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摘要：新能源储备的纳入对促进新能源消费具有重要作用，但新能源储备的可靠性受到预测难度大、波动性大的制约。为此，提出了一种基于风险控制的能源系统备用方法。首先从电网安全和新能源消耗两个方面分析了备用对电网调度运行的影响。以新能源消耗最大化为目标，提出了兼顾电网安全与新能源消耗的柔性备用机制。通过对某电网的实例分析和应用，验证了该方法的科学性和实用性。分析了空载风险、新能源预测水平和负荷预测水平对备用容量和新能源消耗的影响。
关键词：新能源;风力发电;光伏;备用;风险控制;调度运行
0引言
近年来，对高比例新能源电力系统的备用优化进行了一些研究。本文通过建立风电预测误差与备用需求变化的关联模型，得到风电接入后的新能源备用容量，但分析中未考虑负荷预测精度的影响。全面考虑了不确定性因素，如强迫停机率、加载和风力发电输出预测误差，并建立了电力系统生成和备用协调调度模型与大规模风力发电通过随机生产模拟，专注于风能波动带来的实时操作备用需求。
一、 新能源纳入备用对电网调度运行的影响
1不考虑电网新能源储备
根据《电力系统技术导则》，电力系统的备用包括负荷备用容量、事故备用容量和维修备用容量三种能力。在调度运行前的启动方式安排中，主要考虑负荷备用能力和事故备用能力。负荷备用容量一般是指连接母线并立即加载以平衡瞬时负载波动和负载预测误差的旋转备用容量为最大负载的2%-5%。本文重点分析了负荷和新能源预测误差对备用的影响，可根据规划功率曲线进行直流外送，故备用安排暂不考虑直流外送的影响。
系统空载风险是由系统负荷预测偏差和待机率共同决定的。根据《电力系统技术导则》中确定的备用率，可以根据系统负荷预测水平来评估系统的空载风险，也可以根据系统所能承受的空载风险来确定备用率。
2 新能源纳入备用的必要性
通过一定方式将新能源纳入储备，可以减小常规机组的最大可调量，提高系统的最大可调量大消耗空间，减少新能源弃电。
3 新能源纳入备用常用方法
目前，在电网实际调度运行中，新能源已纳入储备有两种常用的方法：一是通过新能源的历史通过对新能源产量进行统计，可以得到新能源产量的概率分布一定保证产量要求后，新能源产量转入储备（后本文称为保证输出法。在这种方法下，新能源被纳入储备Nr为常数;另一种是通过新能源预测误差通过统计分析得到预测误差的概率分布，然后得到预测新能值的置信区间，然后遵循置信区间边界将新能量纳入待机状态（以下简称置信区间法）。以上两种方法都有一定的局限性，第一种方法不考虑新能源的预测值，只考虑历史产量的统计规律固定价值包括在储备中，趋向于保守。第二种方法没有考虑在对新能源进行预测时，考虑了负荷预测偏差的影响偏差，但全损负荷风险是不可控制的。
三、实例分析及应用
某电网最大负荷为93090MW、新能源装机容量为98788MW、外输容量为34000MW。原始数据为2019年实际负荷、日前预测负荷、新能源实际发电量和日前预测发电量。数据源为时间分辨率为15min的调度能源管理系统。当前负荷预测准确率为98.9%（平均相对误差）新能源的预测精度为45.7%，平均相对误差为54.3%。根据第二节提出的方法，使用MATLAB编写仿真程序，进行仿真研究。
1 广义负荷预测偏差分析
首先，横向开展西北电网2019年日前负荷预测线性分析中，根据式（10）中广义负荷预测偏差的定义，进行了不同储备利率下广义负荷预测偏差的概率分布统计分析。准备金率设定为2%，3%，4%，5%。
2 不考虑新能源的备用留取
当待机系统不考虑新能源时，根据式（3）可定义式（10）的损耗负荷条件和广义负荷预测偏差可见，系统空载状态为系统广义负荷预测偏差差小于0，即：
