2024年8月25日发(作者：虎子帆)
第
43
卷第
8
期
第
8
20
期
10
年
8
月
中国电力
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
ELECTRICPOWER
Vol．43
，
No．8
Aug.2010
新能源
大规模风电运行的调度模式设计
侯佑华
1
，房大中
1
，白永祥
1
，蒿峰
2
，景志滨
2
，郭抒翔
2
）
010020
（
1.
天津大学电气与自动化工程学院，天津
300072
；
2.
内蒙古电力调通中心，内蒙古呼和浩特
摘要
：
大规模风电入网
，
是当前内蒙古电网面临的主要问题之一
。
研究风电负荷特性对电网调度的影响
，
得出全网风电极小值对电网运行影响最大的结论
。
分析风电功率预测在电网运行管理中的作用
，
提出风电
预测的超短期
、
短期和中期预测相结合的模式
，
用于电网调度部门的风电运行管理
，
降低风电对电网的冲
击
。
说明采用电网调峰容量接纳风电
，
可以大幅度降低电网接纳风电的风险
；
并指出应按照风电跨省
、
跨
区接纳方式
，
设计适用于风电运行管理的扁平化调度模式
。
关键词
：
风力发电
；
功率预测
；
调峰
；
跨区输送
；
调度模式
中图分类号
：
TM614
文献标志码
：
A
文章编号
：
1004-9649
（
2010
）
08-0067-06
体现在有功功率的波动性对电网调整和调峰的
0
引言
内蒙古作为风电并网容量最大的省
，
截至
2009
影响
。
内蒙古电网的风电分布地域东西跨度接近
1000km
，
发电出力呈现夏季最小
，
秋
、
冬
、
春季较大
的特点
，
2009
年全网的风电负荷率曲线
（
每日
08:00
—
年底
，
并网风电装机容量突破
4.3GW
，
风电最大出
力达到
2.65GW
，
占全网最大发电出力的
15％
；
最大
日电量
43GW
·
h
，
占全网日发电量的
12％
；
全年收购
风电上网电量突破
6TW
·
h
。
因此对风电进行有效的
运行管理已成为电网运行的主要问题
。
目前对风电
的并网技术研究由于缺少大规模入网数据
，
很多研
究建立在单个风电场数据的基础上
，
对于大规模
、
集
中接入的风电群研究
，
尚处于起步阶段
。
文献
［
1-3
，
5
］
主要分析了风电功率波动及对调峰的影响
；
文献
［
4
，
7-8
］
分析了风电场的可用容量问题
；
文献
［
9
］
部
分展示了大规模风电并网的特点
；
文献
［
10
］
指出风
电对电网运行的影响
，
但缺乏实际数据的支持
。
通过
对内蒙古电网风电运行情况的分析
，
发现与欧洲风
电的运行特点存在一些差异
：
风电功率特性不同
、
集
中接入方式存在稳定和电压控制问题以及风电的远
距离输电问题等
。
本文的研究重点是结合内蒙古电
网风电运行过程中体现出的特性
、
当前的电网调度
模式和风电运行特点
，
设计有效的风电调度方案
。
图
1
内蒙古电网风电月度负荷率曲线
23:00
）
如图
1
所示
。
Fig.1MonthlyloadcurveofthewindpowerinInner
Mongoliapowergrid
大规模风电入网后
，
有功功率的波动对电网调
整和方式安排影响很大
。
调度部门最关心的问题是
：
出现功率极小的情况是否经常发生
？
是否是大概率
事件
？
通过对全网不同阶段风电功率曲线分析
（
见图
2
、
3
），
可以发现
：
风电出力低于全网风电装机容量
10％
的情况经常发生
，
有些时段居然趋于零
，
大风季
节也会出现这种情况
。
例如
1
月份是风电负荷率最
高的时期
，
但
2010
年
1
月初与
2009
年
12
月底的负
荷率仍有不小的差距
。
在
2010
年最初几天
，
全网风
电出力接近零
，
持续时间较长
，
对电网运行影响很
大
。
目前
，
还无法对全国范围内风电负荷特性进行统
1
风电有功功率极小值的分析
风能的间歇性
、
波动性和随机性很大
，
无法控
制
，
不容易利用
。
随着风电并网容量的增大
，
其波动
性和随机性对电网的冲击显现出来
，
发电方面主要
收稿日期
：
2010
-
04
-
24
作者简介
：
侯佑华
（
1970
—），
男
，
内蒙古呼和浩特人
，
博士研究生
，
高级工程师
，
从事风力发电技术
、
电力系统无功优化研究
。
E
-
：
houyouhua@
67
新能源
中国电力
第
43
卷
图
2
内蒙古电网
2009
年风电最小出力分布
Fig.2TheminimumpowerloaddistributionchartinInner
Mongoliapowergridin2009
图
4
内蒙古电网
2009
年
7
—
8
月风电功率密度分布曲线
Fig.4WindpowerdensitydistributioncurvefromJulyto
Augustin2009
注
：
由于冬季供热
，
每年
11
月到次年
3
月底的每日
23
：
00
到
次日
08:00
，
内蒙古电网对全网范围内风电出力实施限制
，
绘制过
程中去掉限荷时段
。
图
32010
年
1
月
3－7
日风电负荷曲线
（
去掉限荷时段
）
（
withoutthelimitedloadtime
）
图
5
内蒙古电网
2009
年
10
—
11
月风电功率密度分布曲线
Fig.3WindloadcurveduringJanuary3to7in2010
计分析
，
但内蒙古电网的跨度
，
应具有一定的代
表性
。
文献
［
6
］
对风电场功率采取了概率分析的方法
，
结合内蒙古电网的风电功率分布特点
，
本文采用概
率分布的方法
，
对风电的功率密度分布进行分析
，
也
得出类似的结论
：
以风电出力最小的
2009
年
7
—
8
月和出力较大
、
且限荷时段最短的
10
—
11
月的全网
风电出力曲线为基础
（
去掉
10
月
20
日后每日
23:00
到次日
08:00
的限荷时段
），
绘制风电功率密度分布
曲线的具体方法如下
：
选择分析时间段
：
T=
［
0
，
∞
］
则功率相对变动
Fig.5WindpowerdensitydistributioncurvefromOctoberto
Novemberin2009
2
对风电功率预测的分析
当前的风电功率预测
，
是基于对风电未来
48h
的短期功率预测
，
但从电网的运行需要分析
，
仅限于
此是不够的
。
内蒙古电网现已开始试运
3
套不同厂
家开发的风电功率预测软件
；
同时内蒙古气象服务
中心已生产用于风电场功率预测的数值天气预报
。
通过对预测结果的研究分析
，
可以得出一些经验供
大家参考
。
2.1
风电功率预测系统的精度分析
短期风电功率预测的应用表明
