韓 帥，劉立群，張文超

(太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院，太原 030024)

風(fēng)力發(fā)電作為多微網(wǎng)的主要組成單元，與多個(gè)分布式電源、儲(chǔ)能裝置、相關(guān)負(fù)荷和監(jiān)控、保護(hù)裝置匯集而成的多微網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)電系統(tǒng)，是一個(gè)能夠按照目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)自我控制、保護(hù)和管理的自治供電系統(tǒng)。目前，交直流混合微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示：

圖1 交直流混合微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)作為新型電力系統(tǒng)的組成部分，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，為保障供電的可靠性，需針對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估和逆變器控制的研究。加強(qiáng)多微網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估，從源頭做好預(yù)警機(jī)制，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行合理分析，分析影響系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要因素，并結(jié)合數(shù)據(jù)獲得有價(jià)值的量化數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)判和決策。

對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)提前進(jìn)行運(yùn)行策略和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)調(diào)整，使系統(tǒng)更安全可靠地運(yùn)行，為實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)自愈提供技術(shù)理論支撐。我國(guó)目前對(duì)于風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估理論已具有一定突破：國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者由大電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估方法，形成對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)因素的分析。影響因素包括：風(fēng)力發(fā)電等分布式電源的功率不確定性、負(fù)荷隨機(jī)性、電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、以及保護(hù)和設(shè)備故障的不確定性、自然災(zāi)害的因素以及一些偶然的人為因素等[1]。從風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估所考慮的因素出發(fā)，現(xiàn)已有的評(píng)估方法確定性方法，是假定系統(tǒng)可能發(fā)生的故障，在每個(gè)故障下分析系統(tǒng)是否出現(xiàn)運(yùn)行條件的越限，如N-1靜態(tài)安全分析等[2]。概率分析建立配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估，同時(shí)運(yùn)用了CIME語(yǔ)言及狀態(tài)枚舉算法，計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)大小[3]。

本文研究思路與主要工作：當(dāng)前，對(duì)風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要利用：隨機(jī)抽取樣本的技術(shù)，即蒙特卡洛法對(duì)隨機(jī)潮流進(jìn)行評(píng)估，但是隨著分布式發(fā)電的集成化，對(duì)于大型的復(fù)雜系統(tǒng)，該方法運(yùn)算量就會(huì)大大地增加，對(duì)計(jì)算的設(shè)備性能就會(huì)有所要求，對(duì)應(yīng)的投資也會(huì)增大，不利于經(jīng)濟(jì)性。本文采用半不變量算法，對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行隨機(jī)建模，主要包括微網(wǎng)系統(tǒng)中的分布式風(fēng)力發(fā)電原件以及投入負(fù)荷的隨機(jī)模型；分析建立系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓越限、支路潮流越限的計(jì)算概率和嚴(yán)重度指標(biāo)方法。并以此來(lái)評(píng)估風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行后給系統(tǒng)帶來(lái)的隨機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。分析風(fēng)力發(fā)電構(gòu)成的微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行容量的不同、對(duì)系統(tǒng)所造成的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)和支路潮流越限風(fēng)險(xiǎn)，并定量評(píng)估其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值大小。并以蒙特卡洛法為參考，驗(yàn)證本方法的有效性。

1 風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)

1.1 風(fēng)險(xiǎn)定義及特性

社會(huì)發(fā)展與進(jìn)步，風(fēng)險(xiǎn)客觀存在，造成損失的概率大小隨生產(chǎn)力不斷進(jìn)步在持續(xù)改變。對(duì)其分析和研究有著不同的途徑和方法，其定義也不盡相同。不確定性對(duì)目標(biāo)的影響是ISO31000國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織對(duì)“風(fēng)險(xiǎn)”的定義。事件發(fā)生的概率和產(chǎn)生的后果這兩個(gè)基本要素用來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小。系統(tǒng)中電力負(fù)荷的不確定性、設(shè)備的隨機(jī)故障導(dǎo)致對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)難以實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)辨識(shí)系統(tǒng)失效事件發(fā)生的可能性進(jìn)行電力系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，用來(lái)分析不同工況下系統(tǒng)各種指標(biāo)越限的嚴(yán)重程度。

