王瑞剛,栗文義,韓如月,奚慶哲,鮑鑫,王銀莎,巴根
(1.呼和浩特供電局,內蒙古呼和浩特010051;2.內蒙古工業(yè)大學電力學院,內蒙古呼和浩特010081;3.本溪供電公司,遼寧 本溪117000;4.曼尼托巴水電集團電網(wǎng)規(guī)劃部,溫尼伯加拿大 R3T0P4)
內蒙古邊遠農村和牧區(qū)的電力需求有其獨特的情況。由于地理位置和經濟原因這些地區(qū)很難與電網(wǎng)相聯(lián)。目前大多數(shù)邊遠地區(qū)依靠柴油燃料提供電力。因為燃料價格在不斷上升,加之燃料運輸和柴油機的維護成本相對較高,在這些邊遠地區(qū)使用柴油提供電力非常昂貴;另一方面,這些地區(qū)的風力資源豐富,風能的利用潛力很大。在這些地區(qū),可選擇特定的風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)供電,從而提高該地區(qū)的供電可靠性和經濟效益[1]。但是風能的間歇性和隨機性特點對風力發(fā)電系統(tǒng)的運行影響很大[2]。在系統(tǒng)中安裝儲能設備是解決該問題的一種有效方式[3]。筆者采用序貫蒙特卡羅方法[4-5]對含有儲能設備的風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)(簡稱風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng))充裕度進行分析和計算。充裕度是指電力系統(tǒng)內部是否擁有容量足夠的電力設備以滿足用戶的需求和電力系統(tǒng)運行的安全約束。所以筆者在發(fā)電系統(tǒng)強迫停運率(Forced Outage Rate,F(xiàn)OR)、儲能設備容量以及峰值負荷的取值不同的情況下,計算相應的充裕度指標,分析安裝儲能設備對風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度的影響。
風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度評估的主要目的是檢查系統(tǒng)發(fā)電能力能否滿足負荷的需要[6]。風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)Fig.1 Wind-diesel-storage generation system
本文建立風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)的充裕度評估模型主要考慮了以下幾個因素。
1)風速的時序性和隨機性變化特點。
2)風速與風力發(fā)電機組輸出功率的關系[7]。
3)柴油發(fā)電機組和風力發(fā)電機組的故障停運和計劃檢修停運。
4)儲能設備儲存的能量來源于風力發(fā)電機組和柴油發(fā)電機組。
基于以上幾個因素的考慮,本文采用序貫蒙特卡羅模擬法建立風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度評估模型,對系統(tǒng)進行充裕度評估。在考慮系統(tǒng)FOR和風速的隨機波動性的情況下,用序貫蒙特卡羅模擬法分別對柴油發(fā)電機組、風力發(fā)電機組的狀態(tài)持續(xù)時間進行抽樣,得到風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)容量模型。將風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)的容量模型、負荷模型和儲能模型三者相結合,得到風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度評估模型,然后用統(tǒng)計方法計算系統(tǒng)的充裕度指標。充裕度評估流程如圖2所示。

圖2 充裕度評估流程圖Fig.2 Generation adequacy assessment study process
在某個特定時間點,充裕度是發(fā)電可用容量和儲存能量以及負荷之間的差值[8]。充裕度為負時,說明系統(tǒng)發(fā)生停運故障。在多個抽樣年內,用序貫蒙特卡羅方法對充裕度評估模型進行模擬,通過對系統(tǒng)的充裕度進行數(shù)理統(tǒng)計計算,得到相關的充裕度指標。
充裕度指標是衡量系統(tǒng)運行狀態(tài)的數(shù)學期望值。充裕度評估中常用的充裕度指標有以下幾種。
1)電力不足時間期望值(Loss of Load Expectation,LOLE)[9-10],表示一年中發(fā)電系統(tǒng)不能滿足系統(tǒng)負荷的小時數(shù)。一般認為一個系統(tǒng)中的LOLE值在8 h/a左右為宜。

式中,ti表示在第i個時間段內電力不足持續(xù)時間;N表示總的抽樣年數(shù)。
2)電量不足期望值(Loss of Energy Expectation,LOEE)[11],表示在一年中發(fā)電系統(tǒng)不能滿足系統(tǒng)負荷時所缺少的能量期望值。計算公式如下

式中,ei表示在第i個時間段內不能滿足負荷的能量;N表示總的抽樣年數(shù)。
3)儲能設備提供能量的期望值(Expected Energy Supplied,EES)[12],表示在一年中發(fā)電系統(tǒng)不能滿足系統(tǒng)負荷需求時,需要由儲能設備釋放儲存能量以補足負荷需求的能量期望值。計算公式如下

