含电转气的电-气互联系统风机失效的风险调度模型
发布时间：2020-12-15 09:56
基于燃气机组和电转气（P2G）装置的含风力发电的电-气互联系统正快速发展,电网故障和机组自身故障造成的风电机组失效给互联系统的安全运行带来了较大的风险。目前,关于电-气互联系统的运行调度较少计及系统存在的风险,而燃气轮机和P2G装置的控制策略给系统风险带来的影响不可忽略,独立电力系统中的调度方法难以直接应用于电-气互联系统。为此,基于电-气互联系统的运行特性及风机失效风险,建立了考虑P2G的电-气互联系统的风机失效风险指标,并基于该指标建立了以风机失效风险最小、燃煤机组煤耗成本最少的多目标优化调度模型,以权衡系统运行过程中风险与煤耗成本之间的矛盾。算例结果表明,所提的多目标风险调度模型能够有效降低电-气互联系统的运行风险,提高风电的消纳能力。
【文章来源】：电力自动化设备. 2020年07期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
含P2G的电-气互联系统运行方式
本文以IEEE 30-NGS 10电-气互联系统为例验证所提的风险调度模型的有效性，其示意图如图2所示。IEEE 30节点系统中有6台发电机组，本文算例设置与节点1、2、5、8相连的机组为燃煤机组（分别称之为燃煤机组1、2、5、8），与节点11、13相连的机组为燃气机组（分别称之为燃气机组11、13），另有1座带P2G装置的风电场经由节点28并网。风电场的额定功率为250 MW。天然气系统采用修改的NGS 10节点系统[20]，共包括6条输气管道、3台压缩机、2个气源站和6个气负荷，其中天然气系统的节点6、7分别提供燃气机组11、13的燃气需求。P2G装置由气网节点2连接至天然气系统。燃气机组11、13的有功上限分别为260、145 MW，燃煤机组参数如附录表A1所示。本文算例主要对比以下3种模型的调度结果：模型1不考虑风机失效风险，以燃煤机组耗煤量最少为目标，对含P2G的电-气互联系统进行优化调度；模型2以风机失效风险最小和耗煤量最少为目标，建立多目标优化模型，对不考虑P2G的电-气互联系统进行降风险调度；模型3即为本文所提模型，以风机失效风险最小和耗煤量最少为目标，建立多目标优化模型，对含P2G的电-气互联系统进行降风险调度。
风电及负荷的预测功率如图3所示。附录图A1为模型3中各台机组的有功出力曲线图。由图A1可知，在时段1—7时，系统负荷较低，为减小耗煤量，燃煤机组均按照有功下限出力，此时主要依靠燃气和风电机组输出有功；在时段8—16时，系统负荷增大，燃煤机组出力开始增大，受煤耗系数影响，燃煤机组按照机组1、8、2的顺序分别增大出力，此时燃气机组的出力值达到最大；在时段17、18时，系统负荷减小，为减小耗煤量，燃煤机组的有功出力减小，燃气机组仍维持最大出力；在时段19、20时，系统负荷增大，燃煤机组的有功出力增大，燃气机组仍维持最大出力；在时段21—24时，系统负荷大幅降低，为减小耗煤量，燃煤机组率先减小有功出力，接着燃气机组有功出力也减小。图4为机组1、2、5、8、11和13在不同模型下的有功出力曲线。由图4(a)—(d）可知，模型3中燃煤机组1、2和8的有功出力小于模型2，这是由于模型2没有考虑P2G过程，当风电富余时，风电场只能弃风，难以将能量储存，而模型3将富余的风电转化为天然气储存在天然气系统中；模型1没有考虑系统运行风险，仅以耗煤量最小为目标，因此模型1中燃煤机组1、2和8的有功出力最小。受煤耗系数影响，3种模型下燃煤机组5始终按照出力下限输出功率。由图4(e）、（f）可知，为减小耗煤量，燃气机组11、13的出力变化先于燃煤机组，且在大部分时间内都应处于最大出力状态；模型2中燃气机组11、13的出力几乎都小于模型1和模型3，这是由于模型2未考虑P2G过程，受天然气系统约束，模型2中燃气机组11、13最大能够输出的有功功率低于其有功上限；由于模型1仅以燃煤机组耗煤量最少为目标，故模型1中燃气机组11、13始终按照其有功上限输出功率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑天然气系统影响的电力系统连锁故障评估[J]. 包铭磊,杨阳,丁一,邵常政,桑茂盛. 电网技术. 2019(01)
