趙 旭 ，孟祥星 ，白雪松 ，楊 濱 ，劉國靜 ，楊 明

(1.黑龍江省電力有限公司，黑龍江 哈爾濱 150090；2.山東大學(xué)電氣工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源需求快速增長，由此導(dǎo)致的資源短缺和環(huán)境污染及氣候變化問題日益突出。迫于能源需求和氣候變化的雙重壓力，我國大力開發(fā)利用清潔的可再生能源資源，以減少對化石能源的依賴，減輕環(huán)境污染。

我國有豐富的可再生能源資源，其中發(fā)展最快的是風(fēng)能。到2011年底，全國并網(wǎng)風(fēng)電4 505.11萬千瓦，約占并網(wǎng)新能源發(fā)電裝機(jī)的87.33%；并網(wǎng)風(fēng)電發(fā)電量為731.74億千瓦時(shí)，約占并網(wǎng)新能源發(fā)電量的78.38%，風(fēng)電為我國能源供應(yīng)和節(jié)能減排逐步發(fā)揮重要作用。但是，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后對電網(wǎng)的影響研究相對欠缺，尤其是在風(fēng)電管理上缺乏經(jīng)驗(yàn)，調(diào)度和運(yùn)行缺乏有效的對策和措施，使風(fēng)電發(fā)展與電網(wǎng)發(fā)展的協(xié)調(diào)不足，部分地區(qū)出現(xiàn)棄風(fēng)現(xiàn)象。2011年全國風(fēng)電被電網(wǎng)限電量達(dá)15億千瓦時(shí)，約占全部風(fēng)電發(fā)電量的12%，全國范圍內(nèi)風(fēng)電平均可利用小時(shí)數(shù)比2010年下降近200 h。

國家電網(wǎng)在“十二五“發(fā)展規(guī)劃中，提出為適應(yīng)風(fēng)電等新能源快速增長的需要，積極開拓新能源調(diào)度管理工作。在規(guī)劃中重點(diǎn)指出全面提升新能源并網(wǎng)運(yùn)行控制水平，深化風(fēng)電等新能源運(yùn)行控制以及大規(guī)模風(fēng)電接入后電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻和備用容量調(diào)控等技術(shù)的研究，根據(jù)風(fēng)功率預(yù)測結(jié)果，合理安排運(yùn)行方式和發(fā)電計(jì)劃，提高風(fēng)電利用率，優(yōu)化電網(wǎng)開機(jī)組合，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)水平。

近兩年，黑龍江省風(fēng)電幾何級數(shù)迅猛發(fā)展，而風(fēng)電具有不確定性和反調(diào)峰特性，需要配合相應(yīng)容量的調(diào)峰電源，才能滿足系統(tǒng)調(diào)峰需要，保證電網(wǎng)安全運(yùn)行。黑龍江省地處我國最北端，冬季漫長寒冷，供熱問題是關(guān)乎民生的大事。為保證居民供熱以及廠房保溫的要求，黑龍江省供熱機(jī)組容量比例逐年加大，而供熱火電機(jī)組在冬季供熱期出力高峰無法達(dá)到額定最大功率，低谷出力也只能帶到額定功率的70%左右，極大削弱了火電機(jī)組的調(diào)峰作用。黑龍江省具有調(diào)峰能力的水電廠僅有蓮花廠和鏡泊湖廠的64.6萬千瓦，主力調(diào)峰電廠就是蓮花廠的55萬千瓦，再無抽水蓄能和燃?xì)鈾C(jī)組等電網(wǎng)調(diào)峰電源，吸納風(fēng)電空間有限。同時(shí)，黑龍江省風(fēng)力資源主要集中在春、冬兩季，既要保供熱所需火電開機(jī)容量，又要滿足國家節(jié)能減排政策要求盡可能吸收風(fēng)電，使得風(fēng)電、火電、水電之間的矛盾愈加突出。

由此，建立完善的風(fēng)功率預(yù)測平臺，并在此基礎(chǔ)上，研究多種約束下水電、風(fēng)電、火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度，制定更為科學(xué)的開機(jī)計(jì)劃和備用安排，將具有十分重要的理論和實(shí)踐意義。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

高寒地區(qū)水電、火電、風(fēng)電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)作為調(diào)度員輔助決策的有力工具，實(shí)現(xiàn)了各風(fēng)電場輸出功率及全省風(fēng)電總功率的概率預(yù)測，在計(jì)及失負(fù)荷概率上限約束機(jī)組組合問題的快速啟發(fā)式算法基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了水電、火電、風(fēng)電的聯(lián)合優(yōu)化，能給出風(fēng)電吸納最大、購電成本最低兩種目標(biāo)下的開機(jī)計(jì)劃和備用安排。

