風(fēng)功率不確定性對電網(wǎng)的影響及其應(yīng)對措施

李智，顧菊平，張新松

（南通大學(xué)電氣工程學(xué)院，江蘇南通 226019）

隨著化石燃料的逐漸枯竭與環(huán)境污染的日益加劇，人類對發(fā)展可再生能源給予了越來越多的重視。

風(fēng)電是目前最成熟、且最具商業(yè)開發(fā)前景的可再生能源發(fā)電技術(shù)[1]。風(fēng)電有分散接入和集中接入兩種并網(wǎng)方式。分散接入時電壓等級較低，風(fēng)電規(guī)模小，電量以當(dāng)?shù)叵{為主，對電網(wǎng)的影響較小；集中接入時電壓等級高，風(fēng)電規(guī)模大，電量以異地消納為主，對電網(wǎng)運行影響較大。我國風(fēng)能資源主要分布于“三北”及東南沿海地區(qū)，大多遠(yuǎn)離負(fù)荷中心，因此大多采用集中接入的方式。據(jù)統(tǒng)計，接入110 kV及以上電壓等級電網(wǎng)的風(fēng)電約占總?cè)萘康?5%[2]。

與常規(guī)能源機(jī)組不同，風(fēng)功率由隨機(jī)性的風(fēng)速確定，具有極強(qiáng)的不確定性[3]。圖1給出了某省電網(wǎng)并網(wǎng)風(fēng)電場2010年7月每小時的出力總和，從該圖可發(fā)現(xiàn)：與常規(guī)能源機(jī)組不同，風(fēng)功率呈現(xiàn)出極強(qiáng)的不確定性。某些時段風(fēng)電場總出力高達(dá)數(shù)百MW，而某些時段風(fēng)電場出力卻很小，甚至完全為零。此外，受湍流效應(yīng)、塔影效應(yīng)、偏航誤差、及風(fēng)機(jī)切換操作等因素的影響，風(fēng)功率中還將含有較多的低頻波動分量[4]。如不加控制，這些波動分量將會導(dǎo)致風(fēng)電并網(wǎng)點的電能質(zhì)量問題，如電壓閃變等[5]。

圖1 某省電網(wǎng)2010年7月風(fēng)電出力總加Fig.1 The total w ind power output in the power grid of a province in July 2010

隨著風(fēng)電穿透水平的日益提高，其不確定性對電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行各領(lǐng)域的影響將越來越顯著。長期以來，學(xué)術(shù)界在此領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究工作。本文結(jié)合這些研究工作，總結(jié)了風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)的前提下，其輸出功率的不確定性對電力系統(tǒng)的影響。最后，本文還簡要分析了利用儲能系統(tǒng)（energy storage system，ESS）改善風(fēng)功率不確定性的可能性。

1 風(fēng)功率不確定模型

采用合適的數(shù)學(xué)模型刻畫風(fēng)功率的不確定性是研究其對電力系統(tǒng)影響的重要基礎(chǔ)之一。當(dāng)研究的時間尺度較長時，學(xué)者往往采用概率模型或時間序列模型描述風(fēng)況的隨機(jī)特性，并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)風(fēng)電機(jī)組（wind turbine generator，WTG）的功率特性形成對應(yīng)的風(fēng)功率不確定性模型。當(dāng)研究的時間尺度不長時，可對風(fēng)功率進(jìn)行一定程度的預(yù)測，故可將其描述成預(yù)測值與不確定預(yù)測誤差之和。

1.1 概率模型

當(dāng)研究時間尺度較長時，Weibull分布被廣泛地用于描述平均風(fēng)速V的概率分布，其參數(shù)有2個：形狀參數(shù)k與尺度參數(shù)c。其中，k代表風(fēng)速頻譜特性，為無量綱參數(shù)；c具有速度量綱，反映平均風(fēng)速的大小。在已知風(fēng)速概率分布特性的基礎(chǔ)上，可根據(jù)WTG功率特性采用卷積計算或蒙特卡洛模擬（Monte Carlo simulation，MCS）技術(shù)獲得WTG的輸出功率P的概率學(xué)模型。

一般來說，風(fēng)電場中各WTG的受風(fēng)并不完全相同，從而導(dǎo)致其出力也不完全相同[6]。但在很多側(cè)重于研究風(fēng)電場對電力系統(tǒng)長期運行影響的文獻(xiàn)中，這種出力差別往往被忽略，即整個風(fēng)電場的輸出功率Pw可表示為：

