区域电网灵活性需求分析方法

摘要

本发明公开了属于电力系统规划、运行与分析领域的一种区域电网灵活性需求分析方法，包括：研究电力系统灵活性资源和灵活性需求的基本定义和分类；对电力系统灵活性需求进行详细分析，并建立灵活性需求模型，引入随机变量对灵活性需求进行描述；研究灵活性需求的求解计算方法，应用概率序列运算的方法进行求解，计算灵活性需求的概率分布函数；计算不同场景和不同时间尺度的灵活性需求的概率分布。本发明提出的方法适用于电力系统中长期规划，能够为系统的灵活性资源优化配置和火电机组的灵活性改造提供一定的参考依据。

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统规划、运行与分析领域，尤其涉及一种区域电网灵活性需求分析方法。

背景技术

高比例可再生能源并网是当今世界电网的主要发展趋势，也是我国电网的主要特征。由于风电、光伏等新能源出力的波动性和不确定性，以及大规模充电汽车等不确定性负荷接入电网，加剧了系统净负荷的波动性，从而使电网调峰更加困难。我国新能源电力发展得非常迅速，装机容量已位居世界第一，但新能源渗透率较低。新能源在发展过程中伴随着大规模弃风、弃光的现象，尤其“三北”地区在冬季供暖时期，大量热电机组“以热定电”运行，夜间供热量大，风电出力大，而电负荷需求小，导致电网调峰困难，从而大量风电无法并网，弃风问题非常严重。

目前，导致我国新能源大量弃电问题的原因主要有以下两点：第一，外送通道不足；第二，电网调峰能力弱。我国“三北”地区的主要问题是缺少灵活的调峰电源，电网调峰能力弱。东北地区火电的比重近80％，快速灵活的调节电源较少，固有的电源结构，使系统调峰问题突出，不利于消纳风电。由于先天资源限制，在东北开展调峰燃气电站、抽水蓄能电站和储能电站均无法实现广泛应用。特别在冬季，火电供热期、水电枯水期和风电大发期之间相互叠加，导致调峰困难突出，弃风情况频出。为解决东北电网调峰的实际困难，应立即开展火电灵活性改造，通过技术手段提升火电机组的调峰能力，增加电网可灵活调节电源的比重，以接纳更多的新能源电力并网。

燃煤火电机组灵活性改造旨在提高已有煤电机组的调峰幅度、爬坡能力以及启停速度。但是火电机组的灵活性调节需求要跟随负荷、风光等新能源的随机波动而确定。机组灵活性改造在改造成本、调峰市场交易成本、售电损失成本、深度调峰发电成本上升和系统弃电成本等方面具有影响，所以，为提高新能源上网空间，火电厂纷纷进行灵活性改造，容易陷入过度投资的境地。因此，迫切需要确定电力系统对灵活性资源的需求，从而对火电机组灵活性改造进行科学的规划和安排，以防止过度投资造成资源浪费。

综上所述，本发明针对电力系统应如何确定对灵活性资源的需求问题，进行了分析和定量计算。通过对电力系统灵活性资源和需求的基本概念进行归纳定义，确定灵活性需求的计算方法，以指导电力系统灵活性电源的中长期规划，提高新能源的渗透率。

发明内容

本发明的目的是提出一种区域电网灵活性需求分析方法，其特征在于，包括：

步骤1：研究电力系统灵活性资源和灵活性需求的基本定义和分类；

步骤2：对电力系统灵活性需求进行详细分析，并建立灵活性需求模型，引入随机变量对灵活性需求进行描述；

步骤3：研究灵活性需求的求解计算方法，应用概率序列运算的方法进行求解，计算灵活性需求的概率分布函数；

步骤4：计算不同场景和不同时间尺度的灵活性需求概率分布。

所述步骤2中的负荷灵活性需求为负荷波动量与负荷预测误差的随机变量的卷和，如公式(1)所示：

新能源出力灵活性需求为新能源出力波动量与新能源出力预测误差的卷和，如公式(2)所示：

系统灵活性需求如公式(3)所示：

其中，P

序列运算的卷和运算定义如下：

首先定义非负区间上的两个离散序列a(i

其中，N

序列运算的卷差运算定义如下：

令N

其中，0≤i

y(i)＝a(i)Θb(i) (7)。

所述步骤4中的不同场景设定为春、夏、秋、冬四个典型场景，不同时间尺度设定为15min、1h、4h三个时间尺度。

所述步骤4包括：

步骤41：计算15min时间尺度下电力系统灵活性需求的概率分布；

步骤42：计算15min时间尺度下春、夏、秋、冬四个场景下系统爬坡灵活性需求的概率分布；

步骤43：计算同一场景下不同时间尺度的系统灵活性需求概率分布。

本发明的有益效果在于：

通过将电力系统灵活性资源和需求进行分类，分析灵活性需求产生的机理，提出了应用概率分析的方法计算系统灵活性需求的概率分布，能够指导电力系统对灵活性资源的中长期规划，满足系统对灵活性资源的需求，提高可再生能源的电网渗透率。

