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    考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化

    2022-03-21 11:28:28潘曉杰張文朝徐友平楊俊煒周濛邵德軍
    可再生能源 2022年3期
    關(guān)鍵詞:不確定性元件負(fù)荷

    潘曉杰,張文朝,徐友平,楊俊煒,周濛,邵德軍

    (1.國家電網(wǎng)公司華中分部,湖北 武漢 430077;2.北京科東電力控制系統(tǒng)有限責(zé)任公司,北京 100192)

    0 引言

    在能源消費需求多元化和低碳化趨勢下,負(fù)荷類型從單一的電力負(fù)荷轉(zhuǎn)變?yōu)殡姟?、熱等多種類型負(fù)荷。多源負(fù)荷的波動性和不確定因素使電力系統(tǒng)運行中的不確定因素急劇增加,導(dǎo)致系統(tǒng)運行過程中安穩(wěn)風(fēng)險不斷升高[1]~[3]。一方面,多源負(fù)荷的需求是隨時間實時變化的,其波動性和不確定性因素會造成電力系統(tǒng)潮流發(fā)生改變,同時使得電力系統(tǒng)線路機(jī)械強(qiáng)度及熱穩(wěn)定性發(fā)生改變,導(dǎo)致系統(tǒng)安全事故概率增加,嚴(yán)重時可能會導(dǎo)致線路停運,造成系統(tǒng)運行故障[4],[5]。另一方面,多源負(fù)荷的波動性和不確定性因素會對電能與其他形式能源間的轉(zhuǎn)換設(shè)備或電力系統(tǒng)設(shè)備運行造成影響,增加了系統(tǒng)設(shè)備極限運行或故障的概率,同時影響系統(tǒng)風(fēng)險評估結(jié)果的準(zhǔn)確性[4]~[7]。本文在考慮多源負(fù)荷波動性和不確定性影響的基礎(chǔ)上,研究準(zhǔn)確快速地對系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行評估,并基于評估結(jié)果,優(yōu)化系統(tǒng)日安穩(wěn)風(fēng)險。

    目前,國內(nèi)外學(xué)者對電力系統(tǒng)運行風(fēng)險的研究主要集中在風(fēng)險分析評估方面。文獻(xiàn)[8]考慮風(fēng)電、負(fù)荷等不確定性,建立了含優(yōu)先利用風(fēng)電能量樞紐接入后電網(wǎng)動態(tài)潮流模型,對能量樞紐接入后系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[9],[10]以負(fù)荷不確定性建模、改進(jìn)潮流算法為基礎(chǔ),提出了一種系統(tǒng)靜態(tài)電壓評估方法。文獻(xiàn)[11]通過構(gòu)建計及負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性評估方法,從多個角度分析研究了靜態(tài)電壓穩(wěn)定性問題。從以上文獻(xiàn)可以看出,目前對電力系統(tǒng)運行風(fēng)險的研究主要集中在負(fù)荷不確定因素對電力系統(tǒng)暫態(tài)和電壓穩(wěn)定性影響,以及如何評估量化負(fù)荷不確定因素對電力系統(tǒng)運行所造成的風(fēng)險,尚缺乏分析負(fù)荷不確定性對電力系統(tǒng)元件運行影響和元件發(fā)生故障概率的進(jìn)一步探究。

    本文提出一種考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化方法。通過建立考慮多源負(fù)荷不確定性的系統(tǒng)元件停運概率模型,在電、氣、熱負(fù)荷發(fā)生波動情況下,對電力系統(tǒng)線路潮流變化造成的系統(tǒng)元件停運的概率進(jìn)行計算。建立電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險評估指標(biāo),計算得出電、氣、熱負(fù)荷波動時電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險值,實現(xiàn)電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險的準(zhǔn)確評估。建立以系統(tǒng)運行過程安穩(wěn)風(fēng)險最低、負(fù)荷削減總量最小和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)損失最小為目標(biāo)的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化模型,優(yōu)化電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險,并搭建仿真系統(tǒng)進(jìn)行分析。仿真研究結(jié)果表明,本文所建立的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化模型能夠有效降低電力系統(tǒng)運行風(fēng)險,提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟(jì)性。

    1 考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)元件停運概率模型

    1.1 電力線路停運概率模型

    電力用戶對多種負(fù)荷需求發(fā)生變化時,其不確定性因素會造成電力系統(tǒng)線路潮流變化和線路發(fā)熱量的變化也具有不確定性??紤]多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)線路停運概率模型為

