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第51卷第11期电力系统保护与控制Vol.51 No.11 2023年6月1日Power System Protection and Control Jun. 1, 2023 DOI: 10.19783/ki.pspc.221402计及线路传输能力的新能源电力系统灵活性评估及优化调度方法臧延雪1，边晓燕1，梁思琪1，杨心刚2，赵 健1，时珊珊2(1.上海电力大学电气工程学院，上海 200090；2.国网上海市电力公司电力科学研究院，上海 200437)摘要：新能源大规模接入电网对电力系统灵活调节能力带来巨大挑战，针对目前电力系统灵活性评估及优化调度集中于供需匹配而缺乏对线路传输能力的考虑，提出了计及线路传输能力的新能源电力系统灵活性评估及优化调度方法。
首先，分析线路传输能力对灵活性需求实现的影响，并计及新能源及负荷的波动性和不确定性，量化节点灵活性需求及其在线路上的分配。
然后，从资源灵活性裕量和线路灵活性传输裕量两个角度提出系统灵活性不足量评估指标，多方面评估系统灵活性。
将该评估指标作为机会约束条件，构建考虑资源-线路双重裕量的优化调度模型。
采用线性化手段和基于拉丁超立方抽样的机会约束确定性转化方法将优化调度模型化简为混合整数线性规划模型以降低求解难度。
最后，采用改进IEEE39节点系统和某实际电网进行仿真验证，结果表明所提方法能够减轻线路阻塞，减少切负荷量，提高新能源消纳。
关键词：新能源电力系统；线路灵活性传输裕量；灵活性评估；机会约束；优化调度Flexibility evaluation and optimal dispatching method of a renewable energy power systemconsidering line transmission capacityZANG Yanxue1, BIAN Xiaoyan1, LIANG Siqi1, YANG Xingang2, ZHAO Jian1, SHI Shanshan2(1. College of Electric Power Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;2. Electric Power Research Institute, State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company, Shanghai 200437, China)Abstract: The integration of large-scale renewable energy brings great challenges to the flexible regulation ability of the power system. Current research on flexibility evaluation and optimal dispatching focuses on supply-demand matching and lacks consideration of the transmission capacity of the line. In this paper, considering the transmission capacity of the line,a novel flexibility evaluation and optimal dispatching method is proposed. First, the influence of the transmission capacityof the line on meeting the flexibility demand of a power system is analyzed. Considering the fluctuation and uncertainty of renewable energy and load, the bus flexibility demand and its allocation on the line are quantified. Then, an evaluation index of system flexibility deficiency is proposed