论述电力系统旋转备用电气工程毕业论文.doc

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1、第1章 绪 论1.1 课题的背景和意义当前，随着化石能源的持续消耗与环境的不断恶化，大力发展可再生能源已经成为了世界能源发展的趋势。风能具有清洁、安全、技术成熟、资源丰富的优点，因而越来越受到世界各国的重视。近几年，世界风力发电装机总量保持了快速的增长，据BTM统计数据显示，2010年全球风电累计装机容量达到199.5GW，年累计增速为25%。我国幅员辽阔，而且海岸线长，风能资源非常丰富。近年来，随着我国政府对开发利用新能源的重视及一系列政策措施的支持，风电得到了非常快的发展。2010年，我国除台湾省外其他地区共新增风电装机18.93GW，保持全球新增装机容量第一的排名。累计风电装机容量44.

2、73GW，全球累计装机排名由2008年的第四位、2009年的第二位上升到第一位。目前我国有29个省、市、自治区（不含港、澳、台地区）有了自己的风电场，其中风电累计装机超过2GW的省份有7个1-3。按照我国风电可装机容量1000GW 计算，到2010年底我国已开发风电装机容量不到可装机量的5%。我国目前规划的7个千万千瓦级大型风电基地，以及全国其他已经规划的项目，累计容量不过200GW，全部建设完成也仅占20%。由此可见我国风能资源开发潜力十分巨大。在已经出台的“十二五”规划中，中国政府明确表明将按照“因地制宜、科学规则、系统配套、协调发展”的原则，继续推进风电的规模化发展。未来五年，由于政府政

3、策的强力支持，中国将继续引领世界风电的发展。据业内专家估计，20112015 年期间，中国的风电年平均增量在1520GW之间。到2015年，全国累计并网运行风电装机容量将达到100GW，年总发电量超过190TWh4-7。然而，随着风电规模的不断扩大，风力发电对电力系统也带来了新的挑战。风力自身具有很强的随机性和间歇性特点，风电场的运行具有很大的不确定性，无法稳定的输出功率。电网接入风电场后，风电的不确定性可能会造成系统电能质量和系统运行稳定性的下降。同时，由于现阶段风电功率预测误差仍较大，大规模风电接入电网会给电网的调度及发电计划的制定带来困难。国内外文献均一致认为，风力发电给电力系统调度带来

4、的最大困难是由于其功率不可控的波动性。更深入的研究表明，大规模风电接入后，系统秒至分钟级的自动发电控制(auto generation control，AGC)容量需求并没有显著增加，但日内的调峰容量需求会随着风电装机容量的增加而显著增长。因此拥有足够灵活的可调节容量即旋转备用是电力系统接纳风电的先决条件之一8-10。在电力系统运行中，为了防止由于负荷波动或机组随机停运等原因造成的有功功率供需不平衡，必须配置一定的旋转备用。旋转备用的配置实质是系统运行可靠性和经济性综合决策的问题。当系统保有较高旋转备用容量时，系统的可靠性较高，但经济性较差；反之系统的可靠性差而经济性好。传统的备用容量确定方法

5、往往是取单机机组的最大容量或者负荷的固定百分比11。这些方法比较简单，也得到了非常广泛的应用。但是随着风电规模的不断扩大，负荷波动和机组的随机停运已不再是影响系统稳定运行的最主要因素，若仍按传统的备用配置方法可能难以抵消风电接入对系统调度带来的冲击。针对风电接入电力系统后，如何可靠经济的配置旋转备用，对于风电的大规模接入和系统的稳定运行都具有重要意义。1.2 电力系统旋转备用概述1.2.1备用的分类备用容量起着调节系统频率，保持系统功率供需平衡的作用，对电力系统的稳定运行具有重要意义。根据国内外的研究，一般可将备用容量做如下分类：1、若按备用容量的响应时间分类可将备用容量分为旋转备用，非旋转备

6、用，替代备用，黑启动备用，和自动发电控制等12。对于旋转备用来说，其一般与电网保持同步，机组处于开机状态，且十分钟内就可成为可调度机组，功率调节能力较强；非旋转备用并不与电网同步运行，但接受调度后其有能力在十分钟之内启动并提供功率；替代备用指的是有能力在一小时内被调度的发电机组；黑启动备用是指当整个电网系统遭遇故障瘫痪，需要重新启动时首先启动以提供功率使系统逐步恢复的机组13。2、若按备用容量的配置作用分类，则可将备用容量分为负荷备用、事故备用、检修备用和国民经济备用等14。所谓负荷备用，是指为应对短时负荷波动并以及计划负荷增加而设置的备用；事故备用是在电力系统发生偶然性事故时使其免于严重影响

