计及风电场的发输配电系统可靠性评估D07-1108
风力发电设备可靠性评价规程
1 范围1.1 本规程规定了风力发电设备可靠性的统计办法和评价指标。
适用于我国境内的所有风力发电企业发电能力的可靠性评价。
1.2 风力发电设备的可靠性统计评价包括风电机组的可靠性统计评价和风电场的可靠性统计评价两部分。
1.3 风电机组的可靠性统计评价范围以风电机组出口主开关为界，包括风轮、传动变速系统、发电机系统、液压系统、偏航系统、控制系统、通讯系统以及相应的辅助系统。
1.4 风电场的可靠性统计评价范围包括风电场内的所有发电设备，除了风电机组外，还包括箱变、汇流线路、主变等，及其相应的附属、辅助设备，公用系统和设施。
2 基本要求2.1 本规程中指标评价所要求的各种基础数据报告，必须尊重科学、事实求是、严肃认真、全面而客观地反应风力发电设备的真实情况，做到准确、及时、完整。
2.2 与本规程配套使用的“风电设备可靠性管理信息系统”软件及相关代码，由中国电力企业联合会电力可靠性管理中心（以下简称“中心”）组织编制，全国统一使用。
3状态划分风电机组（以下简称机组）状态划分如下：运行(S)可用(A)备用(DR)(R)场内原因受累停运备用在使用(PRI)（ACT）(PR) 场外原因受累停运备用(PRO)计划停运不可用(U) (PO)非计划停运(UO)4 状态定义4.1 在使用（ACT）——机组处于要进行统计评价的状态。
在使用状态分为可用（A）和不可用（U）。
4.2 可用（A）——机组处于能够执行预定功能的状态，而不论其是否在运行，也不论其提供了多少出力。
可用状态分为运行（S）和备用（R）。
4.2.1 运行（S）——机组在电气上处于联接到电力系统的状态，或虽未联接到电力系统但在风速条件满足时，可以自动联接到电力系统的状态。
机组在运行状态时，可以是带出力运行，也可以是因风速过高或过低没有出力。
4.2.2 备用（R）——机组处于可用，但不在运行状态。
备用可分为调度停运备用（DR）和受累停运备用（PR）。
4.2.2.1 调度停运备用（DR）——机组本身可用，但因电力系统需要，执行调度命令的停运状态。
风电场安全状态评估
风电场安全状态评估
风电场安全状态评估是指对风电场进行安全性评估，包括评估风电场的设备、运行管理和人工维护等方面的安全性。
风电场安全状态评估主要包括以下几个方面：
1. 设备安全评估：对风力发电机、传动系统、塔筒和基础等设备进行检查和评估，包括设备的结构强度、可靠性和运转稳定性等。
2. 运行管理安全评估：对风电场的运行管理制度、操作规程和应急预案等进行评估，检查是否存在安全隐患和管理漏洞，包括设备运行记录、维护保养情况和事故处理等。
3. 人工维护安全评估：对风电场的人工维护作业进行评估，包括维护作业的流程和操作规范、工作人员的技术水平和安全防护等。
4. 环境安全评估：评估风电场对周围环境的影响和对环境保护的措施，包括土地利用、水土保持、废弃物处理等。
风电场安全状态评估的目的是为了发现和解决风电场存在的安全隐患和问题，保障风电场的安全运行和人身安全。
评估结果可以用于制定风电场安全管理措施和改进运维管理，提高风电场的安全性和可靠性。
【重点看】风电场对发输电系统可靠性影响的评估
2004年11月电工技术学报Vol.19 No.11 第19卷第11期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Nov. 2004风电场对发输电系统可靠性影响的评估吴义纯丁明李生虎（合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥 230009）摘要建立了基于蒙特卡罗仿真的含风电场的发输电系统可靠性分析模型，该模型不仅考虑了风速的随机性、风电机组强迫停运率及其与气候的相关性，而且计及了输电网络故障率和输电线路有功功率限制。
将该模型应用于含风电场的电力系统仿真，按照在满足系统安全约束条件的前提下充分利用风电的原则，对系统进行模拟调度，计算出能反映风电价值的可靠性指标，为风电场的规划与运行提供了重要的参考价值。
