CN103441535A - 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法 - Google Patents

基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103441535A
CN103441535A CN2013103312763A CN201310331276A CN103441535A CN 103441535 A CN103441535 A CN 103441535A CN 2013103312763 A CN2013103312763 A CN 2013103312763A CN 201310331276 A CN201310331276 A CN 201310331276A CN 103441535 A CN103441535 A CN 103441535A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
photovoltaic
model
generation
power generation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2013103312763A
Other languages
English (en)
Inventor
李利利
丁恰
涂孟夫
高宗和
戴则梅
滕贤亮
昌力
谢丽荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nari Technology Co Ltd
Original Assignee
Nari Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nari Technology Co Ltd filed Critical Nari Technology Co Ltd
Priority to CN2013103312763A priority Critical patent/CN103441535A/zh
Publication of CN103441535A publication Critical patent/CN103441535A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,包括以下步骤:基于评估电网的物理模型和经济模型,在常规机组开停机方案已知的条件下,建立安全约束经济调度(SCED)模型;以区域内的光伏电站为具体的分析对象,将安全约束经济调度模型的优化目标设置为最大化光伏发电总出力,获得光伏发电接纳能力分析的优化模型;将模型中的非线性因素线性化;采用线性规划方法求解模型,计算出研究区域接纳光伏发电的有功曲线,获得电网的光伏发电接纳能力,并得到各光伏电站在分析周期内的最大并网发电能力。本发明有助于对电网接入大规模光伏发电后的风险进行预控,提高了电网运行的安全性。

Description

基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法
技术领域
本发明属于电力系统调度自动化技术领域,涉及一种基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法。
背景技术
随着能源危机与环境污染问题的日益严峻,世界各国均把开发利用可持续的清洁能源作为未来的能源发展战略。其中,太阳能因资源丰富、受地域限制小、清洁等独特优点成为社会关注的热点。近年来,太阳能光伏发电技术得到了持续快速的发展。2009年,全球光伏发电新增装机容量7.2GW,累计装机容量超过22GW。预计到2030年光伏发电将占全球电力需求的9%。截至2010年底,中国光伏发电累计装机容量超过600MW,到2020年光伏发电装机容量将达到20GW。
光伏发电依赖于变化的气象条件,电力系统中整合光伏发电会带来如下挑战:(1)随机性:光伏发电出力受光照影响难以精确预测,预测准确度较低;(2)间歇性:光伏阵列的固有温度特性和组合特性可能会导致光伏电站出力减小,造成光伏发电出力在不同时段间剧烈波动,比如前一时段输出功率很高,到下一时段又跌落到较低水平。光伏发电的非理想电源特性,会影响电网自身的安全运行。
早期光伏电站容量较小,作为一种分布式电源,分散接入配电网络就地消纳,对于发电调度的影响可以忽略不计。中国的并网光伏发电呈现出“分散开发、低压就地接入”与“大规模集中开发、中高压接入”并举的发展特征。随着光伏电站规模和容量的不断扩大,光伏发电在电网发电资源中所占的比重逐步提高,大规模光伏发电并网对电力系统的影响也越来越显著。光伏发电的随机波动性和间歇性使其调度方式不同于常规机组,势必会给电网发电计划和调度方案的制定增加难度,严重时甚至会影响电网运行的安全。
在电力系统短期调度领域,为了保证光伏发电并网后电网调度运行的安全性,调度运行人员需要根据电网运行的实际情况,获得电网在当前条件下接纳光伏发电的能力,为下一步的短期计划编制与调度运行提供参考。因此,光伏发电调度领域迫切需要一种有效的评估分析方法,以获取电网的光伏发电接纳能力。
电网接纳光伏发电能力,受到电网安全经济运行相关方面的制约和影响,如调频调峰的限制、光伏发电特性的限制、静态潮流的限制、暂态稳定的限制、无功及电压的限制等。关于电网接纳光伏发电的能力,尚无明确的定义及标准的计算方法,对于不同的应用领域,分析光伏发电接纳能力所考虑的因素不同,决定了分析方法的不同。在电网接纳光伏发电能力分析中,通常的处理是从光伏电站规划角度,考虑运行方式、扰动方式、稳定判据等因素,用于决策最大光伏电站建设容量,即光伏发电穿透功率极限,这类评估方法不适用于短期调度运行领域;还有一些评估方法从单一角度来评估光伏发电接纳能力,如调峰等,通过建立代数模型对电网光伏发电接纳能力进行分析,但难以保证分析结果有效性和实用性。
