一种风储混合电力系统充裕度评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种风储混合电力系统充裕度评估方法。
【背景技术】
[0002] 风电并网加大了系统充裕控制的成本。储能系统能够快速、精确地控制功率输出， 在电力系统瞬时充裕度控制中具有重要的作用。
[0003] 目前常采用概率性方法评估电力系统充裕度，如通过计算失负荷概率L0LP，失负 荷期望等指标来衡量系统的充裕性，但这些指标仅衡量系统处于风险状态的充裕性，不够 全面，不能完全体现系统的实际运情况，因此充裕度指标不够科学，而且现有方法未能计及 储能电池接入系统的情况。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题在于，提供一种风储混合电力系统充裕度评估方法， 计及储能电池接入系统的情况，该方法基于Well-being理论划分系统状态，计算得到的各 状态下的充裕度指标更科学，更能反映实际系统的运行情况。
[0005] 进一步根据概率性指标计算电力系统的充裕度，计算得到的各状态下的充裕度指 标更科学，更能反映实际系统的运行情况。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种风储混合电力系统充裕度评估方法， 包括步骤：
[0007] 步骤1 :获取包括发电机台数及额定功率、储能电池能量容量及功率容量、网络结 构及参数的系统数据，设置仿真年数；
[0008] 步骤2 :根据发电机组及输电设备的强迫停运率，确定各元件在各状态的持续时 间，形成各元件状态持续时间表，进而得到整个系统的状态持续时间表；
[0009] 步骤3 :对状态持续时间表进行等间隔抽样，设置i = 1 ;
[0010] 步骤4 :抽取第i个小时的系统状态，利用威布尔分布产生当前小时的风速，并计 算得到风电场输出功率；
[0011] 步骤5 :对电力系统网络进行广度优先搜索，判断系统是否存在解列；
[0012] 步骤6 :若当前时刻系统或者解列后的子系统中总发电量小于子系统总负荷量， 则储能电池放电；
[0013] 步骤7:若储能电池放电后发电功率仍不足，或线路容量越限，则进行就近减负 荷；
[0014] 步骤8 :记录系统当前时刻的负荷削减量，若负荷削减量不为零，则判定系统状态 为风险状态；
[0015] 步骤9 :根据当前时刻储能电池接入节点需求发电量与最大发电量差额来修正储 能电池的充放电功率；
[0016] 步骤10 :若系统处于非风险状态，则进行N-I准则校验，以区分系统处于边界状态 还是健康状态；
[0017] 步骤11 :将i = i+Ι，并返回步骤4,直至抽样结束；
[0018] 步骤12 :根据统计得到的系统处于各状态的次数及各时刻削负荷量，得到系统充 裕度指标：风险状态概率匕、边界状态概率Pni、健康状态的概率P h及失负荷期望EENS。
[0019] 实施本发明，具有如下有益效果：本发明基于Well-being理论将确定性准则与概 率方法相结合，其采用确定性方法将系统运行状态分为健康状态、边界状态和风险状态，再 采用概率方法评估系统充裕度。系统状态的划分不仅计及了发电系统的充裕性，还能计及 输电系统的充裕性。计算得到的各状态下的充裕度指标更科学，更能反映实际系统的运行 情况。基于该充裕度指标分析了风电并网对电力系统充裕性的影响，储能对含风电并网的 电力系统瞬时充裕度控制的作用。
【附图说明】
[0020] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0021] 图1是本发明提供的风储混合电力系统充裕度评估方法的一个实施例的流程示 意图；
[0022] 图2是接入风电场及储能电池的RRBTS6系统图；
[0023] 图3是未接入风电场及储能电池的RRBTS6系统图。
【具体实施方式】
[0024] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025] 实施例1
[0026] 图1是本发明提供的风储混合电力系统充裕度评估方法的一个实施例的流程示 意图，如图1所示，包括步骤：
[0027] 步骤1 :获取包括发电机台数及额定功率、储能电池能量容量及功率容量、网络结 构及参数的系统数据，设置仿真年数。
[0028] 其中，仿真系统采用RRBTS6系统，如图2所示。仿真中所用风速数据由风电场实 测数据得到，拟合可得双参数威布尔分布尺度参数c = 7. 3273,形状参数k = 2. 1220。风 电机组的单机容量为2MW，切入、额定和切出风速分别为3m/s、12m/s以及22m/s，并设置风 电机接入台数以10台（20MW)为步长增加至60(120Mff)台，储能电池能量容量取为40Mffh， 功率容量取为IOMff，序贯蒙特卡洛仿真年数为200年。
