面向促進(jìn)新能源消納的源網(wǎng)荷貢獻(xiàn)度分解算法

弭轍，張晉芳，劉俊，趙秋莉，張富強(qiáng)

面向促進(jìn)新能源消納的源網(wǎng)荷貢獻(xiàn)度分解算法

弭轍，張晉芳，劉俊，趙秋莉，張富強(qiáng)

（國(guó)網(wǎng)能源研究院有限公司，北京市 昌平區(qū) 102209）

解決我國(guó)新能源消納矛盾，需要從電源、電網(wǎng)、負(fù)荷等環(huán)節(jié)因素入手，綜合施策、系統(tǒng)優(yōu)化，有效提升新能源消納能力，但因側(cè)重研究源網(wǎng)荷因素共同作用效果，缺乏對(duì)促進(jìn)新能源消納時(shí)每種因素的實(shí)際貢獻(xiàn)度分析。為此，從規(guī)劃角度，基于電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬構(gòu)建不同的源網(wǎng)荷因素發(fā)展情景，分別根據(jù)靈敏度法和Shapley值法對(duì)各因素在促進(jìn)新能源消納能力中的貢獻(xiàn)度進(jìn)行分解，并結(jié)合算例充分比較兩種方法差異。分析結(jié)果表明，靈敏度法針對(duì)特定情景判斷某因素的消納貢獻(xiàn)度，適合針對(duì)既定發(fā)展階段給出措施清單；Shapley值法基于全部發(fā)展情景對(duì)各因素貢獻(xiàn)度進(jìn)行綜合加權(quán)，更適合考察從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展全過(guò)程。

生產(chǎn)模擬；新能源消納；貢獻(xiàn)度；Shapley值法

0 引言

近年來(lái)，我國(guó)新能源發(fā)展迅猛，裝機(jī)規(guī)模和發(fā)電量快速增長(zhǎng)。截至2018年底，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)容量約1.8億kW，太陽(yáng)能發(fā)電裝機(jī)容量超過(guò)1.7億kW，均為世界第一。隨著我國(guó)新能源裝機(jī)持續(xù)快速發(fā)展，新能源消納問(wèn)題日益突顯，2018年，全國(guó)棄風(fēng)電量277億kW·h，棄光電量54.9億kW·h。綜合來(lái)看，我國(guó)新能源消納矛盾產(chǎn)生的主要原因包括用電需求增長(zhǎng)放緩、系統(tǒng)靈活調(diào)節(jié)資源缺乏、新能源富集地區(qū)外送電通道不足以及市場(chǎng)機(jī)制不健全等[1-2]。

新能源消納是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，涉及電力系統(tǒng)發(fā)、輸、配、用多個(gè)環(huán)節(jié)，解決消納矛盾需要從電力系統(tǒng)的“源、網(wǎng)、荷”各個(gè)環(huán)節(jié)入手，綜合優(yōu)化與改進(jìn)[3]。在電源側(cè)需要依賴于各類發(fā)電機(jī)組調(diào)節(jié)靈活性提升，電網(wǎng)側(cè)需要省間聯(lián)絡(luò)線交換電量增長(zhǎng)與跨省送電能力上升，負(fù)荷側(cè)需要刺激用電負(fù)荷增長(zhǎng)以及增加需求側(cè)響應(yīng)資源可調(diào)度性。已有諸多學(xué)者在源、網(wǎng)、荷因素促進(jìn)新能源消納作用方面開(kāi)展了持續(xù)研究，文獻(xiàn)[4]對(duì)電源側(cè)靈活性改造提高新能源消納能力進(jìn)行了定量分析，文獻(xiàn)[5-6]對(duì)負(fù)荷側(cè)電能替代促進(jìn)新能源消納進(jìn)行了論述，文獻(xiàn)[7-9]對(duì)電網(wǎng)跨區(qū)輸送電力對(duì)新能源消納的促進(jìn)作用進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)[10]對(duì)源網(wǎng)荷因素綜合作用促進(jìn)新能源消納的效果進(jìn)行論述。然而目前鮮見(jiàn)從源網(wǎng)荷因素綜合作用下每種因素實(shí)際促進(jìn)消納貢獻(xiàn)度大小的角度開(kāi)展的研究。本文分別采用靈敏度法與Shapley值法，考察源、網(wǎng)、荷因素促進(jìn)新能源消納的貢獻(xiàn)程度，從而為制定促進(jìn)新能源消納措施清單提供參考。

