风电并网后电力系统可靠性评估.pdf

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1、第40 卷 第12 期 电力系统保护与控制 Vol.40 No.12 2012年6月16日 Power System Protection and Control Jun.16,2012 风电并网后电力系统可靠性评估和备用优化研究 余 民1，1，蒋传文1，蒋小亮1，李子林（1上海交通大学电气工程系，上海 200240,2上海市风力发电有限公司，上海 200090）摘要：为了定量研究风电并网对电力系统的可靠性和备用配置影响，基于蒙特卡罗方法和粒子群优化算法给出了一种风电并网后的电力系统可靠性评估和备用优化模型。利用历史风速数据统计得到风机的出力概率分布图，并利用蒙特卡罗算法，对各种条件下风电并网

2、后的电力系统进行了可靠性评估。设计了一种基于可靠性指标的备用优化模型，利用粒子群算法对比优化前后所需备用容量的大小。测试算例评估结果表明，不同接入容量、接入点和接入方式对最后的电力系统可靠性影响不同，并得到了不同容量下的风电场容量可信度，为含不同风电入网容量下的电力系统调度提供了备用量化指标。加入实际系统后的进一步研究表明了风电并网后备用优化的有效性和必要性。关键词：风电并网；蒙特卡罗；可靠性评估；粒子群；备用优化 Study on power system reliability and reserve optimization with wind power integration YU

3、Min1，YANG Min-chen1，JIANG Chuan-wen1，JIANG Xiao-liang1，LI Zi-lin2(1.Department of Electric Power Engineering，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200240，China;2.Shanghai Municipal Wind Power Generation Co,Ltd,Shanghai 200090,China)Abstract:An assessment method of power system reliability and reser

4、ve optimization is established based on Monte Carlo simulation and Particle Swarm Optimization(PSO)Algorithm to study the impact of wind power integration on power system reliability and reserve quantitatively.Firstly,the output probability distribution figure of a wind turbine generator is acquired

5、 by the historical statistics of wind speed,and the reliability of power system with wind power integration is assessed under different conditions by Monte Carlo.A reserve optimization model based on reliability indicators is designed,which adopts PSO algorithm to compare the system reserve capacity

6、 before the optimization and that after the optimization based on the given model.The result of tested example assessment shows that the impact on power system reliability differs with different access capacities,points and patterns.And the capacity credits of different wind farm capacities are obta

7、ined through the assessment,providing quantitative indicators for power system with wind power integration of different capacities.The effectiveness and necessity of reserve optimization with wind power integration are shown with further research which accesses a real power system.This work is suppo

8、rted by the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(No.2007AA05Z458).Key words:wind power integration;Monte Carlo;reliability assessment;PSO;reserve optimization 中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1674-3415(2012)12-0100-050 引言 当前，风力发电是可再生能源发电形式中技术最成熟、最具开发规模和商业化发展前景的，是化石

9、能源发电形式的重要替代形式之一。然而，风电场的出力不可控，为配合风电场出力的频繁波动，需要其他常规发电厂出力及系统备用的频繁改变。随着风电总装机容量的增加，这些问题将会严重影 基金项目：国家 863 高技术基金项目(2007AA05Z458)响电力系统的安全性、可靠性、经济性等指标。因此有必要分析探讨大规模风电并网对电网引起的系统运行与稳定的问题，其中很重要的就是风电并网对电力系统可靠性的影响研究以及随之而来的备用容量的问题。文献1-2归纳总结了当前风电功率输出模型几种主流的建立和预测方法。文献3-4通过比较风电容量和常规机组对系统可靠性的贡献来评价风电机组的价值，提出了风电可信度的定义，并进

