高比例可再生能源接入的输电网结构适应性指标及评估方法

张程铭, 程浩忠, 柳 璐, 王 峥, 陆建忠, 张啸虎

(1. 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学), 上海市 200240; 2. 国家电网公司华东分部, 上海市 200122)

高比例可再生能源接入的输电网结构适应性指标及评估方法

张程铭1, 程浩忠1, 柳 璐1, 王 峥2, 陆建忠2, 张啸虎2

(1. 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学), 上海市 200240; 2. 国家电网公司华东分部, 上海市 200122)

高比例可再生能源并网和交直流混联电网是未来电力系统发展的基本特征,评估不同输电网结构特别是交直流混联电网结构对源—荷双重波动的适应性,将为未来电力系统经济、安全、可靠、灵活运行奠定基础,但适应性评估难于量化且亟待一套新背景下的评价体系。首先,在分析未来高比例可再生能源接入下输电网基本结构特征的基础上给出了输电网结构适应性的定义;然后,提出一套概率化的输电网结构适应性评价指标体系,并基于蒙特卡洛模拟算法和最优经济模型提出一种实用化的适应性指标计算方法;最后,以IEEE 30节点系统作为基础网架,分别对纯交流和交直流混联电网结构适应性做出评价,同时定量研究了不同因素对结构适应性指标的影响及变化规律。算例证明适应性指标能够有效反映不同输电网结构在高比例可再生能源接入下多方面的适应能力。

高比例可再生能源; 交直流混联电网; 电网结构适应性; 蒙特卡洛模拟算法

0 引言

日益严重的能源危机和环境污染问题使以传统能源为基础的能源生产和消费方式难以为继,以风能、太阳能为代表的可再生能源正逐步成为人类能源可持续发展的重要选择[1]。预计至2050年,中国总发电量将达15.2 PW·h,其中水电、风电、太阳能等可再生能源发电量将占总发电量的85.8%,高比例可再生能源并网将成为未来电力系统的重要特征[2]。未来高比例可再生能源时空分布特性将使电力系统基本形态与运行特性发生根本变化[3],源—荷双重不确定性将对电网产生巨大冲击,而电网结构限制将作为主要因素影响电力系统的优化运行。为满足高比例可再生能源的接入,构建具有高适应性的电网结构迫在眉睫,而评估电网结构适应性作为未来电力系统规划和优化运行的基础性工作亟待开展。

目前,国内外学者对于电网结构适应性评估研究较少,大部分研究集中于传统电网结构的安全适应性。文献[4]在现有安全性评价体系的基础上提出了城市电网坚强性评价指标体系以评估城市电网对各种扰动的适应性。文献[5]基于复杂网络理论,提出了一种大规模电网结构脆弱性分析方法以揭示电网结构对于故障场景的适应性。但以上研究均基于电力系统低随机场景,在考虑高比例可再生能源后,适应性研究主要集中于电力系统运行风险评估以及系统可再生能源消纳能力评估。文献[6]以大规模风电接入为背景,利用综合风险指标并结合风险等级来综合评价安全适应性。文献[7]在综合考虑网架约束、跨区电力交换以及调峰容量等因素后,基于时序生产模拟方法,对跨区电网适应风电消纳的能力进行评估。

针对电力系统无法适应高比例可再生接入而表现出缺乏灵活性的情况,有学者从灵活性评估角度来衡量电力系统对高比例可再生能源的适应性。文献[8]利用概率方法提出了一套考虑大规模风电接入的电力系统灵活性定量评估指标体系及计算方法。文献[9]对含高比例可再生能源电力系统的灵活性研究动态进行了综述,并对现有电力系统的灵活性定义、平衡原理及定量评价体系进行归纳整理。在此基础上,文献[10]针对源—荷双重波动性给出了电力系统灵活性的概念及特征,同时提出了一种多时间尺度的灵活性供给—需求平衡数学分析方法及灵活性度量指标,最后通过建立灵活性裕度概率模型阐述了3种灵活性增加途径。但上述文献均从电力系统整体角度来研究系统的适应性,缺乏对电网结构形态约束的充分考量,因此，研究电网结构形态适应性将为电力系统的适应性评估和规划工作奠定基础。

