电网容量（精选八篇）
电网容量 篇1
随着国民经济的发展,电力需求迅速增长,国家的“十二五”计划强调了节约能源的重要性,并鼓励我国大力发展可再生能源,尤其是利用风能、太阳能等发电。
2007年北京市能源集团在延庆官厅建立了北京首座风电场。一期工程总装机4.95万千瓦,安装风机33台,2010年一月份又投入24台,现在一共有100台风机,总装机150兆瓦。
1 风电最大接入容量分析概述
风力发电机组是一种特殊的发电设备,从环境保护和可再生能源利用的角度考虑,希望尽量扩大风力发电的规模,而风电本身的特点使得它的并网运行对电网的电能质量以及安全稳定运行构成一定的威胁。
一方面,风力发电利用自然风,因此风电场的选址主要受风资源分布的限制。然而风力资源较好的地区往往人口稀少,负荷量小,电网结构相对薄弱,风电功率的注入改变了局部电网的潮流分布,对局部电网的电压质量和稳定性有很大影响,限制了风电场接入系统的方式和规模。
另一方面,风力发电的原动力是不可控的,它是否处于发电状态以及出力的大小都决定于风速的状况,风速的不稳定性和间歇性决定了风电机组的出力也具有波动性和间歇性的特点。在现有的技术水平下风力发电还无法准确预报,因此风电基本上是不可调度的。
1.1 影响北京电网风电接入容量的主要因素
风电接入容量的大小不仅取决于风电场的运行特性和系统中其它发电设备的调节能力,还与风电接入的系统的网络结构等诸多因素密切相关。归纳起来,主要的因素有:
1.1.1 风电场与电网的联接方式
包括联络线路的电压等级、长度和阻抗参数等,这些参数的不同将会影响风电场和局部电网节点电压的分布,对风电场的接入容量也有一定的影响。
1.1.2 风电场的无功补偿状况
风电机组的无功补偿状况对风电场的输出特性有很大影响,进而影响风电的最大接入容量。安装动态无功补偿装置(如SVC、SMES等),可以提高风电系统的电能质量和稳定性,也能够有效提高风电的最大接入容量。
1.1.3 地区负荷水平和负荷特性
主要表现为不同负荷水平下在风电接入后潮流分布的不同特性、风电场附近地区负荷的电压频率调节特性以及负荷对电压和频率质量的要求等。负荷对电能质量的要求过高将会限制系统所能承受的最大风电功率。
由于北京电网为纯负荷型大城市电网,系统的调频、调峰在整个华北电网中进行平衡。北京电网不设独立控制区,因此本文主要考虑大功率风电接入对北京局部电网网架结构的影响,虽然没有考虑风力发电厂并网运行的有关动态约束,但是也可以得到具有一定参考价值的计算分析结果,给风电场规划设计有力的指导。
2 北京延庆电网风电场的最大接入容量计算分析
2.1 计算电网概况
计算以图1为延庆电网系统接线图。该系统是一个典型的风电场接入配电网络的实例,风电场接在配电网的末端,接入点为鹿鸣山站,通过鹿康线与电网相连。我们重点观察风电功率注入对局部电网电压和潮流分布的影响,因此将220kV以上电压等级的外部系统简化为看作为无穷大节点,该节点的电压记作Us。计算分析电网总负荷195MW,计算所用的容量基值为100MVA。负荷的功率因数按照该地区各个不同时间点和不同母线的情况进行合理估算统一采用0.98。考虑每天不同时间段内,不同负荷水平对可接入风电容量的影响,负荷峰谷差取为45%。
2.2 计算分析
风电最大接入容量是各种因素综合作用的结果,考虑的可变因素包括:①聂各庄点的电压Us;②风电场接入点的功率因数;③聂康一线、鹿康线的线路参数和额定容量;④延庆电网的负荷水平。
2.2.1 聂各庄点的电压Us的影响
图1所示的网络中,正常运行时网络的负荷所选择的时间断面下的负荷计算,聂各庄点的电压Us的改变代表了系统运行方式的变化。负荷一定的情况下,Us的高低影响系统各节点的电压水平,因此对风电场的最大接入容量有很大影响。表1给出了不同电源电压下风电场的最大接入容量以及电压越界的情况。可见在这种情况下制约风电装机容量的主要是风电出力引起的负荷节点和风电场端电压的降低。
表1中风电最大可接入容量是根据静态电压稳定的边界来确定的,如果同时考虑线路过负荷的约束,那么风电可接入容量至多为120MW。最终的风电最大可接入容量,取两者中较小的一个。那么功率因数为1.00,Us分别为1.05、1.02和1.00时风电最大可接入容量分别为120MW、115MW和106MW。
2.2.2 风电场接入点功率因数的影响
风力发电机在发出有功功率的同时还要从系统吸收一定的无功功率,因此通常在机端并联一定的补偿电容器,不同的无功补偿度就会对应不同的风电场出口的功率因数,风电场出口功率因数的大小对风电场的输出特性有一定的影响,也会影响风电的最大接入容量。电源电压Us=1.05,功率因数分别为0.98(发出无功)、1.00、-0.98(吸收无功)时的计算结果如表2所示。可见,提高风电场的功率因数可以有效地增加风电场的最大接入容量。
从图2的电压变化曲线也可以看出,无功补偿量较高时在风电输出功率较小的情况下,随着出力的增加风电场端电压有升高的趋势。对于固定电容补偿,其合适的补偿量既要避免风电输出功率较小时的电压过高,又要避免风电输出功率大时电压过低造成系统电压稳定性的降低。
本小部分的风电最大可接入容量是根据静态电压稳定的边界来确定的,如果同时考虑线路过负荷的约束,那么风电可接入容量至多为120MW。最终的风电最大可接入容量,取两者中较小的一个。那么Us=1.05,功率因数为0.98、1.00、-0.98时风电最大可接入容量分别为120MW、120MW和90MW。
2.2.3 聂康一线、鹿康线的线路参数和额定容量影响
如果考虑聂康一线额定容量的限制因素的话,风电场最大可接入容量只有120MW左右,因为超过此值聂康一线就会出现过载现象,可见这是决定风电场最大可接入容量的主要约束条件,即这是限制风电接入容量的最主要的瓶颈。所以,为了提高风电场的接入容量,必须首先解决这个首要的矛盾。
以下考虑假设再新建一条与聂康一线相同的输电线路,线路参数小,缩短了风电场与电源的电气距离,电压支撑能力加强了,所以风电场最大接入容量会有所提高。
风电场出口到康庄的鹿康线在风电出力达到170MW的时候就会出现过负荷,如果想要进一步提高风电场接入容量,就需要新建一条线路,这里称其为鹿康二,将风电送到康庄站(和原线路参数相同),然后经过新建的聂康线送到聂各庄。
风电出力增加到234MW的时候,康庄到聂各庄的两条线路(额定电流为610A)就会出现过负荷情况,如果新建的这条线路的额定电流再选择大一些的,会进一步提高最大的风电接入容量。风电出力增加到246 MW的时候,就会出现静态电压不稳定现象。
新建聂康线、鹿康线并新增变压器后,各主要节点电压随风电场出力变化的关系如图3所示。
本小部分的计算结果是在Us=1.05,PF=1.00,大负荷方式下得到的。结论是:新增一条聂康线路和变压器后风电最大可接入容量为170MW,再新增一条鹿康线路后风电最大可接入容量为234MW。
3 结论
综合考虑各种不同因素的影响,和以上的具体的计算分析过程和结果,可以很容易得出关于延庆电网风电可接入的最大容量的结论如下:①在现有的网络结构下,风电最大可接入容量在90~120MW之间,其主要制约因素为线路过负荷和电压不稳定。②在新增变压器和新建一条聂康线路网络得到加强后,大负荷方式下风电最大可接入容量170MW。③在新增变压器和新建两条线路(聂康和鹿康)网络得到加强后,大负荷方式下风电最大可接入容量234MW。结论②、③的数据,是在Us=1.05,PF=1.00的情况下得到的,既不偏于保守也不会偏于冒进,是具有指导性的合理数据,对指导延庆地区电网风电规划设计有重要意义。
摘要：大容量风电并入电网后,风电出力的随机性、运行方式的复杂性对电网的安全稳定运行带来了极大的挑战。文章在分析风电场对系统电压、频率和静态安全的基础上,讨论了影响系统消纳风电的主要因素,并结合北京电网及已并网风电场的运行特点,详细计算了北京电网在不同负荷水平、不同运行方式下,可消纳风电的最大容量。
关键词：北京电网,风电,接入,容量
参考文献
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电网容量 篇2
