李 璐， 肖湘寧， 陳鵬偉

(新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 華北電力大學(xué)， 北京 102206)

改進(jìn)光伏模型及其在微網(wǎng)可靠性評(píng)估中的應(yīng)用

李 璐， 肖湘寧， 陳鵬偉

(新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 華北電力大學(xué)， 北京 102206)

新能源發(fā)電系統(tǒng)的準(zhǔn)確建模是分析新能源并網(wǎng)穩(wěn)定性、安全性與可靠性等方面影響的關(guān)鍵因素。針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)可靠性影響分析，本文在詳細(xì)分析現(xiàn)有光伏發(fā)電系統(tǒng)可靠性模型優(yōu)缺點(diǎn)與適用范圍的基礎(chǔ)上，提出了一種綜合考慮容量、溫度及輻照度等運(yùn)行條件約束的改進(jìn)模型。為分析其對(duì)微電網(wǎng)可靠性評(píng)估的影響，設(shè)計(jì)了基于時(shí)序蒙特卡羅狀態(tài)抽樣法的可靠性評(píng)估流程，并對(duì)含光伏發(fā)電系統(tǒng)的微網(wǎng)進(jìn)行了可靠性評(píng)估驗(yàn)證。理論分析與評(píng)估結(jié)果表明，改進(jìn)模型使得評(píng)估結(jié)果更為嚴(yán)格，且實(shí)際輸出功率方差較之現(xiàn)有模型有所減小，能在一定程度上加快蒙特卡羅法評(píng)估的收斂速度。

光伏發(fā)電模型; 微網(wǎng); 可靠性評(píng)估; 蒙特卡羅法; 收斂速度

1 引言

新能源的應(yīng)用滿(mǎn)足了社會(huì)對(duì)環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排和可持續(xù)性發(fā)展的要求，支持新能源快速發(fā)展也已成為各國(guó)未來(lái)能源計(jì)劃的重要核心[1]。分布式新能源的就地消納會(huì)成為新一代電力系統(tǒng)的重要特征，微網(wǎng)作為其中一種提高新能源就地消納能力的高效能量傳輸模式，會(huì)得到各國(guó)的大力發(fā)展[2]。隨著新能源發(fā)電滲透率的不斷增加，其對(duì)電力系統(tǒng)的影響也隨之不斷凸顯[3]。供電可靠性是微網(wǎng)的重要運(yùn)行目標(biāo)之一，其可靠性評(píng)估是分析新能源并網(wǎng)特性、微網(wǎng)運(yùn)行特性的重要組成部分。由于微網(wǎng)存在發(fā)輸配用一體化特性，傳統(tǒng)的發(fā)電系統(tǒng)或配電系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法在微網(wǎng)可靠性評(píng)估中均不能完全適用。

