中電（沈陽）能源投資有限公司 梁俊杰

1 引言

風(fēng)能作為一種常見的可再生資源，有清潔、高效等諸多優(yōu)點(diǎn)，是當(dāng)今社會中的一種重要綠色能源，其應(yīng)用情況也得到社會公眾的高度重視，近年來已發(fā)展為成熟、規(guī)模化開發(fā)的一種新能源發(fā)展形勢。我國是能源大國，有資料記載可開發(fā)的風(fēng)能儲量高達(dá)10億kW。雖然風(fēng)力發(fā)電具備很多優(yōu)勢，但是伴隨風(fēng)電場建設(shè)規(guī)模的快速擴(kuò)增，棄風(fēng)現(xiàn)象也日漸嚴(yán)重。既有的風(fēng)電預(yù)測精準(zhǔn)度偏低，當(dāng)大范圍風(fēng)電并網(wǎng)時(shí)，由風(fēng)電變動引起的功率缺額情況將會直接影響電網(wǎng)運(yùn)行安穩(wěn)性。精準(zhǔn)掌握風(fēng)能的運(yùn)行屬性及功率預(yù)測誤差分布規(guī)律，這是當(dāng)前提升風(fēng)電功率調(diào)控效率的重要舉措。

2 背景分析

風(fēng)電場功率控制要依照預(yù)測值及發(fā)電計(jì)劃執(zhí)行情況進(jìn)行，綜合風(fēng)電機(jī)組的調(diào)控性能及運(yùn)作狀態(tài)差別等因素，編制科學(xué)的調(diào)控方案，促進(jìn)風(fēng)電機(jī)組協(xié)調(diào)運(yùn)作及優(yōu)化配置控制命令。風(fēng)電可發(fā)功率低于調(diào)度計(jì)劃時(shí)，依照最大功率追蹤模式運(yùn)轉(zhuǎn)，風(fēng)電機(jī)組能實(shí)現(xiàn)自主調(diào)控；若可發(fā)功率高于調(diào)度計(jì)劃，控制系統(tǒng)要追蹤發(fā)電計(jì)劃執(zhí)行情況管控功率。當(dāng)前，現(xiàn)有的風(fēng)電有功功率控制策略主要有兩種類型：

其一是依照相鄰調(diào)控周期的預(yù)估值與調(diào)度命令，去設(shè)定下一個(gè)控制周期的功率參照值，再結(jié)合機(jī)組可調(diào)控容量及電場當(dāng)前狀態(tài)編制功率配置方案。這種方法在應(yīng)用時(shí)僅考慮到兩個(gè)鄰近控制周期的工況差別，對整體趨勢沒有做出綜合性判斷，容易造成機(jī)組功率調(diào)控方向和改變趨勢不統(tǒng)一，以致需要屢次調(diào)控，增加風(fēng)電功率的變動程度。其二是結(jié)合將來某時(shí)段的預(yù)測功率改變趨向分析結(jié)果對機(jī)組進(jìn)行動態(tài)化分群，再依照機(jī)群的運(yùn)轉(zhuǎn)情況編制功率配置方案。以上兩種方法的共同特點(diǎn)是把預(yù)測功率相對確定化作為前提條件，沒有充分考慮預(yù)測誤差帶來的功率調(diào)控偏差情況。

3 風(fēng)電預(yù)測誤差分析

3.1 預(yù)測誤差

利用表示風(fēng)電功率的預(yù)測值，可以運(yùn)用下式計(jì)算出相對應(yīng)的預(yù)測誤差：

W(t)代表的是在t 時(shí)刻時(shí)，風(fēng)電場的真實(shí)輸出和預(yù)測值之間的誤差；Wf（t）表示預(yù)測分辨率的均值。伴隨預(yù)測時(shí)間維度的減小過程，εf（t）絕對值的期許值也會相應(yīng)變小。

國外有學(xué)者在研究中發(fā)現(xiàn)，在相對較小的時(shí)間維度上（1h 之內(nèi)），風(fēng)電預(yù)測誤差呈現(xiàn)出獨(dú)立同分布的特征，并且εf（t）服從了拉普拉斯分布規(guī)律，可以用下式表示其概率密度函數(shù)：

λ 代表的是時(shí)間維度參數(shù)，運(yùn)用海量風(fēng)電系統(tǒng)出力偏差數(shù)值，能順利地?cái)M合出預(yù)測誤差對應(yīng)的概率密度函數(shù)，進(jìn)而和拉普拉斯分布做對比獲得參數(shù)λ，λ ＞0。

3.2 置信測評模型

近年來，國內(nèi)外一些學(xué)者在風(fēng)電發(fā)電功率預(yù)測領(lǐng)域，結(jié)合運(yùn)用分位數(shù)回歸法與風(fēng)險(xiǎn)因子測評。