关键词：风电场蒙特卡罗仿真可靠性模型可靠性指标中图分类号：TM614Reliability Assessment of Wind Farms in Generationand Transmission SystemsWu Yichun Ding Ming Li Shenghu（Hefei University of Technology Hefei 230009 China）Abstract This paper introduces a reliability assessment model of wind power integration in power systems based on the Monte-Carlo simulation approach, which considers not only the randomicity of the wind, weather effect on wind power generation forced outage rate, but also the transmission network failure rate and capability constraints. This model is applied to simulate power system including wind power generation. Power system is dispatched in term of the principle that wind power is employed sufficiently, according to meeting system security constraints. The reliability index is calculated and will provide the valuable reference for wind farm operation and planning.Keywords：Wind farm，Monte-Carlo simulation，reliability model，reliability index1引言近年来风力发电技术日趋成熟，发电成本大幅下降，风力发电得到了迅速发展。
风力发电设备可靠性评价规程(试行)讲解
1 范围1.1 本规程规定了风力发电设备可靠性的统计办法和评价指标。
适用于我国境内的所有风力发电企业发电能力的可靠性评价。
1.2 风力发电设备的可靠性统计评价包括风电机组的可靠性统计评价和风电场的可靠性统计评价两部分。
1.3 风电机组的可靠性统计评价范围以风电机组出口主开关为界，包括风轮、传动变速系统、发电机系统、液压系统、偏航系统、控制系统、通讯系统以及相应的辅助系统。
1.4 风电场的可靠性统计评价范围包括风电场内的所有发电设备，除了风电机组外，还包括箱变、汇流线路、主变等，及其相应的附属、辅助设备，公用系统和设施。
2 基本要求2.1 本规程中指标评价所要求的各种基础数据报告，必须尊重科学、事实求是、严肃认真、全面而客观地反应风力发电设备的真实情况，做到准确、及时、完整。
2.2 与本规程配套使用的“风电设备可靠性管理信息系统”软件及相关代码，由中国电力企业联合会电力可靠性管理中心（以下简称“中心”）组织编制，全国统一使用。
3状态划分风电机组（以下简称机组）状态划分如下：运行(S)可用(A)备用(DR)(R)场内原因受累停运备用在使用(PRI)（ACT）(PR) 场外原因受累停运备用(PRO)计划停运不可用(U) (PO)非计划停运(UO)4 状态定义4.1 在使用（ACT）——机组处于要进行统计评价的状态。
在使用状态分为可用（A）和不可用（U）。
4.2 可用（A）——机组处于能够执行预定功能的状态，而不论其是否在运行，也不论其提供了多少出力。
可用状态分为运行（S）和备用（R）。
4.2.1 运行（S）——机组在电气上处于联接到电力系统的状态，或虽未联接到电力系统但在风速条件满足时，可以自动联接到电力系统的状态。
机组在运行状态时，可以是带出力运行，也可以是因风速过高或过低没有出力。
4.2.2 备用（R）——机组处于可用，但不在运行状态。
备用可分为调度停运备用（DR）和受累停运备用（PR）。
4.2.2.1 调度停运备用（DR）——机组本身可用，但因电力系统需要，执行调度命令的停运状态。
风力发电系统的可靠性与性能评估
风力发电系统的可靠性与性能评估第一章：引言风力发电系统是一种利用风能转化为电能的可再生能源技术。
随着对可再生能源的需求不断增加，风力发电系统的应用也越来越广泛。
然而，由于其依赖于风的不确定性，风力发电系统的可靠性与性能评估成为了研究的重点。
本文将按照类别划分章节，分别从可靠性和性能两个方面对风力发电系统进行评估。
第二章：风力发电系统的可靠性评估2.1 风力发电系统的可靠性定义与指标可靠性是指在特定的时间和条件下，系统不发生故障的能力。
针对风力发电系统，可靠性的评估指标主要包括系统可用时间、故障率和修复时间等。
本节将对这些指标进行详细介绍。
