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基于合理弃风的风电消纳能力分析模型流程图,如图4所示。
图中Twind为电网剩余调峰能力,即电网调峰盈亏,该调峰能力可用于抑制风电场出力的不确定性及波动性,其大小与系统风电消纳能力关系密切负荷低谷时段风电有效出力曲线L:纵坐标为风电有效出力率,横坐标为风电有效出力率的概率值,此曲线反映了系统处于负荷低谷时期风电场的出力特性,同时,随着统计数据的增多此曲线变化趋势基本恒定;S为风电装机容量增量。
在给定初始风电装机S0后,随着装机容量的增长(本文步长选择5MW),风电有效出力比例会下降,同时有效弃风面积也增大,如果不弃除上述有效弃风面积,则需要增强系统的调峰能力,即增加系统调峰投资因此,本文风电消纳方法以调峰投资与弃风电量损失价值间的差额作为经济杠杆,判断是否继续增加风电装机容量由风电有效出力曲线可以看出,随着风电有效出力率的降低,有效弃风面积越来越大,当调峰投资与弃风电量损失价值相等时,则达到收敛条件。
算例分析
以东北某区域电网风电出力历史数据为依据,在风电不参与系统调峰的情况下,对2015年与2020年系统所能消纳风电的能力进行研究与计算。考虑到东北地区冬季供暖期系统调峰压力大且风电消纳最为困难,故选取冬季供暖期(本文选取当年11月、12月以及次年的1月和2月四个月)内每日23点至次日凌晨4点的数据为研究对象进行研究分析
1东北地区风电特性分析
通过MATLAB对风电出力数据进行极差归一化处理后的数据与绘制频数直方图,如表1及图5、6所示:
2东北地区调峰平衡方式
对2015年和2020年东北某区域电网进行调峰平衡时,对新增火电机组按3种方式进行考虑。
方式1:对新增300MW及以上常规煤电机组常规调峰时的最小出力率按60%考虑。
方式2:根据东北网调的现运行情况,新增300MW及以上常规煤电机组常规调峰时的最小出力率按50%考虑。
方式3:对新增300MW及以上不足600MW常规煤电机组常规调峰时的最小出力率按50%考虑,600MW及以上常规煤电机组常规调峰时的最小出力率按40%考虑。
3东北某区域电网风电消纳能力计算
对所建立模型中的负荷低谷时段数据进行统计分析得到统计计算结果与数据曲线,如图7、图8所示。
根据风电特性分析的相关结论,并参考东北调峰平衡情况(其中没有调峰裕度的方式认为无法消纳风电),对2015年和2020年东北某区域电网风电不参与调峰时消纳能力进行计算分析计算时,供热机组采用10%的容量进行调峰,火电机组尖峰出力同时率取97%,其它电源调峰采用40%的容量进行;备用容量取负荷备用及旋转备用均为4%得到至2015年与2020年本区域风电消纳能力如表2和表3所示。
结语
针对风电的出力特性,本文首先从统计学的角度对历史风电出力的大数据进行了挖掘分析,得到了风电的分布特性与反调峰特性;在此基础上,提出以风电场弃风与系统调峰投资为约束,利用系统低谷负荷时的合理弃风来提高风电的整体消纳能力的理论研究方法。最后,利用所建立的消纳模型以东北某区域电网为例进行了相关计算,并得到了2015年与2020年在三种不同调峰平衡方式下的风电消纳能力与弃风比例。本文所建立的模型与计算结果以期能为东北地区的风电规划与建设工作提供参考。
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