一种基于接纳能力分布的最大风电装机容量计算方法

摘要

一种基于接纳能力分布的最大风电装机容量计算方法，首先选取电力系统运行的典型方式，形成一天的系统状态序列，然后建立最大接纳能力评估模型，以风电接纳能力最大为目标，以火电机组时序出力为变量，考虑调峰约束，调频约束，线路潮流及功率平衡约束，得到不同系统节点的最大接纳能力，根据风机输出特性曲线，将其转化为系统可接纳的最大风电装机；对系统状态的不确定性进行多次模拟直至收敛，得到系统风电最大装机容量的概率分布，给定置信度，选择对应的最大风电装机容量。该方法具有全面性以及较强的通用性和工程实用性。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统规划领域，尤其涉及一种基于接纳能力分布的最大风电装机容量计算方法。 

背景技术

在能源短缺和环境污染的双重压力下，中国的可再生能源近几年获得了巨大的发展，风力发电由于技术成熟、利用效率高，受到很大的重视。但是，风电场的出力是大幅度频繁波动的，这对多年形成的传统电力系统规划运行机制带来了严重的冲击。 

虽然国家相关法规要求风电必须全部并网，但是风电项目与电网等项目存在严重脱节现象。一些地方大规模建设风电场，规模远超预期，而且风电项目前期工作流程相对简单，核准进度快，建设周期短；相对之下，电网接入系统核准程序复杂，影响因素多，协调工作难度大，工程的建设周期也较长，很多地方的电网与调峰电源建设跟不上风电发展步伐。在规划建设方面，更存在部分省(区)风电发展规划不确定、经常调整等问题，导致电网建设无所适从，风电场与其它配套设施不协调。 

这就导致了部分地区发电项目规划建设与接网工程规划建设不协调、发电工程与配套电网工程核准及建设周期不匹配等问题。反映在实际运行中，就会导致“弃风”现象的大量出现，这不仅造成大量资源浪费，而且严重制约了风电行业的健康发展。因此，为了合理指导风电装机容量规划，有必要对风电最大装机容量进行研究和计算。 

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于接纳能力分布的最大风电装机容量计算方法，该方法具有较强的通用性和工程实用性。 

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案包括以下步骤： 

1)输入电力系统的原始数据，定义最大模拟次数N_max，收敛条件设置为电力系统最大接纳能力的方差系数β_MIRIC小于给定的收敛标准ε；选定电力系统运行的典型方式，且设定模拟次数K＝1； 

2)模拟此典型方式下的一天的时序系统状态，一天的时序系统状态包括时序日负荷曲线、时序风速和线路运行状态、水电的时序出力以及火电机组开机状态； 

3)对一天的时序系统状态求解最大风电接纳能力模型，得到不同节点上的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布，然后利用不同节点上的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布得到总的最大风电接纳能力及概率分布，一天最大风电接纳能力模型的求解方程为：

式中，N_S—典型系统的节点个数； 

P_R,j,t—风电机组j在t时段的出力； 

其中，一天最大风电接纳能力模型的约束包括节点功率平衡约束、调峰约束、调频约束以及线路潮流约束； 

4)根据时序风速与风电机组输出特性曲线将不同节点的最大风电接纳能力P_R,j转化为不同节点的最大风电装机容量，由不同节点的最大风电装机容量得到总的最大风电装机容量； 

5)如果模拟次数K等于N_max，且满足收敛条件，得到不同节点的最大风电装机容量的累积概率分布，然后进入下一步，否则，返回步骤2)进行下一次模拟； 

6)给定置信度p，根据不同节点的最大风电装机容量的累积概率分布得到对应于累积概率(1-p)的最大风电装机容量值P^Ins； 

7)统计并输出所有最大风电接纳能力指标，并根据所有最大风电接纳能力指标实施风电并网；其中，所有风电最大接纳能力指标包括不同节点的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布，不同节点的最大风电装机容量及概率分布，总的最大风电接纳能力及概率分布，总的最大风电装机容量及概率分布、对应于累积概率(1-p)的最大风电装机容量值P^Ins。 

所述的步骤1)中的收敛标准ε为0.05或0.01。 

所述的步骤1)中的原始数据为发电厂数据、电力系统线路数据以及电力系统负荷数据，典型方式为夏大、夏小、冬大或冬小。 

所述的步骤2)中模拟此典型方式下的一天的时序系统状态的方法为： 

2.1)模拟电力系统运行的典型方式的时序日负荷曲线、时序风速和线路运行状态；然后在时序日负荷曲线上，按水电利用小时数由小到大的方式安排水电机组的运行位置，得到水电的时序出力； 