    式中:Pw,Qw分別為線路w當(dāng)前多源負(fù)荷的有功功率、無功功率;Pw0,Qw0分別為線路w初始多源負(fù)荷的有功功率、無功功率;KP,KQ分別為線路w初始多源負(fù)荷的有功功率、無功功率的增加比例,KP,KQ的波動可視為電力系統(tǒng)功率因數(shù)的波動;λw為多源負(fù)荷不確定性影響因子,反應(yīng)多源負(fù)荷水平變化;PLe,PLh,GB,PLg,P2G分別為系統(tǒng)中電負(fù)荷、通過電鍋爐供熱負(fù)荷和通過電制氣設(shè)備供氣負(fù)荷的有功功率;QLe,QLh,GB,QLg,P2G分別為系統(tǒng)中電負(fù)荷、通過電鍋爐供熱負(fù)荷和通過電制氣設(shè)備供氣負(fù)荷的無功功率。

    當(dāng)多源負(fù)荷在正常范圍內(nèi)發(fā)生波動時,即0≤λw≤λwmax,多源負(fù)荷隨時間的波動使電力系統(tǒng)線路潮流處于線路潮流額定范圍,即Lwmin≤Lw≤Lwmax。此時,電力系統(tǒng)線路停運概率可按式(4)計算。

    式中:Lwmax為線路w正常潮流的最大值;λwmax為小范圍波動時,多源負(fù)荷不確定性影響因子上限值。

    多源負(fù)荷急劇變化時,即λw>λmax,造成電力系統(tǒng)線路潮流超過極限值,即Lw>Lmax,線路因為溫度急劇升高造成熔斷或者因為過載而導(dǎo)致保護(hù)裝置動作切除線路。此時,電力系統(tǒng)線路停運概率

    1.2 元件停運概率模型

    考慮多源負(fù)荷不確定因素時,電力系統(tǒng)元件停運概率模型為

    式中:μ,σ分別為威爾分布的均值和方差;Γ(x)為伽馬函數(shù)。

    2 電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險評估

    在建立上述電力系統(tǒng)線路、元件停運概率模型的基礎(chǔ)上,還須進(jìn)一步對多源負(fù)荷不確定因素影響下的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確評估,從而判斷系統(tǒng)運行狀態(tài),優(yōu)化系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險。本文考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險評估,主要是考慮多源負(fù)荷急劇波動和不確定因素導(dǎo)致系統(tǒng)元件故障停運,從而使系統(tǒng)在運行過程中發(fā)生各種風(fēng)險事故,受到的風(fēng)險顯著攀升。本文選取系統(tǒng)中各節(jié)點電壓越限和支路電流越限作為風(fēng)險指標(biāo),可按下式計算:

    式中:Risk為電力系統(tǒng)總安穩(wěn)風(fēng)險值;i為節(jié)點編號;N為總節(jié)點數(shù);j為支路的編號;M為總支路

    節(jié)點電壓越限程度或支路電流越限程度是指電力系統(tǒng)中某一節(jié)點i電壓或支路j電流超出電壓或電流允許范圍的程度。當(dāng)節(jié)點實際電壓值或支路實際電流值離允許范圍越遠(yuǎn),電壓越限程度或電流越限程度越嚴(yán)重,可用下式描述:

    式中:SV(Uiout)為節(jié)點i的電壓越限程度;SI(Ijout)為支路j的電流越限程度;ai,bi,ci分別為節(jié)點i的電壓越限程度函數(shù)參數(shù)值;Ai,Bi,Ci分別為節(jié)點j的電流越限程度函數(shù)參數(shù)值。

    上述參數(shù)均可通過數(shù)學(xué)擬合的方法得到。

    基于以上建立的考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)元件停運故障模型和節(jié)點電壓越限和支路電流越限系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險計算指標(biāo),建立如圖1所示的考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險評估流程圖。

    圖1 風(fēng)險評估流程圖Fig.1 Flow chart of risk assessment

    3 電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定風(fēng)險優(yōu)化

    3.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文所建立的考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化模型,考慮了多源負(fù)荷波動和不確定性因素影響,并以系統(tǒng)運行過程安穩(wěn)風(fēng)險最低、負(fù)荷削減總量最小和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)損失后果最小為目標(biāo),考慮系統(tǒng)功率平衡約束、潮流約束,對系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

    優(yōu)化目標(biāo)1為系統(tǒng)運行的故障風(fēng)險概率最小。目標(biāo)函數(shù)為

    式中:Li(S)為狀態(tài)S下節(jié)點i處的多源負(fù)荷削減量。

    優(yōu)化目標(biāo)3為考慮多源負(fù)荷不確定因素影響下電力系統(tǒng)元件故障停運時,所造成的電網(wǎng)運行經(jīng)濟(jì)損失最小。目標(biāo)函數(shù)為

    式中:C1為電網(wǎng)電價;C2為系統(tǒng)故障切負(fù)荷風(fēng)險罰金;C3為系統(tǒng)削減負(fù)荷時可給予用戶經(jīng)濟(jì)性損失補(bǔ)償;PLi(S)為狀態(tài)S出現(xiàn)的概率;Th為系統(tǒng)故障切負(fù)荷時間。