10、一步提出了在可靠性不变的情况下，以风电能够代替的常 余 民，等 风电并网后电力系统可靠性评估和备用优化研究 -101-规机组容量与风电场额定容量之比来表示风电容量可信度。文献5-6分别提出基于连续和非连续蒙特卡罗法的风电容量可信度计算方法，具有一定的借鉴意义。文献7同样采用容量可信度来反映风电并网容量对系统可靠性的贡献，应用序贯蒙特卡罗法，采用年停运容量作为计算容量可信度的指标评估含风电场的配电网可靠性。文献8为了克服解析法无法处理非线性的函数关系的问题，利用二分法，采用随即模拟法分析含风电场的系统可靠性。文献9综合了各种发电的成本，从生产角度建立了风力发电的模型，继而根据风速大小的概率分布，

11、分析每小时的风速特性，之后通过和负荷相结合估算风场出力，得出生产成本。文献10通过分析和研究湖北电网运行备用容量的基本情况，提出电网运行备用容量管理控制的方案和建议，以提高电网风险管理水平，指导电力系统的安全、稳定、经济运行。文献11借鉴国外电网对以上问题的一些研究结论，结合华东规划电网情况，提出了华东电网在2020 年风电装机达千万千瓦时，可考虑的风电场的容量可信度，并分析了大规模风电场发电的平滑特性，在此基础上进一步分析了风电场对华东电网调频容量、备用容量的影响。文献12提出了一种以优化发电机机组合来提供电力系统运行经济性的方法。文献13考虑了系统的负荷预测偏差和风电功率预测偏差，对并入风

12、电前后系统备用情况的差异性进行分析，为电力系统安全稳定运行提供参考意见，得出了一些有价值的结论，但对加入风电后的系统备用容量的优化分配问题还需进一步的研究。文献14讨论了考虑风电接入后电力系统备用需求的解决方法。其所提出的优化潮流算法可以有效解决风电接入对系统备用需求带来的影响，具有较大的实用价值。本文利用蒙特卡罗方法评估未加入风电时系统的可靠性，得出一定的可靠性参数，然后加入不同容量和接入点的风电功率，再利用蒙特卡罗方法评估含风电场功率的电力系统可靠性，分析风电并网前后系统可靠性参数的变化，进而尝试阐述风电并网对电力系统可靠性的影响机制。同时使用基于蒙特卡罗方法可靠性评估得出的参数作为约束，

13、使用随机最优化方法对增加的系统备用设置地点和大小进行优化设置，从而实现风电并网后电力系统的备用优化。1 风速及风电场出力模型 1.1 风速随机模型 本文从华东某风电场获得了 2003 年到 2005 年共 3 年的风速历史数据，主要包括每隔 10 min 的历史风速值及机组的出力。取 10 min 内的最高和最低风速的平均值作为10 min 内的平均风速，做出如图 1 所示的风速概率分布统计图。图 1 风速概率分布统计图 Fig.1 Wind speed probability distribution 1.2 风厂出力模型 文中所采用的华东某风电场使用的风力发电机的功率曲线，采用分段线性化的

14、方式模拟风速与风电功率的函数关系，如式(1)所示。windwindwindwindwindwindwind0 4400(4)4 73200(4)+400713150013=iiiiiforxforxX10 (7)式中，fori是元件 i 的强迫停运率。这样就能通过元件状态抽样，形成系统状态序列。在对系统进行抽样后，就要对该状态进行评估分析。在发电系统的评估中，只需对当前可用的发电容量和负荷进行比较。如果当前状态下可用发电容量大于系统负荷，则系统处于正常供电状态；否则系统处于停电状态，需要通过削减负荷达到功率平衡。2.2 算例分析 为了测试风电机组相对火电机组对电力系统稳定性的影响，本文编写 V

15、isual C+程序实现了时序蒙特卡罗抽样仿真，算例为 IEEE-RTS30 测试系统。该测试系统由 5 台机组组成，总装机容量是 365 MW，峰荷是 296 MW，机组、变压器、线路参数以及负荷模型见文献。测试系统的结构如图 3 所示。GGGGGG125241523262122181920141310171612119272930288647532 图 3 IEEE-RTS30 测试系统 Fig.3 IEEE-RTS30 test system 任意选定一个节点（本文以节点 2 为例），在该节点并入容量为 1.5 MW 的风电机组，并入不同数目该机组时的系统可靠性参数 LOLP 和 EEN

