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【摘 要】随着电力系统不确定性的不断增加，电力系统需要具备一定的应变和响应能力，即所谓的灵活性，以尽可能消除或减小以上不确定因素带来的负面影响，保证电力系统的安全稳定运行。电力系统已可有效地容纳大规模的多元可再生能源。多种可再生能源，尤其是风电和光伏，会导致功率大幅度波动，充足的运行灵活性则是大规模整合电网的必要前提。基于建立的框架，用于对独立电力系统装置及其整体的运行灵活性的量化及评估。
【关键词】电力系统;灵活性;大规模可再生能源
大规模可再生能源的接入以及智能电网的不断发展，将给电力系统带来巨大变化。当可再生能源的发电容量在电网中所占比重较大时，其出力不确定性将从根本上改变系统潮流分布的特性，使系统的潮流流向与分布变成随机的、不可预测的。此外，随着分布式电源、微网、电动汽车的快速发展，负荷预测的偏差、间歇性负荷的不确定性对系统运行过程中的功率分布有着重要影响。
一、灵活性定义
电力系统灵活性具有特点：灵活性是电力系统的固有特征;灵活性具有方向性;灵活性需在一定时间尺度下描述。灵活性是电力系统的固有特征。通常而言，电力系统有一种内在的容忍度，允许电力系统在一定程度内偏离预设的工作点运行，而不需要做出任何改变，可认为该容忍度即为电力系统的固有灵活性。偏离预设工作点的程度越大，电力系统固有灵活性的弹性越小;电力系统的固有灵活性越高，电力系统灵活性的弹性也越小。
灵活性具有方向性。电力系统受到多种因素的影响，具有很强的不确定性，大规模可再生能源接入后，这种不确定性更加明显与强烈，使电力系统在短时间内出现功率不平衡问题。不同的运行状态下，电力系统灵活性会随着各个机组的发电状态、各个节点的负荷情况的变化而变化，即功率平衡情况不同时，电力系统的灵活性不同。针对灵活性的特点，可认为电力系统灵活性具有向上与向下两个方向，分别对应电力系统功率供应小于需求和供应大于需求情况。灵活性需在一定时间尺度下描述。电力系统中不确定性造成的功率变化很少有单调递增或递减的情况，且变化持续时间也各不相同。同时，系统的灵活性资源对负荷变化的响应能力也有区别，因此，在不同时间尺度下，灵活性的评估是不同的。
二、运行灵活性的建模
电力系统运行灵活性的分析和评估首先需要建立一个框架，该框架允许电力系统在一定程度内偏离预设工作点运行，以便调节功率供应和功率需求的模式。一个单元是否具有有限的存储功能，是否能提供波动功率供应，以及是哪种可控性和可观测性，后者还具有预测性，波动电源和负荷需求的系统运行进程。这些特性的总和便可成为电力系统单元的运行稳定性。这实际上与现有的电力系统单元里的嵌入式存储容量高度相关。模型框架：该框架允许电力系统各单位对具体功能建模，如多元储能单元、多元发电机组、多元负荷需求单元。
电力系统灵活性，当 ζ < 0 时，供 应小于需求，称为向上方向的灵活性;当 ζ < 0 时，供应大于需求，称为向下方向的灵活性。ugen描述的是在转换率 ηgen时机组的出力，
為机组 i 的出力上下限，该电源节点框架增加了一个重要的经典电力系统模型。SOC 是电能存储等级，电能存储容量 C≥0 可以表示为 0≤x≤1。能量存储则关系着内部能量损耗，运行灵活性的模型如式所示：
三、运行灵活性的评估分析
1、常规运行灵活性评估。电力系统运行灵活性分析，状态 1 代表净负荷曲线超越了机组出力上限，表明该系统需要补充上调灵活性资源;状态 2 代表该系统灵活性资源充足;状态 3 代表该系统净负荷曲线超过了机组出力下限，表示其下调灵活性资源缺失。
基于 Monte -Carlo 算法并加以改进可以得到节点注入功率和潮流数据，并据此建立一个目标函数，目标函数中包括各节点发电的成本、各支路所剩传输能力的成本及网损，再利用遗传算法处理节点注入功率，通过计算得到系统运行灵活性的评估[1]。随着电力系统大规模接入风电，运行灵活性需要有更好的评估方法。
2、可再生能源并网后的运行灵活性评估。大规模的可再生新能源并网是如今大势所趋，相对于常规能源，可再生能源出力随机性较强，可调控力更弱，风电为例，风速的可预测性及其难度都相对于负荷预测高得多。因此，对可再生能源的灵活性要求更高，需要更多的灵活性资源。而其灵活性的建模步骤如下：（1）根据风电功率、负荷预测参数确定当日的机组组合类型，得到机组 i 在 t 时刻启停状态为 uit，设模拟次数初值 k = 0。（2）通过历史功率预测误差可以设置弃风、切负荷变量来求解以下模型：