摘要：近年来，为了促进电网的日常高效安全运行，我国很多地区都开展了电网改造工作，主要工作内容便是对高能耗的变压器进行更换，工作的关键环节便是变压器的容量选择。配电变压器容量的选择，要求规划的负荷选择标称容量要大于计算负荷的变压器，在满足技术要求的同时，还要具有较好的经济性。因此，本文就10kV 配電变压器容量的选择及其经济效益进行分析。
关键词：电网改造；10kV 配电变压器；效益方程；经济效益
改革开放以来，我国人们平均生活水平有了质的提高，科学技术的更新进步推动着我们进入了一个崭新的电气化时代。随着人们对电网的需求的不断提升，我国进行了大规模的电网建设与改造，在这个过程中使用的大量配电变压器由于其容量不同直接关系着电网建设工程的经济性与安全性。因此，配电变压器容量选择不仅关系着整个配电系统的正常运行，还对日常运行的经济效益产生影响。本文从10kV配电系统的安全及高效角度，根据10kV 配电变压器效益方程，对其配电变压器的选择进行分析，确定10kV 配电变压器的最佳经济容量区间，从而更好的进行10kV 配电变压器容量的选择。
一、10kV 配电变压器的损耗方式与容量选择
空载损耗和变动损耗是配电变压器主要的两种损耗方式，其中空载损耗也可以称之为铁损耗，是指当变压器二次绕组开路，一次绕组施加额定频率正弦波形的额定电压时，所消耗的有功功率，其值不随着负荷的变化而变化；变动损耗也可以称之为铜损耗，发电机绕组中的损耗包括基本铜损耗和附加铜损耗两部分。基本铜损耗是电流流过定子绕组和转子绕组在导线电阻上产生的损耗；附加铜损耗为交流电在定子绕组上因趋肤效应和邻近效应作用引起的额外损耗以及定子绕组各股线之间的循环电流引起的杂散铜损耗，其值将随着负荷的变化而变化。因此，配电变压器容量的选择将直接影响配电变压器的损耗，当配电变压器容量的选择较小时，其空载损耗、投资与维护费用等均相对较小，但其变动损耗将有所提升；当配电变压器容量的选择较大时，其空载损耗、投资与维护费用等均相对较大，但其变动损耗将有所降低。配电变压器将存在一个最佳经济容量区间，其容量选择在此区间内，将保证变压器的高效运行，同时也能够获得最大化的经济效益。
二、10kV 配电变压器的效益方程
在满足正常负荷的情况下，使变压器长期运行效益最大化，通过这样的方式确定10kV 配电变压器的经济容量。10kV 配电变压器的效益为ΔF，其效益方程可以表示为：ΔF=F（Sn，S，τ，D，λ，Cz，Cw）。在此公式中，Sn 代表的是变压器的额定容量；S 代表的是变压器的负荷；τ 表示的是变压器最大功率损耗时间；D 表示的是变压器的无功损耗在配电网输送过程中有功损耗折算的系数；λ 表示的是变压器的空载损耗与变动损耗的电价；Cz 表示的是变压器的总投资折算的年费用；Cw 表示的是变压器的年维护的费用。可见变压器的经济效益与变压器的容量、变压器的负荷、变压器的投资与维修费用等诸多方面都有关联。当变压器的容量增大时，与其相关的空载损耗、投资费用、维修费用等均将有所变化。
三、10kV 配电变压器最佳经济容量区间的确定
配电变压器选择中除应按技术原则确定配电变压器的容量外，同时还应考虑经济因素，即使变压器长期运行的效益最大化。配电变压器经济容量与负荷的最大功率损耗时间有关，如附图曲线所示。配电变压器经济容量随最大负荷利用时间、功率因数等的不同而不同。最大负荷利用时间越大，对应的变压器经济容量选择就越大，反之亦然。对应最大功率损耗时间较小时的配电变压器容量选择，首先应考虑按技术原则和在考虑了变压器过负荷能力的基础上按经济方法确定变压器容量。即当经济与安全矛盾较大时，应按安全要求选择容量。同时，在我国，配电变压器的投入使用10 年左右将被替换，将配电变压器的维修费用确定为1.5%，将配电变压器的年平均运行时间确定为8600h，将配电变压器的平均电价确定为0.49 元/kWh，因此，根据附图进行分析：
由附图可知，在规划期内，其负荷容量为150kVA，主要的负荷为城市生活用电，最大的负荷利用时间为4500h，最大功率损耗时间为2000h，此时的10kV 配电变压器的容量选择可以为160kVA，既能够满足技术要求，同时还符合经济需求；当最大的负荷利用时间为5000h，最大功率损耗时间为3500h 时，此时的10kV 配电变压器的容量选择应为200kVA，这样才能满足技术与经济的需求。在规划期内，如果主要的负荷为农村生活照明用电，其最大的负荷利用时间为2500h，最大功率损耗时间为1500h，此时的10kV 配电变压器的容量选择应为125kVA，才能实现经济效益最大化的目标。同时，从附图 可知，10kV 配电变压器的最大负荷利用时间相对较大时，其最大功率损耗时间也将较大，此时，10kV配电变压器的容量选择要根据经济容量进行选择；但当10kV配电变压器的最大负荷利用时间相对较小时，其最大功率损耗时间也将相对较小，此时，10kV 配电变压器的容量选择要在满足技术要求的基础上，根据经济效益进行选择。在电网改造过程中，配电变压器容量的选择，要坚持其技术原则，同时也要坚持经济原则，唯有将二者进行综合的考量，才能保证变压器的高效、长期运行，才能促进变压器经济效益最大化目标的实现。从附图 中可知，10kV 配电变压器的容量选择与最大功率损耗时间有着直接的关系，同时，10kV 配电变压器的经济容量选择也将受最大负荷利用时间与功率因数等因素的影响，当最大负荷利用时间较大时，10kV 配电变压器的经济容量选择将较大；当最大负荷利用时间较小时，10kV配电变压器的经济容量选择将较小。当最大功率损耗时间相对较小时，10kV 配电变压器的经济容量选择要保证其技术需求，唯有变压器具有一定的负荷能力基础之际，10kV 配电变压器的容量才能依照经济方法进行选择；当10kV 配电变压器容量的选择存在经济性和安全性相矛盾之际，需要根据其安全性要求进行容量选择。
四、结束语
10kV 配电变压器容量的选择直接关系着电网改在的安全性、技术性与经济性，电网改造中大量使用配电变压器，其容量的选择，往往只注重技术原则而忽视变压器长期运行的经济性问题。配电变压器容量选择，不仅要按技术原则，更应注重变压器长期运行的经济效益，并对变压器效益方程及影响因素等作了推导和分析，最后给出了配电变压器最佳经济容量的选择方法。
参考文献：
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考虑发电备用容量的输电网规划 篇3
为了保证电力系统的安全可靠运行,系统中需要留有一定的发电备用容量。国内的《电力系统安全技术导则》[1]规定:事故备用容量为最大发电负荷的10%左右,但不能小于系统中最大一台机组的容量。发电备用的设定主要是为了预防未来可能出现的元件故障或负荷波动[2]。将发电备用设定为最大发电负荷的10%,其依据是为了满足系统中负荷增长的不确定性,确保在负荷增长情况下,系统中有足够的发电备用容量来满足负荷增长的要求;备用容量数值设定的最低要求是所有发电机组中装机容量最大的机组容量,此数值的设定依据是确保任意一台发电机组故障时,系统中的其他发电机组有足够的发电备用容量来满足负荷的需要。
然而,发电备用的实际利用必须以一个强壮的网架结构为基础。当系统中的负荷增长或任意一台机组故障时,系统中的旋转备用开始起作用,此时系统的运行方式将会发生改变以尽量满足负荷增长或发电机故障后系统安全性的要求。当网络的输电容量有限时,尽管系统的发电备用充足,但在负荷增长或发电机故障后新运行方式下的网络仍有可能无法满足系统安全性的要求。因此,在电网规划过程中,充分计及负荷增长和发电机故障后网络充分利用系统发电备用以维持系统安全性的能力是很必要的。
现有的不确定信息下电网规划模型的研究中[3,4,5,6,7,8,9],一般是将负荷增长、发电机故障和其他不确定元件放在一起用总的可靠性指标作为规划模型的约束条件进行规划[8,9],并没有考虑规划后网络对系统中发电备用容量的利用要求,因而当系统中的负荷增长或发电机故障时,规划后的网络由于输电容量的限制而无法充分利用系统的发电备用容量,造成系统中部分线路越限。
为此,本文提出了考虑发电备用容量的输电网规划模型。该模型在传统输电网规划模型的基础上,通过新增任意一台发电机故障时的系统安全性约束和网络可用传输能力约束,使得由该模型求得的网络规划方案具有充足的输电容量来传输系统发电备用,以维持系统在发电机故障或负荷增长时的安全性要求。
