_基于等效间隔-频率分布的含风电场电力系统随机生产模拟
含风电场的电力系统潮流计算
含风电场的电力系统潮流计算一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在电力系统中的比重日益增加。
风电场的大规模接入对电力系统的运行和控制带来了新的挑战，尤其是风电场出力的随机性和波动性对电力系统的潮流分布、电压稳定性以及保护控制等方面产生了显著影响。
因此，对含风电场的电力系统进行准确的潮流计算，对于电力系统的规划、设计、运行和控制具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在研究含风电场的电力系统潮流计算方法，分析风电场接入对电力系统潮流分布的影响，提出相应的潮流计算模型和算法。
文章首先介绍了风电场的基本特性及其在电力系统中的接入方式，然后详细阐述了含风电场的电力系统潮流计算的基本原理和方法，包括风电场出力模型的建立、潮流计算的基本方程和求解算法等。
在此基础上，文章进一步探讨了风电场接入对电力系统潮流分布的影响，包括风电场出力波动对电压稳定性、线路潮流和节点功率分布的影响等。
文章提出了针对含风电场的电力系统潮流计算的一些改进措施和优化策略，为提高电力系统的运行效率和稳定性提供参考。
通过本文的研究，可以为含风电场的电力系统潮流计算提供理论支持和实践指导，有助于更好地理解和解决风电场接入带来的电力系统运行问题，推动可再生能源在电力系统中的广泛应用和持续发展。
二、风电场特性及建模风电场作为可再生能源的重要组成部分，具有随机性、间歇性和不可预测性等特点。
这些特性使得风电场在电力系统中的建模和潮流计算变得复杂。
风电场的出力受到风速、风向、湍流等多种因素的影响，因此，准确描述风电场的特性并建立合适的模型是电力系统潮流计算的关键。
在风电场建模中，通常将风电场看作一个由多个风电机组组成的集合。
每个风电机组的出力取决于其装机容量、风速以及控制策略等因素。
为了简化计算，通常将风电场视为一个等效的电源，其出力等于所有风电机组出力的总和。
等效电源的出力特性可以通过统计方法得到，如威布尔分布、贝塔分布等。
风力发电系统中随机变量的模拟仿真研究
风力发电系统中随机变量的模拟仿真研究一、引言随着全球能源消耗量的不断增加，人们对于替代能源的需求也越来越迫切。
风力发电作为一种环保、可持续的能源，受到了越来越多的关注。
然而，由于风速的随机性质，风力发电系统的输出功率也具有随机性，这就给风力发电系统的优化设计和运行带来了很大的挑战。
因此，对于风速随机变量的模拟仿真研究显得尤为重要。
二、风力发电系统的输入量在风力发电系统中，风速是影响输出功率的主要因素之一。
由于风速是无规则变化的，因此对于风速的模拟仿真非常困难。
一般来说，风速可用概率密度函数、统计特性等来表示。
1、风速的概率密度函数概率密度函数描述的是某一随机变量取某一值的概率密度分布情况。
在风力发电系统中，风速的概率密度函数通常采用韦伯分布、瑞利分布、高斯分布等进行模拟仿真。
2、风速的统计特性风速的统计特性包括均值、方差、偏度、峰度等参数。
这些统计特性可以反映随机变量的分布情况，对于建立模拟仿真模型具有重要的参考价值。
三、风力发电系统的输出量在风力发电系统中，输出功率是直接受到风速影响的量，因此也具有一定的随机性和不确定性。
对于输出功率的模拟仿真，一般采用功率曲线、频率分布曲线等方法进行建模。
1、功率曲线功率曲线是指在一定风速范围内，风力发电机输出功率与风速之间的函数关系，一般来说呈现出倒“U”型。
通过对于功率曲线的建模，可以更准确地预测风速的变化对于输出功率的影响。
2、频率分布曲线频率分布曲线是指不同功率水平所对应的发生概率。
通过对于频率分布曲线的分析，可以帮助我们更好地理解输出功率的变化规律，为系统优化设计提供更可靠的依据。
四、风力发电系统的模拟仿真方法针对于风力发电系统的输入量和输出量，常用的模拟仿真方法主要有Monte Carlo方法、分布拟合法等。
1、Monte Carlo方法Monte Carlo方法是建立在数学统计学原理上的一种仿真方法，可用于模拟具有随机变量的系统。
其基本思路是通过不断生成随机数，进行大量的模拟实验，得出预期输出量的概率密度函数和统计特性。
随机生产模拟在电力系统中的应用
随机生产模拟在电力系统中的应用于若英;高山【摘要】Probabilistic production simulation is an important tool for economic and technical analysis in power system. And it is widely used in many areas such as production costs calculation, power system planning and reliability evaluation, etc. This paper firstly introduces several traditional methods of