面向微電網(wǎng)風(fēng)力發(fā)電的系統(tǒng)充裕性評(píng)估研究

姚剛 張旭 肖倩宏 宋弦 賀先強(qiáng)

摘 ? 要：由于風(fēng)力發(fā)電輸出功率突出的間歇性和波動(dòng)性等缺陷，其不確定性因素難以給出概率值與嚴(yán)重性的綜合度量。提出了一種含風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電系統(tǒng)充裕性分析模型，根據(jù)時(shí)序風(fēng)速數(shù)據(jù)建立風(fēng)力機(jī)功率特性曲線，通過(guò)反比例分?jǐn)偟姆椒▉?lái)簡(jiǎn)化并建立了多狀態(tài)模型和單臺(tái)機(jī)組輸出容量概率表，結(jié)合狀態(tài)枚舉法進(jìn)行了發(fā)電系統(tǒng)充裕性指標(biāo)計(jì)算。采用卷積法將風(fēng)電和傳統(tǒng)發(fā)電進(jìn)行卷積計(jì)算，從切入風(fēng)速、切出風(fēng)速、額定風(fēng)速、風(fēng)機(jī)數(shù)目等幾個(gè)方面分析了風(fēng)機(jī)類型對(duì)系統(tǒng)充裕性的影響。為系統(tǒng)決策者提供充裕性指標(biāo)依據(jù)，并為電力系統(tǒng)的規(guī)劃及運(yùn)行提供決策支持，以尋求能夠改善系統(tǒng)充裕性水平的措施。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電;系統(tǒng)充裕性;狀態(tài)枚舉法;風(fēng)電轉(zhuǎn)換模型;卷積法

中圖分類號(hào)：TM615 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Research on Adequacy Evaluation of

Wind Power Generation System for Microgrid

YAO Gang？覮，ZHANG Xu，XIAO Qian-hong，SONG Xuan，HE Xian-qiang

（Power Dispatch Control Center of Guizhou Power Grid Co. LTD，Guiyang，Guizhou 550000，China）

Abstract： In view of the intermittent and volatility of the wind power output，it is difficult to give a comprehensive measure of the probability value and severity. An abundance analysis model of power generation system with wind farm is proposed，the wind turbine power characteristic curve is established based on the time series wind speed data，the multi-state model and the single unit output capacity probability table are simplified and established by the inverse proportional sharing method，the state enumeration method calculates the abundance index of the power generation system. The convolution method is used to convolve the wind power and the traditional power generation. The influence of the fan type on the system′s abundance is analyzed from the aspects of cut-in wind speed，cut-out wind speed，rated wind speed and number of fans. Provide system decision makers with ample indicator basis and provide decision support for the planning and operation of power systems to seek measures to improve system abundance.

Key words： wind power generation;system adequacy;state enumeration method;wind power conversion model;convolution method

風(fēng)力發(fā)電因其投資少、施工周期短、運(yùn)行簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)受到了人們的重視[1]，隨著現(xiàn)代科技腳步的快速前進(jìn)，尤其是空氣動(dòng)力學(xué)、大功率電力電子等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于新型風(fēng)電機(jī)組的研究，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)在區(qū)區(qū)的十多年間就已經(jīng)有了很大的進(jìn)步。風(fēng)力發(fā)電比太陽(yáng)能、生物質(zhì)能等可再生能源技術(shù)更加成熟、成本更低、對(duì)環(huán)境破壞更小。全球風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展勢(shì)頭兇猛，但是科學(xué)規(guī)劃和研究工作相對(duì)落后，國(guó)內(nèi)更是如此。更精準(zhǔn)化的風(fēng)能評(píng)估軟件正在開(kāi)發(fā)之中，為了保障風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的快速健康發(fā)展，充裕性評(píng)估成為人們密切關(guān)注的核心要點(diǎn)。

