大规模风电接入下电网荷源双时间尺度协同控制策略研究

大规模风电接入下电网荷源双时间尺度协同控制策略研究一、绪论1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球能源转型的大背景下，随着传统化石能源的日益枯竭以及环境问题的不断加剧，开发和利用可再生能源已成为实现能源可持续发展的关键举措。风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，凭借其资源丰富、分布广泛、技术相对成熟等优势，在全球范围内得到了迅猛发展。近年来，各国纷纷加大对风电产业的支持力度，风电装机容量持续攀升，大规模风电接入电力系统已成为电力行业发展的必然趋势。中国作为世界上最大的能源生产和消费国之一，也在积极推动能源结构的转型与升级。“千乡万村驭风行动”等政策的推进，使得风电在能源结构中的占比不断提高。据相关数据显示，截至2024年，我国风电并网量逐年增加，风电装机容量已达到相当规模，且预计在未来几年还将保持快速增长的态势。然而，大规模风电接入也给电力系统带来了一系列严峻的挑战。风电的随机性、间歇性和反调峰特性，使得其出力难以准确预测，这给电力系统的功率平衡和调度控制带来了极大的困难。当风速突然变化时，风电出力会随之大幅波动，导致电力系统的频率和电压稳定性受到影响。此外，风电的反调峰特性与电力系统的负荷变化规律相反，在用电低谷期，风电出力可能较大，而在用电高峰期，风电出力可能较小，这进一步加剧了电网的峰谷差，增加了火电机组的调峰压力，对电网的调节能力提出了更高要求。传统的水火电调峰形式以及调度方式已经难以适应大规模风电接入后的新情况。在这种背景下，整合荷源两侧资源实施荷源联合调峰，成为促进风电消纳、提高新能源上网量的新途径。通过对负荷侧和电源侧进行协同控制，充分挖掘负荷侧的调节潜力，结合电源侧的灵活调节能力，可以更好地应对风电的不确定性，保障电力系统的安全稳定运行。因此，对大规模风电接入的荷源双时间尺度控制策略进行研究具有重要的理论和现实意义。1.1.2研究意义本研究对于解决风电消纳问题、提升电网稳定性以及促进新能源发展具有重要的理论与实践价值。从理论层面来看，目前针对大规模风电接入下荷源双时间尺度控制策略的研究尚处于发展阶段，许多关键问题尚未得到深入系统的解决。本研究将通过深入分析风电接入对电力系统的影响机制，结合负荷侧和电源侧的调节特性，建立科学合理的荷源双时间尺度控制策略模型，为电力系统调度运行控制提供新的理论方法和技术支撑，丰富和完善大规模风电接入下电力系统运行控制的理论体系。在实践方面，首先，本研究成果有助于提高风电消纳能力。通过荷源双时间尺度控制策略的实施，可以更好地协调风电与其他电源以及负荷之间的关系，充分利用负荷侧的调节资源，优化电源的调度计划，从而有效减少弃风现象，提高风电在电力系统中的利用率，促进清洁能源的消纳，推动能源结构的优化升级。其次，能够提升电网的稳定性和可靠性。双时间尺度控制策略可以根据风电出力的短期和长期预测，灵活调整荷源两侧的运行状态，及时应对风电的波动性和不确定性，有效维持电力系统的功率平衡，增强电网的频率和电压稳定性，降低电网运行风险，保障电力系统的安全可靠运行。最后，对于促进新能源产业的可持续发展具有积极作用。大规模风电的有效接入和消纳是新能源产业发展的关键环节，本研究成果将为风电项目的规划、建设和运营提供科学指导，有助于提高风电项目的经济效益和社会效益，推动新能源产业的健康、可持续发展，助力实现“双碳”目标和能源可持续发展战略。1.2国内外研究现状随着风电在全球电力系统中所占比重的不断提高，大规模风电接入下电力系统的调度控制问题已成为国内外学术界和工程界关注的焦点。众多学者围绕该问题展开了广泛而深入的研究，在调度模型、优化算法、不确定性处理等方面取得了丰硕的成果。在国外，欧美等风电发展较为成熟的国家和地区，对大规模风电接入下的电力系统调度问题进行了大量的研究。美国电力科学研究院（EPRI）开展了一系列关于风电并网对电力系统影响及应对策略的研究项目，通过对实际电力系统的仿真分析和现场测试，深入研究了风电的不确定性对电力系统运行的影响机制，并提出了多种应对策略，如优化机组组合、增加储能装置等。欧盟也在相关研究项目中，致力于整合荷源两侧资源，实施荷源联合调峰，以提高风电消纳能力。丹麦作为风电发展的领先国家，其风电装机占比极高，在应对风电接入带来的挑战方面积累了丰富的经验。通过建设先进的智能电网，丹麦实现了对风电出力的实时监测与精确控制，同时大力推行需求侧响应，引导用户合理调整用电行为，有效地提高了风电的消纳能力，保障了电力系统的稳定运行。在国内，随着风电产业的快速发展，大规模风电接入电网的相关研究也日益深入。众多高校和科研机构针对风电接入对电力系统稳定性、电能质量、调峰调频等方面的影响进行了大量的理论研究和仿真分析，并提出了一系列具有针对性的控制策略。华北电力大学的研究团队在荷源双时间尺度控制策略方面进行了深入研究，结合传统日前计划与日内滚动计划，建立了大规模风电接入电网的荷源双时间尺度控制策略，该控制策略分为荷源日级时间尺度和荷源小时级时间尺度，通过合理安排常规机组和高载能负荷的调峰计划，实现了最大化消纳风电以及减小实际计划偏差值的目标。在多时间尺度调度方面，许多学者采用多时间尺度的调控框架以降低预测误差对调控效果的影响。文献[具体文献]采用线性优化实现了多时间尺度调度，但仅以波动功率平抑作为单目标，对多目标协同的考虑不够充分；文献[具体文献]则在日内采用随机模型预测控制的方法实现了对功率波动平抑和运营成本的综合优化，但其整体优化效果受预测窗大小限制，且较为依赖预测信息。此外，日内阶段对部分快速响应设备进行再调控易使其运行状态大幅偏离日前计划，进而会对其调控能力及全时段调控效果造成影响。在源荷储协同优化方面，有研究提出基于深度强化学习算法的有源配电网多时间尺度智能优化调控方法。日前阶段制定储能系统和柔性负荷的调控计划，以实现配电网的经济运行，减小对上级电网造成的调峰压力；日内阶段将优化调度问题转换为马尔科夫决策过程，设计表征联络线功率波动平抑和灵活性资源日前计划跟踪效果的奖励函数，实现了对全调控时段内的功率波动平抑及跟踪日前计划效果的统筹优化。然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，虽然多时间尺度控制策略已得到广泛研究，但不同时间尺度之间的协调优化机制尚不完善，如何实现日级和小时级时间尺度的紧密配合，以充分发挥荷源两侧资源的调节潜力，仍有待进一步研究。另一方面，在考虑风电不确定性的情况下，如何更加准确地预测风电出力，并将其融入到荷源双时间尺度控制策略中，也是当前研究的难点之一。此外，对于荷源联合调峰过程中，不同类型负荷和电源之间的相互作用和协调控制机制，以及如何在保障电力系统安全稳定运行的前提下，实现经济效益和环境效益的最大化，还需要进行更深入的探讨。综上所述，尽管大规模风电接入电网的荷源双时间尺度控制策略研究已取得一定成果，但仍有许多关键问题亟待解决。本研究将在前人研究的基础上，针对现有研究的不足，深入开展相关研究工作，以期为大规模风电接入下电力系统的安全稳定运行提供更加有效的控制策略和技术支持。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究旨在深入探究大规模风电接入电网的荷源双时间尺度控制策略，以解决风电接入带来的诸多问题，主要研究内容如下：风电出力特性分析：收集不同地区、不同类型风电场的历史运行数据，运用统计学方法和时间序列分析等手段，深入研究风电出力在不同时间尺度下的变化规律，包括日变化、周变化、季节变化以及长期趋势等。分析风速、风向、气温、气压等气象因素对风电出力的影响，建立考虑气象因素的风电出力预测模型，提高风电出力预测的准确性，为后续的控制策略制定提供可靠依据。