：
36h
以后的
p
（
t
），
t∈T
为正态随机过程
。
如果任意时间段
t
及
t
n
∈T
，
则
p
（
t
1
），…，
p
（
t
n
）
是
n
维正态向量
，
n
维正态分布
P
（
a
，
B
）
的密度函数为
：
准确度急剧下降
。
通过与实际数据对比
，
当前功率
预测的准确度在
70％
左右
，
都存在趋势预测错误
的情况
。
如果发生预测趋势错误
，
对电网运行影响
很大
。
图
6
是内蒙古电网京能辉腾锡勒风电场预测风
速与实际风速对比情况
，
其中红线是实际风速
，
蓝线
是预测风速
；
图
7
是京能辉腾锡勒风电场预测功率
与实际功率对比情况
，
其中红线为实际功率
，
绿线为
内蒙古电力调度通信中心开发软件的预测曲线
，
深
蓝线为中国电科院新能源所开发软件的预测曲线
，
浅
蓝线为清华大学开发软件的预测曲线
。
电科院新能源
所和清华大学开发的软件需定期修正
，
内蒙古电力调
通中心开发的软件具有自动统计修正功能
。
上述软
件在实际预测过程中
，
预测精度基本上类似
，
但不同
时段差异较大
。
图
6
、
7
均是按小时记录的数据
。
F
（
x
）
=
1
（
2π
）
n/2
B
1/2
-1
1
exp{-
（
x-a
）
B
（
x-a
）
′}
2
式中
：
B
为协方差阵
，
是正定的
，
计算选择步长
2.5％
的变化率
，
所得结果如图
4
、
5
所示
。
从图
4
、
5
可以得出
：
风电有功功率在大时间跨
度范围内总存在最小值接近于零的问题
。
对电网运
行管理而言
，
风电功率的最大值和最小值都会对电
网运行产生冲击
，
当出现电网无法接纳的最大值
时
，
可采取控制输出功率的办法
（
弃风
）；
但当出现
最小值时
，
可能引起全网功率缺额
，
影响最大
。
因
此
，
风电出力最低值的出现
，
是电网调度最应注意
的问题
。
68
第
8
期
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
新能源
数学方法也不同
。
内蒙古电力调度通信中心研制的
软件采用混合模型
（
见图
9
）。
通过内蒙古电网风机
监控系统对模型的精度分析
，
其预测模型的误差能
控制在
3％
之内
，
满足运行要求
；
同时通过对京能辉
腾锡勒风电场功率趋势曲线与平均风速的对比分
析
，
选取
6
个月和
12
个月的趋势曲线
，
形成的预测
模型
（
取值密度为分钟级
），
基本上没有误差
。
图
6
京能辉腾锡勒风电场预测风速与实际风速对比
Fig.6Thecomparisonbetweentheforecastwindspeed
andtheactualwindspeedofBeijingHuitengxilewindfarm
图
9
内蒙古电网风电监控技术支持系统测得的
风电场趋势曲线
Fig.9
图
7
京能辉腾锡勒风电场预测功率与实际功率对比
Thetrendcurveofthewindfarmsbymonitoring
technologysupportsystem
Fig.7Thecomparisonbetweentheforecastloadandthe
actualloadofBeijingHuitengxilewindfarm
图
8
是
2010
年
1
月
31
日
—
2
月
1
日内蒙古气
象服务中心制作的
7
座风电场
48h
风速预测对比
曲线
，
其中京能辉腾锡勒
、
华电辉腾锡勒及大唐卓资
中国电力科学研究院新能源所和清华大学采用
统计方法建立的模型
，
与内蒙古电力调度通信中心
开发软件的模型相比
，
精度基本相同
。
从不同软件的
预测误差分析可以得出
：
采用统计或混合方法建立
的风电场功率预测模型对风电功率预测精度的影响
不大
，
真正影响风功率预测准确性的核心因素是数
值天气预报的精度
。
准确预测风速需要长期的数据积累和必要的人
工订正
，
主要因素是
：
风电场所在区域一般是局部微
气候地区
，
掌握它的变化规律比较困难
；
风电做功风
的湍流特性明显
。
为弥补数值天气预报精度不足的
问题
，
内蒙古气象部门根据电网调度需求
，
开发了如
图
10
所示的内蒙古自治区未来
48h
风力分布预
报
，
使调度部门能够对未来
48h
全区风力变化趋势
准确把握
。
该图采用与数值天气预报计算不同的方
法获得
，
标定范围为
27km×27km
，
变动时间间隔为
3
座相连风电场均位于乌兰察布市辉腾锡勒地区
。
从图
8
中可以看出
：
风速预测值只是趋势相同
，
实际
数值并不相同
，
说明在风电群内部的风电场
，
都需要
单独预测
；
并且风速预测受风电场的地形和所在风
电群位置的影响很大
。
2.2
风电功率预测模型分析与提高精度方法的探讨
内蒙古电网
3
套功率预测软件的计算模型既有
统计模型
，
也有统计和物理的混合模型
，
生成模型的
3h
，
每日
20
：
00
提供
。
图
10
的最大优点是对风的变化趋势把握得很
准
，
可作为超短期和短期功率预报的依据
。
同时内
蒙古电力调通中心还开发了风电场运行监测系统
，
实现了对运行风机各种参数的采集和监视功能
，
包
括测风装置信息的采集
，
实现了对风电机组做功主
导风的研究
，
绘制了如图
11
所示的风电机组风向
图
8
内蒙古电网
7
个风电场预测风速
玫瑰图
。
通过风向玫瑰图
，
发现内蒙古电网风电做功风
主要是北风或偏北风
，
即使是夏季也是如此
。
同时发
Fig.8Theforecastwindspeedofthesevenwindfarmsin
InnerMongoliapowergrid
69
新能源
中国电力
第
43
卷
2.3.1
超短期风电功率预测功能
实现风电场的超短期功率预测
，
可以指导调
度员对未来电网调整方式进行预判
，
其预测精度
应高于短期功率预测
。
目前
，
超短期功率预测采用
的方法是通过测风数据推算实现
，
存在趋势把握
能力差的问题
。
内蒙古电力调度通信中心将采用
风力趋势变化与测风数据相结合的方式实现
，
用
于指导风电场的
AGC
（
自动发电控制
）
和调度员对
电网的实时调整
。
2.3.2
短期风电功率预测功能
短期功率预测
，
主要用于运方人员根据预测功
率
，
安排电网次日的运行方式
。
对短期功率预测
，
目
图
10
内蒙古地区未来
48h
风力分布
前已实现每日预测
1
次
、
修正
1
次的功能
，
是当前风
电功率预测已实用的功能
，
但由于精度的问题
，
无法
作为风电场
AGC
的依据
，
同时对电网中期的发电计
划指导意义不大
。
Fig.10ThewinddistributionmapofInnerMongoliapower
girdinthecoming48hours
