考虑时序特性的电力系统随机生产模拟

第一章 绪论

1.1 选题背景和研究意义

电力系统随机生产模拟是发电系统规划与运行优化的重要工具，常应用于运行优化、电源规划及可靠性评估的方法。它在考虑发电机组故障的前提下，通过优化机组的生产情况来计算各发电机组的发电量、系统的可靠性及经济性指标[1][2]，为制定合理的电价提供了有力的依据。

在资源受限的世界形势下，随着新能源发电技术的发展，风能和太阳能等新能源在电力系统中的地位日趋上升，不同于常规电源，新能源具有很强的随机性、间歇性和波动性，会导致电力系统常规机组的投运计划及系统的经济性和可靠性发生变化[3]。光伏电站有功出力主要受太阳辐照的影响，表现为白天发电，晚上停发，云彩、沙尘等遮挡也会导致光伏电池出力的急剧下降[4];风能资源受自然气象和地理条件的影响，风速、风向等气象因素将随时间变化，风电功率具有很强的不确定性和变动性，另外，风力发电具有反调峰特性，会增大系统等效负荷的峰谷差，不利于电网的调峰和调频，在极端的情况下会导致电网采取弃风、弃光等手段来维持系统的安全运行。

新能源的这些特性对电力系统的规划和运行产生了巨大的影响，而常规的随机生产模拟方法已不能准确地评价其对系统的影响。故在资源受限的世界形势下，研究含有新能源的随机生产模拟是工程应用和学术研究所亟需。 传统的随机生产模拟主要用于发电厂的发电规划，通过建立两状态机组模型和等效持续负荷曲线进行卷积运算，获得各台发电机的期望发电量、系统的发电成本和可靠性指标。传统的两状态机组模型将火电机组分为额定运行状态和强迫停运状态，通过强迫停运率来反映机组的故障运行。

持续负荷曲线为负荷的累积概率曲线，不能反映负荷的时序特性，也无法计及常规机组的启停成本。大规模新能源并网会导致系统的备用需求增大，常规机组启停频繁，从而对随机生产模拟算法的灵活性和精确性提出了更高的要求。因此，研究能够考虑新能源与负荷时序特性，且能准确计算系统动态成本的随机生产模拟算法是十分必要的。在此背景下，本文在建立能反映时序特性的随机生产模拟模型和算法的基础上，研究含新能源的电力系统随机生产模拟方法，为分析常规机组参数的灵敏度和新能源并网效益提供有效的计算方法，具有重要的意义。

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1.2 随机生产模拟的研究现状

电力系统随机生产模拟出现于 20 世纪 70 年代，现已发展了多种比较成熟的方法，主要分为模拟法和解析法。模拟法是通过蒙特卡洛抽样得到系统随机状态，并通过统计样本随机状态发生的频率来估算样本出现的概率，进而模拟系统的整个生产过程[5]。蒙特卡洛模拟法主要分为序贯、非序贯和伪序贯三种[6]。 序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法又称作状态持续时间采样法，它根据系统的持续时间分布函数进行抽样，并将每次抽样得到的系统结束状态作为下一次抽样时系统的起始状态。该方法可以计算工作频率和持续时间等可靠性指标，能有效考虑与时序相关的因素，从而模拟出比较接近于实际的运行情况。因此，序贯蒙特卡洛方法适用于时变负荷和时变电源，如受季节影响的水电机组，以及需要严格考虑时序性的含风力、光伏发电系统，它的缺点是为保证计算收敛所需的计算量较大[7]。 非序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法又称为状态抽样法，它不考虑系统的时序性和元件的修复情况，直接抽取系统状态，并根据抽样次数来统计可靠性指标[8]。该方法实现较为简单，计算效率也较高，但因没有考虑系统的时序特性，不能准确获得与时序相关的可靠性指标。 伪序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法是序贯蒙特卡洛和非序贯蒙特卡洛的结合，它考虑元件或系统的部分状态时序信息，并采用非序贯蒙特卡洛方法的收敛判据。该方法能在保持良好精度的同时，提高计算效率，不足的是不能提供完整的时序信息。

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第二章 随机生产模拟的实现方法与技术经济指标

作为评价电力系统规划运行和可靠性的重要工具，电力系统随机生产模拟能够提供系统在最优运行方式下的可靠性指标及生产成本。研究随机生产模拟需要从随机生产模拟的实现方法及其评估指标这两方面来深入，因此本章主要介绍基于解析法的电力系统随机生产模拟的实现方法和技术经济指标。

2.1 机组可靠性指标

在研究电力系统可靠性时，可将每台发电机组可看作是一个元件，研究它对系统可靠性影响。电气元件可分为不可修复元件和可修复元件，发电机组作为一种可修复元件，在故障后通过修复，又能重新投入使用。 描述机组状态的主要指标如下： (1)机组状态概率：指机组处在某一状态的时间占总时间的比值。一般情况下，系统处于某一种状态的概率分为长期概率和短期概率，但在本文的机组模型中我们关注的是长期稳态概率。 (2)机组状态频率：在稳态的条件下，机组在单位时间内从某一状态转移出去的平均次数。 (3)机组状态转移率：在参数 t 连续的情况下，将t 趋于零时的转移概率对时间变化的极限值。

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