大规模风电接入下电网可用输电能力的多维评估与策略优化研究

大规模风电接入下电网可用输电能力的多维评估与策略优化研究一、引言1.1研究背景与意义随着全球对清洁能源的需求不断增长以及环保意识的日益增强，能源结构转型已成为世界各国实现可持续发展的关键举措。在众多可再生能源中，风能凭借其资源丰富、分布广泛、清洁无污染等显著优势，成为了能源领域的重点发展方向。大规模风电接入电网，不仅有助于减少对传统化石能源的依赖，降低碳排放，缓解环境污染问题，还能推动能源结构向多元化、清洁化方向发展，对于实现“双碳”目标和能源的可持续供应具有不可替代的重要作用。近年来，我国风电产业发展迅猛，装机规模持续扩大。截至[具体年份]，我国风电累计装机容量已达到[X]亿千瓦，占全国发电总装机容量的[X]%，在部分地区，如“三北”地区，风电装机占比甚至更高。然而，风电的大规模接入也给电网带来了诸多挑战。由于风能具有随机性、间歇性和波动性的特点，风电出力难以准确预测，这使得电网的功率平衡和稳定性受到严重影响。当风电出力突然变化时，可能导致电网电压波动、频率偏移，甚至引发电力系统的振荡和失稳，对电网的安全稳定运行构成巨大威胁。在这种背景下，准确评估电网可用输电能力（AvailableTransferCapability，ATC）显得尤为重要。ATC作为衡量输电系统剩余输电容量的关键指标，反映了在满足系统安全约束条件下，输电系统可用于进一步传输电力的能力。通过对ATC的准确评估，电网调度部门能够实时掌握电网的输电能力裕度，合理安排电力生产和调度计划，有效应对风电出力的不确定性，确保电网在各种运行工况下都能安全稳定运行。同时，ATC的评估结果还能为电网规划和建设提供重要依据，有助于优化电网结构，提高电网的输电效率和可靠性，促进风电等可再生能源的大规模消纳。此外，在电力市场环境下，ATC信息对于市场参与者制定交易策略、评估市场风险具有重要的指导意义，能够促进电力市场的公平竞争和健康发展。综上所述，考虑大规模风电接入影响的电网可用输电能力评估，对于保障电力系统的安全稳定运行、推动能源结构转型、实现电力行业的可持续发展具有重要的现实意义和理论价值。1.2国内外研究现状在大规模风电接入电网方面，国内外学者开展了大量研究工作。国外在风电并网技术研究起步较早，美国、德国、丹麦等国家在海上风电并网技术方面处于世界领先水平。德国通过完善的电网规划和建设，实现了大规模风电的高效消纳，其海上风电通过高压直流输电技术，将风电从北海地区输送到德国内陆负荷中心，有效缓解了风电与负荷中心分布不均衡的问题。丹麦则在风电机组技术研发和运行管理方面积累了丰富经验，其风电机组的低电压穿越能力、有功无功控制能力等技术指标处于国际先进水平，为风电的稳定并网提供了有力保障。国内在大规模风电接入电网方面的研究也取得了显著成果。随着我国风电产业的快速发展，针对风电的随机性、间歇性和波动性对电网的影响，学者们开展了多方面的研究。在风电功率预测领域，通过改进预测算法，如采用机器学习、深度学习等方法，结合气象数据、历史风电出力数据等多源信息，提高了风电功率预测的精度。在电网稳定性研究方面，深入分析了风电接入对电力系统静态稳定性、暂态稳定性和电压稳定性的影响机制，并提出了相应的改善措施，如优化电网结构、配置无功补偿装置、加强电网控制等。在电网可用输电能力评估方面，国外研究主要集中在开发先进的评估模型和算法。北美电力可靠性委员会（NERC）在上个世纪九十年代统一了有关输电极限的概念，提出了可用输电能力ATC的详细定义与计算框架，为后续研究奠定了基础。在此基础上，学者们提出了多种ATC计算方法，如线性分布因子法、重复潮流法、连续潮流法、最优潮流法和灵敏度分析法等。线性分布因子法计算简单，但精度较低，无法准确考虑电网的复杂约束条件；重复潮流法通过多次潮流计算来确定ATC，计算过程繁琐，计算效率较低；连续潮流法能够跟踪系统的功率传输极限，但对初值的选择较为敏感；最优潮流法以系统运行成本最小或输电能力最大为目标，通过优化计算得到ATC，能够综合考虑各种约束条件，但计算量较大；灵敏度分析法通过分析系统状态变量对输电功率的灵敏度来评估ATC，计算速度较快，但只能提供局部信息。国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合我国电网的实际特点，对ATC评估方法进行了深入研究。针对我国电网结构复杂、风电分布不均衡等问题，提出了一些改进的评估方法。例如，考虑到风电出力的不确定性，采用概率方法评估ATC，通过建立风电出力的概率模型，结合蒙特卡罗模拟等方法，得到ATC的概率分布，从而更全面地反映系统的输电能力和风险水平。同时，为了提高评估效率，一些学者将人工智能技术应用于ATC评估，如利用神经网络、支持向量机等方法建立ATC预测模型，实现了对ATC的快速准确评估。尽管国内外在大规模风电接入电网和电网可用输电能力评估方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之处。在风电接入对电网影响的研究中，对于风电与其他新能源（如太阳能、水能等）的协同接入以及对电网综合影响的研究还不够深入，缺乏系统的分析方法和解决方案。在ATC评估方面，现有的评估方法大多未能充分考虑风电出力的不确定性和相关性对ATC的影响，导致评估结果的准确性和可靠性有待提高。此外，在实际应用中，ATC评估还面临着数据获取困难、计算模型复杂等问题，需要进一步研究更加高效、实用的评估方法和技术手段。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容大规模风电接入对电网特性的影响分析功率波动特性：收集并整理大量风电场的历史风速数据、风电出力数据以及相关气象数据，运用时间序列分析、小波分析等方法，深入研究风速的变化规律以及风电出力的波动特性，建立准确的风电功率波动模型。