風(fēng)險(xiǎn)所具有的主要特點(diǎn)包括：

(1)客觀性：風(fēng)險(xiǎn)的存在是客觀的，不受主觀意志而發(fā)生改變。

(2)普遍性：風(fēng)險(xiǎn)存在社會(huì)生產(chǎn)和生活方方面面。

(3)偶然性：不同風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生可能性有所不同，其發(fā)生具有隨機(jī)性和不可預(yù)估的特點(diǎn)。

(4)必然性：當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)值達(dá)到一定程度時(shí)，其發(fā)生的概率達(dá)到100%.

(5)可控性：通過(guò)改變系統(tǒng)中的受控變量，可對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行控制。

1.2 風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行面臨的風(fēng)險(xiǎn)

多微網(wǎng)中的風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)可以提高大電網(wǎng)的彈性，改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及潮流分布，提高能量的利用率。但是也必須綜合考慮其對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)產(chǎn)生的負(fù)面影響[4]。風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行將使電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生很大的改變。

微電網(wǎng)中風(fēng)力發(fā)電屬于間歇型發(fā)電，其輸出功率具有隨機(jī)性，當(dāng)電力系統(tǒng)中的負(fù)荷發(fā)生波動(dòng)時(shí)，這將會(huì)給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。

2 隨機(jī)潮流算法

2.1 半不變量

半不變量是將分布函數(shù)F(x)的特征函數(shù)進(jìn)行相關(guān)數(shù)學(xué)變換而得到的變量，也是隨機(jī)變量的一種數(shù)字特征，可以由不高于相應(yīng)階次的各階距求得，隨機(jī)變量特征函數(shù)的表達(dá)式如下[5]：

(1)

對(duì)特征函數(shù)取自然對(duì)數(shù)，按照麥克勞林展級(jí)數(shù)式展開(kāi)，可得：

(2)

式中kr為r階半不變量，s表示展開(kāi)表達(dá)式的項(xiàng)數(shù)，o(ts)表示余項(xiàng)的無(wú)窮小量。半不變量的求取過(guò)程主要由距來(lái)求取，通常前7階半不變量與中心矩Mv的有如下關(guān)系：

(3)

隨機(jī)變量的1階半不變量是它的數(shù)學(xué)期望，其2階半不變量對(duì)應(yīng)的是其數(shù)學(xué)方差。當(dāng)服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，該隨機(jī)變量≥3階的半不變量都為0.

常用的關(guān)于半不變量的兩個(gè)性質(zhì)：

(4)

性質(zhì)2：隨機(jī)變量n倍的v階半不變量等于該變量的v階半不變量的nv倍。

2.2 利用半不變量的解析過(guò)程

對(duì)系統(tǒng)的輸入功率進(jìn)行潮流計(jì)算，對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)各支路中功率變化量滿足相互獨(dú)立的隨機(jī)變量，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行卷積運(yùn)算，就可以獲得各注入功率所滿足的分布函數(shù)。將該分布函數(shù)用半不變量法化為線性。在實(shí)際工程中，由于采用節(jié)點(diǎn)功率作為節(jié)點(diǎn)注入量，這會(huì)造成電力系統(tǒng)潮流方程呈非線性化，在求解過(guò)程中需要把非線性方程式(組)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)相應(yīng)線性方程式(組)求解的過(guò)程，即逐次線性化過(guò)程。對(duì)于計(jì)算系統(tǒng)支路潮流時(shí)，已知各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變量可以利用如下公式來(lái)進(jìn)行計(jì)算：

Pij=-UiUj(Gijcosθ+Bijsinθij)+tijGijUi2

(5)

