孫銀鋒,夏大朋,高梓淳

(1.東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012;2.國網(wǎng)東營供電公司,山東 東營 257091)

0 引 言

在“雙碳”背景下,新能源發(fā)電在電力系統(tǒng)中的占比有望進一步提高[1]。同時,風(fēng)電和光伏等新能源的輸出功率具有波動性和不確定性,也給電網(wǎng)的運行控制帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)[2]。如何針對新能源不確定性和系統(tǒng)多運行方式條件下獲得電網(wǎng)的潮流分布,成為了電力調(diào)度部門亟需解決的問題。

1974年,Borkowaka提出概率潮流計算方法[3]。發(fā)展至今,概率潮流問題求解方法可分為模擬法[4-6]、近似法[7-8]和解析法[9-11]。概率潮流計算方法在交流系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。然而,電網(wǎng)運行人員同樣急需高效準確的交直流混聯(lián)系統(tǒng)概率潮流計算方法,以獲得新型的交直流混合配電網(wǎng)的穩(wěn)態(tài)信息。目前,國內(nèi)外學(xué)者在交直流混聯(lián)系統(tǒng)的概率潮流算法上已經(jīng)取得了一定的成果。文獻[12]針對傳統(tǒng)無跡變換在處理高維概率潮流計算時,隨著交直流混聯(lián)電網(wǎng)中隨機變量維數(shù)增加計算精度會下降的問題。提出用比例伸縮無跡變換處理高維高斯分布的方法,將無跡變換算法用于含有電壓源換流器(Voltage Source Converter,VSC)的柔性交直流混聯(lián)電網(wǎng)概率潮流分析中,能夠有效地解決高維概率潮流的精度問題。文獻[13]以節(jié)點注入功率運行曲線構(gòu)成系統(tǒng)的多運行方式,推導(dǎo)出不同控制方式下的交直流混聯(lián)系統(tǒng)的概率潮流模型,以整流器定電流控制、逆變器定電壓控制為例進行概率潮流分析,沒能考慮換流器控制方式的多樣性。同時,該系統(tǒng)采用的電流源換流器并不適合構(gòu)成多節(jié)點的直流電網(wǎng),因此該方法具有一定的局限性。文獻[14]針對概率潮流計算中常規(guī)潮流的不收斂,建立了含風(fēng)電場交直流混聯(lián)系統(tǒng)概率潮流模型。采用改進的(Levenberg-Marquardt,LM)方法求解潮流非線性方程組,然后根據(jù)蒙特卡洛模擬法求解概率潮流分布,該方法具有較好的魯棒性。文獻[15]提出一種基于聚類的柔性交直流系統(tǒng)概率潮流算法。首先對不確定源進行聚類,然后由聚類中心進行交直流系統(tǒng)的概率潮流計算,該方法減少了計算量,且所得結(jié)果具有一定的可信度,但是沒能考慮風(fēng)機接入點對系統(tǒng)潮流分布的影響。文獻[16]提出一種基于自適應(yīng)擴散核密度估計的時序相關(guān)概率最優(yōu)潮流計算方法,利用線性擴散的自適應(yīng)特性提高了光伏出力估計模型的局部適應(yīng)性,能夠更為準確描述光伏輸出功率的波動性與不確定性。并結(jié)合 Copula理論建立光伏與負荷的聯(lián)合概率模型,得到具有相關(guān)性的光伏與負荷樣本,驗證了方法的有效性。

本文計及了風(fēng)電、光伏及負荷的不確定性模型,針對含有VSC的交直流混合配電網(wǎng)特點,分別建立主從控制和下垂控制的概率潮流計算模型。為了準確評估系統(tǒng)的概率潮流分布,采用基于蒙特卡洛模擬的交替迭代法求解該潮流模型。通過風(fēng)電、光伏不同穿透率以及不同接入比例的分析,研究了風(fēng)光互補特性對概率潮流分布的影響。最后,在修改后的IEEE-34節(jié)點系統(tǒng)中進行計算對方法進行驗證,為交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計提供參考。

