程定一,馬 歡,楊 冬,劉 萌,張 巖,房俏
(國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院,山東 濟(jì)南 250003)
習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上提出中國“碳達(dá)峰、碳中和”的雙碳目標(biāo),展示了中國主動承擔(dān)應(yīng)對全球氣候變化責(zé)任的大國擔(dān)當(dāng)[1]。在中央財經(jīng)委員會第九次會議上習(xí)近平主席進(jìn)一步明確指出電力行業(yè)是雙碳目標(biāo)的先行者,電力系統(tǒng)運(yùn)行中需要充分考慮雙碳目標(biāo)[2]。
新能源發(fā)電具有隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn)[3-4],而且新能源大量接入后勢必造成傳統(tǒng)火電占比降低,電力系統(tǒng)僅依靠電源側(cè)進(jìn)行調(diào)節(jié)會十分困難,傳統(tǒng)的“源隨荷動”的電力系統(tǒng)運(yùn)行模式需要向“源網(wǎng)荷互動”的模式轉(zhuǎn)變,可控負(fù)荷在電力系統(tǒng)控制中的作用開始凸顯[5-6]。
空調(diào)負(fù)荷是典型的可控負(fù)荷,一方面是由于其在負(fù)荷中的占比高,在夏季,廈門、香港等地的空調(diào)負(fù)荷在整個負(fù)荷中的占比超過40%[7];另一方面,空調(diào)負(fù)荷具有一定的“熱慣性”[8],溫度的變化相對比較緩慢,短暫對空調(diào)負(fù)荷的控制不會影響用戶舒適度。這兩個原因使得空調(diào)負(fù)荷在電力系統(tǒng)控制中備受關(guān)注,其有效性也在國內(nèi)外多個工程中得到應(yīng)用驗證,江蘇部署了大規(guī)模源網(wǎng)荷友好互動系統(tǒng)用來進(jìn)行電網(wǎng)發(fā)生頻率閉鎖事故的負(fù)荷響應(yīng)預(yù)想、事故中的輔助決策以及事故后的判斷分析[9];山東電網(wǎng)對樓宇中央空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行改造,從而具備負(fù)荷響應(yīng)的功能,可以用來響應(yīng)電網(wǎng)大功率缺額事故[10];美國加州獨(dú)立運(yùn)營主體(California Independent System Operator,CAISO)在市場機(jī)制設(shè)計中考慮了需求響應(yīng)資源,從而更好地消納新能源[11]。
目前已有一些關(guān)于源網(wǎng)荷協(xié)同的研究,文獻(xiàn)[12]設(shè)計了一種計及可控負(fù)荷以及網(wǎng)絡(luò)約束的二次調(diào)頻控制策略,從而避免了負(fù)荷控制對電網(wǎng)安全性的影響;文獻(xiàn)[13]在控制中考慮樓宇負(fù)荷與儲能,并利用優(yōu)化方法的進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,用戶可以從中套利,電網(wǎng)增加了頻率調(diào)節(jié)和旋轉(zhuǎn)備用的手段,實現(xiàn)電網(wǎng)和用戶的共贏;文獻(xiàn)[14]將空調(diào)負(fù)荷作為備用響應(yīng)電力系統(tǒng)事故,并基于Benders分解進(jìn)行最優(yōu)求解。但目前源網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)控制的研究中,鮮有計及碳排放。
一些研究中引入了碳交易,文獻(xiàn)[15]考慮了電動汽車和可再生能源的影響,從而降低碳排放;文獻(xiàn)[16]在電-熱-氣綜合能源系統(tǒng)調(diào)度中引入了碳交易,并分析了交易價格對調(diào)度結(jié)果的影響;文獻(xiàn)[17]在規(guī)劃電動汽車充電樁時引入碳交易,并采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法進(jìn)行求解,從而更合理地對充電樁進(jìn)行選址定容;文獻(xiàn)[18]在含新能源電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中計及了可控負(fù)荷虛擬電廠的影響,引入碳交易進(jìn)行低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度,并采用細(xì)菌群體趨藥性的進(jìn)化算法進(jìn)行問題求解。但這些研究并未深入更高效的源網(wǎng)荷協(xié)同研究。