7、，维持正常供电而配置的备用；检修备用是保证发电设备定期检修而设置的备用；除满足当前负荷的需要设置的上述几种备用外，电力系统还包括计及负荷的超计划增长而设置的一定的备用，这种备用就称为国民经济备用15。1.2.2旋转备用的定义一般的，旋转备用是指运行正常的发电机维持额定转速，随时可以并网，或已并网但仅带一部分负荷，随时可以加出力至额定容量的发电机组。旋转备用容量也可看作是发电设备可能发的最大功率与系统发电负荷之差，在机组组合问题中一般将旋转备用容量表达为： (1-1)式中为系统t时段的旋转备用容量，和分别为系统t时段机组i的机组出力及机组状态，N为机组数，为t时段的负荷值。1.2.3 传统的旋转

8、备用配置方法传统的旋转备用配置方法主要有两种：负荷百分比法和最大在线机组法。负荷百分比法是要求系统的旋转备用容量必须高于各时段负荷的某个固定百分比；而最大在线机组法则规定旋转备用容量必须高于最大在线机组的容量，以保证当系统中某一机组发生随机停运时系统有足够的备用容量来应对功率缺额，这种方法也被称为“N-1原则”。这两种方法前者侧重于负荷波动和预测误差，后者侧重于机组的随机停运，虽然侧重点不同，但是方法都比较简单，在实践中得到了非常广泛的应用。1.3 国内外研究现状1.3.1 备用的研究分类旋转备用的配置与很多因素有关，如电网的结构、电网规模、负荷水平、负荷预测的精确性和机组及系统元件的可靠性水

9、平等。随着电力工业技术的不断改进，运行理念和运行体制的不断发展，旋转备用的配置方案也在不断变化。一般国内外针对旋转备用的研究可主要分为以下几类16：1、采用确定性方法确定性方法即传统的旋转备用配置方法，要求系统各时段旋转备用高于负荷的某一固定百分比或者最大在线机组的容量。确定性方法简单易实现，可以保证系统的可靠性水平在一定标准，在实际中得到了广泛的应用。2、采用概率性方法确定性方法没有考虑机组停运或负荷波动的概率特性，因此有学者提出在对发电系统做概率分析的基础配置备用，保证系统各时段维持一定的可靠性水平。在实际中应用最广泛的发电系统可靠性指标主要有两个：电力不足概率LOLP和电量不足期望值EE

10、NS。3、采用成本效益分析的方法在电力市场环境下，电力系统运营应坚持社会效益最大化的原则，平衡各方风险和利益。因此电力市场环境下一般通过成本效益分析来配置备用，其中成本为发电商的备用报价或其为了维持备用容量而放弃的机会成本，效益则以用户的期望停电损失表示。4、采用随机优化方法电力系统规模不断扩大，运行环境日益复杂，诸如机组停运、元件故障和线路过载等因素造成的事故日益增多，采用随机优化方法配置备用就是研究各类随机因素对未来运行状态造成的影响，以未来运行状态发生概率的权重来配置备用。1.3.2 考虑风电的备用容量研究风电是一种清洁的可再生能源，与常规火电机组相比其在发电过程中并不需要任何燃料成本，

11、而且不产生排放，长远来看可以给电力系统带来很多经济上和环境上的收益。随着风力发电技术的不断进步、风电规模的逐年扩大，为了能充分利用风能，保证风电接入后电网的稳定运行，必须配备额外的旋转备用容量。旋转备用容量的配置方案是一个可靠性与经济型综合整体决策的问题，高备用意味着高可靠性和高成本，低备用意味着低成本和较低的可靠性，在实际中单一的追求可靠性或经济性很简单，但若要将其综合协调考虑时则往往面临困难。而且风电接入后不仅使系统变得更为复杂，需要考虑风电场这一增加的扰动源，而且以往基于负荷可知的调度和发电计划的制定也需重新考虑。在这种情况下，针对风电接入后如何合理、可靠和经济的配置旋转备用容量，国内外

12、学者做了大量的研究工作。文献17指出风电功率预测的较大误差使风电机组不像常规机组一样可靠，随着风电规模的扩大，为了抵消风电带来的功率波动，系统需维持与风电场容量相当的旋转备用。文献18研究了风力发电功率波动的概率分布及其波动的范围，并以此为依据配置了不同响应时间及不同置信水平下的备用。文献19根据风电功率预测的水平，把风电场功率分为可靠功率和不可靠功率。其中可靠功率作为正常机组出力，不可靠功率则配置备用来抵消其不确定性。文献20使用机会约束的方法，基于风电预测误差的概率密度函数建立了旋转备用容量的获取模型。通过设置约束条件，该模型反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响。文献21考虑了风电场功

