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一种含风电的交直流混联系统风险评估方法技术方案

技术编号:19011155 阅读:13 留言:0更新日期:2018-09-22 10:40
本发明专利技术公开了一种含风电的交直流混联系统风险评估方法。本发明专利技术包括如下步骤:步骤1、根据风电场的风速历史统计数据,用威布尔分布双参数曲线对风电场的风速分布进行建模;步骤2、采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样;步骤3、建立风电场的风速与风电机组出力模型,根据非序贯蒙特卡洛法抽样所得的风电场风速获得对应风电机组出力;步骤4、对所确定的系统状态进行状态分析,用交直流系统统一迭代法求解混联系统的潮流;步骤5、计算方差系数,判断是否符合非序贯蒙特卡洛法收敛条件,若不符合,则返回步骤2,若符合,则计算出综合风险值。本发明专利技术的方法可靠、易行,便于推广。

【技术实现步骤摘要】
一种含风电的交直流混联系统风险评估方法
本专利技术属于电力系统潮流计算与风险评估领域,特别涉及一种含风电的交直流混联系统风险评估方法。
技术介绍
风险是对不确定运行场景发生概率与严重程度的综合度量。随着新能源的大规模渗透,其随机性与间歇性要求电网需要在多重不确定条件下更接近极限状态运行,调度的复杂性进一步增加。如何合理评估和控制电网风险、保证电网安全稳定运行,已成为电力系统运行的焦点问题。随着电力系统规模的不断增加和电网技术的不断进步,可再生能源发电趋势迅速扩大,非化石能源发展强劲,而我国的中西部能源丰富,东部经济发达,直流输电在大容量、远距离输电方面有许多优势,对可再生能源接入的交直流混联协调运行进行风险评估十分必要。目前的风险评估方法忽略了风电的接入以及交直流混联输电方式对电网系统可能造成的影响,本专利技术专利在考虑风电接入和交直流混联输电方式后,采用序贯蒙特卡洛方法模拟系统运行的随机过程,建立量化的电力系统运行风险指标,实现风电接入后的电力系统风险评估。
技术实现思路
本专利技术针对目前的风险评估方法忽略了风电的接入以及交直流混联输电方式对电网系统可能造成的影响等问题,提供一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,以解决现有评估方法中未考虑风电的接入以及交直流混联输电方式对电网系统可能造成的影响等问题,建立量化的电力系统运行风险指标,实现风电接入后的电力系统风险评估。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤:步骤1、根据风电场的风速历史统计数据,用威布尔分布双参数曲线对风电场的风速分布进行建模;所述的风速历史统计数据来源于当地风电场的测风塔收集的小时平均风速数据;所述的双参数威布尔分布一般表达式为:其中,k为双参数威布尔分布的形状参数,反映威布尔分布的偏斜度,c为双参数威布尔分布的尺度参数,反映风速分布模型中的平均风速;进而可计算得到威布尔分布的概率分布函数,其一般表达式如下:所述的威布尔分布双参数曲线中的形状参数k和尺度参数c通过风电场的风速历史统计数据采用最小二乘估计法获得,具体如下:(1)将威布尔分布的概率分布函数转化为线性形式,即对威布尔分布的概率分布函数式(2)取两次对数,表达式如下:(2)将风电场的风速划分成n个风速区间,[0,v1],(v1,v2],…,(vi-1,vi],…,(vn-1,vn],统计每个风速区间内风速抽样值出现的频率f1,f2,...,fi,...,fn,并计算累计频率p1,p2,...,pi,...,pn,其中p1=f1,pi=pi-1+fi;(3)令xi=lnvi,yi=ln[-ln(1-pi)],则可由下式(4)和(5)得到形状参数k和尺度参数c:步骤2、采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样;所述的采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样,具体如下:(1)求得威布尔分布的概率分布函数的反函数其中,ui为[0,1]区间的均匀分布随机数;(2)当ui服从[0,1]区间的均匀分布时,1-ui也服从[0,1