風(fēng)力發(fā)電與傳統(tǒng)電源的發(fā)電方式相比，風(fēng)電輸出功率有著突出的間歇性和波動(dòng)性等缺陷，大量風(fēng)電接入電網(wǎng)運(yùn)行必將會(huì)給電網(wǎng)的潮流、電能質(zhì)量、安全穩(wěn)定運(yùn)作和實(shí)時(shí)調(diào)度等帶來(lái)不利的影響[2]，所以對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并入電網(wǎng)后的電網(wǎng)運(yùn)行特點(diǎn)開(kāi)展進(jìn)一步探討示非常必須的?，F(xiàn)階段，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用還沒(méi)有完備，尚有一些成長(zhǎng)進(jìn)步的空間。風(fēng)能利用存在很多問(wèn)題[3-5]：（1）風(fēng)速不穩(wěn)定，所產(chǎn)生的能量也不穩(wěn)定;（2）風(fēng)能的利用嚴(yán)重受地理位置局限;（3）風(fēng)能的轉(zhuǎn)換效率低;（4）風(fēng)能是一種新型能量來(lái)源，有關(guān)的具體設(shè)施尚不是很完善，為了有效利用風(fēng)能發(fā)電，對(duì)含風(fēng)能的發(fā)電系統(tǒng)充裕性進(jìn)行研究具有重要意義。

主要對(duì)含風(fēng)能的發(fā)電系統(tǒng)的充裕性進(jìn)行了分析，首先根據(jù)切入風(fēng)速、工作風(fēng)速和切出風(fēng)速建立了風(fēng)電機(jī)組功率特性曲線，為了盡量減少計(jì)算時(shí)間，采用了反比例分?jǐn)偟姆椒▉?lái)簡(jiǎn)化單臺(tái)風(fēng)機(jī)和風(fēng)電場(chǎng)的輸出容量概率表并建立多狀態(tài)模型。然后利用狀態(tài)枚舉法對(duì)發(fā)電容量概率分布進(jìn)行計(jì)算，并運(yùn)用聚類技術(shù)創(chuàng)建多級(jí)水平負(fù)荷模型，當(dāng)離散發(fā)電概率分布與離散負(fù)荷概率分布創(chuàng)建完成后，便能夠運(yùn)用卷積法對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。最后以風(fēng)電場(chǎng)并入RBTS系統(tǒng)為例，從切入風(fēng)速、切出風(fēng)速、額定風(fēng)速、風(fēng)機(jī)數(shù)目等幾個(gè)方面分析了風(fēng)機(jī)類型對(duì)系統(tǒng)充裕性的貢獻(xiàn)進(jìn)行了分析。

1 ? 風(fēng)能發(fā)電系統(tǒng)充裕性模型

1.1 ? 風(fēng)力機(jī)功率特性

實(shí)測(cè)風(fēng)速法將風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)設(shè)備或者氣象單位測(cè)得的連續(xù)的時(shí)序風(fēng)速數(shù)據(jù){vt}做為風(fēng)電功率特性的輸入，其數(shù)據(jù)較為精確而且十分直觀，但是缺點(diǎn)是需要搜集大量的數(shù)據(jù)以及花費(fèi)大量時(shí)間。還可以使用實(shí)測(cè)風(fēng)速均值法將數(shù)年內(nèi)的同一個(gè)時(shí)刻的風(fēng)速算平均值，這樣就充分運(yùn)用了歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)。一年內(nèi)t時(shí)刻的風(fēng)速均值為：

其中，vit是第i年t時(shí)刻的實(shí)測(cè)風(fēng)速，總共有連續(xù)n年的數(shù)據(jù)。本文時(shí)序風(fēng)速如圖1所示：

風(fēng)能轉(zhuǎn)換模型是研究大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)影響的基礎(chǔ)性研究課題，其模型和參數(shù)的準(zhǔn)確度將直接關(guān)系到電網(wǎng)的仿真分析計(jì)算精度。風(fēng)力機(jī)功率輸出 和風(fēng)速 是非線性關(guān)系，風(fēng)力機(jī)的輸出功率與風(fēng)速間的關(guān)系曲線被稱為風(fēng)力機(jī)功率特性曲線，它有著不同的形狀和不同的表示方法。圖2表示了典型的風(fēng)力機(jī)功率特性曲線。

