小水電智能微電網可靠性分析

邢智博，任家智，辛 鑫，王永垚，劉子源

（山西能源學院，山西 太原 030001）

近些年，環境污染、能源稀缺等問題日益嚴峻，如何充分利用清潔能源成為業內人士研究的重點，智能微電網的出現，使能源利用率得到了大幅提高。作為由微電網、智能電網組合而成的全新電力系統，智能微電網可兼具孤島及并網模式，這也決定其可以對風能和光伏等常見能源進行充分利用。若將其用于偏遠地區，可以有效控制鋪設電纜的規模，降低項目投資費用；將其應用于城鎮地區，則能夠通過減輕用電負荷的方式，提升大電網穩定性。

1 研究背景

本文所研究微電網系統由小水電系統、光伏發電系統、風力發電系統及蓄電池等部分組成，系統作為獨立電網運行，不考慮與電網接入情況。在運行過程中，通常需要經由上述構件控制頻率電壓并提供無功/有功功率，這也決定了一旦設備出現故障，便有較大概率造成負荷停電。目前，可能造成負荷停電的情形主要包括以下幾種：首先是分布式電源出現故障，故障發生后，通常需要花費數小時或是數天進行維修，方可恢復正常。其次是電源受故障影響而跳機，此時，需要工作人員重啟電源，重啟前，重要負荷始終處于停電狀態，自動重啟的用時通常為數秒，手動重啟的用時則會達到數小時。最后是由于電壓跌落或是其他電能質量問題，致使設備調機。研究發現，開關動作、閃點以及故障均會造成電壓跌落，若分布式電源所接入負荷較多，則需要頻繁開關，供電可靠性也會受到影響[1]。

2 可靠性分析內容

微電網的本質是由負荷、分布能源和儲能裝置共同組成的發配電系統，智能電網則具有與供電網路相同的作用，即：以既有傳感器為依托，實時收集設備參數，向控制系統下達相應指令，由此達到對電力系統進行科學管理的目的[2]。因此，對微電網可靠性進行分析勢在必行。可靠性分析主要涉及兩方面內容，分別是安全性、充裕度，這兩方面內容對微電網長期可靠供電有巨大影響，對常規配電系統進行分析能夠發現，雖然可以影響系統可靠性的因素較多，但充裕度所帶來影響明顯強于其他因素，任一元件出現故障，均會造成供電中斷，進而對用戶工作或是生活產生影響。對本文所討論的智能微電網而言，其所表現出的可靠性主要取決于互聯系統，要想使系統得到穩定、可靠的運行，關鍵是要對動態問題進行深入分析，根據分布式電源的性能，評估系統可靠性。為保證分析所得出結論具有實際意義，在仿真分析中引入負荷數據、等效動態模型，基于此類方法，保證分析結果具有實際意義。

3 可靠性分析過程及結果

本文所討論微電網由小水電、光伏和儲能等部分組成，對其可靠性加以評估所考慮要素見圖1。

圖1 可靠性評估要素

本文主要分析微電網獨立運行情況，小水電系統在其中作用主要體現在兩個方面：一是為微電網持續供電；二是對儲能電站進行協調，使電力負荷和發電系統始終處于供需平衡的狀態[3]。

3.1 分析過程

3.1.1 建立模型

首先是小水電模型。實踐經驗表明，導致小水電停運的原因有兩個，分別是機組存在故障、水位高度不滿足要求，基于以上兩個原因建立相應模型。若將水輪機所搭載機組數量設定為n，將任一機組出現停運事故的概率設定為r，可以得到模型如下：

該模型中，k代表停運機組總數；Pk代表累計停運概率。在0～1 范圍內隨機抽取多組數據，對比所抽取數據和累計停運概率，則能夠準確掌握既有機組的狀態、可穩定運行的機組數量，隨后，再以系統針對機組運行情況、小水電出力情況所提出要求為依據，參考狀態持續時長完成抽樣，便可以對小水電出力加以確定。

其次是裝置模型。評估光伏、儲能和風電可靠性的模型首選兩態模型，其構成見圖2：

圖2 兩態模型

圖2 中，μ代表修復轉移率；λ代表故障轉移率。基于蒙特卡羅法，快速確定MTTF、MTTR取值[4]。考慮到狀態持續時長對應抽樣值具有指數分布特征，因此，可使用下列公式推算系統修復時長、無故障時長：

在上述公式中，MTTF代表無故障時長平均值；MTTR代表修復時長平均值；TTF代表無故障時長；TTR代表修復時長；U及U'均為隨機數，取值范圍是0～1。確定各項參數的取值后，便可以對強迫停運率進行計算，相關公式如下：

該公式中，FOR代表強迫停運率。

最后是可靠性模型。研究中，根據時序負荷情況建立了相應的模型，簡單來說，就是在年負荷最大值確定的前提下，使用百分數描述日負荷、周負荷的最大值。上述工作結束后，便可以得到系統負荷情況。

