分布式发电系统不确定性分析毕业设计论文

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1、分布式发电系统不确定性分析摘 要随着分布式电源在电力系统中所占比例的不断扩大，研究分布式发电对系统稳定运行的影响势在必行。然而分布式发电的有功出力受自然条件的影响很大，例如风力发电和太阳能发电，其出力随着风速和光强的变化而变化。 本文采用区间潮流计算方法解决分布式发电系统中的不确定性问题。重点给出在风力发电系统中，由于风速的不确定性，导致系统随机出力的变化。文中系统给出了风速变化曲线、风速概率分布模型以及描述风机风速功率的曲线。通过对分布式发电系统随机出力的分析，从而得出母线系统电压的变化区间。由于风速的随机波动性，风能的预测不会非常精确并有一定的误差。区间方法是处理不确定性问题的有效方法。它

2、具有严密的理论基础，能够确保包含了在给定参数变动范围内的系统方程的所有解，而决不会漏落。可以通过风电场的潮流计算，用于分析风机出力不确定性对系统稳态运行的影响。关键词：分布式发电，区间潮流，随机出力，风速，不确定性ABSTRACTAs the proportion of distributed generation (DG) in power systems is increasing, it becomes necessary to study the influence of DG on the stable operation of systems. However, the activ

3、e power output of DG depends a lot on natural conditions. For example in wind power generation and solar power generation, the active power output varies with the wind speed and light intensity.The interval power flow calculation method is used in this paper to solve the uncertain problems in distri

4、buted generation system. Emphasis is put on the variation of active power output resulted from the uncertainty of wind speed in wind power generation system. Wind power variation curve, wind power probability model, and wind speed-power curve are also introduced in this paper. The random active powe

5、r output in distributed generation system is analyzed before the variation region of bus voltage is obtained.Because of the volatility of wind speed, the prediction of wind power cannot be very accurate without error. The interval method is an effective method to handle uncertain problems like this.

6、 It has rigid theoretical basis, which can assure the attainment of all solutions of the system equation within parameter variation region without omission. Thus the analysis of the impact of the uncertainty of active power output of wind power generator on the system stable operation can be achieve

7、d through the power flow calculation of wind farms.Key words: distributed generation (DG); interval power flow calculation; random active power output; wind speed; uncertainty 1目 录第一章 绪论11.1 引言11.2 国内外发展状况21.3 本文研究的主要内容31.4 本文的主要工作3第二章 分布式发电52.1 分布式发电的定义52.2 分布式发电的分类52.3 分布式发电的意义82.4 分布式发电对电力系统的影响82

8、.4.1 分布式发电对电力系统电压的影响82.4.2 分布式发电对电能质量的影响92.4.3 分布式发电对继电保护的影晌9第三章 分布式发电的不确定性模型113.1 风力发电系统的不确定性模型113.1.1 风电场建模113.1.2 风速变化曲线123.1.3 风速概率分布模型133.1.4 风机风速功率曲线143.2 太阳能光伏发电系统的不确定性模型简介16第四章 分布式发电系统不确定性分析的方法184.1 区间数学和不确定性的区间分析方法204.2 风机出力不确定性的区间描述214.3 算例分析214.4 风速变化不确定性对风电场潮流的影响26第五章 结论27参考文献：28致 谢2第一章

9、绪论1.1 引言目前，世界范围内大多数的用电是由集中式发电厂(或称中心电厂)发出，然后经过高压电网传输后接人用户的，但是分布式发电(DG)技术以其独特的优势得到了越来越广泛的应用。比如用户采用分布式发电技术来确保高供电可靠性，作为应急用电甚至在某些情况下取代昂贵的高压输电网供电，电网所有者也会使用分布式发电系统来延缓对电网扩容的投资等。因此，为了满足我国经济高速发展的需要，在已建中心电站及电网的基础上，大力发展分布式发电技术将是电力系统未来发展的必然趋势。分布式能源技术是未来世界能源技术的重要发展方向，它具有能源利用效率高，环境负面影响小，提高能源供应可靠性和经济效益好的特点。分布式发电接入配

10、电网后，辐射式的网络将变为遍布电源和用户互联网络， 潮流也不再单向地从变电站母线流向各负荷，配电网的根本性变化使得电网各种保护机理与定值发生了深刻变化1。对我国而言，随着我国能源结构的调整，风电日益得到重视，并制订了有关政策支持风电的快速发展，其发电成本已得到大幅下降，风电已成为可再生能源中发展最快的、最具有发展前景的一种发电方式。但是受风力资源随机变化的制约，风力发电不能提供连续稳定的电力，对电力系统而言，风电场始终是一种不可靠的电源。风能具有间歇性、随机性和不可调度性的缺点，随着风电机组单机容量和风电场规模的增大，迫切需要研究大型风电场并网后对电力系统的影响。含风电机组的潮流计算常用于评估

11、风电机组并网后对电网稳态运行的影响，同时也是分析风电场对电网稳定性影响等其他理论研究工作的基础。含风电场的电力系统潮流计算的关键是如何正确处理异步风力发电机组。不确定性分析在电力系统的许多领域，例如潮流计算、可靠性计算、网络规划、稳定性分析等已开始受到关注。其中，处理不确定性问题一直是电力系统潮流计算的难点之一。目前能够考虑不确定性的潮流算法主要有3种：随机潮流法，利用概率的方式处理随机的信息；模糊潮流法，利用模糊数学处理外延不确定的信息；区间潮流法，利用区间数学和区间分析方法处理外延明确、内涵不明确的信息2。 由于电力系统中采用的模型是近似的，模型的参数也是近似的，尤其在配电系统中，采集到的

