李少勤，薛靜杰，陳偉偉，韓立芝，周文進

(1.國網(wǎng)新疆電力有限公司，新疆 烏魯木齊 830000； 2.國網(wǎng)新疆電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院，新疆 烏魯木齊 830000；3.北京國網(wǎng)信通埃森哲信息技術(shù)有限公司，北京 100010)

我國現(xiàn)有的發(fā)電能源以煤炭為主，但是在能源危機以及環(huán)境保護影響下，提高風(fēng)電等可再生能源在電網(wǎng)中的占比就變得格外重要。風(fēng)能作為一種清潔、可再生的新能源，在減緩能源危機以及改善碳排放等方面潛力巨大。然而由于風(fēng)力發(fā)電的不確定性，以及電力負荷所具備的周期性，單一存在的風(fēng)力發(fā)電機組經(jīng)常會出現(xiàn)棄風(fēng)現(xiàn)象，為了能夠靈活地調(diào)整風(fēng)力所帶來的電能，促進風(fēng)電消納，改善風(fēng)力發(fā)電的能源結(jié)構(gòu)，使其成為綜合能源系統(tǒng)，成為了風(fēng)電機組的重要組成部分。

文獻[1]優(yōu)化了綜合能源源—荷協(xié)同滾動進行了調(diào)度，使用場景樹分析法定量分析綜合能源系統(tǒng)中的需求響應(yīng)以及風(fēng)電消納原理，計算運行成本的最低值，改進了綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度模型，得到了滾動模型的優(yōu)化解。文獻[2]通過聯(lián)絡(luò)線設(shè)計了一種管道能流交互系統(tǒng)，在二階錐松弛方法的線性方程潮流求解中，通過多區(qū)域電氣綜合能量解耦裝置，獲取了分散集中的優(yōu)化算法，重新構(gòu)建了集中式的優(yōu)化模型。文獻[3]在考慮需求響應(yīng)以及風(fēng)電不確定性的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種風(fēng)力發(fā)電能源系統(tǒng)的調(diào)度算法，在模糊方程中擬合風(fēng)電歷史數(shù)據(jù)，提出了基于多場景定理的不確定性調(diào)度模型，在需求響應(yīng)的不確定性基礎(chǔ)上，使用模糊期望約束的方式，將非線性約束以及線性約束統(tǒng)一提供給模型，對其進行優(yōu)化處理。以上集中和綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型均考慮了風(fēng)電不確定性，但是其均未考慮風(fēng)電消納作用下火電廠以及電熱廠對環(huán)境以及成本的作用。因此本文基于環(huán)保成本對風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型做出了優(yōu)化設(shè)計，以提供一種能夠在減少碳排放量的基礎(chǔ)上，更加經(jīng)濟的調(diào)度方法。

1 基于環(huán)保成本設(shè)計風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型

1.1 建立綜合能源系統(tǒng)調(diào)度成本模型

1.1.1 火電機組成本目標(biāo)函數(shù)

火電機組中使用燃料作為電機運行的基本動力，在進行機組燃料耗量特性的線性化函數(shù)模型構(gòu)建過程中，可以將原始的耗能成本函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

(1)

式中，Wa，b，c為火電機組在a、b、c三段分段出力的功率；kd，p為分段線性化的燃料損耗斜率特征；P0，1為從最初階段到a階段的機組最小耗能[4-5]。

在分段求解中，燃料的傳送方向與單位時間內(nèi)的消耗數(shù)量存在如圖1所示的關(guān)系。圖1中，定義燃料傳送的管道為xy，其中，Ax表示燃料傳送的方向，當(dāng)x=1時，燃料由初始節(jié)點被傳送至節(jié)點1[6]。By表示燃料消耗的數(shù)量，當(dāng)y=1時，燃料被消耗1單位。

圖1 燃料消耗分段線性化表示Fig.1 Segmented linear representation of fuel consumption

1.1.2 風(fēng)電機組成本目標(biāo)函數(shù)