from the perspective of resource flexibility margin and line flexibility transmission margin. Taking the evaluation index as the chance constraint, an optimal dispatching model considering the double margin of resources and lines is constructed. The optimization dispatching model is reduced to a mixed integer linear programming model by the linearization method and the chance constrained deterministic transformation method based on Latin hypercube sampling to reduce the difficulty of solution. Finally, a modified IEEE39-bus system and an actual power system are used to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method can reduce line congestion and load shedding, and improve the consumption of renewable energy.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51977127).Key words: renewable energy power system; line flexibility transmission margin; flexibility evaluation; chance constraint;optimal dispatching0 引言逐步提高可再生能源发电是构建新型电力系统、实现“碳达峰、碳中和”目标的关键举措，近基金项目：国家自然科学基金项目资助(51977127) 年来以风光为代表的可再生能源发电得到了快速发展[1-2]。
基于交换卷积的含高比例新能源电力系统运行评估方法吴少雷;冯玉;吴凯;陆巍;赵成;骆晨【摘要】随着新能源的大规模建设,评估确定含高比例新能源电力系统的运行方式成为亟待解决的问题.针对目前的评估方法没有充分考虑机组调峰潜能的问题,提出了交换卷积的方法.该方法以目前广泛采用的基于等效电量函数法和等效电量频率法的随机生产模拟为基础,首先建立持续负荷曲线和等效负荷频率曲线进行预随机生产模拟;然后根据预随机生产模拟结果确定高频率启动机组;最后以交换卷积方法进行交换卷积.采用某省实际电网算例对所提方法进行计算,验证了所提方法的有效性.与传统方法相比,所提方法可以更加充分发挥系统的调峰潜能,增进评估的有效性.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2019(052)004【总页数】7页(P25-31)【关键词】随机生产模拟;交换卷积;新能源;电力系统;运行评估【作者】吴少雷;冯玉;吴凯;陆巍;赵成;骆晨【作者单位】国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TM7110 引言新能源的大规模建设发展，缓解了中国电力能源过度依靠火电的局面，改善了中国能源结构，为推动能源转型及能源、经济社会的可持续发展做出了巨大贡献。
然而，新能源出力具有巨大的随机性和不稳定性，其大规模并网对电网安全稳定运行提出了巨大挑战。
电网安全稳定运行与消纳新能源成为电网运行人员和电力科研工作者关注的问题，对含高比例新能源电力系统进行评估具有重要意义。
为有效评估含高比例新能源的电力系统，已开展了大量富有成效的工作。
