鮑莎日娜,栗文義,巴根,高飛
(1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學電力學院,呼和浩特市,010080;2.馬尼托巴水電系統(tǒng)規(guī)劃部,加拿大溫尼伯,R3T0P4;3.北方聯(lián)合電力有限責任公司,呼和浩特市,010010)
未通電地區(qū)大多遠離城鎮(zhèn)和電網(wǎng)覆蓋區(qū),用電負荷小且分散,依靠電網(wǎng)延伸來供電,則經(jīng)濟性不佳。目前,這些地區(qū)主要依靠柴油發(fā)電供電。由于燃料價格不斷上漲,柴油發(fā)電成本不斷提高;另一方面,這些地區(qū)風力資源豐富,風能利用潛力很大;因此,為了向這些地區(qū)提供電力、節(jié)省柴油燃料和保護當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境,采用風力發(fā)電供電很有意義。由于風能有很強的隨機性,風力發(fā)電系統(tǒng)一般需要配備儲能設備(如蓄電池組)或采用風/柴聯(lián)合運行的方式來提高發(fā)電系統(tǒng)的可靠性[1]??紤]到內(nèi)蒙古的特定情況,需要一種有效的評估方法來評估風/柴/儲能聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的可靠性[2]。
目前,電力系統(tǒng)可靠性評估的方法主要分為解析法和Monte Carlo模擬法兩大類[3]。解析法的主要缺點是不能體現(xiàn)風速的時序變化特性,以及這種特性對風/柴/儲能發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響。Monte Carlo模擬法中非序貫法的主要缺點是難以準確地計算與故障持續(xù)時間及故障頻率有關的可靠性指標。而序貫Monte Carlo模擬法可以解決這些問題[4],計算失負荷期望值(loss of load expectation,LOLE)、預期缺電量期望值(loss of energy expectation,LOEE)和失負荷頻率(loss of load frequency,LOLF)等可靠性指標。
風力發(fā)電機(wind turbine generator,WTG)的小時輸出功率取決于某地區(qū)的小時風速,風速隨時間及風機安裝地點的變化而變化,某一時刻的風速與先前的風速歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的相關性。因此,為了體現(xiàn)風速時序性及相關性的特點,采用文獻[5-6]描述的時間序列模型,應用某一特定地區(qū)已測量得到的風速歷史數(shù)據(jù),建立能夠體現(xiàn)時變特性的風速模型。
時間序列模型中,用t時刻的風速均值μt及方差 σt計算預測風速 SWt[7]:
用歷史風速時間序列yt-i建立風速時間序列模型ARMA(n,m),又稱作自回歸滑動平均模型:
式中:φi(i=1,2,3,...,n)和 θj(j=1,2,3,...,m)分別為模型的自回歸參數(shù)和滑動平均參數(shù);{ αt}為正態(tài)白噪聲序列,元素 αt服從均值為0、方差為的正態(tài)獨立分布,即
用模擬得到的小時風速序列,計算WTG的小時輸出功率序列[7-8]:
其中:
式中:Pr為風電機額定輸出功率;vci、vr和vco分別為風力機的啟動風速、額定風速和切出風速。
由于WTG的輸出具有間歇性,所以需要配備儲能設備(如蓄電池組)來提高風/柴/儲能發(fā)電系統(tǒng)的可靠性。蓄電池組的充放電狀態(tài)時間序列由發(fā)電系統(tǒng)時間序列和負荷時間序列獲得[9]。
(1)由發(fā)電時間序列 { WGt,t=1,2,3,...,T}和負荷時間序列 {Lt,t=1,2,3,...,T}得到冗余容量時間序列(其值可正可負){SGt,t=1,2,3,...,T}:
(2)計算蓄電池組充放電狀態(tài)時間序列 {Bt,t=1,2,3,...,T}:
式中:BM和Bm分別為蓄電池組最大、最小允許存儲容量。
風/柴/儲能發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估模型如圖1所示[10]。負荷模型采用IEEE-RBTS可靠性測試系統(tǒng)模型[11],它是按時間順序排列的8 736 h的負荷標幺值,系統(tǒng)峰值負荷為40 kW。
圖1 風/柴/儲能發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估模型Fig.1 Reliability evaluation model of power system co-generated by wind,diesel and energy storage
本文采用內(nèi)蒙古某風電場的風速歷史數(shù)據(jù),應用前述方法對風/柴/儲能聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)進行可靠性評估,系統(tǒng)配置及參數(shù)如表1。WTG的切入風速、額定風速、切出風速分別為12,38,80 km/h;評估過程中不考慮蓄電池的強迫停運;風電場平均風速和標準差分別為22.302,10.872 km/h;根據(jù)風速歷史數(shù)據(jù),應用Matlab中的Armax函數(shù)計算得到時間序列模型的階數(shù)、自回歸參數(shù)和滑動平均參數(shù);那么,代表此風電場的風速時間序列模型ARMA(4,3)為