12、是大量不确定性的信息，为表达和处理配电系统中的不确定性信息，本文提出了不确定性潮流算法，其假设系统母线的功率需求在给定区间上是不确定的。因此，本次毕业设计讨论的分布式发电系统的不确定性，从风速的不确定性考虑区间潮流分析。1.2 国内外发展状况自上个世纪90年代以来，可再生能源发展迅速，世界上许多国家都把可再生能源作为能源政策的基础分布式发电的发展已经成为各国可持续发展的标尺。从世界可再生能源发展来看。风能、太阳能和生物能发展最快，前景最好。1.国外分布式发电的发展状况2006年，德国利用风能、水力、太阳能、沼气和地热等可再生能源发电，供热共2000亿KWh占能源供应市场份额的7.7%，可满足超

13、过1000万家庭的日常用电。自20世纪90年代以来，德国政府就对风力发电非常重视。据统计到2005年德国的风电装机总量为18430MW，位居世界第一位。近几年来，德国的风电装机平均以每年33%的速率增长。丹麦是世界上公认的将经济发展、资源消耗和环境保护三方面有机结合的典范，是实现了可持续发展的国家。自1990年以来，丹麦的大型发电厂容量没有增加，新增电力主要依靠安装在用户侧的，特别是工业用户和小型区域化的分布式发电和可再生能源项目提供的，热电发电量占总发电量的61.6%。同时，丹麦是使用风力发电最早的国家之一。到2005年。丹麦的风电装机容量为3120MW，列世界第五位。2.国内分布式发电的发

14、展状况近年来我国政府高度重视可再生能源的开发利用，把加快发展风能、太阳能生物能等可再生能源作为“十一五”时期能源发展的一项重要任务。“十五”期间，中国的风电装机容量达到1260MW，位居世界第八位。2005年中国发电设备容量规模取得历史性突破，其中风电投产发电设备容量超过了500MW，但也只是占全国发电容量的0.2%，可见风电发电设备容量所占比例还是很低。国家发改委对于风能发展目标是2020年装机发电容量达到30GW，并在2030年达到100GW，届时风能发电将超过核能发电成为中国第三大主要发电电源。3.分布式发电未来研究的方向分布式发电未来研究的重点集中在分布式发电对电力系统的影响。独立发电

15、系统容量不太稳定，电能质量不佳，调节能力有限，投资成本较高，为了优化电力结构和方便统一调度，并网发电已是大势所趋。为了不影响电网的质量，必须保证使发电系统的输出电压与电网电压在频率、相位和幅值上保持高度一致，而且发电系统和电嗣间功率能够双向调节。这就牵涉到功率因数较正、大功率变换以及高稳定性系统设计等技术，这正是当前各个国家研究的热点，也是我国国内新能源发电技术中最薄弱的环节之一3。目前，国外单向功率变换技术已经基本成熟，三相大功率变换技术则还有很多值得研究的问题，如具有高效率的系统主电路结合设计、低损耗的软开关技术以及单位功率因数的实现技术等。此外，采用新的算法建立分布式发电的等值模型，研究

16、分布式发电的极限功率及其对电力系统稳定的影响，研究分布式电源故障时对电网暂态的影响及相应的控制策略；结合智能控制(人工神经网络、模糊控制、遗传算法)及现代控制理论，建立分布式发电的自动发电的随机最优控制模型及电压、频率随机自适应控制模型；如何实现含有分布式发电的配电网动态监测、灵活跟踪和调度控制都将是电力行业未来研究方向。1.3 本文研究的主要内容随着分布式电源在电力系统中所占的比例的不断扩大，研究分布式发电对电力系统的稳定性运行势在必行。传统的潮流算法多属确定性潮流算法。一般要求提供系统详细和准确的信息，如各节点准确的有功和无功负荷等，最后得到系统电压和电流、功率的准确值。确定性潮流算法的缺

17、点是抗干扰能力弱，适应性差。当系统状态和运行方式稍有改变时，就必须重新进行一次潮流计算。在网络规划和网络优化分析时，若采用确定性潮流算法，则需要对每一种运行方式都分别进行一次确定性潮流计算。对离散的情形，计算量很大却难免有漏落得现象发生；对连续多变的情形，则即使计算量很大也难以反映其全局属性。本文提出了不确定性潮流算法，随机潮流(又称概率潮流)、模糊潮流、区间潮流等都属于不确定性潮流算法。随机潮流和区间潮流的基本假设都是系统母线的功率需求在给定区间上是不确定的。而在模糊潮流中，系统母线功率需求的边界是不确定的，服从一定的可能性分布，所得到的解集是一些边界不确定的集合。在随机潮流中，区间被表征为

18、一个概率分布，可以得到分布的均值和方差。区间潮流算法用来处理负荷和发电机的原始数据虽不能精确知道，但知道其一定包含在某给定的区间范围内的情况。区间算法的优点是，如果已知各个输入变量的精确区间，则通过一次区间研究就可得到包含所有可能输出的解。区间潮流可以方便求得任意时间段上(而不仅仅是瞬间)的系统状态，因而能全面反映系统的真实情形。1.4 本文的主要工作1、广泛查阅中英文文献，总结和分析了分布式发电系统的基本特点和分类及意义。3、分析了风力发电的随机特性，对分布式发电输出的不确定性描述的区间方法进行了分析。给出风力发电系统的随机模型和风速变化曲线，及风速区间分布曲线。4、建立了风力发电系统的区间