针对上述不足,本文提出了一套适用于高比例可再生能源接入的电网结构适应性量化评估指标体系和计算方法。首先,在充分分析未来高比例可再生能源接入下电网结构特征的基础上,给出了电网结构适应性的定义以及评价指标体系。该指标体系综合考虑了电网利用率、电网波动性、故障安全性和正常供电能力,能够充分反映电网结构在源—荷双重不确定性下保持高效、安全、平稳传输电能的能力。然后,基于蒙特卡洛算法,通过最优经济模型及多支路开断快速故障潮流算法提出一种实用化的指标计算方法。最后,对基于IEEE 30节点系统的改进网架进行了结构适应性评估,在分析指标收敛性能后给出了不同场景下的电网结构适应性指标值,同时研究了不同电网结构类型、风电接入比例以及交直流混联电网中不同直流联网形式对适应性指标的影响。

1 高比例可再生能源接入的输电网结构特征

交流电网是以220 kV和500 kV网架为主的输电网结构,其特点在于兼顾输电和网络功能并适于构建主网架和各级输电网络。随着可再生能源高比例化趋势,传统交流电网缺乏快速响应能力,而建立跨区直流输电线路可促进大区之间的资源共享。同时,将直流电网与传统能源互联,可以实现多能源形式、多时间尺度、多用户类型之间的有效控制和互补[11]。交直流混联电网结构是电力系统的基本趋势和特征[12],在此列出交流电网和直流电网主要结构类型如表1所示[13]。

表1 交流和直流电网典型结构Table 1 Typical structure of AC and DC network

高比例可再生能源接入下的交直流混联电网结构将呈现如下特征。

1)坚强交流电网支撑直流电网。1 000 kV特高压交流输电线为直流多落点馈入提供坚强支撑,可降低停电事故风险和节省输电走廊。

2)“强直弱交”形式长期存在。单回直流输电容量远大于交流输电容量,系统呈现“强直弱交”的特点。

3)电网结构评估成为关键。传统低随机场景下可利用通道强度指标、电压强度指标等来综合衡量作为主要发展趋势的交直流电网结构质量[14]。

2 高比例可再生能源接入的输电网结构适应性评估方法

2.1 输电网结构适应性

在此定义输电网结构适应性:面对源—荷随机波动和多时空分布特性等不确定性因素,电网能够利用自身结构特性达到抵抗不确定扰动而保证电力系统安全、经济、协调、灵活运行的能力。

输电网结构适应性主要有4个特征。

1)经济适应性:利用效率最大化,即应对各随机场景在满足安全性前提下电网综合利用效率最大化。

2)波动适应性:电网潮流高惯性,即电网能够表现出良好的潮流平抑性能。

3)故障适应性:严重故障高抗性,即需考虑严重故障下电网保持安全运行的能力,传统N-1校验已不再满足高比例可再生能源接入下对电网安全运行的要求。

4)供电适应性:负荷供电保障性,即在电网结构限制下要降低切负荷风险,最大程度保证正常供电。

2.2 电网结构适应性概率指标体系

定义1:支路负载率期望值PLROB,指所有支路负载率的期望值。该指标反映了高比例可再生能源接入后输电网传输资源的利用情况。具体计算公式为:

(1)

式中:xi为第i条支路传输功率值;φl(xi)为第i条支路传输功率概率密度函数;Si,max为第i条支路最大极限传输功率;N为支路数。

定义2:支路传输功率波动率PTPFB,指支路传输功率波动量总和与所有支路传输功率最大波动量总和的比值。该指标反映了电网对源—荷随机性抗扰动能力和平抑潮流性能。具体计算公式为:

