張 杰, 管 霖, 黃振琳

(1. 華南理工大學(xué)電力學(xué)院, 廣東省廣州市 510641; 2. 廣州大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院, 廣東省廣州市 510006)

0 引言

微電網(wǎng)(microgrid,MG)[1]存在并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行兩種運(yùn)行狀態(tài)。其中,并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)存在主電源支撐因而供電充足,負(fù)荷能獲得持續(xù)供電。當(dāng)主網(wǎng)故障或受到擾動(dòng)時(shí),不乏持續(xù)數(shù)小時(shí)甚至10 h以上的停電存在,微電網(wǎng)切換為由分布式電源(distribution generator,DG)獨(dú)立供電的短時(shí)孤島運(yùn)行。準(zhǔn)確處理間歇性電源的波動(dòng)性是孤島運(yùn)行可靠性評(píng)估的難點(diǎn)和熱點(diǎn)[2-15]。另外,微電網(wǎng)孤島運(yùn)行往往需要采取負(fù)荷切除策略。實(shí)際運(yùn)行中負(fù)荷頻繁投切會(huì)對(duì)用電設(shè)備,尤其是電動(dòng)機(jī)或電子類設(shè)備造成較大的沖擊,損害設(shè)備壽命。對(duì)于存在光伏等波動(dòng)性電源且電源總?cè)萘坎蛔愕奈㈦娋W(wǎng),諸如云層運(yùn)動(dòng)造成的光伏功率頻繁跳變等因素均可能導(dǎo)致部分負(fù)荷被頻繁投切,從而威脅用電設(shè)備安全。因此,實(shí)際工程中會(huì)盡量避免因電源的不穩(wěn)定造成用電設(shè)備的反復(fù)投切。對(duì)于短時(shí)孤島運(yùn)行的微電網(wǎng),實(shí)際可采取負(fù)荷切除后即不再投入的策略。這種實(shí)際的切負(fù)荷策略與源荷波動(dòng)性使得孤島期間各時(shí)間段的負(fù)荷狀態(tài)具有了顯著的時(shí)序關(guān)聯(lián)性,因而微電網(wǎng)孤島運(yùn)行可靠性評(píng)估變得更為復(fù)雜。

時(shí)序蒙特卡洛仿真適合處理時(shí)序關(guān)聯(lián)性問題[2-6],便于對(duì)運(yùn)行中的各種復(fù)雜時(shí)序狀態(tài)和操作進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而得到可靠性指標(biāo)的概率分布,然而時(shí)序蒙特卡洛方法存在計(jì)算量大的問題。為避免此問題,有學(xué)者對(duì)解析法[7-9]、點(diǎn)估計(jì)法[10-12]及混合法[13-15]進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[7]采用離散卷積計(jì)算負(fù)荷點(diǎn)的孤島供電不足概率,文獻(xiàn)[8]建立基于馬爾可夫過程的DG多容量狀態(tài)模型并通過短期分析法得到孤島供電概率,文獻(xiàn)[9]則基于聚類方法和場(chǎng)景削減技術(shù)得到典型源荷樣本從而計(jì)算孤島負(fù)荷切除概率,隨后均采用全概率公式計(jì)算孤島負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間和停電次數(shù)指標(biāo)。文獻(xiàn)[10-12]采用點(diǎn)估計(jì)法構(gòu)造輸入變量樣本點(diǎn),文獻(xiàn)[13-14]則采用非序貫蒙特卡洛仿真方法隨機(jī)抽取源荷樣本,通過對(duì)各樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的確定性配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估從而得到可靠性指標(biāo)。文獻(xiàn)[7-14]將隨機(jī)性問題轉(zhuǎn)化為確定性的問題,用某一時(shí)間斷面的源荷場(chǎng)景代替孤島過程中連續(xù)波動(dòng)的源荷狀態(tài),因而孤島期間負(fù)荷切除操作明確從而簡(jiǎn)化了可靠性指標(biāo)的求解。這種思路避免了時(shí)序蒙特卡洛仿真計(jì)算量大的問題。然而,這種負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間的統(tǒng)計(jì)實(shí)際等同于在計(jì)及孤島期間源荷功率波動(dòng)的同時(shí)對(duì)負(fù)荷采取了實(shí)時(shí)投切的策略,這種實(shí)時(shí)投切策略導(dǎo)致負(fù)荷點(diǎn)頻繁停電,不符合實(shí)際。文獻(xiàn)[15]采用蒙特卡洛方法對(duì)微電網(wǎng)離網(wǎng)時(shí)間進(jìn)行多次抽樣得到系統(tǒng)可靠性指標(biāo),是一種較好的評(píng)估思路,但依然存在仿真時(shí)間較長(zhǎng)的問題。