[2]基于机会约束规划的电-气互联综合能源系统随机最优潮流[J]. 张思德,胡伟,卫志农,孙国强,臧海祥,陈胜. 电力自动化设备. 2018(09)
[3]高渗透率风电接入下地区高压电网转供模型[J]. 宁世超,吕林,刘友波,许立雄,袁川,杜新伟. 电力自动化设备. 2018(06)
[4]电网运行风险在线评估中基于灵敏度分析的负荷削减模型[J]. 张哲,杨航,尹项根,韩杰祥,陈国炎. 电力自动化设备. 2018(05)
[5]低电压穿越控制下双馈风电机组短路电流特性与计算方法[J]. 欧阳金鑫,唐挺,郑迪,任文君,熊小伏,钟家勇. 电工技术学报. 2017(22)
[6]一种考虑天然气系统动态过程的气电联合系统优化运行模型[J]. 艾小猛,方家琨,徐沈智,文劲宇. 电网技术. 2018(02)
[7]电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真[J]. 卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[8]计及电转气的电–气互联综合能源系统削峰填谷研究[J]. 卫志农,张思德,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 中国电机工程学报. 2017(16)
[9]基于风险评估和机会约束的不确定性可中断负荷优化调度[J]. 牛文娟,李扬,王磊. 电力自动化设备. 2016(04)
[10]基于决策树体系的预想故障集下风电场扰动风险测度评估[J]. 卓毅鑫,徐铝洋,张伟,林湘宁,李正天. 电工技术学报. 2015(S2)
博士论文
[1]含风电场的电力系统动态经济调度问题研究[D]. 周玮.大连理工大学 2010
硕士论文
[1]孤岛运行微电网的能量配置动态优化及能量管理系统研究[D]. 刘子秋.浙江大学 2015
本文编号：2918084
【文章来源】：电力自动化设备. 2020年07期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
含P2G的电-气互联系统运行方式
本文以IEEE 30-NGS 10电-气互联系统为例验证所提的风险调度模型的有效性，其示意图如图2所示。IEEE 30节点系统中有6台发电机组，本文算例设置与节点1、2、5、8相连的机组为燃煤机组（分别称之为燃煤机组1、2、5、8），与节点11、13相连的机组为燃气机组（分别称之为燃气机组11、13），另有1座带P2G装置的风电场经由节点28并网。风电场的额定功率为250 MW。天然气系统采用修改的NGS 10节点系统[20]，共包括6条输气管道、3台压缩机、2个气源站和6个气负荷，其中天然气系统的节点6、7分别提供燃气机组11、13的燃气需求。P2G装置由气网节点2连接至天然气系统。燃气机组11、13的有功上限分别为260、145 MW，燃煤机组参数如附录表A1所示。本文算例主要对比以下3种模型的调度结果：模型1不考虑风机失效风险，以燃煤机组耗煤量最少为目标，对含P2G的电-气互联系统进行优化调度；模型2以风机失效风险最小和耗煤量最少为目标，建立多目标优化模型，对不考虑P2G的电-气互联系统进行降风险调度；模型3即为本文所提模型，以风机失效风险最小和耗煤量最少为目标，建立多目标优化模型，对含P2G的电-气互联系统进行降风险调度。