2.3.3
风力的中期趋势分析
风力变化的中期趋势预测是内蒙古电力调度通
信中心根据电网运行实际提出的预测要求
，
主要是
辅助火电机组中期运行方式的制定
，
其依据是天气
过程的分析
。
天气过程中
，
风的中期趋势特性更多的
是受大气环流的影响
。
进行风的中期趋势预测
，
主要
是掌握未来风力变化的趋势
，
找到极值点
，
特别是全
网范围内发生的最小极值点
，
提前对电网方式进行
调整
，
因此并不需要数值预报
；
同时对预测精度要求
不高
，
误差在几小时之内是完全能够承受的
。
结合调度部门对风电预测的需求
，
还要调整
现有调度的工作模式
，
适应大规模风电运行管理
的要求
。
图
11
风机风向玫瑰图
Fig.11Rosediagramofwinddirection
3
大规模风电调度模式的设计
设计风电的调度模式
，
应根据国家能源局对
现
，
当一个天气过程结束另一个天气过程未开始时
，
往往是风电出力最小的时段
，
这个成果对指导风电
运行非常有益
。
风电消纳的要求
，
结合风电运行特点
，
需要尽快
完成
。
2.3
调度部门对风电预测需求的分析
大规模风电入网
，
电网调度部门需要准确把握
3.1
接纳风电的模式分析
在目前风电功率预测精度不满足运行要求的
风电功率的变化趋势和变化幅度
，
因此风电功率预
测应能够实现超短期
（
未来
3h
）
和短期
（
未来
48h
）
的预测
。
此外
，
风力资源丰富的
“
三北
”
地区
（
东北
、
华
北
、
西北
），
装机以火电机组为主
，
调峰幅度偏小
，
启
停机持续时间长
，
依靠短期预测指导电网运行方式
安排
，
将不可避免地发生
：
风电功率的波动引发电网
发电计划的波动问题
。
要解决这个问题
，
必须掌握未
来
7d
的风力变化情况
，
即实现风的中期趋势分析
。
实现风的中期趋势分析
，
必须通过天气过程分析
，
把
握风的变化趋势
。
对调度部门而言
，
风电功率不同时
段的预测主要用于以下几方面工作
。
情况下
，
采取利用电网调峰容量接纳风电是最稳
妥的
。
因此
，
首先应研究利用调峰能力接纳风电的
容量
。
结合内蒙古电网的实际
，
可以采用负荷仿真的
方法
，
研究不同时段风电的接纳能力
。
以
2009
年内
蒙古电网实际运行数据进行仿真
，
对风电出力采用
等比例增加的原则
，
保证风电出力的同时率一致
。
根
据内蒙古电网
2009
年
7
—
8
月和
10
—
11
月的实际
运行情况
，
按调峰容量接纳风电
，
期间全网最大发电
负荷
18~18.5GW
、
地区供电最大负荷
16GW
及最
小负荷
12GW
为分析基础
，
夏季
、
冬季火电机组调
70
第
8
期
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
新能源
峰能力分别按
50％
和
55％
进行仿真
，
火电机组开机
方式的旋转备用容量为
1GW
，
仿真所得结果如图
3.2.1
风电大规模入网对当前调度模式的影响
目前我国的电网调度模式是垂直化运行管理的
日前调度模式
，
即当日
16
：
00
前完成次日的电网运
行方式安排
，
17
：
00
时下达各运行单位
；
当日
，
调度
员根据电网运行方式安排
，
进行电网调整
。
大量风电
入网后带来的问题是
：
风电预测的数值天气预报时
间无法按照现阶段调度管理的时间要求提供
；
大规
模输送风电
，
系统校核必须在得到风电预测数据后
才能进行
，
可能准备时间不超过几小时
；
风的变化需
要快速通知各相关调度部门
，
及时对电网进行调整
。
因此
，
为适应大规模风电入网的运行管理
，
必须设计
新的电网调度模式
。
12
、
13
所示
。
图
122009
年
7
—
8
月
10GW
风电入网的有功功率曲线
connectedwithInnerMongoliapowergridfrom
JulytoAugustin2009
3.2.2
风电跨区输送的调度模式分析与设计
Fig.12Loadsimulationcurvesof10GWwindpower
现在国调中心已开始实行大值班制度
，
做到电
网各种运行方式的实时处理
。
随着大规模风电入网
和跨省
、
跨区接纳风电的开始
，
不但需要电网调度实
行大值班
，
实现实时处理
，
还需要打破原有的垂直化
管理模式
，
实行电网调度信息和指令的交互化
、
快速
化
，
包括设立专门的风电运行专用调度席位
、
专门的
风电分析部门和风电统一调度中心
，
进行调峰容量
调度
，
以便实时调整电网对风电的接纳容量
。
图
14
所示的结构体系是两级调度结构
，
特殊情
况时
，
直接转化为平行调度结构
（
即扁平化调度结
构
），
具备风电运行情况的快速交换能力
。
风电调度管
理的核心是电网运行信息的全面交换和调度的快速
响应
，
包括风资源信息的交换和联合分析
，
确保及时
图
132009
年
10
—
11
月
6GW
风电入网的有功功率仿真
（
去掉限荷时段
）
进行电网调整和运行风险评估
。
现在
，
内蒙古电力调
度通信中心已开始这方面的工作
，
国家电力调度通信
中心
（
简称国调中心
）
也进行了详细的研究和论证
。
Fig.13Loadsimulationcurvesof6GWwindpower
connectedwithInnerMongoliapowergridfromOctoberto
Novemberin2009(withoutthelimitedloadtime)
图
12
、
13
中曲线
1
、
2
是全网最大
、
最小的发电
出力区间
；
曲线
3
、
4
是电网接入
10GW
和
6GW
风
电后
，
等比例放大的全网风电出力最大
、
最小区间
；
曲线
5
是火电开机方式的最小出力限值
。
通过仿真
曲线可以发现
，
个别时段需要风电部分弃风运行
，
但时间很短
，
弃风容量较小
，
基本上可以作为电网
采用调峰方式接纳风电的最大能力
。
对内蒙古电网
而言
，
冬季接纳风电容量约为电网最大发电出力的
30％
，
夏季比冬季更大
；
如果减少火电的旋转备用
容量
，
还可增加风电的接纳容量
，
但电网运行的风
险增大较多
。
采用此方法实现跨省或跨区接纳
，
会
大幅提高电网接纳风电的能力
，
同时也可降低电网
运行风电的风险
。
3.2
接纳风电的调度模式设计
采用电网调峰能力接纳风电
，
需要在现有的调
图
14
风电调度管理体系结构
度模式中加入风电运行管理环节
，
跨省或跨区输送
风电时更需如此
。
Fig.14Dispatchingchartofwindpower
71
新能源
中国电力
第
43
卷
电机工程学报
,2005
，
25
（
5
）
:103－107.
