CN109687506A - 微电网中小水电站发电量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电力系统及其自动化技术领域，涉及一种微电网中小水电站发电量预测方法，包括以下步骤：S1从数据库获取小水电站入库流量的年、月、日、时段数据，并对数据进行处理、计算和分析；S2根据S1中获取的流量数据，计算小水电站入库流量平均值：S3计算小水电站小水电发电机组装机容量：S4基于夏大、夏小、枯大、枯小运行方式，计算运行周期内微电网小水电站发电量；本发明方法针对由小水电、小风电和光伏发电组成的微电网系统，并考虑小水电站入库流量、风电场风速、光伏发电站日照强度的不确定性和随机性，还考虑日照时间、日照阴影、日照偏角等的不确定性和随机性，可以预测小水电微电网中小水电站年发电量。
Description
技术领域
本发明属于电力系统及其自动化技术领域，涉及一种微电网中小水电站发电量预测方法。
背景技术
微电网是在其内部以一定方式集成分布式源(小水电、小风电、光伏发电)- 荷(水、电、气、冷、热负荷)的一种电网形式。微电网以380V、10kV、35kV等电压等级与主电网联接，在一般正常运行条件下与主电网并网运行，在重负荷时微电网从主电网吸收功率，在轻负荷时可能向主电网注入功率；在主电网局部故障情况下或在邻近微电网故障情况下可以孤网运行，在确保电能质量的前提下由微电网内部分布式电源向负荷提供电力电量，实现无故障微电网正常的供电状态，减小停电时间，提高供电可靠性。
微电网构建和运行的目的是可持续高效利用/消纳微电网内部分布式电源电力电量，最小化与主电网交换的电力电量。
基于分布式小水电的微电网，是一种以小水电供电为主要形式的微电网。小水电微电网中，水电站大多数为径流式，水坝一般没有蓄水功能，水库没有蓄水和调水能力，小水电站水能利用完全取决于水库来水量，小水电机组发电状态与出力规模也完全取决于水库来水量。在这种情况下，小水电站要实现高效利用水能发电，就必须做到来多少水发多少电。而小水电站水库来水量具有随机性，在不同水文周期来水量完全不同，在丰水期来水量很大，在枯水期来水量很小。因此，小水电站流域河流流量往往表现为最小流量、最大流量、平均流量、多年平均流量、计算平均流量、加权平均流量、数学平均流量等等表式形式。采用不同流量的表式形式，小水电站会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同水文周期小水电站发电功率和发电量也往往不同，最终导致小水电站水能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。
小水电-风微电网是一种集成小水电和小风电两种分布式电源、一定容量负荷并以一定方式将分布式电源和负荷联接起来的微电网。小水电-风微电网中，不仅小水电站水库来水量、水库流量、发电流量等具有不确定性和随机性，而且小风电场风速具有不确定性和随机性。小水电微电网中，水电站大多数为径流式，水坝一般没有蓄水功能，水库没有蓄水和调水能力，小水电站水能利用完全取决于水库来水量，小水电机组发电状态与出力规模也完全取决于水库来水量。在这种情况下，小水电站要实现高效利用水能发电，就必须做到来多少水发多少电。而小水电站水库来水量具有随机性，在不同水文周期来水量完全不同，在丰水期来水量很大，在枯水期来水量很小。因此，小水电站流域河流流量往往表现为最小流量、最大流量、平均流量、多年平均流量、计算平均流量、加权平均流量、数学平均流量等等表式形式。采用不同流量的表式形式，小水电站会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同水文周期小水电站发电功率和发电量也往往不同，最终导致小水电站水能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。当风速小于切入风速或大于切出风速，风电机组均无输出功率；当风速对于切入风速而小于额定风速时，风电机组输出功率小于额定功率；当风速对于额定风速而小于切出风速时，风电机组输出额定功率。在一年的不同季节风速完全不同，在一天的不同时段风速完全不同，风速具有随机性、波动性和间歇性。因此，小风电场风速往往也表现为最小风速、最大风速、平均风速、多年平均风速、计算平均风速、加权平均风速、数学平均风速等等表式形式。采用不同风速的表式形式，小风电场会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同季节小风电场发电功率和发电量也往往不同，最终导致小风电站风能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。
小水电-风-光微电网是一种集成小水电、小风电、光伏发电三种分布式电源、一定容量负荷并以一定方式将分布式电源和负荷联接起来的微电网。小水电-风- 光微电网中，不仅小水电站水库来水量、水库流量、发电流量等具有不确定性和随机性，小风电场风速具有不确定性和随机性，而且日照强度也具有不确定性和随机性。小水电微电网中，水电站大多数为径流式，水坝一般没有蓄水功能，水库没有蓄水和调水能力，小水电站水能利用完全取决于水库来水量，小水电机组发电状态与出力规模也完全取决于水库来水量。在这种情况下，小水电站要实现高效利用水能发电，就必须做到来多少水发多少电。而小水电站水库来水量具有随机性，在不同水文周期来水量完全不同，在丰水期来水量很大，在枯水期来水量很小。因此，小水电站流域河流流量往往表现为最小流量、最大流量、平均流量、多年平均流量、计算平均流量、加权平均流量、数学平均流量等等表式形式。采用不同流量的表式形式，小水电站会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同水文周期小水电站发电功率和发电量也往往不同，最终导致小水电站水能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。当风速小于切入风速或大于切出风速，风电机组均无输出功率；当风速对于切入风速而小于额定风速时，风电机组输出功率小于额定功率；当风速对于额定风速而小于切出风速时，风电机组输出额定功率。在一年的不同季节风速完全不同，在一天的不同时段风速完全不同，风速具有随机性、波动性和间歇性。因此，小风电场风速往往也表现为最小风速、最大风速、平均风速、多年平均风速、计算平均风速、加权平均风速、数学平均风速等等表式形式。采用不同风速的表式形式，小风电场会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同季节小风电场发电功率和发电量也往往不同，最终导致小风电站风能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。日照强度越大，光伏发电系统输出功率越大。在一年的不同季节日照强度完全不同，在一天的不同时段日照强度完全不同，日照强度具有随机性、波动性和间歇性。因此，光伏发电站日照强度往往也表现为最小日照强度、最大日照强度、平均日照强度、多年平均日照强度、计算平均日照强度、加权平均日照强度、数学平均日照强度等等表式形式。采用不同日照强度的表式形式，光伏发电站会获得不同装机容量水平。不同装机容量水平，在不同季节光伏发电站发电功率和发电量也往往不同，最终导致光伏发电站风能利用率、发电设备利用率、发电设备年最大利用小时数也不同。