Qij=-UiUj(Gijsinθij-Bijcosθij)+(Bij-bij0)Ui2

(6)

式中：tij為對(duì)應(yīng)支路上的變壓比，bij0對(duì)應(yīng)的是1/2線路導(dǎo)納。

將上式用隨機(jī)變量表示出來(lái)可得：

Sz=fz(X)

(7)

式中：Sz表示支路上的輸入功率，fz(.)表示支路上的狀態(tài)變量與輸入功率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其中Sz，X都為隨機(jī)變量。將該式進(jìn)行線性化處理，利用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)式將其展開(kāi)，可得：

Sz=Sz0+ΔSz=fz(X0)+G0ΔX+…

(8)

式中：Sz0為潮流計(jì)算過(guò)程中的期望值，ΔSz實(shí)際功率與期望功率之間的波動(dòng)量。G0反映了支路功率在狀態(tài)量的期望值附近的變化情況。即：

(9)

整理(8)式，忽略式中二階以上的高次項(xiàng)，可得輸入功率在各支路的分布情況，如下：

(10)

式中：T0反映了輸入功率發(fā)生變化時(shí)對(duì)各支路功率的影響。

風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行系統(tǒng)中不確定性的原因，是由各節(jié)點(diǎn)注入功率S的隨機(jī)變化量ΔS產(chǎn)生，該隨機(jī)變化量主要由：負(fù)荷的隨機(jī)變化量ΔSload、分布式電源出力的隨機(jī)性等構(gòu)成(主要包括：風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)變量ΔSwind)，將這幾個(gè)獨(dú)立隨機(jī)變量進(jìn)行卷積計(jì)算可得到如下公式：

ΔS=ΔSload⊕ΔSwind

(11)

利用半不變量的性質(zhì)將上述公式進(jìn)行變換，這幾個(gè)隨機(jī)變量對(duì)應(yīng)半不變量分別為：節(jié)點(diǎn)注入功率變化量ΔS(k)，負(fù)荷引起功率變化量ΔSload(k)，風(fēng)力發(fā)電引起系統(tǒng)功率變化ΔSwind(k).對(duì)應(yīng)的這幾個(gè)半不變量滿足式(12)：

ΔS(k)=ΔSload(k)+ΔSwind(k)

(12)

同樣利用半不變量性質(zhì)對(duì)狀態(tài)變量的變化量和支路功率的變化量進(jìn)行簡(jiǎn)單換算，以簡(jiǎn)化其卷積計(jì)算，對(duì)應(yīng)的公式為：

Z(k)=(T0)k×ΔS(k)

(13)

變量節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量ΔX(k)和支路功率的k階半不變量ΔSz(k)；(J0-1)(k)、(T0)(k)為對(duì)應(yīng)的不同階次的靈敏度矩陣。

2.3 隨機(jī)變量概率分布的求取

求取隨機(jī)變量概率分布的函數(shù)值，通過(guò)求取該隨機(jī)變量各階半不變量，并結(jié)合級(jí)數(shù)展開(kāi)式擬合出所要求取的隨機(jī)變量的概率分布函數(shù)情況。

首先將隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)化：

(14)

(15)

Cornish-Fisher級(jí)數(shù)在計(jì)算非正態(tài)概率分布時(shí)，具有較高的精確度。令連續(xù)隨機(jī)變量X的均值和方差分別為和，則其標(biāo)準(zhǔn)形式即為：

ε=(x-μ)/σ

(16)

Cornish-Fisher級(jí)數(shù)展開(kāi)對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)如下：

(17)

3 風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.1 風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)模型

風(fēng)機(jī)能否正常工作及外界風(fēng)速的大小，都會(huì)在不同程度上影響風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率。風(fēng)速概率分布的模擬模型主要包括：瑞利(Rayleigh)分布、韋伯(Weibull)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布等。當(dāng)前研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)際風(fēng)速模型最接近韋伯分布模型。

