DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-0945 文章編號(hào)：0254-0096（2023）01-0500-09

摘 要：由于間歇性能源出力具有不確定性，該文利用抽水蓄能容量大、響應(yīng)速度快的優(yōu)勢(shì)，建立風(fēng)-光-火-蓄兩階段動(dòng)態(tài)調(diào)度模型。長(zhǎng)時(shí)間尺度以總成本最低為目標(biāo)，綜合考量系統(tǒng)運(yùn)行成本、SO2、NOX、PM排放量、棄風(fēng)棄光量懲罰，來(lái)優(yōu)化可控電源出力。短時(shí)間尺度以長(zhǎng)時(shí)間尺度為基準(zhǔn)，基于模型預(yù)測(cè)控制原理滾動(dòng)求解出力增量，使抽蓄機(jī)組有功出力偏差最小，以增強(qiáng)調(diào)度的平滑性。最后根據(jù)東北某地區(qū)抽蓄機(jī)組實(shí)際數(shù)據(jù)及改進(jìn)的IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真驗(yàn)證了該文所提模型的有效性，以此來(lái)降低系統(tǒng)的污染物排放水平，提升系統(tǒng)對(duì)風(fēng)電、光伏的消納能力。

關(guān)鍵詞：模型預(yù)測(cè)控制；調(diào)度算法；可再生能源；抽水蓄能電站；環(huán)境成本

中圖分類(lèi)號(hào)：TM71 " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

“十四五”是碳達(dá)峰的關(guān)鍵期、窗口期，中國(guó)將調(diào)整能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)向綠色低碳方向發(fā)展，推動(dòng)構(gòu)建以新能源為主體的“清潔型”電力系統(tǒng)［1］。

伴隨碳控制目標(biāo)的明確，電力領(lǐng)域通過(guò)綜合考量經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙重因素作用下的調(diào)度策略來(lái)深入開(kāi)展減污降碳行動(dòng)。文獻(xiàn)［2-3］以火電機(jī)組運(yùn)行成本、脫硫脫硝裝置建設(shè)成本、污染物排放成本為目標(biāo)構(gòu)建了風(fēng)-火聯(lián)合調(diào)度模型，驗(yàn)證對(duì)于提升風(fēng)電并網(wǎng)空間并減少污染物排放的有效性；文獻(xiàn)［4］提出一種計(jì)及大氣污染物時(shí)空分布的多目標(biāo)調(diào)度策略，采用精細(xì)化策略來(lái)調(diào)節(jié)污染物排放；文獻(xiàn)［5］通過(guò)考慮碳捕獲電廠耦合模型下的綜合能源系統(tǒng)，提出經(jīng)濟(jì)、環(huán)保的高風(fēng)力發(fā)電滲透水平的調(diào)度模式，來(lái)提高系統(tǒng)消納新能源的能力。

另一方面針對(duì)新能源高比例并網(wǎng)下多源聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的風(fēng)光消納，主要通過(guò)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、增加儲(chǔ)能裝置來(lái)平抑風(fēng)光波動(dòng)。文獻(xiàn)［6-7］以風(fēng)電、火電、抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行的效益最大化為目標(biāo)，考慮不同季節(jié)下多場(chǎng)景的魯棒優(yōu)化策略，來(lái)降低系統(tǒng)運(yùn)行成本減少風(fēng)電出力邊界偏差；文獻(xiàn)［8］基于光伏-儲(chǔ)能的協(xié)調(diào)互補(bǔ)機(jī)制下，動(dòng)態(tài)調(diào)整最大功率跟蹤工作點(diǎn)來(lái)抑制光伏功率波動(dòng)。此外對(duì)于風(fēng)電、光伏等新能源的調(diào)度策略方面；文獻(xiàn)［9］考慮可再生能源的超短期功率預(yù)測(cè)方式，建立以有功偏差最小、風(fēng)電消納最大化的日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型；文獻(xiàn)［10-11］基于逐級(jí)細(xì)化的思想，考慮系統(tǒng)運(yùn)行成本建立計(jì)及儲(chǔ)能分布特性的源儲(chǔ)荷多時(shí)間尺度調(diào)度模型，在降低系統(tǒng)運(yùn)行成本的同時(shí)提升風(fēng)光消納能力。