PTPFB=

(2)

(3)

(4)

定义3:支路功率故障越限概率PELBP,指电网在发生故障时支路传输功率的越限概率,该指标衡量电网对故障的适应性。故障类型可按该电网多年统计结果来设定,同时可采用多支路开断分布因子快速计算故障潮流[15-16]。当系统在故障情况下失稳,此时认为该电网结构对此种故障完全不具有适应性,可将该指标值置1。则指标具体计算公式为:

(5)

定义4:输电网传输不足概率PLPTN,指考虑发输电系统随机故障情况下,输电网传输功率小于负荷需求功率的概率。其分为两种情况:①输电网结构所决定的极限供电能力小于负荷总需求功率导致的负荷供给不足;②输电网传输能力足够,但由于可再生能源随机波动等不确定性导致的负荷供给不足。第1种情况的输电网传输不足概率计算式如下:

(6)

式中:φ(D)为输电网所承载总负荷随机变量的概率密度函数;D为总负荷实际功率;Dmax为特定发输电结构下输电网最大供给负荷值。

其中Dmax与输电网结构密切相关,在此可利用文献[17]中基于N-1安全约束的输电网最大供电能力优化模型求解出极限供电能力值,当系统总负荷需求大于该值可认为电网结构限制导致供电不足。发输电系统元件随机故障模拟可采用蒙特卡洛随机模拟的方法,根据各元件故障率随机产生元件状态。

对于第2种输电网传输不足情况,由于输电网极限传输能力足够,只需考虑系统供需平衡,当系统电力供给总量小于负荷需求总量时出现输电网传输不足情况。由于源—荷都存在不确定性,因此为利用概率密度计算可采用卷差和卷和计算方法。定义系统总电力供应量为X,总电力需求量为Y,则Z=X-Y表示电力供给余量。随机变量Z的概率密度函数及输电网传输不足概率计算如下:

(7)

(8)

(9)

式中:φX为发电机总出力的概率密度函数;φY为负荷总需求的概率密度函数;⊕和⊖分别为卷和、卷差符号;S为电力供应设备集;L为电力需求设备集;φZ(z)为电力供给余量的概率密度函数;φZ(z|D)为总负荷实际功率下电力供给余量的概率密度函数；PLPTN,2为第2种情况下的供电不足概率。

综上，得到输电网传输不足概率计算式如下:

PLPTN=PLPTN,1+PLPTN,2

(10)

2.3 输电网结构适应性评估步骤

一种针对上述输电网结构适应性指标的实用计算方法步骤如下。

步骤1:输入系统初始参数,确定可再生能源装机容量Cre及接入位置,初始化模拟计数k=0。

步骤2:根据基于N-1安全约束的输电网最大供电能力优化模型求解出输电网极限供电能力值。

步骤3:根据区域可再生能源和负荷的历史数据确定可再生能源有功功率分布函数Fre(x)和负荷有功功率分布函数Fld(x),根据区域历史故障统计数据设定模拟的故障类型。

步骤4:采用蒙特卡洛方法模拟采样生成源—荷随机出力场景Ψ以及模拟不同元件故障的发生。

步骤5:通过电网最优经济模型求最优经济运行方式,判断模拟的故障场景下系统是否失稳,若失稳则直接将支路功率故障越限概率置1,否则利用多支路开断分布因子快速计算故障潮流。

步骤6:根据前k次模拟的数据样本计算指标中所涉及的概率密度函数,计算当前模拟的适应性指标值及k次模拟的指标期望值。指标期望值计算式如下:

(11)

式中:Ek为前k次模拟的适应性指标期望值;Padapt,i为第i次模拟的适应性指标值。

步骤7:判断各指标期望值是否收敛,判据如式(12)所示[8]。

(12)