式中，n為風(fēng)電場中WTG的臺數(shù)。從數(shù)學(xué)上講，式（1）是線性變換，可方便地獲得整個風(fēng)電場出力Pw的概率模型。

1.2 時間序列模型

電能生產(chǎn)過程具有很強(qiáng)的連續(xù)性，因而在某些研究工作中需借助時序模型刻畫風(fēng)功率的不確定性。目前通常借助移動平均自回歸（auto-regressive and moving average model，ARMA）模型構(gòu)建風(fēng)速的時間序列，即：式中，Vt為時刻t的平均風(fēng)速，μ和σ分別為風(fēng)速的期望和標(biāo)準(zhǔn)差，yt為時間序列值，其具體的數(shù)學(xué)表達(dá)式可見文獻(xiàn)[7]，ARMA模型的參數(shù)可根據(jù)風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)獲得。獲取風(fēng)速的時間序列模型后，可根據(jù)WTG功率特性獲取對應(yīng)的風(fēng)功率的時間序列模型。

1.3 預(yù)測誤差模型

當(dāng)研究時間尺度較短時，可在一定程度上對不確定性的風(fēng)功率進(jìn)行預(yù)測[8]。此時，可將風(fēng)功率Pw表示為預(yù)測值和不確定性的預(yù)測誤差之和，即：

式中，Pfw為風(fēng)功率的預(yù)測值；εw為風(fēng)功率隨機(jī)預(yù)測誤差。此時，風(fēng)功率的不確定體現(xiàn)為預(yù)測誤差εw的不確定性。

當(dāng)多個大型風(fēng)電場接入系統(tǒng)時，依據(jù)中心極限定理，可近似用零期望的正態(tài)分布描述風(fēng)功率預(yù)測誤差[9-10]。在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，預(yù)測提前時間是影響預(yù)測精度的重要因素之一。一般來講，預(yù)測提前時間越長，預(yù)測誤差越大。文獻(xiàn)[11]通過統(tǒng)計丹麥電網(wǎng)風(fēng)功率預(yù)測誤差發(fā)現(xiàn)：風(fēng)功率預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差（標(biāo)幺值）σw與預(yù)測提前時間t之間的關(guān)系可用下式近似逼近：

2 風(fēng)功率不確定性對可靠性的影響

大規(guī)模并網(wǎng)風(fēng)電場出現(xiàn)后，學(xué)者就開始關(guān)注風(fēng)功率的不確定性對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響。丁明教授借助MCS技術(shù)研究了并網(wǎng)風(fēng)電場對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響[12-13]。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)功率具有不確定性，因此其對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)不如同容量的常規(guī)能源發(fā)電機(jī)組。為量化風(fēng)電場和常規(guī)機(jī)組對發(fā)電系統(tǒng)可靠性貢獻(xiàn)度之間的差異，文獻(xiàn)[12]定義了風(fēng)電場容量可信度（capacity credit，CC）這一指標(biāo)。它是指在保持系統(tǒng)可靠性水平不變的前提下，風(fēng)電場能替代的常規(guī)機(jī)組容量與風(fēng)電場容量的比值，直接反映了風(fēng)電場建設(shè)后可節(jié)省的常規(guī)機(jī)組容量。一般來講，由于風(fēng)功率具有不確定性，CC的數(shù)值遠(yuǎn)小于1。與此同時，加拿大學(xué)者Billition教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組也得出了類似的結(jié)論。文獻(xiàn)[14]通過對RBTS可靠性測試系統(tǒng)的研究發(fā)現(xiàn)，90 MW的WTG對該測試系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)僅相當(dāng)于原系統(tǒng)中1臺10 MW的常規(guī)機(jī)組，即指標(biāo)CC的數(shù)值僅為0.11（10 MW/90 MW）。

多個距離不遠(yuǎn)的風(fēng)電場同時接入電力系統(tǒng)時，其風(fēng)況具有一定的相關(guān)性，從而其出力也呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性。顯然，風(fēng)電場出力相關(guān)性可在一定程度上影響發(fā)電系統(tǒng)的可靠性。文獻(xiàn)[7，15]分別采用MCS法與解析法研究了多個風(fēng)電場同時并網(wǎng)的前提下，其出力相關(guān)性對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響。研究結(jié)果表明，當(dāng)風(fēng)電場之間出力的相關(guān)性較弱時，其出力的不確定性可在一定程度上相互彌補(bǔ)，因而對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)就較強(qiáng)。

3 風(fēng)功率不確定性對系統(tǒng)規(guī)劃的影響

隨著風(fēng)電在電源中所占的比例越來越高，有必要在電力系統(tǒng)規(guī)劃過程中考慮風(fēng)功率不確定性的影響。電力系統(tǒng)規(guī)劃主要分為電源規(guī)劃和電網(wǎng)規(guī)劃兩部分。電源規(guī)劃的任務(wù)是在負(fù)荷預(yù)測的基礎(chǔ)上，尋求滿足一定可靠性水平的最優(yōu)電源建設(shè)方案。而電網(wǎng)規(guī)劃則是在電源規(guī)劃與負(fù)荷預(yù)測的基礎(chǔ)上，尋找最優(yōu)的電網(wǎng)擴(kuò)展方案，在滿足安全、穩(wěn)定輸送電能的基礎(chǔ)上盡量節(jié)約電網(wǎng)投資。

