电力经济学基础(2)习题

摘要

分布式发电具有清洁环保、投资少、发电方式灵活等优点，因此越来越受到人们的关注，成为未来电力系统发展的重要方向。而微网的出现，提供了相应的控制、保护和能量管理技术，对解决分布式发电波动性，潮流方向等问题起到了重要的作用。分布式发电中的风力发电和太阳能光伏发电存在着波动性与不确定性，出力情况难以估计，本文对其进行了研究。随机生产模拟作为电力系统规划和发电计划制定的重要工具，运用于分布式发电中，能够对其发电量和可靠性问题进行研究。随机生产模拟的方法众多，本文主要介绍了卷积法和等效电量函数法，详细地说明了这两类方法的原理、计算过程，并将这两类方法应用到分布式发电生产模拟中。用Matlab编程，实现了对这两个方法的仿真。算例采用不同的模拟周期，不同的负荷测量时间间隔，以获得更多的数据。得到结果后，就可靠性指标、程序运行时间等进行对比分析，得到这两类方法的优缺点，同时说明该微网系统的可靠性。

关键词：分布式发电，微网，随机生产模拟

ABSTRACT

Since distributed generation(DG) has various advantages including clean and environmental friendly, less investment as well as flexible ways of Power Plant，more and more people pay attention to it, becoming an important trend to the future power system. Accordingly, the presence of Micro-grid provides DG with the technology of control, protection and energy management, which plays an important role in solving the problem of distributed generation volatility and the flow direction. However, solar photovoltaic power and wind power contained in DG have a problem of volatility and uncertain, so that it is hard to estimate their output, as is studied in this paper. As a vital tool of planning power system and making generation schedule used in DG, probabilistic production simulation can analyze the problem of its generating capacity and reliability. There’re many probabilistic production simulation methods, while this paper focuses on the convolution method and the equivalent energy function method (EEF), discussing detailed description of the principles and calculations of two methods, thus applying them to distributed generation. Afterwards, programming in Matlab based on the two methods above, through which the corresponding figures of the example are calculated. The example mentioned uses different simulation cycle and different load measuring time interval to obtain more data. After getting the results, through the comparison of Reliability index as well as program running time we can get Pros and cons of the two methods, and explain reliability of the micro-grid system in the meantime.

KEY WORDS: Distributed Generation, Micro-grid, Probabilistic Production Simulation

目录

摘要.................................................................... I ABSTRACT................................................................ II 第 1 章绪论. (1)

1.1 选题背景和意义 (1)

1.2 国内外研究现状 (2)

1.3 论文的主要研究内容 (3)

第 2 章分布式发电及微网概述 (4)

2.1 分布式发电概述 (4)

2.1.1 分布式发电的定义 (4)

2.1.2 分布式发电的作用 (4)

2.1.3 分布式发电的种类 (5)

2.2 微网概述 (8)

2.2.1 微网的定义 (8)

2.2.2 微网出现的现实意义 (8)

2.3 微网结构 (9)

2.4 微网技术 (10)

2.4.1 控制技术 (10)

2.4.2 保护技术 (11)

2.4.3 管理系统 (11)

2.4.4 分布式发电与微网关系 (12)

2.5 本章小结 (12)

第 3 章分布式发电随机生产模拟数学模型 (13)

3.1 传统随机生产模拟 (13)

3.1.1 概述 (13)

3.1.2 随机生产模拟的基本原理 (13)

3.2 等效电量函数法 (16)

3.2.1 概述 (16)

3.2.2 等效电量函数法的基本原理 (17)

3.3 分布式发电的处理 (19)

3.4 本章小结 (19)

第 4 章算例及分析 (21)

4.1 算例数据 (21)

4.2 算例结果 (21)

4.2.1 常规卷积法 (21)

4.2.2 等效电量函数法 (23)

4.3 结果分析 (23)

第 5 章结论与展望 (27)

5.1 结论 (27)

5.2 展望 (27)

参考文献 (28)

附录 (30)

致谢 (36)

第 1 章绪论

1.1 选题背景和意义

随着人类对环保要求的提高，以及常规能源的逐渐消耗，寻找清洁环保且可再生的能源被提上日程。为了保护环境，实现可持续发展，各国政府日益重视新能源的发展。我国自改革开放以来，经济不断发展，人民生活水平日益提高，但由于经济发展模式上的不足，给环境和资源带来了巨大的压力，随着环境的恶化，资源的枯竭，寻找可替代的清洁能源成为我国经济和社会可持续发展的迫切要求。

