陳奧潔，周云海，石亮波，李偉，宋德璟

(三峽大學電氣與新能源學院，宜昌 443000)

為深入推動國家能源結構清潔化改造，以風電和光伏等為代表的可再生能源發(fā)電裝機容量正在急劇增長，但是鑒于風能發(fā)電、光伏發(fā)電功率的波動性、間歇性以及反調峰特點，加上傳統(tǒng)火電生產能力的過剩等因素，將導致電力系統(tǒng)調峰更加困難，這對現役火電機組的可靠性和深度調峰技術提出了更高的要求[1]。靈活性改造升級現役火電機組，降低機組最小技術出力水平、提高機組的負荷響應速度是緩解系統(tǒng)調峰壓力的最有效方法，但僅依靠傳統(tǒng)快速調峰電源很難滿足系統(tǒng)調峰需求且成本過高。因此，應廣泛地利用系統(tǒng)中各類調峰資源進行削峰填谷，從而提高可再生能源的消納水平[2]。

目前已有不少學者從提升電源側靈活性的角度對電網調峰運行問題展開了研究。文獻[3]提出了火電與抽蓄分層調用的策略并建立了調度模型，提高了電網的調峰能力和經濟性。雖然抽水蓄能電站運行方式比較靈活，但其大規(guī)模發(fā)展受到自然地理條件的限制。文獻[4-6]分析了風電反調峰特性和儲能系統(tǒng)參與“削峰填谷”機理，制定了儲能系統(tǒng)參與系統(tǒng)調峰的日前優(yōu)化調度策略。儲能可有效地平滑系統(tǒng)因可再生能源預測誤差帶來的功率波動，并能減小負荷峰谷差，因此是一種優(yōu)質的調峰資源。

需求側可調負荷的角度也有學者展開了研究。文獻[7-9]通過市場經濟手段引導用戶參與系統(tǒng)功率調節(jié)，促進系統(tǒng)削峰填谷，提高系統(tǒng)調峰靈活性。文獻[10-12]考慮需求側管理，將需求響應技術融入調度過程。文獻[13]建立工業(yè)、中小型用戶參與響應的模型，并將這些模型融入含風電場的多機組日前調度規(guī)劃中。文獻[14]進一步挖掘廣義儲能調峰資源在不同時間尺度下的調峰潛力，提出了一種計及廣義儲能和火電聯(lián)合參與調峰的日前-日內兩階段滾動優(yōu)化調度方法。

但上述研究受限于分析的角度，未對系統(tǒng)多類型電源之間的協(xié)調運行進行分析，且未考慮可再生能源出力不確定性帶給電網調峰的影響。因此，存在進一步挖掘電源側、負荷側以及儲能系統(tǒng)協(xié)同調峰潛力的空間。

基于此，在上述研究成果的基礎上，針對大規(guī)模可再生能源并網系統(tǒng)的低碳經濟優(yōu)化調度問題進行了研究。首先，對用戶電價響應行為進行建模，引導用戶參與調整用電需求。其次，分析系統(tǒng)中靈活性需求和靈活性供給特性，對系統(tǒng)運行靈活性進行量化分析，并計算調度周期內每小時的系統(tǒng)靈活性裕度作為系統(tǒng)靈活性的評價指標。最后，將需求響應技術、系統(tǒng)運行靈活性理論、隨機規(guī)劃理論[15]與多源系統(tǒng)協(xié)調調度問題結合起來，以可再生能源棄電率和運行成本最小為目標，提出一種源荷儲協(xié)同調峰的電力系統(tǒng)日前隨機優(yōu)化調度方法，兼顧了系統(tǒng)運行的經濟性、靈活性和可再生能源發(fā)電的低碳環(huán)保性。最后，以某局部電網數據構建算例證明了該方法有效性。

1 需求響應模型

考慮基于價格的需求響應，采用負荷價格彈性矩陣描述電價型需求響應模型[7]。負荷價格彈性系數表示為

(1)

式(1)中：ΔQ、Δc分別表示電量Q、電價c在單位時間內的變化量。

用戶對電價的響應采用多時段響應更符合實際情況[2]。負荷價格自彈性、交叉彈性系數分別為

(2)

