关于风电不确定性对电力系统影响的评述
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《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着全球对可再生能源的日益关注,风电作为清洁能源的代表,其装机容量在电力系统中逐渐增加。
然而,风电的间歇性和不可预测性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响。
二、风电功率预测的不确定性分析1. 自然因素的影响风电功率的预测受到风速、风向、温度等自然因素的影响,这些因素具有高度的随机性和不可预测性。
风速的突变和风向的转变都会导致风电功率的波动,增加了预测的难度。
2. 预测模型的不完善目前,虽然已经有许多先进的预测模型被应用于风电功率预测,但由于模型参数的复杂性和多样性,以及实际运行环境的复杂性,使得预测模型难以完全准确地预测风电功率。
3. 数据采集与传输的局限性风电场的数据采集和传输对于提高预测精度至关重要。
然而,由于某些地区的风电场数据采集设备不完善或数据传输存在延迟,导致预测模型无法及时获取准确的数据,从而影响预测的准确性。
三、风电功率预测不确定性对电力系统经济调度的影响1. 电力系统的稳定运行由于风电功率的波动性,电力系统需要调整其运行模式以保持稳定。
这种调整可能导致传统电源的频繁启动和停机,增加了电力系统的运行成本。
2. 备用容量的配置为了应对风电功率的不确定性,电力系统需要配置一定比例的备用容量。
这些备用容量通常是传统的火电或水电,它们的运行成本相对较高。
如果预测误差较大,可能会造成备用容量的浪费或电力短缺的风险。
3. 电力市场的供需平衡在电力市场中,发电厂商需要根据预测的风电功率来调整其报价策略。
由于预测的不确定性,可能导致电力市场的供需失衡,影响电力市场的公平性和效率。
四、电力系统经济调度的应对策略1. 优化调度模型通过建立更加精确的调度模型,考虑风电功率的不确定性以及各种电源的运行成本,实现电力系统的经济调度。
这需要引入更加先进的优化算法和技术手段。
2. 备用容量的合理配置根据历史数据和预测的不确定性分析结果,合理配置备用容量,既能够保证电力系统的稳定性,又能降低运行成本。
探析风电不确定性对电力系统的影响作者:孔祥明来源:《科技资讯》2018年第33期摘要:利用风能代替其他能源进行电力生产,在确保满足我国现代居民和城市的生活和发展的需求的同时,保证对我国其他能源的节约和保护,达到节能生产的目的,并为进一步加大我国科技开发力度起到推动作用,但由于在该电力系统中存在的风电不确定性会导致电力生产过程及效率也随之受到影响,基于此,本文对风电不确定性进行简要分析,就该不确定性对电力系统产生的影响和相应对策展开思考与研究。
关键词:风电不确定性电力系统影响应对措施中图分类号:TM62 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)11(c)-0053-021 风电不确定性的基本概念通常情况下,在利用风能进行发电时产生的波动性、间歇性是风电不确定性在发电过程中展现出的基本形式。
波动性是指风力在运动过程中产生的风速的不均匀性产生的一定波动,而导致风速出现波动性的主要原因包括地域、气候和风速频率,一般来说不同地域的风速因其地理环境和海拔等条件不同也有所不同,再加上短时间内风速在频率上有所变化,在利用不同风速进行发电时出现的波动性和不确定性也较大,因此则导致风电出现不确定性。
而实际上利用现有技术和测量技术无法对风速产生的波动和间歇性进行准确测量和记录,同时也无法针对其产生的风电不确定性标准进行确定,因此在使用正弦波、矩形波等方法时无法得到明确、准确的波动值和间歇值,随机性、不确定性极强,因此导致风电不确定性产生的主要原因还是源自于风速本身。
2 风电不确定性出现时对电力系统产生的不同影响2.1 对电力频率产生的影响在电力系统的正常运行过程中保证其稳定性是确保该系统整体运行水平的关键因素,而针对其稳定性进行控制时多需要对其系统内部的防干扰系统及抵御系统整体强度进行加强,确保电力系统的充裕性,才能够保证该电力系统能够在运行过程中保证对电力用户的电力输送。
但由于风电不确定性的存在,则会对其充裕性和抵御系统产生一定影响,最直接的表现则为电力的频率出现不稳定现象。
关于风电不确定性对电力系统影响的评述贾政摘要:风电的主要缺点是风能的不确定性。
风电场在实时电力市场向供电公司供电时会面临供电不足的风险,为保证供需双方的利益,必须要对风电不确定性进行控制和预防。
通过研究风电波动性、随机性和间歇性的关系,归纳总结风电不确定性的构成因素,分析对电力系统的影响,从而实现不确定性的协调控制。
