（电力系统及其自动化专业论文）cvar理论在风电场穿透功率极限计算中的应用研究.pdf

r e s e a r c ho nw i n dp o w e rp e n e t r a t i o nl i m i t c a l c u l a t i o nb a s e do nc o n d i t i o n a lv a l u ea tr i s kt h e r o y b y p e n gs h a b e ( c h a n g s h au n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y ) 2 0 0 8 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e rof e n g i n e e r i n g p o w e rs y s t e ma n di t sa u t o m a t i o n l n c h a n g s h au n i v e r s i t yo fs c i e n c e & t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r a s s o c i a t ep r o f e s s o rz h o ur e n j a n a p r i l ，2 0 11 1 一 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行 研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本 论文不包含任何其它个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标 明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 劭乃 日期：列f 年 岁月2 7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密囹。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：锡移 导师签名： 日期：矽1 年，月 印日 日期：年 月 日 摘要 随着人类对新能源的日益重视，风电技术得到飞速发展，风电场的装机容量 也越来越大。大规模的风电并网会改变局部电网的潮流分布和电压水平；由于风 机出力的随机性，其并网也会影响系统的暂态稳定。风电场穿透功率极限的大小 是影响系统安全、稳定的重要因素之一，确定风电场的穿透功率极限是工程计算 中必须解决的问题。 为了解决这一难题，针对风力发电受风速随机性影响的特点，采用一种新的 数学方法条件风险价值理论( c v a r ) ，建立了风电场并网极限容量的优化模璎。风 电场并网极限容量是风电场穿透功率极限的一种转化形式。该模璎以线路潮流和 常规机组出力为约束，可有效计算不同置信度水平下的风电场穿透功率极限，并 可有效处理置信度水平以外的极端情况的影响。模型计算中，引用变换函数，将 难以解析的c v a r 函数转化为可微的概率密度函数积分形式；加惩罚函数，将分 段函数的非光滑部分光滑化处理；引入辅助变量，用离散点代替连续积分计算， 简化模型为线性优化问题。 以i e e e 3 0 节点系统为仿真算例，分别计算和分析了系统接入单个风电场与 多个风电场时不同置信度水平下的风电场穿透功率极限。不同方案的结果对比表 明，风电场的穿透功率极限的大小与风速、风电场的并网节点数等均有直接的关 系，风电场穿透功率极限的c v a r 模型和求解方法的有效且简便。 实际系统的算例将c v a r 新方法与传统的工程算法稳态潮流法对比，并与时 域仿真法相结合进行暂态校验。分析结果表明，c v a r 优化计算方法由于考虑了 风速的随机性，所以得出的结果更合理，暂态校验则可以验证稳态计算结果的正 确性。 关键词：风电场并网容量；条件风险价值：置信度；随机性；蒙特卡洛模拟；穿 透功率极限 a b s t r a c t w i t hm o r ee m p h a s i sp u to nt h en e we n e r g yi n c r e a s i n g l y , w i n dp o w e rt e c h n o l o g y h a sb e e nd e v e l o p e dr a p i d l y i n s t a l l e dc a p a c i t yo ft h ew i n dp o w e rs t a t i o ni sa l s om o r e a n dm o r es t r o n g l a r g e s c a l eg r i di n