一種適合實(shí)際風(fēng)電接入電力系統(tǒng)的小干擾概率穩(wěn)定分析方法

蘇　展，徐　謙，周　明，楊升峰，郭　尊

(1.新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，北京　102206；2.國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，浙江杭州　310000)

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一種適合實(shí)際風(fēng)電接入電力系統(tǒng)的小干擾概率穩(wěn)定分析方法

蘇展1，徐謙2，周明1，楊升峰2，郭尊1

(1.新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，北京102206；2.國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，浙江杭州310000)

0　引　言

在我國以風(fēng)電為代表的可再生能源發(fā)電正大規(guī)模接入電力系統(tǒng)。風(fēng)電出力的隨機(jī)性對(duì)大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)的小干擾穩(wěn)定的影響凸顯出來[1]。風(fēng)電出力的隨機(jī)變化導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行點(diǎn)也具有隨機(jī)性，傳統(tǒng)的確定性分析方法[2]已難以全面分析含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定問題，對(duì)電力系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定進(jìn)行概率性分析是非常有必要的。

目前，概率方法在電力系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定分析中的應(yīng)用已有報(bào)道，這些研究主要采用蒙特卡羅(Monte Carlo)法[3-5]、以累積量法[2,6,7]為代表的解析法以及以點(diǎn)估計(jì)法[8-9]為代表的近似法分析電力系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定。但由于缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)的合適形式以及分析方法受到系統(tǒng)規(guī)模限制等原因，上述研究都只是對(duì)一些小規(guī)模的測試系統(tǒng)進(jìn)行概率分析，對(duì)實(shí)際大系統(tǒng)的適用性不足。使用概率分析來研究風(fēng)電接入的實(shí)際大型電力系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定問題的手段和方法尚未實(shí)現(xiàn)。

本文針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電接入實(shí)際電力系統(tǒng)的穩(wěn)定分析需要，對(duì)于隨機(jī)波動(dòng)的風(fēng)電出力，采用Monte Carlo方法，利用Matlab開發(fā)了以BPA穩(wěn)定性分析程序?yàn)閮?nèi)核的風(fēng)電接入電力系統(tǒng)小干擾概率穩(wěn)定分析系統(tǒng)，并用3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了風(fēng)電接入容量、接入點(diǎn)及不同的消納方式對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性影響的概率分析，然后對(duì)某省電力系統(tǒng)2020年風(fēng)電接入情況的穩(wěn)定性進(jìn)行概率分析。

1　基于BPA的小干擾概率穩(wěn)定分析

1.1基于BPA的小干擾穩(wěn)定分析系統(tǒng)構(gòu)成

所提出的基于BPA的小干擾穩(wěn)定分析方法是通過一個(gè)利用Matlab開發(fā)的風(fēng)電出力Monte Carlo采樣程序、調(diào)用BPA接口程序和結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析程序模塊組成的閉環(huán)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的，其中BPA內(nèi)部的小干擾穩(wěn)定分析程序采用的是特征值分析法[10]。

BPA中的小干擾穩(wěn)定分析程序只能做確定性的分析，為達(dá)到利用BPA小干擾穩(wěn)定分析程序進(jìn)行概率分析的目的，解決思路是采用循環(huán)調(diào)用執(zhí)行該程序。本文提出用Matlab作為開發(fā)平臺(tái)，開發(fā)Matlab自動(dòng)調(diào)用BPA小干擾穩(wěn)定計(jì)算的分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電接入電力系統(tǒng)的小干擾概率穩(wěn)定分析。

1.2BPA與Matlab的數(shù)據(jù)交互

實(shí)現(xiàn)BPA小干擾穩(wěn)定分析程序與Matlab間的數(shù)據(jù)交互是關(guān)鍵。BPA的小干擾穩(wěn)定分析程序是一個(gè)封裝好的程序，可以將它看作一個(gè)黑盒子，其輸入輸出如圖1所示。

