含风电区域电网的可靠性评估模型与方法

【摘要】：风电的大规模接入势必对电网的安全性和可靠性造成影响,特别是对网架结构薄弱的区域电网影响较大,需要从理论上量化分析风电的可靠性及对电网的影响。根据某区域电网的特点,特别是受外界环境影响较大而且含大量风电的地区,分析天气、环境、自然灾害和运行工况等对风电机组、发电机、变压器和输电线路停运的影响,提出考虑天气、环境和电网运行工况的元件故障率计算方法,研究风电机组和主要电力系统一次设备的时变停运模型。针对风电机组的运行特点,基于马尔可夫链的解析方法,考虑运行、停运和降额状态,建立了风电机组的三状态故障模型,在此基础上,考虑风速的随机性、风电场尾流效应的影响建立了风电场的可靠性模型；基于此模型,应用蒙特卡罗方法对风电场有功出力的概率特性进行评估,给出了评估的方法和流程。考虑非序贯蒙特卡罗方法的不足,在风电机组三状态故障模型的基础上,基于状态持续时间抽样方法给出了风机状态的时间序列模型；基于风速的ARMA模型,考虑风电场复杂尾流效应的影响建立了用于序贯蒙特卡罗仿真的风电场可靠性模型；针对风电机组的三状态模型,提出双重抽样序贯蒙特卡罗方法,并基于此方法对风电场有功出力的可靠性进行评估。根据上述研究成果,应用分散抽样蒙特卡罗方法对某区域发电系统进行可靠性评估。首先考虑风电出力的随机性、常规发电机组的随机停运和负荷预测的随机性建立发电系统的可靠性评估模型；其次针对概率抽样中常规蒙特卡罗算法样本容量大、效率低等不足,提出应用分散抽样蒙特卡罗算法解决含风电发电系统可靠性评估问题,此算法将[0,1]区间分成若干子区间,在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算,从而增加故障状态的抽样频率,提高抽样效率,在满足精度要求下,有效的减少了抽样次数。鉴于发电系统未涉及变压器、输电线路等电网元件,应用蒙特卡罗方法对含风电的发输电系统进行可靠性评估。首先考虑风速的随机性、多个风电场中风速的相关性和风机的停运及降额状态建立风电场的可靠性模型；其次考虑常规蒙特卡罗方法应用于大规模风电接入,特别是以单个小容量的机组接入的情况下会存在样本容量大、效率低等不足,本文提出在蒙特卡罗仿真的概率抽样环节中使用拉丁超立方采样和Cholesky分解相结合的方法,此方法使用拉丁超立方采样来改善样本值对输入随机变量的分布空间的覆盖程度、使用Cholesky分解来降低输入变量之间的相关性系数,从而提高了采样效率、增加收敛速度和提高评估精度。在MATLAB中建立了相关评估程序,并对150MW风电场算例、含2个风电场的10机发电系统算例和改进IEEE-RTS79发输电系统算例进行了仿真,通过对仿真结果的分析和研究验证所建模型和所提方法的有效性。 【关键词】：风电 时变停运模型 三状态故障模型 分散抽样 拉丁超立方抽样
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614;TM732
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 第1章 绪论17-25
• 1.1 引言17
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题17-22
• 1.2.1 电力系统的可靠性评估概述17-18
• 1.2.2 电力系统元件的停运模型18-19
• 1.2.3 风电场的可靠性模型19-20
• 1.2.4 可靠性评估方法20-22
• 1.3 本文的主要工作22-25
• 第2章 电力系统元件的时变停运模型25-45
• 2.1 风电机组时变停运模型25-31
• 2.1.1 风电机组停运机理分析25-26
• 2.1.2 条件相依的风电机组停运模型26-29
• 2.1.3 算例分析29-31
• 2.2 发电机组时变停运模型31-34
• 2.2.1 建模条件31
• 2.2.2 基于电压的发电机停运率模型31-32
• 2.2.3 基于频率的发电机停运率模型32-33
• 2.2.4 算例仿真33-34
• 2.3 变压器时变停运模型34-39
• 2.3.1 变压器停运因素分析34-35
• 2.3.2 条件相依的变压器停运模型35-37
• 2.3.3 算例仿真37-39
• 2.4 输电线路时变停运模型39-43
• 2.4.1 输电线路失效停运机理分析39-40
• 2.4.2 条件相依的输电线路短期停运模型40-43
• 2.4.3 算例仿真43
• 2.5 本章小结43-45
• 第3章 基于蒙特卡罗的风电场有功出力的概率性评估45-61
• 3.1 风电场的可靠性模型45-51