式(2)中：下標i和j分別表示第i和第j時段。

對于T時段的用戶電價響應行為模型為

(3)

2 電力系統(tǒng)運行靈活性

2.1 靈活性需求

高比例可再生能源并網的電力系統(tǒng)靈活性需求的主要來源是相鄰時刻凈負荷的波動與預測誤差[16]。相關計算公式為

(4)

(5)

2.2 靈活性供給

本文中重點探討由火電和儲能提供的靈活性，相關計算公式為

(6)

2.3 靈活性裕度指標

為表征系統(tǒng)靈活性供需匹配的情況，構建上、下調靈活性裕度指標[17]。相關計算公式為

(7)

3 系統(tǒng)運行成本模型

3.1 火電深度調峰成本

3.1.1 煤耗成本

機組運行煤耗成本函數為

(8)

3.1.2 壽命損耗成本

機組在深度調峰階段，轉子金屬低周疲勞損耗等影響機組壽命[18-19]。壽命損耗成本為

(9)

3.1.3 油耗成本

機組在投油深度調峰階段，助燃油投放成本為：

(10)

綜上，火電廠的運行成本為

(11)

式(11)中：m、n分別表示火電機組是否運行在不投油深度調峰狀態(tài)和投油深度調峰狀態(tài)，取值如表1。

表1 深度調峰狀態(tài)變量Table 1 Deep peaking state variable

3.2 可再生能源棄電懲罰成本

可再生能源發(fā)電總棄電懲罰成本為

(12)

3.3 儲能深度調峰特性及成本

儲能協(xié)同火電參與深度調峰，可以優(yōu)化電源側的結構并增加系統(tǒng)調峰的靈活性、可靠性，提高火電機組的低負荷運行程度，從而延長機組壽命，提高火電深度調峰積極性。

主要考慮蓄電池的充放電成本，即

(13)

4 隨機優(yōu)化調度模型

4.1 目標函數

實際優(yōu)化中發(fā)現，若以經濟性目標單獨優(yōu)化，火電機組為避免產生較高的深度調峰運行成本而選擇棄風光。若以可再生能源消納水平目標單獨優(yōu)化，則會產生較高的火電機組深度調峰成本，嚴重影響系統(tǒng)運行的經濟性。因此，將綜合考慮可再生能源棄電率和系統(tǒng)運行成本最小兩個目標函數，表達式為

(14)

(15)

式中：p1、p2分別表示可再生能源棄電率和系統(tǒng)運行成本的權重系數，p1+p2=1；f1、f2分別表示可再生能源棄電率和系統(tǒng)運行成本；f10、f20分別表示兩目標函數單獨優(yōu)化時的最優(yōu)值。

4.2 約束條件

(1)系統(tǒng)功率平衡約束：

(16)

(2)火電機組功率約束：

常規(guī)調峰火電機組出力在最小技術出力和額定出力之間，即

(17)

深度調峰火電機組出力在深度投油調峰下限和額定出力之間，即

(18)

機組爬坡約束為

(19)

(3)可再生能源發(fā)電約束：

(20)

(4)儲能約束：

儲能在充放電過程中需要滿足充放電功率以及狀態(tài)約束，同時為盡量延長蓄電池的使用壽命，通常需滿足剩余電量SOC(state-of-charge)約束。

(21)

(5)線路潮流約束：

(22)

(6)系統(tǒng)運行靈活性約束。系統(tǒng)的上、下調靈活性主要由可調火電機組和儲能提供，且受限于機組爬坡率和機組出力上下限。

(23)

(7)系統(tǒng)備用約束?？紤]系統(tǒng)運行的經濟性和可靠性，引入機會約束，以概率的形式表示備用容量約束，即

(24)

(8)需求響應約束。保證在調度周期內需求響應只轉移負荷而不影響用電量，且轉移后負荷值介于調度周期內原始負荷最大與最小值之間，即

(25)

考慮用戶用電的舒適度，建立用戶用電方式滿意度和用電費用支出滿意度約束。分別為

(26)

