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含電轉氣的電-氣互聯系統風機失效的風險調度模型

發布時間:2020-12-15 09:56
  基于燃氣機組和電轉氣(P2G)裝置的含風力發電的電-氣互聯系統正快速發展,電網故障和機組自身故障造成的風電機組失效給互聯系統的安全運行帶來了較大的風險。目前,關于電-氣互聯系統的運行調度較少計及系統存在的風險,而燃氣輪機和P2G裝置的控制策略給系統風險帶來的影響不可忽略,獨立電力系統中的調度方法難以直接應用于電-氣互聯系統。為此,基于電-氣互聯系統的運行特性及風機失效風險,建立了考慮P2G的電-氣互聯系統的風機失效風險指標,并基于該指標建立了以風機失效風險最小、燃煤機組煤耗成本最少的多目標優化調度模型,以權衡系統運行過程中風險與煤耗成本之間的矛盾。算例結果表明,所提的多目標風險調度模型能夠有效降低電-氣互聯系統的運行風險,提高風電的消納能力。 

【文章來源】:電力自動化設備. 2020年07期 北大核心

【文章頁數】:9 頁

【部分圖文】:

含電轉氣的電-氣互聯系統風機失效的風險調度模型


含P2G的電-氣互聯系統運行方式

示意圖,互聯系統,示意圖,機組


本文以IEEE 30-NGS 10電-氣互聯系統為例驗證所提的風險調度模型的有效性,其示意圖如圖2所示。IEEE 30節點系統中有6臺發電機組,本文算例設置與節點1、2、5、8相連的機組為燃煤機組(分別稱之為燃煤機組1、2、5、8),與節點11、13相連的機組為燃氣機組(分別稱之為燃氣機組11、13),另有1座帶P2G裝置的風電場經由節點28并網。風電場的額定功率為250 MW。天然氣系統采用修改的NGS 10節點系統[20],共包括6條輸氣管道、3臺壓縮機、2個氣源站和6個氣負荷,其中天然氣系統的節點6、7分別提供燃氣機組11、13的燃氣需求。P2G裝置由氣網節點2連接至天然氣系統。燃氣機組11、13的有功上限分別為260、145 MW,燃煤機組參數如附錄表A1所示。本文算例主要對比以下3種模型的調度結果:模型1不考慮風機失效風險,以燃煤機組耗煤量最少為目標,對含P2G的電-氣互聯系統進行優化調度;模型2以風機失效風險最小和耗煤量最少為目標,建立多目標優化模型,對不考慮P2G的電-氣互聯系統進行降風險調度;模型3即為本文所提模型,以風機失效風險最小和耗煤量最少為目標,建立多目標優化模型,對含P2G的電-氣互聯系統進行降風險調度。

功率,機組,燃氣,模型


風電及負荷的預測功率如圖3所示。附錄圖A1為模型3中各臺機組的有功出力曲線圖。由圖A1可知,在時段1—7時,系統負荷較低,為減小耗煤量,燃煤機組均按照有功下限出力,此時主要依靠燃氣和風電機組輸出有功;在時段8—16時,系統負荷增大,燃煤機組出力開始增大,受煤耗系數影響,燃煤機組按照機組1、8、2的順序分別增大出力,此時燃氣機組的出力值達到最大;在時段17、18時,系統負荷減小,為減小耗煤量,燃煤機組的有功出力減小,燃氣機組仍維持最大出力;在時段19、20時,系統負荷增大,燃煤機組的有功出力增大,燃氣機組仍維持最大出力;在時段21—24時,系統負荷大幅降低,為減小耗煤量,燃煤機組率先減小有功出力,接著燃氣機組有功出力也減小。圖4為機組1、2、5、8、11和13在不同模型下的有功出力曲線。由圖4(a)—(d)可知,模型3中燃煤機組1、2和8的有功出力小于模型2,這是由于模型2沒有考慮P2G過程,當風電富余時,風電場只能棄風,難以將能量儲存,而模型3將富余的風電轉化為天然氣儲存在天然氣系統中;模型1沒有考慮系統運行風險,僅以耗煤量最小為目標,因此模型1中燃煤機組1、2和8的有功出力最小。受煤耗系數影響,3種模型下燃煤機組5始終按照出力下限輸出功率。由圖4(e)、(f)可知,為減小耗煤量,燃氣機組11、13的出力變化先于燃煤機組,且在大部分時間內都應處于最大出力狀態;模型2中燃氣機組11、13的出力幾乎都小于模型1和模型3,這是由于模型2未考慮P2G過程,受天然氣系統約束,模型2中燃氣機組11、13最大能夠輸出的有功功率低于其有功上限;由于模型1僅以燃煤機組耗煤量最少為目標,故模型1中燃氣機組11、13始終按照其有功上限輸出功率。

【參考文獻】:
期刊論文
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[3]高滲透率風電接入下地區高壓電網轉供模型[J]. 寧世超,呂林,劉友波,許立雄,袁川,杜新偉.  電力自動化設備. 2018(06)
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[9]基于風險評估和機會約束的不確定性可中斷負荷優化調度[J]. 牛文娟,李揚,王磊.  電力自動化設備. 2016(04)
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博士論文
[1]含風電場的電力系統動態經濟調度問題研究[D]. 周瑋.大連理工大學 2010

碩士論文
[1]孤島運行微電網的能量配置動態優化及能量管理系統研究[D]. 劉子秋.浙江大學 2015



本文編號:2918084

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