在0 - 5%之间，设置不同的备用率计算负荷预测偏差，计算相应的系统损耗负载风险。
在当前负荷预测水平下当保留备用时，系统损失负荷的风险为50%，且保留率为50%系统失负荷风险逐渐降低，但速度降低逐渐慢下来。当准备金率为5%时，系统将失去负荷风险下降到0.07%。
3 考虑新能源预测的备用留取
根据算法流程编制MATLAB仿真程序。设定负荷损失的风险不超过1%，首先按新能源不仿真结果表明，当新能源不计入备用时，备用应为最大负荷的3.8%，系统中新能源弃电率为8.3%。然后，根据算法对新能量包含比进行优化。优化结果所示，新能量预测所示输出按新能源装机容量归一化。
四、 新能源纳入比例的影响因素分析
1系统损失负荷风险对新能源纳入比例的影响
针对新能源分别设置不同的系统损负荷风险分别在系统空载风险中加入比例优化分析
当为1%、2%和3%时。
随着系统空载风险的增加，新能源的比重也增加了，但系统失去了风负荷风险不能无限制地增加，较高的系统亏损意味着风险经济损失和社会影响可能更大，所以有必要综合分析，确定适当的系统负荷损失风险。相互连接的电网不通，在系统平衡张力时，还要通过输送的调节电力实现平衡，因此对于电网的互联，建立合理建立区际备用互助机制可以提高区域电网的容量失去负荷风险，从而增加了新能源进入储备的比例。
不同系统的失负荷风险下面，新能源进入备份可以减少系统的新能源放弃。同时，随着系统负荷损失和新能源报废风险的增加，这一比率也随之增加电的速率会逐渐降低，但降低的速率会逐渐降低据说系统损失风险的增加会导致新能源弃电率和效率的降低它会越来越不明显。
2新能源预测水平对纳入比例的影响
国内外对风电功率预测误差的分布特性进行了研究者采用了多种分布模型，包括高斯分布、柯西分布、贝塔分布和修正的t分布同样，能量表征的分布特征也不同，目前被归类为正态分布特征布假設是最广泛使用。以研究新能源预测水采用正态分布来描述平态对准备金率纳入的影响预测误差的概率分布。通过实际价值输出的新能源通过叠加一个满足正态分布的误差来模拟新能量力的预测值，改变正态分布的方差来模拟不同的预测值然后将新能源的预测水平转化为储备金率的影响。均方根误差是描述预测水平的常用指标，在系统空载风险分别设为1%的条件下均方根误差降低10%和20%后，采用正态分布抽样得到了预测误差，并将新能源重新优化为储量比例。随着新能源预测的均方根误差新能源比重逐步上升。
3 负荷预测水平对纳入比例的影响
通过叠加荷载的实际值采用满足正态分布的预测误差来模拟负荷预测值，研究了负荷预测水平对新能源夹杂比的影响。
在系统空载风险设为1%的条件下，分别改变RMS误差，分别得到负荷预测精度98.4%和99.5%的负荷预测模拟值，再次新能源进入储备的优化比例如图7所示。
随着负荷预测精度的提高，新能源弃电量率逐渐下降，但负荷预测水平上升边际效益在递减。尽管负荷预测水平已经存在要达到更高的水平，预测方法没有很大的改进空间，但是随着负荷侧控制技术和市场机制的逐步建立，负荷侧控制逐渐成为现实侧控除了自身的峰值直接值外，还间接具有提高负荷预测水平，减少新能源浪费的作用电率。
五、结论
本文分为电网安全和新能源消耗两个方面分析了备用对电网调度运行的影响，并对现有的备用进行了分析在保留模型分析的基础上，考虑了系统的负损失将新能源的风险通过替代方法和新方法引入电力系统以考虑电网安全为目标，实现能源消耗最大化灵活的新能源消耗备用机制。
参考文献
[1] 舒印彪， 张智刚， 郭剑波， 等. 新能源消纳关键因素分析及解决措 施研究[J]. 中国电机工程学报， 2017（01）：1-9.
