CN108805446A - 风电场爬坡事件经济性评估方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种风电场爬坡事件经济性评估方法，该评估方法包括步骤：建立缺电量函数；建立经济风险性函数，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；建立Logistic回归模型，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；计算经济风险性。

Description

风电场爬坡事件经济性评估方法和系统

技术领域

本发明属于风电技术领域，特别涉及风电场爬坡事件经济性评估方法和系统。

背景技术

随着全球化石能源的日渐枯竭和生存环境的日益恶化，以风力发电为代表的可再生能源在世界范围得到了迅速发展。我国风电装机容量不断增长，风电开发利用呈现＂大规模＂、＂高集中度＂的特点，风电接入电网的比例也不断增加，但风电的强不确定性给电网运行带来了一系列问题。尤其是在未来高比例可再生能源电力系统和全球气候变化导致的极端气象事件频发的背景下，大规模风电基地出力易发生高风险爬坡事件，对电网安全稳定运行造成极大的影响，因而针对风电爬坡事件的运行风险评估具有重要的意义。

经典的风险理论认为，风险是某个客体遭受某种伤害、损失、毁灭或不利影响的可能性以及造成的可能损失。尤其是当天气状况比较恶劣复杂时，在此种情况下若风电功率出现偏离计划的上下波动，有可能会因系统调节能力有限出现功率失衡、线路过载和节点电压越限等问题，进而导致弃风或者切负荷。特别当考虑天气状况比较恶劣复杂时对风机设备造成的影响，现有的研究没有从经济风险性来分析大规模风电接入电网下的爬坡事件造成的系统运行风险。

专利文献201410736191.8公开了一种计及风电接入不确定性的经济运行评估方法。其包括：步骤(1)随机经济调度模型建立；步骤(2)最优经济调度方案计算；步骤(3)消纳风电能力评价。

发明内容

本发明针对风电场发生爬坡后对用电部门的经济影响，提出一种基于Logistic回归的风电场爬坡事件的经济性评估方法和系统，从经济风险性来分析大规模风电接入电网下的爬坡事件造成的系统运行风险。

本发明实施例之一，一种风电场爬坡事件经济性评估方法，该评估方法包括步骤：

建立缺电量函数；

建立经济风险性函数，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

建立Logistic回归模型，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

计算经济风险性。

本发明实施例之一，一种风电场爬坡事件经济性评估系统，该评估系统包括：

缺电量函数计算模块，将代表电量不足危险性的电量不足程度D 和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标作为缺电量的函数；

经济风险性函数计算模块，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

Logistic回归模型模块，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

主成分分析模块，基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

经济风险性计算模块。

本发明通过建立缺电量函数和风险性函数，利用Logistic回归方法具有对因变量数据要求低、计算结果唯一、理论体系完善等优点，从供电量不足导致用电部门的经济损失方面对风电场爬坡事件进行经济评估。

经济评估从危险性和风险性两方面分析。危险性是指供电系统处于不同强度电量不足状态下的概率；风险性是指供电系统处于不同强度电量不足状态下所造成的经济损失。

本发明通过采用Logistic回归模型来模拟缺电量系列的概率分布，从而计算不同强度缺电量概率下的经济风险性。

由于大规模风电基地出力易发生高风险爬坡事件，对电网安全稳定运行造成极大的影响，因而本发明针对风电爬坡事件的运行风险经济性评估方法具有重要的意义。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1本发明实施例中风电场爬坡事件经济性评估方法流程图。

具体实施方式

根据一个或者多个实施例，一种风电场爬坡事件经济性评估方法，该评估方法包括步骤：

建立缺电量函数，将代表电量不足危险性的电量不足程度D和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标作为缺电量的函数；

建立经济风险性函数，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

建立Logistic回归模型，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

计算经济风险性。

根据一个或者多个实施例，一种风电场爬坡事件经济性评估系统，该评估系统包括：

缺电量函数计算模块，将代表电量不足危险性的电量不足程度D 和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标作为缺电量的函数；