式中:Vσ为期望数组{Ek}的标准差系数;Eavg为数组{Ek}的平均数。

设置阈值ε,当max{VLROB,VTPFB,VELBP,VLPTN}≤ε时停止蒙特卡洛模拟并转至步骤8,否则令k=k+1并返回步骤3。其中，VLROB,VTPFB,VELBP,VLPTN分别为PLROB,PTPFB,PELBP,PLPTN的期望值。

步骤8:根据计算得到的电网适应性指标对电网结构做出适应性评价。

3 算例分析

3.1 算例介绍

本节选择改进的IEEE 30节点系统[18]作为算例,以风电接入为例,风电机组有功功率和系统负荷满足如下条件:①风速满足Weibull分布W(c,k)=W(11,2),为体现高比例可再生能源接入的特点,分别在节点3,18,24,29接入120 MW集群输出风电场;②负荷作为随机变量,系统总接入负荷额定容量增加到600 MW,同时有功功率服从期望为额定有功功率,标准差为期望15%的正态分布。

3.2 指标收敛性分析

在应用所建立的指标对电网结构适应性做出评价之前,需要先验证本文所提出指标的合理性,其表现为指标满足一定收敛性。在此逐步增加蒙特卡洛模拟次数求适应性指标,得到的结果如图1所示。

图1 适应性指标收敛趋势图Fig.1 Convergence trend of adaptability index

由图1可知,在蒙特卡洛模拟次数较小时,各指标存在较大上下波动,说明初期指标不稳定,但是随着模拟次数逐步增加可发现各指标趋于稳定,说明所提指标满足收敛性要求。在此设置阈值ε为10-2,通过式(12)中适应性指标标准差系数的计算,发现当模拟次数达到6 000次时,max{VLROB,VTPFB,VELBP,VLOCE}=0.009 8≤ε,可知指标计算值达到收敛要求。

3.3 输电网结构适应性评估

本节对交流电网和交直流混联电网进行适应性指标评估。为形成交直流混联电网结构,先将标准IEEE 30节点网架进行分区后再将各分区之间交流联络线以直流输电线代替,并将这两个节点上并联的电抗拆除。直流输电线主要采用两端直流输电模型,分为整流侧和逆变侧,换流器控制方式设置为三种,交直流电网潮流计算主要采用文献[19]的顺序解法,具体直流输电线参数可参考文献[20]。用直流替换方式形成的交直流混联电网如图2所示。图中,支路27-28,6-10,21-22为直流联络线。

图2 交直流混联电网结构图Fig.2 Diagram of AC/DC hybrid network

设置两个对比场景:①无可再生能源接入,对应于传统电网确定性场景,设置常规机组容量为750 MW,备用比例为25%;②存在高比例可再生能源接入,对应于电网强随机性场景。在总发电机等效装机容量保持750 MW前提下,根据一定置信度用风电机组来替代等效的常规机组容量。本文中置信度取为20%,风电装机容量占总装机容量比为42%,达到高比例可再生能源接入条件。适应性指标计算结果如表2所示。

表2 电网结构适应性指标计算结果Table 2 Results of adaptability index

高比例可再生能源接入后使电网利用率降低,相比于传统线路扩容扩展进程,在高比例可再生能源场景下可适当放缓。同时,由于直流输电线主要由电力换流器自动选择一定控制模式来决定运行方式,具备一定自我调节适应功能,因此交直流电网结构在一定程度上能够平抑全网潮流波动使潮流均匀化分布。然而,由于电力电子设备存在故障率高且故障将直接失去对潮流控制的特点,也使其存在对随机故障适应性不高的缺点。

3.4 可再生能源接入比例对电网结构适应性的影响

为研究风电接入比例对电网结构适应性的影响,设置可再生能源接入比例从0一直增加到100%,得到的不同电网结构适应性指标随可再生能源比例上升变化趋势如图3和图4所示。在此定义:可再生能源接入比例为可再生能源装机容量与总负荷容量的比值。

