CN110768302A - 一种区域电网消纳可再生能源能力评估及调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、建构可再生能源消纳能力指标体系；步骤2、收集反应电网负荷特性与可再生能源出力特性的数据；步骤3、对步骤2中收集的数据进行处理，得到步骤1中相应的指标值，进而对电网消纳可再生能源能力进行评估；步骤4、如果评估结果大于消纳能力则对电网发出第一调控指令：停止电网对于可再生能源的接入；如果评估结果小于消纳能力，则根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量对电网发出第二调控指令：适当增加可再生能源并网。本发明能够实现对区域电网消纳可再生能源能力的直观定量评估和电力优化调控，进而提升可再生能源消纳能力。
Description
技术领域
本发明属于电网调控技术领域，尤其是一种区域电网消纳可再生能源能力评估及调控方法。
背景技术
目前，风电、光伏发电等可再生能源大规模并网接入，给电力需求侧响应、电力调度以及电网的安全稳定运行带来极大影响。在保障电网安全的前提下，更多的消纳清洁能源，既是促进能源资源大范围优化配置的要求，也是我国能源战略的发展方向。
当前，我国已成为全球最大的清洁能源市场和生产地，光伏、风电等清洁能源保持迅猛发展的态势，然而，受到电网自身调控能力、负荷需求的限制，部分地区存在较为严重的“弃风弃光弃水”现象，成为制约我国清洁能源发展的突出问题。整体说来，由于我国负荷与能源禀赋在空间上的“错位”，区域电网普遍存在一边清洁能源无法上网，另一边负荷需求得不到满足。而传统的针对电网消纳可再生能源能力的调控方法如图7所示，仅将计算得到的可再生能源发电总量、可再生能源利用小时数、可再生能源上网电量和可再生能源弃电比例后与预先设定的标准值进行比较后进行相应调整，消纳能力评估指标过于简单，评估体系不够完善，人为因素对评估结果影响较大，难以定量且客观地分析电网消纳可再生能源能力，并且相应的调控结，缺乏准确性和科学性。
因此，为充分挖掘电网消纳可再生能源能力，迫切需要一种评估区域电网消纳可再生能源能力的方法，优化电力调控和深度调峰、调频，有效促进新能源并网消纳，为可再生能源发展规划提供支撑。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种区域电网消纳可再生能源能力评估及调控方法，能够实现对区域电网消纳可再生能源能力的直观定量评估和电力优化调控，进而提升可再生能源消纳能力。
本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，包括以下步骤：
步骤1、考虑电网消纳可再生能源的影响因素，分别确定电网短期、中期、长期的消纳可再生能源能力评价指标,进而建构可再生能源消纳能力指标体系；
步骤2、收集反应电网负荷特性与可再生能源出力特性的数据；
步骤3、对步骤2中收集的数据进行处理，得到步骤1中相应的指标值，进而对电网消纳可再生能源能力进行评估，得出评估结果；
步骤4、将评估结果与电网消纳能力做出比较，如果评估结果大于消纳能力则对电网发出第一调控指令：停止电网对于可再生能源的接入；如果评估结果小于消纳能力，则根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量对电网发出第二调控指令：适当增加可再生能源并网，提高其接入比例。
而且，所述步骤1的短期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统调频能力充裕度和系统调峰能力充裕度；
其中，所述系统调频能力充裕度的计算公式为：
上式中，βf为系统调频能力充裕度，
为系统调频能力，这里的调频能力是指电网的二次调频能力，
为系统调频需求，也就是净负荷的分钟级波动值；
其中，系统调频能力的计算公式为：
上式中，RAGC为系统的AGC备用容量，由于净负荷波动方向的不确定性，有可能需要AGC机组进行上调节，也可能是下调节，因此取AGC机组备用容量的中间值确定调频能力。
其中，系统调频需求的计算公式为：
NPt＝Pt load-Pt renew
上式中，NPt是在时刻的净负荷值，Pt load为时刻的负荷值，NP′t为时刻的可再生能源出力值，NP′i是在时刻t的经滚动平均法平滑处理后的净负荷值，NPt与NP′t之差的绝对值即系统调频需求；
其中，所述系统调峰能力充裕度的计算公式为：
上式中，βp为系统调峰能力充裕度，为系统调峰能力，
为系统调峰需求；Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，NG为系统中可调度的发电机组数目；Preserve是负荷高峰时期的旋转备用容量，NPmax和NPmin分别是净负荷最大值和最小值；
所述步骤1的中期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统平均调峰充裕度、系统平均调峰能力和系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰充裕度的计算公式为：
上式中，
为系统平均调峰充裕度，
为系统平均调峰能力，
