弭轍，張晉芳，劉俊，趙秋莉，張富強

面向促進新能源消納的源網(wǎng)荷貢獻度分解算法

弭轍，張晉芳，劉俊，趙秋莉，張富強

（國網(wǎng)能源研究院有限公司，北京市 昌平區(qū) 102209）

解決我國新能源消納矛盾，需要從電源、電網(wǎng)、負荷等環(huán)節(jié)因素入手，綜合施策、系統(tǒng)優(yōu)化，有效提升新能源消納能力，但因側(cè)重研究源網(wǎng)荷因素共同作用效果，缺乏對促進新能源消納時每種因素的實際貢獻度分析。為此，從規(guī)劃角度，基于電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬構(gòu)建不同的源網(wǎng)荷因素發(fā)展情景，分別根據(jù)靈敏度法和Shapley值法對各因素在促進新能源消納能力中的貢獻度進行分解，并結(jié)合算例充分比較兩種方法差異。分析結(jié)果表明，靈敏度法針對特定情景判斷某因素的消納貢獻度，適合針對既定發(fā)展階段給出措施清單；Shapley值法基于全部發(fā)展情景對各因素貢獻度進行綜合加權(quán)，更適合考察從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展全過程。

生產(chǎn)模擬；新能源消納；貢獻度；Shapley值法

0 引言

近年來，我國新能源發(fā)展迅猛，裝機規(guī)模和發(fā)電量快速增長。截至2018年底，我國風(fēng)電裝機容量約1.8億kW，太陽能發(fā)電裝機容量超過1.7億kW，均為世界第一。隨著我國新能源裝機持續(xù)快速發(fā)展，新能源消納問題日益突顯，2018年，全國棄風(fēng)電量277億kW·h，棄光電量54.9億kW·h。綜合來看，我國新能源消納矛盾產(chǎn)生的主要原因包括用電需求增長放緩、系統(tǒng)靈活調(diào)節(jié)資源缺乏、新能源富集地區(qū)外送電通道不足以及市場機制不健全等[1-2]。

新能源消納是一項系統(tǒng)性工程，涉及電力系統(tǒng)發(fā)、輸、配、用多個環(huán)節(jié)，解決消納矛盾需要從電力系統(tǒng)的“源、網(wǎng)、荷”各個環(huán)節(jié)入手，綜合優(yōu)化與改進[3]。在電源側(cè)需要依賴于各類發(fā)電機組調(diào)節(jié)靈活性提升，電網(wǎng)側(cè)需要省間聯(lián)絡(luò)線交換電量增長與跨省送電能力上升，負荷側(cè)需要刺激用電負荷增長以及增加需求側(cè)響應(yīng)資源可調(diào)度性。已有諸多學(xué)者在源、網(wǎng)、荷因素促進新能源消納作用方面開展了持續(xù)研究，文獻[4]對電源側(cè)靈活性改造提高新能源消納能力進行了定量分析，文獻[5-6]對負荷側(cè)電能替代促進新能源消納進行了論述，文獻[7-9]對電網(wǎng)跨區(qū)輸送電力對新能源消納的促進作用進行了研究，文獻[10]對源網(wǎng)荷因素綜合作用促進新能源消納的效果進行論述。然而目前鮮見從源網(wǎng)荷因素綜合作用下每種因素實際促進消納貢獻度大小的角度開展的研究。本文分別采用靈敏度法與Shapley值法，考察源、網(wǎng)、荷因素促進新能源消納的貢獻程度，從而為制定促進新能源消納措施清單提供參考。

1 新能源消納能力的界定與測算

1.1 新能源消納能力的界定

新能源消納受系統(tǒng)負荷大小、負荷特性、電源結(jié)構(gòu)及調(diào)節(jié)能力、外來電或外送電規(guī)模及運行方式、新能源出力特性等因素的影響，其中許多因素是不斷變化的，如新能源在不同季節(jié)和不同時段的出力特性不同，火電在供熱期和非供熱期的調(diào)節(jié)能力不同，不同季節(jié)的負荷特性也不盡相同等，新能源消納也具有明顯的季節(jié)性、時段性特點。因此，為全面衡量某電力系統(tǒng)的新能源消納水平，需要對系統(tǒng)全年的消納情況進行整體評價分析，為此，從規(guī)劃的角度給出了新能源消納能力的定義。

