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        計及風(fēng)電調(diào)頻的備用容量滾動優(yōu)化方法

        2022-02-17 07:10:32邢超奚鑫澤何廷一李勝男劉明群
        電力建設(shè) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:調(diào)頻風(fēng)電場風(fēng)電

        邢超,奚鑫澤,何廷一,李勝男,劉明群

        (云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院, 昆明市 650217)

        0 引 言

        隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)建設(shè)逐步推進,風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模不斷增加,風(fēng)電場通過設(shè)置調(diào)頻備用容量參與系統(tǒng)調(diào)頻能夠有效解決系統(tǒng)慣量不足和一次調(diào)頻能力不足的問題,也能夠彌補水電機組的水錘效應(yīng)[1]。風(fēng)電調(diào)頻備用容量的設(shè)定一方面影響系統(tǒng)調(diào)頻能力,另一方面影響新能源的利用率,需要同時滿足系統(tǒng)調(diào)頻要求和經(jīng)濟性要求,是一個復(fù)雜的多目標優(yōu)化問題[2]。

        計及風(fēng)電參與頻率控制,系統(tǒng)備用容量需要在傳統(tǒng)發(fā)電廠和風(fēng)電場之間進行優(yōu)化配置。目前,普遍的方式是將經(jīng)濟性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性其中之一作為邊界條件,將多目標優(yōu)化降維成單目標優(yōu)化問題,且主要采用模型驅(qū)動的方式進行優(yōu)化。按照優(yōu)化目標區(qū)分可分為可靠性目標優(yōu)化和經(jīng)濟性目標優(yōu)化方法兩大類。

        按照可靠性目標優(yōu)化的方法往往將影響系統(tǒng)運行經(jīng)濟性的因素固定為確定值,通過精確的系統(tǒng)建模和頻率穩(wěn)定性求解,建立目標函數(shù)。文獻[3-4]基于系統(tǒng)可靠性的方法進行旋轉(zhuǎn)備用協(xié)調(diào)優(yōu)化,但只考慮了傳統(tǒng)發(fā)電機組提供旋轉(zhuǎn)備用,難以滿足風(fēng)電并網(wǎng)后系統(tǒng)對旋轉(zhuǎn)備用的更高需求。文獻[5-6]考慮了風(fēng)功率預(yù)測精度對風(fēng)電備用容量設(shè)置的影響,分別采用Beta函數(shù)和Weibull分布擬合風(fēng)功率預(yù)測的方法提高了模型的準確性。文獻[7-10]中,系統(tǒng)設(shè)置不同置信水平下的風(fēng)電和傳統(tǒng)發(fā)電機組間旋轉(zhuǎn)備用需求,但尚未討論風(fēng)電參與一次調(diào)頻時旋轉(zhuǎn)備用的配置。

        按照系統(tǒng)經(jīng)濟性目標優(yōu)化的方法將系統(tǒng)可靠性因素簡化成凈負荷百分比和N-1通過率。文獻[11-12]從系統(tǒng)經(jīng)濟性角度出發(fā),采用成本-效益方法確定最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量,但對系統(tǒng)運行可靠性沒有明確要求。文獻[13]采用負荷預(yù)測誤差對凈負荷進行修正,以系統(tǒng)發(fā)電總成本最小建立目標函數(shù)。文獻[14]考慮“風(fēng)電+儲能”的系統(tǒng)調(diào)頻方法,雖然以成本最小為優(yōu)化目標建立機會約束規(guī)劃模型,但并未考慮儲能的成本。文獻[15]兼顧系統(tǒng)運行可靠性和經(jīng)濟性,以最小化系統(tǒng)備用成本和系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性為目標建立了多目標規(guī)劃模型,但只能滿足頻率偏差的要求,不能完全反映頻率控制的效果。

