孫偉卿,尹向陽,秦艷輝
(1. 上海理工大學(xué)電氣工程系,上海 200093;2. 國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院,新疆烏魯木齊 830002)
在當(dāng)前環(huán)境污染和氣候變化的大環(huán)境下,世界各國都在加快能源轉(zhuǎn)型。電力系統(tǒng)處于能源轉(zhuǎn)型的中心環(huán)節(jié),正逐步向著高比例可再生能源接入和高度電力電子化(簡稱“雙高”特征)的趨勢發(fā)展,以電力電子為接口的可再生能源成為構(gòu)建新一代低碳清潔電力系統(tǒng)的重要舉措[1?2]。
伴隨我國碳達峰、碳中和目標(biāo)的提出,以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)應(yīng)運而生,“雙高”特征愈發(fā)顯著。在此背景下,新能源比例的持續(xù)提升使得電力系統(tǒng)以火電廠同步發(fā)電機為主的運行方式發(fā)生改變,以變流器為代表的電力電子設(shè)備的規(guī)?;瘧?yīng)用大幅削弱了原有系統(tǒng)的機械慣量,系統(tǒng)抗干擾能力下降,慣量不足風(fēng)險加大,頻率特性惡化,安全事故多發(fā)。
近年來,世界范圍內(nèi)發(fā)生了多起大停電事件,以澳大利亞“9·28”、英國“8·9”、美國德州“2·15”為代表的大停電事件暴露了低慣量電力系統(tǒng)的慣量安全問題[3?5],引發(fā)國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。如何動態(tài)、定量評估系統(tǒng)慣量水平成為系統(tǒng)慣量分析問題的首要任務(wù),也是掌握系統(tǒng)抗擾動能力的重要前提。因此,科學(xué)的慣量評估方法對于防范頻率安全風(fēng)險和維持系統(tǒng)穩(wěn)定運行具有重要意義。
針對電力系統(tǒng)慣量評估問題,文獻[6]介紹了含風(fēng)電虛擬慣性響應(yīng)的電力系統(tǒng)等效慣性時間常數(shù)計算方法,并分析了風(fēng)電滲透率與慣性時間常數(shù)穩(wěn)態(tài)值之間的關(guān)系。文獻[7]提出了節(jié)點慣量的概念,針對小擾動情況,采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解濾波器的方法提取各節(jié)點頻率在頻域上的幅值差異,獲取系統(tǒng)不同時間斷面各節(jié)點的慣性指標(biāo)。文獻[8]給出一種臨界慣性計算方法,即在某發(fā)電機發(fā)生臨界故障后,求取滿足系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定的慣性常數(shù)的最小值,屬于滿足頻率變化率約束的慣性常數(shù)求解問題。文獻[9]提出了慣量安全域的概念,通過建立的評估模型可確定系統(tǒng)慣量的安全域值和儲備情況。文獻[10]利用赤池信息準則確定系統(tǒng)辨識模型階次,通過辨識模型階躍響應(yīng)計算慣量,減小了在線評估的誤差。文獻[11]則是對愛爾蘭、澳大利亞和北美3 個地區(qū)電網(wǎng)的慣量需求進行了評估方法上的詳細對比。上述評估方法涉及慣量研究的對象、區(qū)域、閾值、需求等多個方面,但并未著重考慮慣量源的狀態(tài),且提出的評估指標(biāo)都是確定性指標(biāo),在概率化評估指標(biāo)方面鮮有研究,忽略了故障發(fā)生的不確定性這一影響系統(tǒng)慣量安全評估的重要因素。發(fā)電機組作為系統(tǒng)慣量的主要提供者,其運行狀態(tài)對于保障系統(tǒng)慣量水平至關(guān)重要。在英國“8·9”大停電事件中,除了系統(tǒng)慣量水平偏低外,火電機組意外停運成為大停電事故的主要誘因之一,這表明現(xiàn)實中機組的非計劃停運無法避免,慣量源的強迫停運不可忽視。因此,需要將發(fā)電側(cè)故障發(fā)生的不確定性納入系統(tǒng)慣量評估環(huán)節(jié),給出能夠刻畫潛在故障下電力系統(tǒng)慣量不足風(fēng)險程度的概率指標(biāo)。