本文將新能源消納能力定義為：在給定的全年合理新能源棄電率下，系統(tǒng)所能支撐的最大的新能源發(fā)電(風(fēng)電、光伏發(fā)電)裝機容量。新能源消納能力的計算以全年的電力系統(tǒng)時序生產(chǎn)模擬為基礎(chǔ)，通過給定情景的生產(chǎn)模擬優(yōu)化求解得到。設(shè)定合理的新能源棄能率是為了降低系統(tǒng)的總體調(diào)峰需求、避免過高的邊際消納成本，有研究表明我國北方地區(qū)的合理棄能率為5%~10%[11]。

時序生產(chǎn)模擬仿真是以典型日或全年為計算時間長度，通過模擬新能源出力特性、常規(guī)機組出力特性、電網(wǎng)輸電特性和負荷特性的時間序列，逐時段地模擬整個系統(tǒng)的電力電量平衡情 況[12-13]。時序生產(chǎn)模擬比較接近電網(wǎng)實際運行情況，能夠反映電力系統(tǒng)實際約束以及風(fēng)電、光伏時序出力特性，便于對新能源消納進行詳細分析。

1.2 新能源消納能力的生產(chǎn)模擬算法

新能源消納能力的生產(chǎn)模擬根據(jù)新能源發(fā)電量最大、電力平衡和計劃電量等約束條件，優(yōu)化求解合理棄電率所對應(yīng)的系統(tǒng)最大新能源裝機容量。

首先，輸入電源規(guī)模結(jié)構(gòu)、電力負荷特性、輸電線路規(guī)模方向、新能源出力特性等參數(shù)，對電力系統(tǒng)進行建模；其次，根據(jù)各時段的電力需求預(yù)測、電源和線路檢修周期等，綜合優(yōu)化安排可調(diào)節(jié)機組的檢修計劃和開機組合，并優(yōu)化系統(tǒng)不同時段的調(diào)峰能力分布；最后，進行逐時段生產(chǎn)模擬分析，當系統(tǒng)的調(diào)峰容量大于新能源該時刻出力時，新能源電量全部消納。當新能源出力大于系統(tǒng)可提供的調(diào)峰容量時，超出部分棄電，棄電電量對應(yīng)系統(tǒng)無法平衡的新能源功率對時間的積分。棄電率為棄電量與給定時段新能源理論發(fā)電量之比。新能源消納計算原理如圖1所示。

圖1 典型日棄電量計算方法示意

1.3 新能源消納生產(chǎn)模擬模型

新能源消納能力生產(chǎn)模擬，根據(jù)全年負荷特性、開機組合、跨省區(qū)聯(lián)絡(luò)線運行方式等系統(tǒng)運行約束，結(jié)合新能源出力特性，考慮充分利用系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力，對全年逐時段開展電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬分析。

主要約束條件如下。

1）新能源發(fā)電量最大約束。

在滿足合理棄電率a的條件下，全年的新能源發(fā)電量最大。

式中：W()、S()分別為時段內(nèi)單位裝機容量的風(fēng)電、光伏機組的出力功率標幺值；D為選取的單位時段的長度；W·0()與S·0(t)分別為時段內(nèi)單位裝機容量風(fēng)電、光伏機組的理論出力功率標幺值。

2）電力平衡約束。

式中：G為常規(guī)機組的裝機容量；G()是時段內(nèi)常規(guī)機組的功率；T為聯(lián)絡(luò)線的輸送容量；T()為時段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的功率，受入為正；L()為時段內(nèi)負荷大小。

3）電源調(diào)節(jié)能力約束。

式中：G·min()和G·max()分別為時段內(nèi)常規(guī)機組的最小和最大出力限額。

4）電源計劃電量約束。

式中G為時段內(nèi)常規(guī)機組的計劃或強迫發(fā) 電量。

5）聯(lián)絡(luò)線輸電容量約束。

式中：T·min()和T·max()分別為時段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的最小和最大功率限額。