風(fēng)力發(fā)電具有極大的隨機性，因此規(guī)劃風(fēng)電機組的功率約束，需要以動態(tài)規(guī)劃為前提。在現(xiàn)有的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型中，火力發(fā)電十分穩(wěn)定，且所需投資規(guī)模較小，因此在相同條件下，火力發(fā)電一般具備優(yōu)先權(quán)[7-8]。但是火力發(fā)電需要排放污染，在以環(huán)保為準(zhǔn)則的前提下，需要調(diào)整這種優(yōu)先權(quán)，以風(fēng)力發(fā)電為主。此時的運行成本以1個二次函數(shù)的形式表示：

(2)

通過以上公式，可以獲取綜合能源系統(tǒng)中火電機組與風(fēng)電機組的發(fā)電成本。

1.2 含風(fēng)電消納的能源調(diào)度模型動態(tài)尋優(yōu)

由于風(fēng)力發(fā)電所具備的隨機性，風(fēng)電機組經(jīng)常會出現(xiàn)風(fēng)電消納現(xiàn)象[9]。為保證風(fēng)力發(fā)電在機組內(nèi)的電能存儲平衡，需要保證機組內(nèi)的發(fā)電功率與所需負荷相等，此時的約束條件為：

(3)

(4)

(5)

在考慮風(fēng)電消納的背景下，機組出力過小，而接收功率過大，就會導(dǎo)致棄風(fēng)現(xiàn)象，此時機組風(fēng)電出力的約束條件為：

(6)

想要在這些約束條件中獲得最優(yōu)路徑，需要簡化動態(tài)規(guī)劃的計算尋優(yōu)過程，如圖2所示。

圖2 最優(yōu)路徑尋優(yōu)Fig.2 Optimal path optimization

圖2中，A為系統(tǒng)的消納出力，B為系統(tǒng)向外輸送的電能，C為系統(tǒng)通過風(fēng)力獲取的電能[13]。在對i+x個時段進行組合計算時，可以通過尋優(yōu)計算獲取動態(tài)簡化的路徑尋優(yōu)，保證函數(shù)的有效遞推。

1.3 風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型

風(fēng)力發(fā)電機組的電力經(jīng)濟調(diào)度是指在不改變現(xiàn)有電網(wǎng)運行機制的基礎(chǔ)上，協(xié)調(diào)環(huán)保與經(jīng)濟效益。要嚴格風(fēng)電排放，優(yōu)先風(fēng)電，確保風(fēng)力發(fā)電成本最低。當(dāng)前市場化模式下，風(fēng)資源投入高，常規(guī)調(diào)度模式不考慮燃煤電廠的污水排放特性，使得相同的工作條件下燃煤電廠更容易獲得調(diào)度優(yōu)先權(quán)。因此，綜合考慮單位環(huán)保利益后，提出環(huán)境懲罰成本：

CE=ηESE

(7)

式中，CE為環(huán)境懲罰成本；ηE為懲罰系數(shù)；SE為機組排污量。

根據(jù)上述公式，可以構(gòu)建考慮環(huán)保成本的風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型，如圖3所示。

圖3 考慮環(huán)保成本的風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型Fig.3 Dispatching model of wind power consumption integrated energy system considering environmental protection cost

1.4 設(shè)計風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度算法

由于風(fēng)力發(fā)電的不確定性，想要在考慮風(fēng)電消納問題的同時，保證環(huán)保成本，就需要一個多線程的動態(tài)模糊參數(shù)約束規(guī)劃算法，而且其中需要具備較多的隨機變量，以保證算法能夠得到最優(yōu)解。此時的算法流程如圖4所示。