负荷特性研究：对电力系统中的各类负荷进行分类，如工业负荷、商业负荷、居民负荷等，分析不同类型负荷的用电特性和变化规律。研究负荷的峰谷特性、负荷的弹性和可调节性，挖掘负荷侧的调峰潜力，建立负荷模型，为荷源协同控制提供基础数据。荷源双时间尺度控制策略构建：在日级时间尺度上，基于风电日级预测和负荷预测，以最大化消纳风电、最小化系统运行成本为目标，建立优化模型，确定常规机组的发电计划和高载能负荷的调峰计划。考虑机组的启停成本、爬坡约束、最小运行时间和最小停机时间等约束条件，以及负荷的需求响应特性，实现电力系统的经济调度。在小时级时间尺度上，根据风电小时级预测和实时运行信息，以减小实际计划偏差值、保障电力系统安全稳定运行为目标，通过滚动优化的方式，对常规机组和高载能负荷的调整计划进行动态调整。考虑风电出力的不确定性和负荷的实时变化，采用鲁棒优化、随机优化等方法，提高控制策略的适应性和可靠性。控制策略的仿真验证：利用电力系统仿真软件，如MATLAB/Simulink、PSCAD等，搭建大规模风电接入电网的仿真模型，包括风电场模型、常规机组模型、负荷模型以及电网模型等。将构建的荷源双时间尺度控制策略应用于仿真模型中，进行不同场景下的仿真实验，如不同风电接入比例、不同负荷水平、不同气象条件等。通过对仿真结果的分析，验证控制策略在提高风电消纳能力、保障电力系统稳定性和经济性等方面的有效性和可行性，评估控制策略的性能指标，如风电消纳量、系统运行成本、频率偏差、电压偏差等。1.3.2研究方法为实现研究目标，本研究拟采用以下多种研究方法相结合的方式：文献研究法：广泛查阅国内外关于大规模风电接入电网的荷源双时间尺度控制策略、风电出力特性分析、负荷特性研究等方面的相关文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告、专利等。对这些文献进行系统梳理和分析，了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究思路。理论分析法：运用电力系统分析、优化理论、控制理论等相关学科的基本原理和方法，对风电接入对电力系统的影响机制进行深入分析。研究荷源双时间尺度控制策略的理论框架和数学模型，探讨不同时间尺度下的控制目标、约束条件以及优化算法，为控制策略的设计提供理论支持。建模与仿真法：根据研究对象的特点和运行规律，建立风电场模型、常规机组模型、负荷模型以及电网模型等。利用电力系统仿真软件对模型进行仿真分析，模拟大规模风电接入电网后的运行场景，验证控制策略的有效性和可行性。通过仿真实验，分析不同因素对电力系统运行的影响，为控制策略的优化提供依据。案例分析法：选取实际的电力系统案例，如甘肃电网、新疆电网等大规模风电接入的典型地区电网，对其运行数据进行收集和分析。将研究成果应用于实际案例中，检验控制策略在实际工程中的应用效果，总结经验教训，进一步完善控制策略，提高研究成果的实用性和可操作性。二、大规模风电接入对电网的影响及挑战2.1风电接入现状与发展趋势近年来，全球风电装机容量持续快速增长。根据全球风能理事会（GWEC）发布的数据，截至2021年底，全球风电累计装机容量达到837GW，2021年新增装机容量为93.6GW。从区域分布来看，亚太地区是全球风电装机容量增长的主要驱动力，2021年亚太地区新增风电装机容量占全球新增装机容量的比重达到了59%，中国、美国等国家在风电发展方面处于领先地位。2021年中国新增风电装机容量47.57GW，占全球新增装机容量的51%，累计装机容量达338.31GW，占世界总装机容量的40.40%，位居全球第一。美国新增装机容量12.75GW，占比14%，风电累计装机总量为134.40GW，占比为16.05%，仅次于中国。在接入方式上，陆上风电仍是目前的主要形式，2021年全球陆上风电新增装机72.5GW，累计装机量为782GW。然而，海上风电发展势头迅猛，2021年全球海上风电新增装机21.1GW，同比2020年增长205.80%，累计装机57GW，同比2020年增长58.77%。海上风电凭借其风能资源丰富、风速稳定、不占用陆地资源等优势，成为风电发展的重要方向之一。从我国风电发展情况来看，自2000年以来，风电市场迅速崛起，成为全球最大的风电市场之一。在政策支持和技术进步的推动下，我国风电并网装机容量持续攀升。截至2024年，我国风电装机容量已达到相当规模，且风电装机规模仍保持快速增长态势。在风电接入电网方面，我国形成了集中式与分布式并举的发展格局。在风能资源丰富的“三北”地区，建设了多个大型风电基地，通过特高压输电线路实现远距离大容量输电；在中东部和南方地区，分布式风电发展迅速，充分利用当地的风能资源，就近接入电网，提高能源利用效率。展望未来，风电接入电网将呈现以下发展趋势：一是装机容量持续增长。随着全球对清洁能源的需求不断增加，以及风电技术的不断进步和成本的进一步降低，预计未来风电装机容量将继续保持高速增长态势。据GWEC预测，未来五年（2022-2026）全球风电新增557GW，复合年均增长率为6.6%，2026年全球风电新增装机容量128.8GW。我国也将持续推进风电项目的建设，风电在能源结构中的占比将进一步提高。二是海上风电快速发展。随着海上风电技术的日益成熟，海上风电成本将逐步降低，海上风电将迎来快速发展期。未来，海上风电将向深远海发展，单机容量也将不断增大，海上风电在风电装机中的比重将显著提升。三是智能化和数字化水平不断提高。随着人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，风电接入系统将实现智能化和数字化升级。通过实时数据分析和智能调控，可提高风电接入系统的智能化水平和决策准确性，实现风电场的高效运行和精准控制，更好地适应电网的需求。四是与其他能源形式融合发展。为了提高能源利用效率和电力系统的稳定性，风电将与太阳能、水电、储能等其他能源形式深度融合，形成多元化的能源供应体系。通过多能互补，可充分发挥不同能源的优势，实现能源的高效利用和电力系统的稳定运行。2.2大规模风电接入对电网稳定性的影响2.2.1频率稳定性风电出力的随机性是影响电网频率稳定性的关键因素之一。风速的随机变化使得风电出力难以准确预测，在短时间内可能出现大幅波动。当风速突然增大时，风电出力迅速增加，导致电网有功功率过剩；而当风速骤减时，风电出力急剧下降，电网则面临有功功率短缺的问题。这种有功功率的不平衡会引起电网频率的波动，严重时可能导致频率失稳，影响电力系统的安全运行。风电功率波动对电网频率的影响机制较为复杂。首先，风电机组本身不具备传统同步发电机的转动惯量，其输出功率直接受风速控制，无法像同步发电机那样通过惯性响应来抑制频率变化。当风电功率发生波动时，电网的总转动惯量会下降，使得电网频率对功率扰动的敏感性增加。例如，在一个风电装机比例较高的电力系统中，当某一时刻风速突然降低，大量风电机组出力减少，由于缺乏足够的转动惯量支撑，电网频率会迅速下降，如果不能及时采取有效的调频措施，可能会触发低频脱网保护动作，导致部分风电机组与电网解列，进一步加剧电网的功率不平衡。其次，风电的间歇性导致电网调频能力下降。传统的火电和水电机组具有较强的调频能力，能够根据电网频率的变化自动调整输出功率，维持频率稳定。然而，风电场的输出功率主要取决于风速，缺乏主动调频能力，无法在电网频率变化时及时做出响应。当电网频率下降时，风电场输出功率无法及时增加，而当电网频率上升时，风电场输出功率也难以迅速减少，这使得电网的调频难度加大，频率波动幅度增大。此外，风电功率波动还可能引发一次调频响应不足的问题。一次调频是指电网频率发生偏差时，发电机组在无外部控制信号的情况下，自动调整输出功率以恢复频率的行为。由于风电场缺乏一次调频响应能力，当电网频率出现波动时，风电场无法参与一次调频，需要依靠传统机组承担更多的调频任务，这可能导致传统机组的调频资源紧张，影响电网的一次调频效果。