        現(xiàn)有研究方法,多以單一目標函數(shù)建立優(yōu)化方法,簡化約束條件,單獨考慮經(jīng)濟性的方法往往容易忽略設(shè)備增加帶來的經(jīng)濟性下降,且由于將系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性過分簡化,無法體現(xiàn)風(fēng)電機組通過備用容量設(shè)置,實現(xiàn)快速頻率控制,從而減少傳統(tǒng)電源備用的作用。另外,單一考慮可靠性目標優(yōu)化,無法綜合考量計及風(fēng)電調(diào)頻帶來的調(diào)頻經(jīng)濟性向好的特點,無法充分體現(xiàn)風(fēng)電參與系統(tǒng)調(diào)頻的經(jīng)濟性優(yōu)勢。

        為滿足風(fēng)電場分層集中式頻率控制方法要求,本文提出計及風(fēng)電調(diào)頻的備用容量滾動優(yōu)化方法。通過滾動計算,對風(fēng)電輸出功率預(yù)測誤差和負荷預(yù)測誤差進行實時反饋校正,提高頻率穩(wěn)定性優(yōu)化性能。基于機會約束實現(xiàn)綜合頻率穩(wěn)定性和經(jīng)濟性的多目標優(yōu)化。最后,采用包含隨機模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的混合智能算法求解,得到滿足不同置信度的風(fēng)電場、火電廠和水電廠的旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化配置方案。以IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)為基礎(chǔ)建立含有風(fēng)電的仿真系統(tǒng),驗證所提方法的正確性,以及在該優(yōu)化方式下頻率控制的有效性。

        1 計及風(fēng)電調(diào)頻的系統(tǒng)頻率控制

        1.1 系統(tǒng)頻率控制方法

        風(fēng)電通過預(yù)留備用容量參與系統(tǒng)調(diào)頻具有快速性和靈活性等優(yōu)點,同時改變了系統(tǒng)中備用容量在各類型機組間的分配。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的頻率控制按時間尺度由小到大可分為慣性響應(yīng)階段、一次調(diào)頻階段和二次調(diào)頻階段,在不同時間尺度上,不同類型發(fā)電機組呈現(xiàn)出不同的調(diào)頻特性。當負荷突然增大,火電機組調(diào)速器作用于進汽閥進行一次調(diào)頻,但存在10~15 s的遲滯。水電機組調(diào)速器作用于進水閥進行一次調(diào)頻,但水錘效應(yīng)使得調(diào)頻初期頻率變化加劇。風(fēng)電場采用分層集中式的調(diào)頻方法,場內(nèi)機組均受風(fēng)電場控制,以提供快速功率支撐,填補了火電機組和水電機組在系統(tǒng)頻率響應(yīng)初期的功率缺額,從而優(yōu)化系統(tǒng)的頻率響應(yīng)特性,減少頻率控制的調(diào)整時間,避免系統(tǒng)頻率出現(xiàn)二次降落。含風(fēng)電系統(tǒng)的頻率控制方法如圖1所示,風(fēng)電場和傳統(tǒng)電源之間,通過滾動優(yōu)化分配備用容量。

        圖1 含風(fēng)電的系統(tǒng)頻率控制方法Fig.1 Frequency-control method of the system with wind power

        其中:ΔPL為系統(tǒng)負荷變化值;RS和RH分別為火電機組和水電機組的調(diào)差系數(shù);TG為調(diào)速器時間常數(shù);TCH為汽輪機的時間常數(shù);TW為水輪機時間常數(shù);RP為永久下降率;RT為暫時下降率;TR為復(fù)位時間。

        1.2 風(fēng)電場分層集中式頻率控制方法

        風(fēng)電場在參與系統(tǒng)調(diào)頻時以集中式功率輸出單元響應(yīng)系統(tǒng)頻率變化??紤]到風(fēng)速的不同會導(dǎo)致場內(nèi)機組調(diào)頻能力存在較大差異,風(fēng)電場采用分層控制方法對場內(nèi)機組功率進行協(xié)調(diào)控制,包括風(fēng)電場管理層、風(fēng)電場控制層和風(fēng)電機組控制層,如圖2所示。以15 min為周期,風(fēng)電場根據(jù)備用容量滾動優(yōu)化的結(jié)果,將備用容量分配給各個發(fā)電機組,同時參與下一周期的備用容量計算。