提出一種計及碳排放和空調(diào)負(fù)荷的源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度方法,分別介紹了碳排放和空調(diào)負(fù)荷模型,提出源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度模型,并給出仿真結(jié)果,仿真結(jié)果顯示所提模型可以充分考慮碳排放,并且考慮可控負(fù)荷可以降低調(diào)度成本。
碳排放交易,是利用市場手段來達(dá)到保護(hù)環(huán)境的機(jī)制[16],對于電力行業(yè),首先給定無償碳排放的配額,對于超出部分進(jìn)行交易,從而達(dá)到電力減排的目的。
國內(nèi)無償碳排放配額主要由兩種方式確定:基線法和歷史法,基線法是參考電力行業(yè)整體情況,設(shè)置排放基準(zhǔn),并據(jù)此設(shè)置無償碳排放配額,歷史法是基于發(fā)電企業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)計算碳排放情況,并以此為基準(zhǔn)逐年下降。歷史法操作簡單但存在公平性問題,比如會有“鞭打快牛”的情況,本文選取基線法設(shè)置無償配額,更有利于減排激勵機(jī)制的發(fā)揮。基線法的無償碳排放配額為
式中:δ為配額系數(shù),本文取電量和容量的邊際排放因子的加權(quán)結(jié)果0.648[16];T為優(yōu)化時段;NG為機(jī)組數(shù)量;PGti為第i臺火電機(jī)組在第t個時段出力。
碳排放成本由階梯型的計算方式得到,在碳排放量高于無償配額的前提下,當(dāng)碳排放量低于碳排放目標(biāo)時,碳排放邊際成本執(zhí)行第一段階梯型價格;當(dāng)碳排放量高于碳排放目標(biāo)時,碳排放邊際成本也會隨之增高,公式為:
式中:FC為碳排放成本;Eu為碳排放目標(biāo);KE為第1段階梯價格;KF為各階梯段的價格;σ為罰系數(shù);η為階梯段的區(qū)間長度;Ep為碳排放量。碳排放量的計算上,文獻(xiàn)[18]基于碳排放系數(shù)進(jìn)行計算,由于該系數(shù)較難獲取,文獻(xiàn)[19]給出機(jī)組單位燃料消耗下碳排放的數(shù)據(jù)Cbf,基于此,結(jié)合機(jī)組單位燃料消耗下的金額Ctf以及機(jī)組燃料成本FG,給出碳排放量的計算方法為
需要注意的是,碳排放成本的模型為分段階梯模型,具有非線性特性,不利于后續(xù)優(yōu)化求解,為方便求解,對改模型進(jìn)行了等價分段線性化,如圖1所示。
圖1 等價分段線性化示意
空調(diào)負(fù)荷是典型的溫控負(fù)荷,具有一定的“熱慣性”,即短時間的控制不會明顯影響用戶舒適度。空調(diào)負(fù)荷“熱慣性”的實質(zhì)是其具備“熱儲能”特性,能量以溫度梯度的形式存儲在房間中,對應(yīng)儲能的電量,空調(diào)負(fù)荷則對應(yīng)儲能的電力情況,通過控制空調(diào)負(fù)荷情況來改變房間溫度,一般溫度變化比較慢,從而表現(xiàn)出“熱慣性”。因此,空調(diào)負(fù)荷可以用虛擬儲能模型進(jìn)行描述[20],即
式中:Xt為第t個時段下空調(diào)負(fù)荷對應(yīng)虛擬儲能的電量情況;a=e-Kτ/C為儲能的損耗率,對應(yīng)能量的變化快慢,K和C分別為房間的熱導(dǎo)和熱容;To、T+和T-分別為室外溫度、空調(diào)設(shè)定溫度上限和下限;yini和Pac,ini分別為初始狀態(tài)時空調(diào)負(fù)荷處于開狀態(tài)的比例以及負(fù)荷功率;α和PN分別為空調(diào)負(fù)荷的能效比(Coefficient of Performance,COP)和額定功率;為空調(diào)負(fù)荷響應(yīng)量;τ為控制間隔;λ=(1-a)C/K為空調(diào)控制間隔的近似,其值接近τ。
傳統(tǒng)的調(diào)度主要是電源對負(fù)荷的跟蹤,本文進(jìn)一步考慮了負(fù)荷參與調(diào)度,從而實現(xiàn)“源荷互動”。調(diào)度模型在動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的框架下進(jìn)行,計及碳排放和負(fù)荷響應(yīng),并考慮事故備用。模型包括目標(biāo)、正常運(yùn)行約束以及事故下約束。
傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)主要是社會福利的最大化,即令所有機(jī)組發(fā)電成本最小,本文計及了備用約束,考慮了備用成本,并且進(jìn)一步計及碳排放目標(biāo),即為
正常運(yùn)行時,需要考慮功率平衡約束、線路功率約束、爬坡約束等。
采用直流潮流處理功率平衡問題,功率平衡約束為
式中:MB、MH分別為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣和發(fā)電機(jī)位置矩陣;θt和dt分別為第t個時段的相角和負(fù)荷向量。
線路功率等式約束為
式中:MT為直流潮流下相角-線路功率矩陣;pf,t為線路功率。
