考慮風電接入的電力系統備用容量計算方法

張　楠，黃越輝，劉德偉，孫榮富

（1.中國電力科學研究院，北京　100192；2.國網冀北電力有限公司，北京　100053）

考慮風電接入的電力系統備用容量計算方法

張楠1，黃越輝1，劉德偉1，孫榮富2

（1.中國電力科學研究院，北京100192；2.國網冀北電力有限公司，北京100053）

大規模風電集中接入給電力系統運行帶來很大的不確定性，為了兼顧系統安全運行和風電優先消納的雙重要求，對風電接入的系統備用容量計算方法進行了研究。首先分析了風電接入對等效負荷誤差的影響，以及風電預測誤差與負荷預測誤差的相關性；然后在此基礎上提出一種考慮風電接入的系統備用容量計算方法。研究結果表明該方法能夠有效彌補傳統備用配置方法中的不足，通過某省級電網實際數據驗證了該方法的可行性。

風力發電；等效負荷；預測誤差；非參數估計；旋轉備用

與傳統化石類能源相比，新能源發電具有無能源消耗、無排放和無污染的特點。為保障能源安全、應對環境污染，我國積極鼓勵新能源的大規模開發利用。以風電為例，2013年全國新增風電并網容量1 449萬kW，全國風電并網容量已超過9 000萬kW，居世界第1位。根據國家可再生能源發展規劃和綠色低碳經濟的發展要求，預計到2020年，我國風電總裝機容量將達到1.5億kW。但風電出力的不確定性增大了電力系統的運行風險，為確保風電并網后電力系統的安全運行，需安排一定容量的旋轉備用以響應風電功率的隨機波動，從而維持電力系統發電負荷的實時平衡［1］。以負荷預測誤差和機組停運情況為依據的傳統旋轉備用留取方式無法滿足風電并網后系統運行的可靠性需求，因此需要研究考慮高滲透率風電接入的系統旋轉備用容量留取方式。

目前，考慮風電接入的系統旋轉備用容量計算方法已有很多，主要集中在對風電預測誤差的處理方面。文獻［2］指出風能的不可控性使得對風電功率的預測無法與其他傳統能源一樣可靠。由于沒有分析風電的不確定特性，預留100%風電容量水平的旋轉備用確保系統的絕對安全。這種分析方法所過于保守，留取的備用容量較大，影響風電的消納［3］，需要計及風電功率預測數據。文獻［4］采用聚類分析對風電功率預測數據進行篩選，建立了風功率預測誤差與備用需求變化間的關聯模型，從而得到風電接入后的新能源備用容量，但該方法僅考慮了風功率預測誤差，忽略了負荷預測誤差及風功率預測誤差對系統備用的共同作用及影響；文獻［5］以最小化系統發電成本和期望停電成本為優化目標求解最優旋轉備用容量，偏重于經濟性分析，不符合我國調度運行實際情況；文獻［6-8］認為系統等效負荷（負荷減去風電出力）預測誤差概率分布服從正態分布，備用容量設置為等效負荷誤差標準差的3倍。該方法直觀地反映了等效誤差的概率分布與備用需求之間的關系，計算簡單，但是用正態分布概率密度函數擬合等效負荷誤差分布存在較大的誤差［9］。上述文獻在評估系統備用需求時均未考慮風電對于發電負荷的有效可替代性，并且沒有提出一種對等效負荷誤差概率分布精確的擬合方法。

隨著風電裝機容量和系統消納風電能力之間的矛盾日益突出，準確計算考慮風電接入的系統旋轉備用容量，是電力系統備用配置時亟需研究和解決的問題。本文基于某省級電網實際運行數據，分析了風電接入對傳統旋轉備用留取方式的影響，驗證了風電預測誤差與負荷預測誤差的獨立性，在此基礎上提出一種考慮風電預測誤差以及我國電網調度實際的旋轉備用容量確定方法，通過實際算例分析，驗證了所提出方法的可行性。

1　風電消納與旋轉備用

風電出力受自然因素的影響，具有隨機性大、波動性強等特點，對全網的電力平衡帶來很大影響。對風電場輸出功率進行預測可以有效降低風電出力的隨機性，是緩解電力系統調峰、調頻壓力，提高風電接納能力的有效手段之一。風電功率預測誤差是指風電功率預測結果與對應實際風電功率值之間的差異。由于人類認知水平的限制，預測誤差是客觀存在的。隨著風電并網容量的增大，其預測誤差對系統的影響也越來越大，因此將風電功率預測納入到電力系統調度計劃時，需考慮預測誤差的影響，保證電力系統安全運行。

1.1風電預測誤差分析

風電預測誤差為風電實際值與預測值之差。風電較強的隨機性和波動性使得風電預測誤差較大，以某省級電網2011年實際數據為例進行分析。

圖1是風電預測誤差曲線，圖中風電預測誤差基本保持在-1 000～500 MW，個別點預測誤差超過-1 000 MW，風電預測誤差遠大于負荷預測誤差，系統調峰容量需求會隨著風電的接入而增大。若不能滿足調峰需求將會引起調峰風險［10］，需要增加系統旋轉備用容量以保證風電接入后的系統穩定運行。