        圖2 風(fēng)電場分層集中式頻率控制系統(tǒng)Fig.2 Control system of wind Farm

        滾動優(yōu)化方法為系統(tǒng)不同類型電源提供控制目標。對于風(fēng)電場而言,備用容量下發(fā)給風(fēng)電場管理層,管理層根據(jù)并網(wǎng)點頻率信號和場內(nèi)機組狀態(tài),計算各風(fēng)電機組功率分配值、備用分配值和風(fēng)電場的整體輸出功率,下發(fā)給風(fēng)電場控制層;風(fēng)電場控制層在頻率變化超過死區(qū)后,將出力變化參考值傳遞給風(fēng)電機組。風(fēng)電機組控制層通過提高轉(zhuǎn)速和增大槳距角的方法減載運行留出備用,在調(diào)頻期間控制機組釋放備用參與系統(tǒng)頻率控制。槳距角頻繁變化將導(dǎo)致風(fēng)電機組壽命減小和維修成本的增加,風(fēng)電機組應(yīng)優(yōu)先采用超速減載法減載。

        為充分利用風(fēng)電機組功率控制的快速性和靈活性,頻率控制方法結(jié)合綜合慣量控制法[16]和功率控制法[17],增大了虛擬慣量控制參數(shù),使調(diào)頻初期風(fēng)電場快速大量地增發(fā),從而減小頻率變化率和最大頻率偏差。同時,將備用功率作為出力變化的最高限制,避免備用容量的過度釋放導(dǎo)致的轉(zhuǎn)速下降過多引起的系統(tǒng)頻率二次下降,該方法數(shù)學(xué)表達如式(1)所示。

        (1)

        式中:ΔPWF為調(diào)頻期間的增發(fā)功率;Δf(t)為系統(tǒng)的頻率偏差;SWR為風(fēng)電場的備用功率;Hw為風(fēng)電場虛擬慣量控制參數(shù);調(diào)差系數(shù)RW參考傳統(tǒng)同步機組調(diào)差系數(shù)確定。低風(fēng)速機組僅使用超速法留備用,參與調(diào)頻時容易產(chǎn)生頻率二次降落。因此,為提高風(fēng)電場的控制效率,高風(fēng)速機組承擔(dān)主要調(diào)頻作用。

        2 備用容量滾動優(yōu)化方法

        2.1 滾動優(yōu)化方法流程

        減小風(fēng)功率預(yù)測誤差和負荷預(yù)測誤差是實現(xiàn)備用容量優(yōu)化的前提。15 min作為目前最短預(yù)測時間可作為備用容量滾動優(yōu)化的周期。

        備用容量滾動優(yōu)化方法流程如圖3所示。電力系統(tǒng)由風(fēng)電場、火電廠、水電廠以及負荷組成。其中,風(fēng)功率及負荷預(yù)測誤差概率密度函數(shù)通過歷史數(shù)據(jù)的擬合獲得,其參數(shù)在歷史數(shù)據(jù)的不斷積累中得到反饋校正,從而使風(fēng)功率和系統(tǒng)負荷獲得更加精確的預(yù)測值。綜合系統(tǒng)成本和頻率穩(wěn)定性,基于機會約束構(gòu)建多目標優(yōu)化函數(shù),并采用混合智能優(yōu)化算法計算獲得下一周期內(nèi)各發(fā)電廠的備用容量配置。