1 交直流混聯(lián)系統(tǒng)確定性潮流計算模型

圖1中,i為第i個與直流電網(wǎng)連接的VSC;Rci、Xci分別為換流電抗器的等效電阻和等效電抗;PCC(Point of Common Coupling,PCC)為公共連接點;Usi、δsi分別為PCC處的交流基波電壓幅值和相角,Uci、δci分別為換流器交流側(cè)基波電壓和相角;Ps、Qs分別為PCC點注入的交流有功功率和無功功率;Pc、Qc為交流系統(tǒng)向換流器交流出口處注入的交流有功功率和無功功率;udi、idi分別為直流側(cè)的直流電壓和電流。在忽略濾波器的情況下,換流電抗器和換流變壓器的電抗合并,可以消除對復(fù)雜濾波器母線電壓的依賴,濾波器母線和交流電網(wǎng)母線重合,從而簡化方程[17,18]。

圖1 VSC潮流計算模型Fig.1 VSC Power flow calculation model

交流系統(tǒng)極坐標形式的潮流模型,即

(1)

公式中:n為節(jié)點數(shù);Pt和Qt分別為節(jié)點t注入有功功率和無功功率;Gtj與Btj分別為節(jié)點導(dǎo)納矩陣的實部與虛部;δtj為節(jié)點t、j之間的相角差。Pst和Qst分別為節(jié)點i交流側(cè)注入換流器的有功功率和無功功率。

其中,第i個VSC中:

(2)

則第i個VSC與交流母線之間傳輸?shù)挠泄盁o功功率分別為

(3)

公式中:μi、Mi為直流電壓利用率及調(diào)制度;δi為VSC網(wǎng)側(cè)與閥側(cè)的相角差。

對于直流系統(tǒng),直流功率Pdi等于交流系統(tǒng)注入VSC的功率,所以滿足以下方程為

(4)

而在直流系統(tǒng)中,直流電流、直流電壓和直流節(jié)點間的導(dǎo)納滿足關(guān)系為

(5)

公式中:nc為直流節(jié)點數(shù);udj為直流電壓;idi為直流電流;gdij為直流節(jié)點i和直流節(jié)點j之間的電導(dǎo)。

由公式(3)～公式(5)可求得[19]:

(6)

將公式(6)按照泰勒級數(shù)展開,略去高次項后,所得修正方程式一般形式為

ΔD=JΔX

(7)

其中,ΔD=[…,Δdi1,Δdi2,Δdi3,Δdi4,…]T,ΔX=[…,Δudi,Δidi,Δδi,ΔMi,…]T,J為雅可比矩陣。

目前,MTDC的運行需要換流站之間進行協(xié)調(diào)配合實現(xiàn)直流系統(tǒng)的功率平衡和直流電壓穩(wěn)定。MTDC的控制方式有主從控制、直流電壓下垂控制等。

1)主從控制

在交直流潮流計算時換流器的主從控制方式主要有如下四種[20]。

1)控制Ps恒定、Qs恒定;2)控制Ps恒定、Us恒定;3)控制udc恒定、Qs恒定;4)控制udc恒定、Us恒定。

2)下垂控制

電壓下垂控制原理圖以多點直流電壓控制為特征。如果直流電壓由于網(wǎng)絡(luò)中的功率缺額而下降,電壓下垂控制站根據(jù)其自身的運行曲線增加注入網(wǎng)絡(luò)的功率,依據(jù)控制量的不同,可分為功率特性(V-P)和電流特性(V-I),工作特性如圖2和圖3所示。功率特性控制和電流特性控制分別為[21]

Δfi=(udci-udcrefi)+kdroop(Pdci-Pdcrefi)=0

(8)