1.2旋轉備用對風電消納的影響

由于我國缺少快速調節電源，主要采用火電機組作為旋轉備用。如圖2所示，當需要留取的旋轉備用增大時，火電機組開機就會增大，導致火電最小技術出力增大，從而搶占了風電的消納空間，影響了風電的消納，在某些時段造成風電限電。

圖1　2011年風電預測誤差Fig.1　Absolute wind error in 2011

圖2　風電消納空間示意Fig.2　Sketch map of accommodation of wind energy

因此需要研究考慮風電接入后的旋轉備用容量計算方法，在保證系統穩定運行的同時最大限度消納風電。

2　風電接入備用容量計算方法

2.1風電誤差和負荷誤差相關性分析

圖3所示為某省級電網2011年負荷預測誤差曲線。由圖3可見，年初負荷預測誤差有較大波動，之后逐漸趨于平穩。

圖3　2011年負荷預測誤差Fig.3　Absolute load error in 2011

風電預測誤差與負荷預測誤差的相關性會對等效負荷誤差的取值產生影響，由圖3和圖1的誤差曲線的對比可知，風電預測誤差與負荷預測誤差的變化趨勢沒有明顯的相關性。2011年全省網負荷誤差和風電誤差的年相關系數見表1。由表1可知，負荷預測誤差和風電預測誤差的年相關系數僅為0.050 8，相關系數很小，可認為兩者不相關。

2.2等效負荷誤差分析

由于傳統的調度計劃安排是基于負荷的可預測性和常規機組的可調節性，通過安排常規機組的出力計劃來滿足負荷的需要，而系統接入風電后，因風電具有隨機性，不能像常規機組一樣具有可調性。因此提出等效負荷的概念，定義為負荷與風電出力的差值，再通過安排常規機組的出力計劃來滿足等效負荷的需要。等效負荷誤差為等效負荷誤差實際值與預測值的差值，即

表1　2011年負荷誤差與風電誤差年相關系數Tab.1　Correlation coefficient of load and wind error in 2011

式中：Perror-equal為等效負荷誤差；Pload_real為負荷實際值；Pwind_real為風電出力實際值；Pload_forecast為負荷預測值；Pwind_forecast為風電出力預測值。

圖4是原始負荷預測誤差概率分布。由圖4可見，負荷預測誤差近似服從正態分布，用正態分布概率密度函數對其進行擬合［11］，擬合參數為N（-31.26，230.802）。負荷預測誤差基本保持在-600～600 MW范圍內。已知該省全年最大負荷為8 866.38 MW，負荷誤差絕對值小于最大負荷5%的概率為95%以上。

圖4　負荷預測誤差概率分布Fig.4　Load error probability distribution

風電預測誤差概率分布見圖5。圖5中實線表示用正態分布概率密度函數對風電預測誤差概率分布進行擬合，擬合結果存在較大的誤差，因此風電預測誤差概率分布不服從正態分布。文獻［12-14］提出用非參數估計方法對風電功率預測誤差的分布情況進行建模和推演，非參數估計是在對總體分布形式未知的情況下進行推斷的統計方法。圖5中虛線表示采用非參數估計的結果，能夠較好地反映誤差的實際分布情況，而正態分布優化擬合的結果與實際分布存在一定差距。已知2011年底全省風電裝機容量為2 936.3 MW，風電誤差絕對值小于風電裝機20%的概率大于95%。

圖5　風電預測誤差概率分布Fig.5　Wind error probability distribution

圖6是考慮風電接入的等效負荷誤差概率分布。由圖可見用正態分布概率密度函數擬合結果誤差較大，則等效負荷誤差概率分布不服從正態分布。

圖6　等效負荷誤差概率分布Fig.6　Equivalent load error probability distribution

將圖4曲線與圖5曲線對應值相減，得到的曲線如圖6中虛線所示。由圖可見，很好地擬合等效負荷誤差概率分布，驗證了負荷預測誤差與風電預測誤差的不相關性。因此，等效負荷誤差可表示為負荷預測誤差與風電預測誤差的差值，即

2.3備用容量計算公式

考慮到傳統電力系統設置備用容量的N-1準則，備用容量應取最大負荷誤差與網內最大機組裝機容量的最大值。傳統旋轉備用容量為

式中：Perror_load為系統最大負荷誤差；Pmax_unit為網內最大單機容量。由于風電接入會使等效負荷誤差增大，因此需要考慮旋轉備用容量計算方法。

為保證系統運行安全，考慮風電接入后，需要使系統的旋轉備用容量滿足最大等效負荷誤差的要求。而風電預測誤差和負荷預測誤差相互獨立，因此最大等效負荷誤差可表示為最大風電預測誤差與最大負荷預測誤差的方根值之和，即