3.1 風(fēng)功率不確定性對電源規(guī)劃的影響

電源規(guī)劃的重要約束條件之一是確保規(guī)劃方案的發(fā)電充裕度。因此，在包含風(fēng)電場的電源規(guī)劃過程中需采用合適的數(shù)學(xué)模型描述風(fēng)電場出力的不確定性，并在此基礎(chǔ)上對包含風(fēng)電的發(fā)電系統(tǒng)可靠性進(jìn)行評估。如文獻(xiàn)[16]即在電源規(guī)劃過程中采用離散概率模型描述風(fēng)電場出力的不確定性，并評估了風(fēng)電場于指定年代投建對電源規(guī)劃的影響。

大量研究表明，風(fēng)電場出力具備與生俱來的不確定性，其對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)有限[12-14]。再加上風(fēng)電場單位容量投資成本與常規(guī)機(jī)組相比沒有優(yōu)勢，因而在傳統(tǒng)的偏重于經(jīng)濟(jì)性的電源規(guī)劃過程中風(fēng)電往往不占優(yōu)勢。但風(fēng)電是一種清潔能源，與常規(guī)機(jī)組相比，其環(huán)境效益較好。文獻(xiàn)[17]對常規(guī)電源規(guī)劃模型進(jìn)行了改進(jìn)，在電源規(guī)劃過程中考慮了風(fēng)電的環(huán)境效益。研究表明，考慮環(huán)境效益后，風(fēng)電在電源規(guī)劃中的競爭力大大加強(qiáng)。

3.2 風(fēng)功率不確定性對電網(wǎng)規(guī)劃的影響

風(fēng)功率的不確定性導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)潮流的不確定性，為制定出穩(wěn)健的電網(wǎng)規(guī)劃方案，有必要在規(guī)劃階段就對這些不確定性加以考慮。文獻(xiàn)[18]首次考慮了并網(wǎng)風(fēng)電場出力不確定性對電網(wǎng)規(guī)劃的影響，但作者僅依據(jù)可靠性指標(biāo)篩選規(guī)劃方案。傳統(tǒng)規(guī)劃模型要求規(guī)劃方案在任何情況下都不出現(xiàn)過負(fù)荷。在電源出力可控的情況下，這種規(guī)劃目標(biāo)是合理的。大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后，潮流的不確定性大大增強(qiáng)，此時再要求規(guī)劃方案在任何情況下都不出現(xiàn)過負(fù)荷往往是不經(jīng)濟(jì)的。文獻(xiàn)[19]利用機(jī)會約束規(guī)劃的思想構(gòu)建了考慮風(fēng)功率不確定性的電網(wǎng)規(guī)劃模型。模型中采用概率潮流模型取代確定性潮流模型，并利用機(jī)會約束思想處理規(guī)劃方案的安全性約束，即允許規(guī)劃方案中出現(xiàn)少量過負(fù)荷。該模型可有效考慮并網(wǎng)風(fēng)功率不確定性對電網(wǎng)規(guī)劃的影響，但模型所需的求解計算量較大。文獻(xiàn)[20]構(gòu)建了基于場景概率的電網(wǎng)規(guī)劃模型，該模型借助不同的計算場景近似考慮風(fēng)功率的不確定性，但計算量相對文獻(xiàn)[19]要大為減小。文獻(xiàn)[21]對基于逐步擴(kuò)展法的電網(wǎng)規(guī)劃模型進(jìn)行了改進(jìn)，提出了考慮風(fēng)功率不確定性的電網(wǎng)規(guī)劃模型。該模型計算更為快捷，具有一定的實用性，但不能給出數(shù)學(xué)上的最優(yōu)解。

風(fēng)功率具有不確定性，且較難預(yù)測，因而系統(tǒng)運行過程中往往需借助發(fā)電再調(diào)度確保系統(tǒng)功率平衡，因此有必要在電網(wǎng)短期規(guī)劃過程中考慮發(fā)電再調(diào)度環(huán)節(jié)。文獻(xiàn)[22]在電網(wǎng)規(guī)劃模型中考慮了發(fā)電再調(diào)度導(dǎo)致的額外控制成本。此外，為節(jié)省求解計算量，文獻(xiàn)將考慮了風(fēng)電不確定性的電網(wǎng)規(guī)劃問題分解為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備投資決策與方案的控制措施成本評估2個子問題，二者借助原問題的規(guī)劃目標(biāo)進(jìn)行總體協(xié)調(diào)。在此基礎(chǔ)上，通過分析規(guī)劃目標(biāo)與問題本身的特性，設(shè)計了啟發(fā)式的優(yōu)化算法，顯著減小了求解計算量。

