CN108053149A - 一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，首先，以气象指标构成聚类特征向量，对光伏历史出力数据进行聚类分析，建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型；然后，依据元件停运模型，抽取光伏电站和常规发电机处于运行、降额及停运状态的转移序列；接着，按时序叠加含停运模型的光伏输出功率序列、含停运模型的常规发电机序列和负荷序列，得到系统的可用裕度模型，负裕度需要适当削减负荷，正裕度需要适当弃光；最后，利用序贯蒙特卡洛法，计算负荷损失风险和电源损失风险指标。本发明旨在考虑辐照度和温度等强相关的气象因素对光伏输出功率概率模型的影响，进而分析光伏电站接入给电网带来的风险。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，属于电力系统风险评估技术领域。
背景技术
光伏发电的随机性、间歇性和波动性，导致其并网时增加了更多的不确定性。对含光伏电站的电网进行风险评估，其前提是建立光伏电站输出功率概率模型。光伏电站输出功率受辐照度和温度两大气象因素影响显著，因此建立光伏电站输出功率概率模型时，考虑辐照度和温度等气象因素的影响十分必要。
电力系统风险评估，主要是从故障发生的概率和后果两方面综合度量风险，从而定量反映故障发生的可能性和严重性。系统风险评估首先要确定元件的停运模型，其次是选择系统失效状态并计算他们的概率，最后是进行系统失效状态分析，以及评估后果。根据所研究系统的不同，分析过程可以是功率平衡、网络结构的连通性识别，也可能包括潮流、优化潮流、甚至暂态和电压稳定性分析在内的计算过程。
含光伏电站的电网风险评估可以参考电力系统风险评估的理论，其中，蒙特卡洛法是模拟系统概率特性、分析概率潮流的常用方法。但需要进一步关注的是，光伏电站的接入使得电网的源侧增加了更多的不确定性。系统中除了元件的停运模型呈现概率属性，光伏出力的不确定性也需要进一步概率表征。因此，需要建立合理的光伏电站输出功率概率模型，对含光伏电站的电网选取合适的风险指标进行量化评估。
发明内容
本发明正是针对现有技术中存在的技术问题，提供一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，该方法针对气象因素对光伏输出功率的影响可能导致光伏并网给电网运行带来风险的问题，提出一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，对光伏电站并网带来的风险进行评估，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，一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)以气象指标为聚类特征向量，光伏电站日出力曲线为聚类对象，通过模糊c均值聚类分析光伏电站历史年出力数据，由聚类产生的光伏日出力状态以及状态转移概率矩阵，建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型；
(2)依据停运模型，抽取光伏电站和常规发电机处于运行、降额及停运状态的状态转移序列；
(3)生成第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列Ppvm，第k个含停运模型的发电机输出功率序列PGk，以及负荷序列PL；
(4)按时序叠加光伏输出功率序列、常规发电机序列和负荷序列，得到系统的可用裕度模型，若负裕度表示必须削减系统负荷，若正裕度则表示要进行一定程度的弃光。当前时刻含光伏电站的电网可用裕度为
其中，Npv为光伏电站总数目，NG为常规发电机总数目，Ppvm为第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列，PGk为第k个含停运模型的发电机输出功率序列，PL为负荷序列，ΔP为含光伏电站的电网可用裕度；
若ΔP＜0，则时刻i的切负荷量为Pload_loss_i＝-ΔP，弃光量Ppv_loss_i＝0；若ΔP＞0，则弃光量为Ppv_loss_i＝ΔP，切负荷量Pload_loss_i＝0；
其中，Pload_loss_i为i时刻的切负荷量，Ppv_loss_i为i时刻的弃光量。
(5)利用序贯蒙特卡洛法，根据总时间内的Pload_loss_i和Ppv_loss_i序列，计算负荷损失风险指标LDLR以及电源损失风险指标PVLR；
(6)重复步骤(1)至步骤(5)，通过多次序贯蒙特卡洛模拟，求取风险指标平均值，提高模拟法计算的准确性。
作为本发明的一种改进，所述步骤(1)中建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型，具体步骤如下：
(11)从光伏电站大数据中心获取各个光伏电站的年出力数据，并进行归一化处理。
(12)获取与出力对应的气象数据，计算最大辐照比Ki、辐照度波动量Fi和温度Ti3种气象指标，构成聚类特征向量Xi＝[Ki,Fi,Ti]；
(13)以气象指标为聚类特征向量，以光伏日出力数据为聚类对象，对光伏电站历史年出力数据利用模糊c均值算法进行聚类分析；
(14)观察模糊c均值算法的目标函数值与聚类中心数的对应关系，依据拐点位置从而判断聚类中心数，即光伏电站日出力曲线的典型状态数目。
(15)根据聚类中心数，初始化聚类中心向量和隶属度矩阵，循环迭代运算，直至满足聚类终止条件，聚类结果为各个典型状态的光伏日出力曲线，根据隶属度矩阵统计可得各个典型状态间的状态转移概率矩阵。