蒙特卡羅模擬法可靈活地模擬微源、負(fù)荷、元件及系統(tǒng)多運(yùn)行狀態(tài)特性，因而國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)模擬法可靠性評(píng)估及其建模展開(kāi)了深入的研究[4-6]。在蒙特卡羅多狀態(tài)模擬中，電源與負(fù)荷建模方式的合理性會(huì)影響最終評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性，光伏發(fā)電系統(tǒng)作為微網(wǎng)的典型組網(wǎng)單元，其隨機(jī)出力建模一直是可靠性評(píng)估建模的重點(diǎn)研究對(duì)象之一。目前較為常用的建模思路主要有兩類(lèi)：①根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率方程，利用歷史運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)的概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果[7]，或直接利用功率輸出數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計(jì)結(jié)果[6,8]，建立隨機(jī)輸出模型；②選擇典型場(chǎng)景下的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)，疊加相應(yīng)波動(dòng)分量進(jìn)行運(yùn)行環(huán)境隨機(jī)性的模擬，進(jìn)而利用輸出功率方程進(jìn)行建模[5]。由于參數(shù)選取、隨機(jī)性處理方式不同，光伏發(fā)電系統(tǒng)隨機(jī)輸出模型的完備程度有所差異，建模的時(shí)頻域側(cè)重點(diǎn)也有所不同，目前尚未有統(tǒng)一或被普遍接受的模型。隨機(jī)輸出模型是穩(wěn)態(tài)正常運(yùn)行的簡(jiǎn)化建模，光伏發(fā)電系統(tǒng)光伏陣列、逆變器等元件或裝置的故障會(huì)直接影響其輸出特性。文獻(xiàn)[9] 結(jié)合逆變器組的運(yùn)行狀態(tài)組合，建立了多狀態(tài)隨機(jī)輸出模型。文獻(xiàn)[10,11] 分別考慮逆變器故障與光伏陣列典型故障的影響，建立了計(jì)及光伏發(fā)電系統(tǒng)內(nèi)部故障的隨機(jī)輸出模型。對(duì)于可靠性評(píng)估而言，單獨(dú)選擇有限主要狀態(tài)、概率分布、典型場(chǎng)景數(shù)據(jù)曲線(xiàn)的建模方式均不能較好地模擬光伏發(fā)電系統(tǒng)在時(shí)序上的連續(xù)輸出特性與有界約束性。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文在分析現(xiàn)有光伏發(fā)電系統(tǒng)隨機(jī)出力模型不足的基礎(chǔ)上，提出了一種綜合考慮容量、溫度及輻照度等運(yùn)行條件約束的改進(jìn)模型，并詳細(xì)分析了改進(jìn)模型的輸出特性，最后設(shè)計(jì)了基于狀態(tài)抽樣法的可靠性評(píng)估流程，對(duì)含光伏發(fā)電系統(tǒng)的微網(wǎng)進(jìn)行了可靠性評(píng)估驗(yàn)證。理論分析與仿真結(jié)果表明，光伏發(fā)電系統(tǒng)隨機(jī)出力模型直接影響微網(wǎng)可靠性評(píng)估結(jié)果，在其隨機(jī)出力模型中考慮實(shí)際容量約束及運(yùn)行條件時(shí)域連續(xù)特性會(huì)使得評(píng)估結(jié)果更為嚴(yán)格，并能在一定程度上加快蒙特卡羅法評(píng)估的收斂速度。

2 光伏發(fā)電系統(tǒng)可靠性模型

2.1 常用光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率隨機(jī)模型

光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率取決于多種因素，如輻射量、環(huán)境溫度、光伏組件特性、變流器效率、追蹤算法等，其中輻射量又與太陽(yáng)高度角、地理緯度、大氣透明度、積塵等有關(guān)。因此，完整的輸出功率建模是極其復(fù)雜的，在工程研究中，常予以簡(jiǎn)化建模。

(1)模型Ⅰ-考慮輻照度的影響

影響光伏系統(tǒng)輸出功率的最主要因素是光伏電池板能接收到的太陽(yáng)輻照度，僅考慮輻照度的影響，可將光伏發(fā)電系統(tǒng)出力模型簡(jiǎn)化為單輸入單輸出環(huán)節(jié)。假設(shè)某時(shí)刻電池板能接收到的太陽(yáng)輻照度為S(t)，則該電池板的輸出功率PPV為[12]：

(1)

式中，Um為最大功率點(diǎn)處電壓；Im為最大功率點(diǎn)處電流；SSTC為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件(光照強(qiáng)度1000W/m2，環(huán)境溫度25℃)下的輻照度，一般取1MW/m2；b為電池材料相關(guān)常數(shù)，對(duì)于硅材料構(gòu)成的光伏組件，典型值為0.0005m2/W；e為自然對(duì)數(shù)的底。

在一定研究時(shí)間間隔內(nèi)，太陽(yáng)輻照度近似呈Beta分布，這是一種在區(qū)間[0,1]上的連續(xù)分布，其概率密度函數(shù)為：

(2)

式中，S、Smax分別為給定研究時(shí)間間隔內(nèi)的實(shí)際輻照度和輻照度最大值；α和β為Beta分布的形狀參數(shù)，可通過(guò)給定研究時(shí)間間隔內(nèi)的S/Smax的期望值與方差計(jì)算得到；Γ為伽馬函數(shù)。

(2)模型Ⅱ-考慮輻照度與溫度的影響

光伏系統(tǒng)輸出功率除與輻照度有關(guān)外，還受工作溫度的影響[13]，即

(3)

式中，PSTC為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下的額定功率；k為功率溫度系數(shù)，一般取-0.0045～-0.0047；T(t)為電池板工作溫度；Trate為參考溫度，取標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試溫度25℃。