probabilistic production simulation, and then describes a new method which has been developed in recent years that is nodal probabilistic production cost simulation considering transmission unavailability. Based on the above, the paper then reviews the applications of the probabilistic production simulation in power system, including generation expansion planning, reliability evaluation, unit commitment and electricity market. At the same time, the paper describes the applications of the probabilistic production simulation in wind power integrated system, especially the applications of Monte Carlo simulation. Finally, some recommendations about the application prospect of the probabilistic production in power system are put forward.%随机生产模拟是电力系统中进行经济技术分析的重要工具,在电能成本计算、系统规划和可靠性分析等方面有诸多应.介绍了随机生产模拟的几种传统方法,并简述近年来提出的考虑输电线路故障的基于节点的随机生产模拟改进方法.在此基础上综述了随机生产模拟在电力系统中的应用,包括电源规划、可靠性评估、机组组合和电力市场等方面.此外,还介绍随机生产模拟在含风电场的电力系统中的应用,着重介绍蒙特卡罗法的应用.对随机生产模拟在电力系统中的应用前景提出了一些建议.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2012(040)011【总页数】7页(P149-155)【关键词】随机生产模拟;电力系统;规划;运行;蒙特卡罗;风电【作者】于若英;高山【作者单位】东南大学电气工程学院,江苏南京210096;东南大学电气工程学院,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TM7151 随机生产模拟方法简介1.1 随机生产模拟方法的涵义与功能电力系统随机生产模拟出现于上世纪60年代末期，是一种通过优化发电机组的生产情况，考虑机组的随机故障及电力负荷的随机性，从而计算出最优运行方式下各电厂的发电量、系统的生产成本及系统的可靠性指标的算法。
风电场静态无功发生器物理数字混合仿真实验方法研究
风电场静态无功发生器物理数字混合仿真实验方法研究罗玮;曹天植;郭艳芬;李善颖;郝婧;黄毅臣;刘科学;苗友忠【摘要】风电、光伏汇集区域的无功电压调节问题日趋成为制约风电消纳能力的关键因素.近年来,静态无功发生器(SVG)广泛应用于风电、光伏电站的电压及无功控制,但实际应用中SVG装置也暴露出可靠性差、响应速度慢以及系统扰动下易闭锁等问题.首先阐述了H桥级联型SVG基本控制原理,在分析风电场及光伏电站用SVG外特性要求基础上提出实验方案.针对某工程实际中应用的SVG控制器,提出了基于RTDS实时仿真系统的H桥级联型SVG物理数字混合仿真实验方法,并对实验结果进行了详细分析.【期刊名称】《华北电力技术》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】9页(P1-9)【关键词】SVG;RTDS;物理数字混合仿真【作者】罗玮;曹天植;郭艳芬;李善颖;郝婧;黄毅臣;刘科学;苗友忠【作者单位】国网冀北电力有限公司,北京100053;国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司),北京100045;中国电力工程顾问集团华北电力设计院工程有限公司,北京100120;国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司),北京100045;国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司),北京100045;国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京100038;国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,河北秦皇岛066000;国网冀北电力有限公司,北京100053【正文语种】中文【中图分类】TM614;TM714.3·新能源技术·静止无功发生器 (STATIC VAR GENERATOR,SVG) 作为一种新型的静止无功补偿设备，具有无功电流调节速度快、运行范围广、谐波含量低、成本低、占地小以及能耗低等优点[1-2]，在改善电能质量和无功补偿方面应用较广。