式中,Si表示在第i個時間段內儲能設備提供的能量;N表示總的抽樣年數(shù)。
柴油發(fā)電機組模型可采用兩態(tài)模型表示,運行時間和維修時間用指數(shù)分布表示[13]。故障時間(Time to Failure,TTF)和修復時間(Time to Repair,TTR)的抽樣值分別用平均修復時間(Mean Time to Failure,MTTF)和平均故障時間(Mean Time to Repair,MTTR)與服從指數(shù)分布隨機數(shù)相乘得到:

式中,U和U′用[0,1]范圍內的均勻分布隨機數(shù)表示;發(fā)電機組正常和停運2個狀態(tài)的模型由TTF和TTR抽樣得到。
風力發(fā)電機組受風速波動影響較大,在準確建立風速模型后,計算風力發(fā)電機組的輸出功率,得到風力發(fā)電機組的發(fā)電容量模型。本文采用時間序列法建立風速模型[14],由于不同的地區(qū)風速變化特點不同,因而風速模型也不相同。本文利用內蒙古某地區(qū)的長期觀測數(shù)據(jù),通過模型定階和計算自回歸滑動平均(Auto Regressive Moving Average,ARMA)模型的參數(shù)等過程得到該地區(qū)的風速模型:

其中{at}是均值為零且方差為(0,0.455 8522)的正態(tài)白噪聲序列,即at∈NID(0,0.455 8522)。
由式(6)得到每小時風速后,再將風速值代入式(7)計算風力發(fā)電機組的輸出功率[15-16]。

式中,Pr,vci,vr和vco分別為風力發(fā)電機組的輸出額定功率、切入風速、額定風速和切出風速。常量A,B,C由式(8)計算

式(7)和(8)表示的關系也可以用風力發(fā)電機組的輸出功率曲線表示[17-18]。
在孤立發(fā)電系統(tǒng)中,儲能設備最基本的運行策略是當發(fā)電容量超出負荷容量時,多余的能量儲存在設備中;當發(fā)電容量不能滿足負荷的需求時,釋放儲存能量。儲能設備的狀態(tài)時間序列由負荷和發(fā)電系統(tǒng)容量狀態(tài)時間序列決定[19]。
儲能設備的狀態(tài)時間序列計算步驟如下:
1)由負荷時間序列和發(fā)電時間序列計算得到發(fā)電容量序列{SGi,i=1,2,…,T},當SGi為正時,表示系統(tǒng)當前可用容量可以滿足負荷的需求;當SGi為負時,表示系統(tǒng)當前可用機組容量不能滿足負荷的需求。

式中,T為研究的總時間段內的小時數(shù);{WGi,i=1,2,…,T}為每小時的風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)當前可用容量時間序列;{Li,i=1,2,…,T}為每小時負荷時間序列。
2)用式(10)計算儲能設備的存儲能量時間序列{Bi,i=1,2,…,T}

式中,Bi,Bm,BM分別為儲能設備儲存的能量值、最小值和最大值;t為時間,h。
為了分析儲能設備對風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度的影響,本文對樣例系統(tǒng)進行充裕度評估。在參考IEEE可靠性測試系統(tǒng)(IEEE-RBTS)[20]的基礎上,選定樣例系統(tǒng)的參數(shù)如表1所示。為了充分利用風能,兩臺柴油機一臺持續(xù)運行,另一臺作為備用機組,以補充風力發(fā)電機組的供電不足。負荷模型采用IEEE-RBTS中的每小時負荷模型,系統(tǒng)峰值負荷為60 kW。

表1 樣例系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 Example systems
安裝儲能設備前后系統(tǒng)的LOLE和LOEE計算結果如圖3和圖4所示。當負荷峰值增大到70 kW以上時,安裝儲能設備前的系統(tǒng)LOLE和LOEE快速增大;而安裝儲能設備后,當峰值負荷增加到100 kW以上時,系統(tǒng)LOLE和LOEE才開始快速增大。由此可見,含有儲能設備的風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)供電可靠性明顯提高。

圖3 系統(tǒng)峰值負荷變化對系統(tǒng)LOLE的影響Fig.3 The peak load effect on LOLE

圖4 系統(tǒng)峰值負荷對系統(tǒng)LOEE的影響Fig.4 The peak load effect on LOEE
4.2.1 柴油發(fā)電機FOR對系統(tǒng)和儲能設備的影響
柴油發(fā)電機FOR從0.01到0.10變化時,計算安裝儲能設備前后風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度指標。如圖5所示,柴油發(fā)電機FOR對發(fā)電系統(tǒng)的影響很大,這主要是因為柴油發(fā)電機組承擔系統(tǒng)的基荷。隨著柴油發(fā)電機組的強迫停運率的增大,發(fā)電系統(tǒng)的充裕度水平會明顯下降;再者,柴油發(fā)電機組啟停時間較長,故障停運和檢修停運都會造成系統(tǒng)在可用容量較小的狀態(tài)下長時間運行。受此影響,儲能設備需長時間投入運行,其EES值波動較大,如圖6所示。

