CN105262146B - 含风电的电力系统备用容量计算方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种含风电的电力系统备用容量计算方法和系统，获取电力系统中各风电机组的容量，根据各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力。以各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景。将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量，有效评估风电随机性对系统备用需求的影响，提高计算结果的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统备用容量研究技术领域，特别是涉及一种含风电的电力系统备用容量计算方法和系统。
背景技术
为应对当前环境污染，气候变暖，能源短缺与日益增长的用电需求的矛盾，风能、太阳能等新能源将成为未来能源发展的趋势。为了应对风电出力对系统可靠性的影响，往往需要增加系统的备用容量，其中备用容量的计算结果是否合理取决于风电对系统可靠性影响评估中场景的选取方法。
在评估风电对系统可靠性的影响研究中，传统的备用容量计算方式是在无风场景中接入一定容量风电，并在该节点减少相同容量的常规机组构成有风场景。减小常规机组造成评估场景无法反映原有系统的机组充裕度，已失去计算因风电造成备用变化的场景对比性。传统的备用容量计算方式无法准确计算含风电的系统需新增的备用容量，存在准确性低的缺点。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供一种准确性高的含风电的电力系统备用容量计算方法和系统。
一种含风电的电力系统备用容量计算方法，包括以下步骤：
获取电力系统中各风电机组的容量，根据所述各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力；
以所述各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景；
将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景；
在所述有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景；
利用二分法对所述加入备用的有风场景和所述等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在所述可靠性差值在预设范围内时得到所述电力系统需新增的备用容量。
一种含风电的电力系统备用容量计算系统，包括：
数据获取模块，用于获取电力系统中各风电机组的容量，根据所述各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力；
第一场景模块，用于以所述各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景；
第二场景模块，用于将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景；
场景处理模块，用于在所述有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景；
容量计算模块，用于利用二分法对所述加入备用的有风场景和所述等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并所述在可靠性差值在预设范围内时得到所述电力系统需新增的备用容量。
上述含风电的电力系统备用容量计算方法和系统，获取电力系统中各风电机组的容量，根据各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力。以各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景。将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量。通过构建有风场景和等效无风场景，并采用二分法计算系统备用容量，有效评估风电随机性对系统备用需求的影响，提高计算结果的准确度。新增的备用容量不仅可以减少因风电并网造成的负荷损失，而且为未来电源、电网规划及其经济性评估工作提供重要参考。
附图说明
图1为一实施例中含风电的电力系统备用容量计算方法的流程图；
图2为另一实施例中含风电的电力系统备用容量计算方法的流程图；
图3为一实施例中含风电的电力系统备用容量计算系统的结构图；
图4为另一实施例中含风电的电力系统备用容量计算系统的结构图。
具体实施方式
一种含风电的电力系统备用容量计算方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S110：获取电力系统中各风电机组的容量，根据各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力。
各风电机组的容量可直接由电力监测系统的数据库获取，也可通过现场检测得到。对风电出力进行模拟，选取典型方式得到该方式所在月风电机组总的月最大出力比α，设每个风电机组的容量为Cwind(k)，则各风电机组的月最大出力为Pwind-max(k)＝Cwind(k)×α。为了准确计算备用容量引入了等效无风场景，模拟得到典型方式所在月风电机组总的月平均出力比β，则各风电机组的月平均出力为Pwind-avg(k)＝Cwind(k)×β。
步骤S120：以各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景。以月最大出力Pwind-max(k)作为各风电机组出力，进行潮流计算，以扣除风电后满足系统备用率为原则确定机组开机方式，即根据潮流计算结果以扣除风电后满足系统备用率为原则确定处于停机状态的机组，从而确定机组开机方式，根据不处于停机状态的其他机组得到系统开机机组集合，即为有风场景。在其中一个实施例中，步骤S120具体为：
其中，Swind为有风场景，Gcon(i)为第i个常规机组，j为有风场景中常规机组总量，n为有风场景中所有机组总量，Gwind(k)为有风场景中第k个风电机组。
步骤S130：将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。本实施例中在有风场景中用100％可靠的等效机组替换原有风电机组并接入相同节点，其容量为该风电机组的月平均出力Pwind-avg(k)，得到等效无风场景Sequal_nowind。步骤S130具体为：