可以用分布函數(shù)F=（y）=P（Y ≥y）闡述隨機(jī)變量Y 的屬性，把F（y）的τ 分位數(shù)函數(shù)設(shè)定成：

由本使可以發(fā)現(xiàn)，低于、高于分位數(shù)函數(shù)Q（τ）的變量占比分別是τ、（1-τ）。設(shè)定檢測檢驗(yàn)函數(shù)[1]：

式中，當(dāng)u ≥0時(shí)，f(u)=0;u＜0時(shí)，f(u)=1。

假定u=y-δ，對上式左右兩側(cè)取期望值以后，求導(dǎo)δ：

因?yàn)镕 呈單調(diào)遞增，那么在任何區(qū)間上均可以探尋到集合｛y：F（δ）=π｝中某一元素使E（ρ（y-δ））達(dá)到最小。分?jǐn)?shù)位設(shè)定Q(τ/x)x'β(τ)，如果有隨機(jī)參數(shù)符合，運(yùn)算出，便能獲得具體值。

3.3 預(yù)測置信測評

為定分位數(shù)（τ1，τ2，……，τn）構(gòu)建預(yù)測功率的分位回歸模型，隨后參照功率誤差的概率分布特征與置信水平設(shè)置情況，就能獲得預(yù)測誤差對應(yīng)的置信區(qū)間，從而得到預(yù)測功率的置信區(qū)間。鑒于功率預(yù)測模型及有關(guān)影響因素存在一定差異的實(shí)際情況，容易造成某個(gè)時(shí)間段中不同風(fēng)電場之間的預(yù)測誤差分布表現(xiàn)出顯著不對稱的特點(diǎn)。一些風(fēng)電場的預(yù)測功率可能和置信區(qū)間下邊界極為接近，預(yù)示著風(fēng)電場真實(shí)可發(fā)功率很可能高于預(yù)測功率，把置信區(qū)間類似度較高的風(fēng)電場記作Ω+；一些風(fēng)電場的預(yù)測功率接近置信區(qū)間的上邊界，提示真實(shí)可發(fā)功率很可能低于預(yù)測功率，此時(shí)把類似置信區(qū)間的風(fēng)電場記成Ω-。

4 分析功率預(yù)測誤差給有功控制帶來的影響

一般在風(fēng)電預(yù)測功率高于發(fā)電計(jì)劃的情況下，才考慮調(diào)控有功功率。預(yù)測功率與發(fā)電計(jì)劃共同決定著風(fēng)電場i 的有功控制情況[2]：

Pd,i、Pf,i分別代表的是發(fā)電計(jì)劃與預(yù)測功率。

在運(yùn)用有功控制辦法時(shí)，Ω+、Ω-類風(fēng)電場承載的有功調(diào)節(jié)量分別是ΔP+、ΔP-。

運(yùn)用下式計(jì)算Ω+風(fēng)電場i 的輸出功率Pi+：

PN,i+、Pf,i+分別表示風(fēng)電場的裝機(jī)容量與預(yù)測功率。推導(dǎo)Ω-類風(fēng)電場的輸出功率Pi-：

電廠的裝機(jī)容量與預(yù)測功率分別采用PN,i-、Pf,i表示。在現(xiàn)實(shí)運(yùn)行情景下，Ω+風(fēng)電場的輸出功率大概率能符合設(shè)計(jì)控制目標(biāo)、而Ω-類風(fēng)電場低于控制目標(biāo)，此時(shí)將會造成場群的有功功率調(diào)控不能滿足調(diào)度命令要求。

5 風(fēng)電有功功率的控制方法

5.1 基本過程

本課題研究中依照既往功率預(yù)測誤差數(shù)值信息去研究誤差的分布屬性，運(yùn)用預(yù)測功率的置信測評模型去執(zhí)行以上過程；以此為基礎(chǔ)，綜合超短期內(nèi)電力功率的預(yù)測信息，設(shè)定期許的置信水平，進(jìn)而更客觀的測評有功功率置信區(qū)間，修正預(yù)測功率曲線以使其成為預(yù)測功率帶，那么此時(shí)風(fēng)電場的出力應(yīng)被包括在該功率帶中。為了將由功率預(yù)測誤差帶來的調(diào)控誤差引起的經(jīng)濟(jì)損失額度降到最低，擬定把測評所得的功率置信區(qū)間作為約束條件，進(jìn)而建立出有功控制模型，精準(zhǔn)、完整地輸入超短期功率預(yù)測值與調(diào)度命令，基于系統(tǒng)的優(yōu)化過程獲得風(fēng)電場的有功調(diào)控命令。流程如圖1所示[3]。

圖1 風(fēng)電有功控制的基本流程

5.2 有功控制模型

參照功率預(yù)測誤差分布屬性能順利地運(yùn)算出各大風(fēng)電場功率預(yù)測誤差的期望值，進(jìn)而推導(dǎo)出功率預(yù)測期望值PE,i是：