16、S 的变化情况如图 4。0.0000.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080510152025303540风机数目/台LOLP051015202530EENS/MWhLOLPEENS 图 4 并入风电机组数目对 LOLP 的影响 Fig.4 Effect of the number of WTGs on LOLP 若并入风机的同时减少该节点相同容量的传统机组，则并入不同数目该机组时的系统可靠性参数LOLP 和 EENS 的变化情况如图 5。0.0000.0050.0100.0150.0200.0250.03005101520风机数目/台LOLP01020

17、3040506070EENS/MWhLOLPEENS 图 5 并入风电机组数目对 LOLP 的影响 Fig.5 Effect of the number of WTGs on LOLP 由图 4 和图 5 可知，某一容量的风电容量对系统的可靠性贡献和零与该容量之间的某一数值的传统机组容量对系统的可靠性贡献相当。如使用风电场容量可信度来衡量这一关系，则不同容量的风电 余 民，等 风电并网后电力系统可靠性评估和备用优化研究 -103-机组的风电可信度如图 6 所示。0.0000.0050.0100.0150.0200.0250.03005101520风机数目/台LOLP01020304050607

18、0EENS/MWhLOLPEENS 图 6 并入风电机组数目对 ECR 的影响 Fig.6 Effect of the number of WTGs on ECR 可以看到，风电机组的可靠性是远不如传统机组的，当风电容量占系统总容量百分比升高时，这种不可靠性将愈加明显。为了考察风电并入位置对可靠性的影响，评估风电加入不同的节点时的可靠性。表 1 显示了在不同节点并入 20 台 1.5 MW 风机，代替同容量的传统机组时系统的可靠性变化情况。表 1 不同风电接入点的可靠性指标变化 Table 1 Reliability index under different access points 风电

19、容量接入点 LOLP EENS/MWh 2 0.027 854 63.334 2 8 0.025 186 55.814 8 11 0.030 113 75.658 4 13 0.031 590 84.419 8 从表 1 可知，风电并入节点不同对系统的可靠性有着明显的不同。并入节点离负荷中心越近，并入风电后的电力系统可靠性越低，相反，当并入节点远离负荷中心，则对电力系统的可靠性影响较小。3 风电并网后的备用优化 3.1 基于可靠性评估的备用优化模型 从上述算例可知，在不同节点接入风电机组对电力系统的可靠性影响不同。可以猜想，在不同节点设置备用对电力系统的可靠性影响也可能不同。如果不同，则一定存

20、在一个配置方案，使得在满足系统可靠性要求的情况下所需备用最小。上述的备用优化问题可以描述为，用最少的备用值，达到所需的可靠性水平，其数学模型描述如下。目标函数 miniiFR=(8)约束条件 wind1EENS (9)wind2LOLP (10)式中：为所有发电机的节点号码集合；Ri为节点i的所需要增加的备用值；EENSwind和 LOLPwind分别为并入风电后，某一备用组合下的平均缺电额度和电力缺电概率参数值；1和2为设定的可靠性参数值。3.2 粒子群算法(PSO)原理 PSO 算法的标准形式如式（10）式（12）所示。11 12 2()()kkkkmmmmmvwvcr pbsetxc r

21、 gbsetx+=+(11)11kkkmmmxxv+=+(12)式中：kmx和kmv分别表示第 m 个粒子在第 k 次迭代中的位置和速度；pbsetm表示第 m 个粒子的个体最优解；gbset 表示全局最优解；r1、r2是0,1之间的随机数；c1、c2是学习因子，用于控制收敛的速度；w 是惯性系数。根据数学模型描述的目标函数和约束条件，得出每个粒子适应度的计算公式为 1wind22wind2(,)(,)iiFRW P EENSW P LOLP=+(13)式中：0(,)1xP xx=；W1、W2为可靠性指标的惩罚系数 3.3 算例分析 3.3.1 IEEE-RTS30 测试系统 在节点 2 并入