其中，Gcon(i)第i个常规机组，j为等效无风场景中常规机组总量，n为等效无风场景中所有机组总量，Gequal(k)为替换有风场景中的风电机组的、且容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组。
步骤S140：在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。在有风场景风电并网容量最大的节点处接入备用机组Greserve，其与常规机组具有相同的可靠性，则新的加入备用的有风场景为Swind_reserve＝Swind+Greserve。
步骤S150：利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量。
本实施例中可靠性指标采用电量不足期望(EENs，单位MWh)，假设新增备用机组Greserve的容量为Creserve，则加入备用机组后的有风场景可靠性指标EENswind以及等效无风场景可靠性指标EENsequal-nowind分别为：
其中，Ccon(i)为评估场景中第i个常规机组容量，Cwind(k)为接入的第k个风电机组总容量，Pwind-avg(k)为第k各等效机组的容量，fwind为有风场景EENs的计算函数，fequal-nowind为等效无风场景EENs的计算函数，j为场景中常规机组总量，n为场景中所有机组总量。计算函数fwind和fequal-nowind的表达式f为：
其中，[1]TDds表示第s次采样对应的各节点切负荷的总量，[1]表示元素全为1的列向量。
分别得到加入备用的有风场景和等效无风场景的可靠性指标后计算可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时利用二分法计算得到电力系统需新增的备用容量。预设范围的具体数值范围可根据实际情况进行调整。本实施例中采用二分法对新增的备用容量进行计算得到备用容量Creserve_reliability的流程如下：
1)假设备用机组最小容量Creserve_min＝0，备用机组最大容量
2)若fwind(Creserve_min)≤fequal_nowind，则Creserve_reliability＝Creserve_min；否则，令并进入步骤3)。其中fwind(Creserve_mid)表示将备用机组最小容量代入有风场景EENs的计算函数fwind，Creserve_mid表示备用机组最大容量和最小容量的平均值。
3)若则Creserve_reliability＝Creserve_mid；否则，进入步骤4)。
4)若fwind(Creserve_mid)>fequal_nowind，则令否则令并跳回步骤3)。
在其中一个实施例中，如图2所示，步骤S150之后，含风电的电力系统备用容量计算方法还包括步骤S160。
步骤S160：对备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量并输出。通过对步骤S150计算得到的备用容量进行修正后输出，修正后的新增备用容量具体可直接输出至显示屏进行显示，也可输出至存储器进行数据备份存储。
进一步地，本实施例中步骤S160中对备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量，具体为：
Creserve_final＝Creserve_reliability×(1+φ)
其中，Creserve_final为修正后的新增备用容量，Creserve_reliability为备用容量，φ为修正因子；Pm(k)为第k个风电机组的第m次抽样模拟出力，Pwind-avg(k)为第k个风电机组的模拟月平均出力，n-j为评估场景中的风电机组的个数，l为风电模拟的抽样次数。
本实施例中对结果进行修正，修正因子为各风电机组模拟抽样出力的标准差之和与各风电机组平均出力之和的比值，得到最终的备用容量。利用修正因子对计算出的备用容量进行修正，量化了风电出力随机波动偏差对备用容量的影响，进一步提高了计算结果的准确度。
为了更好地理解上述含风电的电力系统备用容量计算方法的实施方式，下面结合具体实施例进行详细解释说明。
以海南某电网为例，有11个节点，34台机组，其中常规机组21台，风电机组13台。本次备用容量计算针对海南2015年丰大方式进行，机组相关参数如下表1所示：
表1
首先对13台风电机组进行模拟出力，得到丰大方式所在月7月的最大出力比α为50％，平均出力比β为20％，计算每台风电机组的最大出力和平均出力见表1。
以月最大出力作为风机的出力，进行潮流计算，以扣除风电后满足系统备用率为原则，得到常规机组G21处于停机状态，所以有风场景中常规机组为20台，风电机组13台，此时构建有风场景Swind为：
其中Gi表示第i个常规机组，Wk表示第k个风电机组。
将有风场景中的W1～W11风电机组替换为100％可靠的等效机组E1～E11(见表1第5列)，并接入相同节点，其容量为该风电机组的月平均出力(见表1第四列)，得到等效无风场景Sequal_nowind。
其中Gi表示第i个常规机组，Ek为第k个等效机组，替换第k个风电机组，且容量为该风电机组的月平均出力。
通过统计得，节点9接入的风电机组容量最大，为241.5MW，则在有风场景的节点9处加入一备用机组Greserve，得到有风场景Swind_reserve。
Swind_reserve＝Swind+Greserve
设Greserve_min＝0，由于所有风电机组的容量总和为868.5MW，则Creserve_max＝868.5MW，分别对有风场景和等效无风场景进行可靠性评估，得到可靠性指标近似相等时的备用容量Creserve_reliability＝48MW。
对11个风电机组的模拟出力进行统计，计算得到修正因子φ为7.2％，则得到修正后的新增备用容量Creserve_final＝Creserve_reliability×(1+φ)＝48×(1+7.2％)＝51.5MW。
上述含风电的电力系统备用容量计算方法，将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量。通过构建有风场景和等效无风场景，并采用二分法计算系统备用容量，有效评估风电随机性对系统备用需求的影响，提高计算结果的准确度。新增的备用容量不仅可以减少因风电并网造成的负荷损失，而且为未来电源、电网规划及其经济性评估工作提供重要参考。
