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        淺談含風(fēng)電裝機(jī)電力系統(tǒng)的發(fā)電調(diào)度

        2017-03-27 11:36:51陳葆超羅青青
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年4期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化調(diào)度負(fù)荷預(yù)測風(fēng)力發(fā)電

        陳葆超+羅青青

        摘 要:隨著一次能源改革的不斷深化,廣西桂林電網(wǎng)風(fēng)電裝機(jī)總?cè)萘恳膊粩嗟財(cái)U(kuò)大,大量風(fēng)電接入桂林電網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)控制造成一定的影響。并網(wǎng)限制由大風(fēng)、低負(fù)荷情況引起,這強(qiáng)調(diào)了準(zhǔn)確掌握風(fēng)電日變化的重要性。通過機(jī)組組合-經(jīng)濟(jì)調(diào)度(UC-ED)分析,從成本和排放角度來看,風(fēng)電裝機(jī)在很大程度上減少了二氧化碳的絕對(duì)排放量。

        關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng);負(fù)荷預(yù)測;風(fēng)力發(fā)電;優(yōu)化調(diào)度

        引言

        風(fēng)力發(fā)電是一種新的可再生、分散的發(fā)電技術(shù)。這種技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)成熟,并在某些國家成為最重要的發(fā)電方式之一。在大風(fēng)期間,這些國家的風(fēng)力發(fā)電量可達(dá)到總負(fù)荷的80%以上。由于風(fēng)電的變化性,這顯然會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的控制構(gòu)成挑戰(zhàn)。風(fēng)電的高穿透率實(shí)際上就是出現(xiàn)電力系統(tǒng)運(yùn)行新模式的原因。

        隨著一次能源改革的不斷深化,廣西桂林電網(wǎng)利用地理優(yōu)勢,風(fēng)電的總裝機(jī)容量也不斷跟著擴(kuò)大。然而,大量風(fēng)力發(fā)電場陸續(xù)接入電網(wǎng),對(duì)電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行也造成了一定的影響[1]。

        1 風(fēng)力發(fā)電

        因?yàn)轱L(fēng)是一種分散資源,所以需要用分散的風(fēng)能轉(zhuǎn)換設(shè)備把它匯聚起來。這些設(shè)備經(jīng)歷了長期演化,最后都?xì)w結(jié)為目前的三葉片轉(zhuǎn)槳式風(fēng)力發(fā)電機(jī)。作為固有特性,風(fēng)資源可用性的地理特點(diǎn)也使風(fēng)電場在地理上集中,通常在山區(qū)更加密集。得益于廣西桂林特有的喀斯特地貌,一般安裝在廣西桂林山區(qū)常見的風(fēng)機(jī)單機(jī)裝機(jī)容量為2MW。風(fēng)電場把發(fā)出功率聚集到風(fēng)電場升壓站再接入35~220kV電網(wǎng)。

        從電氣角度看,風(fēng)電技術(shù)在近幾十年已從簡單的定速風(fēng)力機(jī)發(fā)展為可以控制有功出力的全變速系統(tǒng)。定速風(fēng)力機(jī)的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速受到電網(wǎng)頻率的強(qiáng)制,在多數(shù)風(fēng)速下,風(fēng)力機(jī)都運(yùn)行在最高效率以下。而變速風(fēng)力機(jī)使用電力電子變換器,使受制于風(fēng)速的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速與電網(wǎng)頻率解耦;這使風(fēng)電機(jī)組對(duì)頻率、電壓和有功、無功功率的控制,以及對(duì)性能和效率的優(yōu)化更加靈活[2]。

        2 短期負(fù)荷預(yù)測

        電力系統(tǒng)的運(yùn)行決策,如機(jī)組優(yōu)化組合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、自動(dòng)發(fā)電控制、安全評(píng)估、維護(hù)計(jì)劃和電力商業(yè)化等,都取決于未來的負(fù)荷情況。因此,最近40年來,人們提出了集中負(fù)荷小時(shí)(或半小時(shí))采樣,甚至日采樣(尖峰負(fù)荷)的短期負(fù)荷預(yù)測(short-term load forecasting,STLF)方法。這些處理負(fù)荷預(yù)測問題的長期經(jīng)驗(yàn)提供了一些實(shí)用的模型,如基于多線性回歸的模型,Box-Jenkins法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN),模糊系統(tǒng)和混合模型等[3]。

