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3 算例分析
3.1 算例设计
为便于说明本文所提策略的控制原理，本文采用了两座风电场共用同一输电断面的算例来验证所提策略的有效性。假设风电场 A 与风电场 B 的装机容量均为 50 MW，两座风电场的共用断面由于输电极限和调峰压力原因允许最大出力为 50 MW，结构如图 3 所示。风电场 A 参与清洁供暖交易，风电场 B 不参与交易。为便于下文表述，本文将当前工程实际中所采用的新能源有功控制策略记作策略I，策略 I 根据新能源场站的装机容量分配指标，作为标杆策略；将本文所提的控制策略记作策略 II，与策略 I 进行对比。
3.2 策略比较说明
本节采用单时段算例来直观说明文中所提策略的基本原理，并通过比较两种策略的控制效果说明所提策略的有效性。假定该时段风电场的理论可用电力分别为QA =36 MW，QB =24 MW。相关数据见表 1。
3.3 月度仿真分析
进一步的，本节使用风电场的真实月度可用出力数据进行算例仿真，将实际数据标幺化后乘以50MW 得到算例中两座风电场的理论可用出力曲线如图 4 所示，每个时段时长为 1 h。假设风电场 A月度成交电量 1200 MW·h，断面极限为 50 MW。优化模型中默认 1 。根据两座风电场的理论可用出力情况以及断面极限，可知断面受阻的时段共有 167 h，如图 5底部蓝色部分所示。图 5 展示了断面潮流的组成成分，包括了风电场 A 的交易电力、非交易电力，以及风电场 B 的出力。从图中可以看出，滚动优化模型中的约束条件(14)将断面的潮流严格控制在极限值之下。
在此基础上，进一步分析交易电量的完成情况，如图 6 中蓝色曲线所示，风电场 A 在月末之前完成了当月的计划交易电量。γ 系数表征完成交易电量的激进程度，因此进行了交易电量完成时间对该系数的灵敏度分析。从图中可以看出，随着 γ 系数的增长，完成交易电量所用时长大幅减少，但当γ 系数大于 3 后时长下降变得非常平缓。
于策略 I(考虑了实际系统中的尝试调整策略)，由此可以证明有功控制策略在公平调度方面的有效性。最后，基于月度运行数据比较了两种策略在限电损失和调度公平性两方面的指标。如图 8 所示，策略 II 导致的月限电损失为 785.2 MW·h，不平衡度月均值为 5%，均优于策略 I 对应的 904.7 MW·h 和 9%。
4 结论
本文提出了适应清洁供暖交易的新能源有功控制系统运行策略，通过构建分层滚动优化模型，不断调整新能源场站的日计划电量和实时出力指令，使得所控制的新能源场站能够按时完成月度交易电量。相较按场站装机容量比例分摊指标的新能源有功控制策略，本文所提的分层滚动策略有如下优势：
1）充分利用系统的消纳能力，有效减少新能源的限电损失。
2）保证完成各场站月度交易电量，灵敏度分析表明提高交易电量完成系数能够缩短月交易电量的完成时间。
3）保证所有新能源场站的能源利用率在尽量相同的水平，满足公平调度的要求。本文所提新能源有功控制策略不仅适用于清洁供暖交易市场，对于仅确定交易电量的类似市场均有较好的支撑作用。如何更加完善地考虑电网事故/检修对有功控制系统的影响将是下一步的工作。
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