基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估方法研究毛新宇;王海新;许伯阳;黄纪佳;李中凯;庞博【摘要】可再生能源比例增加对电力系统安全稳定运行带来更加严峻的挑战.本文围绕基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估问题进行探索研究,应用深层卷积神经网络挖掘电力系统暂态运行数据与稳定性之间的关联关系,实现了基于暂态运行特征数据集的电力系统暂态稳定性快速评估,研究工作为电力系统暂态稳定性安全评估提供了新视角.通过算例验证,组合模型可实现电力系统暂态稳定性快速准确的评估,与其他算法相比,本文所建立的组合模型在电力系统暂态稳定性评估准确性方面更具优势.【期刊名称】《电气开关》【年(卷),期】2019(057)003【总页数】9页(P46-54)【关键词】电力系统;暂态稳定;卷积神经网络;组合评估模型【作者】毛新宇;王海新;许伯阳;黄纪佳;李中凯;庞博【作者单位】安徽华电宿州发电有限公司,安徽宿州 221116;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林 132012;深圳供电局有限公司,广东深圳 518001;国网江西省电力有限公司九江电力分公司,江西九江332000;国网临沂供电公司,山东临沂276000;国网白城供电公司,吉林白城 137000【正文语种】中文【中图分类】TM731 引言我国电力系统的迅速发展，使得互联系统之间的电气联系日益紧密，主要表现为大量投入容量在60MW以上的发电机组，特高压交、直流输电线路的大力建设，缩短了省级区域电网之间的电气距离，形成了大规模互联的电力系统。
与此同时，可再生能源的大量接入，国民用电量持续攀升，为社会带来了巨大经济效益、提高人民生活质量的同时，也让运行人员遇到了诸多新的挑战，其中电力系统的安全稳定问题尤为突出。
在规模日益庞大的电力系统中，占比逐年增加的可再生能源、新型负荷与电网设备使系统运行特性日趋复杂，大大增加了维持系统安全稳定运行的难度，大规模停电事故在全球范围内时有发生[1-3]。
新能源系统的系统仿真与效能评估近年来，随着环境污染问题日益严重，新能源的应用变得越来越重要。
为了提高新能源系统的性能和效能，系统仿真和效能评估成为不可或缺的工具。
本文将探讨新能源系统的系统仿真方法以及如何评估其效能。
一、系统仿真方法系统仿真是指利用计算机模拟系统的运行过程，通过改变系统中的各种参数，以验证和优化系统的性能。
在新能源系统中，系统仿真可以帮助我们模拟不同条件下的能源转换、储存和利用过程，为系统的设计和优化提供指导。
1. 建立数学模型首先，我们需要建立新能源系统的数学模型，包括各个组件的物理特性、能量转换等关键参数。
通过建立数学模型，我们可以更好地理解系统的工作原理，并根据需求进行仿真。
2. 选择仿真软件根据新能源系统的特点和仿真需求，选择合适的仿真软件是十分重要的。
常用的仿真软件包括MATLAB、Simulink、PSCAD等，它们提供了丰富的模块和工具，可以方便地进行系统仿真。
3. 设定仿真参数在进行系统仿真前，需要设定仿真参数，包括系统的初始状态、工作条件、控制策略等。
通过改变这些参数，我们可以模拟不同的工作情况，评估系统的性能和效能。
二、效能评估方法效能评估是对新能源系统性能进行定量分析和评价的过程，它可以帮助我们了解系统的可靠性、稳定性和经济性等方面的表现。
1. 能源利用效率评估能源利用效率是衡量新能源系统性能的重要指标之一。
通过计算能源输入与输出之间的比值，可以评估系统的能源利用效率。
同时，还可以分析系统中能量转换和储存等环节的损失情况，提出改进措施。
2. 系统可靠性评估系统可靠性是指新能源系统在给定条件下正常运行的概率。
通过进行可靠性分析，可以评估系统在面对各种故障和异常情况时的表现。
例如，可以使用故障树分析、失效模式与影响分析等方法，识别系统中的潜在故障源并提出预防和修复措施。
3. 经济性评估经济性评估是对新能源系统经济性进行评价的过程。
通过考虑系统的建设成本、运营成本和维护成本等因素，可以评估系统的经济性。
新能源电力系统稳定性评估方法研究随着全球对能源的需求日益增长以及对环境的关注，新能源电力系统作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多国家和地区的重视。
然而，由于新能源的不稳定性以及其与传统电力系统之间的差异，新能源电力系统的稳定性评估成为了一个重要课题。
本文将对新能源电力系统稳定性评估方法进行研究。
首先，新能源电力系统的稳定性评估方法中的一个关键问题是如何考虑新能源的不稳定性。
新能源电力系统中，主要包括风能、太阳能等不稳定的能源，这些能源的产出受到季节、天气等因素的影响，具有波动性。