[2] 牛东晓， 李建锋， 魏林君， 等. 跨区电网中风电消纳影响因素分析 及综合评估方法研究[J]. 电网技术， 2016， 40（4）：1087-1093.
关键词：新能源;风力发电;光伏;备用;风险控制;调度运行
0引言
近年来，对高比例新能源电力系统的备用优化进行了一些研究。本文通过建立风电预测误差与备用需求变化的关联模型，得到风电接入后的新能源备用容量，但分析中未考虑负荷预测精度的影响。全面考虑了不确定性因素，如强迫停机率、加载和风力发电输出预测误差，并建立了电力系统生成和备用协调调度模型与大规模风力发电通过随机生产模拟，专注于风能波动带来的实时操作备用需求。
一、 新能源纳入备用对电网调度运行的影响
1不考虑电网新能源储备
根据《电力系统技术导则》，电力系统的备用包括负荷备用容量、事故备用容量和维修备用容量三种能力。在调度运行前的启动方式安排中，主要考虑负荷备用能力和事故备用能力。负荷备用容量一般是指连接母线并立即加载以平衡瞬时负载波动和负载预测误差的旋转备用容量为最大负载的2%-5%。本文重点分析了负荷和新能源预测误差对备用的影响，可根据规划功率曲线进行直流外送，故备用安排暂不考虑直流外送的影响。
系统空载风险是由系统负荷预测偏差和待机率共同决定的。根据《电力系统技术导则》中确定的备用率，可以根据系统负荷预测水平来评估系统的空载风险，也可以根据系统所能承受的空载风险来确定备用率。
2 新能源纳入备用的必要性
通过一定方式将新能源纳入储备，可以减小常规机组的最大可调量，提高系统的最大可调量大消耗空间，减少新能源弃电。
3 新能源纳入备用常用方法
目前，在电网实际调度运行中，新能源已纳入储备有两种常用的方法：一是通过新能源的历史通过对新能源产量进行统计，可以得到新能源产量的概率分布一定保证产量要求后，新能源产量转入储备（后本文称为保证输出法。在这种方法下，新能源被纳入储备Nr为常数;另一种是通过新能源预测误差通过统计分析得到预测误差的概率分布，然后得到预测新能值的置信区间，然后遵循置信区间边界将新能量纳入待机状态（以下简称置信区间法）。以上两种方法都有一定的局限性，第一种方法不考虑新能源的预测值，只考虑历史产量的统计规律固定价值包括在储备中，趋向于保守。第二种方法没有考虑在对新能源进行预测时，考虑了负荷预测偏差的影响偏差，但全损负荷风险是不可控制的。
三、实例分析及应用
某电网最大负荷为93090MW、新能源装机容量为98788MW、外输容量为34000MW。原始数据为2019年实际负荷、日前预测负荷、新能源实际发电量和日前预测发电量。数据源为时间分辨率为15min的调度能源管理系统。当前负荷预测准确率为98.9%（平均相对误差）新能源的预测精度为45.7%，平均相对误差为54.3%。根据第二节提出的方法，使用MATLAB编写仿真程序，进行仿真研究。
1 广义负荷预测偏差分析
首先，横向开展西北电网2019年日前负荷预测线性分析中，根据式（10）中广义负荷预测偏差的定义，进行了不同储备利率下广义负荷预测偏差的概率分布统计分析。准备金率设定为2%，3%，4%，5%。
2 不考虑新能源的备用留取
当待机系统不考虑新能源时，根据式（3）可定义式（10）的损耗负荷条件和广义负荷预测偏差可见，系统空载状态为系统广义负荷预测偏差差小于0，即：
在0 - 5%之间，设置不同的备用率计算负荷预测偏差，计算相应的系统损耗负载风险。
在当前负荷预测水平下当保留备用时，系统损失负荷的风险为50%，且保留率为50%系统失负荷风险逐渐降低，但速度降低逐渐慢下来。当准备金率为5%时，系统将失去负荷风险下降到0.07%。
