大规模风电接入对电网调度运行的影响

胡青

摘要：在对电网调度运行的研究中，发现随机波动问题是制约大规模风电发展的主要因素之一。同时，风电运行时的反调峰特性加剧了电网的峰谷差和有功调度控制的难度。在风电接入后，现有系统备用容量的确定方法和制定调度计划的策略已不能满足电网企业安全经济的控制目标。本文总结了当前的相关研究并给出了解决方案，指出多源互补备用协同策略和多时间尺度协调备用发电方案联合优化策略适用于大规模风电接入系统，以及考虑风电场输出耦合的有效功发电调度策略关系对大规模风电接入系统的适用性。

关键词：大规模风电；电网；调度；备用容量

作为最重要的新型清洁能源，风电具有许多与传统电源不同的显着特点。近年来大规模风电在贵州的安装容量迅速增加，在2011年至2014年间迅速增加至2326 MW，贵州风电建设将进入快速发展阶段。大规模风电接入的增加对各级电网调度运营（接入点、控制区域、电网）产生影响，考虑到风电功率变化和预测不确定性是大规模风电接入最具挑战性的问题，本文以此为重点进行了研究。

1 研究内容与方法

风力的大小决定了风电的负荷，风力呈现出比较明显的随机变化率和预测的不确定性。由于风力的大小与气象条件相关，并且两者之间的变化息息相关，本文定义负荷功率和风力发电功率之差为“净负荷”，并分析和研究了负荷以及风电规模对电网整体特性的影响。以电网调度运行模型为参考框架，发现净负荷的随机变化率和预报不确定性将对电网调整、负荷跟踪和电网运行管理等造成影响。本文重点介绍电网调频和待机调度的两个基本内容，利用统计调度和待机调度分析方法研究大规模风电接入对电网运行的影响，对2010年附近的中国电网实际负荷和预测数据进行对比分析，然后根据电网和风力发电规划的发展速度规划2020年的电网调度水平。

2 大规模风电接入对调度计划的影响

2.1 存在的问题

有功功率的实时调度是电网运行系统的核心所在，不仅关系到系统有功功率和频率的稳定性，而且对电网系统的安全、可靠运行起着重要的作用。国内电网运行中主要采用自动调度控制（AGC）方法，其在应用中的缺点有：

a）自动调度控制方法缺乏合理的科学依据，仅仅依靠经验数据来制定调度策略，与功率预期之间存在矛盾；风电的实时监测日负荷数据和预测结果常常在第二天具有较大差别。风电负荷的随机性和波动性使得预测方案无法正常实施。

b）调度员的操作缺乏准确调度策略的指导，工作实施强度较大；调度模型不合理，难以确保电网系统的安全性和发电效率。

c）很容易出现AGC的可调容量不足的情况，进一步影响了系统的安全性和发电效率。

大规模风电系统接入电网后，风电的随机变化率和预测的不确定性对整个系统的发电负荷和安全运行带来了挑战。为了提高风电接入的能力，需要对电网的有功功率调度进行针对性的考察和研究。

2.2 风电有功功率调度的几个问题

2.2.1 风电有功功率调度模型

由于风电功率输出的预测精度随着时间间隔的增长而变差，因此传统调度模型中的两组时间尺度组合方式不适合对日常的有功功率和自动发电控制系统进行调节。可结合日常计划、滚动调度和实时调度的多时间尺度组合优化调度机制，逐级细化预测的时间节点，多级协调，逐步消除风电的低预测性，提高风电的利用率。根据燃料成本、总排放量和电网系统安全运行三个方面来评估风力发电系统的效率。结果表明，风电滲透率较低时可以促进发电系统的安全高效运行；当风电负荷增加时，储存设备和生产成本也相应增加。随着风电渗透率的增加，电力系统的安全水平呈现先增后降的趋势。基于随机安全框架和风电场的不确定性特点，也可以提出短期的电力市场清算计划。与传统测定方法相比，短期随机运行规划可以承受更大的风电渗透率，保证电力系统的安全稳定运行。

考虑电网运行需求的问题，提出了将风电场发电装置与需求响应电源结合的分析方法。传统的调度方法一直将可再生能源算作负的负荷，在模型优化过程中，对期望的负载值和可再生能源生成值进行预测分析。同时将可控发电机的输出方式调整为阶跃负载。将模型预测控制理论应用于风电调度问题，提出了一种前瞻性优化调度控制方法。该方法依据经验值对风电输出功率进行预测，对风电接入进行阶段性合理调度，与传统的以风电为负的负荷的电网调度方式相比，该方法显著降低了系统运行成本。在以风电机组风险约束和负荷安全边界约束为主的直流潮流优化调度模型中，建立以风电风险和运行成本影响为主参数的目标函数，并将模糊函数用于风电接入约束的计算中，用以考虑风电接入的不稳定性。当综合考虑风电超时调度导致的待机成本和调度不足导致的风电关机成本时，仿真结果显示，当备用成本系数增加时，风电机组的发电量趋于下降，风电成本系数的增加提高了风电的利用率。

随着人堆环境保护意识的增强，有源发电的污染物排放问题日益受到重视。在建立调度模型时，需考虑运营成本函数与污染物排放成本函数，因此，风力发电也被称为环境/经济调度。

2.2.2 风电有功功率调度算法

在进行风电有功功率调度优化算法时，提出了一种经济可行的调度方法，即直接搜索算法。该算法的优化目标函数包括电网系统的运行成本和待机成本。采用随机波动理论建立了风电场电力系统动态调度模型，并利用随机模拟、神经网络和遗传算法相结合的混合智能算法求解该模型，有效改善了调度模型的收敛速度和搜索性能。由于模型包括多目标优化、多值和非线性特征问题，传统的数学优化算法很难解决。因此，本文使用遗传进化算法来求解模型。利用拉格朗日松弛算法可将动态优化调度问题分解为几个并行子问题，同时结合凸规划模型的特点，使用子问题动态优化算法的逆优化来加快计算速度。

3 结语

本文对贵州电网电力负荷和净负荷变化特征及预测性能进行统计分析，分析了调度电网和控制区控制性能随大规模风电接入后的影响，并对大规模风电接入的随机变化率和预测的不确定性进行了分析。由于贵州风电功率的预测尚未进行，如果在系统风电装机不大的情形下接入大规模风电，就必须加快对本地区风电场的预测研究。结果表明：大规模风电接入会增加电网频率，电网需要改善待机运行调度模型，以平衡风电接入带来的预测偏差。

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