因此，在评估新能源电力系统的稳定性时，需要考虑这种波动性，并通过合理的方法进行建模。
常用的方法包括概率分布模型和时间序列模型。
概率分布模型可以根据历史数据对新能源的产出进行统计，得到其产出的概率分布，进而评估系统的稳定性。
时间序列模型可以根据历史数据对新能源的产出进行预测，从而评估系统的稳定性。
这些方法可以有效地考虑新能源的不稳定性，对系统的稳定性进行准确评估。
其次，新能源电力系统的稳定性评估方法中的另一个关键问题是如何考虑新能源与传统电力系统之间的差异。
新能源电力系统与传统电力系统之间存在一些差异，例如新能源的转换效率低、传统电力系统的调度方式不同等。
因此，在评估新能源电力系统的稳定性时，需要考虑这些差异，并将其纳入模型中。
常用的方法包括扩展传统电力系统模型和开发新的电力系统模型。
扩展传统电力系统模型可以在传统电力系统模型的基础上增加新能源的部分，从而考虑新能源与传统电力系统之间的差异。
开发新的电力系统模型可以根据新能源电力系统的特点进行建模，从而更准确地评估系统的稳定性。
这些方法可以有效地考虑新能源与传统电力系统之间的差异，对系统的稳定性进行准确评估。
最后，新能源电力系统的稳定性评估方法中还需要考虑一些其他因素。
例如，系统的负荷需求、发电容量、输电线路等因素都会对系统的稳定性产生影响。
因此，在评估新能源电力系统的稳定性时，需要综合考虑这些因素，并进行合理的建模分析。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910187314.X(22)申请日 2019.03.13(71)申请人 华北电力大学地址 102206 北京市昌平区北农路2号(72)发明人 李向伟 许刚 刘向军 (51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06F 17/50(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法(57)摘要本发明涉及一种基于一维卷积神经网络技术的电力系统暂态稳定评估方法，该方法首先利用电力系统中WAMS系统采集到的母线的电压幅值和相角以及支路的有功、无功功率作为原始输入数据，然后再对其进行数据预处理后形成训练集；利用一维卷积神经网络建立电力系统暂态稳定评估模型。
该模型由一维卷积层、一维池化层和全连接输出层组成。
本发明利用卷积层和池化层进行特征提取，挖掘数据的隐藏模式，形成更有利于暂态稳定评估的高阶特征，进而将其全连接层中进行评估。
该方法具有较高的评估准确率，对于电力系统在线安全稳定评估具有重要意义。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 109886604 A 2019.06.14C N 109886604A1.一种基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过时域仿真法或者利用WAMS系统对电力系统采集得到的历史数据作为学习样本集，系统采样间隔为0.0083s，从故障发生前2周波点开始一直采集到故障切除后3周波数据，将母线的电压幅值和相角以及支路的有功、无功功率作为样本特征即模型的输入；步骤2：对样本集进行数据初始化处理；步骤3：根据发电机功角曲线对样本数据进行标注，稳定样本标注为1，不稳定样本标注为0；步骤4：构建基于一维卷积神经网络的暂态稳定评估模型，并将步骤3中标注好的数据集划分为训练集和测试集；步骤5：利用步骤4中构建的训练集和测试集以评估准确率为标准对步骤4中的暂态稳定评估模型进行寻优，保存最佳精度的模型；步骤6：利用步骤2和步骤4对WAMS系统采集得到的新电力系统数据信息进行处理，构建测评数据集；步骤7：利用步骤5中的最佳精度模型对测评数据集进行评估，得到稳定性结果。
电力行业新能源发电能力评估电力行业一直以来都是国民经济建设的重要支撑，而新能源发电作为未来能源发展的重要方向之一，对于电力行业的可持续发展具有重要意义。
因此，对电力行业的新能源发电能力进行准确评估显得尤为重要。
一、背景介绍随着全球对于传统能源资源稀缺的担忧日益加深，新能源发电作为替代传统能源的可持续能源形式，越来越受到各国的关注。
在电力行业领域，新能源发电已经成为发展的热点，包括风能、太阳能、水能等都得到了广泛应用。
然而，新能源发电存在着一系列不确定性因素，如不同地理环境、天气条件、发电设备效率等，这些因素决定了新能源发电能力的实际产出水平。