針對(duì)上述問題,本文考慮孤島期間的源荷波動(dòng)性和實(shí)際切負(fù)荷策略,提出了一種微電網(wǎng)孤島運(yùn)行可靠性快速概率評(píng)估方法,以下簡(jiǎn)稱為快速概率評(píng)估方法(fast probabilistic evaluation method,FPEM)。該方法以源荷相關(guān)性樣本為基礎(chǔ),首先計(jì)算孤島內(nèi)的負(fù)荷損失概率,隨后采用基于幾何分布模型推導(dǎo)的解析計(jì)算公式快速計(jì)算負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間概率分布,最后綜合出負(fù)荷點(diǎn)和系統(tǒng)停電頻率與停電時(shí)間可靠性指標(biāo)。

1 FPEM框架和特點(diǎn)

適用于微電網(wǎng)孤島運(yùn)行可靠性指標(biāo)計(jì)算的FPEM框架如圖1所示。

圖1 FPEM的框架Fig.1 Framework of FPEM

1)建立適合的DG和負(fù)荷功率的隨機(jī)分布概率模型。應(yīng)用拉丁超立方抽樣(Latin hypercube sampling,LHS)和Choleskey分解得出DG和負(fù)荷相關(guān)性樣本矩陣,記樣本數(shù)為NLHS。

2)對(duì)前一環(huán)節(jié)中的每一個(gè)樣本,進(jìn)行孤島電源充裕度評(píng)估,并根據(jù)DG停運(yùn)狀態(tài)組合(記組合總數(shù)為NC)應(yīng)用NCNLHS次孤島負(fù)荷削減優(yōu)化計(jì)算得出各負(fù)荷點(diǎn)的孤島失負(fù)荷概率。

3)針對(duì)負(fù)荷一旦在某個(gè)時(shí)間段t(0

由于所采用的切負(fù)荷策略和源荷波動(dòng)性使孤島期間各時(shí)間段的負(fù)荷狀態(tài)具有了強(qiáng)時(shí)序關(guān)聯(lián)性,要得出孤島期間的負(fù)荷點(diǎn)可靠性指標(biāo)通常適宜采用時(shí)序蒙特卡洛方法,然而為減少仿真計(jì)算量可借鑒文獻(xiàn)[15]采用一種基于蒙特卡洛仿真的估計(jì)法(Monte Carlo simulation evaluation method,MCSEM),其核心算法見圖2。圖2算法實(shí)現(xiàn)圖1的FPEM中紅框部分完成的功能,即針對(duì)每個(gè)DG停運(yùn)狀態(tài)組合對(duì)微電網(wǎng)離網(wǎng)時(shí)間進(jìn)行NMCS次重復(fù)仿真模擬,每次仿真均對(duì)Tmax個(gè)時(shí)間段(其中Tmax=max{Ti})依次從預(yù)先生成的隨機(jī)變量樣本庫(kù)中隨機(jī)抽樣進(jìn)行孤島負(fù)荷削減優(yōu)化計(jì)算,最終得到微電網(wǎng)中各負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間的概率分布。則MCSEM的優(yōu)化計(jì)算總次數(shù)為NCTmaxNMCS次。而FPEM中負(fù)荷削減優(yōu)化次數(shù)則為NCNLHS次。負(fù)荷優(yōu)化計(jì)算耗時(shí)是可靠性評(píng)估算法程序的主要耗時(shí)環(huán)節(jié),在保證相同計(jì)算精度的前提下NMCS與NLHS數(shù)量相當(dāng),因此FPEM可有效縮短可靠性指標(biāo)計(jì)算時(shí)間。

圖2 MCSEM的核心算法Fig.2 Key algorithm of MCSEM

本文第2節(jié)介紹隨機(jī)模型選取和相關(guān)抽樣算法,第3節(jié)簡(jiǎn)介電源停運(yùn)組合概率模型,第4節(jié)重點(diǎn)介紹圖1紅框?qū)?yīng)的負(fù)荷點(diǎn)可靠性指標(biāo)快速計(jì)算公式和方法,第5節(jié)通過實(shí)例對(duì)比驗(yàn)證算法的有效性。

