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        基于負(fù)荷與風(fēng)電出力場(chǎng)景集的運(yùn)行備用動(dòng)態(tài)調(diào)度方法

        2021-05-27 08:11:08黃鵬翔周云海葛維春陳曉東
        可再生能源 2021年5期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)可靠性出力風(fēng)電

        黃鵬翔,周云海,徐 飛,崔 岱,葛維春,陳曉東,李 鐵,姜 楓

        (1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院,湖北 宜昌443002;2.清華大學(xué) 電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系,北京100084;3.沈陽工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院,遼寧 沈陽110870;4.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司,遼寧 沈陽110004)

        0 引言

        風(fēng)電等大規(guī)??稍偕茉床⒕W(wǎng),為電力系統(tǒng)帶來了更多不確定性,增加了運(yùn)行備用容量需求[1]~[3]。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)備用決策方案通常以系統(tǒng)最大機(jī)組容量或者負(fù)荷的百分比確定每個(gè)小時(shí)電力系統(tǒng)備用需求。這種方法將機(jī)組出力與備用決策依次進(jìn)行序列調(diào)度,沒有考慮機(jī)組出力和備用決策之間的量化關(guān)系,難以實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)[4]。

        為了平抑風(fēng)電帶來的不確定性,有學(xué)者提出發(fā)電與備用協(xié)調(diào)調(diào)度模型,該模型將機(jī)組出力和備用決策聯(lián)合描述成一個(gè)帶有約束的優(yōu)化問題,在滿足可靠性約束的同時(shí),得到最優(yōu)解。文獻(xiàn)[5]提出期望切負(fù)荷比例指標(biāo),量化每小時(shí)最小允許切負(fù)荷,但未考慮風(fēng)電不確定性和備用成本,難以得到最優(yōu)解,不能滿足經(jīng)濟(jì)性的要求。文獻(xiàn)[6]研究了風(fēng)電并網(wǎng)及其預(yù)測(cè)誤差對(duì)電力系統(tǒng)調(diào)度的影響,但在備用決策方面采用確定性方法,未計(jì)及風(fēng)電波動(dòng)性對(duì)備用需求的影響,約束條件過于簡(jiǎn)單,使其結(jié)果不具有代表性。文獻(xiàn)[7]以失負(fù)荷期望損失和機(jī)組運(yùn)行費(fèi)用最小為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)備用最優(yōu)配置,但該方法中的備用與機(jī)組出力是分別優(yōu)化,難以保證整體結(jié)果最優(yōu)。文獻(xiàn)[8]在風(fēng)電高滲透率的情況下,實(shí)現(xiàn)了機(jī)組出力和旋轉(zhuǎn)備用協(xié)調(diào)優(yōu)化,但是缺少對(duì)系統(tǒng)可靠性與備用容量之間的量化分析。文獻(xiàn)[9]引入序列運(yùn)算理論來處理可再生能源出力偏差和負(fù)荷偏差,大量的卷積運(yùn)算加大了求解難度,且得到的場(chǎng)景不具有代表性。

        本文根據(jù)風(fēng)電和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差,利用拉丁超立方抽樣和同步回代縮減法,得到具有代表性的離散場(chǎng)景集,選擇每小時(shí)失電量期望和每小時(shí)棄風(fēng)電量期望作為電力系統(tǒng)可靠性指標(biāo),推導(dǎo)每小時(shí)備用與可靠性指標(biāo)之間的量化關(guān)系,得到每小時(shí)系統(tǒng)備用需求。計(jì)及網(wǎng)絡(luò)安全約束,建立以系統(tǒng)可靠性最高,運(yùn)行成本最小和備用成本最小的發(fā)電與備用協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,優(yōu)化每個(gè)小時(shí)運(yùn)行備用需求和最優(yōu)機(jī)組分配方案。在IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)上驗(yàn)證本文方案的有效性,分別量化每小時(shí)上調(diào)備用和下調(diào)備用需求容量,利用Matlab軟件調(diào)用Yalmip工具箱進(jìn)行求解。

