CN111724078B - 一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法 - Google Patents

一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，利用风电波动系数反映各风电场有效跟踪负荷波动的能力，可将其作为在运行风电场波动影响的参考依据。本发明引入了波形相似性理论，首先运用等电量顺负荷法，将各风电场实际出力作等效变换，求出等效出力曲线，并以此作为判定风电实际出力波动水平高低的基准。其次，分别运用夹角余弦算法和基于相对熵原理的幅值相关系数算法，求出风电实际出力曲线和等效出力曲线的整体相似度和幅值差异度，并将整体相似度减去幅值差异度的差值作为最终的波形相似度。最后，综合考虑波形相似度和各风电场实际发电量，利用所提出的方法确定各风电场的波动影响系数。本发明能够合理比较多风电场波动影响。

Description

一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，特别是一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法。
背景技术
随着人们的环保意识不断提高，清洁能源得到大力推广，风电就是其中的重要部分。近年来，全球的风电并网规模正高速扩张。然而，风电由于其固有的波动特性，并网之后将破坏电能的供需平衡，而保持此平衡需要其他常规机组频繁地启停与调度，将会导致额外的波动成本，风电渗透率的不断提高也意味着波动成本正不断增大。遗憾的是，目前对于已运行风电场的风电波动影响评估的研究却寥寥无几。通过评估风电波动影响，可以有效评估风电出力品质，可以为风电辅助服务成本的分摊提供参考依据，有利于协调好风电与常规电源商的利益关系，有助于风电产业的可持续发展与进步。比较各风电场的风电波动影响需要一个参照物作为标准，根据电力系统的运行特点，系统中各种类型电能出力要能够跟随负荷的变化而相应变化，从而保持电能的实时供需平衡。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，兼顾在运行各风电场实际发电量的影响，将发电量大小纳入到风电场波动影响比较之中，从而更加准确、有效评估各风电场风电波动对电力系统运行的影响。
本发明采用以下方案实现：一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取电力系统中各风电场的实际出力曲线和此系统中的负荷变化曲线；以负荷变化曲线作为跟踪目标，将所有风电场的实际出力曲线按照等电量顺负荷法进行等效，得到各自的等效出力曲线；
步骤S2：基于波形相似性理论，求取风电场实际出力曲线与其等电量顺负荷等效出力曲线之间的波形相似度Sj；
步骤S3：以波形相似度Sj作为基础，同时考虑风电场在所评估时间周期内实际发电量大小这一因素，计算得到各风电场的波动系数αj，用以对风电场在某一时间周期内的出力波动影响进行评估。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：计算风电场j的实际出力，得到实际出力曲线；
Figure BDA0002556453040000021
其中，vj,t为风电场j在时刻t的实际风速，vcij为风电场j风机的切入风速，vcoj为风电场j风机的切出风速，vNj为风电场j风机的额定风速，PNj为风电场j风机的额定有功出力，P′wj,t即为风电场j在t时刻的实际有功出力；
步骤S12：计算获取风电场j的等电量顺负荷等效出力曲线；
根据等电量顺负荷法，则有：
Figure BDA0002556453040000031
Figure BDA0002556453040000032
其中，Load(t)是电力系统负荷变化曲线；p* wj(t)是风电场j实际出力曲线；p′wj(t)是风电场j等电量顺负荷等效出力曲线，T为一个时间尺度周期。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的波形整体相似度Szt,j；
步骤S22：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的波形幅值差异度P(p* wj,p′wj)；
步骤S23：对幅值分布差异系数作归一化处理，得到幅值差异度Sfzcy,j；
步骤S24：将整体相似度Szt,j和幅值差异度Sfzcy,j相减，得到风电场j实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的最终的波形相似度值；
Sj＝Szt,j-Sfzcy,j
风电场j的波形相似度Sj越大，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越大，风电跟踪负荷的能力越好；相反的，若风电场j的波形相似度越小，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越小，风电跟踪负荷的能力越差。
进一步地，所述步骤S21的具体内容为：