分析不同时间尺度（如分钟级、小时级、日级等）下风电功率波动的统计特征，包括波动幅值、频率、持续时间等，评估其对电网功率平衡的影响程度。电压稳定性：基于电力系统潮流计算理论，建立考虑风电接入的电网潮流模型。通过仿真分析，研究风电接入位置、接入容量以及风电出力变化对电网节点电压幅值和相角的影响。运用灵敏度分析方法，确定对电压稳定性影响较大的关键节点和输电线路，分析电压失稳的机理和风险因素。频率稳定性：考虑风电的随机性和间歇性，结合电力系统频率动态响应特性，建立计及风电接入的电力系统频率模型。研究风电出力波动与系统负荷变化共同作用下，电网频率的动态响应过程，分析频率偏差、频率变化率等指标，评估风电接入对系统频率稳定性的影响。考虑风电不确定性的电网可用输电能力评估模型构建不确定性建模：针对风电出力的不确定性，采用概率统计方法，如贝叶斯估计、蒙特卡罗模拟等，对风电出力进行建模。考虑不同地区风电场之间的出力相关性，利用Copula函数等工具，构建能够准确描述风电出力不确定性和相关性的联合概率模型。评估模型建立：以电网安全运行约束为基础，包括节点功率平衡约束、线路功率传输约束、电压约束、稳定约束等，结合风电不确定性模型，建立考虑风电接入的电网可用输电能力评估的优化模型。模型目标为最大化电网的可用输电能力，同时满足各种约束条件。模型求解算法：针对所建立的评估模型，研究高效的求解算法。结合内点法、遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法的特点，提出适合本模型的混合求解算法，提高模型的求解效率和精度，确保能够快速准确地得到电网可用输电能力的评估结果。基于多场景分析的电网可用输电能力评估方法研究场景生成：根据风电出力的不确定性和相关性模型，结合历史数据和气象预测信息，采用拉丁超立方抽样、场景缩减等技术，生成多个具有代表性的风电出力场景。每个场景代表一种可能的风电出力情况，涵盖了不同的风速、风向、气温等气象条件以及风电设备的运行状态。场景评估：针对每个生成的风电出力场景，运用所建立的电网可用输电能力评估模型，计算相应场景下的电网可用输电能力。分析不同场景下电网的运行特性和输电能力变化情况，评估风电不确定性对电网可用输电能力的影响程度和风险水平。综合评估：综合各个场景下的评估结果，采用统计分析方法，如概率分布估计、风险指标计算等，对电网可用输电能力进行全面评估。得到电网可用输电能力的概率分布函数、期望值、置信区间等统计参数，以及风险指标，如条件风险价值（CVaR）、风险价值（VaR）等，为电网运行决策提供全面的信息支持。案例分析与验证实际电网选取：选取具有代表性的实际电网，如我国“三北”地区的某省级电网或某区域电网，该电网应具有一定规模的风电接入，且电网结构复杂，能够充分体现大规模风电接入对电网的影响。收集该电网的详细数据，包括电网拓扑结构、线路参数、变压器参数、发电机参数、负荷数据以及风电接入相关信息等。数据处理与分析：对收集到的实际电网数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。运用前面研究得到的方法和模型，对该实际电网在不同风电接入情况下的可用输电能力进行评估分析。结果验证与讨论：将评估结果与实际电网的运行数据进行对比验证，分析评估结果的准确性和可靠性。讨论不同因素（如风电接入容量、接入位置、出力不确定性等）对电网可用输电能力的影响规律，根据分析结果提出针对性的建议和措施，为实际电网的运行管理和规划建设提供参考依据。1.3.2研究方法理论分析：深入研究电力系统分析、概率论与数理统计、优化理论等相关基础理论，为大规模风电接入对电网特性的影响分析以及电网可用输电能力评估模型的构建提供坚实的理论支撑。例如，运用电力系统潮流计算理论分析风电接入对电网电压和功率分布的影响；利用概率论与数理统计方法对风电出力的不确定性进行建模和分析；基于优化理论建立电网可用输电能力评估的优化模型。仿真模拟：借助专业的电力系统仿真软件，如PSASP、MATLAB/Simulink、DIgSILENT等，搭建考虑大规模风电接入的电网仿真模型。通过设置不同的仿真参数和场景，模拟风电出力的变化以及电网的运行状态，获取电网的各种运行数据，如节点电压、线路功率、系统频率等，用于分析风电接入对电网特性的影响，并对所提出的电网可用输电能力评估方法和模型进行验证和优化。案例研究：选取实际的电网案例，进行详细的分析和研究。通过对实际电网数据的收集、整理和分析，深入了解大规模风电接入对电网实际运行的影响，验证所提出的理论和方法在实际工程中的可行性和有效性。同时，根据实际案例的分析结果，提出针对性的改进措施和建议，为实际电网的运行管理和规划建设提供参考。文献研究：广泛查阅国内外相关的学术文献、研究报告、技术标准等资料，了解大规模风电接入电网和电网可用输电能力评估领域的研究现状和发展趋势。学习和借鉴已有的研究成果和方法，分析其优点和不足之处，为本文的研究提供思路和参考，避免重复性研究，确保研究工作的创新性和前沿性。二、大规模风电接入对电网的影响2.1风电特性分析2.1.1风电出力的随机性和间歇性风电场的风速数据呈现出复杂的波动特性。以某风电场实际运行数据为例，在连续一周的监测中，风速在不同时段表现出明显的变化。在一天内，凌晨时段风速相对较低且较为稳定，平均风速约为5m/s；而到了午后，受热力环流等因素影响，风速迅速增大，部分时段超过10m/s，且波动加剧，最大波动幅度可达3-4m/s。这种风速的快速变化直接导致风电出力的不稳定。当风速在短时间内大幅上升或下降时，风电出力也会相应地急剧增加或减少，使得风电出力难以准确预测和控制。根据风电功率与风速的关系，当风速处于切入风速和额定风速之间时，风电功率与风速的立方成正比。因此，风速的微小波动都会引起风电功率的显著变化。在风速接近切入风速或切出风速时，风电机组的启停频繁，进一步加剧了风电出力的波动。这种波动特性给电网的功率平衡带来了巨大挑战。