CN106230024B - 含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，预先构建多种模型，仿真过程包括：确定系统初始工况，设置初始故障，判断是否发生短路故障或者断线故障，短路故障则依据风电机组脱网模型进行处理，之后分岛搜索，根据频率稳定模型判断电气岛的频率跌落与恢复情况，并使其恢复功率平衡状态；对系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，否则求取潮流收敛边界，分析电压薄弱点，针对电压薄弱点切负荷，此后判断系统是否恢复稳定，否则判定当前风电场系统发生全局电压崩溃，切除全部负荷，是，则判断是否有切线，是，则返回去前述分岛搜索步骤，否则结束仿真。该方法能够尽量减小系统恢复稳定所需的减载量，降低了连锁故障分析的误差。

Description

含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法。

背景技术

目前针对风电新能源接入后系统的停电风险研究才刚刚起步，国内外的相关研究成果还不够丰富。在连锁故障处理方面，基于直流潮流的连锁故障模型得到了比较充分的研究和比较广泛的应用，采用交流潮流计算的连锁故障模型则处于形成雏形的状态。而与同步机组不同，风电机组目前主要是双馈异步风力发电机(DFIG，Double-Fed InductionGenerator)，由定子绕组直连定频三相电网的绕线型异步发电机和安装在转子绕组上的双向背靠背IGBT电压源变流器组成，采用异步电动机并采用特定控制方式，对系统的无功电压水平有较大影响。因此研究含风电场的系统停电风险需要采用基于交流潮流的连锁故障模型。

现有技术中公开了一种对风电场接入的电网进行连锁故障运行风险评估的方法，采用了基于交流潮流的连锁故障模型。该方法建立了距离保护与过流保护的隐故障模型，即保护范围内线路处于正常运行状态时保护发生误动的概率模型，还建立了线路的停运概率模型，并综合两个模型得到随负载率变化的线路断开概率。进行连锁故障运行风险评估时，首先选定初始故障线路，断开故障线路后进行潮流计算，此时若有线路潮流超过该线路容量则断开该线路，之后根据该时刻的预测风速更新风电机组出力等参数，返回潮流计算，若无线路过载现象，则根据线路开断概率模型判断断开线路，之后依然根据该时刻的预测风速更新风电机组出力等并返回潮流计算。仿真依此进行直至出现潮流不收敛或是系统解列出孤岛，最后计算连锁故障风险指标。其采用的连锁故障风险指标有过负荷严重程度风险指标、低电压严重程度风险指标和失负荷严重程度风险指标。

上述含风场的交流潮流连锁故障模型中，缺乏考虑风电场的频率稳定和电压稳定分析，难以体现风电场在连锁故障传播过程中产生的作用，因此仿真计算得到的停电风险难以反映风电接入对系统的影响。

此外，目前的一些连锁故障中的风电模型也没有充分考虑风电特性。现有研究中的连锁故障中的风电模型大多仅在风速变化的基础上考虑了风电场有功出力的不确定性，而风电机组的有别同步发电机组的其他特性并未囊括其中。如双馈风力发电机组采用异步发电机，其运行特性与同步发电机有一定区别；风电机组利用电力电子换流器进行控制，无功出力有自身特点，无功约束也与同步发电机组不同；风电机组对系统几乎无惯量贡献；风电机组的短路故障响应可能导致风电机组脱网从而造成功率缺额或引起电压问题等等。

综上，现有技术中的含风电场的连锁故障仿真处理方法对停电风险的计算过于简略、粗糙，使得计算结果出现较大误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，预先构建频率稳定模型、电压稳定模型和风电机组脱网模型，包括步骤：

步骤A，确定风场侧和系统侧的初始工况；

步骤B，设置初始故障；

步骤C，判断当前风电场系统是否发生短路故障，是，则进入步骤D，否则继续判断是否发生断线故障，之后进入步骤E；

步骤D，根据所述风电机组脱网模型判断发生短路故障后，风电机组是否发生脱网，将发生脱网的风电机组从系统中切除；

步骤E，搜索电气岛，为每一个电气岛设置参考节点；

步骤F，根据所述频率稳定模型判断每一个电气岛的频率跌落与恢复情况，并按预设规则采取减载或切机操作，使每一个电气岛恢复功率平衡状态；

步骤G，对当前风电场系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，是，则进入步骤I，否则进入步骤H；

步骤H，根据所述电压稳定模型和设置的参考节点，求取当前风电场系统潮流收敛边界，分析当前风电场系统的电压薄弱点，针对所述电压薄弱点切负荷，此后判断当前风电场系统是否恢复稳定，是，则进入步骤I，否则判定当前风电场系统发生全局电压崩溃，造成大停电，切除全部负荷，并进入步骤J；

步骤I，根据预先获取的限流保护/隐故障模型，判断各条传输线路是否有断开，是，则进入步骤E，否则进入步骤J；

步骤J，统计当次仿真中所述风电场系统的负荷损失，结束仿真。

其中，步骤A包括确定风电机组和同步发电机组出力，具体包括步骤：

步骤A1，根据自然风速及其在不同风电机组处的概率分布，构建风速模型，根据风速模型抽样得到各风机处的风速，并根据得到的风速计算风电机组的预测有功出力；

步骤A2，在已知所述预测有功出力的条件下，通过OPF模型计算同步发电机组出力，依此安排同步发电机组的发电计划；

步骤A3，获取预测误差模型，根据所述预测误差模型，得到风电机组的实际出力。

其中，步骤D中根据所述风电机组脱网模型判断发生短路故障后，风电机组是否发生脱网包括步骤：

估算短路故障发生后风电机组的机端短路电压；

建立风电机组的机端短路电压与其脱网概率之间的关系模型，如下式：

式中，P_off-gird为风电机组脱网概率；U_wt为风电机组机端短路电压；

将得到的风电机组脱网概率与仿真中的抽样结果进行比较，得出判断结果。

其中，步骤F之前还包括设置虚拟惯量控制模型的步骤，包括：

在系统频率变化时根据频率误差信号调整最大功率跟踪曲线的比例系数，令风电机组在不同的最大功率跟踪曲线上切换，保持输出功率基本不变的情况下释放转子动能，为系统提供动态频率支撑，以增加k倍于风电机组系统本身惯量的虚拟惯量，如下式所示

其中，λ为转速调节系数，ω_r0为转子初始角速度，ω_e为同步角速度，J_DFIG为风电机组系统的总转动惯量。

其中，步骤A中构建频率稳定模型包括步骤：

设置求取动态频率变化量模型，如下式所示

其中，Δf(t)为当前风电场系统或电气岛t时刻的动态频率变化量，P_G为当前系统的同步发电机总发电量，P_WT为当前系统的风电机组总发电量，P_L为当前系统的总负荷量，K_L为当前系统频率负荷调节效应系数，T_j为当前系统等效惯性时间常数；

