CN104463697A - 含大规模风电电力系统的风险评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种含大规模风电电力系统的风险评估方法，主要包括以下步骤：获取风电和电力负荷的相关系数，计算得到反调峰的概率；计算极端天气爬坡率的概率，并且所述爬坡率的概率分布符合高影响低频率和低影响高频率原则；根据反调峰的概率及极端天气爬坡率的概率定义关键风险指标PRNS，RRNS及RI，并利用含风电的UC模型计算最优发电计划及备用增量，根据关键风险指标PRNS，RRNS及RI计算系统运行风险；循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。

Description

含大规模风电电力系统的风险评估方法
技术领域
本发明属于电力系统预测与控制技术领域，尤其涉及一种含大规模风电电力系统的风险评估方法。
背景技术
近年来，能源枯竭和环境污染情况日益严重，可再生能源逐渐受到了全世界的关注。风能是取之不尽的清洁能源，风力发电技术已经作为新能源发电中最成熟的技术开始了大规模的应用。
随着风力发电在电力系统中所占的比重越来越大，而由于风电本身的随机性和波动性，对电网的影响也是不可忽略，由于反调峰和极端天气的对电网的稳定性和鲁棒性有着不可忽略的影响，可对联合电力系统造成很大的风险，甚至造成巨大的经济损失。2012年中国的风电装机容量已经达到了45GW，比2011年增长了10%。全球的装机容量同时也达到了2825GW，比2011年增长了9%。
然而，风能具有不确定性，发电设施经常在不同工况下切换，再加上恶劣环境的影响，如何对联合发电系统进行风险评估，并根据评估结果对联合发电系统进行维修及维护，成为保证系统可靠运行的重要一环。
发明内容
综上所述，确有必要提供一种含大规模风电电力系统的风险评估方法。
一种含大规模风电电力系统的风险评估方法，主要包括以下步骤：获取风电和电力负荷的相关系数，计算得到反调峰的概率；计算极端天气爬坡率的概率，并且所述爬坡率的概率分布符合高影响低频率和低影响高频率原则；根据反调峰的概率及极端天气爬坡率的概率定义关键风险指标PRNS，RRNS及RI，并利用含风电的UC模型计算最优发电计划及备用增量，根据关键风险指标PRNS，RRNS及RI计算系统运行风险；循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。
先对于现有技术，本发明提供的含大规模风电电力系统的风险评估方法，通过综合考虑反调峰的概率及极端天气的影响，对联合发电系统的风险进行了准确评估，为发电系统维修及维护提供了重要参考。
附图说明
图1为本发明提供的含大规模风电电力系统的风险评估方法的流程图。
图2为本发明提供的风能和负荷相关系数概率分布。
图3为本发明提供的极端天气爬坡率的概率分布。
图4为本发明提供的A，B，C案例下计算的备用需求。
图5为本发明提供的风电电力系统的风险的频率和后果分布。
具体实施方式
下面根据说明书公式并结合具体实施例对本发明的技术方案进一步详细表述。
请参阅图1，本发明提供一种含大规模风电电力系统的风险评估方法，主要包括以下步骤：
步骤S10，获取风电和电力负荷的相关系数，计算得到反调峰的概率；
步骤S20，计算极端天气爬坡率的概率，且所述爬坡率的概率分布符合高影响低频率（HILF）和低影响高频率（LIHF）原则；
步骤S30，根据反调峰的概率及极端天气爬坡率的概率定义关键风险指标PRNS，RRNS及RI，利用含风电的UC模型（Unit Commitment Model）计算最优发电计划及备用增量，并根据关键风险指标PRNS，RRNS及RI计算系统运行风险；
步骤S40，循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。
在步骤S10中，如图2所示，可根据下式（1）获取出风电和负荷之间的相关系数，然后将该相关系数以0.1为步长得到反调峰的概率：
（1）
图2中相关系数为负的表明属于反调峰，可以得到除了冬季之外，反调峰的概率都大于调峰。
在步骤S20中，所述极端天气爬坡率可通过式（2）进行计算，得到爬坡率Ramp(t,T)的概率分布，如图3所示。
（2）
其中，t，T分别为运行时刻和调度间隔，PW代表对应时刻的风电场出力值。图3表明爬坡率的概率分布符合HILF和LIHF原则。
在步骤S30中，根据S10和S20计算出来的反调峰和极端天气爬坡率的影响，计算风险指数PRNS，ERNS及RI，以对包含大规模风电的电缆系统进行评估。所述风险指数PRNS，ERNS及RI可通过以下公式计算：
（3）
（4）
（5）
其中，It为0-1变量，代表是否存在爬坡容量不足事件，如果存在则为1，否则为0；N为一天的调度时刻数，一般取96（间隔为15min）；Rt为爬坡容量不足值；为接入风电前的上调和下调备用容量；分别为切入风电后为了维持原有风险水平所需的备用容量；PLmax为该日的最大负荷值。
所述备用增量F可通过下式（6）计算：
（6）
其中，w代表常规机组单位出力费用、wwind代表单位弃风惩罚费用、wload代表单位切负荷损失费用、wR代表单位备用费用；f代表常规机组出力、fwind代表弃风电量、fload代表切负荷损失电量、fR代表备用容量。
在步骤S40中，循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。其具体步骤如下：
步骤S41：将N天所得到的所有运行风险值按照从小到大进行排序；
步骤S42：根据精度需求设置合适间隔，将区间[R1,Rn]等分m个区间；
步骤S43：计算每个区间含有的风险指标数量ni，则该值为风险级别i发生的频率。
具体的，对以下三种风险案例以具体的实施例通过S30定义的风险指数进行评估：
Case A，不包含风电的电力系统在飓风条件下的风险指数。
Case B，包含正常气候条件下的风电的电力系统在飓风条件下的风险指数。
Case C，包含非正常气候条件下的风电的电力系统在飓风条件下的风险指数。
通过式（6）计算出的A案例下的UC模型计算出来的备用增量是最优的，因此以A为基准，可以得到表1。
表1 A，B，C案例下的风险指数
该表表明在B，C中，电力系统的风险指数有明显的增加。通过式6计算出三种情况下的最优备用容量需求如图4所示。根据UC模型计算出来的备用需求和式5中计算的相对备用增量进行仿真，可以得到图5。由图4及图5可见，该风险评估结果符合HILF和LIHF模型。
本发明提供的含大规模风电电力系统的风险评估方法，通过综合考虑反调峰的概率及极端天气的影响，对关键的风险指标进行了准确定义，从而实现了对联合发电系统的风险的准确评估，为发电系统维修及维护提供了重要参考，也为联合发电系统的可靠运行提供了保障。
另外，本领域技术人员还可在本发明精神内作其它变化，当然这些依据本发明精神所作的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围内。