本文对风电不确定性对电力系统的影响进行简单分析。
关键词:风电;不确定性;风电系统;影响一、风电不确定性1.1风速的波动性和间歇性风速往往表现出较强的波动性和间歇性,在时域上可分解为大时间尺度的平均风速及小时间尺度的脉动风速,在频域上则对应于低频分量和高频分量。
此外,风速的波动及间歇都不是确定性的行为,而是随机变化的。
风电功率是风速的3次幂函数。
目前机械式风速仪每秒采集1次,以5min为周期计算均值并上传,尚不能很好反映风速的脉动性。
风电的间歇性对应于平均风速的突然变化,很难预测。
每个快变事件可用平均风速的变化幅度(或变化率)、开始时刻、结束时刻(或持续时间)来描述。
1.2输出不稳定性风速的波动性、间歇性和难预测性导致风电机组的输出具有很大的随机性。
通常认为风力发电只能提供电力而不能提供有效的发电容量。
研究表明,风电场的容量因子(实际发电时间总和/系统总的正常时间)为1/3。
1.3风电的不确定性因素1.3.1风速的不确定性。
风速的不确定性反映在风向、平均风速及脉动风速等要素的时空分布上,受到地形、塔位、高度、空气密度、塔影效应和尾流效应等的影响。
平均风速常用的概率模型是Weibull分布,其尺度参数和形状参数由观测到的风速的期望和标准差来折算。
时域或统计方法仅能考虑导致风电功率不确定的部分因素,而难以完整反映风的时空分布,因此风电不确定性及其对系统影响的评估结果往往偏差很大。
用频域模型描述风电场功率的波动特性,并研究时频的快速转换。
1.3.2风电转换中的不确定性。
影响风电转换过程的不确定性包括:①风机脱网、故障、检修及由风速越限引起的切入切出;②大风电功率追踪与远程调节等工况间的变化;③机组运行特性的变化。
探讨风电接入对电力系统的影响风电是一种清洁、可持续的能源,已经成为了世界各国发展可再生能源的主要选择之一。
近年来,随着国内对可再生能源的推广和利用,风电在国内的发展也越来越迅速。
风电接入电力系统对于电力系统自身以及国家经济的发展都具有重要的意义。
那么,本文将从三个方面探讨风电接入对电力系统的影响。
一、对电网的稳定性和可靠性的影响从技术层面上来看,风电的不可控因素对电网稳定性产生一定影响。
由于风资源的不稳定性,风电场并不能保证始终能够输出稳定的电力,而这些波动将反映到电网的负荷平衡、电压稳定等方面,特别是在高密度风电接入网络中,对电力系统的影响会更加明显。
面对这样的挑战,研究人员通过协调各类技术手段,包括电力系统调度、风电场运行控制、电力系统各层面的管理和规划等,来增强电网的稳定性和可靠性。
二、对环保的影响风电正是因为具有良好的环保性而得到了广泛的关注和追捧。
风电作为一种利用自然能源的发电方式,没有排放污染物和温室气体,降低了对环境造成的影响。
同时,大规模建设风电项目也能促进电力行业实现减排和优化能源结构的目标,从而实现可持续发展。
所以,风电接入电力系统,对于环境保护方面的影响非常大。
三、对电力市场的影响风电产业的发展对电力市场带来了巨大影响,其实际的贡献在于降低电力市场价格。
在中国,随着风电装机容量增加,其在全国电力供应结构中的比例也在逐年提高。
根据中国电力规划纲要,到2021年和2030年,风电装机容量分别将达到扩容到2.2亿千瓦和4.5亿千瓦。
在此背景下,大规模开发风电必然导致电力市场竞争加剧,更新换代速度加快,同时也为电力市场参与者带来了新的机会和挑战。
总而言之,风电的广泛应用以及与传统能源的搭配,有利于促进可持续能源的发展,减少对环境的破坏,助推我国向低碳经济转型,并对全球气候变化产生积极的影响。
风电接入电力系统,其正向作用显而易见,但同时也需要在合理规划、科学管理、可持续发展等方面加以强化和探索。
风电不确定性对电力系统的影响阐释摘要:风电不确定性具有波动性、间歇性、随机性以及模糊性等特点,会对电力系统的运行产生影响。
因此,本文针对风电不确定性对电力系统频率、电压、暂态稳定性、充裕性等带来的影响进行分析,目的是为确保电力系统的稳定运行,实现电力行业的可持续发展。
关键词:风电;不确定性;电力系统风电的波动行为以及间歇行为都有着较强的不确定性,这对于电力的可靠性、经济性以及电能质量等都会产生影响。
电力是促进我国更好发展的前提保障,也就是说电力的发展能够带动社会的发展与经济的进步。
因此,要在最大程度上保证电力系统的安全稳定运行,这样才能为社会市场提供充足电能,并保证电能质量。
所以,本文将针对风电不确定性对电力系统的影响相应内容进行阐述。
1、风电不确定性基本概述风电不确定性通常情况下主要包含两部分内容,分别是随机性与模糊性,或者是偶然性与非明晰性,它们的物理意义以及产生机理等有着一定的差异性。