二、新能源发电能力评估方法1.数据采集新能源发电能力评估的第一步需要对相关数据进行采集。
这包括对新能源发电设备的安装容量、发电设备的效率、地理环境数据以及天气数据等的搜集。
具体的数据采集可以通过各类监测站点、传感器等来实现。
2.能力模型建立在评估新能源发电能力时，可以通过建立合理的能力模型来进行估算。
以风能发电为例，可以通过测量风速、风向和风能密度等参数，并结合发电设备转化效率，来建立风能发电量与风能资源之间的关系模型。
类似的方式适用于其他新能源类型。
3.模型验证建立能力模型之后，需要对模型进行验证。
这可以通过与实际发电数据进行对比来完成。
采集实际的新能源发电数据，并与模型预测的发电能力进行对比分析，来检验模型的准确性和可靠性。
4.能力评估与预测根据建立的能力模型，结合实际数据进行能力评估和预测。
通过对未来一段时间内的天气数据进行解读和分析，结合现有的发电能力模型，可以预测新能源发电的潜在能力和可能的风险。
三、影响因素分析在新能源发电能力评估过程中，还需要考虑一系列的影响因素，如以下几个方面：1.地理环境条件：不同地理环境下的气候条件、地形地貌、水资源等都会对新能源发电能力产生一定的影响。
2.天气因素：风能、太阳能等新能源发电类型受到天气条件的影响，比如风速、阳光照射强度等。
新能源电力系统稳定性评估方法研究在当今社会，新能源电力系统对于环境保护具有不可或缺的作用。
然而，在新能源电力系统的建设和运行中，稳定性评估是必不可少的部分，其目的在于确保系统的安全可靠性。
本文将针对新能源电力系统稳定性评估方法展开研究。
一、新能源电力系统概述新能源电力系统是指利用可再生能源（如太阳能、风能、水能）等能源形式，通过相应的转换机构和储存装置，实现电能的产生和输送。
相较于传统燃煤电力系统，新能源电力系统无需开采矿物燃料，不会产生大量的二氧化碳等污染气体，更为环保和可持续。
由于新能源电力系统的电能来源的不确定性及多样性，对于其运行要求相应的稳定性评估方法。
二、新能源电力系统稳定性评估方法1. 基于概率的方法基于概率的方法是新能源电力系统稳定性评估的主要方法。
该方法将大量的数据对系统的稳定性做出概率分析，从而得出系统在不同条件下的失稳概率。
这样可以对系统的安全性做出较为准确的安全评估。
不过，该方法仅适用于系统稳定性的概率计算，对于系统内部的故障原因研究较为有限。
2. 基于能量的方法基于能量的方法是通过对能量公式的分析，从而得出系统的稳定性。
这种方法可以更加精准地描述系统的能量状况和能量交换情况，从而更加准确地评估系统的稳定性。
但是，该方法需要对系统中的各项参数进行精确的测量，因此对于系统行为的研究难度较高。
3. 基于神经网络的方法基于神经网络的方法是新能源电力系统稳定性评估的另一种研究方法。
该方法主要是通过对系统内部的数据进行学习和探究，从而达到对系统稳定性的评估目的。
相较于其他方法，该方法具有更高的准确性和预测能力。
三、优化新能源电力系统稳定性评估方法在新能源电力系统稳定性评估方法的基础上，优化评估方法也是十分必要的。
一方面，通过提高评估方法的准确性，可以让系统的安全性得到进一步保障；另一方面，通过优化评估方法，能够降低系统维护成本和优化系统性能。
1. 综合评估方法将基于概率、基于能量、基于神经网络的方法进行综合应用，将区别较大的评估结果相结合，能够更全面地评估系统的稳定性。
高比例新能源电力系统惯量评估方法研究高比例新能源电力系统惯量评估方法研究摘要：随着新能源电力系统的不断发展，其在电力供应中所占比例越来越大。
然而，由于新能源电力系统具有间歇性和波动性等特点，其运行可靠性成为一个重要的问题。
为了提高新能源电力系统的稳定性和可靠性，本文对其惯量进行了评估方法的研究。
1. 引言新能源电力系统是指利用太阳能、风能等可再生能源来进行电力生产和供应的系统。
随着能源资源的匮乏和环境污染问题的日益凸显，新能源电力系统的兴起成为当今重要的发展方向。
然而，由于新能源电力系统的间歇性和波动性，其稳定性和运行可靠性受到了挑战。
因此，在高比例新能源电力系统中评估惯性的方法成为研究的焦点。
2. 高比例新能源电力系统的惯量需求惯量是指电力系统保持稳定的能力。
在传统电力系统中，通过同步发电机提供的机械能来保持电力系统的频率稳定。
然而，在高比例新能源电力系统中，由于可再生能源的间歇性和波动性，传统的惯量调节方式已经不再适用。
因此，研究高比例新能源电力系统的惯量需求是十分必要的。