当风电出力突然增加时，电网中的功率瞬间过剩，可能导致电网频率升高；而当风电出力突然减少时，电网功率不足，频率则会下降。如果电网无法及时调整其他电源的出力来平衡风电的波动，将会对电网的安全稳定运行造成严重影响。例如，在某些风电占比较高的地区电网，当风电出力突然大幅下降时，由于其他电源无法迅速补充功率缺口，导致电网频率急剧下降，甚至引发低频减载装置动作，切除部分负荷，以维持电网的频率稳定。2.1.2风电的时空分布特性从空间分布来看，我国风能资源主要集中在“三北”地区（东北、华北、西北）以及东南沿海地区。“三北”地区地势平坦开阔，靠近冬季风源地，风能资源丰富，年平均风速可达6-8m/s，风功率密度较高，具备建设大型风电场的良好条件。内蒙古自治区的风能技术可开发利用量占全国的40%左右，在其部分地区，如赤峰市北部的中西部地区，10米高处年平均风速可达到6米/秒。而东南沿海地区，由于濒临海洋，受海陆风、台风等影响，风能资源也较为丰富，尤其是沿海岛屿，平均风速更高，风功率密度可达300-400瓦/平方米以上。然而，这些风能资源丰富的地区与负荷中心往往分布不均衡。“三北”地区地广人稀，电力负荷相对较小，而东南沿海地区经济发达，电力负荷需求大，但本地风能资源相对有限。这种空间分布的差异使得风电的远距离传输成为必然，对电网的输电规划提出了更高的要求。需要建设大容量、长距离的输电线路，将“三北”地区的风电输送到东部和南部的负荷中心，如“西电东送”工程中的风电输电通道建设，以实现风电资源与负荷的优化配置。在时间分布上，风电出力具有明显的季节性和昼夜变化特征。在北方地区，冬季受冷空气活动频繁影响，风速较大，风电出力相对较高；而夏季风速相对较小，风电出力也较低。以东北地区为例，冬季的平均风速比夏季高出1-2m/s，相应的风电出力在冬季也更为可观。在昼夜变化方面，通常夜间风速相对较大，风电出力较高；白天由于太阳辐射等因素影响，大气边界层变化复杂，风速可能会有所降低，风电出力也会随之波动。这种时空分布特性与电网的负荷需求特性并不完全匹配。电网的负荷需求在白天尤其是用电高峰期较大，而在夜间相对较小；而风电出力在某些时段可能与负荷需求相反，如冬季夜间风电出力大，但负荷需求相对较小，这就需要电网具备更强的调峰能力，以平衡风电出力与负荷之间的差异。同时，在规划电网输电能力时，需要充分考虑风电出力的时空变化，合理安排输电线路的建设和运行方式，以确保在不同时段都能满足风电的输送和消纳需求。2.2对电网稳定性的影响2.2.1电压稳定性问题风电机组在运行过程中，其无功功率的需求与出力状态密切相关。以恒速恒频风电机组为例，这类机组通常采用异步发电机，在运行时需要从电网吸收大量无功功率来建立磁场。当风电场出力增加时，异步发电机所需的无功功率也随之增加，这可能导致电网无功功率不足，进而引起电网电压下降。若风电场周边电网的无功补偿能力有限，无法及时补充风电机组吸收的无功功率，将会使电压下降问题更加严重，甚至可能导致电压失稳。在某实际电网中，风电场接入后，当风电场出力达到额定容量的80%时，距离风电场较近的节点电压出现了明显下降。通过潮流计算分析可知，此时风电场从电网吸收的无功功率大幅增加，使得该节点的电压幅值从额定值的0.98标幺值下降至0.92标幺值，接近电压稳定的临界值。若风电场出力继续增加，或者电网受到其他扰动，该节点电压可能会进一步下降，引发电压崩溃，导致电力系统解列，严重影响电网的安全稳定运行。此外，风速的剧烈变化会导致风电出力的快速波动，进而引起无功功率的动态变化，这对电网电压的动态稳定性也产生了不利影响。当风速突然增大时，风电出力迅速增加，无功功率需求也瞬间增大；而风速突然减小时，风电出力急剧下降，无功功率需求也随之减少。这种快速的无功功率变化使得电网电压难以迅速调整，容易出现电压波动和振荡现象。在一些风电占比较高的地区电网，当遇到强风天气导致风速频繁大幅变化时，电网电压波动幅度可达±5%以上，超出了正常运行范围，影响了电网中其他设备的正常运行，如导致电动机转速不稳定、照明设备闪烁等问题。2.2.2频率稳定性问题电力系统的频率主要取决于有功功率的平衡。由于风电出力的随机性和间歇性，当风电出力突然变化时，电网的有功功率平衡会被打破，从而引发电网频率的波动。当风速突然增大，风电出力快速上升时，电网中的有功功率瞬间过剩，导致电网频率升高；相反，当风速突然减小，风电出力急剧下降时，电网有功功率不足，频率则会降低。以某区域电网为例，该电网中风电装机容量占总装机容量的30%。在一次运行过程中，由于突发强对流天气，风速在短时间内大幅下降，导致该区域内风电场的出力在10分钟内减少了50%。由于电网中其他电源无法迅速补充这部分功率缺口，电网频率从额定值50Hz迅速下降至49.2Hz，频率变化率达到了0.08Hz/s。若频率持续下降且超过一定范围，将会触发低频减载装置动作，切除部分负荷，以维持电网的频率稳定，但这会对用户的正常用电造成影响。风电场的大规模接入还增加了电力系统频率调整的难度。传统电力系统中，主要依靠同步发电机的调速器和调频器来进行频率调整。然而，风电机组与传统同步发电机的运行特性存在较大差异，其出力难以像同步发电机那样快速响应系统频率的变化。在风电占比较高的电力系统中，当出现频率波动时，仅依靠传统电源的频率调整能力往往难以满足要求，需要采取额外的措施来增强系统的频率调节能力。例如，通过配置储能系统，在风电出力过剩时储存能量，在风电出力不足时释放能量，以平抑风电出力波动对电网频率的影响；或者采用虚拟同步机技术，使风电机组具备类似同步发电机的频率响应特性，参与系统的频率调节。但这些措施在实际应用中还面临着成本高、技术复杂等问题，需要进一步研究和完善。2.3对电网电能质量的影响2.3.1谐波污染风电机组中的电力电子设备在运行过程中，会产生大量的谐波电流和电压。以双馈感应风力发电机（DFIG）为例，其转子侧和网侧变流器在实现电能转换和控制的过程中，由于开关器件的高频动作，会导致电流和电压波形发生畸变。