1.1 选题背景和研究意义
电力系统随机生产模拟是发电系统规划与运行优化的重要工具，常应用于运行优化、电源规划及可靠性评估的方法。它在考虑发电机组故障的前提下，通过优化机组的生产情况来计算各发电机组的发电量、系统的可靠性及经济性指标[1][2]，为制定合理的电价提供了有力的依据。 在资源受限的世界形势下，随着新能源发电技术的发展，风能和太阳能等新能源在电力系统中的地位日趋上升，不同于常规电源，新能源具有很强的随机性、间歇性和波动性，会导致电力系统常规机组的投运计划及系统的经济性和可靠性发生变化[3]。光伏电站有功出力主要受太阳辐照的影响，表现为白天发电，晚上停发，云彩、沙尘等遮挡也会导致光伏电池出力的急剧下降[4]；风能资源受自然气象和地理条件的影响，风速、风向等气象因素将随时间变化，风电功率具有很强的不确定性和变动性，另外，风力发电具有反调峰特性，会增大系统等效负荷的峰谷差，不利于电网的调峰和调频，在极端的情况下会导致电网采取弃风、弃光等手段来维持系统的安全运行。新能源的这些特性对电力系统的规划和运行产生了巨大的影响，而常规的随机生产模拟方法已不能准确地评价其对系统的影响。故在资源受限的世界形势下，研究含有新能源的随机生产模拟是工程应用和学术研究所亟需。 传统的随机生产模拟主要用于发电厂的发电规划，通过建立两状态机组模型和等效持续负荷曲线进行卷积运算，获得各台发电机的期望发电量、系统的发电成本和可靠性指标。传统的两状态机组模型将火电机组分为额定运行状态和强迫停运状态，通过强迫停运率来反映机组的故障运行。持续负荷曲线为负荷的累积概率曲线，不能反映负荷的时序特性，也无法计及常规机组的启停成本。大规模新能源并网会导致系统的备用需求增大，常规机组启停频繁，从而对随机生产模拟算法的灵活性和精确性提出了更高的要求。因此，研究能够考虑新能源与负荷时序特性，且能准确计算系统动态成本的随机生产模拟算法是十分必要的。在此背景下，本文在建立能反映时序特性的随机生产模拟模型和算法的基础上，研究含新能源的电力系统随机生产模拟方法，为分析常规机组参数的灵敏度和新能源并网效益提供有效的计算方法，具有重要的意义。
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1.2 随机生产模拟的研究现状
电力系统随机生产模拟出现于 20 世纪 70 年代，现已发展了多种比较成熟的方法，主要分为模拟法和解析法。模拟法是通过蒙特卡洛抽样得到系统随机状态，并通过统计样本随机状态发生的频率来估算样本出现的概率，进而模拟系统的整个生产过程[5]。蒙特卡洛模拟法主要分为序贯、非序贯和伪序贯三种[6]。 序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法又称作状态持续时间采样法，它根据系统的持续时间分布函数进行抽样，并将每次抽样得到的系统结束状态作为下一次抽样时系统的起始状态。该方法可以计算工作频率和持续时间等可靠性指标，能有效考虑与时序相关的因素，从而模拟出比较接近于实际的运行情况。因此，序贯蒙特卡洛方法适用于时变负荷和时变电源，如受季节影响的水电机组，以及需要严格考虑时序性的含风力、光伏发电系统，它的缺点是为保证计算收敛所需的计算量较大[7]。 非序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法又称为状态抽样法，它不考虑系统的时序性和元件的修复情况，直接抽取系统状态，并根据抽样次数来统计可靠性指标[8]。该方法实现较为简单，计算效率也较高，但因没有考虑系统的时序特性，不能准确获得与时序相关的可靠性指标。 伪序贯蒙特卡洛模拟法。这种方法是序贯蒙特卡洛和非序贯蒙特卡洛的结合，它考虑元件或系统的部分状态时序信息，并采用非序贯蒙特卡洛方法的收敛判据。该方法能在保持良好精度的同时，提高计算效率，不足的是不能提供完整的时序信息。
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第二章 随机生产模拟的实现方法与技术经济指标
作为评价电力系统规划运行和可靠性的重要工具，电力系统随机生产模拟能够提供系统在最优运行方式下的可靠性指标及生产成本。研究随机生产模拟需要从随机生产模拟的实现方法及其评估指标这两方面来深入，因此本章主要介绍基于解析法的电力系统随机生产模拟的实现方法和技术经济指标。
2.1 机组可靠性指标
在研究电力系统可靠性时，可将每台发电机组可看作是一个元件，研究它对系统可靠性影响。电气元件可分为不可修复元件和可修复元件，发电机组作为一种可修复元件，在故障后通过修复，又能重新投入使用。 描述机组状态的主要指标如下： （1）机组状态概率：指机组处在某一状态的时间占总时间的比值。一般情况下，系统处于某一种状态的概率分为长期概率和短期概率，但在本文的机组模型中我们关注的是长期稳态概率。 （2）机组状态频率：在稳态的条件下，机组在单位时间内从某一状态转移出去的平均次数。 （3）机组状态转移率：在参数 t 连续的情况下，将t 趋于零时的转移概率对时间变化的极限值。