該系統(tǒng)采用基于Silver light技術(shù)的富互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的RIA體系構(gòu)架，不僅能夠提供與桌面應(yīng)用程序一樣的程序控制能力和豐富的圖形界面及用戶交互能力，而且兼具傳統(tǒng)Web平臺易于部署、跨平臺的優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用瀏覽器/Web服務(wù)器/數(shù)據(jù)庫3層結(jié)構(gòu)，將系統(tǒng)分為信息展示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)采集層(圖1)，層次之間相互獨(dú)立，具有良好的可擴(kuò)展性和靈活性。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

信息展示層在瀏覽器端，采用了Silver light技術(shù)，該技術(shù)具有跨平臺、跨瀏覽器的特點(diǎn)，能夠結(jié)合音視頻、動畫、交互以及炫麗的用戶界面為Web應(yīng)用程序提供精彩的多媒體創(chuàng)意和豐富的交互式環(huán)境，可以以清晰直觀的圖形、豐富的報(bào)表等方式向調(diào)度員展示風(fēng)電場輸出功率概率預(yù)測結(jié)果以及機(jī)組開停機(jī)方案。

業(yè)務(wù)邏輯層是該系統(tǒng)的核心組成部分，該層接受信息展示層傳來的請求，通過內(nèi)置的核心算法完成計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果返回給信息展示層。

數(shù)據(jù)采集層為業(yè)務(wù)邏輯層提供核心算法所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠和EMS、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)等系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)采用Oracle數(shù)據(jù)庫。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 風(fēng)電場輸出功率短期概率預(yù)測

風(fēng)電場輸出功率在短時(shí)間內(nèi)具有較強(qiáng)的自相關(guān)性，因此，風(fēng)電場輸出功率的超短期預(yù)測(數(shù)分鐘至數(shù)小時(shí))一般采用時(shí)間序列方法［1-3］。而對于風(fēng)電場輸出功率的短期預(yù)測 (數(shù)小時(shí)至數(shù)天)，一般需要結(jié)合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)信息，利用風(fēng)速、風(fēng)向等外部氣象因素與風(fēng)電場輸出功率之間較強(qiáng)的相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測［4-5］。

為做出科學(xué)合理的調(diào)度決策，水電、風(fēng)電、火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度過程中有必要進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析與風(fēng)險(xiǎn)決策。而問題的建模不僅需要風(fēng)電場輸出功率的期望值預(yù)測，也依賴于對輸出功率分布信息的預(yù)測。

提出并應(yīng)用了一種基于分量稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的風(fēng)電場輸出功率的概率預(yù)測方法。該方法通過對風(fēng)電場歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)(風(fēng)速)和風(fēng)電場輸出功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論構(gòu)建預(yù)測模型。預(yù)測模型以未來時(shí)段(24小時(shí)，96時(shí)段)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為輸入，不僅可以對風(fēng)電場輸出功率期望值進(jìn)行預(yù)測，還可以給出輸出功率服從正態(tài)分布時(shí)的方差，進(jìn)而為聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度中的風(fēng)險(xiǎn)分析提供數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)該方法對黑龍江省某風(fēng)電場未來96時(shí)段的輸出功率進(jìn)行預(yù)測。圖2給出了該次預(yù)測的預(yù)測結(jié)果，其中，長、短虛線分別表示按預(yù)測分布劃定的σ與2σ區(qū)間。按該方法給出的風(fēng)電場輸出功率服從正態(tài)分布，根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)理論，輸出功率超出μ±2σ范圍的概率為0.045 6，即在96時(shí)段內(nèi)最多有4個(gè)時(shí)段風(fēng)電場輸出功率真實(shí)值超出該范圍，由圖2可見，僅有時(shí)段31、時(shí)段32兩個(gè)時(shí)段的風(fēng)電場輸出功率真實(shí)值超出了該范圍，因而該方法能較好的反映風(fēng)功率的波動特性。

圖2 預(yù)測結(jié)果

將采用AR(1)模型的自回歸方法作為標(biāo)準(zhǔn)算法，與該方法的期望值預(yù)測精度進(jìn)行比較。圖3給出了該方法和AR(1)自回歸方法對該風(fēng)電場未來96時(shí)段輸出功率期望值平均相對誤差。從圖中結(jié)果可以看出，該方法相比AR(1)自回歸方法在96時(shí)段內(nèi)期望值預(yù)測精度有較大提高，后期的預(yù)測精度也更為穩(wěn)定。

圖3 期望值預(yù)測精度

2.2 水電、風(fēng)電、火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型

系統(tǒng)中水電、風(fēng)電、火電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型分別以風(fēng)電吸納最大和購電成本最低為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，考慮了供熱機(jī)組熱、電調(diào)節(jié)特性以及煤質(zhì)的影響。