利用網(wǎng)格法對(duì)輻照度年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)曲線(xiàn)和環(huán)境溫度年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)曲線(xiàn)進(jìn)行處理，在橫縱坐標(biāo)軸上均選取合適的間隔形成網(wǎng)格，將每一網(wǎng)格范圍內(nèi)的輻照度與環(huán)境溫度分別用S(t)和T(t)表示，同一時(shí)間間隔內(nèi)的輻照值與溫度值的組合將形成一個(gè)場(chǎng)景，即

σ={S(t),T(t)}

(4)

再利用式(3)求出每一場(chǎng)景下的輸出功率。為了減少場(chǎng)景數(shù)目及運(yùn)算負(fù)擔(dān)，時(shí)間間隔通常為小時(shí)級(jí)。

2.2 常用光伏發(fā)電系統(tǒng)模型特性分析

(1)模型Ⅰ特性分析

模型Ⅰ將太陽(yáng)輻照度近似看成Beta分布，對(duì)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的依賴(lài)性小，簡(jiǎn)單且易于建模，但存在以下缺點(diǎn)：

1)僅考慮了輻照度對(duì)太陽(yáng)能電池板輸出功率的影響，忽略了環(huán)境溫度的影響，因而僅適用于工作溫度較為恒定的光伏發(fā)電系統(tǒng)建模。

2)將輻照度近似看成Beta分布，未能考慮輻照度的時(shí)序連續(xù)特性，存在模擬準(zhǔn)確度問(wèn)題。

(2)模型Ⅱ特性分析

模型Ⅱ雖同時(shí)考慮了輻照度與環(huán)境溫度對(duì)光伏系統(tǒng)出力的影響，并對(duì)輻照度和環(huán)境溫度的時(shí)間分布特性進(jìn)行了模擬，但對(duì)輻照度與環(huán)境溫度的模擬僅依靠歷史年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，未考慮兩者的隨機(jī)分布特性。

此外，模型Ⅰ與模型Ⅱ均未考慮光伏陣列故障對(duì)輸出的限制，而這點(diǎn)恰在微網(wǎng)可靠性評(píng)估過(guò)程中常被忽略，對(duì)評(píng)估結(jié)果有較大影響的重要因素。

3 光伏發(fā)電系統(tǒng)改進(jìn)模型

3.1 工作條件約束

光伏組件的穩(wěn)態(tài)功率輸出受輻照度與工作溫度的共同影響，輻照度與工作溫度的合理與準(zhǔn)確模擬是光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率建模的基礎(chǔ)。為了模擬輻照度與溫度的時(shí)間連續(xù)特性，首先利用輻照度S與溫度T的年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)回歸估計(jì)出日標(biāo)準(zhǔn)輻照度曲線(xiàn)與日標(biāo)準(zhǔn)溫度曲線(xiàn)Sstd(t)與Tstd(t)。由于光伏發(fā)電系統(tǒng)受時(shí)令和天氣的影響，有效日輸出時(shí)段在不同月份和季節(jié)中有一定差異，為便于年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的處理，本文直接以24h為窗長(zhǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和回歸估計(jì)，即t∈[0,24]h。

光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出的隨機(jī)性主要是由輻照度與溫度的波動(dòng)性引起，根據(jù)式(5)求得輻照度差ΔS(t)與溫度差ΔT(t)。

(5)

式中，S′(t)、T′(t)由年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得。

由于Sstd(t)與Tstd(t)為通過(guò)回歸估計(jì)獲得，因此不同時(shí)刻的ΔS(t)與ΔT(t)均會(huì)近似呈均值為0的正態(tài)分布，可統(tǒng)計(jì)出輻照度差與溫度差的方差σS(t)與σT(t)，進(jìn)而可通過(guò)抽樣模擬出正態(tài)分布隨機(jī)變量ΔS(t)與ΔT(t)。

3.2 運(yùn)行容量約束

對(duì)于光伏陣列，單塊光伏電池板的故障會(huì)引起其所在光伏電池板串的停運(yùn)，導(dǎo)致所在光伏逆變器組降額運(yùn)行，即PSTC在光伏陣列出現(xiàn)故障而變流器正常運(yùn)行時(shí)會(huì)有所減小。在可靠性評(píng)估中，光伏發(fā)電系統(tǒng)降額運(yùn)行工況應(yīng)該予以考慮。