1 新能源消納能力的界定與測(cè)算

1.1 新能源消納能力的界定

新能源消納受系統(tǒng)負(fù)荷大小、負(fù)荷特性、電源結(jié)構(gòu)及調(diào)節(jié)能力、外來(lái)電或外送電規(guī)模及運(yùn)行方式、新能源出力特性等因素的影響，其中許多因素是不斷變化的，如新能源在不同季節(jié)和不同時(shí)段的出力特性不同，火電在供熱期和非供熱期的調(diào)節(jié)能力不同，不同季節(jié)的負(fù)荷特性也不盡相同等，新能源消納也具有明顯的季節(jié)性、時(shí)段性特點(diǎn)。因此，為全面衡量某電力系統(tǒng)的新能源消納水平，需要對(duì)系統(tǒng)全年的消納情況進(jìn)行整體評(píng)價(jià)分析，為此，從規(guī)劃的角度給出了新能源消納能力的定義。

本文將新能源消納能力定義為：在給定的全年合理新能源棄電率下，系統(tǒng)所能支撐的最大的新能源發(fā)電(風(fēng)電、光伏發(fā)電)裝機(jī)容量。新能源消納能力的計(jì)算以全年的電力系統(tǒng)時(shí)序生產(chǎn)模擬為基礎(chǔ)，通過(guò)給定情景的生產(chǎn)模擬優(yōu)化求解得到。設(shè)定合理的新能源棄能率是為了降低系統(tǒng)的總體調(diào)峰需求、避免過(guò)高的邊際消納成本，有研究表明我國(guó)北方地區(qū)的合理?xiàng)壞苈蕿?%~10%[11]。

時(shí)序生產(chǎn)模擬仿真是以典型日或全年為計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)度，通過(guò)模擬新能源出力特性、常規(guī)機(jī)組出力特性、電網(wǎng)輸電特性和負(fù)荷特性的時(shí)間序列，逐時(shí)段地模擬整個(gè)系統(tǒng)的電力電量平衡情 況[12-13]。時(shí)序生產(chǎn)模擬比較接近電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況，能夠反映電力系統(tǒng)實(shí)際約束以及風(fēng)電、光伏時(shí)序出力特性，便于對(duì)新能源消納進(jìn)行詳細(xì)分析。

1.2 新能源消納能力的生產(chǎn)模擬算法

新能源消納能力的生產(chǎn)模擬根據(jù)新能源發(fā)電量最大、電力平衡和計(jì)劃電量等約束條件，優(yōu)化求解合理?xiàng)夒娐仕鶎?duì)應(yīng)的系統(tǒng)最大新能源裝機(jī)容量。

首先，輸入電源規(guī)模結(jié)構(gòu)、電力負(fù)荷特性、輸電線路規(guī)模方向、新能源出力特性等參數(shù)，對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行建模；其次，根據(jù)各時(shí)段的電力需求預(yù)測(cè)、電源和線路檢修周期等，綜合優(yōu)化安排可調(diào)節(jié)機(jī)組的檢修計(jì)劃和開(kāi)機(jī)組合，并優(yōu)化系統(tǒng)不同時(shí)段的調(diào)峰能力分布；最后，進(jìn)行逐時(shí)段生產(chǎn)模擬分析，當(dāng)系統(tǒng)的調(diào)峰容量大于新能源該時(shí)刻出力時(shí)，新能源電量全部消納。當(dāng)新能源出力大于系統(tǒng)可提供的調(diào)峰容量時(shí)，超出部分棄電，棄電電量對(duì)應(yīng)系統(tǒng)無(wú)法平衡的新能源功率對(duì)時(shí)間的積分。棄電率為棄電量與給定時(shí)段新能源理論發(fā)電量之比。新能源消納計(jì)算原理如圖1所示。

圖1 典型日棄電量計(jì)算方法示意

1.3 新能源消納生產(chǎn)模擬模型

新能源消納能力生產(chǎn)模擬，根據(jù)全年負(fù)荷特性、開(kāi)機(jī)組合、跨省區(qū)聯(lián)絡(luò)線運(yùn)行方式等系統(tǒng)運(yùn)行約束，結(jié)合新能源出力特性，考慮充分利用系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力，對(duì)全年逐時(shí)段開(kāi)展電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬分析。