设置求取稳态频率变化量模型，如下式所示

其中，Δf_∞为当前系统稳态频率变化量，δ为发电机等效调差系数；

设置求取基本轮整定值模型，如下式所示

其中，ΔP_Lb为低频减载基本轮每轮切除负荷量，N为基本轮总数，f_mi为系统低频临界值。

其中，步骤F中并按预设规则采取减载或切机操作包括步骤：

如果系统预设时间内的频率跌落超过第一阈值，低频减载基本轮动作，按照所述基本轮整定值分轮切除负荷；

判断当前风电场系统稳态频率是否低于第二阈值，则低频减载特殊轮，按照所述基本轮整定值切除负荷。

其中，步骤H中求取当前风电场系统潮流收敛边界包括步骤：

步骤H10，设左端点为k₀，右端点为k₁，初始时，令k₀＝0，k₁＝1，另外，令潮流计算各参考节点电压幅值初值为1，相角为0；

步骤H11，令

步骤H12，令风电场系统负荷水平降低为初始负荷水平的k倍；

步骤H13，调整发电量平衡功率，进行潮流计算；

步骤H14，判断潮流计算是否收敛，是则令k₀＝k，并将此次计算得到的电压结果作为下次潮流计算初值，此后进入步骤H15；否则，令k₁＝k，潮流计算各参考节点电压幅值初值仍为1，相角仍为0，此后进入步骤H16；

步骤H15，判断|k₁-k₀|是否小于给定第三阈值，是，当前系统负荷水平所对应的系统状态即为潮流收敛边界，计算结束，否，进入步骤H16；

步骤H16，判断计算次数是否达到第四阈值，是，表明潮流收敛边界求取失败，计算结束，否，返回步骤H11。

其中，步骤H中分析当前风电场系统的电压薄弱点包括步骤：

步骤H20，记录当潮流收敛边界处各参考节点的电压值V_i；

步骤H21，保持系统有功功率不变，令各参考节点的无功功率分别在潮流收敛边界处无功功率的基础上减去一个ΔQ；

步骤H22，进行潮流计算，得到各参考节点在减少无功功率后的新的电压值V′_i；

步骤H23，用近似斜率

步骤H24，求取各参考节点Q-V曲线近似斜率的绝对值。

其中，步骤H中针对所述电压薄弱点切负荷包括步骤：

步骤H30，对节点的薄弱度进行排序，形成序列D；

步骤H31，令i＝1；

步骤H32，求取各PQ节点对节点D_i的无功电压灵敏度，按灵敏度高低形成序列S，令j＝1；

步骤H33，对节点S_j按比例切负荷，即令该节点的负荷为原来的k倍；

步骤H34，调整发电机出力平衡负荷，进行潮流计算；

步骤H35，判断潮流计算是否收敛，是则切负荷调节成功，计算结束；否则进入步骤H36；

步骤H36，判断当前节点的负荷量是否小于第五阈值，是，进入步骤H37；否，进入步骤H33；

步骤H37，判断j是否小于第六阈值，是，j＝j+1；否，进入步骤H40；

步骤H40，判断i是否小于第七阈值，是，i＝i+1；否，切负荷调节失败，计算结束。

其中，步骤A1中根据得到的风速计算风电机组的预测有功出力包括步骤：

采用分段拟合函数描述风电机组的输出功率特性曲线，如下式：

其中，P_t为风电机组在t时刻的有功出力，P_r为该风电机组的额定功率，V_t为t时刻机端风速，V_ci为风电机组的启动风速，V_r为风电机组的额定风速，V_co为风电机组的切除风速；

分段函数中的常数项A、B、C分别按下列式计算：

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明通过设置风电机组脱网概率模型、虚拟惯量控制模型、电压稳定模型和频率稳定模型等，模拟系统对故障的响应并表现连锁故障的传播过程，根据风电机组脱网模型应对短路故障，根据频率稳定模型对每一个电气孤岛的频率跌落与恢复情况进行判断并采取相应措施使电气岛恢复功率平衡状态，之后对系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，不收敛则进一步基于电压稳定模型求取当前风电场系统潮流收敛边界，分析当前风电场系统的电压薄弱点，针对所述电压薄弱点切负荷。其中针对基于交流潮流的连锁故障仿真特有的电压稳定问题，认为潮流计算不收敛表明系统出现电压失稳，并提出了从求取潮流收敛边界、系统电压薄弱点分析到薄弱点切负荷操作的一套方法来处理电压失稳的问题，该方法能够尽量减小系统恢复稳定所需的减载量，并能够指明系统最可能发生电压稳定的薄弱节点，而且切除的负荷量能够用于衡量此次电压失稳的严重程度，便于进行横向比较；针对系统频率波动状况构建频率稳定模型进行分析处理，采用简单计算来估计频率跌落和恢复情况的方法，并根据含风场系统的分析要求对方法进行了修改，从而弥补现有技术中风电场接入连锁故障分析中缺少频率失稳分析应对机制的问题，使得连锁故障分析更为全面，更能充分反映风电机组接入对系统的影响，降低分析误差；

设置虚拟惯量控制模型，在频率突变时，利用电力电子变流器采取快速的功率控制，释放或储存风电机组的旋转动能，起到减轻同步发电机组负担的作用，与传统的同步发电机不同，双馈风力发电机的风力机转速不再与电网频率直接耦合，机组可以变速运行，转速调节范围更宽，因此能虚拟出比自身惯量更大的虚拟惯量；

设置风电机组脱网概率模型，基于一些简化假设给出了风电机组机端短路电压的估算方法，用线性函数描述机端短路电压估算结果与脱网概率之间的关系，从而建立脱网概率的简化模型，依据该模型对短路故障下是否有风电机组发生脱网进行判断，将发生脱网的风电机组从系统中切除；

进一步地，根据自然风速及其在不同风电机组处的概率分布，构建风速模型，计算风电机组的预测有功出力；并已知预测有功出力的条件下，安排同步发电机组的发电计划，不仅考虑到达风电场的风速变化的随机性，同时考虑在同一自然风速下不同风电机组处的风速受周围环境影响而不尽相同的特点，构建风速模型，相比现有技术中仅考虑到达风电场风速随机性的处理方式，而预测有功出力的精确度更高，而有功出力的预测准确度直接影响后续系统连锁故障分析的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法的流程示意图；

图3为风电场结构示意图；

图4为风电机组输出功率特性曲线；

图5为风电机组低压穿越标准曲线图；

图6为V-Q鼻形曲线；

图7为薄弱点切负荷操作流程图；

图8为实施例二提供的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法的简易流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