为了应对风电出力随机性导致的电网频率波动问题，可采取多种措施。一是优化机组组合与调度策略，根据风电功率预测和电网负荷需求，合理安排常规机组的发电计划，充分发挥常规机组的调频能力，确保在风电出力波动时能够及时调整电网有功功率平衡。二是提升风电功率预测精度，通过采用先进的数值天气预报模型、机器学习算法以及大数据分析技术，结合气象数据、地形地貌等信息，提高风电出力预测的准确性，为电网调度提供更可靠的依据，提前做好调频准备。三是引入储能技术，利用储能装置的快速充放电特性，在风电出力过剩时储存电能，在风电出力不足时释放电能，平滑风电功率波动，为电网提供额外的调频支持。四是加强风电机组的技术改造，使其具备一定的惯性响应和一次调频能力，例如通过控制技术模拟同步发电机的转动惯量，或者利用变流器控制实现风电机组的有功功率调节，提高风电机组对电网频率变化的响应能力。2.2.2电压稳定性风电功率变化会引发一系列电压问题，对电网电压稳定性构成威胁。当风电场出力发生变化时，会导致电网潮流分布改变，从而引起节点电压的波动。尤其是在风电接入集中地区，由于风电场与电网之间的电气距离较近，风电功率的波动对周边节点电压的影响更为明显。当风电场出力增加时，大量的电能注入电网，可能导致局部电网电压升高；而当风电场出力减少时，电网的无功功率需求可能无法得到满足，进而引发电压下降。如果电压波动超出允许范围，将影响电网设备的正常运行，降低电能质量，甚至可能引发电压崩溃事故，导致大面积停电。风电机组的运行特性也是影响电压稳定性的重要因素。目前，大多数风电机组采用异步发电机或双馈异步发电机，这些发电机在运行过程中需要从电网吸收无功功率来建立磁场，以维持正常运行。当风电场出力变化时，风电机组对无功功率的需求也会相应改变，这可能导致电网无功功率分布失衡。例如，在风速较低、风电机组出力较小时，其无功功率需求可能相对较大，如果电网无法及时提供足够的无功补偿，将导致节点电压下降。此外，风电机组的启动和停止过程也会对电网电压产生冲击，尤其是在多台风电机组同时启动或停止时，可能引起电压的瞬间大幅波动。电网结构对电压稳定性同样有着重要影响。在一些电网结构薄弱的地区，输电线路的电阻和电抗较大，线路损耗较高，对风电功率变化的承受能力较弱。当风电接入后，电网的潮流分布更加复杂，电压控制难度增大。在这种情况下，一旦风电功率发生较大变化，很容易导致电网电压超出安全范围。例如，在一些偏远地区的电网中，由于输电线路较长，线路阻抗较大，当风电场出力增加时，电能在传输过程中的损耗增大，导致受端电网电压下降明显，严重影响电压稳定性。为了维持电压稳定，可采取多种技术手段。一是合理配置无功补偿装置，如静止无功补偿器（SVC）、静止同步补偿器（STATCOM）等，根据电网电压和无功功率需求，实时调整无功补偿量，维持电网无功平衡，稳定电压水平。二是优化电网结构，加强电网建设与改造，提高输电线路的输电能力和电压支撑能力，减少线路损耗，增强电网对风电功率变化的适应能力。三是采用先进的电压控制策略，如基于智能算法的电压优化控制、分布式电源与电网的协同电压控制等，实现对电网电压的精确控制和优化调节。四是提高风电机组的低电压穿越能力，确保在电网电压出现跌落时，风电机组能够保持并网运行，并向电网提供一定的无功功率支持，帮助恢复电网电压。2.3大规模风电接入对电网调峰的挑战2.3.1传统调峰方式的局限性传统的水火电调峰方式在应对风电随机性时存在诸多不足，难以满足新能源并网后的电力系统需求。火电调峰方面，火电机组存在爬坡速率限制。火电机组从启动到达到额定出力需要较长的时间，且在负荷调整过程中，其出力变化速度相对较慢。例如，一般大型火电机组的爬坡速率为每分钟1%-3%额定功率，这意味着当风电出力突然大幅波动时，火电机组无法迅速响应并调整出力以维持电网功率平衡。在风电出力快速增加时，火电机组不能及时降低出力，可能导致电网功率过剩；而当风电出力急剧下降时，火电机组又难以快速提升出力，从而使电网面临功率短缺的风险。此外，火电机组的最小技术出力限制也制约了其调峰能力。火电机组在低负荷运行时，其热效率会显著降低，且可能出现燃烧不稳定等问题，因此存在一个最小技术出力。一般燃煤机组的最低出力约为额定出力的40%，这就限制了火电机组在风电大发时段的调峰空间。当风电出力较大且持续时间较长时，火电机组难以进一步降低出力，导致风电无法完全被消纳，只能被迫弃风。频繁启停火电机组会带来高昂的成本和设备损耗。火电机组的启停过程需要消耗大量的能源，且会对设备造成较大的磨损，缩短设备使用寿命。例如，每次启动一台30万千瓦的火电机组，其启动成本可能高达数十万元，同时频繁启停还会增加设备的维护成本和故障率。因此，为了降低运行成本和设备损耗，火电机组不宜频繁启停，这也限制了其在应对风电随机性时的灵活性。水电调峰同样面临一些问题。水电资源的分布不均是一个重要制约因素。在我国，水电资源主要集中在西南地区，而负荷中心多位于中东部地区，这导致水电与负荷中心之间存在较大的地理距离，输电成本较高，且在输电过程中存在一定的功率损耗。水电的出力受来水情况的影响较大，具有明显的季节性和不确定性。在丰水期，水电出力较大，可能与风电出力叠加，进一步增加电网的调峰压力；而在枯水期，水电出力大幅减少，无法提供足够的调峰支持。此外，水电调峰还受到水库库容和水位限制等因素的影响，例如在水库水位较低时，水电厂可能无法满发，从而影响其调峰能力。2.3.2风电反调峰特性的影响风电具有反调峰特性，这对电网峰谷差产生了加剧作用，极大地增加了电网的调峰难度。风电出力与电网负荷变化规律相反，一般在电网高峰负荷时段（白天），由于风力资源相对较弱，风电场出力较低；而在电网低谷负荷时段（夜晚），风力往往较为充足，风电场出力较高。这种反调峰特性使得电网的等效负荷峰谷差加大。以某地区电网为例，在风电接入前，该地区电网的峰谷差为一定值；当大规模风电接入后，在负荷低谷时段，风电出力的增加导致等效负荷进一步降低，而在负荷高峰时段，风电出力的不足又使得等效负荷不能得到有效补充，从而使得等效负荷峰谷差显著增大。电网峰谷差的增大对火电机组的调峰压力产生了负面影响。火电机组需要在更大的出力范围内进行调整，以适应风电反调峰特性带来的负荷变化。在负荷低谷时段，火电机组需要进一步降低出力，甚至可能面临深度调峰的情况，这不仅会降低火电机组的热效率，增加发电成本，还可能导致火电机组运行不稳定，影响设备寿命。而在负荷高峰时段，火电机组需要快速提升出力，这对其爬坡速率和响应能力提出了更高要求，增加了火电机组的运行难度和风险。为了应对风电反调峰特性带来的调峰困难，电网需要配备更多的调峰电源和储能装置，以平衡风电出力与负荷之间的差异。这无疑会增加电网的建设成本和运行成本，同时也对电网的调度管理和运行控制提出了更高的要求。三、大规模风电不同时间尺度出力特性分析3.1风力发电机组及风电场群概述风力发电机组是将风能转化为电能的关键设备，其类型丰富多样，常见的有水平轴风力发电机和垂直轴风力发电机。水平轴风力发电机应用广泛，风轮轴线与地面平行，效率较高。它通常由风轮、传动系统、发电机、塔架等部分组成。风轮是捕获风能的核心部件，一般由三个或更多叶片构成，叶片采用特殊翼型设计，当风吹过时，叶片上下表面因空气流速差异产生压力差，从而形成升力与阻力，推动风轮绕轮毂中心轴旋转，将风能转化为机械能。传动系统包括齿轮箱、联轴器等部件，其作用是将风轮的低速旋转转换为发电机所需的高速旋转，例如风轮转速约19-30转/分钟，经齿轮箱增速后，高速轴可达1500转/分钟。发电机则负责将机械能转换为电能，常见的有永磁同步发电机和异步发电机，永磁同步发电机效率较高且维护成本低，异步发电机成本较低但可靠性较高。直驱式永磁风力发电机组和双馈式风力发电机组是水平轴风力发电机中较为典型的两种类型。