衛(wèi)　鵬，劉建坤，周　前

（國網江蘇省電力公司電力科學研究院，江蘇南京211103）

考慮相關性的沿海大規(guī)模風電場出力特性研究

衛(wèi)鵬，劉建坤，周前

（國網江蘇省電力公司電力科學研究院，江蘇南京211103）

為了研究沿海地區(qū)密集型大規(guī)模風電場出力特性以及相互關聯性，以江蘇沿海大規(guī)模風電為例，基于EMS系統(tǒng)中的實測風電出力數據，對風電場之間的有功出力相關性、概率分布、月最大出力進行了分析，研究了風電場的有功出力波動情況，并探討了風電有功出力對江蘇電網綜合負荷、調峰的影響。對于分布式新能源利用率的提高和調度運行的優(yōu)化具有重要意義。

風電；出力特性；概率分布；相關性；波動；調峰

隨著我國風力發(fā)電快速發(fā)展，風電總裝機容量日益增大。風電出力的隨機性、間歇性、不可控等特性給電網運行帶來較大的壓力，電網運行時必需留有足夠的備用電源和調峰容量［1］，以保證風電出力波動時系統(tǒng)的正常供電。在風電場建設較為集中的地區(qū)，由于地理位置接近，各風電場的來風情況相近，風電場之間有功出力曲線會有一定的相似性［2］，當風速變化劇烈時，各風電場有功出力波動的疊加將導致風電總出力的波動幅度劇增，從而會對電網的調度帶來更大的壓力［3］。目前，國內外對風電的研究多集中于風電的并網方式和對電網的穩(wěn)定影響等方面［4］，對風電場之間的出力相關性和波動性等方面的研究較少，分析風電集中地區(qū)風電場的有功出力特性，研究其對電網可能造成的影響并制定有效的應對措施變得愈發(fā)緊迫且重要［5］。

江蘇省風電場分布較為密集，其風電場有功出力具有典型性，文中以江蘇沿海大規(guī)模風電場運行情況為范例，研究了風電集中地區(qū)的風電場有功出力特性，并對風電有功出力特性對電網的影響進行了分析。

1　風電場有功出力特性

1.1風電場有功出力相關性

不同風電場出力相關性反映風電場之間發(fā)電出力變化趨勢的一致性，是劃分風區(qū)的重要依據之一［6］。風電場相關性與風電場之間的地理距離有關，一般距離較近的風電場，其出力變化趨勢較為一致，相關性則較強，反之則相關性較弱［7］。

相關系數（γ）又稱為皮氏積矩相關系數，是說明2個現象之間相關關系密切程度的統(tǒng)計分析指標［8］。γ值的范圍在-1和+1之間。γ>0為正相關，γ<0為負相關，γ=0為不相關，γ的絕對值越大，相關程度越高。通常認為γ的絕對值大于0.75時，2個變量有很強的線性相關性。相關系數的計算公式為：

其中：X，Y為2個具有相關性風電場出力；Xˉ和Yˉ分別代表這2個風電場出力的期望。文中對各風電場出力的相關系數進行了計算，具體結果如表1所示。表中第一行和第一列分別為不同風電場的簡稱。

由表1可看出，各風電場出力的相關系數大部分在0.75以上，表明各風電場出力具有較強的線性相關性。相關系數最大是LY風電和RD風電，2個風電場距離也在30～50 km內，可見風電場距離越近相關性系數越高。LY風電和RD風電2015年某一周出力曲線如圖1所示。2個風電場出力變化形狀具有較大相似性，最大和最小出力出現時間較接近，具有較大的同時率，因此彼此之間具有較強的相關性。相關性分析結果表明，未來相關區(qū)域內風電規(guī)模進一步增大后，風電出力特性將基本保持與現有風電出力特性的一致性和相似性。

