1、隨著我國風(fēng)電裝機容量的不斷增長，對風(fēng)能的開發(fā)利用呈現(xiàn)“大規(guī)模”、“高集中度”的特點，風(fēng)電接入電網(wǎng)的比例不斷增加，對電力系統(tǒng)運行的影響日益顯著。風(fēng)能的間歇性和隨機性使得風(fēng)電出力不斷波動，這給接入電網(wǎng)帶來了一系列的問題。尤其是在風(fēng)暴、氣旋、鋒面系統(tǒng)等極端氣象事件的影響下，風(fēng)電出力會在短時間內(nèi)發(fā)生大幅度的波動，形成所謂的爬坡事件。風(fēng)電爬坡事件會對系統(tǒng)的用電平衡造成巨大沖擊，運行風(fēng)險突出。另外，迫于資源和環(huán)境的壓力，大力發(fā)展可再生能源已成為當(dāng)今

2、世界的潮流，我國更是計劃在2050年實現(xiàn)高比例可再生能源電力系統(tǒng)的運行，屆時風(fēng)電接入電網(wǎng)的比例將會更高，風(fēng)電爬坡事件帶來的影響將會更加顯著。同時，全球氣候變化所帶來的極端氣象事件頻發(fā)也將會使得大規(guī)模風(fēng)電基地發(fā)生高風(fēng)險爬坡事件的概率增加。由此可以預(yù)見，風(fēng)電爬坡事件將會成為未來電力系統(tǒng)安全運行的重要威脅因素，亟需對風(fēng)電爬坡事件所帶來的系統(tǒng)運行風(fēng)險進行評估，以指導(dǎo)系統(tǒng)運行調(diào)度人員合理決策。本文針對風(fēng)電爬坡事件對電力系統(tǒng)運行的影響，對計及風(fēng)電爬

3、坡事件的電力系統(tǒng)運行風(fēng)險預(yù)警方法方面，進行了深入的研究和有益的探索。
　　首先，針對惡劣天氣對風(fēng)電場實際運行的影響，以極端冰雪天氣為例，提出了一種新的風(fēng)電場短期出力模型。該模型考慮了風(fēng)電機組和集電線路的積冰過程，基于現(xiàn)有的研究成果對葉片積冰情況下的風(fēng)電機組有功出力模型進行了修正;同時考慮冰雪天下風(fēng)電場內(nèi)設(shè)備的隨機停運，對風(fēng)電機組和集電線路在惡劣運行條件下的故障停運概率進行了估計，建立了與環(huán)境因素相依的時變停運概率模型;考慮尾流效應(yīng)

4、影響，對風(fēng)電場內(nèi)機組的狀態(tài)進行分批依次抽樣，并結(jié)合機組出力水平和集電線路的抽樣狀態(tài)，計算風(fēng)電場的出力;仿真結(jié)果表明所提的出力模型能夠反映風(fēng)電場在冰雪天氣下短時間內(nèi)的出力特性，適用于風(fēng)電接入系統(tǒng)的短期可靠性評估。
　　其次，總結(jié)了國內(nèi)外關(guān)于風(fēng)電爬坡事件的研究現(xiàn)狀，詳細闡明了風(fēng)電爬坡事件的基本概念、定義形式、發(fā)生機理、預(yù)測方法和對系統(tǒng)的影響機制;根據(jù)風(fēng)電爬坡事件的特點，建立了風(fēng)電爬坡事件的數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)了風(fēng)電爬坡功率序列的表達式;詳細

5、闡明了風(fēng)電爬坡預(yù)測的事件性特征，根據(jù)目前風(fēng)電爬坡事件的概率性預(yù)測結(jié)果，提出了基于規(guī)則抽樣的包含爬坡事件的風(fēng)電功率時間序列場景生成算法;采用基于鄰域的K-medoids聚類算法對生成的大量風(fēng)電爬坡場景進行消減，最終獲得能夠反映風(fēng)電爬坡事件概率特征的典型場景集合，以用于計及風(fēng)電爬坡事件的系統(tǒng)運行風(fēng)險評估。
　　最后，基于現(xiàn)有的運行風(fēng)險評估與預(yù)警理論，根據(jù)風(fēng)電爬坡事件對系統(tǒng)運行的影響特點，提出了計及風(fēng)電爬坡事件的系統(tǒng)運行風(fēng)險評估方法和預(yù)

6、警策略。風(fēng)險評估過程中采用了常規(guī)機組時變停運率模型、序貫蒙特卡洛抽樣方法、爬坡風(fēng)險指標(biāo)、系統(tǒng)功率平衡分析方法，建立了計及爬坡事件的系統(tǒng)運行風(fēng)險評估框架與流程。風(fēng)險預(yù)警過程中，分別采用基于效用理論和前景理論的方法對風(fēng)電爬坡事件所帶來的系統(tǒng)運行風(fēng)險進行分析，并采用基于模糊綜合評判的方法對風(fēng)險的預(yù)警等級進行劃分。通過IEEE RTS-79測試系統(tǒng)對所提方法進行了仿真驗證，結(jié)果表明風(fēng)電爬坡事件會增加系統(tǒng)的運行風(fēng)險且風(fēng)險值隨著風(fēng)電滲透率的增加而增