随机性通常情况下主要是指,结果与给出的场景特征不完善。
随机性能够将其分为两种类型,分别是本质型与激励型。
本质型随机性主要是指,在没有随机因素的影响下,多维非线性都动力系统表现出来的随机性。
激励型随机性主要来源是是随机因素,研究工具是树立统计以及随机过程等。
模糊性随机通常情况下主要是指,事物自身概念并不清晰、在事物衡量过程中其尺度不明确,此类问题造成的分类不确定性就被称为模糊型随机性[1]。
模糊性与随机性会共同存在于研究对象中,但是由于预报方法缺乏完善性、主观判断缺乏准确性,会导致不确定性的影响范围会进一步扩大。
传统的统计回归方式只能实现对随机性的考虑与分析,对于模糊性的处理却是无法更好落实。
电力系统规划与运行期间,都会涉及到许多不同的不确定因素。
因此,对于不同因素的处理需要深入研究。
2、风电不确定性的风速波动性与间歇性风速通常情况下都有着较强的波动性与间歇性,如果从时域上对其进行分解,会将风速分为时间尺度的平均风速、时间尺度的脉动风速[2]。
风力发电技术对电力系统频率稳定性的影响及控制策略风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式,得到了越来越广泛的应用和发展。
然而,由于风力发电的不确定性和波动性,它对电力系统的频率稳定性产生了一定的影响。
本文将重点讨论风力发电技术对电力系统频率稳定性的影响,并提出相应的控制策略。
首先,我们需要了解电力系统的频率稳定性是指系统在外部干扰下,能够保持合适的频率范围内运行,不发生频率失控或频率振荡的能力。
风力发电技术的引入增加了电力系统的不确定性,对电力系统频率稳定性带来了一定的挑战。
风力发电的不稳定性主要表现在两个方面:首先,风力发电的产生与风速息息相关,而风速是一个非常不稳定的因素,容易导致风力发电的输出功率波动较大。
其次,风力发电机组的快速响应能力有限,无法像传统的发电机组那样快速调节输出功率,造成了系统频率的波动。
造成频率稳定性问题的一个重要因素是风力发电机组的不确定性。
因为风速的变化会直接影响风力发电机组的输出功率,而电力系统中的其他发电机组需要根据整个系统的负荷需求来调节发电功率和频率。
当风速突然改变时,风力发电机组的输出功率会突然增加或减少,而电力系统中的其他发电机组则需要迅速调整以平衡负荷需求,这就带来了频率的波动。
针对风力发电技术对电力系统频率稳定性的影响,我们可以采取一些控制策略来解决这个问题。
首先,我们可以通过增加风力发电机组的容量来减小风速变化对系统频率的影响。
较大的风力发电机组容量意味着更大的惯性,它们能够更好地抵抗外界风速变化带来的冲击,从而减小了对系统频率的影响。
其次,我们可以采用功率控制策略来调整风力发电机组的输出功率,以缓解频率波动。
现代风力发电技术通常配备了先进的功率控制系统,可以通过改变桨叶的角度或调节发电机的励磁电流来实现输出功率的调整。
通过及时响应系统频率的变化,风力发电机组可以根据需要增加或减少输出功率,保持系统频率的稳定。
此外,增加风力发电机组与其他发电机组之间的协调和通信也是解决频率稳定性问题的有效方法。
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着风能作为一种清洁、可再生的能源越来越被重视,风电在电力系统的占比也在逐步提高。
然而,风电的随机性和波动性带来的功率预测不确定性问题,给电力系统的经济调度带来了新的挑战。
本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响,并提出相应的解决策略。
二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要来源于以下几个方面:1. 自然环境的随机性:风速和风向的随机变化是导致风电功率预测不确定性的主要原因。
风速的变化受地形、气候等多种因素影响,预测模型很难准确捕捉这些变化。
2. 预测模型的不完善:现有的风电功率预测模型大多基于历史数据和气象数据,但由于气象条件的复杂性和预测模型的局限性,预测结果往往存在一定的误差。
3. 电力系统运行的影响:电力系统的运行状态、负荷需求等因素也会对风电功率的预测产生影响。
三、电力系统经济调度的挑战风电功率预测的不确定性给电力系统的经济调度带来了以下挑战:1. 发电计划的制定:由于风电功率的随机性和波动性,使得发电计划的制定变得困难。
如果发电计划过于保守,将导致能源浪费和系统运行效率低下;如果过于冒险,则可能导致电力供应不足。
2. 电力市场的价格波动:风电功率预测的不确定性会导致电力市场的价格波动,影响电力市场的稳定运行。
3. 电力系统的安全稳定:在电力系统运行过程中,需要保证电力系统的安全稳定。