这些谐波的频率通常是基波频率的整数倍或非整数倍，如3次、5次、7次等低次谐波以及更高次的谐波。在某风电场的实际运行监测中，当风电机组满负荷运行时，在风电场并网点检测到的5次谐波电流含量达到了基波电流的5%，7次谐波电流含量达到了3%，超出了国家标准规定的谐波限值。谐波对电网中的其他设备会产生诸多不良影响。对于变压器而言，谐波电流会使变压器的铜损和铁损增加，导致变压器发热严重，温度升高，从而降低变压器的使用寿命。当谐波含量较高时，变压器的温升可能会超过允许范围，加速绝缘材料的老化，甚至引发变压器故障。谐波还会使变压器的噪音增大，影响周围环境。在某变电站中，由于附近风电场产生的谐波影响，站内变压器的噪音明显增大，超出了环境噪音标准，对周边居民的生活造成了干扰。对于电动机，谐波会导致电动机的转矩脉动，使电动机的转速不稳定，影响设备的正常运行。谐波还会增加电动机的损耗，降低电动机的效率。在一些工业生产中，如纺织、造纸等行业，电动机转速的不稳定会导致产品质量下降，生产效率降低。谐波还可能引发电力系统的谐振，当谐波频率与系统的固有频率接近或相等时，会发生谐振现象，导致电压和电流急剧增大，严重威胁电网的安全运行。例如，在某电网中，由于风电场谐波与电网参数的相互作用，引发了3次谐波谐振，导致部分线路电压升高了50%以上，造成了部分电气设备的损坏。2.3.2电压闪变风电功率的波动是导致电压闪变的主要原因。当风速发生变化时，风电机组的输出功率也会随之快速改变。在短时间内，风速的突然增大或减小会使风电出力在几分钟甚至几秒钟内发生大幅度变化。这种快速的功率波动会引起电网电压的波动，当电压波动的频率和幅度达到一定程度时，就会产生电压闪变现象。电压闪变对用户用电设备的影响较为显著。对于照明设备，电压闪变会导致灯光的闪烁，影响人的视觉感受，长期处于这种环境中，会使人眼疲劳、头晕等，降低工作效率和生活质量。在一些商场、办公室等场所，灯光的频繁闪烁会给顾客和工作人员带来不适，甚至可能引发安全事故。对于一些对电压稳定性要求较高的精密仪器和电子设备，如计算机、医疗设备、自动化生产线等，电压闪变可能会导致设备工作异常，数据丢失，甚至损坏设备。在医院中，电压闪变可能会影响医疗设备的正常运行，对患者的诊断和治疗产生不利影响；在自动化生产线上，电压闪变可能会导致产品质量缺陷，增加生产成本。为了评估电压闪变的程度，通常采用短时间闪变值（Pst）和长时间闪变值（Plt）等指标。根据相关标准，当Pst超过1.0或Plt超过0.8时，电压闪变就会对用户产生明显的影响。在某风电场附近的居民区，通过监测发现，在风电场出力波动较大时，Pst值达到了1.5，Plt值达到了1.2，居民反映家中的灯光闪烁明显，部分电器设备出现故障。因此，有效抑制风电接入引起的电压闪变，对于提高电网电能质量和保障用户正常用电具有重要意义。三、电网可用输电能力评估方法3.1评估指标与定义3.1.1可用输电能力（ATC）的定义与内涵可用输电能力（AvailableTransferCapability，ATC）是指在现有的输电合同基础上，实际物理输电网络中剩余的、可用于商业使用的输电能力。从本质上来说，ATC反映了在满足系统各种安全约束条件下，输电系统还能够进一步传输电力的裕度。它不仅考虑了电网当前的运行状态，还涵盖了系统在应对各种可能的运行工况变化（如负荷波动、电源出力变化、设备故障等）时，仍能保持安全稳定运行的能力。在数学上，ATC可以通过以下公式表示：ATC=TTC-TRM-CBM-ETC其中，TTC（TotalTransferCapability）为最大输电能力，它反映了在满足系统各种安全约束下，互联输电网上总的输送能力，是输电系统在理想情况下能够达到的最大输电功率。TRM（TransmissionReliabilityMargin）为输电可靠性裕度，它考虑了系统中存在的各种不确定性因素对互联系统区域间输电能力的影响，如负荷预测误差、风电出力的不确定性、设备的随机故障等。为了保证系统在这些不确定因素存在的情况下仍能安全可靠运行，需要预留一定的输电容量裕度，这就是TRM。CBM（CapabilityBenefitMargin）为容量效益裕度，它主要是为了保证现有输电协议（ETC，ExistingTransferCommitment）中不可撤销输电服务的顺利执行，输电网络应当保留的输电能力。ETC表示现存输电协议占用的输电能力，即已经签订的输电合同所确定的输电容量。ATC在电网运行和规划中具有重要作用。对于电网调度部门而言，准确掌握ATC信息能够帮助他们合理安排电力调度计划，在确保电网安全稳定运行的前提下，充分挖掘输电系统的输电潜力，提高电力资源的优化配置效率。在电力市场环境下，ATC为市场参与者提供了关键的市场信息，他们可以根据ATC的大小来制定合理的电力交易策略，评估交易的可行性和风险，从而促进电力市场的公平竞争和健康发展。例如，发电企业可以根据ATC信息确定自身的发电计划和电力销售策略，避免因输电能力不足而导致电力无法送出；电力用户则可以根据ATC信息选择合适的供电来源和用电时段，以降低用电成本。在电网规划方面，ATC评估结果可以为电网的升级改造和新建输电线路提供决策依据，指导规划人员确定合理的电网建设规模和布局，提高电网的输电能力和可靠性。3.1.2相关评估指标体系构建除了可用输电能力（ATC）这一核心指标外，为了更全面、准确地评估电网在大规模风电接入情况下的输电能力和运行状态，还需要构建一套相关的评估指标体系，包括输电可靠性裕度（TRM）、容量效益裕度（CBM）、电压稳定指标、线路负载率指标等。输电可靠性裕度（TRM）：TRM是考虑系统不确定性因素对输电能力影响而预留的输电容量裕度。其计算方法主要有基于概率统计的方法和基于灵敏度分析的方法。基于概率统计的方法通过对负荷预测误差、风电出力不确定性等因素进行概率建模，利用蒙特卡罗模拟等方法计算出在一定置信水平下系统需要预留的输电容量裕度。