[科普中国]-风电容量可信度

风电容量可信度研究概览

电力系统发电容量可信度的概念最早由Garver在1966年提出，其背景是衡量不同随机停运率机组在可靠性意义上的带负荷能力。并给出了基于两状态模型的机组可信容量的计算公式，Edward Kahn以及Haslett John1等人在20世纪70年代末首次将容量可信度的概念应用于风电的分析中。40多年的研究中，国内外学者们提出了多种风电容量可信度的定义及其计算方法，各种定义及方法的总结与分类如右图所示1。

风电容量可信度的定义风电的接入可以提高系统的可靠性，降低系统停电概率。然而，风电对系统可靠性的贡献一般远小于相同容量的常规机组，因此提出风电可信容量以及容量可信度的概念，风电可信容量指等可靠性前提下风电机组可以视为的常规机组的容量大小，风电容量可信度为其可信容量占其装机容量的比例。两个指标在现有文献中均有使用，由于其均表示同一概念而仅在量纲上存在差异，因此本文的综述中并不对这两个指标进行严格的区分。

现有研究中对风电容量可信度的定义主要分为以下4类2：

等效可靠容量的比例：该定义下，风电场容量可信度被定义为可以替代100%可靠的常规机组的容量比例，即实际系统去除风电场并加入一定容量的无停运率的虚拟常规机组后系统可靠性与实际系统可靠性相同，则此时虚拟常规机组容量占风电场装机容量的比例定义为风电容量可信度。

等效常规机组容量的比例：该定义与等效可靠容量的比例相似，区别在于该定义中虚拟常规机组可以具有一定的随机停运率，该随机停运率常常以系统中现有常规机组随机停运率作为基准。该定义下，风电容量可信度的计算结果受到虚拟机组随机停运率的影响，基准随机停运率越大，风电容量可信度越大。

带负荷能力：该定义从负荷侧出发，定义风电接入前后，系统在同一可靠性水平下能够供应的负荷的差值占风电装机的比例即为风电容量可信度。

一定置信度下的保证出力：定义系统发电侧的保证出力为一定置信度下(例如95%)的发电侧可用容量的大小，即在该置信度下系统可用发电容量不小于该保证出力。在此基础上定义风电的容量可信度为加入风电后系统保证出力的增加量。

风电容量可信度的计算方法根据定义，风电容量可信度的核心在于电力系统可靠性(充裕度)的评估，因此，其主要计算方法也来白可靠性的计算方法，为了提高风电容量可信度的计算效率，国内外学者们也提出了解析化的计算方法，此外，还提出了峰荷负荷率法以及优化模型法等计算方法。风电容量可信度的评估时问维度一般与中长期可靠性评价维度相同，一般以年度为时间单位。

基于可靠性评估的方法基于可靠性评估的风电容量可信度计算方法的基本原理是：首先评估包含风电的系统可靠性指标，并引入一等效系统，在等效系统中添加虚拟机组或降低负荷后评估等效系统的可靠性，对比实际系统与等效系统的可靠性并调整等效系统的设置，通过不断的迭代使等效系统可靠性与实际系统相同，进而得到风电容量可信度。基于可靠性的风电容量可信度计算主要包含风电场出力的建模、系统可靠性的计算、可靠性基准选择以及可信容量的搜索4个环节，下面将分别综述这4个环节中不同的方法与模型，现有的基于可靠性的风电容量可信度计算方法均可归纳为这4个环节中方法的不同组合。

（1）风电场出力的建模方法

风电容量可信度评估中采用风电场出力长期不确定性模型。风电出力具有问歇性，其出力在0至其装机容量范围内均有可能出现，因此风电可靠性模型建模中无法采用常规机组的经典两状态模型。现有模型可分为考虑出力时序的模型以及不考虑出力时序的模型。前者可分为多状态机组等效模型以及风电出力概率密度模型，后者主要包括采用风电历史出力曲线和采用风电时序出力模拟模型。

（2）可靠性计算方法

考虑风电接入的可靠性计算本质上与传统系统可靠性计算方法相同，因此现有的可靠性计算方法均可用于考虑风电接入的可靠性计算。风电容量可信度计算中，大多数仅考虑发电侧系统可靠性，即系统充裕度评估，少数文献考虑了发输电系统可靠性。由于风电容量可信度评估涉及到等效系统的可靠性评估问题(将风电等效为虚拟常规机组)，发输电系统可靠性评估中存在虚拟机组连接节点选择的问题，不同连接节点的选择对风电容量可信度计算结果有一定影响，进而会引起结果比较基准不一致的问题。因此，风电容量可信度的计算一般在系统充裕度的基础上进行讨论。计算方法一般包括：卷积法、蒙特卡罗法、序列运算法及通用生成函数法及智能算法3。

