上海交通大学学报 ›› 2021, Vol. 55 ›› Issue (7): 802-813.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.012
所属专题: 《上海交通大学学报》2021年12期专题汇总专辑; 《上海交通大学学报》2021年“电气工程”专题
游广增1, 汤翔鹰2(
), 胡炎2, 邰能灵2, 朱欣春1, 李玲芳1
收稿日期:2020-01-08
出版日期:2021-07-28
发布日期:2021-07-30
通讯作者:
汤翔鹰
E-mail:xiangytang@sjtu.edu.cn
作者简介:游广增(1982-),男,河南省周口市人,高级工程师,研究方向为电力系统分析与电力规划
基金资助:
YOU Guangzeng1, TANG Xiangying2(
), HU Yan2, TAI Nengling2, ZHU Xinchun1, LI Lingfang1
Received:2020-01-08
Online:2021-07-28
Published:2021-07-30
Contact:
TANG Xiangying
E-mail:xiangytang@sjtu.edu.cn
摘要:
以风光水为代表的可再生能源电源会增加电力系统的不确定性.为了保证高比例可再生能源电力系统的灵活运行,提出一种典型运行场景电力系统灵活性评估方法.利用改进的K-means算法,将新能源和负荷的运行场景进行聚类组合得到典型运行场景.从区域内供需平衡、区域内潮流分布和区域间输电能力3个角度提出灵活性评估指标;计算每种典型场景的灵活性评估指标,并根据每种场景的出现概率计算得到综合评估指标以评估系统的整体灵活性.最后,基于南方某地区实际新能源和负荷历史数据在改进的IEEE 39节点系统上进行电力系统灵活性评估.结果表明,该聚类方法和灵活性指标可以有效反映电力系统的灵活性.
中图分类号:
游广增, 汤翔鹰, 胡炎, 邰能灵, 朱欣春, 李玲芳. 基于典型运行场景聚类的电力系统灵活性评估方法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(7): 802-813.
YOU Guangzeng, TANG Xiangying, HU Yan, TAI Nengling, ZHU Xinchun, LI Lingfang. Flexibility Evaluation Method for Power System Based on Clustering of Typical Operating Scenarios[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2021, 55(7): 802-813.
表5
输电通道灵活性指标
| 系统场景 | 分区1与2 | 分区1与3 | 分区2与3 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 正常情况 | n-1情况 | 正常情况 | n-1情况 | 正常情况 | n-1情况 | |||
| 1 | 0.4870 | 0.8453 | 0.9287 | 1.8574 | 0.7920 | 1.1881 | ||
| 2 | 0.5097 | 0.8592 | 0.9457 | 1.8914 | 0.7779 | 1.1668 | ||
| 3 | 0.5322 | 0.8563 | 0.9797 | 1.9593 | 0.7495 | 1.1243 | ||
| 4 | 0.4284 | 0.7990 | 0.8405 | 1.6810 | 0.8656 | 1.2984 | ||
| 5 | 0.4163 | 0.8129 | 0.8575 | 1.7150 | 0.8514 | 1.2770 | ||
| 6 | 0.4288 | 0.8100 | 0.8915 | 1.7830 | 0.8230 | 1.2345 | ||
| 7 | 0.5125 | 0.7453 | 0.7476 | 1.4952 | 0.9430 | 1.4145 | ||
| 8 | 0.4955 | 0.7592 | 0.7647 | 1.5294 | 0.9288 | 1.3931 | ||
| 9 | 0.4466 | 0.7563 | 0.7987 | 1.5974 | 0.9004 | 1.3506 | ||
| [1] | 中国可再生能源电力并网研究协作组国家可再生能源中心组. 高比例可再生能源并网与电力转型: 释放电力系统灵活性[M]. 北京: 中国电力出版社, 2017: 80-81. |
| China Renewable Energy Power Grid Research Collaboration Group, China National Renewable Energy Center. High proportion of renewable energy grid connection and power transformation release power system flexibility[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2017: 80-81. | |
| [2] | 鲁宗相, 李海波, 乔颖. 含高比例可再生能源电力系统灵活性规划及挑战[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(13): 147-158. |
| LU Zongxiang, LI Haibo, QIAO Ying. Power system flexibility planning and challenges considering high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(13): 147-158. | |
| [3] | 肖定垚, 王承民, 曾平良, 等. 电力系统灵活性及其评价综述[J]. 电网技术, 2014, 38(6): 1569-1576. |
| XIAO Dingyao, WANG Chengmin, ZENG Ping-liang, et al. A survey on power system flexibility and its evaluations[J]. Power System Technology, 2014, 38(6): 1569-1576. | |
| [4] | 施涛, 朱凌志, 于若英. 电力系统灵活性评价研究综述[J]. 电力系统保护与控制, 2016, 44(5): 146-154. |
