本发明专利技术公开了一种基于风电运行模拟的多维度风电消纳能力判别方法，属于电力系统运行与控制领域。该方法包括：根据测风数据，利用多风电场运行模拟技术模拟风电场时序出力；根据模拟风电场时序出力、年度风电消纳能力判别集以及调峰能力、调频能力、负荷跟踪能力、快速备用能力和网络输送能力作为约束条件，对风电消纳能力进行多维度判别。本发明专利技术帮助电力系统调度、运行与控制人员从多个维度精准预估未来电力系统可接纳的风电规模，进而制定风电消纳方案，实现风电的高效利用，显示出重要的现实意义和良好的应用前景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统运行与控制领域，特别涉及。
技术介绍
自上世纪80年代以来，石油危机、气候变化、能源问题成为国际焦点，以风能为代表的清洁能源快速发展，成为远期重要的替代能源。大力发展可再生能源是我国能源发展战略的重要组成部分。风电技术成熟，是最具商业开发潜力的可再生能源之一。通常来讲，风电出力表现出不同于常规电源的特性随机性、波动性、不确定性。这些特性为电力系统的安全运行与稳定控制带来了严峻挑战，因此提供科学的方法以实现对电力系统风电消纳能力的判别，风电消纳能力将作为电力系统的运行、调度、控制等各个功能环节的重要指 标。电力系统的风电消纳的先决条件是电力系统风电消纳能力的判别，即判别出年度、月度、日度的电力系统可接纳的风电规模；目前一种基于风电运行模拟的风电消纳能力判别方法是针对电力系统的历史典型风电出力曲线，以确定性的计算方法考虑风电因素来判别风电消纳能力，其主要步骤为I)选取若干条历史典型风电出力曲线；2)根据机组调节能力计算电力系统各约束维度的可调空间；3)根据可调空间的大小判断能否接纳选取出的风电出力曲线；4)倍比调整风电出力曲线，恰好能够被电力系统接纳时的风电出力曲线视为电力系统的风电消纳能力。该方法存在不足I)风电出力曲线以确定性的方法参与到风电消纳能力判别的过程中，没有考虑风电出力的随机性、波动性以及不确定性；2)选用的典型风电出力曲线，并不能表征风电出力的全部场景(随机性、波动性以及不确定性的不同表现形式);3)未能充分考虑风电并网对于电力系统调峰、调频、备用、负荷跟踪以及网络等各方面因素的影响；4)对于未来风电并网后的消纳情况没有全面的把握，不能保证风电在一定的消纳比例之内运行；而从风电并网的控制策略的角度来看，当前所采取的措施仅涉及风电机组本身的关停控制，并未配合以传统机组的开停，限制着电力系统消纳风电的可控原件与可控范围。在常规机组确定的开机状态下，当电力系统无法消纳过多的风电出力时，关闭部分风电机组成为唯一的可行策略，从而浪费了部分风电资源。综上所述，需要一套更为科学与全面的风电消纳能力判别方法，并计及电力系统调峰能力、调频能力、快速备用能力、负荷跟踪能力以及网络输送能力等因素，考虑风电出力特性为电力系统的调度、运行、控制人员提供快速判别风电消纳能力的工具。目前已公开了一种利用多风电场运行模拟技术模拟风电场时序出力的方法，该方法具体包括以下步骤I)根据测风数据拟合得到Weibull分布的尺度参数c和形状参数k (1-1)双参数Weibull分布函数Fwfe, k) (χ)表达式如下& Η(χ) = 1-exp - - ,xe= _ exP - j — j (2) C\c)\c)(1-3)平均风速无的表达式如下χ =cT{\ + ljk) (3)(1-4)由风速标准差σ求得形状参数k，表达式如下昏十〔1+ |)卢〔1 + ￡|_—I (4)其中，平均风速χ与Weibull分布中尺度参数c成正比；Γ为伽马函数厂((i)=丄.ya^le~vdy)；2)设定风速的时间相关性根据测风数据拟合得到风速的时间相关性特征量Θ(即风速的波动特性，表征风速波动性的方式是自相关函数，自相关函数是指时间序列与自身不同时间位移的序列的线性相关系数，自相关函数是时间序列时间相关性的度量，反映时间序列波动性的大小，自相关函数的值随时差增加而衰减，时间序列波动越剧烈，自相关函数衰减越快)，风速的自相关函数在数值上由负指数函数表示，表达式如下P (k)=e_0k, Θ > O, k=l, 2, 3. . . (5)式(5)中，Θ的大小决定自相关函数衰减的快慢，进而表征风速波动的剧烈程度；3)设定风速的空间相关性相邻风电场由于地理位置的邻近，风电场所处的气象条件相似，因此距离较近的风电场的风速在空间上往往具有正相关性，风电场之间风速相关性主要与地理距离有关相距较近的风电片区由于受到同一天气状况的影响，其风速将会表现出较强的相关性；相距较远的风电片区，其遇到同一天气状况的概率较小，因此其风速相关性较弱；多风电场风速之间的相关系数与风电场之间的地理距离存在负指数关系，表达式如下c = eM (6)式(6)中，c为风速相关系数；d为两风电片区之间地理距离；M为风速相关系数随距离衰减因子；4)以全年风速平均值为基值得到全年各月平均风速序列(即风速的季节特性由于气候原因，不同季节风电场所在地区风速水平不同，且具有一定规律)，各月平均风速序列记为km，km中的元素表达式如下本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于风电运行模拟的多维度风电消纳能力判别方法，其特征在于，包括：1）根据测风数据，利用多风电场运行模拟技术模拟风电场时序出力；2）根据模拟风电场时序出力、年度风电消纳能力判别集以及调峰能力、调频能力、负荷跟踪能力、快速备用能力和网络输送能力作为约束条件，对风电消纳能力进行多维度判别；1）根据测风数据，利用多风电场运行模拟技术模拟风电场时序出力，具体包括以下步骤：1？