为系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰能力的计算公式为：
上式中，Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，水电最小技术出力随来水情况不断变化，这里取平均值即可；MG为系统中可运行的发电机组数目；
其中，所述系统平均调峰需求包括负荷峰谷差引起的调峰需求、负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量和考虑风光出力聚合的新增调峰需求，其计算公式如下：
上式中，ΔPj,load为系统在第j天的负荷峰谷差，N为统计时间尺度，Preserve为负荷高峰时期的旋转备用部分，
是考虑风光出力聚合的新增调峰需求，为可再生能源的装机容量，λ为修正系数，一般认为可再生能源装机容量为新增调峰需求，但是由于可再生能源的聚合效应，新增调峰需求会小于可再生能源装机容量，且可再生能源装机越大修正系数越小；
其中，负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量的计算步骤包括：
(1)根据负荷在预测值附近波动的概率密度函数，求出负荷波动造成的缺电概率PLOLP的计算公式为：
式中，σload为负荷在预测值附近波动的标准差，一般取值在1％～2％之间，对于负荷比较大的系统取值为1％，对于负荷较小的系统取值2％；P1为系统的负荷备用容量；
(2)可再生能源并入电网后，由于风光本身预测准确度也大致呈正态分布，可设为风光聚合体发电量的预测标准差，则：
对于新的负荷预测标准差，为维持给定的缺电概率PLOLP，通过正态分布表可以求出相对应的负荷备用容量：
P2＝σnewΦ-1(1-PLOLP)
Preserve＝P2
式中，Φ-1为标准正态分布的反函数，P2即是负荷高峰时期的旋转备用部分；
所述步骤1的长期电网消纳可再生能源能力的指标为：控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源和电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求；
其中，所述控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源：
对于统计灵活性资源的量，设定时间尺度T，统计系统可用灵活性资源数据及概率分布，灵活性资源i的概率分布记为Di,T(X)，其中，X表示灵活性资源i可以提供的调节容量；
其中，电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求指标计算方法如下：
上式中，Y为灵活性需求量，
为净负荷在时间尺度为T范围内的变化量，则能满足系统灵活性需求的概率为
由临界点可以得到，不能满足系统灵活性需求的概率Pun,i可表示为：
其中，ξ为绝对值很小的正值。
而且，所述步骤2的收集反应负荷特性的包括：
(1)年负荷特性指标主要分为年最大负荷、年最大峰谷差、季负荷率、季不平衡系数；
(2)月负荷特性指标主要分为月最大负荷、月平均日负荷率、月最大峰谷差率和月负荷率；
收集反映可再生能源出力特性的数据包括：光伏发电出力和风电出力；
而且，所述步骤3的具体步骤包括：
(1)根据电网消纳可再生能源要求，将消纳能力评估划分为三个时间维度：短期消纳、中期消纳和长期消纳；
(2)若为短期消纳，则根据步骤2中收集到的数据和步骤1中关于系统调频能力充裕度和调峰能力充裕度的公式
计算出电网的调频能力充裕度和调峰能力充裕度；
若为中期消纳，则根据步骤1中关于系统平均调峰充裕度的计算公式：
计算出系统平均调峰充裕度；
若为长期消纳，则根据步骤1的系统爬坡资源不足的期望值公式
计算出系统爬坡资源不足期望值；
(3)根据电网实际负荷情况以及可再生能源占比情况，以及电网的稳定性的指标，设定一个具体的临界值(此临界值至少大于等于100％)，将以上所需要的指标与具体临界值带入步骤1中，进行电网消纳可再生能源能力的评估。
而且，所述步骤4的具体方法为：
将评估结果与消纳能力做出比较，并对电网消纳可再生能源方面发出调控指令；
若指标值小于临界值，则对电网发出第一调控指令：停止电网对于新增可再生能源的接入，如有必要，应当弃风弃光，深度调峰和启停调峰；
若指标值大于临界值，则可以计算出富裕的可再生能源消纳量，计算公式如下：
根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量，再对电网发出第二调控指令：可以适当增加购买可再生能源，提高其接入比例，购买量的上限为计算所得出的富裕的可再生能源消纳量。
本发明的优点和有益效果：
本发明通过丰富的消纳能力评估指标对电网消纳可再生能源的能力做出更为客观、准确、定量的描述和评估，减少了人为因素对评估结果的影响，丰富了消纳能力评估的科学内涵，并且能够更为准确科学地对区域电网消纳可再生能源做出调控。
附图说明
图1是本发明的电网消纳可再生能源能力评估及调控方法的流程图；
图2是本发明的电网消纳可再生能源指标体系图；
图3是本发明的具体实施例中夏季典型日调频需求与调频能力关系图；