发明内容
本发明实施的目的在于提供一种基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,统一协调考虑电力系统短期调度运行的安全性、调峰性等因素,根据确定的原则优化光伏电站上网出力,决策出在当前电网条件下,满足短期调度运行要求的电网光伏发电接纳能力结果。
为解决上述技术问题,本发明提出了一种适用于电网短期调度运行的电网光伏发电接纳能力优化分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)确定需要分析的区域范围,基于电网的物理模型和经济模型,根据系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束,在常规机组开停机方案已知的条件下,建立安全约束经济调度(security constrained economic dispatch,SCED)模型,实现机组出力计划与电网安全的联合优化以及发电计划的多时段整体优化;
安全约束经济调度模型为:
目标函数:
minF      (1)
约束条件:
Σ g ∈ G T p ( g , t ) + Σ g ∈ G PV p pv ( g , t ) + Σ g ∈ G L p l ( g , t ) = D ( t ) - - - ( 2 )
Σ g ∈ G T r ( g , t ) ≥ p r ( t ) - - - ( 3 )
p g ‾ ≤ p ( g , t ) + r ( g , t ) ≤ p g ‾ - - - ( 4 )
g≤p(g,t)-p(g,t-1)≤Δg        (5)
p l ‾ ≤ p l ( g , t ) ≤ p l ‾ - - - ( 6 )
p ij ‾ ≤ p ij ( t ) ≤ p ij ‾ - - - ( 7 )
其中:
式(2)是系统有功平衡等式约束;式(3)是系统旋转备用约束;式(4)是机组出力上下限约束;式(5)是机组爬坡速率约束;式(6)是联络线功率上下限约束;式(7)是电网安全约束。F为安全约束经济调度的决策目标;T为调度时段数;GT为火电机组集合;GPV为光伏电站集合;GL为联络线集合;D(t)为系统t时段的总负荷;p(g,t)为火电机组在时段t的出力;ppv(g,t)为光伏发电机组在时段t的出力;pl(g,t)为联络线在时段t的有功值;r(g,t)为火电机组在t时段提供的旋转备用;pr(t)为系统在t时段的旋转备用需求;
Figure BDA00003607271000037
分别表示火电机组输出功率的上下限;Δg为火电机组g每时段爬坡速率的最大值;
Figure BDA00003607271000039
分别表示联络线传输功率的上下限;
Figure BDA000036072710000310
Figure BDA000036072710000311
分别表示支路ij的潮流上下限,pij(t)为支路ij在t时段的潮流。
2)以区域内的光伏电站作为具体的分析对象,基于各光伏电站的发电功率总加,获得研究区域内的光伏发电总出力,进一步将步骤1)中安全约束经济调度模型的优化目标设置为最大化光伏发电总出力,获得光伏发电接纳能力分析的优化模型;
评估模型的优化目标表达为:
max Σ g ∈ G PV Σ t ∈ N T p pv ( g , t )
式中:GPV为光伏电站集合;NT为评估时段数目;ppv(g,t)为光伏电站g在t时段的电力最大接纳能力。
3)将分析模型中的非线性因素线性化,在步骤1)与2)所述分析模型中,只有电网安全约束的表达为非线性形式,将电网安全约束进行线性化,得到电网光伏发电接纳能力评估的线性模型。
4)采用线性规划方法求解分析模型,计算出研究区域接纳光伏发电的有功曲线,获得电网的光伏发电接纳能力,并得到各光伏电站在分析周期内的最大并网发电能力,评估结束。
前述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤1)中,常规机组的出力可以根据分析要求,选择在分析中进行优化,或设置为固定出力;联络线的传输功率可以根据分析要求,选择在分析中进行优化,或设置为固定计划。
前述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤2)中,分析对象可以根据分析要求以及物理模型建模方式,选择光伏电站作为分析对象,或选择具体的光伏发电单元作为分析对象。
前述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤3)中,电网安全约束的线性化方法是在日前机组启停计划的基础上,形成分析周期内电网各时段的拓扑关系,进而得到各节点注入功率对各支路的灵敏度,以此将电网安全约束进行线性化,具体表达为:
p ij ‾ ≤ Σ i ∈ M [ p ( i , t ) - l i , t ] S i , j , t ≤ p ij ‾
式中:M为电网计算节点集合;li,t为节点负荷功率;Si,j,t为节点i的注入功率对支路i-j的灵敏度。
本发明的方法具有以下特点和功能:
1)安全约束经济调度(SCED)将机组出力分配和电网安全联合优化,是解决电网安全和多时段发电计划优化的良好工具,广泛应用于成本调度领域的发电计划优化,通过模型变换,更改安全约束经济调度的优化目标为光伏电站出力之和最大,并调整相关变量和约束条件,将安全约束经济调度转化为一种光伏发电接纳能力的优化分析工具。