1 考虑发电备用容量的输电网规划模型
发电备用容量数值的设定依据是在一定程度的负荷增长或任意一台发电机组故障时,系统中其他发电机组有足够的发电备用容量可以利用以满足负荷的需要。考虑网络的传输能力时,则要求在负荷增长或任意一台发电机组故障情况下,输电网络有足够的传输能力将系统中的发电备用容量传输到负荷点以满足系统的安全性要求,即要求在负荷增长一定程度或任意一台发电机故障时,不存在切负荷的情况。基于上述思想,本文建立的考虑发电备用容量的输电网规划模型如下:
式中:v为总投资费用;Ω和Ωs分别为所有可增加线路的支路集合和负荷节点集合;ng为发电机个数;cij为支路i-j间增加单条线路的投资成本;nij为实际增加线路的条数,nij为整数;∑cijnij为线路的总投资费用;
式(2)包含了正常情况下的网络约束集合。此约束集包含正常运行情况下的基尔霍夫电流定律约束、基尔霍夫电压定律约束、线路限值约束、发电机出力约束、切负荷量约束。
式(3)包含了负荷增长情况下的网络约束集合。与正常情况下的网络约束相比,式(3)的约束中增加了负荷增长情况下系统中各个负荷节点的有功增长向量d和与之对应的网络可用传输能力约束eTd≥t,此约束表示在网络中至少需要留有数值为t的可用传输能力来满足负荷总量为t的增长。
式(4)包含了任意一台发电机故障时的网络约束集合。若系统中有ng台发电机,式(4)就有ng倍数个网络约束。此约束集合可以确保系统中任意一台发电机故障时,输电网络都可以将其他机组的备用容量传输到负荷点以维持系统的安全性。
通过求解式(1)～式(5)的模型,求得的输电网规划方案可以确保系统在正常情况、负荷增长情况和任意一台发电机故障情况时发电备用被充分利用以维持系统的安全性。
需要说明的是,在本文中,发电机故障的情况下,所有其他发电机的备用分配是根据切负荷量最小的原则来分配的。具体计算中,使用最小切负荷程序来得到所有其他非故障发电机的发电出力。当然,也可以根据各发电机的备用容量成本大小进行分配,不过这对本文的规划结果没有影响。因为在电网规划过程中,在投资费用最小的情况下,确保系统的安全性是最重要的,因此当发电机故障时,首先是确保通过对非故障发电机备用的调度,使得系统的切负荷量最小,确保系统安全,然后才是在系统安全的前提下进行非故障发电机之间备用容量的分配,使得所有发电机备用总的使用费用最小。
2 模型的求解
式(1)～式(5)构成非线性混合整数规划模型。由于模型中考虑了负荷增长和每台发电机故障时的系统安全性,因此其约束个数比传统正常情况下的电网规划模型多出了很多倍。为了求解此大规模非线性混合整数规划模型,本文采用了贪婪随机自适应搜索过程[10](GRASP——greedy randomized adaptive search procedure)算法求解。相比其他近代优化算法[11,12,13],GRASP算法的优点是需要设置的参数信息较少且比较容易设置,程序计算结果对参数取值的依赖程度较小,因此,在求解不同的系统时不需要花费大量时间来调整算法的参数。
GRASP算法求解该模型的总流程如下:
1)输入原始数据,形成考虑发电备用容量的输电网规划模型(式(1)～式(5))。
2)初始化阶段:初始化最优投资总成本G为一个很大的数值,设定程序终止的最大迭代次数N,置初始迭代次数k=0。
3)构造阶段:构造一个初始可行规划方案,使其满足新模型中的所有约束,且在正常情况、负荷增长情况和任意一台发电机故障情况下的最小切负荷量均为0。
4)局部搜索阶段:对构造阶段所得的可行规划方案进行局部搜索以寻求局部最优的规划方案,假定搜索后确定的局部最优规划方案的总投资成本为L。
5)更新最优解,迭代次数k=k+1。若L<G,则G=L,并记录此时的局部最优规划方案为全局最优规划方案。
6)若当前k小于设定的N,则转步骤3。否则,程序终止,输出全局最优规划方案及其投资成本G。
可见,在算法迭代的过程中,步骤3(构造阶段)和步骤4(局部搜索阶段)是算法中最重要的2个步骤。其中,构造阶段的作用是利用基于线路灵敏度的启发式规划方法来获取初始可行的规划方案;局部搜索操作的作用是通过对构造阶段所得规划方案中的新增线路进行加线或减线的交换操作,来搜索更优的规划方案。在使用GRASP算法的过程中,最小切负荷量的计算需要同时计算正常情况、负荷增长情况和任意一台发电机故障情况下的最小切负荷量,即需要同时计算式(2)～式(4)中每个约束条件下的最小切负荷量,从而确保程序首先通过发电机的调节作用来维持系统在所有运行、故障状态下的安全性,当计及发电机调节后的系统在各种状态下仍存在切负荷时,将进一步综合所有运行状态下得到的线路灵敏度数值选择新增线路。
3 算例分析
3.1算例1
算例1中6节点系统[14]总负荷量为760 MW,总装机容量为1 110 MW。系统的发电备用容量在数值上能够满足负荷增长40%的要求。系统中共有3个发电节点,按本文给出的发电机节点的顺序,假定每个发电节点处的发电机个数依次为1,2,2,每个发电节点处的总装机容量与文献[14]中的数值相同,并平均分配到各个节点处的所有发电机。此时,系统中装机容量最大的一台发电机的装机容量为300 MW,由于任意一台发电机故障后,系统中剩余的总装机容量均大于总负荷量,因此系统中发电机的装机容量在数值上可以满足发电备用容量的要求。在以上数据的基础下,使用GRASP算法,分别计算考虑发电备用和正常情况下不考虑发电备用的输电网规划方案,将求得的架线方案、线路投资费用、任意一台发电机故障后系统的安全性情况和网络可用传输容量情况等计算结果汇总后得到表1。为便于与发电备用设定时所参考的负荷增长率(至少满足10%的负荷增长)相比较,表1中用K表示可用传输容量的数值与系统中原有总负荷量的比值。由于系统的规模较小,将算法的最大迭代次数设置为100,候选线路条数设置为5。
从表1中的计算结果可以看出,求解正常情况下不考虑系统发电备用的电网规划模型得到的网络规划方案在部分发电机故障或负荷增长10%时均无法满足系统安全性的要求,这是由于在网络规划的过程中没有考虑发电机故障和负荷增长后的输电网络对备用发电容量的传输能力,因此在发电机故障或负荷增长时,无法充分利用系统的发电备用来满足系统的安全性要求。求解本文所建立的考虑发电备用的电网规划模型,得到的规划结果可以满足任意一台发电机故障或负荷增长10%时系统的安全性要求,确保任意一台发电机故障或一定程度的负荷增长时系统中发电备用容量的充分利用。
3.2 算例2
算例2中46节点系统[14]总负荷量为6 880 MW,总装机容量为10 545 MW。系统的发电备用容量在数值上能够满足负荷增长50%的要求。系统中共有12个发电节点,按本文给出的发电机节点的顺序,假定每个发电节点处的发电机个数依次为3,4,2,3,1,2,2,1,2,1,1,2,每个发电节点处的总装机容量与文献[14]中的数值相同,并平均分配到各个节点处的所有发电机。此时,系统中装机容量最大的一台发电机的装机容量为600 MW。当该机组故障时,系统中剩余的总装机容量仍可满足总负荷的需求,因此系统中发电机的装机容量在数值上可以满足发电备用容量的要求。使用GRASP算法,分别计算考虑发电备用和正常情况下不考虑发电备用的输电网规划方案,得到的架线方案、线路投资费用等计算结果汇总后如表2所示。由于系统的规模较大,在程序中将GRASP算法的最大迭代次数设置为300,候选线路条数设置为10。
通过表2的计算结果可以看出,求解本文建立的考虑发电备用的电网规划模型得到的网络规划方案可以确保在任意一台发电机故障或一定程度的负荷增长时系统中发电备用容量的充分利用。
4 结语
考虑发电备用容量的输电网规划新模型充分计及了电力系统对发电备用容量的要求,通过在传统的输电网规划模型中加入网络可用传输容量约束和任意一台发电机故障下的系统安全性约束,确保由新模型求得的规划方案能够在一定程度的负荷增长或任意一台发电机故障时,系统的发电备用容量可以被充分利用以维持系统的安全性,从而更好地满足了实际电力系统运行过程中对安全性的要求。
电网容量 篇4
关键词：微电网,经济调度,蓄电池,容量优化,机组组合