图4是本发明的具体实施例中夏季典型日调频能力充裕度示意图；
图5是本发明的具体实施例中夏季典型日风光装机容量增大后调频需求与调频能力关系图；
图6是本发明的具体实施例中夏季典型日风光装机容量增大后调频能力充裕度示意图；
图7是本发明的传统可再生能源消纳能力评价流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：
步骤1、考虑电网消纳可再生能源的影响因素，分别确定电网短期、中期、长期的消纳可再生能源能力评价指标,进而建构可再生能源消纳能力指标体系；
所述步骤1的短期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统调频能力充裕度和系统调峰能力充裕度；
其中，所述系统调频能力充裕度的计算公式为：
上式中，βf为系统调频能力充裕度，
为系统调频能力，这里的调频能力是指电网的二次调频能力，
为系统调频需求，也就是净负荷的分钟级波动值；
其中，系统调频能力的计算公式为：
上式中，RAGC为系统的AGC备用容量，由于净负荷波动方向的不确定性，有可能需要AGC机组进行上调节，也可能是下调节，因此取AGC机组备用容量的中间值确定调频能力。
其中，系统调频需求的计算公式为：
NPt＝Pt load-Pt renew
上式中，NPt是在时刻的净负荷值，Pt load为时刻的负荷值，NP′t为时刻的可再生能源出力值，NP′t是在时刻t的经滚动平均法平滑处理后的净负荷值，NPt与NP′t之差的绝对值即系统调频需求；
NP′t的计算方法如式，其中2M是滚动求平均的净负荷值的数目，M的取值与可再生能源发电功率值的采样和存储周期以及滚动求平均的时段长度有关；当系统的调频能力能够满足调频需求时，βf的取值大于设定的临界值，表示系统消纳可再生能源还有余力；当βf的取值低于设定的临界值时，表示系统的调频能力无法完全满足调频需求，表明可再生能源消纳量过多，系统已经过饱和；
其中，所述系统调峰能力充裕度的计算公式为：
上式中，βp为系统调峰能力充裕度，
为系统调峰能力，
为系统调峰需求；Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，NG为系统中可调度的发电机组数目；Preserve是负荷高峰时期的旋转备用容量，NPmax和NPmin分别是净负荷最大值和最小值；
当βp的值大于设定的临界值时，表示系统的调峰能力能够满足调峰需求，系统消纳可再生能源能力较强，当βp小于设定的临界值时，表示系统有调峰压力，电网可能面临弃风弃光或者深度调峰和启停调峰，反映了系统消纳的可再生能源量已经过饱和。
所述步骤1的中期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统平均调峰充裕度、系统平均调峰能力和系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰充裕度的计算公式为：
上式中，为系统平均调峰充裕度，为系统平均调峰能力，为系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰能力的计算公式为：
上式中，Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，水电最小技术出力随来水情况不断变化，这里取平均值即可；MG为系统中可运行的发电机组数目，可运行的发电机组机组是由所有装机的电源减去检修计划的机组之后得出的。
其中，所述系统平均调峰需求包括负荷峰谷差引起的调峰需求、负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量和考虑风光出力聚合的新增调峰需求，其计算公式如下：
其中，ΔPj,load为系统在第j天的负荷峰谷差，N为统计时间尺度，Preserve为负荷高峰时期的旋转备用部分，
是考虑风光出力聚合的新增调峰需求，
为可再生能源的装机容量，λ为修正系数，一般认为可再生能源装机容量为新增调峰需求，但是由于可再生能源的聚合效应，新增调峰需求会小于可再生能源装机容量，且可再生能源装机越大修正系数越小；
其中，负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量的计算步骤包括：
(1)统计资料表明，负荷在预测值附近随机变动的概率属于正态分布，且方差的大小与负荷预测的准确性有关，根据负荷在预测值附近波动的概率密度函数，可以求出负荷波动造成的缺电概率PLOLP的计算公式为：
式中，σload为负荷在预测值附近波动的标准差，一般取值在1％～2％之间，对于负荷比较大的系统取值为1％，对于负荷较小的系统取值2％；P1为系统的负荷备用容量；
(2)可再生能源并入电网后，由于风光本身预测准确度也大致呈正态分布，可设
为风光聚合体发电量的预测标准差，一般取值在10％～20％之间。
则
对于新的负荷预测标准差，为维持给定的缺电概率PLOLP，通过正态分布表可以求出相对应的负荷备用容量：
P2＝σnewΦ-1(1-PLOLP)
Preserve＝P2
式中，Φ-1为标准正态分布的反函数，P2即是负荷高峰时期的旋转备用部分。