3、算例分析。基于某电网风电及负荷的实际情况进行模拟。其中，常规机组的装机容量为 13600MW、风电装机容量为 6800MW、负荷峰值为 12466MW，收敛误差值 ε = 0.01，本设计方案来对比风电不确定性与负荷不确定性对灵活性指标的影响。其中，方案 1 中系统不接 入 风 电 场，假 设 负 荷 预 测 误 差 5%，标 准 差 为285MW，最低的备用容量为 15%。方案 2 中系统接入23.5% 的风电场，忽略负荷预测误差，设其标准差为285MW，误差预测百分比为 17.4%，同时设最低备用容量为 15%。
从表可以看出，方案 1 中灵活性充足，而方案2 中灵活性不足的概率并不完全等于 0，并且还需要57.8MW 的上调灵活容量。故而，风电接入系统中需要更多的考虑影响灵活性的因素如风功率预测误差，并作出应对措施。除此之外，备用容量的不同对灵活性指标亦有影响。假设风电接入比例为 30%，计算备用容量分别为15%，20%，25%，30% 时灵活性指标可知，提高系统备用容量对提高上调灵活性有明显作用，对下调灵活性作用不明显。备用容量上升到 30% 时，下调灵活性仍然不足，故只采用提高备用容量无法彻底解决灵活性不足问题。
结论
介绍了电力系统运行灵活性特征，并建立了运行灵活性的模型，提出了电力系统运行灵活性的评估方法。随着电力系统的发展及可再生能源的大规模入网，电力系统运行灵活性的研究显得越发重。可再生能源的大规模入网降低了电力系统运行的成本，保护了环境，但同时对运行灵活性的要求也借此提升，需要更多的关注及研究保证灵活性资源充足。负荷不确定性与风电不确定性还是有一定的区别，要解决风电不确定性必须更多的考虑影响灵活性的因素如风功率预测误差。通过算例可知，仅提高备用容量没有办法彻底解决灵活性不足问题，要解决此问题还需要更好的方法。
参考文献：
[1] 张丽英，叶廷路，辛耀中.大规模风电接入电网的相关问题及措施[J].中国电机工程学报，2019，30（25）：1-9.
[2] 迟永宁，刘燕华，王伟胜.风电接入对电力系统的影响[J].电网技术，2017，31（3）：77-81.
（作者单位：内蒙古龙源新能源发展有限公司）
【关键词】电力系统;灵活性;大规模可再生能源
大规模可再生能源的接入以及智能电网的不断发展，将给电力系统带来巨大变化。当可再生能源的发电容量在电网中所占比重较大时，其出力不确定性将从根本上改变系统潮流分布的特性，使系统的潮流流向与分布变成随机的、不可预测的。此外，随着分布式电源、微网、电动汽车的快速发展，负荷预测的偏差、间歇性负荷的不确定性对系统运行过程中的功率分布有着重要影响。
一、灵活性定义
电力系统灵活性具有特点：灵活性是电力系统的固有特征;灵活性具有方向性;灵活性需在一定时间尺度下描述。灵活性是电力系统的固有特征。通常而言，电力系统有一种内在的容忍度，允许电力系统在一定程度内偏离预设的工作点运行，而不需要做出任何改变，可认为该容忍度即为电力系统的固有灵活性。偏离预设工作点的程度越大，电力系统固有灵活性的弹性越小;电力系统的固有灵活性越高，电力系统灵活性的弹性也越小。
灵活性具有方向性。电力系统受到多种因素的影响，具有很强的不确定性，大规模可再生能源接入后，这种不确定性更加明显与强烈，使电力系统在短时间内出现功率不平衡问题。不同的运行状态下，电力系统灵活性会随着各个机组的发电状态、各个节点的负荷情况的变化而变化，即功率平衡情况不同时，电力系统的灵活性不同。针对灵活性的特点，可认为电力系统灵活性具有向上与向下两个方向，分别对应电力系统功率供应小于需求和供应大于需求情况。灵活性需在一定时间尺度下描述。电力系统中不确定性造成的功率变化很少有单调递增或递减的情况，且变化持续时间也各不相同。同时，系统的灵活性资源对负荷变化的响应能力也有区别，因此，在不同时间尺度下，灵活性的评估是不同的。
二、运行灵活性的建模
