据统计，2016年我国弃风电量达49.7 TWh，同比增长46.61%。其中弃风较严重地区，如甘肃、新疆、吉林弃风率均达到30%，内蒙古弃风率达到21%，风电弃风限电已经成为我国“三北”地区风电消纳的瓶颈问题^[1-2]。弃风现状使得风电的“三公”调度成为新能源发电企业面临的首要问题，实现并保持“三公”的风电实时调度，是电网企业和风电企业长期面对的重要课题。

若某地区负荷能够满足全额接纳风电的要求，即无弃风限电情况发生，则该地区所有风电场均能自主发电，各风电场的发电量可体现其发电能力，此时是最公平的风电调度模式，受风电场选址、风资源状况、风机运行稳定性等诸多因素的影响，各风电场的利用小时数是不一致的。当地区负荷无法满足全额接纳风电，发生风电弃风限电时，常规分配策略是按照风电场的装机容量或运行容量限电，使得各风电场的利用小时数基本一致，这种方法忽略了风电场选址、运行状况的影响，一味追求利用小时数的一致，对于选址优良、风资源好的风电场不公平，同时按照装机容量或运行容量分配有功功率也存在发电能力转移和有功功率再分配的问题^[3]。为了改善以上状况，本文提出一种基于二次加权平均运行容量的风电有功功率分配算法，根据风电场发电能力限电，将风电场涉网技术水平、风电场电网数据采集系统、风电场场内设备运行状况等因素作为评价风电场发电能力的必要指标。

二次加权平均容量算法是通过风电调度技术支持系统，利用权值系数对风电场发电能力进行两次评估计算，得出风电场的限电容量；再以限电容量为基数，自动计算风电场应发有功出力，并将运算结果通过风电调度支持系统（AGC）直传至风电场侧，实现风电场有功功率的自动控制^[4]。

在系统源端，实时收集风电场内每台风机测风装置的风速信息，并根据天气情况和风速情况计算当前风机能够发出的有功功率，收集风电场10 min风电有功功率预测结果和30 min风电有功功率预测结果，将3者作为风电场发电能力评估的基础数据。

假设某风电场有n台额定功率为P_N的风力发电机，单台风机风速v_i和运算功率P_i之间的关系如图 1所示^[5]。风电有功功率与风速之间存在较强的离散关系，风电有功功率预测必然存在一定的误差，预测时间点离当前时间越远，误差越大^[6-7]。

图 1(Figure 1)

图 1 风机风速与输出功率之间的关系

单台风机运算功率与风速分段函数如式（1）所示^[8-9]。在风电调度技术支持系统中，单台风机的运算功率P_i根据风机风速v_i进行计算。

(1)

式中v_in—切入风速，m/s；

v_out—切出风速，m/s；

v_N—额定风速，m/s。

对于风电场j，风电场运算功率P_Tj为风电场内部所有正常运行风机可发功率之和，如式（2）所示，整个风电场的运算功率为所有风机的运算功率之和减去检修及故障风机的停运功率。

(2)

虽然目前国内通过风速预测风电有功功率的技术已经相当成熟，对超短期内风电可发功率可有效进行预测，但是风速和功率之间的关系受选址、维护、风机状态的影响仍具有一定的离散性，即二者没有绝对准确的函数关系，风电有功功率预测存在正态分布的预测误差^[10]及概率分布的时变特性，即预测的时间越短，预测的准确率越高^[11]。

为了弥补运算功率在精度上的不足，在计算风电场发电能力时采用第一次加权平均，如式（3）所示。由于风机的机械惯性和电气惯性，风电出力在短时间不会发生突变。实际评估风电场平均发电能力时，采用运算功率、10 min预测功率、30 min预测功率的加权平均值^[12]。

(3)

式中K_T—运算功率权重系数；

  K_{10 min} —10 min预测功率权重系数；

  K_{30 min} —30 min预测功率权重系数；

  P_{10 min} —10 min预测功率平均值；

  P_{30 min} —30 min预测功率平均值。

在计算风电场限电的基础容量时，进行第二次加权平均，设某地区共有m座风电场需要按照一定的比例限制风电，则风电场j的二次加权平均容量M_j如式（4）所示。

(4)

式中K_grid－涉网技术水平权重系数；

  K_data－电网数据采集权重系数；

  K_run－场内设备运行权重系数；

  F_grid－涉网技术水平扣分量；

  F_data－电网数据采集扣分量；

  F_run－场内设备运行扣分量。

当发生涉网技术水平较低，如低电压穿越能力不足、电量报送或电力采集数据错误、场内无功设备跳闸退出运行等问题时，相应增加扣分量，减小该风电场的二次加权平均容量M_j；风电场各项指标正常不扣分。利用此种方式可以得出每个风电场的二次加权平均容量M_j。

若该地区能够接纳风电功率为P_area，则风电场j可以发出的功率为P_outj，如式（5）所示：

(5)

通过风电AGC系统，可以得到每个风电场的输出有功功率，从而实现了地区风电公平限电和涉网技术的同步提高。

为了检验基于二次加权平均容量的风电有功功率分配策略的可行性，国网内蒙古东部电力有限公司将该风电有功功率分配策略应用于呼伦贝尔6家风电场，前期确定风电场运行情况如表 1所示。其中DHA、DLD风电场分别出现遥测信息错误、电量报送错误，分别扣5分；HLT、XA风电场场内AVC装置故障退出运行，分别扣10分。实践中确定系统的相关参数值如表 2所示。经过1个月的测试，统计结果如表 3和图 2、图 3所示。从图中可知各风电场发电量与限电量的分布情况一致，风电限电率均约为18%，利用小时数与平均风速的分布情况一致，体现了风电场风力资源以及选址的优势和劣势。

表 1(Table 1)

表 1 风电场运行情况统计

表 1 风电场运行情况统计

表 2(Table 2)

表 2 二次加权平均容量有功功率分配算法相关参数

表 2 二次加权平均容量有功功率分配算法相关参数

表 3(Table 3)

表 3 试点风电场相关参数

表 3 试点风电场相关参数

图 2(Figure 2)

图 2 试点风电场发电、限电情况

图 3(Figure 3)

图 3 试点风电场平均风速与利用小时数

按装机容量或运行容量进行风电有功功率分配时，由于没有考虑风电场发电能力，存在部分风电场因风力不足无法发送初始指令值的情况，此时为了充分利用负荷空间，需要对指令值进行修改，将剩余的负荷空间分配给风力较好的风电场。基于二次加权平均运行容量的风电有功功率分配策略，通过功率运算结果判断风电场的发电能力，在有限的负荷空间下，按照发电能力进行有功功率的分配，试点运行证明以该分配策略为核心的风电调度支持系统可以体现风电场选址、风力资源的优势，对保障电网的安全稳定运行和促进地区风电消纳有积极意义，具体如下：

（1）实现了风电场的“三公”调度，综合考虑了各风电场的发电能力，体现了风电场选址、风力资源、风机检修及故障等因素对于风电运行的影响。

（2）促进风电场加快涉网技术改造，提升电网数据采集及数据报送的质量；敦促风电场采取措施确保场内设备，尤其是无功补偿设备的健康运行，提高了电网运行的安全性和稳定性。

（3）通过采集风速、风电有功功率预测等技术手段，利用计算机运算和直传AGC指令，避免了弃风限电期间风电有功出力分配的人为干预，提升了电力调度工作的公信力。