CN111178733A - 一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及风电机技术领域，具体为一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型；具体操作步骤为：对需求侧概率性建模，形成等效累积负荷曲线；对电源侧精细化概率建模，得到热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数；生成研究周期内区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线；对非供热机组按照进行基荷、峰荷分段，按照煤耗率升序进行排列；安排非供热火电机组的基荷部分参与生产；安排热电联产机组参与生产；对每一机组的煤耗和电热比排序；安排非供热的自备电厂机组参与带负荷，确定总出力概率分布曲线；安排风电参与生产；计算弃风电量。实现对弃风电量的精确量化，提高风电场弃风电量计算的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及风电机技术领域，具体为一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型。
背景技术
近年来，由于化石能源的短缺及环境污染等问题，使得风光等新能源发电得到各国政府的重视和支持。在科技创新和国家政策推动下，我国大规模风电不断并网，风电在电网中所占比重逐渐凸显，已成为主力电源。然而由于风资源的不可控性、间接性以及电网调峰容量的局限性，造成风电并网的消纳能力有限，从而导致弃风限电情况时有发生。
目前国内有关风电弃风电量评估模型方法的研究相对较少。目前针对风电场弃风电量的评估方法主要有样板机法。即以样板风机发电量作为风电场的平均发电量，平均发电量乘以风机台数得到风电场理论发电量，与风电场实发电量相减即为风电场的弃风电量。但是受风力发电的波动性和随机性，以及受风电场地理位置和地势分布的影响，在实际生产中样板机的选择缺乏具体的选取标准，使得不同样本风机组合所计算的弃风电量间存在偏差，降低了风力发电的统计精度，难以对实际生产给予精确的指导，不利于风资源的最大化利用。
随着新能源电源在电网中渗透率的不断提高，常规机组(火电机组、热电联产机组、自备电厂机组)仍将长期存在于电力系统中，在此背景下，综合考虑常规机组、自备电厂机组和风电的发电技术特性，电力和热力平衡、以及输电容量等约束，以系统安全经济运行为目标，有待进一步研究建立基于等效电量的弃风电量评估策略模型，以合理控制电源开发节奏，深挖电源侧调峰潜力，全面提升电力系统调节能力，促进风电资源在更大范围优化配置与消纳，提升风电场的经济效益。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型以实现对弃风电量的精确量化，提高风电场弃风电量计算的准确性，同时能够实时安排机组参与生产，填补未满足电量，确保风电场的经济性。
为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，包括以下步骤：
一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，包括以下步骤：
S1.对需求侧概率性建模，形成等效累积负荷曲线；
S2.对电源侧精细化概率建模，通过历史数据和预测技术得到热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数；
S3.根据历史数据生成研究周期内区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线；
S4.对非供热机组按照进行基荷、峰荷分段，按照煤耗率升序进行排列，检查排列顺序是否合理；
S5.安排非供热火电机组的基荷部分参与生产；
S6.安排热电联产机组参与生产；
S7.安排热电联产机组的可调节出力部分，对每一机组的煤耗和电热比排序，确定带负荷顺序；
S8.安排非供热的自备电厂机组参与带负荷，在所有电力负荷的等效持续负荷曲线上安排所有自备电厂机组的总出力概率分布曲线；
S9.安排风电参与生产；
S10.计算弃风电量。
所述S1中等效累积负荷曲线为P＝f(x)＝F(x)/T
其中，P为负荷值，f(x)为负荷的概率密度函数，F(x)为电力负荷的累计概率曲线函数，T为时间周期。
所述S2中热电机组电功率的累积概率函数为
式中，Prg,prg分别为热电机组热功率的累积概率函数和概率密度函数，Gi,gi分别为其函数名；Prp,prp分别为热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数。
