风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法及装置，该方法包括：基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型；基于所述风电出力模型确定风电机组的出力区间预测上限和出力区间预测下限；基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，基于所述马尔可夫链确定电力系统的运行状态，然后进行统计计算得到可靠性指标。本发明专利技术有助于提高风电并网对电力系统可靠性影响的评估的准确性。电并网对电力系统可靠性影响的评估的准确性。电并网对电力系统可靠性影响的评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及风力发电技术与电力系统可靠性领域，具体而言，涉及一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法及装置。

技术介绍

[0002]随着世界能源需求的増长及化石燃料资源日趋枯竭，可再生能源的开发与利用越来越多的受到重视。由于风力发电技术发展较快而且相对成熟，此外风力发电的成本相也对低廉，综合这些有利因素，风力发电逐渐成为常规能源发电的一种最主要的替代形式。但是由于风能具有随机性和间歇性的特点，风电机组输出功率波动大、难控制，大规模风电并网之后，其对电力系统的稳定安全可靠运行带来了巨大的影响，尤其是在电力系统可靠性方面。
[0003]鉴于目前风电并网可靠性的研究均假设机组处于完全健康下出力并且没有考虑极寒等极端天气的影响，实际风电机组在运行情况下随着机组部件老化，风机健康度下降，其故障率升高，机组停运概率就会变大，影响机组出力预测，处在极寒、大风等极端天气情况下，机组不能百分之百出力，对出力预测也会产生不利的影响。
[0004]对含风电场的电力系统进行可靠性评估的方法主要为模拟法。模拟法主要采用蒙特卡洛模拟方法，该方法由于原理简单、易于实现，采样次数与系统的规模无关等优点，广泛应用于电力系统可靠性分析中。由于蒙特卡洛方法需要的样本容量与系统的规模呈指数关系增长，而且其抽样次数与计算精度的二次方成正比，这就意味着为了得到较高的精度往往需要大量的抽样样本，但目前往往难以实现大量抽样样本，因此目前蒙特卡洛模拟方法的预测结果往往不够准确，因此现有技术缺少一种更为准确的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的至少一个技术问题，提出了一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法及装置。
[0006]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，该方法包括：
[0007]基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型；
[0008]基于所述风电出力模型确定风电机组的出力区间预测上限和出力区间预测下限；
[0009]基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，基于所述马尔可夫链确定电力系统的运行状态，然后进行统计计算得到可靠性指标。
[0010]可选的，所述风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，还包括：
[0011]建立风电机组的包含运行、降额和停运三种状态的停运模型，并基于所述停运模型确定风电机组的运行状态；
[0012]所述基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，具体包括：
[0013]基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限、风电机组的运行状态以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链。
[0014]可选的，所述基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型，具体包括：
[0015]根据历史数据建立隐马尔可夫链模型，其中，所述历史数据包括：风机输出功率、风速、温度、压力以及机组健康度；
[0016]使用灰狼优化算法对所述隐马尔可夫链模型输出的预测值进行优化。
[0017]可选的，所述可靠性指标包括：风机接入对系统供电不足期望贡献系数；风机接入对系统供电不足期望贡献系数为根据风电场接入前后电力系统年供电不足期望值以及风电场装机容量计算得出。
[0018]可选的，所述可靠性指标包括：风机接入对系统切负荷概率贡献系数；风机接入对系统切负荷概率贡献系数为根据风电场接入前后系统切负荷时间、风电场接入前后系统切负荷的状态以及总模拟时间计算得出。
[0019]可选的，所述建立风电机组的包含运行、降额和停运三种状态的停运模型，具体包括：
[0020]利用马尔可夫理论确定风机的停运状态概率和降额状态概率；
[0021]基于所述停运状态概率和所述降额状态概率建立所述停运模型。
[0022]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，提供了一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估装置，该装置包括：
[0023]风电出力模型建立单元，用于基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型；
[0024]出力区间预测单元，用于基于所述风电出力模型确定风电机组的出力区间预测上限和出力区间预测下限；
[0025]可靠性指标计算单元，用于基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，基于所述马尔可夫链确定电力系统的运行状态，然后进行统计计算得到可靠性指标。
[0026]可选的，所述风电并网对电力系统可靠性影响的评估装置，还包括：
[0027]停运模型建立单元，用于建立风电机组的包含运行、降额和停运三种状态的停运模型，并基于所述停运模型确定风电机组的运行状态；
[0028]所述可靠性指标计算单元，具体用于基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限、风电机组的运行状态以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链。
[0029]可选的，所述风电出力模型建立单元，具体包括：
[0030]隐马尔可夫链模型建立模块，用于根据历史数据建立隐马尔可夫链模型，其中，所述历史数据包括：风机输出功率、风速、温度、压力以及机组健康度；
[0031]预测值优化模块，用于使用灰狼优化算法对所述隐马尔可夫链模型输出的预测值进行优化。
[0032]可选的，所述停运模型建立单元，具体包括：
[0033]停运及降额状态概率确定模块，用于利用马尔可夫理论确定风机的停运状态概率和降额状态概率；
[0034]模型建立模块，用于基于所述停运状态概率和所述降额状态概率建立所述停运模型。
[0035]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法的步骤。
[0036]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法的步骤。
[0037]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法的步骤。
[0038]本专利技术的有益效果为：
[0039]本专利技术提出基于马尔可夫链的可靠性评估模型，通过对电力系统进行抽样，搭建马尔可夫链，使平稳分布和系统先验概率分布相同，获得电力系统状态样本，进而对电力系统进行可靠性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，包括：基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型；基于所述风电出力模型确定风电机组的出力区间预测上限和出力区间预测下限；基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，基于所述马尔可夫链确定电力系统的运行状态，然后进行统计计算得到可靠性指标。2.根据权利要求1所述的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，还包括：建立风电机组的包含运行、降额和停运三种状态的停运模型，并基于所述停运模型确定风电机组的运行状态；所述基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链，具体包括：基于所述出力区间预测上限、所述出力区间预测下限、风电机组的运行状态以及马尔可夫链可靠性评估模型，抽样获得电力系统概率平稳分布的马尔可夫链。3.根据权利要求1所述的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，所述基于隐马尔可夫链模型与灰狼优化算法建立风电出力模型，具体包括：根据历史数据建立隐马尔可夫链模型，其中，所述历史数据包括：风机输出功率、风速、温度、压力以及机组健康度；使用灰狼优化算法对所述隐马尔可夫链模型输出的预测值进行优化。4.根据权利要求1所述的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，所述可靠性指标包括：风机接入对系统供电不足期望贡献系数；风机接入对系统供电不足期望贡献系数为根据风电场接入前后电力系统年供电不足期望值以及风电场装机容量计算得出。5.根据权利要求1所述的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，所述可靠性指标包括：风机接入对系统切负荷概率贡献系数；风机接入对系统切负荷概率贡献系数为根据风电场接入前后系统切负荷时间、风电场接入前后系统切负荷的状态以及总模拟时间计算得出。6.根据权利要求2所述的风电并网对电力系统可靠性影响的评估方法，其特征在于，所述建立风电机组的包含运行、降额和停运三种状态的停运模型，具体包括：利用马尔可夫理论确定风机的停运状态概率和降额状态概率；基于所述停运状态概率和所述降额状态概率建立所述停运模型。7.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，杨伟新，赵洪山，吴林林，杨澳，张扬帆，王玙，吴宇辉，梁恺，付雪姣，徐曼，王耀函，
申请(专利权)人：华北电力大学保定国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：