风电并网容量范文（精选7篇）
风电并网容量 第1篇
由于风电的随机性、波动性和间歇性[1,2],风电并网给电力系统区域间可用输电能力ATC(Available Transfer Capability)[3,4,5]计算的可信性带来巨大挑战[6,7,8]。在ATC的计算中,容量效益裕度CBM(Capacity Benefit Margin)是指负荷所在处的主输电系统为供电服务公司留取的一部分线路传输功率,以保证电力系统运行的可靠性水平[9]。CBM留取的合理性和准确性将直接影响所发布ATC值的可信度,进而影响系统运行的可靠性和经济性。随着大规模风电并网运行,为了确保系统ATC评估的可信性和准确性,需要对区域电网CBM的计算模型及多区域电网输电断面CBM的求取模型进行更为深入的研究[10,11]。
当前,电力系统对于CBM的研究尚不够完善,关于新能源并网对CBM留取的影响、CBM留取对系统ATC可信度的影响及对系统运行可靠性和经济性的影响尚未考虑在内。文献[12-13]采用传统的确定性方法计算CBM,主要考虑传统机组停机故障等不确定性因素,其发生概率较小,因此CBM大小一般取系统内最大发电出力的一个倍数,或者取最大输电能力TTC(Total Transfer Capability)的一个固定百分比。此类计算方法并不能很好地反映系统变化对CBM的影响,特别是风电并网后,该方法将难以应对风电波动性的影响。文献[14]按照与各区域缺电时间期望LOLE(Loss Of Load Expectation)指标大小成反比的方法进行输电断面CBM分配,此类方法虽然步骤简单且计算速度快,但未考虑系统运行的经济性,只是简单地按照LOLE指标对CBM进行分配。文献[10]采用概率性方法对CBM进行计算,并以各输电断面CBM之和最小为目标对各输电断面CBM进行经济分配,此类方法可使系统的ATC值最大化,但并未考虑系统留取CBM的成本问题和系统运行经济性。
因此,本文首先针对大规模风电并网对系统运行可靠性的影响,引入可表征系统运行可靠性的LOLE指标[15],通过计算系统发电裕度建立其与LOLE指标的对应关系;然后,综合考虑风电场出力随机性、负荷波动、常规机组故障等各种不确定性因素对系统发电裕度的影响,建立各不确定性因素与系统LOLE指标的内在联系。对于区域电网,本文根据系统对可靠性指标的不同要求,根据系统输电断面CBM大小与LOLE指标的对应关系,建立CBM计算模型;对于多区域电网,以区域电网CBM计算模型为基础,构建以经济性为目标、满足可靠性约束的送电区域各机组发电裕度分配及多区域电网各输电断面CBM留取的数学模型,力求在保证风电并网后系统运行可靠性的基础上,提升系统运行的经济性;最后,以IEEE 30节点和IEEE 118节点系统为例进行分析验证。
1 区域电网CBM模型及计算
大规模风电并网后,风电出力的波动性和随机性增加了系统运行的不确定性。根据CBM的物理意义,其为从互联区域输入电能提供了必要条件,当系统运行可靠性降低时,能够通过输电断面预留的CBM从其互联电网输入电能,从而改善系统运行的可靠性。因此,电力系统输电断面CBM的大小与系统要求的可靠性水平相关。本文基于系统对可靠性指标的不同要求建立区域电网CBM计算模型以保障系统运行的可靠性。
1.1 区域电网发电裕度建模
风电所特有的电源特性成为影响系统运行可靠性的关键因素。本文利用蒙特卡洛模拟法模拟风电场的随机因素,考虑风电场风速的随机性,并根据风力发电机组的输出功率曲线进行风电机组出力预测,计算风电场各时段综合输出功率。
根据系统发电量与负荷的关系,确定系统的发电裕度M,即系统的总发电量超出系统负荷的部分。借助M表征该区域的发电量是否足够支撑其负荷,当系统发电量不足时,通过输电断面上所留取的CBM,使得该区域可以从与其互联的送电区域输入电能,以满足系统可靠性要求。
根据系统中常规机组出力模型(C)和风电机组出力模型(W),求出系统的总出力G=W+C。由于G、W、C均为离散的随机变量,故可利用卷积公式求取G的概率质量函数:
其中,PG(W+C=z)为G数组的概率质量函数;k为自变量;PW(W=z-k)为W=z-k时的概率;PC(C=k)为C=k时的概率。
考虑系统中负荷的波动性,设负荷模型为L,则系统的发电裕度为M=G-L。系统的总出力与总负荷是相互独立的随机变量,所以仍然利用卷积公式求取M的概率质量函数:
其中,设G-L=z,PM(G-L=z)为M数组的概率质量函数;k为自变量;PG(G=z+k)为G=z+k时的概率;PL(L=k)为L=k时的概率。
求取M的概率质量函数时,以式(2)为目标,综合考虑系统的有功平衡约束:
机组容量约束:
机组爬坡率约束:
其中,N为常规机组台数;S为风电机组台数;L为负荷预测值;表示风电机组总出力值;表示常规机组总出力值,pi(t)为第i台常规机组的出力;pimin和pimax分别为机组i的最小和最大出力限值;RDamp,i和RUamp,i分别为机组i的有功出力下降速率和上升速率,单位为MW/min。
1.2 区域电网CBM计算
对某一确定的区域电网,当风电并网运行后,根据上述模型,可求取风电场出力模型W、常规机组出力模型C及负荷模型L。由式(1)、(2)以及约束条件式(3)—(5),可求得M的概率质量函数并绘制M的概率分布函数曲线,如图1中实曲线所示。LOLE指标是指某个时段系统容量小于日最高负荷天数的期望值[16]。对M的负值区域的概率进行累积分布处理,可求出此时M与LOLE的对应关系。当系统对LOLE指标要求不同时,M的概率分布发生变化,进而输电断面留取的CBM相应变化。经过计算,得到当LOLE为α时,CBM为0。若系统对可靠性要求提高,LOLE为β且α>β时,M的概率分布发生变化,如图1中虚曲线所示,进而经过计算得到输电断面留取φMW CBM,当系统为受电区域时便可以从其互联的送电区域输入不超过φMW的电能,弥补系统发电量不足,供给负荷。
因此,根据不同系统对于LOLE指标的不同要求,可求出该时段输电断面需要为本区域留取的CBM的大小。根据LOLE与CBM之间的对应关系,可绘制其关系曲线,以CBM取值为横坐标,LOLE大小为纵坐标,如图2所示,以便在之后的实用计算中应用该曲线根据系统对可靠性指标的不同要求求取对应的CBM的大小。若系统要求的可靠性指标LOLE为θh/a,则通过该曲线中所标注的点可以求出,此时CBM为γMW。即为满足系统可靠性要求,该时段系统输电断面需要为其留取的CBM大小为γMW。
2 多区域电网CBM求取模型
当互联电网存在多个区域电网时(以区域A、B、C 3区电网为例),如果区域B、C同时为送电区域、区域A为受电区域,区域B、C至区域A的输电断面留取的CBM可分别记为CB A和CC A,指为满足受电区域可靠性指标,B或C送电区域单独作用时输电断面为受电区域留取的CBM,由前文方法可分别计算得到B、C两区域至A区输电断面留取的CBM之和,即CB A+CC A。该代数和已超过区域A的实际需求,造成一定程度的经济浪费。故本文综合考虑B、C送电区域协同向受电区域A输送电能,提高受电区域可靠性并减少电能浪费。此时系统输电断面中留取CBM的大小等于送电区域各机组为受电区域预留发电裕度的总和。因此,以送电区域各机组发电裕度获取经济性最佳为目标得到各时段送电区域各机组为受电区域预留发电裕度的大小,进而求得各送电区域至受电区域输电断面上CBM的大小,使系统运行可靠性得到保障且经济性提高。
2.1 目标函数
以所有送电区域各机组为受电区域所留取发电裕度获取总成本最小为多区域电网各输电断面CBM模型的目标函数:
其中,n为可调度的机组总数;qi为机组i为受电区域预留的发电量,即通过输电断面上的CBM向受电区域传输功率的大小;Fi(qi)为机组i所预留发电裕度成本,以二次函数表示为Fi(qi)=aiqi2+biqi+ci,其中,ai、bi、ci为给定常数。
2.2 约束条件
首先,各机组出力要在其可行范围内;其次,受电区域可靠性未达到系统要求时,送电区域应在满足其自身可靠性要求的基础上,通过输电断面CBM将各机组留取的发电裕度输送至受电区域,以弥补受电区域可靠性的不足,故约束条件如下:
其中,Pi为机组i的最大技术出力;pi为机组i现有的有功出力;CA为此时段受电区域A的发电不足量,为满足系统可靠性要求所需从互联区域输入功率的大小,即输电断面需要为区域A留取CBM的大小;b、c分别为此时段区域B、C机组中未满发的机组数量;CB、CC为此时段送电区域B、C中各机组发电裕度大小的总和,即在满足自身系统可靠性约束后可以通过输电断面中留取的CBM向区域A输送电能的大小。
约束条件中,式(7)表示送电区域机组提供的通过输电断面中的CBM向受电区域传输的功率的大小在其可行范围内,即在保证其所在区域安排的发电量后可以提供的有功功率的范围;式(8)表示送电区域向受电区域输送一部分功率后能够使受电区域满足可靠性要求;式(9)、(10)表示送电区域通过输电断面中CBM为受电区域输送功率后,其自身运行仍然满足可靠性水平要求。
3 模型的求解
遗传算法GA(Genetic Algorithm)模拟物竞天择的生物进化过程,包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。该方法已被引入广泛的工程问题中,进而快速发展成一种“自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法”。采用GA求解多区域电网送电区域各机组发电裕度经济分配模型流程如图3所示。