本文提出一種基于有效慣量分布的電力系統(tǒng)動態(tài)安全評估方法。首先,在現(xiàn)有慣量分析技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過求解機組組合確定各慣量源的運行狀態(tài),通過計算穩(wěn)態(tài)和擾動下的慣性常數(shù)確定系統(tǒng)的慣量評估參考值。然后,考慮機組的強迫停運率建立有效慣量概率模型,通過半不變量法和Gram-Charlier級數(shù)展開進行有效慣量分布的構(gòu)建,獲取連續(xù)的有效慣量概率分布曲線,進而依據(jù)曲線定義慣量不足概率指標(biāo)對系統(tǒng)慣量安全進行評估。最后,在改進的IEEE 39 節(jié)點測試系統(tǒng)中進行評估驗證,并給出了穩(wěn)態(tài)和擾動下的慣量安全評估結(jié)果。
慣性作為能量的一種屬性,在力學(xué)中表現(xiàn)為物體對于運動狀態(tài)變化的抵抗能力[12]。對電力系統(tǒng)而言,慣性表現(xiàn)為系統(tǒng)對功率波動的阻抗能力,由于有功功率與頻率密切相關(guān),故電力系統(tǒng)慣性也可以理解為系統(tǒng)阻礙頻率變化的能力。
描述慣性大小的量值稱為慣量,物體的慣性大小即為質(zhì)量,電力系統(tǒng)的慣性大小則可以用慣性常數(shù)H進行度量。電力系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定與有功平衡情況和系統(tǒng)慣量有關(guān),且滿足式(1)所示的搖擺方程。
式中:Hsys為系統(tǒng)慣性常數(shù);f為系統(tǒng)頻率;D為阻尼系數(shù);Δf為系統(tǒng)頻率偏差;Pm為機械功率;Pe為電磁功率。
當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)不平衡功率時,同步發(fā)電機中儲存的動能將以慣量支撐功率的形式進行慣量響應(yīng),減緩頻率下跌速率,并為一次調(diào)頻贏取時間。因此,系統(tǒng)慣量水平對于應(yīng)對故障擾動和維持頻率穩(wěn)定至關(guān)重要。
1.2.1 傳統(tǒng)慣量
電力系統(tǒng)中的傳統(tǒng)慣量以同步發(fā)電機為主導(dǎo),相較于負荷側(cè)的異步電動機,同步發(fā)電機的可控性更強,其表現(xiàn)出的阻尼特性和慣性對系統(tǒng)的穩(wěn)定運行具有重要作用。對于同步發(fā)電機而言,常見的慣量表示有轉(zhuǎn)動慣量J、慣性常數(shù)H和慣性時間常數(shù)Tj3種。其中,J表示機械質(zhì)點與轉(zhuǎn)動半徑的關(guān)系特征,其值為一常數(shù);H表示機組僅用存儲動能進行額定發(fā)電所持續(xù)的時間;Tj表示轉(zhuǎn)子施加額定轉(zhuǎn)矩后,機組由靜止到額定轉(zhuǎn)速所需要的時間。J、H、Tj的具體計算公式分別如式(2)—(4)所示。
式中:r為轉(zhuǎn)子半徑;m為剛體質(zhì)量;EK為額定轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)子動能;S為額定容量;ωn為額定機械轉(zhuǎn)速。
需要注意的是,同步發(fā)電機組所表現(xiàn)出的慣量特性僅與機組額定轉(zhuǎn)速下的動能和額定容量有關(guān),而與當(dāng)前運行的有功出力無關(guān)。
1.2.2 虛擬慣量
