一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，包括：利用现有的历史负荷数据，采用负荷预测数学模型，对预测日的风电功率数据进行超短期负荷预测；参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划；基于负荷预测数据、发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。该方法，可以实现电网稳定性好和电网安全性好的优点。
【专利说明】—种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计
算方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及风电并网【技术领域】，具体地，涉及一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法。
【背景技术】
[0002]由于风能具有随机性与间歇性的特点，使得风能的利用具有一定的不确定性。同时，随着现代风力发电技术的不断进步，风电机组的单机容量不断增大。风电场越来越多地采用大规模集中接入输电网络的方式，这使得风电对电网的影响不断增大。由于风力资源分布的限制，风电场大多建设在电网的末端，网络结构比较薄弱，承受冲击能力有限。一方面，风力机组在端电压过低时为了自身安全会主动切除，这将使系统突然失去电源，造成系统的不稳定；另一方面，风电场出力过高则有可能降低电网的电压安全裕度，容易导致电压崩溃。所以在大规模风电并网运行时必然会对电网的电压稳定性将造成了不可忽视的影响。
[0003]早期人们简单地将电力系统电压失稳问题看作系统过载引起，从而将其视为静态问题，利用代数方程研究电压的稳定性，较为常用的方法是连续潮流法。在连续潮流计算过程中，负荷和发电机出力的增长模式都会对电压稳定裕度的计算结果产生影响。
[0004]在传统的电压稳定裕度计算中通常采用负荷和发电机出力等比例等功率因数增长模式，但这种增长模式不能给出一个完全贴近系统真实情形的裕度值，也不能计及风电接入对电力系统电压稳定性的影响，更加合理的模式应该参考实际电网的负荷预测数据和风电功率预测数据，由负荷预测数据和风电功率预测数据给出一个合理的负荷以及发电机出力增长方向。为此，开发一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法尤为重要。
[0005]在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在电源稳定性差和电网安
全性差等缺陷。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，以实现电网稳定性好和电网安全性好的优点。
[0007]为实现上述目的，本发明采用的技术方案是:一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，包括:
a、利用现有的历史负荷数据，采用现有的负荷预测数学模型，对预测日的负荷数据进行超短期负荷预测；
所述负荷预测数学模型是本领域公知技术，目前现有的短期负荷预测模型主要有时间序列预测模型、回归分析预测模型、人工神经网络预测模型、小波分析预测模型等。参考文献:《基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究》[硕士学位论文]，王成纲，河北:华北电力大学，2006 ；
b、参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立 模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；
C、根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划，其中，预测日的负荷预测曲线由步骤a所得的超短期负荷预测数据绘制而成，预测日的风电功率预测值由步骤b中建立的预测模型求得；
d、基于步骤a所得负荷预测数据、步骤c所得发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照步骤b所得风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。
[0008]进一步地,所述步骤a,具体包括:
利用现有的历史负荷数据，由调度运行人员根据精度要求和计算时间要求在现有的负荷预测模型中选择适当的数学预测模型，根据对预测日的历史风电功率数据进行5min到60min的超短期负荷预测，对预测日的负荷值进行预估。
[0009]进一步地，在步骤a中，所述历史负荷数据，具体包括历史日负荷数据和历史日气象数据。
[0010]进一步地，在步骤b中，所述对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测的操作，具体包括:
基于时间序列的超短期风能预测方法，根据风电系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计，建立时间序列的数学模型；
使用建立所得时间序列的数学模型，预测未来预设时间段内风电功率数据。
[0011]进一步地，所述时间序列的数学模型，具体包括自回归移动平均模型；所述
自回归移动平均ARMA模型，即ARMA(p,q)模型；
所述模型的结构如下:
【权利要求】
1.一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，包括: a、利用现有的历史负荷数据，采用现有的负荷预测数学模型，对预测日的负荷数据进行超短期负荷预测； b、参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立 模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测； C、根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划，其中，预测日的负荷预测曲线由步骤a所得的超短期负荷预测数据绘制而成，预测日的风电功率预测值由步骤b中建立的预测模型求得； d、基于步骤a所得负荷预测数据、步骤c所得发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照步骤b所得风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。
2.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括: 利用现有的历史负荷数据，由调度运行人员根据精度要求和计算时间要求在现有的负荷预测模型中选择适当的数学预测模型，根据对预测日的历史风电功率数据进行5min到60min的超短期负荷预测，对预测日的负荷值进行预估。
3.根据权利要求1或2所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤a中，所述历史负荷数据，具体包括历史日负荷数据和历史日气象数据。
4.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤b中，所述对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测的操作，具体包括: 基于时间序列的超短期风能预测方法，根据风电系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计，建立时间序列的数学模型； 使用建立所得时间序列的数学模型，预测未来预设时间段内风电功率数据。
5.根据权利要求4所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，所述时间序列的数学模型，具体包括自回归移动平均模型；所述自回归移动平均2通￡4模型，即(P 4)模型； 所述』MM(Pfg)模型的结构如下: 上式中,4为风电功率的时间序列，是的一个过程为参数b力皿参数为代表白噪声过程的时间序列；JP和分分别为阶数和介数。
6.根据权利要求1或4或5所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤b中，所述历史风电功率数据，包括风电时间序列数据和风电场参数。
7.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度的操作，具体包括: 采用连续潮流计算方法，得到从当前运行点到电压稳定临界点的〃曲线；根据q曲线，计算电压稳定裕度。
8.根据权利要求1或7所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述电压稳定裕度，是指:为当前运行点的电压水平和稳定极限点电压水平之间的差值，通常用静态电压稳定储备系数(Kv0/0)表示:
9.根据权利要求1或7所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述连续潮流法，由4个基本环节组成:预测、校正、参数化和步长控制；具体如下: 所述预测环节，是从已知的解j开始，以一个切线预报来估计对于一个规定负荷增长方式的解S ; 所述校正环节，是利用常规潮流解出准确解e;负荷进一步增加时，根据新的切线预报电压值；如果新的估计负荷超出了准确解的最大负荷，则以节点电压为固定值进行校正计算来求准确解5 ； 所述参数化环节是选择连续性参数a，构造表征发电机和负荷增长的方程表达式，使之与常规潮流方程一起构成参数化的方程组，改变系统雅克比矩阵的结构，避免奇异问题，具体如下: 极坐标系统下的常规潮流方程可以写成:
【文档编号】G06F19/00GK103455716SQ201310371470
【公开日】2013年12月18日 申请日期:2013年8月23日 优先权日:2013年8月23日
【发明者】曹银利, 姚旭, 王玮, 文晶, 郭鹏, 付嘉渝, 张炜明, 李俊游, 刘文颖, 张鹏 申请人:国家电网公司, 甘肃省电力公司, 华北电力大学