计及风电场的发输配电系统可靠性评估
浅析风电并网后电力系统可靠性评估
浅析风电并网后电力系统可靠性评估摘要：目前，风力发电在普通百姓的日常生活中起着至关重要的作用，但风力发电同时也存在各种各样的问题。
基于此类情况，笔者通过对风电并网前后系统可靠性参数变化的分析，进而阐述风电并网举措对电力系统可靠性的影响机制，同时通过随机最优化的方法对增加的系统备用设置地点和大小进行优化设置，以期最终实现风电并网后电力系统的备用优化，最终实现对人类社会有用的目的。
关键词：风电并网；电力系统；可靠性目前风力发电是可再生能源发电的各种形式中技术最为成熟，最具有开发价值和高度的商业化发展前景的形式，同时也是化石能源发电形式的重要替代形式之一，与此同时，风力发电对生态环境的保护和传统发电形式对环境破坏力的减少起着至关重要的作用。
历代研究表明，风力场的出力不可控。
因此，为了配合风力厂出力的频繁波动，这就需要其他常规发电厂出力以及系统备用的高频次改变。
伴随着风力总装机容量的不断增加现状的出现，这些问题将会对电力系统的可靠性、安全性、经济性等一系列指标产生严重影响。
因此，有必要深刻分析严肃探讨大规模风电并网对电网引起的有关系统运行与稳定等问题，其中最重要的问题就是风电并网对电力系统可靠性产生的影响研究以及随之而来的备用容量增加或减少的一系列值得探索的问题。
笔者通过一系列数学建模分析与实际问题的实例分析，实现了理论与实际的充分融合，最终得到了准确合理的结论。
一、风速及风电场出力模型1.1风速随机模型笔者将从华东某风电厂获得的2003年到2005年共计三年的风速历史数据中提炼有效信息进行分析，其中这些数据主要包括每隔十分钟的历史风速值与机组的出力情况。
在每十分钟内取最高风速和最低风速的平均值作为这十分钟内的平均风速，由此可以测算出风速概率分布，通过绘制条形统计图的方式可以大致推断出风速随机模型。
1.2风厂出力模型笔者通过采集华东某风电厂使用的风力发电机的功率曲线，同时利用分段线性化模拟数据的方式，科学有效的模拟出风速与风电功率的函数关系，再根据风速的概率分布状况以及风机机组的功率曲线情况进行科学系统的分析，最终得到风机出力的概率分布。
电力系统及其发输电组合系统可靠性评估
电力系统及其发输电组合系统可靠性评估文章通过对电力系统以及发输电组合系统的可靠性问题进行详细深入的介绍，从而进一步提供了关于电力系统可靠性等名词解释，以及针对发输电组合系统的发展历程。
针对目前电力系统的发展以及发输电组合系统的直观体验，能够形成快速的认识和更加深入的了解，从而保证了对于电力系统评估进行严格的系统分层，并且逐一进行阐释。
除此之外，文章还通过对于发输电组合系统的可靠性以及评估模型之间的算法进行详细的总结，并且结合相关的工程评估方法进行研究，从而更加有效的针对发输电组合可靠性评估模型与算法进行详细的总结。
标签：电力系统；可靠性；发输电组合伴随着我国社会经济水平的不断提高，人们对于电力的需求也再不断的扩大，尤其是针对用电问题进行的检查活动也在持续的增长。
对于电力客户来说，用电规模和方式也变得更加多种多样，这样对于电力系统来说不仅仅是要针对用电安全等方面进行检测，而且还要针对客服的用电质量来进行实时监测。
通过增强对于电力系统过程中用电检查，能够不断的提高客户对于电力系统的信任，进一步提高电力企业的良好口碑，增强企业的竞争力。
本文针对目前我国电力系统行业的用电状况存在的问题进行详细的分析，并且进一步研究了相关的解决措施，从而为我国电力系统用电行业的发展与稳定提供一定的参考。
1 电力系统1.1 电力系统可靠性评估的发展历程电力系统的发展历程也是社会经济发展的历程，也就是这两者之间呈现出正相关的特征。
在电力系统可靠性评估发展的最开始，也就是上世纪30年代，W.J.Lyman和S.M.Dean等人开始针对统计理论等方面进行研究，进一步证明了电力设备的维修与容量之间存在比较直接的关系，但是受到当时的统计数据以及可靠性评估等方面条件不足的影响，进一步导致人们认识不到可靠性评估的重要作用。
不确定方面的因素之外，在很长一段时间之内电力系统可靠性评估技术发展的相当缓慢。
一直到上世纪六十年代开始，电力系统的发展也已经呈现出高电压、远距离以及大容量等不同的发展趋势。
《计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性评估》范文
《计及湍流风速和频敏负荷的发电系统运行可靠性评估》篇一一、引言随着可再生能源的日益重要，风力发电作为绿色能源的重要组成部分，在全球范围内得到了广泛的应用。
