孫二平1，趙錫鑫，普智勇3，劉華軍4，萬 杰

(1.中國廣核新能源控股有限公司，北京 100070; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電氣工程及自動化學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001; 3.中國廣核新能源投資(深圳)有限公司云南分公司，云南 昆明 650000; 4.云南八冶新能源科技有限公司，云南 昆明 650000)

0 引言

近年來，為應(yīng)對日益加劇的能源安全和環(huán)境惡化問題，大力開發(fā)清潔新能源、提高可再生能源的轉(zhuǎn)化與利用率已成為世界各國的基本共識。其中，風(fēng)力發(fā)電憑借其風(fēng)能資源豐富、環(huán)保節(jié)能、成本較低等優(yōu)點在眾多新能源發(fā)電中脫穎而出，得到快速發(fā)展。然而，風(fēng)電是一種間歇性能源，其對電力系統(tǒng)的安全性、電能質(zhì)量及經(jīng)濟性產(chǎn)生了重要影響，并會隨著滲透率的增加而越來越突出[1-2]，阻礙了風(fēng)電的進一步大規(guī)模安全高效并網(wǎng)利用。為此，國內(nèi)外眾多學(xué)者從風(fēng)電間歇性對電網(wǎng)造成危害的角度展開了深入研究，風(fēng)電間歇性增加了電力系統(tǒng)的備用容量和額外運行費用。并且，為了更好的緩解、平抑風(fēng)電間歇性帶來的影響，其定量度量和分析也是間歇性問題的一個重點研究方向。文獻[3]提出用風(fēng)速陡變占空比作為風(fēng)速間歇性的定量刻畫指標(biāo)，并進行了相關(guān)統(tǒng)計分析。文獻[4]還提出了用風(fēng)機啟停頻度作為風(fēng)速間歇性的定量刻畫指標(biāo)；實際上，在切入低風(fēng)速附近出現(xiàn)的風(fēng)機啟動頻度刻畫的是風(fēng)功率時有時無的特性，在切出高風(fēng)速附近的風(fēng)機停機頻度指標(biāo)描述的風(fēng)功率時大時小的特性，該指標(biāo)用于刻畫風(fēng)電機組功率的間歇性更為合適。文獻[5]對現(xiàn)有的風(fēng)力發(fā)電間歇度測量方法進行了梳理總結(jié)。文獻[6]指出風(fēng)機間的互補性使整體風(fēng)場表現(xiàn)出的間歇性較弱，提出用爬坡占空比作為風(fēng)電功率間歇性的定量刻畫指標(biāo)，并進行了相關(guān)統(tǒng)計分析。實際上，風(fēng)電爬坡雖然已得到國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注，是體現(xiàn)風(fēng)電不確定性的一個重要指標(biāo)[7]；并且，文獻[6]中的風(fēng)電間歇性指標(biāo)體現(xiàn)的也是風(fēng)機出力時大時小的特性，雖然已經(jīng)包含了文獻[4]風(fēng)機停機頻度指標(biāo)描述的風(fēng)功率時大時小的特性，但缺乏對風(fēng)機出力時有時無特性的刻畫。此外，目前國內(nèi)外未有利用間歇性指標(biāo)進行風(fēng)電場發(fā)電質(zhì)量的綜合評估的全面詳細(xì)研究成果。

綜上所述，現(xiàn)有單個度量指標(biāo)對全面刻畫風(fēng)電機組發(fā)電功率間歇性存在不足。本文提出了一種基于風(fēng)機功率陡變占空比和風(fēng)機啟動頻度雙度量指標(biāo)組合方式的風(fēng)電機組功率間歇性的全面刻畫量方法。在此基礎(chǔ)上，利用互相關(guān)分析方法、虛擬發(fā)電廠理論及數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)，形成一種可以綜合評價未來一段時間虛擬風(fēng)電場出力質(zhì)量的評估策略；實際算例分析表明了該方法的應(yīng)用可行性，可輔助對風(fēng)場進行安全并網(wǎng)和合理棄風(fēng)等決策。

