風力發電可靠性評估研究

喬中亞

（南京寧高協鑫燃機熱電有限公司）

0 引言

風能是發展最快的能源之一，被認為是傳統發電來源的重要替代品。隨著風電在傳統電力系統中的滲透率不斷提高，對其的綜合可靠性和成本評估變得更加重要。蒙特卡羅模擬和分析方法已用于評估包含風電的發電系統的充分性［1-2］，該模擬方法可以識別風能變化的時序及其對電力系統的影響。部分研究者提出了一種使用時間序列自回歸移動平均（autoregressive and moving average，ARMA）模型來模擬小時風速的算法。該方法需要在長時間內為特定地理位置收集的實際風速數據，以構建特定地點的風速模型，該模型可以反映風場風速的真實概率特征。本文提出了一種簡化的六階通用風速模型，該模型可應用于任何風電場的電力系統可靠性評估。通過評估選用風電場的風電滲透率，說明了所開發方法的有效性及實用性。

1 現場風速數據及風速模型

1.1 現場風速數據

一個地理位置的風資源變化很大，風力發電機產生的功率取決于風速，而風速隨時間隨機波動。因此，風電研究需要準確的模型來預測目標風電場位置的風速變化。研究人員已將ARMA時間序列模型用作預測任何特定位置風速數據的準確方法［3-5］。特定地理位置在任何給定時間的風速可以使用式（1）來模擬。

其中，SWt是根據歷史平均風速μt和標準偏差σt計算的t小時的模擬風速；yt的時間序列值可以使用式（2）獲得：

式中，φi（i＝1，…，n）和θj（j＝1，…m）分別是模型的自回歸和移動平均參數；αt是具有零均值和方差的正態白噪聲過程，即，其中NID表示正態獨立分布。

公式（2）中所示的自回歸和移動平均參數的階數（n、m）和值可以使用非線性最小二乘法求得。使用之前研究中提供的算法，本文開發了一個計算機程序來估計地理風電場站點的ARMA模型參數。

1.2 多個風場的通用風速模型

在本節中，概率分布是根據所選位置的年平均風速值μ和標準偏差σ繪制的。該分布考慮了高達10σ的風速，并且包括極值。分布分為Nb個間隔步長，每個步長的長度為10σ／Nb，這些步長的中點值為SWbi（i＝1…Nb），其中一個步長的中點為μ。SWbi的表達式如公式（3）所示。例如，對于100階模型，風速階躍的中點值SWbi如下：μ－4.9σ，μ－4.8σ…，μ－0.1σ，μ，μ＋0.1σ，μ＋0.2σ，…，μ＋5σ。

每個步驟的概率Pbi（i＝1…Nb）可以通過式（4）來計算。

其中，Nbi是SWbi中模擬風速數據的數量。

2 可靠性評估

2.1 風力發電機模型

在可靠性分析中，準確評估位于特定地理位置的風力發電機（wind turbine generator，WTG）產生的電力是很重要的。發電功率隨風電場現場的風速而變化，風電機組的功率輸出可以從其功率曲線中確定。公式（5）是功率線的數學表達式。因此，對應于給定風速SWbi（i＝1…Nb）的發電功率Pi（i＝1…Nb），可以從式（5）中獲得。

其中，常數A、B和C為現場給定參數；當風速小于Vci和大于Vco時，WTG產生的輸出功率為零。因此，可以將與這些值相對應的風速模型步長組合成累積步長，并且可以從式（4）獲得零輸出概率Pp0。

本文通過將通用模型應用于一臺風力發電機，說明了該模型的應用。研究中使用了額定功率為1.5MW，切入風速、額定風速和切出風速分別為14.4km／h、45km／h和90km／h的風力發電機。

2.2 常用風速模型在可靠性研究中的有效性

風電場的發電模型可以很容易地從常見風速模型中獲得，本文僅使用特定地點的μ、σ數據以及WTG功率曲線，并使用測試系統分析了該通用模型在實際可靠性應用中的有效性。使用分析技術對實驗風電場進行了可靠性研究，以說明不同地點通用風速模型的實用性。

