CN107256448B - 一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明基于天气聚类分析，得到光伏电站的多状态转移时序模型；构建光伏阵列‑逆变器串并联框图，得到光伏电站的元件失效模型，将由光伏元件失效引起的降额运行状态等效到受外部环境影响的光伏出力模型上，形成内外部因素共同作用的光伏出力模型。然后利用非序贯蒙特卡洛法对光伏出力模型、系统元件故障模型和负荷模型进行随机抽样，得到并网光伏系统一次抽样的确定性系统状态，利用直流潮流进行故障分析和期望切负荷量的计算，利用交流潮流计算电压越限、潮流越限指标。最后对光伏并网系统所有状态进行随机抽样，根据设定的风险指标计算风险概率和后果，从可靠性、安全性和经济性三个层面建立风险评估指标体系，对光伏电站并网风险进行全面评估。
Description
技术领域
本发明涉及一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，具体来说，涉及一种综合考虑外部辐照强度等环境因素、光伏电站内部元件失效机制和电网运行状态的风险评估方法，属于电力系统风险评估领域。
背景技术
我国政府出台的一系列法规、政策大力推动太阳能发电产业的发展。在我国政府一系列配套政策支持下，国内太阳能发电装机容量发展迅速。我国西北地区纬度低，海拔高，太阳能资源非常丰富，具备良好的太阳能发电资源、环境条件，太阳能发电增长尤为迅猛。
目前，光伏电站的数量越来越多，电站规模也逐渐增大，大量的光伏电站并网，给电站自身以及其电网运行带来一定影响，光伏并网后电网能否安全、稳定、可靠运行成为目前面临的新挑战。光伏发电的随机性、间歇性和波动性，可能会引起电力系统功率失衡、线路过载和节点电压越限等故障，并且由于光伏发电系统中采用大量的电力电子元件，其元件可靠性对于光伏出力特性具有较为直接的影响。
随着光伏电站规模的不断扩大，迫切需要研究大规模光伏电站并网带来的风险，并进行全面的评估。虽然单个光伏发电系统并网后，并网点的上网功率小，影响不显著，但随着大规模的光伏发电接入大电网后，光伏电站与大电网间的相互影响将变得更加复杂。研究光伏电站与大电网间的交互影响，对大规模光伏电站并网带来的风险进行全面的评估，并建立反映并网安全的指标体系，对光伏并网的的规划和运行具有重要意义。
发明内容
本发明正是针对现有技术中存在的技术问题，提供一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，该方法针对太阳辐射随机性和光伏元件失效机制可能导致光伏并网给电网运行带来风险的问题，提出一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，对光伏电站并网带来的风险进行全面评估，指导电网的安全稳定运行。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下，一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)综合考虑外部辐照度等环境因素和光伏电站内部元件失效机制，建立同时考虑二者随机性的光伏出力概率模型；将光伏元件失效引起的降额运行状态等效到主要受外部环境影响的光伏出力模型上，形成内外部因素共同作用的光伏出力模型，利用该模型进行并网型光伏电站系统的风险评估，相当于在光伏电站系统级的风险评估中综合考虑了光伏电站元件级的风险。
(2)利用非序贯蒙特卡洛法，对光伏并网系统各种不确定性进行随机抽样，确定光伏电站出力模型、系统元件失效模型和负荷模型，得到一次抽样的确定性系统状态；
(3)利用直流潮流进行预想故障分析(主要是发电机和线路是否过载)和系统校正，并通过直流切负荷最优模型计算期望切负荷量；
(4)对于电力系统的所有状态进行非序贯蒙特卡洛随机抽样，判断系统的状态，从而进行系统的交直流潮流计算；该步骤中，最优直流切负荷模型中的母线负荷和发电机限值都是各系统状态Sk的函数，可以表现负荷转移和发电运行方式随系统状态的改变。在目标函数中引入权重因子ωi，可以对不同母线的相对重要性加以指定，特别是发电机节点、变压器节点和重要负荷节点。
(5)计算电网风险发生的概率和后果，根据设定的风险指标计算光伏并网系统风险指标，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法计算综合风险指标。本发明提出的融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法将光伏元件失效机制融合到光伏出力模型中，相当于在并网型光伏电站系统级的风险评估中综合考虑了光伏元件失效风险，对光伏电站并网风险从元件级到系统级进行两级量化评估，对电网的安全稳定运行提供了理论指导。