2 源荷隨機(jī)分布模型和相關(guān)性抽樣

2.1 常見隨機(jī)變量的分布模型

長(zhǎng)時(shí)間尺度的可靠性評(píng)估中,風(fēng)速v可用雙參數(shù)威布爾分布描述,標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度H可用貝塔分布描述。微電網(wǎng)覆蓋區(qū)域小,對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)的同一類電源(如風(fēng)電、光伏)可采用相同的功率分布。雖然在某個(gè)確定運(yùn)行方式下,負(fù)荷可視為以預(yù)測(cè)值為均值的正態(tài)分布,但在年統(tǒng)計(jì)尺度上則不適合采用正態(tài)分布。尤其微電網(wǎng)中負(fù)荷類型相對(duì)單一,可靠性統(tǒng)計(jì)期間的負(fù)荷分布往往并不服從常見的概率分布,為此,可采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)描述負(fù)荷[16]。

2.2 隨機(jī)變量相關(guān)性樣本庫(kù)

無論日照、風(fēng)速還是人類作息時(shí)間都存在天然的相關(guān)性,均受到地球的自轉(zhuǎn)及公轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)、大氣層運(yùn)動(dòng)的影響,因此風(fēng)電、光伏和負(fù)荷功率在一天及更長(zhǎng)時(shí)間尺度的變化存在內(nèi)在的強(qiáng)相關(guān)性。文獻(xiàn)[2,12-14,17]研究表明源荷相關(guān)性對(duì)配電系統(tǒng)可靠性有顯著的影響。因此,在微電網(wǎng)狀態(tài)抽樣時(shí)必須考慮三者的相關(guān)性。本文采用LHS[18]和Choleskey分解排序[19]得到具有目標(biāo)相關(guān)性的樣本矩陣S,該矩陣包含NLHS個(gè)由風(fēng)速、標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度和負(fù)荷組成的樣本Sj(詳見附錄A)。

3 微電網(wǎng)有功出力模型

3.1 間歇性可再生DG停運(yùn)狀態(tài)組合及其功率

(1)

式中:Ωf和Ωg分別為第z個(gè)DG狀態(tài)組合下處于失效狀態(tài)的DG集合和工作狀態(tài)的DG集合。

對(duì)風(fēng)光荷樣本Sj,對(duì)應(yīng)停運(yùn)狀態(tài)組合z,NR臺(tái)間歇性可再生DG的有功出力之和為:

(2)

式中:函數(shù)Ci(ei)為第i臺(tái)DG的有功出力與其一次能源ei之間的函數(shù)關(guān)系。其中,風(fēng)電機(jī)組出力與風(fēng)速之間具有非線性關(guān)系,可采用風(fēng)電機(jī)組功率曲線[20]描述該函數(shù)。光伏電源出力與光照強(qiáng)度之間則具有近似線性關(guān)系[21],即Ci(·)為線性函數(shù)。

3.2 可控型DG功率模型

微電網(wǎng)內(nèi)一般還包含柴油發(fā)電機(jī)組、燃?xì)廨啓C(jī)組等可控型DG,以便增強(qiáng)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行狀態(tài)時(shí)的電能供給可控性。由于這些設(shè)備多在孤島運(yùn)行時(shí)才投運(yùn),運(yùn)行狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定,且孤島運(yùn)行時(shí)間一般較短,可認(rèn)為孤島運(yùn)行期間這類可控型DG的故障概率為零,其DG功率模型為:

(3)

并網(wǎng)型微電網(wǎng)如設(shè)有儲(chǔ)能單元,小容量?jī)?chǔ)能在短時(shí)孤島運(yùn)行時(shí)采用Vf控制[15],其功能主要針對(duì)負(fù)荷和波動(dòng)性電源分鐘級(jí)以內(nèi)的波動(dòng),以穩(wěn)定電壓和頻率。這類儲(chǔ)能則不宜納入可靠性評(píng)估的電源范疇。

由此,微電網(wǎng)總有功出力為:

(4)

4 微電網(wǎng)孤島可靠性快速概率評(píng)估

4.1 孤島失負(fù)荷概率指標(biāo)評(píng)估

當(dāng)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時(shí),一旦發(fā)電出力不能滿足負(fù)荷需求,一般根據(jù)負(fù)荷點(diǎn)的重要性等級(jí)采取負(fù)荷分級(jí)削減策略。例如文獻(xiàn)[7]以滿足島內(nèi)負(fù)荷供電需求最大化為原則,根據(jù)負(fù)荷點(diǎn)權(quán)重采取優(yōu)化計(jì)算做出負(fù)荷削減決策。為了更為精細(xì)地反映微電網(wǎng)用戶的可靠性,本文對(duì)不同優(yōu)先級(jí)的負(fù)荷點(diǎn)分別計(jì)算其孤島失負(fù)荷概率指標(biāo)。