]区间的均匀分布,可得每小时风速的随机抽样值为步骤3、建立风电场的风速与风电机组出力模型,根据非序贯蒙特卡洛法抽样所得的风电场风速获得对应风电机组出力;所述的风电场风电机输出特性与风速之间的关系具体如下:其中,Pwind为风电机组输出功率,Pr为风电机组的额定功率,vt为当前风电场t时刻的风速,vci表示风电机组的切入风速,vr表示风电机组的额定风速,vco表示风电机组的切出风速,A、B、C分别为风电场风电机输出特性模型式(7-2)中的参数,具体可由如下方式计算:步骤4、对一次抽样所确定的系统状态进行状态分析,用交直流系统统一迭代法求解混联系统的潮流;所述的统一迭代法求解交直流混联系统的潮流,具体如下:4-1、将传统潮流计算问题进行扩展,扩展的换流器方程、直流网络方程和控制方程中的直流电压、直流电流、换流电压器变比、换流器功率因数、换流器控制角变量可分别写为如下形式:4-2、交直流混联系统的潮流计算修正方程可写为:其中,列向量ΔPa和ΔPt分别为纯交流节点和直流节点的有功功率偏差,同理,列向量ΔQa、Δθa、ΔVa和ΔQt、Δθt、ΔVt分别为纯交流节点和直流节点的无功功率、相角、节点电压偏差,J为交直流混联系统潮流计算方程的雅克比矩阵,Δd1和Δd2、Δd3、Δd4和Δd5分别为换流器基本方程、直流网络基本方程、控制方程;4-3、根据修正量的计算结果判断交直流混联系统的潮流计算是否收敛,收敛判据如下:||Δdi||<ε(i=1,2,...,5)||ΔP||<ε||ΔQ||<ε若达到收敛条件,则潮流计算结束,否则进行下一次循环计算。步骤5、计算方差系数,判断是否符合非序贯蒙特卡洛法收敛条件,若不符合,则返回步骤2,若符合,则计算出综合风险值;所述的方差系数为β,若β大于收敛判据的给定值ε,则返回步骤2,若β小于收敛判据的给定值ε,则迭代结束,计算风险值;所述的方差系数β可由如下方式计算:其中,X为收敛速度最慢的风险指标,σ(X)为X的标准差,E(X)为X的期望值,NS为模拟的次数,ε为收敛判据的给定值;所述的综合风险值通过电压越限和潮流越限两个风险指标综合衡量,具体计算如下:(1)电压越限风险值计算其中,NS为状态抽样次数的总数,Risk(Ui)为第i次对系统进行状态抽样的电压状态实验结果。(2)潮流越限风险值计算其中,NS为状态抽样次数的总数,Risk(Si)为第j次对系统进行状态抽样的潮流计算实验结果。(3)综合风险值其中,Rk(x)为第k个风险指标下的后果值,为第k个风险指标下所占总风险的权重。本专利技术有益效果如下:本专利技术专利在考虑风电接入和交直流混联输电方式后,采用序贯蒙特卡洛方法模拟系统运行的随机过程,建立量化的电力系统运行风险指标,实现风电接入后的电力系统风险评估。且专利技术的方法可靠、易行,便于推广。附图说明图1为含风电的交直流混联系统风险评估方法的实施流程图。图2为交直流混联系统潮流计算方法的实施流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步说明。如图1所示,一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,具体包括如下步骤:步骤1、根据风电场的风速历史统计数据,用威布尔分布双参数曲线对风电场的风速分布进行建模;所述的风速历史统计数据来源于当地风电场的测风塔收集的小时平均风速数据;所述的双参数威布尔分布一般表达式为:其中,k为双参数威布尔分布的形状参数,反映威布尔分布的偏斜度,c为双参数威布尔分布的尺度参数,反映风速分布模型中的平均风速;进而可计算得到威布尔分布的概率分布函数,其一般表达式如下:所述的威布尔分布双参数曲线中的形状参数k和尺度参数c通过风电场的风速历史统计数据采用最小二乘估计法获得,具体如下:(1)将威布尔分布的概率分布函数转化为线性形式,即对威布尔分布的概率分布函数式(2)取两次对数,表达式如下:(2)将风电场的风速划分成n个风速区间,[0,v1],(v1,v2],…,(vi-1,vi],…,(vn-1,vn],统计每个风速区间内风速抽样值出现的频率f1,f2,...,fi,...,fn,并计算累计频率p1,p2,...,pi,...,pn,其中p1=f1,pi=pi-1+fi;(3)令本文档来自技高网...
一种含风电的交直流混联系统风险评估方法