4
结语
本文通过对风电运行特性的分析
，
研究了接纳
WANGHai
-
chao,LUZong
-
xiang,ZHOUShuang
-
chonthe
capacitycreditofwindenergyresources
［
J
］
.ProceedingoftheCSEE,
2005
，
25
（
5
）
:103－107.
［
5
］
王承煦
，
张源
.
风力发电
［
M
］
.
北京
：
中国电力出版社
，
2003．
风电对电网运行管理的影响
，
分析了短期风电功率
预测的特点
。
结合风电调度管理的需求
，
提出风电
功率超短期预测和风力变化的中期趋势预测对电
网调度运行的重要性
；
指出采用电网调峰能力接纳
风电的模式对电网运行的风险是最小的
，
同时进行
了调峰容量接纳风电的最大容量仿真
，
说明大规模
风电入网需要跨省
、
跨区调用调峰容量进行接纳
。
在现有的调度模式基础上
，
设计了跨省
、
跨区输送
风电的全国调度运行模式
，
以供风电规划和运行管
理部门参考
。
WANGCheng
-
xi
，
wer
［
M
］
.Beijing:China
ElectricPowerPress,2003.
［
6
］
丁明
，
吴义纯
，
张立军
.
风电场风速概率分布参数计算方法的
研究
［
J
］
．
中国电机工程学报
，
2005
，
25
（
5
）：
19-24．
DINGMing
，
WUYi
-
chun
，
ZHANGLi
-
jun．Studyonthealgorithmto
theprobabilisticdistributionparametersofwindspeedinwindfarms
［
J
］
．ProceedingsoftheCSEE
，
2005
，
25
（
5
）：
19-24．
［
7
］
迟永宁
，
刘燕华
.
风电接入对电力系统的影响
［
J
］
．
电网技术
,
2007,31
（
2
）
:77－81.
CHIYong
-
ning,LIUYan
-
nimpactofwindpowerintegration
onpowersystem
［
J
］
．PowerSystemTechnology,2007,31
（
2
）
:77－81.
［
8
］
吴俊玲
，
周双喜
，
孙建锋
，
等
.
并网风力发电最大注入功率分析
［
J
］
.
电网技术
，
2004
，
28
（
20
）：
28-32.
参考文献
：
［
1
］
张宁
，
周天睿
，
段长刚
，
等
.
大规模风电场接入对电力系统调峰
的影响
［
J
］
.
电网技术
,2010
，
34
（
1
）：
152－158.
WUJun
-
ling,ZHOUShuang
-
xi,SUNJian
-
feng,ison
maximumpowerinjectionofwindfarmconnectedtopowersystem
［
J
］
.
PowerSystemTechnology,2004
，
28
（
20
）：
28-32.
［
9
］
高德宾
，
李群
，
金元
，
等
.
东北电网风电运行特性分析与研
究
［
C
］
//
中国风电论坛论文集
.
威海
,2009:13-20．
ZHANGNing,ZHOUTian
-
rui
，
DUANChang
-
gang,of
large
-
scalewindfarmconnectingwithpowergridonpeakloadregulation
demand
［
J
］
.PowerSystemTechnology,2010
，
34
（
1
）：
152－158.
［
2
］
韩涛
，
卢继平
，
乔梁
，
等
.
大型并网风电场储能容量优化方案
［
J
］
.
电网技术
,2010
，
34
（
1
）：
169－
-
bin,LIQun,JINYuan,isandresearchonwind
poweroperationinNortheastChina
［
C
］
//ProceedingsofChinaWind
,2009:13-20．
［
10
］
李峰
，
路一川
．
大规模风力发电对电力系统的影响
［
J
］
．
中国
电力
，
2006
，
39
（
11
）：
80-84．
HANTao,LUJi
-
ping,QIAOLiang,zedschemeofenergy
-
storagecapacityforgrid
-
connectedlarge
-
scalewindfarm
［
J
］
.Power
SystemTechnology,2010
，
34
（
1
）：
169－173.
［
3
］
RONAND,ELEANORD,operationwithasignificant
windpowerpenetration
［
C
］
//IEEEPowerSocietyGeneralMeeting.
Denver
，
Colorado,USA
，
2004
：
587-595.
［
4
］
王海超
，
鲁宗相
，
周双喜
.
风电场发电容量可信度研究
［
J
］
.
中国
LIFeng
，
LUYi
-
chuan．Influencesoflarge
-
scalewindenergyconverters
ontransmissionsystems
［
J
］
．ElectricPower
，
2006
，
39
（
11
）：
80-84．
（责任编辑李新捷）
Dispatchingmodeldesigningforlargescalewindpower
HOUYou
-
hua
1
，
FANGDa
-
zhong
1
，
BAIYong
-
xiang
1
，
HAOFeng
2
，
JINGZhi
-
bin
2
，
GUOShu
-
xiang
2
（
1．SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,TianjinUniversity,Tianjin300072,China
；
2．InnerMongoliaPowerDispatchingand
）
CommunicatingCenter,Huhhot010020,China
Abstract:Currently,theintegratingoflarge
-
scalewindpowerisoneofthemainproblemsthatInnerMongoliapowergridisfacedwith.
Accordingtotheanalysisofthecharacteristicsofwindpowerloadandtheirimpactondispatching,itwasconcludedthatthegreatestimpact
thatthewindpowerbringstyzingthefunctionofwind
powerforecastingingriddispatching,anewmodeofwindpowerforecastingwasproposed,whichiscombinedwiththeultra
-
short
-
term,
ecanbeusedinthewindpoweroperationanddispatching,andcansignificantlyreducetheimpactof
evealedthatusingpowerregulatingcapacitytoacceptwindpowercanlowertheacceptingriskandincreasethe
eringcountry
’
snewenergyplanning,amethodoftheacceptanceofwindpowerbyinterregionaltransferandits
dispatchingmodelwereproposed.