當(dāng)風(fēng)速低于切入風(fēng)速時(shí)，風(fēng)力機(jī)不運(yùn)行;風(fēng)速為切入速度時(shí)，渦輪機(jī)開(kāi)始產(chǎn)生功率，然后功率隨速度非線性增加;由工作速度到切出速度，渦輪機(jī)始終產(chǎn)生額定功率;高于切出速度時(shí)，渦輪機(jī)關(guān)閉以保證設(shè)備安全[6]。這個(gè)關(guān)系可以用風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)來(lái)描述。通常采用的參數(shù)是風(fēng)力機(jī)的切入風(fēng)速、工作風(fēng)速和切出風(fēng)速。功率輸出可以用每小時(shí)風(fēng)速vt來(lái)模擬：

其中，vci，vr，vc0分別對(duì)應(yīng)風(fēng)力機(jī)切入風(fēng)速、額定風(fēng)速及切出風(fēng)速，pr是風(fēng)力機(jī)額定功率，常數(shù)A、 B和C是關(guān)于風(fēng)力機(jī)切入風(fēng)速和額定風(fēng)速的函數(shù)：

風(fēng)機(jī)的切入速度取值是4 m/s，工作速度為11 m/s，切出速度為25 m/s，風(fēng)機(jī)的額定功率是2 MW，最終將風(fēng)速數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為功率輸出。從比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕嵌壬蟻?lái)說(shuō)，在標(biāo)準(zhǔn)空氣密度情況下的風(fēng)電機(jī)組功率特性曲線，其是由廠商供給的，然而在現(xiàn)實(shí)操作中，風(fēng)電機(jī)組的功率特性會(huì)受到空氣密度（如氣壓），尾流效應(yīng)等的影響[7]。

1.2 ? 多狀態(tài)概率模型

將風(fēng)速轉(zhuǎn)換為功率輸出從而獲得了多狀態(tài)概率表（PTMC），用以下式子表示：

式中，Ni為PTMC的總狀態(tài)數(shù)，Cwi為PTMC中第i個(gè)狀態(tài)的WTG功率，p（Cwi）為其對(duì)應(yīng)的概率。

為了盡量減少計(jì)算時(shí)間，本論文中采用了反比例分?jǐn)偟姆椒▉?lái)簡(jiǎn)化單臺(tái)風(fēng)機(jī)和風(fēng)電場(chǎng)的輸出容量概率表并建立多狀態(tài)模型，即將一個(gè)輸出容量出現(xiàn)的概率分別疊加到相鄰的兩個(gè)降額狀態(tài)中[8]。假設(shè)其中一個(gè)輸出容量Cwi介于兩個(gè)降額狀態(tài)Sk-1和 Sk之間，則有下式：

1.3 ? 輸出容量概率

單臺(tái)機(jī)組輸出容量概率表的建立步驟如下：

步驟1：將歷史每小時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)化為每小時(shí)功率輸出，每小時(shí)輸出容量的概率可以視作1/Ni，這樣便可以初步建成如式（4）所示的狀態(tài)表;

步驟2：定義風(fēng)機(jī)的狀態(tài)個(gè)數(shù)，不妨將風(fēng)機(jī)額定功率分成均勻的幾份。例如：一個(gè)額定功率為

2 MW的風(fēng)機(jī)可以分為：0 MW、0.5 MW、1 MW、1.5 MW和2 MW五個(gè)狀態(tài);

步驟3：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)落入各個(gè)狀態(tài)的次數(shù)，對(duì)于介于各個(gè)狀態(tài)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，其概率可以用反比例分?jǐn)偡ǚ謩e疊加到相鄰的兩個(gè)狀態(tài)中;

步驟4：統(tǒng)計(jì)最后各個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的概率，得到簡(jiǎn)化后的輸出容量概率表，如表1所示。