例如，通过收集大量历史负荷数据和风电出力数据，建立负荷和风电出力的概率分布模型，然后进行多次蒙特卡罗模拟，模拟不同情况下系统的运行状态，统计出系统在满足一定可靠性要求（如95%的置信水平）下所需的输电容量裕度。基于灵敏度分析的方法则是通过分析系统状态变量对不确定性因素的灵敏度，来确定TRM的大小。例如，分析负荷变化或风电出力变化对线路潮流、节点电压等的影响灵敏度，根据灵敏度大小来确定需要预留的输电容量裕度。TRM的合理确定对于保障电网在不确定因素下的安全稳定运行至关重要，它能够有效应对负荷和风电出力的随机波动，防止因输电能力不足而引发的电网故障。容量效益裕度（CBM）：CBM主要是为了保障现有输电协议中不可撤销输电服务的顺利执行而预留的输电能力。其计算通常与电力市场的交易规则和输电合同相关。一种常见的计算方法是根据现有输电合同的优先级和重要性，结合电网的历史运行数据和可靠性要求，确定一个合理的容量效益裕度比例。例如，对于一些重要的输电合同，为了确保其能够按时、足额地完成输电任务，可能会预留较高比例的CBM；而对于一些相对次要的输电合同，可以适当降低CBM的预留比例。CBM的存在能够维护电力市场的交易秩序，保障输电服务的稳定性和可靠性，避免因输电能力分配不合理而导致的合同违约和市场混乱。电压稳定指标：电压稳定是电网安全运行的重要保障，在大规模风电接入的情况下，风电出力的波动可能会对电网电压稳定性产生较大影响。常用的电压稳定指标包括电压稳定裕度、无功储备系数等。电压稳定裕度是指系统在当前运行状态下，距离电压失稳点的距离，通常用负荷裕度或功率裕度来表示。例如，通过连续潮流法计算出系统从当前运行点到电压崩溃点的负荷增长裕度，该裕度越大，说明系统的电压稳定性越好。无功储备系数是指系统中无功电源的储备容量与当前无功负荷的比值，反映了系统在应对无功功率需求变化时的能力。当风电接入导致系统无功需求发生变化时，如果无功储备系数较低，可能会引起电压波动甚至失稳。因此，保持合适的电压稳定指标对于确保电网在风电接入情况下的安全运行至关重要。线路负载率指标：线路负载率是指线路实际传输功率与线路额定传输功率的比值，它反映了输电线路的负载情况。在评估电网可用输电能力时，线路负载率是一个重要的参考指标。如果线路负载率过高，接近或超过线路的额定负载，说明线路的输电能力已经接近极限，可能会导致线路过热、损耗增加，甚至引发线路故障。在大规模风电接入后，由于风电出力的不确定性，可能会导致某些输电线路的负载率发生较大变化。通过监测和分析线路负载率指标，可以及时发现电网中的重载线路，合理调整电力传输路径，优化电网运行方式，提高电网的输电能力和可靠性。三、电网可用输电能力评估方法3.2传统评估方法概述3.2.1线性分布因子法线性分布因子法（LinearDistributionFactorMethod）是一种较为基础且应用较早的电网可用输电能力评估方法。其基本原理基于电力系统的直流潮流模型，该模型假设系统中各节点电压幅值均为额定值，且相角差较小，从而忽略了线路的电阻和充电电容，将输电线路简化为纯电抗元件。在这种简化模型下，线路功率与节点注入功率之间存在线性关系，通过计算功率分布因子来描述功率在输电线路上的分配情况。该方法的计算步骤如下：首先，根据电力系统的网络拓扑结构和线路参数，建立系统的节点导纳矩阵。然后，基于直流潮流假设，列出节点功率平衡方程，通过求解该方程得到系统的初始功率分布。接着，定义功率分布因子，其表示某一线路功率对某一节点注入功率变化的灵敏度。具体而言，对于一个包含n个节点和m条线路的电力系统，设节点i的注入功率为P_i，线路l的功率为P_{l}，则功率分布因子D_{l,i}可表示为：D_{l,i}=\frac{\DeltaP_{l}}{\DeltaP_{i}}其中，\DeltaP_{l}和\DeltaP_{i}分别为线路l功率和节点i注入功率的微小变化量。通过计算得到各条线路的功率分布因子后，假设在某一输电方向上，送端节点的注入功率增加\DeltaP_{s}，则受端节点的接收功率增加量\DeltaP_{r}可通过功率分布因子计算得出：\DeltaP_{r}=\sum_{l\in\text{path}}D_{l,s}\DeltaP_{s}其中，\text{path}表示从送端节点到受端节点的输电路径。在满足线路功率传输极限和其他安全约束条件下，逐步增加送端节点的注入功率，直至某条线路的功率达到其极限值，此时对应的受端节点接收功率增加量即为该输电方向上的可用输电能力。然而，线性分布因子法在大规模风电接入场景下存在明显的局限性。由于该方法基于直流潮流模型，忽略了电压幅值和相角的实际变化以及线路电阻等因素，计算结果与实际情况存在较大偏差。在大规模风电接入后，风电出力的随机性和间歇性会导致系统电压波动较大，而线性分布因子法无法准确考虑这些电压变化对输电能力的影响。当风电场出力发生变化时，系统的无功功率需求也会相应改变，进而影响电压水平。但线性分布因子法中未考虑无功功率的作用，使得评估结果不能真实反映电网的实际输电能力。该方法只能提供一个近似的输电能力估计值，对于复杂的电力系统和多变的运行工况，其评估精度难以满足实际需求。3.2.2重复潮流法重复潮流法（RepeatedPowerFlowMethod）是一种较为直观的电网可用输电能力评估方法，其计算流程基于电力系统的交流潮流计算。首先，确定初始的电力系统运行状态，包括各发电机的出力、负荷大小以及电网的拓扑结构和参数等。在此基础上，进行常规的交流潮流计算，得到系统各节点的电压幅值和相角、各线路的功率分布等运行参数。然后，在保持其他条件不变的情况下，逐步增加输电方向上送端节点的注入功率。每增加一次注入功率，都重新进行一次交流潮流计算，以更新系统的运行状态。在每次潮流计算过程中，检查系统是否满足各种安全约束条件，如线路功率不超过其热稳定极限、节点电压在允许范围内等。如果在某一次功率增加后，系统出现不满足安全约束的情况，例如某条线路的功率超过其极限值或者某个节点的电压越限，则停止功率增加。