来源：《中国电力》2024年第8期
引文：周才期, 刘静利, 孙鹏凯, 等. 分布式光伏波动事件多级区间滚动预警方法[J]. 中国电力, 2024, 57(8): 96-107.
为加速实现“双碳”目标、推动能源低碳转型，中国持续扩大新能源发展投入，光伏装机容量快速增加。由于分布式光伏发电具有强随机性和波动性，导致电网午间低谷保消纳和晚间高峰保供给的难度上升，极易引起电力系统源荷不平衡和分布式光伏消纳不充分等问题。因此，如何事先针对分布式光伏波动事件做出预警，减少弃光、切负荷等风险事故发生，是当下研究的热点。《中国电力》2024年第8期刊发了周才期等撰写的《分布式光伏波动事件多级区间滚动预警方法》一文。文章聚焦于电力系统的功率平衡，将区间分析理论引入分布式光伏波动预警中，根据不同功率调整措施对分布式光伏波动事件的作用程度，提出了一种以功率平衡为指标的分布式光伏波动事件多级区间滚动预警方法，进而实现多级滚动预警，减少弃光、切负荷与频率越限等风险的出现。
大范围极端天气影响下的分布式光伏波动事件对电力系统功率平衡问题影响显著，可能引起弃光、切负荷等风险事故。为此，提出了基于区间分析理论的分布式光伏波动事件多级区间滚动预警方法，以针对分布式光伏波动事件可能的危害程度进行滚动预警。首先，明晰电力系统应对分布式光伏波动的功率调控机理，并制定预警等级，确定不同功率控制手段能够应对的分布式光伏波动幅度区间，即不同预警等级对应的预警界限；然后，依据分布式光伏波动的概率密度，通过对各预警区间内的概率密度积分，计算各预警等级的概率；最后，分析不同时间尺度下光伏波动预测精度的差异水平，通过定时滚动预警校正结果，实现分布式光伏波动事件多级区间滚动预警。算例结果表明，该方法能够在确定各预警区间界限的同时，决策电力系统在不同系统运行状态和光伏波动事件下的预警结果，且与蒙特卡洛法预警结果的均方根误差仅为1.6718%，进而验证了该方法的有效性和适用性。以10台常规火电机组构成的电力系统为例，验证本文所提多级区间滚动预警方法的适用性。设该系统的下层配电网包含总容量为800 MW分布式光伏，火电机组参数如表1所示，其中1~4号机组为AGC机组。考虑负荷预测比较成熟，设负荷预测误差为2%，各常规机组调差率的标幺值δi∗均取5%，![]()
取典型值1%，电力系统频率偏差允许范围为±0.1 Hz。考虑大规模分布式光伏的预测难度较大，预测结果置信度较低，取预测误差为15%。
Table 1 Generator parameters of 10-units power system used in case study![]()
为验证本文所提分布式光伏波动事件多级区间滚动的预警能力，假设从06:00开始，区域电网内的分布式光伏整体波动预测显示，将发生幅度约为50%常规机组出力的向上光伏波动事件，此类极端事件主要由暴晒等天气引起，每30 min根据新的光伏出力预测数据重新对光伏波动事件预警，实现滚动预警。负荷预测符合城市区双峰曲线，即负荷预测以11:00和18:00为双峰，记作算例1。本算例共计4次预警，即在06:00、06:30、07:00和07:30分别进行预警，结果分别如图2~5所示。
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Fig.2 Example 1: early warning results at 06:00![]()
Fig.3 Example 1: early warning results at 06:30![]()
Fig.4 Example 1: early warning results at 07:00![]()
Fig.5 Example 1: early warning results at 07:30
在图2 a)中，Ⅳ级—Ⅰ级预警区间对应光伏波动幅度允许区间的上限（即![]()
曲线）表示允许的光伏向上波动的最大幅度。本算例为向上光伏波动事件，因此需要使用光伏波动幅度允许区间的上限计算预警区间概率。在06:00—06:45时段，系统可以仅采取一次调频实现功率平衡。从07:00开始，一次调频作用幅度小，单独作用将不再能够满足功率平衡要求，需要使用其他手段共同作用。在07:00—07:30时段，通过AGC机组的二次调频手段，调节AGC机组出力实现功率平衡。在07:30之后，受限于AGC机组的爬坡速率和容量，二次调频也将无法实现功率平衡。在07:45增加旋转备用以调度手段调节功率，可以保证功率平衡，但在此之后，受限于机组容量和爬坡速率，自动调整和旋转备用同时发挥作用也不能保证实现功率平衡。在08:00开始增加非旋转备用的投入，自波动开始，8~10号机组已经完成关机，可以发挥非旋转备用的作用。在08:00之后，自动功率调整和调度手段都无法实现功率平衡，此时需要采用弃光的手段强制实现功率平衡，该手段对电力系统稳定性危害极大。图3 a)、图4 a)和图5 a)中光伏波动幅度允许区间的上限分析同理。在图2 b)中，通过式（20）~（24）计算各级预警的概率。假设风险预警阈值为10%，即预警等级由高到低，超过10%部分即为该时刻的预警等级，将预警情况分为5个阶段：06:00—06:45时段为阶段1，此时系统不会预警；06:45—07:30时段为阶段2，此时出现Ⅳ级及以上预警的概率大于10%，系统处于Ⅳ级预警状态；07:30—07:45时段为阶段3，此时出现Ⅲ级及以上预警的概率大于10%，系统处于Ⅲ级预警状态；07:45—08:15时段为阶段4，此时出现Ⅱ级及以上预警的概率大于10%，系统处于Ⅱ级预警状态；08:15—09:00时段为阶段5，此时出现Ⅰ级预警的可能性大于10%，系统处于Ⅰ级预警状态。图3 b)、图4 b)和图5 b)同理。通过改变系统参数、分布式光伏波动事件和负荷状况，分别对预警结果进行分析，以验证本文预警方法的有效性。原系统中的5号机组改为AGC机组，同时将7号机组的最小启动时间改为2 h，使其能够提前参与应对光伏波动过程。光伏波动和负荷预测数据与算例1相同，记作算例2。07:30的预警结果如图6所示。