2 ? 含風(fēng)能的發(fā)電系統(tǒng)綜合評(píng)估方法

2.1 ? 基于枚舉法的發(fā)電容量概率分布

電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法有很多種，例如狀態(tài)枚舉法、非序貫蒙特卡洛模擬法、序貫蒙特卡洛模擬法以及故障樹(shù)法，本文運(yùn)用的方法是狀態(tài)枚舉法[9]。狀態(tài)枚舉法基于下面的展開(kāi)式：

其中，Pi是第i個(gè)元件工作概率，Qi是對(duì)應(yīng)失效的概率，N是系統(tǒng)中的元件數(shù)。

系統(tǒng)狀態(tài)概率由下式給出：

?其中，Nf和N - Nf分別是狀態(tài)s中失效與未失效的元件數(shù)目，當(dāng)系統(tǒng)處于正常狀態(tài)時(shí)，所有的元件都在運(yùn)行，Nf = 0，這時(shí)公式變?yōu)椋?/span>

?可以采用系統(tǒng)分析技術(shù)得出對(duì)應(yīng)于一個(gè)系統(tǒng)失效狀態(tài)的任意其它風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)函數(shù)，比如削減狀態(tài) 的輸出負(fù)荷C（s），然后所有系統(tǒng)失效狀態(tài)的指標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)期望可用下式表示：

利用本文的枚舉法得出發(fā)電容量的概率分布。這一概念用下面簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)例子來(lái)說(shuō)明。

某個(gè)系統(tǒng)有一臺(tái)15 MW與兩臺(tái)10 MW容量的發(fā)電機(jī)組，它們的不可用率Q都是0.02，則枚舉出該系統(tǒng)所有的容量等級(jí)以及該等級(jí)對(duì)應(yīng)的概率，列于表2中。表中相同兆瓦級(jí)的狀態(tài)已按累計(jì)概率合并[10]。在某些文獻(xiàn)中有時(shí)將這個(gè)表稱為容量停運(yùn)概率表，它實(shí)質(zhì)上是一個(gè)發(fā)電容量的離散概率分布。

2.2 ? 考慮負(fù)荷的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

發(fā)電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估必須將負(fù)荷曲線考慮在內(nèi)，我們可以利用如圖3所展示的多級(jí)模型來(lái)表示最初負(fù)荷持續(xù)曲線，從圖中可以看出負(fù)荷水平級(jí)別數(shù)越多，模型就會(huì)越精準(zhǔn)。規(guī)定負(fù)荷水平分級(jí)以后，就可以將每個(gè)負(fù)荷點(diǎn)分配給與之最靠近的一個(gè)規(guī)定級(jí)別，這樣便可以獲取一個(gè)離散負(fù)荷概率分布[11]。用分級(jí)負(fù)荷水平描述的這個(gè)分布和它的概率展示于表3中，表中Lk指第 級(jí)負(fù)荷水平，n指負(fù)荷水平分級(jí)數(shù)，T指負(fù)荷曲線的時(shí)間總長(zhǎng)度，Tk指第k級(jí)負(fù)荷水平的時(shí)間長(zhǎng)度。

2.3 ? 基于聚類的多級(jí)水平負(fù)荷模型

運(yùn)用一種聚類技術(shù)創(chuàng)建多級(jí)水平負(fù)荷模型，假定負(fù)荷持續(xù)曲線按照對(duì)峰荷的百分?jǐn)?shù)分成級(jí)負(fù)荷水平，也就是說(shuō)將8760個(gè)負(fù)荷點(diǎn)編構(gòu)成NL個(gè)聚類，每級(jí)負(fù)荷水平為每條負(fù)荷曲線中某一聚類的那些負(fù)荷點(diǎn)的均值[12]。這個(gè)方法包括以下步驟：

步驟1：確定聚類均值Mij的初始值，i和j分別代表聚類i（i=1，…，NL）和曲線 j（j=1，…，NC）;