Keywords:windpower
；
powerforecasting
；
peakregulation
；
interregionaltransfer
；
dispatchingmodel
72
2024年8月25日发(作者：虎子帆)
第
43
卷第
8
期
第
8
20
期
10
年
8
月
中国电力
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
ELECTRICPOWER
Vol．43
，
No．8
Aug.2010
新能源
大规模风电运行的调度模式设计
侯佑华
1
，房大中
1
，白永祥
1
，蒿峰
2
，景志滨
2
，郭抒翔
2
）
010020
（
1.
天津大学电气与自动化工程学院，天津
300072
；
2.
内蒙古电力调通中心，内蒙古呼和浩特
摘要
：
大规模风电入网
，
是当前内蒙古电网面临的主要问题之一
。
研究风电负荷特性对电网调度的影响
，
得出全网风电极小值对电网运行影响最大的结论
。
分析风电功率预测在电网运行管理中的作用
，
提出风电
预测的超短期
、
短期和中期预测相结合的模式
，
用于电网调度部门的风电运行管理
，
降低风电对电网的冲
击
。
说明采用电网调峰容量接纳风电
，
可以大幅度降低电网接纳风电的风险
；
并指出应按照风电跨省
、
跨
区接纳方式
，
设计适用于风电运行管理的扁平化调度模式
。
关键词
：
风力发电
；
功率预测
；
调峰
；
跨区输送
；
调度模式
中图分类号
：
TM614
文献标志码
：
A
文章编号
：
1004-9649
（
2010
）
08-0067-06
体现在有功功率的波动性对电网调整和调峰的
0
引言
内蒙古作为风电并网容量最大的省
，
截至
2009
影响
。
内蒙古电网的风电分布地域东西跨度接近
1000km
，
发电出力呈现夏季最小
，
秋
、
冬
、
春季较大
的特点
，
2009
年全网的风电负荷率曲线
（
每日
08:00
—
年底
，
并网风电装机容量突破
4.3GW
，
风电最大出
力达到
2.65GW
，
占全网最大发电出力的
15％
；
最大
日电量
43GW
·
h
，
占全网日发电量的
12％
；
全年收购
风电上网电量突破
6TW
·
h
。
因此对风电进行有效的
运行管理已成为电网运行的主要问题
。
目前对风电
的并网技术研究由于缺少大规模入网数据
，
很多研
究建立在单个风电场数据的基础上
，
对于大规模
、
集
中接入的风电群研究
，
尚处于起步阶段
。
文献
［
1-3
，
5
］
主要分析了风电功率波动及对调峰的影响
；
文献
［
4
，
7-8
］
分析了风电场的可用容量问题
；
文献
［
9
］
部
分展示了大规模风电并网的特点
；
文献
［
10
］
指出风
电对电网运行的影响
，
但缺乏实际数据的支持
。
通过
对内蒙古电网风电运行情况的分析
，
发现与欧洲风
电的运行特点存在一些差异
：
风电功率特性不同
、
集
中接入方式存在稳定和电压控制问题以及风电的远
距离输电问题等
。
本文的研究重点是结合内蒙古电
网风电运行过程中体现出的特性
、
当前的电网调度
模式和风电运行特点
，
设计有效的风电调度方案
。
图
1
内蒙古电网风电月度负荷率曲线
23:00
）
如图
1
所示
。
Fig.1MonthlyloadcurveofthewindpowerinInner
Mongoliapowergrid
大规模风电入网后
，
有功功率的波动对电网调
整和方式安排影响很大
。
调度部门最关心的问题是
：
出现功率极小的情况是否经常发生
？
是否是大概率
事件
？
通过对全网不同阶段风电功率曲线分析
（
见图
2
、
3
），
可以发现
：
风电出力低于全网风电装机容量
10％
的情况经常发生
，
有些时段居然趋于零
，
大风季
节也会出现这种情况
。
例如
1
月份是风电负荷率最
高的时期
，
但
2010
年
1
月初与
2009
年
12
月底的负
荷率仍有不小的差距
。
在
2010
年最初几天
，
全网风
电出力接近零
，
持续时间较长
，
对电网运行影响很
大
。
目前
，
还无法对全国范围内风电负荷特性进行统
1
风电有功功率极小值的分析
风能的间歇性
、
波动性和随机性很大
，
无法控
制
，
不容易利用
。
随着风电并网容量的增大
，
其波动
性和随机性对电网的冲击显现出来
，
发电方面主要
收稿日期
：
2010
-
04
-
24
作者简介
：
侯佑华
（
1970
—），
男
，
内蒙古呼和浩特人
，
博士研究生
，
高级工程师
，
从事风力发电技术
、
电力系统无功优化研究
。
E
-
：
houyouhua@
67
新能源
中国电力
第
43
卷
图
2
内蒙古电网
2009
年风电最小出力分布
Fig.2TheminimumpowerloaddistributionchartinInner
Mongoliapowergridin2009
图
4
内蒙古电网
2009
年
7
—
8
月风电功率密度分布曲线
Fig.4WindpowerdensitydistributioncurvefromJulyto
Augustin2009
注
：
由于冬季供热
，
每年
11
月到次年
3
月底的每日
23
：
00
到
次日
08:00
，
内蒙古电网对全网范围内风电出力实施限制
，
绘制过
程中去掉限荷时段
。
图
32010
年
1
月
3－7
日风电负荷曲线
（
去掉限荷时段
）
（
withoutthelimitedloadtime
）
图
5
内蒙古电网
2009
年
10
—
11
月风电功率密度分布曲线
Fig.3WindloadcurveduringJanuary3to7in2010
计分析
，
但内蒙古电网的跨度
，
应具有一定的代
表性
。
文献
［
6
］
对风电场功率采取了概率分析的方法
，
结合内蒙古电网的风电功率分布特点
，
本文采用概
率分布的方法
，
对风电的功率密度分布进行分析
，
也
得出类似的结论
：
以风电出力最小的
2009
年
7
—
8
月和出力较大
、
且限荷时段最短的
10
—
11
月的全网
风电出力曲线为基础
（
去掉
10
月
20
日后每日
23:00
到次日
08:00
的限荷时段
），
绘制风电功率密度分布
曲线的具体方法如下
：
选择分析时间段
：
T=
［
0
，
∞
］
则功率相对变动
Fig.5WindpowerdensitydistributioncurvefromOctoberto
Novemberin2009
2
对风电功率预测的分析
当前的风电功率预测
，
是基于对风电未来
48h
的短期功率预测
，
但从电网的运行需要分析
，
仅限于
此是不够的
。
内蒙古电网现已开始试运
3
套不同厂
家开发的风电功率预测软件
；
同时内蒙古气象服务