        1 不確定場(chǎng)景描述

        1.1 機(jī)組不確定性

        本文只考慮停運(yùn)1臺(tái)機(jī)組的場(chǎng)景。假設(shè)系統(tǒng)中有N臺(tái)機(jī)組,且每臺(tái)機(jī)組只有正常運(yùn)行和強(qiáng)迫停運(yùn)狀態(tài),機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)概率模型按0,1分布,建立N-1機(jī)組故障場(chǎng)景集,每種場(chǎng)景的概率為[10]

        式中:non為正常運(yùn)行機(jī)組編號(hào);noff為故障機(jī)組編號(hào);F為機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)率。

        1.2 風(fēng)電不確定性

        本文采用場(chǎng)景法描述風(fēng)電出力不確定性。將風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差視為服從期望為0,方差為正態(tài)分布的隨機(jī)變量,風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際出力為風(fēng)電預(yù)測(cè)出力與風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差之和,其表達(dá)式為[11]

        1.3 負(fù)荷不確定性

        負(fù)荷預(yù)測(cè)也具有一定誤差。實(shí)際負(fù)荷出力可以表示為負(fù)荷預(yù)測(cè)值與負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差之和,負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差服從期望為0,方差為δtW2的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其表達(dá)式為[12]

        1.4 場(chǎng)景生成與縮減

        1.4.1 拉丁超立方抽樣

        拉丁超立方抽樣方法(Latin Hypercube Sampling,LHS)基于分層抽樣原理,可以使隨機(jī)變量有效覆蓋整個(gè)分布空間[13]。因此,本文在生成風(fēng)電場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景時(shí),采用拉丁超立方采樣的場(chǎng)景生成法。

        1.4.2 同步回代縮減法

        通過LHS方法可得到大量概率相同的時(shí)序場(chǎng)景,這樣可以更精確地描述風(fēng)電和負(fù)荷的不確定性,但風(fēng)電場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景的組合會(huì)使場(chǎng)景數(shù)量急劇增加,使得計(jì)算效率低下,導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化困難,所以本文采用基于同步回代縮減法對(duì)風(fēng)電和負(fù)荷時(shí)序場(chǎng)景進(jìn)行縮減,并且得到每個(gè)場(chǎng)景的概率[14]。其步驟如下:①首先得到大規(guī)模場(chǎng)景W={w1,w2,…,wn},設(shè)置須要?jiǎng)h除的場(chǎng)景數(shù)量為K;②計(jì)算每一對(duì)場(chǎng)景的坎托洛維奇距離,即:

        式中:wi為第i個(gè)場(chǎng)景;wj為第j個(gè)場(chǎng)景;νi,t為場(chǎng)景i的第t個(gè)元素;νj,t為場(chǎng)景j的第t個(gè)元素。

        ③針對(duì)任一場(chǎng)景wi,通過比較與其匹配的場(chǎng)景對(duì)的距離大小,找到最靠近場(chǎng)景wi的場(chǎng)景,根據(jù)場(chǎng)景縮減原則進(jìn)行刪除,將被刪除的場(chǎng)景概率累加到距離最近的場(chǎng)景上;④重復(fù)進(jìn)行步驟③,直到刪除場(chǎng)景的數(shù)量達(dá)到K結(jié)束;⑤最終得到縮減后的風(fēng)電出力場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景以及對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景概率。

        2 基于可靠性指標(biāo)的備用量化模型

        根據(jù)建立的場(chǎng)景集,系統(tǒng)可靠性由失電量期望(Expected Energy NotSupplied,EENS)與棄風(fēng)電量 期 望 (Expected Wind Curtailment Quantity,EWCQ)表示?;诳煽啃灾笜?biāo),綜合考慮電力系統(tǒng)不確定因素,推導(dǎo)系統(tǒng)備用需求與可靠性指標(biāo)之間的量化關(guān)系[15]。

        2.1 失電量期望

        t時(shí)刻,場(chǎng)景k下,如果系統(tǒng)提供的備用容量小于功率缺額時(shí),則需要的切負(fù)荷量為

        2.2 棄風(fēng)電量期望

        風(fēng)電出力具有反調(diào)峰特性,在夜間負(fù)荷低谷,風(fēng)電大發(fā)會(huì)造成大量棄風(fēng)損失。根據(jù)上述場(chǎng)景集,場(chǎng)景k下t時(shí)刻可能出現(xiàn)的棄風(fēng)電量為[16]