步驟2：用以下式子來(lái)得出每小時(shí)負(fù)荷點(diǎn)到每個(gè)聚類均值的歐拉距離[13]：

其中，Dki是第k個(gè)負(fù)荷點(diǎn)到第i個(gè)聚類均值的歐拉距離，Lki是曲線j中第k個(gè)負(fù)荷值，NC是負(fù)荷曲線數(shù)[14];

步驟3：負(fù)荷點(diǎn)分配到最靠近的聚類，對(duì)其進(jìn)行重新編組，然后利用下式來(lái)計(jì)算新的聚類均值：

? 式中，Ni是第i個(gè)聚類中的負(fù)荷點(diǎn)數(shù);

步驟4：重復(fù)步驟2和步驟3，一直到所有聚類均值在迭代中維持恒定為止。

采用收斂之后的聚類均值Mij做為多級(jí)負(fù)荷模型當(dāng)中每一條曲線每一個(gè)聚類的負(fù)荷水平，當(dāng)現(xiàn)實(shí)編寫(xiě)程序時(shí)，若是全部的負(fù)荷點(diǎn)在迭代剛剛開(kāi)始時(shí)就遵循遞減的次序排列，那么只需要對(duì)兩個(gè)鄰近的聚類運(yùn)算歐拉距離及對(duì)負(fù)荷點(diǎn)展開(kāi)重新編組。

2.4 ? 基于卷積法的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估

當(dāng)離散發(fā)電概率分布與離散負(fù)荷概率分布創(chuàng)建完成后，便能夠運(yùn)用卷積法對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。缺電概率LOLP、缺電時(shí)間期望LOLE和電量不足期望LOEE的計(jì)算如下所示：

其中，Li 是第i級(jí)負(fù)荷水平，Pi 是第i級(jí)負(fù)荷水平的概率，NL是負(fù)荷水平概率表當(dāng)中的負(fù)荷水平分級(jí)數(shù)，Gj是第j級(jí)發(fā)電容量，Pj 是第j級(jí)發(fā)電容量的概率，NC是發(fā)電容量分級(jí)表中的發(fā)電容量分級(jí)數(shù)，T是負(fù)荷持續(xù)曲線時(shí)間總長(zhǎng)度。當(dāng)Li≤Gj時(shí)，Iij = 0;當(dāng)Li >Gj時(shí)，Iij = 1。缺電時(shí)間期望（LOLE）的單位為“小時(shí)/期間”，電量不足期望（LOEE）的單位為“兆瓦時(shí)/期間”[15]。時(shí)間長(zhǎng)度決定于采用的負(fù)荷曲線，在系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中通常取一年，即8760 h。

3 ? 算例及結(jié)果分析

3.1 ? RBTS系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

RBTS是一種IEEE-RBTS系統(tǒng)。RBTS系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)就是要使其足夠的小，使之能夠在較短時(shí)間內(nèi)處理完成大量的可靠性評(píng)估實(shí)驗(yàn)，但是又同時(shí)足夠的精細(xì)，能夠反映實(shí)際可靠性評(píng)估中的復(fù)雜

性[16]。RBTS系統(tǒng)有兩個(gè)發(fā)電機(jī)母線、四個(gè)負(fù)載母線、九個(gè)傳輸線以及十一個(gè)發(fā)電機(jī)組。發(fā)電機(jī)組的最小和最大等級(jí)分別為5 MW和40 MW。傳輸系統(tǒng)的電壓水平為230 kW，系統(tǒng)總線的電壓限制為1.05p.u和0.97p.u，系統(tǒng)峰值負(fù)載為185 MW，總裝機(jī)容量為240 MW。RBTS系統(tǒng)可以被分為6個(gè)基本部分，負(fù)荷模型，發(fā)電系統(tǒng)，傳輸網(wǎng)絡(luò)等。其中本文用到的是負(fù)荷模型與發(fā)電系統(tǒng)模型。