4 算例分析
4.1 IEEE 30节点系统算例分析
首先以IEEE 30节点3区系统为例进行分析,该系统常规机组装机容量为435 MW,区域A、B、C的节点16、3、28各加入10 MW的风电场(考虑到风电的波动性,本算例选取风电在电网中的贡献率不超过10%),系统结构如图4所示。
采用蒙特卡洛抽样24 h风电场出力模型W、常规机组出力模型C及负荷模型L,取LOLE<1d/10 a(或LOLE<2.4 h/a),即10 a中负荷超过最大发电容量的时间累计最多不超过1 d。由式(1)和(2)及CBM-LOLE曲线分别计算各时段输电断面CBM值如图5所示,CBM大于0代表系统满足可靠性要求,各机组可通过输电断面上的CBM向外界提供电能;CBM小于0代表系统可靠性未满足要求,需在输电断面为其预留CBM从互联电网输入电能。
区域A、B、C的10 MW风电场出力预测、常规机组出力及负荷预测数据分别如图6、7、8所示。同样采用本文所建区域电网CBM计算模型,根据区域A、B、C的出力及负荷情况计算各时段各区域输电断面上的CBM,计算结果如图9所示。由图9可见,区域A发电量不足,可靠性不满足要求,需要输电断面为其预留CBM从互联电网输入电能;而区域B、C可靠性满足要求,各机组可通过输电断面上的CBM向外界提供电能。限于篇幅,以第13个时段为例进行分析:该时段,由于受电区域A系统可靠性未满足要求,需从外界输入37.2 MW功率,因此输电断面共需要为其留取CBM 37.2 MW;送电区域B和C中各机组可分别通过输电断面向互联区域输送的功率总和分别为81.9789 MW和13.3401 MW。
采用本文送电区域各机组发电裕度经济分配模型,可将遗传算法种群大小设为Nsize=100,迭代终止次数为200。根据各区域该时段发电情况及输电断面CBM值,计算可得到第13个时段系统送电区域各机组为受电区域预留发电裕度分配情况如表1所示。
各送电区域发电机组为受电区域预留发电裕度的总和即为该送电区域至受电区域输电断面留取CBM的大小,则各送电区域至受电区域输电断面CBM优化结果见表2,算法收敛过程见图10。
若采用传统的确定性CBM留取方法,即简单地将输电断面的CBM直接留取为一个确定的值,则本系统输电断面共需留取CBM为最大发电单元出力40 MW,且传统方法直接按照与区域B、C LOLE指标大小成反比的方法对CBM进行分配。将本文概率性方法与传统确定性方法进行比较,结果如表3所示。由计算结果可见,传统方法是将CBM直接取为一个较大值,来保证系统运行可靠性,但无法保证经济性;而本文所构建模型是在满足系统要求的可靠性水平的基础上将CBM取为一个较小的值,且经济性较好,更为合理。
4.2 IEEE 118节点系统算例分析
IEEE 118节点系统可划分为3个区域[17]。该系统总装机容量为5790 MW。假设在系统中新增500MW风电,平均分配在A、B、C 3个区域的节点39、67和102。采用区域电网输电断面留取CBM模型,可以求得当LOLE为2.4 h/a时,该118节点系统各时段输电断面共为其留取CBM的大小,计算结果见图11。
同样,可求得A、B、C 3区域各时段输电断面留取CBM的情况。以第16个时段为例,此时区域A可靠性未满足要求,为受电区域,需要输电断面留取201.171 4 MW的CBM。区域B和C可靠性已满足要求,为送电区域,各机组可分别通过输电断面上的CBM向外界输送功率112 MW和534.826 5 MW。由送电区域各机组发电裕度经济分配模型计算得,此时段该系统区域B、C各机组通过输电断面为区域A预留发电裕度经济分配结果如表4所示。进而可分别求得由区域B、C至区域A输电断面上CBM的优化结果如表5所示。图12为经济优化计算目标函数迭代300次的收敛过程。
若采用传统方法对IEEE 118节点3区系统进行CBM计算,可以得到此时输电断面为区域A共留取CBM为450 MW,明显多于本文方法所求得的201.171 4 MW,故其所需经济成本必然高于本文方法的,对比结果如表6所示。
由分析可见,本文所构建模型既保证了各时段系统运行的可靠性水平,又避免了资源浪费,实现了系统运行的经济性。因此,在电力系统区域间ATC的评估与决策中,采用基于可靠性指标并兼顾系统运行经济性的CBM模型是合理和有效的。
5 结论
本文提出了基于可靠性指标的CBM概率性计算模型,并对互联系统提出了以送电区域各机组预留发电裕度获取经济性最佳为目标的CBM分配模型。本文方法具有以下特点。
a.不再按照传统的确定性方法将输电断面留取的CBM取为一个固定值,而是采用概率性方法进行CBM计算,根据系统发电裕度M,并引入LOLE指标,不同系统对于可靠性水平的要求不同时,其取值不同,通常系统所要求的LOLE取值为2.4 h/a。充分考虑风电的波动性,通过绘制CBM-LOLE曲线并结合系统的可靠性要求,求取CBM的值。采用该方法计算后,输电断面留取CBM的大小有所降低,但仍然满足系统运行可靠性要求,使得CBM的留取更加科学、可靠,CBM的合适取值减少了电力系统失负荷的概率,使发布的ATC的值更加可靠,为系统创造了效益。
风电并网容量 第2篇
关键词：风电,可靠性,预测偏差,旋转备用
0 引言
世界范围内化石燃料等不可再生能源正在日益枯竭,大力发展新能源、加快能源结构调整已成为世界各国的共识。在现有的清洁能源之中,风力发电因其相对较低的发电成本和相对成熟的技术成为发展速度最快的新能源发电形式。截至2012年底,全球风电累计装机容量达到2.83×10s kW,同比增长19%[1];其中我国风电累计装机容量7.532×107 kW,同比增长20.8%[2]。
电力系统在运行过程中,需要预留一定的备用容量以保证安全。在由常规电源构成的系统中,确定系统所需备用容量的方法通常为:系统中的单机最大容量或系统负荷的固定百分比,这些方法简单且在电力行业中应用广泛,但从经济性角度来讲一般不是最优的[3]。由于风电出力受风速的影响很大,这种随机性与间歇性的特点使得电力系统安全运行风险增加,尤其是在穿透功率较高的情况下更为严重,传统的备用容量确定方法已经不能满足风电接入后系统的可靠性要求。因此,如何综合考虑系统运行的经济性和可靠性,合理安排风电接入后系统的备用容量,具有重要的理论和实际意义。
对于风电接入后对系统旋转备用容量的影响,文献[4]分析了风电接入后系统运行备用需求的性质,提出了一种基于风险的风电备用需求决策方法。文献[5]考虑大规模风电间歇特性,采用聚类分析技术对风电功率预测数据进行筛选,建立风电功率预测误差与备用需求变化间的关联模型优化备用容量。文献[6]计及不同机组提供旋转备用的成本差异,建立含风电系统旋转备用随机规划模型,能够根据系统容量冗余度灵活分配各时段的可靠性权重,实现调度周期内经济性与可靠性的协调优化。文献[7]针对紧急态势条件给出了不同时段归属不同备用状态的决策机制,并运用“两子集合优化”方法进行旋转备用智能调度,具有较强的适应性优化能力,为更多的风能接入电网创造有利条件。
可以看出在现有的研究中,均未考虑风电机组可靠性对旋转备用优化的影响。随着我国风电装机规模不断增加,加上工作环境的恶劣以及相应故障诊断技术没有配合提高,导致风电机组故障频发[8],因此,在大规模风电接入电力系统后,考虑风电机组可靠性对系统产生的影响是十分必要的。本文在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。通过算例分析验证了本文模型的合理性和有效性。
1 风电场随机概率模型
1.1 风速概率模型
文献[9]指出,风速预测误差随机变量ΔV服从期望值为0、标准差为σv的正态分布,设u表示预测风速,那么实际风速随机变量V可表示为,其概率密度和分布函数分别为:
1.2 风功率概率模型
风电场出力与风速之间成非线性关系,其输出功率特性表示如下:
式中:vi为切入风速;vr为额定风速;v0为切出风速;Pr为风机的额定功率;a、b为曲线中三次函数段的系数。
假设风电场中所有风机都是一样的,并忽略尾流效应,则风电场输出总功率可简化表示:
式中:Wav为风电场的可利用风电功率;pw为1台风机的功率;Nw为风机个数。
风电场可利用风电功率Wav是混合随机变量,其离散部分的分布率为:
对于连续部分,由式(3)和(4),可得
由于T(V)是单调且可微的,则Wav的概率密度函数为:
1.3 风电机组停运概率模型
Monte Carlo方法在理论上可以对发电机组的所有可能状态进行模拟,但由于风电机组的计划检修时间较短,因此为简化计算,对风电机组的状态模型采用2状态模型[10]。假设每台风电机组的故障率为λi,修复率为μi,根据马尔科夫过程理论和状态空间法,可以得出风电机组的强迫停运率为:
在每次Monte Carlo状态抽样中,于[0,1]之间抽取1个服从均匀分布的随机变量γ,若γ≤FORi,则认为该风电机组处于故障停运状态;若γ>FORi,则认为该风电机组处于正常运行状态。通过选取合适的步长形成风电机组停运容量区间,在全部抽样中统计停运容量落在各自区间的次数,便可得到风电机组的停运容量模型。
2 系统预测偏差模型
由于风电出力具有很大的随机性与间歇性,导致其预测存在一定的偏差:
式中:为t时段风电出力实际值;为t段风电出力预测值;为t时段风电出力预测偏差。
