含風(fēng)電區(qū)域電網(wǎng)的可靠性評(píng)估模型與方法

【摘要】：風(fēng)電的大規(guī)模接入勢(shì)必對(duì)電網(wǎng)的安全性和可靠性造成影響,特別是對(duì)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)薄弱的區(qū)域電網(wǎng)影響較大,需要從理論上量化分析風(fēng)電的可靠性及對(duì)電網(wǎng)的影響。根據(jù)某區(qū)域電網(wǎng)的特點(diǎn),特別是受外界環(huán)境影響較大而且含大量風(fēng)電的地區(qū),分析天氣、環(huán)境、自然災(zāi)害和運(yùn)行工況等對(duì)風(fēng)電機(jī)組、發(fā)電機(jī)、變壓器和輸電線路停運(yùn)的影響,提出考慮天氣、環(huán)境和電網(wǎng)運(yùn)行工況的元件故障率計(jì)算方法,研究風(fēng)電機(jī)組和主要電力系統(tǒng)一次設(shè)備的時(shí)變停運(yùn)模型。針對(duì)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行特點(diǎn),基于馬爾可夫鏈的解析方法,考慮運(yùn)行、停運(yùn)和降額狀態(tài),建立了風(fēng)電機(jī)組的三狀態(tài)故障模型,在此基礎(chǔ)上,考慮風(fēng)速的隨機(jī)性、風(fēng)電場(chǎng)尾流效應(yīng)的影響建立了風(fēng)電場(chǎng)的可靠性模型；基于此模型,應(yīng)用蒙特卡羅方法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)有功出力的概率特性進(jìn)行評(píng)估,給出了評(píng)估的方法和流程。考慮非序貫蒙特卡羅方法的不足,在風(fēng)電機(jī)組三狀態(tài)故障模型的基礎(chǔ)上,基于狀態(tài)持續(xù)時(shí)間抽樣方法給出了風(fēng)機(jī)狀態(tài)的時(shí)間序列模型；基于風(fēng)速的ARMA模型,考慮風(fēng)電場(chǎng)復(fù)雜尾流效應(yīng)的影響建立了用于序貫蒙特卡羅仿真的風(fēng)電場(chǎng)可靠性模型；針對(duì)風(fēng)電機(jī)組的三狀態(tài)模型,提出雙重抽樣序貫蒙特卡羅方法,并基于此方法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)有功出力的可靠性進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)上述研究成果,應(yīng)用分散抽樣蒙特卡羅方法對(duì)某區(qū)域發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估。首先考慮風(fēng)電出力的隨機(jī)性、常規(guī)發(fā)電機(jī)組的隨機(jī)停運(yùn)和負(fù)荷預(yù)測(cè)的隨機(jī)性建立發(fā)電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估模型；其次針對(duì)概率抽樣中常規(guī)蒙特卡羅算法樣本容量大、效率低等不足,提出應(yīng)用分散抽樣蒙特卡羅算法解決含風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估問(wèn)題,此算法將[0,1]區(qū)間分成若干子區(qū)間,在抽樣后分別對(duì)每個(gè)子區(qū)間進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)判斷和指標(biāo)計(jì)算,從而增加故障狀態(tài)的抽樣頻率,提高抽樣效率,在滿足精度要求下,有效的減少了抽樣次數(shù)。鑒于發(fā)電系統(tǒng)未涉及變壓器、輸電線路等電網(wǎng)元件,應(yīng)用蒙特卡羅方法對(duì)含風(fēng)電的發(fā)輸電系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估。首先考慮風(fēng)速的隨機(jī)性、多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)中風(fēng)速的相關(guān)性和風(fēng)機(jī)的停運(yùn)及降額狀態(tài)建立風(fēng)電場(chǎng)的可靠性模型；其次考慮常規(guī)蒙特卡羅方法應(yīng)用于大規(guī)模風(fēng)電接入,特別是以單個(gè)小容量的機(jī)組接入的情況下會(huì)存在樣本容量大、效率低等不足,本文提出在蒙特卡羅仿真的概率抽樣環(huán)節(jié)中使用拉丁超立方采樣和Cholesky分解相結(jié)合的方法,此方法使用拉丁超立方采樣來(lái)改善樣本值對(duì)輸入隨機(jī)變量的分布空間的覆蓋程度、使用Cholesky分解來(lái)降低輸入變量之間的相關(guān)性系數(shù),從而提高了采樣效率、增加收斂速度和提高評(píng)估精度。