近几年以来，我国一直十分重视可再生能源领域的发展，逐步加大对可再生能源的投入与支持，可再生能发电迅速发展。2012年的政府工作报告中就提到了“加强用能管理，发展智能电网和分布式能源，实施节能发电调度、合同能源管理、政府节能采购等行之有效的管理方式。”而基于微网的分布式发电作为一种新型的清洁发电方式，越来越受到人们重视。

不同的国家和地区对分布式发电的定义不同，称谓也不统一，如在英国称为“嵌入式发电”，北美称为“分散式发电”。但一般认为：分布式发电（Distributed Generation，DG）指的是为满足用户特定的需要、支持现在配电网的经济运行或同时满足这两方面的要求，且在用户现场或靠近用户现场配置功率为数kW到50MW的小型、与环境兼容的发电系统[13]。而微网是将分布式发电、负荷、储能装置及控制装置结合，形成一个单一可控的独立供电系统，也可以看成是管理局部能量关系的基于分布式发电装置的小电网[13]。可见分布式发电与微网密切相关，分布式发电是以微网为载体的。

按能源类型分类，分布式发电主要可分为以下两种：基于传统化石能源的小型发电设备，如微型燃气轮机、柴油发电机、小型热电联产机、燃料电池等；基于可再生能源的小型发电设备，如风电、太阳能等。与传统的发电形式相比，分布式发电具有以下优点：

(1)既可与传统大电力系统连接运行，也可以电力孤岛形式运行，提高了地区负荷供

给的可靠性；

(2)作为清洁能源，在微网内电力供应富裕的情况下，能够往大电网送电，起到环保

的任用；

(3)离负荷较近，输电线路功率损耗几乎可忽略不计；

(4)规模小，占地少，投资低，建立周期短。

分布式发电同时也存在着缺点：风电、太阳能等可再生能源受气候因素影响大，机组出力的波动性、间歇性较大，同时微网独立运行时，作为一个小系统，负荷波动较大时，其满足负荷的自我调节能力也不如大电力系统。因此如何去合理地安排和调度分布式发电，

以保证其供电可靠性就显得十分重要。

而随机生产模拟作为电力系统规划的重要工具和手段，应用于分布式发电，将对解决微网中分布式发电的规划、可靠性等问题起到重要作用。

(1)随机生产模拟在传统电力系统中已得到广泛应用，传统的随机生产模拟主要功能

为：

(2)提供各种类型发电厂在模拟期间的发电量、燃料消耗量及燃料费用；

(3)给出电力系统中各水电厂及抽水蓄能电厂在负荷曲线上最佳工作位置及水能利用

情况；进行电力系统电能成本分析；

(4)计算电力系统可靠性指标，包括电量不足期望值（Expected Energy not Served，

EENS）、电力不足概率（Loss of Load Probability，LOLP）[1]。

但在分布式发电领域，随机生产模拟运用的还很少，特别是以微网为基础的随机生产模拟。

基于可再生能源的分布式发电作为分布式发电的重要组成部分，对减少化石燃料的消耗，节能减排有着重要作用。但其受自然气候的影响较大，发电功率具有很大的波动性，其生产特性与传统的火电机组有着很大的不同，因此以微网为载体，对分布式发电进行随机生产模拟有着重要的现实意义：通过对分布式发电进行随机生产模拟，针对分布式发电中可再生能源发电以及微网负荷较大的波动性，探索与之相适应的随机生产模拟方法，合理调度和安排微网内各类型各机组出力，保证分布式发电的经济、可靠地运行，以及对微网中负荷的稳定供给；有利于分布式发电的发展；实现分布式发电充分利用，合理调度，节能传统化石能源；计算微网的可靠性指标，以分析其供电的可靠性。

