基于可再生能源发电的概率可用输电能力分析

汪 飞

(淮南电力检修有限责任公司，淮南 232000)

0 引 言

近年来能源危机的受关注程度持续提升，可再生能源的开发和利用探索受此影响大量涌现，光伏发电便属于其中代表。随着光伏发电领域的快速进步，可再生能源发电并入电网带来的不确定性和波动性影响持续提升，为尽可能控制这种影响，正是本文围绕概率可用输电能力开展具体研究的原因所在。

1 可再生能源发电可靠性模型

太阳能存在可再生、永久性、无污染等优势，近年来得到广泛利用，随着光伏发电技术的日渐成熟，并入电网的光伏电站数量不断提升，但受到存在不确定性的有功功率输出影响，光伏电站发电概率可用输电能力研究向来受到重视。受光照不确定性影响，存在随机不稳定性的光伏发电输出功率，因此本文研究需要首先进行可靠性模型建设，光伏电站可基于实际情况细分为故障、运行、休眠状态，光伏电站运行状态和太阳辐照度基于拉丁超立方采样法进行采样，光伏电站未来一段时间的输出功率可由此求得，之后对常规电力系统负荷变化及元件运行状态采样，最终可基于样本数据完成含光伏并网的概率可用输电能力评估，概率可用输电能力指标在不同状态下的变化也能够由此针对性分析[1]。

本文研究的可再生能源发电可靠性模型以光伏阵列输出功率模型为基础，该模型可基于Beta分布对太阳的辐照度进行表示，光伏阵列输出功率的概率密度函数可由此表示为：

(1)

式中,Psun=ESη、Bmax=SηEmax分别代表光伏阵列的输出功率、最大输出功率，其中η、S、E分别代表光电转换效率、方阵总面积、辐照度，Beta分布形状参数表示为α和β，Gamma函数表示为Γ，本文研究不考虑无功功率。基于式(1)和图1所示的光伏电站构架，研究将光伏阵列与逆变器视作小型光伏系统，并联的复数小型光伏系统组成光伏电站。

图1 光伏电站构架示意图

基于运行状态，光伏电站的运行模式可概括为休眠、运行、故障，因此可得到图2所示的运行状态转移模型。

图2中对三种状态下光伏电站的修复率和故障率进行描述，如λFR、λRF代表故障状态下的修复率和故障率，可基于故障状态数量判断光伏电站属于完全或部分故障状态，因此可确定光伏电站故障状态输出功率：

PSW=(m-i)ESη

(2)

式中，m、i分别代表光伏电站包含的小型光伏系统数量、处于故障状态的小型光伏系统数量。图1中的λSR、λRS分别代表光伏电站在正常状态和休眠状态间的修复率、转移率，因此可得到运行状态的光伏电站有功输出：

PW=mESη

(3)

图2 运行状态转移模型

太阳的辐照程度与光伏电站正常运行状态的输出功率相等，在本文研究对太阳能辐照度的模拟中，主要由Beta分布确定，在不同天气和不同地区的Beta分布形状参数差异需要得到重视。为简化研究，本文将接入电网的光伏电站视为PQ节点，其中Q=0。

2 概率可用输电能力分析

光伏电站区域辐照度由Beta分布模拟，辐照度采样由拉丁超立方采样法完成，以此确定光伏电站不同运行状态下的有功输出，同样采样还需要围绕电力系统常规设备开展，采用相同采样方法，基于最优潮流法的概率可用输电能力计算模型通过原对偶内点法完成求解，最终得到概率可用输电能力的评估指标，具体流程包括：第一，将原件原始数据和光照强度输入；第二，明确采样规模和变量数目；第三，基于拉丁超立方采样法完成拉丁超立方采样法生成；第四，得出排序矩阵，重新排列原始采用样矩阵元素；第五，对系统状态矩阵进行判断，如发现负荷量与发电量不匹配、系统解列等情况，则认为该状态下的光伏电站概率可用输电能力为0，安全稳定约束无法满足；第六，对光伏电站概率可用输电能力断面进行划分，所有抽样状态下概率可用输电能力的值基于原对偶内点法完成求解：第七，对求解获得的概率可用输电能力评估指标进行统计，通过对比指标，明确概率可用输电能力受到的光伏电站影响[2]。

3 算例分析

案例选择IEEE-RTS系统，该系统包含常规机组数量为32台，母线24条，变压器5个，总装机容量、峰值负荷分别为3 405、2 850 MW，以100 MW为系统基准值，概率可用输电能力基于光伏发电系统进行研究，对受电区域(138 kV)和送电区域(230 kV)间的概率可用输电能力进行计算。假设光伏电站同一时刻的逆变器和光伏电站阵列处于相同条件，基于不同问题讨论进行并网位置设置，α、β在Beta分布取值为6.37、4.16，结合同类研究数据，可确定小光伏系统修复率和故障率，分别为每小时4.17×10-3次、9.1×10-6次。

光伏电站并网、并网位置、并网容量均会对概率可用输电能力造成影响，首先围绕光伏电站并网带来的影响进行分析可以发现，火电站和光伏电站存在相同容量，在相同节点二者并入后，系统存在增加的概率可用输电能力期望值，同时存在小于原系统的概率可用输电能力值，这源于不稳定性的辐照度影响，因此多数情况下光伏电站存在低于额定容量输出，其本身波动性较大；进一步围绕并网位置进行研究可以发现，系统的概率可用输电能力会受到并网位置对于影响，影响最小的位置为同一区域不同并网节点，但光伏电站于受电区并入时，存在较大的概率可用输电能力期望值及最大值较大的概率可用输电能力值。为保证电网输电能力，在相同条件下，光伏电站在受电区并网对系统概率可用输电能力的贡献最大，但这种并网位置选择会带来较大波动；围绕并网容量带来的影响进行分析可以发现，在并入系统后，光伏电站影响下的系统概率可用输电能力期望值增加，同时存在增加的系统概率可用输电能力最大值，这说明系统概率可用输电能力提升能够获得光伏电站并入带来的积极影响。随着并入容量增加，对应存在逐渐增加的概率可用输电能力期望值和最大值，但同时存在之间增大的概率可用输电能力标准差，这说明容量越大的光伏电站接入对应存在越大的波动性，这对系统概率可用输电能力波动性带来的影响必须得到重视。

综合分析可以发现，相较于常规机组，光伏电站存在较低可靠性，这源于光照随机性对光伏电站的影响，这种影响下光伏电站在多数情况下不存在额定功率。在选择并入位置时，光伏电站应在受电区并入，这种并入位置选择在提高概率可用输电能力方面具备积极意义，且系统概率可用输电能力指标能够随容量提升的光伏电站优化。为降低系统概率可用输电能力波动性，光伏电站并网需选择送电区，电网架构和实际条件带来的影响也需要得到重视。

4 结束语

综上所述，概率可用输电能力会受到多方面因素影响。在此基础上，本文涉及的可再生能源发电可靠性模型、算例分析等内容，则直观展示了光伏电站可靠性。为保证可再生能源发电更好满足我国能源需求，基于概率可用输电能力的光伏发电并网位置、并网容量优选必须得到业内人士重视。