参见图1所示，本实施例提供的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法包括如下步骤：

步骤S110，确定风场侧和系统侧的初始工况。

在进行仿真过程之前，需要预先构建仿真过程所依据的一些模型，主要包括频率稳定模型、电压稳定模型和风电机组脱网模型和初始故障模型等等。

确定系统侧的初始工况包括计算风电机组预测有功出力和同步发电机组出力等。

步骤S111，设置初始故障。

设置初始故障，即根据初始故障模型，抽样得到当次仿真的初始故障情况。初始故障是仿真开始时给系统设置的扰动，仿真在系统发生故障后的状态下进行，模拟系统对故障的响应并表现连锁故障的传播过程。

步骤S112，判断当前风电场系统是否发生短路故障，是，则进入步骤S113，否，则进入步骤S114。

步骤S113，根据所述风电机组脱网模型判断发生短路故障的风电机组是否发生脱网，将发生脱网的风电机组从系统中切除，之后进入步骤S114。

步骤S114，判断是否发生断线故障，是，则进入步骤S115。

若判断没有发生断线故障，则也直接进入步骤S115进行电气岛搜索。

步骤S115，搜索电气岛，为每一个电气岛设置参考节点。

由于当次仿真可能发生断线故障以致形成孤岛，该环节搜索电气岛，获得分岛信息，并为每一个电气岛设置参考节点。

步骤S116，根据频率稳定模型判断每一个电气岛的频率跌落与恢复情况，并按预设规则采取减载或切机操作，使每一个电气岛恢复功率平衡状态。

步骤S117，对当前风电场系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，是，则进入步骤S120，否则进入步骤S118。

步骤S118，根据电压稳定模型和设置的参考节点，求取当前风电场系统潮流收敛边界，分析当前风电场系统的电压薄弱点，针对电压薄弱点切负荷；

步骤S119，此后判断当前风电场系统是否恢复稳定，是，则进入步骤S120否则判定当前风电场系统发生全局电压崩溃，造成大停电，切除全部负荷，并进入步骤S121。

步骤S120，根据预先获取的限流保护/隐故障模型，判断各条传输线路是否有断开，是，则进入步骤S115，否则进入步骤S121。

步骤S121，统计当次仿真中风电场系统的负荷损失，结束仿真。

本发明实施例一提供的技术方案相比于现有技术，建立连锁故障仿真的整体模型，包含反映系统侧调节机制与响应特性、表现连锁故障传播过程的部分，同时提供系统频率失稳分析和应对策略以及电压失稳分析和应对策略，充分体现风电场在连锁故障传播过程中产生的作用。

实施例二

本实施例二提供的实施例为本发明的一个优选方案。参见图2所示，包括步骤：

步骤210，根据自然风速及其在不同风电机组处的概率分布，构建风速模型，根据风速模型抽样得到各风机处的风速，并根据得到的风速计算风电机组的预测有功出力。

本实施例中的风电场即采取的结构布局如图3所示，有多台风电机组连接成“干线”，多条“干线”再并联接入PCC点。PCC点处设置风电场升压变电站，升压变电站再接入并网点。电能经升压站后通过输送线路送出至电网。其中，风电机组与风电机组之间的距离优选为500米。为了体现风电场远距离传输的特点，用一条长距离线路连接风电场并网点与电网接入点。

到达风场的风速可称为自然风速。将它的变化看作一个平稳随机过程，则可以通过对历史风速数据的统计来拟合自然风速的概率分布，再根据拟合得到的概率分布抽样以估计未来某一时刻的风速。

通常风电场所占地域广阔，每台风电机组所处环境有所差别，因此在同一自然风速下，不同风电机组处的风速也不尽相同。但是，对某一个特定的风场，由于其地形条件、风机排布等因素是不变的，因而此处假设，在任一自然风速下，风速在各风机处的分布是近似相同的。为了得到不通风电机组处的风速，同时避免对地形建模、进行包含尾流效应等的复杂计算，此处采用如下的统计抽样方法：

对历史数据进行统计，得到不同自然风速下各风电机组处风速的情况，进而近似得到对应于不同自然风速的各风电机组处的风速概率分布。在仿真中，首先通过对自然风速的概率分布进行抽样得到该时刻的自然风速，再选取最接近该自然风速且有统计资料的风速作为近似自然风速，此后利用对应该自然风速的各风电机组处的风速概率分布分别抽样，得到每台风电机组处的风速。

得到风电机组处的风速之后，需要根据该风速确定风电机组的有功出力。风电机组有功出力与风速间的关系曲线称为风电机组的输出功率特性曲线，其形式如图4所示。

可以采用分段拟合的方式对该曲线进行描述。模型中采用的分段拟合函数表示如式(1)所示。

其中，P_t为风电机组在t时刻的有功出力，P_r为该风电机组的额定功率，V_t为t时刻机端风速，V_ci为风电机组的启动风速，V_r为风电机组的额定风速，V_co为风电机组的切除风速。

分段函数中的常数项A、B、C分别按式(2)(3)(4)计算。

步骤S211，在已知预测有功出力的条件下，通过OPF模型计算同步发电机组出力，依此安排同步发电机组的发电计划。

系统的日前发电调度计划包含基于安全约束的机组组合与基于安全约束的经济调度，需要在满足电力系统各种安全约束的条件下，以系统发电成本最低或系统发电煤耗最低为目标，制定多时段的机组启停计划、处理计划。本发明实施例的研究不涉及机组启停、爬坡给系统带来的影响，也不对发电调度的发电成本、发电煤耗等经济特性作深入分析。这里仅从最简单的意义上考虑经济性，在进行安全校核的基础上安排发电计划。从连锁故障停电风险分析的角度而言，此处安排发电计划的目的是让系统初始运行状态有较为合理的潮流分布。

现有技术中，已经有一些专家学者在含风电的日前发电调度方面进行了研究，其难点之一在于如何处理风电的不确定性，使得同步电厂在花费成本最小的情况下能够配合风电满足系统的负荷需求。并有观点提出基于风电出力的概率密度函数建立了最优潮流(OPF)模型，用模型优化结果来指导同步发电机组出力。本文也采用OPF模型辅助安排发电计划，具体模型如下：

优化变量：

在发电计划中，最为关键且可控的变量为系统的发电量与负荷量。优化变量组成的向量为：

X＝[x_g1…x_gi…x_gm,x_wt1…x_wti…x_wtk,x_d1…x_di…x_dn] (5)

其中，x_gi为第i台同步发电机组有功出力，x_wti为第i台风电机组有功出力，x_d为第i个负荷消耗有功功率，m为发电机总数，k为风电机组总数，n为负荷总数。

优化目标函数：

此处以最简化的方式考虑系统的运行经济性，即认为成本函数为线性函数，目标为使得系统成本最低。据此可得优化目标函数：

其中，c_gi为第i台同步发电机组的单位发电成本，c_wti为第i台风电机组的单位发电成本，c_di为第i个负荷的单位切除代价。

等式约束：

等式约束部分为系统潮流方程。

不等式约束：

不等式约束为各条交流传输线路的功率限制：

-P_li,max P_li P_li,max (7)