0 引言
随着经济的发展,石化能源逐渐紧张,环境污染日益严重,含有复合式新型能源的微电网技术得到了越来越多的重视与应用。新型复合式电源与传统电源具有很大的差别,其主要特点在于诸如风、光等可再生能源输出的不稳定性与难以调控性。为了确保系统的安全稳定运行,储能装置便成为微电网系统的重要组成部分。
研究人员已经对微电网系统相关问题做出了诸多研究,文献[1]研究了光伏发电在微电网中的接入及其动态特性,并且研究了如何配备蓄电池以保证光伏发电的良好输出特性。文献[2]提出了电池容量优化机会约束规划的数学模型,分析了分布式电源中风能、太阳能以及用户负载随机特性对蓄电池容量的影响,并用遗传算法求解,获得了良好效果。但是由于文献所考虑的系统仅仅包含太阳能与风能两种输出完全随机的电源,因此并不能适应包含多种复合能源的分布式系统。其中文献[3-4]研究了含有复合式能源微电网的经济调度问题,但文献[4]没有考虑各类燃气机组的开停策略,仅仅解决了负荷的经济分配问题;文献[5]论述了风、水、光互补发电系统的可行性问题。文献[6-10]研究了传统电网中机组的经济调度问题,并给出了快速、有效的算法,但传统模型与算法并不能很好地解决不可控电源与储能装置的调配问题。
微电网系统的稳定性差主要在于负荷的波动以及风能、太阳能的随机性与难以控制性。为了保证系统的安全稳定运行,储能装置成为微电网的重要组成部分。然而,在一个包含多种复合式能源的系统中,储能装置的容量不但取决于风能、太阳能所占的比例,而且还取决于可以快速反应负荷变化的小型燃气机组。因此对于蓄电池的容量规划应该综合考虑系统的所有电源影响,本文从系统的能量管理出发,以保证系统的可靠运行为前提,以整体费用最优为目标,建立了基于经济调度的蓄电池容量优化模型,并以CPLEX为平台采用混合整数规划法对模型进行求解。该模型以保证系统在各种情况下均能安全经济调度为前提,进而确定最小需求的蓄电池容量。
1 基于经济调度的蓄电池容量优化模型
系统经济调度包括机组组合与负荷的经济分配,它以系统的运行成本最低为优化目标,以负荷平衡、网络潮流、机组自身限制(爬坡、最小开停时间等)为约束。无论是新能源出力的大幅波动还是风、水、光出力与负荷的难以匹配,在经济调度问题中都可以以约束的形式所存在。理论上,只要经济调度的约束考虑全面,绝大部分影响系统安全稳定运行的因素都可以纳入其中,这就对基于经济调度为基础的蓄电池容量优化提供了可行性。
1.1 优化目标函数
由于蓄电池的投入可能会长期影响到机组的开停与出力,因此本文依然采用总体运行费用最低为优化目标,其中加入了蓄电池容量变量,目标函数如式(1)所示。
式中:T表示优化时间所分的时段数,本文取96时段;Si,t是0、1变量,表示机组i在时段t是停运或运行;N表示电源数量;F(pi,t)表示电源在时段t的运行费用;U(pi,t)表示电源在时段t的三态开机费用;c表示蓄电池的容量;β表示对蓄电池容量的经济折算。
β的取值对于优化结果至关重要,当β取值过小时,优化目标重点在于前两项,它所代表的物理意义为:在尽量确保系统运行经济性的前提下,尽量节省蓄电池投资;当β取值偏大时,它所代表的物理意义为:在确保系统能够运行的前提下,最小化蓄电池的投资。
1.2 系统平衡约束
系统平衡约束主要是负荷平衡约束与正负备用约束,其式如(2),(3)所示。负荷平衡约束确保了系统不会由于新能源的强制出力而致使系统无解;正负备用约束则加强了系统抵抗随机波动的能力。
式中:PD,t代表时刻t的系统负荷;Pi,t代表电源i在时刻t的输出功率;Pi,max、Pi,min代表机组i的最大最小输出功率;Pp,t、Pn,t为系统的正负备用需求。
1.3 机组自身约束
机组的自身约束主要包括出力上下限约束、爬坡约束、最大开停次数约束,其式如(4)所示。这里机组的爬坡约束和最大最小出力约束很好地确保了燃气等可调节机组以最快的速度响应负荷与新能源的波动。
1.4 时段耦合约束
时段耦合约束主要包括最小开停机时间约束,其式如(5)所示。
式中:ti,on代表机组i的持续运行时间,必须要大于要求的持续运行时间ti,up;ti,off代表机组i的持续停机时间,必须大于要求的持续停机时间ti,down。
1.5 网络约束
网络约束主要包括系统潮流平衡,支路功率约束、线路电压约束等,其式如(6)所示。
式中,Pi、Qi为各个节点有功、无功;fl,t为时段t支路l的有功潮流,它必须满足支路功率约束;Ui,t为各节点电压,它需要满足电压上下限约束。
1.6 蓄电池相关约束
蓄电池是分布式发电系统中的特殊元件,就是因为它既可以在负荷高峰时作为电源使用,又可以在负荷低谷时做负荷使用,所以它才可以用以加强系统的安全稳定性。它需要满足的约束如式(7)所示。
式中,Pc,t为蓄电池时段t的充电功率,它需要满足充电功率约束;Pf,t为蓄电池时段t的放电功率,它需要满足放电功率约束;Ct为蓄电池时段t的存储电量,它需要满足容量约束;CT为蓄电池在最后时段的存储电量,为了保证下一个调度周期的使用而设定的最小电量保有量。
1.7 其他的特殊处理
(1)太阳能发电、风电、水电为不可调节输出,在模型中以固定出力处理,但是由于预测值一般具有一定的偏差,因此需要考虑一定随机因素的误差,如式(8)所示。
(2)热电联产机组,以热定电方式发电,在模型处理上为限定临时出力上下限,如式(9)所示。
式中:Pi,t为热电联产机组在时段t的出力;pi,tmin、pi,tmax为满足热负荷需求的临时出力上下限。
(3)本文不考虑网络的潮流约束。
2 基于CPLEX的混合整数规划法
对于该模型的求解,牵涉到机组的开停、出力以及蓄电池容量计算。由于开停可表示为0、1变量,蓄电池也是一整数变量而机组出力为连续变量,因此可以将该问题化为混合整数规划问题。唯一需要解决的为目标函数中的运行费用问题,因为通常运行费用为机组出力的二次函数,本文采用的处理方式即为分段线性化,这样整个问题就为标准的混合整数规划问题,可以借助于成熟的商业软件CPLEX进行求解。
3 算例及其分析
本文采用的算例扩展于文献[3],其中包含一台太阳能机组、一台风力机组,一台水电机组,一台热电联产机组、一个燃料电池、一个蓄电池以及3台小型燃气机组。各电源运行费用为二项式表示,自变量为机组出力,因变量为运行费用。本文采用的计算时段数为96。系统负荷如图1所示。
本文仿真计算了多种情况下的蓄电池最优容量:在优化目标中考虑了不同的β取值所获得的优化结果;在新能源出力中考虑了不同比例新能源所获得的优化结果。
(1)中小比例新能源系统以确保投资最小的容量优化
此时,系统的风、水、光等可再生能源所占系统能源需求的比例较小,不到30%,并且将蓄电池经济折算系数β取较大值1,它表示在保证系统运行的前提下,最小化投资。仿真计算表明,此时蓄电池的优化结果为0。即在不投入蓄电池的前提下,系统仍然可以稳定运行。图2为此时3台燃气机组的出力,从图中可以看出由于新能源所占比例不大,负荷的波动基本由燃气机组承担即可。
(2)中小比例新能源系统以确保运行最优的容量优化
此时,系统的风、水、光等不可再生能源所占系统能源需求的比例仍然较小,只是此时蓄电池的经济折算系数β取较小值0.001,他表示侧重于运行的最优化而非蓄电池的投资最小化。仿真计算表明,蓄电池最优容量为50 k Wh。此时三台燃气机组以及蓄电池的出力如图3所示。从图示出力可见,由于蓄电池运行成本低,而又不太考虑蓄电池的投资,因此此时三台燃气机组总是尽量地维持在最优出力点,出力比较平稳,而负荷的波动则由蓄电池予以承担。
(3)大比例新能源系统以确保投资最小的容量优化
此时太阳能、风能、水能提供的总能量达到系统能量总需求的近50%。由于新能源发电功率增大,在热电联产的共同作用下,负荷低谷期发电功率已经超过了系统负荷需求,另一方面由于新能源的波动更为剧烈,燃气机组无法快速跟随,因此不投入蓄电池已经无法满足所有约束,致使系统无解。
当取较大β时,此时蓄电池的作用只为保证系统的安全稳定运行。仿真计算的结果为2 k Wh。此时的三台燃气机组与蓄电池的出力如图4所示。从图示出力可知,此时蓄电池完全作为辅助元件运行,出力无任何规律可寻。而此时虽然可作调度计划,但三台燃气机组出力波动很大,且多次开停,这大大加大了其调控的难度,并不利于系统运行。