2.2 可靠性评估方法可靠性评估方法主要包括故障模式与影响分析、可靠性块图和可靠性重要度分析等。
本节将对这些方法进行解释，并重点介绍故障模式与影响分析方法。
2.3 可靠性改进措施为提高风力发电系统的可靠性，可以采取一些措施，例如增加备用部件、改进维护策略和优化设计等。
本节将对这些改进措施进行介绍，并分析其优缺点。
第三章：风力发电系统的性能评估3.1 性能评估指标风力发电系统的性能评估指标主要包括发电效率、容量因子和负荷率等。
本节将对这些指标进行介绍，并解释其计算方法。
3.2 性能评估方法风力发电系统的性能评估方法主要包括实测数据分析和建模仿真两种方法。
本节将对这两种方法进行详细讨论，并比较它们的优缺点。
3.3 性能提升措施为提高风力发电系统的性能，可以采取一些措施，例如优化叶片设计、提高转子效率和改进控制策略等。
本节将对这些措施进行介绍，并分析其影响因素。
第四章：可靠性与性能评估的案例研究4.1 案例一：某风电场可靠性分析本节将以某风电场为例，对其可靠性进行分析，并给出相应的评估结果和改进建议。
4.2 案例二：某风力发电系统性能分析本节将以某风力发电系统为例，对其性能进行分析，并给出相应的评估结果和提升建议。
第五章：结论本文通过对风力发电系统的可靠性与性能评估进行研究，总结出了一些提高风力发电系统可靠性和性能的方法和措施。
配电网可靠性评估及分析
配电网可靠性评估及分析冯金帅 刘 杰（国网山东省电力公司临沂供电公司）摘 要：电力相关企业正在逐渐把建设重点放到建设配电网方面，而配电网规划对于电网安全、可靠、经济运行有着不可忽视的作用。
因此需要对配电网的可靠性开展深入研究和分析，作为评估程序的重要构成部分，建立一个相对完善并且可行性较高的评估指标系统，配电网规划成效分析则可以为其提供依据。
并且，它的真实性与数据有效性对配电系统评估也具有重大意义。
关键词：配电网；指标体系；评估分析；可靠性0 引言配电网络规划也就是在完善的规划下对于目标区域组织负荷预测和当前阶段网络架构的研究，在符合负荷标准和安全稳定性的基础上，对于目标区域电力网络在目前架构前提下进行合理布局规划，进而使其满足可靠性、稳定性、经济性要求。
完善的电网规划可以有效降低公司的运营成本，满足公司竞争需求，同样有助于减少财政基建投资压力，为保障经济发展提供坚实的基础保障［1］。
配电网的设计方案的成功与否和落实程度都会对日后配电服务网络体系的负荷程度、经济发展度发挥关键性影响，配电网络的超前或滞后建设都会在一定程度上对电网整体的发展产生负面影响［2］。
对于配电网络规划方案而言，首要评估其是否满足发展需求，是否满足可靠性要求，这对于配电网络的长远发展是十分关键的［3］。
1 配电网的规划可靠性分析（1）可靠性分析方法配电网络的主要功能是销售、分配电力能源给目标客户，和目标用户的日常生活工作有十分紧密的联系，电力网络的波动会对终端客户的经济利益产生重要影响。
因而精确的分析配电网络体系的稳定性对于保障民生质量、促进经济稳定健康发展有十分关键的作用，此外配电网络体系的稳定性评估是电网建设和持续发展的重要基础保障条件。
当前阶段，配电网络体系的稳定性评估重点使用的研究方法主要有蒙特卡洛抽样法和解析法两类［4-5］。
（2）配电网评价方法1）鱼骨图分析法也叫作因果研究法，这一研究法的主要原理是寻求问题自身的特征和相关作用要素，此后利用专项的逻辑研究来建立层级明确、调理明细的程序图。
风电场功率预测系统的可信性评估与验证策略
风电场功率预测系统的可信性评估与验证策略随着环境意识的增强和清洁能源的重要性日益凸显，风能作为一种可再生能源被广泛应用于电力领域。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，准确预测风电场的功率输出对于能源管理和电力系统运营至关重要。
为了保证风电场功率预测系统的可靠性和可用性，可信性评估与验证策略成为关键的研究方向。
可信性评估是探索和验证风电场功率预测系统可靠性的过程，旨在检测系统的弱点和故障，并提供相应的改进措施。
可信性评估可以基于多个方面，如数据质量、模型精度、算法稳定性和系统的鲁棒性等。
以下将介绍一些常见的可信性评估指标和方法。
首先，数据质量是影响风电场功率预测可信性的重要因素。
可信性评估应该从数据采集和处理的角度入手，确保所使用的数据的准确性和完整性。
常用的数据质量评估指标包括数据的缺失率、异常值检测和数据一致性等。
另外，数据的时空分布也应该被考虑，以确保数据的代表性和可靠性。
其次，模型精度是评估风电场功率预测系统可信性的关键因素之一。
