大规模可再生能源发电友好并网与运行调控技术研究综述.pdf
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1、第41卷第2期2024年3月新疆大学学报(自然科学版中英文)Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)Vol.41,No.2Mar.,2024大规模可再生能源发电友好并网与运行调控技术研究综述王维庆,李笑竹,褚龙浩(新疆大学 电气工程学院,新疆 乌鲁木齐 830017)摘要:“双碳”目标下大规模可再生能源系统的友好并网与稳定运行问题被广泛关注,但受精确的发电不确定性建模技术与科学的并网调控策略制约 为解决这一问题,从可再生能源发电预测与不确定性建模、可再生能源系统并网运营模式、可再
2、生能源系统并网控制方法三个方面进行梳理和总结,讨论了不同时间尺度下发电不确定性预测技术、针对多场景运行需求的不确定性建模技术;从可再生能源-储能系统、可再生能源集群-独立储能系统、多能源互补系统三个角度分析总结了目前并网运营模式;在此基础上,分析总结了跟网型与构网型两种并网控制策略 最后展望了高比例可再生能源系统在未来电网形态演变中的发展方向,以期为新型电力系统中可再生能源与电网协同发展的研究和技术应用提供借鉴关键词:可再生能源;友好并网;不确定性;运营模式;运行调控DOI:10.13568/ki.651094.651316.2024.01.15.0001中图分类号:TM73文献标识码:A文章
3、编号:2096-7675(2024)02-0129-016引文格式:王维庆,李笑竹,褚龙浩 大规模可再生能源发电友好并网与运行调控技术研究综述J 新疆大学学报(自然科学版中英文),2024,41(2):129-144+156英文引文格式:WANG Weiqing,LI Xiaozhu,CHU Longhao A review of research on friendly grid connection andoperation control technology for large scale renewable energy generationJ Journal of Xinjiang
4、 University(NaturalScience Edition in Chinese and English),2024,41(2):129-144+156A Review of Research on Friendly Grid Connection and OperationControl Technology for Large Scale Renewable Energy GenerationWANG Weiqing,LI Xiaozhu,CHU Longhao(School of Electrical Engineering,Xinjiang University,Urumqi
5、 Xinjiang 830017,China)Abstract:The field of grid-connected renewable energy systems has attracted wide attention,scientific andaccurate generation uncertainty modeling technology and control strategy limit its grid-connected stability,andits inexperienced operation mode impedes its sustainable deve
6、lopment.To this end,this paper summarizes andanalyzes the uncertainty prediction and modeling analysis of renewable energy power generation,the grid-connectedoperation mode analysis of renewable energy systems,and the grid-connected control method analysis of renewableenergy systems,and discusses th