在MATLAB中建立了相關(guān)評(píng)估程序,并對(duì)150MW風(fēng)電場(chǎng)算例、含2個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的10機(jī)發(fā)電系統(tǒng)算例和改進(jìn)IEEE-RTS79發(fā)輸電系統(tǒng)算例進(jìn)行了仿真,通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析和研究驗(yàn)證所建模型和所提方法的有效性。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 時(shí)變停運(yùn)模型 三狀態(tài)故障模型 分散抽樣 拉丁超立方抽樣
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM614;TM732
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 第1章 緒論17-25
• 1.1 引言17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題17-22
• 1.2.1 電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估概述17-18
• 1.2.2 電力系統(tǒng)元件的停運(yùn)模型18-19
• 1.2.3 風(fēng)電場(chǎng)的可靠性模型19-20
• 1.2.4 可靠性評(píng)估方法20-22
• 1.3 本文的主要工作22-25
• 第2章 電力系統(tǒng)元件的時(shí)變停運(yùn)模型25-45
• 2.1 風(fēng)電機(jī)組時(shí)變停運(yùn)模型25-31
• 2.1.1 風(fēng)電機(jī)組停運(yùn)機(jī)理分析25-26
• 2.1.2 條件相依的風(fēng)電機(jī)組停運(yùn)模型26-29
• 2.1.3 算例分析29-31
• 2.2 發(fā)電機(jī)組時(shí)變停運(yùn)模型31-34
• 2.2.1 建模條件31
• 2.2.2 基于電壓的發(fā)電機(jī)停運(yùn)率模型31-32
• 2.2.3 基于頻率的發(fā)電機(jī)停運(yùn)率模型32-33
• 2.2.4 算例仿真33-34
• 2.3 變壓器時(shí)變停運(yùn)模型34-39
• 2.3.1 變壓器停運(yùn)因素分析34-35
• 2.3.2 條件相依的變壓器停運(yùn)模型35-37
• 2.3.3 算例仿真37-39
• 2.4 輸電線路時(shí)變停運(yùn)模型39-43
• 2.4.1 輸電線路失效停運(yùn)機(jī)理分析39-40
• 2.4.2 條件相依的輸電線路短期停運(yùn)模型40-43
• 2.4.3 算例仿真43
• 2.5 本章小結(jié)43-45
• 第3章 基于蒙特卡羅的風(fēng)電場(chǎng)有功出力的概率性評(píng)估45-61
• 3.1 風(fēng)電場(chǎng)的可靠性模型45-51
• 3.1.1 風(fēng)速模型45-46
• 3.1.2 風(fēng)能轉(zhuǎn)化模型46-47
• 3.1.3 風(fēng)電機(jī)組的故障模型47-50
• 3.1.4 風(fēng)電場(chǎng)的出力50-51
• 3.2 蒙特卡羅方法51-53
• 3.2.1 抽樣原理51
• 3.2.2 抽樣方法51-52
• 3.2.3 誤差分析52-53
• 3.3 風(fēng)電場(chǎng)有功出力的概率性評(píng)估53-54
• 3.3.1 風(fēng)電場(chǎng)出力狀態(tài)劃分53
• 3.3.2 評(píng)估流程53-54
• 3.4 算例仿真54-60
• 3.4.1 算例描述54-55
• 3.4.2 風(fēng)電機(jī)組降額狀態(tài)分析55-56
• 3.4.3 可靠性參數(shù)靈敏度分析56-57
• 3.4.4 模型參數(shù)靈敏度分析57-60
• 3.5 本章小結(jié)60-61
• 第4章 基于序貫蒙特卡羅方法的風(fēng)電場(chǎng)有功出力的可靠性評(píng)估61-75
• 4.1 基于雙重抽樣的序貫蒙特卡羅方法61-63
• 4.1.1 序貫蒙特卡羅方法61-62
• 4.1.2 重抽樣方法62-63
• 4.2 風(fēng)電場(chǎng)的可靠性模型63-67
• 4.2.1 部分遮擋尾流效應(yīng)模型63-64
• 4.2.2 風(fēng)速模型64-65
• 4.2.3 風(fēng)向模型65-66
• 4.2.4 風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)持續(xù)時(shí)間模型66-67