6）聯(lián)絡(luò)線交易電量約束。

式中T為時段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的計劃交易電量。

2 基于情景對比的消納貢獻度分解算法

通過源網(wǎng)荷因素不同發(fā)展水平形成新能源消納分析情景，可以有效支撐形成規(guī)劃周期內(nèi)促進消納相關(guān)措施集合。在具體分析中，源網(wǎng)荷措施并不是單獨發(fā)揮作用，需要借助電力系統(tǒng)作為整體來達到預(yù)期效益。源網(wǎng)荷側(cè)措施在共同發(fā)揮作用時存在一定的重疊，如何考慮重疊影響實現(xiàn)有效分配，進而精準刻畫每一類因素在促進新能源消納中的作用，是開展貢獻度分析的根本所在。

靈敏度法可以基準情景和目標情景對比來直接顯示單一因素作用效果，重點在于基準時間節(jié)點和目標時間節(jié)點把握。Shapley值法可從基準情景如何發(fā)展到目標情景的過渡過程切入，全面地綜合分析源網(wǎng)荷因素不同發(fā)展路徑下的可能效益，進而綜合加以衡量。因此本文一并引入靈敏度法和Shapley值法，對源網(wǎng)荷措施在促進新能源消納中的貢獻度進行分析，以期達到更為全面有效的衡量?？疾煨履茉聪{貢獻度，首先根據(jù)系統(tǒng)相關(guān)規(guī)劃和主要邊界條件，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年，逐一確定每種源網(wǎng)荷因素組合下的過渡情景；其次，通過生產(chǎn)模擬計算每種情景下系統(tǒng)的新能源消納能力的提高；最后，分別依據(jù)靈敏度法和Shapley值法，計算出源網(wǎng)荷因素對消納的貢獻度。

2.1 發(fā)展情景設(shè)計

新能源消納能力的提高是電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷3方面發(fā)展的結(jié)果，針對一個典型系統(tǒng)，根據(jù)3方面因素發(fā)揮作用與否共確定8種發(fā)展情景：情景0是各項因素均不發(fā)揮作用；情景1、2、3是只有單一因素發(fā)揮作用的過渡情景；情景4、5、6是2種因素聯(lián)合作用的過渡情景；情景7是3種因素全部作用的情景。各情景詳細描述見表1。

表1 源網(wǎng)荷因素組合的發(fā)展情景描述

通過生產(chǎn)模擬計算每種情景下的系統(tǒng)新能源消納能力，將規(guī)劃水平年7種情景的消納能力分別與現(xiàn)狀情景0進行比較，得到各種發(fā)展情景下的新能源消納能力的提高量，即獲得的消納收益。

2.2 新能源消納貢獻度分解算法

2.2.1 靈敏度法

靈敏度分析是根據(jù)參數(shù)輸入研究輸出結(jié)果變化的不確定性分析，通過判斷輸入量變動對輸出結(jié)果變動量的影響程度，評價輸入量的貢獻程 度[14-15]。在新能源消納問題中，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展過程中，源網(wǎng)荷任意單方面因素的發(fā)展，例如負荷的增長、電源調(diào)節(jié)能力的增強、電網(wǎng)輸送能力的提高(分別對應(yīng)情景1、2、3)，都會帶來系統(tǒng)消納能力的提高，即消納收益。因此，源網(wǎng)荷因素對消納的靈敏度可通過計算增加單個因素后帶來的系統(tǒng)消納收益量得到。

式中：L為第種因素的收益靈敏度；()為包含因素的某個情景的收益；({})表示在()情景下除去因素作用的情景所得到的收益。

然而，各個單一因素消納收益之和一般并不等于它們共同作用下帶來的系統(tǒng)消納收益，因此引入一個比例調(diào)整因子，使得調(diào)整后的各單因素收益之和與共同作用收益相等[16]。因此，每種因素的貢獻度可用公式表示為：

