新能源大规模集中并网规划方法研究

第1章绪论

1.1课题研究背景和意义
随着世界经济的飞速发展和人口的不断增长，人类对能源的需求明显增加，而地球上可利用的石油、天然气和煤炭等化石能源则日趋匮乏。二十世纪七十年代全球能源危机爆发使得能源短缺和环境污染成为了世界各国都不容忽视的重要难题。为实现能源的持续发展，世界各国纷纷开始开发可持续利用的清洁能源，使风能、太阳能、地热能、潮沙能、生物质能等可再生能源进入了一个全新的发展阶段。我国的发电结构中火电比例过大，因此燃料资源缺乏和环境污染问题更为显著，必须加大新能源发电的开发力度，实现能源的可持续发展。我国幅员辽阔，具有丰富的风能资源，陆地上可开发的面积达20万平方公里，集中分布在“三北”地区，即东北、华北和西北，以及东南沿海地带；同时，光伏发电的潜力巨大，沙漠、戈壁的总面积约130.8万平方公里，集中在西北、东北的7个省区。因此，风力发电和光伏发电相较于其它的新能源发电形式具有更为广阔的应用前景，大力发展风力发电技术和光伏发电技术也是改善我国能源结构和环境质量的一项重要策略[1]。我国的资源分布特点决定了风力发电和光伏发电将逐步向大规模、集中化的方向发展，同时，风力发电和光伏发电具有随机性、波动性、反调峰等特点，与常规能源发电有很大的不同，大规模集中并网后将对现有的电网结构、输配电能力带来一定的冲击与影响。主要包括：要求配置更多的备用或调峰容量；引起电压波动、闪变以及谐波等问题，影响用户的电能质量；影响电网的暂态稳定性和频率稳定性，给电网安全带来一定的隐患[2_6]。目前，国内l000kV特高压输电己进入建设阶段，区域电网互联指日可待，这也意味着电网对运行安全性和稳定性的要求将更加严格[7]。如何基于现有电力网络对风力发电和光伏发电进行规划和设计，实现资源的充分有效利用和系统的安全经济运行，具有非常现实的研究意义。本文基于风力发电、光伏发电这两种典型的新能源发电技术，分析其出力特性及并网后对电力系统运行的影响，以保障系统安全、可靠、经济运行为目标，对其大规模集中并网规划方法进行研究，包括接入容量计算、接入点选择、无功补偿优化等关键问题的分析，为新能源的大规模集中并网规划问题提出了新的理论方法和研究方向。
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1.2课题研究现状
全球的风能资源极为丰富，，分布区域几乎覆盖了所有的地区和国家，技术上可以利用的资源总量约为53X106亿度/年。十九世纪末，丹麦率先将目光投向风力发电领域，开启了风力发电技术的探索，于1891年研制出了首台风力发电机组，并成功建立了世界首个风力发电场[81。此后，世界各国纷纷开始关注与重视风力发电研究，使其得到了极大的普及与发展。上世纪七十年代爆发石油危机以后，美国、西欧等发达国家为了降低对化石能源的依赖，转而投入到风电场的研究与建设中，风力发电开始蓬勃发展。到了上世纪九十年代，在世界风力发电发展大好的形势下，越来越多的国家开始大规模发展利用风能，并制定了一系列风力发电的优惠政策，激励新能源发电的发展。经过40年的不断发展，世界风力发电取得了的令人瞩目的成就。1996?2012年的全球累计风电装机容量和年度新增风电装机容量如图1-1和1-2所示，平均增长速度分别为27.2%和26.6%。至2012年底全球风电的装机容量己达到了282.587GW,其中累计装机容量排名在前10位的国家依次是：中国，美国，德国，西班牙，印度，英国，意大利，法国，加拿大和葡萄牙；新增装机容量排名在前10位的国家依次是：美国，中国，德国，印度，英国，意大利，西班牙，巴西，加拿大和罗马尼亚。
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第2章大规模新能源随机性出力建模

