型。针对不同来流风向及来流风速下风电场尾流分布的不同,提出了一种风电场尾流分布计算方法,用于计算每台风电机组位置处的风速;基于该尾流分布计算方法,以风电场整体输出功率最大为目标函数,轴向诱导因子为优化参数,粒子群算法为优化算法,建立风电场优化控制模型。以丹麦Horns Rev风电场为研究对象,进行计算分析,结果表明:风电场尾流分布计算方法能够准确计算风电场尾流分布,风电场优化控制方法能够提高风电场整体输出功率。