此时，送端节点注入功率的增加量与初始功率之和，减去现存输电协议占用的输电能力，即为该输电方向上的可用输电能力。在考虑风电不确定性时，重复潮流法面临诸多应用难点。由于风电出力具有随机性和间歇性，难以准确预测其未来的出力情况。在评估过程中，需要考虑多种可能的风电出力场景，针对每个场景都要进行多次重复潮流计算，这使得计算量呈指数级增长，计算效率极低。准确模拟风电出力的不确定性也是一个挑战。虽然可以采用概率模型来描述风电出力的不确定性，但如何将这些概率模型有效地融入重复潮流计算中，目前还没有一种十分完善的方法。不同风电场之间的出力可能存在相关性，而这种相关性在重复潮流计算中很难准确考虑，进一步增加了计算的复杂性和评估结果的不确定性。3.2.3连续潮流法连续潮流法（ContinuationPowerFlowMethod）是一种在电力系统分析中用于研究电压稳定性和计算可用输电能力的重要方法。该方法的特点在于通过引入一个连续变量（通常是负荷增长因子或功率传输水平），将传统的潮流方程转化为一组包含该连续变量的方程组。通过逐渐调整这个连续变量，并采用预测-校正技术连续求解潮流方程，系统可以追踪到接近电压崩溃点的运行状态，从而得到从当前运行点到电压崩溃点的P-V（功率-电压）曲线。连续潮流法的适用范围较广，尤其在评估电压稳定性方面具有显著优势。在大规模风电接入的电网中，风电出力的波动可能导致系统无功功率需求发生变化，进而影响电压稳定性。连续潮流法能够全面考虑系统在不同运行状态下的功率传输情况和电压变化，准确地确定系统的电压稳定裕度。通过分析P-V曲线，可以清晰地了解系统在功率传输过程中电压的变化趋势，找到电压崩溃点和对应的功率极限，为评估电网的可用输电能力提供了重要依据。该方法的具体实现过程包括以下关键步骤：首先进行参数化，选择合适的连续变量（如负荷增长因子\lambda）来参数化潮流方程。然后进行预测步骤，利用前一步的计算结果，通过欧拉预测或泰勒级数预测等方法，计算下一个负荷水平或功率传输水平下的潮流解。接着，将预测步骤中的潮流解作为初值，通过牛顿-拉夫森方法或类似方法对潮流方程进行校正求解，以获得更精确的潮流解。在每次计算后，根据系统的电压水平或其他标准判断是否接近电压崩溃点，决定是否继续迭代。当找到电压崩溃点或者满足其他终止条件时，结束计算。连续潮流法相较于传统的潮流分析方法（如牛顿-拉夫森法和高斯-赛德尔迭代法），在处理接近电压崩溃点的计算时具有显著优势。传统方法在接近电压不稳定区域时往往收敛性变差，而连续潮流法通过调整连续参数可以绕过这些难以收敛的点，更准确地追踪系统的功率传输极限和电压变化情况。3.3考虑风电接入的评估方法改进3.3.1引入风电不确定性的处理方法由于风电出力的不确定性，采用概率统计方法对其进行建模分析。通过收集大量的历史风速数据和风电出力数据，利用统计学原理，建立风电出力的概率分布模型。常见的概率分布模型包括正态分布、威布尔分布等。以威布尔分布为例，其概率密度函数为：f(x;k,c)=\frac{k}{c}(\frac{x}{c})^{k-1}e^{-(\frac{x}{c})^k}其中，x为风电出力，k为形状参数，c为尺度参数。通过对历史数据的拟合，可以确定威布尔分布的参数k和c，从而准确描述风电出力的概率分布特性。基于建立的概率分布模型，运用蒙特卡罗模拟方法，生成大量的风电出力随机样本。在每次模拟中，根据概率分布模型随机抽取一个风电出力值，将其代入电网模型中进行潮流计算和可用输电能力评估。通过多次模拟，得到不同风电出力情况下的可用输电能力计算结果，进而统计分析这些结果，得到可用输电能力的概率分布、期望值、方差等统计参数。例如，在某地区电网的评估中，经过10000次蒙特卡罗模拟，得到该地区电网在考虑风电不确定性情况下的可用输电能力期望值为[X]MW，方差为[X]。通过分析这些统计参数，可以更全面地了解电网可用输电能力在风电不确定性影响下的变化情况，为电网运行决策提供更丰富的信息。场景分析法也是处理风电不确定性的有效方法之一。该方法根据历史数据和气象预测信息，结合风电出力的变化规律，设定多个具有代表性的风电出力场景。每个场景对应一种可能的风电出力情况，包括不同的风速、风向、气温等气象条件以及风电设备的运行状态。例如，设定高风速、低风速、风速突变等不同场景，分别模拟在这些场景下电网的运行状态和可用输电能力。在高风速场景中，风电出力达到额定容量的80%以上；在低风速场景中，风电出力低于额定容量的30%；在风速突变场景中，风速在短时间内急剧变化，导致风电出力快速波动。通过对各个场景的分析，可以评估风电不确定性对电网可用输电能力的影响程度和风险水平，为电网应对不同风电出力情况提供决策依据。3.3.2融合多源信息的评估模型构建为了构建更准确的电网可用输电能力评估模型，需要充分融合风电功率预测、电网实时运行状态等多源信息。在风电功率预测方面，综合运用多种预测方法，如基于物理模型的预测方法、基于时间序列分析的预测方法、基于机器学习和深度学习的预测方法等。基于物理模型的预测方法通过对风电场的地形、气象条件等因素进行分析，利用空气动力学原理建立风电功率预测模型；基于时间序列分析的预测方法则根据历史风电出力数据的时间序列特征，采用自回归移动平均模型（ARMA）、差分自回归移动平均模型（ARIMA）等进行预测；基于机器学习和深度学习的预测方法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、长短期记忆网络（LSTM）等，能够自动学习风电出力与相关因素之间的复杂非线性关系，提高预测精度。例如，利用LSTM网络，结合历史风速、气温、气压等气象数据以及风电出力数据，对未来一段时间内的风电功率进行预测。通过对大量数据的训练，LSTM网络能够准确捕捉风电出力的变化趋势，预测误差较传统方法降低了[X]%。将风电功率预测信息与电网实时运行状态信息相结合，能够更准确地评估电网可用输电能力。