风电联网协调调度策略研究

周 健，王 苏，郑 彧，朱斌泉，邹 盼

（国网浙江省电力公司德清县供电公司，浙江 湖州 313200）

风电联网协调调度策略研究

周 健，王 苏，郑 彧，朱斌泉，邹 盼

（国网浙江省电力公司德清县供电公司，浙江 湖州 313200）

以风电联网运行为背景，从风电电源与电网间的“源-网”耦合关系出发，定义风电功率波动

风电并网；风电功率波动；电网调节能力；风电调度

0 引言

风能是最具开发潜力的可再生能源，风力发电是有效利用风能的主要形式，而风电联网运行是利用风力发电的有效手段。电网调度部门的常规调度方案是在传统经济调度基础上，把电网的安全放在首位，将传输线路剩余容量等效为风电调度容量，电网传输空间利用率低，而且有大量可并网风电机组未被合理利用，加大了风电弃风量，考虑“源-网”之间的运行耦合特性，合理利用电网自身资源，使大规模风电接入电网和电网安全运行之间协调发展，是当前电网运行面临的重要问题。

针对风电联网调度问题，国内外已经取得了一些科研成果。文献[1-2]对风电接入对电力系统的影响进行了分析；文献[3-4]分析风电波动性和随机性对电网调度的影响；文献[5-7]在风电功率预测信息以及预测误差分析的基础上，建立了含风电系统的调度模型；文献[8-9]分析现有风电场运行特性，评估影响系统调峰能力的不同因素，提出计及调峰约束条件的风电最优装机容量，为风电场以及电力系统的经济、安全接入制定合理计划；文献[10-11]主要分析风电的消纳能力和系统调峰能力之间的相互耦合关系，评估风电接入对系统备用容量和调峰能力的影响，可充分提高电网接纳风电能力。

本文提出了一种基于风电功率波动特性的风电联网协调调度策略，并以风电场群调度入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率作为评价指标，通过与常规调度方案的比较来验证所提调度方案的有效性。

1 风电功率波动特性分析

1.1 风电功率波动特性指标

利用风电有功实测数据，统计分析风电输出功率的波动特性，主要定义如下统计量指标：

（1）风电功率波动量ΔPw，即前后2个时段内风电输出功率的一阶差分：

式中：ΔPw为风电功率波动量；Pwt为t时刻风电输出功率；Pw（t-1）为（t-1）时刻风电输出功率。

（2）等效负荷DL和等效负荷波动量ΔDL，由于风电功率的预测误差较大，且和负荷有着一样不可控的性质，所以将风电输出功率作为负的负荷进行处理，用负荷与风电的差值表示等效负荷：

式中：DL，ΔDL分别为等效负荷和等效负荷波动量；PL为系统总负荷；Pw为风电输出功率。

（3）风电输出功率的相关系数r，表示风电出力的相关程度，可分析风电出力相关性的强弱：

式中：r为风电输出功率的相关系数；Pwa，Pwb为风电场a，b的有功功率；为风电场a，b的有功功率平均值。

表1 的取值与相关程度

表1 的取值与相关程度

r的取值范围r的意义0.00～0.190.20～0.390.40～0.690.70～0.890.90～1.00极低相关低度相关中度相关高度相关极高相关

1.2 风电场间出力相关性分析

风电功率的波动特性研究是源网协调调度的基础。随着风电场群规模不断扩大，风电场覆盖区域增加，需分析不同地理位置的风电场间输出功率的耦合关系，利用风电场间出力相关系数表征。若相关程度为高度相关及以上，则风电场间出力具有相关性；若相关程度为低度相关及以下，则风电场间出力具有互补性。

在长时间尺度（小时级及以上）下，对某大型风电基地中风电场A与其位地理置相邻的风电场B和风电场A与其地理位置间隔较远的风电场C。分别计算风电场AB和AC输出功率的时时相关系数，如图1所示。

图1 风电场AB和AC的输出功率的时时相关系数

结合图1可以看出，位置相邻风电场AB间的输出功率相关系数在0.70～0.89，属于高度相关，认为风电场AB输出功率具有相关性；而位置间隔较远的风电场AC的输出功率相关系数在0.00～0.40，属于低度相关，认为风电场AC间输出功率具有互补性。

2 风电功率波动特性对电网调节的影响

2.1 风电功率波动对电力系统备用容量的影响

由于负荷预测精度较高（预测误差往往低于10%），传统电力系统只需预留较小的旋转备用容量即可覆盖负荷的波动，保障电网的安全运行。但是当大规模（数百兆瓦、甚至逾万兆瓦）风电场接入电网以后，由于风电的波动性，增加了等效负荷的不确定性，为了保障电网的安全不得不预留足够的旋转备用容量，不利于电力系统的经济运行。兼顾电力系统的安全性和经济性，当风电功率波动超过一定的范围时，将迫使风电进行弃风，制约了风电的发展。大规模风电并网对电力系统的备用容量影响如图2所示。

图2 风电功率波动性对系统备用容量的影响

由图2可知，大规模风电并网运行增加了电力系统的调节负担，将迫使电网预留更多的旋转备用容量，不利于电力系统的经济运行[1]。

2.2 电网传输裕度对风电接纳功率影响分析

在风电快速发展的特定阶段，风电装机容量占总装机容量比重过大，常出现某电网传输通道容量远小于该通道所连的风火总装机容量。电网调度员在安排运行方式时，必须将电网的安全放在首位。常规调度方案以火电机组经济调度为目标，将传输线路剩余容量等效为风电调度容量[2]。如图3所示，电网传输能力为PL.max，火电机组总出力为PTH，则常规调度方案中各调度时段风电入网容量为Psk。