2.2)在时序日负荷曲线上减去水电的时序出力，得到相应的修正时序日 负荷曲线； 

2.3)利用修正时序日负荷曲线得到电力系统日最大负荷P'_Lmax，根据电力系统日最大负荷P'_Lmax得到火电机组需要的日最小开机容量为P'_Lmax(1+r％)，且r为电力系统的备用率； 

2.4)逐个安排火电机组开机，直至开机容量大于火电机组需要的日最小开机容量P'_Lmax(1+r％)为止，即得到火电机组开机状态。 

所述的步骤2.4)中逐个安排火电机组开机是按照发电成本由低到高的顺序进行开机的。 

所述的步骤3)中节点功率平衡约束为P_T,t＝P_L,t-P_H,t-P_R,t+Bθ；其中，P_T,t为火电机组在t时段的出力；P_L,t为负荷在t时段的值；P_H,t为水电机组在t时段的出力；P_R,t为风电机组在t时段的出力；B为节点导纳矩阵的虚部；θ为节点电压相角向量； 

调峰约束的形式为P_Gmin<P_T,t<P_Gmax；其中，P_Gmin表示火电机组的有功最小出力，P_Gmax表示火电机组的有功最大出力； 

调频约束的形式为P_T,t-P_T,t-1>-R_down,TΔt，P_T,t-P_T,t-1<R_up,TΔt；其中，R_down，T为发电机的向下爬坡率，R_up，T为发电机的向上爬坡率；P_T,t-1为火电机组在t-1时段的出力； 

线路潮流约束的形式为P_l<P_l,max；其中，P_l为线路上流过的有功功率，P_l，max为线路上允许流过的最大功率。 

所述的步骤4)中转化是采用下式得到的： 

P_w×int(P_R,j/P^O) 

其中，P_w为风电机组的单机容量，v_t为时刻t的风速，P^O为风速v_t对应 的单机风电输出功率，int表示取整运算； 

总的最大风电装机容量是采用下式得到的： 

$P_w\times \mathrm{int}(\underset{j=1}{\overset{N_S}{\Sigma }}{P}_{R,j}/P^O).$

与现有技术相比，本发明的有益效果在于： 

本发明通过建立最大风电接纳能力的计算模型，计算了负荷波动，调峰调频，线路潮流等约束下的最大接纳能力，通过时序风速与风电机组输出特性曲线得到不同节点的最大风电装机容量，并在多次模拟后得到最大风电装机容量的累积概率分布，这能够为规划人员提供最大风电装机容量及在不同节点上的分布，相比之前的方法更加全面。另外，本发明能够选择电力系统运行的典型方式，因此，本发明不仅能够用于分析特定运行方式下的最大风电装机容量累积概率分布，还能够考虑发电系统的运行方式的变化，与时序模拟相结合，得到电力系统不同典型运行方式下的最大风电装机容量，具体较强的通用性和工程实用性。同时，本发明中所用的置信度由规划人员给定，对不同的置信度，本发明可提供相应的风电最大装机容量值，具有很大的灵活性，给系统规划人员提供了重要的参考。 

附图说明

图1为本发明计算流程图； 

图2为风机输出的特性曲线； 

图3为最大风电装机容量累积概率分布。 

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。 

参见图1，本发明基于接纳能力分布的风电最大装机容量计算方法，包 括选取系统状态，最大接纳能力评估，风电装机容量计算三个部分，具体分为以下步骤： 

(一)选取系统状态： 

1、输入电力系统的原始数据，定义最大模拟次数N_max及收敛条件，收敛条件设置为电力系统最大接纳能力的方差系数β_MIRIC小于给定的收敛标准ε；收敛标准ε为0.05或0.01；选定电力系统运行的典型方式，且设定模拟次数K＝1；其中，原始数据包括发电厂数据、电力系统线路数据以及电力系统负荷数据；典型方式为夏大、夏小、冬大或冬小； 

2、模拟此典型方式下的一天的时序系统状态，一天的时序系统状态包括时序日负荷曲线、时序风速和线路运行状态、水电的时序出力以及火电机组开机状态；火电机组开机方式对运行影响较大，本发明主要是从规划的角度考虑风电的装机容量问题，因此对火电的开机方式不必像经济调度模型中一样精细，但其必须满足系统的最大负荷及备用需求。模拟此典型方式下的一天的时序系统状态的具体过程为： 

2.1)模拟电力系统运行的典型方式的时序日负荷曲线、时序风速和线路运行状态；然后按照时序日负荷曲线水电水量利用效率由大到小的方式安排水电机组的运行位置，得到水电的时序出力； 