13、率预测偏差和机组停运等因素对旋转备用的影响，采用成本分析方法，将用户停电损失并入到机组组合问题中，构建了以发电成本和用户停电损失最小为目标函数的备用容量获取模型。模型中没有设定旋转备用约束，而是通过发电成本和用户停电损失的自动平衡来设置备用容量。文献22考虑了负荷及风电功率预测偏差，对并入风电前后系统的备用情况差异性进行分析，为电力系统安全稳定运行提供了一定参考意见。文献23提出了能够应对负荷预测误差、风电预测误差和机组随机停运的系统最优旋转备用容量确定方法，然后采用蒙特卡洛模拟将提出的方法与原有备用配置方法进行了比较。文献24利用风电预测误差等影响备用容量的不确定因素建立了备用容量和可靠性之

14、间的函数关系。但是其缺陷在于确定的函数关系太过复杂，在机组组合中难以求解。1.4 本文所做的工作大规模风电接入电网后，原有的旋转备用容量确定方法已经不能满足电网稳定运行的要求，系统需要额外安排旋转备用来应对风电带来的不确定性。在参开国内外已有研究成果的基础上，针对风电接入后如何合理、可靠和经济的配置旋转备用，本文做了以下研究工作：1、研究了风力发电预测误差、负荷预测误差和机组随机停运的概率特性，并将其统一带入到停运容量概率表中以计算风电接入后发电系统的可靠性指标；2、研究了电力系统可靠性指标与旋转备用容量之间的关系，并据此设置系统的旋转备用容量，使得系统各时段的电力不足概率始终低于一定水平；3

15、、针对风电波动性大的特点，根据已有的风电功率波动范围的研究，设置一定的下调旋转备用，以保证当风力发电大大多于预测值或出现极端波动情况时系统不至于切风机；4、采用拉格朗日松弛法对机组组合模型进行求解以比较不同备用配置方案的可靠性和经济性，并编制了基于Matlab语言的机组组合程序。同时对算法和程序进行部分修改，使其能够处理带有下调备用的机组组合问题。5、对不同的备用配置方案进行比较分析，分析了本文可靠性指标方法与传统旋转备用配置方案的可靠性与经济性，并讨论了下调备用容量的设置对机组出力及生产成本的影响。第2章 发电系统可靠性评估电力系统的安全可靠运行是保障连续稳定供电的前提，关系到经济发展和社会

16、稳定的大局。近些年随着我国电网规模的不断扩大，电力系统的可靠性问题也显得尤为重要。二十世纪六十年代，欧洲、日本、美国等国家陆续遭遇电力系统故障，导致大面积停电，从此学者们开始专注于电力系统可靠性的研究。1981年，北美电力可靠性委员会(NERC)在美国成立，日本和欧洲等当时的电力工业发达国家也开展了电力系统可靠性方面的工作。2000年至2001年的美国加州电力危机和2003年北美东部史上发生的最大规模的电力系统停电事故再次激起了人们对电力系统可靠性的研究热情。在我国，中国电机工程学会可靠性专业委员会于1983年成立，同年成立了的还有电力可靠性管理中心，这些机构开展了我国早期的电力系统的可靠性统

17、计和研究工作。进入上世纪90年代，随着电力工业的发展，电力技术的进步，我国的电力系统可靠性研究和应用又有了新的发展。2.1发电系统可靠性概述电力系统可靠性（power system reliability）是指电力系统按一定的质量要求和所需要的数量，安全稳定的向电力用户供电，以满足其电力以及电能量需求的能力的度量。充裕度和安全性是电力系统可靠性的两个方面。充裕度是电力系统满足电力用户电力及电能量需求的能力。充裕度又被称静态可靠性，指的是静态条件下电力系统满足电力用户电力及电能量需求的能力。安全性主要是指电力系统能够承受突然发生的破坏系统稳定运行状态的扰动的能力。相对于充裕度，电力系统的安全性也

18、被称为动态可靠性，即动态条件下电力系统能够承受突然扰动，并且安全稳定的满足电力用户电力以及电能量需求的能力25。电力系统的规模非常庞大，因此在研究上一般将电力系统可靠性分解为若干部分，包括发电系统可靠性、发输电系统可靠性、输电系统可靠性、配电系统可靠性以及发电厂变电所电气主接线可靠性等。电力系统的可靠性是用可靠性指标来度量的不同的子系统根据各自特点有各自专门的可靠性指标。发电系统可靠性（generating system reliability）是对统一并网后的全部发电机组按可接受的一定标准及期望数量，满足电力系统负荷电力和电能量需求的能力的度量。确定电力系统为满足用户的电力及电能需求而所需的