在電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化中模型預(yù)測(cè)控制應(yīng)用廣泛，與單時(shí)間斷面優(yōu)化不同，模型預(yù)測(cè)控制具有控制效果好、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可有效處理過(guò)程被控變量和操縱變量中的各種約束。文獻(xiàn)［12］為提升微電網(wǎng)跟蹤調(diào)度計(jì)劃的能力，基于模型預(yù)測(cè)控制方法建立日前-日內(nèi)多時(shí)間尺度滾動(dòng)優(yōu)化模型，采用超級(jí)電容和電池儲(chǔ)能組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)跟蹤調(diào)度計(jì)劃；文獻(xiàn)［13］基于模型預(yù)測(cè)控制理論，采用狀態(tài)空間描述變量之間的關(guān)系，對(duì)常規(guī)火電機(jī)組出力進(jìn)行在線滾動(dòng)優(yōu)化，以提高系統(tǒng)決策穩(wěn)定性；文獻(xiàn)［14］考慮風(fēng)光出力不確定性對(duì)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化的影響，結(jié)合模型預(yù)測(cè)控制理論，通過(guò)反饋校正和滾動(dòng)優(yōu)化調(diào)整機(jī)組出力，實(shí)現(xiàn)多時(shí)間尺度的協(xié)調(diào)運(yùn)行。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于考慮污染物排放的環(huán)境成本下源側(cè)發(fā)電系統(tǒng)的研究較少，大部分都集中分析中小型風(fēng)-儲(chǔ)發(fā)電系統(tǒng)即微電網(wǎng)、園區(qū)綜合能源方面。以細(xì)化時(shí)間尺度為代表的傳統(tǒng)開(kāi)環(huán)調(diào)度策略調(diào)度過(guò)程并未考慮實(shí)際系統(tǒng)對(duì)優(yōu)化控制過(guò)程的反饋校正，因此并不能滿(mǎn)足電網(wǎng)實(shí)際需求。儲(chǔ)能裝置和新能源技術(shù)規(guī)?；Y(jié)合是消納新能源、降低系統(tǒng)總體能耗的有效手段。抽水蓄能電站作為稀缺的清潔型調(diào)節(jié)資源，容量大、響應(yīng)速度快、調(diào)峰作用突出。本文在現(xiàn)有研究理論的基礎(chǔ)上，以模型預(yù)測(cè)控制為基礎(chǔ)建立計(jì)及環(huán)境成本下風(fēng)-光-火-蓄聯(lián)合系統(tǒng)兩階段動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型，在改進(jìn)的IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)上進(jìn)行仿真，驗(yàn)證所提模型在保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)具有顯著的環(huán)保效益。

1 優(yōu)化框架

隨著去碳化進(jìn)程的加快，電力系統(tǒng)在降低電力污染物排放的同時(shí)需提升風(fēng)電、光伏消納比例。傳統(tǒng)火電機(jī)組由于受到污染物排放懲罰、容量及響應(yīng)時(shí)間的約束，無(wú)足夠能力來(lái)補(bǔ)償風(fēng)光波動(dòng)和反向調(diào)峰。抽水蓄能電站容量大，能在負(fù)荷與電源之間迅速切換，適合調(diào)節(jié)峰值負(fù)荷波動(dòng)以及快速變化的功率需求，這對(duì)電網(wǎng)的功率調(diào)節(jié)起著重要作用，有利于提高電網(wǎng)設(shè)備綜合利用率、增強(qiáng)電網(wǎng)運(yùn)行“靈活性”。因此，本文采用抽水蓄能電站與火電廠及周?chē)娘L(fēng)電場(chǎng)、光伏電站聯(lián)合運(yùn)行來(lái)補(bǔ)償風(fēng)電、光伏、負(fù)荷的變化，以達(dá)到移峰、響應(yīng)風(fēng)電爬坡、減少新能源并網(wǎng)危害、穩(wěn)定火電機(jī)組出力的目的，助推電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“清潔化”，模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

