计及风电的中长期机组检修计划研究

雷 宇

(71496部队,山东 烟台 265800)



计及风电的中长期机组检修计划研究

雷 宇

(71496部队,山东 烟台 265800)

为解决大规模风电并网使电力系统出现低谷时段大量弃风的问题,利用主成分分析法和分层聚类技术提取风电各季节出力典型模式,并采用均摊法建立相应的通用生产函数,以及考虑风电出力季节特性的发电机组检修计划优化决策模型。以各时段弃风电量最少和检修成本最小为优化目标,采用粒子群算法对该模型进行求解。实际算例验证,该模型与方法可行、有效,提高了风电消纳能力,在发电机组检修决策时考虑风电出力季节特性能够显著减少弃风。

风电季节特性;机组检修计划;通用生产函数;粒子群算法

风能是清洁无污染的绿色可再生能源,当风电场在电力系统中达到一定比例时,风电场出力的波动性和季节性在某种意义上相当于增大了系统等效负荷的不确定性,从而给常规机组的运行和检修带来较大影响。在中国部分地区,系统调峰能力不足,再加上风电固有的随机性和波动性,如果中长期检修计划中不考虑风电出力,将导致负荷低谷风电大发时刻弃风,影响系统运行的经济性和风电的可持续发展[1-3]。所以中长期的发电机组检修计划将影响短期上网机组组成,进而影响系统短期机组组合的决策和调峰[4]。

目前,关于考虑风电进行机组检修计划决策的研究主要是利用历史数据拟合风电出力概率曲线，将风电纳入检修计划。……