[论文解读] On the stability and quality of power grids subjected to intermittent feed-in

Katrin Schmietendorf, Joachim Peinke+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2016

Nonlinear Dynamics and Pattern Formation参考文献 15被引用 7

一句话总结

本研究探讨了间歇性风力发电波动——其特征为非高斯统计特性与$f^{-5/3}$功率谱——对电力系统稳定性和电能质量的影响。通过采用具有真实噪声输入的类似Kuramoto的电网模型，研究发现间歇性显著降低了频率与电压质量，导致超出工程预期的大范围、突发性偏差发生的可能性增加，即使时间相关性在稳定性结果中占主导地位。

ABSTRACT

Feed-in fluctuations induced by renewables are one of the key challenges to the stability and quality of electrical power grids. In particular short-term fluctuations disturb the system on a time scale, on which load balancing does not operate yet and the system is intrinsically governed by self-organized synchronization. Wind and solar power are known to be strongly non-Gaussian with intermittent increment statistics in these time scales. We investigate the impact of short-term wind fluctuations on the basis of a Kuramoto-like power grid model considering stability in terms of desynchronization and frequency and voltage quality aspects. We compare intermittent feed-in with a realistic power spectrum, correlated Gaussian noise of the same spectrum, and Gaussian white noise. We found out that the likelihood of severe outages is mainly determined by the temporal correlation of the feed-in. The intermittent nature of wind power is transferred into frequency and voltage fluctuations. This establishes a novel type of fluctuations with severe consequences on frequency and voltage quality, which are beyond engineering status of knowledge.

研究动机与目标

• 评估具有非高斯增量统计特性与$f^{-5/3}$功率谱的现实风力发电波动对电力系统稳定性和电能质量的影响。
• 探究风力发电输入的间歇性（超越时间相关性本身）对频率与电压动态的独立影响。
• 比较间歇性风力发电输入、具有相同谱特性的相关高斯噪声以及白高斯噪声对系统行为的影响。
• 评估在不同随机输入类型下，噪声诱导失步的可能性以及频率与电压偏差的幅度。
• 判断当前工程标准是否充分考虑了间歇性可再生能源接入所带来的风险。

提出的方法

• 采用类似Kuramoto的电网模型模拟输电网中的频率与电压动态，结合机械与电气功率平衡方程，引入阻尼与时间常数。
• 模型包含两机系统与复杂的IEEE 118节点网络拓扑，以研究简单与实际电网配置下的系统行为。
• 通过Langevin型随机模型生成间歇性风力发电输入，以重现真实风力数据中观测到的$f^{-5/3}$功率谱与非高斯增量统计特性。
• 对比三种噪声类型：具有$D=2.0$与$D=0.1$的类风力间歇性噪声、具有相同谱特性的相关高斯噪声（Gaussian53）以及白高斯噪声。
• 通过从同步状态的平均首次首次通过时间评估系统稳定性，通过概率密度函数（pdf）与增量pdf评估频率与电压质量。
• 通过多次实现的集合平均及波动发电机位置的变动，评估系统的鲁棒性与拓扑依赖性。

实验结果

研究问题

• RQ1 风力发电输入的间歇性在多大程度上影响电网中噪声诱导失步的发生概率？
• RQ2 风力发电的非高斯增量统计特性在多大程度上传播至频率与电压波动？
• RQ3 在间歇性、相关高斯与白高斯噪声输入之间，频率与电压质量指标（特别是大偏差概率）有何差异？
• RQ4 与间歇性特征相比，发电输入波动的时间相关性在决定系统稳定性方面起到何种作用？
• RQ5 网络拓扑结构与波动发电机的空间分布如何影响系统对不同类型随机发电输入的响应？

主要发现

• 由于噪声诱导失步导致严重停电的可能性主要由发电输入波动的时间相关性决定，间歇性在此背景下仅起次要作用。
• 与相关高斯噪声相比，间歇性风力发电导致大范围、突发性频率与电压偏差的概率显著升高——频率跃迁达到$5\sigma_{\omega,G}$时，概率最高可高出$10^3$倍。
• 频率与电压波动的增量概率密度函数（pdf）清晰揭示了风力发电的间歇性特征，而这一特征在高斯噪声模型中完全缺失。
• 白高斯噪声严重低估了大范围频率偏差（尤其是正向偏差）的幅度与发生概率，表明当前工程评估中存在关键缺口。
• 即使在具有多个邻近节点的环网输电网络中，风力发电的间歇性仍会传播至非波动的发电机与电动机，从而降低整体频率与电压质量。
• 由于逆变器并网缺乏惯性，太阳能发电输入（同样具有时间相关性且高度间歇）预计会产生类似效应。