(16)由各个典型状态光伏日出力曲线，根据状态转移概率矩阵生成光伏电站年出力预测曲线。
作为本发明的一种改进，所述步骤(2)中光伏电站和常规发电机的停运模型，具体步骤如下：
其中，λ和λd分别为运行状态到停运和降额状态的转移率；μ和μd分别为停运和降
额状态到运行状态的修复率；U1、U2、U3分别为[0，1]间均匀分布的随机数，τ1、τ2、τ3为处于运行、停运和降额状态所持续的时间。
作为本发明的一种改进，所述步骤(5)中，负荷损失风险指标LDLR以及电源损失风险指标PVLR的具体计算方法如下：
(51)负荷损失风险指标LDLR由总时间内的Pload_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
(52)电源损失风险指标PVLR由总时间内的Ppv_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：以气象指标(最大辐照比、辐照度波动量和温度)构成聚类特征向量，对光伏历史出力数据进行模糊c均值聚类分析，考虑了气象因素对光伏输出功率概率模型的影响；对含光伏电站的电网进行风险评估，按时序叠加含停运模型的光伏输出功率序列、常规发电机序列和负荷序列，由得到系统的可用裕度，根据其方向和大小，可以同时计算出系统的负荷损失风险和电源损失风险指标。
附图说明
图1为本发明所述的一种考虑气象因素的光伏输出功率概率预测模型建立流程图；
图2含光伏电站的电网风险评估方法的总体流程图。
图3光伏日出力曲线聚类中心数分析示意图；
图4FCM聚类的四种典型出力曲线示意图；
图5光伏次日天气状态转移判定示意图；
图6光伏电站年出力预测曲线示意图；
图7光伏电站前20天的出力预测曲线示意图；
图8光伏电站的运行状态转移序列示意图；
图9常规发电机的运行状态转移序列示意图；
图10第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列示意图；
图11第k个含停运模型的发电机输出功率序列示意图；
图12负荷序列示意图；
图13可用裕度ΔP示意图。
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2，一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，所述方法包括以下步骤：
(1)以气象指标为聚类特征向量，光伏电站日出力曲线为聚类对象，通过模糊c均值聚类分析光伏电站历史年出力数据，由聚类产生的光伏日出力状态以及状态转移概率矩阵，建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型；
(11)从光伏电站大数据中心获取各个光伏电站的年出力数据，并进行归一化处理；
(12)获取与出力对应的气象数据，计算最大辐照比Ki、辐照度波动量Fi和温度Ti3种气象指标，构成聚类特征向量Xi＝[Ki,Fi,Ti]；
(13)以气象指标为聚类特征向量，以光伏日出力数据为聚类对象，对光伏电站历史年出力数据利用模糊c均值算法进行聚类分析；
(14)观察模糊c均值算法的目标函数值与聚类中心数的对应关系，依据拐点位置从而判断聚类中心数，即光伏电站日出力曲线的典型状态数目。
由图3可知，聚类数的增加可以降低目标函数值，但当聚类数超过4时，目标函数值的降低不再明显，因此选取聚类中心个数为4。
(15)根据聚类中心数，初始化聚类中心向量和隶属度矩阵，循环迭代运算，直至满足聚类终止条件。聚类结果为各个典型状态的光伏日出力曲线，根据隶属度矩阵统计可得各个典型状态间的状态转移概率矩阵；
当聚类中心数为4时，各个典型状态的光伏日出力曲线的聚类结果如图4所示：
由隶属度矩阵统计得到的状态转移概率矩阵如下，Pij为状态i到j的条件概率，满足
(注：A-阴雨；B-多云；C-少云；D-晴天)
假设当日的天气为A-阴雨，光伏次日天气状态概率分布如表1所示，将概率依次累加排列在数轴上如图5所示，可依据条件概率可抽取下一日的光伏出力曲线。
表1光伏次日天气状态概率分布表
(16)由各个典型状态光伏日出力曲线，根据状态转移概率矩阵生成光伏电站年出力预测曲线，如图6所示。
为清楚显示，呈现光伏电站前20天的出力预测曲线如图7所示。
(2)依据停运模型，抽取光伏电站和常规发电机处于运行、降额及停运状态的状态转移序列；
光伏电站的运行状态转移序列如图8所示
常规发电机的运行状态转移序列参见图9，
(3)生成第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列Ppvm，第k个含停运模型的发电机输出功率序列PGk，以及负荷序列PL；
第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列Ppvm如图10所示。
第k个含停运模型的发电机输出功率序列PGk如图11所示：
负荷序列PL如图12所示。
(4)按时序叠加光伏输出功率序列、常规发电机序列和负荷序列，得到系统的可用裕度模型，若负裕度表示必须削减系统负荷，若正裕度则表示要进行一定程度的弃光。当前时刻含光伏电站的电网可用裕度为
其中，Npv为光伏电站总数目，NG为常规发电机总数目，Ppvm为第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列，PGk为第k个含停运模型的发电机输出功率序列，PL为负荷序列，ΔP为含光伏电站的电网可用裕度；
若ΔP＜0，则时刻i的切负荷量为Pload_loss_i＝-ΔP，弃光量Ppv_loss_i＝0；若ΔP＞0，则弃光量为Ppv_loss_i＝ΔP，切负荷量Pload_loss_i＝0；