19、分析模型。在此基础上，进行风力发电系统的区间分析。5、采用区间分析方法对分布式发电系统进行不确定性分析，给出风机出力不确定的区间描述。通过算例，分析风速变化不确定性对风电场潮流的影响。第二章 分布式发电2.1 分布式发电的定义事实上分布式发电并不是一个全新的概念，早期的小火电厂、小热电厂也属于分布式发电，只是由于技术经济性能不好逐渐被淘汰了。而一直以来，对它的称呼都不一样。什么是分布式发电系统呢？至今为止，对于分布式发电系统还没有确切的、统一的定义。下面是给出的一些定义：1）美国能源部给出定义是：与能量管理系统和储能系统相连，改善电力传输系统的运行情况的小型的、模块化的不论它是否能与电网相连的

20、声场电能的技术。2）加利福尼亚能源委员会(CEC)给出的定义是：在配电网范围内分布在用户处或其附近出的、并联或独立的，能使用户和公共事业单位获益的发电机组。3）EPRI和IEEE的定义分别是：要求需求侧管理的，小型的电能生产或存储技术，不与大型电网相连的电能生产技术4。综合各种定义及我国的具体情况，一般我们所说的分布式发电，指的是为了满足一些特殊用户的需求，支持已有的配电网的经济运行而设计和安装的在用户出或者附近的模块式的、清洁环保的小型发电机组，一般为几兆瓦到几十兆瓦。它们或坐落在用户附近使得负荷的供电可靠性及电能质量都得到增强，或者由于就地应用热电联产使得效率得到提高的发电形式。一般它们的

21、投入与切除以及发电量的大小均不受大电网调度的控制，能够经济、高效、可靠的发电。2.2 分布式发电的分类在不同的研究领域，分布式发电有不同的分类方式。一般可以根据分布式发电的大小所用的一次能源、电力系统的接口技术及容量的大小进行分类。1. 根据分布式发电的技术类型根据分布式发电通常所使用的技术可分为：柴油机组发电、水力发电、风力发电、光伏发电、太阳能发电、燃气轮机组发电和燃料电池等。他们所使用的能源有化石燃料、可再生能源及电能的储存。具体来说有以下几种常见的类型：1） 燃料电池技术 燃料电池发电最初应用于军事和航天领域，转入民用后的主要应用前景是为电动汽车提供动力和用于电力系统发电。燃料电池是一

22、种在恒定的温度下，直接将存储在燃料和氧化剂中的化学能高效的转化为电能的装置。其工作原理与一般的电池相似，见图2-1，基本上由电子导电的阴极和阳极及离子导电的电解质构成。在电极与电解质的界面上电荷载体由电子变为离子，在阳极(燃料电池的负极，又称燃料极)进行氧化反应，燃料扩散通过阳极时失去电子而产生电流。在阴极(燃料电池的正极，又称空气极)进行还原反应。当外部不断地输送燃料和氧化剂时，燃料氧化所释放的能量也就源源不断地转化为电能和热能5。图2-1 燃料电池工作原理图2） 风力发电技术 风力发电技术是将风能转化为电能的发电技术，其原理是：风力作用载风力机的叶片上产生转矩，该转矩驱动轮转动，通过齿轮箱

23、高速轴、刹车盘和联轴器再与异步发电机转子相连，从而发电运行。叶片的直径随单机容量的增大而加长。风力发电的运行方式分为独立运行、并网运行、与其他发电方式互不运行等。独立运行是指风力发电机输出的电能经营电池储能，再供应用户使用。折中方式可供电网达不到的边远农村、牧区、海岛等地区使用，一般单机容量数百到数千瓦。并网运行是在风力资源丰富地区，按一定排列方式安装风力发电机组，成为风力发电厂，发出的电能全部经线路送至电网。风力同其他发电方式互补运行，如风力-太阳能光伏发电方式，风力-燃料发痴发电方式等，这种方式不仅可弥补风速变化所带来的输出功率突然变化的影响，保证一年四季均衡供电，而且可延长蓄电池的使用寿

24、命，同时可以使离网型小型用户发电系统的发电成本降低。自然资源得到充分利用。3） 太阳能光伏电池众所周知，太阳能取之不尽、用之不竭。据测算，1年内到达地球表面的太阳能总量是目前世界以探明储量能源的1万多倍。我国年均日照时间长，辐射总量大，属于太阳能资源较为丰富的国家之一，全国国土面积三分之二以上的地区每年日照时数大于2000h，仅陆地面积每年接受的太阳辐射能就约等于几万个三峡工程发电量的总和。因此开发利用太阳能是大有前途的。太阳能光伏电池发电技术是利用半导体材料的光电效应直接将太阳能转化为电能。采用光伏电池发电具有不消耗燃料、不受地域限制、规模灵活、无污染、安全可靠、维护简单等优点。但是光伏电池

25、的转换效率低。目前应用的太阳能电池是一种半导体器件，受到太阳光照射时能产生光伏效应，将太阳光能转变成直流电能。在使用时将太阳能电池封装成组件，然后根据需要将组件串并联组成布阵。光伏电池的输出功率受日照强度、电池结温等因素的影响，不能调度调节：而且系统的频率和电压对其基本上没有影响6。4） 气体往复式内燃机气体往复式内燃机是分布式发电中应用最多的设备。实践证明，这种设备具有成本低、启动快、相对发电效率高（大型柴油机系统达到了43%左右）、运行可靠性良好的特点。这些特点以及内燃机在电力断供时能快速启动的特性使其成为提供应急用电贺备用电的首选设备，是迄今为止1MW一下发电设备中应用最广泛的设备。往复