表1 系統(tǒng)配置及參數(shù)Tab.1 System configurations and parameters
序貫Monte Carlo模擬法中的樣本容量不是所抽取的系統(tǒng)狀態(tài)數(shù),而是抽樣過程跨越的年數(shù)[12]。為了分析仿真樣本容量大小對系統(tǒng)可靠性指標收斂程度的影響,把可靠性指標看作仿真樣本容量的函數(shù)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)如表1所示,樣本容量從100變化到1 000,步長為100。仿真結(jié)果如圖2~4。圖2~4表明:如果仿真樣本容量較小,可能會導致可靠性指標的收斂速度較慢,距離期望值的偏差較大;隨著仿真樣本容量變大,系統(tǒng)可靠性有所提高,且仿真樣本容量越大,系統(tǒng)可靠性指標越趨于一個定值,這個定值被稱作可靠性指標的期望值;由此曲線可確定系統(tǒng)可靠性指標的期望值。
圖4 LOLF隨仿真樣本容量變化Fig.4 Dependence of LOLF on sample size
表2列出了4種不同發(fā)電系統(tǒng)的可靠性指標。系統(tǒng)數(shù)據(jù)如表1所示,改變WTG的臺數(shù)及額定值,但WTG的其他參數(shù)和系統(tǒng)其他配置不發(fā)生變化,對4種情況進行模擬計算。表2表明:(1)風力發(fā)電容量一定時,系統(tǒng)可靠性隨WTG單機容量的減小而提高,這是因為,系統(tǒng)風力發(fā)電容量一定時,機組容量越小,機組數(shù)量越多,機組故障對系統(tǒng)可靠性影響就越小;(2)雖然系統(tǒng)總的發(fā)電容量遠超過系統(tǒng)的峰值負荷,但在沒有安裝蓄電池的情況下,LOLE、LOEE和LOLF都高到了可靠性評估不可接受的水平,裝設蓄電池后,系統(tǒng)可靠性明顯改善。
為了分析蓄電池最大充放電率對可靠性的影響,把可靠性指標看作蓄電池最大充放電率的函數(shù)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)如表1所示,蓄電池最大充放電率從5(kW·h)/h變到50(kW·h)/h,步長為5(kW·h)/h,對2種具有不同蓄電池容量的系統(tǒng)進行模擬,仿真結(jié)果如圖5~7所示。圖5~7表明:隨著蓄電池最大充放電率的增大,LOLE、LOEE和LOLF呈明顯的遞減趨勢;最大充放電率增大到一定值[本文為40(kW·h)/h]后,繼續(xù)增大該值,對系統(tǒng)可靠性影響不明顯,可靠性指標幾乎穩(wěn)定在一個常數(shù)附近,60(kW·h)/h為該系統(tǒng)蓄電池最大充放電率的合適值。
為了分析WTG額定功率對系統(tǒng)可靠性的影響,把可靠性指標看作WTG額定功率的函數(shù)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)如表1所示,每臺WTG的額定功率從20 kW變化到160 kW,步長為20 kW。仿真結(jié)果如圖8~10。圖8~10表明:隨著WTG額定功率的增大,系統(tǒng)可靠性不斷提高。由圖8~10中的曲線可確定WTG的額定功率和相應的蓄電池容量。
表2 WTG單機容量變化時系統(tǒng)可靠性指標(風力發(fā)電系統(tǒng)總?cè)萘?60 kW)Tab.2 Reliability index of system with the changing of single-machine capacity of WTG where the total capacity is 60kW
圖10 LOLF隨WTG額定功率變化Fig.10 Dependence of LOLF on rated power of WTG
為了分析柴油發(fā)電機額定功率對系統(tǒng)可靠性的影響,把可靠性指標看作柴油發(fā)電機額定功率的函數(shù)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)如表1所示,每臺柴油發(fā)電機的額定功率從15 kW變化到50 kW,步長為5 kW。仿真結(jié)果如圖11~13。圖11~13表明:隨著柴油發(fā)電機額定功率的增大,系統(tǒng)可靠性有明顯提高。圖11~13中的曲線可為柴油發(fā)電機的配置提供一定的依據(jù)。
本文詳細描述了風/柴/儲能聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的可靠性評估模型。針對樣例系統(tǒng),考慮了一些影響系統(tǒng)可靠性的因素,計算和分析了聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的一些可靠性指標。結(jié)果表明:風/柴/儲能聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的可靠性受仿真樣本容量、蓄電池容量、蓄電池最大充放電率、WTG額定功率和柴油發(fā)電機額定功率等諸多因素影響。本文采用的模型及方法可為政府及電力部門推廣風/柴/儲能聯(lián)合發(fā)電向偏遠地區(qū)供電提供依據(jù);可為內(nèi)蒙古地區(qū)及一些孤立島嶼采用以風力發(fā)電為主導的小型孤立系統(tǒng)發(fā)電提供依據(jù)。
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