RBTS的負(fù)荷模型的峰值負(fù)荷為185 MW，它們的周峰值、日峰值和每小時(shí)峰值負(fù)荷數(shù)據(jù)都以峰值百分比的形式給出。定義每日峰值負(fù)載曲線所需的數(shù)據(jù)點(diǎn)總數(shù)為364。在每小時(shí)峰值負(fù)載曲線或負(fù)載持續(xù)曲線的情況下，需要8736點(diǎn)。RBTS發(fā)電單元的額定值和可靠性數(shù)據(jù)如表4所示。

RBTS系統(tǒng)包含了11個(gè)包括火電和風(fēng)電類型的不同容量大小的發(fā)電單元，總裝機(jī)容量為240 MW。建議的年峰值負(fù)荷為185 MW，可以根據(jù)負(fù)荷數(shù)據(jù)的降序分布畫(huà)出負(fù)荷持續(xù)曲線，圖4給出了8736個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)所描述的負(fù)載持續(xù)時(shí)間曲線。

在本文實(shí)例計(jì)算中，風(fēng)電場(chǎng)由10個(gè)2 MW的風(fēng)機(jī)組成，額定輸出功率為20 MW。本論文發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估中，主要使用到的指標(biāo)為系統(tǒng)期望缺供電量LOEE和系統(tǒng)缺電概率LOLP。為了模擬包含風(fēng)電場(chǎng)的復(fù)雜發(fā)電系統(tǒng)，發(fā)電單元被分為兩大部分：第一組是可以被控制和計(jì)劃的常規(guī)機(jī)組的RBTS常規(guī)發(fā)電單元;第二組是接入的風(fēng)機(jī)單元，用統(tǒng)計(jì)方法表示其出力大小。其輸出容量用第一章中的多狀態(tài)輸出模型來(lái)表示。未接入風(fēng)電場(chǎng)時(shí)充裕性指標(biāo)如下：

3.2 ? 風(fēng)機(jī)數(shù)目對(duì)充裕性評(píng)估指標(biāo)的影響

切入風(fēng)速取4 m/s，切出風(fēng)速取25 m/s，額定風(fēng)速取11 m/s，單臺(tái)風(fēng)機(jī)額定功率取2 MW，改變風(fēng)機(jī)數(shù)目得到風(fēng)電場(chǎng)充裕性LOEE的變化，如圖5所示：

在沒(méi)有接入風(fēng)電單元之前，RBTS系統(tǒng)的充裕性狀態(tài)較為薄弱，其年系統(tǒng)LOEE達(dá)到了9.84051 MWh/年，而把風(fēng)電場(chǎng)接入發(fā)電系統(tǒng)以后，其充裕性則有了小幅度的改善。風(fēng)機(jī)數(shù)量越大，即風(fēng)電容量越大，風(fēng)電容量對(duì)LOEE的影響是變化的。在起始階段LOEE的變化是相當(dāng)顯著的，風(fēng)電對(duì)系統(tǒng)充裕性貢獻(xiàn)較大，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)迅速下降。隨著風(fēng)電容量的上升，新添風(fēng)電機(jī)組對(duì)系統(tǒng)充裕度的貢獻(xiàn)愈來(lái)愈小，LOEE趨向“飽和”，這種現(xiàn)象是由于風(fēng)電場(chǎng)中所有的風(fēng)力機(jī)都受制于在特定風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)的可用性。這種現(xiàn)象表明了風(fēng)能的隨機(jī)性和波動(dòng)性對(duì)系統(tǒng)充裕性的影響，因此，對(duì)于給定的電力系統(tǒng)，風(fēng)電的穿透水平受系統(tǒng)可靠性的制約。風(fēng)電容量增加時(shí)LOLE的變化類似于LOEE的變化。

3.3 ? 切入風(fēng)速對(duì)充裕性評(píng)估指標(biāo)的影響

假定除切入風(fēng)速以外的其他因素，比如切出風(fēng)速、工作風(fēng)速、機(jī)組的額定功率、風(fēng)機(jī)強(qiáng)迫停運(yùn)率、風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)目（10臺(tái)）等不變，觀察當(dāng)切入風(fēng)速變化時(shí)，風(fēng)電場(chǎng)充裕性指標(biāo)LOEE的變化，如圖6所示：