其中，P_li为第i条传输线路，-P_li,max为第i条传输线的容量下限，P_li,max为第i条传输线的容量上限。

上下界约束：

此处进行发电计划安排遵循两个原则：(1)尽量满足负荷需求；(2)优先风电供电(从环境效益方面考虑)。基于这两个原则，模型中最大化系统负荷量与接入风电量，即认为负荷全部供应、风电全部消纳，负荷量与风电出力不设可调裕度，保持初始值。依据风电的预测有功出力模型与预测误差模型，可以抽样得到风电场的预测有功出力与实际出力，所以此处根据风电场预测有功出力来安排同步发电机组的发电计划，后续仿真中风电机组则按真实出力输出功率，以此体现预测误差对系统运行的影响。

0 x_gi P_gi,max (8)

P_{wti,predicted} x_wti P_wti,p_redicted (9)

P_di,initial x_di P_di,initial (10)

其中，P_gi,max为第i台同步发电机组容量，P_{wti,predicted}为第i台风电机组的预测出力，P_di,initial为第i个负荷的初始负荷量。

步骤S212，获取预测误差模型，根据预测误差模型，得到风电机组的实际出力。

风力发电机的输出有功功率主要由当时的风速水平决定。风速受到多种因素的影响，如温度、气压、地形、海拔、纬度等，大气运动的复杂性导致风速的强随机性，从而使得准确地预测风速具有极高难度，进而导致风电出力的预测误差。到目前为止，我国对风速的预测误差为20％左右。

经对实际多个风电场的预测时序数据与实测风电出力的统计数据表明，对于48小时之内的预测，预测误差的标准差是归一化预测功率、预测时间尺度与风场区域大小的函数。当预测时间尺度在48小时内、风场区域尺寸一定时，该标准差与标准化后与风机预测出力之间呈线性关系。此标准差计算式为式(11)：

其中，为t时刻风机预测出力误差的标准差，b、k是与预测时间尺度、风场区域尺寸有关的参数，是标准化后的风机预测出力(基值为风机容量)，W_I为风机容量。

在已知预测风电功率的情况下，相比正态分布，用Beta分布描述真实风电功率的概率更符合实际，因为Beta分布可以保证真实风电功率的取值(标准化)落在[0,1]区间之内。一些观点认为预测风电功率为真实风电功率的期望，在此基础上给出了已知预测风电功率时的真实风电功率的Beta分布表达式，如下式(12)所示：

f_p(x)＝x^α-1·(1-x)^β-1 (12)

其中，f表示概率分布，p为预测风电功率，x为真实风电功率。式中的参数α与β可以根据Beta分布的期望与方差计算，参照式(13)与式(14)。

在仿真中，首先根据抽样的风速计算出风电机组的出力，将该有功出力值看作已知的预测风电功率值，其后根据上述方法计算真实风电功率的Beta分布参数，最后依此Beta分布抽样得到真实风电功率。

在进行连锁故障仿真之前，预先构建频率稳定模型、电压稳定模型、风电机组脱网模型和初始故障模型等在仿真过程需要依据的数据模型。

步骤S213，根据初始故障模型，抽样得到当次仿真的初始故障情况。

在本发明实施例中设置两种类型的初始故障，分别为断线故障与短路故障。

断线故障指不考虑线路断开的原因，也不考虑线路断开前的系统可能出现的暂态过程，仅认为系统立刻从线路正常运行状态直接跳转到线路断开后的准稳态的线路断开故障。此类故障发生后，主要使用潮流计算来刻画线路断开后的状态。

大系统中线路众多，存在不只一条线路断开的可能性。而相比初始状态仅有一条线路断开，多条线路断开更容易使得系统运行状态恶化，也更容易引发后续连锁故障的发生最终导致停电事故，因而多条断线的初始故障必须在仿真中进行模拟。

把初始状态下断开k条线路的故障称为N-k故障，则k越大，初始故障的组合数就越大。即使仅考虑至N-3故障，仅在一个30节点有41条传输线路的小系统中，初始故障组合数就达到而在大系统中，组合数爆炸的现象就更加突出。为了模拟系统在不同初始条件下的响应过程，仿真需要覆盖足够多的初始故障情况；另一方面，由于模型中的保护采用的是概率模型，其误动、拒动也使得系统故障发展过程出现不同分支，为了获取足够样本，也要求在相同初始故障的条件下进行一定次数的仿真。以上要求使得连锁故障的仿真次数大大增加，同样导致仿真所耗费的时间急剧增长。

为了避免这种情况，也考虑到系统的实际情况，仅在仿真中，考虑至N-3故障，并且在一定假设条件下减少N-2、N-3故障的组合数目。本文认为在系统中，2条及以上的线路相互独立发生故障的概率极低，则可以认为N-2、N-3故障均是处于类似环境或受临近故障线路影响所致，譬如几条线路同时遭遇雷击、某地区植被管理不善使得某处多条线路触树、某条线路故障后保护动作使得多条线路同时被切除等。在仿真中，认为N-2、N-3故障仅可能发生在连接在同一条母线上的传输线路集合中。

在设置初始故障时，本应该按照线路故障率对线路进行开断。但实际系统中传输线路的故障率较低，如果按真实概率进行仿真，势必仅有极小部分算例中有故障产生，大大降低仿真效率。为此，需要在仿真时调高初始故障率，并在最后计算风险时进行折算。类似地，由于大多数系统需要通过N-1安全校验，且N-1故障的故障后果通常较轻，所以即使发生N-1故障的概率最高，也不希望N-1故障占用过多的仿真资源。为此，需要调整故障重数的概率分布，并同样在计算风险时进行折算。

根据上述，仿真中设置初始断线故障的方法如下：

设仿真断线故障概率为p_f,out。设发生断线故障的条件下，发生N-1、N-2和N-3故障的条件概率分别为p_f1,out、p_f2,out、p_f3,out，且有p_f1,out+p_f2,out+p_f3,out＝1。

首先通过均匀分布产生的随机数a，若a≤p_f,out，则当次仿真有断线故障产生，否则没有。如果发生断线故障，其后通过均匀分布产生随机数b，根据b所处的p_f1,out、p_f2,out、p_f3,out构成的概率区间的位置，判断发生的断线故障的重数。最后根据故障重数抽样选出开断的线路。