4 風(fēng)功率不確定性對短期調(diào)度的影響

目前電網(wǎng)短期調(diào)度多指日前調(diào)度，即在系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測、聯(lián)絡(luò)線交換計劃、機(jī)組初始狀態(tài)已知的情況下，制定最優(yōu)的日發(fā)電計劃和出力安排以確保電能生產(chǎn)費用或電力公司購電成本最低?，F(xiàn)階段，為鼓勵風(fēng)電發(fā)展，很多國家和地區(qū)均給予風(fēng)電企業(yè)優(yōu)先上網(wǎng)權(quán)。這種情況下，日前調(diào)度中往往將不確定性的風(fēng)功率視作負(fù)的負(fù)荷加以考慮。顯然，風(fēng)功率的不確定性將顯著影響系統(tǒng)日前調(diào)度。

4.1 風(fēng)功率不確定性對旋轉(zhuǎn)備用的影響

旋轉(zhuǎn)備用是日前調(diào)度需考慮的重要因素之一，其數(shù)值將會顯著影響日發(fā)電計劃的發(fā)電成本和系統(tǒng)風(fēng)險水平。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用確定方法是確定性的，即將其設(shè)為一定比例的負(fù)荷（如10%）或系統(tǒng)中較大機(jī)組的容量。顯然，隨著大量風(fēng)電的接入，這種確定性的旋轉(zhuǎn)備用選取原則因未考慮風(fēng)功率不確定性，將不再適用。早期的研究工作普遍認(rèn)為：為管理風(fēng)功率的不確定性，系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用需求將隨風(fēng)功率穿透水平的提高而逐步增加[23]。實際上，旋轉(zhuǎn)備用是有成本的，調(diào)度過多的旋轉(zhuǎn)備用將會導(dǎo)致日前調(diào)度計劃中的開機(jī)數(shù)目明顯增多，從而增加系統(tǒng)運行成本。因此，一味增大系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用以管理風(fēng)功率的不確定性在經(jīng)濟(jì)上是不合適的。文獻(xiàn)[24-25]在研究工作中計及了備用成本，通過旋轉(zhuǎn)備用成本與效益之間的平衡確定風(fēng)電接入后的系統(tǒng)最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用。研究發(fā)現(xiàn)，考慮到備用的提供成本后，最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用需求并不隨著風(fēng)功率穿透水平的提高而單調(diào)增大。

一般來講，旋轉(zhuǎn)備用指的是正備用，即在機(jī)組突然故障或負(fù)荷激增的情況下，機(jī)組增加出力以確保系統(tǒng)功率平衡。不確定性風(fēng)電接入后，考慮到風(fēng)功率有可能突然增大，此時負(fù)備用變得同樣重要，即常規(guī)機(jī)組能在風(fēng)功率激增的情況下及時下調(diào)出力以接納風(fēng)功率[26]。

4.2 風(fēng)功率不確定性對調(diào)度模式的影響

傳統(tǒng)調(diào)度模式的目標(biāo)是在確保電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行的前提下制定電能生產(chǎn)成本或電網(wǎng)企業(yè)購電費用最低的發(fā)電計劃。大規(guī)模風(fēng)電入網(wǎng)后，國家相關(guān)法規(guī)要求電網(wǎng)企業(yè)全額接受風(fēng)電企業(yè)的上網(wǎng)電量。眾所周知，風(fēng)功率具有極強(qiáng)的不確定性，其大量接入可能會威脅電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，因此全額接受風(fēng)電企業(yè)的上網(wǎng)電量對電網(wǎng)企業(yè)來說并不是件很容易的事情。因此，有研究工作嘗試將風(fēng)電接納能力考慮到調(diào)度目標(biāo)之中。文獻(xiàn)[27]將棄風(fēng)量最小作為調(diào)度目標(biāo)之一引入到日前調(diào)度模型中。研究表明，為減少風(fēng)電企業(yè)棄風(fēng)量，整個系統(tǒng)的運行效益將會下降。文獻(xiàn)[28]將風(fēng)功率的不確定性量化為風(fēng)電成本納入到短期調(diào)度模型中，同時考慮風(fēng)功率的不足與盈余對系統(tǒng)調(diào)度的影響。研究結(jié)果顯示，風(fēng)功率的不確定性增加了系統(tǒng)運行成本。