(5)

式中:Il,j,z取值為0或1,取0表示輸入變量計(jì)算樣本為Sj、DG處于狀態(tài)組合z時(shí),負(fù)荷點(diǎn)l被切除,取1表示負(fù)荷點(diǎn)l沒有被切除。

Il,j,z由以下決策模型決定:

(6)

對(duì)每個(gè)樣本Sj枚舉DG停運(yùn)狀態(tài)組合z逐一執(zhí)行負(fù)荷削減優(yōu)化計(jì)算后,可得微電網(wǎng)孤島狀態(tài)下負(fù)荷點(diǎn)l的停電概率指標(biāo)為:

(7)

4.2 微電網(wǎng)可靠性指標(biāo)評(píng)估

(8)

(9)

(10)

(11)

同理,如果孤島狀態(tài)下負(fù)荷點(diǎn)l獲得DG持續(xù)供電時(shí)間不少于Ti個(gè)Δt,則該負(fù)荷點(diǎn)不停電(即r=0),其概率為:

(12)

式(11)與式(12)構(gòu)成微電網(wǎng)外部元件i故障后微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷點(diǎn)l停電時(shí)間的概率分布。

(13)

(14)

由上述可靠性指標(biāo)可綜合得出SAIFI和SAIDI等微電網(wǎng)系統(tǒng)可靠性指標(biāo),具體公式為：

(15)

(16)

式中:NL為微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷點(diǎn)個(gè)數(shù);NE為配電網(wǎng)中影響微電網(wǎng)供電的元件個(gè)數(shù);Nl為負(fù)荷點(diǎn)l的用戶數(shù)。

5 算例分析

5.1 算例參數(shù)

本文算例由IEEE RBTS-Bus 6配電系統(tǒng)[23]中的饋線1改造而來,即在饋線1的負(fù)荷點(diǎn)LP6位置設(shè)置一個(gè)低壓微電網(wǎng)(見附錄B圖B1)。該微電網(wǎng)中:設(shè)置2臺(tái)相同型號(hào)的風(fēng)電機(jī)組,其額定功率均為375 kW,切入風(fēng)速為4 m/s,額定風(fēng)速為12 m/s,切出風(fēng)速為22 m/s,強(qiáng)迫停運(yùn)率為0.05;設(shè)置一套光伏發(fā)電機(jī)組,其額定功率為750 kW,強(qiáng)迫停運(yùn)率為0.04;設(shè)置一臺(tái)柴油機(jī)組,額定功率為100 kW;設(shè)置一組15 kW蓄電池。微電網(wǎng)設(shè)置5個(gè)負(fù)荷點(diǎn)LP6至LP10,負(fù)荷點(diǎn)用戶數(shù)均為1,功率峰值均為200 kW,其負(fù)荷優(yōu)先級(jí)系數(shù)依次為0.3,0.25,0.2,0.15,0.1。

不計(jì)微電網(wǎng)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)元件和開關(guān)的故障。微電網(wǎng)外14條線路出現(xiàn)故障都將導(dǎo)致微電網(wǎng)離網(wǎng)孤島運(yùn)行。線路的基礎(chǔ)可靠性參數(shù)參考文獻(xiàn)[24]。其中線路1的修復(fù)時(shí)間(8 h)最長(zhǎng),即Tmax=8。

假設(shè)微電網(wǎng)內(nèi)的風(fēng)速滿足形狀參數(shù)k為3.97、尺度參數(shù)c為10.6的雙參數(shù)威布爾分布,光照強(qiáng)度滿足分布參數(shù)α為2.06、β為2.5的貝塔分布。微電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)值上采用IEEE RTS-96系統(tǒng)年度時(shí)序負(fù)荷曲線[25]中的負(fù)荷數(shù)據(jù)。分析發(fā)現(xiàn)該負(fù)荷數(shù)據(jù)分布為多峰曲線,并不服從常見概率分布,因此采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)描述該負(fù)荷分布。微電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)速、光照強(qiáng)度和5個(gè)負(fù)荷(按風(fēng)速、光照強(qiáng)度和負(fù)荷點(diǎn)6至10依次排列)的秩相關(guān)系數(shù)矩陣為:

(17)

5.2 FPEM與MCSEM的對(duì)比驗(yàn)證

為驗(yàn)證第4節(jié)推導(dǎo)的負(fù)荷點(diǎn)停運(yùn)時(shí)間分布解析公式的正確性和有效性,將其與第1節(jié)的MCSEM進(jìn)行計(jì)算結(jié)果和計(jì)算時(shí)間的對(duì)比。2種算法采用相同的方式產(chǎn)生輸入變量相關(guān)性樣本作為樣本庫(kù)。

首先,采用MCSEM,取LHS采樣規(guī)模NLHS，MCSEM為5 000次、仿真次數(shù)NMCS為50 000次,進(jìn)行可靠性計(jì)算。將得到的可靠性指標(biāo)結(jié)果記為Ia。因該結(jié)果是在較大樣本規(guī)模和仿真次數(shù)下獲得的,可視為精確結(jié)果,作為與其他計(jì)算結(jié)果的對(duì)比基準(zhǔn)。描述微電網(wǎng)可靠性的指標(biāo)較多,本文采用常用的SAIFI和SAIDI構(gòu)成Ia。

然后,采用不同LHS采樣次數(shù)NLHS，F(xiàn)PEM應(yīng)用FPEM計(jì)算微電網(wǎng)的SAIFI和SAIDI。考慮計(jì)算結(jié)果具有一定的波動(dòng)性和隨機(jī)性,重復(fù)計(jì)算100次。記第j次的指標(biāo)計(jì)算結(jié)果為Is,j,按下式計(jì)算相對(duì)誤差:

100%

(18)

圖3 FPEM與MCSEM的誤差特性比較(Tmax=8)Fig.3 Error characteristic comparison between FPEM and MCSEM (Tmax=8)

從圖3(a)和(b)可見,隨著NLHS,FPEM次數(shù)的增加,FPEM的計(jì)算精度不斷提高。但LHS抽樣數(shù)達(dá)到500后,誤差下降減緩,超過800后誤差基本不再下降。方差也具有同樣的規(guī)律,表明LHS的抽樣數(shù)達(dá)到500后多次重復(fù)計(jì)算的結(jié)果非常接近,可無需多次重復(fù)計(jì)算。圖3表明,MCSEM的精度與仿真次數(shù)NMCS密切相關(guān)。當(dāng)NMCS<1 000時(shí)(對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)為50 000)其誤差較大,且誤差總是大于相同NLHS,FPEM次數(shù)的FPEM的計(jì)算結(jié)果。

根據(jù)第1節(jié)的分析,FPEM算法的優(yōu)化計(jì)算次數(shù)為NCNLHS,FPEM次,而MCSEM的優(yōu)化計(jì)算次數(shù)為NCTmaxNMCS次,因此當(dāng)NLHS,FPEM=NMCS時(shí),FPEM算法不僅計(jì)算精度明顯優(yōu)于MCSEM,而且計(jì)算時(shí)間遠(yuǎn)小于后者。表1給出了Tmax=8的情況下2種算法完整過程的優(yōu)化次數(shù)和計(jì)算時(shí)間統(tǒng)計(jì)(采用普通計(jì)算機(jī))?？梢钥闯鲇捎贔PEM算法的優(yōu)化次數(shù)較MCSEM大幅減少,其計(jì)算時(shí)間約為MCSEM的1/5～1/4。

表1 FPEM與MCSEM的計(jì)算時(shí)間對(duì)比(Tmax=8)Table 1 Comparison of computation time between FPEM and MCSEM (Tmax=8)

此外,MCSEM的計(jì)算時(shí)間還正比于微電網(wǎng)最大離網(wǎng)時(shí)間Tmax,而本文提出的FPEM基本不受Tmax的影響,見附錄B表B1。為進(jìn)一步考查Tmax不同時(shí)FPEM的適用性,分別取Tmax為12,16,20,采用同樣的過程進(jìn)行微電網(wǎng)可靠性指標(biāo)計(jì)算和比較。結(jié)果表明兩種算法的計(jì)算精度基本不受Tmax變化的影響。

采用FPEM算法不僅能獲得孤島失負(fù)荷概率指標(biāo),還能計(jì)算出微電網(wǎng)內(nèi)不同負(fù)荷點(diǎn)的停電時(shí)間概率分布。以算例中線路3故障為例,經(jīng)分析知線路3故障時(shí)微電網(wǎng)等效負(fù)荷點(diǎn)的停電時(shí)間為4 h。采用FPEM評(píng)估微電網(wǎng)孤島運(yùn)行4 h的負(fù)荷點(diǎn)可靠性,可得到線路3故障時(shí)微電網(wǎng)內(nèi)各負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間的概率分布如圖4所示。