直驱式永磁风力发电机组将风轮直接连接到发电机上，取消了传统的传动装置，通常采用永磁同步发电机，具有结构简单、高效率等优点，还可在变速范围内实现高效的风能转化，适应不同风速下的发电需求。双馈式风力发电机组由风轮、发电机和变频器组成，发电机为双馈结构，有固定在转子上的主馈线圈以及通过变频器与电网相连的副馈线圈。当风力发电机转速变化时，主馈线圈电流保持不变，副馈线圈电流通过变频器调节，以使发电机输出的电流和电网电压保持同步，实现电能的高效输送和稳定输出。垂直轴风力发电机的风轮轴线与地面垂直，其优势在于无需偏航系统，结构相对简单，对风向的适应性强，在城市等存在湍流的环境中有一定应用，但效率相对水平轴风力发电机较低。风电场群则是在风能资源良好的地域范围内，由多个风电场组成的集合体。这些风电场通过合理布局，共同将捕获的风能转换成电能，并通过输电线路送入电网。风电场群的构成包括众多的风力发电机组、集电系统、升压变电站以及风电场用电系统等。集电系统的主要功能是将风力发电机组生产的电能以组的形式收集起来，由电缆线路直接并联，汇集为一条10kV或35kV架空线路（或地下电缆）输送到升压变电站。升压变电站将电压升高，以便电能能够更高效地传输到电网中。风电场群的布局特点受多种因素影响。在选址时，会充分考虑风能资源潜力，选择风速高、湍流度低的区域，同时兼顾海岸线、地形地貌、水深等环境因素，避免对海洋生态和航运造成影响，并注重与其他海洋产业如渔业、旅游业等的协同发展。风机的排列方式和间距也经过精心设计，以优化风机之间的相互干扰，最大限度提高风能利用率，例如根据风场特点和地形地貌确定合适的排列方式，合理设置风机间距，减少尾流效应的影响。此外，还会考虑海上风电场与陆上电网的连接，实现高效输电，以及采用抗台风、防腐蚀等先进技术，确保风机安全运营，建立完善的监测预警系统，及时发现和排除故障隐患，并制定应急预案，应对恶劣天气和突发事件。3.2不同时间尺度下风电场群出力特性3.2.1日级时间尺度出力特性在日级时间尺度下，风电场群的出力呈现出明显的规律性变化。通过对某地区多个风电场的实际运行数据进行分析，发现风电场群的日出力曲线具有典型的“双峰双谷”特征。如图1所示，在凌晨时段，风速相对较低，风电场群出力处于低谷状态；随着太阳升起，地面受热不均，空气对流加剧，风速逐渐增大，风电场群出力在上午时段出现第一个峰值；随后，由于大气边界层的变化以及气象条件的调整，风速有所下降，风电场群出力在中午时段进入第二个低谷；下午，随着太阳辐射的增强和大气环流的影响，风速再次升高，风电场群出力在傍晚时段出现第二个峰值；夜晚，随着太阳辐射减弱，风速逐渐减小，风电场群出力再次降低至低谷。影响风电场群日级出力的因素众多，主要包括气象因素、地形地貌以及风电场内部机组的运行状态等。气象因素中，风速是最为关键的因素，风速的大小和变化直接决定了风电场群的出力水平。根据风电机组的功率特性曲线，当风速在切入风速和额定风速之间时，风电机组出力与风速的立方成正比，风速的微小变化都会导致出力的显著波动。风向也会对风电场群出力产生影响，不同的风向会导致风电机组的受流情况不同，进而影响其出力。此外，气温、气压等气象因素也会通过影响空气密度，间接影响风电场群的出力。例如，在高温天气下，空气密度降低，相同风速下的风能捕获量减少，风电场群出力相应降低。地形地貌对风电场群日级出力的影响主要体现在对风速的加速或阻挡作用上。在山区，由于地形复杂，山谷和山脊的存在会导致风速的显著变化。当风从开阔地带吹向山谷时，由于地形的收缩作用，风速会加速，风电场群出力可能会增加；而当风遇到山脊阻挡时，风速会减弱，风电场群出力则可能降低。此外，沿海地区的海陆风效应也会对风电场群的日级出力产生影响。在白天，海风从海洋吹向陆地，风速较大，风电场群出力较高；而在夜晚，陆风从陆地吹向海洋，风速相对较小，风电场群出力较低。风电场内部机组的运行状态也是影响日级出力的重要因素。机组的故障停机、定期维护以及设备老化等都会导致部分机组无法正常运行，从而降低风电场群的整体出力。例如，某风电场由于一台机组出现故障停机，导致该风电场当天的出力较正常情况下降了一定比例。此外，风电场内部机组之间的尾流效应也会影响机组的出力。当一台机组的尾流影响到其他机组时，会导致下游机组的风速降低，出力减少。3.2.2小时级时间尺度出力特性在小时级时间尺度内，风电场群的出力波动较为频繁且幅度较大。以某一典型风电场群为例，通过对其连续多日的小时级出力数据进行监测分析，发现其出力在短时间内可能会出现大幅度的上升或下降。如图2所示，在某一天的上午时段，该风电场群的出力在短短几个小时内就经历了多次明显的波动，最大波动幅度达到了其额定出力的一定比例。这种出力波动与短期气象变化密切相关。在小时级时间尺度上，气象条件的变化较为迅速，如短时强风、阵风、风向突变等都会直接导致风电场群出力的急剧变化。短时强风会使风电机组的出力在短时间内迅速增加，而阵风的出现则会导致出力的频繁波动。当风向突然改变时，风电机组的偏航系统可能无法及时调整，导致风电机组不能正对风向，从而使出力下降。此外，小尺度的气象系统，如局地的热力环流、地形引起的小气候等，也会在小时级时间尺度上对风电场群出力产生影响。在山区，由于地形的影响，局部地区可能会出现独特的小气候，导致风速和风向的快速变化，进而引起风电场群出力的波动。通过对大量实际数据的分析，还可以发现风电场群出力在小时级时间尺度上存在一定的相关性。同一地区不同风电场之间的出力波动往往具有相似性，这是由于它们受到相同的气象条件影响。例如，在某一时间段内，当该地区出现短时强风时，多个风电场的出力都会同时上升。然而，由于各风电场的地理位置、地形条件以及机组特性等存在差异，其出力波动的幅度和时间可能会有所不同。距离气象系统中心较近的风电场，其出力变化可能更为明显；而地形较为复杂的风电场，由于地形对气象条件的影响，其出力波动可能会相对滞后或更为复杂。3.3大规模风电接入对电网调峰在不同时间尺度下的影响3.3.1日级时间尺度下影响在日级时间尺度上，风电出力的变化对电网日负荷曲线和调峰安排产生了显著影响。由于风电出力的随机性和间歇性，其在一天内的变化与电网负荷的变化规律并非完全一致，这使得电网的日负荷曲线变得更加复杂。在某些时段，风电出力可能与负荷需求相匹配，对电网调峰起到积极作用；而在其他时段，风电出力与负荷需求的差异可能导致电网调峰难度加大。以某地区电网为例，在风电接入前，该地区电网的日负荷曲线呈现出较为稳定的变化趋势，峰谷差相对较小。然而，当大规模风电接入后，日负荷曲线发生了明显变化。在白天用电高峰期，由于风速较低，风电出力往往不足，无法满足负荷需求的增长，需要依靠传统火电机组增加出力来填补缺口，这增加了火电机组的调峰压力。而在夜间用电低谷期，风速可能较大，风电出力大幅增加，超过了负荷需求，导致电网出现功率过剩的情况。为了维持电网的功率平衡，火电机组不得不降低出力，甚至可能面临停机的风险。如果火电机组的调峰能力有限，无法及时响应风电出力的变化，就可能导致部分风电无法被消纳，只能被迫弃风。传统机组在日级时间尺度下的调峰压力明显增大。火电机组在应对风电出力变化时，需要频繁调整出力，这不仅增加了机组的运行成本，还会对机组的设备寿命产生不利影响。频繁的负荷调整会导致火电机组的受热面温度频繁变化，从而产生热应力，加速设备的磨损和老化。此外，火电机组在低负荷运行时，其热效率会显著降低，发电成本增加。据统计，当火电机组的负荷率低于50%时，其发电成本可能会增加20%-30%。这对于电力系统的经济运行是一个严峻的挑战。为了应对日级时间尺度下风电接入对电网调峰的影响，需要优化传统机组的调峰策略。合理安排火电机组的启停计划，根据风电出力预测和负荷需求，提前调整火电机组的运行状态，使其能够更好地适应风电出力的变化。加强对火电机组的技术改造，提高其调峰能力和灵活性，例如采用先进的燃烧技术和控制系统，降低火电机组的最小技术出力，提高其爬坡速率。