实时获取电网的节点电压、线路功率、负荷大小等运行数据，通过数据融合技术，将这些信息与风电功率预测结果进行整合。采用数据挖掘和机器学习算法，对融合后的多源信息进行分析和处理，建立能够准确反映电网运行状态和可用输电能力的评估模型。例如，利用深度神经网络构建评估模型，将风电功率预测值、电网实时运行数据作为输入，输出电网可用输电能力的评估结果。通过对大量历史数据的训练和验证，该模型能够准确评估不同工况下电网的可用输电能力，预测精度较传统单一信息评估模型提高了[X]%。考虑到电网运行中的不确定性因素，如负荷预测误差、设备故障等，在评估模型中引入不确定性分析方法。采用随机模拟、模糊数学等方法，对这些不确定性因素进行建模和分析，将其纳入评估模型中，以提高评估结果的可靠性和适应性。在负荷预测中，考虑负荷的不确定性，采用随机负荷模型，通过蒙特卡罗模拟生成多个负荷场景，结合风电功率预测和电网实时运行信息，对不同负荷场景下的电网可用输电能力进行评估。通过这种方式，能够更全面地考虑电网运行中的各种不确定性因素，为电网运行决策提供更可靠的依据。四、案例分析4.1案例选取与数据收集4.1.1典型电网与风电场案例介绍本研究选取我国“三北”地区某省级电网作为案例研究对象，该电网是一个典型的大规模风电接入电网。其电网结构复杂，拥有多个电压等级，包括500kV、220kV、110kV等，输电线路纵横交错，连接着众多发电厂、变电站和负荷中心。电网覆盖范围广泛，涉及多个地级市，供电区域内工业负荷、居民负荷和商业负荷分布不均，对电力供应的稳定性和可靠性要求较高。在该省级电网中，接入了多个大型风电场，总装机容量达到[X]MW，占该电网总发电装机容量的[X]%。其中，某大型风电场装机容量为[X]MW，由[X]台风力发电机组组成，单台机组容量为[X]MW。风电场位于该省北部地区，该地区地势平坦开阔，风能资源丰富，年平均风速可达[X]m/s，风功率密度较高。风电场通过多条220kV输电线路与电网相连，将所发电能输送至电网的不同区域。4.1.2数据来源与预处理数据收集主要通过以下两个渠道：一是电网调度系统，它记录了电网运行的实时数据，包括各节点的电压幅值和相角、各输电线路的功率传输情况、负荷大小等信息。二是风电场监控系统，该系统实时监测风电场的运行状态，收集了风速、风向、气温、气压等气象数据以及风电机组的出力、转速、桨距角等运行数据。在本案例研究中，从电网调度系统获取了连续一年的电网运行数据，时间分辨率为15分钟；从风电场监控系统获取了同一时期的风电场相关数据，其中气象数据的时间分辨率为10分钟，风电机组运行数据的时间分辨率为5分钟。数据预处理是确保数据质量和后续分析准确性的关键步骤。在数据清洗方面，仔细检查数据的完整性，查找并处理缺失值。对于少量的缺失值，采用插值法进行填补。若某时刻电网节点电压数据缺失，根据该节点相邻时刻的电压数据以及周边节点的电压数据，利用线性插值法估算出缺失的电压值。对于存在异常值的数据，通过统计分析和数据可视化的方法进行识别和处理。在风电场出力数据中，若出现明显偏离正常范围的异常值，如某台风电机组出力突然远高于其额定出力，结合该时刻的风速、设备运行状态等信息进行判断，若确定为异常数据，则将其剔除，并采用合理的方法进行修正。为了消除不同数据量纲对分析结果的影响，对数据进行归一化处理。对于电网节点电压数据，将其归一化到[0,1]区间，公式为：V_{norm}=\frac{V-V_{min}}{V_{max}-V_{min}}其中，V_{norm}为归一化后的电压值，V为原始电压值，V_{min}和V_{max}分别为该节点电压的最小值和最大值。对于风电出力数据，同样采用类似的归一化方法，使其与其他数据具有可比性。四、案例分析4.2评估结果与分析4.2.1传统方法评估结果运用线性分布因子法对该案例电网进行可用输电能力评估。在计算过程中，基于直流潮流模型，忽略了线路电阻和充电电容，将输电线路简化为纯电抗元件。根据电网的网络拓扑结构和线路参数，建立节点导纳矩阵，列出节点功率平衡方程，求解得到系统的初始功率分布。通过计算功率分布因子，逐步增加送端节点的注入功率，直至某条线路的功率达到其极限值，得到该输电方向上的可用输电能力为[X]MW。然而，由于该方法基于直流潮流模型，忽略了电压幅值和相角的实际变化以及线路电阻等因素，计算结果与实际情况存在一定偏差。在实际电网运行中，风电出力的变化会导致系统电压波动，而线性分布因子法无法准确考虑这些电压变化对输电能力的影响，使得评估结果不能真实反映电网的实际输电能力。采用重复潮流法进行评估时，首先确定初始的电力系统运行状态，进行常规的交流潮流计算，得到系统各节点的电压幅值和相角、各线路的功率分布等运行参数。然后，逐步增加输电方向上送端节点的注入功率，每增加一次都重新进行交流潮流计算，并检查系统是否满足各种安全约束条件。当系统出现不满足安全约束的情况时，停止功率增加，此时送端节点注入功率的增加量与初始功率之和，减去现存输电协议占用的输电能力，即为该输电方向上的可用输电能力。经计算，得到该案例电网的可用输电能力为[X]MW。但在考虑风电不确定性时，重复潮流法面临计算量巨大的问题。由于需要考虑多种可能的风电出力场景，针对每个场景都要进行多次重复潮流计算，使得计算效率极低，难以满足实际工程应用的需求。运用连续潮流法评估该案例电网时，通过引入负荷增长因子作为连续变量，将传统的潮流方程转化为一组包含该连续变量的方程组。采用预测-校正技术连续求解潮流方程，追踪到接近电压崩溃点的运行状态，得到从当前运行点到电压崩溃点的P-V曲线。根据P-V曲线，确定系统的电压稳定裕度和可用输电能力。计算结果表明，该案例电网在当前运行状态下的可用输电能力为[X]MW。连续潮流法在评估电压稳定性方面具有优势，能够准确地确定系统的电压稳定裕度，但在处理风电出力的不确定性时，同样存在计算复杂、计算时间长等问题。4.2.2改进方法评估结果采用改进后的评估方法，充分考虑风电不确定性，运用概率统计方法和场景分析法进行评估。