图3 不同可再生能源接入比例下纯交流电网结构适应性指标趋势图Fig.3 Trend chart of adaptability index of AC network structure under different ratio of renewable energy

图4 不同可再生能源接入比例下交直流电网结构适应性指标趋势图Fig.4 Trend of adaptability index for AC/DC hybrid network structure under different ratio for renewable energy

电网结构经济适应性将随可再生能源比例升高而降低,这是由于电网结构自身对潮流分布存在约束作用,即需满足特定结构下的电气连接。接入可再生能源比例越高,约束力将越大,结构作用也越凸显,导致存在一阈值使其维持不变,且由于交直流电网结构作用更强,故凸显阈值较之于交流电网将提前,从图4中可看出交直流电网凸显阈值为40%左右,远小于纯交流电网。同时,电网结构作用将使波动存在快速增长期,超过该时期则电网结构抑制作用增强从而使波动增长趋于平缓。从总体趋势来看,交流电网随可再生能源接入比例提高适应性指标波动较大,而交直流混联电网适应性能则保持相对平稳。

3.5 交直流混联电网不同结构的适应性比较

从3.4节可发现交直流混联电网相较于纯交流电网在经济性和波动性上表现出更好的适应能力,但仅针对于各区域间用直流输电线两两互联的交直流混联电网结构。为研究典型联网形式对电网结构适应性的影响,本节将同样采用直流替换交流的方法形成单直流联网、多直流送出、多直流馈入及多送出多馈入4种结构,将其按顺序编号为1,2,3,4,分别计算电网结构的适应性指标以评估各结构类型的电网。4种联网结构示意如图5所示,得到的电网结构适应性指标如表3所示。

图5 交直流混联电网不同联网形式Fig.5 Different networking methods of AC/DC hybrid network

结构编号PLROBPTPFBPELBPPLPTN10.52500.06730.13350.129820.60810.07310.16970.092230.63290.06590.20940.089140.36770.09000.09080.0231

与纯交流电网相比,对于直流输电线仅作为联络线的不同交直流电网结构来说其具有普遍良好的抗波动性能和潮流平抑性能,针对高比例可再生能源接入可采取适当直流替换交流联络线的方式减弱系统随机性带来的影响。多送出多馈入直流联网结构相较于其他三种结构经济适应性不强,综合利用率较低,实际情况中需对其进行利用率的优化,但是其对故障适应性较强,适于故障风险较高的地区。

4 结语

本文在分析适应未来高比例可再生能源接入的电网结构形态特征的基础上,提出一套计及经济适应性、安全适应性、波动适应性和供电适应性的概率化电网结构适应性指标体系,并基于蒙特卡洛模拟和最优经济模型建立了实用化算法评估流程,分别评估了不同电网结构的适应性。在此基础上,本文对不同比例可再生能源接入下的各指标变化规律和趋势进行了研究,同时针对交直流混联电网所存在的4种典型联网结构的适应性进行了分析比较。仿真结果表明,本文所提出的电网结构适应性指标能够表征电网多方面的适应能力,并能将适应能力量化以比较分析各结构的适应特征。

本文所提出的指标虽然具有一定实用性和有效性,但研究仍处于起步阶段,仅提供一种针对高比例可再生能源下的电网结构适应性分析方法,对于指标的定义以及对算例的分析还有待深入,同时结论仅针对特定电网结构,不具有普适性。因此,本文下阶段工作是深化电网结构适应性指标体系,并通过大量典型电网结构的指标计算,统计归纳出典型电网结构特征以及各类型电网结构所适宜的应用场景,以期为未来高比例可再生能源下的电网规划做出指导。

[1] 白建华,辛颂旭,刘俊,等.中国实现高比例可再生能源发展路径研究[J].中国电机工程学报,2015(14):3699-3705.