22、 30 MW 的风电容量，同时减少该节点 30 MW 的常规机组容量。以保持系统并入风电之前的可靠性参数为约束条件，所有发电机所在节点的备用容量值R=R1 R2 R3 R4 R5 R6作为该问题的 Pareto 解的形式，设定粒子群个数 N=20，迭代次数设置为50，1=24.687 1，2=0.000 637 5。对系统备用进行优化后，系统各节点所需要增加的备用为：R=0 11.5 4 2.5 0.5 2，系统的可靠性水平为：LOLP=24.167 1，EENS=0.006 086。可见，通过直接在节点 2 利用增加备用来保持系统可靠性时，一共需要增加 23.73 MW 的传统机组备用，才能

23、达到系统之前的可靠性水平；优化后，一共需要 20.5 MW 的传统机组备用，风电可信度颇为改观。可见，风电入网后，并非完全是提高风电接入点的备用水平对系统的可靠性贡献最大，故而对备用进行优化配置是十分必要的。3.3.2 华东某实际电网 为了测试该模型在实际电网中的使用效果，本文引入华东某实际电网 A（以下称 A 电网）进行计-104-电力系统保护与控制 算分析。选取的测试电网日最大负荷约为 2 200 万kW，网内共有发电厂 28 座，总装机容量 1441.84万 kW，其余电能靠外部输入。具体参数本文不做详细描述。不考虑线路传输的容量限制，仅对 A 电网发电系统进行可靠性评估，在保持系统可靠

24、性参数LOLP=0.001 25 的水平下，随着并网风电容量的增加，A 电力系统所需的备用容量如表 2 所示。表 2 不同风电加入 A 电网时所需的备用容量表 Table 2 The reserve capacity curve with different wind power integrated 并入风电容量 所需备用/MW 并入风电容量 所需备用/MW0 2 407.239 1 200 3 346.487 200 2 557.411 1 400 3 526.105 400 2 700.936 1 600 3 682.232 600 2 879.697 1 800 3 823.188 8

25、00 3 013.4 2 000 4 008.819 1 000 3 178.162 从表 2 可知，随着风电的接入，系统的备用容量将不断增加。以上结果证明了该算法可以用在实际电网在风电接入后的备用优化配置，提高电网的运行经济性，具有较高的实用价值。4 结论 本文以蒙特卡罗方法为技术手段，先建立了含风电场的电力系统可靠性评估模型，对风电并网后电力系统可靠性变化进行分析。算例表明，风电并入系统的容量大小，接入点位置等都会对系统的可靠性造成不同的影响。然后利用粒子群算法进一步建立了基于可靠性评估的备用优化模型，对上述算例系统并入风电以后的系统备用进行了优化，并引入某实际系统进行计算，证明了系统备用

26、配置的大小和地点同样对系统的可靠性提高有不同的贡献，最终得到系统备用的最优配置。参考文献 1 王丽婕，廖晓钟，高阳风电场发电功率的建模和预测研究综述J.电力系统保护与控制，2009，37(13)：118-121 WANG Li-jie,LIAO Xiao-zhong,GAO Yang.Summarization of modeling and prediction of wind power generationJ.Power System Protection and Control,2009,37(13):118-121.2 李新，彭怡，赵晶晶，等分布式电源并网的潮流计算J.电力系统保护与

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42、，从事电力系统继电保护与电能质量检测研究工作。E-mail： （上接第104页 continued from page 104）12 姜文，严正基于一种改进粒子群算法的含风电场电力系统动态经济调度J.电力系统保护与控制，2010，38(21):173-178 JIANG Wen,YAN Zheng.Dynamic economic dispatch considering wind power penetration based on IPSOJ.Power System Protection and Control,2010,38(21):173-178.13 李文沅，周家启，颜伟,等.基于

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