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摘要：综合考虑风电出力的随机波动、负荷的变化、发电机的强迫停运及线路的故障等各种不确定情况，针对大规模新能源接入电网产生随机扰动，对非线性蒙特卡罗法进行线性化处理，得到节点电压及支路潮流的概率分布。采用IEEE3。节点算例，基于提出的随机潮流算法研究了大规模风电接入对电网电压越限率和潮流分布的影响。结果表明，风电场接入点附近电压和支路功率随机波动范围明显增加，所提算法能反映大规模新能源接入下系统的不确定性和多个新能源电站出力相关性，为电力系统规划和决策人员提供有价值的信息。
关键词：随机潮流；新能源；发电预测；电网影响
风电功率预测作为保证电网安全、提高风电效益的重要工具，得到了广泛的研究和应用。风功率预测误差的大小及分布影响着系统所需的上调/下调备用容量、系统中储能电站的充放电计划等，对于电网运行的安全性、经济性有着重要的意义。
在考虑风电接入的潮流分析、机组组合、经济调度等问题中，风电功率预测误差描述的准确程度会对优化结果产生显著的影响。实际风电日前预测误差呈现出较大的峰度和偏度，使用正态分布描述会产生较大的误差，因此有学者提出新的误差分布。以持续模型预测结果为参照，提出使用Beta分布拟合预测误差，并对各风速段的分布参数进行拟合。提出使用离散分布和连续函数相结合的方式描述预测误差。建立了以当前时段实测风速和下一时段预测风速为联合条件的预报误差概率统计模型，采用了离散概率的表示方法。这些预测模型由各自的有功功率一风速输出特性曲线得到，然而无功功率相差较大。根据异步电机稳态电路的简化模型，将无功功率表示为有功功率和滑差的函数，与普通潮流程序结合联列求解。将风电场等效为一个阻抗接在母线上，充分考虑了风机的输出功率特性，但迭代过程仍需分为两步，收敛速度较慢。上述文献虽然能够准确得到单个风机的输出功率，但大型风电场一般占地面积广，内部各机组安装处的风速并不是均匀分布，因此输出功率也存在差异，忽略风电场这一实际运行情况会带来较大的误差。
本文综合运用Jensen及Lissaman模型，得到较为准确的大型风电场出力的模型，采用线性随机潮流算法对风电场接入的电网进行随机潮流计算，以IEEE30节点系统为例进行仿真计算，分析了风电场接入对电网电压越限率和支路潮流的影响。
1随机模型
1.1负荷的随机模型
负荷功率与时间和气候有关，实际负荷波动及预测结果具有很大的不确定性，可以看作随机变量，用正态分布近似描述，有功和无功功率的概率密度函数(ProbabilityDensityFunctionPDF)。
1.2风电出力的随机模型
风电机组的出力主要取决于风速，风速具有天然波动性。可用双参数Weibull函数来拟合。实际运行中，由于尾流效应风速有较大影响，各台机组的出力情况不尽相同。不同地形的风电机组的风速采用不同的模型得到，再根据风速功率关系可以得到不同地形的风电机组风电出力。
位于平坦地形风电机组的出力计算方法基于Jensen模型。其中，是两个风机之间的距离，R和Rw分别为叶轮半径和尾流半径，VO、VT、VX分别对应自然风速、通过叶轮的风速和受尾流效应影响的风速。
1.3常规机组出力的随机模型
常规发电机组输出功率的随机分布按两状态或多状态离散分布处理。本文的发电机组均为两状态机组，即只有正常运行和强迫停运两种状态。在这种情况下，假设机组工作在额定容量C的概率为p，则输出功率为零的概率为1-po设在某节点装有N台常规发电机组，其中有1台机组正常运行的概率为p。
2线性蒙特卡罗随机潮流
蒙特卡罗仿真法的基本原理:首先根据待求问题建立一个概率模拟或随机过程，使其参数恰好为问题的解;然后通过对模型的抽样或过程的观察来计算目标参数的统计特征;最后得到所求问题的近似解。为产生服从指定分布的随机变量的样本，首先需要生成一组在[0，1]区间上均匀分布的随机数序列。本文采用MATLAB自带的函数得到。