（3）容量可信度计算中的可靠性准则

风电可信容量在等可靠性的基础上定义风电可以替代其他常规机组或带负荷的能力。其中等可靠性这一准则依赖于可靠性指标的选取。绝大多数可信容量计算中选取系统电力不足功率或EENS作为原系统与等效系统的可靠性的比较标准。

（4）容量可信度搜索方法

基于可靠性评估的风电容量可信度计算中，风电容量可信度需要通过向不含风电的等效系统中添加虚拟机组容量(或降低负荷)并反复试探确定的。随着系统中虚拟机组容量的提高(或负荷的降低)，系统可靠性单调上升，可信容量计算的目标是找到与原系统可靠性相等的等效系统。容量可信度搜索方法实质上是一维搜索的过程，主要方法包括二分法和截弦法。

解析法在基于可靠性的计算方法之外，部分研究另辟蹊径，希望从风电可信容量的定义出发推导其解析表达式，以期降低风电容量可信度的计算量并更直观的揭示风电容量可信度的影响因素。解析法主要括Garver近似法、z统计量法、可靠性函数法以及经验公式法。

其他方法（1）峰荷负荷率法

众多研究表明，系统峰荷时对应的风电负荷率可以作为风电可信容量很好的近似。由于这种方法估计风电容量可信度的计算量极小，因此也成为风电容量可信度计算中的一类重要简化方法，即峰荷负荷率法。有文献对峰荷负荷率法的研究表明，取Top3000小时的负荷对应的风电容量因了就可以准确的估计风电容量可信度。峰荷负荷率法仅在风电接入比例较低的情况下比较准确，不适用于风电接入比例较大的情形。

（2）优化法

有文献提出了采用优化模型计算风电容量可信度的方法，优化模型的白变量为常规机组的规划决策，约束条件为可靠性指标约束。该方法采用优化模型求解系统去除风电后要达到原有的可靠性水平所需要的最少的机组常规机组容量，得到的优化结果即为风电可信容量。

不同方法的讨论上述各类计算方法中风电出力建模方式以及假设条件决定了其计算精度以及适用场合。基于可靠性的计算方法能够精细化的考虑风电出力以及负荷的时序特性，同时能够考虑可靠性计算中的多种因素，对于系统边界条件变化时的鲁棒性较好，因此适用于精细化计算的场合。但是基于可靠性的计算方法存在随机采样收敛效率较低的问题，一些避免随机采样的方法存在考虑因素不够全面的问题，需要根据实际需要谨慎选择。解析法以及峰荷容量因了法能够十分直观和快速的计算风电容量可信度，但其模型对于风电的建模比较粗糙，其假设条件往往过于理想，实际电力系统往往难以全部满足其假设条件，因此该类方法仅适用于对于计算速度要求较高，对精度要求不高或风电及系统详细数据难以获取的场合。

国际能源署IEA在风电领域的重要研究项目IEATAST25中研究了风电容量可信度的问题。研究中采用可信容量ELCC定义，研究中分别采用了基于风电时序出力的卷积法以及不考虑风电时序的蒙特卡洛法计算风电可信容量。2008年IEEEPES General Meeting会议上，成立了“风电可信容量”专门研究小组，全面总结了国际上对风电可信容量的研究成果，经过对多种计算方法的对比，推荐以ELCC作为风电容量可信度的定义，选择基于风电时序出力的以及COPT的卷积法作为风电可信容量的推荐方法。

风电容量可信度的影响因素风电容量可信度揭示了风电对系统充裕度的贡献，回答了在等可靠性意义下风电能够供应多少负荷的问题。风电容量可信度的影响因素是其研究中的一类重要问题，它不仅能够指导电力规划中通过优化提高风电对系统充裕度的贡献，同时还能够揭示风电容量可信度计算中的建模误差对容量可信度计算结果准确性的影响。风电容量可信度的影响因素可分为与风电场白身有关的影响因素以及与系统有关的影响因素两类4，如右图所示。

（1）平均风速

风电场的平均风速很大程度上代表了风资源的优劣，直接决定了风电场出力的容量因了。众多研究表明:风电场平均风速越大，风电场的容量因了越大，其容量可信度也越大。多个风电容量可信度解析化模型中均包含风电容量因了这一项，也从另一个方面印证了这一点。

（2）风电出力与系统负荷的相关性

电力系统充裕度表示电力系统的发电能够满足负荷的能力。在负荷高峰时期，若风电高出力的可能性越大，则风电对系统充裕度的贡献也越大，因此可知，风电出力和负荷的相关性越强，其容量可信度越大。风电与系统负荷的相关性主要由负荷以及风的季节性与日特性决定，例如在我国内蒙及东北地区，负荷高峰期出现在冬天，风电在冬天的平均出力也较大，因此从全年时问维度上风电与负荷呈现正相关的统计特性。一些风电容量可信度计算方法往往无法考虑风电以及负荷的时序特性(即认为风电出力与负荷之问相互独立)，用这类方法评价风电容量可信度时计算结果可能比实际情况偏低。