2.2.1 風(fēng)電場處理的處理方法

根據(jù)風(fēng)電場輸出功率短期概率預(yù)測所得的輸出功率期望值與方差，將風(fēng)場處理為多狀態(tài)機(jī)組。風(fēng)電的處理分布規(guī)律如圖4所示，μ為風(fēng)電出力預(yù)測值，σ為方差。按照方差μ±3σ范圍(風(fēng)電場出力不超過該范圍的可信度為99.74%)內(nèi)分為七段。每一段的出力取其中間值，概率用指定面積所給定的概率，若μ+3σ大于風(fēng)場額定功率，則最大功率置為風(fēng)場額定功率，同樣，風(fēng)場的最小功率置為μ-3σ和0的較大者。最大最小功率之間分為七段，并計(jì)算出其相應(yīng)的概率。為實(shí)現(xiàn)風(fēng)電的最大容量吸納，設(shè)定風(fēng)電場最大出力為μ+3σ處對應(yīng)功率(風(fēng)電場出力不超過該值的置信度為99.87%)，從負(fù)荷中減去該值。風(fēng)電實(shí)際出力往往并不會達(dá)到該值，通過優(yōu)化火電機(jī)組，為風(fēng)電的最大吸納留有備用。

圖4 風(fēng)電場輸出功率的分段近似處理示意圖

2.2.2 計(jì)及失負(fù)荷概率上限約束機(jī)組組合問題的快速啟發(fā)式算法

機(jī)組組合是電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度體系中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在機(jī)組組合過程中配置一定容量的旋轉(zhuǎn)備用是應(yīng)對風(fēng)電場出力波動、發(fā)電機(jī)組故障的必要手段。旋轉(zhuǎn)備用的配置需要進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性與安全性的折中考慮，如何合理配置旋轉(zhuǎn)備用一直是研究的焦點(diǎn)問題。

確定性方法一般根據(jù)取風(fēng)電總量一定的百分比或?qū)⑷萘孔畲蟮臋C(jī)組的容量作為旋轉(zhuǎn)備用，所獲得的優(yōu)化結(jié)果過于保守，同時(shí)會造成別用容量的浪費(fèi)，間接的增加經(jīng)濟(jì)調(diào)度的發(fā)電成本。針對此問題，Gooi教授提出了概率性的備用配置方法，在備用配置和系統(tǒng)運(yùn)行可靠性之間建立了關(guān)聯(lián)，給出了迭代算法，但算法的計(jì)算效率不高［6］。

針對該問題，提出并應(yīng)用了一種有效的以失負(fù)荷概率上限為約束的啟發(fā)式機(jī)組組合算法。該算法具有計(jì)算效率高的特點(diǎn)，仿真和實(shí)際工程應(yīng)用表明，對于含有上百臺機(jī)組并且考慮3階故障的系統(tǒng)，該算法也能夠在較短時(shí)間內(nèi)快速收斂，可以滿足工程需要。該算法流程如圖5所示。

圖5 算法總體流程圖

圖5中各時(shí)段可靠性評估與備用需求的確定，首先需要對機(jī)組組合后確定的開機(jī)機(jī)組以及風(fēng)電處理后形成的多狀態(tài)機(jī)組進(jìn)行卷積計(jì)算，得到機(jī)組停運(yùn)容量概率表(COPT表)，而后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度水平從COPT表中求得對應(yīng)的備用需求，若此時(shí)系統(tǒng)可提供的備用不滿足備用需要，則更新拉格朗日乘子，進(jìn)一步迭代計(jì)算，反之，算法收斂，計(jì)算結(jié)束。

2.2.3 供熱機(jī)組處理

高寒地區(qū)冬季供熱機(jī)組較多，而水電容量有限，電網(wǎng)調(diào)峰能力嚴(yán)重不足，有必要挖掘供熱機(jī)組的調(diào)峰能力。在供熱期，供熱機(jī)組的發(fā)電輸出功率范圍與抽氣量有關(guān)；抽氣量越大，輸出功率的變化范圍越小，即最大輸出功率越小，最小輸出功率越大。根據(jù)供熱機(jī)組的運(yùn)行工況圖，確定不同抽氣量下供熱機(jī)組發(fā)電輸出功率的變化范圍，作為聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 結(jié)語

以高寒地區(qū)水電、火電、風(fēng)電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的開發(fā)過程為主線，介紹了基于Silver light技術(shù)的富互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的系統(tǒng)框架和實(shí)現(xiàn)方法，分析了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的主要關(guān)鍵技術(shù)。所述系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)有利于解決高寒地區(qū)電網(wǎng)水電、火電、風(fēng)電之間的矛盾，使電網(wǎng)在滿足供熱約束、安全約束等運(yùn)行約束條件下最大限度吸納風(fēng)電，充分發(fā)揮風(fēng)電的節(jié)能減排功效。