1.2 国内外研究现状

随机生产模拟作为电力系统运行和规划中一个重要的手段，国外在二十世纪七、八十年代就得到广泛的应用，在国内也有不少专家、学者做了这方面的研究。

文献[1][2]系统地说明了随机生产模拟基本原理和作用，以及随机生产模拟的经典方法：以卷积法为基础，进一步讲解了半不变量法和等效电量函数法；同时进行了一些实例的研究。但其作为一本专著，并没有对具体案例进行详细的分析，只是提出了随机生产模拟的一般方法，更不可能涉及到具体的分布式发电的随机生产模拟。文献[3]重点研究了，计及风电场接入大电网的随机生产模拟，提到等效电量函数法与频率持续法相结合的随机模拟方法，简称等效电量频率法，风电只是作为一部分发电机组加入到传统电力系统中，在考虑风电波动性较大的基础上，进行火电机组的随机生产模拟，用以评估风电接入对电力系统生产运行的影响。文献[4]则主要论述了等效电量函数法，并以此为基础讨论了机组的多状态随机生产模拟问题。文献[5]在等效电量函数法的原有功能的基础上，进一步将其运用于，发电机组检修计划，电价预测和风险预测上。文献[6]作为一本专著，针对电力市场的

要求，系统地阐述了序列运算理论，并重点讲解如何结合电力市场的要求，运用序列运算理论解决电力系统规划的问题，当然该文献也是针对大电力系统中的电力市场进行模拟。文献[7][8]将资源和需求序列化，运用序列运算理论在考虑电力市场下，进行随机生产模拟。

而国外对随机生产模拟研究的更早，在七八十年代就有不少相关的文献。文献[10][11]就是运用经典的卷积法，进行随机生产模拟，以离散的形式进行概率计算，最终得到电力不足概率和电量不足期望值。特别是文献[10]作为早期阐述随机生产模拟的文献，系统地讲解了经典的卷积法，以及很好地运用了持续负荷曲线以说明电力不足概率和电量不足期望值的求解，同时也考虑了抽水蓄能机组以及电力系统的规划问题。文献[12]则主要以等效电量函数法对含抽水蓄能机组的电力系统进行随机生产模拟，同时考虑了功率传输和随机生产中机组启停的边际成本问题。文献[13]以等效持续负荷曲线法和频率持续法为基础，对含抽水蓄能机能的电力系统进行随机生产模拟，同时研究了考虑启停机成本，以及机组调峰在内的随机生产问题。

综上所述，无论是国内还是国外对随机生产模拟的研究都已十分广泛，提出了众多的方法，主要分为两类：以经典的可持续负荷曲线为基础而发展起来的各类方法，如半不量法，等效电量函数法等；以及以序列运算理论为基础，对电力市场中需求侧响应加以考虑的随机生产模拟。但这两类方法均没有涉及到对微网中的分布式发电进行具体的随机生产模拟，仅仅是局限于大电力系统的随机生产模拟，当然这些文献中有不少考虑了在大电力系统中加入风电、水电、抽水蓄能机组的随机生产模拟，可以作为研究分布式发电随机生产模拟的借鉴。

1.3 论文的主要研究内容

本论文针对含微网的分布式发电特点进行研究，考虑微网区域小、网内容量小、负荷变动大，稳定性和调节能力与大电网相比都要小得多；同时微网内分布式发电中的风能、太阳能等可再生能源发电受等气候因素影响比较大，从而出力波动性与间歇性也比较大；以及分布式发电中微型燃气轮机、燃料电池等的工作特性。通过对上述研究，得到微网负荷变动的特点与分布式发电的生产特性，从而得出相应的负荷曲线、机组出力的概率密度。

得到这些基本参数后，利用已有随机生产模拟的基本理论，探索与分布式发电相适应的随机生产模拟方法，着重解决风能夜晚出力较大，太阳能只能在白天获得这一现实问题对随机生产模拟造成的困难，最后获得相应的微网系统可靠性指标（EENS、LOLP等），提供分布式发电的发电量、燃料消耗量等，合理地安排分布式发电中各机组出力时间和大小。

最终通过具体的分布式发电算例，算出相应的可靠性指标，分布式发电的发电量、燃料消耗量，并根据结果安排调度各机组，验证所提出方法的正确性。

第 2 章分布式发电及微网概述

2.1 分布式发电概述

2.1.1 分布式发电的定义

分布式发电是在电力系统中心地区提供电能的一种新兴方法。在负荷点，或离负荷点较近的地方，安装一系列小型、清洁的发电机组，通过这些机组发电供给负荷，这类形式的发电都可以称为分布式发电。它既可以独立于大电网向少数用户直接供电；也可以接入到配电网中，与大电网一起对用户供电。更广泛的定义中，任何安装在用户附近，向用户供给电能的设备都可以称为分布式发电，如用户自己安装的小型太阳能光伏电池、小型风力发电机、热电联产机组、冷热电联产机组。