1）根据测风数据拟合得到Weibull分布的尺度参数c和形状参数k：（1？11）双参数Weibull分布函数FW(c，k)(x)表达式如下：FW(c,k)(x)=1-exp[-(xc)k],x∈[0,+∞)？？(1)式(1)中，x为风速；（1？12）双参数Weibull分布的概率密度函数fW(c，k)(x)如下：fW(c,k)(x)=kc(xc)k-1exp[-(xc)k]---(2)（1？13）平均风速的表达式如下：x‾=cΓ(1+1/k)---(3)（1？14）由风速标准差σ求得形状参数k，表达式如下：σx‾=[Γ(1+2k)/Γ2(1+1k)]-1---(4)其中，平均风速与Weibull分布中尺度参数c成正比；Γ为伽马函数：Γ(a)=∫0+∞ya-1e-ydy);1？2）设定风速的时间相关性：根据测风数据拟合得到风速的时间相关性特征量θ，风速的自相关函数在数值上由负指数函数表示，表达式如下：ρ(k)=e？θk,θ＞0,k=1,2,3...？？(5)式(5)中，θ的大小决定自相关函数衰减的快慢，表征风速波动的剧烈程度；1？3）设定风速的空间相关性：多风电场风速之间的相关系数与风电场之间的地理距离 存在负指数关系，表达式如下：c=e-dM---(6)式(6)中，c为风速相关系数；d为两风电片区之间地理距离；M为风速相关系数随距离衰减因子；1？4）以全年风速平均值为基值得到各月平均风速序列km，km中的元素表达式如下：kmi=vmiv‾y,i＝1,2,3,...,12？？(7)式(7)中，kmi为km中第i个元素；vmi为年内第i月的平均风速；为全年平均风速；1？5）以全天风速平均值为基值得到日内各时刻平均风速序列kh，kh中的元素表达式如下：khj=vhjv‾d,j=1,2,3,...,Nday？？(8)式(8)中，khj为kh中第j个元素；vhj为日内第j时段的平均风速；为全天平均风速；Nday为日内的时段总数；1？6）利用多风电场运行模拟技术进行风速模拟：（1？61）单一风电场风速模拟：设风速符合如式(1)和式(2)所示的尺度参数与形状参数分别为c和k的Weibull分布，平均风速如式(3)所示，则：v(x)=2θf(x)∫lx(x‾-y)f(y)dy=2θf(x)(x‾F(x)-∫lxyf(y)dy)---(9)=2θf(x)(cΓ(1k+1)(1-exp[-(xc)k])-cΓ((xc)k,1k+1))根据式(9)，单一风电场时序风速可由下式迭代计算生成：v^it*=v^it-1*+dXt---(10)（1？62）多风电场风速模拟：首先生成多维相关的布朗运动Wt，Wt各维均为标准布朗运动，各维之间相关系数矩阵等于风电场风速相关系数矩阵；之后，利用Wt各维分量按步骤（1？61）中方法生成各风电场风速序列；（1？63）风电场模拟风速的修正根据1？4）和1？5），对随机生成的风速序列进行修正：vit*=kmikhjv^it*,i＝1,2,...,12,j=1,2,...,m？？(11)（1？64）得到风电场模拟出力序列设Ci(x)为风电机组出力特性曲线，表达式如下：Ci(v)=0,0≤v<vin,v>voutv3-vin3vrated3-vin3R,vin≤v≤vratedR,vrated≤v≤vout---(12)式(12)中，vin、vrated与vout分别为风电机组的切入风速、额定风速与切出风速；利用修正后风速序列风电场时序出力曲线由下式生成：Pit=nit(1-ηi)Ci(vit*)---(13)式(13)中，Pit为第i个风电场第t时刻的出力；ηi为第i个风电场尾流效应系数；nit为第i个风电场可用机组台数；2）根据模拟得...
【技术特征摘要】
1.一种基于风电运行模拟的多维度风电消纳能力判别方法，其特征在于，包括1)根据测风数据，利用多风电场运行模拟技术模拟风电场时序出力；2)根据模拟风电场时序出力、年度风电消纳能力判别集以及调峰能力、调频能力、负荷跟踪能力、快速备用能力和网络输送能力作为约束条件，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐乾耀，康重庆，张宁，夏清，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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