公式中:Udcrefi和Pdcrefi分別為系統(tǒng)運行參考節(jié)點;kdroop為下垂系數(shù)。

Δfi=(udci-udcrefi)+kdroop(idci-idcrefi)=0

(9)

公式中:Udcrefi和Idcrefi為系統(tǒng)運行參考節(jié)點,kdroop為下垂系數(shù)。

公式(6)中Δdi4為直流側(cè)電流和直流側(cè)電壓的方程,公式(9)表示下垂控制方式下直流側(cè)電流和直流側(cè)電壓的關(guān)系。采用下垂控制的VSC站用公式(9)代替公式(6)中的Δdi4,非下垂控制下VSC站的潮流修正方程仍如公式(6)所示。假設(shè)直流側(cè)有n個節(jié)點,其中m個節(jié)點采用下垂控制,其余n-m個節(jié)點采用其他控制方式。替換后的潮流修正方程的矩陣表達式如下:

ΔD′=JΔX

(10)

公式中:ΔD′=[…Δdm,1Δdm,2Δdm,3Δfm,4Δdm+1,1

Δdm+1,2ΔDdm+1,3ΔDdm+1,4…]T,J為雅可比矩陣,DX=[…ΔudiΔidiΔδiΔMi…]T。

圖2 V-P下垂控制Fig.2 V-P droop control

圖3 V-I下垂控制Fig.3 V-I droop control

從VSC的控制方式可得,除了控制對象為直流電壓udc外,其他均為交流側(cè)物理量,進行交直流潮流計算時,可以根據(jù)換流站的控制方式將VSC交流母線等效為PQ或PV節(jié)點進行迭代求解,方便下一步進行交直流混聯(lián)系統(tǒng)概率潮流計算。

根據(jù)換流器的控制方式,可將交流側(cè)和直流側(cè)的節(jié)點進行等效,等效結(jié)果如表1所示。

表1 換流站的控制方式及節(jié)點等效Tab.1 Control methods and node equivalence of converter stations

2 交直流混聯(lián)系統(tǒng)中的隨機變量模型

針對交直流混聯(lián)系統(tǒng),本文提出一種基于蒙特卡羅模擬法的交直流混聯(lián)系統(tǒng)概率潮流計算方法,待求量為各節(jié)點電壓和支路功率。將系統(tǒng)中的隨機擾動作為狀態(tài)量,計算待求量的概率分布結(jié)果。由于現(xiàn)有交直流混聯(lián)系統(tǒng)中的光伏輸出功率和負荷需求都具有很大的不確定性,因此,首先要建立電源和負荷的概率分布模型。

2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)概率模型

由于光照強度受氣象條件影響具有一定的隨機性,其輸出功率與光照強度密切相關(guān),因此輸出功率具有波動性和不確定性。光照強度可近似由Beta分布描述,概率密度函數(shù)為[22]

(11)

公式中:α和β為Beta分布的形狀參數(shù);r和rmax(W/m2)分別為一段時間內(nèi)實際光照強度和最大光照強度;Γ為Gamma函數(shù)。RM為光電最大輸出有功功率,其中RM可由下式求得:

(12)

假設(shè)有一光伏方陣,有M個光伏組件構(gòu)成,每個光伏組件面積和光電轉(zhuǎn)換效率分別為Am和ηm(m=1,2,…,M),可得光伏輸出有功功率為

PM=rAη

(13)

公式中:A為光伏方陣總面積;η為光伏方陣的光電轉(zhuǎn)換效率。

(14)

由公式(11)可得到光伏輸出功率的概率函數(shù)也服從Beta分布:

(15)

公式中:RM=Ahrmax為光伏最大輸出功率。

2.2 風(fēng)電場概率模型

風(fēng)電場的輸出功率由風(fēng)速的Weibull分布可以得到,Weibull分布被普遍認為是最接近風(fēng)速統(tǒng)計描述的概率密度函數(shù),其概率密度函數(shù)為[23]

(16)

