李湃，方保民，祁太元，黃越輝，史昭娣，王蓮芳

(1.新能源與儲能運行控制國家重點實驗室（中國電力科學(xué)研究院有限公司），北京 100192；2.國網(wǎng)青海省電力公司，青海 西寧 810008)

0 引言

截至2020年12月，國家電網(wǎng)有限公司經(jīng)營范圍內(nèi)的新能源累計裝機已超過4.5億kW，預(yù)計2030年中國的新能源裝機將超過12億kW，屆時全國大部分省份將形成高比例新能源接入的局面[1-2]。通過大規(guī)模配置電化學(xué)儲能可平抑新能源出力波動，是提高新能源利用率的一種有效方式[3]。由于目前化學(xué)儲能的建設(shè)成本仍然較高，需要在利用儲能靈活調(diào)節(jié)能力的基礎(chǔ)上，充分挖掘風(fēng)/光資源的廣域時空互補作用，對風(fēng)/光/儲容量進(jìn)行合理優(yōu)化配置[4-5]。

風(fēng)/光資源的時空互補特性一方面體現(xiàn)在資源的廣域平滑效應(yīng)，即區(qū)域范圍越廣，風(fēng)/光資源受同一天氣過程影響的概率越低，互補效果越佳；另一方面，風(fēng)電和光伏發(fā)電存在時間上的互補性，即光伏白天出力，夜間出力為0，風(fēng)電通常夜間出力較大。目前，已有相關(guān)學(xué)者開展了針對風(fēng)光資源廣域互補及其在電力系統(tǒng)規(guī)劃方面的研究。文獻(xiàn)[6]考慮風(fēng)光出力相關(guān)性，提出了大規(guī)模風(fēng)光互補的多目標(biāo)電網(wǎng)擴展規(guī)劃方法。文獻(xiàn)[7]指出如何描述風(fēng)電和光伏發(fā)電出力之間的互補程度以及生成符合相關(guān)特性分布的出力序列是規(guī)劃建模的基礎(chǔ)性問題，并基于非參數(shù)估計方法生成可適用于任何分布的風(fēng)光相關(guān)性樣本。上述文獻(xiàn)主要關(guān)注風(fēng)/光自身的互補特性，忽視了與負(fù)荷特性之間的協(xié)調(diào)匹配。文獻(xiàn)[8]基于混合Copula模型，采用秩相關(guān)系數(shù)、尾部相關(guān)系數(shù)評價新能源出力之間的互補性，并充分考慮了風(fēng)/光互補特性及其與負(fù)荷之間的協(xié)調(diào)匹配作用。由于風(fēng)/光隨機波動性和間歇性較強，為實現(xiàn)高比例新能源的接入還需要儲能等靈活調(diào)節(jié)資源進(jìn)行協(xié)調(diào)配合。

在風(fēng)/光/儲協(xié)同規(guī)劃方面，目前國內(nèi)外針對新能源與儲能的協(xié)調(diào)規(guī)劃研究主要面向單個場站或微網(wǎng)中的多能互補系統(tǒng)[9-13]，并且主要基于典型的出力場景開展規(guī)劃計算，因此難以充分考慮新能源出力的隨機波動性和互補作用。針對該問題，有學(xué)者提出采用全年時序生產(chǎn)模擬的方式開展新能源的容量優(yōu)化計算[14-15]。時序生產(chǎn)模擬方法以全年逐小時的新能源出力序列為輸入，能夠充分考慮新能源發(fā)電的隨機波動性和互補特性，因而計算結(jié)果更加科學(xué)合理。由于裝機規(guī)劃問題需要同時進(jìn)行裝機容量的尋優(yōu)和火電機組的運行優(yōu)化，針對實際大規(guī)模電網(wǎng)開展時序生產(chǎn)模擬計算會面臨模型復(fù)雜度高、計算耗時等難題，因此需要針對性地采用復(fù)雜的雙層求解或迭代算法來提高求解速度，影響了方法的實用性[16-17]。