該實驗由11臺傳統發電機組組成，總容量為240MW，系統峰值負荷為185MW。風電場中增加了一個擁有18臺風力發電機組的風電場，研究中使用了額定功率為1.5MW，切入風速、額定風速和切出風速分別為14.4、45和90km／h的風力發電機。新增風電容量為27MW，幾乎占系統總裝機容量的10%。結果表明，通用風速模型可以用于包含風電場的電力系統的可靠性評估，并且與不同站點的特定點ARMA模型相比，可以提供非常接近的結果。

3 簡化的多狀態WTG模型實驗驗證

在電力系統可靠性評估中使用的分析方法中，風電機組由多狀態模型表示。常用風速模型中，使用不同數量的風速步長，對峰值負荷水平增加的系統負荷預期損失LOLE進行了評估研究，結果如圖1所示。可以看出，在風速模型中6階或更多階數的結果較為接近，風電場的可靠性貢獻在很大程度上取決于現場的風況。針對具有不同風況的風電場，也進行了類似于圖1所示的研究，圖2顯示了風電場2的LOLE結果。該圖表明，6階風速模型足以進行具有合理精度的可靠性研究。

圖1 具有10%的風力穿透水平風電場1（18個WTG）

圖2 具有10%的風力穿透水平風電場2（18個WTG）

需要注意的是，在上述研究中，所選風電場增加了27MW 的風電容量，相當于約10%的穿透率。由于風源的可靠性貢獻高度依賴于風力穿透水平，因此在實際風力穿透水平下確定適當數量的風速模型步驟很重要。在大多數電力系統中，現有的風電穿透水平遠低于上述獲得的10%。對1%的風力穿透率進行的研究表明，階數對系統負荷預期損失結果沒有影響。當穿透水平不顯著時，風電對整個系統可靠性的影響相對較小。

電力系統規劃中的可靠性評估應具有長期規劃視野，預計未來10～15年，風電滲透率將增長至10% ～15%。圖3顯示了當風電場包含28個WTG機組時獲得的結果，將風力穿透率增加到系統總裝機容量的15%。

圖3 具有15%風力穿透水平的風電場3（28WTG）

結果表明，6階風速模型適用于可靠性研究，具有合理的精度。可用于具有合理精度的電力系統可靠性研究的6階通用風速模型如圖4所示。該模型顯示了6階風速步長和相應的概率。

圖4 六階通用風速模型

通過將六階通用風速模型應用于風電場的一個站點，說明了該模型的應用。風電機組的簡化多狀態發電模型可以通過將6階通用風速模型與功率曲線方程相結合來確定。該方法可用于開發一個簡單但充分的多狀態風力發電模型，唯一需要的數據是風電場現場的年度μ、σ數據，以及風電機組的功率曲線數據。

圖5顯示了風電場系統的可靠性評估結果，其中10%的風力穿透來自27MW 風電場。將從簡化模型獲得的結果與從現場的精確ARMA模型導出的100階風速模型獲得的結果進行比較。

圖5 不同型號風電機組L OLE的比較

由圖5可以看出，與現場特定時間序列ARMA風速模型推導出的100階模型相比，從通用6階風速模型推導出來的簡化多狀態WTG發電模型可以提供非常接近的結果。因此，該簡化模型可以用于包括風電在內的發電系統的可靠性評估，具有合理的精度。

4 結束語

風力發電現實的可靠性評估技術變得越來越重要，這些技術對電力行業非常有用，預計未來幾年風力發電的比例將迅速增長。風能的收益在很大程度上取決于風電場的風況，因此，在可靠性評估中，獲得合適的風速模型和合適的技術來開發風力發電機組的發電模型是非常重要的。

本文利用三個不同風況站點的歷史數據獲得了一個通用的風速模型。如果平均風速和標準偏差以及WTG功率曲線參數已知，則可以應用通用風速模型來獲得任何地理位置的風電場發電模型。本文給出了不同可靠性研究的結果，表明在普通風速模型中僅使用6階步驟就可以大大簡化風力發電模型。介紹了為任何地理位置開發簡化的WTG多狀態模型的技術，并舉例說明。結果表明，該簡化方法可用于含風力發電系統的可靠性評估，具有合理的精度。這種方法對于缺乏足夠歷史數據的風電場非常有用，易于實際應用。