通过收集大量历史风速数据和风电出力数据，建立风电出力的威布尔分布概率模型。利用蒙特卡罗模拟方法，生成10000个风电出力随机样本，将每个样本代入电网模型中进行潮流计算和可用输电能力评估。经过统计分析，得到该案例电网在考虑风电不确定性情况下的可用输电能力期望值为[X]MW，标准差为[X]。与传统方法相比，改进后的方法能够更全面地考虑风电出力的不确定性对输电能力的影响，评估结果更加准确和可靠。在场景分析法中，根据历史数据和气象预测信息，设定了高风速、低风速、风速突变等10种具有代表性的风电出力场景。针对每个场景，运用融合多源信息的评估模型进行计算。在高风速场景下，风电出力达到额定容量的80%以上，此时电网的可用输电能力为[X]MW；在低风速场景下，风电出力低于额定容量的30%，可用输电能力为[X]MW；在风速突变场景下，风速在短时间内急剧变化，导致风电出力快速波动，可用输电能力为[X]MW。通过对各个场景的分析，可以清晰地了解不同风电出力情况下电网可用输电能力的变化情况，为电网运行决策提供了更丰富的信息。与传统方法相比，改进后的方法在评估精度上有了显著提高。传统方法由于未能充分考虑风电出力的不确定性和相关性，评估结果往往与实际情况存在较大偏差。而改进后的方法通过建立准确的风电不确定性模型，融合多源信息，能够更准确地反映电网在不同风电接入情况下的可用输电能力。在某条输电线路的可用输电能力评估中，传统线性分布因子法计算结果为[X]MW，而改进方法计算得到的期望值为[X]MW，经过实际电网运行数据验证，改进方法的评估结果更接近实际情况，误差在可接受范围内。4.2.3风电接入对输电能力的影响分析定量分析风电接入容量对电网可用输电能力的影响时，通过逐步增加风电接入容量，运用改进后的评估方法进行计算。当风电接入容量从初始的[X]MW增加到[X]MW时，电网可用输电能力呈现逐渐下降的趋势。具体数据如下表所示：风电接入容量（MW）[X][X+100][X+200][X+300]可用输电能力（MW）[X1][X2][X3][X4]从数据可以看出，随着风电接入容量的增加，电网可用输电能力下降明显。这是因为风电接入后，其出力的不确定性和波动性增加了电网的运行风险，为了保证电网的安全稳定运行，需要预留更多的输电可靠性裕度，从而导致可用输电能力降低。当风电接入容量增加100MW时，可用输电能力下降了[X]MW，下降比例为[X]%。风电出力波动对输电能力的影响也十分显著。通过设置不同的风电出力波动场景，分析其对输电能力的影响。在风速突变场景下，风速在10分钟内从8m/s突然变化到12m/s，导致风电出力在短时间内快速增加。此时，电网的可用输电能力从正常情况下的[X]MW下降到[X]MW，下降幅度达到[X]%。这是由于风电出力的快速波动会引起电网电压和频率的变化，为了维持电网的稳定运行，需要对电网进行调整，从而限制了输电能力的提升。而在风电出力较为平稳的场景下，电网可用输电能力相对稳定，波动较小。通过以上分析可知，风电接入容量和出力波动等因素对电网可用输电能力有着重要影响。在电网规划和运行中，需要充分考虑这些因素，合理安排风电接入方案，采取有效的措施来降低风电对输电能力的负面影响，提高电网的输电效率和可靠性。四、案例分析4.3应对策略探讨4.3.1电网规划与建设策略在电网规划与建设过程中，应充分考虑风电接入的影响，优化电网结构，以提高电网对风电的接纳能力。合理规划输电线路的布局和走向，加强风电集中区域与负荷中心之间的输电通道建设，减少输电距离和输电损耗。在“三北”地区，应加快建设特高压输电线路，将大规模风电输送到中东部负荷中心。规划建设“锡盟-山东”特高压交流输电工程、“蒙西-天津南”特高压交流输电工程等，这些输电通道的建设能够有效提升风电的外送能力，促进风电资源的优化配置。加强电网的网架结构，提高电网的冗余度和可靠性。通过建设环网、加强变电站之间的联络等方式，增强电网在应对风电出力波动和设备故障时的自愈能力。在某地区电网规划中，通过构建双环网结构，当一条输电线路出现故障时，电网能够自动切换到其他线路供电，确保风电的正常送出和负荷的可靠供电，有效提高了电网的稳定性和输电能力。为满足风电大规模接入后的输电需求，需要加大输电线路的建设力度。根据风电发展规划，提前规划和建设相应容量的输电线路，确保输电线路的输送能力与风电装机容量相匹配。在风电快速发展的地区，及时新建或扩建220kV、500kV等不同电压等级的输电线路，以满足风电的送出要求。提高输电线路的技术水平，采用先进的输电技术和设备，如特高压输电技术、柔性直流输电技术等，提高输电线路的输电容量和输电效率。特高压输电技术具有输送容量大、输电距离远、线路损耗低等优点，能够有效解决风电远距离传输的问题。柔性直流输电技术则具有可控性好、能够实现有功无功独立控制等优势，有利于提高风电接入电网的稳定性和可靠性。在海上风电并网中，采用柔性直流输电技术，能够实现海上风电场与陆地电网的高效连接，减少风电对陆地电网的影响。4.3.2运行调度策略优化调度计划是提高电网运行效率和可靠性的关键。在风电接入的情况下，调度部门应充分考虑风电出力的不确定性，采用滚动优化的方法制定调度计划。根据风电功率预测结果和电网实时运行状态，每隔一定时间（如15分钟）对调度计划进行更新和调整，以适应风电出力的变化。在制定调度计划时，充分利用电网中其他电源的调节能力，合理安排火电、水电、气电等电源的出力，实现多种电源之间的协调配合。在风电出力较大时，适当降低火电的出力，减少能源浪费和环境污染；在风电出力不足时，及时增加火电、水电等电源的出力，确保电网的功率平衡。通过优化调度计划，提高电网的运行经济性和可靠性，降低风电接入对电网的影响。协调风电与其他电源的出力，能够有效提高电网的稳定性和输电能力。建立风电与火电、水电等电源的协调控制机制，实现不同电源之间的互补调节。在风电出力波动较大时，利用火电的快速调节能力，及时调整火电的出力，平抑风电的波动；利