作为本发明的一种改进，所述步骤(1)中建立光伏出力概率模型，具体步骤如下：(11)利用模糊c均值聚类法，考虑包括最大辐照比例、辐照度波动量和温度在内的外部环境因素作为输入量，构建光伏输出功率概率模型P(Km,Fm,Tm)，其中，Km表示最大辐照比例向量、Fm表示辐照度波动量向量，Tm表示温度向量；
(12)利用可靠性框图法，建立光伏阵列-逆变器系统架构，用串并联法得到光伏电站内部元件失效概率为Up，该状态下的光伏输出功率为Pp；将由光伏元件失效引起的降额运行状态等效到主要受外部环境影响的光伏出力模型上，同时计及外在环境变化和内在元件失效的随机性，得到光伏的输出功率和概率分别为Pp(Km，Fm，Tm)和Up(Km，Fm，Tm)；
(13)根据状态转移概率模型抽取下一日的光伏日出力曲线，并将元件失效导致的光伏出力折损百分比乘到聚类产生的日出力曲线上，根据状态转移概率矩阵顺次产生全运行时段的光伏出力曲线，得到同时计及光资源变化和元件失效随机性的光伏出力模型。
作为本发明的一种改进，所述步骤(3)中，通过直流切负荷最优模型计算期望切负荷量具体如下，
当系统存在故障时，则重新调度发电出力，消除线路过载，并尽可能避免切负荷，如果负荷削减不可避免，则使负荷削减量达到最小，最优化模型的目标函数为负荷削减总量最小
约束条件包括直流潮流方程T(Sk)＝A(Sk)(PG-PD(Sk)+C)、功率平衡方程
发电出力约束PGmin(Sk)≤PG≤PGmax(Sk)、削负荷量约束0≤C≤PD(Sk)和线路潮流约束|T(Sk)|≤Tmax(Sk)；
式中：Sk表示第k个随机抽样系统状态；T(Sk)为系统状态Sk下的线路有功潮流向量；A(Sk)为系统状态Sk下线路有功潮流和母线注入功率之间的关系矩阵；PG为发电机输出向量；PD(Sk)为系统状态Sk下母线的负荷向量；C为母线负荷削减向量；PGmax(Sk)和PGmin(Sk)分别表示系统状态Sk下发电变量的上下限向量；Tmax(Sk)为线路额定有功功率向量；ωi为反映母线重要性的权重因子；ND为系统节点索引向量；PGi为节点i的发电机输出功率值；Ci为节点i的母线负荷削减功率值；PDi(Sk)为系统状态Sk下节点i的母线负荷功率值。
作为本发明的一种改进，所述步骤(5)中具体如下，光伏并网风险评估方案A依据可靠性B1、安全性B2和经济性B3三个准则构建综合评估层次结构；量化的可靠性指标B1包括：失负荷概率C11、电力不足期望C12、期望缺供电量C13；量化的安全性指标B2包括：静态电压稳定性指标C21、断面稳定限额指标C22；量化的经济性指标B3包括：系统网损C31、期望缺供电损失C32、发电重调度成本C33。在层次结构图的基础上，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法进行指标赋权，利用综合评估模型
得到含并网光伏系统的综合指标。式中：βi为各指标集的权重；cj为各指标集中单个指标的权重；xj为指标集中的单个指标；n为每个指标集中指标的个数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.利用光伏阵列-逆变器串并联模型分析元件失效导致的光伏出力折损，根据状态转移概率模型抽取下一日的光伏日出力曲线，并将折损百分比乘到聚类产生的日出力曲线上，根据状态转移概率矩阵顺次产生全运行时段的光伏出力曲线，该光伏出力模型同时计及光资源不足和元件失效对光伏出力的影响，所建模型考虑因素更加全面；
2.利用同时考虑光伏元件失效机制的光伏出力模型进行光伏并网系统的风险评估，相当于在光伏电站系统级的风险评估中综合考虑了光伏电站元件级的风险；
3.最优直流切负荷模型中的母线负荷和发电机限值都是各系统状态的函数，可以表现负荷转移和发电运行方式随系统状态的改变；引入权重因子，可以对不同母线的相对重要性加以指定，特别是发电机节点、变压器节点和重要负荷节点；
4.本发明的光伏并网风险评估指标体系，按可靠性、安全性和经济性三个准则分别选取指标对光伏并网风险进行了多维全面评。
附图说明
图1为本发明算法的整体框图。
图2为本发明的含光伏并网的运行风险计算流程图。
图3为本发明的光伏并网风险评估指标体系层次结构图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1：参见图1-图3，一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，所述方法包括以下步骤：