不同负荷水平及分布式电源容量规模在微电网中集成，使微电网结构形态、潮流特性发生了改变。由于小水电、小风电、光伏发电等多种分布式电源接入，会因接入电源容量规模的不同而采用多种不同等级的电压。由于用电的随机性，负荷功率在不同时空尺度上总会发生变化，具有明显的时段性；同时，风电、光伏发电等分布式电源出力具有间歇性、随机性和时段性，小水电机组出力具有季节性。因此，微电网负荷功率和电源功率平衡关系往往很难能够保持，当负荷功率大于电源功率时微电网需要从主电网获得补充功率，而负荷功率小于电源功率时微电网剩余功率需要注入主电网，形成了随机的双向潮流特性。随机的双向潮流特性对于微电网内部节点电压质量，在分布式电源出力大而负荷轻时就会造成微电网内部局部区域节点电压偏高，而在分布式电源出力小而负荷重时就会造成微电网内部局部区域节点电压偏低。因此，微电网内部节点电压的限制条件和要求对微电网中分布式电源容量配置、运行方式和电压控制策略均有影响和制约，微电网中分布式电源容量配置、运行方式和电压控制策略需要考虑微电网内部节点电压的限制条件和要求。微电网在不同电压等级配电网的节点接入，会因微电网从配电网吸收或向配电网注入功率的大小不同而导致配电网节点电压发生偏高或偏低的变化，微电网中分布式电源容量配置、运行方式和电压控制策略需要考虑配电网节点电压的限制条件和要求。
微电网分布式电源系统是一种同时具有关系复杂并交互作用的随机和模糊不确定性事件或参量的系统。在各种不确定性随机和模糊事件或参量的影响下，微电网分布式电源发电功率和发电量变得更具随机特性和模糊特性，这些特性极大影响微电网分布式电源容量配置。以往微电网分布式电源系统发电功率和发电量通常采用确定性的计算方法，有些也采用概率分析的不确定性计算方法。确定性计算的方法通常是在假设小水电站来水量和流量、区域内日照强度和风速都确定的情况下计算微电网分布式电源系统发电功率、发电量及装机容量，也没有考虑微电网和配电网调压要求和柔性控制方式等因素的影响，计算结果是唯一性和确定性的，往往不能反应微电网分布式电源系统发电功率、发电量及装机容量的实际情况。而概率分析的计算方法通常是在只假设小水电站来水量和流量、区域内日照强度和风速等单一因素为不确定性因素的情况下计算微电网分布式电源系统发电功率、发电量及装机容量，计算结果是具有一定置信水平的概率值。实际上，微电网分布式电源系统发电功率、发电量及装机容量受多种不确定性因素影响。而且，这些影响因素通常都有随机不确定性或模糊不确定性，或者他是具有随机和模糊不确定性，往往以随机和模糊不确定性事件或参量而存在。可见，微电网分布式电源系统发电功率、发电量及装机容量计算的现有技术都没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性也难以得到满足。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种微电网中小水电站发电量预测方法，本发明提出微电网中小水电站发电量预测方法，解决针对由小水电、小风电和光伏发电组成的微电网系统，并考虑小水电站入库流量、风电场风速、光伏发电站日照强度的不确定性和随机性，并考虑日照时间、日照阴影、日照偏角等的不确定性和随机性的问题。
本发明通过以下技术方案予以实现：
一种微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1从数据库获取小水电站入库流量的年、月、日、时段数据，并对数据进行处理、计算和分析；
S2根据S1中获取的流量数据，计算小水电站入库流量平均值：
QI＝(kQYQQY+kQMQQM+kQDQQD+kQHQQH)/4
其中QQY、QQM、QQD、QQH分别为小水电站年、月、日、时段的入库流量，kQY、 kQM、kQD、kQH分别为与小水电站年、月、日、时段的入库流量相关的权重系数且满足kQY+kQM+kQD+kQH＝1；
S3计算小水电站小水电发电机组装机容量：
PS＝0.0098(kGY+kGM+kGD+kGH)HQI/4
其中，kGY、kGM、kGD、kGH为小水电站小水电机组年、月、日、时段发电效率，H为小水电站水头，单位是兆瓦；
S4基于夏大、夏小、枯大、枯小运行方式，计算运行周期内微电网小水电站发电量：
W＝WXD+WXX+WKD+WKX
其中，WXD、WXX、WKD、WKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电量。
优选的，所述S1中，通过计算分析，确定小水电站年入库流量、月入库流量、日入库流量、时段入库流量，其单位是立方米/秒。
优选的，所述S4中：
其中PSTXD1、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于夏大或夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下入库流量小于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下控制发电流量的时段、夏大或夏小运行方式下微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
0、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于枯大或枯小运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、枯大或枯小入库流量小于机组额度流量的时段、枯大或枯小控制发电流量的时段、枯大或枯小微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段。