然而,风电功率的随机性和波动性可能对电力系统的稳定运行造成威胁。
四、应对策略为了应对风电功率预测的不确定性和电力系统的经济调度问题,可以采取以下策略:1. 优化风电功率预测模型:通过改进预测模型、引入更多的气象因素和地形因素等,提高风电功率预测的准确性。
2. 引入储能技术:通过引入储能技术,可以在风力发电高峰期储存电能,在电力需求高峰期释放电能,从而平衡电力系统的供需关系。
3. 灵活的发电计划制定:根据风电功率的预测结果和实际运行情况,灵活地制定发电计划,以适应电力市场的需求和电力系统的运行状态。
关于风电不确定性对电力系统影响的评述赵继楠摘要:现阶段,随着社会的发展,我国的科学技术的发展也越来越迅速。
各种可再生能源发电系统的建设规模也在不断的增多。
其中风电系统不仅能够有效的减少能源资源的消耗,而且成本较低,很适合开展大规模发电系统的建设。
但是,风电由于自身严重的不确定性,很容易对于电力系统的正常运行、发电质量以及经济效益等方面产生影响。
所以文本针对风电不确定性对电力系统的影响进行深入的分析,从而更好的提高风电质量。
关键词:风电不确定性;电力系统影响;评述引言随着新能源使用的增加,人们对可再生发电系统的建设也在持续增多,特别是对风电系统的应用有了更多的了解。
风电系统具有消耗低、成本少等优点,适宜大规模建设的发电系统。
但由于自然风力发电具有不确定性,影响着电能的质量和可靠性。
本文对风电的不确定性进行了分析,同时阐述了风电不确定性对电力系统的影响,并对风电不确定性给出了相应的应对措施,希望为风力发电提供参考。
1 风电概述在自然界中,太阳能、风能、水能等都是重要的可再生资源,能够在使用后重新产生,对电力发电有重要意义。
利用这些可再生资源进行发电比传统的火力发电有着巨大的优点,是减轻环境污染的重要手段。
其中风能发电能够为广大用户提供优质的电能,是未来能源革命的重要形式。
风电在我国得到了大规模的使用,不仅是对电能的极度需求,也是对环境安全的保护。
但风电有着很强的不确定性,会随着时空的分布而出现间歇性和波动性。
对于风速的预报虽然有着一定的误差,但对风力发电的影响较小,而风力的间歇时段预报有着较大的误差,这导致风力发电也存在着间歇性,影响了电力的可靠性。
随着地域的扩大,风力的间歇性会更加明显,也让电网发电的影响更加巨大。
因此要对电网运行中的注入量进行预测,从而实现有效调度,确保电网电量在风电不确定性时能够得到及时补充。
2 风电不确定性2.1 风速的波动和间歇性风速的不确定性最大的表现就是较强的波动性和间歇性。
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着风能资源的广泛开发和应用,风电已经成为电力系统中重要的可再生能源之一。
然而,风电的随机性和不可预测性带来了对电网运行的安全稳定性和经济性的挑战。
本篇论文主要探讨了风电功率预测的不确定性问题以及电力系统经济调度的重要性和策略。
二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要源于自然风的随机性和复杂性。
由于风速和风向的不可预测性,导致风电功率的预测结果往往存在较大的偏差。
这种偏差不仅会影响电力系统的正常运行,还可能引发电力供需不平衡的问题,从而对电力系统的安全稳定运行带来威胁。
针对这一问题,我们首先需要了解并分析风电功率预测模型的不确定性来源。
这包括但不限于天气条件的变化、测量设备的误差、模型参数的不准确等。
通过建立合适的预测模型和算法,我们可以对这些不确定性因素进行量化分析,并尽可能地减小预测误差。
三、电力系统经济调度的重要性电力系统经济调度是指在满足电力供需平衡的前提下,通过优化调度策略,实现电力系统的经济运行。
在风电等可再生能源的广泛应用的背景下,经济调度的问题变得更加复杂和重要。
首先,经济调度需要考虑到电力系统的运行成本。
这包括发电设备的燃料成本、维护成本、启动和停止成本等。
通过优化调度策略,可以在满足电力需求的前提下,尽可能地降低运行成本。
其次,经济调度还需要考虑到电力市场的需求和供应情况。
在电力市场环境下,电力供需的平衡需要通过市场机制来实现。
因此,经济调度需要考虑到市场价格的变化,以及不同类型发电设备的运行效率和成本。
四、应对策略针对风电功率预测的不确定性和电力系统经济调度的问题,我们可以采取以下策略:1. 改进风电功率预测模型和算法,提高预测精度。
这包括开发更先进的机器学习算法、优化模型参数、提高测量设备的精度等。
2. 引入储能系统。
通过储能系统,可以在风力资源丰富时储存多余的电能,在电力需求大时释放储存的电能,从而减小风电功率的波动对电力系统的影响。