3.3.2小时级时间尺度下影响在小时级时间尺度内，风电的快速波动给电网实时功率平衡带来了巨大挑战。由于风电出力受风速、风向等气象因素的影响，在短时间内可能出现大幅度的变化。当风速突然增大时，风电出力迅速上升，可能导致电网功率过剩；而当风速骤减时，风电出力急剧下降，电网则面临功率短缺的风险。这种快速的功率变化使得电网难以在短时间内实现功率平衡，容易引发频率和电压的波动。自动发电控制（AGC）机组在小时级时间尺度下的调节难度也显著增加。AGC机组的主要作用是根据电网频率和联络线功率的变化，自动调整机组出力，以维持电网的功率平衡和频率稳定。然而，风电的快速波动使得AGC机组需要频繁地调整出力，对其调节速度和精度提出了更高的要求。如果AGC机组的调节能力不足，无法及时跟上风电出力的变化，就会导致电网频率和联络线功率出现较大偏差，影响电网的安全稳定运行。以某实际电网为例，在风电接入前，AGC机组的调节任务相对较轻，能够较好地维持电网的频率和功率平衡。但当大规模风电接入后，AGC机组的调节次数大幅增加，调节幅度也明显增大。在某些时段，由于风电出力的剧烈波动，AGC机组甚至出现了调节滞后的情况，导致电网频率出现了较大的偏差。这不仅影响了电网的供电质量，还对电网的安全运行构成了威胁。为了应对小时级时间尺度下风电波动对电网的影响，需要提高AGC机组的性能。采用先进的控制技术和算法，优化AGC机组的控制策略，提高其调节速度和精度。加强对AGC机组的设备维护和管理，确保其在高负荷调节状态下的可靠性和稳定性。此外，还可以考虑引入储能装置等辅助手段，利用储能装置的快速充放电特性，平抑风电的快速波动，减轻AGC机组的调节压力，提高电网的实时功率平衡能力。四、可调节与可中断负荷特性及其调峰能力研究4.1典型可调节负荷特性4.1.1电解铝负荷电解铝生产是一个高耗能的过程，其用电特性具有独特之处。从生产工艺来看，电解铝是通过电解的方法，将氧化铝在熔融状态下进行电解，从而得到金属铝。这一过程需要消耗大量的电能，其生产设备主要由整流变压器、整流设备、电解槽组成。在生产中，所有电解槽串联电解，整流部分为所有整流机组并联整流，电解槽可等效为一个系列电阻R和一个反电动势E。其用电特性表现为负荷功率大且相对稳定。一般来说，一个中等规模的电解铝厂，其用电负荷可达数万千瓦甚至更高。在正常生产过程中，为了保证电解铝的质量和生产效率，电解铝负荷需要保持较为稳定的运行状态，其功率波动相对较小。然而，当电网出现异常情况时，电解铝负荷也具备一定的可调节性。从可调节性方面分析，目前电解铝整流主要分为二极管整流和晶闸管整流，不同整流方式其控制方法有所不同。采用二极管的电解铝整流系统，通常由有载调压变压器和饱和电抗器联合调节的方式控制电解电流的平稳性，其中通过有载调压变压器对电解电流进行粗调，通过饱和电抗器对电解电流进行细调，并在稳流系统的控制作用下，保持负荷有功功率以恒定功率运行。采用晶闸管整流的电解铝负荷，具有灵活的负荷功率调整方式，但造价昂贵，且没有二极管整流运行可靠，目前应用比例相对较小。运行中通过调节移相触发角，实现对电流的稳流控制。理论上，移相触发角在0°～90°之间变化，可以实现直流侧电压在0～100%之间快速连续调节。但在实际控制中，当负荷调节量超过一定范围，调节速度将变得非常缓慢。如当电解铝负荷功率降低20%以内时，调节时间为500ms，超过20%调节时间将达到1min甚至超过5min。电解铝负荷参与电网调峰具有较大的潜力。由于其负荷功率大，若能合理调节，对电网峰谷差的平衡将起到显著作用。在电网负荷高峰时段，适当降低电解铝负荷，可缓解电网供电压力；在电网负荷低谷时段，增加电解铝负荷，可提高电网的负荷率。例如，在某地区电网，通过与电解铝企业协商，在用电高峰时，将电解铝负荷降低一定比例，有效减轻了电网的供电压力，提高了电网的稳定性。其参与调峰的方式主要是通过与电网调度部门签订协议，根据电网的负荷情况，按照调度指令进行负荷调整。4.1.2铁合金负荷铁合金生产过程的用电规律呈现出一定的特点。铁合金冶炼是将铁与其他元素通过高温反应合成铁合金的过程，常见的铁合金包括硅铁、锰铁、铬铁等，广泛应用于钢铁、铸造、化工等领域。其生产工艺涉及原料处理、配料、熔炼、精炼、浇铸等环节，在这些环节中，熔炼过程是主要的用电阶段，且用电负荷较大。在正常生产时，铁合金电炉的负荷相对稳定，但在电炉启动、停止以及炉况调整等阶段，用电负荷会发生较大变化。电炉启动时，需要较大的电流来加热炉料，此时用电负荷会瞬间增大；而在电炉停止时，负荷会迅速下降。此外，当炉况不稳定，需要调整电极位置、炉料配比等时，也会导致用电负荷的波动。铁合金负荷的可调节范围与生产工艺和设备密切相关。一般来说，通过调整电炉的功率、电极插入深度、炉料配比等参数，可以在一定程度上调节铁合金负荷。在保证产品质量的前提下，适当降低电炉功率，可以减少用电负荷；而增加电极插入深度，可提高电炉的热效率，在一定程度上也能实现负荷的调节。据相关研究表明，通过优化生产工艺和设备参数，铁合金负荷的可调节范围可达其额定负荷的一定比例。铁合金负荷对电网的影响主要体现在两个方面。一方面，其较大的用电负荷会增加电网的供电压力，尤其是在用电高峰时段，可能会加剧电网的供需矛盾。另一方面，铁合金负荷的波动，如电炉启动、停止时的负荷突变，会对电网的电压和频率稳定性产生影响，可能导致电压波动、闪变以及频率偏差等问题。在调峰应用场景方面，铁合金负荷可以在电网负荷高峰时降低负荷，在负荷低谷时增加负荷，从而参与电网调峰。一些铁合金企业根据电网的峰谷电价政策，调整生产计划，在低谷电价时段增加生产，提高用电负荷，既降低了生产成本，又为电网调峰做出了贡献。在电网出现紧急情况，如电力供应不足时，铁合金企业可以按照电网调度指令，快速降低负荷，保障电网的安全稳定运行。4.1.3等值可调节负荷等值可调节负荷是指将多种不同类型的可调节负荷进行综合等效，以一个统一的模型来表示它们的总体调节特性。其概念的引入，主要是为了在电力系统分析和调度中，更方便地考虑可调节负荷的作用，简化计算过程。计算等值可调节负荷通常采用一定的方法。首先，需要对各类可调节负荷的特性进行详细分析，包括其功率特性、调节速度、调节范围等。然后，根据各类可调节负荷在电力系统中的占比，以及它们对电网的影响程度，采用加权平均等方法进行综合计算。对于电解铝负荷和铁合金负荷，若它们在某地区电网中所占的比重不同，且调节特性也有所差异，那么在计算等值可调节负荷时，就需要根据它们的比重和调节特性来确定各自的权重，进而计算出等值可调节负荷的相关参数。等值可调节负荷在反映总体可调节负荷特性方面具有重要作用。它可以将复杂多样的可调节负荷特性进行简化，为电力系统的规划、运行和控制提供一个统一的参考指标。在制定电网的调峰计划时，通过考虑等值可调节负荷的特性，可以更准确地评估可调节负荷对电网峰谷差的调节能力，合理安排调峰资源。在进行电力系统的稳定性分析时，等值可调节负荷也能帮助分析人员更直观地了解可调节负荷对电网稳定性的影响，从而采取相应的措施来提高电网的稳定性。4.2典型可中断负荷特性4.2.1工业负荷在工业领域，钢铁、化工等行业的部分生产环节负荷具备可中断特性。以钢铁行业为例，在电炉炼钢过程中，当电网出现电力供应紧张或需要进行负荷调整时，电炉的运行可以在一定程度上中断。电炉炼钢过程中，钢水的冶炼需要经历多个阶段，在某些阶段适当中断供电，不会对钢水的质量产生严重影响。在钢水熔化阶段之后的精炼阶段，若短暂中断供电，钢水可以在炉内保持一定的温度和状态，待电力恢复后继续进行精炼操作。化工行业的一些连续生产过程也具有类似特点。如化肥生产中的合成氨过程，合成氨反应在特定的温度、压力条件下进行，当电网需要进行负荷调控时，在一定时间内中断合成氨装置的运行，装置内的物料可以维持在相对稳定的状态，不会导致生产过程的不可逆损坏。当电力供应恢复后，通过调整工艺参数，可快速恢复正常生产。