26、式内燃机的主要缺点是噪音大，维护成本高等，污染物特别是氮氧化合物排放量高。污染物排放量可以通过改变燃烧特性被减少，但是同时发电效率也会有所降低。催化裂化装置已经被证明可以有效控制污染物排放量。除此之外，对柴油发电机来说，控制微粒排放也是很有必要的。5） 燃气轮机燃气轮机最初是为喷气式飞机设计的，但是现在各种规模的燃气轮机已经被广泛应用于发电工业。120MW的小型工业燃气轮机现在多用于热电联产装置中。燃气轮机可以提供比往复式内燃机更高的蒸汽温度，因此可以应用在对蒸汽温度要求较高的地方。微汽轮机是小规模的燃气轮机。这种设备最初是为运输上的应用而发展的，但是现在也应用于发电工业。微汽轮机最重要的技术

27、特点之一是其极高的运转速度，低燃烧温度使得氮氧化合物排放量也很低，而且与规模相当的内燃机相比，噪音也低很多。天然气通常是微汽轮机最广泛采用的燃料，但是也可用废气和沼气等作为燃料。与内燃机相比，微汽轮机目前的最主要劣势是成本高。近年来，人类对能源问题格外关注，使得新型发电技术的研究和开发得到很大重视，对分布式电源技术的研究取得了很多突破性进展，涌现了很多新型分布式电源。现在较为热门的分布式电源技术，主要包括上述介绍燃料电池技术、风力发电技术、太阳能光伏电池、气体往复式内燃机和燃气轮机。2. 根据与电力系统的接口技术若分布式发电与电力系统相连，则可以根据分布式发电并网技术的类型分类，即直接与系连接

28、（机电式）和通过逆变器与系统相连两大类。若分布式发电是旋转式发电机直接发出工频交流电则属于第一类，像小型燃气轮机组发电、地热发电、水力发电、太阳热发电等；而逆变器型分布式发电通常指的是将直流电逆变器上网的分布式发电(如风力发电、光伏发电、燃料电池及各种电能储存技术)和发出高频交流电的分布式发电(微透平机组)。3. 根据大小虽然按照大小来界定分布式发电系统是不科学的，但在分布式发电的实际应用中，考虑到分布式发电大小及其在电力系统中应用有直接影响，因此按其大小分为小型(1MW)。2.3 分布式发电的意义(1)经济性由于DG可用发电的余热来制热、制冷，因此能源得以合理的利用，从而提高能源的利用效率，

29、并可降低初投资费用和网损；(2)环保性DG发电采用天然气做燃料或太阳能、风能为能源，大大减少了有害物的排放总量；此外，大量的就近供电减少了大容量长距离高电压输电线的建设，由此不但减少了高压输电线的电磁污染，也减少了高压输电线的征地面积；(3)多样性D G可利用多种新能源，并同时为用户提供冷、热、电等多种能源应用方式，是解决能源危机和能源安全问题的一种很好途径；(4)调峰作用夏季和冬季通常是负荷的高峰使其，如采用以天然气为燃料的燃气轮机等冷、热、电三联供电系统，不但可解决夏冬季的供冷和供热的需要，同时也提供了一部分电力，可降低电力峰荷，起到电力调峰的作用；(5)可靠性当大电网出现大面积停电事故时

30、，具有特殊设计的D G 系统仍能保持正常运行，可提高供电的安全性和可靠性；(6)边远地区的供电问题我国许多边远及农村远离大电网，采用太阳能光伏发电、风力发电和生物质能发电的独立发电系统成为一种可选方法7。2.4 分布式发电对电力系统的影响由于分布式发电日益与大电网联合运行，给现代电力系统运行与控制带来了巨大的影响。2.4.1 分布式发电对电力系统电压的影响分布式电源主要接入配电网，在接入DG之后，配电系统从放射状结构变为多电源结构，潮流的大小和方向有可能发生巨大改变，使配电网的稳态电压也发生变化，原有的调压方案不一定能满足接入分布式电源后的配电网电压要求。因此必须评估分布式电源对电力系统电压的

31、影响，以保证在分布式电源应用越来越多的情况下它们不会给用户带来不良后果。潮流计算是对这种影响进行量化分析的主要手段，但传统的潮流计算方法由于没有考虑分布式发电的影响， 因而失效。分布式发电对配电网电压的影响主要如下： 分布式发电的接入会对配电网馈线上的电压分布产生重大影响，具体影响与分布式电源的容量大小、接入位置有很大的关系。 同样渗透率(Penetration Leve1)的分布式电源集中在同一节点，对电压的支持效果要弱于分布在多个节点上。 稳态情况下，由于馈线上传输功率减小以及DG输出的无功支持，使得沿馈线的各负荷节点处的电压被抬高。以上讨论的都是分布式电源对配电网的影响。风电场接入电网后

32、，由于风电场输入风能变化的随机性，并且风力发电大多采用异步发电机，需从电网吸收大量无功功率，故很容易引起整个电网的电压稳定问题，甚至会导致整个电力系统的电压崩溃，而并不局限于所在配电系统。例如，美国加州Bakersfield的Sea west风电场就经常出现电压稳定问题导致电网无法接受风电，强迫风电场停机。2.4.2 分布式发电对电能质量的影响分布式发电是建立在电力电子技术基础之上的，大量的电力电子转换器增加了大量的非线性负载，将会引起电网电流、电压波形发生畸变，引起电网的谐波污染，分布式发电对电能质量主要有两个方面的影响： 电压闪变。分布式发电引起电压闪变的因素包括：某个大型分布式单元的启动

