新能源電力系統多目標優化調度模式研究

張 峰 張建華

(華北電力大學 電氣與電子工程學院，北京 102206)

1 引言

近年來，能源危機和環境問題愈來愈成為世界各國面臨的嚴峻挑戰，調整能源結構，發展清潔新能源已成為應對兩大挑戰的最積極、最有效的選擇。受能源、環境政策的影響，電力系統調度模式不斷演變。我國電力系統調度經歷了傳統經濟調度、計劃電量調度、市場競爭調度、節能發電調度四個階段。傳統經濟調度僅僅考慮以總煤耗最小或經濟利益最大的單一目標優化。節能發電調度綜合考慮影響多因素間的耦合關系，對煤耗量、碳排放量、電網經濟效益、系統有功損耗、無功損耗中的部分目標進行優化，電力系統優化調度從單一目標最優化逐漸過渡到多目標協同優化。

為了實現能源資源的高效利用與節能減排的發展目標，保證電網安全經濟運行，促進風電、光伏發電等清潔新能源發電的規模化應用，新能源電力系統優化調度模式應運而生，得到了普遍關注，實質上是計及運行安全約束、互動需求響應和電力市場環境，優先考慮清潔新能源發電，兼顧經濟效益與環境效益協同發展的多目標發電調度方式。

2 新能源電力系統優化調度的研究現狀

2.1 理論熱點

傳統電力系統優化調度實質上是在滿足電源可靠性和負荷預測準確性的條件下追尋經濟性最優的調度計劃。然而，間歇性新能源發電并網運行給電網帶來持續性的隨機擾動，發電功率預測的難度較負荷預測的要大很多。如何在傳統調度模式基礎上合理考慮發電功率的不確定性影響是新能源電力系統優化調度研究過程中需要關注的熱點問題。此外，間歇性新能源并網容量比例較大時，僅依靠機組出力調整常常不能實現充分消納。為了給間歇性能源發電預留備用，常規燃煤機組不得不長期較低效率運行，造成能源資源間接浪費，也不能充分發揮新能源發電的節能減排效益。隨著智能電網建設的深入，需求響應參與系統調節越來越受到關注。需求側資源有序參與電網互動運行，協同消納波動的新能源發電量，符合國家節能減排目標。考慮需求側響應機制的智能化互動電網調度模式成為了研究的熱點問題［1］。

2.2 動態建模

根據考慮因素的不同，電力系統多目標優化調度問題通常分為計及多優化目標、計及不同約束條件的動態建模與優化求解問題。優化目標大致包括常規發電機組發電成本或燃料成本、電力市場中的購電成本、風險指標、環境成本等。約束條件通常包括運行安全約束、備用約束、環境極限約束、風險約束等。在傳統經濟調度的基礎上，考慮機組發電成本、能源環境成本，提出了燃煤發電機組環境補償成本，同時考慮風電備用容量的補償成本，建立了電力市場環境中含風電機組的環境經濟調度模型［2］。國內學者提出了考慮多目標安全約束機組組合模型，采用發電與碳排放權協同調度方式，尋求經濟目標和環境目標(碳排放目標)的折中解［3］。然而，新能源電力系統優化調度更多地關注間歇性新能源并網帶來的不確定性問題及其解決方案。

近年來，國內外專家學者對考慮間歇性新能源發電功率不確定性的優化調度問題展開了大量研究。針對間歇性新能源發電功率不確定性的處理方式不同，數學建模方法大致分為確定性建模、模糊建模及基于概率的建模。電力系統優化調度不再是一個確定性的優化問題，而是含隨機變量的不確定規劃問題。在風力發電功率預測的基礎上，建立了基于機會約束規劃的電力系統經濟調度數學模型，以概率形式描述約束條件，較好地處理了優化調度問題中風電功率不確定性問題［4］。