圖1　BPA小干擾穩(wěn)定分析程序輸入輸出圖

從圖1可知，該分析程序共有3個(gè)輸入文件，其中潮流文件給出了系統(tǒng)發(fā)電機(jī)出力、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等數(shù)據(jù)；穩(wěn)定文件給出了動(dòng)態(tài)元件選用的數(shù)學(xué)模型和詳細(xì)參數(shù)；控制文件則決定了分析采用的算法和結(jié)果輸出范圍。而小干擾穩(wěn)定分析結(jié)果則以圖形、文本和表格3種形式給出。由以上分析來看，只要能夠?qū)崿F(xiàn)Matlab與BPA輸入輸出文件的數(shù)據(jù)交互，就可以在Matlab中調(diào)用BPA進(jìn)行電力系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定的概率分析。

在輸入交互上，對(duì)于只考慮風(fēng)電隨機(jī)出力情況，每次計(jì)算的樣本只有包括風(fēng)電機(jī)和同步發(fā)電機(jī)在內(nèi)的各個(gè)機(jī)組的實(shí)際出力是變化的。因此只需每次改變潮流數(shù)據(jù)文件即可，穩(wěn)定文件和控制文件可以保持不變。在輸出交互上，BPA每次的分析結(jié)果可以利用Matlab讀取BPA文本結(jié)果來獲得。

1.3潮流文件的修改方法

每次仿真時(shí)都需要對(duì)潮流文件中的風(fēng)電出力和調(diào)節(jié)電源出力進(jìn)行修改。實(shí)際系統(tǒng)中風(fēng)電出力的變化通常由該區(qū)域內(nèi)的火電機(jī)組來平衡。BPA潮流文件中通常都將電源按其類型做歸類處理，這為每次自動(dòng)改變火電出力保證系統(tǒng)潮流平衡帶來了方便。

BPA中的CHANGES控制語句和PZ卡(發(fā)電出力負(fù)荷百分?jǐn)?shù)修改卡)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)同一類型的電源按比例調(diào)節(jié)其有功和無功出力。PZ卡的填寫方式和各數(shù)據(jù)意義如圖2所示。

圖2　PZ卡形式

利用上述原則，采用如下方式對(duì)潮流文件進(jìn)行修改。以字符串的形式將整個(gè)初始潮流文件讀入Matlab中記為OrigFile，獲取初始潮流文件中所有風(fēng)電場總出力的原始值Pw_orig，并統(tǒng)計(jì)其中常規(guī)機(jī)組總出力PG。以后每次仿真的潮流文件都在OrigFile的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改。對(duì)每一次仿真，首先根據(jù)事先生成的風(fēng)電出力樣本將該次各個(gè)風(fēng)電場出力寫入OrigFile，計(jì)算風(fēng)電場總出力Pw∑，利用式(1)得到發(fā)電有功修改因子k3，最后將k3填入OrigFile中的常規(guī)機(jī)組PZ卡里得到修改后的潮流文件。

(1)

1.4小擾動(dòng)概率穩(wěn)定分析算法

Matlab是一款強(qiáng)大的數(shù)學(xué)分析軟件，其中的system函數(shù)可以對(duì)Matlab以外的可執(zhí)行程序進(jìn)行調(diào)用，并在所調(diào)用的可執(zhí)行程序運(yùn)行完后返回到Matlab中繼續(xù)運(yùn)行Matlab其他代碼。這里就是采用system函數(shù)對(duì)BPA小干擾穩(wěn)定分析程序多次重復(fù)調(diào)用，在Matlab中編寫具體算法如下：

① 確定樣本個(gè)數(shù)Ns，利用Matlab工具箱生成各個(gè)風(fēng)電場隨機(jī)出力樣本序列；

② 讀取BPA原始潮流數(shù)據(jù)文件并命名為OrigFile，確定原始風(fēng)電場總出力，并令計(jì)數(shù)變量n=1；

③ 若n>Ns，轉(zhuǎn)至⑦；若n≤Ns，根據(jù)第n個(gè)風(fēng)電隨機(jī)出力樣本修改OrigFile中的風(fēng)電機(jī)組出力；計(jì)算風(fēng)電機(jī)組出力與原始出力的變化量，進(jìn)一步修改OrigFile中的參與調(diào)節(jié)的其他電源出力。