风能发电对电力系统的影响分析随着全球对清洁能源的需求增加以及对化石燃料使用的限制,风能作为一种可再生能源逐渐受到重视,并在电力系统中的应用逐渐扩大。
本文将对风能发电对电力系统的影响进行分析,并探讨其在可持续发展中的潜力。
一、风能发电的基本原理风能发电利用风能驱动风机叶片旋转,通过发电机将机械能转变为电能。
风能作为可再生能源,具有丰富、广泛分布以及无污染等优点,成为电力系统中的重要组成部分。
二、风能发电对电力系统的影响1. 多样化能源结构:引入风能发电可以使能源结构更加多样化,减少对传统能源的依赖程度,降低对化石燃料的需求。
2. 绿色环保:风能发电不产生污染物和温室气体的排放,对环境没有负面影响,有利于改善大气质量和生态环境。
3. 减少温室气体排放:风能作为清洁能源,可以替代传统燃煤发电厂等高污染、高排放的发电方式,有效减少温室气体的排放量,有利于应对气候变化。
4. 降低能源价格波动风险:引入风能发电可以降低对石油、煤炭等传统能源价格波动的依赖,减少能源价格的风险。
5. 提高电网安全性:由于风能具有分散性和可再生性,引入风能发电可以提高电力系统的供应可靠性和稳定性,缓解火力发电集中供应带来的供电压力。
三、风能发电的挑战1. 不稳定性:风能发电受到天气条件的限制,风力不稳定会导致风能发电量的波动,给电力系统的稳定供电带来一定的挑战。
2. 电力质量:风能发电的波动性对电力系统的电压、频率和功率质量提出了一定的要求,需要通过技术手段来解决。
3. 输电需求:风能资源分布不均匀,往往离负荷中心较远,需要建设远距离的输电线路,增加电网的投资成本。
四、风能发电的应对措施1. 储能技术:通过储能技术,将风能转化为可控、可调度的能源,减少电力系统的波动性,提高供电的可靠性。
2. 增加灵活性:通过灵活调度、合理规划等手段,充分利用风能发电的差异性,提高电力系统的灵活性,降低风电对电网的影响。
3. 智能电网建设:通过智能电网的建设,实现对风能发电的精细调控,提高电力系统的稳定性和可控性。
风电功率预测不确定性及电力系统经济调度风电功率预测不确定性及电力系统经济调度导言:近年来,随着能源需求的增长和对可再生能源的重视,风能作为一种有效的清洁能源得到了广泛应用。
然而,风能的不确定性对电力系统的经济调度和运行产生了巨大的挑战。
本文将探讨风电功率预测不确定性的原因和影响,并研究如何通过电力系统的经济调度来应对这种不确定性。
一、风电功率预测不确定性的原因1.1 天气的不确定性风能的利用依赖于风速的变化,而天气的不确定性会导致风速的不稳定性,进而影响风电的产生。
天气因素包括风速、风向、气温、湿度等,这些因素经常发生变化,不可能完全准确地预测。
1.2 风电场布局的不确定性风电场的布局是经过详细规划和研究的,但由于地理环境复杂、地形起伏等原因,风电场的实际发电量与设计发电量之间存在偏差。
这种不确定性使得风电功率的预测更加困难。
1.3 风电设备的状态不确定性风电场中的风机数量众多,而每个风机的状况(如机械故障、维护和保养等)对风电场的总体发电量有直接的影响。
然而,风机的状态不确定性使得风电功率的预测变得更加复杂。
二、风电功率预测不确定性的影响2.1 电力系统运行的不稳定性风电功率预测不确定性会导致电力系统的运行不稳定,特别是在高风速或低风速的情况下。
这会对电力系统的频率和电压稳定性产生不利影响,增加电力系统的调度和运行的难度。
2.2 电力系统经济性的下降风电功率预测不准确会导致电力系统的经济性下降。
由于风电功率的波动性,电力系统可能无法根据实际需求合理调度,从而导致电力供需失衡,增加电力系统的运行成本。
2.3 外部能源交易市场的不确定性随着能源市场的开放和竞争,电力系统需要与其他能源供应商进行交易。
然而,对于风能的不确定性,使得电力系统在与外部能源交易市场进行交易时存在多种不确定因素,如市场价格的波动、交易计划的调整等。
三、电力系统经济调度对风电功率预测不确定性的应对3.1 风电功率预测模型的改进对于风电功率预测不确定性,可以通过改进预测模型来提高预测准确度。
关于风电不确定性对电力系统影响的评述李殿东发表时间:2018-12-19T14:41:22.497Z 来源:《防护工程》2018年第27期作者:李殿东[导读] 从而对电力系统产生较大的影响。
经过本文的分析和论述,认为风电不确定性主要体现在以下几个方面。
华北油田华港燃气公司廊坊天成天然气销售有限公司河北廊坊 065002摘要:风力发电中的不确定性对于风力发电系统有着重要的影响,同时也影响着工业生产和人民群众的生活质量。
因此,本文在分析风电不确定性的基础上,深入探讨了风电不确定性对系统的影响。
提出几点缓解风电不确定性对电力系统造成影响的对策,从而能够使得在使用风电进行生产和生活的过程中,更好地了解这些不确定性,从而能够进一步提高风电系统的稳定性。