        2.2 優(yōu)化方法參數(shù)校正

        2.2.1 風(fēng)功率預(yù)測誤差參數(shù)校正

        根據(jù)風(fēng)電場出力長期統(tǒng)計結(jié)果顯示,對于地理分布比較廣闊的大規(guī)模風(fēng)電場,可以認為功率預(yù)測誤差服從期望為0、方差為σw的正態(tài)分布[18]。參數(shù)σw可基于風(fēng)電場的大量歷史數(shù)據(jù),通過正態(tài)分布擬合得到。根據(jù)預(yù)測誤差歷史數(shù)據(jù),通過與可接受誤差的標

        圖3 備用容量滾動優(yōu)化方法流程Fig.3 Flow chart of rolling optimization method for system reserve capacity

        準e0進行比較得到風(fēng)功率預(yù)測誤差概率分布函數(shù)Few,如式(2)所示:

        (2)

        式中:ew(t)為風(fēng)功率預(yù)測誤差;N為歷史數(shù)據(jù)采樣數(shù);n為滿足誤差標準的可接受樣本數(shù)量。將概率密度函數(shù)few(ew)作為未知量代入基于歷史數(shù)據(jù)的概率分布函數(shù)Few的反函數(shù)中,與預(yù)測功率Pwfor相加可獲得風(fēng)電場的輸出功率Pwf(t),如式(3)所示:

        (3)

        在滾動優(yōu)化計算中,上一周期的誤差數(shù)據(jù)會添加到歷史數(shù)據(jù)中對σw進行修正后采用式(3)為下一周期的備用功率分配計算提供風(fēng)電場輸出功率,使備用功率的分配結(jié)果更加準確。

        2.2.2 負荷預(yù)測誤差參數(shù)校正

        負荷預(yù)測誤差eL也可以認為服從期望為0、方差為σL的正態(tài)分布,參數(shù)σL根據(jù)歷史數(shù)據(jù)通過正態(tài)分布擬合得到,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的不斷積累對σL進行校正,與式(2)—(3)同理可獲得負荷預(yù)測誤差概率密度函數(shù)。

        2.3 基于機會約束的多目標優(yōu)化

        2.3.1 多目標函數(shù)

        系統(tǒng)備用容量越大會使得系統(tǒng)頻率越穩(wěn)定,但會相應(yīng)增加系統(tǒng)成本。本文系統(tǒng)備用容量配置綜合考慮了系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和頻率穩(wěn)定性提出多目標函數(shù),如式(4)所示:

        (4)

        式中:MR為系統(tǒng)成本;FR表示系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性。

        本文的經(jīng)濟性從系統(tǒng)的角度進行分析,追求的是系統(tǒng)成本最低。因此,備用容量經(jīng)濟性優(yōu)化目標函數(shù)采用的是以火電機組煤耗量特性表示的系統(tǒng)成本,如式(5)所示:

        MR(PTi+STRi)=γ1i(PTi+STRi)2+
        γ2i(PTi+STRi)+γ3i

        (5)

        式中:PTi和STRi為火電機組i的輸出功率和備用容量;γ1i、γ2i、γ3i為火電機組i的發(fā)電成本系數(shù)。

        系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性須綜合考慮頻率變化率,一次調(diào)頻最大頻率偏差及二次調(diào)頻頻率偏差。本文基于系統(tǒng)預(yù)想事故集,根據(jù)含風(fēng)電的系統(tǒng)頻率控制方法獲得頻率響應(yīng)綜合指標的期望值來表現(xiàn)系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性。

        本文考慮一臺機組故障的可能性,假設(shè)機組j的切機概率為pj,則系統(tǒng)發(fā)生預(yù)想事故j的概率qj為:

        (6)

        式中:Na為系統(tǒng)內(nèi)全部發(fā)電機組。本文采用FR表示頻率穩(wěn)定性,其表達式如式(7)所示:

        (7)

