[发明专利]一种准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法有效

专利信息
申请号: 201310021138.5 申请日: 2013-01-21
公开(公告)号: CN103208813A 公开(公告)日: 2013-07-17
发明(设计)人: 王兴刚;张虹;吴政声 申请(专利权)人: 云南电网公司电网规划研究中心
主分类号: H02J3/38 分类号: H02J3/38;H02J3/46
代理公司: 昆明大百科专利事务所 53106 代理人: 何健
地址: 650011*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 一种 准确 影响 电力系统 日调峰 能力 评估 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力系统运行控制领域,是一种可以准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法。 

背景技术

风力发电是目前发展速度最快的新能源产业。由于风电具有随机性、波动性的特点,传统电力系统调峰能力评估中,或者针对全部风电装机预留调峰容量,或者依据经验给出一个比例系数,按照该比例系数预留调峰容量。前者会使系统预留过多的备用容量造成浪费,后者有可能造成调峰能力评估结果偏差太大,甚至不能满足调峰能力要求。 

特别值得关注的是,如果大量风电场分散分布于幅员较为辽阔的地域时,考虑到风电场之间的集群效应,更应该采用更加准确的方法考虑风电对于调峰能力的影响。 

在调峰能力评估中准确计及风电影响的主要难点在于:目前尚没有提出合适的指标来量化评估风电出力对调峰能力的影响,也没有提出具体的分析方法。 

发明内容

本发明的目的是:提供一种可以准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法。 

本发明目的是通过下列步骤实现的: 

(1)    首先定义1个用于日调峰能力评估的风电出力特性指标:保证率为95%的风电场有效出力Pwv。从能量管理系统EMS得到已投产风电场过去一年时间的出力数据,计算该段时期的Pwv;

(2)    通过短期负荷预测,确定日负荷曲线,其中调峰控制时段(一般为凌晨4点)负荷值为Pc;从EMS获得当前负荷值Pn,水电开机容量Nh,水电出力Ph,火电开机容量Nt,火电出力Pt;计算水电最小出力Phm和火电强制出力Ptm,计算调峰控制时段系统调峰裕度ΔP=(Ph-Phm)+(Pt-Ptm)-(Pn-Pc);

(3)    若ΔP≥Pwv,则系统调峰能力可以满足全部风电接入要求;若ΔP<Pwv,则系统调峰能力不能满足全部风电接入要求,需要增开水电机组或者切除部分风电机组。

上述第1步骤中Pwv的计算步骤如下: 

(1)    假设EMS提供的风电场运行数据为每5分钟一个有功出力数据,全年共有12×24×365=105120个数据点。

风电场有效出力(保证率95%)Pwv:将该段时期负荷低谷时段出力数据按从小到大排序,取保证率95%对应的出力。如图2所示。 

方法应用效果说明:

若按照传统方法,需要把风电全部容量作为需调峰容量,也就是需要为风电预留456万千瓦的调峰容量,而根据上面计算,1月10日系统调峰能力只有290万千瓦,这就必须提前切除166万千瓦的风电,造成大量的浪费。而根据本发明方法,在准确计及风电影响后,系统调峰容量可以满足456万千瓦风电接入的需要,不需要切除风电机组。

本发明“一种准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法”是一种可以准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法,该方法以风电历史数据为基础,通过定义和计算风电场有效出力指标来准确计算风电需要的真实调峰容量,具有物理意义明确、准确度高、计算速度快的优点。 

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步解释。 

附图说明

图1给出了一种可以准确计及风电影响的电力系统日调峰能力评估方法的整体实施流程图。 

图2为风电场有效出力示意图。 

具体实施方式

图1给出了本发明方法的整体实施流程,从电力系统得到包括风电场历史出力等基础数据,利用本发明方法开展电力系统日调峰能力评估,再根据评估结果调整系统运行方式。 

下面给出具体实施方式: 

(1)    第一部分“电力系统”:需要调度自动化系统新增从EMS后台自动导出风电出力历史数据的功能,其余各部分均不需要进行改动。

(2)    第二部分“数据准备”和第三部分“电力电量平衡”:这是本发明的核心内容,依据本发明方法编制电力系统日调峰能力评估模块,该模块可以直接集成在现有EMS系统中,也可以单独布置一台计算机作为计算平台。 

(3)    第四部分“反馈”:通过调度运行人员实施,这是本发明方法对于电力系统的实施结果。 

下面以某省电网为例进一步说明本方法的实施。 

该省电网1月10日负荷及电源装机条件如下:预计当日最大负荷3000万千瓦,电源装机共计8073万千瓦,其中水电6173万千瓦,火电1444万千瓦,风电456万千瓦。评估该省当天的调峰能力。 

(一)数据准备:

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