一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法

摘要

本发明公开了一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法，属于电力系统有功控制技术领域。该方法首先通过自动发电控制信息系统中相关信息，计算各省调风电虚拟机组的最大可用出力和实际出力；区域调度中心根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令；区域调度中心根据各省调风电虚拟机组的最大可用出力，并考虑其历史出力特性，分配各省级调度中心的风电调节指令；并根据调节指令数据和量测数据，评估各省调风电虚拟机组的调峰增发电量和调频增发电量。本发明通过引入风电机组参与电网调频以在减少弃风的同时提升系统调节性能，并考虑调节指令分配的公平性和奖惩机制，提升风电参与电网调节的可靠性。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统有功控制技术领域，具体涉及一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法。

背景技术

作为一种技术成熟、经济效益突出的可再生能源发电，风力发电过去二十年来发展迅猛，正逐渐成为电能供给的主要来源之一。随着风力发电装机和并网规模的不断提升，其随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行的影响逐渐显现：对于电力系统的小时级调度，风电的间歇性和不确定性将在机组组合、联络线计划、爬坡备用等方面带来困难；对于分钟级和秒级调度，风电的波动性将在系统频率控制、联络线波动调整等方面带来困难。

随着风力发电控制技术的不断发展，风电场正逐步具备接受电力系统调度、参与电力系统调度运行的能力，将风力发电作为受控资源之一纳入电网运行已成为可能。目前，我国并网风电的主要控制手段仍采用风电场跟踪日前计划，这即意味着风电场的实际运行仍为开环运行。然而，日前计划的制定依赖于风电出力预测和负荷预测，其预测误差将对风电场和电力系统的实际运行带来巨大影响，既可能导致风电资源的利用效果不佳，又可能导致电力系统调节备用容量耗尽，降低电网运行的经济性和安全性。

为解决这一问题，专利“一种分调-省调两级协调的风电增发控制方法”(专利申请号：CN201610626975.4)公开了一种风电闭环控制方法，通过分调-省调的协调、风电发电指标的计算与分配，实现风力发电参与电力系统调峰的闭环运行。更进一步，在由于调峰困难造成的限风条件下，如果风电的可用出力和相对应的断面约束仍有富余，可采用适当控制策略使风电机组参与电力系统自动发电控制，在提升系统调频性能的同时，实现风电增发。但该方法未考虑风电机组的历史出力特性和调节表现，调节性能的好坏未予进行奖惩。

专利“一种风电机组参与电力系统自动发电控制的协调控制方法”(专利申请号：CN201610248302.X)公开了一种限风条件下风电调频增发控制方法，该方法在区域控制中心基于模型预测控制思想计算风电机组的调节指令，在省级调度中心通过比例分配计算各风电场的调节指令。但该方法在区域调度中心基于模型预测控制的计算方法是基于优化思想，其计算实时性和工程可用性不高；其在调节指令分配时，未具体考虑分配的公平性和奖惩机制。

发明内容

本发明的目的是为克服现有技术的不足之处，提出一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法。本发明结合风电机组的运行状态、区域控制约束和风电机组的历史性能表现，可实现风电发电指标的合理计算、分配与事后评估。

本发明提出一种考虑调频增发的风电发电指标分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过自动发电控制信息系统AGC收集全网内所有风电场最大可用出力与实际出力，以及断面约束信息，计算各省调风电虚拟机组的最大可用出力和实际出力；计算公式如下：

其中，为省调风电虚拟机组j的最大可用出力，为省调风电虚拟机组j的实际出力，j为省调风电虚拟机组编号；P_A,i为风电场i的最大可用出力；P_W,i为风电场i的实际出力；和S_k分别为断面k下风电最大可用出力和断面k的容量约束，k＝1,2,...,M，k为断面编号，M为断面总数；N_W,k和N_G,k分别为断面k下的风电场总数和断面k下的常规电厂总数；P_G,i为常规机组i的实时出力；L为省调风电虚拟机组总数；

2)区域调度中心根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令；具体步骤如下：

2-1)计算全网风电发电指标

2-2)判断区域内风电是否参与调频；具体步骤如下：

2-2-1)判断全网风电最大可用出力是否大于全网风电发电指标若则说明区域内风电出力受限，进入步骤2-2-2)；否则区域内风电出力未受限，区域内风电不参与调频，方法结束；

2-2-2)判断区域内风电是否处于出力爬坡阶段：若区域内风电处于出力爬坡阶段，则区域内风电不参与调频，方法结束；若区域内风电未处于出力爬坡阶段，则区域内风电参与调频，进入步骤2-3)；

