一种考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法与流程

文档序号:19148164发布日期:2019-11-15 23:45阅读:314来源:国知局
一种考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法与流程

本发明涉及一种考虑风电和负荷特性对电力系统影响的交直流电压稳定风险评估方法,属于输配电技术领域。



背景技术:

随着新能源渗透率的不断提高,电力系统的稳定性受到了各种不确定性因素的影响。近年来我国风电场建设发展迅速,已经有很多投入运行。由于风电场受自然条件影响比较大,具有随机性、间歇性、不确定性的特点,风电的输出功率大小也随着环境的变化而变化,给电力系统的稳定运行、优化调度等都带来了许多问题。因此,考虑风电等不确定性对电力系统的稳定的影响,对于提高电力系统的运行可靠性具有重要的意义。

对电力系统电压稳定风险进行评估时,确定性潮流计算并不能计及风电等不确定因素的影响,目前已有研究将风险理论和概率理论相结合研究不确定性因素对电压稳定性的影响。但目前建立的适应于确立系统薄弱区域的风险指标相对单一,并不能全面反映电压稳定的情况,导致评估方法得出的结果不准确,因此综合电压变化和负荷裕度变化建立新的风险指标是确定薄弱区域的关键。传统的连续潮流只考虑了恒功率负荷的变化对电压稳定的影响,而实际的负荷特性比较复杂,单一负荷类型不能满足大规模交直流系统的稳定分析,因此考虑多种负荷特性和不同直流控制参数可以更全面评定对电压稳定的影响。



技术实现要素:

本发明的目的在于针对现有技术之弊端,提供一种考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,以提高电力系统交直流电压稳定风险评估结果的准确性。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的:

一种考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,所述方法首先建立考虑风电和负荷特性的含vsc-hvdc的交直流系统模型、考虑风电和负荷特性的交直流连续潮流模型和电压稳定风险指标,然后利用改进的蒙特卡洛仿真方法对不同场景下的风险指标进行计算,得到系统的薄弱点,分析不同风电渗透率下和vsc控制方式下的电压稳定风险。

上述考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,建立考虑风电和负荷特性的含vsc-hvdc的交直流系统模型的具体方法如下:

风电模型服从威布尔分布,负荷模型服从正态分布,发电机考虑功率约束,当pv节点越限时,将节点从pv节点转变为pq节点,负荷特性采用多项式负荷模型,风电输出功率pw与风速vw的关系为:

式中,vi为切入风速,vo为切出风速,vc为额定风速,pn为风机的额定功率,风电场采用恒功率因数控制,b1、b2分别为比例系数,风机的无功功率qw为:

式中,为功率因数角;

上述考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,建立考虑风电和负荷特性的交直流连续潮流模型的具体方法为:

建立连续潮流方程:

其中,pgi0与qgi0分别表示初始状态下的发电机的有功、无功功率;pwi与qwi分别表示风电场注入的有功和无功功率;pli0和qli0分别表示节点i的有功负荷和无功负荷;λ表示系统的负荷裕度;kgi、kpli和kqli分别表示发电机出力增长比率、有功负荷增长比率和无功负荷增长比率;ap、bp和cp为有功负荷的比例系数,aq、bq和cq为无功负荷的比例系数;u为电压幅值,u0为节点的初始时的电压,p(x)和q(x)分别为节点i的有功和无功功率;ps和qs为换流器与交流系统交换的有功和无功功率。

上述考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,所述电压稳定风险指标包括电压灵敏度风险指标、电压崩溃均值风险指标、电压崩溃方差风险指标和负荷裕度风险指标,各指标的定义如下:

a.电压灵敏度风险指标wrisk

其中,n表示抽样次数,i表示节点编号,k表示pv曲线上第k个点,j表示状态编号,u表示电压幅值,λ为负荷裕度,r(xj)表示该状态下电压的严重程度,m,n为比例系数,e表示自然常数,分别为节点i的pv曲线上第k个点的电压值和负荷裕度值。

b.电压崩溃均值风险指标uvrisk

其中,b为比例系数,ek为节点k在系统崩溃时的电压;