假設(shè)風(fēng)速概率分布服從雙參數(shù)韋伯分布，對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)與累積概率分布函數(shù)如式(18)：

(18)

式中：v表示風(fēng)速；c表示韋伯分布中的函數(shù)尺度參數(shù)；k則表示函數(shù)的形狀參數(shù)。

以上公式可得：形狀參數(shù)取值k=1，原韋伯分布函數(shù)與指數(shù)分布函數(shù)相同；

形狀參數(shù)取值k=2，對(duì)應(yīng)的韋伯分布函數(shù)與瑞利(Rayleigh)分布函數(shù)相同。

韋伯分布函數(shù)對(duì)應(yīng)參數(shù)，可以用實(shí)際統(tǒng)計(jì)的平均風(fēng)速值μ和標(biāo)準(zhǔn)差大小σ來(lái)做近似計(jì)算，如式(19)：

(19)

式中，Γ(x)表示Gamma函數(shù)又稱歐拉第二積分，其計(jì)算公式滿足式(20)：

(20)

韋伯分布的均值和方差分別為：

(21)

從上式可以看出，輸出功率的概率密度分布函數(shù)也服從Beta分布，其v階原點(diǎn)矩如(22)：

αv=

(22)

3.2 系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓越限的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)

系統(tǒng)電壓降低，會(huì)使系統(tǒng)的能量損耗和功率損耗增加，并對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行造成一定的影響，增加投資，使經(jīng)濟(jì)性變差。因此需要建立電壓的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

節(jié)點(diǎn)電壓越限的概率計(jì)算公式如下：

(23)

以電壓偏移量作為影響電力系統(tǒng)發(fā)生事故嚴(yán)重性對(duì)應(yīng)的后果函數(shù)值，即節(jié)點(diǎn)電壓的越限嚴(yán)重度指標(biāo)，如下公式：

場(chǎng)地全部鉆孔（CK1～CK10，ZK1～ZK21）均有揭露，揭露層厚 1.30～4.50m，平均厚度2.66m；層頂高程3.40～3.83m，層頂深度0.00～0.00m。

(24)

(25)

式中:Vi表示電壓在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i上的幅值大?。籚imin，Vimax為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i所允許的最值情況，本文令最值為額定值的±5%VN，用F(V)表示其累積分布函數(shù)。

則電壓越限的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)可以表示如下：

(26)

3.3 支路潮流越限的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)

當(dāng)系統(tǒng)處于正常工況下，支路潮流使系統(tǒng)失穩(wěn)的概率很?。坏?，系統(tǒng)處于非正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，會(huì)使支路潮流增加，當(dāng)其數(shù)值達(dá)到線路承受最大值時(shí)，會(huì)引發(fā)線路上的繼保裝置發(fā)生動(dòng)作，所以需要使其控制在正常工作范圍以內(nèi)，以降低線路跳閘的概率性。因此，研究多微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要考慮到系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)支路的潮流問(wèn)題，設(shè)置對(duì)應(yīng)的支路潮流行為評(píng)估的指標(biāo)函數(shù)。

支路潮流行為的概率運(yùn)算，僅以最大值進(jìn)行計(jì)算，對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式如下：

Pr(Sij)=Pr(Sij>Sijmax)=1-F(Sijmax)

(27)

支路過(guò)負(fù)荷的嚴(yán)峻程度可以用公式(28)表示：

(28)

式中:Sij對(duì)應(yīng)的是支路ij上的有功潮流，Sijmax對(duì)應(yīng)的是有功潮流所允許的上限值大小，當(dāng)之路上帶負(fù)荷為其最大有功容量時(shí)，該容量的大小值設(shè)定為期望的容量值1.3倍。

F(Sij)用來(lái)表示支路中的潮流計(jì)算時(shí)，計(jì)算結(jié)果所對(duì)應(yīng)的累積分布情況。

Rs=Pr(Sij)Sev(Sij)

