CN108964125A - 提高主网功角安全鲁棒性的大型风电接入点选择方法 - Google Patents

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Abstract

我国大型风电厂较多且接入高压主网,不同接入点的风功率波动对主网潮流转移和功角安全性的影响不同。本发明“提高主网功角安全鲁棒性的大型风电接入点选择方法”,为分析接入点风电功率波动对主网功角安全性的影响,针对安全性的量化指标——映射弹性势能,以节点注入功率为自变量进行了重构;进而得到了节点注入功率变化时的映射弹性势能灵敏度分析方法;基于待选接入点的灵敏度分析,提出了风电接入点优选方法。分析表明,灵敏度值越小的接入点,风功率波动对主网功角安全性的影响越小,即安全鲁棒性越好。IEEE 39算例验证了该方法的有效性。本发明对大型风电接入的源‑网‑荷协调规划具有较大的应用价值。

Description

提高主网功角安全鲁棒性的大型风电接入点选择方法
技术领域
电力系统(电网)安全性分析。
背景技术
风电的选址和接入,需考虑经济、环保和电网安全性等多种因素的影响。随风电接入比的增大,风电并网对系统安全运行的影响逐渐凸显。从电网安全性角度,研究选择理想的风电接入点(即并网点)作为优选方案,是风电规划的重要基础工作。
我国大型风电厂较多且接入高压主网。由于风电的随机性、间歇性、波动性的特点,日前尺度的风功率预测误差较大,导致在线运行容易偏离预设运行方式。不同接入点的风功率波动对主网潮流转移和功角安全性的影响不同。选择理想的风电功率接入点,以降低风电功率波动对主网功角安全性的影响,即提高功角安全鲁棒性,具有重要的实际意义。
这项研究的关键前提是主网功角安全性的量化分析,尤其是基于单一指标的量化分析。本课题组在此方面取得了突破性进展,前期研究得到的专利技术“基于映射弹性势能的电网有功承载能力定量分析指标,ZL 2013104713501”,基于电网-弹性力学网络(简称弹性网)的状态拓扑映射,提出了电网功角安全性的量化指标——映射弹性势能,分析表明该指标越小则功角安全性越好。但该指标一般是基于潮流分布状态的表征形式,不便于研究以节点随机注入功率为自变量的风电接入后的安全性分析。
故本申请专利,以节点注入功率为自变量,研究映射弹性势能指标的重构方法以及灵敏度;提出风电接入点的选择方法,以提高主网抗风功率波动的功角安全鲁棒性。
发明内容
本发明“提高主网功角安全鲁棒性的大型风电接入点选择方法”,为分析接入点风电功率波动对主网功角安全性的影响,针对安全性的量化指标——映射弹性势能,以节点注入功率为自变量进行了重构;进而得到了节点注入功率变化时的映射弹性势能灵敏度分析方法;基于待选接入点的灵敏度分析,提出了风电接入点优选方法。分析表明,灵敏度值越小的接入点,风功率波动对主网功角安全性的影响越小,即安全鲁棒性越好。IEEE 39算例验证了该方法的有效性。本发明对大型风电接入的源-网-荷协调规划有实际意义。
附图说明
图1 IEEE 39电网中功角安全鲁棒性最佳的风电接入点(即32节点)
图2待选点注入功率波动时的IEEE 39电网的映射弹性势能变化
具体实施方式
1.基于映射弹性势能灵敏度的功角安全鲁棒性分析思路
忽略主网支路的电阻和压降,主网支路的功、角特性与弹簧支路的受力、形变特性相似。故可建立二者的状态映射关系,即
其中,PL、θL分别为电网支路L的有功功率及两端相角差,Fl、xl分别为映射弹性支路l的受力及伸长形变。
根据专利(ZL 2013104713501),得到主网的映射弹性势能
其中,PLi、θLi分别为主网第i条支路的有功功率及两端相角差,m为主网支路总数。
实际运行时,主网支路相角差一般都不大。以IEEE39节点系统常规运行模式为例,最大为10°左右。故式(2)可线性化为
研究表明E有以下特性:
1)E越小,主网的整体功角安全性越好。即E指标可量化表征主网的整体功角安全性。
2)E越小,电网支路的有功负载率越均衡。当E最小时,则负载率最均衡。
所以,映射弹性势能E的灵敏度可表征主网功角安全性的灵敏度。
假设风电功率在某点接入,当接入功率波动时E的灵敏度越小,则表明对主网功角安全性的影响越小,即功角安全鲁棒性越好。而这正是大型风电接入后所期望的主网特性。故基于E灵敏度的接入点选择具有合理性。
