夏芹芹, 羅永捷, 王榮茂, 鄒 堯, 羅桓桓 李金燦, 周念成, 王強(qiáng)鋼
(1.重慶大學(xué) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400044;2.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司,沈陽 110002; 3.廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司,南寧 530012)
當(dāng)前,國務(wù)院出臺(tái)關(guān)于碳達(dá)峰、碳中和的重大戰(zhàn)略決策[1-2],全面推進(jìn)風(fēng)力發(fā)電(風(fēng)電)、光伏發(fā)電(光伏)大規(guī)模開發(fā)和高質(zhì)量發(fā)展,推動(dòng)建立風(fēng)、光互補(bǔ)調(diào)節(jié)的新能源發(fā)電基地.國家發(fā)展改革委員會(huì)和國家能源局指導(dǎo)相關(guān)企事業(yè)單位積極探索“風(fēng)光水火儲(chǔ)一體化”實(shí)施,以提升各類能源互補(bǔ)協(xié)調(diào)能力[3].因此,研究風(fēng)電、光伏的高效利用對推動(dòng)新能源高質(zhì)量發(fā)展、能源互補(bǔ)協(xié)調(diào)、降低火電機(jī)組碳排放具有現(xiàn)實(shí)意義.
然而,風(fēng)光出力波動(dòng)性和不確定性給電力系統(tǒng)帶來挑戰(zhàn).一方面,風(fēng)光出力波動(dòng)性表現(xiàn)在預(yù)測與實(shí)際出力的誤差,這些誤差需要電力系統(tǒng)的可控靈活資源進(jìn)行調(diào)控,如果調(diào)控能力不足可能引發(fā)棄風(fēng)棄光或供電不足的問題[4];另一方面,風(fēng)光出力波動(dòng)性也表現(xiàn)在短時(shí)間內(nèi)輸出功率發(fā)生大幅度單方向變化,即爬坡事件[5].風(fēng)光爬坡事件主要與區(qū)域氣象資源有關(guān)[6-7].爬坡事件可能導(dǎo)致電力系統(tǒng)難以消納新能源,并可能威脅系統(tǒng)安全運(yùn)行.因此,研究風(fēng)電、光伏爬坡事件,減少其影響是新能源發(fā)電研究的重要課題之一.
風(fēng)光不確定性首先可通過同地區(qū)的風(fēng)光互補(bǔ)和源荷匹配解決.文獻(xiàn)[8]中提出描述風(fēng)光出力與負(fù)荷貼近程度的負(fù)荷匹配和互補(bǔ)指標(biāo),對新能源互補(bǔ)進(jìn)行評價(jià);文獻(xiàn)[9]中考慮風(fēng)光2種新能源之間的相關(guān)性,提出大規(guī)模風(fēng)光互補(bǔ)的多目標(biāo)電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃方法;文獻(xiàn)[10]中針對風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng),提出一種改進(jìn)的優(yōu)化規(guī)模確定方法,以實(shí)現(xiàn)注入電網(wǎng)的功率波動(dòng)更小的目標(biāo).
除風(fēng)光互補(bǔ)和源荷匹配外,風(fēng)電、光伏不確定性主要由電力系統(tǒng)的可控靈活性發(fā)電資源進(jìn)行消納.在我國北方地區(qū),火力發(fā)電(火電)是發(fā)電側(cè)主要靈活性資源[11].當(dāng)前,通過機(jī)組改造和政策支持,火電已具備更強(qiáng)的調(diào)控能力以更好地消納新能源[12].與僅具備常規(guī)調(diào)峰(RPR)能力的機(jī)組相比,具備深度調(diào)峰(DPR)能力的火電機(jī)組能夠低于正常最小出力運(yùn)行[13],以提供更多調(diào)峰能力.此外,我國東北地區(qū)已有調(diào)峰輔助服務(wù)政策,使火電可通過該服務(wù)獲得額外利益[14].
火電與新能源的配合可采用耦合系統(tǒng)的形式.耦合系統(tǒng)是一種將物理距離較近的新能源和火電機(jī)組整合組成的集成系統(tǒng).因其通過同一并網(wǎng)點(diǎn)連接到主電網(wǎng),對外可視作單個(gè)電源由調(diào)度部門進(jìn)行調(diào)控,系統(tǒng)運(yùn)行者根據(jù)總出力對其內(nèi)部電源出力進(jìn)行分配,以提高各電源的協(xié)同性,并通過輔助服務(wù)獲得更多經(jīng)濟(jì)效益.文獻(xiàn)[15]中考慮新能源與火電耦合系統(tǒng)的耦合機(jī)制,建立多維協(xié)同性能評價(jià)體系,并提出耦合潛力辨識(shí)方法,驗(yàn)證耦合系統(tǒng)在電源協(xié)同互補(bǔ)方面的優(yōu)勢.文獻(xiàn)[16]中提出一種通過階梯式爬坡率進(jìn)行表征的火電機(jī)組深度調(diào)峰運(yùn)行模型,應(yīng)用于含風(fēng)電和火電耦合系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度模型中,并通過仿真驗(yàn)證含風(fēng)電和火電的耦合系統(tǒng)中,通過充分挖掘火電的深度調(diào)峰特性可提高可再生能源的利用率.