(29)

4 風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

評(píng)估流程如下：

第一步：采集多微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)隨機(jī)潮流計(jì)算所需的原始數(shù)據(jù)，對(duì)該數(shù)據(jù)做出進(jìn)行檢測(cè)，并得到需要的變量，主要是：包含了進(jìn)行常規(guī)潮流運(yùn)算時(shí)，系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)所需的參數(shù)在內(nèi)，還包括有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的各節(jié)點(diǎn)有關(guān)信息內(nèi)容，以及系統(tǒng)所帶的運(yùn)行負(fù)荷對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型的數(shù)字特征、風(fēng)電發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電的輸出功率及概率分布數(shù)據(jù)。

第二步：由以上所推到出概率模型的表達(dá)式，來(lái)對(duì)負(fù)荷、風(fēng)電模型的半不變量進(jìn)行求取。利用半不變量的性質(zhì)，將對(duì)求取的結(jié)果進(jìn)行線性疊加，以此得到系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)發(fā)力時(shí)的半不變量數(shù)值大小。

第三步：利用牛拉法對(duì)系統(tǒng)的各支路進(jìn)行潮流運(yùn)算，得到對(duì)應(yīng)系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處的電壓的期望值大小，以及系統(tǒng)的各支路潮流發(fā)力所對(duì)應(yīng)的期望大小，由潮流計(jì)算最終迭代結(jié)果的雅克比矩陣J0，可以求出系統(tǒng)各支路對(duì)應(yīng)的靈敏度矩陣T0.

第四步：對(duì)系統(tǒng)的各節(jié)點(diǎn)電壓、支路潮流，利用概率統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)，求取其對(duì)應(yīng)的半不變量，將結(jié)果用級(jí)數(shù)展開(kāi)，得到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中不同的節(jié)點(diǎn)電壓以及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的支路潮流所對(duì)應(yīng)的概率密度和累積分布函數(shù)的表達(dá)式對(duì)應(yīng)的曲線。

第五步：由概率分布情況，對(duì)運(yùn)行系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)電壓和支路潮流功率在運(yùn)行過(guò)程中，將會(huì)出現(xiàn)的一系列行為指標(biāo)做出相應(yīng)的評(píng)估。

5 算例分析

以文獻(xiàn)[7]提供的標(biāo)準(zhǔn)IEEE33節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，在該節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上并入多微網(wǎng)系統(tǒng)，用來(lái)進(jìn)行了風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估的研究。該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)接線圖如圖2所示；

圖2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)接線圖

該系統(tǒng)基準(zhǔn)容量Sb=1 MVA，其基準(zhǔn)電壓為Vb=24.9 kV，節(jié)點(diǎn)參考電壓為1.03的基準(zhǔn)電壓Vroot=1.03 p.u.=25.647 kV，為計(jì)算簡(jiǎn)便化，系統(tǒng)中所有的輸電線路都被簡(jiǎn)化為單相線路，并且將24.9/4.16 kV變壓器簡(jiǎn)化，忽略電壓調(diào)整器在系統(tǒng)中的作用，將系統(tǒng)用一個(gè)電壓等級(jí)來(lái)表示。

假設(shè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型參數(shù)選為：

單機(jī)額定容量為50 kW；

切入風(fēng)速：vci=3 m/s；

額定風(fēng)速：vr=13.5 m/s；

切出風(fēng)速：vco=20 m/s.