在現(xiàn)有技術(shù)條件下，可在日前較準(zhǔn)確的預(yù)測系統(tǒng)未來24 h的負(fù)荷需求，并在此基礎(chǔ)上借助機(jī)組組合（Unit commitment，UC）工具優(yōu)化日前調(diào)度計劃。大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界采取各種方法盡力提高風(fēng)功率的預(yù)測精度[29-30]。但迄今為止，與負(fù)荷預(yù)測精度相比，風(fēng)功率的預(yù)測精度仍舊較差。因此并網(wǎng)風(fēng)功率的不確定性將會給傳統(tǒng)電力系統(tǒng)日前調(diào)度模式帶來巨大的挑戰(zhàn)。就目前來看，縮短預(yù)測提前時間是提高風(fēng)功率預(yù)測精度的有效途徑之一[18]。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)功率預(yù)測誤差將會隨預(yù)測提前時間的縮短而顯著減小。因此，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后，采用滾動預(yù)測方法預(yù)測風(fēng)電功率并在此基礎(chǔ)上制訂滾動發(fā)電計劃將更符合實際情況[31-32]。文獻(xiàn)[31]研究了在線有功滾動調(diào)度的動態(tài)前瞻時間窗口模型，實現(xiàn)了在線有功調(diào)度問題在時間維度上的有效解耦，并提出了一種能夠考慮多時段間各種動態(tài)耦合約束條件的動態(tài)協(xié)調(diào)滾動發(fā)電計劃優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[32]提出了能有效消納不確定性風(fēng)功率的發(fā)電計劃在線滾動修正策略，并研究了其與日前計劃優(yōu)化的關(guān)系。

5 儲能系統(tǒng)改善風(fēng)功率的不確定性

現(xiàn)有研究表明，風(fēng)功率不確定性對電力系統(tǒng)的影響大都是負(fù)面的，如導(dǎo)致風(fēng)電場的容量可信度偏低，增加系統(tǒng)調(diào)度難度，增大系統(tǒng)運行成本等。中國政府莊嚴(yán)承諾，截止2020年能源消費中至少要有15%來自非化石燃料[33]。大力發(fā)展風(fēng)電是確保這一目標(biāo)如期實現(xiàn)的有效途徑之一?？梢灶A(yù)見：未來一段時間內(nèi)我國電網(wǎng)的風(fēng)電穿透水平將持續(xù)提高，因此有必要采取技術(shù)措施緩解風(fēng)功率的不確定性，從而降低其并網(wǎng)的不利影響。

ESS可將電能轉(zhuǎn)換為其他形式的能量，并有效存儲。近年以來，學(xué)者們開始嘗試著利用ESS改善風(fēng)功率的不確定性，并降低其并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的不利影響。目前在電力系統(tǒng)中得到應(yīng)用的儲能技術(shù)包括抽水蓄能電站、壓縮空氣儲能、飛輪儲能、制氫儲能以及電池儲能等[34-36]，除集中安裝的儲能電站外，電池儲能裝置還包括并網(wǎng)電動汽車的動力電池組[37]。

文獻(xiàn)[38]將抽水蓄能電站和風(fēng)電場并列運行，利用ESS將低谷時的風(fēng)能存儲起來，并在高峰時出售給電網(wǎng)，提高了并網(wǎng)風(fēng)電場的運行效益。文獻(xiàn)[39]嘗試將ESS接入到風(fēng)電場，并借助蒙特卡洛模擬技術(shù)研究了其對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)。研究表明：引入ESS后，風(fēng)電場對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)明顯增強(qiáng)。文獻(xiàn)[40-42]利用電池儲能系統(tǒng)（battery energy storage system，BESS）實現(xiàn)了對風(fēng)功率的有效調(diào)度。顯然，與不確定性的風(fēng)功率相比，可調(diào)度的風(fēng)功率對系統(tǒng)的不利影響將顯著降低。我國于2010啟動的國家科技支撐計劃“風(fēng)光儲輸示范工程關(guān)鍵技術(shù)研究”也開始著手研究數(shù)十MW級的BESS集成技術(shù)，并考慮將其應(yīng)用于風(fēng)電并網(wǎng)工程。

現(xiàn)有研究工作均表明：利用ESS靈活的充、放電能力可在一定程度上改善風(fēng)功率的不確定性，并緩解其大規(guī)模接入對電力系統(tǒng)的不利影響。就目前技術(shù)水平來看，利用ESS改善風(fēng)功率的不確定性，提高風(fēng)電并網(wǎng)效益，主要有以下兩點困難。首先，ESS單位容量造價普遍較高，其投資成本能否收回尚存疑問；其次，考慮風(fēng)功率不確定性的ESS優(yōu)化運行理論還有待進(jìn)一步研究。