在新能源與常規(guī)電源耦合的規(guī)劃方面,相關(guān)研究主要考慮綜合能源系統(tǒng)或電源打捆的形式.文獻(xiàn)[17]中針對基于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)耦合的電力、天然氣區(qū)域綜合能源系統(tǒng),采用多階段規(guī)劃和多場景分析,獲得線路、管網(wǎng)規(guī)劃及冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的定容選址方案.文獻(xiàn)[18]中構(gòu)建了一個(gè)考慮可靠性與成本的多目標(biāo)協(xié)調(diào)電-氣耦合系統(tǒng)容量規(guī)劃模型,以實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組與儲(chǔ)能裝置的選址定容.文獻(xiàn)[19]中提出一種基于時(shí)序運(yùn)行模擬的風(fēng)火打捆容量最優(yōu)配比整定方法,對比大范圍區(qū)域中不同風(fēng)火配比下的風(fēng)電消納能力及運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性數(shù)據(jù),給出兼顧環(huán)保性、安全性與經(jīng)濟(jì)性的風(fēng)火配比.文獻(xiàn)[20]中以保證輸電工程的安全運(yùn)行為目標(biāo),構(gòu)建了一個(gè)考慮大區(qū)域新能源穿透功率極限、新能源出力反調(diào)峰及大波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域風(fēng)光火打捆多目標(biāo)優(yōu)化配置模型.
總結(jié)上述文獻(xiàn)可知,目前已有的相關(guān)研究主要集中在多能源耦合系統(tǒng)容量規(guī)劃或發(fā)電側(cè)大范圍新能源與傳統(tǒng)電源打捆外送的宏觀層面容量規(guī)劃,缺少針對發(fā)電側(cè)含風(fēng)、光、火且距離較近的多電源耦合系統(tǒng)的精細(xì)化源荷協(xié)同配合分析,缺少考慮風(fēng)電、光伏爬坡特性和源荷匹配特性與耦合系統(tǒng)的相互影響,無法精確反映風(fēng)光火資源在耦合系統(tǒng)內(nèi)部電源間、耦合系統(tǒng)和外部負(fù)荷需求間的協(xié)同作用效果.此外,未有研究針對給定火電機(jī)組如何充分挖掘火電調(diào)峰能力及利用源荷特性,合理配置風(fēng)電、光伏容量,組成高效協(xié)同風(fēng)光火耦合系統(tǒng)作定量分析.
針對上述不足,以含風(fēng)電、光伏、火電機(jī)組的耦合系統(tǒng)為基礎(chǔ),考慮新能源爬坡特性和負(fù)荷關(guān)鍵指標(biāo),結(jié)合相關(guān)文件中控制新增火電、加快現(xiàn)役機(jī)組靈活性改造、推動(dòng)火電向基礎(chǔ)保障性和調(diào)節(jié)性電源轉(zhuǎn)型的政策導(dǎo)向[1],研究在已有火電機(jī)組的情況下,風(fēng)電、光伏的容量優(yōu)化配置方法.首先,分析風(fēng)光火耦合系統(tǒng)的運(yùn)行模式,對相關(guān)不確定性變量進(jìn)行表征;其次,提取風(fēng)電、光伏及其耦合后的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間,結(jié)合關(guān)鍵負(fù)荷特性指標(biāo)進(jìn)行源荷匹配性評價(jià);再次,以綜合收益最優(yōu)為目標(biāo),建立考慮源荷特性、源荷匹配和多種成本、收益的不確定性風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置模型;最后,通過我國遼寧地區(qū)的實(shí)際算例,驗(yàn)證所提容量優(yōu)化配置模型的有效性,并分析容量優(yōu)化配置結(jié)果、爬坡事件及源荷匹配性的影響因素,為耦合系統(tǒng)規(guī)劃人員提供不同情形中風(fēng)、光裝機(jī)容量配置的參考.本文的創(chuàng)新性主要在于:針對發(fā)電側(cè)風(fēng)光火耦合系統(tǒng),充分考慮源荷關(guān)鍵特性,確定已有火電機(jī)組如何配置風(fēng)電、光伏的最優(yōu)裝機(jī)容量,解決發(fā)電基地工程實(shí)際中電源協(xié)調(diào)配置問題;針對區(qū)域特點(diǎn),從源、荷兩個(gè)方面挖掘和利用風(fēng)光火耦合系統(tǒng)的規(guī)律,為新能源最優(yōu)容量配置提供參考與提升建議.