2.2)在时序日负荷曲线上减去水电的时序出力，得到相应的修正时序日负荷曲线； 

2.3)利用修正时序日负荷曲线得到电力系统日最大负荷P'_Lmax，根据电力系统日最大负荷P'_Lmax得到火电机组需要的日最小开机容量为P'_Lmax(1+r％)，且r为电力系统的备用率； 

2.4)逐个安排火电机组开机，直至开机容量大于火电机组需要的日最小开机容量P'_Lmax(1+r％)为止，即得到火电机组开机状态；且逐个安排火电机组开机是按照发电成本由低到高的顺序进行开机的，如单位发电成本低的先开机(核电、大容量燃煤机组)，发电成本高的后开机(小燃煤机组，燃气机组)或者燃煤机组先开机，燃气机组后开机，同一类型发电机组中，最小技术出力大的发电机组优先开机。 

(二)最大接纳能力评估： 

3、建立最大接纳能力评估模型，以风电接纳能力最大为目标，以火电机组时序出力为变量，考虑调峰约束，调频约束，线路潮流约束及功率平衡约束，得到不同系统节点的最大接纳能力。具体的，对一天的时序系统状态求解最大风电接纳能力模型，得到不同节点上的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布，然后利用不同节点上的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布得到总的最大风电接纳能力及概率分布，一天最大风电接纳能力模型的求解方程为：式中，N_S—典型系统的节点个数； 

P_R,j,t—风电机组j在t时段的出力； 

一天最大风电接纳能力模型的约束包括节点功率平衡约束、调峰约束、调频约束以及线路潮流约束； 

3.1)节点功率平衡约束的形式如下式 

P_T,t＝P_L,t-P_H,t-P_R,t+Bθ 

P_T,t为火电机组在t时段的出力；P_L,t为负荷在t时段的值；P_H,t为水电机组在t时段的出力；P_R,t为风电机组在t时段的出力；B为节点导纳矩阵的虚 部；θ为节点电压相角向量； 

在节点功率平衡约束中需要进行大量的潮流计算，此处采用直流潮流法，该方法计算速度快且可满足工程精度要求。直流潮流方程可以由下式来描述： 

P_g-P_d＝Bθ 

式中：P_g为系统发电机出力向量；P_d为系统负荷向量； 

3.2)调峰约束的形式为：P_Gmin<P_T,t<P_Gmax；其中，P_Gmin表示火电机组的有功最小出力，P_Gmax表示火电机组的有功最大出力； 

3.3)调频约束的形式为P_T,t-P_T,t-1>-R_down,TΔt，P_T,t-P_T,t-1<R_up,TΔt；其中，R_down，T为发电机的向下爬坡率，R_up，T为发电机的向上爬坡率；P_T,t-1为火电机组在t-1时段的出力； 

3.4)线路潮流约束的形式为P_l<P_l,max；其中，P_l为线路上流过的有功功率，P_l，max为线路上允许流过的最大功率。 

4)根据时序风速与风电机组输出特性曲线将不同节点的最大风电接纳能力P_R,j转化为不同节点的最大风电装机容量P_w×int(P_R,j/P^O)；由不同节点的最大风电装机容量得到总的最大风电装机容量其中，P_w为风电机组的单机容量，v_t为时刻t的风速，P^O为风速v_t对应的单机风电输出功率，int表示取整运算(风电机组输出特性曲线如图2所示)；图2中ββγ_ci,γ_r,γ_co分别代表风电机组的切入风速，额定风速和切出风速。γ_t代表t时刻的风速。 

(三)风电装机容量计算： 

5)如果模拟次数K等于N_max，且满足收敛条件，得到不同节点的最大风电装机容量的累积概率分布(如图2所示)，然后进入下一步，否则，返回步骤2)进行下一次模拟； 

6)给定置信度p，根据不同节点的最大风电装机容量的累积概率分布得到对应于累积概率(1-p)的最大风电装机容量值P^Ins； 

7)统计并输出所有最大风电接纳能力指标，并根据所有最大风电接纳能力指标实施风电并网；其中，所有风电最大接纳能力指标包括不同节点的最大风电接纳能力P_R,j及概率分布，不同节点的最大风电装机容量P_w×int(P_R,j/P_O)及概率分布，总的最大风电接纳能力及概率分布，总 

的最大风电装机容量及概率分布、对应于累积概率(1-p)的最大风电装机容量值P^Ins。 

以某实际电力系统为例，不同节点置信度为0.97的最大风电装机容量如表1所示，整个系统夏大方式多次模拟后总的最大风电装机容量分布如图3所示。结果显示，本方法可评估不同节点的风电装机潜力与分布。 

表1 不同节点最大风电装机容量,MW