公式中:v為風(fēng)速;k和c為Weibull分布參數(shù),k為形狀參數(shù),c為尺度參數(shù)。

其中,Weibull分布參數(shù)可由風(fēng)速的平均值m和標準差s求得:

(17)

公式中:Γ為Gamma函數(shù)。

風(fēng)力發(fā)電機輸出功率Pw和風(fēng)速v之間滿足函數(shù)關(guān)系[24]為

(18)

(19)

據(jù)統(tǒng)計,風(fēng)速大多數(shù)時間在vci和vr之間,所以,Pr和v可視為一次函數(shù)關(guān)系。因此,風(fēng)機有功功率的概率密度函數(shù)為[25]

(20)

風(fēng)力發(fā)電機可采用恒功率因數(shù)控制。并網(wǎng)風(fēng)機大多為異步發(fā)電機,需要吸收無功功率,其無功功率為

Q=Ptanφ

(21)

公式中:φ為功率因數(shù)角,tanφ為負值。

2.3 負荷的概率模型

負荷的不確定性主要由負荷的隨機波動引起。一般可由正態(tài)分布進行描述[26],可表示為

(22)

綜上所述,采用蒙特卡羅模擬法求解交直流混聯(lián)系統(tǒng)的概率潮流分布,步驟如下。

步驟1:輸入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(交直流混聯(lián)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、光伏、風(fēng)電及負荷相關(guān)數(shù)據(jù)及分布狀況、各個換流站控制方式和設(shè)定值);

步驟2:根據(jù)換流器的控制方式,對PCC節(jié)點進行等效。(當(dāng)換流器的交流側(cè)采用恒電壓幅值控制方式時可等效為PV節(jié)點;當(dāng)換流器采用恒無功功率控制方式時可等效為PQ節(jié)點);

步驟3:針對風(fēng)力發(fā)電機和光伏輸出功率及負荷等隨機變量,采用蒙特卡羅抽樣得到隨機樣本數(shù)據(jù);

步驟4:進行交直流混聯(lián)系統(tǒng)的確定性潮流計算;

步驟5:統(tǒng)計交直流混聯(lián)系統(tǒng)節(jié)點電壓和線路功率;

步驟6:求出系統(tǒng)狀態(tài)變量的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。

3 算例分析

3.1 算例系統(tǒng)說明

本文在標準的IEEE-34節(jié)點系統(tǒng)[27]基礎(chǔ)上嵌入一個三端直流網(wǎng)絡(luò),形成交直流混聯(lián)系統(tǒng),如圖4所示。交流母線14、15、25通過換流器形成直流電網(wǎng)。換流站的各項參數(shù)、直流線路參數(shù)如表2、表3所示。系統(tǒng)的基準電壓UB=25.64 kV,基準容量SB=1 MVA,所有的數(shù)據(jù)形式均為標幺值。

圖4 修改后的IEEE-34節(jié)點測試饋線系統(tǒng)Fig.4 Revised IEEE-34 node test feeder system

考慮主從控制時,換流器的控制方式為:換流器1采用定直流電壓控制,換流器2、3采用定功率控制,控制方式如表2所示。

表2 VSC控制參數(shù)(p.u.)Tab.2 VSC Control Parameters(p.u.)

考慮下垂控制時,換流器的控制方式為:換流器1采用電流特性下垂控制方式,換流站的參考值Idcref、Pdcref和Qsref分別為0.33、0.30和0,換流器的直流側(cè)通過直流變壓器接一個額定功率為250 kW光伏方陣。換流器2、3均采用定有功功率控制,控制方式如表2所示。

表3 直流電網(wǎng)線路參數(shù)(p.u.)Tab.3 DC Power Grid Line Parameters (p.u.)

