演講人系內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司電力調(diào)控中心自動(dòng)化處處長(zhǎng)；（本文根據(jù)“2016第五屆新能源發(fā)電系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)”演講PPT編輯而成）
一、項(xiàng)目背景
1.1內(nèi)蒙古電網(wǎng)新能源發(fā)展概況
內(nèi)蒙古電網(wǎng)電源結(jié)構(gòu)（截至2016年6月）：燃煤接入容量38432MW，占63%；風(fēng)電接入144座，接入容量15153.89MW，占25%；光伏接入150座，接入容量5206.85MW，占8.51%；水電接入容量1740MW，占3%；燃?xì)饨尤肴萘?65.2MW，占1%。
1.2大規(guī)模新能源并網(wǎng)的影響
新能源對(duì)電網(wǎng)的影響：對(duì)調(diào)峰調(diào)頻能力的影響、對(duì)無功功率平衡與電壓水平的影響、對(duì)電能質(zhì)量的影響、對(duì)穩(wěn)定性的影響。
1.3大規(guī)模新能源并網(wǎng)技術(shù)措施
大規(guī)模新能源接入的調(diào)頻調(diào)峰問題：應(yīng)用功率預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)有功功率自動(dòng)控制（AGC）；
大規(guī)模新能源接入的電壓?jiǎn)栴}：研究電網(wǎng)與風(fēng)電場(chǎng)/光伏電站電壓控制能力，實(shí)現(xiàn)無功電壓自動(dòng)控制（AVC）；
大規(guī)模新能源接入的運(yùn)行穩(wěn)定問題：研究低電壓穿越問題，升級(jí)改造風(fēng)電機(jī)組/光伏逆變器；
大規(guī)模新能源接入的電能質(zhì)量問題：加強(qiáng)電能質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和改善。
二、解決方案概述
2.1建設(shè)思路
可觀-可預(yù)測(cè)-可控，根據(jù)新能源發(fā)展情況分步實(shí)施，目前已全面實(shí)現(xiàn)。
2.2建設(shè)歷程
2008年12月，風(fēng)電信息采集和實(shí)時(shí)監(jiān)視；2010年2月，風(fēng)電短期功率預(yù)測(cè)；2011年6月，風(fēng)電概率預(yù)測(cè)；2012年3月，與SCADA/EMS一體化集成；2013年3月，風(fēng)電超短期預(yù)測(cè)和棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)；2014年4月，基于風(fēng)火協(xié)調(diào)優(yōu)化的風(fēng)電AGC。
2014年12月，光伏發(fā)電信息采集和實(shí)時(shí)監(jiān)視；2015年11月，光伏發(fā)電短期和超短期預(yù)測(cè)；2016年1月，光伏發(fā)電概率預(yù)測(cè)；2016年7月，風(fēng)光火蓄協(xié)調(diào)實(shí)時(shí)閉環(huán)控制，新能源調(diào)度運(yùn)行指標(biāo)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)；全面實(shí)現(xiàn)可觀、可控、可預(yù)測(cè)。
2.3總體結(jié)構(gòu)
三、解決方案詳解
3.1信息采集與監(jiān)控
宏觀概況、微觀細(xì)節(jié)、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)波動(dòng)變化大，如何看得見摸得著。
專用信息采集方案：專用通道、專用設(shè)備、擴(kuò)展通信規(guī)約；
宏觀微觀兼顧：升壓站、風(fēng)電機(jī)組、光伏逆變器；
準(zhǔn)確及時(shí)的歷史數(shù)據(jù)：設(shè)備級(jí)采樣和統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)混合采集；
大容量數(shù)據(jù)采集處理傳輸：并行采集、負(fù)載均衡、斷點(diǎn)續(xù)傳、文件緩沖、存儲(chǔ)分區(qū)。
3.2功率預(yù)測(cè)
如何預(yù)測(cè)：時(shí)間尺度預(yù)測(cè)方法、限電問題、點(diǎn)預(yù)測(cè)或帶預(yù)測(cè)、如何科學(xué)有效評(píng)估。
新能源隨機(jī)性和波動(dòng)性：
?。?）日前計(jì)劃開機(jī)方式安排，短期預(yù)測(cè)（0-48小時(shí)）基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)；物理和統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合：預(yù)測(cè)風(fēng)速/輻照度è預(yù)測(cè)功率；智能方法直接預(yù)測(cè)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）；