④ 利用修改后OrigFile生成新的BPA潮流數(shù)據(jù)文件。

⑤ 利用system函數(shù)調(diào)用BPA小干擾穩(wěn)定分析程序，對(duì)當(dāng)前的BPA潮流數(shù)據(jù)文件做確定性小干擾穩(wěn)定性分析；

⑥ 讀取BPA小干擾穩(wěn)定分析程序的文本結(jié)果文件，獲得當(dāng)前樣本的小干擾穩(wěn)定計(jì)算結(jié)果，計(jì)數(shù)n加1，轉(zhuǎn)至③；

⑦ 統(tǒng)計(jì)計(jì)算小干擾概率穩(wěn)定指標(biāo)。

綜上，可將整個(gè)算法流程用圖3表示。

圖3　小干擾概率穩(wěn)定分析算法流程圖

2　風(fēng)電隨機(jī)出力樣本的生成方法

風(fēng)電出力的隨機(jī)性主要來自風(fēng)速的不確定，描述風(fēng)速不確定性常用的概率模型有Weibull、Rayleigh 和Beta分布等[3]。其中，兩參數(shù)的Weibull 分布應(yīng)用最為廣泛。

本文采用兩參數(shù)的Weibull 分布描述風(fēng)速v的概率分布特性，其概率密度函數(shù)為

(2)

式中：c為尺度參數(shù)，它表征了平均風(fēng)速的大小；k為形狀參數(shù)，它能夠反映風(fēng)速分布的特點(diǎn)，對(duì)應(yīng)著Weibull分布的形狀。利用(2)可以得到風(fēng)速的隨機(jī)樣本。在本文中是通過Matlab中的Weibull 分布樣本生成工具箱生成的。

為了得到風(fēng)電的隨機(jī)出力樣本，還需利用風(fēng)電出力與風(fēng)速之間的相互關(guān)系。工程實(shí)際中，風(fēng)機(jī)并網(wǎng)的最小出力限制和對(duì)其施加的控制措施使得風(fēng)電出力P與風(fēng)速之間存在如圖4所示的近似關(guān)系。圖中vci、vr和vco分別為風(fēng)機(jī)的切入風(fēng)速、額定風(fēng)速和切出風(fēng)速，Pr為風(fēng)電機(jī)組的額定有功出力。a1為風(fēng)機(jī)并網(wǎng)的最小出力占額定出力的比例系數(shù)，理論上0≤a1<1。

圖4　風(fēng)電出力與風(fēng)速關(guān)系圖

由圖4可得風(fēng)電出力與風(fēng)速的數(shù)學(xué)關(guān)系近似為

(3)

式中：a2=1-a1。

利用式(3)即可將風(fēng)速樣本轉(zhuǎn)換成風(fēng)電的隨機(jī)出力樣本。

3　小干擾概率穩(wěn)定評(píng)估指標(biāo)

本文主要考慮以下兩類概率指標(biāo)：

①系統(tǒng)重要模式的特征值實(shí)部、虛部和阻尼比的均值以及它們的概率分布情況。這些模式主要是那些反映同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子間振蕩頻率在 0.1～2.0Hz 之間的低頻振蕩模式，故稱為機(jī)電振蕩模式。對(duì)于實(shí)際大型電力系統(tǒng)，這類振蕩模式的阻尼最小，也最危險(xiǎn)，是需要著重關(guān)注的模式[10]。本文主要關(guān)注的也是風(fēng)電對(duì)這類模式的影響。