经济风险性函数计算模块，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

Logistic回归模型模块，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

主成分分析模块，基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

经济风险性计算模块，用于计算风电场爬坡事件经济风险。

如图1中所示，本发明实施例从供电量不足导致用电部门的经济损失方面对风电场爬坡事件进行经济评估，经济评估要从危险性和风险性两方面分析。

1.缺电量函数

危险性表示供电系统处于不同强度电量不足状态下的概率，包括电量不足程度D和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标均为缺电量的函数。记供电量为S，用电量记为N，则缺电量x＝S －N，D的定义如下:

其中:W_min是最小年缺电量，W_max是最大年缺电量。若f(x)为缺电量x的概率密度函数，则P＝f(x)。因此，危险性的定义如下:

2.风险性函数

经济风险性表示在没有采取任何风险减缓措施下，供电不足带来的潜在损失，包括破坏程度W和经济损失L两个指标，破坏程度的定义如下：

其中:S_j为第j类风机的可供电量；N_i为第i用电部门的需电量；m，n分别表示总用电部门和供电风电场。

经济损失的定义如下:

则经济风险性为：

r_i＝ω_vW+ω_LL (5)

其中ω_V和ω_L分别为W和L的权重。

3.基于Logistic回归的爬坡事件经济性评估

(1)Logistic回归模型的建立：1)本专利采用Logistic回归模型来模拟缺电量系列的概率分布。Logistic回归模型可以直接预测观测量相对于某一事件的发生概率，回归模型可写为:

其中:A表示某事件，z＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+...+b_px_p(p为自变量的数量)，b₀，b₁，…，b_p分别为Logistic回归系数。

将X1年--X2年由于风电爬坡造成的缺电量系列代入上述模型，具体步骤如下：

设π＝供电量不足的概率，取分界值0.5，令

由于我们并不知道在没有供电量不足前概率π的具体值，于是，为了方便做回归运算，取区间的中值，即

y＝0，π＝(0+0.5)/2＝0.25

y＝1,π＝(0.5+1)/2＝0.75

求解回归系数及截距：

X＝load(‘X1年--X2年缺电量数据.txt’)

a0＝0.25*ones(m,1)；a1＝0.75*ones(m,1)；

y0＝[a0；a1]；

Y＝log((1-y0)./y0)；

[b,bint,r,rint,stats]＝regress(Y,X)

rcoplot(r,rint)

b为执行后得到的回归系数及截距。

2)将X2年由于风电爬坡事件导致的缺电量代入公式(1)、(3)、 (4)和(6)计算出缺电程度、缺电概率、破坏程度以及经济损失。

(2)基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重：目前大部分文献普遍采用层次分析法确定指标的权重，而层次分析法的比较、判断结果都是相对粗糙的，专家的先验知识和偏好占据太多的比重成分，使得评价指标选取中专家的操纵痕迹过强。而主成分分析法充分挖掘数据的信息，而且计算简单方便。本专利中利用 MATLAB求破坏程度W和经济损失L的权重如下：

分别为破坏程度W和经济损失L的取值

>>z＝zscore(A)％数据标准化

M＝cov(z)％协方差

[V,D]＝eig(M)；％求出协方差矩阵的特征向量、特征根

d＝diag(D)；％取出特征根矩阵列向量

v＝fliplr(V)％依照D重新排列特征向量

end

(3)经济风险性的计算：由2)中计算出W和L，由主成分分析法计算出ω_V和ω_L，根据r_i＝ω_vW+ω_LL，计算出经济风险性。

基于Logistic回归的风电场爬坡事件的经济性评估流程图如图1所示：

值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (3)

1.一种风电场爬坡事件经济性评估方法，其特征在于，该评估方法包括步骤：

建立缺电量函数；

建立经济风险性函数，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

建立Logistic回归模型，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

计算经济风险性。

2.根据权利要求1所述的风电场爬坡事件经济性评估方法，其特征在于，将代表电量不足危险性的电量不足程度D和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标作为缺电量的函数。

3.一种风电场爬坡事件经济性评估系统，其特征在于，该评估系统包括：

缺电量函数计算模块，将代表电量不足危险性的电量不足程度D和电量不足发生的概率P两个指标，这两个指标作为缺电量的函数；

经济风险性函数计算模块，经济风险性函数包括破坏程度W和经济损失L两个指标；

Logistic回归模型模块，Logistic回归模型用来模拟缺电量系列的概率分布；

主成分分析模块，基于主成分分析法确定破坏程度W和经济损失L的权重；

经济风险性计算模块。