假設(shè)光伏陣列中各光伏電池板的不可用度相同，均為q，則n塊光伏電池板串聯(lián)之后的不可用度為：

qs=1-(1-q)n

(6)

(7)

式中，h表示故障光伏電池板串?dāng)?shù)。

(8)

則

(9)

式中，Xpv=1與Xpv=0分別表示光伏陣列正常工作狀態(tài)與故障狀態(tài)，由光伏陣列故障率與修復(fù)率抽樣決定；U0為單位均勻分布隨機(jī)數(shù)。

綜上，綜合式(3)～式(9)可得到考慮容量、溫度及輻照度等運(yùn)行條件約束的光伏發(fā)電系統(tǒng)出力模型：

(10)

3.3 改進(jìn)模型的特性分析

設(shè)標(biāo)幺化后，光伏陣列正常運(yùn)行狀態(tài)輸出功率變量為X∈[0,1]，非故障并聯(lián)光伏電池板串?dāng)?shù)比例為Y∈[0,1]，因?yàn)閄與Y相互獨(dú)立，則實(shí)際輸出功率期望為：

E(XY)=E(X)E(Y)

(11)

由于E(Y)<1，則E(XY)

實(shí)際輸出功率方差為：

(12)

為分析降額運(yùn)行引入對(duì)實(shí)際輸出的影響，假設(shè)D(X)>D(XY)，有

E(X2)-[E(X)]2>E(X2)E(Y2)-

[E(X)]2[E(Y)]2

(13)

則

(14)

即

(15)

由于光伏發(fā)電系統(tǒng)晝夜運(yùn)行特性差異，即無(wú)輻照度時(shí)輸出為0，而光伏陣列故障態(tài)屬于離散小概率分布，因此D(X)一般遠(yuǎn)大于D(Y)，且[E(X)]2一般在0.1～0.2范圍內(nèi)。1-E(Y2)的取值范圍與m、qs(或m、n、q)相關(guān)，因而受制于實(shí)際系統(tǒng)，m取典型值時(shí)，1-E(Y2)與qs之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 1-E(Y2)與m、qs關(guān)系Fig.1 Relationship of 1-E(Y2) and m，qs

由圖1可知，1-E(Y2)與[E(X)]2具有較為接近的取值范圍，則上述假設(shè)D(X)>D(XY)在一般情況下是成立的。對(duì)于時(shí)序蒙特卡羅模擬法來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)狀態(tài)量的方差是影響其評(píng)估收斂速度的主要因素，其近似關(guān)系為[14]：

(16)

式中，cα為置信水平系數(shù)；σ為系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)差；N為子樣數(shù)。當(dāng)考慮降額運(yùn)行狀態(tài)時(shí)會(huì)使得總體功率輸出方差減小，所以改進(jìn)模型在一定程度上可以加快狀態(tài)模擬的收斂速度，即在一定置信水平下，需要更少的子樣數(shù)。

4 可靠性評(píng)估過(guò)程設(shè)計(jì)

本文選擇狀態(tài)持續(xù)時(shí)間抽樣法來(lái)設(shè)計(jì)可靠性評(píng)估流程。根據(jù)元件狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的概率分布進(jìn)行抽樣組成系統(tǒng)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間序列，然后對(duì)抽樣構(gòu)成的各系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判定與統(tǒng)計(jì)，從而獲得各可靠性指標(biāo)，其基本步驟如下：

(1)確定元件的初始狀態(tài)。一般假設(shè)元件初始時(shí)刻均處于運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)系統(tǒng)中每一元件停留在當(dāng)前狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行抽樣，運(yùn)行狀態(tài)與持續(xù)時(shí)間序列應(yīng)為

(17)

其中，持續(xù)時(shí)間狀態(tài)序列由元件故障及修復(fù)時(shí)間概率分布逆推模擬獲得。

(2)根據(jù)各元件的狀態(tài)序列，綜合給出總時(shí)間段T內(nèi)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)與持續(xù)時(shí)間序列：

(18)