針對大規(guī)模區(qū)域電網(wǎng)，確定風(fēng)光儲的最優(yōu)容量配比是開展容量規(guī)劃計算的重要基礎(chǔ)[18-19]。風(fēng)電出力具有空間平滑作用，風(fēng)光出力也具有明顯的資源互補作用（中國北方地區(qū)普遍風(fēng)電夜間出力大，光伏夜間出力為零），并且隨著區(qū)域規(guī)模的增加，互補特性越來越明顯。針對大規(guī)模區(qū)域電網(wǎng)，通過充分挖掘各省風(fēng)光出力的時空互補作用，能夠顯著降低全網(wǎng)新能源出力的隨機波動性[20-21]。文獻(xiàn)[14]的研究表明，對百萬千瓦級別的風(fēng)電和光伏發(fā)電基地，當(dāng)新能源與抽蓄電站裝機配比為1∶4時，火電機組無須參與調(diào)節(jié)便能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)整體出力與受端負(fù)荷特性相一致，可以大大降低系統(tǒng)調(diào)峰難度。該方法能夠為大規(guī)模區(qū)域電網(wǎng)風(fēng)光儲容量的規(guī)劃提供一種可行的思路，即先不考慮常規(guī)電源的調(diào)節(jié)作用，從新能源廣域互補與源-荷匹配的角度來優(yōu)化風(fēng)光儲的容量配比，然后在最優(yōu)配比的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮常規(guī)電源的運行優(yōu)化，進(jìn)行風(fēng)光儲容量的精細(xì)化規(guī)劃。

針對風(fēng)光儲容量配比問題，本文提出一種基于源-荷匹配的區(qū)域電網(wǎng)風(fēng)/光/儲容量配比優(yōu)化方法。首先，建立多區(qū)域風(fēng)/光容量優(yōu)化模型，模型以全網(wǎng)新能源總發(fā)電量最大為目標(biāo)，綜合考慮新能源與化學(xué)儲能裝機容量約束、新能源發(fā)電功率約束、新能源棄電率約束、化學(xué)儲能運行約束等，并通過引入新能源與用電負(fù)荷匹配約束來保證匹配后出力與負(fù)荷變化相一致。然后，以各區(qū)域風(fēng)/光全年歸一化出力和負(fù)荷序列為輸入，通過時序生產(chǎn)模擬計算，得到各區(qū)域滿足源-荷最優(yōu)匹配后的風(fēng)/光/儲接入容量配比。最后，以中國“三北”地區(qū)某區(qū)域電網(wǎng)為對象，對所提方法進(jìn)行了驗證測試。

1 多區(qū)域新能源裝機容量優(yōu)化方法

1.1 新能源廣域互補與負(fù)荷匹配特性分析

新能源出力具有較強的隨機波動性，大規(guī)模并網(wǎng)會增加電網(wǎng)的調(diào)峰難度。如圖1所示，當(dāng)新能源出力較大時，會顯著改變電網(wǎng)凈負(fù)荷特性。在新能源大發(fā)時段下，系統(tǒng)凈負(fù)荷若低于常規(guī)機組最小出力，則需要采取棄風(fēng)、棄光等調(diào)峰措施。

圖1 新能源出力波動對調(diào)峰的影響Fig.1 Impacts of renewable power fluctuations on peak load regulation

風(fēng)/光資源具有廣域時空互補特性。圖2為中國某4個地區(qū)電網(wǎng)連續(xù)3天風(fēng)電歸一化出力以及總歸一化出力?？梢园l(fā)現(xiàn)，單個地區(qū)風(fēng)電出力的波動性較大，可能會出現(xiàn)出力接近于0的情況，而不同地區(qū)間風(fēng)電出力具有廣域互補特性，能夠平滑總出力，緩解風(fēng)電接入帶來的系統(tǒng)調(diào)峰壓力。

圖2 風(fēng)電出力互補性示意Fig.2 Schematic diagram of wind power complementarity

然而，圖2中的平均出力序列仍然與負(fù)荷序列的特性具有一定的差別，因此，從減少系統(tǒng)調(diào)峰壓力的角度來看，合理的新能源裝機容量配比應(yīng)在保證新能源消納量的前提下，使得新能源總出力與負(fù)荷變化趨勢相一致，這樣可以盡可能讓常規(guī)機組承擔(dān)基荷發(fā)電任務(wù)，降低調(diào)峰難度。