附图说明

图1是区域电网灵活性需求分析与计算方法的流程图；

图2是灵活性需求计算方法流程图；

图3是1-3月系统灵活性需求概率分布；

图4是同一时间尺度下不同场景的灵活性需求概率分布；

图5是1-3月不同时间尺度系统灵活性需求概率分布。

具体实施方式

本发明提出一种区域电网灵活性需求分析方法，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

参考图1至图5，本发明提出的区域电网灵活性需求分析方法包括：

步骤1：研究电力系统灵活性资源和灵活性需求的基本定义和分类。

在高比例新能源电力系统背景下，系统的随机波动性和不确定性增强，传统电力系统以电力电量平衡为核心已不能适应新能源渗透率较高的电力系统，新能源电力系统的平衡正逐步转变为系统灵活性资源能否满足灵活性需求的灵活性平衡问题。

灵活性资源是指在一定时间尺度内，为满足电力系统功率平衡而能够快速、有效和经济地响应系统功率变化的可控资源。灵活性资源主要包括传统电源、可控的可再生能源、可控负荷和储能系统。系统灵活性需求主要包括不可控的可再生能源和不可控的负荷。传统电源主要指非供热火电机组、热电联产机组、水电机组和燃气机组等可提供大量功率平衡的电源。可控的可再生能源是指在一定置信容量范围内可控并能提供一定的功率平衡。可控负荷主要指电供热装置和电动汽车。储能装置是由其运行的状态来决定能否提供灵活性资源。

电力系统灵活性需求是指在一定的时间尺度内，电力系统为应对不确定性净负荷的波动而需要具备的最小有功功率调节的能力。灵活性需求具有方向性，当灵活性需求为正时，表示系统需要调配灵活性资源增加出力以降低切负荷事故发生；当灵活性需求为负时，系统需要调配灵活性资源降低出力以减少弃电现象发生。灵活性需求主要来源于电源侧和负荷侧的波动以及新能源和负荷侧的预测误差这四个方面。

步骤2：对电力系统灵活性需求进行详细分析，并建立灵活性需求模型，引入随机变量对灵活性需求进行描述，系统灵活性需求来源于负荷和新能源出力的波动性和预测误差。

系统的灵活性需求为系统原始负荷所产生的灵活性需求与新能源出力所产生的灵活性需求之差。负荷的灵活性需求主要由负荷的波动和预测误差产生。新能源出力所产生的灵活性需求主要由新能源出力的波动和预测误差产生。由于电力系统存在较强的随机波动性和不确定性，本发明引入随机变量来描述系统灵活性需求。负荷所产生的灵活性需求为负荷波动量与负荷预测误差的随机变量的卷和，可再生能源所产生的灵活性需求为可再生能源出力的波动量与预测误差的卷和。系统总的灵活性需求为负荷灵活性需求与新能源出力的灵活性需求的卷差，其表达式如式(1)～(3)所示。

负荷的灵活性需求如公式(1)所示，

新能源的灵活性需求如公式(2)所示，

系统灵活性总需求如公式(3)所示，

其中，P

步骤3：研究灵活性需求的求解计算方法，应用概率序列运算的方法进行求解，计算灵活性需求的概率分布函数。

本发明利用序列运算对系统灵活性需求进行求解计算，通过序列的卷和与卷差运算分别对随机变量的加减法进行计算。

定义非负区间上的两个离散序列a(i

a)令N

其中，0≤i

b)令N

其中，0≤i

y(i)＝a(i)Θb(i) (7)

步骤4：计算不同场景和不同时间尺度的灵活性需求的概率分布。

本发明设定春、夏、秋、冬四个典型场景和15min，1h，4h三个不同时间尺度对灵活性需求进行分析计算。

首先，计算15min时间尺度下电力系统灵活性需求的概率分布，如图3所示。假设电力系统的火力发电容量为500MW，爬坡率为1％Pe/min，则系统15min的爬坡容量为75MW。爬坡容量大于75MW的灵活性需求无法被满足。因此，如果通过火电机组的灵活性改造使机组爬坡率提高到2％Pe/min，则机组15分钟的爬坡容量为150MW，可以满足系统爬坡灵活性需求的概率达到92％，相比爬坡率为1％Pe/min时提高了30％。另外，还可以通过需求侧响应、储能系统和新能源出力的控制等方式来减少由于负荷和新能源出力的波动性和预测误差所带来的对系统灵活性的需求。

其次，计算15min时间尺度下春、夏、秋、冬四个场景下系统爬坡灵活性需求的概率分布，如图4所示。从图中可以看出，冬季系统爬坡灵活性需求范围变化较大，且当系统15min爬坡能力为75MW时，可满足春、夏、秋三个季节90％以上爬坡灵活性需求，而冬季却只能满足62％的爬坡灵活性需求。这说明我国北方冬季因供暖而导致电网消纳风电的空间降低，需要系统提高自身灵活性或提供更多的灵活性资源以接纳更多的风电并网。

最后，计算同一场景下不同时间尺度的系统灵活性需求概率分布，如图5所示。从图中可以看出，随时间尺度增大，系统灵活性需求的概率分布范围随之变大。在4h的调度范围内，时间尺度越小，系统调频和爬坡的灵活性需求概率越高。

此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。