中心已生产用于风电场功率预测的数值天气预报
。
通过对预测结果的研究分析
，
可以得出一些经验供
大家参考
。
2.1
风电功率预测系统的精度分析
短期风电功率预测的应用表明
：
36h
以后的
p
（
t
），
t∈T
为正态随机过程
。
如果任意时间段
t
及
t
n
∈T
，
则
p
（
t
1
），…，
p
（
t
n
）
是
n
维正态向量
，
n
维正态分布
P
（
a
，
B
）
的密度函数为
：
准确度急剧下降
。
通过与实际数据对比
，
当前功率
预测的准确度在
70％
左右
，
都存在趋势预测错误
的情况
。
如果发生预测趋势错误
，
对电网运行影响
很大
。
图
6
是内蒙古电网京能辉腾锡勒风电场预测风
速与实际风速对比情况
，
其中红线是实际风速
，
蓝线
是预测风速
；
图
7
是京能辉腾锡勒风电场预测功率
与实际功率对比情况
，
其中红线为实际功率
，
绿线为
内蒙古电力调度通信中心开发软件的预测曲线
，
深
蓝线为中国电科院新能源所开发软件的预测曲线
，
浅
蓝线为清华大学开发软件的预测曲线
。
电科院新能源
所和清华大学开发的软件需定期修正
，
内蒙古电力调
通中心开发的软件具有自动统计修正功能
。
上述软
件在实际预测过程中
，
预测精度基本上类似
，
但不同
时段差异较大
。
图
6
、
7
均是按小时记录的数据
。
F
（
x
）
=
1
（
2π
）
n/2
B
1/2
-1
1
exp{-
（
x-a
）
B
（
x-a
）
′}
2
式中
：
B
为协方差阵
，
是正定的
，
计算选择步长
2.5％
的变化率
，
所得结果如图
4
、
5
所示
。
从图
4
、
5
可以得出
：
风电有功功率在大时间跨
度范围内总存在最小值接近于零的问题
。
对电网运
行管理而言
，
风电功率的最大值和最小值都会对电
网运行产生冲击
，
当出现电网无法接纳的最大值
时
，
可采取控制输出功率的办法
（
弃风
）；
但当出现
最小值时
，
可能引起全网功率缺额
，
影响最大
。
因
此
，
风电出力最低值的出现
，
是电网调度最应注意
的问题
。
68
第
8
期
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
新能源
数学方法也不同
。
内蒙古电力调度通信中心研制的
软件采用混合模型
（
见图
9
）。
通过内蒙古电网风机
监控系统对模型的精度分析
，
其预测模型的误差能
控制在
3％
之内
，
满足运行要求
；
同时通过对京能辉
腾锡勒风电场功率趋势曲线与平均风速的对比分
析
，
选取
6
个月和
12
个月的趋势曲线
，
形成的预测
模型
（
取值密度为分钟级
），
基本上没有误差
。
图
6
京能辉腾锡勒风电场预测风速与实际风速对比
Fig.6Thecomparisonbetweentheforecastwindspeed
andtheactualwindspeedofBeijingHuitengxilewindfarm
图
9
内蒙古电网风电监控技术支持系统测得的
风电场趋势曲线
Fig.9
图
7
京能辉腾锡勒风电场预测功率与实际功率对比
Thetrendcurveofthewindfarmsbymonitoring
technologysupportsystem
Fig.7Thecomparisonbetweentheforecastloadandthe
actualloadofBeijingHuitengxilewindfarm
图
8
是
2010
年
1
月
31
日
—
2
月
1
日内蒙古气
象服务中心制作的
7
座风电场
48h
风速预测对比
曲线
，
其中京能辉腾锡勒
、
华电辉腾锡勒及大唐卓资
中国电力科学研究院新能源所和清华大学采用
统计方法建立的模型
，
与内蒙古电力调度通信中心
开发软件的模型相比
，
精度基本相同
。
从不同软件的
预测误差分析可以得出
：
采用统计或混合方法建立
的风电场功率预测模型对风电功率预测精度的影响
不大
，
真正影响风功率预测准确性的核心因素是数
值天气预报的精度
。
准确预测风速需要长期的数据积累和必要的人
工订正
，
主要因素是
：
风电场所在区域一般是局部微
气候地区
，
掌握它的变化规律比较困难
；
风电做功风
的湍流特性明显
。
为弥补数值天气预报精度不足的
问题
，
内蒙古气象部门根据电网调度需求
，
开发了如
图
10
所示的内蒙古自治区未来
48h
风力分布预
报
，
使调度部门能够对未来
48h
全区风力变化趋势
准确把握
。
该图采用与数值天气预报计算不同的方
法获得
，
标定范围为
27km×27km
，
变动时间间隔为
3
座相连风电场均位于乌兰察布市辉腾锡勒地区
。
从图
8
中可以看出
：
风速预测值只是趋势相同
，
实际
数值并不相同
，
说明在风电群内部的风电场
，
都需要
单独预测
；
并且风速预测受风电场的地形和所在风
电群位置的影响很大
。
2.2
风电功率预测模型分析与提高精度方法的探讨
内蒙古电网
3
套功率预测软件的计算模型既有
统计模型
，
也有统计和物理的混合模型
，
生成模型的
3h
，
每日
20
：
00
提供
。
图
10
的最大优点是对风的变化趋势把握得很
准
，
可作为超短期和短期功率预报的依据
。
同时内
蒙古电力调通中心还开发了风电场运行监测系统
，
实现了对运行风机各种参数的采集和监视功能
，
包
括测风装置信息的采集
，
实现了对风电机组做功主
导风的研究
，
绘制了如图
11
所示的风电机组风向
图
8
内蒙古电网
7
个风电场预测风速
玫瑰图
。
通过风向玫瑰图
，
发现内蒙古电网风电做功风
主要是北风或偏北风
，
即使是夏季也是如此
。
同时发
Fig.8Theforecastwindspeedofthesevenwindfarmsin
InnerMongoliapowergrid
69
新能源
中国电力
第
43
卷
2.3.1
超短期风电功率预测功能
实现风电场的超短期功率预测
，
可以指导调
度员对未来电网调整方式进行预判
，
其预测精度
应高于短期功率预测
。
目前
，
超短期功率预测采用
的方法是通过测风数据推算实现
，
存在趋势把握
能力差的问题
。
内蒙古电力调度通信中心将采用
风力趋势变化与测风数据相结合的方式实现
，
用
于指导风电场的
AGC
（
自动发电控制
）
和调度员对
电网的实时调整
。
2.3.2
短期风电功率预测功能
短期功率预测
，
主要用于运方人员根据预测功
率
，
安排电网次日的运行方式
。
对短期功率预测
，
目
图
10
内蒙古地区未来
48h
风力分布
前已实现每日预测
1
次
、
修正
1
次的功能
，
是当前风
电功率预测已实用的功能
，
但由于精度的问题
，
无法
作为风电场
AGC
的依据
，
同时对电网中期的发电计
划指导意义不大
。