| SHI Tao, ZHU Lingzhi, YU Ruoying. Overview on power system flexibility evaluation[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(5): 146-154. | |
| [5] | AGENCY I E. Empowering variable renewables-options for flexible electricity systems[M]. Paris, France: OECD, 2009. |
| [6] | North American Electric Reliability Corporation. Special Report: Potential reliability impacts of emerging flexible resources[R]. America: NERC, 2010: 2-6. |
| [7] |
LANNOYE E, FLYNN D, O’MALLEY M. Evaluation of power system flexibility[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2012, 27(2): 922-931.
doi: 10.1109/TPWRS.2011.2177280 URL |
| [8] | 鲁宗相, 李海波, 乔颖. 高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(1): 9-19. |
| LU Zongxiang, LI Haibo, QIAO Ying. Flexibility evaluation and supply-demand balance principle of power system with high-penetration renewable electricity[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37(1): 9-19. | |
| [9] | 周光东, 周明, 孙黎滢, 等. 含波动性电源的电力系统运行灵活性评价方法研究[J]. 电网技术, 2019, 43(6): 2139-2146. |
| ZHOU Guangdong, ZHOU Ming, SUN Liying, et al. Research on operational flexibility evaluation approach of power system with variable sources[J]. Power System Technology, 2019, 43(6): 2139-2146. | |
| [10] |
WANG Q, HODGE B M. Enhancing power system operational flexibility with flexible ramping products: A review[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, 13(4): 1652-1664.
doi: 10.1109/TII.2016.2637879 URL |
| [11] | TIAN X, QI C J, ZHAO L, et al. A comprehensive flexibility optimization strategy on power system with high-percentage renewable energy [C]// 2017 2nd International Conference on Power and Renewable Energy (ICPRE). Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2017: 553-558. |
| [12] | 李海波, 鲁宗相, 乔颖, 等. 大规模风电并网的电力系统运行灵活性评估[J]. 电网技术, 2015, 39(6): 1672-1678. |
| LI Haibo, LU Zongxiang, QIAO Ying, et al. Assessment on operational flexibility of power grid with grid-connected large-scale wind farms[J]. Power System Technology, 2015, 39(6): 1672-1678. | |
| [13] | 詹勋淞, 管霖, 卓映君, 等. 基于形态学分解的大规模风光并网电力系统多时间尺度灵活性评估[J]. 电网技术, 2019, 43(11): 3890-3898. |
| ZHAN Xunsong, GUAN Lin, ZHUO Yingjun, et al. Multi-scale flexibility evaluation of large-scale hybrid wind and solar grid-connected power system based on multi-scale morphology[J]. Power System Technology, 2019, 43(11): 3890-3898. | |
| [14] |
ALVAREZ R, MOSER A, RAHMANN C A. Novel methodology for selecting representative operating points for the TNEP[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2017, 32(3): 2234-2242.
doi: 10.1109/TPWRS.2016.2609538 URL |
| [15] |
ACOSTA J S, LÓPEZ J C, RIDER M J. Optimal multi-scenario, multi-objective allocation of fault indicators in electrical distribution systems using a mixed-integer linear programming model[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(4): 4508-4519.
