第一章 緒論

1.1 選題背景和研究意義

電力系統(tǒng)隨機生產(chǎn)模擬是發(fā)電系統(tǒng)規(guī)劃與運行優(yōu)化的重要工具，常應用于運行優(yōu)化、電源規(guī)劃及可靠性評估的方法。它在考慮發(fā)電機組故障的前提下，通過優(yōu)化機組的生產(chǎn)情況來計算各發(fā)電機組的發(fā)電量、系統(tǒng)的可靠性及經(jīng)濟性指標[1][2]，為制定合理的電價提供了有力的依據(jù)。

在資源受限的世界形勢下，隨著新能源發(fā)電技術的發(fā)展，風能和太陽能等新能源在電力系統(tǒng)中的地位日趨上升，不同于常規(guī)電源，新能源具有很強的隨機性、間歇性和波動性，會導致電力系統(tǒng)常規(guī)機組的投運計劃及系統(tǒng)的經(jīng)濟性和可靠性發(fā)生變化[3]。光伏電站有功出力主要受太陽輻照的影響，表現(xiàn)為白天發(fā)電，晚上停發(fā)，云彩、沙塵等遮擋也會導致光伏電池出力的急劇下降[4];風能資源受自然氣象和地理條件的影響，風速、風向等氣象因素將隨時間變化，風電功率具有很強的不確定性和變動性，另外，風力發(fā)電具有反調(diào)峰特性，會增大系統(tǒng)等效負荷的峰谷差，不利于電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻，在極端的情況下會導致電網(wǎng)采取棄風、棄光等手段來維持系統(tǒng)的安全運行。

新能源的這些特性對電力系統(tǒng)的規(guī)劃和運行產(chǎn)生了巨大的影響，而常規(guī)的隨機生產(chǎn)模擬方法已不能準確地評價其對系統(tǒng)的影響。故在資源受限的世界形勢下，研究含有新能源的隨機生產(chǎn)模擬是工程應用和學術研究所亟需。 傳統(tǒng)的隨機生產(chǎn)模擬主要用于發(fā)電廠的發(fā)電規(guī)劃，通過建立兩狀態(tài)機組模型和等效持續(xù)負荷曲線進行卷積運算，獲得各臺發(fā)電機的期望發(fā)電量、系統(tǒng)的發(fā)電成本和可靠性指標。傳統(tǒng)的兩狀態(tài)機組模型將火電機組分為額定運行狀態(tài)和強迫停運狀態(tài)，通過強迫停運率來反映機組的故障運行。

持續(xù)負荷曲線為負荷的累積概率曲線，不能反映負荷的時序特性，也無法計及常規(guī)機組的啟停成本。大規(guī)模新能源并網(wǎng)會導致系統(tǒng)的備用需求增大，常規(guī)機組啟停頻繁，從而對隨機生產(chǎn)模擬算法的靈活性和精確性提出了更高的要求。因此，研究能夠考慮新能源與負荷時序特性，且能準確計算系統(tǒng)動態(tài)成本的隨機生產(chǎn)模擬算法是十分必要的。在此背景下，本文在建立能反映時序特性的隨機生產(chǎn)模擬模型和算法的基礎上，研究含新能源的電力系統(tǒng)隨機生產(chǎn)模擬方法，為分析常規(guī)機組參數(shù)的靈敏度和新能源并網(wǎng)效益提供有效的計算方法，具有重要的意義。

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1.2 隨機生產(chǎn)模擬的研究現(xiàn)狀

電力系統(tǒng)隨機生產(chǎn)模擬出現(xiàn)于 20 世紀 70 年代，現(xiàn)已發(fā)展了多種比較成熟的方法，主要分為模擬法和解析法。模擬法是通過蒙特卡洛抽樣得到系統(tǒng)隨機狀態(tài)，并通過統(tǒng)計樣本隨機狀態(tài)發(fā)生的頻率來估算樣本出現(xiàn)的概率，進而模擬系統(tǒng)的整個生產(chǎn)過程[5]。蒙特卡洛模擬法主要分為序貫、非序貫和偽序貫三種[6]。 序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法又稱作狀態(tài)持續(xù)時間采樣法，它根據(jù)系統(tǒng)的持續(xù)時間分布函數(shù)進行抽樣，并將每次抽樣得到的系統(tǒng)結(jié)束狀態(tài)作為下一次抽樣時系統(tǒng)的起始狀態(tài)。該方法可以計算工作頻率和持續(xù)時間等可靠性指標，能有效考慮與時序相關的因素，從而模擬出比較接近于實際的運行情況。因此，序貫蒙特卡洛方法適用于時變負荷和時變電源，如受季節(jié)影響的水電機組，以及需要嚴格考慮時序性的含風力、光伏發(fā)電系統(tǒng)，它的缺點是為保證計算收斂所需的計算量較大[7]。 非序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法又稱為狀態(tài)抽樣法，它不考慮系統(tǒng)的時序性和元件的修復情況，直接抽取系統(tǒng)狀態(tài)，并根據(jù)抽樣次數(shù)來統(tǒng)計可靠性指標[8]。該方法實現(xiàn)較為簡單，計算效率也較高，但因沒有考慮系統(tǒng)的時序特性，不能準確獲得與時序相關的可靠性指標。 偽序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法是序貫蒙特卡洛和非序貫蒙特卡洛的結(jié)合，它考慮元件或系統(tǒng)的部分狀態(tài)時序信息，并采用非序貫蒙特卡洛方法的收斂判據(jù)。該方法能在保持良好精度的同時，提高計算效率，不足的是不能提供完整的時序信息。

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第二章 隨機生產(chǎn)模擬的實現(xiàn)方法與技術經(jīng)濟指標

作為評價電力系統(tǒng)規(guī)劃運行和可靠性的重要工具，電力系統(tǒng)隨機生產(chǎn)模擬能夠提供系統(tǒng)在最優(yōu)運行方式下的可靠性指標及生產(chǎn)成本。研究隨機生產(chǎn)模擬需要從隨機生產(chǎn)模擬的實現(xiàn)方法及其評估指標這兩方面來深入，因此本章主要介紹基于解析法的電力系統(tǒng)隨機生產(chǎn)模擬的實現(xiàn)方法和技術經(jīng)濟指標。

2.1 機組可靠性指標

在研究電力系統(tǒng)可靠性時，可將每臺發(fā)電機組可看作是一個元件，研究它對系統(tǒng)可靠性影響。電氣元件可分為不可修復元件和可修復元件，發(fā)電機組作為一種可修復元件，在故障后通過修復，又能重新投入使用。 描述機組狀態(tài)的主要指標如下： (1)機組狀態(tài)概率：指機組處在某一狀態(tài)的時間占總時間的比值。一般情況下，系統(tǒng)處于某一種狀態(tài)的概率分為長期概率和短期概率，但在本文的機組模型中我們關注的是長期穩(wěn)態(tài)概率。 (2)機組狀態(tài)頻率：在穩(wěn)態(tài)的條件下，機組在單位時間內(nèi)從某一狀態(tài)轉(zhuǎn)移出去的平均次數(shù)。 (3)機組狀態(tài)轉(zhuǎn)移率：在參數(shù) t 連續(xù)的情況下，將t 趨于零時的轉(zhuǎn)移概率對時間變化的極限值。

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