风电及负荷的预测功率如图3所示。附录图A1为模型3中各台机组的有功出力曲线图。由图A1可知，在时段1—7时，系统负荷较低，为减小耗煤量，燃煤机组均按照有功下限出力，此时主要依靠燃气和风电机组输出有功；在时段8—16时，系统负荷增大，燃煤机组出力开始增大，受煤耗系数影响，燃煤机组按照机组1、8、2的顺序分别增大出力，此时燃气机组的出力值达到最大；在时段17、18时，系统负荷减小，为减小耗煤量，燃煤机组的有功出力减小，燃气机组仍维持最大出力；在时段19、20时，系统负荷增大，燃煤机组的有功出力增大，燃气机组仍维持最大出力；在时段21—24时，系统负荷大幅降低，为减小耗煤量，燃煤机组率先减小有功出力，接着燃气机组有功出力也减小。图4为机组1、2、5、8、11和13在不同模型下的有功出力曲线。由图4(a)—(d）可知，模型3中燃煤机组1、2和8的有功出力小于模型2，这是由于模型2没有考虑P2G过程，当风电富余时，风电场只能弃风，难以将能量储存，而模型3将富余的风电转化为天然气储存在天然气系统中；模型1没有考虑系统运行风险，仅以耗煤量最小为目标，因此模型1中燃煤机组1、2和8的有功出力最小。受煤耗系数影响，3种模型下燃煤机组5始终按照出力下限输出功率。由图4(e）、（f）可知，为减小耗煤量，燃气机组11、13的出力变化先于燃煤机组，且在大部分时间内都应处于最大出力状态；模型2中燃气机组11、13的出力几乎都小于模型1和模型3，这是由于模型2未考虑P2G过程，受天然气系统约束，模型2中燃气机组11、13最大能够输出的有功功率低于其有功上限；由于模型1仅以燃煤机组耗煤量最少为目标，故模型1中燃气机组11、13始终按照其有功上限输出功率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑天然气系统影响的电力系统连锁故障评估[J]. 包铭磊,杨阳,丁一,邵常政,桑茂盛. 电网技术. 2019(01)
[2]基于机会约束规划的电-气互联综合能源系统随机最优潮流[J]. 张思德,胡伟,卫志农,孙国强,臧海祥,陈胜. 电力自动化设备. 2018(09)
[3]高渗透率风电接入下地区高压电网转供模型[J]. 宁世超,吕林,刘友波,许立雄,袁川,杜新伟. 电力自动化设备. 2018(06)
[4]电网运行风险在线评估中基于灵敏度分析的负荷削减模型[J]. 张哲,杨航,尹项根,韩杰祥,陈国炎. 电力自动化设备. 2018(05)
[5]低电压穿越控制下双馈风电机组短路电流特性与计算方法[J]. 欧阳金鑫,唐挺,郑迪,任文君,熊小伏,钟家勇. 电工技术学报. 2017(22)
[6]一种考虑天然气系统动态过程的气电联合系统优化运行模型[J]. 艾小猛,方家琨,徐沈智,文劲宇. 电网技术. 2018(02)
[7]电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真[J]. 卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[8]计及电转气的电–气互联综合能源系统削峰填谷研究[J]. 卫志农,张思德,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 中国电机工程学报. 2017(16)
[9]基于风险评估和机会约束的不确定性可中断负荷优化调度[J]. 牛文娟,李扬,王磊. 电力自动化设备. 2016(04)
[10]基于决策树体系的预想故障集下风电场扰动风险测度评估[J]. 卓毅鑫,徐铝洋,张伟,林湘宁,李正天. 电工技术学报. 2015(S2)
博士论文
[1]含风电场的电力系统动态经济调度问题研究[D]. 周玮.大连理工大学 2010
硕士论文
[1]孤岛运行微电网的能量配置动态优化及能量管理系统研究[D]. 刘子秋.浙江大学 2015
本文编号：2918084
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/2918084.html
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