电力系统运行灵活性的分析和评估首先需要建立一个框架，该框架允许电力系统在一定程度内偏离预设工作点运行，以便调节功率供应和功率需求的模式。一个单元是否具有有限的存储功能，是否能提供波动功率供应，以及是哪种可控性和可观测性，后者还具有预测性，波动电源和负荷需求的系统运行进程。这些特性的总和便可成为电力系统单元的运行稳定性。这实际上与现有的电力系统单元里的嵌入式存储容量高度相关。模型框架：该框架允许电力系统各单位对具体功能建模，如多元储能单元、多元发电机组、多元负荷需求单元。
电力系统灵活性，当 ζ < 0 时，供 应小于需求，称为向上方向的灵活性;当 ζ < 0 时，供应大于需求，称为向下方向的灵活性。ugen描述的是在转换率 ηgen时机组的出力，
為机组 i 的出力上下限，该电源节点框架增加了一个重要的经典电力系统模型。SOC 是电能存储等级，电能存储容量 C≥0 可以表示为 0≤x≤1。能量存储则关系着内部能量损耗，运行灵活性的模型如式所示：
三、运行灵活性的评估分析
1、常规运行灵活性评估。电力系统运行灵活性分析，状态 1 代表净负荷曲线超越了机组出力上限，表明该系统需要补充上调灵活性资源;状态 2 代表该系统灵活性资源充足;状态 3 代表该系统净负荷曲线超过了机组出力下限，表示其下调灵活性资源缺失。
基于 Monte -Carlo 算法并加以改进可以得到节点注入功率和潮流数据，并据此建立一个目标函数，目标函数中包括各节点发电的成本、各支路所剩传输能力的成本及网损，再利用遗传算法处理节点注入功率，通过计算得到系统运行灵活性的评估[1]。随着电力系统大规模接入风电，运行灵活性需要有更好的评估方法。
2、可再生能源并网后的运行灵活性评估。大规模的可再生新能源并网是如今大势所趋，相对于常规能源，可再生能源出力随机性较强，可调控力更弱，风电为例，风速的可预测性及其难度都相对于负荷预测高得多。因此，对可再生能源的灵活性要求更高，需要更多的灵活性资源。而其灵活性的建模步骤如下：（1）根据风电功率、负荷预测参数确定当日的机组组合类型，得到机组 i 在 t 时刻启停状态为 uit，设模拟次数初值 k = 0。（2）通过历史功率预测误差可以设置弃风、切负荷变量来求解以下模型：
3、算例分析。基于某电网风电及负荷的实际情况进行模拟。其中，常规机组的装机容量为 13600MW、风电装机容量为 6800MW、负荷峰值为 12466MW，收敛误差值 ε = 0.01，本设计方案来对比风电不确定性与负荷不确定性对灵活性指标的影响。其中，方案 1 中系统不接 入 风 电 场，假 设 负 荷 预 测 误 差 5%，标 准 差 为285MW，最低的备用容量为 15%。方案 2 中系统接入23.5% 的风电场，忽略负荷预测误差，设其标准差为285MW，误差预测百分比为 17.4%，同时设最低备用容量为 15%。
从表可以看出，方案 1 中灵活性充足，而方案2 中灵活性不足的概率并不完全等于 0，并且还需要57.8MW 的上调灵活容量。故而，风电接入系统中需要更多的考虑影响灵活性的因素如风功率预测误差，并作出应对措施。除此之外，备用容量的不同对灵活性指标亦有影响。假设风电接入比例为 30%，计算备用容量分别为15%，20%，25%，30% 时灵活性指标可知，提高系统备用容量对提高上调灵活性有明显作用，对下调灵活性作用不明显。备用容量上升到 30% 时，下调灵活性仍然不足，故只采用提高备用容量无法彻底解决灵活性不足问题。
结论
介绍了电力系统运行灵活性特征，并建立了运行灵活性的模型，提出了电力系统运行灵活性的评估方法。随着电力系统的发展及可再生能源的大规模入网，电力系统运行灵活性的研究显得越发重。可再生能源的大规模入网降低了电力系统运行的成本，保护了环境，但同时对运行灵活性的要求也借此提升，需要更多的关注及研究保证灵活性资源充足。负荷不确定性与风电不确定性还是有一定的区别，要解决风电不确定性必须更多的考虑影响灵活性的因素如风功率预测误差。通过算例可知，仅提高备用容量没有办法彻底解决灵活性不足问题，要解决此问题还需要更好的方法。
参考文献：
[1] 张丽英，叶廷路，辛耀中.大规模风电接入电网的相关问题及措施[J].中国电机工程学报，2019，30（25）：1-9.
[2] 迟永宁，刘燕华，王伟胜.风电接入对电力系统的影响[J].电网技术，2017，31（3）：77-81.
（作者单位：内蒙古龙源新能源发展有限公司）