本发明还提供了一种含风电的电力系统备用容量计算系统，如图3所示，包括数据获取模块110、第一场景模块120、第二场景模块130、场景处理模块140和场景处理模块150。
数据获取模块110用于获取电力系统中各风电机组的容量，根据各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力。
各风电机组的容量可直接由电力监测系统的数据库获取，也可通过现场检测得到。对风电出力进行模拟，选取典型方式得到该方式所在月风电机组总的月最大出力比α，设每个风电机组的容量为Cwind(k)，则各风电机组的月最大出力为Pwind-max(k)＝Cwind(k)×α。为了准确计算备用容量引入了等效无风场景，模拟得到典型方式所在月风电机组总的月平均出力比β，则各风电机组的月平均出力为Pwind-avg(k)＝Cwind(k)×β。
第一场景模块120用于以各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景。以月最大出力Pwind-max(k)作为各风电机组出力，进行潮流计算，以扣除风电后满足系统备用率为原则确定机组开机方式，即根据潮流计算结果以扣除风电后满足系统备用率为原则确定处于停机状态的机组，从而确定机组开机方式，根据不处于停机状态的其他机组得到系统开机机组集合，即为有风场景。在其中一个实施例中，步骤S120具体为：
其中，Swind为有风场景，Gcon(i)为第i个常规机组，j为有风场景中常规机组总量，n为有风场景中所有机组总量，Gwind(k)为有风场景中第k个风电机组。
第二场景模块130用于将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。本实施例中在有风场景中用100％可靠的等效机组替换原有风电机组并接入相同节点，其容量为该风电机组的月平均出力Pwind-avg(k)，得到等效无风场景Sequal_nowind。步骤S130具体为：
其中，Gcon(i)第i个常规机组，j为等效无风场景中常规机组总量，n为等效无风场景中所有机组总量，Gequal(k)为替换有风场景中的风电机组的、且容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组。
场景处理模块140用于在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。在有风场景风电并网容量最大的节点处接入备用机组Greserve，其与常规机组具有相同的可靠性，则新的加入备用的有风场景为Swind_reserve＝Swind+Greserve。
容量计算模块150用于利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量。
本实施例中可靠性指标采用电量不足期望(EENs，单位MWh)，假设新增备用机组Greserve的容量为Creserve，则加入备用机组后的有风场景可靠性指标EENswind以及等效无风场景可靠性指标EENsequal-nowind分别为：
其中，Ccon(i)为评估场景中第i个常规机组容量，Cwind(k)为接入的第k个风电机组总容量，Pwind-avg(k)为第k各等效机组的容量，fwind为有风场景EENs的计算函数，fequal-nowind为等效无风场景EENs的计算函数，j为场景中常规机组总量，n为场景中所有机组总量。计算函数fwind和fequal-nowind的表达式f为：
其中，[1]TDds表示第s次采样对应的各节点切负荷的总量，[1]表示元素全为1的列向量。
分别得到加入备用的有风场景和等效无风场景的可靠性指标后计算可靠性差值，并在可靠性差值在预设范围内时利用二分法计算得到电力系统需新增的备用容量。预设范围的具体数值范围可根据实际情况进行调整。本实施例中采用二分法对新增的备用容量进行计算得到备用容量Creserve_reliability的流程如下：
1)假设备用机组最小容量Creserve_min＝0，备用机组最大容量
2)若fwind(Creserve_min)≤fequal_nowind，则Creserve_reliability＝Creserve_min；否则，令并进入步骤3)。其中fwind(Creserve_mid)表示将备用机组最小容量代入有风场景EENs的计算函数fwind，Creserve_mid表示备用机组最大容量和最小容量的平均值。
3)若则Creserve_reliability＝Creserve_mid；否则，进入步骤4)。
4)若fwind(Creserve_mid)>fequal_nowind，则令否则令并跳回步骤3)。
在其中一个实施例中，如图4所示，含风电的电力系统备用容量计算系统还包括容量修正模块160。容量修正模块160用于在容量计算模块150计算得到电力系统需新增的备用容量后，对备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量并输出。通过对容量计算模块150计算得到的备用容量进行修正后输出，修正后的新增备用容量具体可直接输出至显示屏进行显示，也可输出至存储器进行数据备份存储。
进一步地，本实施例中容量修正模块160对备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量，具体为：
Creserve_final＝Creserve_reliability×(1+φ)
其中，Creserve_final为修正后的新增备用容量，Creserve_reliability为备用容量，φ为修正因子；Pm(k)为第k个风电机组的第m次抽样模拟出力，Pwind-avg(k)为第k个风电机组的模拟月平均出力，n-j为评估场景中的风电机组的个数，l为风电模拟的抽样次数。
本实施例中对结果进行修正，修正因子为各风电机组模拟抽样出力的标准差之和与各风电机组平均出力之和的比值，得到最终的备用容量。利用修正因子对计算出的备用容量进行修正，量化了风电出力随机波动偏差对备用容量的影响，进一步提高了计算结果的准确度。