2.1蒙特卡罗模拟法
针对风电场和光伏电站的随机性出力特点，本文采用蒙特卡罗模拟法建立其出力模型。该方法的理论基础是概率论和数理统计，从给定的概率分布中抽取随机变量，通过对随机变量进行数字模拟和统计分析得出所求问题的近似解，将求解的问题与概率模型联系在一起，实现了对系统或元件的随机或确定抽样试验[38]。在分析具体问题的过程中利用计算机产生一系列随机数来反映系统及元件的概率分布情况，系统内每个随机因素的状态通过相应的概率分布函数来抽样确定，整个系统的状态可以通过各随机因素的状态组合来确定，通过大量地抽样试验来模拟系统的实际运行状况，最后累计统计结果从而得到系统的分析结果。蒙特卡罗模拟法的优点是通过随机抽样来统计计算结果，思想简单，易于模拟随机因素；能够处理系统中多个变量的随机变化；能够比较真实地反映系统的实际运行情况；抽样次数和计算量不会随着系统规模和复杂程度的改变而改变，因此可用来分析大型复杂电力系统的一些复杂因素和评估计算。蒙特卡罗模拟法的主要缺点是计算结果的准确性较差，且计算时间与计算精度的平方成反比，为了获取较高精度的计算结果，通常需要把仿真时间设定的很长。
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2.2风电场的随机出力模型
由于风力发电机组出力的随机性是由风速引起的，因此，大规模风电场出力建模的第一步是准确掌握风速的变化规律，选取拟合风速的概率分布模型。通过对各风电场风速的历史数据进行数理统计，提取出风速随机波动变化的统计规律，并在此基础上选取风速波动的典型分布，利用参数估计得到各处风电场的风速分布参数，对未来某一时间段内的风速波动变化情况进行预测或模拟。目前用于描述平均风速随机性的分布有很多，如两参数Weibull分布、三参数Weibull分布、正态分布、Rayleigh分布等[I6]。大量的实测数据表明，一年之中绝大部分时间风速都是比较平缓的，在0-25ni/s之间的概率很高。通过对不同概率分布相应的风能特性指标进行对比分析，大量的研究事实表明，Weibull分布的适应性最强，能够更准确的拟合实际的风速情况，绝大多数地区风速的随机变化都可以采用Weibull分布函数来表示[38]。因此本文采用两参数Weibull分布来进行风速的拟合，典型的风速概率分布曲线如图2-1所示。
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第3章大规模新能源集中并网的规划模型........   20
3.1接入容量与接入点优化主要考虑因素........ 20
3.2新能源接入容量与接入点优化模型........ 21
3.2.1目标函数........ 22
3.2.2约束条件........ 23
3.3无功补偿优化理论基础........ 23
3.4新能源并网无功补偿优化模型........ 25
3.4.1目标函数........ 25
3.4.2约束条件........ 25
3.5本章小结........26
第4章新能源并网规划算法与应用........ 28
4.1改进的差分进化算法 ........28
4.2多目标属性的决策方法 ........31
4.3改进差分进化算法的实现........ 33
4.3.1计算流程 ........33
4.3.2 MATLAB 程序编写........ 34
4.4算例分析 ........35
4.4.1接入容量与接入点优化算例........ 35
4.4.2无功补偿优化算例........   39
4.5本章小结........ 43
第5章结论与展望........ 46
5.1全文总结........ 46
5.2工作展望........ 47

第4章新能源并网规划算法与应用

4.1改进的差分进化算法
差分进化（Differential Evolution, DE) [45]的基本思想是：利用种群中2个随机选取的向量的差作为第3个向量的随机变化源，新一代种群基于这个策略由当前种群进行变异、交叉和选择后得到，逐步进化种群直至达到包含或接近最优解的状态。其原理与遗传算法相似，也是包括变异、交叉和选择三个核心步骤，但是采用的策略不同。变异采用差分策略，即在当前种群中随机选取中两个不同的个体，将其向量差与变异因子相乘，再与待变异个体向量相加；交叉操作以交叉因子概率在变异个体和当前个体中进行选择，得到新的个体；选择采用“贪娶”模式，当前种群中的新个体只有在评价函数值优于上一代时，才能进入到下一代群体中。差分进化算法的优点是简单的差分变异操作和一对一的选择竞争策略，既保留了基于种群的全局搜索规模，又降低了遗传操作的复杂性；具备特有的记忆能力，可以根据跟踪到的搜索情况动态调整搜索策略，具有较强的鲁棒性和全局的收敛能力。接入容量与接入点优化模型为多目标混合整数非线性模型，在求解时具有一定的复杂度，根据差分进化算法的特点，只要在计算过程中对变异操作进行改进即可。对于0-1整数变量，采用四舍五入法进行取整运算；对于其它整数变量，在变异后同时进行向上取整和向下取整运算，得到两个试验向量，这种处理方法保留了整数变量的所有可能取值，扩大了寻优空间，提高了计算结果的准确性。无功补偿优化模型中含有风速和光照强度的随机变量，在检验概率形式的约束条件时需应用蒙特卡罗模拟法对差分进化算法做适当的修改。针对于新能源并网规划中接入容量和接入点优化模型与无功补偿优化模型的特点，选择多目标差分进化算法进行求解。

总结

本文开展新能源大规模集中并网的规划方法研究。通过对风电和光伏这两种目前被广泛应用和发展迅速的新能源发电技术进行并网影响分析，在传统的电力系统规划基础上，针对二者的并网特性建立了接入容量与接入点优化模型、无功补偿优化模型，并对差分进化算法进行改进，实现了对优化模型的求解，形成了完整的规划方法体系。具体工作有以下几个方面：
(1)由于新能源出力具有随机性和间歇性，本文运用了蒙特卡罗模拟法处理风速和光照强度的随机变量，通过对二者进行给定概率分布的大量抽样试验来模拟系统的实际运行状况。对大量实测数据的统计分析可以得到风速随机变化近似服从的Weibull分布和光照强度随机变化近似服从的Beta分布，并通过蒙特卡罗模拟进一步得到风电场和光伏电站的随机出力模型。考虑到风电和光伏不同于常规电源的出力特性，在电力系统潮流计算中对相应的节点进行特殊处理，得到含新能源的牛顿-拉夫逊潮流计算方法。
(2)对新能源并网给电力系统带来的影响进行分析，总结了影响新能源装机容量和并网接入点选择的主要因素。综合考虑新能源接入容量和接入点两个问题的制约因素，本文选取了系统的潮流均衡度和经济性（包括投资成本和运行费用）作为目标函数，新能源装机容量限制、潮流约束、常规机组出力约束、节点电压约束、线路潮流极限约束和网架扩建约束作为约束条件，采用多目标混合整数非线性规划方法，将接入容量确定、接入点选择和网架发展规划协同考虑，提出了新能源大规模并网的接入容量与接入点优化模型。
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参考文献（略）