所述步骤1的长期电网消纳可再生能源能力的指标为：控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源和对于电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求；
其中，①控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源：
例如常规的电源规划装机容量就是一项重要的灵活性资源，以调节性水电、火电和燃气发电是平衡可再生能源波动的重要资源。对于统计灵活性资源的量，设定时间尺度T，统计系统可用灵活性资源数据及概率分布，灵活性资源i的概率分布记为Di,T(X)，其中，X表示灵活性资源i可以提供的调节容量；
②对于电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求，该指标计算方法如下：
上式中，Y为灵活性需求量，
为净负荷在时间尺度为T范围内的变化量，则能满足系统灵活性需求的概率为
由临界点可以得到，不能满足系统灵活性需求的概率Pun,i可表示为：
其中，ξ为绝对值很小的正值，取值在1-2MW之间。
步骤2、收集反应电网负荷特性与可再生能源出力特性的数据；
在本实施例中，收集反应负荷特性的包括：
(2)年负荷特性指标主要分为年最大负荷、年最大峰谷差、季负荷率、季不平衡系数；
(2)月负荷特性指标主要分为月最大负荷、月平均日负荷率、月最大峰谷差率和月负荷率。
在本实施例中，收集反映可再生能源出力特性的数据包括：光伏发电出力和风电出力；
步骤3、对步骤2中收集的数据进行处理，得到步骤1中相应的指标值，进而对电网消纳可再生能源能力进行评估，得出评估结果；
所述步骤3的具体步骤包括：
(1)根据电网消纳可再生能源要求，将消纳能力评估划分为三个时间维度：短期消纳、中期消纳和长期消纳；
在本实施例中，在实际消纳能力评估时应综合考虑评估需要确定时间维度：短期消纳为1—15分钟内的消纳能力评估，为电力实时调度提供数据依据；中期消纳为日或月度消纳，为电力调度日前计划、月度发电计划的制定提供依据；长期消纳为年度消纳，为区域电力规划和新能源建设提供依据。
(2)若为短期消纳，则根据步骤2中收集到的数据和步骤1中关于系统调频能力充裕度和调峰能力充裕度的公式
计算出电网的调频能力充裕度和调峰能力充裕度；
若为中期消纳，则根据步骤1中关于系统平均调峰充裕度的计算公式：
计算出系统平均调峰充裕度；
若为长期消纳，则根据步骤1的系统爬坡资源不足的期望值公式
计算出系统爬坡资源不足期望值；
(3)根据电网实际负荷情况以及可再生能源占比情况，以及电网的稳定性的指标，设定一个具体的临界值(此临界值至少大于等于100％)，将以上所需要的指标与具体临界值带入步骤1中，进行电网消纳可再生能源能力的评估。
步骤4、将评估结果与电网消纳能力做出比较，如果评估结果大于消纳能力则对电网发出第一调控指令：停止电网对于可再生能源的接入；如果评估结果小于消纳能力，则根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量对电网发出第二调控指令：适当增加可再生能源并网，提高其接入比例。
在本实施例中，所述步骤4的具体方法为：
将评估结果与消纳能力做出比较，并对电网消纳可再生能源方面发出调控指令；
若指标值小于临界值，则对电网发出第一调控指令：停止电网对于新增可再生能源的接入，如有必要，应当弃风弃光，深度调峰和启停调峰；
若指标值大于临界值，则可以计算出富裕的可再生能源消纳量，计算公式如下：
根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量，再对电网发出第二调控指令：可以适当增加购买可再生能源，提高其接入比例，购买量的上限为计算所得出的富裕的可再生能源消纳量。
在本实施例中，以评估调控某省夏季电网可再生能源消纳能力为例，首先基于某省电网夏季的负荷数据和电源出力数据，计算该省电网在当前可再生能源出力的水平下的调频能力充裕度和调峰能力充裕度两个指标。在此基础上，预测可再生能源出力增高数倍的情形下两个指标的变化情况，用于反映该省电网对可再生能源的消纳能力变化情况。
夏季典型日短期消纳分析具体过程如下：
1)调频能力充裕度
选取夏季典型日5月15日调频需求和调频能力的分布图，如图3和图4所示，图3为夏季典型日调频需求与调频能力关系图；图4为夏季典型日调频能力充裕度示意图；结合调频能力充裕度可以看出0：00时系统的调频能力充裕度指标低于1，调频能力无法满足调频需求，全天共出现1次调频能力充裕度不足的情况。由图5和图6可知，在风光装机容量扩大十倍后，在0：00和6：45分分别出现两次调频能力充裕度不足的情况。
2)调峰能力充裕度
夏季该典型日的净负荷的峰谷差为4641MW，机组调节范围为7068MW，由此可以计算出调峰能力充裕度为152.29％。
在风光装机容量扩大十倍后，净负荷峰谷差为6386MW，假设机组调节范围不变，调峰能力充裕度为110.67％。
3)对该省电网夏季可再生能源消纳能力做出评估
首先根据该省电网夏季实际情况设定一个临界值100％，其次将上面所求出的调频能力充裕度和调峰能力充裕代入步骤1建立的可再生能源消纳指标体系，对该省夏季电网可再生能源消纳能力做出评估，得到评估结果，即该省夏季电网消纳可再生能源能力充裕，调峰能力充裕度较高，该省电网夏季消纳可再生能源的能力较强，还有消纳余力。