風(fēng)光火耦合系統(tǒng)由物理距離相近的火電、風(fēng)電和光伏電源組成,并通過同一點(diǎn)接入主電網(wǎng),其主要結(jié)構(gòu)如圖1所示.風(fēng)光火耦合系統(tǒng)運(yùn)行模式為:①電力系統(tǒng)調(diào)度部門綜合考慮風(fēng)、光、負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)和火電特性,制訂負(fù)荷需求計(jì)劃曲線;②耦合系統(tǒng)以自身經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)原則,對外根據(jù)負(fù)荷需求計(jì)劃曲線發(fā)電,對內(nèi)協(xié)調(diào)各電源出力;③耦合系統(tǒng)可從外部電力系統(tǒng)購買一定電量,也可進(jìn)行一定的棄風(fēng)、棄光;④耦合系統(tǒng)可參與調(diào)峰輔助服務(wù)獲得收益.在容量配置階段,調(diào)度部門可與耦合系統(tǒng)進(jìn)行配合,針對性調(diào)整負(fù)荷需求曲線以實(shí)現(xiàn)源側(cè)和負(fù)荷側(cè)的匹配及雙向高效利用.
圖1 風(fēng)光火耦合系統(tǒng)示意圖
本文考慮的不確定性變量包括風(fēng)電、光伏發(fā)電功率和負(fù)荷需求,采用場景法表征不確定性.場景法的主要思想如下:①對每種類型的相互獨(dú)立不確定性變量或具有相關(guān)性的不確定性變量,根據(jù)其相應(yīng)概率密度函數(shù)或聯(lián)合概率密度函數(shù),獲得代表性場景及場景的相應(yīng)概率[21-22];②根據(jù)不同類型的相互獨(dú)立不確定性變量概率密度函數(shù)及具有相關(guān)性的不確定性變量聯(lián)合概率密度函數(shù),通過場景生成、聚合和削減,得到多個(gè)包含所有類型不確定性變量的場景及其相應(yīng)概率,以此將不確定性問題轉(zhuǎn)換為多個(gè)確定性問題;由于得到的不確定性變量場景概率之和為1,最終可通過期望值體現(xiàn)在待求問題中[21].為表征風(fēng)、光出力和負(fù)荷的不確定性,采用場景法的步驟如下:通過風(fēng)、光發(fā)電功率和負(fù)荷1年12個(gè)月的月度數(shù)據(jù),采用削減方法,每月生成一條具有代表性的典型日每小時(shí)期望風(fēng)、光出力和負(fù)荷需求曲線,如圖2所示.考慮風(fēng)、光出力、負(fù)荷需求之間相互獨(dú)立,采用正態(tài)分布表征每小時(shí)實(shí)際風(fēng)、光出力、負(fù)荷需求與期望值的誤差,其中風(fēng)、光出力、負(fù)荷需求對應(yīng)正態(tài)分布的均值為其每小時(shí)期望值,即圖2中的值,方差與期望值和最大出力有關(guān)[16].使用上文所述場景法獲得同時(shí)考慮風(fēng)、光出力和負(fù)荷整體曲線的代表性場景及其相應(yīng)概率,用于耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置仿真,每小時(shí)最終場景數(shù)為5個(gè),如圖3所示.使用MATLAB 進(jìn)行場景生成和聚合,GAMS軟件提供的Scenred[23]模塊用于場景削減.結(jié)合12個(gè)典型日場景的風(fēng)、光出力、負(fù)荷曲線及每個(gè)典型日中每個(gè)時(shí)刻的5個(gè)場景計(jì)算,每種不確定性變量的總場景數(shù)量為1 440個(gè),根據(jù)文獻(xiàn)[21]中的研究,場景削減后的精度已經(jīng)過驗(yàn)證,故綜合考慮計(jì)算量與容量優(yōu)化配置的目的,經(jīng)削減后的場景數(shù)量能夠滿足精度需求.場景法的更多詳情可參考文獻(xiàn)[21-23].
圖2 每月典型日的期望風(fēng)電、光伏出力和負(fù)荷需求曲線
圖3 場景法得到的每月典型日的風(fēng)電、光伏出力和負(fù)荷需求具體場景
爬坡事件可表征風(fēng)光出力的大尺度波動(dòng),是分析耦合系統(tǒng)所在地區(qū)風(fēng)光資源,研究其出力互補(bǔ)性的重要手段.根據(jù)最優(yōu)爬坡時(shí)段,同時(shí)考慮不確定性,對每個(gè)具體場景的風(fēng)電、光伏及其耦合后的爬坡事件進(jìn)行辨識(shí)分析.
目前對于爬坡事件主要有4種定義形式[6],其核心內(nèi)容均為表征給定觀測時(shí)間段內(nèi)功率變化是否超過閾值.在給定火電裝機(jī)容量配置風(fēng)電、光伏裝機(jī)容量的耦合系統(tǒng)中,因靈活性調(diào)節(jié)資源固定,所關(guān)心的爬坡事件為觀測時(shí)間內(nèi)新能源發(fā)電功率在單位時(shí)間內(nèi)是否超過給定的實(shí)際數(shù)值.因此,風(fēng)電、光伏爬坡事件的表征如下:給定時(shí)間和功率的序列{(t1,P1),(t2,P2),…,(tn,Pn)},如果在時(shí)間段[ts,te]內(nèi),存在
(Pe-Ps)/(te-ts)>|Ra|
(1)
則認(rèn)為在起始時(shí)刻ts至結(jié)束時(shí)刻te時(shí)間段內(nèi)發(fā)生爬坡事件.式中:Pe、Ps分別為te、ts時(shí)刻的功率;|Ra|為爬坡率閾值,當(dāng)(Pe-Ps)/(te-ts)>Ra時(shí),發(fā)生上爬坡;當(dāng)(Pe-Ps)/(te-ts)<-Ra時(shí),發(fā)生下爬坡.