• 3.1.1 风速模型45-46
• 3.1.2 风能转化模型46-47
• 3.1.3 风电机组的故障模型47-50
• 3.1.4 风电场的出力50-51
• 3.2 蒙特卡罗方法51-53
• 3.2.1 抽样原理51
• 3.2.2 抽样方法51-52
• 3.2.3 误差分析52-53
• 3.3 风电场有功出力的概率性评估53-54
• 3.3.1 风电场出力状态划分53
• 3.3.2 评估流程53-54
• 3.4 算例仿真54-60
• 3.4.1 算例描述54-55
• 3.4.2 风电机组降额状态分析55-56
• 3.4.3 可靠性参数灵敏度分析56-57
• 3.4.4 模型参数灵敏度分析57-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第4章 基于序贯蒙特卡罗方法的风电场有功出力的可靠性评估61-75
• 4.1 基于双重抽样的序贯蒙特卡罗方法61-63
• 4.1.1 序贯蒙特卡罗方法61-62
• 4.1.2 重抽样方法62-63
• 4.2 风电场的可靠性模型63-67
• 4.2.1 部分遮挡尾流效应模型63-64
• 4.2.2 风速模型64-65
• 4.2.3 风向模型65-66
• 4.2.4 风电机组的状态持续时间模型66-67
• 4.3 风电场有功出力的可靠性评估67-68
• 4.4 算例仿真68-73
• 4.4.1 算例描述68-70
• 4.4.2 双重抽样方法70
• 4.4.3 风电机组可靠性评估结果70-71
• 4.4.4 可靠性参数灵敏度分析71-72
• 4.4.5 模型参数灵敏度分析72-73
• 4.5 本章小结73-75
• 第5章 风电并网对区域电力系统的影响75-81
• 5.1 风电场并网对电网可靠性的影响75
• 5.2 不同风电渗透率对系统的影响75-78
• 5.2.1 系统过负荷概率76
• 5.2.2 系统失负荷概率76-77
• 5.2.3 系统低电压概率77-78
• 5.3 风电并网位置对系统的影响78-79
• 5.3.1 系统过负荷概率78
• 5.3.2 系统失负荷概率78
• 5.3.3 系统低电压概率78-79
• 5.4 风电机组故障率对电网的影响79
• 5.5 本章小结79-81
• 第6章 基于分散抽样的含风电发电系统的可靠性评估81-91
• 6.1 发电系统可靠性评估模型81-83
• 6.1.1 风电的出力模型81
• 6.1.2 常规发电机的出力模型81-82
• 6.1.3 负荷模型82-83
• 6.2 分散抽样蒙特卡罗方法83-85
• 6.2.1 常规蒙特卡罗方法83-84
• 6.2.2 分散抽样蒙特卡罗方法84-85
• 6.3 基于分散抽样的含风电发电系统的可靠性评估85-87
• 6.3.1 评估指标85
• 6.3.2 基于分散抽样的评估方法85-87
• 6.4 算例仿真87-90
• 6.4.1 算例描述87-88
• 6.4.2 评估结果展示88
• 6.4.3 收敛速度仿真88-89
• 6.4.4 抽样效率仿真89
• 6.4.5 不同分散个数仿真89-90
• 6.5 本章小结90-91
• 第7章 基于拉丁超立方采样的含风电发输电系统的可靠性评估91-109
• 7.1 计及相关性的风电场可靠性模型91-93
• 7.2 拉丁超立方采样93-95
• 7.2.1 采样93-94
• 7.2.2 排列94-95
• 7.3 基于拉丁超立方采样的含风电电力系统的可靠性评估95-101
• 7.3.1 风电的采样95-97
• 7.3.2 传统电力系统设备的采样97-99
• 7.3.3 系统状态的判断99
• 7.3.4 可靠性评估流程99-101
• 7.4 算例仿真与分析101-108
• 7.4.1 算例描述101-102
• 7.4.2 计及相关性的风电场出力102-103
• 7.4.3 方法验证103-108
• 7.5 本章小结108-109
• 第8章 结论与展望109-111
• 8.1 结论109-110
• 8.2 展望110-111
• 参考文献111-119
• 附录119-123
• 附录A IEEE RTS-79测试系统参数119-123
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果123-125
• 攻读博士学位期间参加的科研工作125-127
• 致谢127-129
• 作者简介129

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