3 考虑新能源预测的备用留取
根据算法流程编制MATLAB仿真程序。设定负荷损失的风险不超过1%，首先按新能源不仿真结果表明，当新能源不计入备用时，备用应为最大负荷的3.8%，系统中新能源弃电率为8.3%。然后，根据算法对新能量包含比进行优化。优化结果所示，新能量预测所示输出按新能源装机容量归一化。
四、 新能源纳入比例的影响因素分析
1系统损失负荷风险对新能源纳入比例的影响
针对新能源分别设置不同的系统损负荷风险分别在系统空载风险中加入比例优化分析
当为1%、2%和3%时。
随着系统空载风险的增加，新能源的比重也增加了，但系统失去了风负荷风险不能无限制地增加，较高的系统亏损意味着风险经济损失和社会影响可能更大，所以有必要综合分析，确定适当的系统负荷损失风险。相互连接的电网不通，在系统平衡张力时，还要通过输送的调节电力实现平衡，因此对于电网的互联，建立合理建立区际备用互助机制可以提高区域电网的容量失去负荷风险，从而增加了新能源进入储备的比例。
不同系统的失负荷风险下面，新能源进入备份可以减少系统的新能源放弃。同时，随着系统负荷损失和新能源报废风险的增加，这一比率也随之增加电的速率会逐渐降低，但降低的速率会逐渐降低据说系统损失风险的增加会导致新能源弃电率和效率的降低它会越来越不明显。
2新能源预测水平对纳入比例的影响
国内外对风电功率预测误差的分布特性进行了研究者采用了多种分布模型，包括高斯分布、柯西分布、贝塔分布和修正的t分布同样，能量表征的分布特征也不同，目前被归类为正态分布特征布假設是最广泛使用。以研究新能源预测水采用正态分布来描述平态对准备金率纳入的影响预测误差的概率分布。通过实际价值输出的新能源通过叠加一个满足正态分布的误差来模拟新能量力的预测值，改变正态分布的方差来模拟不同的预测值然后将新能源的预测水平转化为储备金率的影响。均方根误差是描述预测水平的常用指标，在系统空载风险分别设为1%的条件下均方根误差降低10%和20%后，采用正态分布抽样得到了预测误差，并将新能源重新优化为储量比例。随着新能源预测的均方根误差新能源比重逐步上升。
3 负荷预测水平对纳入比例的影响
通过叠加荷载的实际值采用满足正态分布的预测误差来模拟负荷预测值，研究了负荷预测水平对新能源夹杂比的影响。
在系统空载风险设为1%的条件下，分别改变RMS误差，分别得到负荷预测精度98.4%和99.5%的负荷预测模拟值，再次新能源进入储备的优化比例如图7所示。
随着负荷预测精度的提高，新能源弃电量率逐渐下降，但负荷预测水平上升边际效益在递减。尽管负荷预测水平已经存在要达到更高的水平，预测方法没有很大的改进空间，但是随着负荷侧控制技术和市场机制的逐步建立，负荷侧控制逐渐成为现实侧控除了自身的峰值直接值外，还间接具有提高负荷预测水平，减少新能源浪费的作用电率。
五、结论
本文分为电网安全和新能源消耗两个方面分析了备用对电网调度运行的影响，并对现有的备用进行了分析在保留模型分析的基础上，考虑了系统的负损失将新能源的风险通过替代方法和新方法引入电力系统以考虑电网安全为目标，实现能源消耗最大化灵活的新能源消耗备用机制。
参考文献
[1] 舒印彪， 张智刚， 郭剑波， 等. 新能源消纳关键因素分析及解决措 施研究[J]. 中国电机工程学报， 2017（01）：1-9.
[2] 牛东晓， 李建锋， 魏林君， 等. 跨区电网中风电消纳影响因素分析 及综合评估方法研究[J]. 电网技术， 2016， 40（4）：1087-1093.