1 風(fēng)電功率間歇性的雙指標(biāo)組合度量方法

本文提出了一種可以綜合考慮風(fēng)功率時大時小和時有時無的間歇特性刻畫方法，即在文獻[6]給出的度量指標(biāo)的基礎(chǔ)上進行改進，同時進一步組合應(yīng)用文獻[4]的度量指標(biāo)。通過對比分析現(xiàn)有單個度量指標(biāo)對全面刻畫風(fēng)電間歇性存在的不足，本文給出一種風(fēng)電機組功率間歇性的全面刻畫方法如下：利用改進的陡變占空比描述風(fēng)機功率時大時小特點，利用啟動頻度刻畫風(fēng)機風(fēng)功率時有時無的特性。

1.1 改進后的風(fēng)功率陡變占空比

首先，需要得到某段時間內(nèi)風(fēng)功率差

Δp(t)=p(t+Δt)-p(t)

(1)

式中 Δt——時間間隔，可以取1 min或者10 min；

p(t)和p(t+Δt)——t和t+Δt時刻的風(fēng)功率，假設(shè)θ1和θ2分別為預(yù)先給定的風(fēng)功率陡變正負(fù)閾值，則：當(dāng)Δp(t)>θ1，則意味著發(fā)生了風(fēng)功率陡升事件；當(dāng)Δp(t)<θ2時則意味著發(fā)生了風(fēng)功率陡降事件[6]。

設(shè)總的觀測時長為T、選取合適的Δt，在該時間段內(nèi)計算得到風(fēng)功率差時間序列{Δp(t)}，記該序列中元素的個數(shù)為M。然后按照給定閾值θ1和θ2，統(tǒng)計風(fēng)功率陡變事件發(fā)生的頻次。則風(fēng)功率陡變事件發(fā)生的時長T′可以表示為

T′=Δt×M

(2)

則風(fēng)功率陡變占空比φ定義為

φ=(T′×100%)/T

(3)

可以看出，風(fēng)功率陡變占空比φ位于[0 1]區(qū)間內(nèi)，則φ越大，意味著一段時間內(nèi)風(fēng)功率陡變發(fā)生的時長越長，風(fēng)功率的間歇性較強。文獻[7]對風(fēng)功率陡變事件及其相關(guān)研究進展進行了詳細(xì)闡述。

表1爬坡事件時間間隔及相應(yīng)的閾值

關(guān)于閾值的選取，參考文獻[3]采用置信區(qū)間的概念來確定風(fēng)速間歇性刻畫的閾值，假設(shè){Δp(t)}服從正態(tài)分布，則大約95%的風(fēng)功率差Δp(t)位于區(qū)間[μ-2σ，μ+2σ]內(nèi)，即

P(μ-2σ<Δp(t)<μ+2σ)=95%

(4)

式中μ和σ——序列{Δp(t)}的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

令θ1=μ-2σ，θ2=μ+2σ，則意味著區(qū)間內(nèi)的風(fēng)功率差是正常的風(fēng)功率變化，而超出該區(qū)間的風(fēng)功率差則表示發(fā)生了陡變事件。但該方法刻畫風(fēng)電間歇性時會把一部分爬坡事件包含在內(nèi)，使得刻畫不精確，因此需要在此基礎(chǔ)上加入另外兩個閾值θ3和θ4將爬坡事件剔除在外，進行修正后的間歇性的判斷是：當(dāng)θ1<Δp(t)<θ3或θ4<Δp(t)<θ2時，發(fā)生了風(fēng)功率間歇性事件。由文獻[6]知，爬坡占空比閾值選取如表1所示，其中，PR代表風(fēng)電場的額定功率，Pth1(θ3)是上爬坡事件的閾值，Pth2(θ4)是下爬坡事件的閾值。

1.2 風(fēng)機啟動頻度

如圖1所示，規(guī)定風(fēng)電機組單位時間內(nèi)的啟動頻度為β。

第一步對原始風(fēng)速時間序列進行10 min平均處理通常，即先用10 min內(nèi)的平均風(fēng)速這一數(shù)值代替10 min內(nèi)的所有風(fēng)速數(shù)值，然后對原始風(fēng)速序列進行離散化處理，得到離散的“0-1”時間序列。離散化的規(guī)則如下：當(dāng)風(fēng)速小于切入風(fēng)速或者大于切出風(fēng)速時，將風(fēng)速記為“0”，表示風(fēng)電機組無功率輸出；反之，將風(fēng)速記為“1”，表示風(fēng)電機組有功率輸出[4]。即