主要約束條件如下。

1）新能源發(fā)電量最大約束。

在滿足合理?xiàng)夒娐蔭的條件下，全年的新能源發(fā)電量最大。

式中：W()、S()分別為時(shí)段內(nèi)單位裝機(jī)容量的風(fēng)電、光伏機(jī)組的出力功率標(biāo)幺值；D為選取的單位時(shí)段的長(zhǎng)度；W·0()與S·0(t)分別為時(shí)段內(nèi)單位裝機(jī)容量風(fēng)電、光伏機(jī)組的理論出力功率標(biāo)幺值。

2）電力平衡約束。

式中：G為常規(guī)機(jī)組的裝機(jī)容量；G()是時(shí)段內(nèi)常規(guī)機(jī)組的功率；T為聯(lián)絡(luò)線的輸送容量；T()為時(shí)段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的功率，受入為正；L()為時(shí)段內(nèi)負(fù)荷大小。

3）電源調(diào)節(jié)能力約束。

式中：G·min()和G·max()分別為時(shí)段內(nèi)常規(guī)機(jī)組的最小和最大出力限額。

4）電源計(jì)劃電量約束。

式中G為時(shí)段內(nèi)常規(guī)機(jī)組的計(jì)劃或強(qiáng)迫發(fā) 電量。

5）聯(lián)絡(luò)線輸電容量約束。

式中：T·min()和T·max()分別為時(shí)段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的最小和最大功率限額。

6）聯(lián)絡(luò)線交易電量約束。

式中T為時(shí)段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的計(jì)劃交易電量。

2 基于情景對(duì)比的消納貢獻(xiàn)度分解算法

通過(guò)源網(wǎng)荷因素不同發(fā)展水平形成新能源消納分析情景，可以有效支撐形成規(guī)劃周期內(nèi)促進(jìn)消納相關(guān)措施集合。在具體分析中，源網(wǎng)荷措施并不是單獨(dú)發(fā)揮作用，需要借助電力系統(tǒng)作為整體來(lái)達(dá)到預(yù)期效益。源網(wǎng)荷側(cè)措施在共同發(fā)揮作用時(shí)存在一定的重疊，如何考慮重疊影響實(shí)現(xiàn)有效分配，進(jìn)而精準(zhǔn)刻畫(huà)每一類因素在促進(jìn)新能源消納中的作用，是開(kāi)展貢獻(xiàn)度分析的根本所在。

靈敏度法可以基準(zhǔn)情景和目標(biāo)情景對(duì)比來(lái)直接顯示單一因素作用效果，重點(diǎn)在于基準(zhǔn)時(shí)間節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)把握。Shapley值法可從基準(zhǔn)情景如何發(fā)展到目標(biāo)情景的過(guò)渡過(guò)程切入，全面地綜合分析源網(wǎng)荷因素不同發(fā)展路徑下的可能效益，進(jìn)而綜合加以衡量。因此本文一并引入靈敏度法和Shapley值法，對(duì)源網(wǎng)荷措施在促進(jìn)新能源消納中的貢獻(xiàn)度進(jìn)行分析，以期達(dá)到更為全面有效的衡量?？疾煨履茉聪{貢獻(xiàn)度，首先根據(jù)系統(tǒng)相關(guān)規(guī)劃和主要邊界條件，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年，逐一確定每種源網(wǎng)荷因素組合下的過(guò)渡情景；其次，通過(guò)生產(chǎn)模擬計(jì)算每種情景下系統(tǒng)的新能源消納能力的提高；最后，分別依據(jù)靈敏度法和Shapley值法，計(jì)算出源網(wǎng)荷因素對(duì)消納的貢獻(xiàn)度。

2.1 發(fā)展情景設(shè)計(jì)

新能源消納能力的提高是電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷3方面發(fā)展的結(jié)果，針對(duì)一個(gè)典型系統(tǒng)，根據(jù)3方面因素發(fā)揮作用與否共確定8種發(fā)展情景：情景0是各項(xiàng)因素均不發(fā)揮作用；情景1、2、3是只有單一因素發(fā)揮作用的過(guò)渡情景；情景4、5、6是2種因素聯(lián)合作用的過(guò)渡情景；情景7是3種因素全部作用的情景。各情景詳細(xì)描述見(jiàn)表1。