分布式发电主要是满足用户的有功负荷需求或者作为备用负荷。因此，根据这一定义，分布式发电一般不会提供无功功率。

2.1.2 分布式发电的作用

在电力工业起步之初，供电形式也是直流供电，因此由于输电过程的电压降落，发电机仅仅供给其附近的用户。供需的平衡也部分依赖于当地的储能设备，例如能直接连接到直流电网的电池。

后来随着电力工业的发展，交流输电的出现，电能的远距离传输成为可能。同时由于规模经济，由大机组、大电网组成的大型电力系统逐渐形成，并且越来越大。我国已在全国（除新疆、西藏及台湾地区外）范围内形成了统一的电网，电网规模空前庞大。大电网在保证供电可靠性、降低电价、合理调度发电资源以及降低系统内备用容量比例上均发挥着非常重要的作用。但大电网也有其缺点，如：

（1）大型联网工程投资巨大；

（2）电压高、距离远、容量大，输电存在稳定性问题；

（3）系统复杂、运行难度大；

（4）发生故障时，故障电流较大。

而分布式发电的出现，能够很好地解决了这些问题。分布式发电投资较少、发电方式灵活、与环境能很好地兼容。

2.1.3 分布式发电的种类

分布式发电主要包括风力发电、光伏发电、燃料电池发电、微型燃气轮机发电、生物质能发电，当然还有相应的储能设备。在这几类分布式发电中，风力发电和光伏发电属于可再生能源，同时其出力受天气影响比较大，下面将会着重介绍这两类分布式发电。

2.1.

3.1 风力发电

风能是指由于太阳辐射造成地球各部分受热不均匀，引起各地温度和气压不同，从而导致空气运动而产生的能量。风力发电以风力作为动力，带动发电机将风能转化为电能的工程技术。

由于风力发电属于可再生能源，且随着相应技术的不断发展，单位容量的装机成本逐渐降低且规模效益显著，已受到越来越广泛的使用，成为发展最快的新型能源之一。但在我国风力发电主要还是大型风电，作为分布式发电的小型风电还比较少，大型风电的随机生产模拟已经有了一定研究，但分布式发电的中小型风电方面的研究还比较小，因此对其进行随机生产模拟就显得很有必要了。下文将简要介绍风力发电的原理及其出力特性。

速度为v的风，流过面积为S的流面时，风中所蕴含的功率为：

ρSv3（2-1）

P=1

2

由（1-1）可见，风功率与空气密度ρ、流面面积S以及风速v的三次方成正比。

风机正常运行中，忽略尾流损失、叶尖损失和轮毂损失后，风轮吸收的风功率主要受3个因素影响：风速v、桨距角β和叶尖速比λ。

风机吸收的功率P WT为：

C p(β,λ)ρπr2v3（2-2）

P WT=1

2

式（2-2）中：P WT为风轮吸收的风功率，单位为W；ρ为空气密度，单位为kg/m3；r 为风轮半径，单位为m；v为风速，单位为m/s；C p（β，λ）为风能利用系数，最大可达16/27；β为桨距角，即半径r处叶片旋转平面与桨叶截面弦长之间的夹角；λ为叶尖速比，λ=ωr/v[14]。

风力发电机组在风速小于切入风速时，机组不产生电能；当风速大于切入风速后，机组开始能够产生电能，并网发电，并通过控制变流器调节发电机电磁转矩使风轮转速跟随风速变化，使风能利用系数保持最大，捕获最大风能；在风速超过额定值后，变桨机构开始动作，增大桨距角，减小风能利用系数，减少风轮的风能捕获，使发电机的输出功率稳定在额定值；在风速大于切除风速时，风力机组抱闸停机，桨距角变到90度，以保护机组不被大风损坏[15]。

因此，风机的出力P WT可以分段表示如下：

P WT={

0, v

P r, v r≤v

0, v>v o

（2-3）

式中，v i、v r、v o、P r分别为切入风速、额定风速、切出网速、额定功率，a、b、c为风机出力曲线相应的参数。因此出力特性曲线图2-1。

图2-1风电机组标准功率特性曲线

因此，当风速确定后，根据（2-3）式就可以确定风机的输出功率。当风速在一定的范围内时，风机出力是恒定的，因此可减小风机出力的波动性。

由于当风速介于切入风速和额定风速之间时，近似为线性关系，因此为了简单处理起见，可将分段出力曲线表示如下：

P WT=

{

0, v

P r(v?v i)/(v r?v i),v i≤v

P r, v r≤v

0, v>v o

（2-4）

2.1.

