大规模风电并网条件下的电力系统调度

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1、东北电力大学学报第29卷第1期JournalOfNortheastDianliUniversityVo1．29．No．12009年2月NaturalScienceEditionFeb．，2009文章编号：1005—2992(2009)Ol一0001—07大规模风电并网条件下的电力系统调度孟祥星，王宏(黑龙江省电力调度通信中心，黑龙江哈尔滨150090)摘要：：由于风能具有很强的随机性，风电预测的误差很大，另外风电具有反调峰特性，而现有水火电机组调峰能力有限，使电力系统调度十分困难。通过对风电预测误差进行统计，建立了在不同风能输出功率水平下预测误差的

2、离散概率分布模型。与系统中机组的累积停运容量概率表结合形成考虑风电的累积停运容量概率表，并采用高斯函数拟合。将投运风险度约束以解析表达的方式引入机组组合的拉格朗日松弛法中，建立考虑风电并网条件下概率约束备用的机组组合模型。最后以26节点测试系统为例，分析了风电接入对机组组合结果的影响。关键词：电力系统；风电；调峰；负荷预测；机组组合中图分类号：TM744文献标识码：A近两年国家在开发新能源、节能减排方面加大投入力度，但由于风力发电具有随机性大、反调峰等特点，尤其是夜间负荷低谷时风力往往最大，由此，大规模风电并网发电，给负荷预测、机组组合、电网调峰带

3、来了很大难度。另外，黑龙江电网火电机组比例大，冬季又涉及供热和厂房保温等问题，也使调峰问题更加突出。可见，深人研究风电预测技术，以及考虑风电的机组组合问题，对电力系统调度具有重要的理论和实践意义⋯。由于风能具有很强随机性和间歇性，现有短期预测技术准确预测风电非常困难，其误差为15％一20％左右J。基于这一预测结果的机组组合可靠性水平难以保证，主要体现在旋转备用决策的科学性和合理性上。备用是针对系统运行中的不确定性(发电环节、输电环节及负荷)问题而配置的，由于这一不确定性表现出规律的差异性(如各元件故障的概率，各节点负荷偏离预期值的程度等)，使确定性

4、配置备用方法在可靠性水平和经济性水平间产生矛盾，尤其是风电的接人会加剧这一矛盾，难免出现顾此失彼现象。对此，文献[4]将备用容量分为两部分，一部分是按确定性配置的备用，另一部分是因风电接人而附加的备用，其大小表达为风电场输出功率的二次函数，并分上调和下调两类备用，在风电接人电力系统的后，如何看待备用有积极的意义。文献[5]研究极端情况下风电穿透功率对电力系统机组组合的影响，提出梯度穿透功率约束概念，即通过技术手段限制风电场输出功率的变化率，使输出功率保持平稳，以尽量减少电力系统中火电机组频繁的启停或输出功率的调整。显然，这是以牺牲风能为代价的，未必

5、可取。文献[6]将机组组合问题分解为主问题和子问题。在主问题中将风能按照预测结果进行计算，在子问题中处理风能预测误差并对系统备用容量进行修正。若修正后，仍然无法满足系统可靠性要求，则回到主问题重新计算直到满足系统要求，计算量较大。文献[7]和文献[8]对系统投运风险度曲线分别采用指数函数和高斯函数拟合，通过将投运风险度约束以解析表达的方式引入，有机一体的完成了概率备用约束机组组合问题，取得了较好的效果。本文将风能预测误差的概率分布与机组停运容量概率分布结合，以确定风电接入后满足系统一定收稿日期：2008—10—20作者简介：盂祥星(1983一)，，

6、熙龙汀省IU力调度通信巾心博一l，研究办向为电力系统运行调度2东北电力大学学报第29卷可靠性水平下的备用容量，实现风电接人后机组组合问题中备用的概率处理。通过算例对风电接人对电力系统机组组合影响进行了分析，表明本文是可行的。1风能预测误差的分布模型描述风受到气候、海拔、地形、温度等多种自然因素I5202530354045影响，随机性强，难以达到高精度的预测。因此，在考时段点号虑风电接人时，面对显著风能预测误差所带来影响风能预测曲线的划分必须考虑。文献[9]和文献[10]分别采用不同方法对负荷预测误差进行分析，对风能预测误差分析有借鉴意义。由于风资源

7、特性在不同地区差异较大，由文献[9]和文献[10]的思想，本文采用直接统计的方法对某地区风电场风能的预测误差进行归类统计要匮分析，由此得到能比较客观反映该地区误差分布统-出鼙0计的规律，如图l所示。；5554535251嘶50。图1中，实线代表风能实际值，虚线代表风能预⋯-ll-。测值。可以看出，风能预测曲线中m预测误图l差的大小与误差分布一风能输出功率水平有关，而与时间没有明显关系，因此本文从风能水平角度对样本进行纵向划分。首先取一个整数步长进行对风能曲线进行等间隔划分，僻共划分为n段，每段记为W(i=l，2，⋯，)。为避免疑出现在最大值或最小值

8、附近样本数过少而不满足概率统计对样本数量要求的情况，在等间隔划分的基础上需要对划分区间调整，使各区间的样本数满足要求。对每