第一章 緒論

1.1 選題背景和研究意義

電力系統隨機生產模擬是發電系統規劃與運行優化的重要工具，常應用于運行優化、電源規劃及可靠性評估的方法。它在考慮發電機組故障的前提下，通過優化機組的生產情況來計算各發電機組的發電量、系統的可靠性及經濟性指標[1][2]，為制定合理的電價提供了有力的依據。

在資源受限的世界形勢下，隨著新能源發電技術的發展，風能和太陽能等新能源在電力系統中的地位日趨上升，不同于常規電源，新能源具有很強的隨機性、間歇性和波動性，會導致電力系統常規機組的投運計劃及系統的經濟性和可靠性發生變化[3]。光伏電站有功出力主要受太陽輻照的影響，表現為白天發電，晚上停發，云彩、沙塵等遮擋也會導致光伏電池出力的急劇下降[4];風能資源受自然氣象和地理條件的影響，風速、風向等氣象因素將隨時間變化，風電功率具有很強的不確定性和變動性，另外，風力發電具有反調峰特性，會增大系統等效負荷的峰谷差，不利于電網的調峰和調頻，在極端的情況下會導致電網采取棄風、棄光等手段來維持系統的安全運行。

新能源的這些特性對電力系統的規劃和運行產生了巨大的影響，而常規的隨機生產模擬方法已不能準確地評價其對系統的影響。故在資源受限的世界形勢下，研究含有新能源的隨機生產模擬是工程應用和學術研究所亟需。 傳統的隨機生產模擬主要用于發電廠的發電規劃，通過建立兩狀態機組模型和等效持續負荷曲線進行卷積運算，獲得各臺發電機的期望發電量、系統的發電成本和可靠性指標。傳統的兩狀態機組模型將火電機組分為額定運行狀態和強迫停運狀態，通過強迫停運率來反映機組的故障運行。

持續負荷曲線為負荷的累積概率曲線，不能反映負荷的時序特性，也無法計及常規機組的啟停成本。大規模新能源并網會導致系統的備用需求增大，常規機組啟停頻繁，從而對隨機生產模擬算法的靈活性和精確性提出了更高的要求。因此，研究能夠考慮新能源與負荷時序特性，且能準確計算系統動態成本的隨機生產模擬算法是十分必要的。在此背景下，本文在建立能反映時序特性的隨機生產模擬模型和算法的基礎上，研究含新能源的電力系統隨機生產模擬方法，為分析常規機組參數的靈敏度和新能源并網效益提供有效的計算方法，具有重要的意義。

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1.2 隨機生產模擬的研究現狀

電力系統隨機生產模擬出現于 20 世紀 70 年代，現已發展了多種比較成熟的方法，主要分為模擬法和解析法。模擬法是通過蒙特卡洛抽樣得到系統隨機狀態，并通過統計樣本隨機狀態發生的頻率來估算樣本出現的概率，進而模擬系統的整個生產過程[5]。蒙特卡洛模擬法主要分為序貫、非序貫和偽序貫三種[6]。 序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法又稱作狀態持續時間采樣法，它根據系統的持續時間分布函數進行抽樣，并將每次抽樣得到的系統結束狀態作為下一次抽樣時系統的起始狀態。該方法可以計算工作頻率和持續時間等可靠性指標，能有效考慮與時序相關的因素，從而模擬出比較接近于實際的運行情況。因此，序貫蒙特卡洛方法適用于時變負荷和時變電源，如受季節影響的水電機組，以及需要嚴格考慮時序性的含風力、光伏發電系統，它的缺點是為保證計算收斂所需的計算量較大[7]。 非序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法又稱為狀態抽樣法，它不考慮系統的時序性和元件的修復情況，直接抽取系統狀態，并根據抽樣次數來統計可靠性指標[8]。該方法實現較為簡單，計算效率也較高，但因沒有考慮系統的時序特性，不能準確獲得與時序相關的可靠性指標。 偽序貫蒙特卡洛模擬法。這種方法是序貫蒙特卡洛和非序貫蒙特卡洛的結合，它考慮元件或系統的部分狀態時序信息，并采用非序貫蒙特卡洛方法的收斂判據。該方法能在保持良好精度的同時，提高計算效率，不足的是不能提供完整的時序信息。

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第二章 隨機生產模擬的實現方法與技術經濟指標

作為評價電力系統規劃運行和可靠性的重要工具，電力系統隨機生產模擬能夠提供系統在最優運行方式下的可靠性指標及生產成本。研究隨機生產模擬需要從隨機生產模擬的實現方法及其評估指標這兩方面來深入，因此本章主要介紹基于解析法的電力系統隨機生產模擬的實現方法和技術經濟指標。

2.1 機組可靠性指標

在研究電力系統可靠性時，可將每臺發電機組可看作是一個元件，研究它對系統可靠性影響。電氣元件可分為不可修復元件和可修復元件，發電機組作為一種可修復元件，在故障后通過修復，又能重新投入使用。 描述機組狀態的主要指標如下： (1)機組狀態概率：指機組處在某一狀態的時間占總時間的比值。一般情況下，系統處于某一種狀態的概率分為長期概率和短期概率，但在本文的機組模型中我們關注的是長期穩態概率。 (2)機組狀態頻率：在穩態的條件下，機組在單位時間內從某一狀態轉移出去的平均次數。 (3)機組狀態轉移率：在參數 t 連續的情況下，將t 趨于零時的轉移概率對時間變化的極限值。

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