含光伏发电的电网调度决策风险评估研究

(整期优先)网络出版时间:2020-09-28
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含光伏发电的电网调度决策风险评估研究

罗孝刚

(国网滨州供电公司,山东省滨州市, 256600)

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摘 要传统化石能源的不断消耗和环境污染问题的日益突出,光伏作为一种可再生、环境友好型的新型能源受到了能源电力行业的广泛关注,近年来光伏电站建设容量不断升高,光伏并网规模逐年增加。然而光伏发电出力的随机性、波动性和不确定性使得电网调度决策的制定变得更加复杂,也对电网调度决策的风险有了一定的影响。因此,针对含光伏发电的电网调度决策风险评估研究至关重要。

关键词:光伏发电,调度决策,风险评估

1 引言

由于风险评估的对象为电力系统优化调度决策,因此假设电网的自身结构设计完全合理,即不考虑网络拓扑合理性对评估风险的影响。电力系统调度决策风险的主要来源有两大类:事故扰动和数据预测误差。

事故扰动是指电力系统中元件因故障等原因退出运行,一般主要为发电机组的故障停运和线路故障停运这两个方面,发电机组故障停运可能会使得电网中的电能供应能力不足,线路故障停运会改变网络结构,使得潮流分布发生改变,甚至,严重时还可能破坏电力网络的连通性,导致系统解列;数据预测误差是光伏发电系统出力预测误差和负荷预测误差,数据预测误差可能会危及电网的功率供需平衡,使电网处于不安全运行状态。

应用风险评估理论对电力系统调度决策进行评估时,一般需要包含以下四个基本步骤:(1)建立电力系统元件的故障模型;(2)选取系统的状态;(3) 对系统的状态进行安全性分析;(4)计算相应的风险指标。因此,评估电网调度决策风险首先要建立电力系统中元件的故障模型,分析各类数据预测误差的分布特性情况,再通过风险评估方法,计算各项风险指标。

2 电力系统元件故障模型

电力系统中的元件包括母线、变压器、输电线路等,其工作状态主要包括正常运行状态、故障修复状态和计划检修状态三类。电力元件的故障修复状态和计划检修状态由于都是停电状态,在电力系统风险评估研究过程中对风险评估的结果并无差别,因此通常可以将元件的这两种状态合并为一个状态,统一称为故障修复状态,即元件采用较为常用的两态模型进行风险评估。采用两态模型的可修复的平均不可用率可通过公式5f71a93083f8e_html_be368aa2ed3e5a25.gif 进行计算。

3 数据预测误差分布特性分析

3.1 负荷预测误差分布特性分析

负荷预测是电力系统制定调度决策的重要环节,现较常用的负荷预测方法有回归分析法、时间序列法、灰色模型法、人工神经网络法、支持向量机法和小波分析法等。电网的调度决策需要依照负荷预测数据来制定,其制定的合理与否会受到负荷预测误差的影响。因此,负荷预测误差的分布特性分析是电网调度决策风险评估过程的重要环节。

根据中心极限定理,采用正态分布来拟合负荷预测误差的分布特性。电力系统中负荷的预测误差一般服从均值为0、 方差为σ2的正态分布,并且该标准差σ与负荷预测值有关,可由公式σ=k*PLC (t)/100计算。

3.2 光伏预测误差分布特性分析

在光伏发电系统接入电网后,光伏发电出力值对电力系统的调度制定会起到较大的影响作用,针对光伏发电出力预测误差的分析也是电力系统调度决策风险评估中的重要环节。

5f71a93083f8e_html_eb5cd499ff314bf3.png 目前关于光伏预测误差的分布特性的研究有很多,其分布特性分析方法主要有:正态分布、偏态分布、混合高斯分布。根据比利时光伏发电站2016年的发电历史数据,对光伏出力预测误差进行分析,分别以正态分布、偏态分布和混合高斯分布拟合其概率分布特性如右图所示,可知采用4阶混合高斯分布拟合光伏发电出力预测误差的分布特性可获得较好的拟合效果。

3.3 快速潮流计算方法

风险评估过程中电网潮流计算的快慢是影响评估时间的重要因素。鉴于电力系统结构较为复杂,解析法求解会导致计算量过高,无法满足风险评估对时效性的要求,故采用蒙特卡洛模拟法对系统状态进行模拟,鉴于实际电网中数据预测误差和元件的故障率都在较小的数值,模拟出来的系统状态与调度决策生成时的系统状态变化不会太大,因此,采用一些快速求解方法求解线路潮流能够更好地提高风险评估的效率。潮流计算主要包括节点转移分布因子进和支路开断分布因子两部分。

4 含光伏发电的电网调度决策风险评估

4.1 风险指标体系

风险指标时风险评估研究结果的直观结果,也是衡量风险大小情况的直观体现。电力系统调度决策的风险指标体系选取线路过载风险、备用不足风险、切负荷风险和弃光风险四个一级指标,并根据其特点设置二级指标。线路过载风险的二级指标为:线路负载率期望值、线路过载概率、线路最大负载率。备用不足风险的二级指标为:正备用容量期望值、负备用容量期望值、正备用短缺期望值、负备用短缺期望值。切负荷风险的二级指标为:切负荷期望、切负荷概率。弃光风险的二级指标为:弃光期望、弃光概率。

4.2 基于蒙特卡洛法随机模拟法的风险评估模型

在考虑了光伏出力预测误差、负荷预测误差、发电机故障停运和线路故障停运,并通过蒙特卡洛模拟法对其进行随机模拟,之后利用节点转移分布因子和支路开断分布因子计算线路有功潮流,再计算弃光量、切负荷量和常规机组的正负备用容量,进而计算出各个风险指标的值。含光伏发电的电网调度决策风险评模型的计算流程为:1)输入历史数据、待设参数和待评估决策。如光伏发电出力预测值和实测值数据、电网结构参数等数据;2)根据光伏出力历史数据对预测误差分布参数进行拟合,得到预测误差分布特性;3)计算电网系统的节点转移分布因子和支路开断分布因子;4)计算在正常调度决策下的线路有功潮流,并令k=1;5)利用蒙特卡洛法对光伏出力预测误差、负荷预测误差、发电机运行状态和线路运行状态进行模拟;6)判断系统是否解列,若未解列则通过各个潮流分布因子计算线路有功潮流;若系统解列则通过直流潮流模型计算线路潮流;7)判断电力系统是否需要弃光或者切负荷,若需要,则计算弃光量或切负荷量;8)计算线路有功过载率和系统正负备用量;9)判断k与K的大小关系,若k

5 小结

随着太阳能利用技术的发展,以及人类对能源需求的不断增加,太阳能这一新能源在电力系统中的渗透率将可能会越来越高,电力系统的结构组成也会越来越复杂,运行风险的相关影响因素也会逐渐增多。如何准确地评估电力系统调度策略的风险将会是电网运行过程中的一个重要工作环节,是电力系统实现安全、优质、经济、环保这四个基本要求的重要保障。

参考文献:

[1] 刘振亚.全球能源互联网[M].中国电力出版社, 2015.

[2] 陈小青.基于蒙特卡洛模拟的电网调度运行风险评估研究[D].湖南大学,2013.

[3] 吴文传,宁辽逸,张伯明,等.电力系统在线运行风险评估与决策[J].电力科学与技术学.2009, 24(2): 28-34.

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