大规模风电场接入对电力系统调峰的影响

第34卷第1期电网技术Vol.34No.12010年1月PowerSystemTechnologyJan.2010文章编号：1000-3673（2010）01-0152-07中图分类号：TM734；F123.9文献标志码：A学科代码：470·4051大规模风电场接入对电力系统调峰的影响张宁1，周天睿1，段长刚2，唐晓军2，黄建军2，卢湛2，康重庆1（1．电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机工程与应用电子技术系)，北京市海淀区100084；2．甘肃省电力交易中心，甘肃省兰州市733050）ImpactofLarge-ScaleWindFarmConnectingWithPowerGridonPeakLoadRegulationDemandZHANGNing1,ZHOUTian-rui1,DUANChang-gang2,TANGXiao-jun2,HUANGJian-jun2,LUZhan2,KANGChong-qing1(1.StateKeyLabofControlandSimulationofPowerSystemsandGenerationEquipment(Dept.ofElectricalEngineering,TsinghuaUniversity),HaidianDistrict,Beijing100084,China;2.GansuProvincialElectricityTradingCenter,Lanzhou733050,GansuProvince,China)ABSTRACT:Atpresentlarge-scalewindfarmsarebeingconstructedinChinaatafastpaceandtheywillbeconnectedwithpowergrids,itmakesthepeakloadregulationofpowergridbecomingoneofnewpuzzlesintheoperationofpowergridcontainingwindfarms.Consideringtherandomnatureofwindpoweroutputandcomplicatedandchangeableoperationmodesofwindfarm,bymeansofsimulatingannualchronologicalloadtimeseriesandchronologicaltimeseriesofwindpoweroutputintheplannedyear,theimpactsoflarge-scalewindfarmonpowersystempeakloadregulationareanalyzedinanewviewpoint.Theimpactingmechanismofwindpoweroutputondifferencebetweenpeakloadandvalleyloadofpowergridisanalyzed,bywayofleadinginanewevaluationindexsystemthevariationofpeak-to-valleydifferenceofequivalentloadofpowergridwithlargescalewindfarmconnectedanditsdistributionareresearchedindetail.Theinfluencinglawsoflarge-scalewindfarmonsystempeakloadregulationundervariousoutwardpowertransmissionmodesandcoordinativesystempeakloadregulationmodesarefurtheranalyzed.SelectingthewindfarmbaselocatedinJiuquan,Gansuprovinceastheobject,thewindpowerplanningandthedispatchingandoperationofGansupowergridareanalyzedanddemonstrated,andbasedontheanalysisresultssomesuggestionsofgenerationexpansionplanningandoperationmodeforGansupowergridareproposed.KEYWORDS:windpowergeneration;peakregulation;chronologicalloadtimeseries;chronologicaltimeseriesofwindpoweroutput;differencebetweenpeakloadandvalleyload基金项目：国家自然科学基金资助项目(50877041)；新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0484)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(NSFC)(50877041);ProjectSupportedbyProgramforNewCenturyExcellentTalentsinUniversity(NCET-07-0484).摘要：大规模风电基地的快速建设，使系统调峰成为电网运行的新难题之一。针对风电出力随机性强、运行方式复杂多变的特点，通过对规划年份时序负荷曲线与风电出力时序曲线的模拟，从一个新的角度分析了大规模风电对系统调峰的影响。还讨论了风电出力对系统峰谷差的影响机理，并引入评价指标体系，深入研究了大规模风电基地接入后系统等效负荷峰谷差的变化及分布规律。进一步分析了在各种外送模式以及系统调峰协调方式下，大规模风电基地对系统调峰的影响规律。