考虑风电并入的电力系统充裕性评估

1、LOGO Adequacy Assessment Considerations in Wind Integrated Power Systems 考虑风电并入的电力系统充裕性评估考虑风电并入的电力系统充裕性评估 IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 27, NO. 4, NOVEMBER 2012 重庆大学重庆大学 李龙云李龙云 LOGO Company Name l 研究目的 这篇文章主要研究风电并入发电系统和大电力系统后对系统可靠性指标 的影响。 l 研究内容 本文提出三种风速模型，并用时序模拟法和状态空间模拟法两种方法对 发电系统和大电力系统进

2、行可靠性评估； 其中在讨论时序模拟法时，在发电系统中并入一个或者多个风电场中考 虑了风速相关性对可靠性评估的影响；还拓展延伸了并入风电场后对大电力 系统健康度指标的影响等。 其后在讨论状态空间模拟法时，采用的是模特卡罗状态抽样法，并给出 分别考虑FOR为0和不为0时的风机停运容量概率模型；分析了RTS系统中加入 风机后，不同风速相关系数下的期望缺供电量（EENS）的变化情况。 文章概述文章概述 LOGO Company Name 发电系 统充裕 性评估 大系统 充裕性 评估 健康度 分析 大系统 充裕性 评估 Mob模型 时序 模拟分析 状态空间 模拟分析 ARMA模型Ob模型 发电系 统充裕

3、 性评估 l研究思路 LOGO Company Name l 创新点 由于本文是一片综述类文章，创新点不是太多，值得一提的是本文利用 了三种不同的风速模型，具体的量化了一些显而易见但比较容易被忽略的结 论如区域风况对风能转换系统对系统可靠性贡献度的影响，还考虑了风速相 关性，并与不考虑相关性时进行了具体的量化比较。 l 不足 文章涉及面较广，没有对某一问题进行比较深入研究，仅仅只是对现有 方法的所模拟出来的结果进行了比较和总结。 文章概述文章概述 LOGO Company Name 1.引言 2.时序模拟分析 3.状态空间模拟分析 4.结论 文章结构文章结构 LOGO Company Name

4、 1.引言 充裕性评估方法： 可靠性分为充裕性和安全性，一般情况下指充裕度评估； 在进行可靠性分析时，现有的方法大部分可以归结为解析法或者是蒙特 卡洛模拟法，也有部分是将两种方法结合，本文使用的两种方法均为模拟法； 风机与常规机组： 风电并入发电系统或者大电力系统时有很多需要考虑的因素，因为风能 转换系统（WECS）相比于常规机组，其最大的区别就是风力的固有特性：时 变性，波动性和间歇性； 能量储存： 由于风的间歇性对充裕性评估有影响，当出力高于负荷时把能量储存起 来会有效的降低这种影响，当负荷较高，出力不足时能将储存的能量利用起 来，本文提出抽水蓄能是一个可行的方法。 LOGO Compan

5、y Name 小时观测风速模型（Ob） 平均小时观测风速模型（Mob） ARMA模型 每个小时的实测风速. . 几年内每小时的实测风速的平均值. . 利用ARMA模型计算出的风速. . 1.引言 LOGO Company Name 1.引言 下面给出的是加拿大萨斯喀彻温省斯威夫特卡伦特市的一个模型，参数计算源于 1996至2003的风速数据： 定义 为t时刻的模拟风速，可以由下公式计算得到 t SW t时刻平均小时观测风速标准偏差由上述ARMA模型求得 LOGO Company Name 1.引言 图1-1 风机出力-风速关系 出力-风速为非线性关系 将风速分布图与风机功率曲线结合起来可以得到

6、风速出力分布，风速出 力分布能够用于时序蒙特卡洛法的分析，也可在解析法中创建离散容量模型 或在蒙特卡洛状态抽样法中得以应用。 LOGO Company Name 2.时序模拟分析 1）发电系统充裕性评估 初始条件： 20MW风机并入RBTS，并入后称新系 统为WRBTS； 原RBTS有240MW的常规出力和185MW 的峰值负荷； 假定风机100%可靠（For=0）； 切入，额定，切出风速给定为 14.4,36和80km/h； 样本时间足够长（50000年）；表2-1 两个城市风速参数 下表所示为加拿大两个城市 （简称B市和S市）的平均小 时观测风速风速（Mob）和 标准偏差风速。 可以看出：

7、 SB MobMob LOGO Company Name 2.时序模拟分析 表2-2 不同风速模型下B市LOLE表2-3 不同风速模型下S市LOLE Ob模型所获得的可靠性指标非常依赖当年的风况，特别是年数较少所提供 的数据极其有限时，而且并不能完整的反应年与年之间的风速变化情况； b. Mob模型所获得的指标只有在风速接近额定风速时才会很小，当该地区风 况较好时，指标差异就会更明显； c. ARMA模型是通过实测风速数据和年风速变化率结合起来，所获得的指标依 赖于所提供的风速参数，原始数据规模较小时，ARMA模型所获得的指标会更 加接近于原始数据很多时所获得的参数；而且ARMA模型相对Ob模

8、型更能全面 的表现风速的变化情况，更适合时序模拟法。 LOGO Company Name 2.时序模拟分析 考虑风速相关性： 表2-4 RBTS风能置信度 表2-5 RTS风能置信度 在一个系统中并入多个风电场时， 必须得考虑风电场之间的关系， 当风电场之间距离足够远时，可 以理想的认为风电场之间是相互 独立的，如果风电场之间距离较 近，则风电场之间就会具有相关 性。 如表格所示，当风电场之间具有 相关性时，每增加一个新的风电 场或者扩建一个风电场都会使置 信度大幅下降，但是当风电场之 间都是相互独立时，置信度的变 化就非常小。 LOGO Company Name CC：容量置信度是指以保证系