從圖形的定性分析可以得出以下規(guī)律：

（1）當(dāng)切入風(fēng)速增加時(shí)，風(fēng)電場(chǎng)的功率輸出減少;

（2）當(dāng)vci在2 m/s到3 m/s之間時(shí)，LOEE基本保持不變;當(dāng)vci由3 m/s增加到10 m/s時(shí)，LOEE上升很快;之后曲線上升變得平緩。這是因?yàn)轱L(fēng)速主要集中在3 m/s到10 m/s之間，而且風(fēng)速變大，相應(yīng)的功率輸出也相對(duì)變大。

3.4 ? 切出風(fēng)速對(duì)充裕性評(píng)估指標(biāo)的影響

切出風(fēng)速對(duì)風(fēng)電場(chǎng)充裕性的影響的研究方法與切入風(fēng)速類似，只需要把自變量由切入風(fēng)速改成切出風(fēng)速即可，LOEE的變化趨勢(shì)如圖7所示：

從上表能夠看出，當(dāng)切出風(fēng)速?gòu)?2 m/s變到20m/s時(shí)，系統(tǒng)年LOEE降低，當(dāng)風(fēng)速繼續(xù)增大時(shí)，系統(tǒng)年LOEE保持恒定。觀察風(fēng)速的數(shù)據(jù)得出，一共8760個(gè)小時(shí)中恰好有大約2%的小時(shí)風(fēng)速大于12 m/s，就是因?yàn)榍谐鲲L(fēng)速的變動(dòng)使原先的某些零輸出功率成為了額定功率所以造成了這種結(jié)果。

3.5 ? 額定風(fēng)速對(duì)充裕性評(píng)估指標(biāo)的影響

額定風(fēng)速對(duì)風(fēng)電場(chǎng)充裕性的影響的探究方法和切入風(fēng)速類似，只需要把自變量由切入風(fēng)速改成額定風(fēng)速就行，LOEE的變化趨勢(shì)如圖8所示：

當(dāng)額定風(fēng)速增加時(shí)，LOEE漸漸增加，而且變動(dòng)的幅度相對(duì)較大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于vci和vc0造成的變化。當(dāng)額定風(fēng)速足夠小時(shí)，功率輸出大于0.5Pt時(shí)的概率可以超過(guò)50%。觀察圖可知，LOEE隨vr緩緩上升，起初增加得快，后來(lái)增加得稍慢，轉(zhuǎn)折點(diǎn)并不明顯，大概在14 m/s處。

4 ? 結(jié) ? 論

對(duì)于風(fēng)電場(chǎng)建模，因?yàn)槿鄙僖恍┚唧w數(shù)據(jù)支持，忽略了尾流效應(yīng)等的影響，也沒(méi)有計(jì)及多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)間風(fēng)速的相關(guān)性，僅對(duì)單一風(fēng)場(chǎng)多個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行了探究。對(duì)于含風(fēng)能的發(fā)電系統(tǒng)的充裕性的分析，創(chuàng)建了單臺(tái)風(fēng)機(jī)及整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)多狀態(tài)輸出模型，進(jìn)行了含風(fēng)能的發(fā)電系統(tǒng)的充裕性的分析，并進(jìn)一步得出了風(fēng)電場(chǎng)對(duì)系統(tǒng)充裕性的貢獻(xiàn)。對(duì)于影響風(fēng)電場(chǎng)充裕性的重要因素的分析，選取了風(fēng)機(jī)數(shù)目，切入風(fēng)速，切出風(fēng)速，額定風(fēng)速以及風(fēng)機(jī)強(qiáng)迫停運(yùn)率展開(kāi)了系統(tǒng)的充裕性研究，并總結(jié)了幾條重要的結(jié)論，在以后的風(fēng)電場(chǎng)設(shè)計(jì)，建設(shè)和運(yùn)行時(shí)，這些結(jié)論可以作為參考。