?。?）日內(nèi)滾動(dòng)計(jì)劃、超前控制、實(shí)時(shí)交易，超短期預(yù)測(cè)（0-4小時(shí)）數(shù)值天氣預(yù)報(bào)+實(shí)測(cè)風(fēng)速/輻照度è預(yù)測(cè)風(fēng)速/輻照度è預(yù)測(cè)功率；支持向量機(jī)（SVM）、支持向量回歸（SVR）、相似樣本篩選算法。
與內(nèi)蒙古氣象局合作
數(shù)值天氣預(yù)報(bào)：（1）風(fēng)電，350m以下分層（至少包括：0m、30m、50m、70m、100m、120m、150m層高），風(fēng)速/風(fēng)向/氣溫/濕度/氣壓；
?。?）光伏發(fā)電：水平面總輻射輻照度、水平面散射輻射輻照度、水平面直接輻射輻照度、風(fēng)速/風(fēng)向/氣溫/濕度/氣壓、高云量/中云量/低云量。
樣本篩選：S型曲線統(tǒng)計(jì)擬合、灰色關(guān)聯(lián)、基于功率區(qū)間近鄰距離樣本篩選、相似度和遺忘因子結(jié)合。
概率預(yù)測(cè)：非參經(jīng)驗(yàn)分布假設(shè)、模糊推理模型、預(yù)測(cè)條件分類、修正原始預(yù)測(cè)曲線。
預(yù)測(cè)評(píng)估：爬坡預(yù)測(cè)評(píng)估，調(diào)峰跟蹤速率；極值預(yù)測(cè)評(píng)估，調(diào)峰備用容量；考慮調(diào)峰能力限值評(píng)估，實(shí)時(shí)調(diào)峰容量。
基于波動(dòng)特征分析的風(fēng)電爬坡檢測(cè)和預(yù)測(cè)評(píng)估方法：基于波動(dòng)特征分析的爬坡檢測(cè)算法，基于爬坡事件的極值優(yōu)化檢測(cè)算法，爬坡的誤差帶和相關(guān)性評(píng)價(jià)算法，極值的正確率、漏報(bào)率、誤報(bào)率。
考慮電網(wǎng)調(diào)峰能力限值的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)算法：按峰、平、谷不同時(shí)段，計(jì)算加權(quán)平均準(zhǔn)確率。
3.3新能源AGC
如何控制：風(fēng)光火蓄如何協(xié)調(diào)、三公調(diào)度、性能如何評(píng)價(jià)。
風(fēng)光火蓄協(xié)調(diào)實(shí)時(shí)閉環(huán)控制
火電調(diào)節(jié)優(yōu)先，風(fēng)光蓄緊急輔助，新能源接納最大化，新能源發(fā)電進(jìn)度均衡；
風(fēng)光火蓄有序協(xié)調(diào)，保障新能源場(chǎng)站利益，多種分配策略；
首先火電參與ACE調(diào)節(jié)；其次抽水蓄能參與調(diào)節(jié)；緊急情況下，新能源參與調(diào)整，同時(shí)與火電AGC通信；調(diào)整結(jié)束后，對(duì)上次參與調(diào)整的新能源進(jìn)行開放或維持，保證新能源最大化接納。
斷面、場(chǎng)群自動(dòng)調(diào)整：確保斷面不越限，自動(dòng)消除斷面越限；保證斷面內(nèi)場(chǎng)站發(fā)電利用小時(shí)數(shù)；保證斷面內(nèi)場(chǎng)站有功出力最大化。
手動(dòng)控制：實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)/光伏電站、場(chǎng)群、區(qū)域、斷面有功控制指令的計(jì)算分配和下發(fā)；消息發(fā)布；信息上報(bào)。
體現(xiàn)三公調(diào)度的多種功率分配策略：裝機(jī)容量比例；發(fā)電能力比例；發(fā)電進(jìn)度均衡；并網(wǎng)綜合評(píng)分：場(chǎng)站信息上傳率，設(shè)備可用率，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率，AGC可用率、AGC控制性能指標(biāo)，AVC可用率、AVC控制性能指標(biāo)，低電壓穿越功能得分，功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、功率預(yù)測(cè)上報(bào)率。
AGC性能指標(biāo)
啟動(dòng)響應(yīng)時(shí)間<20s、控制響應(yīng)時(shí)間<120s、控制最大偏差≤裝機(jī)容量的3%、控制超調(diào)量≤裝機(jī)容量的10%、控制速率限制≥5MW/min、控制性能綜合指標(biāo)Kp≥1、控制速率考核指標(biāo)K1≥1、控制精度考核指標(biāo)K2≤1、啟動(dòng)響應(yīng)時(shí)間考核指標(biāo)K3≤1、控制速率精度考核指標(biāo)K4≤1、可用率≥98%。