研究表明该偏差服从期望值为0、方差为的正态分布[11],并根据文献[12]的研究,有:
式中:为t时段风电出力的标准差;W1为风电场装机容量。
负荷预测同样存在一定的偏差:
式中:为t时段负荷实际值;为t时段负荷预测值;为t时段负荷预测偏差。
研究表明该偏差服从期望值为0、方差为的正态分布[13],并根据文献[14]的研究,有:
将风电出力视为“负的负荷”,则负荷与风电出力之差构成净负荷:
式中:为t段净负荷实际值;为t段净负荷预测值;为t时段净负荷预测偏差。
基于上文的研究和分析,风电出力预测偏差服从期望值为0、方差为的正态分布;负荷预测偏差服从期望值为0、方差为的正态分布;由于两者之间没有特定的联系,可以认为相互独立。根据概率论与数理统计的知识,净负荷预测偏差服从期望值为0、方差为的正态分布,且:
为了充分考虑随机因素对系统可靠性的影响,将风电机组的强迫停运和净负荷预测偏差引入发电机组停运容量模型(COPT)[15]由于净负荷预测偏差是连续型随机变量,不适合COPT的计算,因此将其离散化处理。
如图1所示,将的概率密度函数划分为M个区间,区间宽度为1个标准差,即;以第个m间的中点值作为第m个区间的期望值(m=1,2,…,M);以相应区间的概率密度函数积分值作为相应区间期望值的概率。显然,M的取值越大,计算的精度越高,但计算量也会随之增加;反之,若M的取值过小,则无法充分反映风电和负荷预测偏差的分布特性。因此,在权衡COPT的计算量与计算精度后,本文取M=7,相应区间的概率密度函数积分值计算如下:
其中,
3 考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型
3.1 目标函数
电力系统旋转备用成本通过发电成本衡量,因为计算出每个时段机组出力后,也就相应确定了该时段的旋转备用水平。旋转备用效益则通过停电期望成本衡量,以评估由于停电而造成的社会损失。因此在计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素后,考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型可表示如下。
式中:NG为火电机组总数;为t时段的旋转备用容量;为t时段火电机组的发电成本;为t时段火电机组i的运行状态:Fi为火电机组i的成本特性;为t时段火电机组i的出力;为t段的系统期望停电成本:VOLL为单位失负荷价值;EENS'为t时段系统电量不足期望值。
3.2 约束条件
(1)系统功率平衡约束
式中:为t时段的风电力;为t时段的负荷。
(2)火电机组出力约束
式中:PGimax、PGimin分别为火电机组i出力上、下限。
(3)风电机组出力约束
式中:pWmax为风电出力上限。
(4)风功率切除概率约束
由于风电具有较强的随机性与间歇性,加上火电机组的调峰能力有限,要求系统在任何情况下都不弃风是不现实的,合理的做法是确保系统的弃风概率小于一定的置信水平:
式中:Pr{WA)为弃风概率;β为置信水平。
4 算例分析
本文采用文献[16]的10机系统进行算例分析,火电机组参数和负荷分别如表1和表2所示,风电场额定总有功出力为120 MW,含有并联运行的60台异步风电机组,弃风概率设为10%,VOLL取1 000$/MWh[15],选取时段22,负荷水平为1 100 MW进行分析。
4.1 优化结果及分析
图2为在不同旋转备用水平下总成本的变化趋势图,可以看出随着旋转备用水平的不断增加,总成本呈“V”字形变化。这是由于在旋转备用容量较低时,系统的可靠性较差,期望停电成本较高;随着旋转备用容量的增大,系统的可靠性不断提高,期望停电成本随之迅速下降;在达到某一水平后,系统的可靠性较好,期望停电成本变化不明显,而系统开机数目和容量的增加导致火电机组发电成本上升。因此,总成本呈现单峰、非凸的特点,并且在旋转备用容量为204 MW时达到最低的22 998$。
4.2 单位失负荷价值对优化结果的影响
图3反映了不同单位失负荷价值对最优旋转备用水平的影响。由图3可以看出,随着VOLL的增大,系统最优旋转备用容量也随之增大,这是因为期望停电成本在总成本中的权重逐渐增加,导致系统对可靠性水平有着更高的要求,因此需要安排更多的旋转备用容量提高系统的可靠性,降低系统的运行风险。
图4反映了不同单位失负荷价值对总成本的影响。由图4可以看出,在不同VOLL水平下总成本的变化趋势仍呈“V”字形,但在旋转备用容量较低时,由于系统的可靠性较差,期望停电成本较高,VOLL的增加会使系统运行成本显著上升;随着旋转备用容量的增加,系统的可靠性逐渐提高,导致期望停电成本下降,系统的运行风险降低,VOLL的增加对系统运行成本的影响也随之减弱。
4.3 风电场容量对优化结果的影响
图5为不同风电场容量对优化结果的影响示意图,其中风电场容量分别取120 M W、240 MW、480 M W。由图5可以看出,在不同风电场容量下总成本的变化趋势仍呈“V”字形,但在旋转备用容量较低时,系统的可靠性较差,期望停电成本较高,加上风电的随机性与间歇性会大大增加系统的运行风险,因此风电容量的增加会使系统运行成本上升;随着旋转备用容量的增加,系统的可靠性逐渐提高,期望停电成本随之下降,系统的运行风险降低,因此风电容量的增加会降低火电机组的发电成本,提高系统运行的经济效益。
5 结论
本文在研究风电出力概率分布特点的基础上,建立了风电机组可靠性模型;计及风电出力预测偏差、负荷预测偏差、常规发电机组故障停运等不确定因素,兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出了考虑大规模风电并网的电力系统旋转备用容量优化模型。算例分析验证了本文模型的合理性和有效性,结果表明本文模型在追求发电成本最小化的同时,能够有效提高系统的可靠性水平,对含风电场的电力系统运行具有一定的参考价值。
风电并网新技术 第3篇
柔性直流输电是以电压源换流器为核心的新一代直流输电技术,其采用最先进的电压源型换流器和全控器件,是常规直流输电技术的换代升级。与交流输电和常规直流输电相比,在传输能量的同时,还能灵活调节与之相连的交流系统电压,具有可控性较好、运行方式灵活、适用场合多等显著优点。
1 交流并网的技术瓶颈
目前,使用交流并网是多数风电场并网的选择。但是,风电场通过交流并网普遍存在一些技术瓶颈。a)交流并网需要风电场与所连接的交流系统严格保持频率同步,而风机对并网处交流母线电压波动较为敏感。交流系统电压波动是风机退网的主要原因之一;b)交流系统发生故障时,风电场的稳定运行往往需要在母线出线端加装无功补偿装置,以提高风场的故障穿越能力,这需加大风电场投资。另外,补偿装置对风机的最大风能捕捉及风机控制器本身,有可能造成不利影响;c)使用交流电缆连接,当海上风电场电缆长度超过一定数值后,需要很大的感性无功补偿装置,尤其对于距离岸边较远的风电场,在线路中间进行无功补偿几乎没有可能。
使用柔性直流输电技术,理论上没有电缆距离限制。超过大于50 km～100 km等价距离时,使用直流并网技术是最合理的选择。
2 常规直流输电存在的问题
常规直流输电连接交流系统需提供换相电压,容易发生换相失败故障,大大降低风电场安全稳定运行的能力。传输同样容量的功率时,常规直流比交流和柔性直流输电方案占地面积大2倍以上;传输较小容量时,与交流和柔性直流输电相比单位造价较高。当风力不足使得风机从输电系统中切除后,为给风电场处的负荷供电,系统会有限度地向风电场传输有功功率,需要无功补偿保证系统的稳定运行。常规直流输电不具备发出无功的能力,且本身还需大量的无功补偿装置,因此,会加大换流站的面积。
3 柔性直流输电对可再生能源发展意义重大
柔性直流输电技术能给风电场提供良好的动态无功支撑,既免除风电场无功补偿设备的投资,又提供优异的并网性能,防止风电场电压波动对交流系统的影响,改善风电场对系统波动的抗干扰能力。由于能够提供电压支撑作用,它还能大幅度提升风电场在交流系统发生故障时的低电压穿越能力。由于柔性直流输电不受距离限制,因此也是大型远距离海上风电场并网的唯一选择。基于这些优势,柔性直流输电已成为国际公认风电场并网的最佳技术方案。
大型风电并网的现状与分析 第4篇
目前, 风力发电的快速发展, 一方面, 缓解了来自能源需求和环境保护的压力, 对优化能源结构, 实现二氧化碳减排起到了积极的作用;另一方面, 由于风电出力具有随机性和波动性, 大量的风电接入电网会使电网面临一系列的挑战, 在风电传输过程中会对电力系统的稳定运行产生一定的影响, 降低电力质量。所以说, 这种不良影响会随着风电渗透率的增大而逐渐扩大。针对这一情况, 分析了风电接入系统后对电网带来的影响, 并结合分析结果提出了目前风电并网技术需要解决的问题, 为建设风力发电机组大规模接入系统提供了参考和理论依据。
1 风力发电的发展
自1973年第一次石油危机以来, 在常规能源告急和全球生态环境恶化的双重压力下, 风能作为新能源的一部分, 已经取得了长足的发展。2004年起, 风力发电更成为了所有新式能源中最便宜的能源之一。2001年, 风力能源的成本已经降到20世纪六七十年代的1/5, 而且随着大瓦数发电机的使用, 下降趋势还会持续。到2008年, 全世界的风能发电约有9.4×108 k W, 供应的电力也已超过了全世界用量的1%.