19、发电容量是研究发电系统可靠性的主要目的。电力系统所需的发电容量可以分为静态容量和运行容量。静态容量指的是对于整个系统所需发电容量的长期估计，一般可以考虑为装机容量。静态容量必须满足的包括发电机组计划检修、非计划检修、非预计的负荷增长和季节性的降低出力等要求。运行容量则是对能够满足一定负荷水平而所需的实际发电容量的短期估计。静态容量和运行容量的判别首先是二者考虑的时间期限不同，而且静态容量待确定的量是电力系统的合理装机备用；而运行备用需要确定的量则是在短时间内系统所需要的运行备用（包括旋转备用、快速启动机组及互联系统的相互支援等）。在电力系统规划阶段必须对上述两方面都进行核算才能评价不同的电源发

20、展方案。在做出决策后，短期容量的需求就成为电力系统运行时的重中之重。充裕度是发电系统可靠性的重要指标。发电系统充裕度，是扣除由于机组计划和非计划停运造成的出力降低后，发电机组在额定值和电压水平的限度内满足用户电力及电能量需求的能力。传统上用来衡量系统装机容量充裕度方法有两个，即按最大在线机组容量安排备用或按负荷的固定百分比来安排备用，或采用将此二者结合起来的方法。这些都属于确定型的方法，应用起来比较简单，主要的依据是长期以来积累的负荷预测资料、发电系统可靠性资料以及规划设计人员的经验等。若考虑机组间可靠性水平的差异，使用确定型的方法，难以保证系统在不同的机组组合状态或不同时段里维持一致的可靠性

21、水平。为此，有学者考虑从了机组的强迫停运及其他不确定因素的概率特性，提出了以概率分析为基础的概率型方法，即电力不足概率法（loss of load probability，LOLP）及电力不足频率和持续时间法（frequency and duration，F&D）。任何发电系统充裕度估计的概率方法的基本原理与途径上都大致相同，它主要由3部分构成，如图2.1所示。图2-1 发电系统可靠性分析原理示意图分别得到发电系统模型及可靠性负荷模型并将其结合形成适当的风险模型后，遍可计算出一系列电力系统可靠性指标。这些可靠性指标通常不考虑输电网络的约束，也并不反映某一特定用户负荷节点的电力不足情况，但是能衡

22、量作为一个整体的发电系统的充裕度。2.2停运容量概率模型的建立2.2.1安装容量构成发电系统的各个元件是发电机组。系统内所有发电机组额定容量的总和称为发电系统的安装容量（installed capacity）。安装容量仅与机组的额定容量有关而与机组状态无关，表示为： (1-1)式中，为发电系统的安装容量，单位为MW，为机组的额定容量，单位也为MW。2.2.2 可用发电容量发电系统的可用发电容量（available generation capacity）是指系统中所有机组处于正常可用的状态，并能连续带满负荷的容量。发电系统的可用发电容量与机组的状态有关。对一台机组来讲，有如下关系： (2-2)

23、2.2.3停运容量当一台机组处于停运状态时，将其不能连续带负荷的容量定义为该机组的停运容量（outage capacity），对一台机组来说，有如下关系： (2-3)根据上述定义，可知对于系统中某一台机组有如下关系：ICi（安装容量）=ACi（可用容量）+OCi（停运容量） (2-4)对于一个系统有如下关系：ICs（安装容量）=ACs（可用容量）+OCs（停运容量） (2-5)若发电厂采用的是单母线系统，那么系统的可用容量为 (2-6)系统的停运容量OCs为 (2-7)2.2.4采用递推公式建立模型1.确切状态概率公式某发电系统新增一台机组后，其停运容量为X的概率可按下式计算： (2-8)式中

24、，C为新增加机组的容量，单位MW；r为新增机组的强迫停运率，可以根据统计资料等获得；为系统新增机组后停运容量为的概率；为原系统停运容量为的概率。对第一台机组，当XC时，。式(2-8)推导如下：记系统增加一台机组后停运容量为的事件为A事件， A事件的子事件是A1A2；记系统增加机组前停运容量为的事件为B1事件，增加一台机组前系统停运容量为的事件为B2事件；新增机组的停运容量为0时记为事件C0，新增机组停运容量为C时记为事件C1。则有。事件A，B，C有如下关系：即。2.积累状态概率公式若系统原有若干机组，后又新增加一台机组，则新增机组后系统停运容量为的积累概率状态为 (2-9)本式所用符号r，C与