所述历史数据用于生成研究周期内和区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线，对生成曲线离散化处理，按照Δx对负荷序列差值，生成E(J)序列。
所述步骤S5中，火电机组的出力累积概率曲线与所有电力负荷的等效持续负荷曲线的关系为：
式中：f(x)为电力负荷的概率密度函数，Fcn(x)为火电机组的出力累积概率曲线，Cimin为第i台机组最小稳定出力。
所述S6中，安排热电联产机组参与生产需先在所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线上安排各机组的最小电、热出力。
所述步骤S8中，所有自备电厂机组的总出力概率分布曲线为
式中：xscj为已经安排完成的负荷水平，Cimin为第i台机组最小稳定出力，M和N分别是公网内供热和不供热机组数量。
本发明的有益效果为：从发电权特性角度，针对当前我国新能源基地频繁出现的“弃风弃光”现象，研究促进自备电厂火电机组发电权转让交易模型，使得自备电厂火电机组、新能源机组之间的发电计划、电量灵活交易，充分发挥电力市场机制合理配置资源的基础性作用，一方面为新能源机组提供了更大的发电上网空间，促进新能源消纳，加快我国能源转型步伐；另一方面减少了自备电厂火电机组的污染排放，响应国家对电力行业中节能减排要求，提高系统整体资源利用效率，同时为被替代发电企业提供了一定经济补偿，对于减少弃风弃光、提高全网资源利用效率、推进节能减排、促进电源结构的优化具有重要意义。
附图说明
图1为弃风电量评估流程图；
图2为随机生产模拟方法示意图；
图3为热电联产机组生产安排。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的结构及其有益效果进一步说明。
本发明提出一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型以实现对弃风电量的精确量化,弃风电量评估流程图如图1所示。
步骤一；需求侧概率性建模。
对原始负荷时序曲线fLO(t)进行数据预处理后，按照负荷大小进行升序排列，时间轴固定不变，在新的映射关系下求解负荷值对时间的反函数，如下式所示，
t＝f-1(PLO)
式中，t为时间，PLO为负荷值。
从数学定义上看，持续负荷曲线实际是电力负荷的累计概率曲线(cumulativeprobability function,CDF)，如下列公式所示，
式中，fL(x)为负荷的概率密度函数，因此，持续负荷曲线上任意一点表示在一个时间周期内，负荷大于x的时间t。将持续负荷曲线每一点对应的时间值除以时间周期T时，则形成了具有概率意义的持续符合曲线，同时，考虑到机组故障检修等随机停运概率事件，负荷曲线应该进行修正以形成等效累积负荷曲线，即为P＝f(x)＝F(x)/T
步骤二：电源侧精细化概率建模。
(1)风电出力曲线。风电机组的出力与风速之间呈非线性关系，一般可简化为下述函数关系：
式中，vci为切入风速，vcr为额定风速，vco为切出风速，Pr为风机的额定功率。对于切入风速到额定风速段，风电的出力曲线可以线性化出力，如下式
将风电出力离散化，建立多状态的处理模型，将风电的出力合理划分为几段，取每段上的出力期望p，求解该段内的出现概率，以此代功率p下的概率f。
(2)热电联产机组建模。对于热电联产机组来说，假设第i台具有热出力功率Hi和电出力功率，分析可知该机组有
式中，分别为热电机组热功率的累积概率函数和概率密度函数，分别为其函数名；分别为热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数。
相同地，热功率、电功率的概率密度函数都可以通过历史数据和预测技术得到，则累积概率函数可由下式求得
步骤三：输入负荷、机组历史数据；根据历史数据生成研究周期内区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线(ELDC)以及热力负荷的等效持续负荷曲线(HLDC)，包括自备电厂供热机组的供热负荷，对等效累积负荷曲线ELDC与HLDC进行离散化处理，按照Δx对负荷序列差值，生成E(J)序列。
步骤四：对所有非供热机组按照进行基荷、峰荷分段，按照煤耗率升序进行排列，检查排列顺序是否合理。
步骤五：安排非供热火电机组的基荷部分参与生产，如图2所示，假设有N台火电机组，则火电机组的出力累积概率曲线与ELDC有下列关系。
步骤六：安排热电联产机组参与生产，对于M台机组，先在ELDC和HLDC上安排各机组的最小电、热出力。
式中，GM(H)为M台机组的持续热出力曲线，且有