3.2 光伏发电

太阳能作为可再生能源中的重要组成部分，在分布式发电中同样占有重要地位。目前太阳能发电技术主要有两种形式：光伏发电技术、光热发电技术。其中，光伏发电发展最为迅速，而且在分布式发电形式中，由于小型化要求，太阳能发电形式也是以光伏发电为主。

光伏发电技术是以光生伏打效应原理为基础，通过光伏电池将太阳能直接转换为电能的发电形式。它可以直接以直流电的形式向负荷供给电能，也可以经逆变器将直流转换为交流后向负荷供给电能。

太阳能电池的输出功率主要受到温度以及光照强度的影响，因此其出力特性曲线是非

线性的。其在不同光照强度和不同环境温度下的I-V和P-V特性曲线，如图2-2所示[14]。

（a）不同光照强度下的I-V特性曲线（b）不同光照强度下的P-V特性曲线

（c）不同环境温度下的I-V特性曲线（d）不同环境温度下的P-V特性曲线

图2-2 不同光照强度和不同环境温度下的I-V和P-V特性曲线从图中可以看出，随着日照强度的增强，在相同的环境温度下，太阳能光伏电池的开路电压几乎不变，短路电流增加，最大输出功率增加；而在日照强度相同时，随着温度的升高，太阳能光伏电池的开路电压下降，短路电流有所增加，最大输出功率减小，即具有负的温度特性。此外，无论在任何温度和日照强度下，太阳能光伏电池总有一个最大功率点，温度或日照强度不同，最大功率点位置也不同[14]。

测量电池的温度比较困难，对于玻璃——玻璃封装的太阳能电池组件，可以根据下面的经验计算式，通过测试环境温度而估算出组件温度：[15]

T c=T amd+30×G

（2-5）

1000

其中，T c为电池组件温度；T amd为环境温度；G为组件接受到的太阳辐射值[15]。

PV的输出功率可根据公式（2-5）计算：

[1+k(T c?T r)]（2-6）

P PV=P STC G AC

G STC

其中，P STC为STC（标准测试条件：太阳光入射强度1000W/m2，环境温度25℃）下的最大测试功率；G AC为光照强度；G STC为STC下光照强度取1000W/m2；k为功率温度系数取-0.0047/℃；T c为电池板工作温度；T r为参考温度25℃。

可见，在不断变化的天气状况下，太阳能光伏发电也具有很大的波动性，特别是只有在白天能够出力。

2.2 微网概述

2.2.1 微网的定义

目前，还没有一个对微网的统一定义，不同的国家和地区对微网均不同。欧盟和美国作为在这电力系统方面发展比较成熟的国家、地区，其微网的定义比较完备、准确。欧盟微电网项目定义微网是利用一次能源，使用电力电子装置进行能量调节，并备有储能装置的电网，并且电网中具有不可控、部分可控和完全可控的微源，可以实现冷、热、电联供。美国电气可靠性技术解决方案联合会（CERTS）则定义微网是一种由负荷和微型电源共同组成的系统，它可以同时提供电能和热能，并可以同时满足用户对电能质量和供电安全等的要求；微网内部的电源主要通过电力电子装置进行能量变换，并提供必须的控制；对于外部大电网，微电网相当于单一的受控单元[16]。文献[18]结合我国的实际情况，给出了适用于我国的微网定义：能量来源主要为可再生能源；发电系统类型可为微型燃气轮机（Micro-Turbine）、内燃机（Gas Engine）、燃料电池（Fuel Cell）、太阳能电池（PV Panel）、风力发电机（Wind Generator）、生物质能（Biomass Energy）等；系统容量为20 kW～10 MW；网内的用户配电电压等级为380 V，或者包括10.5 kV；如与外部电网进行能量交换，电压等级由微网的具体应用等情况而定[18]。

从这两个定义可以看出，微网是将分布式发电、负荷、储能设备以及各种控制元件结合起来的一个微型电网，形成一个可根据需要进行控制调节的单元，同时向用户供给电能和热能。微网通常接在用户侧，既可以与大电网联网运行，在网内供过于求的情况下，向大电网输送电量，在网内供不应求的情况下，从大电网获得电量；也可以与大电网断开，孤岛运行，具有较高的灵活性。