Fig.10ThewinddistributionmapofInnerMongoliapower
girdinthecoming48hours
2.3.3
风力的中期趋势分析
风力变化的中期趋势预测是内蒙古电力调度通
信中心根据电网运行实际提出的预测要求
，
主要是
辅助火电机组中期运行方式的制定
，
其依据是天气
过程的分析
。
天气过程中
，
风的中期趋势特性更多的
是受大气环流的影响
。
进行风的中期趋势预测
，
主要
是掌握未来风力变化的趋势
，
找到极值点
，
特别是全
网范围内发生的最小极值点
，
提前对电网方式进行
调整
，
因此并不需要数值预报
；
同时对预测精度要求
不高
，
误差在几小时之内是完全能够承受的
。
结合调度部门对风电预测的需求
，
还要调整
现有调度的工作模式
，
适应大规模风电运行管理
的要求
。
图
11
风机风向玫瑰图
Fig.11Rosediagramofwinddirection
3
大规模风电调度模式的设计
设计风电的调度模式
，
应根据国家能源局对
现
，
当一个天气过程结束另一个天气过程未开始时
，
往往是风电出力最小的时段
，
这个成果对指导风电
运行非常有益
。
风电消纳的要求
，
结合风电运行特点
，
需要尽快
完成
。
2.3
调度部门对风电预测需求的分析
大规模风电入网
，
电网调度部门需要准确把握
3.1
接纳风电的模式分析
在目前风电功率预测精度不满足运行要求的
风电功率的变化趋势和变化幅度
，
因此风电功率预
测应能够实现超短期
（
未来
3h
）
和短期
（
未来
48h
）
的预测
。
此外
，
风力资源丰富的
“
三北
”
地区
（
东北
、
华
北
、
西北
），
装机以火电机组为主
，
调峰幅度偏小
，
启
停机持续时间长
，
依靠短期预测指导电网运行方式
安排
，
将不可避免地发生
：
风电功率的波动引发电网
发电计划的波动问题
。
要解决这个问题
，
必须掌握未
来
7d
的风力变化情况
，
即实现风的中期趋势分析
。
实现风的中期趋势分析
，
必须通过天气过程分析
，
把
握风的变化趋势
。
对调度部门而言
，
风电功率不同时
段的预测主要用于以下几方面工作
。
情况下
，
采取利用电网调峰容量接纳风电是最稳
妥的
。
因此
，
首先应研究利用调峰能力接纳风电的
容量
。
结合内蒙古电网的实际
，
可以采用负荷仿真的
方法
，
研究不同时段风电的接纳能力
。
以
2009
年内
蒙古电网实际运行数据进行仿真
，
对风电出力采用
等比例增加的原则
，
保证风电出力的同时率一致
。
根
据内蒙古电网
2009
年
7
—
8
月和
10
—
11
月的实际
运行情况
，
按调峰容量接纳风电
，
期间全网最大发电
负荷
18~18.5GW
、
地区供电最大负荷
16GW
及最
小负荷
12GW
为分析基础
，
夏季
、
冬季火电机组调
70
第
8
期
侯佑华等
：
大规模风电运行的调度模式设计
新能源
峰能力分别按
50％
和
55％
进行仿真
，
火电机组开机
方式的旋转备用容量为
1GW
，
仿真所得结果如图
3.2.1
风电大规模入网对当前调度模式的影响
目前我国的电网调度模式是垂直化运行管理的
日前调度模式
，
即当日
16
：
00
前完成次日的电网运
行方式安排
，
17
：
00
时下达各运行单位
；
当日
，
调度
员根据电网运行方式安排
，
进行电网调整
。
大量风电
入网后带来的问题是
：
风电预测的数值天气预报时
间无法按照现阶段调度管理的时间要求提供
；
大规
模输送风电
，
系统校核必须在得到风电预测数据后
才能进行
，
可能准备时间不超过几小时
；
风的变化需
要快速通知各相关调度部门
，
及时对电网进行调整
。
因此
，
为适应大规模风电入网的运行管理
，
必须设计
新的电网调度模式
。
12
、
13
所示
。
图
122009
年
7
—
8
月
10GW
风电入网的有功功率曲线
connectedwithInnerMongoliapowergridfrom
JulytoAugustin2009
3.2.2
风电跨区输送的调度模式分析与设计
Fig.12Loadsimulationcurvesof10GWwindpower
现在国调中心已开始实行大值班制度
，
做到电
网各种运行方式的实时处理
。
随着大规模风电入网
和跨省
、
跨区接纳风电的开始
，
不但需要电网调度实
行大值班
，
实现实时处理
，
还需要打破原有的垂直化
管理模式
，
实行电网调度信息和指令的交互化
、
快速
化
，
包括设立专门的风电运行专用调度席位
、
专门的
风电分析部门和风电统一调度中心
，
进行调峰容量
调度
，
以便实时调整电网对风电的接纳容量
。
图
14
所示的结构体系是两级调度结构
，
特殊情
况时
，
直接转化为平行调度结构
（
即扁平化调度结
构
），
具备风电运行情况的快速交换能力
。
风电调度管
理的核心是电网运行信息的全面交换和调度的快速
响应
，
包括风资源信息的交换和联合分析
，
确保及时
图
132009
年
10
—
11
月
6GW
风电入网的有功功率仿真
（
去掉限荷时段
）
进行电网调整和运行风险评估
。
现在
，
内蒙古电力调
度通信中心已开始这方面的工作
，
国家电力调度通信
中心
（
简称国调中心
）
也进行了详细的研究和论证
。
Fig.13Loadsimulationcurvesof6GWwindpower
connectedwithInnerMongoliapowergridfromOctoberto
Novemberin2009(withoutthelimitedloadtime)
图
12
、
13
中曲线
1
、
2
是全网最大
、
最小的发电
出力区间
；
曲线
3
、
4
是电网接入
10GW
和
6GW
风
电后
，
等比例放大的全网风电出力最大
、
最小区间
；
曲线
5
是火电开机方式的最小出力限值
。
通过仿真
曲线可以发现
，
个别时段需要风电部分弃风运行
，
但时间很短
，
弃风容量较小
，
基本上可以作为电网
采用调峰方式接纳风电的最大能力
。
对内蒙古电网
而言
，
冬季接纳风电容量约为电网最大发电出力的
30％
，
夏季比冬季更大
；
如果减少火电的旋转备用
容量
，
还可增加风电的接纳容量
，
但电网运行的风
险增大较多
。
采用此方法实现跨省或跨区接纳
，
会
大幅提高电网接纳风电的能力
，
同时也可降低电网
运行风电的风险
。
3.2
接纳风电的调度模式设计
采用电网调峰能力接纳风电
，
需要在现有的调
图
14
风电调度管理体系结构
度模式中加入风电运行管理环节
，
跨省或跨区输送
风电时更需如此
。
Fig.14Dispatchingchartofwindpower
71
新能源
中国电力
第
43
卷
电机工程学报
,2005
，
25
（
5
）
:103－107.