关于短路故障：系统发生短路故障，仅考虑短路过程中风电机组的短路响应，而其后的仿真均在短路故障被切除后的状态下进行。

短路故障仅考虑单条线路发生三相接地短路的情况。同样地，为了提升仿真效率，需要在仿真中调高短路故障概率，其设置方法同断线故障类似。

步骤S214，判断初始故障情况中是否包含短路故障，是则进入步骤S215，否则进入步骤S216。

步骤S215，根据风电机组脱网模型判断其是否发生脱网，将发生脱网的风电机组从系统中切除。

在连锁故障研究中主要考察风电机组是否会发生脱网。为此，首先估算短路故障发生后风电机组的机端电压，然后建立风电机组机端电压与其脱网概率之间的关系。

短路故障下双馈风电机组机端短路电压估算方法：

为了简化分析，假设风电机组的转子换流器容量足够大。一方面，该假设保证了故障发生之后风电机组的crowbar不会立即投入，风电机组仍受到控制器控制；另一方面，转子侧变流器控制系统能够根据转子电流的变化实时调节变流器的输出电压，从而控制转子电流。当变流器电流控制器带宽远大于磁链动态时，变流器响应速度足够快，转子电流可近似为其参考值。

在以上假设条件下，如果进一步认为短路故障能够在较短时间内进入稳态，风电机组的功率也将在控制系统的作用下基本维持在参考值。则此过程中，可将风电机组看作恒功率源。将风机等效为恒功率源，设为PQ节点，加入短路拓扑网络中进行迭代计算，即可得到风电机组机端短路电压。

值得说明的是，在实际系统中，短路故障很可能引起风电机组的Crowbar保护动作从而使得风电机组进入异步运行状态，而进入异步运行状态的风电机组会从系统吸收一定无功导致电压进一步下降。但在本发明实施例的连锁故障研究中，并不计算这个过程的详细情况以及机端电压的精确变化量，而是通过上述短路电压对故障的严重程度进行估计。另外，电压进一步下降导致低压穿越失败的可能性将计入风电机组的脱网概率。

风电机组脱网概率与机端电压的关系：

本发明实施例依据的风电机组低压穿越标准如图5所示。可见，当机端电压低于0.2pu时，允许风电机组立刻脱网，当机端电压在0.2～0.9pu范围内时，允许风电机组在一定时间后脱网。因此，机端电压低于0.9pu的风电机组均有概率脱网。本文设脱网概率随着机端电压的降低而升高，并用线性来近似机端短路电压与脱网概率之间的关系，即

式中，P_off-gird为风电机组脱网概率；U_wt为风电机组机端短路电压。

步骤S216，判断当前风电场系统是否发生断线故障，之后进入步骤S217。

步骤S217，对电气岛进行搜索，获取分岛信息，为每一个电气岛设置参考节点。

步骤S218，根据频率稳定模型判断每一个电气岛的频率跌落与恢复情况，并按预设规则采取减载或切机操作，使每一个电气岛恢复功率平衡状态。

在连锁故障的发展过程中，线路断开形成孤岛、发电机退出运行、控制机制运行导致负荷被切除等等都可能造成系统或是孤岛内的功率不平衡。连锁故障模型需要采取手段消除这种不平衡，这是保障系统安稳运行的必要措施，也为后续的潮流计算提供了良好条件。但在已有的应用较为广泛的连锁故障模型中，在处理功率不平衡时均采用较为简单的增加发电机出力消除差额的方法，仅考虑发电机容量是否满足当前负荷供应的需求，而不考虑功率不平衡量对系统频率的影响，也没有考虑同步发电机相关的调速器、保护装置等以及低频减载装置的动作情况，与实际系统的响应有一定差距。而在历史上的大停电事故中，不乏因发电机组在高频保护动作下跳开、低频减载装置动作切负荷而导致系统运行状态恶化从而引发后续连锁故障的情形，可见频率失稳是大停电事故的重要诱因之一。因此，有必要在连锁故障模型中估算系统功率不平衡对系统频率的影响并模拟相关调控机制的响应动作。

本发明实施例采用的频率稳定机制是考虑负荷频率调节效应，从系统频率的动态方程推导系统动态频率跌落的表达式。如果系统在预设时间(例如2s)内的频率跌落超过阈值，低频减载基本轮动作，按照整定值分轮切除负荷。采用系统频率静特性估计系统稳态频率恢复情况，若系统稳态频率低于阈值，则低频减载特殊轮按照整定值切除负荷。

风电机组的有功出力本身具有随机性与波动性，会使得系统的总功率与总负荷在短时间内不平衡，造成小的频率扰动。此外，风电机组还通过电力电子换流器采取MPPT策略进行功率控制，而不响应电网的频率变化，其旋转动能被“隐藏”，表现为对系统惯量的“零贡献”。如果系统内发生功率不平衡，所有的不平衡动能都要由同步发电机组来承担，当风电机组逐渐取代同步发电机组，在发生大扰动时动态频率可能因系统惯量减小而急剧跌落，引发系统频率失稳。因此，高风电渗透率系统的频率稳定需要经受更多考验。

“虚拟惯量控制”实际上是在频率突变时，利用电力电子变流器采取快速的功率控制，释放或储存风电机组的旋转动能，起到减轻同步发电机组负担的作用。另外，与传统的同步发电机不同，双馈风力发电机的风力机转速不再与电网频率直接耦合，机组可以变速运行，转速调节范围更宽，因此能虚拟出比自身惯量更大的虚拟惯量。本发明实施例采用了风电机组的虚拟关量控制策略，在系统频率变化时根据频率误差信号调整最大功率跟踪曲线的比例系数，令风电机组在不同的最大功率跟踪曲线上切换，从而在保持输出功率基本不变的情况下释放转子动能，为系统提供动态频率支撑。利用此方法，系统可增加k倍于风电机组系统本身惯量的虚拟惯量，即如式(16)所示。

其中，λ为转速调节系数，ω_r0为转子初始角速度，ω_e为同步角速度，J_DFIG为风电机组系统的总转动惯量。

当系统中接入风电场，如果风电机组不采取虚拟惯量控制，则风电机组不响应系统频率的变化，反之，风电机组能够为系统提供“虚拟惯量”，缓解动态频率变化的剧烈程度。据此，在频率稳定模拟过程中，可将风电机组看作“负的负荷”，则基于上述构思需要改进的部分有：

1.系统动态频率变化量

其中，Δf(t)为当前系统(或孤岛，下同)t时刻的动态频率变化量，P_G为当前系统的同步发电机总发电量，P_WT为当前系统的风电机组总发电量，P_L为当前系统的总负荷量，K_L为当前系统频率负荷调节效应系数，T_j为当前系统等效惯性时间常数。