关键词:风力发电,不确定性,电力系统风电强烈的不确定性对电力系统的正常运行、电能质量、经济效益等的影响不容忽视,而且会随着渗透率的增加而加大,因此研究风电的波动、间歇性,发现和总结风电的不确定性因素尤为重要。
对于风电来讲,在使用过程中具有很多不确定性,从而对电力系统产生较大的影响。
经过本文的分析和论述,认为风电不确定性主要体现在以下几个方面。
1风电不确定性因素1.1风速的波动性和间歇性对于风力发电系统来讲,主要是依靠风力资源进行发电,但是风速的波动性和间歇性是风力发电系统中需要克服的重要难题,也使得风电表现出不确定性的特点。
风速的波动性主要表现在,从时间维度上来分,部分时间段风速较大,部分时间段风速较小,因此利用风力资源产生的电力资源也不相同;风速的间歇性主要体现在,在一些季节的天气风平浪静,并不一定存在足够的风力带动基本的风力系统,发出的电力也无法满足基本的生活和生产需求。
1.2风速的不确定性因素风电的不确定性手主要受风速的影响较大,而风速的不确定性主要表现在风向、平均风速等指标上,地区地形、高度以及空气密度等因素会直接影响风速。
平均风速的概率模型通常是由Weibull分布,这种概率模型的尺度和形状参数折算是依靠观测到的风速期望和标准差进行的。
DOI:10.16661/ki.1672-3791.2018.33.053探析风电不确定性对电力系统的影响①孔祥明(中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 广东广州 510663)摘 要:利用风能代替其他能源进行电力生产,在确保满足我国现代居民和城市的生活和发展的需求的同时,保证对我国其他能源的节约和保护,达到节能生产的目的,并为进一步加大我国科技开发力度起到推动作用,但由于在该电力系统中存在的风电不确定性会导致电力生产过程及效率也随之受到影响,基于此,本文对风电不确定性进行简要分析,就该不确定性对电力系统产生的影响和相应对策展开思考与研究。
关键词:风电不确定性 电力系统 影响 应对措施中图分类号:TM62 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)11(c)-0053-021 风电不确定性的基本概念通常情况下,在利用风能进行发电时产生的波动性、间歇性是风电不确定性在发电过程中展现出的基本形式。
波动性是指风力在运动过程中产生的风速的不均匀性产生的一定波动,而导致风速出现波动性的主要原因包括地域、气候和风速频率,一般来说不同地域的风速因其地理环境和海拔等条件不同也有所不同,再加上短时间内风速在频率上有所变化,在利用不同风速进行发电时出现的波动性和不确定性也较大,因此则导致风电出现不确定性。
而实际上利用现有技术和测量技术无法对风速产生的波动和间歇性进行准确测量和记录,同时也无法针对其产生的风电不确定性标准进行确定,因此在使用正弦波、矩形波等方法时无法得到明确、准确的波动值和间歇值,随机性、不确定性极强,因此导致风电不确定性产生的主要原因还是源自于风速本身。
2 风电不确定性出现时对电力系统产生的不同影响2.1 对电力频率产生的影响在电力系统的正常运行过程中保证其稳定性是确保该系统整体运行水平的关键因素,而针对其稳定性进行控制时多需要对其系统内部的防干扰系统及抵御系统整体强度进行加强,确保电力系统的充裕性,才能够保证该电力系统能够在运行过程中保证对电力用户的电力输送。
风力发电对电力供应可靠性与稳定性的影响随着全球对可再生能源的需求不断增加,风力发电作为一种清洁能源形式受到了广泛关注。
然而,风力发电的不稳定性以及对电力供应可靠性的影响成为了人们关注的焦点。
本文将探讨风力发电对电力供应可靠性与稳定性的影响,并分析目前的解决方案。
首先,风力发电的不稳定性在一定程度上影响了电力供应的可靠性。
由于风速的时空变化,风力发电厂的发电量会有较大波动,这将导致电网的负荷平衡问题。
在风速较低或风速突然增加时,风力发电厂的发电量可能无法满足电网的需求,从而造成电力供应的不稳定情况。
这种不稳定性可能导致电网频率波动,进而影响用户的正常用电。
其次,风力发电的波动性还会对电力供应的稳定性产生影响。
在大面积利用风力发电的地区,当风速突然减弱或停止时,电网可能会面临短时断电的风险。
这种情况下,需要依靠其他电力发电装置来补充能源缺口,以维持电力供应的稳定性。
然而,由于实时调整电力供应的成本较高,并且可能不及时,这可能导致供电不足或供电中断的问题。
为了解决风力发电对电力供应可靠性与稳定性的影响,目前已经采取了一系列的解决方案。
首先,通过改进风力发电技术来提高风力发电的稳定性。
