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风电并网条件下供电系统安全管理研究

李树杰  
【摘要】:在现代能源与环境双重压力下,现代电力格局发生了很大的变革,以风能、太阳能为代表的清洁能源进入了大规模集中式开发为主,分布式开发为辅的阶段。然而,由于风电的间歇性和随机性,使得风电并网后对供电系统的安全管理带来了巨大挑战,特别是在含高渗透率风电的电网,这一现象更为突出。本文分析了风电并网对供电系统安全稳定及经济运行的影响,并提出了应对风电大规模并网的供电系统安全管理措施。首先从风电发展与风电消纳的角度分析了风电功率预测技术对于促进现代风电与供电系统协调发展的重要性;并从复杂系统安全理论的角度出发,分析了含高渗透率风电的供电系统的安全分析理论,阐述了可靠性评估理论、古典还原论和整体论方法以及复杂系统安全分析的自组织临界理论和脆弱性评估技术。然后分析了风电并网条件下供电系统安全管理现状及存在的问题,从电压稳定性,电能质量,供电可靠性等方面分析了风电并网对供电系统的影响和风电机组对电力系统运行状况的响应,指明了双馈异步风电机组(DFIG)低电压穿越技术(LVRT)与风电功率预测技术对实现高渗透率风电并网的重要性,为评估含风电供电系统的安全性提供科学的评判准则。为建立合理的指标体系评价风电并网后的供电系统安全等级及采取合理的安全性评估指标提供依据。接着提出了基于层次分析法的含风电供电系统的安全性评估方案,为风电并网条件下的供电系统安全分析及安全管理措施的制定提供依据。同时,针对高渗透率风电并网引起的供电系统安全性问题,以内蒙鄂尔多斯市为实例,采用层次分析法评估安全性等级,根据评估结果发现影响系统安全性的关键环节,并提出了加强关键环节的一些方法,主要有:针对供电系统中电力设备可靠性问题,提出了基于小波神经网络的电力设备温度预测方法,从而实现供电系统电力设备的温度预警机制,保证供电系统可靠运行;针对电源侧风电出力预测精度较低的问题,提出了基于多种群遗传算法(MPGA)优化的BP神经网络风电功率预测算法,从而为制定合理的调度决策方案提供数据支撑;针对风电并网后的供电系统调度问题,在探讨传统调度决策方法如机组组合的基础上,引入了一种新型的含风电供电系统的调度策略,即鲁棒经济调度。最后,通过分析风电并网后的安全隐患,从管理和技术两方面提出了应对风电并网时的供电系统安全问题的措施,细分到政府、供电单位、风电场等,为含高渗透率风电的供电系统安全管理提供有效的对策与分析方法。


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