doi: 10.1109/TSG.5165411 URL |
| [16] | 黄越辉, 曲凯, 李驰, 等. 基于K-means MCMC算法的中长期风电时间序列建模方法研究[J]. 电网技术, 2019, 43(7): 2469-2476. |
| HUANG Yuehui, QU Kai, LI Chi, et al. Research on modeling method of medium-and long-term wind power time series based on K-means MCMC algorithm[J]. Power System Technology, 2019, 43(7): 2469-2476. | |
| [17] | ZHANG H, ZHOU X. A novel clustering algorithm combining niche genetic algorithm with canopy and K-means [C]// International Conference on Artificial Intelligence & Big Data. Chengdu, China: IEEE, 2018: 26-32. |
| [18] | 周伟, 肖杨. 基于Canopy聚类的谱聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(6): 1095-1100. |
| ZHOU Wei, XIAO Yang. A spectral clustering algorithm based on Canopy clustering[J]. Computer Engineering and Science, 2019, 41(6): 1095-1100. |
| [1] | 郭琦, 闫军, 郝乾鹏, 韩东, 杨志豪, 闫馨月, 张海鹏, 李然. 基于闭环聚类和多目标优化的风电短期功率预测方法[J]. 上海交通大学学报, 2026, 60(2): 246-255. |
| [2] | 何瑞文, 杨长鑫, 谢海骏, 杨盛辉, MOHAMMAD Shahidehpour. 新型电力系统下电力二次系统的分析方法和仿真技术实现[J]. 上海交通大学学报, 2026, 60(2): 175-185. |
| [3] | 冯梦圆, 文书礼, 时珊珊, 王皓靖, 朱淼, 杨雯. 满足新型电力系统调峰调频需求的储能优化配置及运行研究综述[J]. 上海交通大学学报, 2026, 60(1): 1-18. |
| [4] | 沈冰, 柴炜, 王凯, 李骁远, 吕敬. 基于薄弱点定位的电力电子化交流配用电系统振荡抑制方法[J]. 上海交通大学学报, 2026, 60(1): 32-41. |
| [5] | 张宇, 张琛, 刘辉, 于思奇, 吴林林, 蔡旭. 新能源并网多电气约束有功受限机理与弱电网下满额运行条件[J]. 上海交通大学学报, 2026, 60(1): 19-31. |
| [6] | 解大, 李子怡, 田洲, 王凯. 构建灾害风险图谱提高电力系统安全调度能力[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(9): 1338-1347. |
| [7] | 彭楚轩, 边晓燕, 金海翔, 林顺富, 徐波, 赵健. 基于多能灵活性约束的含富氧燃烧机组综合能源系统两阶段优化调度[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(9): 1281-1291. |
| [8] | 邓倩文, 李奇, 邱宜彬, 李豆萌, 霍莎莎, 陈维荣. 考虑多灵活性资源联合运行的综合能源系统优化配置方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(7): 912-922. |
| [9] | 胡龙, 方八零, 樊飞龙, 陈达伟, 李新喜, 曾润. 用户-基站-充电站能量互动和储能共享优化方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(7): 877-888. |
| [10] | 李湘, 陈思远, 张俊, 柯德平, 高杰迈, 杨欢欢. 基于物理信息嵌入的非固定长度电力系统暂态稳定快速评估[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(7): 962-970. |
| [11] | 张理, 王宝, 贾健雄, 宋竹萌, 叶钰童, 余跃, 林嘉庆, 徐潇源. 微电网功率预测与调度端到端协同优化方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(6): 720-731. |
| [12] | 高磊, 马骏超, 吕敬, 刘佳宁, 王晨旭, 蔡旭. 基于频域模态法的新能源电力系统振荡稳定性评估[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(6): 821-835. |
| [13] | 刘长玺, 齐国民, 王继成, 李天野, 杨健, 雷霞. 考虑碳排放权交易的两阶段电力现货市场模式设计[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(3): 342-353. |
| [14] | 梁以恒, 杨冬梅, 刘刚, 叶闻杰, 杨翼泽, 钱涛, 胡秦然. 基于功率预测精度提升和市场交易的平抑新能源出力波动策略[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(2): 221-229. |
| [15] | 孟毓, 郭瑞, 石子川, 薛俊逸, 吕嘉文, 樊飞龙. 含高比例风电低碳园区灵活性资源鲁棒协调运行[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(2): 165-174. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||