圖4 算法求解流程Fig.4 Algorithm solution process

由圖4可知，在給定的大規(guī)模模糊參數(shù)約束規(guī)劃問題中，存在一個給定隨機變量的抽樣技術(shù)，在收斂維度與適應(yīng)性均較強的情況下，可以廣泛應(yīng)用求解精度作為群體進化的概率最優(yōu)解搜索算法。當(dāng)前文定義的成本函數(shù)獲得發(fā)電出力以及發(fā)電量后，需要逐一判定3類約束條件是否滿足要求[14-15]。若不滿足要求，需要另外換取風(fēng)力發(fā)電機序列，進行優(yōu)化計算的二次約束，并再次判定三類約束條件是否滿足，若仍不滿足，則需要初始化發(fā)電機組，再次計算風(fēng)電消納作用下綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度發(fā)電成本，直至約束條件被滿足。之后更新適應(yīng)度函數(shù)值，并更新發(fā)電機組的初始變量，得到調(diào)度的最優(yōu)解。

2 實驗分析

2.1 設(shè)置風(fēng)電系統(tǒng)節(jié)點及系統(tǒng)參數(shù)

為測試上文中設(shè)計的風(fēng)電消納綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型的有效性，以如圖5所示的節(jié)點系統(tǒng)為例，驗證文中的調(diào)度模型與算法示例。

圖5 IEEE 24節(jié)點系統(tǒng)Fig.5 IEEE 24 node system

由圖5可知，在該綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型中，有24個節(jié)點，包括4個熱力系統(tǒng)與20個電力節(jié)點，其中節(jié)點1為熱電廠，節(jié)點2為火電廠，節(jié)點3為風(fēng)電場，節(jié)點4為一個待安裝儲熱裝置或電熱轉(zhuǎn)換裝置的熱電廠[16-17]。

風(fēng)電系統(tǒng)調(diào)度模型中風(fēng)電功率以及用電負荷功率的預(yù)測結(jié)果如圖6所示，系統(tǒng)中綜合能源系統(tǒng)機組出力情況如圖7所示。設(shè)定日前調(diào)度的周期為24 h，電力調(diào)度的單位時間為1 h，此時單位碳排放量的價格為16元/t。

圖6 風(fēng)電預(yù)測與電負荷預(yù)測Fig.6 Wind power forecasting and electricity load forecasting

圖7 綜合能源系統(tǒng)機組出力情況Fig.7 Output of integrated energy system units

2.2 棄風(fēng)消納情景仿真

在風(fēng)電系統(tǒng)運行初期，經(jīng)常會出現(xiàn)由于風(fēng)力過高且用電需求較小，導(dǎo)致的電網(wǎng)接納不足現(xiàn)象，此時部分風(fēng)力發(fā)電機會自動停止運行，這樣的現(xiàn)象被稱為棄風(fēng)現(xiàn)象[18]。根據(jù)圖4中對未來24 h內(nèi)風(fēng)電功率以及用電負荷功率的預(yù)測，可以大致得到以下4種情景模式，分別對其進行仿真分析。①情景1。節(jié)點2中不安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)不配置儲熱裝置與電熱轉(zhuǎn)換裝置。②情景2。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)不配置儲熱裝置與電熱轉(zhuǎn)換裝置。③情景3。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)只配置儲熱裝置，無電熱轉(zhuǎn)換裝置。④情景4。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)既配置儲熱裝置，又配置電熱轉(zhuǎn)換裝置。

結(jié)合圖5中的功率預(yù)測結(jié)果，與4個情景模式，可以得到棄風(fēng)電量對比結(jié)果如圖8所示。

圖8 4種情景模式下棄風(fēng)情況對比Fig.8 Comparison of wind curtailment under four scenarios

在情景1中，20：00—4：00為電力負荷的低谷階段，由于風(fēng)電機組生成與輸出的電力不均衡，會產(chǎn)生大量棄風(fēng)，情景1所示的系統(tǒng)中棄風(fēng)電量能夠達到3 110 MWh。在情景2中，由于在火電廠中安裝了碳捕集裝置，夜晚的棄風(fēng)現(xiàn)象出現(xiàn)了一定的緩解，但是仍然擁有1 580 MWh的棄風(fēng)電量[19-20]。情景3和情景4分別在熱電廠內(nèi)配置了儲熱裝置與電熱轉(zhuǎn)換裝置，風(fēng)電上網(wǎng)空間進一步提高，棄風(fēng)現(xiàn)象也進一步減小，此時的棄風(fēng)電量分別為420、83 MWh。

