陳愷祺 劉成

摘要：新能源儲備的納入對促進新能源消費具有重要作用，但新能源儲備的可靠性受到預測難度大、波動性大的制約。為此，提出了一種基于風險控制的能源系統(tǒng)備用方法。首先從電網(wǎng)安全和新能源消耗兩個方面分析了備用對電網(wǎng)調(diào)度運行的影響。以新能源消耗最大化為目標，提出了兼顧電網(wǎng)安全與新能源消耗的柔性備用機制。通過對某電網(wǎng)的實例分析和應用，驗證了該方法的科學性和實用性。分析了空載風險、新能源預測水平和負荷預測水平對備用容量和新能源消耗的影響。

關鍵詞：新能源;風力發(fā)電;光伏;備用;風險控制;調(diào)度運行

0引言

近年來，對高比例新能源電力系統(tǒng)的備用優(yōu)化進行了一些研究。本文通過建立風電預測誤差與備用需求變化的關聯(lián)模型，得到風電接入后的新能源備用容量，但分析中未考慮負荷預測精度的影響。全面考慮了不確定性因素，如強迫停機率、加載和風力發(fā)電輸出預測誤差，并建立了電力系統(tǒng)生成和備用協(xié)調(diào)調(diào)度模型與大規(guī)模風力發(fā)電通過隨機生產(chǎn)模擬，專注于風能波動帶來的實時操作備用需求。

一、 新能源納入備用對電網(wǎng)調(diào)度運行的影響

1不考慮電網(wǎng)新能源儲備

根據(jù)《電力系統(tǒng)技術導則》，電力系統(tǒng)的備用包括負荷備用容量、事故備用容量和維修備用容量三種能力。在調(diào)度運行前的啟動方式安排中，主要考慮負荷備用能力和事故備用能力。負荷備用容量一般是指連接母線并立即加載以平衡瞬時負載波動和負載預測誤差的旋轉(zhuǎn)備用容量為最大負載的2%-5%。本文重點分析了負荷和新能源預測誤差對備用的影響，可根據(jù)規(guī)劃功率曲線進行直流外送，故備用安排暫不考慮直流外送的影響。

系統(tǒng)空載風險是由系統(tǒng)負荷預測偏差和待機率共同決定的。根據(jù)《電力系統(tǒng)技術導則》中確定的備用率，可以根據(jù)系統(tǒng)負荷預測水平來評估系統(tǒng)的空載風險，也可以根據(jù)系統(tǒng)所能承受的空載風險來確定備用率。

2 新能源納入備用的必要性

通過一定方式將新能源納入儲備，可以減小常規(guī)機組的最大可調(diào)量，提高系統(tǒng)的最大可調(diào)量大消耗空間，減少新能源棄電。

3 新能源納入備用常用方法

目前，在電網(wǎng)實際調(diào)度運行中，新能源已納入儲備有兩種常用的方法：一是通過新能源的歷史通過對新能源產(chǎn)量進行統(tǒng)計，可以得到新能源產(chǎn)量的概率分布一定保證產(chǎn)量要求后，新能源產(chǎn)量轉(zhuǎn)入儲備（后本文稱為保證輸出法。在這種方法下，新能源被納入儲備Nr為常數(shù);另一種是通過新能源預測誤差通過統(tǒng)計分析得到預測誤差的概率分布，然后得到預測新能值的置信區(qū)間，然后遵循置信區(qū)間邊界將新能量納入待機狀態(tài)（以下簡稱置信區(qū)間法）。以上兩種方法都有一定的局限性，第一種方法不考慮新能源的預測值，只考慮歷史產(chǎn)量的統(tǒng)計規(guī)律固定價值包括在儲備中，趨向于保守。第二種方法沒有考慮在對新能源進行預測時，考慮了負荷預測偏差的影響偏差，但全損負荷風險是不可控制的。

三、實例分析及應用

某電網(wǎng)最大負荷為93090MW、新能源裝機容量為98788MW、外輸容量為34000MW。原始數(shù)據(jù)為2019年實際負荷、日前預測負荷、新能源實際發(fā)電量和日前預測發(fā)電量。數(shù)據(jù)源為時間分辨率為15min的調(diào)度能源管理系統(tǒng)。當前負荷預測準確率為98.9%（平均相對誤差）新能源的預測精度為45.7%，平均相對誤差為54.3%。根據(jù)第二節(jié)提出的方法，使用MATLAB編寫仿真程序，進行仿真研究。

1 廣義負荷預測偏差分析

首先，橫向開展西北電網(wǎng)2019年日前負荷預測線性分析中，根據(jù)式（10）中廣義負荷預測偏差的定義，進行了不同儲備利率下廣義負荷預測偏差的概率分布統(tǒng)計分析。準備金率設定為2%，3%，4%，5%。