风力发电系统建模与仿真
风力发电系统建模与仿真风力发电系统建模与仿真摘要：风力发电作为一种清洁的可再生能源利用方式，近年来在世界范围内获得了飞速的发展。
本文基于风力机发电建立模型，主要完成了以下工作：（1）基于风资源特点，建立了以风频、风速模型为基础的风力发电理论基础；（2）运用叶素理论，建立了变桨距风力机机理模型；（3）分析了变速恒频风力发电机的运行区域与变桨距控制的原理与方法，并给出了机组的仿真模型，为风力发电软件仿真奠定了基础；（4）搭建了一套基于PSCAD/EMTDC仿真软件的风力发电系统控制模型以及完整的风力发电样例系统模型，并且已初步实现风力机特性模拟功能。
关键词：风力发电；风频；风速；风力机；变桨距；建模与仿真1 风资源及风力发电的基本原理1.1 风资源概述（1）风能的基本情况[1]风的形成乃是空气流动的结果。
风向和风速是两个描述风的重要参数。
风向是指风吹来的方向，如果风是从东方吹来就称为东风。
风速是表示风移动的速度即单位时间内空气流动所经过的距离。
风速是指某一高度连续10min所测得各瞬时风速的平均值。
一般以草地上空10m高处的10min内风速的平均值为参考。
风玫瑰图是一个给定地点一段时间内的风向分布图。
通过它可以得知当地的主导风向。
风能的特点主要有：能量密度低、不稳定性、分布不均匀、可再生、须在有风地带、无污染、分布广泛、可分散利用、另外不须能源运输、可和其它能源相互转换等。
（2）风能资源的估算风能的大小实际就是气流流过的动能，因此可以推导出气流在单位时间内垂直流过单位截面积的风能，即风能密度，表示如下：3ω= (1-1)5.0vρ式中,ω——风能密度(2W)，是描述一个地方风能潜力/m的最方便最有价值的量；ρ——空气密度(3/m kg )；v ——风速(s m /)。
由于风速是一个随机性很大的量，必须通过一段时间的观测来了解它的平均状况，一个地方风能潜力的多少要视该地常年平均风能密度的大小。
因此需要求出在一段时间内的平均风能密度，这个值可以将风能密度公式对时间积分后平均来求得。
风电场风电机组优化有功功率控制的研究
风电场风电机组优化有功功率控制的研究2017年度申报专业技术职务任职资格评审答辩论文题目：风电场风电机组优化有功功率控制的研究作者姓名：李亮单位：中核汇能有限公司申报职称：高级工程师专业：电气二Ο一七年六月十二日摘要随着风电装机容量的与日俱增，实现大规模的风电并网是风电发展的必然趋势。
然而，由于风能是一种波动性、随机性和间歇性极强的清洁能源，导致风电并网调度异于常规能源。
基于此，本文将针对风电场层的有功功率分配开展工作，主要工作概括如下：(1)对风电机组和风电场展开研究，分析风力发电机组运行特性、风力发电机组控制策略、风电场的控制策略。
(2)提出了一种简单有效的风电场有功功率分配算法，可以合理利用各机组的有功容量，优化风电场内有功调度分配指令，减少机组控制系统动作次数，平滑风电机组出力波动。
(3)优化风机控制算法后，通过现场实际采集数据将所提方法与现有方法进行了比较，验证了所提方法的合理性。
关键词：风电机组、风电场、有功功率控制、AGCAbstractWith increasing wind power capacity, to achieve large-scale wind power is an inevitable trend of wind power development. However, since the wind is a volatile, random and intermittent strong clean energy, resulting in wind power dispatch is different from conventional energy sources. And the wind farm is an organic combination for a large number of wind turbines, wind farms under active intelligent distribution layer hair is also included in the grid scheduling section. Based on this, the active allocation and scheduling for grid scheduling side active layer wind farm work, the main work is summarized as follows:(1)Wind turbines and wind farms to expand research, in-depth analysis of the operating characteristics of wind turbines, wind turbine control strategy, control strategies of wind farms.