9、统可靠性水平不变为前提，用常规机组来 替代风力发电机的一个容量比值。 这个表格提供了一个可靠性指标的上下界，在考虑风电场之间完全相关 和完全独立时是理想状况，实际上系统的可靠性水平会介于上述两种状态之 间。 针对RBTS和RTS系统，并入的多个风电场之间如果是完全相关的，则其 置信度会随着并入风电场数量的增加而降低，反之，如果风电场之间是完全 独立的，这个指标的变化就会非常小；同理在一个风电场中增加具有完全相 关特性的风电容量或完全独立的风点容量其置信度都会具有类似变化。 可以看出，在系统中并入风电场，首先必须得考虑相关性，如果不考虑 相关性则会对评估造成比实际情况更加乐观的估计，并且随着并入

10、风电场数 量的增加，可靠性指标会随之降低。 2.时序模拟分析 LOGO Company Name 2.时序模拟分析 2）大电力系统充裕性评估 MRTS：将原可靠性测试系统增加发电量和负荷，保持原输电系统不变， 称之为修正可靠性测试系统； 原系统RTS的削负荷时间期望值（EDLC）为35.26h/yr，修正RTS的削负 荷时间期望值为13.55h/yr；现分别在上述两种系统的节点1,8,13,18中增加 容量为120MW和240MW的风电场，得到新系统的削负荷时间期望值如表格2-5所 示。 LOGO Company Name 2.时序模拟分析 表2-6 RTS和MRTS系统并入风机后的EDLC

11、RTS中在Bus13处增加120MW风机削负荷时间期望值最高，效 果最差，但是这并不代表Bus13是最差的风电接入点，因为在此处 接入480MW风机时效果是四个中最好的。 这说明，在系统并入风机的最佳地点是与风机容量还有该系统自 身有关的，如系统线路的容量限制等。 LOGO Company Name 2.时序仿真分析 3）风电并入系统健康度分析 健康度 满足N-1法则 任何一个元件故障后仍能保持系统的正常运行 冗余度（边界度） 系统仍然正常运行，但是一旦波动则会崩溃 风险度 系统不能正常运行，即所谓可靠性指标 图2-2 系统健康度分析模型 LOGO Company Name 2.时序仿真分析

12、表2-7 RTS和WRTS健康度指标 随着风能的并入，系统的可靠性水平不会发生变化，但是系统的健康度 概率会随之降低，边界度概率会增加；每个状态的频率也会随之增加。 显然，风能作为可再生能源越来越受到国家的重视，但是由于风能的波 动性和间歇性，其对系统可靠性的不良影响也是难免的。 LOGO Company Name 3.状态空间模拟分析 1）发电系统充裕性评估 目前对风电并入电力系统可靠性评估最常用的方法是时序法，但也有必 要用其他方法来研究如状态抽样法。所谓状态抽样法，是指对系统每个元件 抽样，组合得到系统状态，即使多状态元件的计算量也不会太大。 基本步骤： 1.由ARMA模型得到风速序列；

13、 2.由风机功率特性得到对应风速出力； 3.将得到的输出功率分级，分段； （本文以额定功率的5%作为间隔，并以中 点处的值作为该段的功率值） 4.累积各个功率值在各段出现的次数，即 可得到右图风力机组停运概率分布； 5.由概率分布得到表3-1所示11状态停运概率表； 6.各停运容量由概率加权即可得到降额调整的强迫停运率DAFOR （该FOR的形成与常规机组的FOR类似，这样就可以把风机当常规机组处理） 图3-1 风机故障容量水平 LOGO Company Name 3.状态空间模拟分析 表3-1 风机11状态停运概率表 表3-1所示是不考虑风机故障的停运容量概率表，表3-2所示是当风机故障率

14、为4%时的停运容量概率表。 研究表明，一个风电场用一个5状态表示时就已经有足够的精确度了，用这种 方法可以用状态抽样法分析考虑风电并入的大电力系统，同时不需要过多的计 算时间。 表3-2 11状态风机容量停运概率表（FOR=4%） LOGO Company Name 3.状态空间模拟分析 2）大电力系统充裕性评估 表3-3 RTS中不同地点并入风机的EENS指标 图3-2 RTS系统并入400MW风电场的EENS 原RTS系统的期望供电不足为1674.799MW,case1为在节点1和3处加入风电 场，Case2为在节点1和4处加入风电场，case3为在节点1和6处加入风电场。 在并入风电场后

15、，EENS会明显下降，随着风速相关系数Rxy的增大，EENS 会有所上升，在不同节点增加风电场对EENS指标的影响差异并不是很大；上 下两图的对比说明并入的风电场容量越大，可靠性越高。 图3-2是上述结论的一个验证，在RTS系统的节点9,15,19加入400MW风电场 后系统EENS会有所下降，可靠性得到提高。 LOGO Company Name 4.结论 本文提出的充裕性评估有几个很重要考虑因素，一是所选取的风 速数据，二是决定一个详细的建模方法，三是理解对一个发电系统或 大电力系统提供实际充分性评估相应的假设和近似。 在发电系统充裕性评估范围内，有相当一系列成熟的计及间歇式 风力发电的可行方法。这些方法