式中：r為元素在合作中的貢獻度；為全部個因素共同作用的組合情景；()為全部因素共同作用下的收益。

由于貢獻度只考察單一因素在合作中貢獻的比例，因此可以被約除，即

選取不同的情景為基礎(chǔ)時，同一因素的靈敏度可能并不相同，從而使貢獻度計算結(jié)果存在差異。如負荷增長因素的作用，既可考慮從情景0過渡到情景1，也可以考慮從情景6過渡到情景7，而2種路線得到的消納收益可能并不相等。

2.2.2 Shapley值法

為避免靈敏度分析法在不同情景下貢獻度計算結(jié)果不同的局限，考察把某因素在所有可能發(fā)展情景下帶來的收益全部求出，并以一定比例加權(quán)平均得到綜合收益，因此引入Shapley值法。

Shapley值法是解決多成員合作對策問題的常用方法[17]，主要應(yīng)用在合作收益在各合作方之間的分配，是實現(xiàn)成員所得與各自貢獻相等的分配方式。盡管在考慮源網(wǎng)荷發(fā)展提高消納能力時，并不考慮消納收益如何分配，但Shapley值能真實反映出合作時每個因素對收益貢獻的大小，因此采用Shapley值法計算貢獻度，公式如下：

式中：X()為元素在合作中的收益分配Shapley值；為合作收益特征函數(shù)，即各元素合作所獲得的收益；M為包含元素的所有子集；||為子集中元素的個數(shù)；(||)為相應(yīng)的加權(quán)因子；為全集中元素的個數(shù)。

求得各元素對收益的Shapley值之后，對全部元素的Shapley值進行歸一化計算，即得到每種元素在總收益中所占的比重，即為該元素的貢獻度，如式(14)所示：

式中X為元素在合作中的收益分配Shapley值。

新能源消納貢獻度的分析流程如圖2所示。

圖2 新能源消納的源網(wǎng)荷貢獻度分析流程

3 算例分析

以我國北方某區(qū)域電力系統(tǒng)為例開展分析，根據(jù)系統(tǒng)現(xiàn)狀運行實測數(shù)據(jù)和電力發(fā)展規(guī)劃，搭建各種發(fā)展情景下的電力系統(tǒng)模型，通過生產(chǎn)模擬測算每種情景下系統(tǒng)的新能源消納能力，最后根據(jù)靈敏度法和Shapley值法分別計算源網(wǎng)荷因素對消納的貢獻度。

3.1 邊界條件與消納能力計算

搭建生產(chǎn)模擬模型需要計入常規(guī)電源調(diào)節(jié)能力、電網(wǎng)外送能力、負荷水平、電力系統(tǒng)運行方式等多種因素，相關(guān)邊界條件選取的基本原則如下：新能源出力，基于風(fēng)電、太陽能發(fā)電實際出力的歸一化出力曲線特性生成時序曲線；火電機組的調(diào)節(jié)能力，根據(jù)不同季節(jié)的供熱需求分別設(shè)置不同的火電調(diào)節(jié)能力和最小開機方式；電網(wǎng)模型，根據(jù)實際網(wǎng)架結(jié)構(gòu)考慮省間和跨區(qū)輸電能力，不考慮省內(nèi)網(wǎng)絡(luò)約束；備用容量按日最大負荷的5%安排；負荷特性，考慮用電量、最大負荷與峰谷差率，根據(jù)負荷特性生成時序負荷曲線。

以某歷史水平年為例，風(fēng)力發(fā)電資源理論利用小時數(shù)1985h，太陽能發(fā)電資源理論利用小時數(shù)1450h。主要邊界條件參數(shù)詳見表2。

表2 算例電力系統(tǒng)現(xiàn)狀水平年主要邊界條件

以2020年為規(guī)劃水平年，根據(jù)規(guī)劃，負荷增長17%，電源靈活性提高可使火電最小技術(shù)出力下降5%，新建電網(wǎng)線路可使年外送電量提高200億kW·h。根據(jù)源網(wǎng)荷側(cè)因素的不同發(fā)展組合分別確定全部過渡情景，設(shè)定合理棄能率為5%，通過生產(chǎn)模擬計算每種情景下新能源消納能力的提高量，為簡化計算，該算例中僅考慮了風(fēng)電的消納能力。各情景主要參數(shù)變化量和消納能力計算結(jié)果見表3。