6 小結(jié)

在國家能源政策的強(qiáng)力推動下，我國電網(wǎng)的風(fēng)電穿透水平將持續(xù)提高，其出力不確定性對電力系統(tǒng)的影響將日益顯著。本文結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者此領(lǐng)域取得的研究成果對此進(jìn)行了綜述，討論主要集中在以下3個方面：

1）風(fēng)功率不確定性對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響?，F(xiàn)有研究表明，受輸入一次能源的限制，風(fēng)電場對發(fā)電系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)度遠(yuǎn)不如同容量的常規(guī)能源機(jī)組。

2）風(fēng)功率不確定性對電力系統(tǒng)規(guī)劃的影響。并網(wǎng)風(fēng)電的不確定性增加了電源與電網(wǎng)規(guī)劃的不確定性?，F(xiàn)有的規(guī)劃模型均較好的考慮了風(fēng)電不確定帶來的影響，從而得出了適應(yīng)性較強(qiáng)的規(guī)劃方案。

3）風(fēng)功率不確定性對電力系統(tǒng)調(diào)度的影響。與負(fù)荷相比，風(fēng)功率的可預(yù)測性較差，因此在電力系統(tǒng)調(diào)度中必須考慮風(fēng)功率不確定性的影響?，F(xiàn)有研究工作表明，風(fēng)功率的不確定性將會顯著影響系統(tǒng)最優(yōu)備用容量、調(diào)度模式等各個方面。

最后，本文還結(jié)合現(xiàn)有研究工作討論了采用儲能技術(shù)緩解風(fēng)功率的不確定性，降低其對電力系統(tǒng)不利影響的可能性。

[1]遲永寧，劉燕華，王偉勝，等.風(fēng)電接入對電力系統(tǒng)的影響[J].電網(wǎng)技術(shù)，2007，31（3）:77-81.CHI Yong-ning，LIU Yan-hua，WANG Wei-sheng，et al.Study on impact of wind power integration on power system[J].Power System Technology，2007，31（3）:77-81（in Chinese）.

[2]張麗英，葉廷路，辛耀中，等.大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)的相關(guān)問題及措施[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2010，30（25）:1-9.ZHANG Li-ying，YE Ting-lu，XIN Yao-zhong，et al.Problems and measures of power grid accommodating large scale wind power[J].Proceedings of CSEE，2010，30（25）:1-9（in Chinese）.

[3]ALBADI M H，EL-SAADANY E F.Overview of wind power intermittency impacts on power systems[J].Electric Power Systems Research，2010，80（6）:627-632.

[4]曹娜，于群，戴慧珠.風(fēng)速波動時風(fēng)電動態(tài)特性分析[J].太陽能學(xué)報，2009，30（4）:497-502.CAO Na，YU Qun，DAI Hui-zhu.Dynamiccharacter analysis of wind farm under wind fluctuation[J].Acta Enerciae Solaries Sinica，2009，30（4）:497-502（in Chinese）.

[5]李婉娉，李鵬，劉承佳，等.風(fēng)力發(fā)電并入微網(wǎng)電能質(zhì)量與檢測[J].電網(wǎng)與清潔能源，2012，28（4）:86-90.LI Wan-ping，LI Peng，LIU Cheng-jia，et al.Analysis and detection of power quality with wind power interconnected with microgrids[J].Power System and Clean Energy，2012，28（4）:86-90（in Chinese）.

[6]LI P，KEUNG P K，OOI B T.Development and simulation of dynamic control strategies for wind farms[J].IET Renewable Power Generation，2009，3（2）:180-189.

[7]WANGDEE W，BILLITION R.Considering load-carrying cap-acity and wind speed correlation of WECS in generation adequacy assessment[J].IEEE Transactions on Energy Conversion，2006，21（3）:734-741.

[8]王穎，魏云軍.風(fēng)電場風(fēng)速及風(fēng)功率預(yù)測方法綜述[J].陜西電力，2011（11）:18-30.WANG Ying，WEI Yun-jun.Reviewing on forecasting model of wind speed and wind power[J].Shaanxi Electric Power，2011（11）:18-30（in Chinese）.

[9]BOUFFARD F，GALIANA F D.Stochastic security for operations planning with significant wind power generation[J].IEEE Transactions on Power Systems，2008，23（2）:306-316.

[10]CASTRONUOVO E D，LOPES J A P.On the optimization of the daily operation of a wind-hydro power plant[J].IEEE Transactions on Power Systems，2004，19（3）:1599-1606.

[11]UMMELS B C，GIBESCU M，PELGRUM E，et al.Impacts of wind power on thermal generation unit commitment and dispatch[J].IEEE Transactions on Energy Conversion，2007，22（1）:44-51.