2)优化分析模型能够基于电网调度运行的实际情况,综合考虑与电网光伏发电接纳相关的各类因素,通过建立合理的优化分析模型,在电网的安全运行域内获得电网的光伏发电最大接纳能力。
3)基于安全约束经济调度的优化分析方法考虑时段间的耦合,实现了多时段光伏发电接纳能力的连续过程整体优化,获得更为有效的分析结果;分析模型所包含的时段数可以灵活配置,实现日前发电计划接纳能力分析功能。
4)优化分析方法既实现了对电网光伏发电电力接纳能力的分析,又实现了对电网光伏发电电量接纳能力的分析;分析结果不仅获得了全网光伏发电接纳能力,还获得了各光伏电站的最大并网发电量。
本发明的有益效果是:
本发明优化评估分析日前发电计划条件下的电网光伏发电接纳能力,可以提前防范大规模光伏发电并网对电网安全运行带来的风险,可以深度感知当前运行环境下电网接纳光伏发电的能力,可以为调度人员进行日前发电计划制定提供有效的参考依据,大大提高了大规模光伏发电接入后电网的安全运行水平和光伏发电消纳能力。
本方法是在实际电网数据下开展的电网光伏发电接纳能力评估研究和尝试,摸索出针对短期调度运行关键需求的光伏发电接纳能力优化评估方法。本方法以安全约束经济调度技术为基础,建立了以光伏发电总加最大为目标的优化分析模型,采用线性规划算法快速求解,获得更为合理的电网光伏发电接纳能力,替代原先的代数分析型方法,有助于提高电网调度的精细化水平。
本方法通过电网光伏发电接纳能力优化分析,得出全网及各光伏电站在评估周期的最大并网电力、电量等结果,这些结果既可以为电网日前发电计划分析提供参考,又可以直接进入日前发电计划编制环节,有助于实现光伏发电计划与常规机组发电计划的有效衔接,更好地指导电力系统的安全经济运行。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
本发明一种基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法。下面是本发明的一个优选实施案例,包含了采用本发明方法的一个日前电网光伏发电接纳能力的优化分析过程,它的特征、目的和优点可以从实施例的说明中看出。
在日前电网光伏发电接纳能力分析过程中,根据日检修计划、交换计划、短期光伏发电功率预测曲线、短期系统负荷预测曲线、短期母线负荷预测曲线、网络拓扑、机组发电能力和电厂申报等信息,综合考虑系统平衡约束、电网安全约束、备用约束、电量约束和机组运行约束,获得日前的光伏发电接纳能力分析结果。日前光伏发电接纳能力分析范围为次日96个时段(00:15-24:00)的电网光伏发电接纳能力,并获得各光伏电站的最大并网电力。
本发明的电网光伏发电接纳能力优化分析方法主要基于安全约束经济调度技术,以光伏发电总加最大为优化目标,以系统各光伏电站并网有功为研究对象,建立优化求解模型,采用线性规划算法快速求解,获得电网的光伏发电接纳能力分析结果。
本方法包括如下步骤:
1)确定需要分析的区域范围,基于电网的物理模型和经济模型,考虑系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束,在常规机组开停机方案已知的条件下,建立安全约束经济调度模型,实现机组出力计划与电网安全的联合优化以及发电计划的多时段整体优化。其中,常规机组的出力选择在评估中进行优化,联络线的传输功率设置为固定计划。
安全约束经济调度模型为:
目标函数:
minF     (1)
约束条件:
Σ g ∈ G T p ( g , t ) + Σ g ∈ G PV p pv ( g , t ) + Σ g ∈ G L p l ( g , t ) = D ( t ) - - - ( 2 )
Σ g ∈ G T r ( g , t ) ≥ p r ( t ) - - - ( 3 )
p g ‾ ≤ p ( g , t ) + r ( g , t ) ≤ p g ‾ - - - ( 4 )
g≤p(g,t)-p(g,t-1)≤Δg     (5)
p l ‾ ≤ p l ( g , t ) ≤ p l ‾ - - - ( 6 )
p ij ‾ ≤ p ij ( t ) ≤ p ij ‾ - - - ( 7 )
其中:
式(2)是系统有功平衡等式约束;式(3)是系统旋转备用约束;式(4)是机组出力上下限约束;式(5)是机组爬坡速率约束;式(6)是联络线功率上下限约束;式(7)是电网安全约束。F为安全约束经济调度的决策目标;T为调度时段数;GT为火电机组集合;GPV为光伏电站集合;GL为联络线集合;D(t)为系统t时段的总负荷;p(g,t)为火电机组在时段t的出力;ppv(g,t)为光伏发电机组在时段t的出力;pl(g,t)为联络线在时段t的有功值;r(g,t)为火电机组在t时段提供的旋转备用;pr(t)为系统在t时段的旋转备用需求;
Figure BDA00003607271000071
Figure BDA00003607271000072
分别表示火电机组输出功率的上下限;Δg为火电机组g每时段爬坡速率的最大值;
Figure BDA00003607271000073
Figure BDA00003607271000074
分别表示联络线传输功率的上下限;
Figure BDA00003607271000075
Figure BDA00003607271000076
分别表示支路ij的潮流上下限,pij(t)为支路ij在t时段的潮流。
2)以区域内的光伏电站作为具体的分析对象,基于各光伏电站的发电功率总加,获得研究区域内的光伏发电总出力,进一步将步骤1)中安全约束经济调度模型的优化目标设置为最大化光伏发电总出力,获得光伏发电接纳能力分析的优化模型。
分析模型的优化目标表达为:
max Σ g ∈ G PV Σ t ∈ N T p pv ( g , t )
式中:GPV为光伏电站集合;NT为分析时段数目;ppv(g,t)为光伏电站g在t时段的电力最大接纳能力。