但是,映射弹性势能E一般由潮流分布得到,式(2)并不以节点注入功率为自变量,不便直接分析节点注入功率随机变化时的主网功角安全性。故需对该指标进行重构。
2.基于节点注入功率自变量的映射弹性势能重构
式(3)以支路状态量为自变量,可改写为节点状态的方程形式,即
其中Pi、θi为节点i的注入(方向)有功功率、相位角,n为主网的节点总数。
式(4)包含的自变量Pi、θi相互耦合关联,无法得到E相对于Pi的灵敏度。故需对式(4)进行重构。方法如下。
式(4)的矩阵形式为
其中,P=[P1 P2 … Pn]为节点注入功率向量,θT=[θ1 θ2 … θn]为节点电压相角列向量。
令B为主网的导纳矩阵,忽略主网支路压降,由直流潮流法可得
PT≈BθT (6)
由上式可得
其中,Xij为主网阻抗矩阵X中第i行第j列的元素。由式(5)、(7)可得E重构的表达式为
其中,Pi、Pj分别为节点i、j的注入有功功率,流进为正,流出为负。
由于阻抗矩阵X由主网拓扑及线路参数决定,一般不变。故式(8)即为以节点注入有功为自变量的表达式。完成映射弹性势能指标的重构。
3.基于重构映射弹性势能的注入有功灵敏度
根据式(8),求E对Pi的偏微分,便可得到节点注入有功功率波动时,映射弹性势能灵敏度指标Ki,即
设节i点为风电功率的接入点,由式(9)可得风电接入有功功率波动时,主网的映射弹性势能灵敏度为
若式(10)的Ki值越小,则意味着以i点作为风电并网点时,风电功率的波动对主网功角安全性影响越小,即功角安全的鲁棒性越好。所以,可基于式(10)的灵敏度指标,来寻找对电网功角安全鲁棒性有利的风电接入点。
4.提高主网静态功角安全鲁棒性的大型风电接入点的选择方法
Ki越小,表明主网功角安全性对接入点i的风功率波动越不敏感,即电网功角安全鲁棒性越好。故大型风电接入点的选择方法为:
1)忽略主网支路的电阻和压降,将主网的映射弹性势能线性化公式(3),改写为基于节点状态的矩阵形式,即公式(5);
2)由直流潮流法得到公式(7),代入公式(5),得到公式(8),完成以节点注入有功功率为自变量的映射弹性势能重构;
3)根据公式(8),对Pi求偏导,得到映射弹性势能灵敏度公式(10);
4)设节点i为待选接入点,将主网参数Xij和其它节点注入有功功率Pj代入公式(10),得到Pi波动时的映射弹性势能灵敏度Ki的值;
5)根据得到各待选接入点的Ki值,由小到大排序,得到大型风电接入点的优选方案,即在灵敏度越小的节点接入风电,主网的功角安全鲁棒性越好。
5.算例分析
以IEEE 39节点系统为例,有10个电源点,系统基准容量为100MVA,主网电压等级为345kV,电源节点31为平衡节点。初始运行方式下各机组有功出力如表1所示。
假设将原有9个电源中(31节点电源除外)的1个替换为风电,以原9个电源节点为风电待选接入点,分析哪个点接入风后的主网功角安全鲁棒性最好。根据式(10),得到了各待选接入点的灵敏度排序,如表2所示。
可见,在节点32接入风电后,映射弹性势能灵敏度K32最小,节点39接入则势能灵敏度K39最大。故风电的最佳接入点为节点32,如图1所示。为验证接入点选择的合理性,依次在9个待选点将原电源替换为风电,风电接入功率波动后,IEEE39节点电网的映射弹性势能变化如图2所示。
由图2可见,当风功率波动时,若接入点为32节点,电网的映射弹性势能变化曲线最平缓;若接入点为39节点,则映射弹性势能变化曲线最陡峭;其它接入点的映射弹性势能变化程度与表2的灵敏度排序是吻合的。
当风功率波动时,映射弹性势能变化小,表明对电网的总体功角安全的影响小;运行时电网状态偏离预设运行方式较小。故提出的灵敏度指标和接入点选择方法是合理的。
表1 IEEE 39初始运行方式下的电源点有功出力
表2待选点注入功率波动时的映射弹性势能灵敏度排序(由小到大)
6.结论
风功率的随机波动客观存在,也难以准确预测。但不同接入点的大型风电功率波动,对主网功角安全性的影响不同。为减小影响,为提高主网的功角安全鲁棒性,提出了接入点的选择方法:
1)针对主网功角安全性的定量指标,即映射弹性势能,以接入点功率为自变量,进行映射弹性势能的表征重构,并得到灵敏度;
2)通过待选接入点的灵敏度分析、排序,选择灵敏度小的作为优选接入点。
算例分析验证了基于势能灵敏度的选点方法的合理性。该研究对大型风电接入的源-网-荷协调规划有实际意义。