3. 高比例新能源电力系统惯量评估方法为了评估高比例新能源电力系统的惯量，本文提出了以下几种方法：3.1 物理模型方法物理模型方法是通过建立新能源电力系统的数学模型，仿真系统运行情况，从而评估系统的惯量。
该方法主要考虑了系统的物理特性和动态响应，可以准确地评估系统的惯量。
3.2 数据统计方法数据统计方法通过收集和分析系统运行数据，统计系统的运行特点，评估系统的惯量。
该方法可以对系统进行全面的评估，但对于间歇性和波动性较大的新能源电力系统来说，可能存在一定的不确定性。
3.3 仿真模拟方法仿真模拟方法通过建立新能源电力系统的仿真模拟平台，模拟系统运行情况，评估系统的惯量。
该方法可以快速评估系统的惯量，但在建立仿真模型时需要考虑系统的复杂性和实时性。
4. 结果与讨论通过对比以上三种方法，可以得出以下结论：4.1 物理模型方法可以准确评估系统的惯量，但需要大量的数学建模和仿真工作；4.2 数据统计方法可以对系统进行全面的评估，但存在一定的不确定性；4.3 仿真模拟方法可以快速评估系统的惯量，但需要考虑系统的复杂性和实时性。
适应新能源高比例接入的容量补贴电价机制研究
赵志芳;程凯;于帅康
【期刊名称】《供用电》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】针对我国新能源高比例接入的长期发电容量充裕性保障机制,结合国际实践提出一种含风光储资源的容量补贴电价机制。
该机制的容量电价采用边际成本定价,并重点对分类分级的充裕容量进行评估建模。
建立了基于等效可靠容量(equivalent firm capacity,EFC)的风光评估模型,按照峰荷优先调度原则构建了储能区分类型和可持续时间等级评估模型。
采用传统的峰荷负荷率方法来评估水火电充裕容量,以科学地反映各类厂站提供发电容量服务品质的差异以及一次能源受限条件的差异。
该机制充分体现了风光出力间歇性波动的特征和储能支撑峰荷可持续运行的特点。
经过算例验证,该机制能有效激励容量资源投资,优化电源结构,并积极推动储能和新能源的发展。
【总页数】8页(P89-96)
【作者】赵志芳;程凯;于帅康
【作者单位】国家电网有限公司华东分部;上海电力大学
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.高比例新能源接入下谐波电能计量方法研究
2.基于系统平衡下高比例新能源接入对电价影响趋势的研究
3.高比例新能源接入引起的电网充裕度变化研究
4.高比例新能源接入的源网荷储系统耦合匹配技术研究
5.基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类研究
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第52卷第4期 2019年4月中国电力ELECTRIC POWER基干交换卷积的含高比例新能源电力系统运行评估方法吴少雷，冯玉，吴凯，陆巍，赵成，骆晨(国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，安徽合肥230601)摘要：随着新能源的大规模建设，评估确定含高比例新能源电力系统的运行方式成为亟待解决的问题 针对目前的评估方法没有充分考虑机组调峰潜能的问题，提出了交换卷积的方法。
该方法以目前广泛采用 的基于等效电量函数法和等效电量频率法的随机生产模拟为基础，首先建立持续负荷曲线和等效负荷频率 曲线进行预随机生产模拟；然后根据预随机生产模拟结果确定髙频率启动机组；最后以交换卷积方法进行 交换卷积。
采用某省实际电网算例对所提方法进行计算，验证了所提方法的有效性。
与传统方法相比，所 提方法可以更加充分发挥系统的调峰潜能，增进评估的有效性。
关键词：随机生产模拟；交换卷积；新能源；电力系统；运行评估中图分类号：TM711 文献标志码： A DOI：10.11930/j.issn. 1004-9649.201801015〇引言新能源的大规模建设发展，缓解了中国电力 能源过度依靠火电的局面，改善了中国能源结 构，为推动能源转型及能源、经济社会的可持续 发展做出了巨大贡献。
然而，新能源出力具有巨 大的随机性和不稳定性，其大规模并网对电网安 全稳定运行提出了巨大挑战。
电网安全稳定运行 与消纳新能源成为电网运行人员和电力科研工作 者关注的问题，对含髙比例新能源电力系统进行 评估具有重要意义。