风力发电自20世纪80年代开始, 受到了欧美各国重视, 至今全球风力发电量以每年30%的惊人速度快速增长。图1为截至2012年, 全球各国风力发电装机的容量。从图中可以看出, 全球的装机容量一直保持较快的增长。
2005年, 我国颁布了《可再生能源法》。在往后的4年时间里, 全国风电装机容量由126 k W增长到了1.221×107 k W, 以每年一番的速度发展, 远远高于世界风电平均发展速度。2009年, 我国当年的新增装机容量位列世界第一, 累计世界第二。截至2012年底, 我国风电累计核准容量1.067 0×108 k W, 并网6.266×107 k W, 在建4.404×107 k W。2012年, 上网电量为1.008×1010 k W·h, 全国风电累计装机量占全球市场的23%, 位列世界第一。图2为我国历年风电装机容量。
2 大型风电并网对电网的影响
2.1 增大调峰、调频难度
风电的随机性强、间歇性明显、波动幅度大、波动频率无规律性, 大大增加了调峰、调频的难度。
风电反调峰特性增加了电网调峰的难度。风电接入后, 电网一年间峰谷差变大的时间延长了, 同时, 由于调峰容量不足, 我国绝大部分地区的电网都出现过低负荷时段弃风的情况。
风电的间歇性、随机性增加了电网调频的负担。风电出力波动频繁, 在短时间内可能会出现较多波动, 这大大增加了电网调频的压力和常规电源调整的频次。
2.2 电网运行控制有困难
据统计, 受风电的影响, 蒙西电网锡盟灰腾梁风电基地沿线变电站220 k V母线电压全年维持在额定电压的1.1倍;新疆电网达风变110 k V系统电压长期在113 k V以下。为了支撑110 k V系统的电压, 达风变220 k V母线电压不得不全年维持在238 k V以上, 运行电压调整十分困难, 也对输变电设备安全造成了威胁。风电场运行过度依赖系统无功补偿, 限制了电网运行的灵活性。
2.3 局部电网接入能力不足
风电场大多处于电网末梢, 大规模接入后, 风电大发期大量上网, 电网输送潮流加大, 重载运行线路增多, 热稳定问题逐渐突出。
2.4风机抗扰动能力差
当系统发生小扰动时, 风电机组退出运行, 使电网承受第二次冲击, 导致事故扩大, 增加了电网遭受冲击的频次。
2.5 增加电网稳定风险
风电的间歇性、随机性增加了电网稳定运行的潜在风险, 具体包括以下三点: (1) 风电引发的潮流多变, 增加了有稳定限制的送电断面的运行控制难度; (2) 风电发电成分增加, 导致在相同的负荷水平下, 系统的惯量下降, 影响电网动态的稳定; (3) 在系统发生故障后, 风电机组可能无法重新建立机端电压, 失去了稳定性, 从而破坏了地区电网电压的稳定性。
3 风电并网技术问题
面对风电接入电网所带来的种种不利影响, 要降低这些影响带来的后果, 实现风电的大规模并网, 要有效解决这一系列亟待解决的技术问题。
3.1 风电场联网方式和输电规划
电场联网方式包括接入电网的联网点电压、联网点位置、联网风电规模、交流/直流联网等。根据目前国外和国内的研究成果, 这与接入电网的规模、旋转备用、储能系统配置等有一定的联系。这是一个可再生能源与电网规划的问题, 目前, 这一方面主要是依靠仿真软件实现。风电场联网方式如图3所示。
输电规划问题主要是指大规模风电的长距离、弱连接的远距离输电、海上风电并网和电力市场的风电跨区交易问题。
3.2 风电场联网对电网的友好支持
风电场属于不稳定能源, 受风力、风机控制系统的影响很大, 特别是在高峰负荷时期, 风电场可能出力很小, 而非高峰负荷时期, 风电场可能出力很大。因此, 必须提供足够的手段保障电网的安全、稳定运行, 否则, 风电场联网后将严重影响电网的安全。同时, 电网也会对大规模风电场的运行性能指标, 比如爬坡速率、下降速率、功率波动和无功支撑能力等提出要求。
3.3 风电场调度
由于风电场一般分布在偏远地区, 呈现多个风电场集中分布的特点, 每个风电场都类似于一个小型的发电厂, 可以将其模拟成一台台的等值机, 这些等值机对电网的影响因机组本身性能的差别而不同。为了实现这些分散风电场的接入, 欧洲提出了建立区域风电场调度中心的要求, 而我国目前只是对单个的风电场建立运行监控。随着风电场布点的增多和发电容量的提高, 类似火力发电的监控中心, 我国很有可能会建立独立的风电运行监控中心。风电场运行监控中心与电网调度中心的协调和职责划分也是未来需要明确的主要问题。
3.4 低电压穿越 (LVRT)
当风力发电机并网点电压跌落时, 风机能够保持低电压穿越并网, 甚至可以向电网提供一定的无功功率, 以支持电网恢复, 直到电网恢复正常。“穿越”这个低电压的时间就是风机的低电压穿越。低压穿越原理如图4所示。
随着风电场规模的扩大, 当电网发生故障时, 以1型和2型风机为主的风电场需要提供集中或分散的动态无功补偿装置, 避免此类风机脱离电网而停机;3类和4类风机的设计和运行参数设置要满足WECC LVRT标准的要求。国际上最新的WECC LVRT标准已经于2009-04-28讨论表决通过了。
在此基础上, 各国的低压穿越标准也有所不同, 我国对风电场低电压穿越的要求是: (1) 当风电场内的风电机组在并网点电压跌至20%额定电压时, 能够保持并网运行625 ms的低电压穿越能力; (2) 当风电场并网点电压在跌落后3 s内能够恢复到额定电压的90%时, 风电场内的风电机组保持并网运行, 接近AWEA (American Wind Energy Association) 的标准。各国低压穿越标准如图5所示。
3.5 风机技术对无功控制调节的影响
风机技术的发展也为无功控制调节带来了新问题。安装传统异步发电机和带有可变转子阻抗的线绕式转子异步发电机的风电场, 需要配置与发电功率相当的集中动态无功补偿或分散无功补偿装置。对于安装双馈异步发电机和全功率逆变连接/直驱型风机的风电场, 由于其具备了LVRT性能的要求, 所以, 当电网发生故障时, 要求参与电网的无功功率补偿可以维持系统电压。根据不同的风电场、风机类型和风机群组合进行无功分配和协调控制, 是风电场运行中的重点和难点。
3.6 风电场及电网储能
要想平衡发电和用电之间的偏差, 就要平衡功率。对平衡功率的需求是随着风电场容量的增加而同步增长的。根据不同国家制定的规则, 风电场业主、电网企业将负责提供平衡功率, 一旦输电系统调度员与业主、电网企业签约, 它将成为整个电网的一部分, 由所有消费者承担。
加州ISO建议由第三方提供储能设备, 政府也为此制订了相应的优惠政策。因为一般的储能设备除了飞轮储能 (80%~90%) 外, 多数最多只能达到75%的能源转换效率。因此, 如果要让风电场业主或电网业主增加储能设备, 必须要制订相应的补偿和优惠政策。
3.7 发电计划占电网规模的比例和影响
电网的系统频率和AGC调频与风电场的出力密切相关, 因此, 准确预测每天的风电场出力并实时进行经济调度, 是风电场监控中心和电网调度中心的重要工作之一。随着风电场规模的扩大, 欧洲、美国等国同样面临风电场调度和发电计划编制的问题。因此, 要与气象预报系统紧密联系, 即使是大规模的风电场, 每天风力发电预测的误差也可达到7%~9%.电网侧如
原则上讲, 电网有多大的备用容量就可以接入多大规模的风电场。为了提高电网容纳可再生能源的比例, 并保持电网的安全、稳定运行, 一方面, 电网需要增加抽水蓄能电站, 快速启动燃气电站的建设;另一方面, 风电场要装备本地储能设备, 增加机组的控制能力, 满足在各种运行状态下对电网安全、稳定运行的要求。因此, 此问题应由电网侧、风电场侧和与风力发电有关的利益方共同解决。
3.8 风电电能质量
风力发电接入系统的电能质量也要达到系统的要求, 具体考核内容包括电压偏差、电压变动、谐波和闪变等。
3.9 并网标准适应性
目前, 各国并没有一个完全一致的并网标准, 因此, 各个电网需要根据通用导则和本身的电网接入条件, 确定可再生能源联网的具体细则。这需要通过大量的、各种规模的风电场接入仿真研究工作来确定, 所以, 必须要借助仿真系统来实现。
3.1 0 海上轻型直流输电并网
随着风机技术和风力发电技术的发展, 海上风力发电技术也在发展迅速。欧洲的海上风力发电装机容量在2015年将达到2.5×107 k W, 预计2020年将达到4.3×107 k W, 2030年要达到1.17×108 k W。而我国近海和三峡水上大型风电场也将大量投产。
由此可见, 海上风电场联网是一个值得重点考虑的问题。欧洲计划采用网格式的HVDC联网工程将未来欧洲海上风电并网, 而我国的海上风电联网问题也是电网规划中一项重要研究内容。