5.3 源荷波動(dòng)與切負(fù)荷策略對(duì)可靠性的影響分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提可靠性指標(biāo)計(jì)算模型處理源荷波動(dòng)和采用實(shí)際切負(fù)荷策略的合理性,研究孤島期間源荷波動(dòng)與切負(fù)荷策略對(duì)微電網(wǎng)孤島可靠性的影響,對(duì)比分析以下3種情況下的可靠性指標(biāo)。

圖4 線路3故障時(shí)微電網(wǎng)負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間的概率分布Fig.4 Probability distribution of power outage time at microgrid load point when line 3 fails

案例1:考慮孤島期間源荷功率波動(dòng)并采用負(fù)荷削減后不再投入的策略,采用FPEM計(jì)算(NLHS,FPEM為1 000次)。

案例2:計(jì)及源荷隨機(jī)分布但假定孤島期間源—荷功率恒定,采用文獻(xiàn)[7-14]的思路求解指標(biāo)。

案例3:計(jì)及孤島期間源荷波動(dòng)性并對(duì)負(fù)荷采取實(shí)時(shí)投切策略,采用MCSEM計(jì)算(NLHS,MCSEM與NMCS分別為5 000次和1 000次)。

經(jīng)計(jì)算,案例1、案例2、案例3這3種方案下微電網(wǎng)SAIFI依次為0.273 1,0.076 8,0.332 5,SAIDI依次為0.830 4,0.336 1,0.340 6?？梢钥闯?案例2和案例3下的SAIDI幾乎相同,說明不考慮孤島內(nèi)源荷波動(dòng)與考慮其波動(dòng)并且采取負(fù)荷實(shí)時(shí)投切這兩種情況下的停電時(shí)間相同,且均與案例1的SAIDI相差約60%,停電時(shí)間統(tǒng)計(jì)值偏小;SAIFI方面,案例2相比案例1的指標(biāo)相差67.6%,說明孤島內(nèi)源—荷波動(dòng)實(shí)際上會(huì)導(dǎo)致負(fù)荷停電次數(shù)較多,案例3相比案例1的指標(biāo)又增加了21.8%,說明對(duì)負(fù)荷采取實(shí)時(shí)投切導(dǎo)致負(fù)荷點(diǎn)停電次數(shù)更多,其中供電優(yōu)先級(jí)別較低的負(fù)荷會(huì)頻繁遭遇停電。顯然,孤島期間源荷功率的波動(dòng)和切負(fù)荷策略對(duì)微電網(wǎng)可靠性指標(biāo)影響較大,案例1的計(jì)算結(jié)果更為合理。本文提出的計(jì)算模型采用了實(shí)際的切負(fù)荷策略同時(shí)可準(zhǔn)確描述源荷波動(dòng)性,其計(jì)算結(jié)果更符合實(shí)際。

6 結(jié)語(yǔ)

孤島期間源荷功率波動(dòng)性和避免負(fù)荷頻繁投切的負(fù)荷優(yōu)化控制策略使得負(fù)荷狀態(tài)具有很強(qiáng)的時(shí)序關(guān)聯(lián)性。為避免傳統(tǒng)方法仿真計(jì)算量大的問題,本文基于幾何分布模型和概率計(jì)算,推導(dǎo)了快速準(zhǔn)確地計(jì)算微電網(wǎng)負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間概率分布的解析公式。方法綜合考慮了間歇性DG的故障、間歇性電源和負(fù)荷功率的波動(dòng)性與空間相關(guān)性。算例表明,所提方法不需要大量的仿真計(jì)算就能得到與采用蒙特卡洛仿真方法相近的計(jì)算結(jié)果,而且能得到負(fù)荷點(diǎn)停電時(shí)間指標(biāo)的概率分布情況,計(jì)算效率大大提升。本文準(zhǔn)確考慮源荷波動(dòng)并采用實(shí)際切負(fù)荷策略的計(jì)算結(jié)果符合實(shí)際。后續(xù)將綜合考慮源荷功率的時(shí)空相關(guān)性以及微電網(wǎng)內(nèi)大容量?jī)?chǔ)能裝置參與能量平衡對(duì)可靠性的影響,展開進(jìn)一步研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

(編輯蔡靜雯)