2-3)根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令，计算公式如下：

其中，为全网风电调节指令，P_ARR为全网调频指令，α为风电参与调频的分担系数；

3)区域调度中心根据各省调风电虚拟机组的最大可用出力，并考虑各省调风电虚拟机组历史出力特性，分配各省级调度中心的风电调节指令；具体步骤如下：

3-1)计算各省调风电虚拟机组调节功率分配的分担权重系数；

省调风电虚拟机组j的新能源超短期预测精度c_p,j定义如下：

式中，P_predict,j为非限风时段省调风电虚拟机组j超短期预测出力，P_actual,j为非限风时段省调风电虚拟机组j实发出力，D为日内非限风时段预测时间点数量，IC_j为省调风电虚拟机组j装机容量；

省调风电虚拟机组j的调节性能得分s_p,j选取区域控制的省调风电虚拟机组j的调节性能评估指标；

分别计算省调风电虚拟机组j的超短期预测精度基准值和调节性能得分基准值表达式如下：

其中，为c_p,j的周度或月度平均值，为s_p,j的周度或月度平均值；

省调风电虚拟机组j的调节功率分配的分担权重系数W_j计算表达式如下：

其中，a和b分别为预测精度指标权重系数和调节性能指标权重系数；

3-2)分配各省级调度中心的风电虚拟机组的风电调节指令；

省调风电虚拟机组j的调节指令I_W,j计算公式如下：

本发明提出一种考虑调频增发的风电发电指标增发评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过自动发电控制信息系统AGC收集全网内所有风电场最大可用出力与实际出力，以及断面约束信息，计算各省调风电虚拟机组的最大可用出力和实际出力；计算公式如下：

其中，为省调风电虚拟机组j的最大可用出力，为省调风电虚拟机组j的实际出力，j为省调风电虚拟机组编号；P_A,i为风电场i的最大可用出力；P_W,i为风电场i的实际出力；和S_k分别为断面k下风电最大可用出力和断面k的容量约束，k＝1,2,...,M，k为断面编号，M为断面总数；N_W,k和N_G,k分别为断面k下的风电场总数和断面k下的常规电厂总数；P_G,i为常规机组i的实时出力；L为省调风电虚拟机组总数；

2)区域调度中心根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令；具体步骤如下：

2-1)计算全网风电发电指标

2-2)判断区域内风电是否参与调频；具体步骤如下：

2-2-1)判断全网风电最大可用出力是否大于全网风电发电指标若则区域内风电出力受限，进入步骤2-2-2)；否则区域内风电出力未受限，区域内风电不参与调频，方法结束；

2-2-2)判断区域内风电是否处于出力爬坡阶段：若区域内风电处于出力爬坡阶段，则区域内风电不参与调频，方法结束；若区域内风电未处于出力爬坡阶段，则区域内风电参与调频，进入步骤2-3)；

2-3)根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令，计算公式如下：

其中，为全网风电调节指令，P_ARR为全网调频指令，α为风电参与调频的分担系数；

3)区域调度中心根据各省调风电虚拟机组的最大可用出力，并考虑各省调风电虚拟机组历史出力特性，分配各省级调度中心的风电调节指令；具体步骤如下：

3-1)计算各省调风电虚拟机组调节功率分配的分担权重系数；

省调风电虚拟机组j的新能源超短期预测精度c_p,j定义如下：

式中，P_predict,j为非限风时段省调风电虚拟机组j超短期预测出力，P_actual,j为非限风时段省调风电虚拟机组j实发出力，D为日内非限风时段预测时间点数量，IC_j为省调风电虚拟机组j装机容量；

省调风电虚拟机组j的调节性能得分s_p,j选取区域控制的省调风电虚拟机组j的调节性能评估指标；

分别计算省调风电虚拟机组j的超短期预测精度基准值和调节性能得分基准值表达式如下：

其中，为c_p,j的周度或月度平均值，为s_p,j的周度或月度平均值；

省调风电虚拟机组j的调节功率分配的分担权重系数W_j计算表达式如下：

其中，a和b分别为预测精度指标权重系数和调节性能指标权重系数；

3-2)分配各省级调度中心的风电虚拟机组的风电调节指令；

省调风电虚拟机组j的调节指令I_W,j计算公式如下：

4)根据调节指令数据和量测数据，评估各省调风电虚拟机组的调峰增发电量和调频增发电量；具体步骤如下：

4-1)在时序上匹配省调风电虚拟机组的调节指令与实际出力，得到省调风电虚拟机组实际出力和省调风电虚拟机组的调节指令相关度最大时对应的响应延迟时间；

令整个连续调控时段为一个时间窗口，在该时间窗口下将省调风电虚拟机组j的实际出力沿时间轴进行横向平移，得到平移后省调风电虚拟机组j的实际出力和省调风电虚拟机组j的调节指令最大相关度对应的响应延迟时间；其中，最大相关度r_j计算公式如下：