4 结束语
随着风力发电机组大量接入系统, 为电网建设带来了一系列的挑战。文中具体分析了风电机组接入系统后为电网带来的影响, 主要包括风电接入系统增大了电网调峰、调频的难度;大规模风电场接入电网, 电网运行控制遇到了很大的困难;局部电网接入能力不足;风机抗扰动能力差, 影响电网的运行安全;增加了电网稳定运行的风险。
为了降低这些问题的影响力, 还有一系列技术问题亟待解决, 主要包括风电场联网的方式和输电规划、风电场联网对电网的友好支持、风电场调度、低电压穿越、无功控制调节、风电场及电网储能、风电场发电计划、风能占电网规模的比例及影响和风电电能质量等多方面的技术问题。
浅谈中国风电并网运行的发展 第5篇
近年来,随着全球能源安全和气候问题的日益突出,风电作为技术相对成熟、最具规模化开发条件和商业化发展前景的新能源发电技术,在全球范围内得到迅猛发展。世界风电总装机从2003年的3 929×104k W增长到2009年的15 789.9×104k W,年均增长26%。中国具有非常丰富的风能资源,陆上和近海区域10 m高度可开发和利用的风能储量超过10×108k W。作为应对能源危机和气候变化双重挑战的重要手段,进入21世纪以来,中国风电也进入了快速发展时期,特别是近几年,呈超常规发展态势。截止2009年底,中国风电吊装容量已达到2 400×104k W,2006年至2009年每年都实现翻番。
风能资源作为可再生能源取之不尽。据统计,中国风能的技术开发量可达3×108k W~6×108k W,且中国风能资源分布集中,有利于大规模的开发和利用。据考察,中国的风能资源主要集中在2个带状地区,a)“三北地区丰富带”即西北、华北和东北的草原和戈壁地带;b)“沿海及其岛屿地丰富带”,即东部和东南沿海及岛屿地带。这些地区一般都缺少煤炭等常规能源,且在时间上冬春季风大、降雨量少,夏季风小、降雨量大,风电正好能够弥补火电的缺陷,并与水电的枯水期和丰水期有较好的互补性。
众所周知,风电具有间歇性和随机性以及反调峰等特点,且风电机组还难以像常规火电和水电机组那样有计划地调度控制。因此,风电的大规模快速增加给电网安全和经济运行带来了诸多影响。国内外专家已对电网风电机组的特性和调度运行管理等做了大量的研究,获得一些有工程应用价值的成果。但是,中国风电发展具有与国外明显不同的特点,如,发展迅猛、三北地区分布集中且远离负荷中心等。这些特点给风电输送和电网安全稳定运行带来了诸多的影响。
1 中国风电并网运行现状
1.1 风电并网容量增长迅猛
21世纪开始,中国风电发展迅猛。2000年至2005年,中国风电装机容量平均每年以20%的速度递增。特别是2005年,国家颁布可再生能源法之后,至2009年,中国风电装机容量由126×104k W增长到2 412×104k W,以每年翻一番的速度发展,远高于世界风电平均发展速度。2005年,中国开始了100×104k W级风电基地规划;2008年,启动了1 000×104k W级风电基地的规划和建设工作。2008年中国新增风电装机容量630×104k W,排全球第二,占全球新增装机容量的22%。2009年中国新增风电装机1 202×104k W,排全球第一,占全球新增装机容量33%,成为增长最快的国家。
到2009年底,中国共建成风电场423个,吊装风电机组20 367台,总容量2 412×104k W。风电发电量累计达到516×104k W·h,替代标准煤1 857×104t,减少CO2排放量5 719×104t、SO2排放量29×104t。风电已为中国能源供应和节能减排作出了重要贡献[1]。
1.2 风电开发地域相对集中
中国风能资源主要集中在“三北地区”。截至2009年底,东北、华北及西北地区风电装机容量依次为627×104k W、680×104k W、210×104k W,总计1 517×104k W,占中国并网容量的87%左右。
除江苏海上1 000×104k W级的风电基地外,中国规划的6个陆上的1 000×104k W级的风电基地(新疆哈密、甘肃酒泉、蒙东、蒙西、吉林、河北张北)全部集中在“三北地区”。目前,内蒙古(蒙西、蒙东)、辽宁、吉林及黑龙江等省区的风电最大出力已占到该网最小负荷的15%以上。其中,吉林、蒙西已接近或超过了20%,大规模风电对地区电网运行的影响日益增强[2]。
1.3 风电电场规模大接入电压等级高
中国风电发展具有规模开发的特点。截至2009年底,中国建成装机规模10×104k W以上的风电场54个,总容量811×104k W。目前,单个风电场的最大容量已达到45×104k W(吉林同发),形成了以吉林白城、内蒙古通辽、赤峰及甘肃酒泉等100×104k W级的风电群。
随着风电场规模的扩大以及远距离输送的要求,接入系统的电压等级也呈上升趋势。根据对16个主要网省级风电场接入情况的统计,目前,接入220 k V电压等级的风电场69个,容量为673.1×104k W,占43%;接入110 k V电压等级的风电场84个,容量为585.5×104k W,占37%;接入66 k V及以下电压等级的风电场74个,容量为318.9×104k W,仅占20%。根据规划,酒泉风电基地大部分风电场将直接接入750 k V电网。风电对电网的影响已经从低压到高压,从配网向主网延伸。
1.4 风电机组技术性能参差不齐
截至2009年底,中国总吊装的2 412×104k W风电机组由国内外风电机组49家生产。其中,外资企业19家,容量597×104k W,约占25%;内资企业25家,容量1 778×104k W,约占74%;中外合资企业5家,容量37×104k W,约占1%。这些机组中,恒速感应风电机组占16.2%,双馈变速风电机组占75.7%,永磁直驱风电机组占8.1%。其中,双馈型和直驱型机组在技术上可具备有功、无功调节和低电压穿越能力等功能。由于目前中国无强制性要求,配置成本较高,中国风电机组基本都没有配备这些功能。
总体来看,中国并网风电设备种类繁多、标准不统一,且技术性能参差不齐,调节性能较国外有一定差距,不能完全满足电网要求。
尽管目前风电装机容量占总发电容量的比例不高,仅为2%左右,但由于风电发展速度较快且地域分布相对集中,风电机组调节性能差异性大,且基本处于“自由运行”状态,风电已经成为影响部分电网安全运行的重要因素之一。
2 风电大规模接入给电网运行带来的影响
2.1 系统平衡矛盾加剧调峰调频压力增大
风电具有部分时段的反调峰特性,增加了电网调峰的难度。根据对东北、蒙西和吉林电网的数据统计,风电反调峰概率分别为60%、57%和56%。吉林电网因风电的接入,1年峰谷差变大的时间达到210天。风电大量投入后的调峰问题已成为电网运行的突出问题。
此外,风电的间歇性和随机性增加了电网调频的负担。据统计,2008年2月至11月,新疆地区风电在30 min内出力波动超过9×104k W的达到347次,增加了电网调频的压力和常规电源调整的频次。
2.2 部分电网电压控制难度加大
随着大规模风电场接入电网,部分电网运行电压控制出现了较大困难。据统计,受风电影响,蒙西电网锡林郭勒盟灰腾梁风电基地沿线变电站220 k V母线电压全年维持在额定电压的1.1倍;新疆电网达风变电站110 k V系统电压长期在113 k V以下,为支撑110 k V系统电压,该变电站220 k V母线电压不得不全年维持在238 k V以上,运行电压调整十分困难,也对输变电设备安全造成了威胁。
风电场运行过度依赖系统无功补偿,限制了电网运行的灵活性。蒙西塔拉地区500 k V无功补偿设备停运时,220 k V系统电压最高升至257 k V[3]。
2.3 局部电网接纳能力不足
风电场多处于电网末梢,大规模接入后,风电大发期大量上网,电网输送潮流加大,重载运行线路增多,热稳定问题逐渐突出。如,甘肃酒泉地区电网与主网联系相对薄弱,2007年以来,该地区风电、小水电快速发展,导致电网送出矛盾不断加剧。尽管采用了过负荷切机以及变电站分裂运行等措施提高输送能力,但仍有个别时段难以满足风电全部外送的要求。
2.4 电网遭受冲击的概率增加
风机本身抗干扰能力不强,还会增加电网遭受冲击的频次,甚至导致事故扩大。如,2010年4月12日23点30分,吉林电网同塔并架的500 k V合松1号、2号线发生故障,白城地区风电大量脱网,风电总加从事故前约78×104k W快速降到10×104k W,导致系统频率从50.00 Hz跌落到49.85 Hz[4]。