調(diào)度結(jié)構(gòu)分為長(zhǎng)、短2個(gè)時(shí)間尺度，長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度階段以風(fēng)電、光伏和系統(tǒng)負(fù)荷長(zhǎng)時(shí)間尺度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用CPLEX求解火電機(jī)組和抽蓄機(jī)組出力，以8 h為一個(gè)調(diào)度周期，時(shí)間分辨率為1 h，制定未來(lái)2個(gè)時(shí)段有功功率調(diào)度計(jì)劃。

短時(shí)間尺度滾動(dòng)流程如圖2所示，以可再生能源出力的超短期預(yù)測(cè)值為基準(zhǔn)，為了減少污染物排放，火電機(jī)組在長(zhǎng)時(shí)間尺度中的出力優(yōu)化值作為已知量，基于模型預(yù)測(cè)控制原理對(duì)抽蓄機(jī)組出力進(jìn)行滾動(dòng)校正，以15 min為分辨率，滾動(dòng)求取未來(lái)2 h的調(diào)度計(jì)劃值。隨著時(shí)間的推移，調(diào)度計(jì)劃對(duì)應(yīng)的時(shí)段不斷向前推移。

2 調(diào)度模型

2.1 長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度

長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)在系統(tǒng)總運(yùn)行成本最小的基礎(chǔ)上，通過(guò)將棄風(fēng)棄光量、污染物排放量折算成懲罰成本，以多類(lèi)目標(biāo)加權(quán)為總目標(biāo)的方法計(jì)入系統(tǒng)運(yùn)行成本中，建立目標(biāo)函數(shù)。

機(jī)組運(yùn)行成本：

式中：[F1]——火電機(jī)組與抽蓄機(jī)組的運(yùn)行成本，其中火電機(jī)組運(yùn)行成本為[F1]的第1項(xiàng)，抽蓄機(jī)組運(yùn)行成本為[F1]的第2項(xiàng)；[T]——24 h；[NG]——火電機(jī)組總數(shù)；[Ug，i，t]——火電機(jī)組[i]在[t]時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)；[Cg，i，t]——火電機(jī)組[i]在[t]時(shí)刻的煤耗成本，表述為出力的二次函數(shù)[Cg，i，t=ag，iP2g，i，t+bg，iPg，i，t+cg，i]，其中[Pg，i，t]——火電機(jī)組[i]在[t]時(shí)刻的有功輸出，[ag，i]、[bg，i]、[cg，i]為火電機(jī)組[i]的燃料系數(shù)；[CUg，i]、[CDg，i]——火電機(jī)組[i]的啟停成本；[Cgenh，t]——抽水蓄能機(jī)組在[t]時(shí)刻的發(fā)電狀態(tài)成本；[Cpumh，t]——抽水蓄能機(jī)組在[t]時(shí)刻的抽水狀態(tài)成本。火電機(jī)組相關(guān)參數(shù)見(jiàn)附表1，抽蓄機(jī)組相關(guān)參數(shù)見(jiàn)附表2。

污染物排放成本：

式中：[F2]——排放SO2、NOX、煙氣灰塵的懲罰成本；[ESP]、[ENP]、[EYP]——SO2、NOX、煙氣灰塵的排放懲罰系數(shù)［15］；[GS]、[GN]、[GY]——SO2、NOX、煙氣煙塵的排放量。

污染物排放量的計(jì)算公式為：

式中：[σS]、[σN]、[σY]——煤炭含硫、氮、塵量；[B]——煤耗量；[ηS]、[ηN]、[ηY]——脫硫、脫銷(xiāo)、除塵效率。相關(guān)參數(shù)見(jiàn)附表3。