        在電力產(chǎn)業(yè)重組之后,使用非自動(dòng)方法的主要困難之一是可伸縮性。集合負(fù)荷預(yù)測可以通過參數(shù)模型實(shí)現(xiàn)良好性能,被用來為運(yùn)行規(guī)劃提供充分信息。然而,解除監(jiān)管的電力市場向決策提出新的挑戰(zhàn)。還需要與母線負(fù)荷準(zhǔn)確預(yù)測相關(guān)的更多信息。因此,對(duì)于為安全與經(jīng)濟(jì)分析而需要同時(shí)預(yù)測的成百上千個(gè)不規(guī)則母線負(fù)荷系列來說,相應(yīng)開放和維護(hù)已經(jīng)超出了量身定做的參數(shù)模型力所能及的范圍。因此需要使用自動(dòng)負(fù)荷預(yù)測來避免專家介入,并擴(kuò)展到母線負(fù)荷層次。

        3 短期風(fēng)電功率預(yù)測

        對(duì)于電力系統(tǒng)的計(jì)劃檢修來說,提前多天的風(fēng)電功率預(yù)測很重要,可在預(yù)計(jì)風(fēng)電充足時(shí)替代常規(guī)發(fā)電機(jī),或維護(hù)與負(fù)荷狀態(tài)有關(guān)的輸電線路。

        在可再生能源穿透容量較大的系統(tǒng)中,系統(tǒng)不確定性源于它們第二天的出力曲線可能有非常大的不確定性。盡管用于調(diào)度計(jì)劃的預(yù)測有時(shí)嘗試不使用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(Numerical Weather Prediction, NWP),但對(duì)于下一天來說,在功率轉(zhuǎn)換模型中考慮NWP預(yù)測的風(fēng)場是至關(guān)重要的。

        25年來風(fēng)電功率預(yù)測得到了快速發(fā)展,從最初僅使用時(shí)間序列來預(yù)測,到使用NWP產(chǎn)品并進(jìn)行功率轉(zhuǎn)化,再到專門的概率預(yù)測和基于此的決策支持工具。預(yù)測準(zhǔn)確度有了明顯提高,其他預(yù)測形式,如爬坡、變化性、結(jié)冰預(yù)測等開始出現(xiàn)[4]。

        4 風(fēng)電功率預(yù)測的氣象模型

        由于純時(shí)間序列模型只能預(yù)測6小時(shí)左右,在過去8~10年中,專用的天氣預(yù)報(bào)使用得到很大關(guān)注。為得到有用結(jié)果,預(yù)測尺度超過6小時(shí),次日的風(fēng)電功率預(yù)測需要有從本地區(qū)域模型(Local Area Model, LAM)或全球模型得到的風(fēng)電場(有時(shí)也有其他變量)。天氣系統(tǒng)通過中緯度地區(qū)的速度很少超過一天幾百千米。因此,通??梢允褂肔AM預(yù)測1~2000km范圍的未來天氣。多數(shù)情況下,LAM用全球模型的結(jié)果進(jìn)行初始化,然后對(duì)一些低水平分辨率的較大外部區(qū)域進(jìn)行嵌套,得到的最終區(qū)域范圍為數(shù)百千米,水平分辨率為2~5km。這類模型的實(shí)時(shí)運(yùn)行往往由較大公司的IT部門負(fù)責(zé),例如一個(gè)較小的Linux集群就能運(yùn)行氣象研究和預(yù)測(Weather Research and Forecasting, WRF)模型,WRF是當(dāng)前風(fēng)電領(lǐng)域最常使用的氣象模型。這里需要注意的是,有效分辨率,即NWP模型能夠?qū)嶋H分辨出的特征所對(duì)應(yīng)的尺度,大約是4~7個(gè)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn),即即使水平網(wǎng)絡(luò)格分辨率是2km,實(shí)際也僅能考慮10km數(shù)量級(jí)特征[5]。

