基于序贯蒙特卡罗和well-being模型的风/柴/储能发电系统可靠性分析

介绍了序贯蒙特卡罗模拟法和well-being模型两种可靠性评估方法。通过研究储能容量和峰值负荷对系统的可靠性的影响,对两种可靠性评估方法进行比较分析。研究结果表明,采用well-being模型对系统进行可靠性评估较蒙特卡罗模拟法对系统的各个运行状态更加全面。

基于序贯蒙特卡洛法的风/柴/储能发电系统充裕度评估

边远地区采用风/柴/储能发电向负荷供电,可保证供电可靠性、节省柴油燃料和保护当地的生态环境。采用已测量到的风速历史数据,建立风速时间序列模型,进行风速模拟预测,并计算风电机组的输出功率。应用序贯Monte Carlo模拟法,在考虑机组随机故障的情况下,建立发电机充裕度评估模型。针对样例系统,定量分析了系统各种配置参数变化对发电系统充裕度的影响。评估结果可为风/柴/储能发电系统可靠运行和储能设备配置提供依据。

储能设备对风/柴/储能联合发电系统10min间隔可靠性影响的评估

根据风电场10 min风速历史数据,采用序贯Monte-Carlo模拟法对风/柴/储能发电系统进行可靠性评估。由10 min风速时间序列建立风电场的风速时间序列模型,计算风力发电机的10 min输出功率。在考虑机组随机故障的情况下,由发电机和负荷模型得到蓄电池组的10 min时间序列模型。针对样例系统,从蓄电池组容量、蓄电池组最大充(放)电功率出发,研究了储能设备对风/柴/储能发电系统可靠性的影响;并计算了一些与蓄电池组相关的可靠性指标。采用10 min的时间间隔段进行可靠性评估,评估结果可为风/柴/储能发电系统可靠运行和储能设备配备提供依据。