②小干擾穩(wěn)定概率(probability of small signal stability,PSSS)。根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定判據(jù)，當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)矩陣A的特征值實(shí)部全小于0時(shí)，系統(tǒng)在該運(yùn)行點(diǎn)是小干擾穩(wěn)定的，否則系統(tǒng)就是小干擾失穩(wěn)的。因此，以A的特征值實(shí)部最大值λrmax小于0為穩(wěn)定依據(jù)，則系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定概率可定義為

(4)

式中：Nls為λrmax小于0的樣本數(shù)；Ns為總樣本數(shù)。

4　算例分析

4.1測試系統(tǒng)算例驗(yàn)證

本文將由雙饋風(fēng)機(jī)構(gòu)成的風(fēng)電場等值后接入BPA自帶的3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中，對(duì)所開發(fā)的系統(tǒng)進(jìn)行測試，如圖5所示。

圖5　含風(fēng)電的3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖

表1給出了風(fēng)電接入前系統(tǒng)的機(jī)電振蕩模式(它是根據(jù)振蕩模式的機(jī)電回路相關(guān)比ρ選擇出來的，ρ?1為機(jī)電模式，ρ<1為非機(jī)電模式)，可以看出原系統(tǒng)有2個(gè)機(jī)電模式，即表中模式1和模式2。在BPA中對(duì)這兩個(gè)模式進(jìn)一步做模態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)模式1表現(xiàn)為機(jī)組G1、G2的功角與機(jī)組G3功角的相對(duì)振蕩，模式2表現(xiàn)為機(jī)組G2、G3的功角與機(jī)組G1功角的相對(duì)振蕩。

表1　風(fēng)電接入前系統(tǒng)的機(jī)電振蕩模式

4.1.1風(fēng)電滲透率對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性影響

選用單機(jī)容量為3.6MW的雙饋風(fēng)電機(jī)組接入該系統(tǒng)中的母線6，研究接入25.2MW(對(duì)應(yīng)表2中8%滲透率。當(dāng)前滲透率的定義有很多，本文中滲透率定義為風(fēng)電裝機(jī)容量與系統(tǒng)總負(fù)荷的比值)、50.4MW和100.8MW 3種容量雙饋風(fēng)場對(duì)系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性的影響。實(shí)際系統(tǒng)中，消納風(fēng)電的方式有3種[1]：①增加旋轉(zhuǎn)備用，減少常規(guī)機(jī)組出力；②用風(fēng)電來滿足新增的負(fù)荷需求；③常規(guī)機(jī)組退出運(yùn)行，即為停機(jī)接納。后兩種接納方式是等價(jià)的，都是通過降低常規(guī)機(jī)組裝機(jī)容量在系統(tǒng)總負(fù)荷中占比實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電的接納。為此，本文在研究滲透率對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性的影響中采用如下兩種場景：

場景1：每次仿真中通過減小發(fā)電機(jī)2和發(fā)電機(jī)3的出力來平衡系統(tǒng)功率。

場景2：在原有系統(tǒng)基礎(chǔ)上，增加與風(fēng)電裝機(jī)容量相同大小的負(fù)荷，每次仿真中通過依次調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)3和發(fā)電機(jī)1出力來平衡系統(tǒng)功率。

在場景1下對(duì)上述系統(tǒng)做小干擾概率穩(wěn)定分析，調(diào)用BPA做1 000次計(jì)算模擬風(fēng)電出力的隨機(jī)波動(dòng)，得到不同滲透率下系統(tǒng)機(jī)電模式和靠近虛軸的新增振蕩模式的參數(shù)均值，如表2所示，它反映了接入不同滲透率的風(fēng)電時(shí)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定特性的平均水平。對(duì)比表1，從表2中可以看出：①雙饋型風(fēng)場接入后系統(tǒng)的機(jī)電振蕩模式仍為2個(gè)(模式1、2)，并未增加與同步發(fā)電機(jī)功角強(qiáng)相關(guān)的振蕩模式。②隨著滲透率的增加，原有機(jī)電模式的阻尼比均值變大。這說明隨滲透率的增大，系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性總體上是增強(qiáng)的。③雙饋型風(fēng)場接入系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)新的振蕩模式，新出現(xiàn)的模式中存在很靠近虛軸的模式(模式3)，意味著增加了系統(tǒng)不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)。