式中：Pmax_error_load為負荷預測誤差的最大值；Pmax_error_wind為風電預測誤差的最大值。

對于負荷及風電預測誤差的最大值計算，由于各地區的負荷特性和氣象條件有很大差別，因此各地區的負荷預測和風電預測精度有所不同，需要根據所研究地區的歷史數據進行分析。通過對該省網2011年全年歷史數據的統計分析可得，負荷預測誤差基本都小于全網最大負荷的5%，風電預測誤差基本都小于全網風電裝機的20%。綜上所述，提出以確定性方式處理考慮風電接入系統的備用留取方式，式（4）可改寫為

式中：Pmax_load為1 d內的全網最大負荷；Pwind_total為全網風電總裝機容量。

3　算例對比分析

目前該電網內最大單臺機組裝機容量為660 MW，因此式（5）可以改寫為

選取每天的全網最大負荷，求得每天備用容量，得到全年備用容量曲線。取每天負荷高峰時段等效負荷誤差最大值，得到全年高峰時段最大等效負荷誤差曲線，如圖7所示。由圖可見，采用本文方法得到的備用容量在前230 d保持在660 MW，隨著風電裝機容量的增加，旋轉備用容量逐漸由等效負荷誤差主導，全年的備用容量均大于負荷高峰時段的最大等效負荷誤差，可保證系統的穩定運行。

如果不考慮風電接入對備用容量的影響，僅根據《電力系統技術導則》的要求，則系統需要留取的旋轉備用容量為每日最大負荷的5%；如果考慮風電的影響并保守留取備用容量，則采用標準差法［15-17］，將備用容量設為等效負荷誤差標準差的3倍。采用不同方式留取的備用容量曲線見圖8。

圖7　全年備用容量與高峰時段最大等效負荷誤差Fig.7　Spinning reserve and maximum equivalent load error in peak hour

圖8　不同備用方式對比Fig.8　Comparison of different reserve modes

由圖8可見，不考慮風電影響時備用容量不完全高于高峰時段最大等效負荷誤差，說明留取的備用容量不能滿足全年的備用需求，不能保證系統的穩定運行；采用3倍標準差法計算得到的備用容量為958 MW，遠大于等效負荷誤差曲線，說明備用容量留取過多，會擠壓風力發電的消納空間；采用本文方法留取的備用容量最接近高峰時段最大等效負荷誤差，比根據目前的《電力系統技術導則》預留旋轉備用容量更為安全，同時又明顯低于旋轉備用留取方法所預留的容量，很好地兼顧了系統安全經濟運行及優先調度新能源發電的原則。此外，普遍采用的3倍標準差法假設等效負荷誤差概率分布服從正態分布，而通過本文分析可知，等效負荷預測誤差概率分布并不服從正態分布，因此該方法是不合理的，從另一方面證明了本文所提方法的先進性。

4　結語

基于當下系統運行備用配置方法中的不足和電網調度機構優先調度風力發電的實際需求，提出一種考慮風力發電功率預測及我國電網運行實際的系統備用影響分析及確定方法。首先對某省級電網2011年全年的風電、負荷誤差數據進行分析，在此基礎上提出考慮風電接入的備用容量計算方法，通過算例對比分析表明該方法能夠有效彌補傳統備用配置方法中的不足，兼顧了系統安全經濟運行和風力發電優先調度的雙重要求，對促進風電的優先調度和充分消納具有參考價值。

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Reserve Capacity Calculation of Power System Considering Wind Power Integration

ZHANG Nan1，HUANG Yuehui1，LIU Dewei1，SUN Rongfu2
（1.China Electric Power Research Institute，Beijing 100192，China；
2.State Grid Jibei Electric Power Company Limited，Beijing 100053，China）

Integration of large scale wind power brings uncertainty to the operation of power system.With considerations of operation safety and wind power optimized dispatching，this paper researches on reserve capacity calculation of power system considering wind power integration.Firstly，This paper analyzes impact of large scale wind power integration，and analyzes the correlation of wind power forecast error and load forecast error.Then，with considerations of operation safety and wind power optimized dispatching，a new method for analyzing and determination of system spinning reserve require?ment is proposed.The feasibility and effectiveness of the proposed method are validated via real operation data.

wind power；equivalent load；forecast error；non-parametric estmation；spinning reserve

TM732

A

1003-8930（2016）03-0006-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.03.002

張楠（1988—），女，碩士，工程師，研究方向為新能源發電優化調度技術研究。Email：zhangnan@epri.sgcc.com.cn黃越輝（1979—），女，博士，高級工程師，研究方向為新能源調度運行技術。Email：huangyh@epri.sgcc.com.cn

2014-06-02；

2015-06-05

國家高技術研究發展計劃（863計劃）資助項目（2011AA05A101）；國網公司科技項目

劉德偉（1982—），男，博士，工程師，研究方向為風電接納能力評估、風電調度運行技術。Email：liudw@epri.sgcc.com.cn