        5 UC-ED在含風(fēng)電裝機(jī)電力系統(tǒng)的應(yīng)用

        提前制定發(fā)電機(jī)組合對(duì)于管理未來不確定條件下與運(yùn)行電力系統(tǒng)供電負(fù)荷相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)是必需的。然而機(jī)組組合(unit commitment,UC)優(yōu)化決定并不容易,因?yàn)楸仨毧紤]所有可能引起機(jī)組在線或停運(yùn)的原因[6]。在確定機(jī)組組合之后,開始執(zhí)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度(econom

        ic dispatch,ED)。要使總運(yùn)行成本最低,機(jī)組之間需要合理分配期望負(fù)荷,同時(shí)除了滿足需求外還能提供必要的備用容量。

        目前,UC決定通常每天一次或兩次重新評(píng)估,而發(fā)電調(diào)度卻整天都在執(zhí)行。當(dāng)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測合理時(shí),原則上只在發(fā)電機(jī)(如停電)或需求發(fā)生意外重大變化時(shí)才必須進(jìn)行機(jī)組組合的日內(nèi)計(jì)算。如果需要把大量風(fēng)電考慮在內(nèi),情況就會(huì)發(fā)生變化,因?yàn)轱L(fēng)電變化很難預(yù)測。

        電力市場的出現(xiàn)和風(fēng)電增長使得UC-ED優(yōu)化更加復(fù)雜,因?yàn)樾枰迅嘧兞亢筒淮_定性(如市場價(jià)格、風(fēng)電功率預(yù)測)考慮在內(nèi)。對(duì)于已有系統(tǒng),理想市場考慮發(fā)電機(jī)調(diào)度時(shí)得到的結(jié)果原則上會(huì)與中心優(yōu)化的情況相同。因此UC-ED與表述和求解中心優(yōu)化問題高度相關(guān)。為切實(shí)探討風(fēng)電并網(wǎng)的相關(guān)問題,UC-ED問題表述中應(yīng)包含風(fēng)電模型、與鄰近電力系統(tǒng)的互聯(lián)能力已經(jīng)儲(chǔ)能設(shè)施。對(duì)于有些系統(tǒng),還必須包含恰當(dāng)?shù)臒犭娐?lián)產(chǎn)(combined heat and power,CHP)機(jī)組模型[7]。

        6 結(jié)束語

        UC-ED分析是評(píng)估大型電力系統(tǒng)中風(fēng)電影響的重要工具。該方法恰當(dāng)包含了決定電力系統(tǒng)成本和排放的許多因素。這對(duì)于得到合理的結(jié)果非常重要。不可否認(rèn)風(fēng)電裝機(jī)在很大程度上減少了二氧化碳的絕對(duì)排放量。系統(tǒng)運(yùn)行成本也由于燃料和排放定價(jià)而減小。

        參考文獻(xiàn)

        [1]胡國偉,別朝紅,王錫凡.考慮運(yùn)行可靠性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2013,05.

        [2]元博,周明,李庚銀,等.基于可靠性指標(biāo)的含風(fēng)電電力系統(tǒng)的發(fā)電和運(yùn)行備用的協(xié)調(diào)調(diào)度模型[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,03.

        [3]丁明,林玉娟,潘浩.考慮負(fù)荷與新能源時(shí)序特性的隨機(jī)生產(chǎn)模擬[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2016,23.

        [4]彭小圣,熊磊,文勁宇,等.風(fēng)電集群短期及超短期功率預(yù)測精度改進(jìn)方法綜述[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2016,23.

        [5]歐陽庭輝,查曉明,秦亮,等.中長期風(fēng)電功率的多氣象變量模型組合預(yù)測方法[J].電網(wǎng)技術(shù),2016,03.

        [6]鄧勇.含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)機(jī)組優(yōu)化調(diào)度研究[D].重慶大學(xué),2014.

        [7]別朝紅,胡國偉,等.考慮需求響應(yīng)的含風(fēng)電電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,13.

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