[12]吳義純，丁明，李生虎.風(fēng)電場對發(fā)輸電系統(tǒng)可靠性影響的評估[J].電工技術(shù)學(xué)報，2004，19（11）:72-76.WU Yi-chun， DING Ming， LI Sheng-hu.Reliability assessment of wind farms in generation and transmission systems[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2004，19（11）:72-76（in Chinese）.

[13]吳義純，丁明.基于蒙特卡羅仿真的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)可靠性評價[J].電力自動化設(shè)備，2004，24（12）:70-73.WU Yi-chun，DING Ming.Reliability assessment of wind power generation system based on Monte-Carlo simulations[J].Electric Power Automation Equipment，2004，24（12）:70-73（in Chinese）.

[14]BILLITION R，BAI G.Generating capacity adequacy associated with wind energy[J].IEEE Transactions on Energy Conversions，2004，19（3）:641-646.

[15]GAO Y，BILLITION R.Adequacy assessment of generating systems containing wind power considering wind speed correlation[J].IET Renewable Power Generation，2009，3（2）:217-226.

[16]SCHENK K F，CHAN S.Incorporation and impact of a wind energy conversion system in generation expansion planning[J].IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems，1981，100（12）:4710-4718.

[17]王建學(xué)，高衛(wèi)恒，王錫凡，等.考慮環(huán)境成本的電源規(guī)劃JASP模型[J].西安交通大學(xué)學(xué)報，2008，42（8）:1015-1020.WANG Jian-xue，GAO Wei-heng，WANG Xi-fan，et al.Improved JASP model of generation planning with environment cost[J].Journal of Xi’an Jiaotong University，2008，42（8）:1015-1020（in Chinese）.

[18]BILLINTON R，WANGDEE W.Reliability-based transmission reinforcement planning associated with large-scale wind farms[J].IEEE Transactions on Power Systems，2007，22（1）:34-41.

[19]YU H，CHUNG C Y，WONG K P，et al.A chance constrained transmission network expansion planning method with consideration of load and wind farm uncerta-inties[J].IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（3）:1568-1576.

[20]袁越，吳博文，李振杰，等.基于多場景概率的含大型風(fēng)電場的輸電網(wǎng)柔性規(guī)劃[J].電力自動化設(shè)備，2009，29（10）:8-12.YUAN Yue，WU Bo-weng，LI Zhen-jie，et al.Flexible planning of transmission system with large wind farm based on multi-scenario probability[J].Electric Power Automation Equipment，2009，29（10）:8-12（in Chinese）.

[21]張新松，袁越，吳博文，等.電力市場環(huán)境下含大規(guī)模風(fēng)電場的輸電網(wǎng)規(guī)劃[J].電力自動化設(shè)備，2012，32（4）:100-103.ZHANG Xin-song，YUAN Yue，WU Bo-weng，et al.Expansion planning of transmission network with large wind farm in deregulated electricity market environment[J].Electric Power Automation Equipment，2012，32（4）:100-103（in Chinese）.

[22]周金輝，余貽鑫，曾沅.大規(guī)模風(fēng)電接入下輸電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的啟發(fā)式優(yōu)化算法[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（22）:66-70.ZHOU Jin-hui， YU Yi-xin， ZENG Yuan.Heuristic optimization algorithm for transmission network expansion planning with large-scale wind power integration[J].Automation of Electrical Power Systems，2011，35（22）:66-70（in Chinese）.

[23]BLACK M，STRBAC G.Value of bulk energy storage for managing wind power fluctuations[J].IEEE Transaction on Energy Conversion，2007，22（1）:197-205.

[24]ORTEGA-VAZQUEZ M A，KIRSCHEN D S.Estimating the spinning reserve requirements in systems with significant wind power generation penetration[J].IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（1）:114-124.

[25]李智，張新松，郭曉麗.大規(guī)模風(fēng)電接入火電系統(tǒng)的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量研究[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012，40（13）:110-114.LI Zhi，ZHANG Xin-song，GUO Xiao-li.Study on the optimal spinning reserve in thermal power system with significant wind power penetration[J].Power System Protection and control，2012，40（13）:110-114（in Chinese）.

[26]姜文，嚴(yán)正.基于一種改進(jìn)粒子群算法的含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2010，38（21）:173-178，183.JIANG Wen，YAN Zheng.Dynamic economic dispatch considering wind power penetration based on IPSO[J].Power System Protection and Control，2010，38（21）:173-178，183（in Chinese）.

[27]張粒子，周娜，王楠.大規(guī)模風(fēng)電接入電力系統(tǒng)調(diào)度模式的經(jīng)濟(jì)性比較[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（22）:105-110.ZHANG Li-zi，ZHOU Na，WANG Nan.Economic comparison for different generation schedulings with largescale wind power connected power system[J].Automation of Electrical Power Systems，2011，35（22）:105-110 （in Chinese）.