2.2.2 微网出现的现实意义

如上文所述，分布式发电作为方兴未艾的新型发电技术，在21世纪的能源改革中发挥着重要的作用，对解决能源危机、供电可靠性等现实问题都有着十分重要的现实意义。

然而，分布式发电接入大电网却会造成不良的影响，大量的分布式电源接入配电网后，传统辐射型无源配电网将变成一个遍布中小型电源和负荷的有源网络，潮流也不再由变电站母线单向地流向负荷。配电网的变化会使得电网的保护整定值和相应的机理发生变化，同时，电网的电压的幅值、波形和频率会产生偏移，造成电能质量下降，不利于电网的安全与稳定，原有的控制措施也不再适用。

微网的出现主要就是为了解决分布式发电所带来的问题，以便分布式发电能够更好地发展和应用。

微网系统实现了分布式发电大规模接入中低压配电网络，提供了充分利用分布式发电的理念和方法，具有以下几方面的优势：

(l)并网标准只针对微网和大电网的公共连接点(Point of Common Coupling，PCC)，而不针对具体的发电单元，解决了分布式发电在配电网中的大规模接入问题。微网可以灵活的处理分布式发电的接入和退出，体现了“即插即用”的特征。

(2)缩短电源和负荷之间的距离，提高系统的无功供应能力，从而改善电压分布特征，消除配电和输电瓶颈，降低上层高压网络的损耗，减少或至少延迟了对新的输电项目和大规模电厂系统的投资。

(3)微网的广泛采用可降低电价，把经济实惠最大限度地带给用户。例如由于峰电价格高、谷电价格低，峰电期可由微网供电，以缓解电力紧张，并降低购电费用；在谷电期则可直接从电网低价购买电能[15]。

综上所述，微网有两个重要的特征，即紧紧围绕系统能量需求的设计理念和向用户提供多样化电能质量的供电理念是微网的两个重要特征[15]。正是具备这两个特征，微网对于解决分布式发电接入的问题才起到了关键性作用。

2.3 微网结构

微网结构最主要的特点是灵活，能根据分布式发电出力和负荷的变化及时地调整其结构。微网通过一个公共耦合点（Point of Common Coupled，PCC）与大电网相连，并且能够根据实际需要，将微网从大电网中切除，或是接入到大电网中。图2-3是美国可靠性技术解决委员会（CERTS）提出的微网结构图。如图所示，3条馈线呈辐射状结构，将可中断负荷接在同一条馈线上，如图中馈线C，重要负荷及敏感负荷接在另外的馈线上，如图中馈线A、B，并安装分布式电源、储能装置及相应的控制、调节和保护设备。能量管理系统可以通过微网上功率及电压控制器对馈线上的潮流进行控制。外部电网故障时，微网通过PCC上的断路器与外部电网解列，并通过隔离装置切掉部分可中断负荷，保证重要负荷及敏感负荷的供电；而故障清除后，微网将重新并网运行。

图2-3 CERTS提出的微网结构

2.4 微网技术

微网灵活的运行方式，不仅避免了分布式发电并网的负面影响，还对配电网起到了支撑作用，也使得微网的结构、模拟、控制、保护、能量管理系统和能量存储等技术与常规分布式发电技术有较大不同。

微网作为一个独立的控制单元，担负着对分布式发电的控制、保护、管理功能，这些功能也有相应的控制器、保护协调器、管理系统。

2.4.1 控制技术

分布式电源有相应的控制器，微网正是依靠着这一控制器来调节馈线潮流、母线电压以及与配电网的并网或解列，并且这一控制的响应是毫秒级的。微网的控制功能如下：

(1)P-Q控制。分布式发电大多通过逆变器并网，因此其有功功率和无功功率可以进行解耦控制。

(2)电压控制。大量的分布式发电接入微网时，很可能出现分布式发电之间的无功环

流，因此需要对分布式发电进行就地电压控制。分布式发电发出容性电流时，会造成电压升高，因此电压整定值要低些；发出感性电流时，会造成电压降低，因此电压整定值要高些。

(3)快速负荷跟踪和储能。由于分布式发电具有很大的波动性，在微网孤岛运行时，需要快速的负荷跟踪能力，对保证负荷需求的满足。同时需要提供储能设备，保证系统的频率和电压稳定。