再如,甘肃捡财塘和河南清源风电场自投产运行以来,受电铁和冶金等大型用户的影响,都曾因三相电压不平衡(未超过国家标准限值)保护动作发生风电机组跳闸停机,使电网遭受不必要的冲击。
2.5 电网稳定运行的风险增加
风电的间歇性和随机性增加了电网稳定运行的潜在风险。一方面,风电引发的潮流多变,增加了有稳定限制送电断面的运行控制难度;另一方面,风电发展成分增加,导致在相同的负荷水平下,系统的惯量下降,影响电网动态稳定水平。最后,风电机组在系统故障后可能无法重新建立机端电压、失去稳定,引起电网电压稳定破坏。
3 并网运行问题原因分析
3.1 风电机组技术性能不佳
目前,国外风电机组已普遍具备相应的有功、无功调节和低电压穿越能力。由于中国现行标准无明确强制性要求,再加上成本较高等,目前,中国运行机组大部分没有配备这些功能,是造成故障时风电场切出,导致故障范围扩大,威胁系统安全稳定运行的主要原因。
3.2 电源的结构性矛盾突出
发展风电,客观要求配套发展相应容量的常规电源,特别是快速调节电源,以增加相应的调节能力。风电与常规电源规划发展的脱节,进一步凸现了电源的结构性矛盾,带来电网运行环节的问题。致使系统调峰容量不足,电网运行困难,接纳风电能力受到限制[5]。
3.3 风电与电网发展不协调
目前,有关部门在风电发展中偏重资源规划,在鼓励大规模风电基地发展建设的同时,对其送出和消纳问题重视不够。中国风电建设项目实行国家和地方审批制度,电网的整体性需要未得到充分体现。许多新建风电项目处于系统末端,就近接入电网,一些馈电线路转变为联网线路,造成一些风电场外送断面输送能力不足。电源与电网规划建设不协调,不仅影响风电的合理接入,也关系到电网的结构强度、安全水平和输送能力。
3.4 入网技术标准不完备
中国风电入网技术标准适用性不强。现行国家标准GB/Z 19963—2005风电场接入电力系统技术规定已过有效期,且内容偏于原则,不满足大规模风电接入条件下电力系统运行的实际需要。
风电机组测试与认证制度尚未建立,风电机组并网前后,均没有进行机组自身和相关涉网特性试验,使一些制造水平低、运行性能差的机组并入电网,使得电网安全稳定运行埋下了隐患。
3.5 技术支撑手段不足
风电功率预测技术有待提高。同时,中国缺乏商业化的数值预报服务,风电功率预测过度依赖国外数值预报产品。
风电预测工作发展不平衡和滞后。目前,电网侧陆续建设风电功率预测系统的同时,风电场基本没有开展风电功率预测系统的建设,不能给调度部门提供预测情况,给调度运行和监控带来了困难。
3.6 运行管理经验还处在积累阶段
适应风电快速发展形势,需认真总结风电并网运行存在的问题,加快对风电的并网调试、功率预测、计划编制、检修管理、信息采集及保护整定配合等专业工作进行规范。不断积累运行管理经验,提高运行管理水平。
4 措施与建议
4.1 统筹风电与电网和电源协调发展
统筹风电与电网协调发展,要在加快风电产业发展的同时,加大电网投资力度,加快以特高压为骨干网架,各级电网协调发展的坚强智能电网建设,提高电网优化资源配置能力,在更大范围内消纳风电。同时,要统筹风电与其他电源的协调发展,促进水电及抽水蓄能等快速调节电源的建设,改善电源结构,提高系统容纳风电的能力。
4.2 加强风电运行标准和政策体系建设
a)尽快编制和出台有关风电接入电网的技术规定、国家标准,明确提出强制性条款;b)加快编制和出台有关风预测和调度运行的国家或行业标准,加强和规范风电运行管理;c)尽快编制和出台风电机组并网检测技术规范、国家标准,促进风电机组性能的提升;d)尽快制订和完善与可再生能源法修正案相配套的有关政策。
4.3 提高风电机组性能
尽快制订和完善风机制造和并网监测国家标准,促进风机制造水平的提高,使风机具备有功无功调节和故障穿越等功能,满足电网安全稳定运行的技术要求。同时,要加快国家级风电技术与检测研究机构建设,尽快开展风机并网检测工作。
4.4 加强并网运行控制与管理
针对大规模风电介入后对电网安全稳定的影响,规范和强化风电的并网管理,制订风电并网运行控制和调度管理技术要求,规范风电并网、运行、计划和检修等工作流程,统一协调风电机组继电保护和稳定控制装置定植。保障大规模风电接入后电网的安全稳定运行和风能资源的充分利用。
4.5 加强风电技术支撑手段建设
加快出台相关政策和措施要求,大力推进风电场和电网风电功率预测系统建设工作。加强风电功率预报模型和方法研究,提高风电功率预测水平。
加快开发研制风电调度支撑技术,为风电调度管理提供基本的技术支撑手段。深入研究大规模风电并网的安全稳定特性和机理,研究跨大区可快速调节电源与大规模风电的互补特性和联合调度技术。
5 结语
中国正处于风电建设的高峰期,风电所占比例还将进一步增加。目前,面临的局部性、时段性矛盾可能转化为全局性、经常性矛盾,成为影响电网安全稳定运行的重要因素。为破解大规模风电并网带来的突出问题,必须从风电与电网和电源的协调发展、相关政策和标准体系建设、风电机组性能的提升以及加强风电运行管理等多方面入手,多方努力,实现中国风电行业的健康持续发展。
摘要：叙述了中国可再生能源法颁布和实施后,风电超常规发展的势态,中国风电发展在地域分布、电厂规模、接入电网电压等级和风电机组性能等方面的特点以及风电对电网调峰、调频、电压控制、安全稳定运行和调度运行管理方面的影响,中国风电并网中存在的问题及原因,提出,从风电与电网和电源的协调发展、相关政策和标准体系建设、风电机组性能的提升以及加强风电运行管理等方面的改进措施和建议。
关键词：风力,风电,并网运行,现状
参考文献
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风电并网对传统电网的影响分析 第6篇
随着社会文明的不断发展, 作为不可再生能源的煤炭和石油等资源已经越来越稀少, 能源和环境问题已经成为现代社会亟待解决的一个最重要的问题。风能作为一种可再生的新 兴能源, 取之不尽、用之不竭, 人类驾驭它的能力也在 不断提高, 但其天生的缺点———随机性和间歇性, 导致风力发电输出处于持续的变化中, 并且还需要从电力系统中汲取无功功率, 无功功率的需求量随着有功输出量的变化而变化, 风电接入电力系统还会影响电网的电压、频率、继电保护, 最终直接影响电力系统的稳定性。随着风电接入系统量的不断增加, 风电并网对电网的影响将会越来越显著。
1风力发电的并网方式
任何电网以外的电能接入, 首要条件是需要电能的频率相同, 风力发电也一样。目前的风力发电系统分为两 类:一类是恒速恒频发电系统 (CSCF系统) , 另一类是变速恒频发电系统 (VSCF系统) 。国内外使用比较多的风力发电机组是CSCF系统中的交流异步发电机, 图1为异步发电机的使用模型图。
异步风力发电机投入电网运行时, 其调整负荷的方式是控制转差率, 因此对风力发电机的调速精度要求并不高, 在并网时, 只要求其转速达到同步转速, 就可以进行并网了。
异步发电机的优点是:在风力发电系统 中其控制 简单, 且在并网后不会产生振荡和失步。当然异步发电机也存在一 定的缺点: (1) 在直接并网时会产生很大的冲击电流, 造成电压幅值的下降, 对电网的安全运行带来一定威胁; (2) 异步发电机在发电时本身不产生无功, 因此需要进行无功补偿。图2为异步发电机的并网模型图。
根据异步发电机容量和控制方式的不同, 异步风力发电机有直接并网、准同期并网、捕捉式准同期快速并网、降压并网和软并网等几种并网方式。
1.1直接并网
直接并网又称硬联网, 是将风力发电机组直接与电网并联的一种方式, 其并联条件是: (1) 风力发电 机与电网 的相序相同; (2) 发电机的转速接近同步转速 (在99%以上) 。并联信号由发电机组的测速装置给出, 控制开关合闸与电网并联。
其优点是:并网比较方便, 控制方式非常简单。
其缺点是:并网的瞬间电网会受到4~5倍发电机额定电流的冲击, 可能发生三相短路和系统电压瞬间严重下降的现象。
1.2准同期并网
通过精密的准同期控制器去调节发电机组, 使其发出电能的电压、频率和相位与电网电能一致, 由准同期控制器给 出合闸信号, 使断路器瞬间合闸, 风力发电机组并网运行。
其优点是:并网过程中产生的冲击电 流非常小, 对系统电压的影响也比较小。
其缺点是:并网时间相对较长, 如无其他 保护容易 造成网上飞车现象。
1.3捕捉式准同步快速并网
这种并网方式是将常规的整步并网方式改变 为在频率 变化中捕捉同步点的并网方式。其优点是:准确、快速、可靠, 几乎对电网没有冲击, 不需要机组有很高的调速精度。
1.4降压并网