25、上式相同。2.3 负荷模型负荷模型是发电系统可靠性估计中的基本模型之一，既可用不同阶段的负荷曲线表示，也可以用每月、每天、每小时的负荷分别表示。负荷是通过负荷预测得到的，而负荷预测不能保证完全准确，存在一定的误差，因此负荷尚存在一定的不确定性。有两种方法可以处理负荷的不确定性：一种是按负荷预测结果中的尖峰负荷计算可靠性指标，再用尖峰负荷出现的概率对可靠性指标进行加权平均处理；另一种方法则是把预测负荷看成服从某一概率分布的随机变量，求出它的数学期望和方差。这样处理后，求得的可靠性指标也是随机变量，其数学期望值和方差也可根据停运容量概率模型和预测负荷模型求出。发电系统的可靠性估计中，可以采用两种方

26、法：一是采用积累负荷模型和确切停运容量模型；或者采用确切的负荷模型和积累停运容量模型。后者计算较为简便，并且计算公式与停运容量模型的计算公式非常相似。2.4发电系统可靠性指标评价发电系统的重要依据是可靠性指标，下面列举了使用最为广泛的几个可靠性指标。这些可靠性指标被许多国家应用来评价其发电系统可靠性，具有很强的代表性。(1)电力不足概率(Loss of Load Probability)电力不足概率简称LOLP，是指系统有效发电容量不能满足负荷需要的时间概率。即： (2-10)其中为停运容量，为系统的备用容量。工程上应用的通常是电力不足期望值(LOLE)而不是电力不足概率指标(LOLP)，但两

27、个指标在本质上是一样的，在大多数文献中对其并没有做严格区分。电力不足期望值的具体表达式为： (2-11)若负荷模型采用的是日最大负荷作为年持续负荷曲线，那么式（2-11）中的T为365天，电力不足期望值的单位为天/年；如果负荷模型采用的是日负荷曲线，那么式（2-11）中的T为8760小时，此时电力不足期望值的单位则为小时/年。当采用的负荷模型为日负荷曲线时，电力不足期望值对系统具体情况如系统内水火电比例和系统大小等等并十分不敏感。LOLP实际上是指电力不足的期望时间，也称为电力不足风险，LOLP能判断系统装机容量不能够满足负荷需要时间的概率。LOLP概念清楚，计算简单，在考虑了负荷曲线特点、可

28、靠性要求及区域差异后，有关研究指出我国LOLP标准可以设定为12小时/年。(2) 电量不足期望值(Expected Energy Not Supplied)电量不足期望值即EENS，指的是由于机组强迫停运等原因导致系统的可用容量不足而无法满足用户电能需求量的期望值，是电量不足概率法的另一种表示方式，用公式可以描述为： (2-12)式中为裕度的概率，可将上式变为： (2-13)式中为研究周期，单位为。EENS是使用户损失的用电量，所以用来计算停电损失。(3) 电量不足概率(Loss of Energy Probability)电量不足概率即LOEP。电量不足概率法考虑的是由于预测尖峰负荷超过系统

29、可用发电容量而使用户无法得到供给的电量。电量不足概率法的可靠性指标记为LOEP，是由于预测尖峰负荷超过系统可用发电容量而导致系统无法供给负荷的电量与需要系统供给负荷的总电量的比值。 (4) 频率及持续时间(Frequency and Duration)有些行业的电力用花如化工、冶金等对停电事故的频次很敏感。因此在70年代中期有关学者提出同样应采用停电事故的频率及持续时间作为发电系统可靠性指标。频率和持续时间法，简称F&D，相比之前介绍的几种方法，其所用的停运容量模型和负荷模型一般要考虑日负荷曲线的变化，因此更为精确。频率主要是指系统不能满足用户电力需求的事件在某一单位事件内重复出现次数的期望值

30、。而持续时间则是指系统有效容量不能满足负荷需求状态的期望时间。系统停电累积频率可以表示为： (2-14)停电持续时间D定义为: (2-15)此方法的缺点在于要求的数据太多，而且计算复杂，因此其在工程上没有其他几个指标应用普遍。2.5电力不足概率的计算目前，电力不足概率法是发电系统可靠性评估中被最广泛采用的方法。本文研究的是计及风力发电的旋转备用容量问题，采用的负荷模型是每小时的预测负荷，因此采用LOLP的可靠性指标更加合理。得到机组容量停运表后，电力系统可靠性指标LOLP可由下式计算得到： (2-16)式中为停运容量，为旋转备用容量。2.6 可靠性指标与备用容量的关系确保电力供应的可靠性关系到