在风电机组不采取虚拟惯量控制时，仅为同步发电机组惯量等效的惯性时间常数，否则，为同时包含同步发电机组惯量与风电机组虚拟惯量的等效惯性时间常数。

2.稳态频率变化量

其中，Δf_∞为当前系统稳态频率变化量，δ为发电机等效调差系数。

3.基本轮整定值

其中，ΔP_Lb为低频减载基本轮每轮切除负荷量，N为基本轮总数，f_mi为系统低频临界值。

另外，本模型不考虑由风电机组单独供电的运行孤岛的情况，当一个孤岛内没有同步发电机组时，认为该孤岛发生频率崩溃，切除岛上所有负荷与风电机组。

步骤S219，对当前风电场系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，是，则进入步骤S221，否则进入步骤S220。

步骤S220，根据电压稳定模型和设置的参考节点，求取当前风电场系统潮流收敛边界，分析当前风电场系统的电压薄弱点，针对所述电压薄弱点切负荷。

采用交流潮流计算的连锁故障模型能够衡量系统的电压水平、研究电压相关的问题，但同时需要面对电压失稳的问题。

电压失稳处于给定运行点的系统在经受某一扰动后，负荷附近的电压不再趋近某个平衡点，而电压崩溃指，处于给定运行点的电力系统在经受给定扰动后，负荷附近的电压低于可接受的极限，或是不满足电压稳定条件所导致的电压持续下降或上升。该文件还指出，电压崩溃可能是系统性的，也可能是局部性的。

在已有的连锁故障研究中，也曾有一些模型对系统的电压稳定性进行了分析。例如这样一种模型，采用的交流潮流连锁故障模型增加了一个电压稳定分析模块，需在每次仿真结束前对系统进行电压稳定分析。该模块计算负荷节点的降阶雅可比矩阵，此降阶雅可比矩阵描述了这些节点的无功与电压之间的关系。之后计算此降阶雅可比的特征值，通过最小模特征值来判断系统的电压稳定裕度。最小特征值越大，表明系统越稳定。最小特征值为正、为零、为负时，分别表示系统可保持静态电压稳定、系统处于临界稳定与系统发生电压失稳。在判断出系统发生电压失稳后，模型给系统中最脆弱的节点提供一定的无功支撑。

上述模型虽然对系统的电压稳定状态进行了分析，但不能从仿真结果反映出当日电压失稳的情况或是系统的“危险”程度。如何处理交流潮流计算不收敛的问题是基于交流潮流的连锁故障研究的难点之一。有观点认为，交流潮流不收敛表明如果此时调度员不采取合适的措施，系统将发生电压崩溃。在此基础上，该文献还假设调度员有足够的时间来了解系统的状态并且采取切负荷手段来防止电压崩溃发生。在出现交流潮流不收敛后，模型每次切除一定比例的负荷直至潮流收敛，若一定次数的切负荷操作后潮流仍未收敛，则认为发生全系统停电事故。该方法虽然使得潮流计算能够在大多数情况下收敛，但没有给出切负荷的数量、切负荷的地点的选择依据。也有观点认为出现潮流计算不收敛时，系统的状态已经比较恶劣，因此结束当次仿真。

本发明实施例同样认为潮流计算不收敛暗示系统发生电压失稳，且认为时间长度足以让自动控制装置动作或调度员下发调度指令，即系统能够在该时段进行切负荷操作。本发明实施例所采用的处理方法能够用切负荷量来衡量此次系统电压失稳的严重程度，便于进行横向比较，此外，该方法还通过电压失稳分析找出电压薄弱点，针对电压薄弱点施行减载，在最小化切负荷量的同时指明了系统的电压薄弱环节，有利于后续系统调控与升级的进行。

针对潮流计算不收敛的处理方法包括求取潮流收敛边界、电压薄弱点分析、薄弱点切负荷操作三个步骤。

求取潮流收敛边界：

潮流收敛边界可看作系统的电压稳定极限。由于系统重载情况下更容易发生电压稳定问题，因此降低系统的负荷水平有利于系统恢复电压稳定，即有利于潮流计算收敛。调整系统负荷水平，直至潮流计算在系统的某一负荷水平下刚好能够收敛，则系统此负荷水平对应的系统状态称为潮流收敛边界。这里采用二分法来求取该潮流收敛边界。

第一步：设左端点为k₀，右端点为k₁。初始时，令k₀＝0，k₁＝1。另外，令潮流计算各节点电压幅值初值为1，相角为0。

第二步：令即“二分”。

第三步：令系统负荷水平降低为初始负荷水平的k倍。

第四步：调整发电量平衡功率，进行潮流计算。

第五步：若潮流计算收敛，令k₀＝k，并将此次计算得到的电压结果作为下次潮流计算初值，此后进入第六步；否则，令k₁＝k，潮流计算各节点电压幅值初值仍为1，相角仍为0，此后进入第七步。

第六步：判断|k₁-k₀|是否小于给定阈值。若是，当前系统负荷水平所对应的系统状态即为潮流收敛边界，计算结束。若否，进入第七步。

第七步：判断计算次数是否达到阈值。若是，表明潮流收敛边界求取失败，计算结束。若否，返回第二步。

电压薄弱点分析：

根据电压理论，在负荷功率增加的过程中，节点电压也随之改变。当其由稳定区进入不稳定区，其轨迹将形成一条有拐点的曲线，该曲线的形状形似鼻状，又称为“鼻形曲线”。鼻形曲线分P-V曲线与Q-V曲线两种，这里采用Q-V曲线。Q-V曲线的特征如图6所示。图中，虚线代表稳定临界点，虚线的左半侧为不稳定区域，右半侧为稳定区域。可见，越接近稳定临界点，斜率的绝对值越大。

根据以上性质，这里可以用Q-V曲线来辅助判断电压薄弱点。首先求取系统潮流收敛边界处各节点的Q-V曲线，认为其中斜率绝对值越大的曲线所对应的节点越薄弱。具体做法为：

第一步：记录当潮流收敛边界处各节点的电压值V_i。

第二步：保持系统有功功率不变，令各节点的无功功率分别在潮流收敛边界处无功功率的基础上减去一个ΔQ。

第三步：进行潮流计算，得到各节点在减少无功功率后的新的电压值V′_i。

第四步：用近似斜率

第五步：求取各节点Q-V曲线近似斜率的绝对值。

薄弱点切负荷操作：

利用上述方法得到系统的电压薄弱点后，需要采取切负荷操作使得这些薄弱点回到电压稳定区域。为了使得切负荷更有效率，这里采用灵敏度方法找到最能有效抬升薄弱点电压的切负荷地点，并按比例切除负荷。开始切负荷前，需将所有节点的负荷恢复到潮流不收敛的断面负荷。流程如可归纳如下，并见图7。