其中，Pload_loss_i为i时刻的切负荷量，Ppv_loss_i为i时刻的弃光量；
可用裕度ΔP的曲线如图13所示。
(5)利用序贯蒙特卡洛法，根据总时间内的Pload_loss_i和Ppv_loss_i序列，计算负荷损失风险指标LDLR以及电源损失风险指标PVLR；
(51)负荷损失风险指标LDLR由总时间内的Pload_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
(52)电源损失风险指标PVLR由总时间内的Ppv_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
(6)重复步骤(1)至步骤(5)，通过多次序贯蒙特卡洛模拟，求取风险指标平均值，提高模拟法计算的准确性。
求得最终的负荷损失风险LDLR值为5511MW，电源损失风险指标PVLR值为3225MW。
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 (4)
1.一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)以气象指标为聚类特征向量，光伏电站日出力曲线为聚类对象，通过模糊c均值聚类分析光伏电站历史年出力数据，由聚类产生的光伏日出力状态以及状态转移概率矩阵，建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型；
(2)依据停运模型，抽取光伏电站和常规发电机处于运行、降额及停运状态的状态转移序列；
(3)生成第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列Ppvm，第k个含停运模型的发电机输出功率序列PGk，以及负荷序列PL；
(4)按时序叠加光伏输出功率序列、常规发电机序列和负荷序列，得到系统的可用裕度模型，若负裕度表示必须削减系统负荷，若正裕度则表示要进行一定程度的弃光，当前时刻含光伏电站的电网可用裕度为
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其中，Npv为光伏电站总数目，NG为常规发电机总数目，Ppvm为第m个含停运模型的光伏电站输出功率序列，PGk为第k个含停运模型的发电机输出功率序列，PL为负荷序列，ΔP为含光伏电站的电网可用裕度；
若ΔP＜0，则时刻i的切负荷量为Pload_loss_i＝-ΔP，弃光量Ppv_loss_i＝0；若ΔP＞0，则弃光量为Ppv_loss_i＝ΔP，切负荷量Pload_loss_i＝0；
其中，Pload_loss_i为i时刻的切负荷量，Ppv_loss_i为i时刻的弃光量；
(5)利用序贯蒙特卡洛法，根据总时间内的Pload_loss_i和Ppv_loss_i序列，计算负荷损失风险指标LDLR以及电源损失风险指标PVLR；
(6)重复步骤(1)至步骤(5)，通过多次序贯蒙特卡洛模拟，求取风险指标平均值，提高模拟法计算的准确性。
2.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，其特征在于：所述步骤(1)中建立考虑气象因素的光伏电站输出功率概率模型，具体步骤如下：
(11)从光伏电站大数据中心获取各个光伏电站的年出力数据，并进行归一化处理；
(12)获取与出力对应的气象数据，计算最大辐照比Ki、辐照度波动量Fi和温度Ti3种气象指标，构成聚类特征向量Xi＝[Ki,Fi,Ti]；
(13)以气象指标为聚类特征向量，以光伏日出力数据为聚类对象，对光伏电站历史年出力数据利用模糊c均值算法进行聚类分析；
(14)观察模糊c均值算法的目标函数值与聚类中心数的对应关系，依据拐点位置从而判断聚类中心数，即光伏电站日出力曲线的典型状态数目；
(15)根据聚类中心数，初始化聚类中心向量和隶属度矩阵，循环迭代运算，直至满足聚类终止条件，聚类结果为各个典型状态的光伏日出力曲线，根据隶属度矩阵统计可得各个典型状态间的状态转移概率矩阵；
(16)由各个典型状态光伏日出力曲线，根据状态转移概率矩阵生成光伏电站年出力预测曲线。
3.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，其特征在于：所述步骤(2)中抽取光伏电站和常规发电机的停运模型，具体步骤如下：
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其中，λ和λd分别为运行状态到停运和降额状态的转移率；μ和μd分别为停运和降额状态到运行状态的修复率；U1、U2、U3分别为[0，1]间均匀分布的随机数，τ1、τ2、τ3为处于运行、停运和降额状态所持续的时间。
4.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的光伏电站并网风险评估方法，其特征在于：所述步骤(5)中，负荷损失风险指标LDLR以及电源损失风险指标PVLR的具体计算方法如下：
(51)负荷损失风险指标LDLR由总时间内的Pload_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
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(52)负荷损失风险指标PVLR由总时间内的Ppv_loss_i序列计算而得，具体公式如下：
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