【技术保护点】
1.一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据风电场的风速历史统计数据,用威布尔分布双参数曲线对风电场的风速概率分布进行建模;步骤2、采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样;步骤3、建立风电场的风速与风电机组出力模型,根据非序贯蒙特卡洛法抽样所得的风电场风速获得对应风电机组出力;步骤4、对一次抽样所确定的系统状态进行状态分析,用交直流系统统一迭代法求解混联系统的潮流;步骤5、计算方差系数,判断是否符合非序贯蒙特卡洛法收敛条件,若不符合,则返回步骤2,若符合,则计算出综合风险值。

【技术特征摘要】
1.一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据风电场的风速历史统计数据,用威布尔分布双参数曲线对风电场的风速概率分布进行建模;步骤2、采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样;步骤3、建立风电场的风速与风电机组出力模型,根据非序贯蒙特卡洛法抽样所得的风电场风速获得对应风电机组出力;步骤4、对一次抽样所确定的系统状态进行状态分析,用交直流系统统一迭代法求解混联系统的潮流;步骤5、计算方差系数,判断是否符合非序贯蒙特卡洛法收敛条件,若不符合,则返回步骤2,若符合,则计算出综合风险值。2.根据权利要求1所述的一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于步骤1所述的风速历史统计数据来源于当地风电场的测风塔收集的小时平均风速数据。3.根据权利要求1所述的一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于步骤1所述的双参数威布尔分布的表达式为:其中,k为双参数威布尔分布的形状参数,反映威布尔分布的偏斜度,c为双参数威布尔分布的尺度参数,反映风速分布模型中的平均风速;进而可计算得到威布尔分布的概率分布函数,其表达式如下:所述的威布尔分布双参数曲线中的形状参数k和尺度参数c通过风电场的风速历史统计数据采用最小二乘估计法获得,具体如下:(1)将威布尔分布的概率分布函数转化为线性形式,即对威布尔分布的概率分布函数式(2)取两次对数,表达式如下:(2)将风电场的风速划分成n个风速区间,[0,v1],(v1,v2],…,(vi-1,vi],…,(vn-1,vn],统计每个风速区间内风速抽样值出现的频率f1,f2,...,fi,...,fn,并计算累计频率p1,p2,...,pi,...,pn,其中p1=f1,pi=pi-1+fi;(3)令xi=lnvi,yi=ln[-ln(1-pi)],则可由下式(4)和(5)得到形状参数k和尺度参数c:4.根据权利要求3所述的一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于步骤2所述的采用非序贯蒙特卡洛法根据风电场风速的概率分布模型对风速进行采样,具体如下:2-1.求得威布尔分布的概率分布函数的反函数其中,ui为[0,1]区间的均匀分布随机数;2-2.当ui服从[0,1]区间的均匀分布时,1-ui也服从[0,1]区间的均匀分布,可得每小时风速的随机抽样值为5.根据权利要求4所述的一种含风电的交直流混联系统风险评估方法,其特征在于步骤3所述的建立风电场的风速与风电机组出力模型,据此...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈页郭创新
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:浙江,33

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