隨著新能源發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展，風(fēng)力發(fā)電已成為技術(shù)成熟的清潔能源之一[1] [1-2]。據(jù)國(guó)家能源局發(fā)布，截至2016年10月我國(guó)風(fēng)電并網(wǎng)容量達(dá)139GW，成為世界裝機(jī)容量最大的國(guó)家。大規(guī)模風(fēng)電接入電力系統(tǒng)及電力用戶對(duì)電能質(zhì)量的要求越來越嚴(yán)格，準(zhǔn)確全面地對(duì)電能質(zhì)量綜合評(píng)估具有重要意義[3-7]。以往電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法包括：基于概率統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的方法[8]、基于模糊數(shù)學(xué)理論的方法[9]、基于人工智能算法[10]的評(píng)價(jià)方法等三大類。

目前，隨著大量風(fēng)電接入電力系統(tǒng)，《風(fēng)電場(chǎng)接入電力系統(tǒng)技術(shù)規(guī)定》[11]標(biāo)準(zhǔn)得到實(shí)際應(yīng)用，其中風(fēng)電由于出力的不確定性，其相應(yīng)電能質(zhì)量測(cè)試中應(yīng)對(duì)不同功率區(qū)間分別進(jìn)行，即以10%為間隔從0%~100%共10個(gè)分功率區(qū)間，每個(gè)功率區(qū)間內(nèi)至少測(cè)試5個(gè)連續(xù)10min，并給出分功率區(qū)間下的電能質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)。在多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的電能質(zhì)量綜合評(píng)估中，以往方法依然采用電能質(zhì)量體系中的7個(gè)指標(biāo)，缺少分功率區(qū)間下的數(shù)據(jù)，造成評(píng)估結(jié)果不可靠。

為此，本文首先利用分功率區(qū)間電能質(zhì)量數(shù)據(jù)建立綜合評(píng)估體系，充分利用風(fēng)電場(chǎng)分功率區(qū)間、高次諧波等多層次詳細(xì)數(shù)據(jù)。然后，以風(fēng)電場(chǎng)電能質(zhì)量治理相關(guān)措施、電能質(zhì)量指標(biāo)作為輸入輸出數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(dataenvelopment analysis, DEA)理論對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)評(píng)估得到各風(fēng)電場(chǎng)的電能質(zhì)量綜合評(píng)估結(jié)果[12-17]。最后，對(duì)某實(shí)際省網(wǎng)的幾個(gè)主要風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行多層次綜合估計(jì)，并與傳統(tǒng)方法的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，結(jié)果表明本文方法更為全面。

結(jié)論

本文將風(fēng)電場(chǎng)分功率區(qū)間下電能質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行短板效應(yīng)處理，并利用DEA算法對(duì)考慮風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模與無功補(bǔ)償容量的電能質(zhì)量綜合評(píng)估進(jìn)行計(jì)算，具有如下特點(diǎn)：

a.DEA方法假定每個(gè)輸入都關(guān)聯(lián)到一個(gè)或多個(gè)輸出，且輸入輸出之間確實(shí)存在某種聯(lián)系，但不必確定該關(guān)系的顯示表達(dá)式。

b.以決策單元的輸入輸出權(quán)重為變量，從最有利于決策單元的角度進(jìn)行評(píng)估，無需人為設(shè)定權(quán)重，具有很強(qiáng)的客觀性。

c.對(duì)某省風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行SE-DEA綜合評(píng)估，綜合利用分功率區(qū)間下電能質(zhì)量數(shù)據(jù)，具有短板效率，評(píng)估結(jié)果更為全面。研究如何有效提高電能質(zhì)量是今后工作的重點(diǎn)。