序贯蒙特卡洛模拟在风电接纳能力评估中的应用

"基于序贯蒙特卡洛随机生产模拟的风电接纳能力评价方法及应用" 风电的高比例并网对电力系统的稳定运行带来挑战，特别是其时序性和相关性对电力系统随机生产模拟提出了更高要求。随机生产模拟是一种评估电力系统在各种不确定性因素下的运行状态的方法，包括负荷的随机波动和设备的不可预测停运。现有方法主要有解析法和模拟法，其中解析法如离散卷积积分法和模拟法中的蒙特卡洛抽样法，尤其是序贯蒙特卡洛模拟法，由于能保持系统的时序性，特别适合于包含风电的电力系统分析。 本文提出的基于序贯蒙特卡洛仿真的滚动试探算法，旨在解决风电出力时序性考虑不准确和系统约束模拟不足的问题。该算法结合了多时段优先顺序法，考虑了元件故障、启停限制、运行经济性以及季节性变化，如供热期和非供热期。此外，算法还引入了新的评价指标，如调峰不足系数和弃风率，以全面评估风电并网对系统的影响。 在实际应用中，通过对东北某省级电网的数据进行分析，研究了风电并网前后的技术经济指标变化，探讨了火电机组运行情况。同时，通过对比不同计算时间粒度，分析了调峰不足系数和弃风率的变化，以及每日各时段弃风差异的原因。这些分析揭示了风电并网对系统调峰能力的挑战，以及如何优化调度策略以减少弃风损失。 该方法的实施验证了其在风电接纳能力评估上的有效性，并提供了实用的工程指导。它不仅提高了风电并网的适应性，还为电力系统的运行管理和规划提供了有力工具。未来的研究可以进一步扩展到更大规模的电网，探究更多类型的可再生能源，并优化算法以降低计算复杂度，提高效率。