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通过置信容量、有效容量、反调峰特性三个指标来统计描述新能源的出力特性。
——广西电网有限责任公司电网规划研究中心、南方电网领军级技术专家黄丽娟
2023年4月14日,“2023年新型电力系统产学研融合发展大会”第二分论坛——关键技术应用专场在华北电力大学顺利召开。分论坛邀请多位专家、学者围绕碳达峰和碳中和远景目标,针对新型电力系统中的关键技术应用,进行深入研讨。
会上,广西电网有限责任公司电网规划研究中心、南方电网领军级技术专家黄丽娟带来题目为《新能源出力特性概率化表达及在规划工作中的应用研究》的主题演讲。北极星电力网整理如下:
黄丽娟介绍到,新型电力系统即新能源大规模接入电力系统,其出力特性呈现波动性、间歇性、随机性,针对这三个特征,我们需要确定电网需要配多少能源才能满足电力保供、要衡量电力系统配多少调节资源才能满足新能源消纳、电网容量需要达到多少才能保证新能源送出。
常规情况下,通过三个指标来统计描述新能源的出力特性。
一是,置信容量。其描述新能源替代常规单元量。首先取极大的概率,95%或98%,在此概率下能保证风光的出力大于一个数值,作为新能源参与电力平衡出力的取值,即置信容量。
二是,有效容量。一般用于对网架进行校核,即当网架保证送出95%或者98%电量时,认为网架可以满足要求,目前,部分地区弃风弃电量达到95%,就使用该电量消纳来统计。
三是,反调峰特性。把负荷高峰期的风光出力做一个减法,减出来我们把这个差值从大到下排列,取这个差值最大的前5%对应的最大的出力作为新能源参与调峰的出力取值。
但统计方法也存在缺点,首先是指标比较单一,每应对一种不同的分析场景必须计算出新的指标;其次是没有反映时序的问题;第三,虽然有概率化表达,但不能回答概率化的问题。
黄丽娟表示,针对该方法的缺点研究出三个解决方案。首先,研究一个概率化典型日出力曲线;另外,开展“8760”概率化表述,即概率化的典型日曲线、场景的降维,以及提取出概率化的场景。
她介绍到源荷耦合的表达方式,首先按时间划分,即将负荷时段划分成高峰时段、低谷时段和腰荷时段,分别对应不同特征的新能源特性。
另外,定义风光出力特征的指标值,提取了三至五个特征因素,用来表征一条新能源的出力曲线。
例如可提取风电的日发电量占比、反调峰特性,去分析与系统调峰平衡的影响。也可以提取高峰时段风电的最小出力和低谷时段风电的最大出力,主要反映新能源对电力系统平衡的影响。但问题还在于一组里有很多曲线,哪条曲线来代表这组的出力,需要再进行筛选。每一组首先按净负荷最大值来进行选取,即选取前50%;再使用第二个指标,反调峰特性来选取,在50%里再选前50%;这时选出1/4的曲线,再根据日出力的峰谷差来选取差值最大的曲线,代表1月的典型出力。光伏也是同样的方法。
通过实践的计算,她总结出源荷特征聚类的方法有以下几个优势。
一是充分考虑新能源跟负荷之间的耦合关系,时间、负荷的时段在曲线选取上都有所表达。
二是聚类得出的曲线是一条实际运行中的真实曲线,保留了波动性。
三是保留部分极端的场景,便于研究风光极端场景下的电力平衡的情况。
黄丽娟提出,“8760”曲线可以使用三个利用小时数表达,一是发电全年利用小时数,二是月度电量的分配曲线,三是主小时的电量分配曲线。
但历史的样本极其有限,在应用中会存在问题,例如广西地区新能源大规模发展,但目前为止可能只有5条“8760”的曲线,这5条聚类效果能否反映真实情况并没有实证。针对“8760”场景主要分析方法是电量的平衡,生成“8760”场景为计算场景,然后基于该场景进行多年的运行模拟,最后基于这个计算的结果统计电量不足跟弃风量等相关的指标。
针对“8760”场景,生成三套概率化的“8760”曲线,针对典型日聚类,筛选出最佳的聚类数,得出相应的日出力曲线,再将它们放入时序的模拟仿真程序中,最后运行出来的结果可以支撑概率化的问题,同时也支撑起极端场景的分析。
(北极星电力网根据速记整理,未经嘉宾审核,转载请注明来源)
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