(3)根據(jù)元件狀態(tài)組合、持續(xù)時(shí)間及相應(yīng)微源與負(fù)荷的模擬結(jié)果，對(duì)各負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判定，包括功率缺額情況下負(fù)荷控制。

考慮到負(fù)荷模型是影響微網(wǎng)供電可靠性評(píng)估結(jié)果的另一因素，為更好地表征負(fù)荷固有的隨機(jī)性與波動(dòng)性，構(gòu)建了如下計(jì)及反彈效應(yīng)的多狀態(tài)負(fù)荷可靠性模型

PL(t)=PL0(t)+Pα(t)+DPB(t)

(19)

式中，PL0(t)表示日基本負(fù)荷水平序列，由固定步長(zhǎng)或變步長(zhǎng)對(duì)某類(lèi)負(fù)荷的日負(fù)荷曲線(xiàn)劃分而成[6]：

(20)

而Pα(t)為負(fù)荷波動(dòng)分量，可用正態(tài)分布隨機(jī)變量來(lái)抽樣模擬；DPB(t)表示負(fù)荷控制或供電中斷引起的負(fù)荷反彈量，通常采用3階段反彈負(fù)荷模型[15]。

(4)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算相應(yīng)的可靠性指標(biāo)。

5 算例驗(yàn)證與分析

5.1 測(cè)試系統(tǒng)

本文在 RBTS Bus4系統(tǒng)[15]中截選F2饋線(xiàn)并配置成微網(wǎng)，將修改后的系統(tǒng)作為微網(wǎng)可靠性評(píng)估測(cè)試系統(tǒng)，具體如圖2所示，包括1個(gè)光伏發(fā)電系統(tǒng)接入節(jié)點(diǎn)與4個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)。

圖2 可靠性測(cè)試系統(tǒng)Fig.2 Reliability test system

光伏發(fā)電系統(tǒng)容量為1.6MW，以北京某地區(qū)光伏發(fā)電系統(tǒng)月溫度與輻照度數(shù)據(jù)為實(shí)例，負(fù)荷節(jié)點(diǎn)4～7類(lèi)型依次為商業(yè)負(fù)荷、大用戶(hù)負(fù)荷、居民負(fù)荷與政府及醫(yī)療負(fù)荷，平均功率分別為0.45MW、1.07MW、0.47MW與0.57MW，節(jié)點(diǎn)用戶(hù)數(shù)依次為10、1、200與1，其典型日負(fù)荷曲線(xiàn)如圖3所示。

圖3 典型4類(lèi)日負(fù)荷曲線(xiàn)Fig.3 Four kinds of typical daily load curve

居民負(fù)荷與大用戶(hù)負(fù)荷計(jì)及負(fù)荷反彈效應(yīng)，參考文獻(xiàn)[16]，反彈系數(shù)分別設(shè)為0.1、0.08、0.05與0.2、0.1、0.08，電源及元件可靠性參數(shù)選取見(jiàn)表1。

表1 電源與元件部分可靠性參數(shù)Tab.1 Reliability parameters of power supply and components

5.2 評(píng)估結(jié)果及分析

選取系統(tǒng)平均停電時(shí)間SAIDI、電量不足期望值EENS與系統(tǒng)平均停電頻率SAIFI作為微網(wǎng)可靠性評(píng)估指標(biāo)。

(1)不同光伏系統(tǒng)模型可靠性評(píng)估結(jié)果比較

不同光伏系統(tǒng)模型可靠性評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表2。模型II考慮了溫度的影響，其評(píng)估結(jié)果較模型I保守，但由于日溫度數(shù)據(jù)差異較小，兩者的評(píng)估結(jié)果仍較為接近。改進(jìn)模型考慮了光伏陣列的故障可能，因而體現(xiàn)出更為保守的評(píng)估結(jié)果。分別采用模型I、II與改進(jìn)模型進(jìn)行微網(wǎng)可靠性評(píng)估時(shí)，微網(wǎng)供電可靠率分別為99.882%、99.881%與99.878%?？梢园l(fā)現(xiàn)，就供電可靠率而言，改進(jìn)模型與模型I、 II差異較大，且由于考慮因素更多，具有更好的可信度。

表2 不同光伏系統(tǒng)模型可靠性評(píng)估結(jié)果影響Tab.2 Effects of different PV models on reliability evaluation results