33、、分布式单元输出的短时剧变以及分布式单元与系统中电压反馈控制设备相互作用而带来的不利影响。 引入大量谐波。由于大量电力电子器件应用于分布式发电，所以不可避免地给系统带来大量谐波，谐波的幅度和阶次受到发电方式以及转换器的工作模式的影响。文中分析了分布式电源对电能质量的影响，针对大型配电网讨论引入DG后一些重要母线的谐波电压水平，提出可以在谐波电压水平较高的母线上安装特殊滤波器来抑制谐波。虽然分布式发电的引入会造成电压闪变，并引入大量谐波，但是分布式发电也存在改善电能质量的潜力，当电网关联负载较大时，分布式发电可以快速投入使用，使系统尽可能减少故障，提高整个电网的稳定性，从而保证了电能质量。2.4

34、.3 分布式发电对继电保护的影响大多数配电系统尤其是在农村，其结构呈放射状，采用这种结构的主要目的是为了运行的简单性和过电流保护的经济性，当配电网中接入了分布式电源之后，放射状网络将变成遍布电源和用户互联的网络，潮流也不再单向地从变电站母线流向各负荷，因此，分布式发电将对配电网原有的继电保护产生较大的影响：1)DG运行时可能会引起继电保护的失效。DG产生的故障电流可能会减小流过馈线继电器的电流，从而使继电保护失效。2)DG接入配电网后可能会使继电保护误动作。相邻馈线的故障有可能会使原本没有故障的馈线跳闸。3)改变了配电网的故障水平。故障水平提高还是降低取决于运行的分布式电源数量和种类，故障水平

35、的提高要求开关设备的升级，故障水平的降低可能会给过电流保护带来问题。因此，若某配电区域的分布式电源容量很大，而使故障电流产生大幅度的变化，则必须提高其断路器的容量和升级保护装置8。第三章 分布式发电的不确定性模型随着分布式电源在电力系统中所占比例的不断扩大，研究分布式发电对系统稳定运行的影响势在必行。带分布式发电的潮流计算常常用来评估其并网后对系统的影响。同时它也是分析分布式发电对电网稳定性的影响等其他理论研究工作的基础。然而分布式发电的有功出力受自然条件的影响很大，例如风力发电和太阳能发电，其出力随着风速和光强的变化而变化。这样，当系统含有大量的分布式电源时，其有功出力的不稳定性会造成系统的

36、过压或欠压，电压质量难以保证9。3.1 风力发电系统的不确定性模型风力发电按规模可分为两种：一种是直接与输电网连接的大型的风电场，它是由许多风力发电机组构成；另一种是分布式在配电网络中的单个风力发电机或小型风力发电机组。本文主要研究分布式在配电网络中的单个风力发电机或小型发电机组。在研究风力发电潮流计算等有关问题的时候，首先需要确定风力发电机组的输出功率，而风力发电机组的输出功率是随风速的变化而变化的在确定风力发电机组输出功率之前有必要先研究一下风速的变化与分布情况。3.1.1 风电场建模大气运动是一种复杂的运动，风速在一段时间的分布呈现一种统计性质的分布。空间任意一点的风速可以视为一个随机过

37、程，可以将其分为两个部分，一部分为恒定分量，即平均风速；一部分为均值为0的脉动分量，即湍流风速。对于平均风速，它是某点的瞬时风速在一段时间的平均值，湍流风速则是一种具有随机性质的脉动风。在风机输出电能质量的测试中，需要考虑风机在200ms内的发电量和在60s内的发电量。在相关计算规定中，IEC61400-21假设各个风机在200ms内的发电量是互不相关的，200ms内风力发电机组的总发电量的最大值定义为 (3-1) 式中为台单机在200ms内的总发电量的最大值；为单个风机在200ms内的额定发电量，它等于单个风机在200ms内的发电量的最大值；为台风机在200ms时间内各自的发电量。如果认为这

38、种功率特性完全由风速造成，由此推出，风速场中各个风速点短时间内的湍流是互不相关的，而长时间的湍流是相关的。也可以这样认为：湍流可以分为两部分，一部分是具有相关性的底层湍流，一部分是建立在底层湍流智商的互不相关的上层湍流。如果认为风速长的湍流风速由两部分组成，一部分为大气自身随机运动而产生的湍流风速，一部分为气流经过风机受桨叶扰动而产生的湍流风速。由此可建立湍流模型。风速模型结构如图：风速模型转子风模型风轮机转子风模型转子风模型风轮机风轮机图3-1 风速模型结构图中，风速模型产生各点的顺势风速可以写为 (3-2)式3-2中为各风机点的瞬时风速；为各风机点的平均风速；为各点湍流风速。3.1.2 风

39、速变化曲线风机所检测到的一天的风速变化情况如图3-2所示。从实测数据中可以看出，一天之中风速变化非常频繁，为了研究的方便，可以采用某段时间的平均风速近似代替当时的瞬时风速。取计算平均风速的时间间隔为30min得到一天的风速近似曲线，如图3-2中折线段所示，利用该曲线可以近似描述1天中风速的变化趋势，一般可据此进行风机出力预测。 图3-2 风机监测到的某日风速变化曲线3.1.3 风速概率分布模型考虑到风速具有随机变化的不确定性，人们通常采用概率分布模型来描述它。关于风速的分布，国内外有过不少研究，所提出的可用于拟合风速经验分布的理论分布有：两参数Weibull分布、 瑞利(Raylcigh)分布