棄風(fēng)棄光懲罰成本：

式中：[Cws]、[Cvs]——棄風(fēng)棄光懲罰因子；[Pfw，t]、[Pw，t]——風(fēng)電機(jī)組在[t]時(shí)刻的預(yù)測(cè)值和實(shí)際發(fā)電值；[Pfv，t]、[Pv，t]——光伏機(jī)組在[t]時(shí)刻的預(yù)測(cè)值和實(shí)際發(fā)電值。

綜上，建立總成本最低的目標(biāo)函數(shù)為：

式中：[ρ1]、[ρ2]——權(quán)重系數(shù)。

火電機(jī)組爬坡約束：

式中：[RD、][RU]——火電機(jī)組爬坡上下限；[Pg，i，t-1]——火電機(jī)組[i]在[t-1]時(shí)刻的有功功率輸出。

火電機(jī)組功率上下限約束：

式中：[Pming，i]、[Pmaxg，i]——火電機(jī)組功率上下限。

火電機(jī)組開(kāi)停時(shí)間約束：

式中：[Vong，i，t-1]——火電機(jī)組[i]在[t-1]時(shí)刻的連續(xù)開(kāi)機(jī)時(shí)間；[Tmin_ong，i]——火電機(jī)組[i]最小連續(xù)開(kāi)機(jī)時(shí)間；[Voffg，i，t-1]——火電機(jī)組[i]在[t-1]時(shí)刻的連續(xù)關(guān)機(jī)時(shí)間；[Tmin_offg，i]——火電機(jī)組[i]最小連續(xù)關(guān)機(jī)時(shí)間。

抽蓄機(jī)組出力約束：

式中：[Pmingen]、[Pmaxgen]——抽水蓄能機(jī)組i的最小和最大發(fā)電狀態(tài)出力限制；[Pminpum]、[Pmaxpum]——抽水蓄能機(jī)組[i]的最小和最大抽水狀態(tài)出力限制；[Pgent]、[Ppumt]——抽蓄機(jī)組在[t]時(shí)刻的發(fā)電與抽水功率。

抽蓄機(jī)組工況約束：

式中：[xh，t]、[yh，t]——抽蓄機(jī)組發(fā)電和抽水狀態(tài)。

水庫(kù)容量約束：

式中：[Wt]——抽水蓄能機(jī)組[t]時(shí)刻蓄水量；[Wmin]、[Wmax]——抽水蓄能機(jī)組最小庫(kù)容量與額定庫(kù)容量。

庫(kù)容平衡約束：

式中：[Wt+1]——抽水蓄能機(jī)組[t+1]時(shí)刻蓄水量；[ηpum]、[ηgen]——抽水和發(fā)電效率。

系統(tǒng)功率平衡約束：

式中：[PL，t]——[t]時(shí)刻的系統(tǒng)負(fù)荷。

系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用約束：

式中：[RUt]、[RDt]——[t]時(shí)刻系統(tǒng)所需旋轉(zhuǎn)備用容量。

輸電線路的輸電能力約束：

式中：[Pg，t]——[t]時(shí)刻支路中火電機(jī)組總的有功功率；[Plmax]——支路最大傳輸功率限值。

2.2 短時(shí)間尺度調(diào)度

與一次下發(fā)調(diào)度計(jì)劃為主要策略的開(kāi)環(huán)調(diào)度相比，短時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度通過(guò)具備快速響應(yīng)的抽蓄機(jī)組并結(jié)合具有滾動(dòng)優(yōu)化與反饋校正特性的模型預(yù)測(cè)控制原理來(lái)不斷修正機(jī)組出力，使得有功出力的修正偏差最小。

2.2.1 MPC算法

模型預(yù)測(cè)控制是一種有限時(shí)域閉環(huán)最優(yōu)控制算法，不局限于具體的模型形式，優(yōu)勢(shì)在于每一個(gè)時(shí)刻均考慮當(dāng)前系統(tǒng)實(shí)際狀態(tài)及實(shí)際量測(cè)值，通過(guò)把優(yōu)化模型極小化，得到系統(tǒng)有限時(shí)域的最優(yōu)控制變量，而在下一時(shí)刻重復(fù)整個(gè)優(yōu)化流程。