5 模型求解

采用MATLAB2019b調用Yalmip工具箱中求解器Cplex優(yōu)化求解。由于建立的是混合整數二次隨機規(guī)劃模型，不方面直接編程求解，需先對模型進行預處理。首先，統(tǒng)計風光歷史出力預測誤差分布，利用基于采樣的隨機模擬方法將備用容量機會約束條件轉化為確定性約束。然后，使用文獻[20]所述方法將非線性的火電機組深度調峰成本函數進行分段線性化處理轉化成混合整數線性規(guī)劃。最后利用Cplex求解。模型求解過程如圖1所示。

圖1 模型求解過程Fig.1 Model solving process

6 算例分析

6.1 算例說明

為驗證所提模型的有效性，分析源-荷-儲協(xié)同調峰模式對系統(tǒng)運行靈活性提升，以及對于系統(tǒng)運行經濟性和可再生能源消納的影響，使用北方某地電網數據進行仿真。電網由1座400 MW風電場、1座400 MW光伏電站、5臺火電機組及配套儲能構成，可再生能源發(fā)電裝機容量比例達27%。設定多目標優(yōu)化時運行成本和棄風光率的權重系數可根據電網實時調度需求設置，本算例設置p1=p2=0.5。用戶用電方式滿意度以及用電費用支出滿意度的最小值取0.98?；痣姍C組具體數據如表2所示，常規(guī)調峰/不投油深度調峰/投油深度調峰下限分別為(0.5/0.4/0.3)Pn，容量最大的600 MW火電機組可工作在深度調峰狀態(tài)，其余火電機組按照常規(guī)調峰出力。本文中不重點研究可再生能源的出力的隨機性，因此風電、光伏發(fā)電和負荷數據均采用等比例縮小的比利時電網數據。風電、光伏的棄電懲罰系數為50元/(MW·h)。儲能電池容量為400 MW·h，最大充放電功率為50 MW，其他詳細參數參照文獻[20]。

表2 火電機組參數Table 2 Parameters of thermal power units

6.2 優(yōu)化調度結果分析

為驗證所提優(yōu)化調度模型有效性，本節(jié)分別設置五種方案進行仿真分析，其中方案五為本文對應的優(yōu)化調度方法。優(yōu)化結果如表3所示。

方案一：系統(tǒng)運行成本最小作為模型的優(yōu)化目標，600 MW火電機組參與深度調峰；

方案二：系統(tǒng)運行成本和棄風光率最小為目標，600 MW火電機組參與深度調峰；

方案三：系統(tǒng)運行成本和棄風光率最小為目標，考慮需求響應，600 MW火電機組參與深度調峰；

方案四：系統(tǒng)運行成本和棄風光率最小為目標，火電廠配備儲能，600 MW火電機組參與深度調峰；

方案五：系統(tǒng)運行成本和棄風光率最小為目標，火電廠配備儲能，考慮需求響應，600 MW火電機組參與深度調峰.

對比表3中優(yōu)化結果可知方案二較方案一的系統(tǒng)運行成本增加約18%，棄風光率降低約26.18%。這說明如果僅考慮系統(tǒng)運行成本，則會對風電、光伏發(fā)電進一步消納產生影響。而考慮棄風光率后，為進一步消納可再生能源，火電機組調峰深度增大，進入了投油階段，增加了額外的助燃油投放成本。此時雖然火電煤耗成本有一定程度的降低，但對系統(tǒng)運行成本起主要影響的是增加了的機組深度調峰成本，因此總運行成本增加。在目前雙碳目標下系統(tǒng)運行優(yōu)化更宜采用方案二的多目標函數優(yōu)化，將系統(tǒng)運行成本和棄風光率都考慮進目標函數中。

表3 優(yōu)化結果Table 3 Optimal results

對比表3、圖2中方案二、三以及圖3可知，價格型需求響應通過改變電價，引導彈性負荷由波峰轉移至負荷波谷，加入負荷響應后的負荷低谷處的可再生能源消納量同比提高約29%，調度周期內整體可再生能源消納量提高約2%。而隨著系統(tǒng)棄風光率減小棄風光懲罰成本降低，火電煤耗成本降低，因此方案三運行成本較方案二降低約1.52%。從圖4中方案二、三可以看出，在負荷低谷時段t=1～6 h時段里火電機組已達到最小投油深度調峰極限出力狀態(tài)。受機組出力限制，火電機組已經向下調節(jié)的能力，引入的價格型需求響應，在一定程度上降低了負荷峰谷差，使系統(tǒng)運行狀況得到了改善。