(1)综合考虑外部辐照度等环境因素和光伏电站内部元件失效机制，建立同时考虑二者随机性的光伏出力概率模型；将光伏元件失效引起的降额运行状态等效到主要受外部环境影响的光伏出力模型上，形成内外部因素共同作用的光伏出力模型，利用该模型进行并网型光伏电站系统的风险评估，相当于在光伏电站系统级的风险评估中综合考虑了光伏电站元件级的风险。
(2)利用非序贯蒙特卡洛法，对光伏并网系统各种不确定性进行随机抽样，确定光伏电站出力模型、系统元件失效模型和负荷模型，得到一次抽样的确定性系统状态；
(3)利用直流潮流进行预想故障分析(主要是发电机和线路是否过载)和系统校正，并通过直流切负荷最优模型计算期望切负荷量；
(4)对于电力系统的所有状态进行非序贯蒙特卡洛随机抽样，判断系统的状态，从而进行系统的交直流潮流计算；该步骤中，最优直流切负荷模型中的母线负荷和发电机限值都是各系统状态Sk的函数，可以表现负荷转移和发电运行方式随系统状态的改变。在目标函数中引入权重因子ωi，可以对不同母线的相对重要性加以指定，特别是发电机节点、变压器节点和重要负荷节点。
(5)计算电网风险发生的概率和后果，根据设定的风险指标计算光伏并网系统风险指标，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法计算综合风险指标。本发明提出的融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法将光伏元件失效机制融合到光伏出力模型中，相当于在并网型光伏电站系统级的风险评估中综合考虑了光伏元件失效风险，对光伏电站并网风险从元件级到系统级进行两级量化评估，对电网的安全稳定运行提供了理论指导。
所述步骤(1)中建立光伏出力概率模型，具体步骤如下：
(11)利用模糊c均值聚类法，考虑包括最大辐照比例、辐照度波动量和温度在内的外部环境因素作为输入量，构建光伏输出功率概率模型P(Km,Fm,Tm)，其中，Km表示最大辐照比例向量、Fm表示辐照度波动量向量，Tm表示温度向量；
(12)利用可靠性框图法，建立光伏阵列-逆变器系统架构，用串并联法得到光伏电站内部元件失效概率为Up，该状态下的光伏输出功率为Pp；将由光伏元件失效引起的降额运行状态等效到主要受外部环境影响的光伏出力模型上，同时计及外在环境变化和内在元件失效的随机性，得到光伏的输出功率和概率分别为Pp(Km,Fm,Tm)和Up(Km,Fm,Tm)；
(13)根据状态转移概率模型抽取下一日的光伏日出力曲线，并将元件失效导致的光伏出力折损百分比乘到聚类产生的日出力曲线上，根据状态转移概率矩阵顺次产生全运行时段的光伏出力曲线，得到同时计及光资源变化和元件失效随机性的光伏出力模型。
本发明中进行预想故障分析，当系统存在问题时，则重新调度发电出力，消除线路过载，并尽可能避免切负荷，如果负荷削减不可避免，则使负荷削减量达到最小。该方案下的直流切负荷最优化模型为：
约束条件为：
T(Sk)＝A(Sk)(PG-PD(Sk)+C)
PGmin(Sk)≤PG≤PGmax(Sk)
0≤C≤PD(Sk)
|T(Sk)|≤Tmax(Sk)
式中：Sk表示第k个随机抽样系统状态；T(Sk)为系统状态Sk下的线路有功潮流向量；A(Sk)为系统状态Sk下线路有功潮流和母线注入功率之间的关系矩阵；PG为发电机输出向量；PD(Sk)为系统状态Sk下母线的负荷向量；C为母线负荷削减向量；PGmax(Sk)和PGmin(Sk)分别表示系统状态Sk下发电变量的上下限向量；Tmax(Sk)为线路额定有功功率向量；ωi为反映母线重要性的权重因子；ND为系统节点索引向量；PGi为节点i的发电机输出功率值；Ci为节点i的母线负荷削减功率值；PDi(Sk)为系统状态Sk下节点i的母线负荷功率值。
本发明中的风险指标依据可靠性B1、安全性B2和经济性B3三个准则构建综合评估层次结构，需要量化的指标包括：
(1)可靠性指标B1包括：失负荷概率C11、电力不足期望C12、期望缺供电量C13；
(2)安全性指标B2包括：静态电压稳定性指标C21、断面稳定限额指标C22；
(3)经济性指标B3包括：系统网损C31、期望缺供电损失C32、发电重调度成本C33。
本发明在得到光伏并网风险评估层次结构图的基础上，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法进行指标赋权，利用综合评估模型可以得到含并网光伏系统的综合指标，本发明中的综合评估模型为：
式中：βi为各指标集的权重；cj为各指标集中单个指标的权重；xj为指标集中的单个指标；n为每个指标集中指标的个数。