表3 各情景主要參數(shù)變化與消納能力計算結(jié)果

3.2 源網(wǎng)荷貢獻度分析

3.2.1 靈敏度法

根據(jù)選取的發(fā)展情景作為基準情景，計算源網(wǎng)荷因素的貢獻度可選擇以下2種路線。

路線1：從情景0出發(fā)，分別增加單一因素，即情景1、2、3分別與情景0比較，負荷、電源、電網(wǎng)因素提高消納能力的靈敏度荷、源與網(wǎng)分別為400萬、300萬、260萬kW，由公式(11)得到負荷、電源、電網(wǎng)因素的消納貢獻度分別為41.7%、31.2%和27.1%。

路線2：從情景7出發(fā)，分別減少單一因素，即情景7分別與情景6、5、4消納能力比較，負荷、電源、電網(wǎng)因素提高消納能力的靈敏度分別為150萬、50萬、70萬kW，貢獻度分別為55.6%、18.5%和25.9%。

3.2.2 Shapley值法

以負荷側(cè)為例，將其消納能力Shapley值計為源()。包含負荷側(cè)因素的情景共有4個，分別為情景1、4、5與7，對應(yīng)的參與因素分別為{荷}、{荷，源}、{荷，網(wǎng)}與{源，網(wǎng)，荷}，根據(jù)生產(chǎn)模擬計算的消納收益()分別為400萬、430萬、450萬、500萬kW。分別在每個情景上，減少負荷側(cè)因素作用{}，得到的對應(yīng)的情景分別為{0}、{源}、{網(wǎng)}、{網(wǎng),荷}，消納收益({})分別為0、300萬、260萬、350萬kW。依次計算()、({})，即為負荷側(cè)因素在每種過渡情景下對應(yīng)的邊際消納收益。根據(jù)公式(13)計算每種情景對應(yīng)的加權(quán)因子(||)，最終求出負荷側(cè)因素消納收益的Shapley值，同樣求得電源與電網(wǎng)側(cè)因素消納收益Shapley值，荷() 、源()與網(wǎng)()，分別為236.6萬、136.7萬、126.7萬kW。各參數(shù)的計算過程如表4所示。

表4 負荷側(cè)因素Shapley值計算過程參數(shù)

同樣求得電源與電網(wǎng)側(cè)因素消納收益Shapley值。根據(jù)公式(14)對各因素的Shapley值進行歸一化計算，即得到各因素對消納的貢獻度。負荷、電源、電網(wǎng)側(cè)因素提升消納能力的Shapley值分別為236.6萬、136.7萬、126.7萬kW，對消納能力提升的貢獻分別為47.3%、27.3%、25.4%。

3.2.3 2種方法結(jié)果比較

2種方法計算結(jié)果如圖3所示。對于靈敏度法，在不同基準情景下，源、網(wǎng)、荷3方面因素的貢獻度有較大差異，以情景0為基準時(路線1)，負荷側(cè)因素貢獻最大，電網(wǎng)側(cè)因素貢獻最小；而以情景7為基準時(路線2)，結(jié)果顯示電源側(cè)的因素貢獻最小。不同的基準情景代表系統(tǒng)不同的發(fā)展程度，可見各個因素起作用的程度隨著系統(tǒng)發(fā)展程度不斷變化。對于算例中的系統(tǒng)，負荷增長因素在現(xiàn)狀與2020年都帶來最大的消納收益，應(yīng)優(yōu)先發(fā)展；在現(xiàn)狀情景下，電源靈活性提高帶來的消納收益高于電網(wǎng)側(cè)因素，可優(yōu)先發(fā)展；2020年后，電網(wǎng)外送帶來的消納收益超過電源靈活性因素，應(yīng)調(diào)整發(fā)展優(yōu)先度，優(yōu)先發(fā)展電網(wǎng)側(cè)措施。