2 不考慮新能源的備用留取

當待機系統(tǒng)不考慮新能源時，根據(jù)式（3）可定義式（10）的損耗負荷條件和廣義負荷預測偏差可見，系統(tǒng)空載狀態(tài)為系統(tǒng)廣義負荷預測偏差差小于0，即：

在0 - 5%之間，設置不同的備用率計算負荷預測偏差，計算相應的系統(tǒng)損耗負載風險。

在當前負荷預測水平下當保留備用時，系統(tǒng)損失負荷的風險為50%，且保留率為50%系統(tǒng)失負荷風險逐漸降低，但速度降低逐漸慢下來。當準備金率為5%時，系統(tǒng)將失去負荷風險下降到0.07%。

3 考慮新能源預測的備用留取

根據(jù)算法流程編制MATLAB仿真程序。設定負荷損失的風險不超過1%，首先按新能源不仿真結果表明，當新能源不計入備用時，備用應為最大負荷的3.8%，系統(tǒng)中新能源棄電率為8.3%。然后，根據(jù)算法對新能量包含比進行優(yōu)化。優(yōu)化結果所示，新能量預測所示輸出按新能源裝機容量歸一化。

四、 新能源納入比例的影響因素分析

1系統(tǒng)損失負荷風險對新能源納入比例的影響

針對新能源分別設置不同的系統(tǒng)損負荷風險分別在系統(tǒng)空載風險中加入比例優(yōu)化分析

當為1%、2%和3%時。

隨著系統(tǒng)空載風險的增加，新能源的比重也增加了，但系統(tǒng)失去了風負荷風險不能無限制地增加，較高的系統(tǒng)虧損意味著風險經(jīng)濟損失和社會影響可能更大，所以有必要綜合分析，確定適當?shù)南到y(tǒng)負荷損失風險。相互連接的電網(wǎng)不通，在系統(tǒng)平衡張力時，還要通過輸送的調(diào)節(jié)電力實現(xiàn)平衡，因此對于電網(wǎng)的互聯(lián)，建立合理建立區(qū)際備用互助機制可以提高區(qū)域電網(wǎng)的容量失去負荷風險，從而增加了新能源進入儲備的比例。

不同系統(tǒng)的失負荷風險下面，新能源進入備份可以減少系統(tǒng)的新能源放棄。同時，隨著系統(tǒng)負荷損失和新能源報廢風險的增加，這一比率也隨之增加電的速率會逐漸降低，但降低的速率會逐漸降低據(jù)說系統(tǒng)損失風險的增加會導致新能源棄電率和效率的降低它會越來越不明顯。

2新能源預測水平對納入比例的影響

國內(nèi)外對風電功率預測誤差的分布特性進行了研究者采用了多種分布模型，包括高斯分布、柯西分布、貝塔分布和修正的t分布同樣，能量表征的分布特征也不同，目前被歸類為正態(tài)分布特征布假設是最廣泛使用。以研究新能源預測水采用正態(tài)分布來描述平態(tài)對準備金率納入的影響預測誤差的概率分布。通過實際價值輸出的新能源通過疊加一個滿足正態(tài)分布的誤差來模擬新能量力的預測值，改變正態(tài)分布的方差來模擬不同的預測值然后將新能源的預測水平轉(zhuǎn)化為儲備金率的影響。均方根誤差是描述預測水平的常用指標，在系統(tǒng)空載風險分別設為1%的條件下均方根誤差降低10%和20%后，采用正態(tài)分布抽樣得到了預測誤差，并將新能源重新優(yōu)化為儲量比例。隨著新能源預測的均方根誤差新能源比重逐步上升。

3 負荷預測水平對納入比例的影響

通過疊加荷載的實際值采用滿足正態(tài)分布的預測誤差來模擬負荷預測值，研究了負荷預測水平對新能源夾雜比的影響。

在系統(tǒng)空載風險設為1%的條件下，分別改變RMS誤差，分別得到負荷預測精度98.4%和99.5%的負荷預測模擬值，再次新能源進入儲備的優(yōu)化比例如圖7所示。

隨著負荷預測精度的提高，新能源棄電量率逐漸下降，但負荷預測水平上升邊際效益在遞減。盡管負荷預測水平已經(jīng)存在要達到更高的水平，預測方法沒有很大的改進空間，但是隨著負荷側(cè)控制技術和市場機制的逐步建立，負荷側(cè)控制逐漸成為現(xiàn)實側(cè)控除了自身的峰值直接值外，還間接具有提高負荷預測水平，減少新能源浪費的作用電率。

五、結論

本文分為電網(wǎng)安全和新能源消耗兩個方面分析了備用對電網(wǎng)調(diào)度運行的影響，并對現(xiàn)有的備用進行了分析在保留模型分析的基礎上，考慮了系統(tǒng)的負損失將新能源的風險通過替代方法和新方法引入電力系統(tǒng)以考慮電網(wǎng)安全為目標，實現(xiàn)能源消耗最大化靈活的新能源消耗備用機制。

參考文獻

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