近年來,得益于虛擬同步發(fā)電機VSG(Virtual Synchronous Generator)等技術(shù)的發(fā)展[13?16],電力系統(tǒng)中如風(fēng)輪、儲能等設(shè)備中存儲的其他形式的能量也可以通過合理的控制策略提供慣量支撐,從而參與系統(tǒng)的頻率響應(yīng)過程。這類資源提供的等效慣量稱為虛擬慣量,相應(yīng)的控制方法稱為虛擬慣量控制方法。
VSG 按照控制方式和外特性可分為電流源型和電壓源型兩大類。電壓型VSG 技術(shù)相較于電流型具有電壓和頻率支撐的能力,擁有更為廣闊的應(yīng)用前景。但無論是電流型還是電壓型VSG 技術(shù),其所需要模擬的慣量支撐功率P(t)的表達式均為[17]:
式中:f0為系統(tǒng)額定頻率;PN為同步機的額定功率。
現(xiàn)階段電力系統(tǒng)中所需要的慣量主要仍由傳統(tǒng)慣量負責(zé),火力同步發(fā)電機組目前既是主要的能源供應(yīng)者,又是系統(tǒng)慣量的有效提供者。而伴隨著可再生能源的迅速發(fā)展,新能源在配備VSG 技術(shù)后也能為系統(tǒng)帶來顯著的慣量支撐效果,具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用空間,虛擬慣量將會成為慣量調(diào)節(jié)不可或缺的重要手段。
評估周期內(nèi)慣量源參與狀態(tài)的確定,是開展系統(tǒng)慣量安全動態(tài)評估的前提條件,即需要通過各個時刻的機組開機和運行狀態(tài)判斷當(dāng)前機組是否可以為系統(tǒng)提供慣量支撐。因此,通過機組組合確定評估時段內(nèi)各臺機組的運行狀態(tài),該問題的目標(biāo)函數(shù)為:
式中:x為布爾變量,表示機組啟停狀態(tài);y為連續(xù)變量,表示機組發(fā)電功率、線路傳輸功率、負荷等;c′為機組啟停成本和固定成本系數(shù);b′為機組發(fā)電成本系數(shù)。
約束條件分為以下3類:
1)離散變量約束,包括機組最小啟停時間、啟停邏輯約束等;
2)連續(xù)變量約束,包括功率實時平衡約束、旋轉(zhuǎn)備用約束、線路潮流約束等;
3)離散變量和連續(xù)變量耦合約束,包括機組發(fā)電容量約束、可再生能源出力范圍約束、機組爬坡約束等。
關(guān)于機組組合模型的具體形式,此處不再贅述。
“雙高”電力系統(tǒng)的慣量是時變的,及時準確地獲取系統(tǒng)慣量水平能夠指導(dǎo)發(fā)電和調(diào)度計劃,避免慣量事故的發(fā)生。不同慣量水平下的評估結(jié)果是不同的,下面從穩(wěn)態(tài)和擾動兩方面選取合適的慣性常數(shù)作為評估參考值。
依據(jù)慣量守恒定律,電力系統(tǒng)整體的慣量水平可由系統(tǒng)包含的多種慣量源確定,系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)時,系統(tǒng)的等值慣性常數(shù)可由式(7)確定。
當(dāng)借助慣性常數(shù)判別系統(tǒng)慣量安全時一般遵循如下標(biāo)準[20]:如果Hsys>4 s,則系統(tǒng)慣量充足;如果3 s 當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生擾動時,可根據(jù)不平衡功率的大小與系統(tǒng)頻率變化率限值fRoCoFmax求取系統(tǒng)慣性常數(shù),澳大利亞能源市場運營商AEMO 將其定義為安全運行慣量SOLoI(Secure Operating Level of Inertia)HSOLoI,定義式如下[21]: 式中:ΔP為擾動造成的不平衡功率;Eloss,max為可能出現(xiàn)的最大慣性機組動能損失。 SOLoI 值的大小會隨著不平衡功率的變化發(fā)生改變,計及了慣性最大機組的動能損失,能夠獲取系統(tǒng)發(fā)生故障時的慣量安全閾值,適合作為擾動時的慣量評估參考值。 