7、e uncertainty prediction technology of power generation under different timescales and the uncertainty modeling technology for multi-scenario operation demand.From the perspectives ofrenewable energy-energy storage systems,renewable energy clusters-independent storage systems,and multi-energycomplem
8、entary systems,this study comprehensively analyzes and summarizes the current operational models ofrenewable energy grid integration;Building upon this foundation,the study analyzes and summarizes network-type and structure-type operational control strategies.Furthermore,it envisions the development
9、 direction ofhigh-proportion renewable energy systems in the future evolution of the power grid,aiming to provide insights forthe research and technological applications of the coordinated development of renewable energy and the grid innovel power systems.Key words:renewable energy;grid-connected;un
10、certainty;operation mode;operation regulation收稿日期:2024-01-15基金项目:国家自然科学基金“配置储能的新能源场站并网调控关键技术研究”(52267005),“新能源场站群集中式共享储能规划运行方法与激励机制设计”(52307108)作者简介:王维庆(1959),男,教授,博士生导师,主要从事大型风力发电机组关键部件研制、整机智能控制及检测、继电保护和并网送出技术的研究,E-mail:130新疆大学学报(自然科学版中英文)2024年0引 言在“双碳”目标的引领下,可再生能源产业飞速发展,传统电力系统逐渐向新型电力系统转变,可再生能源逐步由增
11、量补充转换为增量主体 但随着可再生能源发电规模的不断飞速发展,电网保供与其消纳等问题日益凸显 近年来,上述问题虽有了一定程度的改善,但面临我国多年位居世界第一的可再生能源装机规模/发电量与发展风、光大基地的重要举措使得电力系统继续接纳可再生能源的比例依然十分受限的问题,不能满足能源革命在保障能源安全、提高能源效率和促进可再生能源消纳等方面的要求1为此我们从可再生能源发电预测与不确定性建模分析、可再生能源系统并网运营模式分析、可再生能源系统并网控制方法分析阐述了大规模可再生能源系统并网运行调控关键技术的研究现状与面临的挑战;基于国家政策与能源互联网发展趋势,从三个角度总结了可再生能源-储能系统、
12、可再生能源集群-独立储能系统、多能源互补系统的运营机制;结合现有研究分析总结了可再生能源系统跟网型与构网型运行控制策略;讨论了大规模可再生能源系统在未来新型电力系统动态演变中的发展方向1可再生能源发电预测与不确定性建模分析在以大规模风、光发电等可再生能源为主体的新型电力系统中,电源侧出力随机性和波动性的特征愈发明显 如何准确预测可再生能源出力并科学刻画系统的发电不确定性对电力系统的安全稳定至关重要 鉴于此,我们从预测出力与刻画发电不确定性两个维度对现有研究现状进行总结1.1可再生能源发电预测1.1.1中长期预测可再生能源发电的中长期预测为电网规划提供参考依据,并用于确定火电等大型传统机组的停机
13、检修与运行计划等 长期预测数据呈单调变化、具有无周期性特征,通常利用序列法进行预测2 文献3考虑风资源的区域特征,利用长短期记忆法进行中长期风电趋势预测 文献4利用具有大数据样本特性的历史数据刻画风电出力的长期波动性;文献5在历史数据的持续功率曲线基础上构建包括风电、光伏电站群的等值输出功率模型 文献6利用改进的在线序列极限学习机在小数据样本特征下对光伏的中长期输出功率进行预测,使其具有学习速度快、泛化能力强的优点 文献7利用数据特征间的先验关系,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)、风速差分拟合(DF)、粒子群优化算法(PSO)的中长期风功率预测模型上述研究虽有效提高了预测精度,为电网规划调