40、、(Gamma)分布、对数正态(Gulton Distribution)分布以及耿贝(Gumbel)分布。一般认为风速分布均为正偏态分布。用于拟合风速分布的线性很多，威布尔(Weibull)分布双参数曲线被普遍认为是最适合用于风速统计描述的概率密度函数，其概率密度函数可以表达为： (3-3)式3-3中，为风速；和为Weibull的两个参数，为形状参数，一般取值范围为1.82.3，为尺度参数，反映所描述地区的平均风速。两参数Weibull分布的参数可以由平均风速和标准差近似算出： (3-4) (3-5)式3-5中：为Gamma函数。两参数Weibull分布的分布函数如下： (3-6)根据某风电场

41、的实测风速数据，计算风速的概率分布。以1m/s为间隔将风速分成若干个风速段，可得到风机所测量的风速概率分布如图3-3所示。其中，横坐标表示风速，纵坐标表示概率值。这验证了风速概率分布模型采用两参数Weibull分布的合理性。但风速的预测仍然十分困难。图3-3 Weibull分布函数与风机风速数据概率分布3.1.4 风机风速功率曲线风机是将风能转化为电能的设备，其出力受风速大小、风力机叶片设计以及叶片受风面积等因素的影响。风机产生的机械功率为： (3-7)式3-7中，是空气密度()，是风速(m/s)，是风力机的扫掠面积(m2)，是风力机的风能利用系数，为叶尖速率比和叶片桨距角的函数，它表明风轮机

42、从风中获得的有用风能的比例，可由试验数据得出风机特性曲线。由式3-7中可以看出，风机产生的理论电力大小与受风面积成正比，与风速的三次方成正比。图3-4是典型的风机风速功率曲线。在风速由0 逐渐增大的过程中，当风速大于切入风速 时，机组开始发电、其出力随风速增大而增加，达到额定风速时机组出力也达到额定值，在其后风速增大的过程中机组出力基本维持额定值不变，当风速过大、超过切除风速时，因此机组保护停机。图3-4 风机风速功率曲线图可以得到风力发电输出功率与风速之间的函数关系式： (3-8)经统计，大部分时间内风速维持在和之间，与近似成一次函数关系，因此可求出风力发电有功功率概率密度如下： (3-9)

43、实际上，大多数风电场风机高度的平均风速为79m/s，所以风力发电机组大多数时间无法达到额定出力。运行经验表明，风力发电机组的年最大负荷利用小时数在2000小时左右，少数风电场能够达到3000小时。3.2 太阳能光伏发电系统的不确定性模型简介由太阳电池(方阵)、贮能设备(蓄电池)、用电器、调节器等部件所构成的光伏发电系统其发电机理是利用半导体器件的光电转换特性把太阳的光能转化成电能。由于光伏发电系统输入的能源“阳光”是随机且不稳定的，由此而引起整个光伏系统能量输出、工作点和运行参数的不确定性。太阳能电池是光伏发电系统的基础和核心，它的输出功率与光照强度密切相关，由于光强具有随机性，因此输出功率也

44、是随机的。据统计，在一定时间段内，太阳光照强度可以近似看成Beta分布，其概率密度函数如下： (3-10)式中：和()分别为这一时间段内的实际光强和最大光强；和均为Beta分布的形状参数。 假设给定一太阳能电池方阵，具有M个电池组件，每个组件的面积和光电转换效率分别为和(m=1，2，3，)，于是这个太阳能方阵总的输出功率为： (3-11)式中：为方阵总面积，为方阵总的光电转换效率，它们分别为： (3-12) (3-13)已知光强的概率密度函数，可以得到太阳能电池方阵输出功率的概率密度函数也呈Beta分布： (3-14)式中：为方阵最大输出功率。与风力发电类似，光伏发电系统也由电容器组来保证功率

45、因数基本为一常数，因此在潮流计算中可看做节点，其随机分布也呈Beta分布10。第四章 分布式发电系统不确定性分析的方法传统的潮流算法多属确定性潮流算法。一般要求提供系统详细和准确的信息，如各节点准确的有功和无功负荷等，最后得到系统电压和电流、功率的准确值。确定性潮流算法的缺点是抗干扰能力弱，适应性差。当系统状态和运行方式稍有改变时，就必须重新进行一次潮流计算。在网络规划和网络优化分析时，若采用确定性潮流算法，则需要对每一种运行方式都分别进行一次确定性潮流计算。对离散的情形，计算量很大却难免有漏落得现象发生；对连续多变的情形，则即使计算量很大也难以反映其全局属性。事实上，由于电力系统中采用的元件

46、模型是近似的，模型的参数也是不确定的，如：线路和变压器计算或测量得到的参数的误差、负荷母线功率需求估计的误差等，因而配电系统采集到的是大量不确定性信息。而且系统是随时间在变化的，即使参数的不确定性无关紧要，潮流的解也只能是系统在某一给定瞬间的快照，只对应于系统的特定结构和运行状态。因此根据功率需求和系统参数的不确定性获取系统状态的一个可能范围，比仅仅得到系统在某一给定瞬间的快照更加合理。为表达和处理配电系统中的不确定性信息，人们提出了不确定性潮流算法。随机潮流(又称概率潮流)、模糊潮流、区间潮流等都属于不确定性潮流算法。随机潮流和区间潮流的基本假设都是系统母线的功率需求在给定区间上是不确定的。