(5)

第二步，令起始β=0，單位時間為10 min，規(guī)定采樣點序號。

第三步，按照采樣序號依次讀取離散時間序列，在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計風(fēng)電機組單位時間內(nèi)的啟動頻度。規(guī)定Vi為離散時間序列中序號ti的風(fēng)速值，Vi+1為離散時間序列中序號ti+1的風(fēng)速值，若滿足Vi+1=Vi+1，則β=β+1，即新的啟動頻度為原有的啟動頻度基礎(chǔ)加1；反之，則新的啟動頻度等于原有的啟動頻度。

第四步，判斷ti+1是不是最后一個采樣點，如果不是，則從第二步開始重復(fù)之前的工作；若是，則結(jié)束工作，得到的β為最終的風(fēng)力發(fā)電機啟動頻度。

圖1 風(fēng)電機組單位時間啟停頻度統(tǒng)計流程圖

2 風(fēng)電場發(fā)電質(zhì)量綜合評估策略

大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后，風(fēng)電間歇性對電力系統(tǒng)造成一系列技術(shù)和經(jīng)濟上的影響。因此，在評估風(fēng)電場的發(fā)電質(zhì)量時有必要引入間歇性度量指標(biāo)。并且，虛擬發(fā)電廠為新能源電力的安全高效利用開辟了一條新的路徑[8]。因此，本文引入虛擬發(fā)電廠、選用合適的風(fēng)功率間歇性刻畫量對發(fā)電質(zhì)量評估，來為減小風(fēng)電間歇性對電力系統(tǒng)的不利影響提供一定幫助。

首先，分別對多臺風(fēng)機的啟動頻度(陡變占空比)之間進行互相關(guān)分析，將相關(guān)性較高的多臺風(fēng)機聚合在一起，作為統(tǒng)一調(diào)度的虛擬發(fā)電場。對聚合在一起的虛擬風(fēng)電場的啟動切換頻度(陡變占空比)進行預(yù)報，如果在未來一段時間內(nèi)風(fēng)場內(nèi)的風(fēng)機的啟動頻度(陡變占空比)高，則表明這段時間內(nèi)風(fēng)機啟動頻繁(風(fēng)速變化劇烈)，其原因是風(fēng)速變化劇烈，容易造成風(fēng)電場輸出功率波動增大、發(fā)電質(zhì)量降低。最后，綜合啟停切換頻率和陡變占空比以及它們相應(yīng)的權(quán)重，給出一個風(fēng)電場出力質(zhì)量綜合評價系數(shù)。嘗試通過對比該評價系數(shù)的大小，在并網(wǎng)的過程中，優(yōu)先選擇評價系數(shù)大的風(fēng)電場并網(wǎng)；而在需要棄風(fēng)時，可以首先選擇將評價系數(shù)最小的風(fēng)電場進行棄風(fēng)。

2.1 基于互相關(guān)分析的虛擬發(fā)電廠聚合方法

虛擬發(fā)電廠的實質(zhì)是一組電源的聚合體，其需要尋找一種有效的聚合方式。類比信號處理中用互相關(guān)分析來描述兩個信號之間的依賴關(guān)系[9]，可選取互相關(guān)分析作為聚合虛擬發(fā)電廠的方法。

假設(shè)x(t)與y(t)分別代表兩個隨機信號，則它們對應(yīng)的互相關(guān)函數(shù)一般定義為

(6)

而互相關(guān)函數(shù)中的互相關(guān)系數(shù)定義如式(7)

(7)

互相關(guān)系數(shù)ρxy(τ)的取值范圍為-1≤ρxy(τ)≤1?；ハ嚓P(guān)系數(shù)的絕對值|ρxy(τ)|越大，則兩個信號間的相關(guān)性越高，兩個信號的關(guān)聯(lián)程度越強。文獻[9]給出了相關(guān)程度與相關(guān)系數(shù)取值的對應(yīng)關(guān)系。

2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)報技術(shù)

本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)進行預(yù)報，并在預(yù)報前利用自相關(guān)分析進行可預(yù)報性分析，以得到最佳預(yù)報時長，來使預(yù)報誤差降低[10]。