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采用反函数变量法产生随机变量，其主要过程分为以下两步:
2.1在[0，1]区间上产生一组均匀分布的随机数序列U;
2.2根据X=F-1(U)计算满足累积分布函数F(X)的随机变量X。
关键步骤包括:根据风速、负荷及常规发电机的随机模型，通过反函数变换法分别产生相应的随机样本值;根据尾流效应建立风电场综合模型，得到不同位置处风机的风速并由其功率输出特性求得单机输出功率;最后将所有风机功率叠加，得到整个风电场的输出功率;用牛顿拉夫逊法进行确定性潮流计算。进行确定性潮流计算。求出节点电压和支路潮流的期望值以及灵敏度矩阵SO和TO。求出状态变量和支路潮流的随机扰动量△X和△Z，再得到最终的电压状态向量X和支路潮流的功率向量Z。
风电场容量为3x10MW，风电场中风机分为两排，排间距为120m，机组以恒功率因数控制方式运行，功率因数为0.75。假设风电场内空气密度为1.2245kg/m3，风机的扫掠面积为1840m2，风速的Weibull分布的两个参数k=2.17，c=8.09。
3算例分析
以IEEE30节点系统为例进行仿真计算。系统有6台发电机，30个节点，41条支路，为计算方便，假设各随机变量之间相互独立，发电机的出力服从0-1分布，负荷均服从正态分布。以IEEE30节点系统负荷值为均值，标准差为均值的20%。
随着风电场的接入系统，节点25为风电场接入点，而节点4距离接入点较远，因此将节点25、节点4、支路24-25、支路3-4作为研究对象，采用线性蒙特卡罗方法分别对风电场接入前后的变化进行分析比较。
对比可见风电场的接入使得节点电压的波动增大，电压越限概率也随之明显变大，且离风电场接入点越近，影响越明显。支路潮流的波动程度与支路离风电场接入点远近有关，距离越近，波动越明显，距离越远，波动越小。
另外，风电场的接入不仅会影响支路的潮流大小，也改变了原有支路潮流的流向。支路3-7接入风电场后潮流由节点4流向节点3的最小概率由0.01增大到约0.05。此外，支路潮流受风电场接入的影响程度还与自身原有的潮流水平有关。通过对比，支路3-4比支路24-25潮流更重，但是接入风电场后，反应波动性的均方差指标支路3-4只变化了0.0058，而支路24-25变化了0.0102，即原有潮流越轻，受风电场接入的冲击越小，反之则越大。
相比风电场接入前，在风电场接入后，节点25的电压和支路2425有功功率的方差明显增大。这表明接入风电场后，节点25的电压和支路24-25有功功率的波动范围更大。另外，节点4的电压和支路3}有功功率的方差在风电接入后没有明显变化，表明距离风电场较远的节点电压和支路功率受风电场影响较小。
结束语
风电场出力具有随机性，其大规模并网会给电力系统的稳态运行带来巨大的影响。以随机潮流为工具，建立系统的随机模型，并且采用线性蒙特卡罗随机潮流算法，以IEEE-30节点系统为例，研究了新能源接入对电网的影响，结论如下:
1风电场的接入使得节点电压和支路潮流的波动增大，电压越限概率也随之明显变大，且离风电场接入点越近，影响越明显。
2风电场的接入不仅会影响支路的潮流情况，甚至可以改变原有支路潮流的流向。
3支路潮流受风电场接入的影响程度还与自身原有的潮流水平有关。原有潮流越轻，受风电场接入的冲击越小;反之则越大。
参考文献：
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论文作者:王宏亮
论文发表刊物:《电力设备》2017年第21期
论文发表时间:2017/11/16
标签：支路论文; 潮流论文; 节点论文; 风电场论文; 风速论文; 功率论文; 机组论文; 《电力设备》2017年第21期论文;