模型的精确性能够直接影响功率预测的准确性和可靠性。
在可信性评估过程中，需要评估所使用的预测模型的精度，并与实际观测数据进行对比。
常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和相关系数等。
此外，还可以使用交叉验证方法来评估模型的稳定性和泛化能力。
此外，风电场功率预测系统的算法稳定性也是可信性评估的重要内容。
算法的稳定性指的是算法对不同数据集和参数的变化的鲁棒性。
在可信性评估过程中，应该对所使用的算法进行稳定性检测，并评估其在不同条件下的可靠性。
常用的方法包括对算法进行多次运行，以观察结果的一致性和稳定性。
最后，风电场功率预测系统的鲁棒性也是可信性评估的重点。
鲁棒性是指系统对噪声、干扰和突发事件等不确定因素的适应能力。
在可信性评估中，应该对系统在不同场景和条件下的性能进行测试，并评估其对异常情况的响应能力。
常用的评估方法包括灵敏度分析和鲁棒性测试。
风电场后评估项目评估指标建议
风电场后评估项目评估指标建议引言概述：风电场后评估项目评估指标是评估风电场建设项目的运行情况和效益的重要工具，它能够匡助我们了解风电场的实际运行情况，为风电场的管理和运营提供决策依据。
本文将从四个方面详细阐述风电场后评估项目评估指标的建议。
一、技术性指标建议：1.1 风机性能评估指标：包括风机发电效率、风机容量利用率以及风机可利用小时数等指标，用于评估风机的发电能力和运行效率。
1.2 风电场可靠性指标：包括风机可利用率、风电场停机时间以及平均故障间隔时间等指标，用于评估风电场的可靠性和稳定性。
1.3 风电场资源利用指标：包括风能资源利用率、风电场的发电量以及风电场的负荷率等指标，用于评估风电场的资源利用情况和发电能力。
二、经济性指标建议：2.1 发电成本指标：包括每千瓦时发电成本、每兆瓦发电成本以及风电场的总体经济效益等指标，用于评估风电场的经济效益和投资回报率。
2.2 运维成本指标：包括风电场的维护费用、设备更换费用以及人员培训费用等指标，用于评估风电场的运维成本和管理效率。
2.3 政策支持指标：包括风电场的补贴政策、电价补贴以及税收优惠等指标，用于评估风电场的政策支持力度和可持续发展能力。
三、环境性指标建议：3.1 温室气体减排指标：包括风电场的二氧化碳减排量、硫氧化物减排量以及氮氧化物减排量等指标，用于评估风电场的环境效益和可持续发展性。
3.2 噪音污染指标：包括风电场的噪音水平、噪音传播范围以及对周边居民的影响等指标，用于评估风电场的噪音污染情况和环境友好性。
3.3 生态保护指标：包括风电场对鸟类和其他野生动物的影响、对生态系统的破坏程度以及对土地利用的影响等指标，用于评估风电场的生态保护措施和可持续发展能力。
四、社会性指标建议：4.1 就业机会指标：包括风电场的就业人数、就业结构以及对当地就业的影响等指标，用于评估风电场的就业机会和社会效益。
4.2 地方经济贡献指标：包括风电场对当地经济的贡献、对当地税收的影响以及对当地产业的带动效应等指标，用于评估风电场的地方经济效益和社会影响。
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2008年7月Power System Technology Jul. 2008 文章编号：1000-3673（2008）13-0069-06 中图分类号：TM614；TM732 文献标识码：A 学科代码：470·40计及风电场的发输配电系统可靠性评估刘威1，赵渊1，周家启1，王成亮1，胡博1，张禄琦1，彭鹄2，田娟娟2（1．输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)，重庆市沙坪坝区400044；2．重庆电力设计院，重庆市沙坪坝区400044）Reliability Assessment of Power Generation Transmission and Distribution SystemsContaining Wind FarmsLIU Wei1，ZHAO Yuan1，ZHOU Jia-qi1，W ANG Cheng-liang1，HU Bo1，ZHANG Lu-qi1，PENG Hu2，TIAN Juan-juan2（1．State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology (Chongqing University)，Shapingba District，Chongqing 400044，China；2．