圖5 柴油發(fā)電機FOR對系統(tǒng)LOLE的影響Fig.5 The diesel generator FOR effect on LOLE

圖6 柴油發(fā)電機FOR對儲能設備EES的影響Fig.6 The Diesel Generator FOR effect on EES
4.2.2 風力發(fā)電機組FOR對系統(tǒng)和儲能設備的影響
當風力發(fā)電機組FOR從0.02到0.10變化時,由圖7和圖8可知,風力發(fā)電機組FOR對有無儲能設備的風/柴孤立發(fā)電系統(tǒng)的影響均不明顯,LOLE值波動不大。這是因為風力發(fā)電機組的輸出功率很大程度上是由風資源決定的,風速的隨機波動對風力發(fā)電機組的輸出功率影響很大,從而使得風力發(fā)電機組故障和機組檢修對系統(tǒng)可靠性的影響成為次要因素,所以FOR對風力發(fā)電系統(tǒng)影響不是特別明顯。由于儲能設備充放電受到風力發(fā)電機組輸出功率的影響,當風力發(fā)電機組發(fā)電能量不足時儲能設備釋放電能,而風力發(fā)電機組受FOR影響發(fā)生能量不足的情況較少(受到風速影響的情況較多),因此系統(tǒng)受風力發(fā)電機組FOR的影響而需要釋放儲能設備能量的情況也較少,對EES影響也不大。

圖7 風力發(fā)電機組FOR對系統(tǒng)LOLE的影響Fig.7 The WTG FOR Effect on LOLE

圖8 風力發(fā)電機組FOR對儲能設備EES的影響Fig.8 The WTG FOR Effect on EES
當儲能設備容量從100kW·h逐漸變化到700kW·h時,計算系統(tǒng)的LOLE和LOEE。由圖9和圖10可知,當儲能設備容量增加到300 kW·h以上時,儲能設備容量增加對系統(tǒng)的充裕度水平改進不大,該樣例系統(tǒng)的儲能設備容量選擇在300~400 kW·h之間時,LOLE和LOEE值變化比較平緩,而且LOLE在8 h/a左右,系統(tǒng)的充裕度水平較為合理。