(4)大比例新能源系统以确保运行最优的容量优化
此时太阳能、风能、水能提供的总能量达到系统能量总需求的近50%,为了使得调度方便,以确保运行经济性为前提,因此取较小的β值。仿真计算得到此时的最优容量为40 k Wh。机组与蓄电池的出力如图5所示。从图示出力可以看出,此时燃气机组C没有启动,而燃气机组A、B也只是在负荷高峰时出现了波动,且避免了机组的多次开停。而为何达不到图3的平滑效果,究其原因在于蓄电池的输出功率受限,如果加大蓄电池的输出功率,则同样可以平滑机组A、B的出力。
综上所述可得,从系统经济调度而言,包含多种复合式能源的微电网系统,并非都需要蓄电池的参与,这与系能源所占比例有关。但是蓄电池的参与能够有效地加强系统对于新能源的接受能力,并使得燃气机组的出力平滑减少燃气机组的开停次数,降低燃气机组的运行难度。
4 结论
本文从微电网的经济调度出发,提出了基于经济调度的蓄电池容量优化模型,并运用混合整数规划法对模型进行求解,研究计算了多种情况下的蓄电池最优容量配置,得出了以下结论:1)蓄电池的容量规划需要考虑到其对系统经济调度的影响,它对机组的开停与出力均能造成一定的影响;2)当系统新能源所占比例较小时,没有蓄电池的参与系统依然可以运行;3)当系统新能源所占比例较大时,必然需要储能装置的参与,并且其容量的大小会直接影响到其他机组的出力曲线。
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电网容量 篇5
微电网集成了多种能源输入(太阳能、风能、常规化石燃料、生物质能等)、特性负荷、能源转换单元(燃料电池、微型燃气轮机、内燃机、储能系统等),是化学、热力学、电动力学等行为相互耦合的非线性复杂系统。微电网中许多类型的分布式电源DG(Distributed Generation)———微电源受制于自然条件,运行不确定性强,具有间歇性、复杂性、多样性、不稳定性的特点,其电能质量特征与传统电力系统有很大差异[1,2,3,4,5,6]。因此,微电网在实际运行中需要解决的关键问题之一就是电能质量问题。
目前,国内外研究微电网结构对电能质量的影响多数侧重于微电源的电能质量特性问题[7,8,9,10,11,12],而未将微电网中电能质量调节系统纳入微电网结构进行研究。实际上,电能质量调节系统、微电源、负载等因素决定了微电网运行时的电能质量,除了它们的特性和性能之外,其位置分布也是影响电能质量的关键因素之一。微电源和负载受到环境等实际因素限制,位置往往固定,电能质量调节系统的分布与容量就成为重要影响因素。调节系统的位置、容量不同,对微电网电能质量的调节能力、调节效果也不同。确定合理的分布与容量对调节系统作用的发挥非常关键,同时也是多个电能质量调节系统和微电源间交互影响对策的研究基础。
针对电能质量调节装置的安装位置对调节系统的影响,本文研究了微电网中有源电力滤波器[13,14,15](APF)接入位置和容量优化配置问题。根据放射状微电网离散解析模型和连续解析模型,分析推导了沿线谐波电压分布规律和线路总谐波网损情况;研究了APF接入配电网对沿线谐波电压分布和谐波网损的影响,并对一些特殊问题进行了说明。由算例分析可知,所提方案可以有效计算APF最优接入位置,对减小网损、电压畸变率,提高系统运行的经济性和改善系统电能质量都可起到良好的作用。
1 微电网模型
1.1 微电网CERTS模型
CERTS微电网的基本结构见图1。它通过变压器、隔离装置(一般是静态开关)和配电网相连接。
图1中将储能装置与微电源整合在一起。微电网中绝大部分的微电源都采用电力电子变换器和配电网/负载相连接,控制灵活。微电网内部有3条馈线,其中馈线A和B上连接敏感负荷,根据用电负荷的不同需求情况,微电源安装在馈线上的不同位置,而没有集中安装在公共馈线处,这种接入形式可减少线路损耗和提供馈线末端电压支撑。馈线C上接入普通负荷,故没有安装微电源。每个微电源出口处都配有断路器及潮流控制器,可在能量管理系统或本地控制下,调整各自功率输出以调节馈线潮流。
电力传输线,信息流线,保护信息传输线
1.2 微电网离散解析模型
本文采用的微电网离散解析模型如图2所示。为了便于研究,假设负荷三相对称;因电压等级较低,忽略线路电容和三相线路间的互感;所有线路阻抗均折算到系统电压侧。沿馈线将各集中负荷视为一个节点并从变电所的母线开始,依次编号为1、2、…、N,将DG等效为电流源。
假设节点电流恒定,流过节点n的电流为In,则接入APF前各节点上的谐波电压为:
其中,Unh是节点n处的h次谐波电压,h是谐波次数;Z ih是节点i处的h次谐波阻抗;Ilh是流过节点l的h次谐波电流。
节点n处的电压畸变率为:
其中,H为最高谐波次数。
节点n处的谐波网损为:
其中,Ri是节点i处的电阻。
1.3 微电网连续解析模型
受恒电流负荷离散节点电压分布推导的启发,可以推导连续形式的电压损耗表达式。令馈线长度为L(标幺化为单位长度),单位长度线路的阻抗为Z。馈线上负荷近似连续,各处负荷的电流大小可以表示成对应距离的函数,这样在线路上就形成了负荷电流分布,如图3所示,并以Id(l)表示。线路上任何一处的电压为U(l)。线路LAPF处接有一个注入电流为IAPF的APF。
馈线中电流分布由馈线负荷分布确定。由于负荷的时变性,馈线电流分布函数很难根据实时参数求出。通常可以根据负荷预测值或者以往的统计参数,依据一定的统计方法确定。因此,可求出从K点流向线路下游的总电流,其值应该等于从该点到线路末端的负荷电流之和:
由式(4)和式(5)可分别求得馈线网损微增量、电压微增量、各次谐波网损、谐波电压微增量:
因此,线路的总谐波网损为:
2 并联APF在微电网中接入位置和注入容量
2.1 APF最优安装点
2.1.1 连续解析模型
将一台APF接入微电网馈线LAPF处,注入电流为IAPF(见图3)。由于APF的接入将影响到馈线电压分布,故沿馈线的电流分布也将发生变化。假设节点电流分布仍为I dh(l),可得沿馈线的电流分布为:
可得线路的总谐波损耗为:
线路各点的谐波电压含量:
则线路各点的电压畸变率为:
通过求解上式可得出单台APF的最优安装位置。下面考虑有m台相互独立的APF接入微电网的LAPF(1)、LAPF(2)、…、LAPF(m)处,各台APF的注入电流分别为IAPF(1)、IAPF(2)、…、IAPF(m),同样,不考虑APF的接入对负荷电流分布的影响,则此时沿线路的电流分布因多台APF的接入将变为:
各节点的节点谐波电压为:
同理,可计算出整条馈线总谐波损耗:
线路各点的电压畸变率为:
将式(18)、(19)对APF的安装位置求导,可得:
求解方程组即可得出多台APF在微电网中的最优安装位置。
2.1.2 离散解析模型
在离散解析模型情况下,将一台APF接入馈线的第K个负荷点处,注入电流为IAPF(见图2)。假设APF的接入对负荷电流分布没有影响,根据线路电压降落,可得沿馈线各点电压分布为:
总谐波损耗为:
电压畸变率为:
则总电压畸变率为:
联立式(21)—(23),通过数值方法进行计算,便可求取使总谐波损耗和电压畸变率最小的APF最优安装位置。
同理,若考虑m台APF接入到馈线中,位于馈线上编号由小到大依次为K1、K2、…、Km的负荷节点处,各台APF的注入电流分别为IAPF(1)、IAPF(2)、…、IAPF(m),此时馈线的总谐波网损和电压畸变率为:
与一台APF接入到离散模型的情况类似,为求得多台APF的最优安装位置,同样可联立式(24)、(25),通过数值计算方法求取。
2.2 APF注入容量
APF装置的容量Sc是其产生的电压有效值Us和流过装置的谐波电流有效值Ic的乘积:
其中,h为谐波次数,Ich为第h次谐波电流的有效值。
在离散解析模型情况下,将一台APF接入馈线的第K个负荷点处,APF的容量为:
同理可得当接有多台APF时,各APF容量为:
2.3 仿真分析
以图4所示的IEEE 33节点放射状微电网系统为算例,图中DG1表示光伏电池,DG2表示燃料电池,DG3表示生物质能,DG4表示风力发电机,DG5表示微型燃气轮机。图中根节点(0节点)看作平衡节点,其电压幅值为10 k V,相角为0°,5个DG的容量都取200 k W。采用PSIM仿真软件计算得到总谐波网损和总电压畸变率的数据如表1所示。