        式中:Rtdn,k為t時(shí)刻系統(tǒng)所需最小下調(diào)備用。

        3 發(fā)電與備用協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

        本文將系統(tǒng)備用容量需求分為上調(diào)備用和下調(diào)備用,上調(diào)備用了解決負(fù)荷缺額的情況,下調(diào)備用解決了風(fēng)電出力過大的問題。將備用與發(fā)電進(jìn)行協(xié)調(diào)調(diào)度,在制定機(jī)組啟停和出力計(jì)劃的同時(shí),可以確定系統(tǒng)備用計(jì)劃,故該模型可以同時(shí)得到系統(tǒng)的機(jī)組發(fā)電計(jì)劃,備用調(diào)度和每個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)最小備用需求?;趫?chǎng)景集,建立兼顧系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型。

        3.1 目標(biāo)函數(shù)

        預(yù)留備用過高造成經(jīng)濟(jì)浪費(fèi),預(yù)留備用過低,可靠性難以滿足。為了實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)折中,本文發(fā)電與備用協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化模型的目標(biāo)有3個(gè)層面[17]:①最小機(jī)組運(yùn)行成本;②最小機(jī)組啟停成本;③最小預(yù)留備用成本,其表達(dá)式為

        3.2 約束條件

        本文約束條件包括功率平衡約束,機(jī)組出力約束,爬坡約束,機(jī)組啟停時(shí)間約束,均引用文獻(xiàn)[10],在此不做贅述。另外本文計(jì)入潮流安全約束和可靠性約束。

        ①潮流安全約束

        式中:NL為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)量;Ptd,i為節(jié)點(diǎn)d在t時(shí)刻的負(fù)荷需求;Gl-i為機(jī)組i出力對(duì)線路l的功率轉(zhuǎn)移因子;Gl-b為節(jié)點(diǎn)負(fù)荷b對(duì)線路l的轉(zhuǎn)移因子;Pl,min,Pl,max分別為線路l傳輸有功的下限和上限。

        ②可靠性約束

        4 模型求解與算例分析

        4.1 參數(shù)設(shè)置

        本文以IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為基礎(chǔ)進(jìn)行仿真分析,系統(tǒng)包含6臺(tái)發(fā)電機(jī)和一個(gè)風(fēng)電場(chǎng),其中發(fā)電機(jī)總裝機(jī)容量為1 900MW,最大機(jī)組容量是500MW,具體特性參數(shù)見文獻(xiàn)[18]。風(fēng)電場(chǎng)總裝機(jī)容量為600MW。風(fēng)電預(yù)測(cè)曲線按照風(fēng)電場(chǎng)最大裝機(jī)容量進(jìn)行標(biāo)幺化,設(shè)置每小時(shí)最小棄風(fēng)電量為風(fēng)電預(yù)測(cè)值的0.5%。系統(tǒng)最大負(fù)荷為1 450 MW,負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線按照最大負(fù)荷進(jìn)行標(biāo)幺化,其曲線如圖1所示。

        圖1 24 h風(fēng)電出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)Fig.1 Predicted data ofwind power and load on 24 hours

        設(shè)置每小時(shí)最大切負(fù)荷電量為負(fù)荷預(yù)測(cè)值的0.1%。設(shè)系統(tǒng)單位備用成本為30美元/MW,切負(fù)荷單位成本為10 000美元/MW,棄風(fēng)單位成本為10 000美元/MW[19]。

        4.2 場(chǎng)景生成與縮減

        本文采用LHS方法分別得到500個(gè)風(fēng)電出力初始場(chǎng)景和負(fù)荷初始場(chǎng)景,如圖2所示。得到的初始場(chǎng)景變化趨勢(shì)大體相同,每個(gè)時(shí)段的出力在一定的置信區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)相應(yīng)的偏差。

        圖2 拉丁超立方模擬得到的風(fēng)電出力場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景Fig.2 The wind power scenarios and the load scenarios based on LHSmethod