这种方式是在发电机与电网之间串联电抗器, 用来减少并网合闸瞬间电网受 到冲击的 电流幅值 和电网电 压下降幅 度。图3为降压并网模 型图。这种方 式的主要 缺点是:经济效益差, 前期投资时, 需要根据机组容量的大小去增 加电抗器。这种方式主要用于小容量的风力发电系统。
1.5软并网
这种方式是在风力发电机定子与电网之间每 相串入一 只双向晶闸管, 目的是将发电机并网瞬间的冲击电流控制在允许限度内。正常运行时, 双向晶闸管被短接, 异步发电 机的输出电流不再经过双向晶闸管, 而是通过已闭合的自动开关直接流入电网, 如图4所示。
2风力发电并网后对现有电网的影响
2.1造成电网瞬间电压跳变
大型风力发电机组一般都是采用软并网方式, 但其在工作启动时仍会产生较大的冲击电流。当风速超过切出风速时, 风机会从额定出力状态自动退出运行。如果整个风电场所有 风机几乎同时动作, 这种冲击容易造成电压闪变与电压波动。
2.2对电网产生谐波污染
由于大量电力电子装置的运用, 在实际运行中, 系统中会有大量谐波出现, 并网后, 谐波会对电网电能质量有一定的影响。
2.3对电网稳定性的影响
在风电并网实践中 经常会出 现以下问 题:电网短路 容量小、电压波动大、风力发电机频繁掉线。尤其是越 来越多的 大型风电机组并网后, 对电网的影响更大。随着大量新型大容量风力发电机组开始投入运行, 风电场装机达到可以和常规机组相比的规模, 因此, 与风电并网有关的电 压/无功控制、有 功调度、静态稳定和动态稳定等问题越来越突出。
2.4对发电计划与调度的影响
传统模式是根据负荷大小去有计划地调节发电量, 发电计划的制定和实施比较方便。但是, 如果风电大量并 网, 其出力的不确定性将使发电计划的制定变得非常困难。
2.5对传统继电保护的影响
目前, 并网风电容量还比较小, 在电力系 统保护配 置和整定计算时往往不考虑风电场的影响, 而是简单地将风电场视为一个负荷, 或将风力发电机作为同步发电机处理, 不考虑其 提供的短路电流。然而, 当风电大规模接入系统时, 在电网发 生故障时风力发电机将向故障点提供一定的短路电流, 在此情况下, 如果系统保护配置和整定计算仍不考虑风电的影响, 则是不合理的, 实际运行时可能导致保护装置的误动。国内外关于电力系统短路电流的计算方法及计算软件都已相当成熟, 但都不包含风力发电系统, 因此, 研究故障情况下风电并网对继 电保护的影响是非常有意义的。
3风电并网对传统电网继电保护的影响分析
本文主要针对风电接入35kV系统后对电网继电保护产生的影响进行分析, 图5是风电并网后的系统结构图。
从图中我们可以分析得到, 风电并网对电网继电保护会造成以下几个方面的影响: (1) 会造成整个线路的继电保护灵敏度降低, 有可能发生拒动现象。从图中我们可以看到, 当K1和K2处发生短路故障时, 系统电源S和接入的风电电源S风都会为故障点提供短路电流, 导致保护QF4处的电压升高, 因此流过保护QF3中的故障电流小于无风电接入时的故障电流。当风电系统的分流作用足够大时, 将导致系统继电保护灵敏性降低, 对于定时限速断来说, 保护范围可能会缩小。 (2) 会造成风电接入点下游继电保护出现误动作。当线路上的K1点发生短路故障时, 由于风电电源S风的接入, 流经保护QF4处的短路故障电流增大, 造成QF4的保护范围延伸到下一级线路, 使保护失去了选择性。如果 故障点的 电流大于QF4的整定值, 则QF4会出现误动作, 造成保护 范围扩大。 (3) 当风电电 源S风所在线路上游分支线发生短路故障时, S风通过母线向故障点提供反向的短路电流, 使得故障点的电流增大, 同时若保护QF3没有识别故障电流方向的能力, 则可能会误动作, 造成风电 电源接入点所在线路中断供电。
针对以上可能出现的问题, 如想减少风电接入传统电网对继电保护的影响, 我们可以采取以下措施: (1) 风电电源接入电网时, 从对电网继电保护影响比较小的角度去考虑, 尽量让风电电源从整个线路的末端接入, 从而减少受风电影响较大的位于风电电源接入点下游的继电保护数量。 (2) 如果风电电源接入点没有选择性, 则需要对风电接入点下游继电保护的整定值进行调整, 提高保护的整定值, 用来满足保护选择性的要求, 同时还能保证在风电退出后, 整个电网仍有足够的保护范围和保护精度。 (3) 风电电源接入系统后需要对风电电源接入点上游的保护进行校验, 确保其在风电接入后仍能满足要求。 (4) 为确保保护的灵敏性, 需要对位于风电电源接入点上游的保护加装方向性元件, 确保系统保护不会因为反向电流而误动作。
4结语
风力发电是人类运用可再生能源的一个经典案例, 但风能的利用一定要找到一种科学的方法, 确保其对现有的电力系统没有冲击或冲击较小。目前风电并网量还相对较少, 随着风电大规模地接入电网, 传统电网的继电保护必须根据风电的接入量进行相应调整, 以减少其对系统安全稳定运行的影响。
参考文献
[1]孙元章, 吴俊, 李国杰.风力发电对电力系统的影响[J].电网技术, 2007 (20)
[2]乔建强, 杨水丽, 陈江涛, 等.风电场并网布局对系统稳定性的影响研究[A].第13届中国科协年会第15分会场——大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C], 2011
风电场并网在线预警系统研究 第7篇
我国风电优质资源多分布在电网网架薄弱的偏远地区,并采取密集并网方式接入系统。由于电网建设速度往往滞后于风电场建设速度,电网输送能力不足造成风电大发时联络线常发生“卡脖子”现象。此外,风电具有很大的波动性、间歇性和随机性,并且在实际运行中多数风电具有反调峰特性,而电网调峰调压手段不足,从而导致电网安全稳定问题突出,给风电丰富地区的电网调度带来巨大压力[1]。
国内的风电研究主要集中在风电并网规划建设、风电机组性能优化以及风电场发电计划安排等方面。对于如何实现风电并网的功率预测、在线潮流计算、无功优化与安全预警等电网所关心的安全稳定运行问题,相关的理论性研究和实际应用系统的研发还刚刚起步。另外,建设坚强智能电网将作为“十二五”能源规划的战略重点被提上日程,智能电网的应用需解决风电等分布式发电系统的安全接入问题,研究大规模风电等间歇性可再生能源并网的安全预警及调度管理对促进其发展具有紧迫的现实意义。
本文主要阐述了所研发的风电并网在线预警系统核心部分的构成、原理以及实现方法,并以实际运行中预测到的越限断面作为算例进行分析与验证。
1 在线预警系统构成及原理
本文所提出的风电并网在线预警系统,以变尺度数据挖掘的超短期风功率预测方法为前提,以潮流计算核心,具备超短期风功率预测、风能质量评估、节点电压趋势预测、线路潮流趋势预测、N-1安全约束扫描、预警处理、离线分析等功能。该系统的核心模块原理及实现方法阐述如下。
1.1 风电功率预测
风电功率预测的研究主要集中在次日24 h的短期风电功率预测,并且对于超过6 h的功率预测系统几乎都使用了数值气象预报信息,为日前发电计划编制和实时调度运行提供重要参考。但预测时间尺度越大,预测误差也越大[2],不能解决风电功率变化的随机性问题,因而不能满足实时预警系统的要求。预警系统如果采用超短期的预测方法将预测时间缩短至30 min,将进一步缩小预测误差[3],准确反映出风电功率突变时的趋势,使其能够满足实时预警以及实时调度的要求。
本文提出了基于变尺度数据挖掘的超短期风功率预测方法,首先介绍该方法的基本思想及原理。风能转换成电能的过程是一个复杂的过程,风电功率变化是受到不确定因素影响的具有混沌特性的复杂时间序列,其变化特征受到从宏观到微观的多层次变化规律的影响,因此需要通过变化观察尺度(即分析数据长度)来观测风电功率的特征。如果需要得到细节信息,应当使用较小的观察尺度;如果想得到宏观特征,可以使用较大的观察尺度。由于观察尺度的变化,直接影响了对层次特征的把握,每个层次的变化规律又随着观察尺度的不同而变化,有的变化特征在某个特定的尺度下出现,而随着尺度的变化,这些特征消失,同时新的特征出现。故对于复杂的风电功率预测,采用多层次、多尺度的分析是一个理想的选择。而使用多层次、多尺度的分析方法的关键的问题在于如何选择合适的观察尺度,保证得到最佳的层次及其特征信息,以及如何选择合适的时间尺度,判断风电功率的变化趋势。变尺度数据挖掘方法通过不断变化对数据的观察尺度和时间尺度,从复杂的数据中提取风电功率变化的重要特征,对风电功率的变化特征进行模拟演化,发现风电功率变化特征的演化规律,根据这些特征进行风电功率的预测。