(2)不同光伏系統(tǒng)模型評(píng)估收斂性比較

對(duì)圖2所示測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行4.38×107h的模擬計(jì)算，分別采用模型I、II和改進(jìn)模型，每間隔8.76×106h輸出當(dāng)前模擬計(jì)算出的可靠性評(píng)估結(jié)果，10次評(píng)估結(jié)果如圖4～圖6所示。

圖4 不同設(shè)置時(shí)間段下系統(tǒng)平均停電時(shí)間SAIDIFig.4 System average outage time SAIDI under different setting time

圖5 不同設(shè)置時(shí)間段下電量不足期望值EENSFig.5 Expected value of power shortage EENS under different setting time

圖6 不同設(shè)置時(shí)間段下系統(tǒng)平均停電頻率SAIFIFig.6 System average outage frequency SAIFI under different setting time

由圖4～圖6可見(jiàn)，對(duì)于時(shí)序蒙特卡羅狀態(tài)模擬法可靠性評(píng)估而言，改進(jìn)模型較之模型I與模型II具有更快的收斂速度。蒙特卡羅模擬法可靠性評(píng)估的收斂速度僅與自身問(wèn)題的方差有關(guān)，雖然改進(jìn)模型考慮了光伏陣列的多種運(yùn)行狀態(tài)，但是光伏陣列的降額運(yùn)行實(shí)際上是減小了一次環(huán)境因素的分布不均特性與系統(tǒng)自身狀態(tài)分布的方差，從而改進(jìn)模型能夠提高模擬法評(píng)估的收斂速度。

6 結(jié)論

針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)，本文提出了一種綜合考慮容量、溫度及輻照度等運(yùn)行條件約束的改進(jìn)模型，并設(shè)計(jì)了基于時(shí)序蒙特卡羅狀態(tài)抽樣的可靠性評(píng)估方法，驗(yàn)證了現(xiàn)有光伏可靠性模型及改進(jìn)模型對(duì)微網(wǎng)可靠性評(píng)估的影響。通過(guò)理論分析與仿真驗(yàn)證得到以下結(jié)論：

(1)改進(jìn)模型考慮了光伏陣列的故障可能，使得實(shí)際功率輸出期望低于模型I、II，評(píng)估結(jié)果更為嚴(yán)格，且與模型I、II差異較大。

(2)改進(jìn)模型考慮降額運(yùn)行狀態(tài)，使得實(shí)際功率輸出方差減小，對(duì)于時(shí)序蒙特卡羅狀態(tài)模擬法可靠性評(píng)估而言，改進(jìn)模型較之模型I、II具有更快的評(píng)估收斂速度。

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Improved photovoltaic model and its application in reliability evaluation of microgrid

LI Lu, XIAO Xiang-ning, CHEN Peng-wei

(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources， North China Electric Power University, Beijing 102206，China)

Accurate modeling of new energy power generation system is the key factor to analyze the stability, security and reliability of grid-connected power system. For reliability analysis of microgrid containing PV (photovoltaic) generation system, based on detailed analysis of characteristics and deficiencies of existing models, an improved PV output model was proposed in this paper. The operating condition constraints of irradiance, temperature, and operating capacity were comprehensively taken into consideration. In order to analyze its influence on microgrid reliability evaluation, the reliability evaluation process based on sequential Monte Carlo state sampling method was designed, and the reliability evaluation of microgrid with PV generation system was carried out. Theoretical analysis and evaluation results show that the improved PV model makes evaluation results more rigorous, and the variance of the actual output power decreases as compared with the existed models, moreover, the convergence rate of evaluation can be accelerated.

photovoltaic generation model; microgrid; reliability evaluation; Monte Carlo method; convergence rate

2016-04-06

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2016XS02)

李 璐 (1991-)， 女， 遼寧籍， 碩士研究生， 研究方向?yàn)橹鲃?dòng)配電網(wǎng)可靠性評(píng)估； 肖湘寧 (1953-)， 男， 湖南籍， 教授， 博導(dǎo)， 研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)電能質(zhì)量、 現(xiàn)代電力電子技術(shù)應(yīng)用。

TM615

A

1003-3076(2016)11-0065-07