上述含风电的电力系统备用容量计算系统，将有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景。在有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景。利用二分法对加入备用的有风场景和等效无风场景进行可靠性评估，并在可靠性差值在预设范围内时得到电力系统需新增的备用容量。通过构建有风场景和等效无风场景，并采用二分法计算系统备用容量，有效评估风电随机性对系统备用需求的影响，提高计算结果的准确度。新增的备用容量不仅可以减少因风电并网造成的负荷损失，而且为未来电源、电网规划及其经济性评估工作提供重要参考。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种含风电的电力系统备用容量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取电力系统中各风电机组的容量，根据所述各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力；
以所述各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景，具体为：
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其中，Swind为有风场景，Gcon(i)为第i个常规机组，j为有风场景中常规机组总量，n为有风场景中所有机组总量，Gwind(k)为有风场景中第k个风电机组；
将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景；
在所述有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景；
利用二分法对所述加入备用的有风场景和所述等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在所述可靠性差值在预设范围内时得到所述电力系统需新增的备用容量。
2.根据权利要求1所述的含风电的电力系统备用容量计算方法，其特征在于，所述将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景，具体为：
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其中，Gcon(i)第i个常规机组，j为等效无风场景中常规机组总量，n为等效无风场景中所有机组总量，Gequal(k)为替换所述有风场景中的风电机组的、且容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组。
3.根据权利要求1所述的含风电的电力系统备用容量计算方法，其特征在于，利用二分法对所述加入备用的有风场景和所述等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在所述可靠性差值在预设范围内时得到所述电力系统需新增的备用容量之后，还包括以下步骤：
对所述备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量并输出。
4.根据权利要求3所述的含风电的电力系统备用容量计算方法，其特征在于，所述对所述备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量，具体为：
Creserve_final＝Creserve_reliability×(1+φ)
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其中，Creserve_final为修正后的新增备用容量，Creserve_reliability为备用容量，φ为修正因子；Pm(k)为第k个风电机组的第m次抽样模拟出力，Pwind-avg(k)为第k个风电机组的模拟月平均出力，n-j为评估场景中的风电机组的个数，l为风电模拟的抽样次数。
5.一种含风电的电力系统备用容量计算系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取电力系统中各风电机组的容量，根据所述各风电机组的容量模拟计算各风电机组的月最大出力和月平均出力；
第一场景模块，用于以所述各风电机组的月最大出力作为风电机组出力进行潮流计算，构建有风场景，具体为：
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其中，Swind为有风场景，Gcon(i)为第i个常规机组，j为有风场景中常规机组总量，n为有风场景中所有机组总量，Gwind(k)为有风场景中第k个风电机组；
第二场景模块，用于将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景；
场景处理模块，用于在所述有风场景的风电并网容量最大的节点处接入备用机组，得到加入备用的有风场景；
容量计算模块，用于利用二分法对所述加入备用的有风场景和所述等效无风场景进行可靠性评估得到可靠性差值，并在所述可靠性差值在预设范围内时得到所述电力系统需新增的备用容量。
6.根据权利要求5所述的含风电的电力系统备用容量计算系统，其特征在于，所述第二场景模块将所述有风场景中的风电机组替换为容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组，构建等效无风场景，具体为：
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其中，Gcon(i)第i个常规机组，j为等效无风场景中常规机组总量，n为等效无风场景中所有机组总量，Gequal(k)为替换所述有风场景中的风电机组的、且容量为对应风电机组的月平均出力的等效机组。
7.根据权利要求5所述的含风电的电力系统备用容量计算系统，其特征在于，还包括容量修正模块，所述容量修正模块用于在所述容量计算模块计算得到所述电力系统需新增的备用容量后，对所述备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量并输出。
8.根据权利要求7所述的含风电的电力系统备用容量计算系统，其特征在于，所述容量修正模块对所述备用容量进行修正，得到修正后的新增备用容量，具体为：
Creserve_final＝Creserve_reliability×(1+φ)
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其中，Creserve_final为修正后的新增备用容量，Creserve_reliability为备用容量，φ为修正因子；Pm(k)为第k个风电机组的第m次抽样模拟出力，Pwind-avg(k)为第k个风电机组的模拟月平均出力，n-j为评估场景中的风电机组的个数，l为风电模拟的抽样次数。
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