2.3 求解算法

根據間歇性能源發電優化調度模型的特點，求解方法大致分為確定性與不確定性兩大類。建立模型過程中直接或間接考慮了新能源發電功率不確定性影響，主要求解方法分為傳統算法、直接搜索算法、粒子群算法、遺傳算法及其改進方法。智能算法與傳統算法相比，全局搜索能力強，對數學優化模型適應性強，可用于含多種函數形式的優化模型，更具有工程應用價值。針對風速—風電功率隨機分布的概率優化模型，國內學者采用了多場景調度方式，根據概率分布對風能樣本進行抽樣，形成多個離散運行場景，再對單個場景進行尋優，整個過程仍是對確定性優化模型的處理，求解模型過程中可采用隨機模擬、神經網絡和遺傳算法等混合智能算法，提高了算法收斂速度和計算性能。有些學者則應用模糊集基礎理論建立了含風電場的電力系統動態經濟調度模型，借助隸屬函數來表示決策者的滿意度，將現有問題轉化為求取滿意度指標最大值的問題，使求解結果更貼切地反映決策者的意愿，從而更好地處理風電輸出功率的隨機性問題，并針對上述模型，利用下降搜索思想提出了對傳統粒子群算法的改進思路［5］。

3 新能源電力系統優化調度的應用展望

隨著智能電網技術的進一步發展，新能源電力系統中將出現大量或集中或分散的新能源發電集群以及一系列可調度負荷集群。它們接入電網后，將給電力系統調度運行、控制保護等帶來深刻的影響，并網模式下的電網運行與管理面臨著諸多技術問題。在低碳智能電網的驅動下，虛擬發電廠技術有機融合了通信、自動控制等技術，具有自我管理、自我控制功能。虛擬發電廠通過多層分布能量管理系統將新能源發電集群、可控負荷集群有機整合為一個特殊電廠參與電力系統調度運行，有效地協調了間歇性發電單元個體之間以及與上層電網之間的矛盾，對解決間歇性能源接入、區域電網安全運行以及多種間歇性能源綜合高效利用等問題具有重要啟示作用。虛擬發電廠技術作為新型需求響應形式，在整合清潔新能源、提高供電可靠性和靈活性等方面表現出巨大潛力。歐洲一些國家正在積極開展基于虛擬發電廠技術的需求響應機制的研究與實踐，建立了示范工程和測試平臺，取得了諸多成果。我國在該領域研究處于起步階段，還有很多技術、政策、管理方面的問題有待解決。基于虛擬發電廠技術的新能源電力系統調度模式符合我國低碳智能電網的發展目標。隨著智能電網和新能源發電技術的深入發展，虛擬發電廠技術將會被更為廣泛地傳播與實踐。

4 結論

新能源電力系統優化調度問題是在智能電網與新能源綜合開發利用的新形勢下提出的，依靠發電側火電、風電、光伏發電等多類型電源與需求側互動響應，實現能源資源綜合利用、有效消納間歇性新能源。新能源電力系統優化調度模式是傳統優化調度模式的繼承和發展，是電力系統發展到新能源與智能電網強耦合階段的客觀要求，對促進新能源發電的有效消納利用，引導科學用電，保障國家能源安全，實現電力行業的節能減排與經濟可靠運行等具有廣泛與現實意義。

［1］武建東.智能電網與中國互動電網創新發展［J］.電網與清潔能源，2009，25(4)：5-8.

［2］孫元章，吳俊，李國杰等.基于風速預測和隨機規劃的含風電場電力系統動態經濟調度［J］.中國電機工程學報，2009，29(4)：41-47.

［3］劉曉，艾欣，彭謙.計及需求響應的含風電場電力系統發電與碳排放權聯合優化調度［J］.電網技術，2012，36(1)：213-218.

［4］江岳文，陳沖，溫步瀛.基于隨機模擬粒子群算法的含風電場電力系統經濟調度［J］.電工電能新技術，2007，26(3)：37-41.

［5］陳海焱，陳金富，段獻忠.含風電場電力系統經濟調度的模糊建模及優化算法［J］.電力系統自動化，2006，30(2)：22-26.