[28]任博強(qiáng)，彭鳴鴻，蔣傳文，等.計及風(fēng)電成本的電力系統(tǒng)短期經(jīng)濟(jì)調(diào)度建模[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2010，38（14）:67-72.REN Bo-qiang，PENG Ming-hong，JIANG Chuan-wen，et al.Short-term economic dispatch of power system modeling considering the cost of wind power[J].Power System Protection and Control，2010，38（14）:67-72（in Chinese）.

[29]王彩霞，魯宗相，喬穎，等.基于非參數(shù)回歸模型的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J].電力系統(tǒng)自動化，2010，34（16）:78-83.WANG Cai-xia，LU Zong-xiang， QIAO Ying，et al.Short-term wind power forecast based on non-parametric regression model[J].Automation of Electrical Power Systems，2010，34（16）:78-83（in Chinese）.

[30]連文莉，黃成辰，呂昌霖.采用時間序列預(yù)測風(fēng)電場出力[J].電網(wǎng)與清潔能源，2011，27（12）:112-117.LIAN Wen-li，HUAN Cheng-chen，L譈 Chang-lin.Wind power output prediction based on time series[J].Power System and Clean Energy，2011，27（12）:112-117（in Chinese）.

[31]張國強(qiáng)，張伯明，吳文傳.考慮風(fēng)電接入的協(xié)調(diào)滾動發(fā)電計劃[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（19）:18-22.ZHANG Guo-qiang，ZHANG Bo-ming，WU Wen-chuan.Coordinated roll generation scheduling considering wind power integrationg[J].Automation of Electrical Power Systems，2011，35（19）:18-32（in Chinese）.

[32]沈偉，吳文傳，張伯明，等.消納大規(guī)模風(fēng)電的在線滾動調(diào)度策略與模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（22）:136-140.SHEN Wei，WU Wen-chuan，ZHANG Bo-ming，et al.An on-line rolling generation dispatch method and model for accommodating large-scale wind power[J].Automation of Electrical Power Systems，2011，35（22）:136-140（in Chinese）.

[33]LI H X，HENRIK L，BERND M.The importance of flexible power plant operation for Jiangsu’s wind integration[J].Energy，2012，41（3）:499-507.

[34]ROBERTS B，MCDOWALL.Commercial success in power storage[J].IEEE Power and Energy Magazine，2005，3（2）:24-30.

[35]IBRAHIM H，ILINCA A，PERRON J.Energy storage systems-characteristics and comparisons[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2008，12（5）:1221-1250.

[36]姚鑫，栗文義，趙振興，等.風(fēng)/柴/儲能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)儲能裝置控制與仿真[J].電網(wǎng)與清潔能源，2011，27（8）:88-93.YAO Xin，LI Yi-wen，ZHAO Zhen-xing，et al.Contro and simulation of energy storing device of wind/diesel/energy storage generating system[J].Power System and Clean Energy，2011，27（8）:88-93（in Chinese）.

[37]錢科軍，周承科，袁越.純電動汽車與電網(wǎng)相互關(guān)系的研究現(xiàn)狀[J].電網(wǎng)與清潔能源，2010，26（11）:1-7.QIAN Ke-jun，ZHOU Cheng-ke，YUAN Yue.A review of research on the interaction between fully electric vehicles and power systems[J].Power System and Clean Energy，2011，27（8）:88-93（in English）.

[38]李強(qiáng)，袁越，李振杰，等.考慮峰谷電價的風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)化效益研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2009，33（6）:13-18.LI Qian，YUAN Yue，LI Zhen-jie，et al.Research on energy shifting benefits of hybrid wind power and pumped hydro storage system considering peak-valley electricity price[J].Power System Technology，2009，33（6）:13-18（in Chinese）.

[39]BAGEN，BILLITION R.Incorporating well-being considerations in generating systems using energy storage[J].IEEE Transactions on Energy Conversion，2005，20（1）:225-230.

[40]LI Q，CHOI S S，YUAN Y，et al.On the Determination of battery energy storage capacity and short-term power dispatch of a wind farm[J].IEEE Transactions on Sustainable Energy，2011，2（1）:148-158.

[41]TELEKE S，BARAN M E，HUANG A Q，et al.Control strategies for battery energy storage for wind Farm dispatching[J].IEEE Transactions Energy Conversion，2009，24（3）:725-732.

[42]YUAN Yue，ZHANG Xin-song，JU Ping，et al.Applications of battery energy storage system for wind power dispatchability purpose[J].Electrical Power Systems Research，2012，92（12）:54-60.