(2)
式中:J(ti,tj)是在時(shí)間間隔[ti,tj]內(nèi)獲得的最大分?jǐn)?shù),其值可通過tj-ti個(gè)子問題的最大值計(jì)算;W(ti,tk)是時(shí)間間隔[ti,tk]的權(quán)重,其值與發(fā)生爬坡事件的時(shí)間段長度有關(guān),時(shí)間段長度越長,其值越大.更多關(guān)于最優(yōu)爬坡時(shí)段的計(jì)算可參考文獻(xiàn)[24].
風(fēng)光火耦合系統(tǒng)的供電能力需要與耦合點(diǎn)外部的負(fù)荷需求相匹配才能夠更好地發(fā)揮耦合系統(tǒng)中發(fā)電資源的作用.因耦合系統(tǒng)同時(shí)為本地負(fù)荷和上級電力系統(tǒng)供電,針對其負(fù)荷需求曲線的制訂雖具有一定靈活調(diào)整空間,但負(fù)荷需求曲線的部分特性仍主要與耦合系統(tǒng)所在地區(qū)有關(guān),難以改變.針對上述問題,從我國常用負(fù)荷特性指標(biāo)[25]中,選擇年最大負(fù)荷、年峰谷差率及其對風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置的結(jié)果影響進(jìn)行研究.這些指標(biāo)可隨負(fù)荷需求曲線的制訂直接改變,且在耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置研究中具有代表性.其中,年最大負(fù)荷涉及耦合系統(tǒng)最大供電能力,年峰谷差率與耦合系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力相關(guān).
為分析耦合系統(tǒng)所在區(qū)域的源荷耦合程度及影響因素,選取已有研究中的2個(gè)典型源荷評價(jià)指標(biāo),再針對其局限性提出額外2個(gè)源荷評價(jià)指標(biāo),共同對風(fēng)光火耦合系統(tǒng)源荷匹配性進(jìn)行評價(jià).其中,選取的指標(biāo)及其計(jì)算方法如下:
(1) 源荷追蹤系數(shù)[26].表征風(fēng)、光出力曲線與負(fù)荷需求曲線的貼合程度,其值越大表示貼合程度越高.其公式表示為
(3)
(2) 源荷變化系數(shù)[26].表征風(fēng)、光出力曲線與負(fù)荷需求曲線差值相對于其平均值的波動(dòng)水平,其值越大表示曲線整體較平均值的波動(dòng)水平越大.其公式表示為
(4)
上述指標(biāo)主要表征源荷匹配后曲線的整體趨勢,無法反映源荷匹配后曲線在相鄰時(shí)刻的波動(dòng)水平以分析火電機(jī)組爬坡壓力和調(diào)節(jié)能力.因此,提出源荷平均絕對值變化率和源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離指標(biāo),作為上述指標(biāo)的補(bǔ)充,具體如下:
(1) 源荷平均絕對值變化率.表征風(fēng)、光出力曲線與負(fù)荷需求曲線差值在相鄰時(shí)刻的波動(dòng)率,其值越大表示曲線相鄰時(shí)刻波動(dòng)越大.其公式為
(5)
(2) 源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離.表征風(fēng)、光出力曲線與負(fù)荷需求曲線形態(tài)的相似程度,其值越小表示兩條曲線越相似[27],即相鄰時(shí)刻曲線差值變化越小.該指標(biāo)通過迭代計(jì)算為
(6)
式中:Li,j為i時(shí)刻和j時(shí)刻的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離,L0,0=0,L0,j=Li,0=+∞;di,j為i時(shí)刻和j時(shí)刻風(fēng)光出力與負(fù)荷需求的歐氏距離;I4為源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離.
所選取的源荷匹配評價(jià)指標(biāo)具有顯著針對性,從源荷曲線數(shù)值差異、整體波動(dòng)、相鄰時(shí)間波動(dòng)和曲線時(shí)序相似度4個(gè)具體方面直觀反映源荷匹配中的不同關(guān)鍵特征.這些評價(jià)指標(biāo)均可獨(dú)立使用,不依賴其指標(biāo)之間的協(xié)助判斷,不受指標(biāo)之間相關(guān)性的影響.
從耦合系統(tǒng)運(yùn)營者角度,風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量規(guī)劃目標(biāo)是最大化經(jīng)濟(jì)效益,結(jié)合上文所述提倡減少新增火電機(jī)組的原則,風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量配置主要考慮我國東北缺少水電地區(qū)中已投產(chǎn)的火電機(jī)組配置風(fēng)光機(jī)組容量的場景,并以最大化經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo).