3)将分析模型中的非线性因素线性化,在步骤1)与2)所述分析模型中,只有电网安全约束的表达为非线性形式,将电网安全约束进行线性化,得到电网光伏发电接纳能力分析的线性模型。
电网安全约束的线性化方法是在日前机组启停计划的基础上,形成分析周期内电网各时段的拓扑关系,进而得到各节点注入功率对各支路的灵敏度,以此将电网安全约束进行线性化,具体表达为:
p ij ‾ ≤ Σ i ∈ M [ p ( i , t ) - l i , t ] S i , j , t ≤ p ij ‾
式中:M为电网计算节点集合;li,t为节点负荷功率;Si,j,t为节点i的注入功率对支路i-j的灵敏度。
4)采用线性规划方法求解分析模型,计算出研究区域接纳光伏发电的有功曲线,获得电网的光伏发电接纳能力,并得到各光伏电站在分析周期内的最大并网发电能力,评估结束。
实际应用效果
本发明能够在不同时段间电网运行方式变化的条件下,动态地考虑电网对光伏发电接纳能力的限制条件,在保障电网安全运行的前提下,灵活适应实际调度中各种因素的影响,获得日前电网接纳光伏发电的能力。对结果进行分析,受运行方式变化及负荷波动影响,电网接纳光伏发电结果在不同时段间出现波动,同时因部分断面输送能力的限制,个别光伏电站并网功率受限,在一些时段需要弃光,在多数时段内,电网可以最大限度地接纳光伏发电,分析结果与实际运行状况相一致。电网光伏发电接纳能力可应用于电量交易计划编制、运行方式编制、运行计划编制和执行,并可为电网运行调度、事故处理等应用提供参考。本发明与日前发电计划编制应用相结合,可以有效提高电网消纳光伏发电的能力。
本方法在实际电网数据下开展的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析的研究和尝试。该方法充分考虑限制电网接纳光伏发电的各种因素,采用基于安全约束经济调度的优化模型,最终获得更加合理的电网光伏发电接纳能力结果,有助于对电网接入大规模光伏发电后的风险进行预控,提高电网运行的安全性和经济性。该方法不需要大量人力的参与,计算速度可以满足实际应用的需要,有效地解决了传统的电网光伏发电接纳能力评估需要大量人力,依靠经验,效率低,难以有效考虑电网安全约束的弊病,具有广泛的推广前景。
此处根据特定的示例性实施案例描述了本发明。对本领域的技术人员来说不脱离本发明范围下进行适当的替换或修改是显而易见的。示例性的实施案例仅仅是例证性的,而不是对本发明的范围的限制,本发明的范围由所附属的权利要求定义。

Claims (4)

1.一种基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
(一)确定需要分析的区域范围,基于电网的物理模型和经济模型,根据系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束,在常规机组开停机方案已知的条件下,建立安全约束经济调度模型,实现机组出力计划与电网安全的联合优化以及发电计划的多时段整体优化;
所述安全约束经济调度模型为:
目标函数:
minF      (1)
约束条件:
Σ g ∈ G T p ( g , t ) + Σ g ∈ G PV p pv ( g , t ) + Σ g ∈ G L p l ( g , t ) = D ( t ) - - - ( 2 )
Σ g ∈ G T r ( g , t ) ≥ p r ( t ) - - - ( 3 )
p g ‾ ≤ p ( g , t ) + r ( g , t ) ≤ p g ‾ - - - ( 4 )
g≤p(g,t)-p(g,t-1)≤Δg      (5)
p l ‾ ≤ p l ( g , t ) ≤ p l ‾ - - - ( 6 )
p ij ‾ ≤ p ij ( t ) ≤ p ij ‾ - - - ( 7 )
其中:
式(2)是系统有功平衡等式约束;
式(3)是系统旋转备用约束;
式(4)是机组出力上下限约束;
式(5)是机组爬坡速率约束;
式(6)是联络线功率上下限约束;
式(7)是电网安全约束;
F为安全约束经济调度的决策目标;T为调度时段数;GT为火电机组集合;GPV为光伏电站集合;GL为联络线集合;D(t)为系统t时段的总负荷;p(g,t)为火电机组在时段t的出力;ppv(g,t)为光伏发电机组在时段t的出力;pl(g,t)为联络线在时段t的有功值;r(g,t)为火电机组在t时段提供的旋转备用;pr(t)为系统在t时段的旋转备用需求;
Figure FDA00003607270900021
Figure FDA00003607270900022
分别表示火电机组输出功率的上下限;Δg为火电机组g每时段爬坡速率的最大值;
Figure FDA00003607270900024
分别表示联络线传输功率的上下限;
Figure FDA00003607270900025
Figure FDA00003607270900026
分别表示支路ij的潮流上下限,pij(t)为支路ij在t时段的潮流;
(二)以区域内的光伏电站作为具体的分析对象,基于各光伏电站的发电功率总加,获得研究区域内的光伏发电总出力,进一步将步骤(一)中安全约束经济调度模型的优化目标设置为最大化光伏发电总出力,获得光伏发电接纳能力分析的优化模型;
所述光伏发电接纳能力分析的优化模型表达为:
max Σ g ∈ G PV Σ t ∈ N T p pv ( g , t )
式中:GPV为光伏电站集合;NT为分析时段数目;ppv(g,t)为光伏电站g在t时段的电力最大接纳能力;
(三)将分析的优化模型中的非线性因素线性化;在所述安全约束经济调度模型和分析的优化模型中,其中,电网安全约束的表达为非线性形式,将电网安全约束进行线性化,得到电网光伏发电接纳能力分析的线性模型;