31、经济发展和社会稳定的大局，是至关重要的问题。近年来，我国经济持续快速增长，但电力系统装机容量却出现了相对不足的情况，许多省份电力供不应求，甚至需要拉闸限电，制约了经济的发展。在电力系统中配置备用的目的主要是为了提高系统运行的可靠性、减少停电事故，因此备用对电力系统的安全可靠运行起着重要的作用。电力系统备用容量与其可靠性水平之间紧密相关，对系统可靠性水平的评估可以作为调整备用容量的依据。上述的各种指标各有其特点，虽然分别有各自的优势和局限性，但却分别从不同的角度反映了系统的可靠性情况。在实践中，往往是通过多个指标来描述一个系统可靠性的各个方面，使这些可靠性指标之间可以相互弥补。目前，电力不足概率

32、法是评估发电系统可靠性最普遍采用的方法。本文在对发电系统进行评估时采用的是基于负荷预测的每小时的负荷曲线，因而采用电力不足概率评估更为合适。根据图2-2可以看出，电力不足概率LOLP随着旋转备用容量的增加而减小，当旋转备用容量较小时，电力不足概率LOLP较大，表明系统可靠性很低。随着旋转备用容量的增多，电力不足概率LOLP逐渐减小并趋近于0，表明电力系统可靠性较高，但此时系统备用所对应的成本也会相应增加。图2-2 旋转备用容量与电力不足概率关系小结研究发电系统可靠性的主要是为了确定电力系统所需的发电容量，使其能够满足负荷电力和电能的需求。评估发电系统可靠性需建立机组容量概率模型和负荷模型，两者

33、的综合即可求出可靠性指标。发电系统可靠性广泛应用于犀利系统的中长期电源规划和运行规划。备用的配置主要是为了提高系统的可靠性、减少停电事故，对电力系统的安全性、可靠性起着非常重要的作用。电力系统的可靠性水平与备用容量之间紧密相关，通过评估电力系统可靠性水平可以调整备用容量以使系统满足可靠性的要求。第3章 计及风力发电不确定性的旋转备用容量近年来，随着煤、石油等化石能源的枯竭，环保呼声日益高涨。在此背景下，风能由于其清洁可再生能源，受到了高度重视。目前我国的风电装机容量增长迅速，在有些省份和地区在系统装机总容量中已占较大比例。但由于我国电网结构普遍薄弱，而风电场一般都比较偏僻，远离负荷中心，加之风

34、电出力具有很强的随机性和间歇性，因此电网中若大规模接入风电必然会使系统面临的不确定性加大，给系统的运行及调度带来一系列安全挑战。旋转备用是为了应对系统中的负荷波动及机组的强迫停运等不确定因素、保证系统的可靠性而配置的。在大规模风电接入后，为保证系统运行的可靠性，系统需要安排额外的旋转备用容量以应对风电带来的不确定性，维持系统的功率平衡和运行稳定。如前所述，旋转备用配置是系统可靠性与经济性之间统一协调决策的问题，大规模风电介入后，针对风电出力的特点怎样配置合适的备用，保证系统的可靠稳定运行，成为风电场接入后机组组合问题的研究焦点26。3.1 传统机组组合模型及备用约束与常规火电机组相比，风力发电

35、的运行成本可以忽略不计，因此在考虑有风电接入的电力系统经济调度问题时，可以只考虑常规火电机组的运行费用启停成本，含有风力发电电力系统的机组组合模型可以表达为： (3-1)式中是机组在时段的发电成本，可用二次函数表示， ，和为机组i的成本系数；为i机组的启动费用。 1.2 约束条件1) 功率平衡约束： (3-2)式中为机组在时段的出力，为风电机组t时刻的出力，为时段系统的负荷需求。2) 机组出力上下限约束 (3-3)式中，分别为机组的出力上下限。3) 最小开停机时间约束 (3-4)式中， 分别为机组i在t时段已经运行和已经停机的时间，分别为机组i最小开停机停运时间约束。4) 旋转备用约束 (3-

36、5)式中为系统t时段的旋转备用容量。式（3-5）的约束保证了系统在每个优化时段都能留有足够的旋转备用容量。传统的备用容量一般为负荷的固定比率或者最大在线机组的容量。这两种方法虽然分别侧重于负荷波动和机组的随机强迫停运，但都比较简单，因此在实际中得到了广泛的应用。但是如果考虑不同机组的停运率及不同时段负荷波动情况的不同，在不同时段和不同机组组合状态下这种传统的旋转备用确定方法不能保证系统的可靠性保持在一定水平，而且往往在经济性上也不是最优的。随着风电接入规模的不断扩大，风电出力的波动性和间歇性给系统带来了新的挑战，传统的方法不一定能满足新形势下系统可靠性的要求。当系统接入风电比例较小时，风力发电