為了分析分布式電源對電網(wǎng)的影響,本文分三種場景進行討論:

場景1:僅考慮系統(tǒng)負荷隨機波動的影響;

場景2:在節(jié)點34上接入1個額定功率為250 kW的光伏發(fā)電系統(tǒng);

場景3:在節(jié)點34上接入1個額定功率為200 kW的風(fēng)電機組和1個額定功率為250 kW的光伏發(fā)電系統(tǒng)。

光伏組件面積為2.16 m2,光電轉(zhuǎn)換的效率為13%,額定功率為250 kW,輸出功率服從Beta分布,形狀參數(shù)α=0.679 9,β=1.778 7,采用恒功率因數(shù)控制,使cosj=1。風(fēng)力發(fā)電機型號為丹麥Bonus 1MW/54,額定功率為200 kW,切入風(fēng)速、額定風(fēng)速、切出風(fēng)速分別是3 m/s、14 m/s、25 m/s,風(fēng)輪直徑為54.2 m,輸出功率出力服從Weibull分布,采用恒功率因數(shù)控制,使cosj=1。本文所用的風(fēng)速和光照強度數(shù)據(jù)均由HOMER軟件對我國廣州地區(qū)(113°15′E,23°7′N)2020年實測數(shù)據(jù)[28]。仿真計算環(huán)境:處理器為AMD Ryzen 7 4 800U with Radeon Graphics 1.80 GHz,運行內(nèi)存16.0 GB RAM,仿真軟件為Matlab R2018b。

為了驗證所提算法的有效性,針對交流系統(tǒng),以節(jié)點電壓V34和臨近節(jié)點34的線路P32-34,Q32-34,直流網(wǎng)以換流器3的電壓Vd3和直流線路Pd2-d3為例進行分析。

3.2 計算結(jié)果分析

3.2.1 狀態(tài)變量的均值和標準差

1)換流器采用主從控制

當(dāng)換流器采用主從控制時,直流系統(tǒng)不存在概率問題。因此,僅分析交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的概率分布狀況。光伏和風(fēng)電仍采用恒功率因數(shù)控制,使cosφ=1,即輸出的無功功率為0,因此僅分析風(fēng)電和光伏對電壓和有功功率的影響。表4給出了交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的均值和標準差。在場景1中,僅考慮負荷波動時,電壓和有功功率的標準差分別為0.002 7和0.002 1,電壓和有功功率的波動很小,其中電壓波動范圍為(0.954,0.974);在場景2中,在光伏接入系統(tǒng)后,電壓和有功功率的標準差分別為0.007 4和0.049 1,其中電壓波動范圍為(0.951,0.993),較場景1波動范圍有所增大。由此可見,隨著光伏和負荷的共同作用,電壓和有功功率的波動性較場景1更加明顯;在場景3中,分析負荷、光伏和風(fēng)電對電壓和有功功率的影響,在光伏接入點同時接入風(fēng)電機組,組成風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)。電壓和有功功率的標準差分別為0.002 9和0.008 1,其中電壓波動范圍為(0.954,0.977)。與場景2相比電壓和有功功率波動均有明顯的下降。

表4 交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的均值與標準差Tab.4 Mean and Standard Deviation of State Variables in the Communication System

2)換流器采用下垂控制

由表5和表6中所示的交流、直流狀態(tài)變量的均值和標準差可知,由于光伏和風(fēng)電均采用恒功率因數(shù)控制,使cosj=1,即輸出的無功功率為0,所以,風(fēng)電和光伏輸出無功功率對系統(tǒng)狀態(tài)變量波動性幾乎沒有影響,因此僅分析風(fēng)電和光伏對電壓和有功功率的影響。

交流系統(tǒng)計算結(jié)果分析:由表5可知,在場景1中,僅考慮負荷波動時,電壓和有功功率的標準差分別為7.1×10-6和0.001 9,電壓和有功功率的波動很小;在場景2中,同時考慮負荷和光伏波動對電壓和有功功率的影響,電壓和有功功率的標準差分別為0.004 6和0.025 8。由此可見,隨著光伏的接入,電壓和有功功率的波動性較場景1更加明顯;在場景3中,考慮了負荷、光伏和風(fēng)電對系統(tǒng)電壓和功率的影響,在光伏接入點同時接入風(fēng)電機組,組成風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)。電壓和有功功率的標準差分別為0.002 9和0.008 1,與場景2相比電壓和有功功率波動均有明顯的下降。