1.2 基于時序生產(chǎn)模擬的多區(qū)域風(fēng)光容量優(yōu)化流程

本文采用時序生產(chǎn)模擬方法優(yōu)化多區(qū)域風(fēng)光儲裝機容量，具體步驟如下。

（1）根據(jù)各區(qū)域歷史數(shù)據(jù)，采用文獻(xiàn)[22-24]的方法對各區(qū)域風(fēng)電和光伏出力、負(fù)荷進(jìn)行全年逐時段的隨機模擬，其中風(fēng)/光出力數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

（2）以全網(wǎng)新能源全年發(fā)電量最大為優(yōu)化目標(biāo)，考慮基準(zhǔn)負(fù)荷匹配約束、基準(zhǔn)用電負(fù)荷約束、日負(fù)荷匹配偏差約束、新能源發(fā)電功率限制、新能源棄電率限制、化學(xué)儲能運行限制等約束條件，建立基于源-荷匹配的多區(qū)域風(fēng)光裝機容量優(yōu)化模型。

（3）輸入各區(qū)域風(fēng)電、光伏出力、負(fù)荷全年時間序列、電網(wǎng)邊界參數(shù)以及化學(xué)儲能參數(shù)，采用Cplex求解多區(qū)域風(fēng)光裝機容量優(yōu)化模型，得到各區(qū)域風(fēng)電、光伏、儲能的最優(yōu)容量配比。

2 多區(qū)域風(fēng)/光裝機容量優(yōu)化模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

容量配比優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)為全網(wǎng)各區(qū)域新能源全年總發(fā)電量最大，即

式中：n為區(qū)域序號；N為區(qū)域總數(shù)；d為優(yōu)化日；D為全年的總?cè)諗?shù)；t為每日各優(yōu)化時段；T為每日的優(yōu)化時段總數(shù)；Δt為單位優(yōu)化時段長度；為區(qū)域n優(yōu)化日d時段t下的風(fēng)電出力；為區(qū)域n優(yōu)化日d時段t下光伏發(fā)電出力。

2.2 約束條件

（1）基準(zhǔn)負(fù)荷匹配約束。

（2）基準(zhǔn)用電負(fù)荷約束。

（3）日負(fù)荷匹配偏差約束。

式中：ε為日負(fù)荷匹配偏差系數(shù)，本文中ε=0.005，即優(yōu)化時段的出力匹配偏差不超過目標(biāo)負(fù)荷電量的0.5%。

式（2）～（4）保證了各區(qū)域新能源總出力與負(fù)荷變化特性相一致，可降低系統(tǒng)調(diào)峰難度。

（4）新能源出力約束。

（5）新能源與化學(xué)儲能裝機容量約束。

（6）新能源棄電率約束。

式中：θ為新能源棄電率上限。

（7）新能源發(fā)電量占比約束。

式中：λq為新能源發(fā)電量占負(fù)荷總量的最小占比。

（8）化學(xué)儲能充放電功率約束。

（9）化學(xué)儲能充放電狀態(tài)約束。

該約束表示區(qū)域n的化學(xué)儲能在同一時刻不能同時處于充電和放電狀態(tài)。

（10）化學(xué)儲能荷電狀態(tài)約束。

（11）化學(xué)儲能儲電量約束。

式（1）～（12）組成了多區(qū)域風(fēng)光儲裝機容量優(yōu)化模型，求解模型可得到與日負(fù)荷特性相匹配的電網(wǎng)中最優(yōu)風(fēng)電裝機容量、光伏發(fā)電裝機容量、化學(xué)儲能裝機容量和儲電量，進(jìn)而可得到風(fēng)光儲的最優(yōu)裝機容量配比。