由于電熱廠與火電廠中碳捕集裝置、儲熱裝置以及電熱轉(zhuǎn)換裝置難以完全消耗夜間風(fēng)力造成的棄風(fēng)現(xiàn)象，因此需要在節(jié)點4的電熱廠中安裝一個儲熱裝置或電熱轉(zhuǎn)換裝置，以保證完全消耗此系統(tǒng)中的風(fēng)電消納，此時可以得到情景5和情景6。①情景5。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)既配置儲熱裝置，又配置電熱轉(zhuǎn)換裝置，節(jié)點4只安裝儲熱裝置。②情景6。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內(nèi)既配置儲熱裝置，又配置電熱轉(zhuǎn)換裝置，節(jié)點4只安裝電熱轉(zhuǎn)換裝置。情景5和情景6對風(fēng)電消納的影響如圖9所示。

圖9 儲熱裝置與電熱轉(zhuǎn)換裝置出力情況Fig.9 Output of heat storage device and electrothermal conversion device

由圖9可知，在白天由于整體風(fēng)力功率較小，且用電負荷較大，導(dǎo)致風(fēng)電機組可以增大出力，在滿足熱負荷的前提下，可以將剩余的熱量存入儲熱裝置。而在夜晚由于風(fēng)電功率較大，出現(xiàn)了棄風(fēng)現(xiàn)象，導(dǎo)致儲熱裝置需要放出熱量，以保證熱電綜合能源系統(tǒng)的強迫出力。根據(jù)情景5在節(jié)點4中安裝一個儲熱裝置，可以在需要的情況下放出或存儲熱量，消耗夜間多余的風(fēng)電出力。在圖9所示的電熱轉(zhuǎn)換裝置的出力中，夜間棄風(fēng)階段的風(fēng)電機組負荷較小，因此電熱轉(zhuǎn)換裝置將風(fēng)電功率轉(zhuǎn)換成供熱功率，而根據(jù)情景6所述在節(jié)點4中增加一個儲熱裝置，可以有效地增加電熱轉(zhuǎn)換裝置在夜間的出力，促進風(fēng)電機組的電能消耗。

2.3 不同情景模式下調(diào)度成本及棄風(fēng)量對比

通過對比以上6種情景模式中風(fēng)電消納電熱綜合能源系統(tǒng)調(diào)度的經(jīng)濟性能，得到調(diào)度對比結(jié)果見表1。

表1 不同情景模式下調(diào)度對比結(jié)果Tab.1 Comparison results of scheduling under different scenarios

由表1可知，在保證碳排放處理的前提下，情景1的系統(tǒng)調(diào)度總成本約為869.72萬元，棄風(fēng)電量為3 110 MWh，為6種情景模式下的最大值。相比起情景1，情景2、情景3和情景4的調(diào)度總成本以及棄風(fēng)電量依次降低，直至情景5和情景6時，棄風(fēng)電量達到0，碳排放處理成本小于10萬元，調(diào)度總成本小于800萬元。由以上數(shù)據(jù)可知，減少棄風(fēng)量可以有效地降低調(diào)度總成本。

3 結(jié)語

本文在考慮環(huán)保成本的前提下，設(shè)計了一種基于風(fēng)電消納的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型，對不確定的風(fēng)力作用進行了條件約束，通過對綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度，解決了棄風(fēng)現(xiàn)象對風(fēng)力發(fā)電機組的消極作用，并獲取了一個以環(huán)保成本為中心的能源調(diào)度優(yōu)化算法，在保證碳排放量減少的同時，降低了電機的發(fā)電成本。