然而，风力发电系统的运行可靠性评估是一个复杂的问题，因为需要考虑多种因素，包括湍流风速、频敏负荷等。
本文旨在研究并评估计及这些因素对发电系统运行可靠性的影响。
二、湍流风速的影响湍流风速是风力发电系统面临的主要挑战之一。
湍流会导致风速的快速变化，使得风力发电机组的运行状态不断变化，从而影响其运行可靠性。
首先，湍流风速会使得风电机组产生更多的机械应力，增加了机组磨损和故障的可能性。
其次，湍流会导致发电机组的频繁启动和停机，降低其使用寿命。
因此，在进行发电系统运行可靠性评估时，必须考虑湍流风速的影响。
为了更准确地评估湍流风速对发电系统的影响，可以采用概率分布模型和统计分析方法。
通过收集历史风速数据，分析其概率分布特性，并利用统计方法预测未来风速的变化趋势。
然后，将这些数据与发电机组的性能模型相结合，可以评估湍流风速对发电机组的影响程度。
三、频敏负荷的影响频敏负荷是另一个影响发电系统运行可靠性的重要因素。
由于电力系统的需求变化，发电机组需要频繁地调整其输出功率以适应负荷变化。
这种频繁的负荷变化可能导致发电机组出现过载、热疲劳等问题，从而影响其运行可靠性。
频敏负荷对发电系统的影响主要表现在对机组运行稳定性和使用寿命的影响。
频繁的负荷变化会导致机组振动加剧，增加机械部件的磨损和故障率。
此外，过载可能导致机组内部温度过高，加速绝缘材料的老化，降低机组的使用寿命。
因此，在评估发电系统运行可靠性时，必须考虑频敏负荷的影响。
为了准确评估频敏负荷对发电系统的影响，可以采用负荷预测和优化调度技术。
通过分析历史负荷数据和预测未来负荷变化趋势，可以提前调整发电机组的输出功率以适应负荷变化。
此外，优化调度技术可以更好地协调不同发电机组之间的运行状态，减少因频繁调整而导致的运行不稳定和过度疲劳等问题。
风电场的可靠性评价与优化研究
风电场的可靠性评价与优化研究随着全球能源环境问题的日益严峻，风能作为一种清洁能源的廉价和便捷性日益受到关注，同时，也越来越多的风电发电机组投入使用，从而使得风电场的可靠性评价和优化变得尤为重要。
一、风电场的可靠性评价可靠性是指在特定时间里完成特定工作的能力或可能性，因此，在风电场建设中，必须对风电机组的可靠性进行充分的评价。
1.1 根据相关标准确定可靠性指标风电场的可靠性既受到风电机组质量的影响，又受到电网质量的影响，还受到天气等因素的影响。
因此，应选用可靠性评价标准来评估风电场可靠性。
目前，可靠性指标采用以概率为基础的方法，明确可靠性参数，包括故障时间、率I、II级停机时间、可靠性指数等可靠性参数。
其中，可靠性指数是评估风电场可靠性的最重要的参数。
1.2 多方面进行可靠性分析对于风电场可靠性的评估，不能仅从某一角度来进行，因为风电场的实际涉及到多种因素。
因此，应该从机组设计、运行条件、运营管理、维修保养、环境和天气等方面进行全方位的可靠性分析。
进一步，对于风速和风向变化，还需要进行实时监测和处理，以确保监测数据的有效性和可靠性。
1.3 建立时空变量模型为了进一步提高风电场的可靠性水平，需要建立时空变量模型，通过分析时间、空间和风力参数等因素，对风电场的可靠性进行优化控制。
二、风电场的优化研究2.1 基础风场优化在风电场初期，应该进行基础风场优化，即根据风电场特定的地理环境和天气条件，确定最合适的机组设计和设置，使得风电场不仅能够发挥其最大的发电能力，同时还要充分考虑风电场的可靠性和经济性。
2.2 供电方案优化供电方案的优化对于风电场的可靠性和经济性同样重要。
在供电方案的设计上，应该根据地理环境、电网质量、电网可靠性和风电场规模等因素进行综合考虑。
此外，还要充分考虑附加的储能元件和电池等可再生能源。
2.3 建立智能化监控系统为了使得风电场的运维管理变得更加高效、精确和可靠，需要建立智能化监控系统。
风力发电系统可靠性评估体系
风力发电系统可靠性评估体系摘要：近年来，我国的用电量不断增加，风力发电系统有了很大进展。
由于风电具有随机性、间歇性和波动性等特点，风力发电系统的可靠性对大规模并网电力系统安全性造成较大影响，如何准确评估风力发电系统可靠性，这提出了全新的挑战。
首先分析了风力发电系统的结构特点，提出了一种基于期望故障受阻电能相等的方法，用相同容量的发电机等效替代风电机“组串”，并根据元件状态特性对系统可靠性状态进行划分，最后建立时间、出力、系统等指标体系。
关键词：风力发电系统；等效替代；可靠性评估；指标体系引言随着风力发电技术迅猛发展，装机容量大幅增加，已成为可再生能源中技术最成熟、应用最广泛的发电技术之一。