2.2.2 預(yù)測(cè)模型

預(yù)測(cè)模型的形式無(wú)具體規(guī)定，只要能反映系統(tǒng)未來(lái)有限時(shí)域內(nèi)抽蓄機(jī)組的有功出力狀態(tài)即可，其預(yù)測(cè)模型為：

式中：[y（k+i|k）]——[k]時(shí)刻預(yù)測(cè)未來(lái)[k+i]時(shí)刻抽水蓄能機(jī)組有功功率調(diào)節(jié)量；[y0（k）]——抽水蓄能機(jī)組出力變化量的初始值，由實(shí)際量測(cè)值得到；[Δu（k+t|k）]——[k]時(shí)刻預(yù)測(cè)未來(lái)[（k+t-1，k+t）]時(shí)段內(nèi)優(yōu)化的控制變量；[i]∈（1-[NP]），[NP]表示預(yù)測(cè)步長(zhǎng)。

2.2.3 滾動(dòng)優(yōu)化目標(biāo)

短時(shí)間尺度通過(guò)以抽蓄機(jī)組有功出力偏差為性能指標(biāo)來(lái)確定對(duì)系統(tǒng)未來(lái)行為的控制作用。

式中：[Y（k）]——[k]時(shí)刻抽蓄機(jī)組預(yù)測(cè)輸出值；[R（k）]——[k]時(shí)刻抽蓄機(jī)組有功出力參考值；[Qt]——權(quán)重系數(shù)矩陣。

抽蓄機(jī)組出力約束：

系統(tǒng)功率平衡約束：

式中：[PL，t′]、[Pw，t′]、[Pv，t′]——短時(shí)間尺度下負(fù)荷、風(fēng)電、光伏的實(shí)際出力。短時(shí)間尺度中火電機(jī)組出力由長(zhǎng)時(shí)間尺度下，約束條件無(wú)需考慮，其他約束條件如抽蓄機(jī)組狀態(tài)約束、庫(kù)容約束等與長(zhǎng)時(shí)間尺度類(lèi)似，在此不重復(fù)贅述。

短時(shí)間尺度模型根據(jù)狀態(tài)空間方程將調(diào)度模型轉(zhuǎn)化成二次規(guī)劃模型后進(jìn)行求解。[Δu（k+i|k）]為[k]時(shí)刻預(yù)測(cè)未來(lái)[k+i]時(shí)刻抽蓄機(jī)組構(gòu)成的優(yōu)化控制序列，將該控制變量序列中的第一個(gè)控制變量下發(fā)，求出下一時(shí)刻抽蓄機(jī)組的有功出力，重復(fù)上述過(guò)程，以確保整個(gè)滾動(dòng)優(yōu)化過(guò)程具有更好的魯棒性。

2.2.4 反饋矯正

模型預(yù)測(cè)控制（MPC）滾動(dòng)優(yōu)化流程如圖3所示。

將系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)刻抽蓄機(jī)組有功出力值下發(fā)作為下一時(shí)刻滾動(dòng)優(yōu)化的初始值，這有別于傳統(tǒng)意義下的開(kāi)環(huán)全局優(yōu)化，作為閉環(huán)反饋能克服系統(tǒng)中風(fēng)電、光伏的不確定性，使新能源出力預(yù)測(cè)精度更高，即[y0（k+1）=yreal（k+1）]。

3 算例分析

3.1 算例簡(jiǎn)介

為結(jié)合東北某地區(qū)抽蓄機(jī)組實(shí)際情況說(shuō)明抽蓄機(jī)組對(duì)于調(diào)節(jié)峰值負(fù)荷波動(dòng)、降低燃煤火電機(jī)組出力的優(yōu)越性，本文考慮在同一節(jié)點(diǎn)分別接入300、1400 MW這2種容量的抽蓄機(jī)組，同時(shí)選取吉林某風(fēng)場(chǎng)、光伏場(chǎng)站典型日?qǐng)鼍跋聦?shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的IEEE-30節(jié)點(diǎn)作為算例對(duì)本文所提調(diào)度策略進(jìn)行驗(yàn)證。接線圖如圖4所示。該系統(tǒng)中包括6臺(tái)常規(guī)火電機(jī)組，抽蓄電站接于節(jié)點(diǎn)1、2處，風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站接于節(jié)點(diǎn)7、8處。

