含清潔能源的電源結構協調優化

尚美美, 董福貴

(華北電力大學 經濟與管理學院，北京102206)

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含清潔能源的電源結構協調優化

尚美美, 董福貴

(華北電力大學 經濟與管理學院，北京102206)

促進清潔能源并網是緩解化石能源約束趨緊與環境日益惡化的重要手段，并網后電源結構的協調優化將直接影響電力系統的安全穩定運行。基于含優先級的目標規劃理論，建立了以環境效益為第一優先級的目標函數。將滿足社會用電需求和電源穩定性作為剛性約束條件，煤炭消耗以及污染物和CO2排放作為主要控制條件，同時考慮各電源發電量未來的變化情況對電源結構進行了多場景分析。最后應用LINGO軟件求解得出2020年3個場景下各類電源的發電比例。

電源結構；清潔能源；目標規劃；多場景分析

0　引言

合理的電源結構是電力系統安全穩定運行的前提，深入研究電源結構，確保不同電源形式間的協調優化是保障電力安全生產的基礎。我國煤炭在儲量上與其他能源相比有一定優勢，這也形成了以火電為主，輔以水電、風電、核電等其他電源形式的電源結構。但煤炭儲量面對快速發展的經濟社會產生的用電需求仍顯不足。而且，化石燃料的大量消耗給環境帶來了相當大的污染。我國承諾到2020年非化石能源占一次能源消費比重達到15%左右，就目前清潔能源的利用情況來看，依然任重而道遠[1]。

改善以火電為主的電源結構不僅有利于緩解化石燃料面臨枯竭的危機，而且有利于環境可持續發展。文獻[2]建立了基于多目標決策的電源結構優化模型，并應用遺傳算法求解得出內蒙古地區的電源結構。文獻[3]考慮如何在現有的經濟和技術條件下實現經濟增長和環境保護的目標，建立了以經濟優先和環境優先的電源結構優化模型。文獻[4]通過分析內蒙古的三大發電能源可用資源狀況以及其可開發利用的潛力，通過與國外的電源結構對比分析，總結出內蒙古電源結構優化的方向。文獻[5]分析了我國發電側CO2減排途徑，建立了不同目標下的發電調度優化模型。文獻[6]基于目標規劃建立了分別以經濟和環境為目標的電源結構優化模型，應用微分遺傳算法得出電源結構。仔細分析上述文獻，因分析問題的角度不同，選取污染物種類以及電源種類不同得出的結論差異較大，電源結構考慮不全面；目標規劃方法的應用中全部采用柔性約束，忽略了剛性約束，使得分析結果往往與實際情況有一定沖突；多場景分析只針對單一因素，缺乏靈活性。

本文分析了發電過程中產生的CO2、SO2、NOx以及煙塵排放，選取電源種類包括：火電、水電、風電、核電、光伏發電以及其他電源；建立了含剛性約束條件的目標規劃模型；應用多場景理論分析了2020年3種限制條件下的電源結構。

1　基于目標規劃理論的電源結構分析

對電源結構進行合理優化是目前促進清潔能源并網的重要舉措[7]。在化石能源約束趨緊以及環境日益惡化的雙重背景下，以環境效益為目標對含清潔能源的電源結構進行優化協調具有重要意義，但是由于電力系統的復雜性，在以環境效益為目標的情況下，還必須要滿足經濟、能源等方面的約束條件。目標規劃是求一組變量的值，在滿足一組目標約束(柔性約束)和資源約束(剛性約束)條件下，實現管理目標和實際可能完成的目標之間偏差最小[8]。所以目標規劃在優化含清潔能源的電源結構這一問題上具有很強的適用性。

1.1假設條件

含清潔能源的電源結構優化要綜合考慮各種復雜因素，鑒于模型的構建方便和數據的可獲得性，需對此模型做出如下假設：

(1)火電燃料只有煤炭，統計歷年發電數據可知，火電廠發電燃料包括：煤炭、燃油、燃氣、煤矸石、生物質、垃圾、余溫余壓等，為方便計算，其他燃料忽略不計[9]。

(2)只考慮發電過程中的污染物排放，其余過程中產生的污染物忽略不計。

1.2目標函數

引入含優先級的目標函數的通用形式如式(1)所示：

(1)

1.3剛性約束

本文建立的目標規劃模型旨在嚴格滿足社會用電需求和電源穩定性的前提下，以環境效益為主要目標，故應滿足的剛性約束如下：

(1)電力需求約束

電力需求約束即發電量必須滿足全社會用電需求。含清潔能源的電源結構也必須以滿足社會電力需求為主要目的。其約束條件為：

(2)

式中：i取值為1～6，表示6類電源，分別是火電、水電、風電、核電、光伏發電、其他電源；xi表示第i類電源在目標年的發電量；D表示目標年用電需求總量。

(2)可靠性約束

電力系統的電源容量除了滿足系統負荷需求外，還需要一定的備用容量以保證系統的供電可靠性和電源性能[10]。系統在目標年全部可用裝機容量應大于或等于最大負荷與必要的備用容量之和，如式(3)。

(3)

式中：G表示電力系統總裝機容量；r表示電力備用率(%)，國際要求：12%～25%，取最低要求比例12%；L表示目標年最大負荷需求。

1.4柔性約束

一些約束條件可以通過引入偏差變量，使得剛性約束轉為柔性約束，彌補剛性約束缺少靈活性的特點，從而增加最優解的求解機會。

(1)煤炭消耗約束

化石能源的緊缺與環境的日益惡化致使不得不對煤炭的消耗采取一定限制。則需滿足約束條件x1×C≤Q，引入偏差變量后表示為

(4)