图3 常规调度风电入网容量

由于风电是典型的低密度电源，实践运行经验表明，风电场等效满发年利用小时数通常不足2 000 h，风电场群总输出功率往往大部分时间低于其额定装机容量，这种常规调度方案不仅增加风电弃风量，也使电网传输资源未被完全利用。

3 基于风电功率波动特性的风电联网协调调度原理

构建风电联网协调的调度方法，关键要解决的问题是：若已知电网调节能力和传输空间，安排多少风电装机容量才能使风电功率既不突破传输空间，又能尽可能充分利用这个空间。这就需要从对风电功率波动的研究中,获得特定风电装机容量下发电功率变化的特征属性[3]。

通常电网获取的风电历史数据都有较小的数据间隔（小于5 min），而调度时段通常大于等于15 min，由于风电场群之间的风电出力存在相关性和互补性，使风电场群总出力趋于平缓，为了反应风电场群输出功率的整体波动特性，可以利用风电场群历史的有功功率表征该地区风速的变化[5]。

在此基础上，利用风电场群历史数据集上t时段内风电输出功率的最大值max{Phis}t表征该风电场群t时段内输出功率情况，定义t时段上历

式中：kat表示为t时段风电场群输出功率的丰度系数；根据风电功率的变化特点可知：0＜kat＜1.0；PWN表示风电场群的总装机容量。

将紧随历史Q天的Q+1天视为调度日，并假设历史数据能充分反映调度日风电变化的主要特征。若已知调度日t时段电网可接纳的风电功率为PWt，则可得到相应风电场群初步调度入网容量计算式：

只要知道调度日各时段电网可接纳的风电功率和风电场群的丰度系数，按照式（6）就可以算出各调度时段以装机容量表示的风电场群初步调度方案，但考虑到风电波动的复杂性，可能导致初步调度所得的装机容量在调度日该时段的最大功率超过电网传输容量。

为了研究未来调度日各个调度时段的风电功率的最大出力值与历史数据之间的对应关系，定义了非覆盖系数。在风电历史数据集合上滚动研究覆盖关系。将调度日内t时段风电功率的最大值记为max{Pdisp}t，判断 max{Phis}t与 max{Pdisp}t的大小关系，若max{Phis}t＜max{Pdisp}t，则t时段为非覆盖时段。非覆盖系数：史风电功率最大值与总装机容量的比值为丰度系数kat，如式5所示：

式中：Kut表示t时段风电输出功率的非覆盖系数，Kut数值上需大于1。

为实现最大规模接纳风电，使得调度入网的风电可发功率能够最大限度的利用电网资源又不危及电网的安全，得到相应大规模风电场群调度入网容量：

式中：CWNt表示t时段风电场群调度入网的容量。

4 算例分析

该算例系统的区域电网系统结构如图4所示，系统包括总装机容量为3 050 MW风电场群和总容量为9 720 MW常规火电机组（共74台），其中风电场群与装机2 000 MW的常规火电机组（共20台）通过最大传输能力为3 500 MW的线路外送至主电网，同时7 720 MW的常规火电机组（共54台）通过其他多条线路送至主电网。

设每个调度日为24个时段（每时段1 h），得到调度日电网可接纳风电功率曲线，依据式（8），即可求出调度日风电并网容量。图5—图7分别为本文调度方案与常规调度方案的风电场群调度入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率对比图。

图5 各时段风电入网装机容量

图6 各调度时段风电发电量对比曲线

图7 各调度时段电网传输空间利用率对比曲线

从图5可见，所提风电联网网协调调度方案显著提高了风电场群入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率。风电场群入网容量由1 838 MW增加到2 413 MW，提高幅度为31.28%风电平均发电量由82 023 MWh增加到107 720 MWh，提高幅度为31.28%，电网空间利用率由39.1%增加到53.1%，提高幅度为35.81%。

表2给出了所用联协调调度方案与常规调度方案的评价指标对比。

表2 源网协调方案与常规调度方案指标比

5 结论

从风电并网对电网调节能力的影响出发，提出了基于风电功率波动特性的风电联网协调调度策略。以东北某地区实际电网系统为例进行计算分析，结果表明采用此方案后，风电场群调度入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率等评价指标均有不同程度的提高，提高幅度分别达到31.28%，31.32%和35.81%，验证了此方案的有效性。

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[4]张海峰，高峰，吴江.含风电的电力系统动态经济调度模型[J].电网技术，2013，37（5）∶1298-1303.

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（本文编辑：杨 勇）

Research on Coordinated Scheduling Strategy for Wind Power Integration

ZHOU Jian，WANG Su，ZHENG Yu，ZHU Binquan，ZOU Pan

（State Grid Deqing Power Supply Company，Huzhou Zhejiang 313200，China）

Abstrsct:In the context of wind power integration and on the basis of the"power source-grid"coupling between wind power and power grid，the paper defines power fluctuation index of wind power and analyzes the impact of large-scale wind power integration on grid adjustment capability；moreover，it presents a coordinated scheduling strategy for wind power integration based power fluctuation characteristics.Based on the actual power grid system in a given area and by comparing the wind farm group scheduling integration capacity，wind power generation capacity and the power grid transmission space utilization of the proposed scheduling scheme and the conventional scheduling scheme，the paper validates the effectiveness of the scheduling strategy.

wind power integration；wind power fluctuations；power adjustment capability；wind power scheduling

TM734

B

1007-1881（2016）08-0018-04

2016-05-16

周 健（1988），男，助理工程师，研究方向为新能源接入对电网的影响。

指标，分析了大规模风电并网对电网调节能力的影响，提出了基于风电功率波动特性的风电联网协调调度策略。以某地区实际电网系统为例，通过对比本文所提调度方案和常规调度方案的风电场群调度

入网容量、风电发电量和电网传输空间利用率等评价指标，对所提的调度策略的有效性进行验证。