        式中:fR(Paj)為系統(tǒng)頻率響應(yīng)綜合指標;Paj為預(yù)想事故j失去的機組容量;Δfmax為最大頻率偏差;Δfsta為穩(wěn)定頻率偏差;χ1、χ2和χ3為評價指標權(quán)重,三者之和為1,分別對應(yīng)頻率變化率、最大頻率偏差和穩(wěn)態(tài)頻率偏差,各指標在計算前均須歸一化處理。

        2.3.2 約束條件

        (8)

        確定性約束條件,包括確定性等式約束和確定性不等式約束。確定性等式約束為系統(tǒng)有功和無功功率平衡,如式(9)所示:

        (9)

        式中:PGi和QGi分別為發(fā)電廠輸出有功和無功功率;PL和QL分別為負荷的有功和無功功率;Pc和Qc分別為線路上損耗的有功和無功。

        確定性不等式約束包括:傳統(tǒng)發(fā)電廠的有功、無功的約束,風(fēng)電場出力約束,風(fēng)電機組轉(zhuǎn)速和槳距角約束,系統(tǒng)電壓約束以及各發(fā)電機組的爬坡率vsl的約束,如式(10)所示:

        (10)

        式中:ωr為風(fēng)電機組轉(zhuǎn)速;βw為風(fēng)電機組槳距角;PGmini和PGmaxi分別為發(fā)電廠有功功率的最小值和最大值;QGmini和QGmaxi分別為發(fā)電廠無功功率的最小值和最大值;Vmini和Vmaxi為電壓限值;vsli和vslmaxi分別為發(fā)電機組爬坡率及其最大限值。

        2.3.3 混合智能算法

        求解機會約束規(guī)劃的難點在于處理不確定性約束。傳統(tǒng)方法將機會約束轉(zhuǎn)化成確定的等價形式,但適用范圍較窄,不適合本文含有仿真計算的目標函數(shù)。因此,本文采用結(jié)合隨機模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的混合智能算法求解,詳細步驟如下所示。

        步驟1:利用負荷和風(fēng)電場出力預(yù)測誤差的概率分布函數(shù)產(chǎn)生隨機輸入數(shù)據(jù)為X1=[eL,eW],并根據(jù)式(11)產(chǎn)生各發(fā)電廠和風(fēng)電場的備用功率隨機輸入數(shù)據(jù)為X2=[STRi,SHRi,SWRi],其中SHRi為水電廠備用容量。用隨機模擬技術(shù)為不確定函數(shù)式(4)產(chǎn)生輸入輸出數(shù)據(jù),如式(11)所示:

        (11)

        式中:gn(x,ξ)表示隨機約束函數(shù);x為輸入變量;ξ為隨機變量。

        步驟2:對步驟1產(chǎn)生的輸入輸出數(shù)據(jù)作標準化處理后,訓(xùn)練一個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)逼近不確定函數(shù)式(4)。

        步驟3:初始化一定數(shù)量的染色體,并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在約束條件式(8)—(10)下檢驗染色體的可行性。

        步驟4:利用訓(xùn)練好的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)根據(jù)式(4)并采用權(quán)重系數(shù)變換法計算所有染色體的適應(yīng)度。

        步驟5:將每個染色體適應(yīng)度與當前最優(yōu)值和全局最優(yōu)值進行比較,更新當前最優(yōu)值與全局最優(yōu)值。

        步驟6:利用旋轉(zhuǎn)賭輪提供的隨機性,選出交叉變異染色體,并重復(fù)步驟4—6的過程,直到末代染色體產(chǎn)生。

        步驟7:選出適應(yīng)度最高的末代染色體作為最優(yōu)解。

        3 仿真算例

        本文采用IEEE 39節(jié)點測試系統(tǒng)進行仿真驗證,將35、36、37、38、39節(jié)點的傳統(tǒng)發(fā)電廠用風(fēng)電場代替,并采用區(qū)域電網(wǎng)的實際數(shù)據(jù),如圖4所示。在MATLAB平臺上對所提方法實現(xiàn)仿真驗證,并對計算結(jié)果進行分析。