(四)采用线性规划方法求解分析模型,计算出研究区域接纳光伏发电的有功曲线,获得电网的光伏发电接纳能力,并得到各光伏电站在分析周期内的最大并网发电能力,评估结束。
2.根据权利要求1所述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤(一)中,常规机组的出力根据分析要求,选择在分析中进行优化,或设置为固定出力;联络线的传输功率根据分析要求,选择在分析中进行优化,或设置为固定计划。
3.根据权利要求1所述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤(二)中,所述分析对象根据分析要求以及物理模型建模方式,选择光伏电站作为分析对象,或选择具体的光伏发电单元作为分析对象。
4.根据权利要求1所述的基于SCED的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法,其特征在于:在所述步骤(三)中,所述电网安全约束进行线性化的方法是在日前机组启停计划的基础上,形成分析周期内电网各时段的拓扑关系,进而得到各节点注入功率对各支路的灵敏度,以此将电网安全约束进行线性化,具体表达为:
p ij ‾ ≤ Σ i ∈ M [ p ( i , t ) - l i , t ] S i , j , t ≤ p ij ‾
式中:M为电网计算节点集合;li,t为节点负荷功率;Si,j,t为节点i的注入功率对支路i-j的灵敏度。
CN2013103312763A 2013-08-01 2013-08-01 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法 Pending CN103441535A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2013103312763A CN103441535A (zh) 2013-08-01 2013-08-01 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2013103312763A CN103441535A (zh) 2013-08-01 2013-08-01 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN103441535A true CN103441535A (zh) 2013-12-11

Family

ID=49695217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2013103312763A Pending CN103441535A (zh) 2013-08-01 2013-08-01 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103441535A (zh)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103986193A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 广西大学 一种最大风电并网容量获取的方法
CN104037805A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 一种计及电网安全约束的光伏电站可发电裕度分配方法
CN104037817A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 利用小时数偏差最小的风电场风电机组自动启停控制方法
CN104035475A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 兼顾电网安全和弃光最小的光伏电站有功自动控制方法
CN104299055A (zh) * 2014-10-15 2015-01-21 国电南瑞科技股份有限公司 一种抑制电厂内机组反向调节的发电计划优化方法
CN104578176A (zh) * 2014-12-11 2015-04-29 国电南瑞科技股份有限公司 一种计及直流互动的发电计划编制方法
CN104638672A (zh) * 2015-01-26 2015-05-20 东南大学 一种考虑变量相关性的光伏穿透功率极限的确定方法
WO2016037303A1 (zh) * 2014-09-09 2016-03-17 国家电网公司 一种新能源发电在线接纳能力评估方法
CN105634012A (zh) * 2016-02-16 2016-06-01 国网山东省电力公司淄博供电公司 一种分布式发电与微电网智能监测控制方法
CN106410859A (zh) * 2015-07-28 2017-02-15 中国电力科学研究院 一种基于随机生产模拟的新能源并网接纳能力计算方法
CN106777586A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 天津大学 一种计算配电网中分布式电源和微网的运行域求解方法
CN106998077A (zh) * 2017-03-09 2017-08-01 国网新疆电力公司 一种长距离输电型电网光伏最大消纳能力的确定方法
CN110555786A (zh) * 2019-09-10 2019-12-10 国家电网有限公司 基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法