1.2風電出力的季節(jié)分布

風電發(fā)電量年內分布也有一定的規(guī)律性。2015年風電月發(fā)電量除以相應月最大發(fā)電量，得到年發(fā)電量分布曲線，如圖2所示。一般5—9月為弱風期，其發(fā)電量僅為全年發(fā)電量的40%～50%；1—4月、10—12月為盛風期，其發(fā)電量為全年發(fā)電量的60%～80%。一年中，發(fā)電量最大的月份為11—12月，發(fā)電量最小的為7—9月。風電的這種分布是受自然地理條件所決定的。春季和夏季雖有臺風活動，但沿海地區(qū)的平均風力為一年中最小的時期，也是一年中風能資源最貧乏的時期［9］。秋季與冬季由于大風天氣多，風力大，是一年之中江蘇沿海地區(qū)風能資源最豐富的季節(jié)。不同季節(jié)之間發(fā)電量差異較大［10］。為了分析不同季節(jié)發(fā)電量分布的不均衡特性，采用季不均衡系數作為衡量月發(fā)電量分布情況的一個指標。季不均衡系數為月發(fā)電量平均值除以最大月發(fā)電量，用式（2）表示［11］：

表1　各風電場出力相關系數

圖1　RD和LY風電場周出力情況

圖2　風電出力逐月分布

其中：Pi表示第i個月的發(fā)電量，i=1，2，3…，12；Pmax為一年中的最大月發(fā)電量。風力發(fā)電不同月份之間發(fā)電量差異較大，不均衡度較高，反映在季不均衡系數上數值較低，全省季不均衡系數平均在0.67左右［12］。

1.3風電月最大出力

風電月最大出力特性是相關輸變電系統(tǒng)設計的重要依據。風電出力在短時間內（如1 d內）有可能在0～100%之間變動［13］。風電逐月最大出力不同，但年內呈現出規(guī)律性變化。

典型風電場RD和GY風電場以及全省月最大出力曲線如圖3所示。月最大出力一般出現在1—4月或11—12月。就單個風電場而言，5—9月的月最大出力一般為0.72～0.91 p.u.，1—4月的月最大出力為0.93～1.0 p.u.，10—12月的月最大出力為0.88～1.0 p.u.。從全省來看，風電出力率比單個風場低，5—9月的月最大出力一般為0.47～0.77 p.u.，1—4月的月最大出力為0.79～0.86 p.u.，10—12月的月最大出力為0.82～0.96 p.u.。

圖3　風電月最大出力逐月分布

風電上述特性對相關配套輸變電設備建設和改造的規(guī)劃設計有影響。根據實際運行數據統(tǒng)計分析，在進行輸變電設備建設、改造的規(guī)劃設計中，當輸變電設備長期最大允許電流起控制作用、確定夏季輸變電設備最大運行電流時風電不應按照滿發(fā)來考慮。由于風電最大出力往往發(fā)生在氣溫較低的冬春兩季，夏季氣溫較高的日子里最大出力較低，從現有風電場來看，整個夏季高溫期間風電出力不會超過裝機容量的90%，超過80%持續(xù)時間也較短，如表2所示。

可見，風電出力一般隨氣溫升高而明顯降低，風電出力較大時氣溫一般是較低的。在設計相關輸變電建設、改造工程時應該充分考慮這一特性，以節(jié)省輸變電項目的建設、改造投資。

1.4風電出力概率分布

根據風電全年8760 h整點出力，分別按月將出力由大到小進行排序，得到全省大負荷和小負荷代表月的風電出力累積概率曲線如圖4所示。

從圖4中可看出，全年風電出力超過0.9 p.u.的概率很小。表3給出了風電出力與累積概率統(tǒng)計結果。

表2　逐月風電出力持續(xù)時間h

表3　不同累計概率的風電出力

圖4　風電出力累計概率曲線

由表3可見，以1月份為例，風電出力超過0.51 p.u.的概率只有10%，超過0.65 p.u.的概率只有5%。如果累積概率（即保證率）要達到90%，則大部分月份的風電出力只有0～0.03 p.u.。因此，風電的“保證出力”很低，是極其不穩(wěn)定的電源。

1.5風電出力波動情況分析

根據上文分析，在風電場密集地區(qū)，風電場之間的有功出力具有較強的相關性。圖5和圖6是2015年某月LY風電和GY風電分別同RD風電之間的有功出力散點圖，橫坐標分別是LY風電和GY風電的有功出力，縱坐標是RD風電的有功出力。

圖5　LY風電和RD風電有功出力散點圖

圖6　GY風電和RD風電有功出力散點圖

從圖中可以看出，LY風電和RD風電之間的有功出力相關性較強，散點明顯呈現出線性相關的關系，而GY風電和RD風電之間的有功出力相關性相對較差，散點分布較為散亂。

風電場的有功出力相關性總體較強，表4列出了一年內全省風電場總出力5m in波動幅值情況。5m in波動最大增加量為162.51MW，最大下降量為193.59 MW，分別占了風電總裝機容量的9%和11%。