基于变尺度数据挖掘的超短期风功率预测方法的具体流程如图1所示。首先对前24 h风电功率历史数据进行检验,去除不良信息,然后采用变尺度数据挖掘的方法找到数据断点,并提取数据得到截取长度为0~24 h风电功率预测的最佳时间序列,最后根据截取时间序列的长短分成短序列预测方法和长序列预测方法。在短序列预测方法中,由于截取的时间序列较短,统计特征不明显,因此采用模式匹配的手段,在历史数据中找到相似的序列进行规则提取,并进行风电功率预测。对于长序列预测方法,首先采用自适应拟合的方法对序列进行拟合,按照其基本的变化规律进行预测,然后在这个基础上对拟合误差进行分析,采用自回归与滑动平均ARMA[4]方法对预测结果进行校正,可以使结果更加精确。
1.2 在线潮流趋势预测
基于风电功率预测结果,通过在线潮流计算,可预测出线路潮流及节点电压趋势,分析其是否越限。
含风电场的电力系统潮流计算的关键是如何正确处理风电机组模型[5,6,7]。对于采用了变频器控制的双馈感应电机的变速风电机组,由于其发出的有功与无功功率能够得以解耦控制,使其具有类似于同步发电机的特性。根据采用的运行模式,变速风电机组可以看作PQ或PV节点。在恒功率因数控制模式下,其有功和无功功率之间为线性关系,可以看作PQ节点;在恒电压控制模式下,变速风电机组的无功功率根据机端电压与设定电压之间的偏差能够在一定的范围内进行调节,此时可以将其看作为PV节点,所需无功功率超过极限时,无功功率维持在极限值不变,此时风电机组由PV节点转化为PQ节点。相对于含普通异步发电机的电力系统潮流计算复杂程度明显降低。
潮流计算所需的CIM数据通过基于CIS的数据接口从EMS实时在线获得,最后得到风电并网区域主要监测节点电压和线路潮流趋势。
1.3 预警处理
1.3.1 潮流越限预警处理
如果预测风电场联络线路潮流I超过最大载流量Imax,则计算风电场联络线过载容量:
然后根据各风电场实际出力比例计算各风电场的切机容量。
1.3.2 电压越限预警处理
如果预测节点电压越限,则需采用多风电场无功优化调节方法计算各风电场的无功调节量。可以利用内点法分析系统的无功优化问题[8,9,10,11],该算法的计算时间对问题的规模不敏感,不随着问题规模的增大而显著增大,有很好的收敛特性。本文将内点法用于多风电场无功优化调节计算,该优化问题的数学背景如下所述[12]:
min表示目标函数,g表示潮流等式,h表示不等式约束集合,每个不等式约束引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束:
引入障碍因子将min目标函数修改如下:
根据式(4)~(6)并引入拉格朗日乘数得到最终的拉格朗日函数:
求解式(7)获得优化问题的解。
针对多风电场无功优化的无功调节量计算,具体含义如下:
(1)目标函数为最小网损;
(2)控制手段为调节各风电场的无功功率;
(3)约束条件为风电场实际可用的无功功率极限和母线电压范围;
(4)将电压越限断面进行在线最优潮流计算,得到多风电场的无功优化调节量。
约束条件需满足《国家电网公司风电场接入电网技术规定》的要求,无功功率的调节容量为风电场额定运行时功率因数0.98(超前)~0.9(滞后)所确定的范围。因此,首先要充分利用双馈风电机组自身的无功功率,考虑转子侧变频器电流约束、网侧变频器的无功功率调节能力计算总的无功功率范围;对于仍不能满足电网导则的风电场,需要加装集中补偿装置进行协调控制。另外,风电场并网点电压控制在额定电压的-3%~+7%。
2 在线预警系统实现
2.1 DIg SILENT软件介绍
Power Factory是德国DIg SILENT公司开发的电力系统辅助分析软件。该软件的V7.0版是全世界首套图形化的电力系统分析计算商业软件,目前已更新至V14.0版。经过多年的发展完善,Power Factory已具备电力系统潮流分析、短路计算、最优潮流、谐波分析、稳定计算和可靠性分析等各项功能,基本涵盖电力系统各专业领域。因该软件具备各种类型风机建模、仿真等完备功能,已成为国际公认的风电并网计算分析的首选工具。此外,该软件能运行在引擎模式并且具备DGS(DIg SILENT Interface for Geographical Informations Systems)数据接口可以同SCADA/GIS通信。
2.2 预警系统的设计思想
将风电并网在线预警系统作为对风电并网管理的数据中心和应用程序中心,通过对信息进行全面、统一、安全、高效的加工处理,实现对风电并网运行的在线监测与安全预警,为风电并网调度管理提供技术支撑。整个系统的设计思想如下:
(1)根据Power Factory软件提供的引擎模式功能和DGS接口进行二次开发,构筑与电网EMS系统的数据接口[13,14],实现以Power Factory为核心的在线计算引擎。
(2)建立包含风力发电机组模型的电力系统潮流计算和最优潮流计算模型。建立包括风机控制参数和运行参数在内的风电场专业数据库。
(3)通过数据接口,实时从EMS系统读取电网数据,实现超短期风电功率预测、风电并网潮流在线计算、线路潮流趋势预测、节点电压趋势预测等功能,实现对风电并网的在线安全预警。
(4)建立良好的人机界面,将上述计算分析结果以图形界面显示。
2.3 预警系统的软硬件设计
预警系统核心部分软硬件结构如图2所示,系统通过数据接口从EMS服务器读取实时电网数据,从风电功率数据库中读取预测的风功率数据,构筑预测电网断面并将断面数据导入Power Factory计算服务器进行潮流计算。预测风电并网区域主要监测节点电压和线路潮流趋势,根据越限情况进行预警并提出消除越限措施。
软件采用模块化设计,系统整体框架采用Visual Studio.Net开发工具,风电功率预测模块采用Matlab开发工具,在线电力系统分析引擎[15]则采用了Power Factory分析软件。软件运行稳定、界面友好,在实际运行过程中能很好地进行预警并取得了预期的效果。以监测某额定功率为100 MW的风电场为例运行结果示于图3~5,图3为超短期风电功率预测曲线图,曲线1为预测上限,粗曲线2为实际风功率,曲线3为预测下限;图4为风电场并网点110 k V母线电压趋势图,曲线1为节点电压预警上限,粗曲线2为实际节点电压曲线,曲线3为预测节点电压曲线,曲线4为节点电压预警下限;图5为风电场联络线电流趋势图,曲线1为线路电流红色预警线,曲线2为线路电流橙色预警线,曲线3为预测电流曲线,粗曲线4为实际电流曲线。
3 算例分析
3.1 算例系统说明
所研发的风电并网在线预警系统已在某电网公司调度中心获得实际运行,其含风电场的区域电网如图6所示,该区域为风电集中并网的220 k V片区,包含三个风电场分别是容量100 MW风电场1、容量48 MW风电场2以及容量20 MW的风电场3,风电场都是由单台装机容量2 MW的变速恒频风电机组组成,计算时将整个风电场视为一台等值风力发电机。通过对系统实际运行过程中预测到的越限断面进行分析,包括线路潮流越限以及节点电压越限情况,验证了该预警系统研发方法的可行性。(参数归算到220 k V,并取UB=220 k V,SB=100 MVA。)
3.2 线路潮流预警处理
实际运行过程中,某时刻系统预测到30 min内有线路潮流越限断面,各节点注入功率和节点电压幅值、相位如表1所示(Power Factory潮流计算得出)。
其中预测线路1、2电流共550 A,超过最大载流量494 A,电流越限56 A,由式(1)计算过载容量为11.126 MW,然后根据各风电场的实际出力比例,提出预警处理措施:风电场1切机容量为6.741MW、风电场2切机容量为1.280 MW、风电场3切机容量为3.105 MW,各风电场按出力比例切机后,线路1、2电流共494 A,刚好达到线路最大载流量。实际处理该预警情况后,线路1、2实际电流为492 A,与计算结果仅差2 A。
3.3 节点电压预警处理
某时刻系统预测到30 min内有节点电压越限断面,各节点注入功率和节点电压幅值、相位如表2所示。
其中节点1和节点4电压低于标准0.97 pu,网损4.321 MW。通过计算各风电场的无功优化调节量并提出处理措施:风电场1无功补偿16.365 Mvar,风电场2无功补偿3.016 Mvar,风电场3无功补偿6.655 Mvar。补偿后各节点电压及网损如表3所示:各节点电压在允许的电压偏差范围内,网损3.414MW,起到了很好的调节作用并降低了网损。实际处理该预警情况后,节点1、4电压分别为1.025 pu和1.033 pu,与计算结果仅差0.01 pu和0.016 pu。
4 结论