优选的，PR为小水电站小水电机组装机容量；
TXD1、TXD2、TXD3、TXD4分别为夏大运行方式下入库流量大于机组额度流量时段、入库流量小于机组额度流量时段、出于某种目的或目标而控制发电流量时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行时段的小时数；
TXX1、TXX2、TXX3、TXX4分别为夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、入库流量小于机组额度流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段；
TKD1、TKD2、TKD3、TKD4分别为枯大运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
TKX1、TKX2、TKX3、TKX4分别为枯小运行方式下下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段。
优选的，QXD和QXDk、QXX和QXXk、QKD和QKDk、QKX和QKXk分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站实际发电流量、控制的发电流量；
kXD、kXX、kKD、kKX分别为为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电机组发电效率；
PDXD、PDXX、PDKD、PDKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下负荷功。
本发明的有益效果为：
本发明利用提出的微电网中小水电站发电量预测方法，可以预测小水电微电网中小水电站年发电量。这种微电网小水电年发电量预测方法，同时反映了年-月 -日-时段入库流量变化及运行方式的概率随机性，为小水电微电网电源容量配置、发电出力预测、运行调度提供理论指导，为分布式新能源发电及智能电网调度运行提供必要的技术支撑。
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，下面将对实施例或现有技术描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是微电网中小水电站发电量预测方法的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
实施例1
如图1所示的一种微电网中小水电站发电量预测方法，包括以下步骤：
S101从数据库获取小水电站入库流量的年、月、日、时段数据，并对数据进行处理、计算和分析；通过计算分析，确定小水电站年入库流量、月入库流量、日入库流量、时段入库流量，其单位是立方米/秒。
S102根据S101中获取的流量数据，计算小水电站入库流量平均值：
QI＝(kQYQQY+kQMQQM+kQDQQD+kQHQQH)/4
其中QQY、QQM、QQD、QQH分别为小水电站年、月、日、时段的入库流量，kQY、 kQM、kQD、kQH分别为与小水电站年、月、日、时段的入库流量相关的权重系数且满足kQY+kQM+kQD+kQH＝1；
S103计算小水电站小水电发电机组装机容量：
PS＝0.0098(kGY+kGM+kGD+kGH)HQI/4
其中，kGY、kGM、kGD、kGH为小水电站小水电机组年、月、日、时段发电效率，H为小水电站水头，单位是兆瓦；
S104基于夏大、夏小、枯大、枯小运行方式，计算运行周期内微电网小水电站发电量：
W＝WXD+WXX+WKD+WKX
其中，WXD、WXX、WKD、WKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电量。
其中：
其中PSTXD1、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于夏大或夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下入库流量小于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下控制发电流量的时段、夏大或夏小运行方式下微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
0、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于枯大或枯小运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、枯大或枯小入库流量小于机组额度流量的时段、枯大或枯小控制发电流量的时段、枯大或枯小微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段。
TXD1、TXD2、TXD3、TXD4分别为夏大运行方式下入库流量大于机组额度流量时段、入库流量小于机组额度流量时段、出于某种目的或目标而控制发电流量时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行时段的小时数；
TXX1、TXX2、TXX3、TXX4分别为夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、入库流量小于机组额度流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段；
TKD1、TKD2、TKD3、TKD4分别为枯大运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
TKX1、TKX2、TKX3、TKX4分别为枯小运行方式下下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段。
QXD和QXDk、QXX和QXXk、QKD和QKDk、QKX和QKXk分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站实际发电流量、控制的发电流量；