考慮風(fēng)光出力和負(fù)荷需求的不確定性,建立一個(gè)兩階段不確定性風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量規(guī)劃模型,在考慮耦合系統(tǒng)發(fā)電收益、調(diào)峰輔助服務(wù)收益、投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本和污染排放成本的條件下,實(shí)現(xiàn)年化總收入(FA)最大,目標(biāo)函數(shù)如下:
maxFA=FGI-(FOP,d+FOP,u)-(FTE,d+FTE,u)+
FWTI,u+FPVI,u-FWTC,u-FPVC,u-Fgs,u
(7)
目標(biāo)函數(shù)含有兩個(gè)決策階段,第1階段使用下標(biāo)d表示,第2階段使用下標(biāo)u表示.其中第1階段是確定性的,該階段的決策變量在不確定性被考慮前就已被確定;第2階段是不確定性的,該階段的決策變量是實(shí)時(shí)可變動(dòng)資源對不確定因素在第1階段中產(chǎn)生影響后進(jìn)行的修正.使用不同場景法表征模型中的不確定性因素,并在最終通過計(jì)算期望值將第2階段中的場景由不確定性轉(zhuǎn)化為確定性.式(7)中各部分計(jì)算的均為年化收益期望值.
式(7)中FGI為火電機(jī)組售電收益,與耦合系統(tǒng)參與調(diào)峰輔助服務(wù)的情況有關(guān).根據(jù)東北電力市場輔助服務(wù)相關(guān)規(guī)定[14],當(dāng)運(yùn)行的火電機(jī)組發(fā)電功率小于補(bǔ)償基準(zhǔn)時(shí),可獲調(diào)峰輔助服務(wù)補(bǔ)償.風(fēng)光火耦合系統(tǒng)可充分利用風(fēng)光資源獲得調(diào)峰輔助服務(wù)補(bǔ)償,取得競爭優(yōu)勢.火電機(jī)組的發(fā)電收益由下式計(jì)算:
(8)
(9)
pTH_EXP(g,tM)=PTH(g,tM)+
FGI(g,tM)=
(10)
式(7)中FOP,d+FOP,u為火電機(jī)組運(yùn)行成本,考慮了火電機(jī)組常規(guī)調(diào)峰和深度調(diào)峰兩種狀態(tài).常規(guī)調(diào)峰狀態(tài)運(yùn)行費(fèi)用考慮了機(jī)組單位發(fā)電量的煤耗和維護(hù)費(fèi)用;深度調(diào)峰狀態(tài)由于火電機(jī)組工況較差,運(yùn)行費(fèi)用還需考慮此狀態(tài)的額外損耗費(fèi)用,運(yùn)行成本通過下式計(jì)算:
(11)
(12)
式中:aOP、bOP、cOP、aDPR、bDPR為擬合函數(shù)中的計(jì)算系數(shù).
式(7)中FTE,d+FTE,u為火電機(jī)組污染排放處理費(fèi)用:
(13)
式中:CTE(n)、ρTE(n)、τTE(n)分別為火電機(jī)組第n種污染物的單位當(dāng)量處理費(fèi)用、單位發(fā)電量排放系數(shù)和污染當(dāng)量值;N為污染物總數(shù),考慮的污染物為煙塵、SO2和NOx.
式(7)中FWTI,u、FPVI,u分別為風(fēng)電、光伏的售電收益:
(14)
(15)
式中:PWT(tM,s)、PPV(tM,s)分別為考慮不同場景不確定性波動(dòng)的風(fēng)、光發(fā)電功率;CWT、CPV分別為風(fēng)、光單位發(fā)電量售電收益.
式(7)中FWTC,u、FPVC,u分別為風(fēng)、光的投資和維護(hù)成本.風(fēng)電、光伏在壽命周期內(nèi)維護(hù)成本相對固定且費(fèi)用較低,同投資成本類似,可折算至單位裝機(jī)容量進(jìn)行表征[29]:
(16)
(17)
式中:SWT、SPV分別為風(fēng)電、光伏的規(guī)劃裝機(jī)容量;IWT、IPV分別為風(fēng)電、光伏單位裝機(jī)容量的投資和維護(hù)成本;yWT、yPV分別為風(fēng)電、光伏的使用年限;r為年利率.
式(7)中Fgs,u為耦合系統(tǒng)無法滿足負(fù)荷需求時(shí)從外部電力系統(tǒng)的購電費(fèi)用:
Fgs,u=
(18)
式中:Cgs為從外部電力系統(tǒng)購買單位電量的費(fèi)用;Pgs(tM,s)為不同場景下耦合系統(tǒng)從外部電力系統(tǒng)購買的發(fā)電功率,即耦合系統(tǒng)發(fā)電功率缺額.
風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置的約束條件包括功率平衡約束,電源相關(guān)發(fā)電約束,以及源荷匹配限制爬坡事件約束.約束條件針對每個(gè)典型日獨(dú)立列寫,不同月份典型日之間的約束無關(guān)聯(lián).