由于风电具有间歇性、波动性和随机性等特点，使得大规模风电接入电力系统后带来了不确定的因素，因此如何准确评估风力发电系统的可靠性显得非常重要。
1风力发电系统的特点1.1风机输出功率影响因素分析1）季节与时间的影响中国“三北”地区风资源较为丰富。
一般来说，一年中春季和冬季风资源较丰富，夏季风资源较贫乏；在一天中来说，白天风资源较贫乏，而夜晚风资源较丰富。
2）风速大小的影响风电机组的运行状态和输出功率都与风速息息相关。
图1给出了风电机组输出功率与风速的曲线。
2可靠性状态的划分1）全额运行状态：当风速较快时，即风力发电系统输出功率能够达到总装机容量的70%以上。
2）资源限制减额运行状态：当风速较慢时，即风力发电系统输出功率低于总装机容量的70%。
3）故障减额运行状态：风力发电系统部分元件故障导致输出功率减少的状态。
3可靠性指标体系3.1时间指标1）全额运行时间FRH：风力发电系统处于全额运行状态（即输出功率达到总装机容量70%）的累计运行时间。
2）资源限制减额运行时间RDH：风力发电系统由于风速的限制，输出功率小于总装机容量的70%的累积运行时间。
3）故障减额运行时间FDH：风力发电系统中部分元件故障，导致输出功率减小的累积运行时间。
供配电系统综合评估与可靠性分析
供配电系统综合评估与可靠性分析供配电系统综合评估与可靠性分析是对电力系统供电和配电过程进行全面评估和分析的一项重要工作。
本文将从供配电系统的基本概念入手，介绍综合评估和可靠性分析的意义、目的和方法，并探讨其在电力系统运行和维护中的重要性。
供配电系统是电力系统中的关键环节，它负责将高压电力输送到用户终端。
供配电系统的安全运行和可靠性对电力系统的正常运行和用户电量需求的满足具有重要意义。
因此，对供配电系统进行综合评估和可靠性分析是确保电力系统正常运行的一项关键工作。
综合评估和可靠性分析的目的是为了评估供配电系统的安全性、可靠性和经济性，并通过分析系统的弱点和故障模式，提出改进措施以提高系统的可靠性和运行效率。
在评估过程中，需要考虑供配电系统的各个环节，包括输电线路、变电站、配电设备、保护装置和自动化系统等，以确保整个系统的可靠性和安全性。
供配电系统的综合评估和可靠性分析的方法主要包括可靠性指标的计算、故障模式分析和系统动态模拟等。
首先，通过对供配电系统的历史运行数据进行统计和分析，计算系统的可靠性指标，如平均故障间隔时间、平均修复时间和故障频率等，以评估系统的可靠性水平。
其次，通过故障模式分析，确定供配电系统可能出现的故障模式和故障原因，并制定相应的预防和改进措施。
最后，利用系统动态模拟软件，对供配电系统进行模拟和仿真，检验系统的可靠性，并评估各种操作和维护策略的效果。
供配电系统综合评估和可靠性分析的重要性不言而喻。
首先，它可以提供给电力系统运营商和维护人员一个全面的了解系统运行状况的依据，帮助他们制定合理的运行和维护策略。
其次，通过分析系统的弱点和瓶颈，可以及时采取措施解决系统的故障和问题，避免事故的发生，保证供电的连续性和可靠性。
此外，供配电系统的综合评估和可靠性分析还可以为系统的扩容和改造提供依据，提高系统的运行效率和供电能力。
然而，供配电系统的综合评估和可靠性分析也面临一些挑战和难题。
首先，电力系统的复杂性和规模庞大使得评估和分析工作变得复杂和耗时。
风力发电可靠性评估研究
／２０２４ ０３风力发电可靠性评估研究乔中亚（南京宁高协鑫燃机热电有限公司）摘 要：可再生能源特别是风力发电，由于其具有非消耗性和良好的环境影响，被认为是电力系统中重要的发电替代。
风能发电系统的可靠性评估是一个复杂的过程，因此需要一种准确的风电场现场风速预测技术。
该方法需要风电场的历史风速数据，以确定特定地点的风速模型的必要参数，评估过程还应准确模拟风电场输出功率的间歇性。
本文提出了一种简化的风电系统可靠性评估方法，提出了一个适用于多个地理位置的六阶通用风速模型，该模型适用于包含显著风能穿透的电力系统的可靠性评估。
关键词：风力发电；可靠评估；风速模型；实际效益０ 引言风能是发展最快的能源之一，被认为是传统发电来源的重要替代品。
随着风电在传统电力系统中的渗透率不断提高，对其的综合可靠性和成本评估变得更加重要。
蒙特卡罗模拟和分析方法已用于评估包含风电的发电系统的充分性［１ ２］，该模拟方法可以识别风能变化的时序及其对电力系统的影响。