2.3 模型求解

2.2節(jié)所建立的風(fēng)光裝機容量配比優(yōu)化模型是典型的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型（mixed integer linear programming，MILP），本文采用通用代數(shù)建模系統(tǒng)（general algebraic modeling system，GAMS）來進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化求解。GAMS是一款最佳化的計算機數(shù)值分析商業(yè)軟件，具有強大的代數(shù)和邏輯關(guān)系描述功能，并且模型可以獨立于算法系統(tǒng)，是特別為建模線性、非線性和混合整數(shù)最優(yōu)化問題而設(shè)計的[25]。針對本文所建立的優(yōu)化規(guī)劃模型，在GAMS中調(diào)用Cplex求解器即可進(jìn)行求解。

3 算例分析

3.1 參數(shù)設(shè)置

基于中國某區(qū)域電網(wǎng)的風(fēng)、光、負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)開展算例測試。各地區(qū)風(fēng)電和光伏出力的年利用小時數(shù)和最大同時率如表1所示，負(fù)荷年用電量為4 529億kW·h。算例中生產(chǎn)模擬計算的周期為1年，步長為1 h，負(fù)荷匹配的周期為1天。圖3為各區(qū)域風(fēng)電光伏發(fā)電、負(fù)荷和日平均出力歸一化曲線。本算例中儲能裝置為化學(xué)儲能電池，具體參數(shù)如表2所示。負(fù)荷匹配偏差系數(shù)設(shè)為0.5%，新能源棄電率上限設(shè)為5%。

表1 風(fēng)/光特性參數(shù)Table 1 Wind and PV characteristic parameters

圖3 各區(qū)域風(fēng)電、光伏、負(fù)荷日平均出力歸一化曲線Fig.3 Normalized power level of daily average wind, PV and load curves in each region

表2 化學(xué)儲能參數(shù)Table 2 Parameters of battery energy storage

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 未接入化學(xué)儲能時的風(fēng)光容量優(yōu)化

采用式（1）～（8）計算未配置化學(xué)儲能時各區(qū)域的風(fēng)/光最優(yōu)接入容量。經(jīng)計算，此時全網(wǎng)的風(fēng)電和光伏最大接入容量分別為31.39 GW和5.54 GW，全網(wǎng)新能源總發(fā)電量為69.6 TW·h，風(fēng)光最優(yōu)配比為5.7∶1，各地區(qū)的風(fēng)/光最大接入容量結(jié)果如表3所示。可以看出，風(fēng)電的裝機容量要明顯高于光伏，影響裝機結(jié)果的主要因素為全年利用小時數(shù)、出力與負(fù)荷的匹配特性。因為風(fēng)電年利用小時數(shù)更高，因此在同等裝機規(guī)模和限電率水平下，風(fēng)電可以提供更多發(fā)電量。由圖3可知風(fēng)電出力的變化序列特性與負(fù)荷更加接近，由此風(fēng)電裝機容量明顯高于光伏。需要注意的是，針對同一類型新能源，出力特性對裝機結(jié)果的影響可能會更大，如B地區(qū)風(fēng)電年利用小時數(shù)要高于A地區(qū)，但其日平均出力的“反調(diào)峰”性更加明顯（午間負(fù)荷低谷時出力處于高峰），因此B地區(qū)風(fēng)電裝機反而要低于A地區(qū)。圖4為各地區(qū)某日的出力情況，可以發(fā)現(xiàn)，雖然新能源出力具有隨機性和間歇特性，但是通過多區(qū)域廣域互補后的新能源出力是可以在一定程度上匹配每日負(fù)荷的變化趨勢，但整體來看新能源出力仍存在一定的波動性和間歇性，當(dāng)日16:00—19:00存在較大電力缺額，調(diào)峰難度較大。

表3 未接入儲能時風(fēng)光接入容量優(yōu)化結(jié)果Table 3 Wind and PV capacity optimized results without energy storage

圖4 未接入化學(xué)儲能各地區(qū)典型日內(nèi)的發(fā)電運行情況Fig.4 Load and power generation operation of regions without battery energy storage in a typical day

