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基于可再生能源發電的概率可用輸電能力分析

2022-05-10 09:02:54
應用能源技術 2022年4期
關鍵詞:影響能力模型

汪 飛

(淮南電力檢修有限責任公司,淮南 232000)

0 引 言

近年來能源危機的受關注程度持續提升,可再生能源的開發和利用探索受此影響大量涌現,光伏發電便屬于其中代表。隨著光伏發電領域的快速進步,可再生能源發電并入電網帶來的不確定性和波動性影響持續提升,為盡可能控制這種影響,正是本文圍繞概率可用輸電能力開展具體研究的原因所在。

1 可再生能源發電可靠性模型

太陽能存在可再生、永久性、無污染等優勢,近年來得到廣泛利用,隨著光伏發電技術的日漸成熟,并入電網的光伏電站數量不斷提升,但受到存在不確定性的有功功率輸出影響,光伏電站發電概率可用輸電能力研究向來受到重視。受光照不確定性影響,存在隨機不穩定性的光伏發電輸出功率,因此本文研究需要首先進行可靠性模型建設,光伏電站可基于實際情況細分為故障、運行、休眠狀態,光伏電站運行狀態和太陽輻照度基于拉丁超立方采樣法進行采樣,光伏電站未來一段時間的輸出功率可由此求得,之后對常規電力系統負荷變化及元件運行狀態采樣,最終可基于樣本數據完成含光伏并網的概率可用輸電能力評估,概率可用輸電能力指標在不同狀態下的變化也能夠由此針對性分析[1]。

本文研究的可再生能源發電可靠性模型以光伏陣列輸出功率模型為基礎,該模型可基于Beta分布對太陽的輻照度進行表示,光伏陣列輸出功率的概率密度函數可由此表示為:

(1)

式中,Psun=ESη、Bmax=SηEmax分別代表光伏陣列的輸出功率、最大輸出功率,其中η、S、E分別代表光電轉換效率、方陣總面積、輻照度,Beta分布形狀參數表示為α和β,Gamma函數表示為Γ,本文研究不考慮無功功率。基于式(1)和圖1所示的光伏電站構架,研究將光伏陣列與逆變器視作小型光伏系統,并聯的復數小型光伏系統組成光伏電站。

圖1 光伏電站構架示意圖

基于運行狀態,光伏電站的運行模式可概括為休眠、運行、故障,因此可得到圖2所示的運行狀態轉移模型。

圖2中對三種狀態下光伏電站的修復率和故障率進行描述,如λFR、λRF代表故障狀態下的修復率和故障率,可基于故障狀態數量判斷光伏電站屬于完全或部分故障狀態,因此可確定光伏電站故障狀態輸出功率:

PSW=(m-i)ESη

(2)

式中,m、i分別代表光伏電站包含的小型光伏系統數量、處于故障狀態的小型光伏系統數量。圖1中的λSR、λRS分別代表光伏電站在正常狀態和休眠狀態間的修復率、轉移率,因此可得到運行狀態的光伏電站有功輸出:

PW=mESη

(3)

圖2 運行狀態轉移模型

太陽的輻照程度與光伏電站正常運行狀態的輸出功率相等,在本文研究對太陽能輻照度的模擬中,主要由Beta分布確定,在不同天氣和不同地區的Beta分布形狀參數差異需要得到重視。為簡化研究,本文將接入電網的光伏電站視為PQ節點,其中Q=0。

2 概率可用輸電能力分析

光伏電站區域輻照度由Beta分布模擬,輻照度采樣由拉丁超立方采樣法完成,以此確定光伏電站不同運行狀態下的有功輸出,同樣采樣還需要圍繞電力系統常規設備開展,采用相同采樣方法,基于最優潮流法的概率可用輸電能力計算模型通過原對偶內點法完成求解,最終得到概率可用輸電能力的評估指標,具體流程包括:第一,將原件原始數據和光照強度輸入;第二,明確采樣規模和變量數目;第三,基于拉丁超立方采樣法完成拉丁超立方采樣法生成;第四,得出排序矩陣,重新排列原始采用樣矩陣元素;第五,對系統狀態矩陣進行判斷,如發現負荷量與發電量不匹配、系統解列等情況,則認為該狀態下的光伏電站概率可用輸電能力為0,安全穩定約束無法滿足;第六,對光伏電站概率可用輸電能力斷面進行劃分,所有抽樣狀態下概率可用輸電能力的值基于原對偶內點法完成求解:第七,對求解獲得的概率可用輸電能力評估指標進行統計,通過對比指標,明確概率可用輸電能力受到的光伏電站影響[2]。

3 算例分析

案例選擇IEEE-RTS系統,該系統包含常規機組數量為32臺,母線24條,變壓器5個,總裝機容量、峰值負荷分別為3 405、2 850 MW,以100 MW為系統基準值,概率可用輸電能力基于光伏發電系統進行研究,對受電區域(138 kV)和送電區域(230 kV)間的概率可用輸電能力進行計算。假設光伏電站同一時刻的逆變器和光伏電站陣列處于相同條件,基于不同問題討論進行并網位置設置,α、β在Beta分布取值為6.37、4.16,結合同類研究數據,可確定小光伏系統修復率和故障率,分別為每小時4.17×10-3次、9.1×10-6次。

光伏電站并網、并網位置、并網容量均會對概率可用輸電能力造成影響,首先圍繞光伏電站并網帶來的影響進行分析可以發現,火電站和光伏電站存在相同容量,在相同節點二者并入后,系統存在增加的概率可用輸電能力期望值,同時存在小于原系統的概率可用輸電能力值,這源于不穩定性的輻照度影響,因此多數情況下光伏電站存在低于額定容量輸出,其本身波動性較大;進一步圍繞并網位置進行研究可以發現,系統的概率可用輸電能力會受到并網位置對于影響,影響最小的位置為同一區域不同并網節點,但光伏電站于受電區并入時,存在較大的概率可用輸電能力期望值及最大值較大的概率可用輸電能力值。為保證電網輸電能力,在相同條件下,光伏電站在受電區并網對系統概率可用輸電能力的貢獻最大,但這種并網位置選擇會帶來較大波動;圍繞并網容量帶來的影響進行分析可以發現,在并入系統后,光伏電站影響下的系統概率可用輸電能力期望值增加,同時存在增加的系統概率可用輸電能力最大值,這說明系統概率可用輸電能力提升能夠獲得光伏電站并入帶來的積極影響。隨著并入容量增加,對應存在逐漸增加的概率可用輸電能力期望值和最大值,但同時存在之間增大的概率可用輸電能力標準差,這說明容量越大的光伏電站接入對應存在越大的波動性,這對系統概率可用輸電能力波動性帶來的影響必須得到重視。

綜合分析可以發現,相較于常規機組,光伏電站存在較低可靠性,這源于光照隨機性對光伏電站的影響,這種影響下光伏電站在多數情況下不存在額定功率。在選擇并入位置時,光伏電站應在受電區并入,這種并入位置選擇在提高概率可用輸電能力方面具備積極意義,且系統概率可用輸電能力指標能夠隨容量提升的光伏電站優化。為降低系統概率可用輸電能力波動性,光伏電站并網需選擇送電區,電網架構和實際條件帶來的影響也需要得到重視。

4 結束語

綜上所述,概率可用輸電能力會受到多方面因素影響。在此基礎上,本文涉及的可再生能源發電可靠性模型、算例分析等內容,則直觀展示了光伏電站可靠性。為保證可再生能源發電更好滿足我國能源需求,基于概率可用輸電能力的光伏發電并網位置、并網容量優選必須得到業內人士重視。

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