Claims (7)

1.一种含大规模风电电力系统的风险评估方法，主要包括以下步骤：
获取风电和电力负荷的相关系数，计算得到反调峰的概率；
计算极端天气爬坡率的概率，且所述爬坡率的概率分布符合高影响低频率和低影响高频率原则；
根据反调峰的概率及极端天气爬坡率的概率定义关键风险指标PRNS，RRNS及RI，并利用含风电的UC模型计算最优发电计划及备用增量，根据关键风险指标PRNS，RRNS及RI计算系统运行风险；
循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。
2.如权利要求1所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，风电和负荷之间的相关系数通过下式获取：
。
3.如权利要求2所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，将该相关系数以0.1为步长得到反调峰的概率。
4.如权利要求1所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，所述极端天气爬坡率通过下式计算：
，
其中t，T分别为运行时刻和调度间隔，PW代表对应时刻的风电场出力值。
5.如权利要求1所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，所述风险指数PRNS，ERNS及RI通过以下公式计算：
；
；
；
其中，It为0-1变量，代表是否存在爬坡容量不足事件，存在则为1，否则为0；N为一天的调度时刻数；Rt为爬坡容量不足值；为接入风电前的上调和下调备用容量；分别为切入风电后为了维持原有风险水平所需的备用容量；PLmax为该日的最大负荷值。
6.如权利要求1所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，备用增量F通过下式计算：
；
其中，w代表常规机组单位出力费用、wwind代表单位弃风惩罚费用、wload代表单位切负荷损失费用、wR代表单位备用费用；f代表常规机组出力、fwind代表弃风电量、fload代表切负荷损失电量、fR代表备用容量。
7.如权利要求1所述的含大规模风电电力系统的风险评估方法，其特征在于，所述个风险级别的发生频率通过以下方式计算：
将N天所计算得到的所有运行风险值按照从小到大进行排序；
根据精度需求设置合适间隔，将区间[R1,Rn]等分m个区间；
计算每个区间含有的风险指标数量ni，则该值为风险级别i发生的频率。
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