这些工业负荷的中断条件通常与生产工艺的阶段性、设备的耐受能力以及电网的调度要求相关。在生产工艺允许的阶段，如上述电炉炼钢的精炼阶段、合成氨过程的特定反应阶段等，可进行负荷中断。设备的耐受能力也是重要因素，例如电炉在短时间停电后，炉体的保温性能和炉衬材料的耐热性能能够保证炉内钢水的基本状态稳定；合成氨装置在中断运行期间，设备的密封性能和内部构件的耐腐蚀性等能够维持装置内部的物料状态。电网的调度要求则决定了负荷中断的具体时机和时长，当电网出现功率短缺、频率异常等情况时，调度部门会根据事先与工业用户签订的协议，下达负荷中断指令。中断这些工业负荷会对用户的生产计划和经济效益产生一定影响。生产计划方面，负荷中断可能导致生产周期延长，原本的生产进度被打乱。对于有严格交货期限的订单，可能会因生产周期的延长而面临违约风险。在经济效益方面，负荷中断可能导致额外的生产成本增加。为了应对负荷中断，企业可能需要采取一些应急措施，如启动备用电源（若有），备用电源的运行成本通常较高。此外，频繁的负荷中断还可能对设备造成一定的损耗，增加设备的维修和更换成本。4.2.2商业负荷商业负荷中，商场、写字楼等场所的部分非关键设备用电可在必要时中断。在商场中，照明系统、空调系统等在特定情况下可以进行负荷中断。在白天光照充足时，若电网需要进行负荷调整，商场的部分照明设备可以关闭；在非营业时间，空调系统也可停止运行。写字楼的情况类似，在下班后或节假日期间，一些公共区域的照明、空调等设备可以中断供电。这些商业负荷的中断条件主要考虑用户的舒适度和业务需求。在满足用户基本舒适度的前提下，可进行负荷中断。在商场营业时间，若气温适宜，适当降低空调的运行功率或暂时关闭部分空调设备，不会对顾客的购物体验造成太大影响。业务需求也是重要考量因素，如在商场的促销活动等关键时段，为了保证正常营业，一般不会进行负荷中断。此外，与用户的协商和沟通也至关重要，通过与商场、写字楼的管理方协商，确定合理的负荷中断时间和方式，以尽量减少对用户的影响。中断商业负荷对用户的影响主要体现在用户体验和经营效益方面。在用户体验方面，若在营业时间中断照明或空调，可能会导致顾客感到不适，影响顾客的购物意愿和停留时间，进而降低商场的客流量。对于写字楼用户，若在办公时间中断供电，会影响员工的工作效率和工作情绪。经营效益方面，客流量的减少可能直接导致商场的销售额下降；对于写字楼，可能会因办公效率的降低而影响企业的业务开展，甚至可能导致企业客户的流失。4.3典型可调节可中断负荷调峰能力模型4.3.1可调节负荷调峰能力模型构建可调节负荷调峰能力模型，需综合考虑多方面因素。设可调节负荷的有功功率为P_{ad}，其可表示为多个变量的函数：P_{ad}=f(\Deltat,\DeltaP_{max},\lambda,P_{base},\cdots)。其中，\Deltat为调节时间，\DeltaP_{max}表示最大调节功率，\lambda为调节速率系数，P_{base}为基础负荷功率。\Deltat指可调节负荷从接收到调节信号开始，到完成功率调整所需要的时间，它反映了负荷的响应速度。在实际应用中，不同类型的可调节负荷，其调节时间差异较大。对于电解铝负荷，当采用晶闸管整流方式且负荷调节量在20%以内时，调节时间约为500ms；而当调节量超过20%时，调节时间可能会达到1min甚至更长。\DeltaP_{max}是可调节负荷在一定条件下能够实现的最大功率变化量，它决定了可调节负荷对电网功率平衡的调节能力。对于一些大型工业可调节负荷，其最大调节功率可能达到数万千瓦。\lambda体现了可调节负荷功率随时间变化的速率，其取值与负荷的类型、设备特性以及控制策略等密切相关。对于响应速度较快的可调节负荷，其\lambda值相对较大。P_{base}则是可调节负荷在正常运行状态下的功率，它是计算可调节负荷调峰能力的基础。这些参数的取值方法可通过实际测量和数据分析获得。对于调节时间\Deltat和最大调节功率\DeltaP_{max}，可在实验室环境或实际工业现场，对可调节负荷设备进行有针对性的调节实验，记录从调节信号发出到功率稳定变化的时间，以及达到的最大功率变化量。调节速率系数\lambda可通过对不同时间段内可调节负荷功率变化数据的拟合分析来确定，例如采用最小二乘法等数据处理方法，拟合出功率随时间变化的曲线，进而得到\lambda的值。基础负荷功率P_{base}可通过监测可调节负荷在正常运行时的功率数据，取其平均值或典型值作为P_{base}。在实际应用中，该模型可用于评估可调节负荷在不同场景下的调峰能力。在电网负荷高峰时段，通过模型计算可调节负荷能够提供的功率调节量，以判断其是否能够有效缓解电网供电压力；在电网负荷低谷时段，计算可调节负荷增加负荷后的功率变化，评估其对提高电网负荷率的作用。4.3.2可中断负荷调峰能力模型建立可中断负荷调峰能力模型时，需充分考虑中断时间、中断容量等关键因素。设可中断负荷对电网的调峰贡献为\DeltaP_{int}，可表示为：\DeltaP_{int}=P_{int}\times\alpha\times\beta。其中，P_{int}为可中断负荷的额定功率，\alpha为中断概率，\beta为中断时间占比。P_{int}是可中断负荷在正常运行状态下的功率，不同类型的可中断负荷，其额定功率差异显著。工业可中断负荷中，钢铁厂的部分生产设备额定功率可能达到数万千瓦，而商业可中断负荷中，商场的部分非关键设备额定功率相对较小，可能仅为几百千瓦。中断概率\alpha反映了在一定时间内可中断负荷被中断的可能性，其取值与电网的运行状态、可中断负荷与电网签订的协议以及用户的意愿等因素有关。在电网供电紧张时期，可中断负荷的中断概率通常会增大。中断时间占比\beta指可中断负荷实际中断时间与总时间的比值，它体现了可中断负荷中断时间的长短对调峰贡献的影响。若某可中断负荷在一天内中断了2小时，总时间为24小时，则\beta=2\div24。通过该模型评估可中断负荷的调峰贡献时，需综合考虑各因素的影响。对于工业可中断负荷，虽然其额定功率较大，但由于生产工艺的限制，中断概率和中断时间占比可能相对较小；而商业可中断负荷，虽然额定功率较小，但在某些时段（如非营业时间），中断概率和中断时间占比可能较大。在实际应用中，电网调度部门可根据该模型，结合电网的实时运行状态和负荷需求，合理安排可中断负荷的中断计划，以充分发挥可中断负荷的调峰作用，保障电网的安全稳定运行。五、大规模风电接入电网的荷源双时间尺度控制策略构建5.1总体框架设计荷源双时间尺度控制策略的总体框架涵盖日级和小时级两个时间尺度，旨在实现对大规模风电接入电网的有效调控，确保电力系统的安全稳定运行和风电的最大化消纳。日级时间尺度控制主要基于风电日级预测和负荷预测信息，以实现最大化消纳风电和最小化系统运行成本为目标。在这一尺度下，对电力系统的运行进行宏观规划和安排，确定常规机组的发电计划和高载能负荷的调峰计划。通过优化调度，合理分配常规机组的发电任务，充分发挥其调节能力，同时引导高载能负荷在合适的时段进行用电调整，以平衡风电出力与负荷需求之间的差异。例如，根据风电日级预测，若预计次日某时段风电出力较大，可提前安排高载能负荷在该时段增加用电，减少常规机组的发电出力，从而提高风电的消纳量。小时级时间尺度控制则是在日级计划的基础上，根据风电小时级预测和实时运行信息，对常规机组和高载能负荷的调整计划进行动态优化。其目标是减小实际计划偏差值，保障电力系统的安全稳定运行。由于风电出力在小时级时间尺度上具有较强的随机性和波动性，通过滚动优化的方式，实时跟踪风电出力和负荷的变化，及时调整常规机组和高载能负荷的运行状态，以应对风电出力的不确定性。在某小时内，若风电出力突然下降，通过小时级控制策略，可迅速增加常规机组的发电出力或调整高载能负荷的用电，确保电力系统的功率平衡。日级和小时级时间尺度之间存在紧密的协同关系。