表2　不同滲透率下系統(tǒng)振蕩模式均值(場景1)

利用前面提出概率指標(biāo)對(duì)小干擾穩(wěn)定做全局分析，圖6給出了不同滲透率下的1 000次仿真中全部特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布情況，圖6中每一縱列的子圖的橫坐標(biāo)含義和取值完全相同，下文中的其他概率分布圖也如此。可以看出由于風(fēng)電的隨機(jī)出力，即使在同一滲透率下系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定特性也有不同且呈現(xiàn)特定的分布，這是確定性分析難以得到的，也恰恰是概率分析的優(yōu)點(diǎn)。從圖中可看出：①在本文場景1中所研究的3種滲透率下，系統(tǒng)特征值的最大實(shí)部都分布在原點(diǎn)左側(cè)，說明在1 000次仿真中沒有出現(xiàn)小干擾失穩(wěn)的情況，系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定概率指標(biāo)PSSS都為1。②從特征值最小阻尼比的概率分布來看，隨著滲透率的增加，最小阻尼比的分布范圍逐漸增大，這說明，滲透率越大對(duì)系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定影響越大。而分布范圍擴(kuò)大的方向也表明滲透率增大，系統(tǒng)最小阻尼比整體上有向好的趨勢(shì)，對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性總體上更有利。

圖6　特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布(場景1)

在場景2下對(duì)上述系統(tǒng)做小干擾概率穩(wěn)定分析，調(diào)用BPA做1 000次計(jì)算，模擬風(fēng)電出力的隨機(jī)波動(dòng)，得到不同滲透率下系統(tǒng)振蕩模式的參數(shù)均值，如表3所示。表3表明，在場景2下隨著滲透率的增加，系統(tǒng)機(jī)電模式的阻尼比均值不斷下降，系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性總體上是逐漸變差的，這與場景1中的結(jié)果截然相反。

表3　不同滲透率下系統(tǒng)振蕩模式均值(場景2)

圖7　特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布(場景2)

圖7給出的是在場景2中不同滲透率下的1 000次仿真中全部特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布情況。從圖7可以看出：3種滲透率下系統(tǒng)特征值的最大實(shí)部都小于0，說明在1 000次仿真中沒有出現(xiàn)失穩(wěn)的情況，系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定概率指標(biāo)PSSS都為1。而根據(jù)系統(tǒng)最小阻尼比的概率分布結(jié)果可知：隨著滲透率增加，最小阻尼比分布逐漸向左移，表明系統(tǒng)小干擾失穩(wěn)的總體風(fēng)險(xiǎn)在加大。

結(jié)合場景1和場景2的結(jié)果可知，風(fēng)電滲透率對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定的影響與系統(tǒng)消納風(fēng)電的方式密切相關(guān)，當(dāng)通過常規(guī)機(jī)組減出力方式時(shí)，滲透率的增加對(duì)系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性起到改善作用，而采用減少常規(guī)機(jī)組裝機(jī)容量的方式，即風(fēng)電裝機(jī)容量替代常規(guī)機(jī)組時(shí)，風(fēng)電接入越多對(duì)小擾動(dòng)穩(wěn)定帶來負(fù)面影響越大。

4.1.2風(fēng)電接入位置對(duì)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性影響

前面的場景1和2是兩種接納風(fēng)電的極端情況，實(shí)際系統(tǒng)中通常是這兩種方式的結(jié)合，因此在分析接入位置時(shí)采用接入50.4MW并新增40MW負(fù)荷的方式，此時(shí)滲透率為14.2%。在此場景下分析了風(fēng)電接入5、6、8三個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)時(shí)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性，其中節(jié)點(diǎn)5負(fù)荷最大，節(jié)點(diǎn)6負(fù)荷最小。表4給出了各接入點(diǎn)系統(tǒng)振蕩模式的參數(shù)均值，從結(jié)果上看，不同接入位置對(duì)系統(tǒng)振蕩模式的影響是不同的，其中母線6接入雙饋風(fēng)機(jī)對(duì)機(jī)電振蕩模式阻尼比的改善最大。