记风电场j的实际出力序列p* wj,1,p* wj,2,…,p* wj,n为{p* wj,n},等效出力序列p′wj,1,p′wj,2,…,p′wj,n为{p′wj,n},其中，n为采样点数；
根据夹角余弦算法，计算波形整体相似度Szt,j：
Figure BDA0002556453040000041
其中，p* wj,i为风电场j在时刻i的实际出力值，p′wj,i为风电场j在时刻i的等效出力值；Szt,j即为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的整体相似度。
进一步地，所述步骤S22的具体内容为：
仍然将风电场j的实际出力曲线和等效出力曲线序列分别记为{p* wj,n}和{p′wj,n}，根据相对熵原理，同时考虑计算的对称性，则有：
Figure BDA0002556453040000042
同样的，p* wj,i为风电场j在时刻i的实际出力值，p′wj,i为风电场j在时刻i的等效出力值；P(p* wj,p′wj)为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的幅值分布差异系数。
进一步地，所述步骤S23的具体内容为：
Figure BDA0002556453040000043
其中，PNj是风电场j的额定容量，n为风电场j实际出力序列采样点个数，P(p* wj,p′wj)为风电场j的幅值分布差异系数，Sfzcy,j则是风电场j的实际出力与等效出力的幅值差异度。
进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：当风电场发电量越大，风电波动影响将越大，导致电力系统需要更高的辅助服务成本，所以引入电量系数K刻画风电场j在时间尺度T内实际发电量对风电场j波动影响系数的进一步修正：
Figure BDA0002556453040000051
其中，Wj是风电场j在时间周期T内的实际发电量；Sk,Sk+1,…,Sm是系统中除风电场j以外的所有的风电场的波形相似度值,m为系统中风电场的数量；
步骤S32：计算风电场j的风电波动影响比较系数，其值越小，风电场波动性对电力系统影响越小；
Figure BDA0002556453040000052
αj的取值将在0～1之间，若风电场j的风电波动影响系数αj越小，则表示其波动性对电力系统的影响越小，相反的，若风电场j的风电波动系数αj越大，则表示其波动性对电力系统的影响越大。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提出以根据负荷曲线作为跟踪目标进行等电量顺负荷等效后的等效出力曲线作为参照波形，利用风电实际出力曲线与等效出力曲线之间的波形相似度作为评估标准。除此之外，考虑到同样的波形相似度但不一样的发电量，发电量大时风电波动对常规电源调度、调峰等能力要求也会更高，进而导致辅助服务成本的增加，发电量大的风电场理应承担更多的辅助服务成本。对此，本发明引入风电场发电量进一步修正波形相似度，获得波动影响系数，从而更加准确评估不同时间周期内各风电场出力波动的影响。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图。
图2为本发明实施例的风电场1出力波形图。
图3为本发明实施例的风电场2出力波形图。
图4为本发明实施例的风电场3出力波形图。
图5为本发明实施例的风电场4出力波形图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取电力系统中各风电场的实际出力曲线和此系统中的负荷变化曲线；以负荷变化曲线作为跟踪目标，将所有风电场的实际出力曲线按照等电量顺负荷法进行等效，得到各自的等效出力曲线；
步骤S2：基于波形相似性理论，求取风电场实际出力曲线与其等电量顺负荷等效出力曲线之间的波形相似度Sj；
步骤S3：以波形相似度Sj作为基础，同时考虑风电场在所评估时间周期内实际发电量大小这一因素，计算得到各风电场的波动系数αj，用以对风电场在某一时间周期内的出力波动影响进行评估。
在本实施例中，所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：计算风电场j的实际出力，得到实际出力曲线；
Figure BDA0002556453040000071
其中，vj,t为风电场j在时刻t的实际风速，vcij为风电场j风机的切入风速，vcoj为风电场j风机的切出风速，vNj为风电场j风机的额定风速，PNj为风电场j风机的额定有功出力，P′wj,t即为风电场j在t时刻的实际有功出力；
步骤S12：计算获取风电场j的等电量顺负荷等效出力曲线；
根据等电量顺负荷法，则有：
Figure BDA0002556453040000081
Figure BDA0002556453040000082
其中，Load(t)是电力系统负荷变化曲线；p* wj(t)是风电场j实际出力曲线；p′wj(t)是风电场j等电量顺负荷等效出力曲线，T为一个时间尺度周期。
在本实施例中，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的波形整体相似度Szt,j；
步骤S22：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的波形幅值差异度P(p* wj,p′wj)；