• 4.3 風(fēng)電場(chǎng)有功出力的可靠性評(píng)估67-68
• 4.4 算例仿真68-73
• 4.4.1 算例描述68-70
• 4.4.2 雙重抽樣方法70
• 4.4.3 風(fēng)電機(jī)組可靠性評(píng)估結(jié)果70-71
• 4.4.4 可靠性參數(shù)靈敏度分析71-72
• 4.4.5 模型參數(shù)靈敏度分析72-73
• 4.5 本章小結(jié)73-75
• 第5章 風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)區(qū)域電力系統(tǒng)的影響75-81
• 5.1 風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)可靠性的影響75
• 5.2 不同風(fēng)電滲透率對(duì)系統(tǒng)的影響75-78
• 5.2.1 系統(tǒng)過(guò)負(fù)荷概率76
• 5.2.2 系統(tǒng)失負(fù)荷概率76-77
• 5.2.3 系統(tǒng)低電壓概率77-78
• 5.3 風(fēng)電并網(wǎng)位置對(duì)系統(tǒng)的影響78-79
• 5.3.1 系統(tǒng)過(guò)負(fù)荷概率78
• 5.3.2 系統(tǒng)失負(fù)荷概率78
• 5.3.3 系統(tǒng)低電壓概率78-79
• 5.4 風(fēng)電機(jī)組故障率對(duì)電網(wǎng)的影響79
• 5.5 本章小結(jié)79-81
• 第6章 基于分散抽樣的含風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估81-91
• 6.1 發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估模型81-83
• 6.1.1 風(fēng)電的出力模型81
• 6.1.2 常規(guī)發(fā)電機(jī)的出力模型81-82
• 6.1.3 負(fù)荷模型82-83
• 6.2 分散抽樣蒙特卡羅方法83-85
• 6.2.1 常規(guī)蒙特卡羅方法83-84
• 6.2.2 分散抽樣蒙特卡羅方法84-85
• 6.3 基于分散抽樣的含風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估85-87
• 6.3.1 評(píng)估指標(biāo)85
• 6.3.2 基于分散抽樣的評(píng)估方法85-87
• 6.4 算例仿真87-90
• 6.4.1 算例描述87-88
• 6.4.2 評(píng)估結(jié)果展示88
• 6.4.3 收斂速度仿真88-89
• 6.4.4 抽樣效率仿真89
• 6.4.5 不同分散個(gè)數(shù)仿真89-90
• 6.5 本章小結(jié)90-91
• 第7章 基于拉丁超立方采樣的含風(fēng)電發(fā)輸電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估91-109
• 7.1 計(jì)及相關(guān)性的風(fēng)電場(chǎng)可靠性模型91-93
• 7.2 拉丁超立方采樣93-95
• 7.2.1 采樣93-94
• 7.2.2 排列94-95
• 7.3 基于拉丁超立方采樣的含風(fēng)電電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估95-101
• 7.3.1 風(fēng)電的采樣95-97
• 7.3.2 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)設(shè)備的采樣97-99
• 7.3.3 系統(tǒng)狀態(tài)的判斷99
• 7.3.4 可靠性評(píng)估流程99-101
• 7.4 算例仿真與分析101-108
• 7.4.1 算例描述101-102
• 7.4.2 計(jì)及相關(guān)性的風(fēng)電場(chǎng)出力102-103
• 7.4.3 方法驗(yàn)證103-108
• 7.5 本章小結(jié)108-109
• 第8章 結(jié)論與展望109-111
• 8.1 結(jié)論109-110
• 8.2 展望110-111
• 參考文獻(xiàn)111-119
• 附錄119-123
• 附錄A IEEE RTS-79測(cè)試系統(tǒng)參數(shù)119-123
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果123-125
• 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作125-127
• 致謝127-129
• 作者簡(jiǎn)介129

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