4)调控该省电网夏季可再生能源接入
指标值大于设定的临界值(本案例所设定的临界值为100％)，根据步骤4中富裕的可再生能源接入量的计算公式，可以计算出该省电网夏季富裕的可再生能源消纳量为1327MW,所以对其第二发出调控指令2：可以适当增加购买可再生能源，提高可再生能源接入比例，但购入量不能超过1327MW。
需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (5)
1.一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、考虑电网消纳可再生能源的影响因素，分别确定电网短期、中期、长期的消纳可再生能源能力评价指标,进而建构可再生能源消纳能力指标体系；
步骤2、收集反应电网负荷特性与可再生能源出力特性的数据；
步骤3、对步骤2中收集的数据进行处理，得到步骤1中相应的指标值，进而对电网消纳可再生能源能力进行评估，得出评估结果；
步骤4、将评估结果与电网消纳能力做出比较，如果评估结果大于消纳能力则对电网发出第一调控指令：停止电网对于可再生能源的接入；如果评估结果小于消纳能力，则根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量对电网发出第二调控指令：适当增加可再生能源并网，提高其接入比例。
2.根据权利要求1所述的一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其特征在于：所述步骤1的短期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统调频能力充裕度和系统调峰能力充裕度；
其中，所述系统调频能力充裕度的计算公式为：
上式中，βf为系统调频能力充裕度，为系统调频能力，这里的调频能力是指电网的二次调频能力，
为系统调频需求，也就是净负荷的分钟级波动值；
其中，系统调频能力的计算公式为：
上式中，RAGC为系统的AGC备用容量，由于净负荷波动方向的不确定性，有可能需要AGC机组进行上调节，也可能是下调节，因此取AGC机组备用容量的中间值确定调频能力；
其中，系统调频需求的计算公式为：
NPt＝Pt load-Pt renew
上式中，NPt是在时刻的净负荷值，Pt load为时刻的负荷值，NPt′为时刻的可再生能源出力值，NPt′是在时刻t的经滚动平均法平滑处理后的净负荷值，NPt与NPt′之差的绝对值即系统调频需求；
其中，所述系统调峰能力充裕度的计算公式为：
上式中，βp为系统调峰能力充裕度，
为系统调峰能力，
为系统调峰需求；Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，NG为系统中可调度的发电机组数目；Preserve是负荷高峰时期的旋转备用容量，NPmax和NPmin分别是净负荷最大值和最小值；
所述步骤1的中期电网消纳可再生能源能力的指标为：系统平均调峰充裕度、系统平均调峰能力和系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰充裕度的计算公式为：
上式中，
为系统平均调峰充裕度，为系统平均调峰能力，为系统平均调峰需求；
其中，所述系统平均调峰能力的计算公式为：
上式中，Pie和Pi,min分别为机组i的额定出力和最小技术出力，水电最小技术出力随来水情况不断变化，这里取平均值即可；MG为系统中可运行的发电机组数目；
其中，所述系统平均调峰需求包括负荷峰谷差引起的调峰需求、负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量和考虑风光出力聚合的新增调峰需求，其计算公式如下：
上式中，ΔPj,load为系统在第j天的负荷峰谷差，N为统计时间尺度，Preserve为负荷高峰时期的旋转备用部分，
是考虑风光出力聚合的新增调峰需求，
为可再生能源的装机容量，λ为修正系数，一般认为可再生能源装机容量为新增调峰需求，但是由于可再生能源的聚合效应，新增调峰需求会小于可再生能源装机容量，且可再生能源装机越大修正系数越小；
其中，负荷高峰时期的旋转备用部分的负荷备用容量的计算步骤包括：
(1)根据负荷在预测值附近波动的概率密度函数，求出负荷波动造成的缺电概率PLOLP的计算公式为：
式中，σload为负荷在预测值附近波动的标准差，一般取值在1％～2％之间，对于负荷比较大的系统取值为1％，对于负荷较小的系统取值2％；P1为系统的负荷备用容量；
(2)可再生能源并入电网后，由于风光本身预测准确度也大致呈正态分布，可设为风光聚合体发电量的预测标准差，则：
对于新的负荷预测标准差，为维持给定的缺电概率PLOLP，通过正态分布表可以求出相对应的负荷备用容量：
P2＝σnewΦ-1(1-PLOLP)
Preserve＝P2
式中，Φ-1为标准正态分布的反函数，P2即是负荷高峰时期的旋转备用部分；
所述步骤1的长期电网消纳可再生能源能力的指标为：控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源和电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求；