[0029] 步骤2 :根据发电机组及输电设备的强迫停运率，确定各元件在各状态的持续时 间，形成各元件状态持续时间表，进而得到整个系统的状态持续时间表。
[0030] 具体的，所述步骤2具体包括步骤：
[0031] 根据发电机组及输电设备的强迫停运率，确定各元件在各状态的持续时间，形成 各元件状态持续时间表；
[0032] 通过对各元件状态持续时间表进行序贯蒙特卡洛法抽样形成整个系统的状态持 续时间表。
[0033] 步骤3 :对状态持续时间表进行等间隔抽样，即每年抽取8736个时间点，设置i = 1〇
[0034] 步骤4 :抽取第i个小时的系统状态，利用威布尔分布产生当前小时的风速，并计 算得到风电场输出功率。
[0035] 具体的，所述步骤4具体包括步骤：
[0036] 抽取第i个小时的系统状态；
[0037] 根据其中的实测风速计算得到双参数威布尔分布尺度参数及形状参数，确定当前 时刻的随机风速V ;具体的，本实施例中，生成在[0, 1]上服从均匀分布的随机数γ，利用威 布尔分布
产生该小时的风速；
[0038] 根据所述随机风速V计算得到风电场输出功率Pw，其中，
[0040] 式中，Vp vdP V。分别为风电机组的切入风速、额定风速和切出风速，P A风电机 组的额定功率，M为风电机台数。
[0041] 步骤5 :对电力系统网络进行广度优先搜索，判断系统是否存在解列。
[0042] 步骤6 :若当前时刻系统或者解列后的子系统中总发电量小于子系统总负荷量， 则储能电池放电。
[0043] 其中，储能电池在t时段的充电功率Pt。和放电功率P t_d。为：
[0046] 式中，Λ P = Pst-Pu为系统的功率差额，P st= P e+Pw，P。为常规机组发电量，P w为风 电场输出功率，Pu为t时刻系统负荷总额；Em和Eni分别为储能电池的最大、最小荷电量，且 Em= E，E "= 0. 2E，E为储能电池能量容量，E t i为储能电池在t-Ι时刻的荷电量；Λ T表示 等间隔抽样时间间隔，取为1小时为储能电池最大充放电功率，且Ρ_= ΕΛ4 Λ Τ)。
[0047] 步骤7:若储能电池放电后发电功率仍不足，或线路容量越限，则进行就近减负 荷。
[0048] 步骤8 :记录系统当前时刻的负荷削减量，若负荷削减量不为零，则判定系统状态 为风险状态。
[0049] 步骤9 :根据当前时刻储能电池接入节点需求发电量与最大发电量差额来修正储 能电池的充放电功率。
[0050] 具体的，步骤9具体包括步骤：
[0051] 获取系统削负荷处理后，发电容量及总负荷量重新平衡后的最大发电量差额；
[0052] 根据储能电池接入节点的最大发电容量及平衡后需求的最大发电容量差值修正 储能电池的充放电功率，修正后储能电池在t时段的充放电功率为
[0055] 式中，ΛΡ' = IPti-Pt/ I为储能电池接入节点的最大发电容量与需求的发电容量差 值，Pt;= P jPw，Pt/为t时刻储能电池接入节点需求发电量。
[0056] 步骤10 :若系统处于非风险状态，则进行N-I准则校验，以区分系统处于边界状态 还是健康状态。
[0057] 其中，N-I准则校验方法具体为依次断开各发电机或输电线路，若无失负荷情况发 生，则满足N-I准则，为健康状态，否则为边界状态。
[0058] 步骤11 :将i = i+Ι，并返回步骤4,直至抽样结束。
[0059] 步骤12 :根据统计得到的系统处于各状态的次数及各时刻削负荷量，得到系统充 裕度指标：风险状态概率匕、边界状态概率Pni、健康状态的概率P h及失负荷期望EENS。
[0060] 当储能电池能量容量为40Mffh，功率容量为IOMff时。在步骤1设置不同风电注入 功率下，系统的充裕度结果见表1。
[0061] 表1不同风电注入功率下系统充裕度
[0063] 在步骤1中将风电并网容量设置为40丽(20台机组），储能电池能量容量从OMffh 以20Mffh的步长增长至120Mffh时，系统的充裕度结果见表2。
[0064] 表2不同储能电池容量对系统充裕度的影响
[0065]
[0066] 从表中可以看出，采用本方法不仅能计及发电系统的充裕性，还能计及输电系统 的充裕性，计算的充裕度结果更加合理。
[0067] 实施例2 :
[0068] 利用本方法对不含风电及储能电池的常规电力系统进行充裕度评估，本方法可用 于研究发输电系统的