c.电压崩溃方差风险指标usrisk

其中,m为比例系数,dk为节点k在状态j时系统崩溃时的电压方差;

d.负荷裕度风险指标

其中,λmin为系统出现电压危险时的负荷裕度的最小值,t为比例系数。

上述考虑风电和负荷特性对电力系统影响的方法,利用改进的蒙特卡洛仿真方法对不同场景下的风险指标进行计算,得到系统的薄弱点,分析不同风电渗透率下和vsc控制方式下的电压稳定风险的具体步骤如下:

a.输入系统基础参数,包括节点i的有功和无功功率pi和qi、直流变量di、风电出力参数vi、vi、和vc,令此时抽样次数n=1;

b.通过拉丁超立方方法抽样得到第k次状态的样本值,对样本值进行交直流潮流计算,得到对应状态下的风险指标值;

c.令n=n+1,更新系统抽样状态,校验是否满足收敛精度要求和最大抽样次数要求,若是,则进行下一步,否则返回上一步的计算;

d.计算所有状态下的电压稳定风险指标值,进行电压稳定分析,电压灵敏度风险指标、电压崩溃方差风险指标和负荷裕度风险指标的值越大,节点越不稳定,电压崩溃均值风险指标的值越小,节点越不稳定。

本发明充分考虑风电随机性和负荷特性对系统电压稳定性的影响,提出了综合电压变化和负荷裕度变化的风险指标,利用这些指标确立系统薄弱区域,通过改变风电渗透率和直流控制参数评估不同场景下的电压风险值,大大提高了电力系统交直流电压稳定风险评估结果的准确性,可为指导系统稳定运行提供参考。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步详述。

图1是vsc交直流系统模型;

图2是修改的10节点系统图;

图3是电压风险评估流程图;

图4是不同vsc控制方式下渗透率与风险指标的关系图;

图5是vsc有功参数变化时不同场景下的pv曲线图;

图6是vsc无功参数变化时不同场景下的pv曲线图。

附图或文中所用符号为:pw为风电输出功率,vw为风速,vi为切入风速,vo为切出风速,vc为额定风速,pn为风机的额定风速,b1、b2分别为比例系数,qw为风机的无功功率,为功率因数角,pgi0与qgi0分别表示初始状态下的发电机的有功、无功功率;pwi与qwi分别表示风电场注入的有功和无功功率,pli0和qli0分别表示节点i的有功负荷和无功负荷;λ表示系统的负荷裕度;kgi、kpli和kqli分别表示发电机出力增长比率、有功负荷增长比率和无功负荷增长比率,ap、bp和cp为有功负荷的比例系数,u为电压幅值,u0为节点的初始时的电压,aq、bq和cq为无功负荷的比例系数,p(x)和q(x)分别为节点i的有功和无功功率;ps和qs为换流器与交流系统交换的有功和无功功率,wrisk为电压灵敏度风险指标,n表示抽样次数,i表示节点编号,k表示pv曲线上第k个点,j表示状态编号,u表示电压幅值,λ为负荷裕度,r(xj)表示该状态下电压的严重程度,m,n为比例系数,e表示自然常数,分别为节点i的pv曲线上第k个点的电压值和负荷裕度值,uvrisk为电压崩溃均值风险指标,b为比例系数,ek为节点k在系统崩溃时的电压,urisk为电压崩溃方差风险指标,m为比例系数,dk为节点k在状态j时系统崩溃时的电压方差,urisk为负荷裕度风险指标,λmin为系统出现电压危险时的负荷裕度的最小值,t为比例系数,pi和qi分别为节点i的有功功率以及无功功率;ui表示节点电压;θi表示相角,psi(ui,di)和qsi(ui,di)为第i个换流站流过交流母线交换的有功功率与无功功率;di表示第i个直流变量。

具体实施方式

本发明提供了一种考虑风电接入和负荷特性的电压稳定风险评估方法,该方法综合电压变化和负荷裕度变化建立了新的风险指标,确立系统的薄弱区域,分析风电、负荷特性以及vsc控制方式和控制参数对电压稳定的影响,为进一步得到准确的电压稳定评估结果提供了依据。