通过比较不难发现,APF接入节点9时,总谐波网损和总电压畸变率都是最优解。验证了本文方案的可行性。
图5和图6分别是接入APF前后微电网系统的电压畸变率波形。从图5可以看出电网电压畸变率超标。图6中UTHD9是APF接在节点9处的电压畸变率波形,UTHD8是APF接在节点8处的电压畸变率波形。
图7为APF接入前节点8处的电压波形,图8、9分别为APF接入节点8、9时节点8处的电压波形。
从仿真结果可以看出,接入APF后系统电压畸变率都大幅降低,APF接在本文计算的最优节点9比接在其他节点的电压畸变率更低;从图7—9的仿真结果可以看出,在接入APF后节点8处的电压谐波得到很好的改善,APF接入本文得到的最优节点处的效果更好。
3 结语
电网容量 篇6
关键词：大容量风电,电力系统,影响
0 引言
风电场接入对电力系统的影响, 主要有风电场并网对电网的影响, 其中又包括电网对于风电能力的接纳方面的分析、电力电量平衡、对于电压稳定性的影响、对电网潮流方面的影响、对电网调度方面的影响等方面。本文对大同电网接入大容量风电的应对措施进行了阐述, 主要体现在对风机设备方面的选型加以重视、大容量风电场和抽水蓄能电站进行联合运行、应该超前考虑风电的大规模接入等方面。
1 风电场接入对电力系统的影响
对于大同电网而言, 其已经形成了500 k V电源支撑, 220 k V多环网, 并且通过500 k V的线路和山西电网及京津塘电网联网。
其存在的问题主要包括:
(1) 电源的结构性矛盾较为突出, 发电类型较为单一, 以火电为主;
(2) 火电装机大幅度增长, 但电力的生产以及供应还受制于电煤的供应, 电力的供需矛盾较为突出;
(3) 电网的规模在不断扩大, 同时网络的结构也日益复杂, 电网出现故障的相关概率也在不断增加, 大规模的风电接入对于大同电网而言, 对其的运行调度也是一个全新的挑战。
1.1 风电场并网对电网的影响
一般认为, 在风电场接入系统后, 对电网的运行方面产生的不利影响主要有:
(1) 因为风速自身的间歇性与随机性, 会使风力发电机的相关输出率随着风速的波动而发生变化, 从而会对电网的相关电能质量产生影响, 其主要表现在电压波动、电压偏差以及闪变等方面;
(2) 在风力发电厂进行运作时, 会消耗很大的无功, 在并网后将从电网那里吸收无功, 同时对于风机进行就地补偿以及在并网点对SVC进行装设, 便可以很好地解决这个问题;
(3) 在风电机组中, 电力的电子元件在运行时会产生相应的谐波干扰, 但是在实际的运行中还未观测到较为明显的危害。所以, 随着电力系统中风电容量比重的不断增加, 风电对于电力系统所产生的影响主要是因为风功率的相关变化而产生的。
1.1.1 电网对于风电能力的接纳方面的分析
目前国内外一般采用以下2个指标对电网所接纳的风力发电规模方面的大小进行衡量———风电穿透的功率极限与风电场的短路容量比。
1.1.2 对于电压稳定性的影响
大同市拥有开发价值很高的风能资源, 其大都位于海拔很高的山区, 对于目前所规划的风电来说, 部分的风电场地还处于边远的地区, 其占当地电网方面的装机容量的比例还较大, 风电场的接入点是输电网络的110 k V或者220 k V的变电站, 其网络结构较为薄弱;同时由于地方经济的落后, 对用电水平的要求也相对较低。在风电场接入以后, 如果电力电量不能够在当地进行消纳, 就需要经过一到两级的升压送到主网, 形成功率方面的远距离输送。
因为风功率的波动变化, 使得电网无功调节方面的负担加重, 以及长距离轻负荷供电的局部电网方面的高电压问题加重, 风机的突然切出或者投入可能会对风电场周围的局部电网产生影响, 使其产生电压震荡。
1.1.3 对电网潮流方面的影响
对于大同电网而言, 风电主要分布在电网西部, 负荷低谷时大量风电会向省网进行反送, 流向4种负荷较为集中的网络中心。并网以后, 大规模的风电会在常规的潮流上进行迭加, 由西往东送, 使网架方面的潮流分布也更为复杂。目前已经接近了稳定极限的运行, 并且给并网通道带来一定的压力, 加剧了电网方面的动态稳定性, 非常有可能在送电的高峰时段给局部的电网造成输电方面的阻塞。
1.1.4 对电网调度方面的影响
对于传统的调度而言, 它是基于负荷的相关可测性以及电源出力的相关可控性之上, 因为风能的间歇性以及随机性, 会给风电场的出力预测带来一定的难度, 给发电的计划制定带来一定的困难。在大容量的风电场并网以后, 如果系统的相关运行方式不能够对风电功率的相关变化进行追踪, 不能够对发电计划作出相应的调整, 那么系统的动态稳定性以及电能质量会受到非常显著的影响。
2 大同电网接入大容量风电的应对措施
2.1 对风机设备方面的选型加以重视
风力发电机在进行设备选型时, 应该结合当地电网的实际情况, 考虑它的运行特性对于接入系统以后的影响, 特别是电网架构薄弱地区的相关风电场, 更应该对风力发电的设备选型加以重视。
风力发电机可以分为恒速恒频以及变速恒频2种。对于恒速恒频的风力发电机而言, 其是国内早期的运行风电场的相关主要机型, 具有运行可靠、结构简单, 以及成本较低等优点, 恒速恒频的相关风力发电系统会和电网进行直接性的耦合, 风的相关随机波动特性会对电网产生直接性的影响;除此之外, 其发电设备是感应式的异步电动机, 在并网运行时需要对电网方面的无功功率进行吸收, 随着风电场的出力增加, 所吸收的无功也得到增加, 极端电压也会随着有功出力的增加而降低。对于变速恒频的双馈感应发电机而言, 其能够对有功和无功的解耦控制加以实现, 对电网而言, 可以帮助其产生无功补偿的作用, 而且还能够对风能进行最大限度的捕获, 对电网的稳定是非常有利的, 它的缺点就是成本高、结构复杂, 变流器会向电网中注入谐波。
2.2 大容量风电场和抽水蓄能电站进行联合运行
风电场出力如果太过随机性, 就会增加电压调节、频率控制、备用容量等电网辅助方面服务的费用, 也就导致了电网企业成本的增加。在风电容量比较大的负荷中心, 对于电网来说, 可以对与风力发电的装机容量相差不大的抽水蓄能电站进行建设, 以此避免大容量的风电场的接入对于系统所产生的影响。
对于抽水蓄电站来说, 其是一种进行能量转换和储能的设施, 在升降负荷的过程中, 具有速度快、开停灵活, 可以迅速投入运行, 而且以发电或者抽水的方式都能进行调相或者进相运行, 以及局域调峰填谷方面的双重功能。对风电场来说, 当其出力比较大, 且系统的负荷比较低时, 可以对多余的相关电能抽水蓄能加以利用;当风电场的出力比较小时, 系统的负荷就会比较大, 抽水蓄能的电站发电, 对系统的相关调峰任务进行承担。抽水的蓄能电站也可以对负荷备用进行承担, 对风电出力方面的间歇性进行适应。
2.3 应该超前考虑风电的大规模接入
对可再生能源而言, 加大对其的开发利用已经成为了世界电力的发展趋势, 同时对于未来的电网发展而言, 其主要面临着如何对大规模的可再生资源方面的运行进行支持的问题。对于风电的大规模接入, 必然会对电网的调度模式以及安全稳定约束提出全新的要求。对于欧美国家来说, 其风电的发展过程以前经历过在接入新的风电场以后, 电网出现了稳定极限不够以及输电阻塞的问题, 不得不对与架设有关联的电力高速公路进行规划, 对于电网建设而言, 其滞后性对风电的发展产生了阻碍。所以在电网的规划与建设中, 应该对新能源的电源点的布局以及对电网的影响加以考虑, 只有这样才不会对大容量的风电的接入产生一定的输电瓶颈。
3 结语
大容量风电并入电网对电力系统的影响虽然得到了相关部门越来越多的重视, 但是如果相关人员对于其影响没有一个清楚的认识, 就很难制定出有效的应对措施, 这样一来就会制约我国风电方面的健康发展。
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电网容量 篇7
