含分布式风光蓄的配电系统可靠性评估.pdf

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1、第36卷第5期电力系统自动化VoI．36No．52012年3月10日AutomationofElectricPowerSys~msMar．10，2O12DOI：10．3969／j．issn．1000—1026．2012．05．004含分布式风光蓄的配电系统可靠性评估葛少云，王浩鸣，王源山，张鑫(1．智能电网教育部重点实验室，天津大学，天津市300072；2．铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津市300143)摘要：储能可以平滑分布式电源出力的波动性，挖掘其提升配电系统供电可靠性的潜力。为了定量评估储能装置的这种效果，提出了一种含分布式风机、光伏阵列

2、和蓄电池的配电系统准序贯蒙特卡洛可靠性评估方法。在建立了风光蓄元件的时序模型和状态转移模型的基础上，对系统中的非电源元件进行序贯抽样，而对风光蓄元件进行非序贯抽样。讨论了含风光蓄配电系统的故障效果影响分析过程，给出了相应的可靠性评估流程。以改造的IEEERBTS系统为例，对不同情境下的系统可靠性水平进行了对比分析，验证了所述方法的有效性。关键词：配电系统；风机；光伏阵列；蓄电池；蒙特卡洛方法；可靠性评估0引言储能可以平滑可再生DG出力，挖掘其提升供电可靠性的潜力。文献[12]在发电系统可靠性评估越来越多的分布式电源(DG)嵌入配电系统后，中计及了储

3、能的影响，但在配电系统的可靠性评估会对配电系统的运行状态产生影响，而供电可靠性中，尚未出现对储能的考虑。为此，本文提出了一种是其中的一个重要方面，因此，有必要对其进行深入含分布式风机、光伏阵列及蓄电池的配电系统可靠的分析和评估。性准序贯蒙特卡洛评估方法。在建立系统各元件时对于含DG的配电系统可靠性评估问题，国内序模型的基础上，对系统中的非电源元件进行序贯外已开展了诸多研究。文献[1—2]通过建立风机的抽样，而对风光蓄元件进行非序贯抽样。3状态出力模型，采用蒙特卡洛模拟方法，评估了风机作为后备电源情形下的配电系统可靠性。文1系统元件模型献[3]对DG

4、的并网模式进行了分析。文献[4]使用建立风机、光伏阵列、负荷和蓄电池的时序模区间数学和网络等效法，评估了并网后DG对配电型，该模型以1h为基本步长，即认为1h内其时序系统可靠性的提升作用。文献[5]通过建立孤岛划值不变。分模型，采用最小路法分析了恒出力DG对配电系1．1风机模型统可靠性的影响。文献[6]从微电网的角度分析了由实验得到的风机出力曲线描述了出力与风速恒出力DG对配电系统可靠性的影响。文献E7-8]的关系，虽然不同类型风机的出力曲线不尽相同，但提出了孤岛形成概率的概念，应用解析法评估了都可近似表示为_1：DG对配电系统可靠性的影响。文献[

5、9]给出了更f00≤VV。式对可靠性的影响。上述研究表明：DG接入配电式中：P为风机出力；VV，V。和P分别为切人系统后，可以提高系统的可靠性水平。但由于出力风速、额定风速、切出风速和额定功率；A，B，C为出的随机性和间歇性，可再生DG对可靠性的提升效力曲线非线性部分的多项式拟合系数；V为第t小果与固定出力DG对可靠性的提升效果相比，仍有时的风速。较大差距。可采用文献[14]中

6、的自回归滑动平均(ARMA)模型得到：收稿日期：2011-05—17；修回日期：20l1—10—2O。V一+(2)国家重点基础研究发展计划(“九七三”计划)资助项目其中(2009CB2l9700)。·绿色电力自动化·葛少云，等含分布式风光蓄的配电系统可靠性评估一1Yl+zH+⋯+声”n+(充电)时，蓄电池1h内能够吸收的功率P为：a￡一arl1一a202一⋯一am0mPi一max(r]P，Pi，1，一Pi．2，一Pi，3)(5)式中：为历史平均风速为风速分布的标准差；其中Y为时间序列；声，。，⋯，声为自回归系数；，一0，⋯，为滑动平均系数为白噪声系

7、数，服从均1一警e一+c(志岩一1+e)㈣⋯P2一(1一e)(Qm一Q)(7)值为0、方差为的独立正态分布。PIn．。一—Nbatt／m丽axV1．2光伏阵列模型—nom(8)光伏阵列的实时出力采用如下模型_1：rn，12式中：叩为蓄电池的充电效率；Q为总容量；Q为1lL，、。【d』n。0≤＼Gb

8、式中：P为光伏出力；P为光伏阵列的额定功率，当P为正(放电)时，1h内能释放的功率即在标准测试条件下，单位光强所能产生的功