        經(jīng)過同步回代縮減后得到5條風(fēng)電出力曲線和2條負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線,如圖3所示。由于風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方差遠(yuǎn)大于負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差方差,因此風(fēng)電出力場(chǎng)景更加發(fā)散,而負(fù)荷場(chǎng)景較為集中。

        圖3 縮減后的風(fēng)電出力場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景Fig.3 The wind power scenarios and the load scenarios reduced

        縮減場(chǎng)景后,對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景概率如表1所示。

        表1 縮減后風(fēng)電出力場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景對(duì)應(yīng)概率Table 1 The probability of the wind power output scenarios and load scenarios reduced

        4.3 不同備用決策方案對(duì)比分析

        為驗(yàn)證本文模型的正確性,本文選取3種不同備用決策方案進(jìn)行對(duì)比分析。方案1為本文提出的運(yùn)行備用方案;方案2為確定性備用方案,運(yùn)行備用為PtL,pre×10%+PtW,pre×15%;方案3為傳統(tǒng)確定性備用方案,運(yùn)行備用為PtL,pre×15%。

        本文方法量化得到的備用需求結(jié)果與兩種確定性方法得到的結(jié)果進(jìn)行比較,如圖4所示。

        圖4 不同方案下系統(tǒng)備用需求對(duì)比圖Fig.4 Comparison of system reserve requirementunder different schemes

        由于負(fù)荷預(yù)測(cè)精度高于風(fēng)電出力預(yù)測(cè),風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差成為電力系統(tǒng)不確定性主要原因。方案3只考慮負(fù)荷不確定性,忽略風(fēng)電波動(dòng)對(duì)備用需求的影響,其結(jié)果均低于其他方案的備用需求,難以滿足可靠性要求,造成巨大的棄風(fēng)和切負(fù)荷懲罰。方案2考慮了負(fù)荷和風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差,但其結(jié)果隨著負(fù)荷和風(fēng)電百分比的變化而變化,其靈活性較差,不能實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。本文方案在保證可靠性的前提下,減少了備用需求,實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)折中,具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

        分別計(jì)算不同方案下的系統(tǒng)運(yùn)行成本,系統(tǒng)運(yùn)行成本包括機(jī)組運(yùn)行成本,啟停成本,可用備用成本和棄風(fēng)切負(fù)荷懲罰期望,其結(jié)果如表2所示。

        表2 不同方案下優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Table 2 Comparison of optimization results under different schemes 104美元

        方案2的機(jī)組運(yùn)行成本最高,由于備用需求高于其他方案,所以不得不需要更多的機(jī)組提供備用,這樣上調(diào)備用成本和下調(diào)備用成本高于其他方案,增加了系統(tǒng)運(yùn)行成本。雖然棄風(fēng)懲罰期望和切負(fù)荷懲罰期望最低,但是經(jīng)濟(jì)性難以達(dá)到最優(yōu)。方案3備用需求較低,且機(jī)組運(yùn)行成本最低,但其棄風(fēng)懲罰期望和切負(fù)荷懲罰期望均高于其他方案,高額的棄風(fēng)和切負(fù)荷懲罰使得系統(tǒng)可靠性難以得到保證,不具有實(shí)用性。本文方案可以更好的量化風(fēng)電,負(fù)荷不確定性與備用需求的關(guān)系,能夠以較少的備用容量成本使電網(wǎng)更可靠地運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性和可靠性的統(tǒng)一。

        采用本文方案后機(jī)組啟停次數(shù)如圖5所示。由圖5可知,本文在滿足供電可靠性和減少棄風(fēng)的基礎(chǔ)上,優(yōu)化了機(jī)組組合方案,避免機(jī)組頻繁啟停,實(shí)現(xiàn)機(jī)組啟停成本的降低。在柱狀圖中,1號(hào)機(jī)組和4號(hào)機(jī)組主要承擔(dān)平衡系統(tǒng)負(fù)荷的任務(wù),同時(shí)提供少量的旋轉(zhuǎn)備用容量,2號(hào)機(jī)組和3號(hào)機(jī)組主要用來承擔(dān)提供旋轉(zhuǎn)備用的任務(wù)。