Chongqing Electric Power Design Institute，Shapingba District，Chongqing 400044，China）ABSTRACT: Considering the features of sequentiality and self-correlation of wind speed, an auto-regressive and moving average (ARMA) model for wind speed is built. Combining with the state models of conventional generating units, transmission lines and transformers, a Monte Carlo simulation based wind farm reliability model is established to perform reliability assessment of power generation and transmission system containing wind farm, meanwhile, a multi-state service provider (MSP) model of power generation and transmission system is built; combining the MSP model with distribution system, the reliability indices of distribution network such as average interruption frequency and interruption caused electricity loss are calculated. By means of comparing and analyzing the reliability indices, the impact of wind farm on distribution system is researched and the results show that interconnection of wind farm with power grid can play a certain role in the improvement of power system reliability.KEY WORDS: wind farm；distribution system；reliability assessment；sequential Monte Carlo simulation；multi-state service provider model摘要：考虑风速时序性和自相关性的特点，建立了风速的自回归移动平均(auto-regressive and moving average，ARMA)模型，并结合常规机组、线路和变压器等状态模型，建立了基于蒙特卡罗仿真方法的风电场可靠性模型，对含风电场的基金项目：国家自然科学基金资助项目(50607021)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (NSFC)(50607021)．发输电组合系统进行可靠性评估，同时建立了发输电组合系统的多状态机组等值模型，将该等值模型与配电系统相结合，计算了平均停电频率和停电电量损失等配电网可靠性指标，通过分析和比较可靠性指标研究了风电场对配电系统可靠性的影响，结果表明风电机组的接入对提高电力系统可靠性具有一定的作用。
关键词：风电场；配电系统；可靠性评估；序贯蒙特卡罗仿真；多状态机组等值模型0引言随着环境与资源问题的日趋严重，成本低廉和技术成熟的风力发电成为电力系统中相对增长较快的新能源发电技术。
近几年，越来越多的并网型风电机组(wind turbine generator，WTG)出现在电力系统中[1-5]。
但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响，因此对于含有风电场的电力系统，需建立正确的可靠性模型并分析其可靠性。
含风电场的电力系统可靠性分析方法主要有解析法和模拟法[6-8]：解析法是通过计算风电机组输出功率的概率分布建立多个风电机组的可靠性模型；模拟法在建模和算法实现等方面比解析法简单，可模拟风速随时间变化的不确定性，并能再现系统实际运行的情况，适用于评价风电场对系统可靠性的影响。