47、在模糊潮流中，系统母线功率需求的边界是不确定的，所得到的解集是一些边界不确定的集合。在随机潮流中，区间被表征为一个概率分布，可以得到分布的均值和方差。对电网系统中的不确定性信息可以从内涵、外延和结构三个方面来考察，而区分为随机信息、模糊信息和区间信息11。(1)随机信息内涵和外延都很明确，但受外界随机性因素的影响，产生的时间和空间具有随机不确定性的信息。例如，因配电系统中的突发事故或临时检修等原因，造成网络的结构随机变动的信息等；由于广大用户根据自己的需要随时开断负荷，以及气候突变等随机事件的发生造成负荷的大大小小的随机波动等。(2)模糊信息内涵明确。而由于人类认知本质上的近似性和不精确性造成

48、的外延不明确的认知不确定性信息。例如，由于配电网的结构数目众多，因投资等方面的原因，现实中不可能采集到各个负荷点的实时数据，而部分数据只能取自历史数据和负荷预测等，这些预测得到的负荷数据只能看作当前运行数据的模糊信息，只能说这些负荷点的当前运行数据在预测得到的负荷数据附近，其外延显然是不明确的。还有，在没有明确的测点信息的情况下，对某条线路或变压器的负荷轻重进行直观判断得到的信息等。(3)区间信息外延明确，内涵不明确的信息。只知其大致范围而不知其确切值。例如，配电系统中采用的近似元件模型和模型参数的大致范围信息；线路和变压器计算或测量得到的参数的误差范围信息；负荷母线功率需求估计的误差范围信息

49、、系统随时间在演变的变化区间信息等。对外延明确、内涵不明确的信息(区间信息)，如只知其大致范围而不知其确切值，则可采用区间型灰数、未确知有理数、区间数或盲数来表达。还有一类内涵和外延都不明确的信息，对这类信息我们知之甚少，无法加以利用。但随着对它们的认识增多，最终将转为上述三类信息甚至转为确定性信息。根据不确定性信息的不同类型，将采用不同的处理方法。处理具有随机不确定性的信息(随机信息)，通常采用概率和统计的方法。对内涵明确、外延不明确的认知不确定性信息(模糊信息)，通常采用模糊集合来表达和处理，模糊数为模糊集合的一个特例。区间数与灰数、模糊数和未确知数具有一定得联系。如模糊数的截集就是一个区

50、间。但不能简单地认为区间数是灰数、模糊数和未确知数的特例，或灰数、模糊数和未确知数是区间数的一般情况。区间数具有其自身的特性，当某个取值为点值的变量(成为点变量)，已知其一定包含在某给定的区间范围内，却不知其具体分布时，应用区间描述是直接的，特别当变量的取值为一区间(称为区间变量)，而不仅仅是一个数值时，只有应用区间数来表达才是恰当的。而灰数、模糊数和未确知数只能表达取值不确定的点变量。例如对某时变量在一个时间段上的描述，变量的取值显然为某个区间，如果知道变量的时变规律，则可用该时间段上的时间函数来描述，否则用一区间来描述是最合理的，而用灰数、模糊数和未确知数都无法表达。区间潮流算法用来处理负

51、荷和发电机的原始数据虽不能精确知道，但知道其一定包含在某给定的区间范围内的情况。区间算法的优点是，如果已知各个输入变量的精确区间，则通过一次区间研究就可得到包含所有可能输出的解。区间潮流可以方便求得任意时间段上(而不仅仅是瞬间)的系统状态，因而能全面反映系统的真实情形。另外，从一次计算结果可以直接得到系统状态变量(线路潮流和节点电压等)受节点功率注入变化的影响。区间算法提出了与传统的点迭代潮流算法完全不同的思想，它不但可以处理具有不确定性的点信息，而且可以方便求解给定时间段上系统状态量的变化范围，从而能更全面真实地反映系统的状态，更符合工程实际。随机潮流(又称概率潮流)、模糊潮流、区间潮流等都

52、属于不确定性潮流算法。随机潮流和区间潮流的基本假设都是系统母线的功率需求在给定区间上是不确定的。而在模糊潮流中，系统母线功率需求的边界是不确定的，服从一定的可能性分布，所得到的解集是一些边界不确定的集合。在随机潮流中，区间被表征为一个概率分布，可以得到分布的均值和方差。4.1 区间数学和不确定性的区间分析方法通常一个问题的原始数据不能精确知道，而只知道包含在给定的界限范围之中；有时一个给定过程的理论原理并没有得到完整，但近似描述过程的方程已知。对于这两种情形，区间数学都希望给出这些问题的未知解的界限。区间数学已经在物理，化学，工程，经济及社会科学等领域得到广泛的应用。可以定义区间数如下：设(S

53、, )为一偏序集，对于给定的数对()，若且，则可定义一个区间数， (4-1)式中称为区间数的下端点，称为的上端点。若，则定义区间数为点区间数。区间数的算术运算一般定义在I()上。 设= ，= ，若表示对一对实数进行的四则运算+, /，它可以用 x y| x , y , +, / (4-2)扩充到一对区间。当表示除法时，除了0外，仍然是一个有界闭区间，于是区间的四则运算定义为+= (4-3)-= (4-4) (4-5)，若0 (4-6)4.2 风机出力不确定性的区间描述当采用图3-1中折线段近似描述1天中风速的变化趋势，并据此进行风机出力预测时，显然，这样的近似处理没有考虑风速变化不确定性的影响

54、，由于风机出力通常为风速三次幂的函数，结果造成风机出力预测结果与实际出力存在较大的误差。这是风机出力预测遇到的共同难题。为此，可以引入区间数来描述风速变化的不确定性，进而描述风机出力变化的不确定性。步骤如下：(1)预测下一日每隔1min的风速数据，得到一天的风速变化曲线；(2)以30min为时间间隔计算平均风速(i = 1, , 48)；(3)统计每个30min时间间隔内大于平均风速的风速数据和小于平均风速的风速数据，分别得到其平均值和，作为每个30min时间间隔内平均风速的上确界和下确界。至此，就得到了每个30min时间间隔内平均风速的变化区间，用区间数表示为,；(4)由风机的风速-功率函数