步骤S23：对幅值分布差异系数作归一化处理，得到幅值差异度Sfzcy,j；
步骤S24：将整体相似度Szt,j和幅值差异度Sfzcy,j相减，得到风电场j实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的最终的波形相似度值；
Sj＝Szt,j-Sfzcy,j
风电场j的波形相似度Sj越大，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越大，风电跟踪负荷的能力越好；相反的，若风电场j的波形相似度越小，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越小，风电跟踪负荷的能力越差。
在本实施例中，所述步骤S21的具体内容为：
记风电场j的实际出力序列p* wj,1,p* wj,2,…,p* wj,n为{p* wj,n},等效出力序列p′wj,1,p′wj,2,…,p′wj,n为{p′wj,n},其中，n为采样点数；
根据夹角余弦算法，计算波形整体相似度Szt,j：
Figure BDA0002556453040000091
其中，p* wj,i为风电场j在时刻i的实际出力值，p′wj,i为风电场j在时刻i的等效出力值；Szt,j即为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的整体相似度。
在本实施例中，所述步骤S22的具体内容为：
仍然将风电场j的实际出力曲线和等效出力曲线序列分别记为{p* wj,n}和{p′wj,n}，根据相对熵原理，同时考虑计算的对称性，则有：
Figure BDA0002556453040000092
同样的，p* wj,i为风电场j在时刻i的实际出力值，p′wj,i为风电场j在时刻i的等效出力值；P(p* wj,p′wj)为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的幅值分布差异系数。
在本实施例中，所述步骤S23的具体内容为：
Figure BDA0002556453040000093
其中，PNj是风电场j的额定容量，n为风电场j实际出力序列采样点个数，P(p* wj,p′wj)为风电场j的幅值分布差异系数，Sfzcy,j则是风电场j的实际出力与等效出力的幅值差异度。
在本实施例中，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：当风电场发电量越大，风电波动影响将越大，导致电力系统需要更高的辅助服务成本，所以引入电量系数K刻画风电场j在时间尺度T内实际发电量对风电场j波动影响系数的进一步修正：
Figure BDA0002556453040000101
其中，Wj是风电场j在时间周期T内的实际发电量；Sk,Sk+1,…,Sm是系统中除风电场j以外的所有的风电场的波形相似度值,m为系统中风电场的数量；
步骤S32：计算风电场j的风电波动影响比较系数，其值越小，风电场波动性对电力系统影响越小；
Figure BDA0002556453040000102
αj的取值将在0～1之间，若风电场j的风电波动影响系数αj越小，则表示其波动性对电力系统的影响越小，相反的，若风电场j的风电波动系数αj越大，则表示其波动性对电力系统的影响越大。
较佳的，本实施例的一个具体实例如下：
假设一个含有四个风电场的电力系统，各风电场的出力场景分别如图1-图4所示，时间尺度周期T＝24小时。
从图2至图5四幅图中可以比较清楚地看出，风电场1和风电场2的实际出力与等效出力之间波动的吻合程度相较风电场3和风电场4要更小，风电波动品质相应的更差。从风电波形相似度比较来看，最好的是风电场3，其次是风电场4，最差的是风电场2。这与我们直接观察的结果相符合，说明本申请提出的波形相似度方法能够正确反映各风电场实际出力相较等效出力之间的吻合程度。
利用此本实施例的方法，计算所得四个风电场的风电波动影响系数如表1所示，分别为0.3559、0.3527、0.1670和0.1245。可以看到，风电场1的波形相似度虽然比风电场2大，但受风电场1发电量更大的影响，两者的波动影响系数近乎相等；同样，风电场3受其发电量更大的影响，尽管它的波形相似度比风电场4更大，但它的波动影响系数还略大于风电场4，波动影响系数越小，从跟踪负荷的角度来看，其波动性给电力系统造成的影响越小。
表1多风电场出力场景下各风电场出力波动评估
发电量(MWh) 整体相似度 幅值差异度 波形相似度 波动影响系数
风电场1 3974.0 0.9192 0.4144 0.5048 0.3559
风电场2 3622.3 0.8921 0.4738 0.4183 0.3527
风电场3 2122.7 0.9556 0.1714 0.7842 0.1670
风电场4 1537.3 0.8963 0.2025 0.6938 0.1245