大型钢铁企业中,电弧炉、轧钢机等都是典型的大容量非线性负荷,其日常生产运行具有较大的随机性和冲击性,不仅对电网供电质量造成不利的影响,而且会给邻近电厂的正常运行带来威胁。冲击负荷的投入或退出引起电网有功、无功突变,一方面导致发电机母线电压和机组频率的波动,励磁系统和调速系统对此作出反应,严重的情况下,冲击负荷的冲击作用可导致机组励磁系统电压/频率保护动作跳开机组[1]。另一方面,较大的有功冲击将对周边发电机组轴系造成较为剧烈的暂态扭矩冲击作用,可能激发一个或几个扭振模态的振荡响应[2]。到目前为止,机组轴系扭振影响的研究主要针对于甩负荷、短路故障、误同期、自动重合闸等机网大扰动下的扭振作用,对于冲击负荷引起的轴系扭振影响作用是一个亟待深入研究的课题,更是一次具有实际应用价值的探讨。
冲击负荷对邻近发电机组的影响,主要体现在负荷突然投入和退出时功率短时间内骤变对机组的冲击作用。本文以天津电网网架结构为基础,在EMTP中对冲击负荷进行建模,仿真分析冲击负荷在不同的投入方式下对邻近发电机组机端电压、频率及机组轴系安全性的影响。同时,通过考虑电网结构的改变,进一步探讨了冲击负荷对发电机组影响的主要因素。
1 研究系统
1.1 网络结构模型
天津电网冲击负荷分布较为集中,且容量较大。本文以公共连接点(PCC)MS处的冲击负荷为研究对象,分析其对邻近电厂发电机组的影响,网络结构如图1所示。MS 220 k V变电站接入的冲击负荷站有WF1#和TG1#,包含了电弧炉、精炼炉及轧钢机,它们主要由附近电厂的发电机组送电运行。在基础运行方式下,该电厂开机总数为5台,其中电厂1期1台,3期1台,4期2台,5期1台。电网220 k V主网通过220/500 k V联变与500 k V输电系统相连。
1.2 冲击负荷模型
天津电网包含的冲击负荷类型众多,性质不一,主要有交流电弧炉、精炼炉、轧钢机等,对其进行准确的建模是仿真研究冲击负荷对电网及发电机组影响的首要任务。文献[3]以电弧炉电气特性为基础深入地探讨了其建模方法,但所提出的模型未考虑负荷的外特性,即对电力系统的冲击。文献[4]提出了一种基于简化冲击负荷有功功率曲线,与电力系统仿真软件BPA相结合的冲击负荷建模方法,但所得模型为经过简化的线性模型,且在BPA中只能进行机电暂态仿真。本文仿真分析中,冲击负荷采用EMTP中基于实测数据的可控电流源模型,该模型简单实用,适合于各类冲击负荷,与实测数据相比,该模型有较高的准确性和有效性[5]。图2为天津电网MS处WF1#站基于实测数据的冲击负荷-可控电流源模型的相电流、有功及无功曲线。
2 冲击负荷对发电机组影响的计算分析
冲击负荷对机组的影响,包括两个方面:其一,冲击负荷引起的无功和有功冲击,会造成发电机组机端电压和频率(转子转速)的波动,发电机组的励磁系统和调速系统会对此作出反应,调整电压和频率以平抑变化;其二,冲击负荷引起的暂态扭矩冲击,对机组轴系扭振的强度安全性会产生不利的影响。
在分析冲击负荷作用时,由于机网相互作用,应把电力系统看成为一个“弹性”联系的整体。在冲击负荷作用瞬间,各机组将首先按离冲击点的电气距离远近恰取冲击功率,因此,近区机组将受到较严重的冲击。随之,各机组按恰取的冲击功率和机组惯性大小开始其电磁暂态过程[6]。
2.1 单个冲击负荷投入对机组的影响
测试系统采用天津电网2008年运行方式下的网络结构,如图1所示。考虑公共连接点MS处WF1#站和TG1#站冲击负荷对邻近电厂机组的影响。本次仿真中9#机组轴系采用多质量块模型,可考核负荷冲击时该机组轴系截面的暂态力矩变化过程。表1汇总了单个负荷冲击时邻近发电机组机端电压波动、频率(转速)偏差、电磁功率偏差及9#机组轴系危险截面:低压转子LP—发电机转子GEN间力矩变化的结果。
由表1可看出:冲击负荷,尤其是WF1#,投入时对邻近机组有一定的冲击作用。在公共连接点MS处,1#机组离冲击点电气距离最近,且机组容量较小,所受的冲击也相对严重。对于重点考察的9#机组,其轴系暂态力矩波动较小,扭振作用较弱。同时从图3所示的WF1#作用时9#机组电磁力矩及轴系力矩响应曲线也可看出,该机组所受有功冲击较小,机组轴系仅在额定工况附近小范围内振荡。
2.2 多个冲击负荷同时投入对机组的影响
由于电弧炉、精炼炉等冲击负荷的运行存在着很大的随机性,当电网冲击负荷分布较为集中时,分析负荷在同时冲击的严重情况下对邻近发电机的影响是有必要的。在此考虑WF1#、TG1#同时投入以及所有冲击负荷同时投入时,MS变电站邻近电厂发电机组的电磁暂态过程,表2记录了其计算结果。
对比表1可看出,冲击负荷同时投入时发电机组所受影响增大,但是其影响并非随冲击负荷的大小呈线性增加,较单个投入时的线性叠加要小,这主要与负荷和电网相互作用引起系统潮流重新分配有关。
3 冲击负荷对发电机组影响的主要因素
3.1 系统开机方式的影响
电网在全年运行中,根据网络用电负荷的波动,或电厂机组检修时,需对电厂开机方式作适时的调整。不同的开机方式会引起负荷冲击瞬间分配到各机组的冲击功率发生变化,从而导致各机组所受的影响也随之变化。在图1所示的网络结构中,增开两台机组,分别为电厂3期6#机组以及电厂5期10#机组,仿真分析WF1#、TG1#同时冲击时机组所受的影响,计算结果在表3中汇总列出。
对比表2、表3可看出:冲击负荷邻近电厂的发电机组开机台数增加时,在一定程度上可减小各机组在负荷作用瞬间承担的冲击功率,从而减小机组所受的影响。
3.2 系统短路容量的影响
图1所示的网络结构中,公共连接点(PCC)MS与ST相连于220 k V主网,同时MS通过220 k V线路及220/500 k V联变与500 k V输电网络相连。当MS变电站附近出现线路或220/500 k V联变退出检修时,其短路容量发生变化,此时冲击负荷对发电机组的影响也将相应改变。本文以WF1#、TG1#同时投入时为例,仿真分析MS-ST双回线断开时冲击负荷对发电机的影响,计算结果如表4所示。
对比表2、表4可看出,MS-ST双回线断开,公共连接点(PCC)MS短路容量减小时,冲击负荷对发电机机组的影响有所增大。
3.3 冲击负荷接入点的影响
电网规划中,冲击负荷接入点是一个涉及因素甚多、影响较为复杂的综合性问题。电网运行方面,合理的接入点既要保证冲击负荷对电网供电质量的影响在一定范围内,又要考虑到负荷作用时邻近电厂发电机组的安全稳定运行。本文基于图1所示网络结构,仿真分析即将送电的冲击负荷WF2#分别接入JD,MS时,与WF1#、TG1#同时投入的情况下对机组的冲击作用。计算结果如表5所示。
由于发电机组具有无功调节能力,负荷冲击时,机组可迅速调节其无功出力,维持系统无功平衡。因此,冲击负荷接入电厂附近有利于电网供电质量的改善,但与此同时,电厂离冲击负荷电气距离越近,该电厂发电机组在负荷作用瞬间所承担的冲击功率就越多,从而所受的轴系安全性威胁也就越大。根据表5记录的冲击负荷在不同接入点时机组所受影响的计算结果即可看出这一点。
4 结论
1)冲击负荷对邻近发电机组的正常运行会造成不利影响。虽然负荷作用时引起的机组机端电压、频率波动及轴系扭应力矩较小,但由于冲击负荷的生产运行是常态性的运行操作,在长期的积累下,对机组的安全性影响仍不可忽视,尤其是在机组轴系有局部应力集中的情况下。
2)同一负荷冲击时,机组容量越小,且距离冲击点越近,所受影响就越严重。在多个负荷同时冲击的情况下,机组所受影响并非随冲击负荷的大小线性增加,要比负荷单个投入时线性叠加要小。
3)系统开机方式、公共连接点(PCC)短路容量或冲击负荷接入点不同时,冲击负荷对发电机组的影响也有所不同。这在电网规划和运行时应予以重视,在保证冲击负荷运行过程中电网供电质量的同时,还应充分考虑邻近电厂发电机组的安全运行。
参考文献
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[3]Zheng Tong-xin,Makram E B,Girgis A A.Effect of Different Arc Furnace Models on Voltage Distortion[A].in:Proceedings of8th International Conference on Harmonics and Quality of Power(ICHQP’98)[C].Athens(Greece):1998.1079-1085.
