區域小水電、分散式風電研究現狀及發展趨勢

謝金芝，黃云虹，王紹坤

（1.三峽大學電氣與新能源學院，湖北宜昌443002；2.國網河南省電力公司安陽供電公司，河南 安陽455006）

0 引 言

隨著社會經濟的發展和進步，能源的消耗也迅猛增長。化石燃料作為主要能源，它的急劇消耗引起了能源危機、環境污染等許多問題。發展可再生能源已經成為社會的共識。分散式風電、小水電是可再生能源今后發展的重點。根據“十二五”規劃，到2015年，全國風電規劃裝機9 000萬千瓦，目前除了國家已規劃的大規模、集中式、接入電網8個千萬級風機基地外，分散式風電開始得到政策上的重視。2011年底，國家能源局下發《分散式接入風電項目開發建設指導意見》，明確了分散式接入風電項目的定義、接入電壓等級、項目規模、核準審批等。未來我國將不再一味發展大型風電基地，也將鼓勵風電的分散式開發，鼓勵通過先試點示范、再綜合規劃的方式，逐步擴大分散式接入的開發規模。2012年我國首次核準18個分散式風電接入項目，具有極強的典型示范意義。與此同時，“十二五”規劃按照安全、經濟、綠色、和諧的規劃原則，統籌未來十年和長遠發展戰略以及各種電源結構的經濟性，提出了優先開發水電，因地制宜發展分布式發電的方針。

在現階段，小水電包括裝機容量在25 MW及以下的水電站和相關的地方供電網。由于小水電容量較小，因此克服河流水量季節性變化的能力差，在降水季節性變化大的地區，小水電的出力波動性大。分散式接入風電指風電場位于負荷中心周圍，所產生的電能不會被大規模遠距離輸送，而是就近接入當地電力系統110 k V或66 k V以下的降壓變壓器消納，其裝機容量一般小于50 MW［1］。風電具有波動性、隨機性，會對電力系統的穩定性造成沖擊，分散式風電由于規模較小，對電網穩定性的沖擊雖然比大型風電場小，但仍不可忽視。

1 國內外研究現狀

1.1 風電功率預測

風電功率預測是電力系統調度和控制的基礎，它影響著電力系統運行的安全性和經濟性。早在20世紀90年代，就有關于風功率預測誤差對風電場及電力系統運行經濟性影響的研究［2］。目前關于風電場功率預測的研究很多：文獻［3］采用分級的思想，根據風電出力預測置信度水平的高低將風電預測功率分為基荷出力、次級出力及高頻出力三個分量，然后以分級結果和相關可靠性要求輔助決策電網優化調度，從而減少風電功率預測誤差對調度結果的影響。文獻［4］則在風速預測的基礎上，將隨機規劃理論中的機會約束規劃應用到含風電的電力系統動態經濟調度中，從而建立隨機模型。文獻［5］建立了風電-水電聯合優化運行的線性規劃模型，并指出了水電可以為風電提供容量支持以及風電可以為水電提供電量支持的風電、水電互補特性。文獻［6］分別采用點預測、區間預測和分位點預測的方法描述風電預測出力，并在此基礎上設計優化調度運行模型，從而使調度運行方案的魯棒性得到提高。文獻［7］根據風電功率預測數據和負荷預測數據滾動計算風電場有功出力的安全區域，為使風電場安排其風電有功出力在安全范圍內提供輔助決策依據。文獻［8］在大規模風電并網電力系統經濟調度環境下，以BP-ANN為基礎建立風電短期出力預測模型并對未來的預測誤差進行預測，從而達到減少預測誤差的目的，但是其誤差修正方法有待進一步完善。文獻［9］將風電功率與“誤差帶”的預測納入調度計劃的制定中，設計考慮風電預測誤差的日前和日內調度計劃漸進優化模型，并以最新的預測信息為依據對已制定的調度計劃進行實時調整。