式中:HG,i為機組i的慣性常數(shù),對于新能源機組而言,若其配備有VSG 技術(shù),則HG,i的值為所能提供的虛擬慣量,否則HG,i=0;pFOR,i為機組i的強迫停運率。 慣量源機組有效慣量的矩可由式(10)求得。 式中:ai,v為機組i的有效容量v階矩。在已知矩信息后,可由不高于相應(yīng)階次的矩求取半不變量。半不變量也叫累積量,其數(shù)字特征可在一定程度上反映分布特性。通過矩和累積量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,可求得機組i的各階累積量如下: 式中:κi,v為機組i的有效容量v階累積量。 為了確保系統(tǒng)慣量安全,按照慣性常數(shù)從大到小的順序?qū)C組進行排序,從而確定機組的加載順序。前k臺機組依次加載后的系統(tǒng)有效慣量分布可由已加載機組有效慣量分布卷積得到,即: 式中:“*”表示卷積運算。 由于半不變量具有可加性,即獨立隨機變量和的累積量等于其各自累積量之和,因此獨立隨機變量的卷積運算可以簡化為半不變量的求和運算。前k個機組等值有效容量的半不變量為: 式中:Kk,v為前k臺機組等值有效容量v階累積。 在計算得到各階半不變量后,可采用Gram-Charlier 級數(shù)展開的方法,將隨機變量的概率分布函數(shù)展開為由正態(tài)隨機變量的各階導(dǎo)數(shù)所組成的級數(shù),上述求得的各階半不變量即為展開級數(shù)的系數(shù),以此逼近得到累積分布函數(shù)。為了簡化級數(shù)的形式,定義:式中:Kv為v階半不變量;gv為v階規(guī)格化半不變量;σ為標(biāo)準差。 進一步地,為了簡化級數(shù)計算,將隨機變量也進行規(guī)格化,其形式為: 式中:?(?)為標(biāo)準正態(tài)密度函數(shù);Hv(xˉ)為Hermite多項式。 圖1 給出了前k臺機組加載后的有效慣量概率分布的圖形表示。 圖1 有效慣量概率分布Fig.1 Probabilistic distribution of available inertia 圖1 中前k臺機組加載后的有效容量分布Fk( ) x表示當(dāng)前時刻系統(tǒng)慣量水平低于慣量評估值x的概率。不同時刻下的評估參考值Ht與慣量源的參與狀態(tài)相對應(yīng),此時的Ht可依據(jù)2.2 節(jié)中所述的穩(wěn)態(tài)時的慣量安全判據(jù)Hsys或者擾動下的HSOLoI求得,k值為機組組合求解后的慣量源參與數(shù)目。具體地,當(dāng)t時刻的評估參考值為Ht時,F(xiàn)k( )Ht表示系統(tǒng)慣量小于Ht的概率,同時也是前k臺機組加載后面對Ht的慣量不足概率。由此定義系統(tǒng)慣量不足概率ISP(Inertia Shortage Probability)為: 需要指出的是,安全性評估中有效慣量概率分布應(yīng)該由機組組合求解出的機組狀態(tài)來確定當(dāng)前評估時段下的Fk和Ht,任一機組狀態(tài)的改變(投入或切出)都會對曲線產(chǎn)生影響,這也是該評估方法“動態(tài)”特性的體現(xiàn)。 綜上所述,可得到基于有效慣量分布的動態(tài)安全評估流程如圖2所示。 圖2 基于有效慣量分布的動態(tài)安全評估流程Fig.2 Flowchart of dynamic security assessment method based on available inertia distribution 本文選取改進的IEEE 39 節(jié)點測試系統(tǒng)驗證所提慣量分布模型和動態(tài)安全評估方法的有效性。該系統(tǒng)在原IEEE 39 節(jié)點測試系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,增設(shè)5 座風(fēng)電場和3 座光伏電站,將節(jié)點4 處負荷改造為500 MW 的直流輸送功率,其網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)見附錄A 圖A1。