（3）多风电场出力之问的相关性

众多研究表明，当评价多个风电场整体的容量可信度时，多个风电场出力相关性越低，其容量可信度越高。多风电场的平滑效应会降低风电的出力的问歇性，进而提高风电对系统充裕度的贡献。这个效应在风电接入比例较高的情况下尤为明显。反而言之，若计算中忽略多风电场之问的相关性，则会使容量可信度计算结果偏高。

（4）风电场的尾流效应

风电场的尾流效应将影响风向下游的风机的出力，研究表明，考虑尾流效应后相比不考虑尾流效应时风电的容量可信度下降。

（5）风电接入比例

众多研究表明，风电容量可信度随风电接入比例的增加而下降，部分文献中也将风电接入比例称为风电渗透率。有研究评估了欧美多个国家和地区的风电接入比例从0%提升至5 0%情形下的容量可信度，计算结果中所有国家和地区的风电可信容量均随风电装机比例的增加而下降，部分地区降幅达到60%以上(从35%降至10%)。风电容量可信度随风电接入比例下降的根本原因在于地理位置相近的风电场的出力均或多或少存在一定的相关性，导致新增风电场对系统可靠性的贡献产生饱和效应，若系统新增风电场与现有风电场出力均不相关，则风电场整体容量可信度不会大幅下降。

（6）风电场在系统的电气位置

在考虑输电可靠性的风电容量可信度评估研究中发现，风电场在电力系统中的接入位置也对其容量可信度有所影响。

（7）储能设备

储能设备能够抑制风电出力的问歇性，通过对储能系统的充放电控制，能够在系统净负荷较低、充裕度较大时储存风电产生的电能，而在系统净负荷较高，充裕度较低时释放电能。从系统充裕度的角度而言，在谷荷充电时对系统充裕度的降低作用并不明显，而在峰荷时放电对系统充裕度提升效应十分明显。因此，考虑风储设备联合运行时，其容量可信度将比风电场单独运行时明显升高。这种效应在孤岛系统中尤为明显。

（8）互动负荷

与储能设备的原理相同，引入能够响应风电波动的互动负荷也能够提高风电的容量可信度。

研究展望不同季节与不同时段的风电容量可信度当前对风电容量可信度的计算方法、影响因素以及变化规律的研究已经比较透彻，但其仍存在应用范围较窄、对实际生产指导作用有限的问题，为了使风电容量可信度能够更有效的指导电力系统的规划及运行，需要在如下几个方面进行进一步的研究。

现有的风电容量可信度的研究往往采用一整年的风电及负荷数据，因此计算的结果表征全年风电对系统电力充裕度的综合贡献。然而，部分地区，特别是内陆地区的风电具有较强的季节性与日特性，例如酒泉地区的风电机组具有白天出力小、晚上出力大、冬夏季出力小、春秋季出力大的特点。与此同时，电力规划中，电力平衡的计算是按月进行，取每个月典型日的峰荷作为盈万控制时段确定电力充裕度。因此，有必要研究不同季节以及日内不同时段风电容量可信度，在更短的时问维度上精细化的考虑风资源特性以及负荷特性对风电容量可信度的影响，以期对电力平衡提供更好的支撑作用。

接入点对风电容量可信度的影响现有风电容量可信度研究中往往不考虑线路容量限制以及线路故障的影响。目前仅有少量文献中在可靠性计算环节考虑电网可靠性，同时研究结果表明，线路可靠性对于风电容量可信度也有显著的影响，换而言之，风电在电网中不同地点接入其容量可信度也可能会有不同。通过不同接入点下风电容量可信度的比较，能够对风电场的接入规划进行辅助决策。此外，在考虑电网可靠性的风电容量可信度计算中要考虑等效机组接入的位置，等效机组可选择与风电场相同的节点接入系统，也可以选择直接接入负荷节点，两种接入位置下容量可信度的物理意义有所不同。

运行视角下的风电容量可信度现有风电容量可信度是定义在系统中长期可靠性评估的框架下的，因此属于系统规划分析的范畴。实质上，在电力系统运行中，往往也需要一个确定性的指标表征具有不确定性的风电对于系统电力平衡的贡献。由于风电的不确定性较大，目前我国调度系统中往往在日前计划中往往对风电的出力考虑的比较保守，这有可能导致过多的开机进而影响风电的消纳。因此可以类比电力规划中风电容量可信度的定义，结合风电预测，在系统运行可靠性不变的前提下定义风电各时刻的运行容量可信度，系统日前发电计划中风电的出力可按其容量可信度考虑，进而更加合理的安排常规机组的发电计划。