2.2.1功率平衡約束 功率平衡約束反映耦合系統(tǒng)內(nèi)部的發(fā)電功率應(yīng)滿足耦合點(diǎn)的負(fù)荷需求:
PWT(t,s)=PL(t,s)-Pgs(t,s)
(19)
Pgs(t,s)應(yīng)小于該時(shí)刻負(fù)荷需求預(yù)測值PL_pre(t)的一定比例,即Pgs(t,s)≤φLPL_pre(t),其中φL為比例系數(shù).
2.2.2火電機(jī)組發(fā)電約束 火電機(jī)組發(fā)電約束主要包括運(yùn)行狀態(tài)約束和爬坡約束:
(20)
火電機(jī)組的實(shí)時(shí)靈活性調(diào)節(jié)資源PTHR(g,t,s)會(huì)受到火電機(jī)組的爬坡率,當(dāng)前出力狀態(tài)、出力范圍限制:
(21)
2.2.3風(fēng)電/光伏發(fā)電約束 耦合系統(tǒng)中的風(fēng)電和光伏在發(fā)電時(shí)可通過降低利用率以滿足功率平衡:
(22)
2.2.4風(fēng)光爬坡事件限制約束 為限制耦合系統(tǒng)中的風(fēng)電和光伏安裝容量過大引起爬坡事件增加,利用源荷耦合對相鄰時(shí)刻的凈功率差進(jìn)行限制:
|(PWT(t″,s)+PPV(t″,s)-PL(t″,s))-
(PWT(t″,s)+PPV(t′,s)-PL(t′,s))|/
(t″-t′)≥σR
(23)
式中:1≤t′ 建立的風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置模型中包括第1階段和第2階段決策變量.第1階段決策變量包括火電確定性發(fā)電功率PTH(g,t),風(fēng)電、光伏的裝機(jī)容量SPV、SWT.第2階段決策變量包括火電靈活性發(fā)電功率PTHR(g,t,s),風(fēng)電、光伏的實(shí)時(shí)出力PWT(t,s)、PPV(t,s),耦合系統(tǒng)供電缺額Pgs(t,s). 以我國遼寧某區(qū)域具備形成圖1所示耦合系統(tǒng)條件的2臺(tái)600 MW火電機(jī)組為算例進(jìn)行風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置仿真.風(fēng)、光出力及負(fù)荷需求曲線使用圖3所示的12個(gè)典型日場景及其相應(yīng)概率,作為容量優(yōu)化配置模型的輸入之一.本算例的調(diào)峰輔助服務(wù)相關(guān)政策參考文獻(xiàn)[14],火電機(jī)組的污染排放相關(guān)參數(shù)參考文獻(xiàn)[16],火電機(jī)組常規(guī)運(yùn)行狀態(tài)和深度調(diào)峰狀態(tài)的最小出力為機(jī)組容量的50%和30%,爬坡率分別為9 MW/min和6 MW/min;源荷耦合后相鄰時(shí)刻的凈功率差限值σR為 100 MW;風(fēng)電、光伏的裝機(jī)與運(yùn)維綜合成本分別為 1.615 8×107元/MW和4.001×106元/MW,售電價(jià)格分別為850元/(MW·h)和740元/(MW·h),壽命分別為30 a和25 a;年利率為5%.為避免耦合系統(tǒng)中電源因各類情況無法供電可能導(dǎo)致的較大負(fù)荷缺額,最大負(fù)荷值僅考慮略大于或等于火電機(jī)組總裝機(jī)容量的情形. 建立的風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置模型為混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型.為方便求解,通過分段線性化和大M法將優(yōu)化模型中整數(shù)變量松弛后[30]使用商業(yè)求解器Gurobi[31]進(jìn)行求解,展示的結(jié)果均為期望值. 為研究負(fù)荷需求曲線最大值對容量優(yōu)化配置結(jié)果的影響,基于區(qū)域原始負(fù)荷需求曲線,結(jié)合1.4節(jié)中選取的兩個(gè)負(fù)荷特性指標(biāo),考慮該區(qū)域的源荷特性,調(diào)整負(fù)荷需求曲線,研究上述因素對耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置結(jié)果的影響,結(jié)果如表1所示.需要注意的是,負(fù)荷曲線基于源荷特性僅作略微調(diào)整,保證容量優(yōu)化配置有解且符合實(shí)際情況. 表1 不同情形風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置結(jié)果 在峰谷差率和新能源利用率相等時(shí),最大負(fù)荷減小會(huì)導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量和總綜合收益減小,且每減小100 MW最大負(fù)荷可導(dǎo)致新能源滲透率減少4%左右,如情形1、7、11和5、9,這是因?yàn)樨?fù)荷整體減小后,更少的風(fēng)光裝機(jī)容量即可滿足負(fù)荷需求. 在最大負(fù)荷和新能源利用率相等時(shí),峰谷差率減小可導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量增大,總綜合收益增大,如情形1、5、7、9和3、6、8、10.這是由于負(fù)荷需求曲線的峰谷差率減小,使火電可投入更多的調(diào)節(jié)資源給風(fēng)光,而風(fēng)光在獲得更多調(diào)節(jié)資源后,能增加裝機(jī)容量使總收益變大.