37、的波动及预测误差对系统影响并不大。然而随着风机容量的不断增大、系统接入风电规模的逐年增加，风力发电给系统所带来的额外风险已不容忽视。3.2 风力发电的特点及其不确定性的处理3.2.1风力发电的特点风力发电先是将风能转化为机械能，然后再由机械能转化为电能发电。根据目前风力发电技术的发展，风电机组的容量相当有限，一般每一个机组的装机容量在0.52MW之间，而通常由上百个单独的小机组构成一个风电场，这就是风电机组与常规火电机组的区别所在。风力发电具有波动性和间歇性等特点，其不确定性具体表现为：(1)原动力不可控。风力发电是以自然存在的风为原动力。自然风受气象和地理条件的影响比较明显，难以控制，根据现

38、有的技术很难对风电机组的出力进行大范围调节，因此在调度上一般将风力发电看作是负的负荷。(2)输出不稳定。自然风的波动性、间歇性导致风电机组的功率输出具有很强的随机性，而且现有预测技术还难以满足工程需要。一般认为风电机组只能向用户提供电力，而不能为系统增加有效的发电容量。有研究表明，风电场的容量因子，即实际发电时间总和与系统总的正常时间的比值仅为1/3。(3)从电网的角度看，将风电场接入电网相当于给电网接入一个扰动源，会对电网的可靠运行产生影响。3.2.2 风力发电对发电计划及经济调度的影响传统发电计划的制定和实施之所以可靠，是由于系统内电源的可靠性及负荷预测的精确性。但是，风电场接入系统后，由

39、于风电出力预测误差较大（大约在25%40%左右27），如果单一按风电预测出力来安排发电计划，发电计划的可靠性无法保证。在制定发电计划时风力发电带来的困难是如果把风电场的出力看作负的负荷，其预测精度无法保证；而如果将其它看作电源，其又不能提供稳定输出。风电大规模接入电网将会给电力系统的调度和运行带来巨大困难。在研究大规模风电接入对电力调度运行产生的影响时，国内外研究文献一致认为，对电力系统调度及运行造成最主要影响的是风电的波动性，系统拥有足够的灵活的调节容量是系统能够大规模接纳风电的先决条件之一。更深入的研究表明，在大规模风电接入电力系统后，系统秒至分钟级的自动发电控制(AGC)容量需求并没有明

40、显增加，但随着风电装机总容量的增加日内的旋转备用容量需求而显著增长。风电运行波动性强，不确定性大，很多时刻其功率波动会与负荷波动呈现相反的趋势，也就是说在负荷低谷时段可能风速较快而满发，但到了负荷高峰期需要其提供功率时又可能无风可发。同时风电功率变化速率较快，还需要系统提供足够快调峰频率。风电的运行进一步拉大了电网的峰谷差，相当于产生了“削谷填峰”的效果，因此有必要留取充足的上调及下调旋转备用容量来应对风电的接入。3.2.3 风力发电不确定性的处理传统调度中的不确定因素主要是指机组的强迫停运及负荷波动。风电加入后，调度中的不确定因素进一步增多。因此，研究不确定因素的概率特性就成为关键所在。1）

41、负荷预测偏差负荷预测并不能保证百分之百准确，预测负荷和实际负荷往往存在偏差，可以表示为： (3-6)其中和分别为t时段负荷的实际值和负荷预测值，为t时段负荷预测的误差，该误差为服从均值为0，方差为的正态分布的随机变量28。根据文献29-30的研究，可由下式计算： (3-7)式中k的值一般取1。2） 风力发电预测误差近年来，随着研究的不断深入，风速和风电场输出功率短期预测技术不断进步，预测精度也在提高。有统计数据表明风速的概率分布属于威布尔（weibull）分布，可将其看作服从威布尔分布的随机变量。由风速和风电机组出力之间关系的可知，单一某台风机的出力并不服从正态分布。然而，有研究表明，当在地理

42、位置上分散分布着大量的风电机组时，他们总的出力预测误差可认为近似服从正态分布。本文假设在各时段的风电出力预测值已知，且其预测误差服从均值0，方差为的正态分布31，可表示为： (3-8)式中和分别为风电出力的实际值和预测值，为风电的预测误差，同负荷预测误差一样，也是服从均值为0，方差为的正态分布的随机变量。根据文献32，风电出力预测误差的标准差可由下式得到： (3-9)式中为风电场的总装机容量。根据正态分布的性质，两个服从正态分布的随机变量的和的分布仍服从正态分布，因此全网的预测偏差可表示为： (3-10)式中为全网实际总负荷需求。为系统总的预测负荷需求，为全网总需求预测误差，服从均值为0，方差