本发明主要用于并网光伏电站元件级到系统级的两级风险评估。针对元件级的风险评估，综合考虑外部辐照度等环境因素和光伏电站内部元件失效机制，建立光伏发电系统的输出概率模型。针对系统级的运行风险评估而言，综合考虑光伏的功率输出模型和电网的运行方式，从可靠性、安全性和经济性三个层面建立风险评估指标体系，并利用主客观相结合的综合评价方法对光伏电站并网风险进行全面评估。
需要说明的是上述实施例仅仅是本发明的较佳实施例，并没有用来限定本发明的保护范围，在上述技术方案的基础上做出的等效替换或者替代，均属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)综合考虑外部辐照度环境因素和光伏电站内部元件失效机制，建立同时考虑二者随机性的光伏出力概率模型；
(2)利用非序贯蒙特卡洛法，对光伏并网系统各种不确定性进行随机抽样，确定光伏电站出力模型、系统元件失效模型和负荷模型，得到一次抽样的确定性系统状态；
(3)利用直流潮流进行预想故障分析和系统校正，并通过直流切负荷最优模型计算期望切负荷量；
(4)对于电力系统的所有状态进行非序贯蒙特卡洛随机抽样，判断系统的状态，从而进行系统的交直流潮流计算；
(5)计算电网风险发生的概率和后果，根据设定的风险指标计算光伏并网系统风险指标，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法计算综合风险指标；所述步骤(1)中建立光伏出力概率模型，具体步骤如下：
(11)利用模糊c均值聚类法，考虑包括最大辐照比例、辐照度波动量和温度在内的外部环境因素作为输入量，构建光伏输出功率概率模型P(Km,Fm,Tm)，其中，Km表示最大辐照比例向量、Fm表示辐照度波动量向量，Tm表示温度向量；
(12)利用可靠性框图法，建立光伏阵列-逆变器系统架构，用串并联法得到光伏电站内部元件失效概率为Up，该状态下的光伏输出功率为Pp；将由光伏元件失效引起的降额运行状态等效到主要受外部环境影响的光伏出力模型上，同时计及外在环境变化和内在元件失效的随机性，得到光伏的输出功率和概率分别为Pp(Km,Fm,Tm)和Up(Km,Fm,Tm)；
(13)根据状态转移概率模型抽取下一日的光伏日出力曲线，并将元件失效导致的光伏出力折损百分比乘到聚类产生的日出力曲线上，根据状态转移概率矩阵顺次产生全运行时段的光伏出力曲线，得到同时计及光资源变化和元件失效随机性的光伏出力模型。
2.根据权利要求1所述的融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，其特征在于：所述步骤(3)中，通过直流切负荷最优模型计算期望切负荷量具体如下，
当系统存在故障时，则重新调度发电出力，消除线路过载，并尽可能避免切负荷，如果负荷削减不可避免，则使负荷削减量达到最小，最优化模型的目标函数为负荷削减总量最小
约束条件包括直流潮流方程T(Sk)＝A(Sk)(PG-PD(Sk)+C)、
功率平衡方程
发电出力约束PGmin(Sk)≤PG≤PGmax(Sk)、削负荷量约束0≤C≤PD(Sk)和线路潮流约束|T(Sk)|≤Tmax(Sk)；
式中：Sk表示第k个随机抽样系统状态；T(Sk)为系统状态Sk下的线路有功潮流向量；A(Sk)为系统状态Sk下线路有功潮流和母线注入功率之间的关系矩阵；PG为发电机输出向量；PD(Sk)为系统状态Sk下母线的负荷向量；C为母线负荷削减向量；PGmax(Sk)和PGmin(Sk)分别表示系统状态Sk下发电变量的上下限向量；Tmax(Sk)为线路额定有功功率向量；ωi为反映母线重要性的权重因子；ND为系统节点索引向量。
3.根据权利要求1所述的融合光伏电站元件级和系统级的风险评估方法，其特征在于：所述步骤(5)中具体如下，光伏并网风险评估方案A依据可靠性B1、安全性B2和经济性B3三个准则构建综合评估层次结构；量化的可靠性指标B1包括：失负荷概率C11、电力不足期望C12、期望缺供电量C13；量化的安全性指标B2包括：静态电压稳定性指标C21、断面稳定限额指标C22；量化的经济性指标B3包括：系统网损C31、期望缺供电损失C32、发电重调度成本C33,在层次结构图的基础上，利用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法进行指标赋权，利用综合评估模型
得到含并网光伏系统的综合指标，式中：βi为各指标集的权重；cj为各指标集中单个指标的权重；xj为指标集中的单个指标；n为每个指标集中指标的个数。
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