为有效评估含高比例新能源的电力系统，已开展了大量富有成效的工作。
随机生产模拟是评 估电力系统运行状态的有效方法M]，其方法主要 包含基于等效电量函数法随机生产模拟基于等效电量频率法的随机生产模拟Wl、基于等效间 隔频率法的随机生产模拟[7_9]、基于序列运算理论 的随机生产模拟和基于时序仿真随机生产模拟 [1Q]以及稀疏卷积递推法[u]、两阶段定区间等效电 量函数法[12]、等效负荷区间[13]和计及源-网-荷不 确定性因素的马尔科夫链风电并网系统运行可靠收稿日期：2018-01-12;修回日期：2018-11-20。
基金项目：国家重点研发计划资助项目（2016 YFB 0900400)。
性评估[14]。
目前对随机生产模拟研究主要集中在 风电并网对系统运行经济性和可靠性，对系统弃 风的研究多集中在对风电出力随机性的建模及出 力预测[15_18]。
在系统运行过程中，采用最小保证 出力n9]来平衡新能源出力与传统出力之间的关 系。
广泛采用的方法是保证电网在安全稳定运行 的前提下提髙新能源的并网比例然而，含髙 比例新能源电力系统的新能源出力具有较大的波 动性，系统的调峰潜能不足以满足新能源出力的 大幅度波动，易造成系统“弃能”或者系统可靠 性不足的问题目前，广泛认为新能源装机容 量等价值为20%，即将其等效为20%装机容量的 可靠运行机组，参与系统开机方式的确定。
然而，上述方法没有充分发挥传统机组的调 峰潜力。
首先，新能源装机容量等价值取20%，是一个工程经验值，不同地区新能源出力大小各 异，在新能源资源丰富的地区会造成新能源“弃 能”，而在新能源匮乏的地区会造成电网的不稳 定运行。
其次，随机生产模拟方法虽然考虑了机 组故障、新能源出力波动性的特点，但没有充分 考虑机组的调峰潜能。
不同区域的电网调峰能力 不同，调峰能力强的电网容许新能源波动的范围 大，新能源装机容量等价值要高于20%;反之，调峰能力弱的电网新能源装机容量等价值要低于 20%，这就会影响系统消纳新能源。
25中国电力第52卷本文提出了基于交换卷积的含高比例新能源 电力系统运行评估方法。
该方法以随机生产模拟 为基础，考虑不同类型机组的调峰能力不同，采 用交换卷积的方法，直接、快速调整预随机生产 模拟中确定的机组参加随机生产模拟的顺序，使 最终的评估结果更加准确、有效。
利用所提方法 对某省由火电、水电以及某风电场2016年实际出 力组成的系统进行评估，验证了所提方法继承原 有随机生产模拟方法在评估系统可靠性方面的优 点，并且提高了系统消纳新能源的能力。
1随机生产模拟方法启动频率是指单位时间内负荷曲线或净负荷 曲线向上或者向下穿越某一负荷值的频率，以负 荷为横轴、以频率为纵轴，遍历最小负荷与最大 负荷之间的所有值，得到负荷频率曲线。
等效负 荷频率是负荷频率曲线在考虑机组故障时的启动 频率，遍历最小负荷与最大负荷之间的所有值，得到等效负荷频率曲线。
1.1风电接入后系统负荷频率及机组启动的变化风电场出力具有随机性和间歇性，因而风电 接入系统会增加系统的备用容量（见图1 );相 比只含水电、火电和核电等机组的电力系统，含 有风电的系统净负荷时序曲线的波动增大，系统 中机组的启停频率增大，不仅使系统的调度运行 不经济，而且还会增大系统的调峰压力。
图1风电接入前后系统备用容量对比Fig. 1Comparison of reserve capacities before andafter wind power integration概率调峰机组是指用于机组交换卷积的、承 担概率调峰区域负荷（图1所示）的具有灵活启 动性能的机组。
电力系统常规机组主要有火电机组、核电机组和水电机组。
核电机组建设成本高，且考虑到安全性，一般承担基荷；而火电机组有 最小技术出力要求不能无限调节，并且只有运行 在最优技术处理位置其经济性才能达到最好，火 电机组和核电机组都不适合频繁启停。
水电机组 启动迅速，一般由停机到启动需要2 min，且无最 小技术出力限制，可作为风电接入系统的概率调 峰机组。
1.2等效持续负荷曲线根据时序负荷曲线得到如图2中所示持续负荷曲线[2]。
图2容量q故障时等效负荷曲线Fig. 2 Equivalent load duration curve when a faultoccurs with Cx capacity在持续负荷曲线F(G)(x)上点(X，表示负荷 在X,的时间为其物理意义是时序负荷曲线上负荷大于X,的时间不会超过随机生产模拟的主要目的是考虑常规机组的随机故障和负荷的随 机波动，评估电力系统的可靠性、计算系统的发 电成本。