本发明采用如下步骤实现:

1.建立考虑风电和负荷特性的含vsc-hvdc的交直流系统模型。风电模型服从威布尔分布,负荷模型服从正态分布,发电机考虑功率约束,当pv节点越限时,将节点从pv节点转变为pq节点。负荷特性采用多项式负荷模型,即综合考虑功率、阻抗和电流的影响。

2.建立考虑风电和负荷特性的交直流连续潮流模型。传统的连续潮流通过引入连续参数的方法克服了雅克比矩阵在电压崩溃点处奇异的问题,改进的连续潮流中考虑了多项式负荷特性,在远离崩溃点处采用多项式插值预测提高了计算速度,在接近崩溃点处采用变步长使预测结果更加准确,可以更全面反映系统电压的变化情况。

3.建立电压稳定风险指标。风险指标可以确立系统的薄弱区域,评估所在位置的电压稳定性能。所述风险指标包括电压灵敏度风险指标、电压崩溃均值风险指标、电压崩溃方差风险指标和负荷裕度风险指标。

4.进行电压稳定风险评估。利用改进的蒙特卡洛仿真方法即拉丁超立方方法对不同场景下的风险指标进行计算得到系统的薄弱点,分析不同风电渗透率和vsc控制方式及控制参数下的电压稳定风险。

下面将结合附图,对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明综合考虑风电不确定性和负荷特性对电压稳定的影响,提出了新的电压稳定风险评估指标,该指标充分考虑了电压变化和负荷裕度的变化,并计及了该风险下带来的严重程度,在含vsc-hvdc的交直流系统中分析风电渗透率的变化以及vsc控制方式的改变对电压稳定的影响。最后采用改进的ieee10节点系统仿真验证了所提风险指标的准确性和有效性。

1.建立考虑风电和负荷特性的含vsc-hvdc的交直流系统模型。

1)含vsc-hvdc的交直流系统数学模型

交流节点的偏差方程:

式中pi和qi分别为节点i的有功功率以及无功功率;ui表示节点电压;θi表示相角。

直流节点的功率偏差方程为:

式中psi(ui,di)和qsi(ui,di)为第i个换流站流过交流母线交换的有功功率与无功功率;di表示第i个直流变量。

换流器的功率偏差方程为:

式中psi和qsi是换流器注入交流系统的有功和无功功率;usi为节点i的交流电压;udi和idi分别为换流站的直流电压和直流电流;δi、mi和ki分别为换流器的相位角、调制比和电压利用率;αi为交流节点i的相位角;yi和xi为节点i的导纳矩阵和与第i个换流器相连的节点电抗值。

直流网络的节点电压方程如下:

式中idi为换流器的直流电流;gdij为直流网络节点电导矩阵的元素;udj为对应的直流节点电压。

2)风电出力模型

风电场的风速具有不确定性,本文采用双参数的weibull分布函数对其进行描述:

其中,k和c分别为威布尔分布的形状参数和尺度参数,vw为风速。

风机出力的有功功率可以表示为:

上式中,vi为切入风速,vo为切出风速,vc为额定风速,pn为风机的额定风速。假定风电场采用恒功率因数控制,风机的无功功率则可以表示为:

3)负荷模型

采用正态分布负荷模型,不考虑负荷的相关性。

2.建立考虑负荷特性的交直流连续潮流模型。

1)连续潮流方程

考虑的负荷特性模型采用多项式负荷模型,即zip模型,其有功及无功功率的表达式如:

式中,ap、bp和cp为有功负荷的比例系数;aq、bq和cq为无功负荷的比例系数;u0,p0和q0分别表示节点的初始时的电压和功率。

根据上述负荷特性模型,对传统的连续潮流模型进行改进:

其中,pgi0与qgi0分别表示初始状态下的发电机的有功、无功功率;pwi与qwi发表示风电场注入的有功和无功功率;pli0与qli0表示初始状态下的有功负荷和无功负荷;λ表示系统的负荷水平;kgi、kpli和kqli分别表示发电机出力增长比率、有功负荷增长比率和无功负荷增长比率;p(x)和q(x)分别为节点i的有功和无功功率;ps和qs为换流器与交流系统交换的有功和无功功率

2)连续潮流计算流程

2.2.1预测环节

利用多项式插值获取潮流结果,根据pv曲线上已知的潮流解利用插值法求取新的预测点:

式中,p(x)为拉格朗日多项式插值;xk为潮流方程的解;i、m和k均为节点序号;

2.2.2参数化

为了避免雅克比矩阵奇异,通过构造方程引入参数进行参数化变换,本发明采用局部化参数方法进行参数化。

其中,dx和dλ为预估校正的切向量,xi为pv曲线上的第i个点的潮流解。

2.2.3步长控制

根据自适应步长思想,选取以下步长控制策略:

式中,s,t是系数,u△=max(|uj-uj-1|/uj),j表示同一曲线上相邻的节点编号,步长控制精度为0.0001。本发明通过步长控制策略可以实现步长的自动调整,在pv曲线上根据电压变化的幅度实时调整步长的大小,更利于反映接近电压稳定极限点的过程。

2.2.4校正环节

校正环节是由预估环节得到的值进一步获得实际值,文中基于传统的牛顿迭代方法进行改进,引入负荷参数λ,当发电机出现不满足稳定约束条件的情况,此时调整pv节点和pq节点的变化,得到符合精度的潮流实际解。

式中,δp,δq,δu2分别为功率的不平衡量和电压平方的不平衡量,h,n,p,q,m,l,r,s分别为修正方程的系数。

3.建立电压稳定风险指标。

将电压风险指标定义为发生某一状态的概率与该状态下电压面临风险的严重程度的乘积。根据风险指标可以判断出系统的薄弱点,以及系统崩溃的风险,对于运行控制有借鉴作用。

lrisk=p(xj)×r(xj)(14)

p(xj)为发生某一状态发生概率,r(xj)为该状态下电压的严重程度,j表示第j个抽样状态。

1)电压灵敏度风险指标

当系统随着负荷的增加,电压不断减少,减少到系统崩溃边缘时,在崩溃点附近的较小的负荷变化量,会引起节点i较大的电压变化量。节点电压灵敏度越高,说明该节点电压变化程度越大,节点越薄弱。定义节点电压灵敏度风险指标为:

其中,i表示节点编号,m,n为比例系数;k表示pv曲线上第k个点;j表示状态编号;u表示电压幅值,λ为负荷裕度。e表示自然常数,分别为节点i的pv曲线上第k个点的电压值和负荷裕度值。

2)电压崩溃均值风险指标

其中,b为比例系数,ek为节点k在系统崩溃时的电压。

3)电压崩溃方差风险指标

其中,m为比例系数,dk为节点k在状态j时系统崩溃时的电压方差。

4)负荷裕度风险指标

λmin为系统出现电压危险时的负荷裕度的最小值,t为比例系数。

4.电压稳定风险评估流程

1)输入系统基础参数,包括节点i的有功和无功功率pi和qi、直流变量di、风电出力参数vi、vi、和vc,令此时抽样次数n=1;

2)通过拉丁超立方方法抽样得到第k次状态的样本值,对样本值进行交直流潮流计算,得到对应状态下的风险指标值;

3)令n=n+1,更新系统抽样状态,校验是否满足收敛精度要求和最大抽样次数要求,若是,则进行下一步,否则返回上一步的计算;

4)计算所有状态下的电压稳定风险指标值,进行电压稳定分析,电压灵敏度风险指标、电压崩溃方差风险指标和负荷裕度风险指标的值越大,节点越不稳定,电压崩溃均值风险指标的值越小,节点越不稳定。