圖8給出了不同接入位置下的1 000次仿真中全部特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布情況。從特征值的分布情況可以看出3個(gè)接入位置下系統(tǒng)都沒有出現(xiàn)小干擾失穩(wěn)的情況。而從系統(tǒng)最小阻尼比的概率分布來看，雙饋風(fēng)場接入負(fù)荷最輕的節(jié)點(diǎn)母線6時(shí)系統(tǒng)最小阻尼比分布整體偏右，而接入負(fù)荷最重的節(jié)點(diǎn)母線5的結(jié)果則最靠左，這說明風(fēng)電接入負(fù)荷較輕的節(jié)點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性更有利。

表4　不同接入位置下系統(tǒng)部分振蕩模式均值

圖8　全部特征值最大實(shí)部和最小阻尼比的概率分布

4.2某省電網(wǎng)實(shí)際算例

某省的風(fēng)電規(guī)劃主要為海上風(fēng)電，規(guī)劃給出NB地區(qū)的風(fēng)電接入量最大，達(dá)到2 800MW。本文利用所提概率分析方法分析NB地區(qū)接入風(fēng)電后對(duì)整個(gè)省電網(wǎng)的小干擾穩(wěn)定的影響。NB地區(qū)風(fēng)電規(guī)劃如圖9所示。風(fēng)電場1～5經(jīng)過500kV交流匯集點(diǎn)接入句章500kV節(jié)點(diǎn)，其接入量分別為700MW、800MW、400MW、300MW和200MW。風(fēng)場6經(jīng)升壓變接入春曉500kV節(jié)點(diǎn)，接入量為250MW。風(fēng)場7經(jīng)升壓變接入寧海500kV節(jié)點(diǎn)，接入量為150MW。圖9只給出了NB地區(qū)部分節(jié)點(diǎn)。

圖9　NB地區(qū)風(fēng)電規(guī)劃

利用BPA對(duì)未接入風(fēng)電的該省電網(wǎng)做小干擾穩(wěn)定性分析得到整個(gè)省電網(wǎng)振蕩模式如圖10所示，其中共有54個(gè)靠近虛軸的機(jī)電振蕩模式，且弱阻尼(阻尼比小于0.05)的只有2個(gè)。

圖10　風(fēng)電接入前系統(tǒng)振蕩模式分布

圖11　風(fēng)電接入后1 000次仿真的系統(tǒng)振蕩模式分布

利用所提方法對(duì)風(fēng)電接入該省電網(wǎng)的小干擾穩(wěn)定進(jìn)行概率分析，圖11為接入風(fēng)電后，做1 000次小干擾穩(wěn)定分析后系統(tǒng)的振蕩模式分布。對(duì)比圖10可以看出，風(fēng)電接入對(duì)系統(tǒng)的振蕩模式并沒有太大影響，但是風(fēng)電接入后該省網(wǎng)系統(tǒng)出現(xiàn)了一些新的靠近原點(diǎn)的振蕩模式，如圖11中的右下角所圈部分所示。分析這些特征值發(fā)現(xiàn)每個(gè)特征值的機(jī)電回路相關(guān)比都小于0.484，表明這些特征值都為非機(jī)電振蕩模式。這說明NB地區(qū)接入風(fēng)電沒有給該系統(tǒng)增加新的功角振蕩問題，但會(huì)增加一些靠近原點(diǎn)的振蕩模式，可能會(huì)對(duì)局部的小干擾穩(wěn)定性造成負(fù)面影響。