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电网容量 篇8
当前我国可再生能源利用以风电为主,由于其自身资源特性造成了风电出力的间歇性、波动性、不确定性与反调峰性[1]。在风电装机容量较小时,其出力可以被电网完全消纳;随着装机规模不断增加,导致风电并网对电网瞬时备用容量、调峰能力提出了更高要求,风电消纳问题日益凸显,不可避免出现弃风现象,进而影响风电收益。在风电规划设计中,如何确定分布式接入地区电网的风电总装机容量及其配置是一个亟待解决的问题[2,3]。
在风电消纳能力分析方面,文献[4]研究了风电不确定性及装机容量与系统备用容量的关系;文献[5]研究了水电站灵活调节对提高风电消纳能力的作用;文献[6]针对影响风电消纳的发电机负调峰能力因素,提出一种计算常规发电机负调峰容量极限的优化模型;文献[7]分析了风电并网对电网调度的影响;文献[8]基于非序贯蒙特卡罗模拟方法提出了风电接入系统的调峰不足概率和调峰不足期望指标;文献[9]建立了水电运行调度数学模型,通过水电调峰提高风电的消纳比例;文献[10]以最低运行成本为目标,建立了风电消纳能力的分析模型。在风电装机容量配置优化方面,文献[11]建立了以最大风电净收益为目标,以投资成本、线路传输能力、常规机组出力限制和系统备用容量等为约束的容量配置优化模型;文献[12]以最大风电收益净现值为目标函数,建立了简化的电网风电装机容量优化模型。
在风电相关性分析方面,文献[13]基于Copula理论建立了相依概率性序列运算理论与方法,实现了多风电场总出力的概率分布计算;文献[14]在构造多风电场出力联合概率分布中,提出一种基于Copula函数的场景生成方法;文献[15]基于Copula函数和均值—方差模型研究了分布在不同位置风电场的风速相关性;文献[16]基于混合Copula函数建立了风电场出力模型。
本文基于分布式风电出力的相关性,对不同风电装机容量配置与弃风率的关系进行了分析,基于遗传算法实现了区域电网风电分布式接入容量的优化配置。
1 风机出力分析模型及风电消纳影响因素
风电的随机性与不可控性是影响其消纳的主要因素之一,在忽略风机尾流和电气损耗等前提下,风机功率输出主要取决于轮毂高处风速。风电机组出力模型可采用式(1)所示分段函数表示:
式中:v为风速;vC为切入风速;vC0为切出风速;vR为额定风速;PR为风机额定功率;P(v)为风速为v时对应的风机输出功率。
在电网侧,影响风电消纳的主要因素有以下方面。
1)电网功率平衡约束。电网中负荷与发电机出力是一个动态平衡过程,发电机有功功率应满足于系统负荷的有功功率,其功率平衡约束如式(2)所示:
式中:PGi为第i台发电机有功出力;PLi为第i个负荷有功功率。PGi应满足PMin≤PGi≤PMax条件,即发电机组存在最小技术出力要求,当风机并网时,由于其他常规机组的最小技术出力限制,可能会有弃风情况。
2)火电机组调峰能力约束。当负荷和风电机组出力发生波动,常规火电机组的出力变化幅值为:
式中:ΔPGi为某一时间段机组出力的变化幅值;PLi为第i时刻系统负荷有功;PWi为第i时刻风电有功出力;PG(i-1)为第i-1时刻火电机组有功出力。
由于常规火电机组存在出力调节速率(爬坡率)限制,当风电机组出力波动导致常规机组功率变化幅度大于最大爬坡率时,风电机组将出现弃风现象。
3)电网输电能力约束。电网的输电能力是影响风电消纳一个重要因素,大规模电网内功率的跨区流动可以充分利用全系统的备用容量,弥补地区电网机组调峰能力不足,进而提高风电的消纳水平。
2 风力相关性分析
风电出力存在相关性,且是非线性的,Copula理论为风电相关性分析提供了有效方法。
2.1 Copula理论
2.1.1 Copula函数
1959年,Sklar提出描述变量间相依结构的Copula理论,将多个随机变量的联合概率分布表示为各自边缘分布的“连接”[13],即一个N维变量的联合分布函数可以由这N个变量的边缘分布和一个Copula函数描述,如式(4)所示:
式中:F(x1,x2,…,xn)为变量的联合分布函数;Fi(xi)为变量的边缘分布函数;C[F1(x1),F2(x2),…,Fn(xn)]为Copula函数。
利用Copula函数,可将多个随机变量按其边缘分布及相依结构分别建模,典型的Copula函数有正态Copula、t-Copula、Frank-Copula、Clayton-Copula、Gumbel-Copula函数等,其中Frank-Copula、Clayton-Copula、GumbelCopula函数形式如式(5)~式(7)所示:
2.1.2 核密度估计
在进行Copula相关性分析中,需要将样本数据进行核密度估计来求取边缘概率密度分布。核密度估计以样本为基础研究数据的分布特征,设p(x)为核密度估计函数值,可以按照x邻域内各点与x的距离来判断这些点对p(x)的影响,设X1,X2,…,Xn为来自实测数据的离散样本,在x处的密度函数估计值如式(8)所示:
式中:n为样本个数;h为带宽;K(u)为满足式(9)的核函数:
2.1.3 相关系数
相关系数代表变量间的相关程度,主要包括Pearson线性相关系数ρ,Kendall秩相关系数τ,Spearman秩相关系数ρ等。线性相关系数描述两个变量间的线性关系,而Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数可以描述两个变量间的非线性关系。在进行Copula相关性建模时,要进行数据的相关系数计算,并依据此选择相关性明显的Copula函数类型。
2.2 风力相关性
根据式(1)所示风电机组出力模型,对风电出力的相关性分析实质是对不同地风速的相关性分析,通过对风力相关性分析可以达到对分布式风电相关性分析目的。
基于上述Copula理论分析方法,风力相关性分析实现步骤为:
1)数据准备与预处理。选取分布式风电不同接入地的实测风速数据,数据记录长度一般为一年及以上,实测数据经过预处理方可用于后续计算分析。数据预处理主要包括异常数据识别与剔除、缺失点数据重构、数据时间对标等过程,这3个方面的处理也是影响后续计算精确度的主要因素。
2)风速核密度估计。对预处理后的风速数据利用式(8)进行核密度估计,其结果应该符合风速的威布尔分布模型。
3)Kendall相关性分析。风速之间为非线性相关,Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数均可描述2个变量间的非线性关系,但对于Clayton-Copula函数和Gumbel-Copula函数,Spearman秩相关系数并不存在,在此以Kendall秩相关系数作为选择Copula函数的依据。设两风速变量分别为v1、v2,Kendall秩相关系数τ计算如式(10)所示:
式中:P[(v1-v2)(p1-p2)>0]、P[(v1-v2)(p1-p2)<0]分别表示两风速变量的和谐概率与不和谐概率;p1、p2为风速变量的分布概率。
3 区域电网风电分布式接入容量优化配置
风电消纳能力受诸多因素影响,在此主要以电网调峰能力作为关键制约因素。在风资源丰富地区,弃风一般发生在大风时期,弃风电量大小与地区内风电装机容量有直接关系,在此以减少风电的总弃风量为目标,对分布式风电按区域电网的地域块划分,通过分析两地域块装机容量、装机比例与弃风量的关系,进而实现一定装机容量下的配置优化。
根据风速数据选取分析时间长度t(t≤数据记录时间长度)和间隔周期T(T≥数据采样点间隔),N=t/T为数据采样点个数,设装机容量为X,比例为K,则弃风比例为总弃风量与总风力发电量比值,如式(11)所示:
式中:PWsi、PWti分别为第i采样时刻的风力弃风电量和理论发电量。PWti为两地域块风力理论发电量PWt1i与PWt2i之和,可根据各自风力由式(1)获取。PWsi由式(12)确定:
在第i采样时刻,系统负荷PLi为定值;常规火电机组出力PGi受机组容量PGN、最小出力率kGp Min和最大爬坡率kGs Max约束,如式(13)所示:
式中:PG(i-1)为第i-1采样时刻火电机组出力。
该问题可采用遗传算法求解,在装机容量X一定条件下,F(X,Kj)为个体的适应度值,其最小值对应种群为最优解。
4 算例分析
本文采用RTS-79算例进行仿真验证。算例中区域电网火电装机3310MW,机组基本参数见表1;系统最大负荷2850MW,年负荷序列见图1。风速数据采用某地区两临近地点的一年实测数据,间隔10min,全年风速趋势见图2。
表2、表3分别为两地点风速的威布尔参数和相关系数计算结果,选取Kendall系数最大值对应的FrankCopula函数来进行相关性分析建模,利用最大似然估计得式(5)中的参数α=12.654。
利用遗传算法,取繁殖代数为200、种群数量为50、变异概率为0.01、杂交概率为0.25,计算两地点装机总容量为300~800MW的配置优化结果见表4。
从表4可见,在两地点风电装机总容量为400MW时,风电渗透率为11.39%,而弃风率小于5%,此时地点1与地点2的最优容量配置比为1.20,即地点1装机218MW,地点2装机182MW,此时系统可以较好地消纳风电出力。随着风电在系统中的渗透率不断增加,弃风率也随之增加,当风电渗透率达到20%以上时,风电弃风率为8.78%,超过2014年全国平均弃风水平的8.5%,说明系统消纳能力不足,风电机组发电量浪费严重。
5 结语
本文基于Copula理论建立了风电出力相关性分析模型,依据不同地点的风资源情况,在一定的装机容量下,以最小弃风率为目标,实现了装机容量的配置比例优化,为大规模风电分布式接入地区电网的容量配置优化提供了技术手段。
在风电运行中,风机的故障率不可忽视,在后续工作中可以借助蒙特卡洛方法将该因素引入到区域电网风电装机容量的配置优化中来。
摘要：随着我国风电装机容量不断增加,风电消纳问题日益突出,大规模风电分布式接入地区电网,可能导致较明显的弃风现象。本文分析了影响风电消纳的主要因素,针对风力相关性特点,基于风机出力模型和Copula理论对分布式风电出力的相关性进行了分析,提出了基于遗传算法的区域电网风电分布式接入容量配置优化方法。采用RTS-79算例和风机实测数据,对风电装机容量与弃风率的关系进行了计算分析,验证了该方法的有效性。