Claims (1)

1.提高主网功角安全鲁棒性的大型风电接入点选择方法,该方法特征在于,包括如下步骤:
1)忽略主网支路的电阻和压降,将主网的映射弹性势能线性化公式改写为基于节点状态的矩阵形式,即公式其中,E为主网的映射弹性势能,PLi、θLi分别为主网第i条支路的有功功率及两端相角差,m为主网支路总数,P=[P1 P2 … Pn]为节点注入有功功率向量,θT=[θ1 θ2 … θn]为节点电压相角列向量,n为主网的节点总数;
2)由直流潮流法得到公式θT≈B-1PT=XPT,代入步骤1)中的矩阵形式公式得到公式完成以节点注入有功功率为自变量的映射弹性势能重构,其中,B-1为主网的导纳矩阵的逆矩阵,X为节点阻抗矩阵,PT为节点注入有功功率列向量,Pi、Pj分别为节点i、j的注入有功功率(流进为正,流出为负),Xij为X中第i行第j列的元素;
3)根据步骤2)中的公式对Pi求偏导,得到映射弹性势能灵敏度公式
4)设节点i为待选接入点,将主网参数Xij和其它节点注入有功功率Pj代入步骤3)中的公式得到Pi波动时的映射弹性势能灵敏度Ki的值;
5)根据步骤4)得到各待选接入点的Ki值,由小到大排序,得到大型风电接入点的优选方案,即在灵敏度越小的节点接入风电,主网的功角安全鲁棒性越好。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109672173A (zh) * 2018-12-15 2019-04-23 竺炜 一种大型风电腰荷接入的主网在线安全调度方法
CN109713686A (zh) * 2018-12-10 2019-05-03 国家电网有限公司 一种高渗透率风电电力系统风电支路模式能量解析方法
CN110601204A (zh) * 2019-10-14 2019-12-20 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 基于随机变量状态时序模拟的光伏并网系统概率潮流分析方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101685964A (zh) * 2008-09-27 2010-03-31 国家电力调度通信中心 基于大规模并行处理的在线调度辅助决策方法和系统
CN101969199A (zh) * 2010-08-26 2011-02-09 天津大学 用于暂态功角稳定风险评估的故障损失估计方法
CN103474993A (zh) * 2013-09-02 2013-12-25 竺炜 基于映射弹性势能的电网有功承载能力定量分析指标
CN104269867A (zh) * 2014-09-19 2015-01-07 华中科技大学 一种节点扰动功率转移分布均衡度分析方法
WO2015035577A1 (zh) * 2013-09-11 2015-03-19 Zhu Wei 基于映射弹性势能的电网有功承载能力定量分析方法
CN104617574A (zh) * 2015-01-19 2015-05-13 清华大学 一种电力系统负荷区域暂态电压稳定的评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101685964A (zh) * 2008-09-27 2010-03-31 国家电力调度通信中心 基于大规模并行处理的在线调度辅助决策方法和系统
CN101969199A (zh) * 2010-08-26 2011-02-09 天津大学 用于暂态功角稳定风险评估的故障损失估计方法
CN103474993A (zh) * 2013-09-02 2013-12-25 竺炜 基于映射弹性势能的电网有功承载能力定量分析指标
WO2015035577A1 (zh) * 2013-09-11 2015-03-19 Zhu Wei 基于映射弹性势能的电网有功承载能力定量分析方法
CN104269867A (zh) * 2014-09-19 2015-01-07 华中科技大学 一种节点扰动功率转移分布均衡度分析方法
CN104617574A (zh) * 2015-01-19 2015-05-13 清华大学 一种电力系统负荷区域暂态电压稳定的评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
竺炜,蒋银华,刘长富,等: "风功率波动下的电网在线安全和经济调度方法", 《电网技术》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109713686A (zh) * 2018-12-10 2019-05-03 国家电网有限公司 一种高渗透率风电电力系统风电支路模式能量解析方法
CN109672173A (zh) * 2018-12-15 2019-04-23 竺炜 一种大型风电腰荷接入的主网在线安全调度方法
CN109672173B (zh) * 2018-12-15 2022-12-09 竺炜 一种大型风电腰荷接入的主网在线安全调度方法
CN110601204A (zh) * 2019-10-14 2019-12-20 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 基于随机变量状态时序模拟的光伏并网系统概率潮流分析方法
CN110601204B (zh) * 2019-10-14 2024-02-02 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 基于随机变量状态时序模拟的光伏并网系统概率潮流分析方法

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