部分研究者提出了一种使用时间序列自回归移动平均（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅａｎｄｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ，ＡＲＭＡ）模型来模拟小时风速的算法。
该方法需要在长时间内为特定地理位置收集的实际风速数据，以构建特定地点的风速模型，该模型可以反映风场风速的真实概率特征。
本文提出了一种简化的六阶通用风速模型，该模型可应用于任何风电场的电力系统可靠性评估。
通过评估选用风电场的风电渗透率，说明了所开发方法的有效性及实用性。
１ 现场风速数据及风速模型１ １ 现场风速数据一个地理位置的风资源变化很大，风力发电机产生的功率取决于风速，而风速随时间随机波动。
因此，风电研究需要准确的模型来预测目标风电场位置的风速变化。
研究人员已将ＡＲＭＡ时间序列模型用作预测任何特定位置风速数据的准确方法［３ ５］。
特定地理位置在任何给定时间的风速可以使用式（１）来模拟。
ＳＷｔ＝μｔ＋σｔ…ｙｔ（１）其中，ＳＷｔ是根据历史平均风速μｔ和标准偏差σｔ计算的ｔ小时的模拟风速；ｙｔ的时间序列值可以使用式（２）获得： ｙｔ＝φ１ｙｔ－１＋φ２ｙｔ－２＋…＋φｎｙｔ－ｎ＋αｔ－αｔ－１θ１－αｔ－２θ２··－αｔ－ｍθｍ（２）式中，φｉ（ｉ＝１，…，ｎ）和θｊ（ｊ＝１，…ｍ）分别是模型的自回归和移动平均参数；αｔ是具有零均值和σ２ａ方差的正态白噪声过程，即σ２ａ（αｔ∈ＮＩＤ（０，σ２ａ）），其中ＮＩＤ表示正态独立分布。
风力发电设备可靠性评价规程(试行)汇总
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。
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第32卷 第13期 电 网 技 术 Vol. 32 No.13 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 Systems Containing Wind Farms LIU Wei1，ZHAO Yuan1，ZHOU Jia-qi1，WANG 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]，70 刘威等：计及风电场的发输配电系统可靠性评估 Vol. 32 No.13 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 Pr V Vco Vr Vci 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] ci2rcirrcoco00()0tttttrttVVABVCVPVVVPPVVVVV≤≤⎧⎪++≤≤⎪=⎨≤≤⎪⎪≤⎩，，，， (1) 式中：Pt为t时刻机组输出功率；Vt为t时刻风速；Pr、Vci、Vr和Vco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： 3circicircir2rcir3circircir2rcir3cir2rcir1[()4]2()1[4()(3)]2()1[24]2()VVAVVVVVVVVVVBVVVVVVVVVCVVV⎧+⎛⎞=+−⎪⎜⎟−⎪⎝⎠⎪+⎪⎛⎞=+−+⎨⎜⎟−⎝⎠⎪⎪+⎛⎞⎪=−⎜⎟⎪−⎝⎠⎩(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
1122tttntntyyyyφφφα−−−=++++−"
1122ttmtmθαθαθα−−−−−−"
(3)
式中：OW()/ttttyVµσ=−，其中VOWt为观测风速数据；tµ和tσ分别为观测风速数据均值及方差的估计值；iφ(i=1~n)为自回归系数；iθ(i=1~m)为滑动平均系数；{}tα是一个均值为零且方差为2ασ的正态白噪
声序列，即2(0,)tNαασ∈。因此风速的预测值StWV′为
SWttttVyµσ′=+ (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/tRλ=− (5) ln/tRµ′=− (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
G1G2
WTG
12
3
L1
L2L3
配电网
MSP
配电网3 负荷1负荷2
(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