陈文升,刘 波
(上海电力设计院有限公司,上海 200025)
目前,中国是世界第一能源消费大国,能源产业的快速发展,支撑着社会经济的飞速发展。我国能源以以煤碳为主,在今后很长一段时间内,煤电仍将在我国能源结构中占主导地位。随着我国煤炭供应的日趋紧张以及目前我国中东部地区出现的严重雾霾天气,将给我国未来能源结构的发展以及经济社会的可持续发展带来巨大的压力。新能源作为战略性新兴产业,特别是风电、太阳能等新能源的开发利用,在我国已经呈现良好的发展势头,市场规模不断扩大,在节能减排和优化能源结构方面发挥着积极的作用,是引导未来我国经济社会发展的重要支柱力量。
伴随着新能源产业技术的快速发展,大规模风电、光伏发电将对电力系统产生重大的影响。大规模风电和光伏发电等新能源的规划建设、新能源并网对电能质量的影响等方面的研究,是“十二五”期间需要重点关注的课题,尽管国内外众多学者在该方面的研究已经开展了大量工作,但是在新能源工程领域还需梳理针对新能源发电较为合理的电能质量分析与评估方法。鉴于此,本文从新能源并网中电能质量的相关知识[1]入手,从电能质量指标、电能质量分析方法以及电能质量评估方法等方面进行介绍和分析。
我国制定的电能质量标准,是确保电力客户安全用电、保证电力系统经济运行、保护相关电气设备正常运行的基本依据,也是实现电能质量监管和保障消费者用电权益的标准法律规定,各级供电部门和客户均需按照标准进行供用电。随着不同种类电气设备以及新能源发电的接入,对并网设备的电能质量要求越来越高。一方面,电能质量指标如果与规定的标准指标偏离过大,将会给电网安全、输变电和用电设备造成不同程度的损害;另一方面,电能质量的优劣也将直接关系到国民经济的总体效益,体现了我国电网发展的整体水平。因此,许多国家对电网的电能质量颁布了许多标准和规定,由于国外电网结构存在明显的不同,所颁布的标准也就各不相同。但是,制定的电能质量标准的目的是一致的,都是为了确保新能源发电系统并网后电网的电能质量能够满足要求,持续保证对客户提供优质的电能。
电能质量是指电力装置在正常工作状况下不中断和不干扰客户使用电力的相关特性[2]。在我国新能源发展并网中,主要应用的电能质量指标有电压波动、谐波、闪变和三相不平衡。
新能源并网后,诸如风电、太阳能等由于具有随机波动的特性,并网后将对电网的电能质量产生很大的影响。
目前,电力系统中各种不同类型的扰动引起的电能质量问题,主要可分为稳态问题和暂态问题两大类。稳态电能质量以波形畸变为特征,主要包括谐波、间谐波、波形下陷及噪声等;暂态电能质量通常以频谱和暂态持续时间为特征,可分为脉冲暂态和振荡暂态两大类[2]。目前,在新能源并网中电能质量分析方法可分为时域、频域和变换域三类。
1)时域仿真方法 由于电力系统主要由RLC等元件组成,而且可以用微分方程来描述电力系统元件特性的方程,因此可以通过求解这些微分方程来研究电能质量问题中存在的各种暂态现象。目前,大多采用时域仿真程序(如EMTP、PSCAD或SPICE)对包含新能源发电的电能质量问题的各种暂态现象进行研究和分析。
2)频域分析方法 分析谐波在系统中的分布情况。目前大多采用频率扫描、谐波潮流计算等分析方法。
3)变换域分析方法 目前大多采用Fourier变换方法、短时Fourier变换方法、二次变换法和小波变换方法等。主要是将分析的采样信号作上述某种变换,然后依据一些信号处理的方法来分析信号的特征特性,实现电能质量的检测分析和研究。
随着电力市场改革的推进,电力产品必然要求做到按质定价、优质优价,因此有必要建立一套全面、公正和有效的包含新能源发电的电能质量综合评价体系,对电能质量进行科学的综合评价。首先,电能质量综合评价是对某区域电网或某供电节点电能质量优劣的一种主要方法;采用公开、合理、公正、全面的电能质量评价方法,对电能质量进行综合的评价,是建立公平的电力市场的重要组成部分之一,是供用双方制定供电合同及明确电能质量责任的重要依据;其次,电能质量综合评价是电能商品按质定价的客观要求[3]。
新能源发电并网中电能质量综合评估的一般过程:建立电能质量综合评价指标体系,明确评价电能质量指标项目;搜集单项电能质量数据,采用一定的方法对指标进行归一化处理;根据参评单项电能质量指标重要性的不同,采用适当的方法确定指标相应的权重值;选择或构造适当的综合评价模型,计算综合评价对象的电能质量综合评价值[3]。
文献[1]为了克服传统的单一赋权方法的不足,提出了确定电能质量各评估指标权重的组合赋权法(即主观赋权法与客观赋权法相结合),并利用该方法对公共连接点的电能质量模糊综合评价。该方法可以有效提高电能质量模糊综合评价的客观性和科学性。
文献[4]提出了将可拓学与层次分析法(AHP-Analysis of Hierarchy Process)相结合的电能质量评估方法。该方法利用可拓学中的物元理论对电能质量进行物元分析,利用相关函数理论进行量化并形成关联值矩阵;然后利用层次分析法得到各评价指标的权重;最后利用该方法对公共连接点(PCC-Point of Common Coupling)的电能质量问题进行了综合评价。
