计及风电的发电系统可靠性评估

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ｔｅｒｖａｌ［０，１］ｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｓｕｂ－ｉｎｔｅｒｖａｌｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏＭｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｎｅａｃｈｓｕｂ — ｉｎｔｅｒｖｌ，ａｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｕｓｎｅｅｄ
ＷｉｎｄＰｏｗｅｒＰｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ
ＪＩＡＮＧＣｈｅｎｇ，ＬＩＵＷｅｎ — ｘｉａ，ＹＵＬｅｉ，ＷＡＮＧＸｉｎ — ｗｅｉ，ＬＩＵＸｉａｎ－ｚｈｅｎｇ２，ＬＩＵＪｕｎ３
ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｉｎｏｖｅｌＷｉｎｄＧｒｏｕｐＣｏ．，Ｌｔｄ．，
蒋程，刘文霞，于雷，王昕伟，刘先正，刘军。
ห้องสมุดไป่ตู้
（１．华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京１０２２０６；２．华锐风电科技（集团）股份有限公司，北京１０２２０６；３．中国电力科学研究院，北京１００１９２）
Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６，Ｃｈｉｎａ；３．ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９２，Ｃｈｉｎａ）
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｌｔｅｒｎａｔｅＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＳｏｕｒｃｅｓ，
中图分类号：ＴＭ７３２文献标志码：Ａ文章编号：１００３ — ８９３０（２０１３）０４ — ０００７ — ０７
ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｏｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈＷｉｎｄＰｏｗｅｒＰｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｉｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎＭｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｐｏｗｅｒｌｏａｄ，ｆａｉｌｕｒｅｒａｔｅｆｏｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｇｅｎｅｒａｔｏｒａｎｄｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎｌａｇｅｎｅｒａｔｏｒａｒｅｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ．Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｕｓｅｄｉｎｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒ－ａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｎｅｅｄｓｌａｒｇｅｓａｍｐｌｅｓｉｚｅａｎｄｈａｓｌｏｗｅｉｃｆｉｅｎｃｙ．Ｓｏｔｈｅｓｃａｔｔｅｒｅｄｓａｍｐｌｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｈｉｃｈｄｉｖｉｄｅｓｔｈｅｉｎ —
第２５卷第４期
２０１３年８月
电力系统及其自动化学报
ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＵ－ＥＰＳＡ
Ｖｏ１．２５Ｎｏ．４Ａｕｇ．２０１３
计及风电的发电系统可靠性评估
摘要：考虑风速和负荷预测误差的随机性、风力发电机组和常规机组的停运率，应用蒙特卡洛仿真方法对含风电场的发电系统进行可靠性评估。针对发电系统概率抽样中蒙特卡洛算法样本容量大、效率低等不足，提出了分散抽样蒙特卡洛算法，此抽样算法将［０，１】区间分成若干子区间，在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算，从而增加故障状态的抽样频率，提高抽样效率，在满足精度要求下，有效地减少了抽样次数。以含１０台常规机组和１个风电场的发电系统进行了仿真，结果验证了该评估方法的有效性。关键词：蒙特卡洛仿真；可靠性评估；发电系统；分散抽样；风电场