(2)This paper proposes a simple and effective wind power active power allocation algorithm, can reasonable use each unit capacity, according to the optimization of wind farms in active dispatching command, decrease The Times of turbine control system action smooth wind power output fluctuation unit.(3)After optimization of the fan control algorithm, through the practical field data collected will be presented method are compared with those of the existing method, the rationality of the proposed method was verified.Keywords:wind turbine, wind farm, active power control目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景 (1)1.2 有功功率控制的现状 (1)第2章风力发电机组及风电场有功控制基础 (2)2.1 风力发电机组运行原理 (2)2.1.1 风电机组的组成 (2)2.1.2 风电机组数学模型 (2)2.1.3 风力发电机组运行特性 (8)2.1.4 风力发电机组控制策略 (9)2.2 风电场有功功率控制 (10)2.2.1 风电场的基本结构 (10)2.2.2 风电场的控制策略 (11)第3章风电场内有功功率控制策略 (13)3.1 风电场有功功率控制的基本要求 (13)3.2 风电场有功功率工作模式 (13)3.3 风电场有功功率控制状态 (14)3.5 风电场实测数据对比 (15)3.5.1 风电场电气接线 (15)3.5.2 单台风力发电机组测试 (15)第4章结论 (19)参考文献 (20)第1章绪论1.1 课题研究背景相比于常规的火电和燃气电站，风电场的有功调节能力十分有限。
风电场的容量可信度和可避免费用计算
风电场的容量可信度和可避免费用计算α陈树勇 戴慧珠 白晓民 周孝信(电力科学研究院,北京100085)文 摘:建立了风电场发电可靠性模型,考虑了风的随机性、风电机组的强迫停运率、尾流效应以及不同风电场之间风的相关性。
基于该模型和电力系统随机生产模拟,提出风电场容量可信度和可避免费用的计算方法,这对并网风电场的规划具有十分重要意义。
关键词:风力发电,可靠性模型,随机生产模拟,容量可信度,可避免费用0 引 言风力发电的生命力在于和其它能源的竞争能力。
因此,如何评价风电场的经济效益是一个非常重要的新问题,它是政府制定有关政策和电力公司确定上网电价的依据,也是风电厂开发者必须了解的问题。
风电场对电力系统的贡献主要体现在两个方面,即:风电场可以节约常规发电机组使用的燃料、减少环境污染和替代部分常规发电机组容量,风电场减少的电力系统生产费用和常规发电机组的投资统称为可避免费用。
电力公司为了确定在峰荷时可以使用的容量,要求常规发电机组起动并且在一定时间内维持既定的输出功率,以此来证明它的容量。
由于风电场输出功率是随机的,确定常规发电机组容量的方法不能用来确定风电场的容量,因此本文利用发电系统可靠性指标作为衡量风电场容量的标准。
风电场的可靠性模型是计算发电系统可靠性的基础。
风电场的模型有确定性模型和随机性模型两种。
确定性模型把风电功率作为负的负荷,即根据风速的时间序列和风力机组的功率特性曲线求出风电场输出功率的时间序列,然后把风电功率从负荷中减去[1,2],这种模型难以考虑风的随机性;随机性模型把风电场作为多态机组处理,即根据风速的概率分布和风电机组的功率特性曲线以及强迫停运率计算输出功率的概率分布[3]。
上述文献没有考虑大规模风电场的特点,如一个风电场具有数百台甚至上千台发电机组、风电机组尾流的影响和不同风电场风的相关性等。
由于风电机组尾流的影响,座落在下风向的风电机组的风速将低于座落在上风向的风电机组的风速。
风电功率爬坡事件作用下考虑时序特性的系统风险评估