直流系統(tǒng)計算結(jié)果分析:由表6可知,在場景1中,僅考慮負荷波動時,電壓和有功功率的標準差分別為1.15×10-4和0.002 8;在場景2中,同時考慮負荷和光伏波動對電壓和有功功率的影響,電壓和有功功率的標準差分別為0.004 8和0.002 8。由此可見,由于光伏輸出功率的波動性使得電壓和功率的波動范圍較場景1更大;在場景3中,考慮了負荷、光伏和風(fēng)電對系統(tǒng)電壓和功率的影響,電壓和有功功率的標準差分別為5.03×10-4和1.28×10-4,與場景2相比電壓和有功功率波動均有明顯的下降。

綜上可見,無論是交流側(cè)還是直流側(cè)的狀態(tài)變量,風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)皆可以有效的減小新能源輸出功率波動性,原因是利用了風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)中風(fēng)電和光伏的互補特性。

表5 交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的均值與標準差Tab.5 Mean and Standard Deviation of State Variables in the Communication System

表6 直流系統(tǒng)狀態(tài)變量的均值與標準差

3.2.2 狀態(tài)變量的概率分布

1)換流器采用主從控制

表4和圖5表示交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的概率分布狀況,加入光伏后狀態(tài)變量的標準差增大,狀態(tài)變量的波動性有所增強。加入風(fēng)電后,狀態(tài)變量的波動性有所減小,其標準差有所降低。

圖5為節(jié)點34電壓幅值的PDF和CDF曲線,可以得到場景1在沒有新能源接入時,電壓的隨機波動與負荷的正態(tài)分布基本一致,電壓沒有越限。場景2接入光伏后,節(jié)點34電壓的波動范圍有所增大。光伏與風(fēng)電輸出功率的隨機性可導(dǎo)致節(jié)點電壓波動范圍增大,引起概率密度曲線畸變。由場景2和場景3電壓概率分布曲線可知,風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)因光伏發(fā)電與風(fēng)力發(fā)電互補特性,電壓波動范圍也更小。

表7 不同場景下節(jié)點電壓的概率分布狀況

表7為不同場景下穩(wěn)態(tài)電壓的高電壓概率(Over-Voltage Probability,OVP)和低電壓概率(Low-Voltage Probability,LVP)。由于三個場景的穩(wěn)態(tài)電壓均沒有出現(xiàn)越限情況,在此分析穩(wěn)態(tài)電壓出現(xiàn)在高壓段和低壓段的概率情況。從表7可以發(fā)現(xiàn),與光伏單獨接入時相比,場景3(風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng))中電壓的OVP和LVP都很小。

2)換流器采用下垂控制

如圖6和圖7所示的交直流側(cè)狀態(tài)變量的概率分布可知,加入光伏后系統(tǒng)狀態(tài)變量的標準差明顯提高,這就說明了新能源接入對電網(wǎng)有著較大沖擊,不利于電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。而場景3與場景2相比,系統(tǒng)狀態(tài)變量的標準差有所降低。

圖6給出了節(jié)點34電壓幅值的PDF和CDF曲線。從圖中可以得到場景1在沒有新能源接入時,電壓的隨機波動與負荷的正態(tài)分布基本一致,電壓越限的概率為0。當(dāng)場景2中接入光伏后,節(jié)點34電壓有所上升且電壓的波動范圍有所增大;由于光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的隨機性使得節(jié)點電壓波動范圍增大,導(dǎo)致概率密度曲線畸變,從圖6的場景2和場景3電壓概率分布曲線的變化可得到,對于風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng),由于光伏發(fā)電與風(fēng)力發(fā)電互補,其對系統(tǒng)電壓波動的影響相對單獨光伏發(fā)電來說要小,電壓波動范圍也更小。