雖然負(fù)荷峰谷差率受區(qū)域負(fù)荷特性影響無法大幅調(diào)整,但可略微減小以提升耦合系統(tǒng)綜合收益. 在最大負(fù)荷和峰谷差率相等時(shí),新能源利用率減小可導(dǎo)致風(fēng)光總裝機(jī)容量和總收益變大,如情形1~4和情形7~8.這是由于新能源最小利用率的降低表示耦合系統(tǒng)可棄更多風(fēng)光發(fā)電負(fù)荷.由此,在一些風(fēng)光出力較極端且耦合系統(tǒng)的新能源最小利用率較低的場景下,通過棄風(fēng)棄光即可滿足功率平衡需求;此外,更多的棄風(fēng)棄光意味著火電投入的調(diào)節(jié)資源更少.上述因素綜合作用導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量及綜合收益增大,仍需指出,新能源最小利用率減小雖利于提升綜合收益,但棄風(fēng)棄光過多與保證新能源最小利用率的政策不符.因此耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置中,應(yīng)考慮新能源最小利用率達(dá)一定標(biāo)準(zhǔn). 計(jì)算不同情形下風(fēng)電、光伏的裝機(jī)容量比可知,風(fēng)電裝機(jī)容量大于光伏裝機(jī)容量,新能源最小利用率對風(fēng)光裝機(jī)容量比影響較小,如情形1~4,這是由于新能源中風(fēng)電在全時(shí)間段中具有更好的發(fā)電能力,且爬坡事件發(fā)生較少,新能源最小利用率主要與運(yùn)行情況有關(guān);最大負(fù)荷相同時(shí),負(fù)荷峰谷差率減小可導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量比增大,如情形1和5,這是由于負(fù)荷峰谷差率減小可使火電具有更多的靈活性資源平抑新能源波動(dòng),而新能源中風(fēng)電在全時(shí)間段中具有更好的發(fā)電能力;負(fù)荷峰谷差率相同時(shí),最大負(fù)荷減小可導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量比減小,如情形1、7、11,這是由于最大負(fù)荷減小后,新能源裝機(jī)容量需求減小,而風(fēng)電裝機(jī)成本較光伏高. 綜合上述情形,本文研究區(qū)域的耦合系統(tǒng)中,考慮最大負(fù)荷略大于火電機(jī)組總裝機(jī)容量的情況,新能源的最佳滲透率主要在30%~40%左右,其中風(fēng)電裝機(jī)容量大于光伏裝機(jī)容量,且隨著新能源滲透率增大,風(fēng)光裝機(jī)容量比增加;當(dāng)最大負(fù)荷較大、峰谷差率和新能源最小利用率均較小時(shí),耦合系統(tǒng)的新能源滲透率可達(dá)到40%以上,如情形6所示. 采用1.3節(jié)中最優(yōu)爬坡區(qū)間計(jì)算方法,分析耦合系統(tǒng)中風(fēng)、光年爬坡事件,風(fēng)光耦合后爬坡事件的影響因素. 首先分析不同爬坡閾值對上述爬坡事件發(fā)生時(shí)間的影響,設(shè)置最大負(fù)荷為 1 400 MW,峰谷差率為0.55,新能源最小利用率為0.9,爬坡閾值設(shè)置為30~120 MW,間隔1 MW,分別計(jì)算風(fēng)、光和風(fēng)光耦合后年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間,結(jié)果如圖4所示.由圖可知,在相同爬坡閾值下,光伏比風(fēng)電的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間高出很多,結(jié)合圖2中風(fēng)光期望出力曲線可知,該地區(qū)風(fēng)電整體波動(dòng)較小,而光伏在每天日出和日落時(shí)功率變化很大,容易發(fā)生爬坡事件.爬坡閾值較小和較大,即30~50 MW和75~120 MW時(shí),風(fēng)光耦合后的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間小于光伏的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間;爬坡閾值處于中等值,即50~75 MW時(shí),風(fēng)光耦合后的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間大于光伏的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間;在本節(jié)研究的爬坡閾值下,風(fēng)光耦合后的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間幾乎均小于風(fēng)電、光伏的年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間直接相加.上述現(xiàn)象說明該地區(qū)的風(fēng)光互補(bǔ)性較好,風(fēng)電可以減少光伏爬坡事件,尤其在抑制較大或者較小的爬坡事件時(shí)效果較好. 