應(yīng)用Shapley值法，由于計入了每種因素在全部過渡情景下的邊際消納收益，并進行綜合加權(quán)，因此，從全過程看，Shapley值法的結(jié)果相比靈敏度法更加客觀全面。在算例系統(tǒng)中，負荷側(cè)的貢獻度最大，電源側(cè)的貢獻度其次，電網(wǎng)側(cè)的貢獻度略小于電源側(cè)，可以作為發(fā)展整體過程的各因素效果的綜合評價。

圖3 各算法下源網(wǎng)荷因素消納貢獻度結(jié)果

總體來看，在考察現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年發(fā)展全過程時，用Shapley值法計算貢獻度，結(jié)果更客觀全面；若明確給出某個發(fā)展的基準情景時，選用靈敏度法計算貢獻度，結(jié)果對當前情景更有針對性，可作為判斷當前發(fā)展情景采取措施優(yōu)先程度的依據(jù)。

4 結(jié)論

新能源消納是一項系統(tǒng)性工程，解決消納矛盾需要從電力系統(tǒng)的源、網(wǎng)、荷各個環(huán)節(jié)的發(fā)展入手綜合優(yōu)化，從源網(wǎng)荷側(cè)各因素促進新能源消納的貢獻度的角度開展研究，研究方法可為制定促進新能源消納措施清單提供參考。

定義了新能源消納能力，是在給定的全年合理棄電率下系統(tǒng)所支撐的最大的新能源發(fā)電(風(fēng)電、光伏發(fā)電)裝機容量。新能源消納能力的計算以電力系統(tǒng)時序生產(chǎn)模擬為基礎(chǔ)，在給定情景模型下，考慮新能源發(fā)電量最大、電力平衡等約束，優(yōu)化求解合理棄電率下所對應(yīng)的系統(tǒng)最大新能源裝機容量。

新能源消納能力的提升是負荷、電源、電網(wǎng)等方面共同作用的結(jié)果，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年，根據(jù)源、網(wǎng)、荷3個環(huán)節(jié)的因素分別發(fā)揮作用與否，確定8種發(fā)展情景?；诓煌榫埃謩e應(yīng)用靈敏度法與Shapley值法計算源、網(wǎng)、荷因素對消納能力提升的貢獻度。靈敏度法針對一個基準情形，通過分別增減單個因素得到的消納收益判斷其貢獻度；Shapley值法通過將一種因素在全部可能情景下的邊界消納收益進行加權(quán)，計算其全發(fā)展過程下的綜合貢獻度。

以我國北方某區(qū)域電力系統(tǒng)為算例進行分析。結(jié)果顯示，通過靈敏度法計算貢獻度，更具特定發(fā)展階段的針對性，適合針對既定發(fā)展階段給出措施清單；通過Shapley值法計算貢獻度，能綜合考察現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展全過程，結(jié)果更加全面。

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Project Supported by National Key Research and Development Program (2016YFB0900100); Science and Technology Program of Sate Grade Company(SGNY0000NGJS1900255).

Decomposition Algorithm of Source-grid-load Contribution for Promoting Renewable Energy Accommodation

MI Zhe, ZHANG Jinfang, LIU Jun, ZHAO Qiuli, ZHANG Fuqiang

(State Grid Energy Research Institute Co., Ltd., Changping District, Beijing 102209, China)

Continuous optimization of source, grid and load factors is needed to solve the renewable energy curtailment problem. This article focused on the decomposition algorithm of contribution to renewable energy accommodation under the combined effect of source-grid-load. From the point of view of the planning, development scenarios were established under different source-grid-load factors, based on production simulation. Source-grid-load contributions to renewable energy accommodation were calculated by sensitivity analysis method and Shapley value method, respectively. The sensitivity analysis calculate contribution by judgment factors according to a specific scenario. It is suitable to give a list of measures for an established stage of development. The Shapley value method is a comprehensive weighting for the contribution of all development scenarios. It is more suitable for examining the whole process of development from the present situation to the level of planning.

production simulation; renewable energy accommodation; contribution rate; Shapley value method

10.12096/j.2096-4528.pgt.19124

2019-08-12。

國家重點研發(fā)計劃資助項目(2016YFB0900100)；國家電網(wǎng)公司科技項目(SGNY0000NGJS1900255)。

(責(zé)任編輯 辛培裕)