例如,采取提高风力发电机组的控制系统,以使其能够更好地应对风速的变化,并保持稳定的发电量。
此外,还可以通过提高风力发电机组的尺寸和数量来增加整体的发电能力,以减少风力波动对电力供应的冲击。
其次,可以通过建设更多的储能装置来提高电力供应的可靠性。
储能装置可以将风力发电产生的多余电力储存起来,以应对风速突变或停止的情况。
当需要时,储能装置可以释放储存的电能,以维持电网的稳定供电。
这种方式能够在短时间内调整供电能力,从而有效应对风力发电的波动性。
此外,还可以通过改进电网的管理和运营来提高电力供应的可靠性。
例如,采用智能电网技术,使电网能够实时监测和调整电力供应,以使其与风力发电的波动性保持平衡。
此外,增加电力系统的灵活性,允许在需要时切换到备用电源等也是一种有效的解决方案。
关于风电不确定性对电力系统影响的评
述
摘要:发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。
目前在含风电机组
组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,
难以较好描述机组故障停运风险。
在含风电机组组合模型的基础上,引入电量不
足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和
机组故障停运风险的两阶段机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型
以提升计算效率。
基于改进的IEEE-RTS26机系统验证所提模型和方法,结果表
明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显
著减小问题求解规模、缩短计算时间。
关键词:机组组合;机组故障停运风险;成本收益分析;可靠性评估
引言:日前机组组合是调度部门安排电力生产的重要工具,旨在满足负荷需
求和电网运行各类约束条件下,确定次日机组的最优开停机计划。
近年来,风电
大规模接入系统给传统确定性机组组合方法带来了新的挑战。
在风电日前功率预
测误差仍较大的背景下,合理考虑风电不确定性是机组组合研究的热点。
随机机
组组合和机组组合是目前在机组组合中考虑风电不确定性的两种常用方法。
其中,机组组合采用不确定集刻画不确定参数(如风电出力)的随机性,最小化最恶劣
场景下的运行成本。
这里的最恶劣场景表征了不确定参数在不确定集上的某种实现,其使得系统运行情况最不利。
所以,机组组合优化得到的开停机计划对不确
定参数的实现具有较强的适应性。
学界已经对含风电的机组组合进行了深入研究,引入了基数性不确定集,通过设置不确定度,控制决策的保守度。
提出了一种随
机机组组合和机组组合的混合方法,通过调整两者之间的权重以减轻模型的保守性。
本文针对含风电的机组组合模型中考虑机组故障停运风险的问题,在含风电
的机组组合模型基础上,引入系统可靠性指标EENS以量化机组故障停运风险,
并建立成本收益分析模型,优化风电最恶劣场景下的系统运行总成本;此外,提
出了一种求解EENS的简化模型,通过建立机组状态的线性函数模型,近似计算
可靠性指标EENS,可缩减计算规模。
1风电不确定性对电力系统的影响分析
本文基于成本收益分析建立考虑机组故障停运风险的含风电2阶段机组组合
模型,在机组组合模型中同时考虑了风电出力和发电机组随机故障两种不确定性
因素。
不同于已有文献的是,本文采用方法考虑了风电的不确定性,同时采用EENS可靠性指标计算发电机组随机故障带来的损失。
模型最小化风电最不利场景
下的成本,该成本中包含了发电机组随机故障导致的损失。
考虑到EENS是机组
状态变量的非线性函数,须将其线性化以便于求解。
辉腾锡勒风电场是内蒙古北
方龙源风力发电有限责任公司的一个主力风电场。
风电场始建于1996年,是最
早开发建设的并网型风力发电场之一。
目前运营两座变电站,装机容量239MW,
12种机型,216台风电机,年发电量约4亿千瓦时。
110KV变电站于1996年10
月投运,装机台数96台,装机容量72.5MW,共九种机型:麦康M1500/600KW 42台;麦康N52-900KW 12台;麦康NM48-600KW 1台;美国Z40-550KW 10台;荷
兰V42-600KW 9台;德国N43-600KW 9台;美国GE1500KW 10台;中国万电
600KW 1台;海装2000KW 2台。
220KV变电站于2007年10月投运,装机台数
120台,装机容量166.5MW,共四种机型:华锐FL1500KW 27台;海装2000KW 12台;瑞能2000KW 1台;苏司兰1250KW 80台。
)计算可靠性指标EENS的简化模