其中,2 號機組為平衡機組,系統(tǒng)的額定頻率為60 Hz。算例所使用的機組數(shù)據(jù)見附錄A 表A1、A2。 由于實際電力生產(chǎn)中慣量源所提供的動能難以衡量,而系統(tǒng)當(dāng)前的機組容量容易獲取,為此利用標(biāo)幺制的思想引入基準值Sbase=100 MW 來完成不同時段下慣量需求的轉(zhuǎn)化而不必考慮動能變化,具體公式如下: 式中:H′為基準值Sbase下的慣性常數(shù)。 選取慣量評估周期為24 h,通過MATLAB 求解考慮安全約束的機組組合問題,得到評估時段內(nèi)火電、風(fēng)電和光伏機組的出力情況見附錄A圖A2。 在機組運行狀態(tài)確定后,為了探究新能源與VSG 技術(shù)對電力系統(tǒng)慣量的影響情況,構(gòu)建以下4個系統(tǒng)運行場景,用以評估系統(tǒng)慣量特性。 1)場景1:新能源電站正常接入系統(tǒng),各新能源電站均不具備慣量支撐能力。 2)場景2:風(fēng)電場機組W1、W2具備VSG 技術(shù),能夠提供虛擬慣量。 3)場景3:光伏電站機組V1具備VSG 技術(shù),能夠提供虛擬慣量。 4)場景4:風(fēng)電場機組W1、W2和光伏電站機組V1具備VSG技術(shù),能夠提供虛擬慣量。 場景1—4 模擬的是電力系統(tǒng)當(dāng)前階段和施加提升措施后的慣量狀況,場景1 的慣性時間常數(shù)為3.73 s,按照3 s 圖3 依次加載的有效慣量概率分布Fig.3 Probabilistic distribution of available inertia after sequential loading 通過構(gòu)建有效慣量概率分布可以對評估周期內(nèi)的慣量安全性進行評估,各時刻的評估結(jié)果如圖4所示。圖中,確定性指標(biāo)慣性常數(shù)的評估結(jié)果均處于[3,4]s 范圍內(nèi),說明系統(tǒng)在評估周期內(nèi)表現(xiàn)出的慣量水平一般,但當(dāng)前系統(tǒng)所面臨的慣量安全風(fēng)險尚不明確。本文所提評估方法能夠針對3 s 圖4 不同場景下的慣量安全評估結(jié)果Fig.4 Results of inertial safety assessment in different scenarios 依據(jù)劃分時段對圖4 所示的結(jié)果進行分析,可得到下列結(jié)論。 1)對于場景1 不具備VSG 的新能源電力系統(tǒng)而言:00:00—05:00時段,風(fēng)電場出力較大但用電需求較少,導(dǎo)致系統(tǒng)接入的火電機組數(shù)量較少,能提供給系統(tǒng)的慣量支撐有限,造成該時段的慣量不足概率較高;06:00—09:00 時段,光伏電站開始發(fā)電,但由于光伏本身并不具備提供慣量的能力,對于系統(tǒng)而言相當(dāng)于以初始的動能去支撐容量更大的系統(tǒng),從而造成慣量不足概率的迅速攀升,該時段也成為整個評估周期的峰值時段;10:00—13:00時段,隨著用電高峰的來臨,火電機組全部投入電能生產(chǎn),為系統(tǒng)提供了有力的慣量支撐,系統(tǒng)的慣量不足概率也隨之下落;14:00—18:00時段,火電機組數(shù)量隨著負荷下降而減少,慣量不足風(fēng)險回升;18:00—21:00 時段,隨著光伏的退出以及用電晚高峰的來臨,火電機組開始承擔(dān)電力供應(yīng)的主要任務(wù),系統(tǒng)慣量情況出現(xiàn)好轉(zhuǎn),安全風(fēng)險快速降低;22:00之后,負荷的降低和風(fēng)電出力的增加使得部分火電機組關(guān)機,系統(tǒng)慣量不足概率有所回升。 