分布式新能源并网协调运行控制技术研究安晓伟

安晓伟王红霞

摘要：实践过程中新能源发电模式的形成及应用范围扩大，逐步实现了我国能源结构优化，促使电网的整体运行水平得以不断提升。在运用新能源发电方式时，为了避免其随机波动特点对电网的正常运行产生不利的影响，需要加强分布式新能源并网协调运行控制技术使用。在该技术的支持下，有利于保持良好的新能源发电效果，避免其发电过程中影响电网运行平稳性，提升电网潜在的应用价值。基于此，本文就分布式新能源并网协调运行控制技术展开论述，以便实现电网的平稳运行。

关键词：分布式新能源；并网；控制技术；应用价值；运行水平

加强分布式新能源并网协调运行控制技术研究，能够实现对影响电网平稳运行相关因素的科学处理，促使电网设备能够协调运行，为新能源发电预测结果准确性增强提供参考依据。因此，需要在实践过程中加强新能源发电中对电网运行产生的不利影响分析，进而将可靠的分布式新能源并网协调运行控制技术应用于实践过程中，为电网提供良好的运行环境，降低其运行成本，实现对新能源发电模式的高效利用。

一、分布式新能源并网协调运行控制技术分析

在电力系统机组运行的过程中，为了保持其良好的调度工作水平，确保与之相关频率稳定性，且增强系统运行安全性，需要注重有功调度方式使用。通过对分布式能源并网协调运行控制技术的合理使用，将会使分布式风电作用下的电网运行稳定性得以增强，并降低系统故障发生率，实现对电力发电成本的有效控制，满足电力系统性能优化的实际要求。同时，通过对分布式新能源并网协调运行控制技术的有效使用，能够使电力系统运行中的有功协调优化调度水平逐渐提升，有效地应对新能源发电中风电出力变化可能造成的不利影响，实现电力生产中的发电计划优化目标。实践过程中进行风电并网研究时，应从马尔科夫链的风速时间序列模型入手，确保其应用有效性。

二、基于改进一阶马尔可夫链的风速时间序列模型

建立合适的风速时间序列模型是研巧分布式风电并网协调运行控制的基础。在含风电场电力系统的随机生产模拟等领域中，风电场处的风速时间序列常常是一个非常基础而重要的输入量。例如，在这些领域中常用的蒙特卡洛仿真就必须以—串相当长的风速时间序列作为输入Ｗ获得足够精确的风速变化信息。由于蒙持卡洛仿真方法的数学原理是概率论中的大数定理，因此为了得到足够精确的仿真结果，需要输入的风速序列的长度常常要达到105-107个时间单位（具体时间单位视仿真需求而定，一般为s或ｈ），风电场处实际测得的风速序列的时间长度常常是不能满足这一要求的。为了使仿真能顺利进行，目前文献上通常使用一组模拟风速序列作为输入。模拟风速序列应能体现实测风速序列的随机特性与统计特性。风电并网中采用马尔科夫链模型时，应将一个地区的气候在数十年的时间范围内视为是相对稳定的。因此，这个时间范围内的风速模型在统计上也保持不变。在构建该改进模型的过程中，应充分考虑季节特性、日特性以及干湿特性。具体表现在以下方面：

（1）季节特性。为了描述风速的季节特性，本文将一年分为12个单元（即每个月为一个单元）。对每个单元单独统计风速的变化规律并建立相应的马尔可夫转移矩阵。为了使得到的马尔可夫转移矩阵拥有较高的精度，必须采用较长时间的历史观测数据。

（2）湿特性。干湿特性与降水量紧密相关，不同干、湿情况下的风速变化遵循不同的规律。同时，一年中不同月份的干－湿转移概率矩阵一般是不一样的，而同一月份的干－湿转移概率矩阵相同。

（3）日特性。日特性由日照引起。不同月份、不同干湿情况下的日特性一般也不同，而在相同干湿条件下，同一个月的日持性可认为是相同的。在电力系统随机生产模拟中，考虑风速的日特性对于研巧风电与负荷变化的交互影响Ｗ及风电出力与太阳能光伏发电出力的互补作用具有很大的意义。

实践过程中构建改进一阶马尔可夫链模型时，需要考虑两种特性：一部分是考虑季节特

性、日特性化及干湿特性的风速状态转移概率矩阵，另一部分是涉及天气干湿特性的干－湿转移概率矩阵。同时，应在计算机网络三维空间中对其进行动态模拟分析，明确风速的取值范围，得到有效的基于马尔可夫链模型的风速时间序列模拟结果，为増强含风电的电力系统规划、评估等环节的精确性提供保障，满足风电与负荷、太阳能光伏发电的交互影响的研究工作需要。

三、计及储能与风电预测不确定性的双时间尺度有功协调控制框架

分布式风电并网后，电力系统中针对风电的有功协调运行控制主要分为两类，一类是系统级有功控制，另一类是风电场有功控制。系统级有功控制负责基于风电预测结果制定最优调度方案，包括常规能源电厂有功出力的经济调度等内容。风电场有功控制则接收系统控制层的调度指令，向风电场内的每台机姐下发控制指令（其中包括有功功率、无功功率）。本文只涉及系统级的有功控制，且主要考虑经济性优化。针对分布式风电并网协调运行的系统级有功控制，需要设置计及储能与风电预测不确定性的双时间尺度有功协调控制框架，并在计算机网络中构建相应的模型。

在含风电与储能的电力系统程中，其系统级的有功控制包括：（1）传统发电机组的有功出力经济调度：（2）是储能的控制。在风电大规模分布式接入的背景下，传统机姐的有功调度需要考虑风电的波动与风电预测的不确定性。而储能的控制则是配合调度的进行，达到电网中的有功平衡。而文中要考虑经济性优化。含风电及储能的电力系统中的主要元素有：传统机组，风电场，负荷，储能等。风电场的接入位置则视其容量的大小，一般容量较大的风电场集中接入于输电网中而容量较小的风电场则分散接入于配电网中，促使分布式新能源并网协调运行控制技术使用能够达到预期效果。同时，应注重储能模型构建，加强风电预测误差分析，并在有效的有功协调控制框架支持下，提高电网机组运行效率。

四、分布式新能源并网协调运行控制技术应用要点分析

（1）针对分布式风电并网协调运行的系统级有功控制，本章提出了计及储能与风电预

测不确定性的双时间尺度有功协调控制框架，并通过对计算机网络的使用，在有功协调控制的背景下构建功率平衡模型，储能模型，风电预测误差模型。

（2）该技术使用的过程中，也需要构建滚动调度优化调度策略的模型，实时调度缓冲机组的总出力优化模型，缓冲机组间的有功功率最优分配模型。滚动调度采用近视的贪婪策略，目标是下一时间步的费用最优化。

（3）考虑实时调度先优化缓冲机沮的总出力。其优化目标是长期平均费用的优化：即没有采用贪婪策略，而代之以长期平均性能的优化。

结束语

综上所述，这种控制技术的合理运用，有利于实现电网平稳运行，促使其能够为电力生产计划的安全实施提供科学保障，并为新能源发电创造出有利的条件。因此，未来新能源发电及电网运行过程中，应提高分布式新能源并网协调运行控制技术利用效率，并对传统发电模式下的机组运行状况进行深入分析，为电网运行中机组的协调运行水平提升提供技术支持，并提升电力调度工作水平。同时，需要提高对分布式新能源并网协调运行控制技术的正确认识，促使其实践应用范围得以不断扩大。。

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