43、为的正态分布。其中， (3-11)由于负荷预测值与风电预测出力已知，所以现在负荷波动的概率特性就已经得到，而且其中已经包含了风电出力的不确定性。3） 引入预测偏差的机组停运容量表得到风电及负荷出力的不确定性之后，系统风险评估的负荷模型和停运容量概率模型就已经得到。但由于考虑了负荷及风力发电的不确定性，负荷模型此时也是随机变量，因此须将其做以下处理：系统总的预测误差服从正态分布，由于正态分布属于连续型概率分布，在计算时比较复杂，因此可以对其做近似离散处理成m段，将其视作多状态机组，引入到机组容量表的计算中。离散处理时m的取值越大则计算越精确，但计算量也越大，本文取m=7，如图3-1。图3-1 离

44、散处理的风电出力预测误差经过离散处理后，系统总的负荷偏差有了m个具体的出力值及对应的概率密度。将其看作多状态机组后，各个状态的出力值等效于停运容量，相应的概率等效于机组的强迫停运率，这样就可以把负荷预测带入到机组停运容量表的计算中。此时算得的机组停运容量表中已包含了负荷及风力发电的不确定性，而负荷模型则为预测负荷的确定型模型。3.3 计及风力发电的旋转备用容量3.3.1 上调备用图3-2 旋转备用容量与电力不足概率关系将负荷及风电预测误差做离散处理后，风电接入系统的可靠性水平及其与旋转备用的关系也就已经确定，见图3-2。由图3-2可知，由于风力发电误差及机组强迫停运率已知且确定，因此系统的可靠

45、性水平仅与旋转备用容量相关。定义为使系统在t时段满足式（3-12）要求的最小备用容量。 (3-12)式中LOLP为系统电力不足概率，为提前设定的电力不足概率基准值。由此可将原有模型的旋转备用约束替代为式（3-13）。 (3-13)式中即为系统t时段满足电力不足概率LOLP小于某一风险水平的最小备用容量。依靠可靠性指标确定的旋转备用容量约束相比原有的确定性方法考虑了机组强迫停运及风力发电预测误差所具有的概率特性，能够保证系统在某一时段的可靠性水平始终高于一定水平，因此更加科学。3.3.2 下调备用风能的特点是波动性大，间歇性及时空分布不确定性强，这导致了风电场经常出现功率瞬时突变。从目前国内已并

46、网的风电场运行特性来看，风电场出力经常能在数分钟之内就产生几百兆瓦的升降，很容易造成省际联络线的功率产生较大偏差以及系统的频率突变33。同时，由于风电预测精度仍较差，如果出现风电功率多于预测值且相差较大的情况，那根据预测值做出的发电计划无法保证系统的可靠性水平。因此，为了应对大规模风电功率波动，系统中不仅要维持的正向旋转备用容量，同时也要留有充足的下调旋转备用容量，以保证当风电出力低于预测值时，系统有足够的上调备用不至于失负荷，当风电出力高于预测值时，系统有足够的下调备用保证不至于切风机。系统的下调备用一般来讲都比较充足，但由于风电加入后系统不确定性增大，可能出现风电出力远超预测值的极端情况。

47、而且由于风电的反调峰特性，有些时段可能出现风电出力大而火电机组出力小的情况，风电不确定性对系统影响更加明显，因此有必要在机组组合模型中增加下调备用约束，保证系统每个时段都有足够的下调备用。根据研究，预测负荷的波动在3倍标准差范围内的概率为99.7%。也就是说，当备用容量配置为(为系统总预测误差的标准差)时，系统基本可以满足负荷高于或低于预测值的波动。根据此研究结果，文献34据此根据一定置信水平给定了配置备用的原则。文献35考虑到风电功率预测误差极端情况出现较多，也就是其概率分布的尾部与正态分布相比要更长，因此将备用容量设为，使系统满足负荷波动的概率更高。根据以上研究，可以将风电接入系统的下调备

48、用设置为，这样可以基本满足当风电出力大于预测值时有足够的下调备用。系统的下调备用约束可以表示为： (3-14)式中为系统的下调备用。由此，风电接入系统的机组组合模型可以重新表达为： (3-15)约束条件1) 功率平衡约束： (3-16)2) 机组出力上下限约束 (3-17)3) 最小开停机时间约束 (3-18)4) 旋转备用约束 (3-19) (3-20)小结以往影响机组组合的问题不确定因素主要是机组的强迫停运和负荷，但加入风电后，系统的不确定因素进一步增加。本章考虑了机组强迫停运以及负荷和风电预测误差的概率特性，并将其统一代入到停运容量表的计算中，这样得出的停运容量表中就包含了风电和负荷的预测误差，所计算出的电力不足