2)對于配備有VSG 技術(shù)的場景2—4,系統(tǒng)表現(xiàn)出的慣量不足概率變化趨勢與場景1 中一致,但由于虛擬慣量的作用,對應(yīng)時刻下的慣量不足概率顯著降低。其中,光伏電站由于光照限制并不能在夜晚改善系統(tǒng)慣量情況,而風(fēng)電在全天均有出力可以緩解各時刻下的慣量不足壓力。同時風(fēng)電和光伏電站,逐步提升VSG 技術(shù)在新能源電站中的應(yīng)用比例,得到的系統(tǒng)慣量不足概率和動能變化趨勢如圖5所示。 圖5 VSG應(yīng)用后系統(tǒng)慣量不足指標(biāo)和動能的變化趨勢Fig.5 Variation tendency of inertia deficit indicators and kinetic energy after VSG application 此處所提系統(tǒng)動能為廣義動能,包含了虛擬慣量所提供的能量形式。隨著VSG 應(yīng)用比例的逐步增加,系統(tǒng)的動能水平得到提升,慣量不足概率隨之下降,系統(tǒng)動能和慣量不足指標(biāo)分別呈現(xiàn)上升和下降趨勢,由此可說明VSG 確實有助于改善系統(tǒng)慣量情況,提升系統(tǒng)慣量水平。 隨著電力系統(tǒng)“雙高”特性的日益凸顯,直流閉鎖和新能源脫網(wǎng)事件對系統(tǒng)安全穩(wěn)定造成了十分惡劣的影響,以場景4 為例,從慣量安全角度對以上兩方面進行探究。當(dāng)節(jié)點4 發(fā)生直流單極閉鎖后,系統(tǒng)出現(xiàn)盈余功率,初始頻率變化率為0.196 Hz/s,此時需要采取穩(wěn)控切機措施以解決高頻問題。通過計算系統(tǒng)所含慣量源的慣量期望EIS可以為高頻切機方案的制定提供參考,其公式為: EIS受到機組自身容量、慣性常數(shù)以及強迫停運率的影響,反映了機組對于系統(tǒng)慣量的貢獻程度,其值越大意味著所提供的慣量效果越好。 表1 給出了基準值下各臺機組的慣量期望計算結(jié)果,其中新能源電站由于容量小、動能小,故所求的慣量期望不及常規(guī)機組。依照表1 結(jié)果可以優(yōu)先選擇慣量期望值較小的機組進行切除,以確保系統(tǒng)慣量不會隨容量驟減。 表1 不同機組所提供的慣量期望Table 1 Expectation of inertia provided by different units 為了探究新能源脫網(wǎng)對系統(tǒng)慣量安全的影響情況,以風(fēng)電機組W2脫網(wǎng)為例,開展擾動下的慣量安全性評估。圖6 給出了評估時段內(nèi)不同時刻W2以不同功率退出運行的慣量安全評估結(jié)果。圖中,時刻0—23 分別表示00:00—23:00。由圖可見,當(dāng)不平衡功率數(shù)值較小時,系統(tǒng)憑借自身的慣量儲備能夠承擔(dān)擾動影響,但隨著不平衡功率的逐步擴大,系統(tǒng)所需的安全運行慣量逐步增加,慣量不足概率將會迅速上升,當(dāng)系統(tǒng)的慣量供給無力承擔(dān)功率損失后的慣量需求時,系統(tǒng)面臨慣量危機,安全問題凸顯。此外,從不同時刻的慣量評估結(jié)果可看出,火電機組開關(guān)機狀態(tài)顯著影響系統(tǒng)慣量水平,開機機組的安全性價值不容忽視。 圖6 不同損失功率下的慣量安全評估結(jié)果Fig.6 Results of inertial safety assessment under different loss power values 當(dāng)系統(tǒng)的慣量支撐能力不足時,系統(tǒng)的頻率調(diào)節(jié)能力也被進一步削弱,在不平衡功率的沖擊下,頻率偏差逐步增大,極易導(dǎo)致頻率失穩(wěn),觸發(fā)低頻減載,造成更大的安全事故。因此,在關(guān)注系統(tǒng)慣量水平的同時還應(yīng)該聚焦于擾動后的頻率變化。表2 給出了不同時段下系統(tǒng)慣量不足概率首次達到1 時損失功率對應(yīng)的頻率變化率(RoCoF)。 