4
结语
本文通过对风电运行特性的分析
，
研究了接纳
WANGHai
-
chao,LUZong
-
xiang,ZHOUShuang
-
chonthe
capacitycreditofwindenergyresources
［
J
］
.ProceedingoftheCSEE,
2005
，
25
（
5
）
:103－107.
［
5
］
王承煦
，
张源
.
风力发电
［
M
］
.
北京
：
中国电力出版社
，
2003．
风电对电网运行管理的影响
，
分析了短期风电功率
预测的特点
。
结合风电调度管理的需求
，
提出风电
功率超短期预测和风力变化的中期趋势预测对电
网调度运行的重要性
；
指出采用电网调峰能力接纳
风电的模式对电网运行的风险是最小的
，
同时进行
了调峰容量接纳风电的最大容量仿真
，
说明大规模
风电入网需要跨省
、
跨区调用调峰容量进行接纳
。
在现有的调度模式基础上
，
设计了跨省
、
跨区输送
风电的全国调度运行模式
，
以供风电规划和运行管
理部门参考
。
WANGCheng
-
xi
，
wer
［
M
］
.Beijing:China
ElectricPowerPress,2003.
［
6
］
丁明
，
吴义纯
，
张立军
.
风电场风速概率分布参数计算方法的
研究
［
J
］
．
中国电机工程学报
，
2005
，
25
（
5
）：
19-24．
DINGMing
，
WUYi
-
chun
，
ZHANGLi
-
jun．Studyonthealgorithmto
theprobabilisticdistributionparametersofwindspeedinwindfarms
［
J
］
．ProceedingsoftheCSEE
，
2005
，
25
（
5
）：
19-24．
［
7
］
迟永宁
，
刘燕华
.
风电接入对电力系统的影响
［
J
］
．
电网技术
,
2007,31
（
2
）
:77－81.
CHIYong
-
ning,LIUYan
-
nimpactofwindpowerintegration
onpowersystem
［
J
］
．PowerSystemTechnology,2007,31
（
2
）
:77－81.
［
8
］
吴俊玲
，
周双喜
，
孙建锋
，
等
.
并网风力发电最大注入功率分析
［
J
］
.
电网技术
，
2004
，
28
（
20
）：
28-32.
参考文献
：
［
1
］
张宁
，
周天睿
，
段长刚
，
等
.
大规模风电场接入对电力系统调峰
的影响
［
J
］
.
电网技术
,2010
，
34
（
1
）：
152－158.
WUJun
-
ling,ZHOUShuang
-
xi,SUNJian
-
feng,ison
maximumpowerinjectionofwindfarmconnectedtopowersystem
［
J
］
.
PowerSystemTechnology,2004
，
28
（
20
）：
28-32.
［
9
］
高德宾
，
李群
，
金元
，
等
.
东北电网风电运行特性分析与研
究
［
C
］
//
中国风电论坛论文集
.
威海
,2009:13-20．
ZHANGNing,ZHOUTian
-
rui
，
DUANChang
-
gang,of
large
-
scalewindfarmconnectingwithpowergridonpeakloadregulation
demand
［
J
］
.PowerSystemTechnology,2010
，
34
（
1
）：
152－158.
［
2
］
韩涛
，
卢继平
，
乔梁
，
等
.
大型并网风电场储能容量优化方案
［
J
］
.
电网技术
,2010
，
34
（
1
）：
169－
-
bin,LIQun,JINYuan,isandresearchonwind
poweroperationinNortheastChina
［
C
］
//ProceedingsofChinaWind
,2009:13-20．
［
10
］
李峰
，
路一川
．
大规模风力发电对电力系统的影响
［
J
］
．
中国
电力
，
2006
，
39
（
11
）：
80-84．
HANTao,LUJi
-
ping,QIAOLiang,zedschemeofenergy
-
storagecapacityforgrid
-
connectedlarge
-
scalewindfarm
［
J
］
.Power
SystemTechnology,2010
，
34
（
1
）：
169－173.
［
3
］
RONAND,ELEANORD,operationwithasignificant
windpowerpenetration
［
C
］
//IEEEPowerSocietyGeneralMeeting.
Denver
，
Colorado,USA
，
2004
：
587-595.
［
4
］
王海超
，
鲁宗相
，
周双喜
.
风电场发电容量可信度研究
［
J
］
.
中国
LIFeng
，
LUYi
-
chuan．Influencesoflarge
-
scalewindenergyconverters
ontransmissionsystems
［
J
］
．ElectricPower
，
2006
，
39
（
11
）：
80-84．
（责任编辑李新捷）
Dispatchingmodeldesigningforlargescalewindpower
HOUYou
-
hua
1
，
FANGDa
-
zhong
1
，
BAIYong
-
xiang
1
，
HAOFeng
2
，
JINGZhi
-
bin
2
，
GUOShu
-
xiang
2
（
1．SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,TianjinUniversity,Tianjin300072,China
；
2．InnerMongoliaPowerDispatchingand
）
CommunicatingCenter,Huhhot010020,China
Abstract:Currently,theintegratingoflarge
-
scalewindpowerisoneofthemainproblemsthatInnerMongoliapowergridisfacedwith.
Accordingtotheanalysisofthecharacteristicsofwindpowerloadandtheirimpactondispatching,itwasconcludedthatthegreatestimpact
thatthewindpowerbringstyzingthefunctionofwind
powerforecastingingriddispatching,anewmodeofwindpowerforecastingwasproposed,whichiscombinedwiththeultra
-
short
-
term,
ecanbeusedinthewindpoweroperationanddispatching,andcansignificantlyreducetheimpactof
evealedthatusingpowerregulatingcapacitytoacceptwindpowercanlowertheacceptingriskandincreasethe
eringcountry
’
snewenergyplanning,amethodoftheacceptanceofwindpowerbyinterregionaltransferandits
dispatchingmodelwereproposed.
Keywords:windpower
；
powerforecasting
；
peakregulation
；
interregionaltransfer
；
dispatchingmodel
72