    3.2 約束條件

    (2)系統(tǒng)潮流約束

    式中:PGk,min,PGk,max分別為系統(tǒng)中節(jié)點k處發(fā)電機(jī)組有功出力的最小值、最大值;QGk,min,QGk,max分別為節(jié)點k處發(fā)電機(jī)組無功出力的最小值、最大值;Pw,min,Pw,max分別為節(jié)點w處風(fēng)電機(jī)組出力的最小值、最大值。

    3.3 模型求解

    本文采用多目標(biāo)差分進(jìn)化算法對電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化模型求解。該算法可實現(xiàn)多個優(yōu)化目標(biāo)并行全局尋優(yōu)。本文建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型可描述為式(22),算法的流程如圖2所示。

    圖2 算法流程圖Fig.2 Algorithm flow chart

    式中:X為輸入功率優(yōu)化決策變量;hv(X)≤0為不等式約束;gw(X)=0為等式約束。

    4 算例仿真

    搭建IEEE-39節(jié)點系統(tǒng)的仿真系統(tǒng)進(jìn)行分析,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。典型日內(nèi)多源負(fù)荷預(yù)測如圖4所示。設(shè)定削減負(fù)荷懲罰為4 000元/(MW·h),電力系統(tǒng)削減負(fù)荷時給予用戶經(jīng)濟(jì)性損失補(bǔ)償為120元/(MW·h),并設(shè)多源負(fù)荷不確定性波動最大為50%。

    圖3 IEEE-39節(jié)點算例拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.3 IEEE-39-node topology diagram

    圖4 典型日多源負(fù)荷預(yù)測曲線Fig.4 Typical daily multi-source load forecast curve

    將本文建立的評估方法與傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法進(jìn)行對比分析,驗證本文方法的可行性,仿真時模型參數(shù)、仿真時間和次數(shù)保持一致。圖5為本文評估方法與傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法的電力系統(tǒng)日風(fēng)險評估結(jié)果。由圖5可以看出,兩種方法所得到的風(fēng)險變化曲線基本一致,本文所提方法具有較高的準(zhǔn)確性。在進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險評估時,考慮多源負(fù)荷不確定性因素影響,會使得電力系統(tǒng)風(fēng)險評估值更加接近于系統(tǒng)運行真實風(fēng)險。

    圖5 本文評估方法與傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法的系統(tǒng)風(fēng)險評估結(jié)果對比Fig.5 Comparison of system risk assessment results between the assessment method in this paper and the traditional risk assessment method

    以不考慮多源負(fù)荷不確定影響為參照(情景1),本文在考慮多源負(fù)荷不確定性(情景2)對電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行了優(yōu)化對比分析。選取圖4中圈點的對應(yīng)時刻,計算該時間段長度為1 h的系統(tǒng)風(fēng)險評估平均值和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性損失,結(jié)果如表1所示。通過表1對比發(fā)現(xiàn),在考慮多源負(fù)荷不確定性后,對電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行優(yōu)化,系統(tǒng)預(yù)計削減負(fù)荷量和經(jīng)濟(jì)性損失明顯降低,提高了系統(tǒng)運行穩(wěn)定性。

    表1 風(fēng)險優(yōu)化結(jié)果Table 1 Risk optimization results

    進(jìn)一步對典型日內(nèi)電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險進(jìn)行了優(yōu)化,其結(jié)果如圖6所示。

    圖6 優(yōu)化前后日安穩(wěn)風(fēng)險值Fig.6 Daily stability risk value before and after optimization

    從圖6中可以看出,在考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)優(yōu)化后,系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險降幅明顯。僅在典型日內(nèi)用能高峰時期受多源負(fù)荷波動明顯的影響,導(dǎo)致電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險的增加;其余時刻基本維持在低風(fēng)險狀態(tài)。這充分驗證了本文所提出的電力系統(tǒng)風(fēng)險優(yōu)化模型可以有效降低系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險,減少系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性損失,提高系統(tǒng)運行可靠性。

    5 結(jié)論

    本文以電力系統(tǒng)的IEEE-39節(jié)點為算例,研究了多源負(fù)荷不確定性對電力系統(tǒng)元件停運故障和運行風(fēng)險的影響??紤]多源負(fù)荷不確定性,建立了電力系統(tǒng)元件停運故障的模型,提出一種考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)安穩(wěn)風(fēng)險優(yōu)化方法,提高了系統(tǒng)應(yīng)對風(fēng)險的能力。

    選取電壓越限指標(biāo)和電流越限指標(biāo)作為風(fēng)險指標(biāo),構(gòu)建了電力系統(tǒng)風(fēng)險評估模型,可以更加準(zhǔn)確地評估多源負(fù)荷不確定性對系統(tǒng)安穩(wěn)運行的影響。所建立的考慮多源負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)運行優(yōu)化模型,通過對安穩(wěn)風(fēng)險的優(yōu)化,有效地降低了系統(tǒng)運行風(fēng)險,減少了系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性損失。

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