一种考虑风电接入的大电网可靠性分析方法及系统与流程

发明属于电力系统可靠性评估，尤其涉及一种考虑风电接入的大电网可靠性分析方法及系统。

背景技术：

1、电力系统正逐渐发展成为超大规模的复杂系统，具有容量上超大规模、空间上广域分布、扰动传播范围大等特征，在此情况下，进行大电网的可靠性分析，对实现电力系统的稳定运行与控制具有重要意义。

2、我国拥有富足的风力资源，在我国大力发展新能源的技术背景下，风电已经接入电网并投入使用，目前风电机组单机容量和风电场规模仍在不断增大。

3、目前，大电网可靠性分析的方法针对的都是未接入新能源电场的电网，若沿用现有的可靠性分析方法对接入风电的大电网进行可靠性分析，则存在以下技术缺陷：风能具有随机性和波动性的特点，所以这就导致风电机组同样具有随机性和波动性的特点，现有的可靠性分析方法并没有考虑风能的接入情况，这就意味着现有的可靠性分析方法没考虑风电的随机性和波动性。所以，利用现有的可靠性分析方法对接入风电的大电网进行可靠性分析所得到的结果并不准确、可靠。错误的大电网可靠性分析结果会降低电力系统的安全性能以及长期效益。

技术实现思路

1、为了解决或者改善上述问题，本发明提供了一种考虑风电接入的大电网可靠性分析方法及系统，具体技术方案如下：

2、本发明提供了一种考虑风电接入的大电网可靠性分析方法，所述方法包括：s1：根据大电网未接入风电时的历史数据建立大电网参数数据集；s2：基于所述大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到大电网运行状态，对所述大电网运行状态进行分析，由此计算出第一可靠性指标；s3：建立风速时序模型；s4：基于所述风速时序模型建立风电机组出力模型，利用所述风电机组出力模型建立包含风电场的大电网参数数据集；s5：基于所述包含风电场的大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到包含风电场的大电网运行状态；s6：对所述包含风电场的大电网运行状态进行分析，得到包含风电场的大电网运行状态的分析结果，所述分析结果包括：包含风电场的大电网当中所有元件的负荷削减总量以及负荷削减的总次数；s7：基于所述包含风电场的大电网运行状态的分析结果，结合所述包含风电场的大电网参数数据集，计算出第二可靠性指标；s8：将第一可靠性指标与第二可靠性指标进行对比，得到包含风电场的大电网可靠性评估结果。

3、优选的，所述步骤s3中，建立风速时序模型，包括如下步骤：s301：获取原始风速数据，并对原始风速数据进行预处理，相应公式为：其中，vt是原始风速，μt为原始数据的平均风速，σt为原始数据的标准差；s302：基于arma模型以及完成预处理的风速数据，构建出表征风速的风速时序模型：其中，yt为时刻t的风速序列值；φi(i＝1,2,…,n)和θj(j＝1,2,…,m)代表自回归与滑动平均的系数，{αt}是一个均值为零、方差为的正态白噪声序列，有

4、优选的，所述步骤s4中，基于所述风速时序模型建立风电机组出力模型，包括如下步骤：s401：在t时刻对所述表征风速的风速时序模型进行求解，得到模拟风速vt：vt＝μt+δtyt，其中，μt为平均风速，yt为时间序列，δt为标准差；s402：基于模拟风速vt，建立风电机组出力模型，如下：

5、

6、其中，vci为切入风速，vco为切出风速，vr为额定风速，pr为额定输出功率。

7、优选的，所述步骤s5中，基于所述包含风电场的大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到包含风电场的大电网运行状态，包括如下步骤：所述包含风电场的大电网参数数据集包括：风力发电机的故障率λ以及修复率μ；s501：基于所述故障率λ建立风电机组正常状态运行模型，基于所述故障率μ建立风电机组故障状态运行模型；s502：基于所述风电机组正常状态运行模型以及故障状态运行模型进行多次抽样，得到包含风电场的大电网运行状态。