3.2 長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度策略對(duì)比

圖5為風(fēng)電、光伏、負(fù)荷典型日預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)時(shí)間尺度基于此數(shù)據(jù)中2個(gè)時(shí)段共8 h時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行優(yōu)化。一天之內(nèi)08：00—19：00的風(fēng)功率相對(duì)較差，太陽(yáng)能總輻射量較高，20：00—次日06：00的風(fēng)功率相對(duì)較好，而太陽(yáng)能總輻射量較低，可見(jiàn)風(fēng)電、光伏2種能源在日內(nèi)具有良好的互補(bǔ)作用，在一定程度可有效緩解單一可再生能源的波動(dòng)性。

為了驗(yàn)證聯(lián)合系統(tǒng)接入不同容量抽蓄機(jī)組以及考慮燃煤火電污染物排放懲罰的不同運(yùn)行工況，對(duì)于聯(lián)合系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間尺度本文采用3種調(diào)度模式。調(diào)度模式1、2均接入1400 MW容量抽蓄機(jī)組，調(diào)度模式1考慮氨氮化合物等污染物的排放，并將污染物排放的懲罰因子計(jì)入環(huán)境成本，調(diào)度模式2不考慮污染物的排放；調(diào)度模式3在節(jié)點(diǎn)接入300 MW容量抽蓄機(jī)組的情況下不考慮其污染物排放。

抽蓄機(jī)組作為綠色的儲(chǔ)能裝置暫不考慮其污染物排放，通過(guò)對(duì)比火電機(jī)組在3種調(diào)度模式下污染物排放量及風(fēng)電、光伏消納比例來(lái)驗(yàn)證本文所提計(jì)及環(huán)境成本下長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度對(duì)于降低污染物排放的有效性。圖6、圖7為長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度計(jì)劃中火電機(jī)組、抽蓄機(jī)組在3種調(diào)度模式下的出力對(duì)比情況。

接入1400 MW容量抽蓄機(jī)組的模式2相較于接入300 MW容量抽蓄機(jī)組的模式3，儲(chǔ)能機(jī)組的調(diào)峰作用更強(qiáng)，火電機(jī)組出力顯著降低，因此本文在節(jié)點(diǎn)接入1400 MW容量抽蓄機(jī)組情況下對(duì)比2種模式火電機(jī)組的污染物排放情況，在考慮污染物排放懲罰的模式1下火電機(jī)組出力低于未考慮污染物排放的模式2，尤其在08：00—11：00、14：00—17：00用電高峰之間更加明顯。

圖8為3種調(diào)度模式下風(fēng)光消納量對(duì)比情況，模式3由于抽蓄機(jī)組容量較小風(fēng)光消納水平在3種模式中最低。模式1的風(fēng)光消納量高于模式2，可見(jiàn)火電機(jī)組將發(fā)電空間受讓

給風(fēng)電、光伏機(jī)組來(lái)促進(jìn)新能源消納，而抽蓄機(jī)組在2種模式下相差不大。因此通過(guò)挖掘火電機(jī)組出力下調(diào)能力，可提升電網(wǎng)接納風(fēng)電、光伏水平。

圖9為2種模式下節(jié)點(diǎn)接入1400 MW容量抽蓄機(jī)組的污染物排放量對(duì)比情況。

同時(shí)結(jié)合表1的調(diào)度結(jié)果分析可見(jiàn)，由于計(jì)及環(huán)境成本下火電機(jī)組出力的降低，模式1下風(fēng)電、光伏的消納率分別為86%、93%，模式2下風(fēng)電、光伏的消納率分別為77%、87%，模式1下SO2、NOX、PM等污染物排放量相較于模式2分別減少了39.037、33.986、1121.523 t，而風(fēng)電、光伏的消納比例分別提升了9%、6%?？梢?jiàn)所提模型對(duì)于促進(jìn)風(fēng)光并網(wǎng)、降低污染物排放作用明顯。