BAI Jianhua, XIN Songxu, LIU Jun, et al. Roadmap of realizing the high penetration renewable energy in China[J]. Proceedings of the CSEE, 2015 (14): 3699-3705.

[2] 国家发改委能源研究所.中国2050高比例可再生能源发展情景暨途径研究[R].2015.

[3] 程浩忠,李隽,吴耀武,等.考虑高比例可再生能源的交直流输电网规划挑战与展望[J].电力系统自动化,2017,41(9):19-27.DOI:10.7500/AEPS20170111001.

CHENG Haozhong, LI Juan, WU Yaowu, et al. Challenges and prospects for AC/DC transmission expansion planning considering high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(9): 19-27. DOI: 10.7500/AEPS20170111001.

[4] 潘智俊,张焰.城市电网结构坚强性评价的指标体系和方法[J].中国电机工程学报,2015,35(16):3999-4005.

PAN Zhijun, ZHANG Yan. Index system and method for structure strength assessment of urban power network[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 36(16): 3999-4005.

[5] 陈晓刚,孙可,曹一家.基于复杂网络理论的大电网结构脆弱性分析[J].电工技术学报,2007,22(10):138-144.

CHEN Xiaogang, SUN Ke, CAO Yijia. Structural vulnerability analysis of large power grid based on complex network theory[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2007, 22(10): 138-144.

[6] 黎静华,左俊军,汪赛.大规模风电并网电力系统运行风险评估与分析[J].电网技术,2016,40(11):3503-3513.

LI Jinghua, ZUO Junjun, WANG Sai. Analysis and assessment of operation risk for power system with large-scale wind power integration[J]. Power System Technology, 2016, 40(11): 3503-3513.

[7] 牛东晓,李建锋,魏林君,等.跨区电网中风电消纳影响因素分析及综合评估方法研究[J].电网技术,2016,40(4):1087-1093.

NIU Dongxiao, LI Jianfeng, WEI Linjun, et al. Study on technical factors analysis and overall evaluation method regarding wind power integration intrans-provincial power grid[J]. Power System Technology, 2016, 40(4): 1087-1093.

[8] 李海波,鲁宗相,乔颖,等.大规模风电并网的电力系统运行灵活性评估[J].电网技术,2015,39(6):1672-1678.

LI Haibo, LU Zongxiang, QIAO Ying, et al. Assessment on operational flexibility of power grid with grid-connected large-scale wind farms[J]. Power System Technology, 2015, 39(6): 1672-1678.

[9] 鲁宗相,李海波,乔颖.含高比例可再生能源电力系统灵活性规划及挑战[J].电力系统自动化,2016,40(13):147-158.DOI:10.7500/AEPS20151215008.

LU Zongxiang, LI Haibo, QIAO Ying. Power system flexibility planning and challenges considering high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(13): 147-158. DOI: 10.7500/AEPS20151215008.

[10] 鲁宗相,李海波,乔颖.高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理[J].中国电机工程学报,2017,37(1):9-20.

LU Zongxiang, LI Haibo, QIAO Ying. Flexibility evaluation and supply/demand balance principle of power system with high-penetration renewable electricity[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37(1): 9-20.

[11] 温家良,吴锐,彭畅,等.直流电网在中国的应用前景分析[J].中国电机工程学报,2012,32(13):7-12.

WEN Jialiang, WU Rui, PENG Chang, et al. Analysis of DC grid prospects in China[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(13): 7-12.

[12] 姚良忠,朱凌志,周明,等.高比例可再生能源电力系统的协同优化运行技术展望[J].电力系统自动化,2017,41(9):36-43.DOI:10.7500/AEPS20170112013.

YAO Liangzhong, ZHU Lingzhi, ZHOU Ming, et al. Prospects of coordination and optimization for power systems with high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(9): 36-43. DOI: 10.7500/AEPS20170112013.

[13] 宋云亭.大电网结构规划[M].北京:中国电力出版社,2013.