圖7分別給出了直流系統(tǒng)狀態(tài)變量的CDF圖形,從直流電壓的CDF曲線可以發(fā)現(xiàn),風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的互補作用,同樣也會縮小直流系統(tǒng)的電壓波動范圍。而支路潮流變化不明顯。

表8為不同場景穩(wěn)態(tài)電壓的OVP和LVP,僅分析穩(wěn)態(tài)電壓出現(xiàn)在高壓段和低壓段的概率情況。從表8可以發(fā)現(xiàn),風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)中電壓的OVP和LVP都很小,甚至于比場景1的LVP還要小。

圖5 交流系統(tǒng)狀態(tài)變量的概率分布Fig.5 Probability distribution of state variables in the communication system

表8 不同場景下節(jié)點電壓的概率分布狀況

綜上所述,無論換流器的控制方式為主從控制還是下垂控制,新能源單獨接入時會導(dǎo)致電壓波動范圍變大,體現(xiàn)在電壓標準差、OVP和LVP增大,甚至有導(dǎo)致電壓越限的風(fēng)險。風(fēng)-光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)能夠有效利用風(fēng)光互補作用,較新能源單獨接入可以有效降低電壓的標準差、OVP和LVP,從而保證了良好的電能質(zhì)量。

圖7 直流系統(tǒng)狀態(tài)變量的概率分布Fig.7 Probability distribution of DC system state variables

3.2.3 新能源滲透率的影響

為了驗證風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)對交直流混聯(lián)電網(wǎng)的影響。以換流器采用下垂控制為例,在不同滲透率下對交流系統(tǒng)輸出變量的方差進行測試,結(jié)果如表9和表10所示。

表9 光伏不同滲透率下的均值和標準差

表10 風(fēng)電不同滲透率下的均值和標準差

由表9和表10可知,隨著光伏滲透率由0.1到0.9,電壓的標準差由0.010 8增大到0.012 1。隨著風(fēng)電滲透率由0.1到0.9,電壓的標準差由0.010 6增大到0.013 1。因此,隨著光伏和風(fēng)電的滲透率增大,PCC點電壓幅值波動越大,然而支路潮流的標準差受分布式電源滲透率的影響較小。

4 結(jié) 論

本文提出基于蒙特卡羅模擬的交替迭代法計算柔性交直流混聯(lián)配電網(wǎng)的概率潮流。該方法不但可以準確分析光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電以及負荷功率的不確定性,還可以計及換流器主從控制或下垂控制等控制模式。通過在修改的IEEE-34節(jié)點系統(tǒng)進行計算,得到以下結(jié)論。

1)通過建立光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的隨機模型,應(yīng)用蒙特卡羅模擬法分析分布式電源對配電系統(tǒng)電壓質(zhì)量的影響,證明分布式電源接入會使系統(tǒng)電壓波動范圍增大,從而有導(dǎo)致電壓越限的風(fēng)險。

2)針對換流器主從控制和下垂控制,建立交直流概率潮流計算模型,能較為準確得到線路的概率潮流的分布情況,具有很好的靈活性,能夠為調(diào)度人員提供較好的技術(shù)支持。

3)利用分布式風(fēng)-光聯(lián)合系統(tǒng)中風(fēng)電和光伏的互補特性,可以有效的減小新能源輸出功率波動性,從而降低其對電力系統(tǒng)的沖擊。

4)隨著光伏滲透率和風(fēng)電滲透率的增加,PCC點電壓幅值波動增大,但是支路潮流的標準差基本不變。此外,通過對比三個場景可以得到,風(fēng)光混合發(fā)電系統(tǒng)比單獨的光伏發(fā)電系統(tǒng)能提供更好的電壓質(zhì)量。