本研究有一定的限制，忽略了風(fēng)電控制裝置、輸電系統(tǒng)、配電系統(tǒng)等對(duì)充裕性的影響，僅對(duì)發(fā)電系統(tǒng)充裕性展開(kāi)了分析，當(dāng)進(jìn)行更高層次，更進(jìn)一步的研究時(shí)，理應(yīng)計(jì)及這些因素的影響。在未來(lái)的深入研究中，可以計(jì)及更多的影響因素，從而使研究更定量化，并建立這些因素之間的內(nèi)在關(guān)系。

參考文獻(xiàn)

[1] ? ?胡林靜，李培培，仝傲宇，等.基于MMC-HVDC并網(wǎng)風(fēng)電系統(tǒng)的無(wú)功功率支撐研究[J].電力電容器與無(wú)功補(bǔ)償，2018，39（02）：119—124.

[2] ? ?楊振宇，馬訓(xùn)鳴，崔建鑫.基于變量泵控定量馬達(dá)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)建模仿真與試驗(yàn)研究[J].節(jié)能技術(shù)，2018，36（02）：120—124.

[3] ? ?王琛，岳付昌，陳珉爍，等.基于波浪能和風(fēng)能的多能發(fā)電系統(tǒng)建模及仿真分析[J].電氣應(yīng)用，2018，37（06）：25—33.

[4] ? ?華君葉，廖以燕，李貴，等.風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)研究[J].熱力發(fā)電，2018，47（02）：25—30.

[5] ? ?張磊，朱凌志，陳寧，等.風(fēng)力發(fā)電統(tǒng)一模型評(píng)述[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40（12）：207—215.

[6] ? ?毛王清，趙航宇，陳建建.故障穿越策略對(duì)混合風(fēng)電場(chǎng)及系統(tǒng)的影響[J].電工技術(shù)，2018（11）：52—55.

[7] ? ?孫闖，姜志宏，王偉璐，等.風(fēng)電機(jī)組的獨(dú)立變槳距優(yōu)化控制系統(tǒng)綜述[J].電子世界，2017（15）：54—55.

[8] ? ?梁洲，陳意軍.風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的控制策略研究[J].電子測(cè)量技術(shù)，2015，38（11）：1—5+13.

[9] ? ?彭呂斌，何劍，謝開(kāi)貴，等.特高壓交流和直流輸電系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性比較[J].電網(wǎng)技術(shù)，2017，41（04）：1098—1107.

[10] ?徐慶華，鞏保峰，穆永保，等.中壓配電電壓序列技術(shù)特性分析[J].電力安全技術(shù)，2017，19（04）：39—42.

[11] ?張新松，顧菊平，郭曉麗.基于離散概率潮流的大風(fēng)電接入后的電網(wǎng)規(guī)劃[J].中國(guó)電力，2014，47（04）：128—133.

[12] ?袁曉冬，朱衛(wèi)平，孫健.考慮分布式電源接入的電網(wǎng)源荷時(shí)序隨機(jī)波動(dòng)特性概率潮流計(jì)算[J].水電能源科學(xué)，2016，34（02）：203—207.

[13] ?艾小猛，塔伊爾江·巴合依，楊立濱，等.基于場(chǎng)景集的含風(fēng)電電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù)，2018，42（03）：835—841.

[14] ?朱文俊，王毅，羅敏，等.面向海量用戶用電特性感知的分布式聚類算法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40（12）：21—27.

[15] ?賀丹，陳松燦.基于DC規(guī)劃的魯棒模糊核聚類算法[J].模式識(shí)別與人工智能，2016，29（08）：744—750.

[16] ?趙淵，張煦，王潔，等.多級(jí)檢修模式下電網(wǎng)計(jì)劃?rùn)z修周期協(xié)調(diào)優(yōu)化[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2015，35（06）：71—81.