其中，所述控制电力系统稳定性和运行经济性的灵活性资源：
对于统计灵活性资源的量，设定时间尺度T，统计系统可用灵活性资源数据及概率分布，灵活性资源i的概率分布记为Di,T(X)，其中，X表示灵活性资源i可以提供的调节容量；
其中，电力系统中的种种不确定因素引起的灵活性需求指标计算方法如下：
上式中，Y为灵活性需求量，
为净负荷在时间尺度为T范围内的变化量，则能满足系统灵活性需求的概率为
由临界点可以得到，不能满足系统灵活性需求的概率Pun,i可表示为：
其中，ξ为绝对值很小的正值。
3.根据权利要求1所述的一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其特征在于：所述步骤2的收集反应负荷特性的包括：
(1)年负荷特性指标主要分为年最大负荷、年最大峰谷差、季负荷率、季不平衡系数；
(2)月负荷特性指标主要分为月最大负荷、月平均日负荷率、月最大峰谷差率和月负荷率；
收集反映可再生能源出力特性的数据包括：光伏发电出力和风电出力。
4.根据权利要求1所述的一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：
(1)根据电网消纳可再生能源要求，将消纳能力评估划分为三个时间维度：短期消纳、中期消纳和长期消纳；
(2)若为短期消纳，则根据步骤2中收集到的数据和步骤1中关于系统调频能力充裕度和调峰能力充裕度的公式 
计算出电网的调频能力充裕度和调峰能力充裕度；
若为中期消纳，则根据步骤1中关于系统平均调峰充裕度的计算公式：
计算出系统平均调峰充裕度；
若为长期消纳，则根据步骤1的系统爬坡资源不足的期望值公式
计算出系统爬坡资源不足期望值；
(3)根据电网实际负荷情况以及可再生能源占比情况，以及电网的稳定性的指标，设定一个具体的临界值(此临界值至少大于等于100％)，将以上所需要的指标与具体临界值带入步骤1中，进行电网消纳可再生能源能力的评估。
5.根据权利要求1所述的一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：
将评估结果与消纳能力做出比较，并对电网消纳可再生能源方面发出调控指令；
若指标值小于临界值，则对电网发出第一调控指令：停止电网对于新增可再生能源的接入，如有必要，应当弃风弃光，深度调峰和启停调峰；
若指标值大于临界值，则可以计算出富裕的可再生能源消纳量，计算公式如下：
根据计算得到的富裕的可再生能源消纳量，再对电网发出第二调控指令：可以适当增加购买可再生能源，提高其接入比例，购买量的上限为计算所得出的富裕的可再生能源消纳量。
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|---|---|
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111401756A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-10 | 国家电网公司西南分部 | 一种涉及网、源、荷分析的风光消纳评价方法 |
| CN112736961A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-30 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 一种基于灵活性资源的风光消纳规划方法 |
| CN113381447A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 山东大学 | 适应电网调频需求的风电响应能力状态划分方法及系统 |
| CN113408794A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 国网河北省电力有限公司高邑县供电分公司 | 一种协同新能源发展的电网规划方法 |
| CN113489069A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 广东电网有限责任公司 | 高比例可再生能源电力系统的调峰平衡评估方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080129120A1 (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-05 | Industrial Technology Research Institute | Device for controlling single-phase power conditioner for renewable energy system |
| CN103138256A (zh) * | 2011-11-30 | 2013-06-05 | 国网能源研究院 | 一种新能源电力消纳全景分析系统及方法 |