5.仿真算例

本发明采用修改的10节点系统进行仿真分析,系统的基础容量为100mw,风电场的历史数据由张家口的某风电场获得,抽样次数为100次。

(1)薄弱区域的识别

表1恒功率负荷的节点电压风险指标计算结果

根据电压风险指标定义,电压灵敏度风险指标和电压崩溃方差风险指标的值越大,节点越不稳定,电压崩溃均值风险指标的值越小,节点越不稳定。

根据表1恒功率负荷模型电压风险指标计算结果可知,接入风电后节点7电压风险指标值最大,表现为系统最薄弱点,节点5和节点8为次薄弱点,可作为后续研究的关键节点。不同指标的风险值排列顺序受抽样的不确定性影响稍有不同。利用三个风险指标可以相互验证计算结果,证明了所提风险指标的有效性。

考虑多项式负荷特性后,根据zip不同占比建立5种负荷模型,如表2所示:

表2不同zip占比下的负荷模型

根据上述负荷模型计算电压风险指标,如下表所示:

表3不同负荷模型下的节点wrisk和usrisk指标结果

根据表3数据,比较负荷类型2和3,在恒功率占比不变的情况下,恒阻抗占比增加,wrisk指标值减小,风险值降低;比较负荷模型3和负荷模型4,在恒电流负荷模型占比不变的情况下,恒功率负荷模型越小,wrisk指标值越小,风险值降低。说明恒阻抗负荷模型从一定程度上可以降低系统的崩溃风险。节点7的wrisk指标值在不同负荷模型下均表现出较大的变化,验证了前文节点7最薄弱的结论

(2)分析风电渗透率和vsc控制参数的影响

根据vsc不同的控制方式组合,构建不同的控制场景,研究不同的控制场景下的风电渗透率与电压稳定风险指标的关系。

表4vsc控制方式组合

由图4知,风电场出力较低时,风电注入系统的功率会给予一定的电压支撑,使风险值呈现降低的现象;当风力出力继续增长,风电场和输电线路相关的无功需求增加,增加了系统的崩溃风险。在图中四种控制方式下,当风电渗透率为20%时表现出较高的电压稳定性。

控制方式case2和case4的电压风险指标值相对于case1和case3较高,说明在case1和case3的情况下系统有较高的电压稳定裕度,在渗透率为20%的情况下,case2风险指标比case1高了41.2%,在渗透率为50%的情况下,case2风险指标比case1高了22.3%,因此选取合适的运行方式可减少风电接入下高渗透率对电压稳定的影响。

通过设置不同的vsc控制参数分析不同场景下参数的变化对电压稳定性的影响。

表6vsc参数变化情况

表7有功变化的仿真结果

从表7知随着vsc1的有功功率减小时,负荷裕度倒数1/λ不断增大,对应的风险也会不断增大,意味着vsc1有功整定值的下降,增大了系统崩溃的风险。相比于负荷裕度,节点的灵敏度未呈现出单一的递增或递减趋势。观察图5中鼻尖更加直观的呈现出vsc1在无功有功整定值不变时,有功整定值的增大有助于提高系统稳定性。

表8无功变化的仿真结果

从表8可知随着vsc1的无功功率增大时,1/λ在减小,对应的风险也减少,意味着vsc1无功整定值的增大,有利于系统的静态稳定性的提高。同时表8也表明节点7灵敏度最大,即最为灵敏。

图6样直观的表明了无功整定值增大,鼻尖在不断右移动,负荷裕度在增大,一定程度上说明vsc的无功支撑对于互联系统的静态电压稳定性有促进作用。

上述数据表明:换流站参数整定值对于系统的电压稳定性有重要影响,有功传输的增大会提高系统的负荷裕度,无功传输量增大同样会降低系统的运行风险。

综上所知,本发明针对vsc-hvdc系统接入风电后的电压稳定问题,提出了考虑负荷特性的vsc-hvdc连续潮流算法,建立了综合电压灵敏度和负荷裕度的风险评估指标。通过指标的计算和节点风险情况的排序确立了系统的薄弱区域,分析风电不同出力比例和vsc控制方式及参数改变对电压稳定的影响,提供了较为准确的电压稳定评估方法,为调度人员选择合适的运行方式,保证系统的稳定运行提供了指导意义。

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