步骤七：安排热电联产机组的可调节出力部分，通过对每一机组的“煤耗—电热比”因子γix＝α·yx+β·fcc(x)进行计算排序，确定带负荷顺序，优先填满热负荷曲线，并按照电热出力关系曲线，将各台机组在热负荷曲线上的概率值映射到电负荷曲线上，如图3所示。
对第i台机组，j段内热出力、电出力区间值分别为ΔH、Δx，那么安排生产时，有下列关系，
步骤八：安排非供热的自备电厂机组参与带负荷，在ELDC上安排所有自备电厂机组的总出力概率分布曲线，见下式
步骤九：安排风电参与生产，自备电厂和热电联产机组的电功率累积概率分布曲线与常规机组的基荷出力曲线不同，曲线形状不为矩形或者曲边梯形，它们的下降边沿呈现缓降趋势。因此风电的出力曲线只能在火电机组、自备电厂和热电联产机组的总电出力曲线与ELDC之间进行安排。利用反函数的概念表示风电安排过程，假设风电安排完的各电源出力累积概率函数用pww＝Fww(x)表示，那么有反函数
则
步骤十：计算弃风电量，计算图2中所示的弃风面积电量。安排剩余的非供暖火电机组参与生产，填补未满足电量。
以上方法对其余区域内的曲线求解同样适用。在求得各区域中后，计算风电总出力曲线。在随机生产模拟中按照新生成的风电曲线评估弃风电量，计算发电权交易电量，并进行发电权交易。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于，包括以下步骤：
S1.对需求侧概率性建模，形成等效累积负荷曲线；
S2.对电源侧精细化概率建模，通过历史数据和预测技术得到热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数；
S3.根据历史数据生成研究周期内区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线；
S4.对非供热机组按照进行基荷、峰荷分段，按照煤耗率升序进行排列，检查排列顺序是否合理；
S5.安排非供热火电机组的基荷部分参与生产；
S6.安排热电联产机组参与生产；
S7.安排热电联产机组的可调节出力部分，对每一机组的煤耗和电热比排序，确定带负荷顺序；
S8.安排非供热的自备电厂机组参与带负荷，在所有电力负荷的等效持续负荷曲线上安排所有自备电厂机组的总出力概率分布曲线；
S9.安排风电参与生产；
S10.计算弃风电量。
2.根据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于：所述S1中等效累积负荷曲线为
P＝f(x)＝F(x)/T
其中，P为负荷值，f(x)为负荷的概率密度函数，F(x)为电力负荷的累计概率曲线函数，T为时间周期。
3.据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于：所述S2中热电机组电功率的累积概率函数为
式中，Prg,prg分别为热电机组热功率的累积概率函数和概率密度函数，Gi,gi分别为其函数名；Prp,prp分别为热电机组电功率的累积概率函数和概率密度函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于：所述历史数据用于生成研究周期内和区域内所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线，对生成曲线离散化处理，按照Δx对负荷序列差值，生成E(J)序列。
5.根据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于：所述步骤S5中，火电机组的出力累积概率曲线与所有电力负荷的等效持续负荷曲线的关系为：
式中：f(x)为电力负荷的概率密度函数，Fcn(x)为火电机组的出力累积概率曲线，Cimin为第i台机组最小稳定出力。
6.根据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于:所述S6中，安排热电联产机组参与生产需先在所有电力负荷的等效持续负荷曲线以及热力负荷的等效持续负荷曲线上安排各机组的最小电、热出力。
7.根据权利要求1所述的一种基于等效电量函数法的弃风电量评估模型，其特征在于:所述步骤S8中，所有自备电厂机组的总出力概率分布曲线为
式中：xscj为已经安排完成的负荷水平，Cimin为第i台机组最小稳定出力，M和N分别是公网内供热和不供热机组数量。
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2019
- 2019-12-24 CN CN201911348244.8A patent/CN111178733B/zh active Active
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