风电功率爬坡事件作用下考虑时序特性的系统风险评估何成明;王洪涛;王春义;韦仲康【摘要】与常规的风电功率随机波动相比,风电功率爬坡事件具有明显的时序特性.为准确评估其对系统运行风险的影响,分析风电功率爬坡事件的特点及发生过程,并基于非序贯蒙特卡罗模拟法推导与之相适应的常规机组停运模型.通过对常规机组可能停运时刻和对应的运行状态分别进行抽样,考虑爬坡事件与常规机组停运之间的时序关系对评估结果的影响.在计及低频减载及AGC调节作用的基础上,采用频率越限次数和失负荷期望对系统运行风险进行评估.以IEEE RTS 24节点系统为例,对多种场景下系统运行风险进行评估及对比分析,验证了所提模型的有效性.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2016(036)001【总页数】7页(P35-41)【关键词】风电;爬坡事件;风险评估;时序特性;蒙特卡罗法【作者】何成明;王洪涛;王春义;韦仲康【作者单位】山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室,山东济南250061;山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室,山东济南250061;国网山东省电力有限公司,山东济南250001;国网冀北电力有限公司,北京100053【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言随着风电渗透率的提高，风电的随机性和波动性对系统的影响越来越受到关注［1］。
特别是当发生极端气象事件（如锋面过境、雷暴、大风等）时，有可能引发风电功率爬坡事件［2-3］，即风电出力在短时间内发生单向大幅度变化。
尤其是我国风电大规模高集中接入模式下，一旦发生风电功率爬坡事件将会对电力系统的有功平衡造成严重影响，甚至引发系统频率失稳、切负荷等问题［4-5］。
因此，研究风电功率爬坡事件作用下的系统运行风险评估模型和方法，实现含风电电力系统安全风险预警是至关重要的。
风电功率爬坡事件对电力系统运行风险影响的评估需要以爬坡预测信息为依据，针对爬坡事件的预测方法国内外已有相关研究［6-8］，受预测水平限制，爬坡预测系统提前6 h只能给出概率性预测结果且精度较低；小时前的爬坡预测结果精度相对较高，但受常规机组有功调节速度及最小启动时间限制，难以采取相应的控制措施来维持爬坡事件发生过程中的有功平衡［4］。
基于Matlab的双馈风电机组的建模与仿真
− LAB − LBA −LCB −LaB −LbB −LcB
− LAC − LBA −LCC −LaC −LbC −LcC
− LAa − LBa −LCa −Laa −Lba −Lca
− LAb −LBb −LCb −Lab −Lbb −Lcb
−LAc iA
−
LBc
iB
−LCc −Lac
关键词：Matlab 双馈风电机 变速恒频
作为一种无污染、易获取以及零成本的可再生清洁能 源，风能具有广阔的发展前景。风力发电技术作为发展最快、 最可能商品化的技术之一，具有很多其他能源无法比拟的 优势。例如，风电技术建设周期短，一台风机安装时间不 超过三个月；万千瓦级风电场建设期不超过一年，即可再 投产一台。风力发电因为其具有特殊优势受到各个国家重 视，许多国家都将其列入发展计划中，并投入大量人力、 财力，获得了较大的成绩。
图 1 双馈变速发电机运行原理
2 双馈发电机的数学模型
双馈风电机也称为交流励磁风电机，是一个高阶非线
性强耦合多变量系统，若只对励磁电压进行标量控制，是
无法满足要求的，所以需要将定子绕组磁场作为定向控制
目标，以便达到简化系统的目的。通过坐标变换能够得到
同步发电机在两相同步旋转坐标系上的数学模型。
双馈风电机定子绕组的电压方程如式（1）所示。
+
iiCa
（4）
−Lbc
ib
−Lcc ic
双馈发电机内部电磁关系与输入机械转矩以及机械转
矩变换成的电磁转矩有着十分紧密的关系。忽略电机各部
分传动摩擦，转矩间平衡关系如式（5）所示。
Tm
= Te
+
J np
dω dt
（5）
考虑断面约束的多能源电力系统时序性生产模拟
Psto，t- 1 相关。当系统功率充足时储能电池以效率 ηsto 充电；当系统功率不足时则储能电池放电。可得储
能电池在 t 时刻的功率为：
{P = sto，t
Psto，t- 1 + ηsto Δp Psto，t- 1 - Δp
Δp ≥ 0 Δp < 0
（7）
其中，Δp 为发电功率与负荷之间的差值。
1 机组出力模型
1.1 风电机组多状态模型 风机的输出功率与风速关系密切，风速一般遵
❷
电力自动化设备
第 41 卷
循 Weibull 分布，其概率密度函数 f ( v) 表示为：
( ) ( ) f
(v)
=
k c
v c
k-1
é
exp êê -
ë
v c
kù úú û
（1）
其中，v 为实时风速；k、c 分别为形状参数和尺度参
数。将该分布的切入风速 vci 和切出风速 vco 之间平
均分成
Wn 份，即
Δv
=
(
vco
-
vci
)
/W
。 ［8］
n
风电机组的输出功率 Pw 与风速 v 的关系［11］为：
ì0
Pw
=
ï ï
v
-
vci
í ï
vN
-
vci
P w，N
îïP w，N
v ≤ vci，v > vco vci < v ≤ vN vN < v ≤ vco