8、优选的，所述步骤s501中，建立风电机组正常状态运行模型以及故障状态运行模型，包括：基于所述故障率λ，建立风电机组正常状态运行模型：其中，tj为该元件正常工作持续时间，λj为第j个风力发电机的故障率，uj是对应于第j个风力发电机在[0,1]间均匀分布的随机数；基于所述修复率μ，建立风电机组故障状态运行模型：其中，tj为该元件故障持续时间，μj为第j个风力发电机的修复率，uj是对应于第j个风力发电机在[0,1]间均匀分布的随机数。

9、优选的，所述步骤s6中，得到包含风电场的大电网当中所有元件的负荷削减总量，包括如下步骤：对所述包含风电场的大电网运行状态进行分析，得到包含风电场的大电网当中所有元件的负荷削减总量，计算公式为：

10、∑pgi+∑pwi＝pl-pd，其中，pd为切负荷功率，pgi为第i台常规机组输出功率，pwi为第i台风电机组输出功率、pl为负荷功率。

11、优选的，所述步骤s7中，计算出第二可靠性指标，包括：所述第二可靠性指标包括：给定时间区间内系统不能满足负荷需求的概率lolp，给定时间区间内负荷需求电量削减期望数eens以及给定时间区间内系统不能满足负荷需求的次数lolf；。

12、计算给定时间区间内系统不能满足负荷需求的概率lolp，对应公式为：其中，n为总的抽样年数，d(xij)表示系统状态xj的持续时间，h(xij)为失负荷概率的指示函数；

13、

14、其中，ωsuccess为正常状态空间集合，ωfailure为故障状态空间集合。

15、计算在给定时间区间内负荷需求电量削减期望数eens：

16、

17、其中，δp(xij)表示系统状态xij故障时的负荷削减量，h(xij)为失负荷概率的指示函数，d(xij)表示系统状态xj的持续时间。

18、计算给定时间区间内系统不能满足负荷需求的次数lolf：

19、

20、其中，lloi指第i个抽样年发生负荷削减的次数，单位：次/年。

21、优选的，所述步骤1中，基于所述大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到大电网运行状态，包括：所述大电网参数数据集包括：发电机的故障率λ’以及修复率μ’；基于所述故障率λ’建立风电机组正常状态运行模型，基于所述故障率μ’建立风电机组故障状态运行模型；基于所述风电机组正常状态运行模型以及故障状态运行模型进行多次抽样，得到包含风电场的大电网运行状态。

22、优选的，所述步骤1中，第一可靠性指标，包括：给定时间区间内系统不能满足负荷需求的概率lolp，给定时间区间内负荷需求电量削减期望数eens以及给定时间区间内系统不能满足负荷需求的次数lolf。

23、基于相同的发明构思，本技术提出一种考虑风电接入的大电网可靠性分析系统，包括：第一可靠性指标计算单元，用于计算出第一可靠性指标：根据大电网未接入风电时的历史数据建立大电网参数数据集，基于所述大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到大电网运行状态，对所述大电网运行状态进行分析，由此计算出第一可靠性指标；第二可靠性指标计算单元，用于计算出第二可靠性指标：建立风速时序模型，基于所述风速时序模型建立风电机组出力模型，利用所述风电机组出力模型建立包含风电场的大电网参数数据集，基于所述包含风电场的大电网参数数据集，利用序贯蒙特卡洛模拟法，得到包含风电场的大电网运行状态，对所述包含风电场的大电网运行状态进行分析，得到包含风电场的大电网运行状态的分析结果，所述分析结果包括：包含风电场的大电网当中所有元件的负荷削减总量以及负荷削减的总次数，基于所述包含风电场的大电网运行状态的分析结果，结合所述包含风电场的大电网参数数据集，计算出第二可靠性指标；可靠性评估单元，用于评估包含风电场的大电网可靠性：将第一可靠性指标与第二可靠性指标进行对比，得到包含风电场的大电网可靠性评估结果。

24、本发明的有益效果为：本技术提出的可靠性评估方法针对风电场并网对电力系统的可靠性影响，考虑到风能的随机性和波动性，建立了符合风能特性的风电场发电可靠性模型。本技术所提供的方法能够对含有风电场大电网的可靠性进行较为准确的评估，确保电力系统的稳定运行与控制，保证电力系统的安全性能以及长期效益，具备实用意义。