3.3 短時(shí)間尺度調(diào)度策略對(duì)比

短時(shí)間尺度調(diào)度計(jì)劃下，本文考慮新能源機(jī)組出力抖動(dòng)較大和出力相對(duì)平緩2種不同模式，在相同的新能源出力、算例參數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)下，以接入1400 MW容量抽蓄機(jī)組且計(jì)及環(huán)境成本下的長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)度計(jì)劃為基礎(chǔ)，設(shè)置以下2種情境，情境1采用MPC進(jìn)行優(yōu)化，[M]為控制步長(zhǎng)，[NP]為預(yù)測(cè)步長(zhǎng)，取[M]=[NP]=4，即采用2 h為一個(gè)調(diào)度周期，即每隔15 min滾動(dòng)預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷、風(fēng)電及光伏出力；情境2采用單時(shí)間斷面的傳統(tǒng)開(kāi)環(huán)控制策略，基于改進(jìn)果蠅算法（LFOA）求解抽蓄機(jī)組出力計(jì)劃，設(shè)置種群數(shù)量為500個(gè)，迭代次數(shù)為3000次。

圖10為新能源出力相對(duì)平緩和抖動(dòng)較大的模式下開(kāi)環(huán)策略與基于MPC策略下抽蓄機(jī)組出力對(duì)比。如圖10a在出力平緩模式下，10：30—11：30之間2種策略的抽蓄機(jī)組出力相差不大。然而在圖10b出力抖動(dòng)較大模式下受MPC策略滾動(dòng)優(yōu)化的影響，平滑出力的優(yōu)勢(shì)更加明顯，能較好地適應(yīng)風(fēng)光波動(dòng)，有助于提升新能源接入系統(tǒng)的可靠性。

3.4 平穩(wěn)性指標(biāo)

為進(jìn)一步分析MPC調(diào)度策略下抽蓄機(jī)組波動(dòng)情況，采用平穩(wěn)性指標(biāo)為［16］：

式中：[λmax]——抽蓄機(jī)組在發(fā)電和抽水連續(xù)集中出力狀態(tài)下最大有功出力值；[λmin]——抽蓄機(jī)組在發(fā)電和抽水連續(xù)集中出力下有功出力最小值；[λ]——抽蓄機(jī)組在同一優(yōu)化時(shí)段內(nèi)有功出力平均值。通過(guò)定量比較抽蓄機(jī)組在抽水和發(fā)電2種連續(xù)集中出力情況的平穩(wěn)性指標(biāo)，表2所示在新能源出力緩慢抖動(dòng)模式下抽蓄機(jī)組出力的平穩(wěn)性指標(biāo)較開(kāi)環(huán)策略低，說(shuō)明了模型預(yù)測(cè)控制在平滑機(jī)組出力方面的有效性，尤其在出力突然抖動(dòng)模式下效果更加明顯，因此在應(yīng)對(duì)風(fēng)光出力的波動(dòng)性方面可較好地跟蹤計(jì)劃值。

3.5 調(diào)度計(jì)劃分析

為驗(yàn)證本文所提調(diào)度計(jì)劃的有效性，長(zhǎng)、短時(shí)間尺度與實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃曲線的對(duì)比情況如圖11所示。