第一步：对节点的薄弱度进行排序，形成序列D。

第二步：令i＝1。

第三步：求取各PQ节点对节点D_i的无功-电压灵敏度，按灵敏度高低形成序列S。令j＝1。

第四步：对节点S_j按比例切负荷，即令该节点的负荷为原来的k倍。

第五步：调整发电机出力平衡负荷，进行潮流计算。

第六步：若潮流计算收敛，则切负荷调节成功，计算结束；否则进入第七步。

第七步：判断当前节点的负荷量是否小于阈值。若是，进入第八步；若否，进入第四步。

第八步：判断j是否小于阈值。若是，j＝j+1；若否，进入第九步。

第九步：判断i是否小于阈值。若是，i＝i+1；若否，切负荷调节失败，计算结束。

按此方法采取切负荷操作，能够尽量减小所需的切除量，而且电压薄弱点能够指明系统中最可能发生电压失稳的节点。该方法在发生局部电压崩溃时更有效。

本实施例中多处提及阈值，本领域技术人员可知，上述多个阈值并非同一阈值，在不同操作步骤中阈值代表不同具体数值，阈值的具体设定可由本领域技术人员根据本发明技术构思具体确定，本发明不一一列举。

步骤S221，判断当前风电场系统是否恢复稳定，是，则进入步骤S222，否则判定当前风电场系统发生全局电压崩溃，造成大停电，切除全部负荷，并进入步骤S223。

步骤S222，根据预先获取的限流保护/隐故障模型，判断各条传输线路是否有断开，是，则进入步骤S217，否则进入步骤S223。

线路潮流超过其容量限制引起保护动作而断开是连锁故障传播过程中的重要机制，必须要在模型中对限流保护进行模拟。另外，保护的“误动”与“拒动”也是连锁故障的重要推动力。“误动”指线路传输功率未达到整定值保护却误动作令线路跳开，“拒动”指线路传输功率已经达到整定值但保护却并未起动使得线路过载运行导致更严重的后果。“误动”与“拒动”是保护设备的“隐故障”，平时难以检测，会在一定概率发生。

限流保护/隐故障模型中同时考虑线路限流保护的拒动与误动，其中误动的概率随着负载率的升高而升高。

步骤S223，统计当次仿真中所述风电场系统的负荷损失，结束仿真。

概括来说，本发明实施例二提供的仿真流程参见图8，包括：

第一步：根据风速模型抽样得到预测风速以及各风机处的风速，并根据风速计算风电机组的预测出力。

第二步：在已知预测出力的条件下，通过OPF模型计算同步发电机组出力，依此安排同步发电机组的发电计划。

第三步：根据预测误差模型，得到风电机组的实际出力。风电机组按照实际出力输出功率。

第四步：根据初始故障模型，抽样得到当次仿真的初始故障情况并进行相应设置。

第五步：若初始故障中包含短路故障，则根据风电机组的短路故障响应模型判断其是否发生脱网。将发生脱网的风电机组从系统中切除。

第六步：由于当次仿真可能发生断线故障以致形成孤岛，该环节搜索电气岛，获得分岛信息，并为每一个电气岛设置参考节点。

第七步：根据频率稳定模型判断每一个电气岛的频率跌落与恢复情况，并按规则采取减载或切机操作，最后使每一个电气岛恢复功率平衡状态。

第八步：进行交流潮流计算。若收敛，进入第十步；否则进入第九步。

第九步：根据电压稳定模型求取系统潮流收敛边界、分析系统电压薄弱点、针对薄弱点切负荷。此后若系统恢复稳定，进入第十步，否则认为系统发生全局电压崩溃，造成大停电，切除全部负荷，当次仿真结束。

第十步：根据限流保护/隐故障模型，判断各条传输线路的保护动作情况。若该环节有传输线路断开，进入第六步，否则进入第十一步。

第十一步：统计当次仿真中系统的负荷损失，结束仿真。

本发明实施例首先介绍了风电场的结构，根据风电特有特性，建立了适用于连锁故障仿真的风电模型。这些模型相比暂态仿真中的详细模型有一定的简化，但能够在花费较短计算时间的基础上得到能反映相关特性的模拟结果。之后给出了大多数风电相关研究均有所涉及的风电有功出力随机性的模拟方法，包括风速模型、风电机组出力模型于预测误差模型。

本发明实施例在潮流计算模型中，考虑双馈风电机组有别于同步发电机组的无功约束特性，并将此约束加入到潮流计算当中。此后，本发明实施例对风电机组虚拟惯量控制与短路故障响应进行建模。

本发明实施例还详细介绍了含风电场的电力系统连锁故障仿真中其余部分的模型。首先介绍了用OPF进行同步发电机组发电计划安排的方法，该方法在优化时以风电场预测出力为已知量，体现了风电的不确定性。其后介绍了连锁故障模型中采用简单计算来估计频率跌落和恢复情况的方法，并根据含风场系统的分析要求对方法进行了修改。之后针对基于交流潮流的连锁故障仿真特有的电压稳定问题，认为潮流计算不收敛表明系统出现电压失稳，并提出了从求取潮流收敛边界、系统电压薄弱点分析到薄弱点切负荷操作的一套方法来处理电压失稳的问题，该方法能够尽量减小系统恢复稳定所需的减载量，并能够指明系统最可能发生电压稳定的薄弱节点，而且切除的负荷量能够用于衡量此次电压失稳的严重程度，便于进行横向比较。

此后介绍了传输线路限流保护的模型，该模型除了模拟实际保护在传输功率超过限制时进行开断的功能外，还以概率的形式模拟了保护出现“误动”和“拒动”这类隐故障的情况，其中，误动的概率与传输线路的负载率呈正相关。然后介绍了其中的初始故障模型，说明了初始故障的类型以及在仿真中简化故障线路组合、提升线路故障率的原因，并介绍了仿真中抽样并设置初始故障的方法。

综上，本发明实施例建立了能更完备描述风电特性的模型。包括风电场模型、风速模型、风电机组出力模型、预测误差模型、潮流计算、风电机组虚拟惯量控制、短路故障响应建模。本发明完善了连锁故障部分模型，包括交流潮流计算、频率稳定模型、电压稳定模型，这些模型相比暂态仿真中的详细模型有一定的简化，但能够在花费较短计算时间的基础上得到能反映相关特性的模拟结果，从而更全面的含风电场的电力系统的连锁故障模型，以此仿真分析得到的停电风险与真实系统更加贴近，降低了分析误差。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，预先构建频率稳定模型、电压稳定模型和风电机组脱网模型，包括步骤：