表4　5m in內最大波動幅值

2　風電有功出力特性對電網的影響

電網內大量風電機組接入后，由于風電有功出力的隨機性和波動性，加大了電網對調度運行和調峰調頻能力的要求。為滿足風電全額消納的需求，系統(tǒng)調度運行和調峰能力必須適應并滿足系統(tǒng)高峰負荷時段風電全部停發(fā)，低谷負荷時段風電全額滿發(fā)的特殊但可能出現的運行方式。

2.1風電對電網綜合負荷的影響

全省負荷扣除風電出力后得到綜合負荷（或稱修正負荷曲線）曲線如圖7所示。

圖7　綜合負荷曲線

從圖7中可以看出：（1）從持續(xù)負荷曲線來看，扣除風電出力以后，負荷有所下降。說明風電將導致大部分時間綜合負荷減少，因此在同樣裝機的前提下系統(tǒng)可靠性將有所提高。換言之，有了風電后，在維持相同可靠性前提下，可減少系統(tǒng)裝機，因此，從可靠性觀點來看，風電也具有潛在的容量效益。（2）扣除風電出力后的綜合負荷曲線的年最大負荷數值基本保持不變，并且仍發(fā)生在7月。各月考慮風電后的綜合負荷比全網負荷低1%～4%。

2.2風電對調峰的影響

圖8是江蘇電網某典型日的電網日用電負荷曲線和風電場日出力變化曲線。

圖8　日負荷曲線

由圖中可看出，在負荷高峰時，風電場很難提供足夠的出力，而在低谷負荷階段，風電場卻出現出力高峰，由此可見，江蘇境內風電場的反調峰特性明顯。隨著風電裝機容量的增大，這種出力特性勢必要求調度部門對風電出力情況做出較精確的預測，對現有的開機方式做出調整。

3　結束語

在風電集中地區(qū)，風電場之間的有功出力具有較強的相關性。根據對2015年江蘇投運的12座風電場的分析結果，各個風電場有功出力曲線相似，有功出力相關系數大部分在0.75以上，且風電場之間距離越近，相關性越強。根據2015年全年統(tǒng)計結果，江蘇風電場總有功出力5min變化幅值最高可達193.59MW，占總裝機容量的11%。

根據以上結論，建議如下：（1）在風電集中地區(qū)，各風電場應加強有功出力調控，確保有功出力最大變化率滿足國家標準要求；（2）風電集中地區(qū)的風電總出力波動幅度大，電網運行中需采取相應針對性措施，安排必要的旋轉備用容量；（3）針對風電場有功出力特性，電網應加強風功率預測，提高預測的準確性，尤其是電網高峰和低谷負荷時段風功率預測的準確性。

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Research on Power Output Characteristics of Coastal Large-scale W ind Farm s Considering Their Correlation

WEIPeng，LIU Jiankun，ZHOUQian
（StateGrid Jiangsu Electric PowerCompany Electric PowerResearch Institute，Nanjing 211103，China）

In order to study power output characteristics and interrelatedness of intensive large-scale wind farms located around coastal areas，the large-scalewind farmssitatcoastal areas of Jiangsu were taken as an example and somework was done.Based on the fieldmeasurement data of outputw ind power from the EMS system，active power correlation，probability distributionsand themonthlymaximum outputpow er among w ind farmsw ere analyzed.The fluctuation ofw ind farmsoutput activepowerwasstudied and the impactofoutputactivewind poweron the composite load of Jiangsu aswellason peak-load regulation was discussed.This work is important for the utilization rate improvement and dispatching optim ization of distributed new energy.

w ind power；poweroutputcharacteristics；probability distribution；correlation；fluctuation；peak-load regulation

TM 614

A

1009-0665（2016）05-0006-05

衛(wèi)鵬（1988），男，陜西寶雞人，工程師，從事電力系統(tǒng)運行仿真及規(guī)劃研究工作；

劉建坤（1980），男，山東濰坊人，高級工程師，從事電力系統(tǒng)分析及規(guī)劃研究工作；

周前（1978），男，江蘇無錫人，高級工程師，從事電力系統(tǒng)仿真及規(guī)劃研究工作。

電網技術

2016-04-05；

2016-05-27

國家電網公司科技項目（IDSY15042）