其中，δ_j为省调风电虚拟机组j最大相关度对应的响应延迟时间，R(x,y)为求取向量x和向量y相关度的函数；I_W,j(t)为时刻t的省调风电虚拟机组j调节指令，为时刻t的省调风电虚拟机组j实际出力；

4-2)计算省调风电虚拟机组参与调峰的增发电量和调频的增发电量；

将省调风电虚拟机组j实际出力和省调风电虚拟机组j的模拟人工限风指令P_C,j按照步骤4-1)计算得到的响应延迟时间δ_j进行平移，分别得到平移后的省调风电虚拟机组j的实际出力和平移后的省调风电虚拟机组j的模拟人工限风指令

省调风电虚拟机组j的调峰增发电量和调频增发电量的计算表达式分别如下：

其中，Δt为一个AGC指令周期时长。

本发明的特点及有益效果在于：

本发明考虑风电在限风条件下参与调频控制以实现电量增发，结合风电机组的运行状态、区域控制约束和风电机组的历史性能表现进行风电发电指标的分配，并在事后对调峰、调频两阶段增发电量进行合理评估。通过风电参与调频，本发明可以在减少弃风电量的同时，实现考虑奖惩机制的风电发电指标分配，促进风电调节性能的提升。

附图说明

图1是本发明的一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法的流程图。

具体实施方式

本发明提出的一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法，下面结合附图和具体实施例进一步详细说明如下。

本发明提出的一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法，整体流程如图1所示，包括以下步骤：

1)通过自动发电控制信息(AGC)系统收集全网内所有风电场最大可用出力与实际出力，以及来源于AGC系统的断面约束信息，计算各省调风电虚拟机组的最大可用出力和实际出力；计算公式如下：

其中，为省调风电虚拟机组j的最大可用出力，为省调风电虚拟机组j的实际出力，j为省调风电虚拟机组编号；P_A,i为风电场i的最大可用出力(单位：MW)；P_W,i为风电场i的实际出力(单位：MW)；和S_k分别为断面k下风电最大可用出力和断面k的容量约束，k＝1,2,...,M，k为断面编号，M为断面总数(省调可能下辖多个风电送出基地，而每个风电送出基地通常通过一个断面送出。)；N_W,k和N_G,k分别为断面k下的风电场总数和断面k下的常规电厂总数；P_G,i为常规机组i的实时出力；L为省调风电虚拟机组总数。本发明中，全网即指区域调度中心管辖的所有电网，其由多个控制区组成；省调是负责每个控制区调度的机构。

2)区域调度中心根据全网风电消纳空间和调频指令情况，计算全网风电调节指令。具体步骤如下：

2-1)计算考虑调峰约束的全网风电发电指标该指标的计算方法(为已有技术)应根据区域调度中心的调度机制和调控资源进行选取，其主要考虑的因素包括：区域负荷预测、区域联络线计划、区域统调火电最小可调、预留下旋转备用、抽水蓄能电站抽水发电功率等。

特别地，本实施例中，采用如下公式计算

其中，V_f为超短期负荷预测(超短期负荷预测通常指未来5到1小时负荷变化情况的预测)，P_tie为联络线调度计划，V_h-reg为区域统调火电最小可调出力，V_r-reg为预留下旋转备用，V_r-plant为自备电厂出力，V_pump为抽水蓄能电站抽水发电功率。

2-2)判断区域内风电是否参与调频，所述区域内风电由全网所有省调风电虚拟机组构成；具体步骤如下：

2-2-1)判断区域内风电出力是否受限，即判断全网风电最大可用出力是否大于全网风电发电指标若则区域内风电出力受限，进入步骤2-2-2)；否则区域内风电出力未受限，区域内风电不参与调频，方法结束；

2-2-2)判断区域内风电是否处于出力爬坡阶段：若区域内风电处于出力爬坡阶段，则区域内风电不参与调频，方法结束；若区域内风电未处于出力爬坡阶段，则区域内风电可参与调频，进入步骤2-3)。

特别地，本实施例采用全网风电发电指标的波动率VR_W作为区域内风电是否处于出力爬坡阶段的判断依据，VR_W采用如下公式进行计算：

其中，为全网发电指标在下一个时间点(即5分钟后)的预测值。若VR_W≤5％，则认为区域内风电未处于出力爬坡阶段；否则认为区域内风电处于出力爬坡阶段。

2-3)根据全网风电消纳空间和调频指令情况(所有AGC系统自带计算该指令的计算功能)，计算全网风电调节指令，计算公式如下：

其中，为全网风电调节指令(单位：MW)，P_ARR为全网调频指令(单位：MW)，α为风电参与调频的分担系数(取值范围为0～1，实施例取值0.6)。上式表明，全网风电的调节指令，是在现有风电总出力上叠加调频信号；同时，需保证叠加后的调节指令大于全网风电发电指标以减少弃风，小于全网风电最大可用出力以保证调节性能。