t e g r a t i o no fw i n de n e r g yc o n v e r s i o ns y s t e m sw i l l c h a n g et h et i d e w a yd i s t r i b u t i o na n dv o l t a g el e v e lo ft h e l o c a lp o w e rg r i d w h a t s m o r e ，s i n c et h er a n d o m n e s so ft h ew i n dp o w e ro u t p u ta l s ow i l la f f e c tt h es t a b i l i t yo f t h es y s t e m t h es i z eo ft h ew i n dp o w e rp e n e t r a t i o nl i m i ti so n eo ft h ek e yf a c t o r s w h i c ha f f e c t i n gs y s t e ms t a b i l i t ya n ds a f e t y a sar e s u l t ，d e f i n et h el i m i to ft h ew i n d p o w e rp e n e t r a t i o ni st h en e c e s s a r yp r o b l e mt h a tm u s tt ob es o l v e di nt h ee n g i n e e r i n g c a l c u l a t i o n i no r d e rt od e t e r m i n et h ep e n e t r a t i o nl i m i to fw i n dp o w e r , t h eo p t i m i z a t i o nm o d e li s b u i l tw i t han e wm a t h e m a t i c a lm e t h o do fc o n d i t i o n a lv a l u e - a t r i s k ( c v a r ) i nt h i s m o d e l ，t h er a n d o m n e s sc h a r a c t e r i s t i co ft h eo u t p u to ft h ew i n dp o w e ri sc o n s i d e r e d t h em a x i m u ma l l o w a b l ec a p a c i t i e so fw i n df a r mc a nb ec a l c u l a t e du n d e rd i f f e r e n t p r o b a b i l i t yl e v e l s m o r e o v e r , t h ee x t r e m ei m p a c tc a nb ed e a lw i t he f f e c t i v e l yu n d e r t a i lr i s ko v e rt h ep r o b a b i l i t y i ti sd i f f i c u l tt oa n a l y s i st h ef u n c t i o no fc v a r ，t h e f u n c t i o ni st r a n s f o r m e di n t oi n t e g r a lf o r mo fp r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n p e n a l t y f u n c t i o ni sa d d e dt os m o o t ht h ep i e c e w i s ef u n c t i o n i no r d e rt os i m p l i f yt h em o d e lt o l i n e a ro p t i m i z a t i o n ，a i d e dv a r i a b l ei si n t r o d u c e da n dc o n t i n u o u si n t e g r a lc a l c u l a t i o n i si n s t e a do fd i s c r e t ep o i n t s m a k et h ei e e e 30b u ss y s t e ma st h es i m u l a t i o ne x a m p l ei nt h em o d e l w i n dp o w e r p