1.2 含風電、水電的機組組合問題

針對機組組合問題的求解，分為計及網絡安全約束和不計及網絡安全約束兩種。

不考慮網絡安全約束的機組組合問題的建模求解方法目前包括優先級表法、動態規劃法、分支定界法等：（1）優先級表法，文獻［10］將啟發式的方法應用到單時段機組排列順序和時段間制約關系的處理中，使優先級表法的有效性得到了提高，文獻［11］將優先級表法和粒子群優化算法（PSO）結合起來，并將其應用到機組組合求解問題中，使計算結果克服了局部最優的問題；（2）動態規劃法，文獻［12］采用動態規劃法，根據給定的負荷水平，綜合考慮機組的利用程度，聯合機組傳統經濟評價指標，進行機組組合問題的求解，并取得了較好的效果，文獻［13］提出了一種基于有限順序法的動態規劃方法，該方法計算速度快，但它只適用于小型機組，對于中、大型機組的系統，其計算結果不理想；（3）分支定界法，分支定界方法是一種搜索與迭代的方法，選擇不同的分支變量和子問題進行分支，文獻［14、15］中采用分支定界法對機組組合問題進行計算，但實際電力系統中，機組數量較多，采用分支定界法不但會造成計算量過大，并且可能需要對相關問題進行一定的簡化和分解，這對該方法在實際環境下的應用造成了一定的困難。

考慮網絡安全約束的機組組合問題的求解方法如增廣拉格朗日松弛法。文獻［16］將傳輸功率約束直接采用松弛法求解，但該方法的計算時間會隨著電力系統輸電元件的增多而迅速增長。因此，以傳統的拉格朗日松弛法為基礎，在目標函數上增加供電與負荷平衡約束的二次懲罰項，從而使得目標函數的凸性增加，然后利用輔助問題原理使二次懲罰項線性化，使之成為單機可分解的形式，即增廣拉格朗日松弛法。由于機組組合問題中存在離散變量，且不是嚴格凸的問題，對偶問題獲得的機組組合結果不一定在可行域范圍內，因此還需要對計算結果進行分析和處理，才能得到滿足網絡安全約束條件的機組組合方案［17、18］。文獻［19］將支路潮流約束、靜態電壓穩定約束以及暫態穩定約束納入到機組組合問題中，設計了一種同時考慮系統運行經濟性和安全性的多目標機組組合模型。

2 區域小水電、分散式風電發展趨勢

2.1 提高風電出力預測精度

由于風電原動力是隨機、間歇、不可控的，而且風電場地理位置、環境不同導致風切變不同，目前關于風電出力預測的研究雖然很多，但風電出力的預測準確度一直不高。而風電優化調度的前提在于高精度的風電出力預測，因此今后應該著重開展關于風電出力預測的研究。

2.2 聯合運行

分散式風電出力波動對電網的沖擊雖然比大型風電場小，但仍不可忽視，對其合理的調度可以提高電力系統運行的穩定性和經濟性。區域小水電具有一定的庫容，可以平抑水庫短期來水不均的影響，而且，水電機組啟停機時間短、運行靈活，因此可以利用水電機組的運行特性平抑風電出力的短期波動、減少棄風。區域小水電由于庫容較小，在降水季節性變化大的地區，其出力季節性波動大，但風電出力季節性變化較小，因此可以利用風電在枯水季節為水電提供電量支持。綜上所述，可以采用區域小水電-分散式風電聯合調度的方法，利用水電的容量特性，平抑風電的短期波動，利用風電長期變化小的特性，為水電提供電量支持。由于分散式風電和區域小水電有自己的運行特性，因此今后可以借鑒關于大型風電場-水電站聯合優化運行研究的經驗，開展關于區域小水電-分散式風電的聯合優化調度研究。