CN111769560A (zh) * 2020-07-17 2020-10-13 国家电网公司西南分部 一种含光伏发电的电力系统紧急降风险控制方法
CN111917111A (zh) * 2020-07-09 2020-11-10 国网北京市电力公司 用于配电网的分布式光伏电源接纳能力在线评估的方法、系统、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070219755A1 (en) * 2006-03-16 2007-09-20 Vrb Power Systems Inc. System and method for a self-healing grid using demand side management techniques and energy storage
CN102280878A (zh) * 2011-07-26 2011-12-14 国电南瑞科技股份有限公司 基于sced的风电接纳能力优化评估方法
CN102855380A (zh) * 2012-07-06 2013-01-02 贵州电网公司信息通信分公司 输电线路支撑设备在dms系统电网模型中的建模方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070219755A1 (en) * 2006-03-16 2007-09-20 Vrb Power Systems Inc. System and method for a self-healing grid using demand side management techniques and energy storage
CN102280878A (zh) * 2011-07-26 2011-12-14 国电南瑞科技股份有限公司 基于sced的风电接纳能力优化评估方法
CN102855380A (zh) * 2012-07-06 2013-01-02 贵州电网公司信息通信分公司 输电线路支撑设备在dms系统电网模型中的建模方法

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103986193A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 广西大学 一种最大风电并网容量获取的方法
CN103986193B (zh) * 2014-05-30 2016-04-20 广西大学 一种最大风电并网容量获取的方法
CN104037805A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 一种计及电网安全约束的光伏电站可发电裕度分配方法
CN104037817A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 利用小时数偏差最小的风电场风电机组自动启停控制方法
CN104035475A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 兼顾电网安全和弃光最小的光伏电站有功自动控制方法
CN104035475B (zh) * 2014-06-19 2015-06-24 清华大学 兼顾电网安全和弃光最小的光伏电站有功自动控制方法
WO2016037303A1 (zh) * 2014-09-09 2016-03-17 国家电网公司 一种新能源发电在线接纳能力评估方法
CN104299055A (zh) * 2014-10-15 2015-01-21 国电南瑞科技股份有限公司 一种抑制电厂内机组反向调节的发电计划优化方法
CN104299055B (zh) * 2014-10-15 2017-08-29 国电南瑞科技股份有限公司 一种抑制电厂内机组反向调节的发电计划优化方法
CN104578176A (zh) * 2014-12-11 2015-04-29 国电南瑞科技股份有限公司 一种计及直流互动的发电计划编制方法
CN104638672A (zh) * 2015-01-26 2015-05-20 东南大学 一种考虑变量相关性的光伏穿透功率极限的确定方法
CN104638672B (zh) * 2015-01-26 2017-02-01 东南大学 一种考虑变量相关性的光伏穿透功率极限的确定方法
CN106410859A (zh) * 2015-07-28 2017-02-15 中国电力科学研究院 一种基于随机生产模拟的新能源并网接纳能力计算方法
CN106410859B (zh) * 2015-07-28 2019-04-05 中国电力科学研究院 一种基于随机生产模拟的新能源并网接纳能力计算方法
CN105634012A (zh) * 2016-02-16 2016-06-01 国网山东省电力公司淄博供电公司 一种分布式发电与微电网智能监测控制方法
CN105634012B (zh) * 2016-02-16 2018-04-24 国网山东省电力公司淄博供电公司 一种分布式发电与微电网智能监测控制方法
CN106777586A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 天津大学 一种计算配电网中分布式电源和微网的运行域求解方法
CN106777586B (zh) * 2016-11-29 2019-11-22 天津大学 一种计算配电网中分布式电源和微网的运行域求解方法
CN106998077A (zh) * 2017-03-09 2017-08-01 国网新疆电力公司 一种长距离输电型电网光伏最大消纳能力的确定方法