e n e t r a t i o nl i m i t si nd i f f e r e n tc o n f i d e n c el e v e la r ec a l c u l a t e da n da n a l y z e dw h e n w i n d f a r mp o w e rs y s t e mw a sa c c e s st oas i n g l ew i n df a r ma n dm u l t i p l ew i n df a r m s t h e r e s u l t so fd i f f e r e n ts c h e m e ss h o wt h a t ，t h ew i n dp o w e rp e n e t r a t i o nl i m i ti sr e l a t e d w i t hw i n ds p e e da n dt h en e t w o r kn o d e s o fw i n df a r md i r e c t l y t h er e s u l t sh a s i n d i c a t e dt h a tt h ec v a rm o d e la n di t ss o l u t i o nm e t h o d so fw i n dp o w e rp e n e t r a t i o n l i m i ti ss i m p l e ，e f f e c t i v ea n df e a s i b l e a c t u a le x a m p l e sh a v ec o m p a r e dt ot h ec v a rm o d e la n dt h et r a d i t i o n a la l g o r i t h m w o r k so ft h es t e a d y s t a t ep o w e rf l o w , a n dt oc a r r yo nt r a n s i e n ts t a t ev e r i f i c a t i o n c o m b i n e dw i t ht h et i m ed o m a i ns i m u l a t i o nm e t h o d t h ea n a l y t i c a l r e s u l t sh a s d e m o n s t r a t e dt h a tt h eo p t i m i z e dc a l c u l a t i o nm e t h o do fc v a rm o d e l i sm o r e r e a s o n a b l ed u et oi t sc o n s i d e r a t i o no nt h er a n d o m n e s so ft h ew i n ds p e e d ，i na d d i t i o n ， t r a n s i e n ts t a t ev e r i f i c a t i o nc a nt e s tw h e t h e ro rn o tt h es t e a d y - s t a t ec a l c u l a t i o n c o n s e q u e n c ei sc o r r e c t k e yw o r d s ：w i n dp o w e rc a p a c i t y ，c v a r , p r o b a b i l i t yl e v e l ，r a n d o m n e s s ，m o n t e c a r l os i m u l a t i o n ，w i n dp o w e rp e n e t r a t i o nl i m i t i ! 目录 摘i 1 2 邑i a b s t r a c t i i 第一章绪论 1 1 选题背景一l 1 1 1 风能的发展1 1 1 2 风能的特点及影响2 1 2 国内外现状3 1 3 本文研究的主要内容4 第二章风电场穿透功率极限 2 1 风电场穿透功率极限的定义一6 2 2 风电场穿透功率极限的影响因素6 2 3 风电场穿透功率极限求解方法7 2 4 本章小结lo 第三章v a r 和c v a r 随机优化方法 3 1v a r 理论11 3 1 1v a r 的定义1 1 3 1 2v a r 模型及求解方法概述1 l 3 1 3v a r 的优点与缺陷1 2 3 2c v a r 理论1 4 3 2 1c v a r 概述1 4 3 2 2c v a r 一般模型一1 5 3 2 3c v a r 的利益函数模型1 5 3 2 3 最优投资组合的c v a r 模型l6 3 3 