長(zhǎng)時(shí)間尺度下依靠傳統(tǒng)開(kāi)環(huán)策略?xún)?yōu)化火電機(jī)組、抽蓄機(jī)組出力，由于時(shí)間尺度較大，風(fēng)電、光伏、負(fù)荷出力預(yù)測(cè)精度較低，使得調(diào)度計(jì)劃與實(shí)時(shí)計(jì)劃相比偏差較大。由于時(shí)間尺度較小，短時(shí)間尺度利用抽蓄機(jī)組來(lái)快速爬坡及時(shí)響應(yīng)新能源出力的波動(dòng)，基于模型預(yù)測(cè)控制原理實(shí)時(shí)反饋抽蓄機(jī)組出力來(lái)校正長(zhǎng)時(shí)間尺度計(jì)劃的功率缺額，可看出短時(shí)間尺度計(jì)劃出力與實(shí)際計(jì)劃的差異規(guī)模較小，說(shuō)明所建立的兩階段動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型在穩(wěn)定火電機(jī)組輸出前提下能有效削減峰值負(fù)荷、平抑風(fēng)光波動(dòng)。

4 結(jié) 論

針對(duì)風(fēng)光并網(wǎng)造成的波動(dòng)性及傳統(tǒng)火電機(jī)組的污染物排放問(wèn)題，本文建立計(jì)及環(huán)境成本下風(fēng)-光-火-蓄聯(lián)合系統(tǒng)兩階段動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，通過(guò)算例分析可得出以下結(jié)論：

1）長(zhǎng)時(shí)間尺度策略中選用1400 MW容量的抽蓄機(jī)組及考慮污染物排放的懲罰模式下，充分發(fā)揮了抽蓄機(jī)組在移峰、響應(yīng)爬坡的優(yōu)勢(shì)?；痣姍C(jī)組自身出力顯著降低，進(jìn)而在減少碳的排放的同時(shí)降低了以SO2、NOX、PM為代表的污染物排放量。對(duì)于調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，加快能源低碳轉(zhuǎn)型作用明顯。

2）短時(shí)間尺度中模型預(yù)測(cè)控制策略在風(fēng)光出力抖動(dòng)較大的模式下平抑風(fēng)光波動(dòng)效果顯著，同時(shí)抽蓄機(jī)組連續(xù)集中出力情況下的平穩(wěn)性指標(biāo)說(shuō)明了MPC在平滑有功出力的有效性，有助于減少抽水蓄能機(jī)組的機(jī)械損耗，延長(zhǎng)抽蓄機(jī)組的使用壽命。

因此，本文所提方法在降低電力污染物排放的同時(shí)有效提高系統(tǒng)風(fēng)光消納能力，可在抽水蓄能機(jī)組大規(guī)模建設(shè)的背景下對(duì)于新能源高比例并網(wǎng)的電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化研究提供理論基礎(chǔ)。

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TWO-STAGE OPTIMAL DISPATCHING OF WIND

POWER-PHOTOVOLTAIC-THERMAL POWER-PUMPED

STORAGE COMBINED SYSTEM

Luo Yuanxiang，Wang Yuhang，Liu Cheng，F(xiàn)an Lidong

（School of Electrical Engineering， Northeast Electric Power University， Jilin 132012， China）

Abstract：Grid-connection of wind power and photovoltaic is an effective means to reduce pollutant discharge from traditional coal-fired power plants. However， there is uncertainty in its intermittent energy output and the high-proportioned grid-connection results in challenges to the stable operation of electric power systems. In view of this， this paper utilizes the advantages of pumped storage in large capacity and fast response to establish a two-stage dynamic scheduling model of wind power， photovoltaic， thermal power and pumped storage. The long-time scale is aimed at minimizing total cost， so as to optimize controllable power output through considering the cost of system operation， emissions of SO2， NOX and PM， and punishment from wind and photovoltaic abandonment in an integrated way. With the long-time scale as the benchmark， the short-time scale is to continuously solve the output increment on the basis of the model predictive control principle and minimize the active output deviation of the pumped storage unit so as to enhance the smoothness of the scheduling. Finally， the actual data of pumped storage units in a region of northeast China and the improved IEEE-30 node system simulation are followed to verify the effectiveness of the model proposed herein， so as to bring down the pollutant-discharge level of the system and raise the capacity of the power system for consumption of wind power and photovoltaics.

Keywords：model predictive control； scheduling algorithms； renewable energy resources； pumped storage power plants； environmental cost

附 錄