当一台容量(^机组发生故障退出运行 后，系统中运行的机组容量减少6，为方便表述 计算，可以认为此时相当于系统机组的负荷功率 增大了q，此时系统的持续负荷曲线可等效为假设故障机组的强迫停运率为I可以得到考虑该台机组故障的等效负荷持续曲线 (equivalent load duration curve,ELDC)如图 2 中，1〉(x)所示，其计算公式为一)(J C)= (1一仍⑶+ 仍一’(J C一Q)(1)1.3等效负荷频率曲线从图2可知，等效持续负荷曲线提取了时序 负荷曲线中的持续特性，可以加快随机生产模拟 的计算速度。
然而，图2所示的持续负荷曲线忽 略了时序负荷曲线的时序特性，在处理仅含水、26第4期吴少雷等：基于交换卷积的含高比例新能源电力系统运行评估方法火电机组等传统机组的电力系统中不会产生很大 影响，但在处理含有大量风电、光伏等随机性较 强的新能源的电力系统会造成评估的系统可靠性 指标偏差较大、经济成本计算不准确的问题。
负荷频率曲线（load frequency curve，LFC)如图3中/(〜(x)所示的曲线，其为时序负荷曲线在 提取持续负荷曲线的同时提取负荷频率曲线，由于篇幅限制，负荷频率曲线的建立过程见文献[6-8]，此处不再赘述。
当系统中一台容量为^的机组出 现故障时，相当于负荷增大q，负荷频率曲线变 为，如-C〇，系统的等效负荷频率曲线(equivalent load frequency curve,ELFC)为/⑴(x)。
图3负荷频率曲线卷积Fig. 3 Convolution of LFCELFC曲线的卷积过程具有明显的数学和物理 意义。
根据马尔科夫过程，系统处于某一状态的 频率为f = py(2)式中：/为某一状态的频率；为该状态的概率；7为该状态向外转移率之和。
根据式（2)，第《台机组发生故障时，系统 的卷积过程为fn(x) = Pn-l(x)(l -qn)7i+ Pn-l(x -Cn)qnyj(3 )式中：人00为等效负荷频率曲线；和分别为机组故障前和故障后的概率；乃和乃分别为故障前和故障后状态的向外转移率之和。
假设现在有一机组，其故障率和修复率分别 为y和//，可以得到fn(x) = pn-\{x){l ~ qi){ji ~ y)+Pin-l^X-Crdqiijj+ll)(4)从式（3)和式（4)可知，等效负荷频率曲线的卷积公式为/(/)w= (1- qi)f{i~l\x)+ -Q)+[F^i x -Cd -F^ixW iT n)(5)式中：G为第/台机组的容量；A(x)为安排完第 /台机组后等效持续负荷曲线在X点表示的持续时 间；r为研究周期；T为平均故障间隔时间。
式（5)所示的机组启停频率可以分为由机组 故障造成的频率波动和由负荷变化造成的频率 波动。
2交换卷积方法在基于等效电量函数法的随机生产模拟中，将水电机组看成是电量相同、出力位置灵活的机 组，可充分平抑新能源出力的随机性，更好地评 估含新能源电力系统。
机组交换卷积能够快速修 正卷积过程中机组带负荷位置，避免随机生产模 拟过程中的反卷积过程。
机组交换卷积就是对基于等效电量函数法的 随机生产模拟中两台机组带负荷位置直接交换的 卷积运算，可直接求出机组在交换位置后的期望 发电量和期望启停频率。
假设机组％、^/2和％，其容量分别是q、(^和。
，在这3台机组卷积之前，等效负荷持续 曲线是依次卷积R、％和t/3得到等效负 荷持续曲线分别为F2(x)、F3(x)和F4(x)，如图4所 示。
假设％是限定电量的机组，且其不在最优的 带负荷位置，其最优位置是在％机组所在位置。
如果按照传统的随机生产模拟方法，应该将机组 %和％反卷积，然后依次卷积机组％和％;如果机组^和％之间有很多火电机组，那么卷积 和反卷积的常规机组的计算量将会大大增加。
根图4机组交换卷积Fig. 4 Crossover convolution of unit27中国电力第52卷据式（6)可直接得到机组C/3安排到t/2位置后的 等效负荷持续曲线。
F f{x)= (1- q3)F2(x1+ C3)+ q3F2(x)(6 )式中：为机组t/3运行在机组C/2位置的等效 负荷持续曲线；仍为机组％强迫停运率。
机组t/3运行在机组t/2位置后发电量为43)= q2T f^+C l+C l F^\x)dx(7)式中：五f为机组t/3在概率调峰后的发电量；仍为机组％的强迫停运率；r为周期。