本章小结1 7 第四章基于c v a r 的穿透功率极限优化算法 4 1 风电场出力及装机容最一l8 4 2 穿透功率极限优化计算模型1 8 4 3 基于c v a r 的优化模型变换和计算方法1 9 4 4c v a r 优化中的随机变量与置信度处理2 0 4 4 1 随机变量风速的取值一2 0 4 4 2 置信度取值2 0 4 5 计算流程21 4 6i e e e 3 0 节点算例及分析2 l 4 6 1 算例简介2l 4 6 2 仿真结果一2 3 4 7 本章小结一2 4 第五章太平里风电场穿透功率极限分析 5 1 太平里风电场概况一2 5 5 2 太平里风电场穿透功率极限的c v a r 优化计算一2 5 5 3 太平里风电场穿透功率极限的常规稳态计算2 6 5 3 1 稳态分析判据一2 7 5 3 2 基于p s a s p 软件的稳态分析2 7 5 3 3 稳态计算结果及分析2 7 5 4 暂态计算及分析3 0 5 4 1 暂态分析判据与扰动设置原则3 0 5 4 2 基于p s a s p 软件的暂态分析3 0 5 4 3 暂态结果及其分析3 2 5 5 本章小结3 6 总结与展望3 7 参考文献3 8 蜀c 谢4 l 附图一4 3 附录a 攻读学位期间发表的论文目录一4 5 附录b 攻读硕士学位期间参加的相关课题4 6 第一章绪论 1 1 选题背景 能源是人类社会存在与发展的物质基础。长期以来，煤、石油、天然气等传 统能源有着便宜又可靠的优势，被人类过度依赖。随着全球工业化进程的加速推 进，传统能源的消耗也呈几何级增长，而这蝗能源储量有限，很快就会枯竭，全 球面临着严重的能源危机。而且，传统能源推动工业迅猛发展的背后，也对环境 造成了不町逆转的破坏，严重影响了人类的可持续性发展l - 1 。i p c c 第四份评估报 告中指出，由j 二传统能源在消耗过程中往大气中排放了大量的温室气体，2 0 世纪 地球表面的平均温度大约升高了o 6 ，预计到2 1 0 0 年止，还会升高1 4 5 8 【z l 。 如何应对传统能源所造成的一系列负面影响也是人类面临的一个非常头疼的问 题。所以，人类不得不走上一条探索与发展新能源的道路。 风能是一种不会产生任何污染排放物的町再生绿色能源，也是一种取之不尽、 用之不竭，无需开采和运输的自然能源。利用风能发电是当今世界各国为解决能 源紧缺，提高环境质量的一项有效措施。我国自然风能资源十分丰富，据最新的 风能资源统计，我国可利用的内陆风能资源潜在的开发量高达2 3 8 亿k w ，加上 近岸海域的可利用风能资源，共计约2 5 8 亿k w i s 。 1 1 1 风能的发展 风能利用的历史悠久，可以追溯到公元前。中国是最早利用风能的国家之一。 风能作为当时一种重要的动力，广泛地应用于提水、灌溉、磨面以及锯木等方面。 而风车的应用是在宋朝达到了全盛时期，当时盛行的垂直轴风车至今都有人在使 用。在国外，古代的波斯人在公元前2 世纪开始就懂得利用垂直轴风车作为碾米 的工具，1 0 世纪的伊斯兰人开始用风车提水，到了l l 世纪，风车已在中东地区 得到广泛的应用。1 3 世纪，风车由中东传至欧洲。在那个还没有出现蒸汽机的年 代，风车很快风靡整个欧洲，成为当时欧洲不可或缺的原动机。1 6 世纪，聪明的 荷兰人利用风车，与海争地，在低洼的莱茵河三角洲湖湿地上建国，并逐渐发展 成为一个富饶的发达国家。如今，风车已经成为荷兰的标志性建筑，而荷兰保留 下来的那些占老的风车也是人类文明史的最好见证。 风能的利用从简单的机械能之间的相巨转变升华到机械能转变为电能是一个 质的毪跃。利用风能发电是由风能转变为电能，这样一来，风能的用途叮以更加 广阔。风力发电的探索是从1 9 世纪末的丹麦开始，当时研制出的风力发电机组还 非常简陋，无法实现并网。直到2 0 世纪7 0 年代以l i ，实用型风力机都寥寥无几。 1 9 7 3 年爆发了第一次石油危机以后，西方发达国家才开始意识到新能源的重 要性。投入大量经费与科技力量，大力发展风电，研制风电机组。从那时开始， 风力发电才真正进入了一个蓬勃发展的新时代，也就是现代风电时期1 4 1 。风电开 始并网，并网容量越来越大，风电机组的发电成本也越来越低。最新数据表明： 2 0 1 0 年，我国风电总投资额高达近3 0 0 0 亿元，新增风电装机达1 6 0 0 万k w 。累 计装机容量达到4 1 8 2 7 万k w ，已超过美国成为世界第一风电装机大国。 1 1 2 风电并网的影响 风能对天气及气候的变化极其敏感，虽然各地区的风能特性在一个较长的时 间段内有一定规律可循，但是它的强度足每时每刻都在不断的变化之中。不仅是 年与年之间，月与月之间，甚至是瞬间都会有无规律的脉动变化。可以说，风资 源最大的特点就是风速的大小和方向的随机性，风的这种特性决定了风电场输出 功率的随机性；在现有的技术水平下风机的输出功率还无法准确预报，所以风电 基本上是不可调度的l ，】。 