2.2.1 自相關(guān)分析方法

常用Pearson自相關(guān)系數(shù)的具體原理如下：

假設(shè)x(t)，t=1,2,……,n是一個隨機的時間序列，而信號x(t)與延遲τ時刻后的信號x(t+τ)間的協(xié)方差r(τ)的定義如式(2)所示

(8)

則信號x(t)與延遲τ時刻后的信號x(t+τ)的自相關(guān)系數(shù)ρxx(τ)定義為

(9)

自相關(guān)系數(shù)ρxx(τ)的取值范圍和對應(yīng)的相關(guān)性程度都與互相關(guān)相同。

2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于風(fēng)電功率預(yù)測及風(fēng)機故障診斷等許多方面[11-12]。它一般由輸入層、隱含層和輸出層三部分組成，其基本單位是神經(jīng)元。如圖2所示，為一個3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元接受到輸入信號Xi后，經(jīng)過隱含層Hi正向傳播至輸出層Oi，輸出Yi。輸出的Yi與已有結(jié)果進行比較，得到的誤差再經(jīng)過隱含層反向傳播至輸出層，此過程中每一層神經(jīng)元都得到了各自的誤差，從而調(diào)節(jié)神經(jīng)元內(nèi)部的權(quán)重和閾值，持續(xù)迭代直到誤差滿足需要時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)停止。

圖2 典型3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 算例及結(jié)果分析

本文選擇某一風(fēng)電廠40臺機組作為對象，每臺風(fēng)機的額定功率為15 kW。設(shè)定切入風(fēng)速為3 m/s，切除風(fēng)速為20 m/s。對風(fēng)功率間歇性兩個刻畫量進行互相關(guān)分析，得到圖3和圖4所示的結(jié)果。選取相關(guān)系數(shù)大于等于0.6的風(fēng)機組成虛擬風(fēng)電廠，得到圖5，圖6所示的虛擬發(fā)電廠的風(fēng)功率間歇性特性的結(jié)果，并在基礎(chǔ)上進行自相關(guān)分析和預(yù)報，得到圖7～圖10的結(jié)果。

圖3 啟動頻度互相關(guān)分析圖

圖4 陡變占空比互相關(guān)分析圖

圖5 虛擬風(fēng)電場啟動頻度圖

圖6 虛擬風(fēng)電場陡變占空比圖

圖7 啟動頻度自相關(guān)分析圖

圖8 陡變占空比自相關(guān)分析圖

圖9 啟動頻度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

圖10 陡變占空比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

通過對上述算例結(jié)果分析可以看出：啟動頻度最佳預(yù)報時長為1 h，陡變占空比的最佳預(yù)報時長為2～3 h，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報效果雖有一定誤差，但整體較好。將風(fēng)電啟動頻度轉(zhuǎn)換為啟動頻率，并將相同時間的啟動頻率平均值與對應(yīng)的陡變占空比均值相比，得到啟動頻度占40%，陡變占空比占60%。

4 結(jié)論及展望

本文針對基于單機功率間歇性度量指標(biāo)的風(fēng)場發(fā)電質(zhì)量評估策略進行研究，結(jié)論如下：

(1)用單一的爬坡占空比指標(biāo)來刻畫風(fēng)電機組功率的間歇性具有一定的局限性，不能綜合考慮實際風(fēng)電場中的機組啟停問題；需要將改進的陡變占空比與風(fēng)機啟動頻度結(jié)合起來對風(fēng)功率間歇性進行全面刻畫。

(2)用互相關(guān)函數(shù)對所有機組的風(fēng)電功率間歇性度量指標(biāo)序列進行分析，將相關(guān)性較高的風(fēng)電機組聚合在一起組成虛擬風(fēng)電場；用自相關(guān)分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對虛擬風(fēng)場的功率間歇性度量指標(biāo)序列進行建模預(yù)報，根據(jù)預(yù)報結(jié)果設(shè)置兩個度量指標(biāo)權(quán)重，給出未來最佳預(yù)報時長內(nèi)虛擬風(fēng)電場出力質(zhì)量的綜合評價系數(shù)，以便支持風(fēng)場安全并網(wǎng)和合理棄風(fēng)。

(3)實際算例分析表明了上述方法的應(yīng)用可行性。