高比例風電并網下基于卡爾多改進的深度調峰機制

菅學輝, 張 利, 楊立濱, 韓學山, 王明強

(1. 電網智能化調度與控制教育部重點實驗室(山東大學), 山東省濟南市 250061; 2. 國網青海省電力公司電力科學研究院, 青海省西寧市 810008)

0 引言

作為可再生能源的主要組成部分,近年來風電在中國迅速增加,截至2016年底,風電累計并網容量已達1.49×108kW[1]。風電具有不可控波動的秉性,而中國以火電機組為主,嚴重缺乏水電和燃氣機組等可靈活調度的資源,電力系統面臨巨大挑戰,全國平均棄風率高達17%[2]。尤其在北方地區,受制于冬季供熱需求,熱電機組以熱定電進一步削弱了系統的調節能力[3],負荷低谷時段風電高發時,電網調峰極為困難[4-5]。

解決由調峰能力不足引起的棄風問題,關鍵在于如何合理配置調峰資源。與一般社會資源的配置一樣,調峰資源的配置主要有計劃和市場兩種模式,兩者各有利弊。前者的資源分配由責任機構統一計劃,不考慮資源提供者和使用者的自身意愿;而后者則通過資源相關各方對自身利益最大化的追求而實現。

以計劃模式為視角的研究,重在通過建模與算法實現對技術條件的充分利用,從而對調峰資源深度挖掘與配置。如文獻[6]針對不同調峰資源的特點,文獻[7-9]結合不同地區電網實際,通過更全面的建模與算法研究,提高系統整體的調峰能力。因此這種視角下,技術條件的極限利用決定了風電消納的水平。但由于決策中風電的價值由調度機構人為認定,缺乏科學合理的依據,因此該模式并不必然導致最優的結果?！?br>