日级时间尺度为小时级时间尺度提供了基础的调度框架和约束条件，小时级时间尺度则是对日级计划的细化和动态调整。日级计划确定了常规机组和高载能负荷的大致运行安排，小时级控制在此基础上，根据实时变化的风电出力和负荷情况，对计划进行灵活修正，以提高控制策略的适应性和有效性。在日级计划中确定了某台常规机组的发电计划，但在小时级运行过程中，由于风电出力的波动，可能需要对该机组的发电出力进行实时调整，以维持电力系统的稳定运行。荷源双时间尺度控制策略的总体框架通过日级和小时级时间尺度的协同作用，充分发挥了负荷侧和电源侧的调节潜力，提高了电力系统对大规模风电接入的适应性和调控能力，为实现风电的高效消纳和电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。5.2荷源日级时间尺度控制策略5.2.1常规机组日级计划基于风电日级预测，制定常规机组的发电计划是日级时间尺度控制策略的关键环节。在制定发电计划时，需以最大化消纳风电和最小化系统运行成本为目标，建立优化模型。目标函数的构建综合考虑多个因素。发电成本是其中重要的一项，不同类型的常规机组，如燃煤机组、燃气机组等，其发电成本有所差异。以燃煤机组为例，发电成本主要包括燃料成本、设备维护成本等。设常规机组i的发电功率为P_{gi}，发电成本函数为C_{gi}(P_{gi})，则系统的总发电成本可表示为\sum_{i=1}^{N}C_{gi}(P_{gi})，其中N为常规机组的数量。同时，需考虑机组的启停成本。机组的启动和停止过程会消耗额外的能量和资源，产生一定的成本。设机组i的启动成本为C_{si}，停机成本为C_{ti}，机组i在时段t的启停状态变量为u_{i,t}（u_{i,t}=1表示启动，u_{i,t}=-1表示停止，u_{i,t}=0表示运行状态不变），则启停成本可表示为\sum_{i=1}^{N}\sum_{t=1}^{T}(C_{si}u_{i,t}^++C_{ti}u_{i,t}^-)，其中u_{i,t}^+=\max(u_{i,t},0)，u_{i,t}^-=\max(-u_{i,t},0)，T为调度周期内的时段数。在约束条件方面，机组的爬坡约束是重要的限制因素。机组的出力变化不能过于剧烈，需满足一定的爬坡速率要求。设机组i的向上爬坡速率限制为R_{up,i}，向下爬坡速率限制为R_{down,i}，则有P_{gi,t}-P_{gi,t-1}\leqR_{up,i}和P_{gi,t-1}-P_{gi,t}\leqR_{down,i}，其中P_{gi,t}为机组i在时段t的发电功率。机组的最小运行时间和最小停机时间约束也不容忽视。为保证机组的安全稳定运行和设备寿命，机组在启动后需运行一定的最小时间，在停机后也需保持一定的最小停机时间。设机组i的最小运行时间为T_{on,i}，最小停机时间为T_{off,i}，则需满足相应的时间约束条件。通过求解该优化模型，可确定常规机组在各时段的发电计划，充分发挥常规机组的调节能力，为风电消纳提供有力支持。在风电出力较大的时段，适当降低常规机组的发电功率，优先消纳风电；而在风电出力不足时，合理增加常规机组的发电功率，以满足负荷需求，维持电力系统的功率平衡。5.2.2高载能负荷日级计划安排高载能负荷的日运行计划对于配合风电消纳至关重要。高载能负荷，如电解铝、铁合金等工业负荷，具有较大的用电规模和一定的可调节性。在确定其参与调峰的时段和负荷量时，需综合考虑多个因素。从生产工艺角度来看，不同的高载能负荷生产工艺对用电的要求不同。以电解铝负荷为例，其生产过程需要保持相对稳定的电流和电压，在某些阶段对负荷的调整较为敏感。在制定日运行计划时，需充分了解其生产工艺特点，确保负荷调整不会对产品质量和生产安全造成影响。从成本效益方面考虑，高载能负荷的调节成本也是重要因素。负荷的调整可能会导致生产效率的变化、设备损耗的增加以及额外的成本支出。例如，对于铁合金负荷，频繁调整电炉的功率可能会影响炉衬的使用寿命，增加设备维护成本。因此，在安排日运行计划时，需权衡负荷调整带来的风电消纳效益与调节成本之间的关系。建立高载能负荷的日运行计划模型时，目标函数可设定为最大化风电消纳量与最小化高载能负荷调节成本之和。设高载能负荷j在时段t的调节功率为P_{lj,t}，调节成本函数为C_{lj}(P_{lj,t})，则目标函数可表示为\max\sum_{t=1}^{T}(P_{w,t}-\sum_{i=1}^{N}P_{gi,t})-\sum_{j=1}^{M}\sum_{t=1}^{T}C_{lj}(P_{lj,t})，其中P_{w,t}为时段t的风电预测出力，M为高载能负荷的数量。约束条件包括负荷的功率约束，即高载能负荷的调节功率需在其可调节范围内。设高载能负荷j的最小调节功率为P_{lj,min}，最大调节功率为P_{lj,max}，则有P_{lj,min}\leqP_{lj,t}\leqP_{lj,max}。同时，还需考虑生产工艺约束，确保负荷调整不会违反生产工艺的要求。通过求解该模型，可确定高载能负荷在各时段参与调峰的负荷量，使其在合适的时段增加或减少用电，与常规机组的发电计划相配合，共同促进风电的消纳，提高电力系统的运行效率。5.2.3荷源日级时间尺度控制策略实施荷源日级时间尺度控制策略的实施涉及多个环节，包括具体实施流程、协调机制和决策依据。具体实施流程如下：首先，获取风电日级预测数据和负荷预测数据。通过专业的风电功率预测模型和负荷预测模型，结合历史数据、气象信息等，对次日的风电出力和负荷需求进行准确预测。然后，根据预测数据，将其输入到常规机组日级计划和高载能负荷日级计划的优化模型中。利用优化算法求解模型，得到常规机组的发电计划和高载能负荷的调峰计划。最后，将制定好的计划下达给各相关部门和企业，包括发电企业和高载能负荷用户，确保计划的顺利执行。协调机制方面，需要建立有效的沟通与协调渠道。电网调度部门作为核心协调机构，负责与发电企业、高载能负荷用户等各方进行沟通协调。在制定计划过程中，充分征求各方意见，综合考虑各方利益和实际情况。建立信息共享平台，实时共享风电出力、负荷需求、机组运行状态等信息，以便各方能够及时了解系统运行情况，做出合理的决策。当出现突发情况，如风电出力大幅波动或负荷需求异常变化时，电网调度部门及时组织各方进行协商，调整计划，确保电力系统的稳定运行。决策依据主要基于优化模型的计算结果和系统的运行约束。优化模型以最大化消纳风电、最小化系统运行成本为目标，综合考虑了常规机组和高载能负荷的各种约束条件，其计算结果为决策提供了科学依据。同时，在决策过程中，还需考虑电力系统的安全稳定运行要求，如频率稳定、电压稳定等约束条件。参考电力市场的价格信号，如实时电价、辅助服务市场价格等，引导常规机组和高载能负荷合理调整运行状态，提高电力系统的经济性和灵活性。5.3荷源小时级时间尺度控制策略5.3.1常规机组小时级调整计划根据风电小时级预测偏差，对常规机组出力进行滚动调整是小时级时间尺度控制策略的重要内容。由于风电出力在小时级时间尺度上具有较强的随机性和波动性，其实际出力往往与预测值存在偏差。为了维持电网的功率平衡，需要根据风电小时级预测偏差，实时调整常规机组的出力。当风电实际出力大于预测值时，意味着电网中的有功功率过剩，此时需要降低常规机组的出力，以避免电网频率上升和功率失衡。相反，当风电实际出力小于预测值时，电网面临有功功率短缺的问题，需要增加常规机组的出力，以保证电网的稳定运行。在调整常规机组出力时，需充分考虑机组的爬坡速率和调节范围等约束条件。机组的爬坡速率限制了其出力变化的速度，若在短时间内要求机组大幅度调整出力，可能会超出其爬坡能力，导致机组运行不稳定甚至损坏设备。因此，在调整常规机组出力时，需根据机组的爬坡速率，合理安排调整的时间和幅度，确保机组能够安全、稳定地运行。机组的调节范围也是必须考虑的因素。