目前，风电场并网对发输电系统可靠性的影响已受到各国学者的重视，并取了一定的成果[8-12]，而对风电厂并网对配电系统影响的研究相对较少。
本文主要针对风电场并网对系统可靠性的影响，建立基于序贯蒙特卡罗仿真方法的风电场可靠性模型。
该模型考虑了风速的随机性和风电机组的强迫停运，将风电场可靠性模型与发输电组合系统相结合，对含风电场的发输电组合系统进行可靠性评估，进而形成发输电组合系统的可靠性指标，根据这些指标形成与配电系统相联节点的多状态机组等值模型，并采用基于开关影响范围的复杂配电网可靠性顺流评估算法[13]计算风电场对配电系统可靠性的影响，综合评估含风电场的发输配电系统的可靠性。
1 风电场的可靠性模型1.1 风电机组出力模型WTG 是否处于发电状态及出力大小都取决于风速的状况，WTG 输出功率与风速的关系曲线见图1。
P co r ci图1 风电机组出力曲线 Fig. 1 The output curve of WTG风电机组出力曲线的函数表达式近似为[14] ci 2r ci r r co co 00()0t t t t t r t t V V A BV CV P V V V P P V V V V V ≤≤++≤≤ = ≤≤≤，，，，(1)式中：P t 为t 时刻机组输出功率；V t 为t 时刻风速；P r 、V ci 、V r 和V co 分别为风机额定功率、启动风速、额定风速和切除风速；A 、B 和C 分别为风机功率特性曲线参数，不同风机会稍有不同，其表达式如下：3ci r ci ci r ci r r ci r3ci r ci r ci r 2r ci r 3ci r 2r ci r 1[()4]2()1[4()(3)]2()1[24]2()V V A V V V V V V V V V V B V V V V V V V V V C V V V +=+− − +=+−+ − + =− −(2)1.2 风速模型风电场风速是随机变化的，风速时间序列本身具有时序性和自相关性，即某时刻的风速和此前时刻的风速有关，因此可通过时间序列的过去值和现在值来预测将来值。
本文应用时间序列法中自回归移动平均(auto-regressive and moving average ，ARMA)模型来预测未来风速值。
ARMA 模型的表达式[15]为1122t t t n t n t y y y y φφφα−−−=++++−L1122t t m t m θαθαθα−−−−−−L (3) 式中：OW ()/t t t t y V µσ=−，其中V OW t 为观测风速数据；t µ和t σ分别为观测风速数据均值及方差的估计值；i φ(i =1~n )为自回归系数；i θ(i =1~m )为滑动平均系数；{}t α是一个均值为零且方差为2ασ的正态白噪声序列，即2(0,)t N αασ∈。
因此风速的预测值S tW V ′为SW t t t t V y µσ′=+ (4)1.3 机组的停运模型风电机组与常规机组都采用两状态模型，即正常工作状态和停运状态。
采用序贯蒙特卡罗仿真方法，在一个时间跨度上对每个元件停留在当前状态的持续时间进行抽样，对不同的状态，如运行或修复过程，可以假设有不同的状态持续时间概率分布。
一般情况下，工作时间和修复时间服从指数分布，即元件的失效率λ和修复率µ为常数[16]，则其状态持续时间的抽样值为ln /t R λ=− (5) ln /t R µ′=− (6)式中：t 和t ′分别为运行持续时间和检修时间；R 为 对应于元件在区间[0,1]均匀分布的随机数。
2 发输电组合系统等值模型2.1 发输电系统多状态等值模型风电机组与常规机组通过电网向用户供电，发电机组与输电网组合成一个复杂的系统向配电网供电，因此可将发输电组合系统等值为一个多状态发电机组(multi-state service provider ，MSP)向配电系统供电，如图2所示[17]。
MSP 任意故障状态的概率和频率是基本的系(a) 等值前 (b) 等值后图2 系统可靠性等值模型Fig. 2 Reliability equivalent model of the system统参数。
如果一个停运事件中有k 个元件正常工作，m 个元件发生故障，则发生这个停运事件的概率和频率分别为11kms i j i j P A U ===⋅∏∏ (7)s s s F P D = (8)式(7)(8)中：P s 为状态s 的概率；F s 为状态s 的频率；A i 为元件i 的可用率；U j 为元件j 的不可用率；D s 为系统离开状态s 的转移率。