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Fig.6 Example 2: early warning results at 07:30
对比图6 a)与图5 a)可知，二次调频允许的波动区间上限曲线略微上移，这是由于算例2中AGC机组增加，导致二次调频的调节速率和可调容量均在一定程度上增加。非旋转备用允许波动区间的上限曲线于08:00发生阶梯式上移，符合7号机组关机时间提前而导致提前上移的预期。比较图6 b)与图5 b)可知，Ⅲ级预警概率整体明显下降，如在08:00，Ⅲ级预警概率由30%下降为10%左右，下降原因主要是![]()
曲线的上移。同时，算例1预测将于08:30—08:45时段出现的Ⅰ级预警，在本算例中改变为Ⅱ级预警，此改变是由于7号机组关机时刻由09:00提前到08:00提前引起的。不难看出，对于分布式光伏渗透率高的系统，增加AGC机组或降低机组的启动/停止时间，有利于电力系统功率平衡的实现，可以在一定程度上提高电力系统的稳定性和灵活性。假设负荷预测由3.1节的城市区双峰曲线变为工业区双峰曲线，即负荷预测以06:00和18:00为双峰。负荷变化由上升变为下降，其他数据与算例1相同，记作算例3。07:30的预警结果如图7所示。
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Fig.7 Example 3: early warning results at 07:30
由于算例1中负荷与光伏同向波动，二者作用在一定程度上相互抵消，使净负荷变化更加缓慢，使得预警严重程度相对较低。而在算例3中，负荷需求逐渐减小，光伏出力逐渐增大，即负荷需求与光伏出力变化方向相反，净负荷变化相对增加，增大功率平衡实现的难度。与图5 b)对比，图7 b)中高级别预警出现的概率明显增加。如在07:30—08:00时段，算例1未出现Ⅰ级预警的可能，且Ⅱ级预警的概率均在25%以下，而在算例3可能出现Ⅰ级预警，且Ⅱ级预警的概率均在40%以上。这表明，相同程度的光伏波动事件在不同场景下对电力系统稳定性的影响程度不同。因此，需要同时分析光伏波动事件自身特性和负荷需求变化，才能更加准确地对光伏波动事件的严重程度进行预警分级。综上所述，本文所提预警方法能够对不同系统参数或不同光伏波动事件影响进行分析，通过分析允许的光伏波动区间上/下限，计算光伏波动落在各级预警区间的概率，有利于运行人员掌握光伏波动事件的严重程度，并根据严重程度提前做出相应措施，避免因只考虑极端场景而造成的情况误判，以减小极端事件对电力系统稳定性造成的不利影响。各场景的仿真结果符合定性分析结论，体现了本文预警方法的有效性。蒙特卡洛法是处理不确定性的常用方法，本文以算例1场景为例，蒙特卡洛法模拟06:00预警10万次，以每个时段模拟的预警等级次数占比作为该时段的预警概率，结果如图8所示。
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Fig.8 Example 1: early warning results with Monte Carlo method at 06:00
对比图2 b)和图8可知，区间分析法和蒙特卡洛法得到的预警结果仅有很小的差别，预警概率的均方根误差仅有1.6718%。在计算耗时方面，蒙特卡洛法需要耗时28.302 s，而本文方法则仅需0.082 s，具有较大的优势。因此，本文方法在计算精度高的同时，计算时间更有优势。
针对分布式光伏波动引起的功率平衡困难问题，本文提出了一种基于区间分析的光伏波动事件多级滚动预警技术，得出如下结论。1）本文采用一次调频、二次调频、旋转备用、非旋转备用和弃光或切负荷等功率控制手段，分别确定了5种措施能够实现功率平衡的分布式光伏波动幅度的允许区间，即各预警等级对应的预警界限。2）本文方法可以计算出各预警区间的概率，便于运行人员根据预警状况采取对应措施，以减小分布式光伏波动带来的危害。同时，增加预警方法的滚动性，根据最新的光伏出力预测数据对分布式光伏波动事件进行重新预警，校正预警结果，以实现分布式光伏波动滚动预警，有效增加预警结果的可靠性和准确性。3）对比算例结果表明，针对不同系统运行状态和不同光伏波动事件时，本文方法可以实现对分布式光伏波动事件的多级滚动预警。与蒙特卡洛法相比，本文方法的预警概率结果误差仅有1.6718%，且计算时间更有优势，体现了该方法的有效性和适用性，对提高具有高分布式光伏出力占比的电力系统稳定性具有现实意义。
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