较佳的，本实施例根据风电实际出力曲线与等电量顺负荷等效出力曲线的波形相似度，提出兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，该方法不仅考虑利用夹角余弦算法求等效变换前后波形的相似度、利用相对熵原理计算等效变换前后波形幅值差异度，还兼顾比较周期内各风电场实际发电量的影响，能合理评估所有并网风电场风电波动影响，为风电场风电出力波动性能比较摊提供参考，具有较高的应用价值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (2)

1.一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取电力系统中各风电场的实际出力曲线和电力系统中的负荷变化曲线；以负荷变化曲线作为跟踪目标，将所有风电场的实际出力曲线按照等电量顺负荷法进行等效，得到各自的等效出力曲线；
步骤S2：基于波形相似性理论，求取风电场实际出力曲线与其等电量顺负荷等效出力曲线之间的波形相似度Sj；
步骤S3：以波形相似度Sj作为基础，考虑风电场在所评估时间周期内实际发电量大小，计算得到各风电场的风电波动影响系数αj，用以对风电场在某一时间周期内的出力波动影响进行评估；
所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：计算风电场j的实际出力，得到实际出力曲线；
Figure FDA0003631373040000011
其中，vj,t为风电场j在时刻t的实际风速，vcij为风电场j风机的切入风速，vcoj为风电场j风机的切出风速，vNj为风电场j风机的额定风速，PNj为风电场j风机的额定有功出力，P*wj,t即为风电场j在t时刻的实际有功出力；
步骤S12：计算获取风电场j的等电量顺负荷等效出力曲线；
根据等电量顺负荷法，则有：
Figure FDA0003631373040000012
Figure FDA0003631373040000013
其中，Load(t)是电力系统负荷变化曲线；p* wj(t)是风电场j实际出力曲线；p′wj(t)是风电场j等电量顺负荷等效出力曲线，T为一个时间尺度周期；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的波形整体相似度Szt,j；
步骤S22：计算风电实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的幅值分布差异系数(p* wj,p′wj)；
步骤S23：对幅值分布差异系数作归一化处理，得到幅值差异度Sfzcy,j；
步骤S24：将整体相似度Szt,j和幅值差异度Sfzcy,j相减，得到风电场j实际出力曲线与经等电量顺负荷等效的等效出力曲线之间的最终的波形相似度Sj：
Sj＝Szt,j-Sfzcy,j
若风电场j的波形相似度Sj越大，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越大，风电跟踪负荷的能力越好；相反的，若风电场j的波形相似度Sj越小，则表示该风电场的实际出力相较等效出力之间的波动吻合程度越小，风电跟踪负荷的能力越差；
所述步骤S21的具体内容为：
记风电场j的实际出力曲线序列{p* wj,1,p* wj,2,…,p* wj,n}为{p* wj,n}，等效出力曲线序列{p′wj,1,p′wj,2,…,p′wj,n}为{p′wj,n}，其中，n为采样点数；
根据夹角余弦算法，计算波形整体相似度Szt,j：
Figure FDA0003631373040000021
其中，p* wj,i为风电场j在时刻i的实际出力值，p′wj,i为风电场j在时刻i的等效出力值；Szt,j即为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的波形整体相似度；
所述步骤S22的具体内容为：
仍然将风电场j的实际出力曲线序列记为{p* wj,n}，等效出力曲线序列记为{p′wj,n}，根据相对熵原理，同时考虑计算的对称性，则有：
Figure FDA0003631373040000022
式中，P(p* wj,p′wj)为风电场j的实际出力曲线与等效出力曲线的幅值分布差异系数；
所述步骤S23的具体内容为：
Figure FDA0003631373040000023
其中，Sfzcy,j是风电场j的实际出力与等效出力的幅值差异度。
2.根据权利要求1所述的一种兼顾发电量的多风电场波动影响比较方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：对于在运行风电场，引入风电场电量系数K，进一步修正风电场j在时间周期T内实际发电量Wj对风电场j波动影响系数：
Figure FDA0003631373040000031
其中，Wj是风电场j在时间周期T内的实际发电量；
Figure FDA0003631373040000032
是电力系统中除风电场j以外的所有的风电场的波形相似度，m为系统中风电场的数量；
步骤S32：计算风电场j的风电波动影响系数：
Figure FDA0003631373040000033
αj的取值在0～1之间，若风电场j的风电波动影响系数αj越小，则表示其波动性对电力系统的影响越小，相反的，若风电场j的风电波动影响系数αj越大，则表示其波动性对电力系统的影响越大。
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