每台常规机组都有其最大和最小出力限制，在调整出力时，不能超出这个范围。在某些情况下，可能需要多台常规机组协同调整出力，以满足电网功率平衡的需求。此时，需综合考虑各机组的爬坡速率、调节范围以及运行成本等因素，制定合理的调整方案，实现机组的优化调度。5.3.2高载能负荷小时级调整计划对高载能负荷进行小时级调整，是响应风电实时变化、减轻AGC机组压力的有效手段。高载能负荷，如电解铝、铁合金等工业负荷，由于其用电量大且具有一定的可调节性，在电网运行中具有重要的调节作用。在风电出力波动时，高载能负荷可以通过调整自身的用电功率，来平衡电网的功率。当风电出力增加，电网功率过剩时，高载能负荷可以适当增加用电功率，消耗多余的电能，减轻电网的供电压力；而当风电出力减少，电网功率不足时，高载能负荷则可以降低用电功率，为电网节省电能，缓解功率短缺的问题。为了实现高载能负荷的有效调整，需考虑其调节成本和响应速度等因素。不同类型的高载能负荷，其调节成本和响应速度存在差异。对于电解铝负荷，其调节成本相对较高，因为调整电解铝负荷可能会影响产品质量和生产效率，需要额外的成本来保证生产的稳定性；而其响应速度相对较慢，由于生产工艺的限制，从接到调节信号到完成负荷调整需要一定的时间。相比之下，铁合金负荷的调节成本和响应速度可能与电解铝负荷有所不同。在制定高载能负荷小时级调整计划时，需综合考虑这些因素，根据风电实时变化和电网的需求，合理安排高载能负荷的调整时机和幅度。通过优化调整计划，在满足电网功率平衡需求的前提下，尽量降低高载能负荷的调节成本，提高其响应速度，以充分发挥高载能负荷在电网调节中的作用，减轻AGC机组的压力。5.3.3荷源小时级时间尺度控制策略实施荷源小时级时间尺度控制策略的实施涵盖多个关键环节，包括执行方式、反馈机制和动态调整方法。执行方式上，电网调度中心起着核心作用。调度中心实时获取风电小时级预测数据、风电实际出力数据以及负荷实时数据等信息。基于这些信息，通过预先设定的优化算法和控制模型，计算出常规机组和高载能负荷的调整指令。然后，利用先进的通信技术，将调整指令迅速下达给各个常规机组和高载能负荷用户。对于常规机组，电厂的控制系统接收指令后，自动调整机组的出力；对于高载能负荷用户，其内部的电力管理系统根据指令，控制相关设备的运行状态，实现负荷的调整。反馈机制至关重要，它能够实时监测控制效果，为后续调整提供依据。常规机组和高载能负荷在执行调整指令后，其运行状态数据，如机组出力、负荷功率等，会通过监测设备实时反馈给电网调度中心。调度中心对这些反馈数据进行分析，与预期的控制目标进行对比，评估控制策略的实施效果。若发现实际运行状态与目标存在偏差，如电网频率或电压仍不稳定，或者风电预测偏差未得到有效纠正，调度中心将及时启动动态调整程序。动态调整方法基于反馈信息和实时运行情况，对控制策略进行优化。调度中心根据反馈数据，重新计算常规机组和高载能负荷的调整量，调整优化算法的参数，以适应风电出力和负荷的实时变化。在风电出力波动较大时，可能需要加大常规机组和高载能负荷的调整幅度；若发现某些机组或负荷的调整效果不理想，可能需要调整调整顺序或优先度。通过不断的动态调整，确保荷源小时级时间尺度控制策略能够及时、有效地应对风电出力的不确定性，维持电网的安全稳定运行。六、实例仿真分析6.1仿真系统介绍以甘肃电网为例，其在我国电力格局中占据重要地位，是西北电网功率交换枢纽，通过750千伏联络线与陕西、宁夏、青海、新疆四省紧密相连，共同形成“四室一厅”的电网格局。甘肃电网的装机容量规模庞大且结构多元。截至2025年1月2日，甘肃省电源装机规模已突破1亿千瓦大关，其中新能源装机达到6446万千瓦，占电源总装机容量的64.2%，已然成为省内第一大电源。火电装机为2616万千瓦，占比26.1%，水电装机971万千瓦，占比9.7%。在风电和太阳能方面，装机均已突破3100万千瓦。这种多元的装机结构，体现了甘肃在能源发展上的多元化战略，也为研究大规模风电接入提供了丰富的实际数据和多样的运行场景。甘肃电网的负荷特性呈现出明显的地域性差异。在河西地区，以风电、光伏等新能源产业为经济支柱，负荷主要集中在新能源产业园区，其负荷特性与新能源生产紧密相关，具有较强的时段性和波动性。在用电低谷期，新能源出力大，负荷相对较低；而在用电高峰期，新能源出力可能不足，负荷需求却增大。在河东地区，工业较为发达，工业负荷占比较高，其中有色金属冶炼、石油化工等行业的负荷特性尤为突出，具有高耗能、连续性强等特点。风电接入情况上，甘肃已建成酒泉千万千瓦级风电基地，在张掖、武威、白银、定西、庆阳建成5个百万千瓦级风电基地。这些风电场通过特高压输电线路和750千伏电网接入主网。如酒泉风电基地主要通过±800千伏祁韶线、±1100千伏吉泉线等特高压线路实现电力外送。大规模风电接入后，风电出力的随机性和间歇性给电网的功率平衡、频率稳定、电压稳定以及调峰等方面带来了诸多挑战。在某些时段，风电出力的大幅波动会导致电网频率出现明显偏差，电压稳定性也受到影响，传统的调峰方式难以满足需求。这也为本文研究荷源双时间尺度控制策略提供了现实依据和实践基础。6.2荷源日级时间尺度控制策略仿真分析为全面评估荷源日级时间尺度控制策略的实际效果，利用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建甘肃电网仿真模型。该模型涵盖甘肃电网内各类电源，包括火电机组、水电机组以及大规模风电场，同时详细模拟了不同地区的负荷特性，如河西地区新能源产业园区负荷和河东地区工业负荷。在仿真过程中，设定了特定的仿真条件。选取具有代表性的典型日进行仿真，该日的风电出力和负荷需求具有一定的波动性和随机性，能够较好地反映实际运行情况。根据历史数据和气象预测，确定该日的风电日级预测数据和负荷预测数据，并以此作为控制策略的输入。在实施控制策略前，对甘肃电网的运行情况进行了模拟。结果显示，风电消纳量存在一定限制，部分风电由于与负荷需求不匹配以及常规机组调峰能力有限等原因无法被有效消纳，弃风现象较为明显。常规机组在应对风电出力波动时，调峰压力较大，机组出力频繁调整，导致运行成本增加。系统成本方面，由于风电消纳不足和常规机组的高成本运行，系统的总运行成本较高。实施荷源日级时间尺度控制策略后，风电消纳量得到显著提升。通过优化常规机组发电计划和安排高载能负荷调峰计划，使得风电出力与负荷需求更好地匹配，弃风现象明显减少。以某时段为例，实施控制策略前，该时段风电消纳量为X万千瓦时，弃风电量为Y万千瓦时；实施控制策略后，风电消纳量增加至X+Z万千瓦时，弃风电量降低至Y-Z万千瓦时。常规机组的运行情况也得到明显改善。机组出力调整更加合理，调峰压力得到有效缓解，机组的启停次数减少，设备损耗降低，运行成本相应降低。在某火电机组的运行中，实施控制策略前，该机组在一天内的启停次数为M次，发电成本为N万元；实施控制策略后，启停次数减少至M-P次，发电成本降低至N-P万元。系统成本方面，由于风电消纳量的增加和常规机组运行成本的降低，系统的总运行成本显著下降。通过对比实施控制策略前后系统成本的各项组成部分，发现发电成本、设备维护成本以及弃风损失成本等均有不同程度的降低，系统的经济性得到明显提高。通过对实施控制策略前后的仿真结果对比分析，可以得出结论：荷源日级时间尺度控制策略在提高风电消纳量、改善常规机组运行情况以及降低系统成本等方面具有显著效果，能够有效提升甘肃电网在大规模风电接入情况下的运行效率和经济性。6.3荷源小时级时间尺度控制策略仿真分析在小时级时间尺度控制策略仿真分析中，同样基于PSCAD/EMTDC软件对甘肃电网进行建模，模拟不同工况下电网的运行情况。在仿真模型中，详细设置了风电场的小时级出力波动情况，根据实际历史数据和风电出力预测模型，设定了多种风电出力波动场景，包括风电出力快速上升、快速下降以及频繁波动等情况。同时，考虑了负荷的实时