表2 不同損失功率下的頻率變化率Table 2 Rate of frequency change under different power loss 分布式電源的頻率變化率保護裝置的啟動閾值為±0.125 Hz/s,表2中絕大多數(shù)時刻的損失功率所對應(yīng)的頻率變化率超過了該閾值,將會觸發(fā)保護裝置動作,造成分布式電源脫網(wǎng)并進一步擴大損失功率,導(dǎo)致系統(tǒng)頻率狀況進一步惡化。因此,在考慮提升系統(tǒng)慣量水平的同時還應(yīng)關(guān)注系統(tǒng)的頻率調(diào)節(jié)能力,加強并完善安全穩(wěn)定三道防線的保護策略,以應(yīng)對功率沖擊造成的頻率快速跌落,降低系統(tǒng)在低慣量狀態(tài)下的安全風(fēng)險。 近年來,電力工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理水平日益完善,火電機組的可靠性得到了極大的提升,有效降低了安全事故的發(fā)生頻率,相較之下,新能源電站具有更強的不確定性和不可控性。通過進一步降低常規(guī)機組的強迫停運率(設(shè)置為0)對系統(tǒng)慣量水平進行評估,發(fā)現(xiàn)之前06:00、07:00 時刻處于峰值的慣量不足概率下降為0.116,其余時刻的慣量不足概率均為0。由此說明,在面向可靠性較強的系統(tǒng)時,僅憑火電機組便可承擔(dān)系統(tǒng)絕大多數(shù)的一般性慣量需求(3 s 傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)慣量評估方法通常會給出確定性的數(shù)值指標(biāo),對于不同評估時段下的概率性指標(biāo)鮮有涉及。針對這一問題,本文采用基于有效慣量分布的概率評價方法,在考慮系統(tǒng)慣量源參與狀態(tài)與慣量評估參考值的基礎(chǔ)上,定義系統(tǒng)慣量不足概率指標(biāo),對評估周期內(nèi)的系統(tǒng)慣量水平進行動態(tài)評估。研究得出以下結(jié)論: 1)本文所提有效慣量分布曲線反映了機組潛在故障下的慣量供需平衡關(guān)系,其期望指標(biāo)可以對系統(tǒng)所含慣量源的重要程度予以判別,慣量不足概率指標(biāo)也可以對擾動后的慣量不足程度進行刻畫; 2)對于尚未出現(xiàn)慣量不足或慣量充足的系統(tǒng),在考慮了機組強迫停運率后,評估時段內(nèi)的慣量不足概率并不為0,這表明機組隨機故障帶來的慣量安全風(fēng)險更甚于容量安全風(fēng)險; 3)電力系統(tǒng)慣量水平受到動能、接入機組額定容量、強迫停運率等多方面的影響,通過虛擬慣量控制技術(shù)能夠擴充系統(tǒng)動能,降低系統(tǒng)慣量不足概率,是“雙高”電力系統(tǒng)必需的慣量安全提升措施; 4)伴隨著慣量源的日內(nèi)啟停,電力系統(tǒng)慣量水平顯示出顯著的時序性差異,在未來“雙高”新型電力系統(tǒng)中,需要關(guān)注機組投切狀態(tài)對慣量安全的作用價值并做好新能源機組隨機故障的風(fēng)險防范。 “雙高”電力系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性問題日益突出,今后應(yīng)在獲取慣量評估結(jié)果的基礎(chǔ)上著重考慮低慣量水平下的頻率穩(wěn)定問題,完善相應(yīng)的保護措施并制定合理的應(yīng)對策略。 附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.epae.cn)。2.3 有效慣量分布的累積構(gòu)建
2.4 慣量安全評估指標(biāo)
3 算例分析
3.1 系統(tǒng)簡介與場景設(shè)置
3.2 穩(wěn)態(tài)下的慣量安全評估
3.3 擾動下的慣量安全評估
4 結(jié)論