| CN106936128A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-07 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电网短期接纳可再生能源能力的评估方法 |
| CN107017657A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-04 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电网中期接纳可再生能源能力的评估方法 |
| CN108429249A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-08-21 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种电力系统调峰调频的社会经济效益计算方法及系统 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910742238.4A patent/CN110768302A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080129120A1 (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-05 | Industrial Technology Research Institute | Device for controlling single-phase power conditioner for renewable energy system |
| CN103138256A (zh) * | 2011-11-30 | 2013-06-05 | 国网能源研究院 | 一种新能源电力消纳全景分析系统及方法 |
| CN106936128A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-07 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电网短期接纳可再生能源能力的评估方法 |
| CN107017657A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-04 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电网中期接纳可再生能源能力的评估方法 |
| CN108429249A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-08-21 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种电力系统调峰调频的社会经济效益计算方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘敦楠: "电网多时间尺度接纳可再生能源能力评估指标体系", 《电力建设》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111401756A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-10 | 国家电网公司西南分部 | 一种涉及网、源、荷分析的风光消纳评价方法 |
| CN111401756B (zh) * | 2020-03-19 | 2023-12-05 | 国家电网公司西南分部 | 一种涉及网、源、荷分析的风光消纳评价的方法 |
| CN112736961A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-30 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 一种基于灵活性资源的风光消纳规划方法 |
| CN112736961B (zh) * | 2020-12-03 | 2023-09-19 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 一种基于灵活性资源的风光消纳规划方法 |
| CN113408794A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 国网河北省电力有限公司高邑县供电分公司 | 一种协同新能源发展的电网规划方法 |
| CN113381447A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 山东大学 | 适应电网调频需求的风电响应能力状态划分方法及系统 |
| CN113489069A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 广东电网有限责任公司 | 高比例可再生能源电力系统的调峰平衡评估方法及系统 |
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