3)区域调度中心根据各省调风电虚拟机组的最大可用出力，并考虑各省调风电虚拟机组历史出力特性，分配各省级调度中心的风电调节指令。

为了保证新能源发电指标分配过程中的公平性，并考虑各控制区在日前预测、实时响应等环节中的具体表现，可引入对新能源超短期预测、实时响应的评价指标，结合风电虚拟机组最大可用出力，求得各省调风电虚拟机组调节功率分配的分担权重，进而分配各省级调度中心的风电调节指令。具体步骤如下：

3-1)计算各省调风电虚拟机组调节功率分配的分担权重系数。该权重系数是基于各省调风电虚拟机组的最大可用出力，并经由对新能源超短期预测精度和调节性能得分两个指标的修正得到。

省调风电虚拟机组j的新能源超短期预测精度c_p,j定义如下：

式中，P_predict,j为非限风时段省调风电虚拟机组j超短期预测出力，P_actual,j为非限风时段省省调风电虚拟机组j实发出力，D为日内非限风时段省预测时间点数量(一般为288个点)，IC_j为省调风电虚拟机组j装机容量。

省调风电虚拟机组j的调节性能得分s_p,j通常选取区域控制的省调风电虚拟机组j的调节性能评估指标；特别地，可参考AGC考核补偿的相关指标，如“两个细则”规定的各项调节指标；

为了保证公平性与实时性，可滚动计算上述两个指标，并选取两个指标的周度或月度平均值以进行后续计算。为了在新能源发电指标分配的过程中更为公平地计及上述两个指标，应对其进行修正，对每个指标，可将其除以各控制区该指标的平均值作为计算指标，其计算结果可分别表示为省调风电虚拟机组j的超短期预测精度基准值和调节性能得分基准值表达式如下：

上述计算过程为分别对两个指标进行标幺，可使得两个指标对分配结果的影响更为接近，便于后续权重系数的选取。

省调风电虚拟机组j的调节功率分配的分担权重系数W_j计算表达式如下：

其中，a和b分别为预测精度指标权重系数和调节性能指标权重系数，取值范围均为0～1。特别地，本实施例取a＝b＝0.5。

3-2)分配各省级调度中心的风电虚拟机组的风电调节指令。

省调风电虚拟机组j的调节指令I_W,j计算公式如下：

4)根据调节指令数据和量测数据，评估各省调风电虚拟机组的调峰增发电量和调频增发电量。具体步骤如下：

4-1)在时序上匹配省调风电虚拟机组的调节指令与实际出力，得到省调风电虚拟机组实际出力和省调风电虚拟机组的调节指令相关度最大时对应的响应延迟时间；考虑整个连续调控时段为一个时间窗口(连续调控包括仅调峰和调峰调频)，在该时间窗口下发的省调风电虚拟机组的调节指令将在某固定延迟后被风电执行。为确定该固定延迟，可将省调风电虚拟机组j的实际出力沿时间轴进行横向平移，得到平移后省调风电虚拟机组j的实际出力和省调风电虚拟机组j的调节指令最大相关度对应的响应延迟时间。其中，最大相关度r_j计算公式如下：

其中，δ_j为省调风电虚拟机组j最大相关度对应的响应延迟时间，R(x,y)为求取向量x和向量y相关度的函数。I_W,j(t)为时刻t的省调风电虚拟机组j的调节指令，为时刻t的各省调风电虚拟机组实际出力；

4-2)计算省调风电虚拟机组参与调峰的增发电量和调频的增发电量。

将省调风电虚拟机组j实际出力和省调风电虚拟机组j的模拟人工限风指令P_C,j(P_C,j可选取限风时段最低的风电发电指标)按照计算得到的响应延迟时间δ_j进行平移，分别得到平移后的省调风电虚拟机组j的实际出力和平移后的省调风电虚拟机组j的模拟人工限风指令以用于计算调频增发电量。

省调风电虚拟机组j的调峰增发电量和调频增发电量的计算表达式分别如下：

其中，和分别为平移后的省调风电虚拟机组j的实际出力和平移后的省调风电虚拟机组j的模拟人工限风指令，Δt为一个AGC指令周期时长。

通过增发评估，可实现调峰、调频增发电量的分配分拆计算，以作为对风电机组进行补偿的基础。