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1、几卜风电场可靠性评估吴义纯,丁明合肥,工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥,、摘要建立了基于蒙特卡罗仿真的风电场可靠性模型该模型考虑了风速的随机性风电机组强迫停运率受天气状况的影响,并应用该模型对含风电场的发电系统进行仿真,计算出能反映风电价值的可靠性指标和经济指标,为风电场的规划与运行提供参考。关键词风电场蒙特卡罗仿真可靠性模型故障率一一一中图分类号文献标识码文章编号候模型应用到风电场停运随机抽样中然后将发电。引言系统与负荷模型相结合判定系统状态在反复完成大量试验后,统计故障次数和试验次数,并在
2、此基础风能属于可再生绿色能源,近十几年来其发电计算出风险度指标,实现系统可靠性评估。技术迅猛发展,发电成本已大幅下降,风电己具有与、传统常规电源发电竞争的潜力、但风能具有谊机性风电场的可靠性模型间歇性和不可调度性的缺点,随着风电机组单机容量和风电场规模的增大,大型风电场并网后对电力风电机组输出功率。,系统的影响也越来越明显在研究风力发电的有关问题时首先需要确定为全面评估风电场的价值,需要充分考虑其供风力发电机组简称和风力发电场简称风电电的可靠性,建立风电场发电可靠性模型,并对其可场的输出功率。风力
3、发电机组的发电功率与风速间靠性进行评估。由于风电与常规电源相比具有很强的关系曲线有着不同的形状,而其中线性特性与风,、,。的随机性用常规电源的电力不足期望值月了电机组的试验数据较接近如图所示电量不足期望值忍八侣等可靠性指标不能直接显示风电场对电力系统可靠性贡献。为此,将风电场并网前后的五百丫等可靠性指标进行对比计算风电场容量可信度、风电场对电量不足期望值贡献系数等风电评价指标。〕一’。风电机组可靠性分析方法有解析法和模拟法川解析法是通过分析影响风电机组输出功率的变量,计算风电机组输出功率的概率分布
4、,并可在此基础上建图风电机组输出功率曲线。。立多个风电机组的可靠性模型但模拟法的模型建其分段函数表达式如式所示立、算法比解析法简捷,易于模拟复杂的统计过程结‘卜二蕊二或二。,果具有足够的可信度还能充分模拟风速随时间变衫一刃一一￡兰即尸尸一一公刃〔一蕊菠化的不确定性和不同风速下系统的运行情况刃一刃现采用蒙特卡罗序贯仿真方法分析风电的可靠只刃蕊二刃二获刃卜性,首先利用风速服从韦伯尔分布的特点,通过概率式中,二为风电机组轮毅高度处的风速均为二抽样模拟实际风速再对系统元件进行概率抽样考切人风速叽为切出风速
5、为额定风速只为风电虑到风电场故障率受天气状况的影响,将双状态气机组额定输出功率。收稿一一一一日期修回日期基金项目教育部科学技术研究重点资助项目作者简介吴义纯一,男,安徽安庆人,博士研究生,从事电力系统规划与可靠性、风力发电研究。一哪整个风电场的发电功率就等于全部风电机组发复率拜为’常数易得「,电功率的总和如果需要考虑尾流效应就要考虑二厂一,一,、、牛风向地形地貌机组间跟和风的湍流强度等相关因一介‘,素风电场的运行经验表明可通过合理布局来减式中,下是均匀分布随机数盯四火是平均修复少尾流效应损失,尾流
6、造成损失的典型值是,时间了现将风电机组总的输出功率乘以典型系数值来气候对可靠性模型的影响表示风电场的实际输出功率。在实际运行中,风电机组的故障率受天气状况,风速的概率抽样与环境的影响,故障多发生在雷雨、冰冻等恶劣气候对大最实测数据的分析结果表明,一个地区的卜。在风电场中有许多台风电机组,它们的气候模风速变化近似服从分布。型是共同的,可能在年中一段时问里故障很多,卜,出引其分布函数现所谓的故障集聚效应囚此在计算中为更,“动一、一卜、准确地模拟系统在其寿命过程中的随机行为需引州阵。,」人故障率时变模型
7、现采用双状态气候模型将天、式中,。和介分另是〕分布的尺度参数和气状况划分为恶劣天气和正常天气种,在给定的形状参数天气状况卜认为故障率恒定光对气候抽样然后因此,根据风速的概率分布,由卜分布随再进行正常运行时间抽样‘机数发生器从一一,’“二是在,间均匀分兀件的故障修复时间也要受到天气状况及用。,一布”的随机变最产生何小时的风速抽样值并判断风修复资源的影响外元件在恶劣气候下般小能速是否在气姜。气范围,确定风电机组是否在能正修复,延长了故障的修复时间。、常运行的风速范围内,计算出风电机组的输出功率风电机组
8、停运的随机抽样风电场可靠性的蒙特卡罗序贯仿真风电机组采用双状态模型,即正常运行状态和故漳状态用正常运行持续时间和修复时间来描述蒙特卡罗方法是一种通过随机变吊的数‘补模拟由于风电机组相对简单,检修时间较短,且计划检和统计分析求取数学物理、工程技术问题近似解的修可安排在低风速时进行,在可靠性分析时可不予数值力一法由于风能的随机性和风速随时间连续变卜一考虑化的特点,采用蒙特卡罗序贯仿真方法较力便地模风电机组正常运行持续时间的随机抽样拟风电系统运行中的实际问题,重现实示系统运行一般情况下正
