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风电消纳能力概率性评估

姚看江湖
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      一、为什么要进行风电能力评估?

  我国风电发展迅速,截至2014年底风电装机容量已超过100GW,但弃风问题十分严峻,2014年弃风电量为13TW·h,折合经济损失65余亿元。与此同时,中国政府承诺于2020年风电装机容量达200GW,需要在未来一段时间内继续大力发展风电。一个科学合理的风电规划对于减缓风电弃风问题与维持风电的可持续发展至关重要,而风电消纳能力的评估结果可以作为风电规划的有力依据。

  二、影响风电消纳能力的因素有哪些?

  影响风电消纳能力的主要因素可以概括为四个方面:发电侧、电网侧、用户侧以及机制政策。发电侧的影响因素包括风电场的出力特性、系统的装机结构、常规机组的调节能力、系统的备用能力、系统的调频能力等;电网侧的影响因素包括电网结构以及输电线路传输容量极限;用户侧的影响因素主要包括负荷的峰谷特性以及需求侧响应能力等;机制政策主要包括风电的上网电价、风电场发电补贴政策等。这些因素的综合作用,共同决定了电力的风电消纳能力。本文主要考虑技术层面的因素,在风电消纳能力评估过程中可综合考虑多因素的影响。

  三、如何进行风电消纳能力概率性评估?

  风电消纳能力评估方法可分为确定性方法与概率性方法两种。确定性方法通过设定若干典型运行方式、建立边界条件场景库的方式来对风电消纳能力进行评估,旨在研究典型或极端情况下系统消纳风电的能力大小;概率性方法关注于系统内的不确定性要素对风电消纳能力的影响,得到概率性的风电消纳能力评估结果。

  在给定允许弃风容忍度时,本文将风电消纳是否成功看作随机事件。首先,基于风电出力特性分析结果进行风电场出力运行模拟,生成风电出力场景库;然后,将风电出力场景库与系统负荷场景库组合生成系统运行场景;进一步,对各系统运行场景进行系统运行模拟,在模拟中考虑多影响因素的约束;最后,通过统计所有系统运行场景的风电消纳情况,可以得到最终的概率性风电消纳能力评估结果。

  四、该方法具有哪些优点?

  该方法可以综合考虑与风电消纳相关的多种因素,主要有调峰能力、调频能力、负荷跟踪能力、旋转备用能力和网络输送能力,能够对风电消纳能力进行概率性的多维度评估,通过取舍考虑的影响因素找出制约风电消纳的短板因素。另外,本文提供了一个具有通用性的风电消纳能力评估框架,电力系统在实际应用中可以根据自身特点,对约束条件进行灵活取舍。

  五、基于多场景运行模拟的风电消纳能力评估效果如何?

  本章采用基于新英格兰电力系统简化而得到的IEEE39节点标准测试系统来进行算例分析,系统内的两台机组分别由两个风电场取代,风电装机容量分别为804MW和933MW。运行模拟的约束条件分为如下几类:基本约束(BC)、调峰约束(PRC)、调频约束(FRC)、备用约束(SRC)、负荷跟踪约束(LFC)、网络约束(GTC)。

  Case1调整风电出力水平,调整因子的范围是0.6~1.4,步长为0.2,调整方式是在原风电出力值基础上乘以调整因子作为新的风电出力,用以模拟风电装机规模的变化,评估结果如图1所示,从图中可见,随着风电装机规模的提高,风电消纳概率也相应下降,且下降速度随风电装机规模的提高而增大;从放大图中能够看出,当风电装机规模不同时,制约风电消纳的关键因素也不同,具体而言,在调整因子为0.6时,SRC是关键因素;在调整因子为0.8~1.2时,LFC是关键因素;在调整因子为1.4时,GTC变成了关键因素。关键因素的变化原因是当风电装机规模提高时,各因素对风电消纳的制约力度发生变化,在图中体现为各因素约束下的风电消纳概率的下降速度不同。

  图2展示了Case1运行模拟的平均弃风情况,从图中可以看出,当风电装机规模较低时,各因素约束下的平均弃风电量差别不大、都较低;当风电装机规模较高时,GTC制约风电消纳的平均弃风电量最高,同时,FRC平均弃风电量最低。

  Case2分别将弃风容忍度与风电出力水平作为分析的第一与第二维度,对第三维度的风电消纳概率进行分析,结果如图3所示,当弃风容忍度为5%时,即能保证风电消纳概率在85%以上。

 

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