风电功率爬坡事件对电力系统风险：时序特性分析

"风电功率爬坡事件作用下考虑时序特性的系统风险评估" 这篇论文主要探讨了风电功率爬坡事件对电力系统运行风险的影响及其评估方法。风电功率爬坡事件指的是由于极端天气条件导致的风电出力在短时间内快速上升或下降的现象，这在大规模风电并网的情况下对电力系统的稳定性和安全性构成了挑战。由于风电功率爬坡的时序特性，即其变化过程具有连续性和方向性，传统的方法可能无法准确评估由此带来的系统风险。 为了应对这个问题，论文提出了一个基于非序贯蒙特卡罗模拟法的新型评估模型。这个模型特别考虑了风电功率爬坡事件与常规机组停运之间的时序关系，通过模拟可能的停运时刻和运行状态，来量化这种关系对系统风险的影响。在模型中，不仅考虑了低频减载（LFAD）和自动发电控制（AGC）的调节作用，还引入了频率越限次数和失负荷期望作为评估系统运行风险的关键指标。 论文通过 IEEE RTS 24节点系统作为案例，对不同场景下的系统风险进行了模拟和对比分析，以验证所提出的评估模型的有效性。这些场景可能包括不同的风电渗透率、负荷变化和常规机组性能状态。结果表明，考虑到时序特性的评估方法能够更准确地反映风电功率爬坡事件对电力系统运行稳定性的真实影响。 现有研究中，风电功率预测的准确性受限，往往只能提前几小时提供概率性预测，这对应对爬坡事件的快速响应构成挑战。此外，现有评估方法通常忽视了常规机组的有功调节速率和最小启动时间，这些因素在处理爬坡事件时至关重要。 文献回顾显示，过去的研究多关注风电功率的统计特性对电力系统有功调节能力的影响，而忽略了时序特性。爬坡事件的特殊性在于它在时间上的连续性，这意味着相邻时段的风电功率变化不是独立的，而传统评估方法往往假设各时段相互独立，因此不适用于处理爬坡事件。 总结来说，这篇论文通过构建一个考虑时序特性的系统风险评估模型，为理解和管理风电功率爬坡事件带来的系统风险提供了新的工具。这种方法强调了风电功率变化与常规机组行为的动态交互，有助于电力系统运营者提前识别并采取措施减少由爬坡事件引发的风险，从而保障电力系统的稳定运行。