        圖5 不同方案開機(jī)方式對(duì)比和機(jī)組出力結(jié)果Fig.5 Comparison of unit commitmentunder different schemes and optimization resultof unit output

        圖6為各時(shí)段系統(tǒng)備用需求與供給的結(jié)果。

        圖6 24 h備用需求與可用備用容量對(duì)比Fig.6 Comparison of reserve requirementand available reserve on 24 hours

        由圖6可以看出,在任何時(shí)段,機(jī)組的備用供給容量均能滿足備用需求,較高的備用供給可以提高系統(tǒng)可靠性,但備用容量過多會(huì)造成浪費(fèi),出現(xiàn)“備而不用”的不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。

        根據(jù)發(fā)電機(jī)參數(shù)特征,6臺(tái)發(fā)電機(jī)單位備用成本分別取40,40,30,30,50,50美元/MW,并在目標(biāo)函數(shù)中加入備用成本約束,使其在滿足每小時(shí)備用容量需求時(shí),進(jìn)一步減少發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)備用,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)。備用容量結(jié)果如圖7所示。

        圖7 考慮備用成本后24 h備用需求與可用備用容量對(duì)比Fig.7 Comparison of reserve requirementand available reserve after considering reserve coston 24 hours

        與圖6對(duì)比可以看出,在沒有加入備用成本約束之前,雖然每個(gè)時(shí)段預(yù)留的運(yùn)行備用可以滿足該時(shí)段的備用需求,但是遠(yuǎn)高于備用需求,造成了極大的備用浪費(fèi),這也是難以滿足經(jīng)濟(jì)性要求的原因。在計(jì)入備用成本約束后,減少了系統(tǒng)每小時(shí)可用備用容量,從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的最優(yōu)折中。

        4.4 不同滲透率下運(yùn)行備用優(yōu)化結(jié)果

        本文模型通過增加風(fēng)電機(jī)組數(shù)量來改變風(fēng)電滲透率,在不改變常規(guī)機(jī)組裝機(jī)容量的條件下,風(fēng)電滲透率隨風(fēng)電裝機(jī)容量的變化而變化。圖8給出了本文方案在不同風(fēng)電滲透率情況下的運(yùn)行備用優(yōu)化結(jié)果。

        圖8 不同風(fēng)電滲透率下備用需求結(jié)果Fig.8 Reserve requirement under differentwind penetration

        在火電機(jī)組裝機(jī)容量不變的條件下,隨著風(fēng)電滲透率增加,運(yùn)行備用需求呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。結(jié)合風(fēng)電與負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線可以看出:上調(diào)備用和下調(diào)備用增長(zhǎng)趨勢(shì)相似,在風(fēng)電大發(fā)期間,運(yùn)行備用需求增長(zhǎng)較大;在風(fēng)電出力較小的時(shí)刻,需求增長(zhǎng)比較平緩。本文方案可以根據(jù)風(fēng)電滲透率水平,適當(dāng)調(diào)整運(yùn)行備用需求,對(duì)制定火電機(jī)組日前出力調(diào)度計(jì)劃具有一定指導(dǎo)意義。

        5 結(jié)束語

        針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)帶來的電力系統(tǒng)機(jī)組出力和備用決策的調(diào)度問題,本文基于場(chǎng)景法得到風(fēng)電與負(fù)荷場(chǎng)景,綜合考慮電網(wǎng)運(yùn)行約束,對(duì)電力系統(tǒng)可靠性與失電量期望指標(biāo)和棄風(fēng)電量期望指標(biāo)進(jìn)行量化分析;建立機(jī)組運(yùn)行成本最小,預(yù)留備用成本最低的機(jī)組出力和運(yùn)行備用的協(xié)調(diào)調(diào)度模型。算例證明,本文方法得到的運(yùn)行備用需求能滿足每小時(shí)可靠性要求,為接納可再生能源提供更大空間。另外,本文方案可以優(yōu)化機(jī)組啟停和出力計(jì)劃,減少每個(gè)時(shí)段的可用備用容量,避免備用過剩的問題,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性與可靠性兩者最優(yōu)。

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