the，upmax
（8）
其中，P 、P the，min the，max 分别为火电厂最小、最大输出功率； P 、P the，up the，down 分别为火电厂爬坡、下坡功率；P 、 the，upmax Pthe，downmax 分别为火电厂最大爬坡、最大下坡功率。
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对于某个负荷水平，相邻两次负荷超越之间存 在着一定的时间间隔。在负荷水平 80MW 处，原始 负荷曲线在 8 时完成了一次负荷超越，其与相邻负 荷超越的间隔时间在 8h 以上。接入风电后，不仅波 动的频率有所增加，而且波动的间隔趋于减小。同 样以 80MW 负荷水平为例， 净负荷曲线一共发生了
In probabilistic production simulation, load fluctuation leads to start-up/shut-down
operations and related dynamic cost. Frequency and duration(FD) method can deal with the fluctuation and some indices are got from it, but for the consideration of infeasible start-up/shut-down operations of a generator in short time interval, FD method gets a result with error. With the increasing penetration of intermittent source of energy such as wind power, increased fluctuation of net load will have more impact. For more reasonable results, the concept of load duration curve is extended to interval frequency distribution and interval frequency distribution series in this paper, with consideration of the frequency information and time distribution information of load fluctuation. And a probabilistic production simulation method based on equivalent interval frequency distribution is proposed. EPRI-36 unit sample verifies the effectiveness of the proposed method. Keywords： Probabilistic production simulation, dynamic cost, wind power, fluctuation of load series, load transition, interval frequency distribution
相关效益的同时，其出力的间歇性和波动性对电力
国家高技术研究发展计划 （ 863 计划） 资助项目 （ 2011AA05A105 ） 。 收稿日期 2013-11-15 改稿日期 2014-04-09
第 29 卷第 12 期
谈天夫 等
基于等效间隔 - 频率分布的含风电场电力系统随机生产模拟
149
加以考虑，如果能在计算中对风电时序相关信息进 行处理，将有助于风电波动性及相关成本的评价。 目前随机生产模拟方法主要分为仿真法和解析 法两大类，仿真法以蒙特卡罗法为最多 [8-11] ，通过 对负荷及间歇性电源的时序仿真，能较为方便地考 虑其中的时序相关信息。解析法中能对时序相关信 息进行处理的主要有两种：一为基于时序负荷曲线 的生产模拟方法，由于直接采用时序负荷曲线其影 响
。二为基于频率持续法的相关随机生产模拟
[14-18]
方法，通过负荷频率曲线，能对时序相关信息进行 较多的考虑 。其中，文献 [17,18]将频率持续法 与等效电量函数法相结合，能对负荷及风电出力时 序波动下的可靠性、燃料成本、动态成本等进行较 为有效的评价。 频率持续法及其采用的负荷频率曲线反映了随 机生产模拟中时序波动的频率信息部分，但同时忽 略了时序波动的其余信息，导致在评价机组起停次 数及相关动态成本时，发电机在短时间内的一些频 繁起停也被计入其中，这与实际运行情况不符。为 了更加全面地反映时序相关信息，本文引入负荷超 越的间隔 - 频率分布（下文中简称为间隔 -频率分布） 概念，作为负荷频率曲线的一种扩展，由间隔 -频率 分布组成的间隔 - 频率分布族不仅包含了负荷频率 曲线所含的所有信息，而且能一定程度地反映时序 波动的时间分布信息，从而对机组起动次数等指标 给出更加合理的评价。 利用所提基于等效间隔 - 频率 分布的随机生产模拟方法对 EPRI 36 机组系统进行 计算，验证了所提方法的有效性。