以我国甘肃酒泉风电基地为对象进行分析和论证，并根据分析结果对甘肃电源规划与调度运行方式提出了建议。关键词：风力发电；调峰；时序负荷曲线；风电出力时序曲线；负荷谷峰差0引言在我国，风电装机容量正快速发展。作为可再生能源的主要组成部分，风电成为改善我国电源结构的重要环节，是我国能源发展战略的重要组成部分。国家能源局分别在内蒙古、甘肃、新疆、河北和江苏等风能资源丰富的地区规划了多个千万kW级风电基地，确立了我国风电大规模、集中式的发展道路。风电的大规模接入将会为电网调度带来巨大困难。在研究风电接入对电力调度运行的影响时，国内外文献均一致认为，风电不可控的波动性是其对电力系统调度运行的主要影响因素之一[1-8]，将会对系统调度运行产生重大影响，系统拥有足够灵活的可调节容量是系统接纳风电的先决条件之一[9-11]。更深入的研究表明，大规模风电接入后，系统秒至分第34卷第1期电网技术153钟级的自动发电控制(autogenerationcontrol，AGC)容量需求并没有显著增加，但日内的调峰容量需求会随着风电装机容量的增加而显著增长[9,12]。风电场出力在日内会出现由最大出力降至0或由0升至最大出力的情形，这造成电网的调峰需求大幅度增加，电网的调峰能力可能成为风电发展的技术瓶颈，因此需要调用其它地域的调峰资源参与调整风电出力波动，减少弃风电量，实现风能资源的合理有效利用。本文的研究对象——甘肃酒泉千万kW级风电基地是我国第1个开工建设的千万kW级风电基地。目前规划中，2010年风电装机将达到516万kW，2015年装机容量将达到1271万kW，远景规划超过3000万kW，成为全国最大的风电基地之一。随着甘肃电网风电的大规模建设，风电出力的波动将逐步占用常规电源的调峰能力。为满足大规模风电的接入，必须进一步在系统内规划或引入新的调峰容量。目前在规划中采用基于确定性的方法对由风电接入后引起的调峰问题进行分析，认为风电接入后系统需要增加与风电等容量的调峰容量。而实际上，风电日内出力曲线变化多端，各种出力方式下风电对常规电源调峰容量的需求也不尽相同。大规模风电日内出力出现极大幅度变化、需要大量调峰容量平衡其波动的概率极小。此外，大规模风电场群之间出力的平滑效应以及风电出力与负荷之间相关性都会影响风电接入系统后的调峰需求。这种确定性方式的分析结果往往偏于保守。与此同时，甘肃电网在短期内引入大量调峰容量的难度较大，客观上无法提供与风电容量相近的调峰电源。因此，必须从新的角度研究大规模风电对甘肃电网调峰的影响，合理确定系统的调峰容量。为此，本文采用概率性的研究方法，建模细化至以h为单位的时序曲线。在研究负荷与风电出力分布特性的基础上，模拟了规划水平年甘肃电网年度负荷时序曲线与风电出力时序曲线，并认为风电接入后，常规机组承担系统负荷减去风电出力之后的负荷。本文还利用负荷与风电出力时序曲线分析系统负荷波动以及负荷波动与风电波动叠加后系统峰谷差的大小与分布规律，进而引入评价指标体系，分析系统接入风电前后调峰容量需求的变化，对风电基地不同外送模式以及不同调度协调模式对系统调峰的影响进行讨论。根据分析结果，对甘肃电源规划与调度运行方式提出建议。下文将系统负荷曲线称为原始负荷曲线，系统负荷减去风电出力后的时序曲线称为等效负荷(netload)曲线。12类关键的模拟技术1.1时序负荷曲线的模拟本文利用年度负荷预测结果、年负荷曲线与典型日负荷曲线模拟生成未来年度的时序负荷曲线，具体方法详述如下：设年度最高负荷预测结果为PYear_Max，年度用电量预测结果为WYear，年负荷标幺曲线为nφ∗(1~12)n=，典型日负荷标幺曲线为(1~24)ttη∗=。由于年负荷曲线与典型日负荷曲线均以标幺值的形式给出，故第t月的典型日负荷曲线有名值为Year_Max,1~24tntPPtφη∗∗==(1)在此引入负荷下降系数α，并考虑负荷在一周之内的变化，假设一周之内有2个大负荷日、3个中负荷日与2个小负荷日，大负荷日、中负荷日和小负荷日的最大负荷分别为L_MaxYear_MaxM_MaxYear_MaxS_MaxYear_Max(1)(12)nnnPPPPPPφαφαφ∗∗∗⎧=⎪=−⎨⎪=−⎩(2)式中：大负荷日与中负荷日对应工作日；小负荷日对应节假日。一周内大负荷日与中负荷日体现天气对负荷的影响。在此基础上，引入实际日历，并假设一周内大负荷日为周一至周五的某天，小负荷日为周六与周日。综上，第n月中大负荷日、中负荷日和小负荷日的时序负荷曲线分别为L_Year_MaxM_Year_MaxS_Year_Max,1~24(1),1~24(12),1~24tnttnttntPPtPPtPPtφηαφηαφη∗∗∗∗∗∗⎧==⎪⎪=−=⎨⎪=−=⎪⎩(3)年度用电量的表达式为L_tM_tS_tyearPPPW++=∑∑∑(4)利用(4)即可确定负荷下降系数α，进而确定年度负荷时序曲线。利用上述方法模拟甘肃电网2010年时序负荷曲线，其中，最高发电负荷预测、全网用电量预测、年负荷标幺曲线以及典型日负荷曲线参见文献[13]。154张宁等：大规模风电场接入对电力系统调峰的影响Vol.34No.12010年甘肃电网模拟负荷时序曲线与负荷持续曲线如图1所示。14121086192318452767368946115533645573778299时间/h负荷/GW图12010年甘肃电网模拟负荷时序曲线与负荷持续曲线Fig.1SimulatedloadchronologicaltimeseriesanddurationcurveofGansuprovincialgridin20101.2风电场时序出力曲线模拟1.2.1模拟方法本文利用文献[14]提出的基于随机差分方程的方法模拟风电场时序出力曲线。综合考虑了风速随机分布、风速波动特性、风电场间风速相关性、风速季节特性与日特性、风电场运行可靠性与尾流效应等因素。模拟中将甘肃千万kW级风电基地分为安西、玉门与马鬃山3个地区，认为每个地区内部风电场的风速基本相同。2010年规划投产5160MW