关键词:
风场群
暂态稳定性
不确定性
时空相关性
Co-Kriging代理模型
摘要:
随着风电在系统中渗透率不断提升,针对风速预测、风电注入电力系统的暂态稳定分析、大型风电场或风电场群接入对系统暂态的影响等问题进行了分析和研究,分析了考虑风速时空相关性的风速预测方法,其在风速预测方面更加合理有效,同时研究了新的风电注入系统的暂态稳定分析方法,该方法可高效地得到可靠数据,并利用该方法分析风速时空相关性对系统暂态稳定性的影响。分析了一种考虑风速时空相关性的风速预测方法。该方法由历史风速的Weibull分布参数、时间相关性、空间相关性预测得到新的风速序列,再根据风机出力模型求得风电场出力。该方法对目前“大型化”“集群化”的实际风电场风速预测更加有效,所建模型更加符合风速分布规律,为进一步的含风电系统分析奠定基础。研究利用Co-Kriging代理模型进行含风电系统的暂态稳定分析。Co-Kriging模型为一黑箱模型,以风速作为模型输入,预测得到节点电压、发电机相对功角、系统相对频率,由三者各自的概率统计信息分析系统的电压稳定、功角稳定、频率稳定特性。IEEE39节点测试系统算例和云南电网实际系统算例证明该方法对含不确定性输入的系统预测输出可靠、高效、实用。研究分析了风速的时空相关性对系统暂态稳定性能的影响。利用上述风速预测方法分别就不同的时间相关性、空间相关性得到多种预测风速序列,由这些风速序列利用Co-Kriging代理模型得到系统的暂态稳定特性。分析可知,风速相关性对发电机相对功角存在一定的影响,相关性越大,发电机相对功角标准差越大,其波动越大;风速相关性对节点电压、系统相对频率的影响可忽略。本文为风速预测和含不确定输入的系统分析提供了一种新思路,为系统设计规划、运行调度提供了有力参考,对实际工作具有重要意义。