將容量分別為300 kW、600 kW、800 kW和1.1 MW的風(fēng)機(jī)，并入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的33節(jié)點(diǎn)處，計(jì)算系統(tǒng)其余各節(jié)點(diǎn)的電壓越限概率、嚴(yán)重度和風(fēng)險(xiǎn)大小，結(jié)果如下圖所示：

圖3a、3b、3c、3d、3e、3f是風(fēng)機(jī)接在33節(jié)點(diǎn)時(shí)，對(duì)比接入容量的不同，所對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓越限概率、電壓越限嚴(yán)重度和風(fēng)險(xiǎn)大小也有所不同。

圖3 各節(jié)點(diǎn)的電壓越限概率、嚴(yán)重度和風(fēng)險(xiǎn)大小

可以得出結(jié)論：隨著風(fēng)機(jī)容量的増大，同一節(jié)點(diǎn)的電壓越限概率、嚴(yán)重度與風(fēng)機(jī)接入的容量成正比關(guān)系。

由圖3c、3f 可以看出，將不同容量的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組接入節(jié)點(diǎn)33處后，隨著接入風(fēng)機(jī)容量的不斷增大，系統(tǒng)的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與其呈現(xiàn)正比關(guān)系。

由此可以得出結(jié)論：同一節(jié)點(diǎn)處，接入系統(tǒng)的風(fēng)力發(fā)電容量越大，對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

當(dāng)風(fēng)機(jī)接入容量為300 kW、600 kW時(shí)，節(jié)點(diǎn)1～21的越限的風(fēng)險(xiǎn)值幾乎為零；但是接入額定容量分別增加到750 kW、1.1 kW時(shí)，僅僅節(jié)點(diǎn)1～5的越限的風(fēng)險(xiǎn)值為幾乎為零。

由此可以說(shuō)明：增大風(fēng)力發(fā)電的并入容量，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中有越限風(fēng)險(xiǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)也隨之呈現(xiàn)正相關(guān)趨勢(shì)，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)行為風(fēng)險(xiǎn)大小也有所不同——距離接入節(jié)點(diǎn)越近，對(duì)應(yīng)的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)就越大。

6 結(jié)論

本文對(duì)風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，確定風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)概率模型，對(duì)比風(fēng)力發(fā)力狀況與接入不同容量時(shí)的工作狀況：探究對(duì)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

得到如下結(jié)論：在同一情況下，不同節(jié)點(diǎn)的有功負(fù)荷不同，對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的電壓、支路潮流越限風(fēng)險(xiǎn)大小不同。負(fù)荷正態(tài)分布模型中期望與標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)影響節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)值的大小。負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差越大，系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓越限、支路潮流越限可能性就會(huì)增加。

不同容量的分布式電源接入都會(huì)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)電壓、支路潮流行為帶來(lái)一定影響。光伏發(fā)電對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓、支路潮流行為帶來(lái)一定的影響，通過(guò)定量計(jì)算出不同情況下風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)?？梢钥闯觯弘S著接入容量的増加，系統(tǒng)的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與之呈正相關(guān)趨勢(shì)；電氣距離與節(jié)點(diǎn)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)趨勢(shì)。接入容量與支路潮流過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的呈正相關(guān)趨勢(shì)；電氣距離與支路潮流過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)趨勢(shì)。

本文對(duì)風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，確定多微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)概率模型時(shí)，沒(méi)有考慮天氣等因素，而微電網(wǎng)中的風(fēng)力發(fā)電受天氣等因素的影響。因此，若將天氣等因素加入其輸出功率模型中，會(huì)使模型更加符合實(shí)際。同時(shí)，連續(xù)型負(fù)荷模型對(duì)應(yīng)的是采用正態(tài)分布模型，當(dāng)然也可以在該模型上進(jìn)一步地探究完善。同時(shí)，在探究不同容量的風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，尚未探究不同的接入點(diǎn)對(duì)于同一系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響以及風(fēng)力發(fā)電從多個(gè)接入點(diǎn)并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的適用性；利用隨機(jī)潮流法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，未考慮系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中，對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量之間都存在一定的耦合關(guān)系，本文以相互獨(dú)立變量進(jìn)行分析，故該方法與真實(shí)情況必然有一定的出入，故該算法還可以進(jìn)一步完善。