文献[5]考虑在电能质量评估中的多种评价指标的情况,提出了基于密切值法的电能质量评估方法。该方法可以在不需要确定隶属函数等主观参数的情况下开展综合评估分析,因此,评估得到的结果更具有客观性和有效性。
考虑到电能质量评估是一个有多个评估指标多个影响因素决定的问题,文献[6]提出了基于模糊多目标决策理论的电能质量综合评估方法。该方法分析了各个评估指标的特点,确定了其相应的目标类型,提出了相应的数学模型以及构造判据的相对优属度矩阵,并基于该矩阵对电能质量进行综合评估。例如:投影寻踪法(projection pursuit)具有逼近一般非线性影射和分类的能力,而遗传算法具有全局搜索能力强、信息处理的隐并行性和鲁棒性强、可规模化等优点。鉴于此,文献[7]提出了基于遗传算法的投影寻踪理论的电能质量评估方法。
文献[7]提出的方法,首先利用投影寻踪法把多评价指标问题转化为单一投影指标问题,然后利用遗传算法优化了投影方向,并根据最佳投影值与对应等级的关系建立了用于综合评估电能质量的遗传投影寻踪插值模型。
文献[8]在分析电能质量综合评估的基础上,提出了基于遗传算法的Shepard插值理论的电能质量综合评估方法。该方法构建了电能质量综合评估的Shepard模型,并利用加速遗传算法求解所提出的Shepard模型中的非线性优化问题。为了适应未来数字化社会电能质量的多层次需求和电力市场的多层次交易的挑战。
文献[9]基于短板效应理论,并依据电磁兼容的敏感特殊客户需求水平、规划水平、兼容水平和设备免疫力水平,提出了科学评价电能质量综合等级的方法,该方法有利于区分电能质量等级以及对电能质量进行定性评价。
文献[10]以概率统计和矢量代数为基础,提出了基于日周期的电能质量量化和评价方法。该方法采用矢量代数法将电能质量的各分项评估指标归一量化分析后,进而得到评价电能质量的综合唯一量化指标,最后利用该方法对电能质量进行综合评价。
文献[11]提出了基于径向基函数神经网络的电能质量综合评价方法。该方法对电能质量的各单项指标进行分级,然后利用随机分布的原理随机生成了大量的样本并将其用于训练神经网络,建立了电能质量综合评价的径向基函数神经网络模型。
文献[12]结合层次分析法和模糊方法,提出了电能质量模糊综合评价方法。该方法先利用层次分析法确定指标的主观权重,然后再根据不同评价对象的具体情况对这些权重进行修正,得到可变综合权重,最后利用模糊综合评判对公共连接点(PCC)的电能质量进行了综合评判。
文献[13]按照电能质量好坏程度将各分项指标划分为五级评价标准区间,并采用区间平均分布密度的概念建立了电能质量评价的模糊模型,之后运用层次分析法确定电能质量各评价指标的权重大小,在此基础上提出了二级模糊综合评价方法。
文献[14]提出了利用模糊神经网络进行电能质量经济性评估的方法,并针对公共连接点节点电压跌落引起经济损失的特点,建立了用于评估电压跌落造成经济损失的模糊神经网络。
文献[15]利用层次分析群决策法确定各评估指标的权重,在此基础上利用模型树(Model Tree)建立了电能质量综合评价模型和方法。该方法不仅完全可以模拟专家对电能质量的评价,而且避免了评价过程中人为的主观影响和不确定性,因此具有较强的客观性和通用性。
文献[16]提出了一种基于熵权的层次分析法的电能质量模糊综合评估方法。该方法利用熵权修正了采用层次分析法得到的电能质量各项评估指标的权重,得到可变的综合权重,并在此基础上利用模糊综合评判的方法对电能质量进行了综合评估。
文献[17]提出了基于物元分析法的电能质量综合评估方法,建立了电能质量综合评估的物元分析模型,利用该模型可以确定各指标的客观权重;该方法应用物元可拓集方法,构造了物元矩阵,最后根据计算出的关联度大小对电能质量进行了综合评估。
文献[18]提出了基于置信度准则的电能质量模糊综合评价方法,建立了电能质量综合评价层次递阶模型,在模型中综合考虑了影响电能质量的各种稳态和暂态因素。
文献[19]基于属性识别理论,通过建立电能质量综合评价的属性识别理论模型,利用层次分析法确定电能质量综合评价中各指标的权重,在此基础上提出了一种基于层次分析法和属性识别理论的电能质量综合评价体系和方法。
文献[20]基于人工神经网络和模糊识别理论方法,提出了一种基于模糊神经识别网络模型的电能质量综合评估方法。
本文从电能质量定义着手,介绍了常用的几种电能质量指标,列举分析了电能质量分析方法,并在此基础上对电能质量的评估方法进行进行分析和综述,为全面了解新能源发电综合量化分析与评估电能质量方面的知识提供帮助,对衡量含新能源发电的电能质量优劣提供一定的参考价值。
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