線路功率和發(fā)電功率上限和下限約束分別為:
式中:pmin和pmax分別表示發(fā)電功率的最小值和最大值。
發(fā)電爬坡約束為
式中:rd、ru分別為發(fā)電機(jī)下爬坡速率向量和上爬坡速率向量;Δt為調(diào)度時間間隔。
發(fā)電備用除了要考慮發(fā)電功率的裕量,還要考慮爬坡速率是否能滿足,發(fā)電備用約束為
式中:τR為事故后備用響應(yīng)時間。
負(fù)荷備用非負(fù)約束為
預(yù)想事故下,需要考慮相應(yīng)預(yù)想事故場景的功率平衡約束、線路功率約束、爬坡約束等。
第k個預(yù)想事故下負(fù)荷響應(yīng)情況約束為
式中:上標(biāo)k為預(yù)想事故編號。
第k個預(yù)想事故下的功率平衡約束為
第k個預(yù)想事故下線路功率等式約束為
第k個預(yù)想事故下線路功率上下限約束為
第k個預(yù)想事故下發(fā)電功率上下限約束為
式中:為第k個預(yù)想事故下機(jī)組在t時段的啟停狀態(tài)。
從模型中可以清晰看出,目標(biāo)和約束均為線性,待求解問題便成為混合整數(shù)線性規(guī)劃,可以采用成熟的求解器進(jìn)行求解。
仿真算例基于RTS-96單區(qū)域系統(tǒng)[19],該系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)、發(fā)電機(jī)數(shù)量和線路數(shù)量分別為24、32 和38,總裝機(jī)3 405 MW,負(fù)荷最高達(dá)2 850 MW,需要用到的數(shù)據(jù)包括發(fā)電數(shù)據(jù)、碳排放數(shù)據(jù)、電網(wǎng)線路數(shù)據(jù)、負(fù)荷情況數(shù)據(jù)等。該系統(tǒng)的火電機(jī)組包括燃油和燃煤機(jī)組,文獻(xiàn)[19]也給出了這些機(jī)組碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)。動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度前瞻4 個時段,每個時段為15 min,事故場景為發(fā)電機(jī)N-1故障,共128個。
可控空調(diào)負(fù)荷置于節(jié)點(diǎn)1、20,相關(guān)參數(shù)包括熱容、熱導(dǎo)、額定功率、COP、設(shè)定溫度、恒溫控制器死區(qū),分別為7.2×106W/℃、500 J/℃、5 600 W、2.5、20 ℃、1 ℃,空調(diào)負(fù)荷在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷占比為30%,空調(diào)負(fù)荷備用的價格為5美元/MWh。
計算平臺為一臺裝有Intel i7 4710HQ 的PC 電腦,該CPU 擁有4 個核心,每個核心基頻2.5 GHz,睿頻可至3.5 GHz。設(shè)置3 個仿真場景。場景1:不考慮空調(diào)負(fù)荷;場景2:考慮空調(diào)負(fù)荷不考慮碳排放;場景3:考慮空調(diào)負(fù)荷并考慮碳排放。場景1 下,每個時段的發(fā)電備用量為400 MW;場景2 和場景3 下,發(fā)電和負(fù)荷備用的情況分別如圖2 和圖3 所示,場景3 由于計及了碳排放成本,使得發(fā)電機(jī)不同時段下發(fā)電機(jī)出力發(fā)生了變化,進(jìn)一步引起相應(yīng)時段下發(fā)電備用和負(fù)荷備用的變化。3個場景下的成本和用時情況如表1 所示(場景1 和場景2 的總成本未計及碳排放成本)。
表1 3個場景的成本和用時情況
圖2 考慮空調(diào)負(fù)荷不考慮碳排放場景下的備用配置情況
圖3 考慮空調(diào)負(fù)荷并考慮碳排放場景下的備用配置情況
從表1 中可以看出,計及可控負(fù)荷后,總成本有所下降,顯示了可控負(fù)荷在源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度中的作用;計及碳排放成本后,本文所提方法可以有效降低總成本,更利好源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度。
提出一種計及碳排放和空調(diào)負(fù)荷的源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度模型,通過對非線性環(huán)節(jié)的線性化處理,將問題轉(zhuǎn)變?yōu)榛旌险麛?shù)線性規(guī)劃問題,方便進(jìn)行求解。計及可控負(fù)荷后,總成本有所下降,顯示了可控負(fù)荷在源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度中的作用;計及碳排放成本后,所提方法可以有效降低總成本,更利好源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度。