风的不可控性和不可预知性，给风电的开发利用带来一定的难度，也使风电 场不能像常规电厂一样拥有稳定的可靠性。而且，风能资源所在地通常远离负荷 中心，电网结构比较薄弱。风电的接入相当于增加了一个系统的随机扰动，对局 部地区的电能质量和电网的稳定也会有很大影响。 风电并网带来的影响主要是以下几个方面： ( 1 ) 潮流分布的影响 在电网的末端适当的加入风电，可以降低系统中主网向该地区输送的有功和 无功功率，从而改变局部电网潮流的分布，降低功率在线路传输过程中产生的损 耗。但是，当风电并网的容量持续增长，而当地的电网建设滞后时，就有可能出 现某些线路的潮流过载的情况。风电的接入给潮流分布带来的影响是规划人员在 风电并网的叮研阶段必需考虑和解决的问题。 ( 2 ) 频率稳定性的影响 当阵风导致风电场的有功出力突然变化，如果风电场足接入一个孤立的小电 网，此时，该系统的频率就会有显著的变化。 判断频率稳定的基本原则是：失去风电出力后，电网的频率不可低于允许值。 而消除该影响的主要措施有：采用先进的变速恒频双馈风电机、提高系统的旋转 备用容量以及采取优化的调度运行方式等。当接入的系统较大，且电网结构紧密 时，则不存在频率失稳的问题。 ( 3 ) 电压的影响 风电场一般位于比较偏远的地区，电网结构薄弱。风电场经由原电网向当地 负荷供电的输电线路与电网相连，由于风速的随机性而引起的电压波动难以控制。 2 随着风电场的规模不断增大，风电输出的不稳定性对系统的冲击也越大，甚至可 能导致电压崩溃，所以大容量风电并网引起的电压问题成为规划人员重点关注的 对象。一般有以下几种解决方案：减少风电场的装机容量，架设新的输电线路与 系统相连，增加静态无功控制器，采用先进的风力发电机如直驱永磁式风机。显 然，减少风电场的容量是规划人员不愿看到的，而架设新的输电线路成本又太高。 ( 4 ) 谐波的影响 随着技术的发展，风力发电机本身产生的谐波可以忽略不计，谐波最主要的 来源是风电机组中的电力电子元件。与定速风电机组相比，变速恒频风电机组中 由于变流器结构和滤波系统状况的原因，谐波电流会大很多。所以在风电并网中， 主要考虑该种风电机组的谐波干扰问题。采用p w m 开关变流器以及合理设计的 滤波器能够最小化谐波畸变，甚至将谐波影响降低到可以忽略的程度。 风电规模较小时，风机出力的扰动对系统的影响可以忽略不计。但随着风电 的发展，风电场的装机容量越来越大。大规模的风电并网势必对电网的可靠运行 造成一定的影响，为系统的安全运行与调度也会带来很大的挑战。 由此可见，在大型风电场接入系统的规划设计阶段，必需从保证系统稳定性 与可靠性的角度出发，判断该系统可承受的最大扰动程度，也就说确定其并网的 最大风电场装机容量规划设计人员所做的非常重要的工作之一。 1 2 国内外现状 上世纪八十年代起，系统所能接受的风电场最大装机容量的相关研究越来越 为行业内专家所霞视。 文献【6 】中，h w z a i n i n g e r 等人通过数字仿真的方法，对于大规模风电并网 系统可能出现的多种工况进行了模拟，指出系统的负荷水平、日运行计划、常规 机组的最小出力限制、系统对电压水平的要求等等因素都有可能限制该系统所能 接受的风电场穿透功率极限。在加拿大电气协会( c e a ) 的支持下，h y d r o q u e b e c 建立了一个系统仿真模型，该模型利用统计的数学方法，不仅可以反映风电场接 入大系统对系统所造成的影响，还可以对风电场接入系统的可信度容量进行一个 客观的评估【7 1 。在文献【8 】中，作者以电网的安全稳定运行作为前提条件，将希腊 海岛电网作为分析对象，对系统的风电场穿透功率极限的求取进行计算研究。在 文献【9 】中，作者考虑了负荷损失概率( l o s so fl o a dp r o b a b i l i t y ) ，作为计算风电场 穿透功率极限时的一个重要指标。 除了上述国外的研究文献，国内电力行业的专家也作了很多关于风电场穿透 功率极限的研究。 文献【l o 】中，作者在综合考虑了风电场并网运行的基本条件后，按照系统允 许的电能质鼍指标和稳定性要求，利用遗传算法优化得到风电场等值模型，通过 3 模型求解风电场穿透功率极限。 文献【1 1 1 2 1 采用线性优化的方法，从静态安全约束的角度求取风电场最大并 网容量，但是没有考虑风机出力的随机性。文献 1 3 1 4 j l 匿过p s a s p 仿真软件对风 电场的几个典璀工况进行暂态分析，输入初始值，不断进行动态仿真，最后得出 其最大并网容量，是一种间接的计算方法，工作量大且计算繁琐。文献【1 5 】针对 风电场接入薄弱电网的情况，提出了一种基于电力系统暂态稳定分析的风电场穿 透功率极限计算方法。文章利用p s a s p 软件与近似线性规划算法相结合，先用 p s a s p 仿真得出一个初值，再将结果进行近似线性优化。