步骤A，确定风场侧和系统侧的初始工况；

步骤B，设置初始故障；

步骤C，判断当前风电场系统是否发生短路故障，是，则进入步骤D，否则继续判断是否发生断线故障，之后进入步骤E；

步骤D，根据所述风电机组脱网模型判断发生短路故障后，风电机组是否发生脱网，将发生脱网的风电机组从系统中切除，继续判断是否发生断线故障；

步骤E，搜索电气岛，为每一个电气岛设置参考节点；

步骤F，根据所述频率稳定模型判断每一个电气岛的频率跌落与恢复情况，并按预设规则采取减载或切机操作，使每一个电气岛恢复功率平衡状态；

步骤G，对当前风电场系统进行交流潮流计算并判断是否收敛，是，则进入步骤I，否则进入步骤H；

步骤H，根据所述电压稳定模型和设置的参考节点，求取当前风电场系统潮流收敛边界，分析当前风电场系统的电压薄弱点，针对所述电压薄弱点切负荷，此后判断当前风电场系统是否恢复稳定，是，则进入步骤I，否则判定当前风电场系统发生全局电压崩溃，造成大停电，切除全部负荷，并进入步骤J；

步骤I，根据预先获取的限流保护/隐故障模型，判断各条传输线路是否有断开，是，则进入步骤E，否则进入步骤J；

步骤J，统计当次仿真中所述风电场系统的负荷损失，结束仿真。

2.根据权利要求1所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤A包括确定风电机组和同步发电机组出力，具体包括步骤：

步骤A1，根据自然风速及其在不同风电机组处的概率分布，构建风速模型，根据风速模型抽样得到各风机处的风速，并根据得到的风速计算风电机组的预测有功出力；

步骤A2，在已知所述预测有功出力的条件下，通过OPF模型计算同步发电机组出力，依此安排同步发电机组的发电计划；

步骤A3，获取预测误差模型，根据所述预测误差模型，得到风电机组的实际出力。

3.根据权利要求1所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤D中根据所述风电机组脱网模型判断发生短路故障后，风电机组是否发生脱网包括步骤：

估算短路故障发生后风电机组的机端短路电压；

建立风电机组的机端短路电压与其脱网概率之间的关系模型，如下式：

式中，P_off-gird为风电机组脱网概率；U_wt为风电机组机端短路电压。

4.根据权利要求1所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤F之前还包括设置虚拟惯量控制模型的步骤，包括：

在系统频率变化时根据频率误差信号调整最大功率跟踪曲线的比例系数，令风电机组在不同的最大功率跟踪曲线上切换，保持输出功率基本不变的情况下释放转子动能，为系统提供动态频率支撑，以增加k倍于风电机组系统本身惯量的虚拟惯量，如下式所示

其中，λ为转速调节系数，ω_r0为转子初始角速度，ω_e为同步角速度，J_DFIG为风电机组系统的总转动惯量。

5.根据权利要求4所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，构建频率稳定模型包括步骤：

构建动态频率变化量模型，如下式所示

其中，Δf(t)为当前风电场系统或电气岛t时刻的动态频率变化量，P_G为当前系统的同步发电机总发电量，P_WT为当前系统的风电机组总发电量，P_L为当前系统的总负荷量，K_L为当前系统频率负荷调节效应系数，T_j为当前系统等效惯性时间常数；

构建稳态频率变化量模型，如下式所示

其中，Δf_∞为当前系统稳态频率变化量，δ为发电机等效调差系数；

构建基本轮整定值模型，如下式所示

其中，ΔP_Lb为低频减载基本轮每轮切除负荷量，N为基本轮总数，f_mi为系统低频临界值。

6.根据权利要求5所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤F中并按预设规则采取减载或切机操作包括步骤：

如果系统预设时间内的频率跌落超过第一阈值，低频减载基本轮动作，按照所述基本轮整定值分轮切除负荷；

判断当前风电场系统稳态频率是否低于第二阈值，则低频减载特殊轮，按照所述基本轮整定值切除负荷。

7.根据权利要求1所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤H中求取当前风电场系统潮流收敛边界包括步骤：

步骤H10，设左端点为k₀，右端点为k₁，初始时，令k₀＝0，k₁＝1，另外，令潮流计算各参考节点电压幅值初值为1，相角为0；

步骤H11，令

步骤H12，令风电场系统负荷水平降低为初始负荷水平的k倍；

步骤H13，调整发电量平衡功率，进行潮流计算；

步骤H14，判断潮流计算是否收敛，是则令k₀＝k，并将此次计算得到的电压结果作为下次潮流计算初值，此后进入步骤H15；否则，令k₁＝k，潮流计算各参考节点电压幅值初值仍为1，相角仍为0，此后进入步骤H16；

步骤H15，判断|k₁-k₀|是否小于给定第三阈值，是，当前系统负荷水平所对应的系统状态即为潮流收敛边界，计算结束，否，进入步骤H16；

步骤H16，判断计算次数是否达到第四阈值，是，表明潮流收敛边界求取失败，计算结束，否，返回步骤H11。

8.根据权利要求7所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤H中分析当前风电场系统的电压薄弱点包括步骤：

步骤H20，记录当潮流收敛边界处各参考节点的电压值V_i；

步骤H21，保持系统有功功率不变，令各参考节点的无功功率分别在潮流收敛边界处无功功率的基础上减去一个ΔQ；

步骤H22，进行潮流计算，得到各参考节点在减少无功功率后的新的电压值V′_i；

步骤H23，用近似斜率

步骤H24，求取各参考节点Q-V曲线近似斜率的绝对值。

9.根据权利要求8所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤H中针对所述电压薄弱点切负荷包括步骤：

步骤H30，对节点的薄弱度进行排序，形成序列D；

步骤H31，令i＝1；

步骤H32，求取各负荷节点对节点D_i的无功电压灵敏度，按灵敏度高低形成序列S，令j＝1；

步骤H33，对负荷节点S_j按比例切负荷，即令该负荷节点的负荷为原来的k倍；

步骤H34，调整发电机出力平衡负荷，进行潮流计算；

步骤H35，判断潮流计算是否收敛，是则切负荷调节成功，计算结束；否则进入步骤H36；

步骤H36，判断当前节点的负荷量是否小于第五阈值，是，进入步骤H37；否，进入步骤H33；

步骤H37，判断j是否小于第六阈值，是，j＝j+1；否，进入步骤H40；

步骤H40，判断i是否小于第七阈值，是，i＝i+1；否，切负荷调节失败，计算结束。

10.根据权利要求2所述的含双馈风电场的电力系统停电风险计算方法，其特征在于，所述步骤A1中根据得到的风速计算风电机组的预测有功出力包括步骤：

采用分段拟合函数描述风电机组的输出功率特性曲线，如下式：

其中，P_t为风电机组在t时刻的有功出力，P_r为该风电机组的额定功率，

V_t为t时刻机端风速，V_ci为风电机组的启动风速，V_r为风电机组的额定风速，V_co为风电机组的切除风速；

分段函数中的常数项A、B、C分别按下列式计算：