一种考虑风电随机性的电力系统电压运行区间计算方法

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摘 要： 针对风电场出力的波动性使风电接入地区电网的随机性增强，并网点电压波动的频率和幅度变大，造成的电压稳定问题，以实际风电场的运行数据为基础，通过统计学方法分析风电场输出功率的波动特性，得到风功率波动率在不同时间尺度内的分布参数以及95%置信区间，并分析不同风电水平下的电压波动特性，在此基础上提出使用[t] location?scale分布函数对电压波动率的概率分布进行拟合，进而得出一种基于风功率波动特性以及仿射区间潮流算法的电压运行区间计算方法，通过该方法计算得到的电压运行区间反映了在风功率波动条件下未来一段时间内电力系统电压的运行区间，对风电接入系统的运行、控制及规划工作具有重要的指导意义。

关键词： 风功率波动； 随机性； 仿射运算； 区间潮流； 电压波动特性

中图分类号： TN915.853?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）19?0125?03

Abstract： The fluctuation of wind power plant can enhance the power grid randomness of wind power access region， and increase the frequency and amplitude of the voltage fluctuation at the connection point， which may cause the voltage stability problem. On the basis of the operating data of practical wind power plant， the statistical method is used to analyze the fluctuation characteristic of the wind power plant output power， so as to obtain the distribution parameters and 95% confidence interval of wind power fluctuation in different time scales， and analyze the voltage fluctuation characteristic under different wind power levels. On this basis， the t location?scale distribution function is used to fit the probability distribution of voltage fluctuation rate， and the voltage operating range calculation method based on wind power fluctuation characteristic and affine interval power flow algorithm is obtained. The voltage operating range calculated by this method reflects the possible operating voltage range of the electric power system within a period of time in the future under the condition of wind power fluctuation， and has an important guiding significance for the operation， control and planning work of the wind power access system.

Keywords： wind power fluctuation； randomness； affine operation； interval power flow； voltage fluctuation characteristic

风力发电作为技术最成熟、最具规模化开发条件的可再生能源，在国内外得到了迅猛发展。但由于风力发电出力的随机性和难以调度控制等特点，将对系统的电能质量和稳定性产生负面影响。基于此，本文研究了针对确定性潮流难以适应系统波动性的问题，提出一种基于风功率波动特性和改进区间潮流算法的电压波动区间计算方法，得到风功率波动条件下未来一段时间内电力系统电压可能的运行区间，从而可为大规模风电并网系统中的电压补偿方案提供参考，以利于缓解电力工业在节能减排上日益增长的压力。

1 风电场出力波动率及其分布特性

风功率的波动率有不同的定义方法，而系统实际测量得到的风功率总是某一个时间点的瞬时功率。风电场出力的波动率具有中间大、两头宽泛的“胖尾性”特点，与正态分布、极值分布等其他概率分布函数相比，带位移因子与伸缩系数的[t]分布（t location?scale）更适合描述具有这些特点的风功率波动率的概率分布。

式中：[μ]为位置参数；[σ]为尺度参数；[ν]为形状参数。对风电场全年的风功率波动率进行t location?scale拟合，得到拟合参数[μ，][σ，][ν，]并可以计算得到风功率波动率的置信区间（Confidence Interval，CI）。再通过t location?scale的累积概率分布函数可以求得风功率波动率的95%置信区间。

研究结果表明，风功率波动率在不同时间尺度程序具有不同的特性：时间越长，风电可能的波动范围越大，随机性越强。而对于5 min以内的功率波动，由于波动幅度相对较小，大部分会被常规水电机组和火电机组的机械惯性、热力以及控制死区吸收，对系统的影响有限。因此，只需对5 min及15 min的波动特性进行分析说明。

2 风电波动对系统电压的影响

风电场往往位于偏远地区，其输电线路较长，线路电阻、电抗相对较大。当风电场输出功率波动时，其线路上的电流分量同样波动，导致并网点电压出现较大波动。为分析风电波动对系统电压的影响，类似于风功率波动率采用如下电压波动率计算公式：

从表1的拟合参数最终得到不同的风电出力情况。在不同的时间尺度下，从电压波动率95%置信区间分析可知：同一时间尺度下，即风电出力水平较高时，风电并网点电压波动幅度越大，短时间内出现大幅度电压波动的可能性越高；在风电出力水平较低时，风电并网点电压波动幅度越小，短时间内出现大幅度波动的可能性越低。另一方面，在较长的时间尺度内，电压波动率的增长并不明显，这是由于系统本身的无功调节手段起了作用，因此，对于风电引起的电压波动主要考虑5 min级的波动。

3 基于区间潮流的电压运行区间计算

随着局部地区风电渗透率的进一步提高，常规的确定性潮流求取的电压运行区间无法反映系统波动性状况，因而在系统的规划、运行控制以及调度过程中，选用不确定性潮流算法求取电压波动区间。通过分析风功率波动率和电压波动随机性特性，引入仿射运算的区间潮流，采用求取含风电并网电力系统未来某一时段内电压运行区间的计算方法更具有效性。

（1） 对风电场历史运行数据进行预处理（剔除坏点、归一化等），计算特定时间尺度内的风功率波动率（这里取5 min）；

（2） 对风功率进行[t] location?scale曲线拟合，得到风功率波动率95%置信区间；

（3） 对风功率波动率进行仿射形式的分解，并代入区间潮流方程，求解区间潮流，通过仿射运算有效克服了由于潮流雅克比矩阵中的相关元素导致的区间保守性。

（4） 由区间潮流的计算结果得到电压运行区间。

由于IEEE 14节点标准算例节点较少，电源点有限，较适合模拟风电并网地区的网架结构，故选该标准算例进行验证分析，如图1所示。将节点8选取为风电并网点，并保持最大出力不变，按照实际运行数据得到的5 min风功率波动率95%置信区间设置风电出力波动上下界，负荷波动率取±5%。

利用Matlab的Intlab工具箱编写计算程序，得到区间潮流计算结果如表2，图2，图3所示，并与确定性潮流结果对比。

现有的研究采用不同的算例系统，仅设置5%的负荷波动进行计算，得到的区间潮流电压幅值的上下界差的均值为0.025左右，而本文得到的5 min电压幅值上下界差的均值为0.03。这是由于在算例系统中添加了风电并引入了风电波动，增加了不确定量，因而电压波动区间更大。以上计算结果证明了所提电压波动区间计算方法的可行性。

4 结 论

本文在某风电场的实际运行数据的基础上分析了风电场的出力特性，提出了一种基于区间潮流算法求解一段时间内的电压运行区间的方法。该方法基于统计学方法，将一定时间尺度内的风功率波动率的95%置信区间作为风电场出力波动区间代入仿射区间潮流算法，计算得到未来一段时间内风电并网点电压运行的区间。区间潮流计算的结果实质是考虑了风电未来一段时间内产生波动时，系统潮流可能的变化区间，特别是风电并网节点电压在未来特定时间段内的运行范围。对风电接入系统的运行、控制及规划工作具有重要的指导意义。

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