CN110555786A (zh) * 2019-09-10 2019-12-10 国家电网有限公司 基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法
CN110555786B (zh) * 2019-09-10 2023-08-11 国网安徽省电力公司滁州供电公司 基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法
CN111917111A (zh) * 2020-07-09 2020-11-10 国网北京市电力公司 用于配电网的分布式光伏电源接纳能力在线评估的方法、系统、设备及存储介质
CN111917111B (zh) * 2020-07-09 2022-03-01 国网北京市电力公司 用于配电网的分布式光伏电源接纳能力在线评估的方法、系统、设备及存储介质
CN111769560A (zh) * 2020-07-17 2020-10-13 国家电网公司西南分部 一种含光伏发电的电力系统紧急降风险控制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102280878B (zh) 基于sced的风电接纳能力优化评估方法
CN103441535A (zh) 基于sced的日前发电计划光伏发电接纳能力分析方法
CN101728984B (zh) 并网型光伏电站发电功率预测方法
CN102623989B (zh) 一种间歇分布式电源优化配置方法
Stadler et al. Contribution of model predictive control in the integration of renewable energy sources within the built environment
CN103473393B (zh) 一种考虑随机概率的输电裕度控制模型建模方法
Zhu et al. Voltage-load sensitivity matrix based demand response for voltage control in high solar penetration distribution feeders
Parvin et al. Techno-economic optimization of a renewable micro grid using multi-objective particle swarm optimization algorithm
CN102522756B (zh) 一种避免电压越限风险的电网感性无功补偿方法
CN103106544A (zh) 一种基于t-s型模糊神经网络的光伏发电预测系统
CN104200289A (zh) 一种基于投资回报率的分布式光伏装机容量预测方法
Pakere et al. Solar power or solar heat: What will upraise the efficiency of district heating? Multi-criteria analyses approach
Sgaramella et al. Optimal RES integration for matching the Italian hydrogen strategy requirements
CN105633950B (zh) 一种考虑风电注入不确定性的多目标随机模糊动态最优潮流求解方法
CN111105096A (zh) 一种新能源并网布局规划方法与系统
Vlasov et al. Predictive control algorithm for a variable load hybrid power system on the basis of power output forecast
Ngo et al. The Impact of Electrical Energy Consumption on the Payback Period of a Rooftop Grid-Connected Photovoltaic System: A case Study from Vietnam.
Noorollahi et al. Distributed wind and solar power for grid sustainability and emission reduction
CN115173464A (zh) 基于大数据分析的分布式光伏消纳能力评估方法及系统
Recioui et al. Hybrid Renewable Energy System Optimization Using IHOGA
Mikhnev et al. The introduction of intelligent electrical networks in Russia
Juneja et al. Design of smart grid in rural areas using homer
CN111030192A (zh) 促进新能源消纳的四鱼断面限额优化方法
Sumba et al. Impact of distributed generation in the electrical system of Ecuador
CN104410109A (zh) 一种富水电地区窝电分析及上网电量动态调整方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C12 Rejection of a patent application after its publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20131211