圖2 方案二、三下可再生能源消納量Fig.2 Scheme II、III:renewable energy consumption

圖3 需求響應前后負荷曲線Fig.3 Load curve before and after demand response

圖4 各方案下火電出力曲線Fig.4 Thermal power output curve under each scheme

圖5為方案四下各電源出力情況，在負荷波谷處，火電機組進入投油深度調峰階段時，儲能系統(tǒng)充電，火電減少對負荷的供電，相當于提升了火電機組的深度調峰能力，在負荷波峰處，儲能系統(tǒng)放電，減少火電出力。同樣起到了減小電網負荷峰谷差的作用，使得等效負荷曲線更加平穩(wěn)，減少火電參與深度調峰的程度，降低火電的運行費用。相比于不含儲能系統(tǒng)的方案二，方案四可再生能源消納能力提高約2.55%，系統(tǒng)運行成本下降3.06%。

圖5 方案四下各電源出力Fig.5 Power output under scheme IV

本文所提方案五，火電機組在負荷需求響應技術和儲能系統(tǒng)共同輔助的條件下運行成本進一步降低，同時系統(tǒng)的調峰能力提高使可再生能源消納量也隨之提高，棄風光率僅達到1.55%。

圖6～8分別為方案二下各電源出力柱狀圖、方案五下各電源出力柱狀圖、兩方案的靈活性裕度對比曲線圖。由圖6、圖8可知，0～8 h負荷低谷，火電機組已經運行在投油深度調峰狀態(tài)，受限于火電機組的下調能力和經濟運行要求，出現了較嚴重的棄風現象，8 h以后光伏開始出力，風電波動導致火電出力頻繁調整，系統(tǒng)的下調靈活性波動較大。從圖7、圖8可以看出，加入需求側響應和儲能系統(tǒng)后，隨著負荷峰谷差的減小，系統(tǒng)上調靈活性裕度得到提高，0～8 h負荷低谷處風電的消納水平和系統(tǒng)的下調靈活性裕度也得到提高，8 h以后火電出力更加平穩(wěn)，同時從圖4中也可以看出方案五下的火電機組出力更加平穩(wěn)且在負荷高峰時段火電出力更少，因此碳排放量更少。雖然方案五的系統(tǒng)調峰裕度在部分時刻有所下降，但均是處于負荷高峰時段，其下調靈活性原本就較高，相當于將負荷高峰時段的富裕的下調靈活性裕度轉移到了下調靈活性相對匱乏的負荷低谷時段，提高了系統(tǒng)的運行靈活性。

圖6 方案二下各電源出力Fig.6 Power output under scheme II

圖7 方案五下各電源出力Fig.7 Power output under scheme V

圖8 方案二、五下靈活性裕度Fig.8 Scheme II and V:flexibility margin

7 結論

為減小系統(tǒng)調峰壓力，提高系統(tǒng)運行靈活性和可再生能源的消納水平，提出了一個考慮需求響應和含儲火電參與深度調峰的電力系統(tǒng)隨機優(yōu)化調度模型。通過算例分析，得到以下結論。

(1)考慮基于價格的需求響應以系統(tǒng)運行成本最小優(yōu)化負荷曲線，并設置系統(tǒng)備用容量機會約束，通過綜合考慮可再生能源棄電率和系統(tǒng)運行成本最小兩個目標函數，實現了調度方案經濟性、可靠性和低碳環(huán)保性的權衡。

(2)考慮需求響應、火電側配備儲能輔助參與深度調峰，降低了負荷峰谷差，進而減輕了火電的調峰壓力，提高了可再生能源的消納水平，同時減少了火電運行成本，提高了系統(tǒng)調度運行的經濟效益。相比于不考慮荷儲協(xié)調的日前調度方式，源荷儲協(xié)同調峰系統(tǒng)的運行成本下降了5.37%，可再生能源的消納率提升了4.27%。

(3)源荷儲協(xié)同調峰的調度方式轉移了負荷高峰時段充裕的下調靈活性裕度，使負荷低谷時段的下調峰能力得到提高，優(yōu)化了系統(tǒng)運行方式，系統(tǒng)調度周期內的運行更加靈活。