(4)频率调差控制。在微网孤岛运行时，要采取频率调差控制，改变各个分布式电源承担的负荷的比例，使其在调节中按一定的比例各自出力且都不超过其额定功率[14]。

2.4.2 保护技术

分布式发电以微网的形式接入到配电网中后，会对原来整定的继电保护造成影响，主要体现在以下两个方面：

(1)流过保护装置的电流由单向变为双向；

(2)微网孤岛运行时，短路容量会有较大变化；

(3)分布式发电在保证重要负荷供电时，这些负荷对电压比较敏感，需要保持电压的稳定，这就要求开关的动作时间要比原有短[14]。

因此，需要根据负荷对电压变化的敏感程度和相应的控制标准配置保护，并且该保护应既适用于主网，也适用于微网。即故障发生在主网时，要将微网中的重要敏感负荷尽快与故障隔离，并且在故障消除时，及时将微网重新接入主网中；故障发生在微网中，该保护应使隔离的故障区域尽可能的小。

另外，由于分布式发电大多通过逆变器接入，短路电流较小，难以启动常规的电流保护装置，因此在保护整定时，要考虑这一因素。同时还要考虑微网解列时，继电保护的可能误动作，以及配置反孤岛保护装置，在微网内部出现非计划孤岛时，及时切除。

2.4.3 管理系统

在发电侧与输电侧有相应能量管理系统（Energy Management System，EMS），用于大区级电网和省级电网的调度中心。在配电侧有配电管理系统（Distribution Management System，DMS），主要用于配电和用电系统。随着微网技术的日臻完善和微网在电力系统中的不断推广应用，也应开发出相应的微网管理系统（Mico-grids Management System，MMS），用于对微网中包括分布式发电在内的各类元件进行统一的控制、保护和能量管理平台[14]。

微网管理系统是为了整个微网服务的，它的功能首先应满足微网内的需求，从长远来看，还应对配电网提供一些辅助服务。

2.4.4 分布式发电与微网关系

正是得益于上述微网技术，分布式发电才可以平稳地运行，实现分布式电源接入与退出，以及对其进行电压控制、潮流控制，并对一定范围内的分布式发电进行管理和调度，以满足用户的负荷需求。

总而言之，分布式发电的发展离不开微网技术的不断成熟。

2.5 本章小结

分布式发电作为新兴的发电技术，正逐渐被应用于现实生活中，并且通过微网技术的引入，分布式发电的波动性问题得到了很好的解决。微网技术实现了对分布式发电的控制，以及相应的能量管理，完成了电源与负荷的平衡，同时提供相应的断电保护装置，保证出现故障时，能及时地清除故障，保证电网运行的安全。本章还分析了分布式发电相应的出力特性，特别是风能和太阳能这两类可再生能源的出力特性及其相应的发电原理，为下文中分布式发电随机生产模拟的进行铺垫。

第 3 章分布式发电随机生产模拟数学模型

3.1 传统随机生产模拟

3.1.1 概述

电力系统生产模拟是在未来的负荷曲线下，考虑电力负荷的随机波动和随机停运，利用计算机模拟电力系统的发电调度，预测各发电机组的发电量及燃料耗量，分析发电成本和评估系统的供电可靠性。它对提高电力系统运行的经济效益和供电可靠性水平，评估未来电力系统的发展有着极为重要的意义[17]。随机生产模拟作为电力系统运行和规划的重要工具，对于解决电力系统中电源规划和电力系统年度、月度运行计划的问题起到了重要的作用。传统的随机生产模拟主要用于解决以下问题[1]：

(1)提供各类发电厂各个发电机组在模拟期间的发电量、燃料消耗量和燃料费用；

(2)给出电力系统中各水电厂及抽水蓄能电厂在负荷曲线上最佳工作位置以及其水能的利用情况；

(3)对电力系统电能进行成本分析；

(4)计算电量不足期望值和电力不足概率这两个电力系统可靠性指标。

3.1.2 随机生产模拟的基本原理

3.1.2.1 等效持续负荷曲线

等效持续负荷曲线（Equiva1ent Load Duration Curve，ELDC）是随机生产模拟中最为重要的概念，随机生产模拟的各类方法都是在此基础上建立和发展起来的。它将负荷变动的随机性与发电机停运的随机性巧妙地结合起来，综合了考虑两者随机性对电力系统可靠性、发电量等指标的影响，是随机生产模拟的核心[1]。

图3-1[1]为持续负荷曲线，图中横坐标为系统负荷，纵坐标为负荷的持续时间，T为模拟周期，模拟周期根据具体的需要而定，曲线上任意一点(x,t)表示系统负荷大于或等于负荷x的持续时间t，即t=F(x)。