[14] 徐政,黄弘扬,周煜智.描述交直流并列系统电网结构品质的3种宏观指标[J].中国电机工程学报,2013,33(4):1-7.

XU Zheng, HUANG Hongyang, ZHOU Yuzhi. Three macroscopic indexes for describing the quality of AC/DC hybrid power grid structures[J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(4): 1-7.

[15] 薛禹胜,戴元煜,于继来,等.可信度控制下的相继开断潮流快速计算[J].电力系统自动化,2015,39(22):37-45.DOI:10.7500/AEPS20150214002.

XUE Yusheng, DAI Yuanyu, YU Jilai, et al. A credibility index based algorithm for fast estimating power flow in cascading failures[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(22): 37-45. DOI: 10.7500/AEPS20150214002.

[16] GUO J, FU Y, LI Z, et al. Direct calculation of line outage distribution factors[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2009, 24(3): 1633-1634.

[17] 卢志刚,陈伟坤,张晓辉,等.城市电网输配全局最大供电能力分析[J].电网技术,2015,39(6):1623-1630.

LU Zhigang, CHEN Weikun, ZHANG Xiaohui, et al. Global maximum power supply capability analysis of city power grid[J]. Power System Technology, 2015, 39(6): 1623-1630.

[18] Power system engineering research MATPOWER4.1[EB/OL]. [2016-10-15]. http://www.pserc.cornell.edu/matpower/.

[19] 刘天琪.现代电力系统分析[M].北京:中国电力出版社,2007.

[20] IDEMA R, LAHAYE D J P. Power system analysis[M]. France: Atlantis Press, 2014.

AdaptabilityIndexandEvaluationMethodforPowerTransmissionNetworkStructurewithIntegrationofHigh-penetrationRenewableEnergy

ZHANGChengming1,CHENGHaozhong1,LIULu1,WANGZheng2,LUJianzhong2,ZHANGXiaohu2

(1. Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion (Shanghai Jiao Tong University), Ministry of Education, Shanghai 200240, China; 2. East China Branch of State Grid Corporation of China, Shanghai 200122, China)

High-penetration renewable energy system and AC/DC hybrid network are two main basic characteristics of future power systems. Evaluating different network’s structure adaptability, especially for AC/DC hybrid network, is extremely important for power system to keep economical, safe, reliable and flexible when renewable energy and load both have an increasing trend of uncertainty. However, it is very difficult to evaluate the adaptability quantitatively, so that new indexes considering high-penetration are badly needed. First, this paper analyzes the basic characteristic of network structure and gives the definition of adaptability in the background of strong randomness. Then several probable indexes of structure adaptability are proposed based on the basic characteristic of adaptability. After that, a practical calculation method is put forward, which uses the Monte Carlo simulation and the optimal economic model. Finally, by using the IEEE 30-bus system as the basic network frame, an AC network and an AC/DC hybrid network are respectively evaluated, and different influencing factors of adaptability are researched to find the change regulation. The examples prove that the adaptability index can effectively reflect the adaptability of different transmission network structures with high-proportion renewable energy integration.

This work is supported by National Key Research and Development Program of China (No. 2016YFB0900100) and State Key Program of National Natural Science Foundation of China (No. 51337005).

high-penetration renewable energy; AC/DC hybrid network; adaptability of network structure; Monte Carlo simulation algorithm

2017-06-15;

2017-09-10。

上网日期: 2017-09-30。

国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金重点项目(513370005)。

张程铭(1993—),男,通信作者,硕士研究生,主要研究方向:电网结构适应性评估、电力系统规划。E-mail： zcm_sjtu@163.com

程浩忠(1962—),男,博士,教授,主要研究方向:电力系统规划与运行、电压稳定、电力市场、电能质量。

柳 璐(1983—),女,助理研究员,主要研究方向:输电网规划、经济性评估、投资管控。

(编辑万志超)