表5給出了風(fēng)電接入前后系統(tǒng)弱阻尼振蕩模式參數(shù)的均值。對(duì)比發(fā)現(xiàn)規(guī)劃的風(fēng)電接入對(duì)系統(tǒng)弱阻尼功角振蕩的影響非常小。

表5　系統(tǒng)弱阻尼振蕩模式

圖12是1 000次仿真下，系統(tǒng)全部特征值最大實(shí)部的概率分布情況。它也表明在NB地區(qū)接入風(fēng)電后該系統(tǒng)并未出現(xiàn)失穩(wěn)情況，說明該省電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電有很好的接納能力。

圖12　全部特征值最大實(shí)部的概率分布

5　結(jié)束語

本文開發(fā)的基于BPA的風(fēng)電接入電力系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定概率型分析方法能夠準(zhǔn)確刻畫隨機(jī)性風(fēng)電功率接入電力系統(tǒng)的小擾動(dòng)穩(wěn)定特征。所開發(fā)的系統(tǒng)可以作為大型實(shí)際電力系統(tǒng)的小干擾概率穩(wěn)定分析工具，對(duì)波動(dòng)性新能源電力系統(tǒng)的規(guī)劃和穩(wěn)定分析也有借鑒作用。

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(責(zé)任編輯：楊秋霞)

A Small-signal Probabilistic Stability Analysis Approach for Practical Power System Integrated with Wind Power

SU Zhan1, XU Qian2, ZHOU Ming1, YANG Shengfeng2, GUO Zun1

(1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Beijing 102206, China；2.State Grid Zhejiang Electric Power Company Power Economic Research Institute,Hangzhou 310000, China)

風(fēng)電出力的隨機(jī)性導(dǎo)致風(fēng)電接入電力系統(tǒng)運(yùn)行點(diǎn)具有明顯的不確定性，也使得確定性小干擾穩(wěn)定分析方法難以全面分析含風(fēng)電的電力系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定問題。為此，本文提出了一種實(shí)用化的風(fēng)電接入電力系統(tǒng)小干擾概率穩(wěn)定分析方法。以BPA為小擾動(dòng)穩(wěn)定分析核心程序，通過利用Matlab開發(fā)風(fēng)電出力Monte Carlo采樣程序、調(diào)用BPA接口程序和結(jié)果概率統(tǒng)計(jì)分析程序組成的閉環(huán)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。用3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了風(fēng)電接入容量、接入點(diǎn)及不同的風(fēng)電消納方式對(duì)系統(tǒng)小干擾概率穩(wěn)定的影響分析；然后對(duì)某省實(shí)際電力系統(tǒng)2020年風(fēng)電規(guī)劃情況進(jìn)行了小干擾概率穩(wěn)定分析，驗(yàn)證了所提方法的有效性和實(shí)用性。

蒙特卡羅；BPA；小干擾穩(wěn)定；概率分析；風(fēng)力發(fā)電

The randomness of wind power output leads to the uncertainty of power system operating point, which makes it difficult to accurately analyze small signal stability (SSS) of power systems integrated with wind farm. Thus a practical small-signal probabilistic stability analysis approach for power systems integrated with large-scale wind power is proposed. By taking BPA as key procedure for analyzing small-signal stability, the proposed analysis system is designed as a closed loop system, which consist of Matlab based Monte Carlo sampling procedure of wind power output, BPA interface procedure and results probability analysis procedure. The influence of wind power penetration amount, access point and the system accommodating mode on SSS is studied on IEEE 3 machine 9-bus system by using the proposed approach. Then the SSS analysis is tested on certain provincial grid in 2020 year to illustrate the validity and practicability of the proposed approach.

Monte Carlo; BPA; small signal stability; probabilistic analysis; wind power

1007-2322(2016)05-0045-07

A

TM712

國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(51190103)

2015-11-21

蘇展(1990—)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)穩(wěn)定性分析，E-mail:1090787474@qq.com；

徐謙(1963—)，男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行；

周明(1967—)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行、電力系統(tǒng)規(guī)劃與可靠性及電力市場等。