型本文根据电力系统特点采用分区分类的方法对EENS计算模型进行简化:(1)
由于输电通道一般留有安全裕度,部分线路的直流潮流约束并不影响机组组合问
题的求解。
因此,可通过特定方法[22]识别出直流潮流约束对机组组合决策有影
响的线路或断面,将电网划分成多个区域,然后将同一区域的节点等效为单节点;(2)由于相同额定容量的发电机设计往往满足同一标准,若按额定容量对发电
机分类,则在不计及网架约束的条件下,任意若干台同一类型处于运行状态的发
电机发生故障,系统的失负荷损失都相同,可直接表示成该类型发电机开机数量
的函数。
因实际系统中发电机数量一般远大于机组额定容量类型数,故基于机组
额定容量类型对故障损失和故障概率建模,将极大降低模型规模。
本文以一个包
含子区域A,B的系统为例,给出二阶故障时电量不足期望EENS2的简化模型。
2算例分析
2.1测试系统
本文采用改进的IEEE-RTS26机系统测试所建立的模型,机组组合时间尺度为小时。
发电机运行参数采用文献[24-25]的数据,部分发电机略作调整。
设有2个风电场,1号风电场装机容量为700MW,接入系统第14节点;2号风电场装机容量为500MW,接入第5节点。
由于2个风电场距离较远,认为两者的出力在空间上不具有相关性,即不确定集中的参数H为0。
系统分成上半区域和下半区域,对这2个区域分别统计机组类型,共得到8个类型。
设线路15—24,14—11,13—11,23—12,13—12组成的断面潮流上限为700MW。
假设弃风惩罚费用为0.03k$/MWh,停电损失费用为1k$/MWh,所有发电机的强迫停运率为0.01,忽略风电场的故障停运。
计算平台为1台处理器为i7-4790K,内存为8G的PC。
模型通过C++调用Cplex12.5软件求解。
2.2EENS模型的规模和计算效率对比
以风电不确定度Γ=8为例,比较EENS原始模型和简化模型的规模和计算效率,原始模型也进行了分区及单节点等效,否则过多的直流潮流约束导致求解时间无法接受,所以本小节实质上验证简化模型对机组分类处理的有效性。
简化模型的规模远小于原始模型,对于主要影响规模的子问题二阶故障模型,简化模型的变量、约束数量约为原始模型的1/4,因而计算时间明显缩短。
简化模型的总成本与原始模型的相同,说明了机组分类处理方法的正确性。
2.3不同方法的仿真结果对比
比较以下3种在含风电机组组合中考虑机组随机停运故障的方法:方法1:系统中任何时刻的旋转备用大于最大1台运行机组的容量.方法2:基于发电机
N-1不确定集的机组组合。
在文献[10]的模型中加入风电不确定集。
目标函数中的权重系数为0,即优化最恶劣的故障场景。
方法3:本文建立的模型。
方法1忽略了机组的可靠程度,因而对强迫停运率的变化并不敏感,表现为EENS和总费用均值随着强迫停运率的增大而不断上升。
本文方法通过成本收益分析协调基
本运行成本和故障停运风险费用,进而根据机组强迫停运率的大小调整开机方案,所以EENS均值对强迫停运率的变化具有较强的性,因而得到了更理想的机组组
合决策。
另外,观察强迫停运率等于0.07的方法3机组组合结果发现,部分高
峰负荷时段,系统所有发电机组都处于运行状态,如果强迫停运率进一步上升,
系统装机容量不足制约系统经济性的改善。
就方法2而言:(1)其针对的是最严重的发电机故障,需要采取保守的开
机方式以减少切负荷,因此基本运行成本较其余2种方法高;(2)随着系统中
在线发电机数量增多,发生2台机组同时故障的概率也随之增加,而该方法仅计
及了一阶故障,所以EENS指标较方法3偏大;(3)方法2的难点还在于权重系
数的选取,目前尚未有文献给出权重系数的合理取值方法。
结语:
针对如何在含风电机组组合中考虑概率性机组故障停运风险的问题,本文建
立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段机组组合模型。
同时提出了
计算EENS指标的简化模型以减小机组组合模型规模,提升计算效率。
通过改进
的IEEE-RTS26机系统验证了本文所提模型和方法的正确性。
算例结果表明,本
文所建立的模型能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,且对机组
强迫停运率的变化具有较强性;EENS的简化模型可在保证计算正确性的同时,明
显缩短计算时间。
参考文献
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作者简介:姓名:武利敏,男,1987.09出生,内蒙古呼和浩特市人,学历:工程硕士,专业:电气工程及其自动化。
从事风力发电运行检修管理、生产技能人员教育培训。