14、度提供一定的理论指导 然而在工程实际中,对于新建可再生能源装机的规划往往由于缺乏历史数据使得对于发电功率的中长期预测无法直接套用短期预测的方法 文献8为解决常规时序法在长序列预测场景下表现较差的问题,基于Informer网络的多头注意力机制实现了序列长期依赖特征的挖掘、通过CNN模块及GRU模块分别实现了长时间序列的融合 文献9利用反演法得到拟规划的风电场输出功率的概率密度曲线,为在历史数据缺失下的中长期预测提供了新思路1.1.2短期及超短期预测短期及超短期预测用于安排日内系统中火电等传统机组的开停机计划与系统多类型能源的发电计划,用于日前/实时经济调度,预测数据具有明显的周期性特征,受气象信
15、息影响明显,通常有物理预测法与统计预测法两种类型物理预测法10原理简单,无需大量的历史数据,但在建模过程中需要详细的位置、高度信息,风光发电组件特性参数及安装信息 例如:文献11基于物理分析法,通过模拟太阳辐照强度的传递和光伏组件发电的物理过程实现功率超短期预测;文献12计及天气预报的数据质量对于预测结果的影响,提出一种基于预报数据实测数据融合的风速误差修正方法;文献13明确指出可再生能源发电的特殊地理环境(地形地貌复杂、地形加速效应)以及某些特定物理现象(如尾流效应、地转风、湍流强度等)通常难以被精确描述 因此,基于物理方法的短期及超短期预测针对性强、普适性较差,不适用于极端情况14统计预测
16、法是利用历史数据进行分析,通过挖掘历史数据的周期性规律进行预测 该方法的准确度取决于历史数据的选取以及模型对功率与影响因素间映射关系的科学性15 目前常用方法有持续预测法16与智能学习技术17 例如:文献18利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的功率预测方法,在具有小样本数据特征的学习中具有良好表现;但该方法中的间隔带为人工设定的经验值 在不同的预测场景下各类型预第2期王维庆,等:大规模可再生能源发电友好并网与运行调控技术研究综述131测模型的适应性不同,很难利用单一模型进行有效探究 部分学者以集成学习来获得较单一模型更好的预测效果19 但组合优化的预
17、测模型虽能提高精度,但却以训练效率为代价,且也易陷入局部最优或过拟合的状态综合上述分析,将不同时间尺度可再生能源发电功率预测的作用、数据特点、主要方法与目前存在的问题进行总结,如表1所示表 1不同时间尺度可再生能源发电功率预测的对比时间尺度作用数据特点主要方法存在问题中长期用于提供电网规划呈单调变化、序列法(线性预测模型、1)历史数据缺失;无法直接套用的基础数据,具有无周期性自回归滑动平均预测现有短期功率波动的分析方法确定年度检修特征模型、马尔可夫链、2)常规时序法在长序列预测计划、运行方式等灰色理论模型)场景下表现较差短期/超短期用于安排日开停机呈明显周期性物理预测法1)精度依赖模型和参数的
18、选择计划与发电计划,特征,受气象信息2)针对性较强、普适性较差,日前/实时经济调度影响显著不适用于极端情况统计预测法1)普适性较差2)易陷入局部最优或过拟合的状态1.2可再生能源发电不确定性建模方法现有研究可再生能源发电不确定性建模方法主要归纳为:备用整定法、随机优化法、机会约束规划法与鲁棒优化法1.2.1备用整定法备用整定法通常利用N-1准则与负荷百分比准则进行整定,一般计算方式如式(1):Ri=13CiNPi=1Ci+CmaxiNPi=1Cmaxi+LmaxiNPi=1Lmaxi(1)其中:Ri表示区域i的备用容量,Ci、Cmaxi、Lmaxi分别表示区域i的总装机容量、次年最大单机容量与
19、最大电力需求预测值N表示所考虑区域电网的个数基于此,文献20为了实现多个运行场景下发电运行、备用成本最小的目标,提出了一种基于可靠性指标的运行备用容量协调优化模型;文献21计及区外受电功率按照区域备用容量应大于网内最大单机容量与峰值负荷加合的2%进行配置 上述方法在应对简单的负荷波动和机组故障时具有较好效果,但在具有复杂形态演化、源网荷多重不确定性为特点的高比例可再生能源并网的背景下较难得到可靠结果 为解决上述问题,文献22利用电网风险承受模型中耦合失负荷概率作为系统日前运行备用容量预留依据;文献23基于历史运行数据,利用峰值负荷、新能源装机容量与预测净负荷表征系统备用容量,得出由新能源预测偏