图3-1 持续负荷曲线

用周期T 除以上式，得到

P =f (x )=F(x)/T

（3-1）

式中P 可以看作系统负荷大于或等于x 的概率。从而系统总负荷为

E s =∫

F (x )dx x

max

（3-2）

相类似的，式（3-2）除以T ，可以得到负荷的平均值（或称为期望值）

x?=∫f (x )dx x

max 0

（3-3）

设系统在模拟周期T 内投入运行的发电机总容量为C s ，由图3-1得，系统负荷大于发电机总容量的持续时间为

t L =F(C s )

（3-4）

从而得到电力不足概率LOLP 为

LOLP =

t L T

=f(C s )

（3-5）

而相应的，系统负荷大于发电机总容量时，即发电机无法满足图3-1中的阴影部分的负荷需求，从而得到相应的电量不足期望值

EENS =∫F (x )dx x max C s

=T ∫f (x )dx x

max

C

s

（3-6）

但由于发电机组不可能完全保持运行状态，随时可能出现停运情况。因此，需要考虑各个发电机组的随机停运状态，进而对原始的等效持续负荷曲线进行相应修正，进一步得到考虑机组随机停运的等效持续负荷曲线。在修正等效持续负荷曲线时，引入卷积的概念。式（3-1）为原始的等效持续负荷曲线f (0)，设第一台发电机首先带负荷，其容量为C 1，可用率为p 1，即强迫停运率为q 1=1?p 1。

图3-2 等效持续负荷曲线的形成

当该机组处于正常运行状态时，它和其他发电机组所带的负荷由f (0)(x)来表示。当机组1故障停运时，系统负荷将由除去机组1剩下的发电机承担，相当于机组1和其它发电机组共同承担了的x max +C 1负荷，即曲线f (0)(x)向右平移了C 1，即图3-2[1]中f (0)(x ?C 1)曲线。

由于机组1可用率为p 1，强迫停运率为q 1，因此考虑其停运时，等效持续负荷曲线变为：

f (1)(x )=p 1f (0)(x )+ q 1f (0)(x ?C 1)

（3-7）

同理，可得到第i 台发电机的卷积公式：

f (i)(x )=p i f (i?1)(x )+ q i f (i?1)(x ?C i )

（3-8）

式中，C i 为第i 台机组的额定容量，p i 为第i 机组的可用率，q i =1?p i ，为故障停运率。假设系统中有n 台发电机，当所有发电机组全部卷积后，即可得到最终的等效持续负荷曲线f (n)(x )，此时最大等效负荷为x max +C s ，而如图3-3[1]所示，相对应的电量不足期望值和电力不足概率分别为：

EENS =T ∫f (n)

(x )dx x

max+C s C

s

（3-6）

LOLP =f (n)(C s )

（3-9）

对式（3-5）变形，还可得到电力不足的持续时间t =T ×LOLP ，通过电力不足的持续时间，可以对系统中电力不足有一个更直观的了解。

图3-3 电量不足期望值

3.1.2.2 随机生产模拟的过程

进行随机生产模拟时，需要系统的负荷数据和发电机组的技术经济数据。负荷数据可以形成模拟周期的原始持续负荷曲线。而发电机组的技术经济数据主要用于确定发电机组的优先顺序，按照平均煤耗率依次安排发电机组，从而保证整个系统的煤耗量最小。

得到原始持续负荷曲线和相应的发电机组发电顺序后，就可以得到逐个安排各机组后的等效持续负荷曲线f (i)(x )，进而得到各个机组的发电量。第i 台发电机组的发电量E gi 应根据等效持续负荷曲线f (i?1)(x )计算：

E gi =Tp i ∫f (i?1)

x

i x

i?1

(x)dx （3-10）

当完成所有的机组的卷积，以及各机组发电量的计算后，就可以对系统的可靠性指标电量不足期望值和电力不足概率进行计算，并根据已计算出的发电量计算全系统的煤耗量和发电成本。

3.2 等效电量函数法

3.2.1 概述

上文阐述了基本随机生产模拟的最基本原理，并用卷积的方法得到等效持续负荷曲线，但为了保证计算的精度，其计算过程需要为数众多的离散点来描述持续负荷曲线，因此计算量较大。而下文介绍的等效电量函数法（Equivalent Energy Function Method ，EEF ）在保证精度的基础上，能够很好地解决计算量的问题。

等效电量函数法直接对电量进行卷积计算，一方面保证了精度，另一方面使计算量下降，使整个随机生产模拟的过程简化[1]。