考虑电压和频率约束， 但是并未考虑线路的功率上限。 文献 1 6 】中，作者将风电穿透功率极限看作是在满足一定网络和设备约束条 件前提下系统所允许的风电场最大装机容景，基于此提出了一种机会约束规划的 风电穿透功率极限计算方法。文献【1 7 1 9 】针对风力发电的随机性，采用随机规划、 相关机会规划等不确定规划方法，设定一定的置信度，利用智能算法对最大并网 容量进行优化求解，但是其计算量大、而且，未考虑置信度以外的极端情况等对 系统的影响，有可能导致结果的不准确。文献 2 0 】壬三要阐述了在实际风电场接入 系统的： 程规划计算中穿透功率极限的常规算法，主要采用稳态潮流法和时域仿 真法不断检验，来实现穿透功率极限的计算，这是采用确定性的方法来解决风电 场的并网问题。 可以看出，无论是国外还是国内的文献，对于风电场穿透功率极限的研究是 一步步深入，从最开始的大量仿真到直接的优化计算，从稳态分析到暂态校验， 从确定性方法升级为考虑风电场随机性的优化方法，风电场穿透功率极限的神秘 面纱在慢慢揭开。 1 3 本文研究的主要内容 在综述与评价风电机组并网运行的研究现状的基础上，本文采用一种新的风 险计量方法c v a r ，针对风电场并网后引起的系统潮流变化与电压稳定等问题， 分析求解风电场的穿透功率极限，并通过实际系统算例将本文提出的c v a r 优化 方法所得结果与常规方法的结果进行对比。 文章的毛体结构如下： ( 1 ) 阐述风电场穿透功率极限的定义，对影响风电场最大装机容量的主要因素 进行讨论，并且对求解风电场最大装机容量的各种算法进行简单的介绍。通过对 现有方法的优劣性对比分析，引出了本文所要采用的方法一c v a r 随机优化方法。 ( 2 ) 引入v a r 和c v a r 随机优化理论。对两种方法的定义、模型及其求解的方 法进行介绍，分析这两种方法的优缺点。对c v a r 的一般模型进行转化，转化成 适合求解穿透功率极限的c v a r 利益模型。 4 ( 3 ) 穿透功率极限是存在风险的优化问题，所以可以利用条件风险价值理论来 求解。详细的阐述基于c v a r 的穿透功率极限模型与模型变换，以及模型和各参 数的求解方法。以i e e e 3 0 节点系统为例，对比各种情况下所得结果，证明方法 的可行性与有效性。 ( 4 ) 对实际系统太平里风电场进行算例分析，根据实际情况选择适当的指标， 将常规工程算法的结果与c v a r 优化理论得出的结果进行对比分析，并用暂态分 析方法将结果进行校验。 5 f 一 第二章风电场穿透功率极限 风电场穿透功率极限是用来表征电力系统中风电并网规模的一个通用指标， 国内外的很多工程技术人员将它作为计算分析与评价的重要依据。 2 1 风电场穿透功率极限的定义 目前，国内外关于风电场的穿透功率极限的定义还没有统一，也没有通用的 算法和公式对其进行求解。r a s c h l u e t e r 等人在1 9 8 5 年提出了风电场穿透功率 极限的概念1 ，将其定义为系统所能接受的风电场最大容量和系统容量的比值。 在1 9 9 8 年的国际大电网会议中，j ec h r i s t e n s e n 等人为风电场穿透功率极限做了 另一种诠释，即系统所能接受的风电场最大容量与系统最大负荷的比值1 2 2 1 。结合 我国的实际情况，本文采用较普遍的定义：即在保证系统稳定安全运行且满足各 电气量指标的前提f ，系统能够接受的风电场最大装机容量占系统最大负荷的百 分比，表示为： 风电场穿透功率极限= 墨丝壁璧弓姜是毒兽纛掣t 。 可以看出，无论哪种定义方式，风电场穿透功率极限的求解都离不开系统能 接受的风电场最大装机容量，即风电场并网容量。 2 2 风电场穿透功率极限的影响因素 风电场穿透功率小于其极限时，风电场的接入才不会对电网的j e 常运行构成 威胁。风电场穿透功率极限的大小不仅与风电场的运行特性有关，也与系统的网 络结构、负荷特性等多种因素密切相关。总结起来，主要包括以下几个方面： ( 1 ) 系统的网络约束 负荷特性相同的情况下，一个地区的网架结构是否紧密影响风电场穿透功率 极限的大小。可以用短路容量比的概念来表征风电场并网容量与电网结构的关系。 风电场短路容量比的表达式为1 2 ，- 2 4 1 ： 风电场短路容量比2 瓦两忑泰凳黑毳霎未需蒜- 。 短路容量为三相短路电流与额定电压相乘。其中，阻抗越小，则短路电流越 大，相应的，短路容量也就越大，短路容最比越小。短路容量比大小与电压对无 功补偿装霞的敏感度成正比。可以看出，紧密的电网结构对应于较小短路容量比， 6 对扰动的敏感度也较低，进而町以承受的风电场的功率扰动就较大。一般来说， 接入的电压等级越高，系统的网络结构越坚强，能接受的扰动也更大。所以，风 电场不同的接入点会影响其最大装机容量，也就是影响穿透功率极限的大小。 ( 2 ) 常规机组的调节能力【z s l 系统中旋转备用的大小与常规机组的调节能力的大小都会影响风电场的穿透 功率极限的大小。足够的旋转备用容量能降低风电场由于风速波动而引起的随机 出力对系统频率和电压的影响。但系统的旋转备用容量不能超过一定的比例，所 以系统中其它常规机组的优化调度也能提高风电场的穿透功率极限。风电场并网 改变了原有的潮流方式。首先，当风机出力改变时，系统中常规机组的出力也会 相应地变化。其次，当风电场从不同节点接入系统时，同一常规机组地出力也有 所不同。由此可以看出，要最大程度的接受风电，需要对系统中常规机组的调度 方案进行调节与优化。 ( 3 ) 地区电网的负荷特性 风电场附近的地区负荷的电压和频率调节特性、负荷对电压和频率的质量要 求等都是地区电网负荷特性的表现。风电场并网运行后，要保证系统按照负荷及 运行的要求，提供合格的电能质量，电压的偏差不能超过其规定值。所以，负荷 对电能质量的要求过高会减小系统所能承受的最大风电场装机容量。 ( 4 ) 风机类型与无功补偿大小 目前，大型风电场采用的风力发电机组多是恒速异步风力发电机和双馈异步 风力发电机，当风电机组并网运行后向系统发出有功功率的同时，也需要系统无 功的支持。在风电机组出力波动较大或电网发生故障时，如果系统的无功功率不 足，则会导致母线电压下降，风电机组的输出功率减少，风机会因此加速而失去 稳定。此时，风电机组须从系统中吸收更多的无功，这又使得系统的母线电压进 一步下降，最终，系统尤其是风电场出口附近的母线电压会持续下降，引发电压 崩溃事故。 直驱式永磁同步变桨变速发电机是近年来新兴的一类风力发电机，很有发展 前景。在电网故障期间与故障切出后，永磁同步风力发电机均不需要从电网吸收 无功功率，且变流器能参与系统的无功和电压调节，因此可维持电网短期的电压 稳定，与双馈异步风力发电机相比更有利于提高系统的暂态稳定性1 2 6 | 。 所以，风机的类型也是影响和限制风电场穿透功率极限大小的一个重要因素。 而在风电场加装适当的无功补偿装置，对提高风电场的稳定性和最大并网装机容 量也很有帮助。 2 3 风电场穿透功率极限求解方法 风电场的穿透功率极限的大小受到各种因素的制约，对于具体的工程实例的 7 求解，应该根据风电场所在地区的实际条件进行调研和计算后才可以确定。 分析风电场最大注入功率的主要方法有：稳态潮流仿真法、时域仿真法、数 学优化的方法、稳态频率约束的方法等，每种方法顾及的影响因素不同，适用的 范围亦不同。 ( 1 ) 稳态潮流仿真法 风电场作为一个扰动性的电源接入电网，改变了局部地区电网的潮流分布， 对电压水平也有所影响，这是原本电网的规划初期没有考虑到的。所以，一个新 的风电场规划设计阶段，应当从保证系统安全稳定运行的角度出发，对风电场并 网后可能引起的局部电压和潮流的变化等方面进行深入的研究。稳态潮流仿真法 是通过p s a s p 、b p a 等电力系统综合分析软件对风电场接入后的局部电网进行潮 流仿真计算，以线路功率不过载和节点电压不越限为目标，确定风电场的穿透功 率极限。 ( 2 ) 时域仿真法 采用时域仿真方法可以模拟风电并网后系统可能出现的多种工况，系统的负 荷水平、机组最大最小出力限制、日运行计划、系统对电能质量的要求等不同， 得出的穿透功率大小也不一样。 时域仿真法与稳态潮流仿真法类似，也要借助电力系统分析软件，主要进行 暂态分析与校验。 该方法的思路为先假定风电场的输出功率水平，然后分别选取几个典型的系 统运行方式如丰大、丰小等，再选择系统较严重的故障方式如发电机出口单相短 路、主变三相短路等。通过时域仿真的方法检验系统在特定运行方式，风电机组 在某种系统故障的冲击下是否会失去安全性和稳定性。通过改变系统参数和运行 方式对各种情况进行比较与分析，不断修正，选取其中使得系统保持稳定的风电 场临界输出值作为最大并网容量。这种方法主要用来校验系统的暂态稳定性能， 研究风电场与系统之间的相互影响，尤其当电网结构比较薄弱时，校验风电接入 后能否保持其动态稳定性是决定系统能够承受的最大风电并网容量大小的重要因 素。该方法物理概念清晰，只要建立的正确的模型就可以考虑多种因素的影响， 以及各种因素之间的相瓦影响。但这是一种间接的计算方法，要确定一个复杂系 统能够承受的最大风电功率，其仿真工作量大且计算繁琐。而且，由于是一种试 探性的方法，计算结果也不一定精确。 ( 3 ) 频率约束法1 2 7 1 频率约束法判定的基本原则是：首先，考虑到风电的不稳定性，选取风电场 对系统影响比较严重的运行工况，常规机组经过一次、二次调频后电网频率的降 低应在允许的范围之内( 一般系统允许的频率偏差不超过士o 2 h z ) 。同时，兼顾整 个电网的安全性与经济性，保持一定数量的常规机组的旋转备用，满足规程的要 8 求范围( 系统最大负荷的3 5 ) 。