kXD、kXX、kKD、kKX分别为为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电机组发电效率；
PDXD、PDXX、PDKD、PDKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下负荷功。
小水电站装机容量由小水电站入库流量决定，风电场装机容量由风电场风速决定，光伏发电站装机容量由日照强度决定。由对新能源利用率、发电量、发电设备利用率和年利用小时数决定，由微电网、配电网输电能力、调压要求、网损控制等决定，在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度及其不确定性和随机性对光伏发电系统装机容量有极大的影响。
水-风-光微电网电源容量配置。水、风、光的时空特征相互独立，但是集成在微电网中其容量配置相互影响、相互制约，微电网和配电网输电能力、调压要求、网损控制等使微电网水风光电源容量配置变得更为复杂。
微电网中小水电站发电量预测方法，采用概率分析的方法，计算小水电站入库流量、风电场风速、光伏发电站日照强度按照正态分布规律变化的概率和平均值，计算小水电站、风电场、光伏发电站装机容量，按照运行方式计算微电网中小水电站年发电量。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1从数据库获取小水电站入库流量的年、月、日、时段数据，并对数据进行处理、计算和分析；
S2根据S1中获取的流量数据，计算小水电站入库流量平均值；
S3计算小水电站小水电发电机组装机容量；
S4基于夏大、夏小、枯大、枯小运行方式，计算运行周期内微电网小水电站发电量。
2.根据权利要求1所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：所述S1中，通过计算分析，确定小水电站年入库流量、月入库流量、日入库流量、时段入库流量，其单位是立方米/秒。
3.根据权利要求1所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：所述S2中入库流量平均值为：
QI＝(kQYQQY+kQMQQM+kQDQQD+kQHQQH)/4
其中QQY、QQM、QQD、QQH分别为小水电站年、月、日、时段的入库流量，kQY、kQM、kQD、kQH分别为与小水电站年、月、日、时段的入库流量相关的权重系数且满足kQY+kQM+kQD+kQH＝1。
4.根据权利要求1所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：所述S3中发电机组装机容量为：
PS＝0.0098(kGY+kGM+kGD+kGH)HQI/4
其中，kGY、kGM、kGD、kGH为小水电站小水电机组年、月、日、时段发电效率，H为小水电站水头，单位是兆瓦。
5.根据权利要求1所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：所述S4中电站发电量为：
W＝WXD+WXX+WKD+WKX
其中，WXD、WXX、WKD、WKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电量。
6.根据权利要求5所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：所述S4中：
其中PSTXD1、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于夏大或夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下入库流量小于机组额度流量的时段、夏大或夏小运行方式下控制发电流量的时段、夏大或夏小运行方式下微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
0、0.0098kXDHQXDTXD2、0.0098kXDHQXDkTXD3、PDXDTXD4分别对应于枯大或枯小运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、枯大或枯小入库流量小于机组额度流量的时段、枯大或枯小控制发电流量的时段、枯大或枯小微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段。
7.根据权利要求6所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：PR为小水电站小水电机组装机容量；
TXD1、TXD2、TXD3、TXD4分别为夏大运行方式下入库流量大于机组额度流量时段、入库流量小于机组额度流量时段、出于某种目的或目标而控制发电流量时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行时段的小时数；
TXX1、TXX2、TXX3、TXX4分别为夏小运行方式下入库流量大于机组额度流量的时段、入库流量小于机组额度流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段；
TKD1、TKD2、TKD3、TKD4分别为枯大运行方式下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最大负荷功率运行的时段；
TKX1、TKX2、TKX3、TKX4分别为枯小运行方式下下入库流量小于最小允许发电流量的时段、入库流量小于机组额度流量而大于最小允许发电流量的时段、出于某种目的或目标而控制发电流量的时段、微电网内部小水电机组按照最小负荷功率运行的时段。
8.根据权利要求6所述的微电网中小水电站发电量预测方法，其特征在于：QXD和QXDk、QXX和QXXk、QKD和QKDk、QKX和QKXk分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站实际发电流量、控制的发电流量；
kXD、kXX、kKD、kKX分别为为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下小水电站发电机组发电效率；
PDXD、PDXX、PDKD、PDKX分别为夏大、夏小、枯大、枯小运行方式下负荷功。
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