20、差带来的备用容量经验公式 上述方法保守度较高且经验系数难以确定,使得备用压力增大,不利于资源合理配置与新能源消纳为应对新能源发电带来的功率不确定性,备用整定法可通过两种思路进行改进,一种是基于历史数据进行离散与聚类以此生成多类型簇来描述功率的不确定性,上述方法从本质上来看是多离散场景的随机优化方法,详细见1.2.2节分析;另一种思路是对具有随机性的新能源出力功率进行概率特性分析,从而得到多重随机变量耦合下的系统不确定变量概率密度函数,在此基础上允许系统运行约束在一定小概率值下被违背,这本质是一种机会约束规划,具体见1.2.3节分析1.2.2随机优化法随机优化依据不确定变量(可再生能源实际与预测
21、功率误差)从服从的概率分布中生成随机场景并进行抽取,进而将连续的概率分布离散化为多个场景集合的形式,在此基础上对每个离散的场景分别求解确定性优化问题,并以最小化各场景下成本的加权平均值为决策目标,以定量分析在不确定场景下的高比例可再生能源系统运行过程 一般形式表述如式(2):minx(f(x)EF(x,)(2)132新疆大学学报(自然科学版中英文)2024年其中:F(x,)为优化问题的目标函数,x为决策变量,参数是一个随机变量,其变化范围为随机优化法利用运行场景集来制定系统运行策略,因此场景集的生成与构建对所得优化运行方案影响显著蒙特卡洛法24、拉丁超立方抽样法25、自回归滑动平均模型26被广
22、泛用于可再生能源发电运行场景的生成 文献27采用随机优化处理风、光发电不确定性,提出考虑风、光相关性和分布随机特性的VPP热电联合优化调度模型;文献28利用藤Copula模型分析了风、光荷间的相关性,并基于蒙特卡洛算法,在预测场景和抽样场景共同作用下建立混合交直流主动配电网的随机规划优化调度模型 由于场景数量很大,K-medoids聚类29、场景削减技术30被用来减少场景数目,并利用Benders分解等加速求解方法 目前研究中各种场景缩减方法虽然降低了随机优化法的计算量,但由于不能遍历所有类型场景,使得该方法在可能出现的极端情况下的决策结果仍存在一定风险 结果受削减后的场景个数制约、多场景描述
23、不确定性的计算复杂,计算速度与求解精度之间始终难以均衡1.2.3机会约束规划法机会约束规划针对随机优化中可能存在不能遍历与涵盖所有类型场景的问题,考虑在该情况下违背约束条件的情况,将约束条件设置为在某一置信水平下成立 根据次描述,机会约束规划的一般形式如式(3):minxf(x)s.t.P(g(x,)0)1(3)其中:P(.)代表随机变量的概率分布,(0,1)是给定的置信水平 文献31在场景概率与随机规划理论的基础上,利用随机机会约束规划建立电动汽车与分布式光伏的协同优化运行模型;文献32将风电出力的不确定性模糊化,利用可信度作为约束,建立了基于模糊机会约束规划的优化调度模型 文献33考虑电动
24、汽车车主驾驶模式的不确定性,利用点估计的概率方法来研究电动车充电桩的规划问题;点估计法基于大数定理分析不确定量的概率分布特征,电力系统中被广泛的应用于概率潮流计算34、寿命预测35等方面但机会约束规划需事先明确不确定变量服从的概率分布,在假设随机变量服从正态分布等较简单的情形外,机会约束在数学上一般具有非凸、非线性特性,难以有效求解 利用智能算法36又会出现无法平衡全局解与局部最优解,从而陷入局部最优解,无法在有限时间内得到确定解,也无法证明解的收敛性与准确性;若采用抽样平均逼近法求解,则其模型与随机优化较相似,同样面临求解速度和求解精度之间的矛盾1.2.4鲁棒优化法鲁棒优化通过设定不确定变量
25、的随机性波动范围,寻找极端最恶劣情景下的决策方案 一般形式如式(4):min supf(x,):Us.t.g(x,)K,Ux(4)其中:U为参数向量,xX是决策变量,是决策变量x的抽象集合 文献37利用鲁棒不确定模型建立风电出力的不确定性合集,进而构建多区域间的发电机组与联络线的鲁棒优化调度模型,虽然可以得到可靠结果,但需采集大量场景,从而影响了优化调度模型的计算效率 文献38-39考虑了发、用电功率的不确定性,采用预先设定好的不确定合集描述不确定性,研究在最恶劣工况时最经济的运行方案,但当不确定合集构建过大时,调度计划变得过于保守,反之当不确定合集较小时,计划又会变得不可靠分布鲁棒优化结合随
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