这种频率的分析方法与系统的网络结构没有关 系，而只与地区电网的负荷水平、电源特性及组成有关。风电场接入较小电网时， 风机出力的随机性和不稳定性对当地电网频率的影响就较大，频率约束分析方法 对于风电场接入小电网前的分析是必要的。 ( 4 ) 数学优化的方法 数学优化方法的思路是把风电场并网问题看成是一个带约束的优化问题，采 用不同的数学方法，经过化简与计算，直接得出结果。 风力发电的接入改变了系统原有的电源结构和潮流分布，对系统的静态安全 有所影响。同时，风机出力的随机性对系统旋转备用容量提出了更高的要求，增 加了常规机组的运行成本。因此，可以将风电场穿透功率极限问题转化为在一定 的安全约束条件下的风电场穿透功率极限最大化的求解。优化的目标是系统中风 电场的并网容量最大即穿透功率极限，采用的安全约束指标一般包括：线路输送 功率能力约束，节点电压幅值上下限约束，常规机组的出力限制，备用容量大小 限制等。不同的网络结构侧重的影响因素不一样，则选取的安全约束也不一样。 这种安全约束和优化的方法在确定风电厂最大并网容量的同时，还可以得到电力 系统内其他常规机组的优化运行调度方案。 ( 5 ) 稳态潮流仿真及时域仿真校验相结合的工程应用方法 湖南省内现有的几个风电场接入系统工程，如岳阳君山风电场，郴州仰天湖 风电场，益阳漉湖风电场等的穿透功率极限的计算，均采用稳态潮流仿真试探以 及时域仿真校验相结合的方法，借助中国电力科学研究院电力系统综合分析程序 ( p s a s p ) 来实现。这种方法也得到了大家的公认，广泛应用在全国各个风电场的 接入工程的前期规划当中。由于仿真算法是一种验证性的计算方法，需要大量的 计算才能得出结果，且考虑的影响因素不一定全面。 ( 6 ) 随机优化理论与仿真结合的新方法 由于风电的随机性，风电场穿透功率极限的求解也成为一个随机性问题。随 机优化方法针对随机因素进行相应的处理，对于求解随机性问题有效且必要。现 有随机优化方法包括不确定规划、机会约束规划、相关机会规划等，对随机性问 题的处理采用各种智能算法，其计算量大、而且，未考虑置信度以外的极端情况 等的影响，有可能导致优化结果的不准确。 本文研究的c v a r 优化算法，也是优化方法的一种，充分考虑了风机出力的 随机性和一定置信度以外的尾部风险，通过建模与化简可以求出在相应的置信度 水平下，风电的最大注入极限功率，即风电场穿透功率极限。此方法原理简单， 计算方便，对风电场的并网运行和规划具有一定的参考价值。本研究考虑对风电 场接入系统的稳态分析t 要借助稳态潮流法与新的优化算法c v a r 相结合，深入 研究风电场并网引起的系统局部节点电压变化和线路功率变化，求得保持系统稳 9 定的风电场穿透功率极限。但是这种方法没有考虑风力发电厂并网运行的有关动 态约束，所以，建议与时域仿真方法配套结合使用进行暂态校验，结果会更精确。 2 4 本章小结 本章主要介绍了穿透功率极限的定义，指出风电场并网容鼍与风电场穿透 功率极限的关系，着重分析了影响风电场穿透功率极限大小的各种因素。由于针 对的影响因素不同，所以衍生了各种不同的求解方法，对各求解方法进行了逐一 介绍。最后引出了本文所采用的方法一c v a r 优化方法。 i 0 第三章v a r 和c v a r 随机优化方法 3 1v a r 理论 风险是经济学中出现频率很高的一个词汇，也是投资者们最关心的话题之一。 由于学者们不同的思维方式与研究角度，对风险的定义也是多种多样，一直没有 定论。最常见的说法是，风险表现为一种不确定性，指变量在未来一段时间内的 波动性。 风险计量则指对特定风险发生的可能性或损失的范围与程度进行估计和度 量。主要侧重于风险大小及重要性的定性定量分析，而且将采用各种风险评价技 术和方法进行量化分析。 3 1 1v a r 的定义 v a r ( v a l u ea tr i s k ) 称为风险价值，是一种风险计量工具，意指“处在风险中的 价值”。1 9 9 4 年，由j o r i o np h i l i p p e 首次提出，很快被全球金融领域广泛应用。v a r 是指在正常的市场条件和给定的置信水平下，某一金融资产或证券组合在未来特 定的时间段内的最大可能损失f 2 l l 。数学表达式可表示为： p r o b a v v a r = 1 一( 3 1 ) 式中：矿表示资产组合在资产持有期a t 内的损失；表示为置信度的值。 假设某投资商持有的股票组合在未来2 天罩，股市正常波动的情况f ，置信 度为9 3 内的v a r 值为1 0 0 0 万元。也就是说，该投资人所持有的股票在两天内， 由于股市价格的i e 常波动而引起的最大损失超过1 0 0 0 万元的概率只有7 。 3 1 2v a r 模型及求解方法概述 ( 一) v a r 的基本模型 v a r 的基本决策模型如下： m i n 圪吠 i 三毛只= r o 量f 釜而：l ( 3 2 ) 降l 式