[发明专利]一种考虑天气的风电场可靠性建模方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统建模技术领域，尤其是涉及一种考虑天气的风电场可靠性建模方法。

背景技术

作为节能环保的新能源，风能在世界范围内受到了广泛的重视，随着世界经济的发展，近年来风电产业发展势头迅猛。风能存在波动性和间歇性特点，同时风电机组的停运也存在随机性，这使得风电场的输出功率是一个随机变量。由于风电场输出功率的不确定性和不可调度性，大规模的风电并网可能会对电力系统的安全稳定运行造成一定的影响，因此有必要建立准确的风电场可靠性模型，从而为系统规划和调度人员进行风电接入后的系统运行方案的制定提供参考。

户外环境中运行的电力系统元件容易受到天气状况的影响，根据天气状况对暴露元件故障率的影响程度，IEEE标准将天气状况分成正常天气、恶劣天气、大灾难天气三类，由于大灾难天气出现的机会极小，因此大多数天气条件都可归入正常和恶劣两种情况。根据天气状况对风电机组故障率的影响，可将对风电机组故障率影响较小的天气归类为正常天气，对风电机组故障率影响很大的天气(如冰冻、台风、雷击和盐雾等)归为恶劣天气。

天气状况不同，则风电场中风电机组的强迫停运率不同，同一风电场内风电机组的停运相关系数也不同。正常天气状况下，可以采用统计平均值作为风电机组的强迫停运率，且采用同一风电场内各台风电机组独立停运的假设；而在冰冻、台风、雷击和盐雾等恶劣的天气条件下，则有必要采用高于统计平均值的强迫停运率作为风电机组的强迫停运率，且认为在天气原因引起的共因停运模式下风电机组的停运存在一定的相关性。

现有文献在进行风电场可靠性建模时，对于天气状况因素的考虑存在以下缺陷：(1)在考虑风电机组的随机停运时，往往采用固定的风电机组强迫停运率，这种不论天气状况而统一采用固定的风电机组强迫停运率的建模方法将会带来较大的误差；(2)往往假设风电场的所有风电机组相互独立，采用的是独立停运模型，没有考虑恶劣天气下风电机组共因停运的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足,提出了一种考虑天气的风电场可靠性建模方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种考虑天气的风电场可靠性建模方法，包含步骤如下：

步骤A，参数初始化；

所述参数包括：

风电场的数目N_WF；

各个风电场包含的不同类型风电机组的型号数目，其中第i个风电场由n_i个不同型号的风电机组组成，i＝1,...,N_WF；

各个风电场中各种型号的风电机组的台数，其中第i个风电场中第j种类型风电机组的台数为m_ij，j＝1,...,n_i；

第i个风电场总的风电机组的台数n_total(i)：n_total(i)＝m_ijn_i；

第i个风电场中第j种型号的风电机组的技术参数包括，额定功率P_R,ij、风电机组的切入风速V_ci,ij、风电机组的切出风速为V_co,ij、风电机组的额定风速V_R,ij、风电机组在正常天气状况时的强迫停运率λnorm_ij、风电机组在恶劣天气状况时的强迫停运率λbad_ij；

第i个风电场的等值状态数为Nstate_i；

第i个风电场处于正常天气的概率为Pnorm(i)；

风电场之间天气状况的相关系数矩阵ρ_w，矩阵ρ_w的维数为N_WF×N_WF；

风电场之间风速的相关系数矩阵ρ_v，矩阵ρ_v的维数为N_WF×N_WF；

第i个风电场风速的威布尔分布的尺度参数为c_i；

第i个风电场风速的威布尔分布的形状参数为k_i；

第i个风电场内各风电机组间故障停运相关系数矩阵为ρ_i，矩阵ρ_i的维数为n_total(i)×n_total(i)；

风电场中风速模拟的小时数T；