基于广义等效法含大规模风电接入发电系统可靠性评估

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1、第38卷第3期四川电力技术V0J．38。No．32015年6月SichuanElectricPowerTechnologyJun．。2015基于广义等效法的含大规模风电接人的发电系统可靠性评估张择策，沈天时(西安交通大学电气工程学院，陕西西安710049)摘要：只含有传统机组的发电系统，由于可将机组简化为两种状态模型，采用蒙特卡洛模拟法模拟机组状态，其可靠性评估较易实现。由于风的随机性和间歇性，在含有大规模风电接入的发电系统中，不能简单将风电机组看成两种状态模型。因此，提出广义等效法，将风电机组群一步步等效成1个传统机组，并引入ZZC

2、系数定义了该等效机组的平均稳定工作时间MrlTS。选取RTS79系统作为算例，考虑大规模风电的接入，使用广义等效法计算可靠性指标EENS和LOLE，并与传统蒙特卡洛模拟法的结果进行比较。所提方法为简化风电机组群模型提供了思路，对含大规模风电接入的发电系统可靠性评估有一定指导作用。关键词：风电；可靠性评估；广义等效法；zzc系数；MTI'SAbstract：ThereliabilityofpowersystemwhichonlyconsistsoftraditionalgeneratorsiseasytobeassessedusingM

3、onteCarlosimulationbecausethegeneratorscanbesimplifiedtoatwo—statemode1．Butthewindturbinegeneratorsystemcannotbetreatedasatwo——statemodelinpowersystemconsideringlarge——scalewindpowerintegrationduetotherandomnessandin·-termittentofwind．Hence，generalizedequivalentapproach

4、isputforward．Inthismethod，windturbinegeneratorsystemcanbeequivalenttoatraditionalgeneratorstepbystepandacoefficientnamedZZCisintroducedtodefinetheequivalentgenera-torsaveragetimeofsteadyoperalion——M．IrrS．TheRTS79systemischosenasanexample．Consideringthelarge—scalewindpow

5、erintegration，thereliabilityindexlikeEENSandLOLEarecalculatedusinggeneralizedequivalentapproachanditsoutcomesarecomparedtothoseusingtraditionalMonteCarlosimulation．Itprovidesanideatosimplifythemodelofwindtur—binegeneratorsystem，whichhasguidingmeaningtothereliabilityasse

6、ssmentofpowersystemconsideringlarge—scalewindpowerintegration．Keywords：windpower；reliabilityassessment；generalizedequivalentapproach；coefficientofZZC；MTI'S中图分类号：TK89文献标志码：A文章编号：1003—6954(2015)03—0073—05使用按权分配的方法将风电机组群一步步等效成一0前言个传统机组，为实现计算的统一性，引入系数定义了该等效机组的平均稳定工作时间MTI'S。

7、为简发电系统可靠性在电力系统可靠性中至关重化风电机组群模型提供了思路，对含大规模风电接要，它直接影响电能的充裕度。风力发电是可再生入的发电系统可靠性评估有一定指导作用。能源发电形式中技术最成熟、最具开发规模和商业化前景。然而风在时间和空间上鲜明的间歇性和波1广义等效法动性会造成风机出力不稳，这对发电系统可靠性指标的传统计算方式产生了冲击¨J。传统模拟法难以处理大规模多状态风电机组许多研究者认为，可以将风电机组看成1个多群，其根本原因是将风电机组的地位看成是与传统状态机组进行处理，这在一定程度上计入了风电本机组平等的。大量研究者认为，在

8、发电系统可靠性身的特征。然而，风电机组容量小、数量多，若用传评估中，既然对每个传统机组要单独模拟其状态和统的模拟法模拟机组状态，在风机数量增多或者风状态持续时间，那么对于风电机组也应该做同样的机状态数增多时，将会造成极大