(2)環境約束

由于作為清潔能源的風電和光伏具有清潔、無污染的特點，所以其對環境的污染影響忽略不計。所以環境約束主要考慮火電對大氣排放的污染物，火電廠的污染物主要有二氧化硫、氮氧化物、煙塵等。

SO2排放量：

SO2排放應滿足x1×αSO2≤LS，引入偏差變量后則表示如下式：

(5)

NOx排放量：

NOx排放應滿足x1×αNOx≤LN，引入偏差變量后則表示如下式：

(6)

煙塵排放量：

煙塵排放應滿足x1×αy≤Ly，引入偏差變量后則表示如下式：

(7)

CO2排放量：

CO2排放應滿足x1×αCO2≤LC，引入偏差變量后則表示如下式：

(8)

(3)電源占比約束

(9)

1.5目標規劃模型

根據以上分析，建立的目標規劃模型如下：

(10)

(11)

2　基于3種場景的電源結構分析

2.1基礎數據處理

據中電聯預測，2020年全國全社會用電量為77 000億kW·h[11]。本文基礎數據主要來源于文獻[12，13]。文獻提出我國火電主要大氣污染物控制目標中，預計到2020年，火電燃煤量為23～24億t；電力行業煙塵、二氧化硫、氮氧化物、溫室氣體排放量分別降至20～30萬t、100～150萬t、100～150萬t、47～50.2億t，其排放績效分別為0.04～0.06 g/(kW·h)、0.21～0.31 g/(kW·h)、0.21～0.31 g/(kW·h)、855 g/(kW·h)，本文分別取其均值。分析中采用的其他電力行業數據，如發電廠用電率、利用小時數、各電源發電量年均增長(降低)比例限制等均來自于中國電力企業聯合會統計數據、《中國能源統計年鑒》[14]、《電力工業統計資料匯編》[15]。發電廠用電率取值為4.83%，發電設備平均利用小時數取值為4 318 h時。為直觀表現，涉及到的具體數據如表1,2所示。

表1　約束限值及績效

表2　發電量增長率約束　%

其中，火電單位平均發電煤耗取值為310 g/(kW·h)。(數據來源：2015年12月國務院常務會議中決定，在2020年前，使所有現役電廠每千瓦時平均煤耗低于310 g。)

其中，發電量年均增長率下限取近6年數據的最低值，增長率上限取近6年數據的平均值[2]45。

2.23種場景分析

根據所得數據的特點，將煤耗總量和限制排放總量數據分為3種場景做具體的多場景分析。場景一限制較為寬松，體現了國家經濟發展需求強烈，要求不超過預計值的最大值即可；場景二限制程度次之，體現了國家經濟發展與環境發展并重，要求不超過預計值的平均值；場景三限制較為嚴格，體現了國家以高質量環境為主要目標，要求不超過預計值的最小值。具體如表3所示。

表3　場景分析表　萬t

應用LINGO軟件解出每一種場景下電源結構如表4所示。

表4　3種場景下的電源結構

3種場景下對應的煤耗量以及排放物的排放量見表5。

表5　3種場景煤耗量以及排放物量　萬t

由表4和表5可知，場景一中煤耗量和減排量限制相對較為寬松，結果顯示要求火電占比為64.00%，水電占比21.34%，風電占比6.21%；場景二中由于約束條件相對嚴格，所以火電占比與場景一相比有所下降，為62.44%；場景三在約束最嚴格的基礎上得出的電源結構中，火電占比49.95%，水電25.31%，風電14.85%。3個場景經計算得出的電源結構確實可以有效地實現降低煤耗量、減少溫室氣體和污染物的排放量，但其電源結構與2015年火電占比73.12%、水電占比19.89%、風電占比3.35%的統計數據相比還有很大一段差距，考慮到現實社會經濟發展、電網調峰的困難性、棄風棄光現象的嚴重性，要實現文獻[12]所預測的2020年煤耗量、CO2排放量以及污染物排放量目標，單靠清潔能源替代是不現實的。

3　結論

通過對2020年的電源結構進行分析，即使在最寬松的限制條件之下，火電比例仍要降到64%才能滿足預計的節能減排要求。就我國目前的發電情況來看，僅僅通過調整發電側電源結構來實現節能減排的目標是遠遠不夠的，還需要從降低發電煤耗、CO2排放績效、污染物排放績效、強化污染防治等幾個方面同時入手，大力發展燃煤脫硫脫硝技術，促進火電清潔化。由于搜集到的資料有限，建立的目標規劃模型可以從約束條件方面進一步完善，得到更精確、更接近實際的結果，為發電側優化電源結構提供參考。

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The Optimization of Power Structure with Clean Energy

SHANG Meimei, DONG Fugui

(School of Economic and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206,China)

As an important means to relieve the increasingly serious problems of fossil energy constraints and worsening environment, promoting the grid-connection of the clean energy power gets more and more attention. Optimization of power structure with clean energy affects the safe and reliable operation of the directly. Based on the objective programming-theory, an objective function which takes environment benefit as the first priority is built. Power structure under multiple scenarios is analyzed, taking social electricity demand and power stability as rigid constraints, coal consumption, emissions of pollutants and CO2as main control conditions, and the future changes of power generating capacity are also considered. The results under the three scenarios in 2020 are obtained by LINGO software.

power structure; clean energy; goal programming; multi-scenarios analysis

2016-05-10。

教育部人文社會科學研究規劃項目(15YJA630011)。

尚美美(1993-)，女，碩士研究生，研究方向為能源經濟，E-mail：sdm1543422736@163.com。

F407.61

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.006