        系統(tǒng)裝機容量為1 662 MW,其中,火電為910 MW,水電為422 MW,風(fēng)電為330 MW,具體參數(shù)如表1所示。

        根據(jù)式(6)計算事故概率,將排在前10的事故確定為預(yù)想事故集Sa,如表2所示,故障機組畫×表示。風(fēng)電場采用所提頻率控制方法參與系統(tǒng)調(diào)頻。

        圖4 含風(fēng)電的IEEE 39節(jié)點測試系統(tǒng)圖Fig.4 Diagram of IEEE 39-node test system with wind power

        表1 IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)參數(shù)Table 1 Parameters of IEEE 39-node system

        之后,按照所提方法計算系統(tǒng)備用容量優(yōu)化配置,各系數(shù)按照附表A1、A2設(shè)置。

        風(fēng)功率大小決定了風(fēng)電機組備用方式,低風(fēng)速機組采用超速法減載,調(diào)頻過程容易產(chǎn)生頻率二次降落,從而從頻率穩(wěn)定的目標影響備用功率的分配。負荷的大小決定了各類型機組的出力大小,決定火電機組是否在經(jīng)濟運行點附近,因此對經(jīng)濟性目標產(chǎn)生影響。影響備用容量分配的關(guān)鍵因素為風(fēng)功率和用電負荷大小,因此設(shè)置4種典型場景進行仿真計算。

        場景1:風(fēng)功率大,用電負荷小,對應(yīng)典型場景一般為冬季的夜間;場景2:風(fēng)功率小,用電負荷大,對應(yīng)典型場景通常為冬季日間;場景3:風(fēng)功率小,用電負

        表2 預(yù)想事故集Table 2 Anticipated accident set

        荷小,對應(yīng)典型場景一般為夏季夜間;場景4:風(fēng)功率大,用電負荷大,對應(yīng)典型場景一般為夏季日間。

        在4種場景中設(shè)置10%負荷突增以驗證所提備用容量優(yōu)化方法對系統(tǒng)頻率的控制效果。

        場景1中,最大負荷為548.5 MW,風(fēng)電場若采用最大功率跟蹤運行,出力將接近330 MW。風(fēng)電場、火電廠和水電廠在前45 min分配的配備用容量分別為8.2、3.7和5.1 MW,系統(tǒng)成本為27 240.3元/h。由于30 min負荷突變,負荷預(yù)測誤差概率密度函數(shù)參數(shù)會在下一周期進行校正,3種發(fā)電類型的備用容量分別為8.9、4.3和5.8 MW,系統(tǒng)成本為27 548.2元/h。頻率變化曲線表明,風(fēng)電場參與調(diào)頻相比于不參與調(diào)頻的情況,頻率變化率減小了26.8%,最大頻率偏差減小了13.6%,穩(wěn)態(tài)頻率偏差平均減小了4.2%,如圖5所示。

        場景2中,最大負荷為1 462.6 MW,風(fēng)電場僅能輸出10%的額定功率,少量風(fēng)電機組能采用超速減載方式留出備用?;痣姀S和水電廠的備用容量在0~15 min分別為15.6和9.8 MW,系統(tǒng)成本為659 558.7 元/h,15~30 min分別為16.1和10.4 MW,系統(tǒng)成本為660 241.7元/h,30~45 min分別為17.0和11.2 MW,系統(tǒng)成本為660 925元/h,45~60 min分別為18.1和11.9 MW,系統(tǒng)成本為662 292.7元/h,如圖6所示。計算獲得風(fēng)電場備用容量為0,因此無法參與系統(tǒng)頻率控制。