圖4 風(fēng)電、光伏及其耦合后年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間與爬坡閾值的關(guān)系 其次分析給定爬坡閾值下,不同容量優(yōu)化配置結(jié)果對風(fēng)、光年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間和風(fēng)光耦合后年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間的影響,爬坡閾值設(shè)為80 MW,結(jié)果如圖5所示,圖中10組數(shù)據(jù)從左至右分別對應(yīng)情形1~10.分析可得,雖然新能源裝機(jī)容量大會(huì)引起其波動(dòng)變大,更易達(dá)到給定爬坡閾值,但年爬坡事件總發(fā)生時(shí)間與風(fēng)光裝機(jī)容量并非完全正相關(guān),如情形4和5.這是因?yàn)樽畲筘?fù)荷、峰谷差率較大,新能源利用率較小時(shí),風(fēng)電、光伏會(huì)為了追求更多收益進(jìn)行更多棄風(fēng)、棄光,從而引起更大波動(dòng),導(dǎo)致爬坡事件增加.綜上,耦合系統(tǒng)的新能源最小利用率不應(yīng)過小,否則會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)更多爬坡事件,增加火電機(jī)組的調(diào)峰壓力,并可能進(jìn)一步引起其他問題. 圖5 80 MW爬坡閾值下不同情形風(fēng)電、光伏及其耦合后爬坡事件影響分析 綜上所述,該地區(qū)風(fēng)電是較為優(yōu)質(zhì)的新能源,其爬坡事件發(fā)生概率較小,同時(shí)與光伏相比全天均具備發(fā)電能力,因此風(fēng)電可較光伏配置更多裝機(jī)容量. 根據(jù)容量優(yōu)化配置結(jié)果計(jì)算源荷匹配評價(jià)指標(biāo)并分析其影響因素,結(jié)果如圖6所示.由圖可見,最大負(fù)荷減小,源荷追蹤系數(shù)增大,而源荷變化系數(shù)、源荷平均絕對值變化和源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離均減小,如情形1、7、11,這是因?yàn)樽畲筘?fù)荷減小導(dǎo)致負(fù)荷需求曲線整體波動(dòng)和變化變小,同時(shí)風(fēng)光出力可更好地追蹤負(fù)荷需求,并更好地與負(fù)荷需求曲線保持一致;峰谷差率減小可導(dǎo)致源荷追蹤系數(shù)、源荷平均絕對值變化和源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離減小,源荷變化系數(shù)增大,如情形3、6,這是由于峰谷差率減小時(shí)的負(fù)荷需求曲線更平緩,但負(fù)荷需求曲線的平緩會(huì)導(dǎo)致新能源出力曲線與其更難貼合和近似;新能源最小利用率減小會(huì)導(dǎo)致4個(gè)源荷匹配指標(biāo)增大,如情形1~4,這是由于新能源最小利用率減小后,風(fēng)光可靈活棄風(fēng)、棄光以更好地貼近負(fù)荷曲線并保持形狀相似.這有利于源荷匹配且可減小其匹配后的波動(dòng),但因新能源最小利用率減小導(dǎo)致風(fēng)光裝機(jī)容量增大,在裝機(jī)容量增大的同時(shí)為保證耦合系統(tǒng)利益最大化,會(huì)在風(fēng)光充足時(shí)優(yōu)先出力,上述原因共同作用使源荷變化系數(shù)、源荷平均絕對值變化和源荷動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離略微提升. 圖6 源荷匹配評價(jià)指標(biāo)分析 從源荷匹配評價(jià)可以看出,在源荷匹配較好時(shí),適當(dāng)降低可再生能源最小利用率可進(jìn)一步增加風(fēng)、光裝機(jī)容量,即盡可能合適的負(fù)荷需求曲線制定對耦合系統(tǒng)的收益及新能源的充分利用具有較大作用. 研究風(fēng)光火耦合系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置,針對已有火電機(jī)組,考慮多種源荷特性、成本和收益,配置風(fēng)電、光伏的裝機(jī)容量,并分析多種源荷因素與容量優(yōu)化配置結(jié)果之間的相互影響.以遼寧地區(qū)含兩臺(tái)600 MW 火電機(jī)組的風(fēng)光火耦合系統(tǒng)容量優(yōu)化配置為算例進(jìn)行仿真,結(jié)果表明:減小新能源最小利用率、峰谷差率和發(fā)電缺額率可增大裝機(jī)容量;該地區(qū)風(fēng)電發(fā)生爬坡事件的概率較光伏小,風(fēng)、光互補(bǔ)后,可較好地平抑較大和較小的爬坡事件;新能源最小利用率小會(huì)導(dǎo)致更多爬坡事件發(fā)生,增加火電的調(diào)峰壓力;最大負(fù)荷和峰谷差率對源荷匹配性有相反的影響,減小新能源最小利用率有利于更好的源荷匹配.綜上所述,本文研究區(qū)域的耦合系統(tǒng)中,考慮最大負(fù)荷略大于火電機(jī)組總裝機(jī)容量的情況,新能源的最佳滲透率在30%~40%左右;其中風(fēng)電可較光伏配置更多裝機(jī)容量,以實(shí)現(xiàn)更好的爬坡事件平抑及源荷匹配;若源荷匹配較好,適當(dāng)減小新能源最小利用率可進(jìn)一步增加新能源的裝機(jī)容量.2.3 決策變量
3 算例分析
3.1 算例基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
3.2 容量優(yōu)化配置結(jié)果的影響因素分析
3.3 爬坡事件的影響因素分析
3.4 源荷匹配性的影響因素分析
4 結(jié)語