3.2.2 接入化學(xué)儲能后的風(fēng)光容量優(yōu)化

假定全網(wǎng)儲能最大裝機規(guī)模為 5 GW/10 GW·h，優(yōu)化各區(qū)域的風(fēng)/光/儲最優(yōu)接入容量。經(jīng)計算，此時全網(wǎng)的風(fēng)電和光伏最大接入容量分別為38.89 GW和11.11 GW，風(fēng)光最優(yōu)配比為3.5∶1，各地區(qū)的風(fēng)/光最大接入容量如表4所示?？梢钥闯?，風(fēng)光接入容量較未接入儲能時分別增長了23.9%和100.5%。由于光伏出力的日特性顯著，儲能與光伏的協(xié)調(diào)互補作用更加明顯，在接入儲能后系統(tǒng)的光伏接入容量會顯著增加。在本案例中，化學(xué)儲能的最優(yōu)裝機和容量均達(dá)到了所設(shè)定的最大規(guī)模水平。

圖5為圖4對應(yīng)日各地區(qū)的出力情況，對比圖4可以發(fā)現(xiàn)，在接入化學(xué)儲能后，系統(tǒng)總出力較未接入儲能有明顯的提升，當(dāng)日最小出力由未接入儲能時的14 GW增至45 GW，當(dāng)日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)也由0.31增至0.92。在儲能的調(diào)節(jié)作用下，系統(tǒng)發(fā)電功率的波動性和間歇性明顯下降，并且與負(fù)荷的變化特性更加接近，因而能夠大大降低系統(tǒng)的調(diào)峰難度。

圖5 配置5 GW/10 GW·h儲能后各地區(qū)典型日內(nèi)的發(fā)電運行情況Fig.5 Load and power outputs of regions with 5 GW/10 GW·h energy storage in a typical day

3.2.3 不同化學(xué)儲能容量下的風(fēng)光多點布局優(yōu)化容量

本節(jié)研究最大儲能裝機由 5 GW/10 GW·h 增至10 GW/20 GW·h 時，新能源裝機容量變化和年發(fā)電量情況，計算結(jié)果如圖6所示?？梢钥闯?，隨著儲能裝機容量的增加，風(fēng)電的接入容量逐漸增加至最大值98.89 GW，而光伏接入容量則變化不大。這主要是由于風(fēng)電的利用小時數(shù)更高，在同等裝機下電網(wǎng)會優(yōu)先接納風(fēng)電；另外，光伏發(fā)電出力曲線形狀較為固定（夜間出力為0，正午大發(fā)），而風(fēng)電的廣域互補特性更強，在負(fù)荷匹配約束的限制下，系統(tǒng)更傾向于接納風(fēng)電。同時，新能源年發(fā)電量隨著化學(xué)儲能接入容量的增加呈近似線性上升的趨勢，說明在保證源-荷匹配效果的同時，化學(xué)儲能的接入有利于提升新能源消納。

圖6 不同儲能容量下優(yōu)化結(jié)果對比Fig.6 Comparison between optimization results under different energy storage capacities

圖7為不同儲能裝機規(guī)模場景下每日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)統(tǒng)計直方圖?？梢园l(fā)現(xiàn)，無儲能時每日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)的取值范圍為[0.04,0.6]，均值為0.22；當(dāng)配置 5 GW/10 GW·h 儲能時，每日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)的取值范圍為[0.14,1]，均值為0.63；當(dāng)配置 10 GW/20 GW·h 儲能時，每日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)的取值為[0.6,1]，均值為0.97。顯然，增加儲能規(guī)模能夠有效平抑新能源出力的隨機波動性，不僅提高了新能源的接入規(guī)模，也使得系統(tǒng)總出力與實際負(fù)荷水平更加接近。圖8為系統(tǒng)配置 10 GW/ 20 GW·h儲能在與圖4相同日的發(fā)電運行情況，此時系統(tǒng)匹配負(fù)荷水平與實際負(fù)荷水平相等，除3個時段外系統(tǒng)總出力均超過了實際負(fù)荷水平，并且在午間光伏大發(fā)時段新能源出力已明顯超過系統(tǒng)負(fù)荷需求，因此需要組織區(qū)域外送才能避免新能源的大規(guī)模限電。由于式（7）約束的限制，全網(wǎng)全年新能源棄電率并未超過5%。需要注意的是，風(fēng)光裝機容量還需要考慮常規(guī)電源的運行，進(jìn)行進(jìn)一步的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