        場景3中,最大負荷為754.8 MW,風(fēng)電場可以提供少量由槳距角增大所留出的備用功率。0~45 min,風(fēng)電場、火電廠和水電廠備用容量分別為1.3、5.8和9.2 MW,系統(tǒng)成本為178 062.3元/h;45~60 min,分別為1.4、6.6和11.0 MW,系統(tǒng)成本為178 781.8元/h,如圖7所示。由于風(fēng)電場備用太小,與不參與頻率控制的情況相比差別不明顯。

        圖5 場景1仿真結(jié)果Fig.5 Simulation result of Scenario I

        圖6 場景2仿真結(jié)果Fig.6 Simulation result of Scenario II

        場景4的仿真結(jié)果,最大負荷為1 570.1 MW。風(fēng)電場、火電廠和水電廠的備用容量在0~15 min分

        圖7 場景3仿真結(jié)果Fig.7 Simulation result of Scenario III

        別為10.6、9.7和5.8 MW,系統(tǒng)成本為701 780.2元/h,15~45 min分別為10.4、9.6和5.7 MW,系統(tǒng)成本為701 561.3元/h,45~60 min分別為10.9、9.9和5.8 MW,系統(tǒng)成本為701 947.5元/h。頻率變化曲線顯示,風(fēng)電參與調(diào)頻相比與不參與調(diào)頻的情況,頻率變化率減小了18.3%,最大頻率偏差減小了9.6%,穩(wěn)態(tài)頻率偏差平均減小了3.8%,如圖8所示。

        圖8 場景4仿真結(jié)果Fig.8 Simulation result of Scenario IV

        仿真結(jié)果中,所提方法能綜合系統(tǒng)經(jīng)濟性和頻率穩(wěn)定性以15 min為周期對備用功率進行滾動優(yōu)化分配,負荷和風(fēng)功率的預(yù)測誤差概率密度函數(shù)參數(shù)能獲得周期性校正。在4種場景下,進行優(yōu)化比不進行優(yōu)化,系統(tǒng)成本最大下降14.6%,最小下降6.2%;面對負荷突增的情況,所提方法計及了風(fēng)電頻率控制,相比于風(fēng)電不參與調(diào)頻,能減小至少18.3%的頻率變化率,9.6%的最大頻率偏差和3.8%穩(wěn)態(tài)頻率偏差。

        4 結(jié) 論

        風(fēng)電參與系統(tǒng)頻率調(diào)節(jié)是構(gòu)建以新能源為主體的新一代電力系統(tǒng)的必然要求,針對計及風(fēng)電調(diào)頻的系統(tǒng),本文提出了系統(tǒng)備用容量滾動優(yōu)化方法,并得到以下主要結(jié)論:

        1)提出了計及風(fēng)電調(diào)頻的系統(tǒng)頻率控制方法,風(fēng)電場采用分層集中式頻率控制方法協(xié)調(diào)各機組調(diào)頻能力,同時考慮同步機組的調(diào)頻特性,實現(xiàn)了備用容量優(yōu)化的快速迭代計算。

        2)提出了含風(fēng)電系統(tǒng)的備用容量滾動優(yōu)化方法,風(fēng)功率預(yù)測誤差和負荷預(yù)測誤差參數(shù)在滾動中進行校正,減少了預(yù)測誤差對備用功率分配結(jié)果的影響。

        3)提出了綜合系統(tǒng)經(jīng)濟性和頻率穩(wěn)定性的備用容量多目標優(yōu)化,基于機會約束描述不確定性因素,并采用混合智能算法求解,解決了傳統(tǒng)規(guī)劃算法對數(shù)學(xué)解析要求嚴格的難點。

        仿真算例表明所提計及風(fēng)電調(diào)頻的備用容量滾動優(yōu)化方法綜合考慮了經(jīng)濟性和頻率穩(wěn)定性,有利于含大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)維持頻率穩(wěn)定。

        致 謝

        本文中實驗方案的制定和實驗數(shù)據(jù)的測量記錄工作是在昆明供電公司、楚雄供電公司等工作人員的大力支持下完成的。

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