上述公式，Pf,i、Fi(e)分別代表的是風(fēng)電場i 的預(yù)測功率及預(yù)測功率的誤差概率分布函數(shù)。

把有功功率與預(yù)測功率之間的最小差值作為控制目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)可以表示成：

約束條件是[4]：

Pi表示的是風(fēng)電場i 的輸出功率命令。

第一個(gè)約束條件明確規(guī)定任何風(fēng)電場的有功功率都和發(fā)電執(zhí)行計(jì)劃維持一致；第二個(gè)則是風(fēng)電場自身的運(yùn)行約束條件。

6 算例分析

6.1 算例描述

本課題研究選擇B 市風(fēng)電基地中5個(gè)風(fēng)電場（總裝機(jī)容量達(dá)到1108MW）作為案例，選擇2019年1～8月的預(yù)測功率與理論還原以后所得的實(shí)際功率數(shù)值作為基礎(chǔ)，通過比較分析的方式，檢測檢驗(yàn)本文所提及控制策略的應(yīng)用有效性、合理性。一些數(shù)據(jù)用在解讀風(fēng)電場的預(yù)測功率分布屬性方面，其他數(shù)據(jù)用來比較檢驗(yàn)所提及控制方法的應(yīng)用效果（圖2）[5]。

圖2 風(fēng)電與調(diào)度數(shù)據(jù)

已知1#、2#、3#、4#、5#風(fēng)電場的裝機(jī)容量分 別 是202MW、202MW、300MW、202MW、202MW。對比風(fēng)電場當(dāng)日相應(yīng)時(shí)間段中的預(yù)測功率與理論還原以后所得的實(shí)際功率數(shù)據(jù)，不難發(fā)現(xiàn)1#風(fēng)電場以上兩指標(biāo)相對接近，2#的真實(shí)發(fā)電能力在預(yù)測功率之上，4#的實(shí)測發(fā)電能力在預(yù)測功率以下。設(shè)定置信水平是0.95，取出5個(gè)風(fēng)電場各自預(yù)測功率的置信區(qū)間，發(fā)現(xiàn)僅有1#風(fēng)電場的正負(fù)誤差區(qū)間分布得相對較對稱2#、4#風(fēng)電場分別顯現(xiàn)出正誤差、負(fù)誤差特性。在以上這種邊界條件下，本文選擇的算例比較分析了優(yōu)化算法和容量比例分配法，探究其調(diào)控成效。

6.2 分析考慮功率預(yù)測誤差后的調(diào)控成效

通過觀察圖3，不難發(fā)現(xiàn)本課題設(shè)計(jì)的控制方法所得的控制目標(biāo)精準(zhǔn)度更高，和傳統(tǒng)的容量比例分配法相比，有功功率預(yù)測誤差整體控制效果更好。與過去考慮誤差的控制策略作對比，本文通過全面統(tǒng)計(jì)及深入分析既往功率數(shù)據(jù)，嚴(yán)格參照正、負(fù)誤差特性去劃分風(fēng)電場所屬類別，更加客觀地評判預(yù)測功率置信度的合理性。在具體使用過程中，始終把風(fēng)電場的預(yù)測功率作為輸入項(xiàng)，據(jù)此測評其對應(yīng)的置信區(qū)間以及期望功率值，基于優(yōu)化過程形成風(fēng)電場的功率調(diào)控命令。

圖3 兩種方法的調(diào)控成效比較

觀察運(yùn)用本文設(shè)計(jì)方法時(shí)各風(fēng)電場的控制目標(biāo)達(dá)成情況和實(shí)測值發(fā)現(xiàn)，因?yàn)?#風(fēng)電場自身表現(xiàn)出的是負(fù)誤差屬性，故而不能滿足控制目標(biāo)的大概率要求，可以嘗試把其生成的功率缺額轉(zhuǎn)移到風(fēng)電場1#與2#。統(tǒng)計(jì)并分析風(fēng)電場1#、2#與4#各自的控制目標(biāo)值，不難發(fā)現(xiàn)以上3個(gè)風(fēng)電場實(shí)現(xiàn)的控制目標(biāo)均好于基于傳統(tǒng)容量比法之下的控制目標(biāo)，通過比較后發(fā)現(xiàn)控制誤差的減少率達(dá)到10%，并且實(shí)際中使用容量比例法很難滿足發(fā)電計(jì)劃的實(shí)施要求。

7 結(jié)語

客觀上講，各大發(fā)電站的有功功率預(yù)測誤差分布屬性、規(guī)律等有差別，應(yīng)全面分析其差異性，進(jìn)而有針對性地改進(jìn)有功功率的控制方案方法。統(tǒng)計(jì)并分析風(fēng)電場既往運(yùn)行數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)提取預(yù)測誤差分布特性，科學(xué)改進(jìn)有功控制方法。本課題中設(shè)計(jì)的控制方法能顯著降低風(fēng)電功率預(yù)測誤差給功率調(diào)控效果帶來的不良影響，確保調(diào)控過程合理、可靠，明顯提升了實(shí)際控制工作效率。