圖7 不同場景下每日負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)統(tǒng)計直方圖Fig.7 Histogram of load matching index in each day under different scenarios

圖8 配置儲能10 GW/20 GW·h后各地區(qū)典型日內(nèi)的發(fā)電運行情況Fig.8 Load and power outputs of regions with 10 GW/20 GW·h energy storage in a typical day

3.2.4 不同棄電率下的風(fēng)光多點布局優(yōu)化容量

假定儲能裝機規(guī)模 5 GW/10 GW·h，圖9為系統(tǒng)新能源最大棄電率由0增加到10%時新能源最優(yōu)接入容量和年負(fù)荷匹配平均偏差的情況?？梢钥闯觯S著棄電率上限的不斷增加，新能源的最優(yōu)接入容量也不斷增加，當(dāng)棄電率為10%時，風(fēng)光容量達(dá)到最大值65.02 GW和42.44 GW。并且風(fēng)電的增長趨勢高于光伏，這也進(jìn)一步證實了大規(guī)模光伏較風(fēng)電更難以與負(fù)荷進(jìn)行匹配，系統(tǒng)更傾向于配置互補性更強的風(fēng)電。此外，隨著棄電率的增加，日負(fù)荷匹配平均偏差呈下降趨勢，由4.84 GW·h 降至 2.98 GW·h，這說明允許一定的棄電率可使系統(tǒng)發(fā)電功率與負(fù)荷形狀更容易匹配，緩解調(diào)峰壓力。

圖9 不同新能源棄電率下優(yōu)化結(jié)果對比Fig.9 Comparison of optimization results under different renewable energy curtailment rate

表5為不同棄電率水平下全年優(yōu)化求解的計算耗時。結(jié)果顯示，全年計算耗時均不超過4 min，所提出方法由于無須開展火電機組組合優(yōu)化，因此能夠很好地滿足工程實用性的需要。

表5 不同場景計算耗時Table 5 Computational times of different scenarios

4 結(jié)論

針對大規(guī)模新能源與儲能的協(xié)調(diào)規(guī)劃問題，本文基于源-荷匹配的思想，提出了多區(qū)域風(fēng)光儲容量配比優(yōu)化方法。以電網(wǎng)新能源發(fā)電量最大為目標(biāo)，綜合考慮新能源發(fā)電功率限制、新能源棄電率限制、化學(xué)儲能運行限制等約束條件，建立了多區(qū)域風(fēng)光容量配比優(yōu)化模型。為減少大規(guī)模新能源系統(tǒng)接入帶來的調(diào)峰壓力，模型中考慮新能源出力與系統(tǒng)每日負(fù)荷特性的匹配約束。算例以中國某區(qū)域電網(wǎng)為測試對象，以全年逐小時序列風(fēng)光負(fù)荷序列為輸入，通過優(yōu)化確定風(fēng)光儲最優(yōu)接入容量配比，主要結(jié)論如下。

（1）所提方法適用于大規(guī)模區(qū)域電網(wǎng)，能夠充分利用風(fēng)光廣域時空互補特性和化學(xué)儲能的靈活調(diào)節(jié)能力，得到在給定新能源利用率和負(fù)荷匹配偏差限制下的風(fēng)光儲最優(yōu)接入容量配比。

（2）由于風(fēng)電的利用小時數(shù)更高，廣域互補特性更強，從源-荷匹配的角度來看，系統(tǒng)會優(yōu)先接納風(fēng)電；但由于光伏出力的日特性顯著，儲能與光伏的協(xié)調(diào)互補作用更加明顯，在接入儲能后系統(tǒng)的光伏接入容量會顯著增加。

（3）本文方法未考慮火電機組組合的運行優(yōu)化，因而能夠快速計算區(qū)域電網(wǎng)風(fēng)光儲的容量配比?；谒玫降娘L(fēng)光儲最優(yōu)容量配比，可進(jìn)一步考慮常規(guī)電源的調(diào)節(jié)作用，進(jìn)行精細(xì)化的規(guī)劃計算。