大规模风电并网的运行风险预警与协调防御

国外风电并网运行中出现过的风电出力高风险爬坡事件曾给电网造成过很大损失。在我国大规模高集中风电接入系统的背景下安全问题更加严峻，高风险爬坡事件呈现出难建模、难预测、难防范的显著特点。本课题在时间序列数据分析、风场局地气候与风机地理布局以及风机功率限制与状态切换三个层面上逐层深入研究极端气候条件下风电场功率波动特性的建模和仿真，消除了传统风场模型在极端事件下的不适用性。提出综合运用高精度数值天气预报、概率统计以及智能模式识别技术，建立高风险爬坡事件智能在线滚动预测模型，通过长过程仿真计算，给出计及风电预测误差的运行风险概率，对大规模风电接入运行风险进行评估与预警。协调防御体系的优化机制方面，在空间域利用分解协调的理念将优化问题分解为主-从迭代问题，在时间线上采用时序递进、滚动协调方式通过边界约束实现滚动计划与既定计划的协调，建立适应多时空、多目标、全工况的协调防御体系。

本项目以我国大规模风电开发与集中接入电力系统为背景，结合国内外风电发展过程中出现的问题，分析了风电场大范围出力集中爬坡等高风险事件的产生机理、特征及其影响因素，开展了基于高风险事件预测的电力系统运行风险预警以及基于调度与控制的协调防御理论研究。在对风电场爬坡事件的发生和发展动态演化过程研究中，考虑了极端气候造成的驱动能量随机性及其实际作用在风电机组上的风能时间尺度、空间尺度的波动特性，以极端冰雪天气为例，在现有风电场发电模型的基础上，对风电场短时间尺度内的出力进行了模拟，为风电场高风险爬坡事件的预测提供参考。在大规模风电接入系统运行风险评估与预警技术研究上，提出了采用基于“时频”变换方法的风电功率波动性模型，建立了风电功率波动风险指标体系，计及天气因素从系统侧评估风电场功率波动对运行风险的贡献程度；通过对常规机组可能停运时刻和对应的运行状态分别进行抽样，考虑了爬坡事件与常规机组停运之间的时序关系对评估结果的影响；为便于调度人员根据风险可接受程度采取相应预防控制措施，在考虑爬坡事件与常规机组停运之间时序关系的基础上，运用前景理论的概率修正方法，提出了一种适用于风电功率高风险爬坡事件的系统运行风险评估模型。在应对大规模高集中风电场高风险爬坡事件的多时空尺度协调防御的研究上，建立了应对大规模高集中风电爬坡的有限度控制方法体系框架；提出了一种基于竞争博弈的风电爬坡协同控制策略；提出了基于信息差距决策理论(IGDT)鲁棒模型的风电爬坡事件协调调度决策方法；建立了多时间尺度下应对风电爬坡事件的备用决策方案；进而多角度研究了提高电网安全稳定运行的各项保障技术，使预防控制、紧急控制、校正控制和恢复控制能更有效地协调处置高风险爬坡事件等极端条件下的运行场景，建立了适应多时空、多目标、全工况的大规模风电接入电网的安全防御理论体系。