12
2 2
2 T max 2 T
图1 Fig.1
原始负荷、净负荷与风电出力时序曲线 Chronological original load， net load and wind output curve
2
2.1
基本原理
负荷频率曲线 时序波动相关信息既包括波动的频率，也包括
波动的时间分布等其他信息，较为完整地反映这些 信息，有助于相关现象的刻画与描述。随机生产模 拟中的仿真法，尤其是采用序贯仿真的方法，在反 映与处理这一类信息方面具有较大的优势，且容易 实现，所以应用广泛。而在随机生产模拟解析法中， 往往需要对其中的一些复杂因素进行简化，这导致 了相关信息的丢失和评价结果的误差。 负荷频率曲线（ Load Frequency Curve， LFC） 反映了负荷在向上方向上超越某一负荷水平的平均 频率 [17] 。图 1 反映了某典型日原始负荷变化、风电 出力变化、以及净负荷变化。对于图中的原始负荷
2014 年 12 月 第 29 卷第 12 期
电 工 技 术 学 报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.29 No. 12 Dec. 2014
基于等效间隔-频率分布的含风电场 电力系统随机生产模拟
谈天夫
摘要
1
高
南京
山
1
李海峰
2
罗建裕
2
（ 1. 东南大学电气工程学院
210096
2. 江苏省电力公司
南京
210014）
在随机生产模拟中，负荷的时序波动会导致发电机的起停和相关的动态运行费用。随
机生产模拟频率持续（ FD）法能反映上述时序波动因素的作用并进行相应的指标评价，但因其没 有考虑过短时间间隔内发电机连续起停的不可行性，评价结果存在一定偏差。在风电等间歇性能 源接入量不断增加的情况下，系统净负荷的波动性进一步提高，这种现象更加显著。为获得更加 合理的评价结果，将负荷频率曲线扩展至负荷超越的间隔 - 频率分布及间隔 - 频率分布族，同时反 映时序波动的频率信息和时间分布信息，形成了基于等效间隔 - 频率分布的随机生产模拟解析算 法。通过 EPRI 36 机组算例验证了所提方法的有效性。 关键词： 随机生产模拟 动态费用 风电 负荷时序波动 负荷超越 间隔 -频率分布 中图分类号： TM711
1
引言
随着风电接入量的不断提高，在获得清洁能源
系统运行、规划等方面的影响日益突出，获得了广 泛关注 [1-3] 。由于风电的随机波动性，系统面临的备 用压力有所增大， 同时为了满足备用及负荷的需要， 常规机组在调度运行中的起停动作也更加频繁，这 些都会带来相关生产成本的提高 [4-6] 。作为评价电力 系统生产成本与可靠性的重要途径 [7] ，电力系统随 机生产模拟计算中有必要对风电波动性带来的影响
[12,13]
时序曲线，在 7 时，负荷为 74MW ，而在 8 时，负 荷上升至 86MW ，则对于负荷水平 80MW ，就完成 了一次向上方向上的负荷超越，对整个负荷时序曲 线进行遍历，就可得到相应的负荷频率曲线，如图 2 所示。在频率持续法中，通过负荷频率曲线反映 负荷的时序相关信息，通过该信息与机组的启、停 产生对应关系，从而考察机组的起停、备用等动作 及相关费用。在图 1 中，如果某台机组在负荷 80MW 处开始带负荷，则 8 时之前该机处于停机或热备用 状态， 8 时之后处于开机状态，也就是说，这次负 荷超越对应了一次开机过程，因而负荷频率曲线中 的频率信息是衡量机组起停次数的重要依据。通过 将初始负荷时序曲线与间歇性电源出力时序曲线直 接相减，可得到净负荷曲线作为负荷频率曲线的生 成依据，从而考虑间歇性能源的影响 [17] 。由于风电 的加入，图 1 中的净负荷曲线与原始负荷曲线相比 出现了更多的波动，在相应的负荷频率曲线上，负 荷超越频率的总数显著增加，主要分布负荷区域也 有所变化。
k 1
k k 2 T max
k T
max
k
，
T
k Tmax
k 和 分别
表示负荷水平 k 对应的间隔时间大于 T max 和无限的 负荷超越发生频率。 整个间隔 -频率分布族可表示为 一个由上述向量组成的矩阵，即
1 1 1 2 1 Tmax 1 Tmax 1
Power System Probabilistic Production Simulation Based on Equivalent Interval Frequency Distribution Including Wind Farms
Tan Tianfu 1 Gao Shan 1 Li Haifeng 2 Nanjing Nanjing Luo Jianyu2 China China） 210014 （ 1. Southeast University 210096 2. Jiangsu Electric Power Company Abstract