55、关系，可以得到风机出力在各个30min时间间隔内的变化区间，,。4.3 算例分析在得到用以描述风机出力不确定性的各台风机在各个30min时间间隔内的出力变化区间后，就可以执行区间潮流算法，对风速变化不确定性对风电场潮流的影响进行详细分析。某一风电场的电气接线如图4-1所示。下面即以该实际风电场的运行数据作为分析算例。风电场采用的2种型号的异步风机如表4-1所示。其中，除了接入节点7和节点8的为N29型风机外，接入其它节点的都为N62型风机。图4-1 某风电场电气接线图表4-1 风机型号与参数设备参数单位N62型风机N29型风机额定容量kW1300250额定功率kVA1317275额定电压V69

56、0415功率因数cos0.990.966图4-2为2008年7月份某一天量测到的实际风速数据(以每分钟的采样平均风速为一个采样点)。图4-2 2008年7月份某一天的风速变化曲线假定风机出力预测存在5的误差，则采用区间潮流计算可以得到各母线电压可能的变化区间。从而，可以分析风机出力不确定性对系统稳态运行的影响。利用4.1中的风机出力不确定性的区间描述方法，得到以30min为时间间隔的风速平均值、小于风速平均值的风速数据的平均值、大于风速平均值的风速数据的平均值，如图4-3所示。图4-3 30min为时间间隔的风速平均值用它们近似表示该时间段内的风速均值和风速均值的下确界及上确界。做出图形如图4

57、-4所示。其中，在每个30min时间段内都包含3条平行于时间轴的直线段，中间的线段表示风速均值，最下面的线段表示风速均值的下确界，最上面的线段表示风速均值的上确界。图4-4 2008年7月份某一天的风速变化区间图4-5 给出了该风电场根据实测得到的某型风力发电机的风速-出力数据。图4-5 青岛某风电场的某型风力发电机的风速-出力关系曲线如果将风机出力视为风速三次幂的函数，则对图4-5所示风力发电机的风速-出力关系曲线进行拟合，得到风速出力的函数关系为。从而结合图4-4可得到2008年7月份某一天的某风机的有功功率区间变化曲线。由于风机出力视为风速三次幂的函数，风机出力相对于风速体现出了不确定性

58、的放大效应。风速的微小变化会导致风机出力的较大变动。当风电机组采用异步发电机时，机端通常装有分组投切的并联电容器，可随并网运行的风力发电机组输出功率的大小变化对补偿电容器的切入与切出进行控制。在控制系统中往往设有几组容量不同的补偿电容，计算机根据输出无功功率的变化，控制补偿电容器分段投入或切除。虽然考虑异步风力风电机动态调整并联电容器组接入组数的分析算法，更加符合实际异步风机运行的情况，但为了突出主题，使计算结果便于比较，下面都假定风机以0.99的恒定功率因数运行。为了对结果直观比较，取某个30min时间段研究，假定在该时间段风速预测存在2%的误差，则由风速出力的函数关系，风机出力预测的误差将

59、达到-6%, 6%，采用区间潮流计算可以得到风机出力在其预测值的94%,106%范围内波动时的母线电压幅值的变化区间如图4-6所示。同理得到风速预测误差为5时，风机出力在其预测值的84%,116%范围内波动时的母线电压幅值的变化区间也表示在图4-6中。图4-6 风机出力波动时的母线电压变化区间由图4-6可见，当风机出力预测存在误差时，利用预测数据计算得到的风电场发输电系统的潮流也存在误差。当预测误差不大时，风电场发输电系统母线电压的变化区间不大；如果预测的误差较大，则利用预测数据计算得到的风电场发输电系统的潮流误差也较大，体现在如图4-6所示母线电压幅值较大的变动区间。其中，母线27的电压幅值

60、变动幅度最大，在区间1.008090p.u., 1.017804 p.u.上变化。风速具有随机波动性，因此风能的预测不会非常精确并有一定的误差。为此提出了考虑风机出力不确定性的区间分析方法。区间方法是处理不确定性问题的有效方法。它具有严密的理论基础，能够确保包含了在给定参数变动范围内的系统方程的所有解，而决不会漏落。可以通过风电场的潮流计算，用于分析风机出力不确定性对系统稳态运行的影响。4.4 风速变化不确定性对风电场潮流的影响分布式电源在辐射型配电网络的接入，会对馈线电压分布产生较大的影响，进而影响电压偏差，其影响的程度，与分布式发电的容量大小、接入位置密切相关；正常情况下，分布式发电最好多

61、发有功，少发无功，保持高功率因数运行；在分布式发电接入地点，应安装适当的无功电压支撑设备，如电容器等，在分布式发电退出运行时投运，以避免电压偏差过大；同样渗透率的分布式发电，散布在馈线上比集中在同一个位置对电压的支撑作用要大。因此，本文通过用区间方法解决分布式发电系统的不确定性，以及对算例的分析，可以得出：1)风电场大多需要从系统吸收无功，风电场在不同出力水平下对外部电网的无功需求不同，风电场出力越大，无功需求就越大。由于风电场吸收无功造成输电线路上传输的无功功率增加，线路上的有功功率损耗增大。所以，有必要通过在风电场风机出口安装并联电容器等无功补偿装置或采用其它手段控制风力发电机的功率因数，减少风电场对系统的无功功率需求。