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2.2 基于解析法的随机生产模拟的实现方法
解析法具有清晰的物理概念清晰和高精度的数学模型，对于可建立合理的数学模型的系统，采用解析法的优点是计算速度快。目前，高效的卷积算法仍然是随机生产模拟的核心，其中等效电量函数法以其精确性、高效性而获得了广泛的应用。常见的基于解析法的方法有分段卷积法、傅里叶级数法、半不变量法和等效电量函数法。其中，等效电量函数法以其高效性、精确性以及数值稳定性获得了研究人员的广泛认可。等效电量函数法通过电量的卷积完成随机生产模拟计算，本小节介绍一种与等效电量函数法相似的计算方法作为后续研究的基础，即电量不足期望值法。它通对电量不足期望值 EENS卷积来完成电力系统随机生产模拟的相关计算。
第三章 考虑时序特性的随机生产模拟模型及方法 ........ 16
3.1 概述 .... 16
3.2 负荷与发电机组模型 ...... 16
3.3 系统约束与机组运行约束 ....... 23
3.3.1 系统约束 ....... 23
3.3.2 机组运行约束 ......... 24
3.4 考虑时序特性的电力系统随机生产模拟方法 ..... 25
3.5 机组和系统运行参数的统计方法 ...... 31
3.6 本章小结 ..... 32
第四章 考虑时序特性的随机生产模拟算例分析 ............ 33
4.1 概述 .... 33
4.2 算法合理性验证 .... 33
4.3 考虑机组运行约束的必要性 ............. 35
4.4 风、光及负荷时序特性对随机生产模拟的影响 ........... 37
4.5 本章小结 ..... 41
第五章 考虑风光荷不确定性的随机生产模拟 ...... 42
5.1 概述 .... 42
5.2 风、光及负荷预测不确定性建模 ...... 42
5.3 考虑风光荷不确定性的电力系统随机生产模拟 ............ 44
第五章 考虑风光荷不确定性的随机生产模拟
5.1 概述
本文的第三章提出了一种新的基于解析法的电力系统随机生产模拟算法，能在一定程度上反映负荷与新能源的时序特性。为了重点分析负荷与新能源时序特性的影响，该方法直接采用预测负荷及新能源预测出力曲线，忽略了新能源预测出力及负荷预测的不确定性。 负荷预测和新能源的不确定性是客观存在的，且对生产模拟结果有明显影响。因此，本章将蒙特卡洛模拟法与解析法相结合，构建了考虑新能源和负荷不确定性的随机生产模拟算法。为了保留新能源出力时变特性并反映新能源的随机性，该方法通过蒙特卡洛模拟法得到包含新能源出力随机性的净负荷曲线及其参数分布，然后结合第三章提出的方法进行电力系统随机生产模拟，计算系统的可靠性指标，并统计生产成本和火电机组的启停次数。本章主要内容为：5.2 节介绍了风、光及负荷预测不确定性建模；5.3 节给出了含风光及负荷不确定性的净负荷参数分布的求取方法，并通过算例分析验证了考虑负荷预测和新能源的不确定性的合理性；5.4节通过东北某省系统算例给出了本节方法的应用。
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结论
近年来，随着新能源发电的发展，风电场和光伏电站的随机生产模拟及其在电力系统评估、规划和运行中的应用成为研究焦点。不同于常规电源，新能源受到一次能源的约束，其随机性和时序波动性显著，其出力由外部资源环境特性决定。如何描述这些特征成为含新能源的随机生产模拟的核心，而能否充分描述这些特征则成为衡量相关研究水平的关键指标。综合国内外研究现状，本文提出了一种新的基于解析法的随机生产模拟模型和方法，能计及负荷和新能源的时序特性。并将模拟法与解析法相结合，研究了风光荷不确定性的影响，同时，采用我国东北某省的实测系统数据进行了风电接纳能力和弃风情况的评估。 本文的研究工作和创新点主要体现在以下几个方面：
（1）建立了考虑机组运行因素的多状态机组模型。本文在火电机组三种运行模式（连续、降额和间歇）的基础上，考虑了机组的爬坡时间、爬坡速率、启动失败及最小开停机时间等因素，建立了多状态机组模型。同时，该模型利用条件强迫停运率来表征机组的故障概率，在提高解析法数学模型合理性的同时，能够获得更多的机组运行信息。
（2）提出了一种考虑负荷与新能源时序特性的电力系统随机生产模拟方法。本文采用时序负荷序列和新能源出力序列，并在多状态机组模型的基础上进行随机生产模拟。文中加入了系统旋转备用容量和爬