圖9 儲能設備容量對系統(tǒng)LOLE的影響Fig.9 The energy storage capacity Effect on LOLE

圖10 儲能設備容量對系統(tǒng)LOEE的影響Fig.10 The energy storage capacity Effect on LOEE
本文采用蒙特卡羅模擬法建立了風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度評估模型。利用該充裕度評估模型,計算了樣例系統(tǒng)安裝儲能設備前后的充裕度指標。結果表明,加入儲能設備能明顯的提高發(fā)電系統(tǒng)的充裕度水平。在發(fā)電系統(tǒng)FOR不同的情況下,分析了風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)充裕度指標LOLE和儲能系統(tǒng)的EES的變化情況,發(fā)現(xiàn)風/柴/儲能孤立發(fā)電系統(tǒng)受風力發(fā)電機組FOR的影響不大,而受柴油發(fā)電機組FOR的影響較大。本文還對儲能容量對系統(tǒng)的影響作了分析,得出的結論可為進一步開展相關研究工作提供理論指導。
[1] ROY Billinton,Bagen.A Sequential Simulation Method for the Generating Energy Conversion Systems Capacity Adequacy Evaluation of Small Stand-alone Wind[C].Proceedings of the 2002 IEEE Canadian Conference on Electrical&Computer Engineering,2002:72-77.
[2] 傅旭,李海偉,李冰寒.大規(guī)模風電場并網(wǎng)對電網(wǎng)的影響及對策綜述[J].陜西電力,2010,38(1):53-57.FU Xu,LI Hai-wei,LI Bing-han.Review on Influences of Large-scale Wind Farms Power Systems and Countermeasures[J].Shaanxi Electric Power 2010,38(1):53-57.
[3] 吳俊玲,吳畏,周雙喜.超導儲能改善并網(wǎng)風電場穩(wěn)定性的研究[J].電工電能新技術,2004,23(3):7-10 WU Jun-ling,WU Wei,ZHOU Shuang-xi.Study on SMES unit for Improving The Stability of Power System Connected with Wind Farms[J].Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2004,23(3):7-10.
[4] 吳義純,丁明.基于蒙特卡羅仿真的風力發(fā)電系統(tǒng)可靠性評價[J].電力自動化設備,2004,24(12):70-73.WU Yi-chun,DINGMing.Reliability Assessment of Wind Power Generation System Based on Monte-Carlo Simulation[J].Electric Power Automation Equipment,2004,24(12):70-73.
[5] 劉晉,蘇虎成,袁 ,等.基于序貫仿真法的復雜配電系統(tǒng)可靠性評估[J].陜西電力,2009,37(6);17-20.LIU Jin,SU Hu-cheng,YUAN Zhe,et al.Sequential Simula tion Based Method for Reliability Evaluation of ComplexDistributionSystem[J].Shaanxi Electric Power,2009,37(6):17-20.
[6] 張湘艷,衛(wèi)志農.風力發(fā)電對孤立系統(tǒng)電源可靠性的影響[J].江蘇電機工程.2006:58-59.ZHANGXiang-yan,WEIZhi-nong.Impact of Wind Engergy on the Reliability of Small Isolated Power Systems[J].Jiangsu Electrical Engineering,2006:58-59.
[7] ROY Billinton,Bagen.Reliability Considerations in the Utilization of Wind Energy,Solar Energy and Energy Storage in Electric Power Systems[C].IEEEInternational Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems,Sweden,2006:1-6
[8] XU Liu Islam,CHOWDHURY S,KOVAL A A,et al.Reliability Evaluation of a Wind-Diesel-Battery Hybrid Power System[J].IEEE Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference,2008:1-8.
[9] 郝寧,朱永利.基于改進重要抽樣法的輸電系統(tǒng)可靠性評估[J].陜西電力,2011,39(1):37-40.HAO Ning,ZHU Yong-li.Reliability Evaluation of Transmission System Based on Improved Importance Sampling Method[J].Shaanxi Electric Power,2011,39(1):37-40.
[10]別林登.電力系統(tǒng)可靠性評估[M].周家啟,任震譯.科學技術文獻出版社重慶分社,1986.
[11]BILLINTON R,RAJESH Karki.Capacity Expansion of Small Isolated Power Systems Using PVand Wind Energy[J].IEEE Transactions on Power Systems,2001,16(4):892-897.
[12]BILLINTON R,ALLAN R N.Reliability Evaluation of Power System[M].Boston:Pitman Advanced Pub,1984.
[13]栗文義,張保會,巴根.風/柴/儲能系統(tǒng)發(fā)電容量充裕度評估[J].中國電機工程學報,2006,26(16):62-67 LI Wen-yi,ZHANG Bao-hui,Bagen.Capacity Adequacy Evaluation of Wind-diesel-storage System[J].Proceedings of the Chinese Society for Electrical Engineering,2006,26(16):62-67.
[14]周培毅,張新燕.基于時間序列與支持向量機的風電場風速預測研究[J].陜西電力,2009,37(12):1-4.ZHOU Pei-yi,ZHANG Xin-yan.Study on Wind Speed Forecasting of Wind Farm Based on Time Series and Support Vector Machine[J].Shaanxi Electric Power 2009,37(12):1-4.
[15]XULiu,SYEDIslam.Wind-Diesel-Battery Hybrid Generation System Reliability Analysison Siteand Size Factors[C].IEEE Electrical and Computer Engineering 2006.ICECE'06.International Conference,2006:229-232.
[16]栗文義,張保會,巴根.風能大規(guī)模利用對電力系統(tǒng)可靠性的影響[J].中國電機工程學報,2008,28(1):100-105 LI Wen-yi,ZHANG Bao-hui,Bagen.Reliability Impacts of Large Scale Utilization of Wind Energy on Electric Power Systems[J].Proceedingsof the Chinese Society for Electrical Engineering,2008,28(1):100-105.
[17]BAGEN,ROY Billinton.Incorporating Well-Being Considerations in Generating Systems Using Energy Storage[J].2005,20(1):225-230.
[18]JIANG Wen,YAN Zheng,FENG Dong-han.A Review on Reliability Assessment for Wind Power Renewable and Sustainable Energy Reviews,2009(13):2485-2494.
[19]BILLINTON R,BAGEN,YU Cui.Reliability Evaluation of Small Stand-alone Wind Energy Conversion Systems using a Time Series Simulation Model[J].IEEE Proceedings-Generation,Transmission and Distribution,2003,150(1):96-100.
[20]ALLAN R N,BILLINTON R,GOEL L,et al.A Reliability Test System for Educational Purposes-basic Distribution System Data and Results[J].IEEETrans.Power Syst,1991,6:813-820.