系統全年負荷峰值假定出現在51 周，如果將冬季作為一年的開端，冬季負荷明顯高于其他季節，如果將夏季作為一年的開端，則代表夏季負荷高于其他季節。要想快速、準確地計算出負荷期望值，建立以下表達式，即：

在該表達式中，Plst(t)代表負荷期望值。Plmax代表年負荷最大值。Pweek(t)代表周負荷最大值與年負荷最大值之比。Pday(t)代表日負荷最大值與周負荷最大值之比。Phour(t)代表小時負荷最大值與日負荷最大值之比。

3.1.2 確定可靠性指標

對電力系統而言，其可靠性指標往往包括兩類，分別是概率指標、確定性指標，其中，確定指標難以對系統狀態進行全方位的表現，概率指標則不存在該問題[5]。

鑒于此，本文選擇以系統、負荷為切入點，圍繞可靠性指標展開討論。

在正式展開研究之前，先將系統分成三層，第一層的評估對象是發電系統，可以簡單理解為對電源可靠性進行評估，第二層是發輸電系統，第三層是電力系統，本文研究的對象為微電網，因此，應當將重心放在發電系統上。在對多方面因素加以考慮后，最終確定LOEE、LOLE兩大指標，二者的含義和計算公式如下：

上述公式中，LOEE代表電源發電量與負荷需求不符時微電網所期望的電量；ENSi代表各抽樣年中均無法達到負荷需求的實際電量。LOLE代表微電網對電源與負荷需求不符時間的期望；LLDi代表各抽樣年中存在電力不足問題的時長。隨后，便可以充分利用評估指標、已建立模型，對微電網各部分狀態進行判斷，結合時序模擬分析所得到結果，確定微電網性能、既有負荷點是否可靠。

3.1.3 評估微電網可靠性

在研究中，依據蒙特卡羅法分析系統可靠性，以小時為單位，記錄系統電源運行參數、負荷變化情況。模擬總時長是365 天，時間的間隔是1h，具體流程如下：

第一步，以年為單位，獲取小水電、光伏以及負荷的相關數據，生成相應的出力時序。

第二步，以既有模型為基礎，使用現有公式推算電源的狀態時序。

第三步，根據狀態時序、出力時序，對功率輸出時序加以確定。

第四步，對比負荷需求、電源出力情況，對LOEE、LOLE取值進行計算，參考相應的經濟指標，得出最終結論。

3.2 分析結果

3.2.1 負荷峰值與可靠性的關系

本文所研究智能微電網搭載有相應的發電系統，系統可靠性極易被負荷波動所影響。對負荷峰值、系統可靠性之間的關系進行分析，能夠準確掌握系統所能承受負荷的最大值，便于工作人員以微電網所展示出狀態為依據，對后續運行方案及策略加以調整，使發電系統以及微電網始終處于穩定、高效的運行狀態。研究發現，負荷峰值在60kW 以下時，各項可靠性指標相對穩定，這表示發電系統與負荷需求相符，負荷峰值超過60kW后，各項指標均會發生明顯的變化，換言之，要想使系統得到穩定且高效的運行，關鍵是要保證負荷值不超過60kW。

3.2.2 水庫容量與可靠性的關系

基于評估可靠性的模型模擬微電網所搭載電力系統，可以得到以下數據：

首先，每組水電機組的容量都是30MW。

其次，水庫原始水量能夠達到其容量的95%～97%。

最后，結合某地所提供統計數據可知，水體徑流量的平均值在0.32m3/s 左右，由此可見，水流量與水電機組所提出需求相符，這表示水流量可以維持水電機組穩定運行。

隨后，圍繞水庫容積、系統可靠性之間的關系展開研究。通過模擬不同容積的水庫，判斷容積對可靠性指標所產生的影響。經過分析發現，在負荷確定、上游水量確定的前提下，水庫蓄水量會隨著容積的增大而增多，與此同時，LOEE、LOLE 的取值均會有所下降。水庫容 積增大到15 萬m3后，蓄水量差值將處于相對穩定的狀態，LOEE、LOLE 的下降速度有所減慢，并逐漸趨于平緩，同時既有水資源的利用率也較以往有所提高。由此可見，對本項目而言，要想使系統具有良好的可靠性，關鍵是要將水庫容積控制在約15 萬m3。

4 結論

綜上，本文分別對儲能、小水電、風電以及光伏模型進行了模型建立，根據電源所展示出運行狀態，圍繞峰值負荷、水庫容積與系統可靠性之間的關系展開了討論。現將研究所得結論歸納如下：其一，峰值負荷與系統可靠性密切相關，要想使本系統得到穩定運行，應保證峰值負荷始終不超過60kW。其二，水庫容積同樣會對系統可靠性產生影響，酌情增大水庫容積，既能夠使系統更加可靠，又可以為項目所具有的經濟價值提供保證，但要注意一點，若是水庫容積增大過多，將會對可靠性造成負面影響。