[發明專利]基于風速時間周期特征的風電并網系統風險評估方法

有效

• 申請號: 201710445593.6
• 申請日: 2017-06-13
• 公開（公告）號: CN107394809B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 萬小花;熊小伏;付兵彬;魏勇;王建;李浩然;雒億平;梁魁;孫志宏
• 申請（專利權）人: 國網甘肅省電力公司經濟技術研究院;國家電網公司;國網甘肅省電力公司;重慶大學
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京中恒高博知識產權代理有限公司 11249
• 代理人: 馮燕云

1.基于風速時間周期特征的風電并網系統風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：根據風電場多年日風速數據，建立風電場出力的時間周期特征模型；

步驟2：根據步驟1中的模型，使用蒙特卡洛抽樣法評估風電并網系統的風險；

步驟3：判斷是否繼續抽樣，如果是，則執行步驟2，如果不需要繼續抽樣，則輸出系統風險指標；

步驟4：結束；

進一步地，步驟1中，所述建立風電場出力的時間周期特征模型，具體包括如下步驟：

步驟100：建立風速時間周期擬合函數模型；

步驟110：建立風速波動分量的概率分布模型；

步驟120：根據上兩步驟的模型建立風速的時間周期特征模型；

步驟130：根據上述步驟100-120的模型建立風電場出力的時間周期特征模型；

進一步地，所述步驟100具體為，根據當地風電場多年日風速數據，繪制多年日風速的散點圖；根據擬合優度，從多種時間周期擬合函數中選取最優的擬合函數f(t)反映風速的主要變化趨勢；

進一步地，所述步驟110具體為，

步驟111：計算風速的波動分量?V(t)，風速的波動分量為實際風速樣本與擬合函數值的差值：

(1)；

?V(t)是第t天風速的波動分量，V₀(t)是第t天的多年日平均風速，f(t)是第t天的擬合函數值；?V(t)在0附近來回波動，具有隨機性，可看作是服從某一概率分布的隨機變量δ(v)；

步驟112：運用數理統計的方法繪制?V(t)的頻率直方圖，此頻率密度直方圖的矩形頂邊接近一光滑曲線，該曲線就是隨機變量δ(v)服從的頻率密度函數曲線；

步驟113：根據該曲線的分布特征選取合適的概率分布；

進一步地，所述步驟120具體為，利用時間周期擬合函數f(t)和波動特征用隨機變量δ(v)計算風速的時間周期特征，具體為，

(2)，

式中F(t)為風速的時間周期特征模型，f(t)為風速的時間周期擬合函數，δ(v)為風速的波動分量；

進一步地，所述步驟2具體為，根據得到的風電場出力的時間周期特征模型，采用蒙特卡洛抽樣，分別抽取風電場出力水平及電網元件的運行狀態；具體包括：

步驟200：抽取風電場的出力水平；

根據考察的時間區間產生[t_m，t_n]之間均勻分布的隨機正整數t_R，t_m、t_n分別為抽取時間區間的上下限，[t_m，t_n]最大取值范圍是[1，365]，即在一年的時間內抽取，抽取的風速表達式如下：

(3)

式中，v_R為抽取的風速；F(t_R)為滿足風速時間周期特征模型的第t_R天的風速；

根據抽取的風速及風速與風電機組出力的函數關系，即公式(4)，計算出該風速對應的風電場出力；

(4)

其中，P(t)為第t天的風電機組出力，P_r為風電機組額定功率，單位都為MW，V_t為第t天的風速，V_ci、V_r、V_co分別表示風電機組的切入風速、額定風速和切除風速，單位都為m/s，中間變量A、B和C可由以下公式表達：

(5)

(6)

(7)

將由風速的時間周期特征模型F(t)生成的時變風速作為V_t代入式(4)、(5)、(6)、(7)中，可計算出具有時間周期特征的風電場出力P(t)；

步驟210：抽取電網元件的運行狀態；

蒙特卡洛抽樣用產生隨機數的方法來模擬各個元件的狀態，通常是產生[0，1]之間均勻分布的隨機數R_j，每個元件的狀態由以下公式確定：

(8)

其中，0表示正常工作狀態，1表示失效狀態，U_j是第j個元件的不可用率；

步驟220：每一次蒙特卡洛抽樣根據抽取的風電場出力水平及各個元件的狀態組合成一個系統運行狀態，經過多次抽樣，得出系統各種狀態的概率，計算系統的風險指標；

進一步地，所述系統的風險指標包括各月的缺電概率LOLP、期望缺供電量EENS。