3 結束語

分散式風電、小水電是可再生能源今后發展的重點。目前已經進行了很多關于大型風電、常規水電站優化調度的研究，分散式風電、區域小水電與大型風電、常規水電有一定的相似性，但也有其特有的運行特性，比如區域小水電出力不可連續調節、每天可用發電量較小、一般啟停機次數不超過3次等。因此可以借鑒關于大型風電、常規水電站優化運行研究的經驗開展區域小水電、分散式風電優化運行的研究。本文介紹了風電、水電優化運行的研究現狀并分析了今后該領域的發展方向。優化分散式風電、區域小水電運行方式，提高風電預測精度可減少棄水棄風，減小風電、水電的功率波動，減少火電機組啟停次數，使火電在高效、平穩的狀態下運行，減少其低出力運行時間，從而提高火電機組運行效率，減少機組啟停費用，并延長火電機組的運行壽命，對提高電力系統運行經濟性、節能減排具有重要意義。

［1］孫立成，趙志強，王新剛，常喜強.分散式風電接入對地區電網運行影響的研究［J］.四川電力技術，2013，26（02）：73-76.

［2］S.J.Watson，L.Landberg，J.A.Halliday.Application of wind speed forecasting to the integration of wind energy into a large scale power system.IEE TransmDistrib，1994，141（4）：357-362.

［3］王成福.風電場并入電網的調控理論研究［D］.濟南：山東大學，2012.

［4］孫元章，吳 俊，李國杰，何 劍.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.

［5］孫春順，王耀南，李欣然.水電-風電系統聯合運行研究［J］.太陽能學報，2009，29（02）：232-236.

［6］王彩霞，魯宗相.風電功率預測信息在日前機組組合中的應用［J］.電力系統自動化，2011，35（7）：13-18.

［7］鄭太一，馮利民，王紹然，王澤一，付小標.一種計及電網安全約束的風電優化調度方法［J］.電力系統自動化，2010，34（15）：71-75.

［8］袁鐵江，晃 勤，李義巖，吐爾遜.伊不拉音.大規模風電并網電力系統經濟調度中風電場出力的短期預測模型［J］.中國電機工程學報，2010，30（13）：23-27.

［9］王洪濤，何成明，房光華，傅 磊.計及風電預測誤差帶的調度計劃漸進優化模型［J］.電力電力系統自動化，2011，35（22）：131-135.

［10］Senjyu T，Shimabukuro K，Uezato K，et al.A fast technique for unit commitment problem by extended priority list［J］.IEEE Trans on Power Systems，2003，18（2）：882-888.

［11］李小明.基于優先級表法的電源規劃研究及軟件開發［D］.武漢：華中科技大學，2006.

［12］Lee F N.The application of commitment utilization factor（CUF）to the thermal unit commitment［J］.IEEE Trans on Power systems，1991，6（2）：691-698.

［13］任 垚，張小青.基于改進動態規劃法的電力系統機組組合問題研究［J］.自動化技術與應用，2010，28（05）：6-8+12.

［14］Lauer G S，Sandell Jr N R，Bertsekas N R，et al.Solution of large scale optimal unit commitment problems［J］.IEEE Trans on power apparatus，1982，PAS-101（1）：79-96.

［15］Cohen A I，Yoshimura M.A branch and bound algorithm for unit commitment［J］.IEEE Trans on Power Apparatus and Systems，1983，PAS-102（2）：444-451.

［16］Ruzic S，Rajakovic N.A new approach for solving extended unit commitment problem［J］.IEEE Trans on Power Systems，1991，6（1）：269-277.

［17］Tseng C L，Oren SS，Chen C S，el al.A transmissionconstrained unit commitment method［J］.Proceedings of the thirty-first Hawaii International Conference on System Sciences，1998，3（6）：6-9.

［18］Tseng C L，Guan X H，Svoboda A J.Multi-area unit commitment for large-scale power systems［J］.IEEE Proceedings-Generation，Transmission and Distribution，1998，145（4）：415-421.

［19］余貽鑫，秦 超.基于安全域的安全約束機組組合［J］.中國科學：技術科學，2013，24（12）：1346-1358.