表1 源網(wǎng)荷因素組合的發(fā)展情景描述

通過(guò)生產(chǎn)模擬計(jì)算每種情景下的系統(tǒng)新能源消納能力，將規(guī)劃水平年7種情景的消納能力分別與現(xiàn)狀情景0進(jìn)行比較，得到各種發(fā)展情景下的新能源消納能力的提高量，即獲得的消納收益。

2.2 新能源消納貢獻(xiàn)度分解算法

2.2.1 靈敏度法

靈敏度分析是根據(jù)參數(shù)輸入研究輸出結(jié)果變化的不確定性分析，通過(guò)判斷輸入量變動(dòng)對(duì)輸出結(jié)果變動(dòng)量的影響程度，評(píng)價(jià)輸入量的貢獻(xiàn)程 度[14-15]。在新能源消納問(wèn)題中，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展過(guò)程中，源網(wǎng)荷任意單方面因素的發(fā)展，例如負(fù)荷的增長(zhǎng)、電源調(diào)節(jié)能力的增強(qiáng)、電網(wǎng)輸送能力的提高(分別對(duì)應(yīng)情景1、2、3)，都會(huì)帶來(lái)系統(tǒng)消納能力的提高，即消納收益。因此，源網(wǎng)荷因素對(duì)消納的靈敏度可通過(guò)計(jì)算增加單個(gè)因素后帶來(lái)的系統(tǒng)消納收益量得到。

式中：L為第種因素的收益靈敏度；()為包含因素的某個(gè)情景的收益；({})表示在()情景下除去因素作用的情景所得到的收益。

然而，各個(gè)單一因素消納收益之和一般并不等于它們共同作用下帶來(lái)的系統(tǒng)消納收益，因此引入一個(gè)比例調(diào)整因子，使得調(diào)整后的各單因素收益之和與共同作用收益相等[16]。因此，每種因素的貢獻(xiàn)度可用公式表示為：

式中：r為元素在合作中的貢獻(xiàn)度；為全部個(gè)因素共同作用的組合情景；()為全部因素共同作用下的收益。

由于貢獻(xiàn)度只考察單一因素在合作中貢獻(xiàn)的比例，因此可以被約除，即

選取不同的情景為基礎(chǔ)時(shí)，同一因素的靈敏度可能并不相同，從而使貢獻(xiàn)度計(jì)算結(jié)果存在差異。如負(fù)荷增長(zhǎng)因素的作用，既可考慮從情景0過(guò)渡到情景1，也可以考慮從情景6過(guò)渡到情景7，而2種路線得到的消納收益可能并不相等。

2.2.2 Shapley值法

為避免靈敏度分析法在不同情景下貢獻(xiàn)度計(jì)算結(jié)果不同的局限，考察把某因素在所有可能發(fā)展情景下帶來(lái)的收益全部求出，并以一定比例加權(quán)平均得到綜合收益，因此引入Shapley值法。

Shapley值法是解決多成員合作對(duì)策問(wèn)題的常用方法[17]，主要應(yīng)用在合作收益在各合作方之間的分配，是實(shí)現(xiàn)成員所得與各自貢獻(xiàn)相等的分配方式。盡管在考慮源網(wǎng)荷發(fā)展提高消納能力時(shí)，并不考慮消納收益如何分配，但Shapley值能真實(shí)反映出合作時(shí)每個(gè)因素對(duì)收益貢獻(xiàn)的大小，因此采用Shapley值法計(jì)算貢獻(xiàn)度，公式如下：

式中：X()為元素在合作中的收益分配Shapley值；為合作收益特征函數(shù)，即各元素合作所獲得的收益；M為包含元素的所有子集；||為子集中元素的個(gè)數(shù)；(||)為相應(yīng)的加權(quán)因子；為全集中元素的個(gè)數(shù)。

求得各元素對(duì)收益的Shapley值之后，對(duì)全部元素的Shapley值進(jìn)行歸一化計(jì)算，即得到每種元素在總收益中所占的比重，即為該元素的貢獻(xiàn)度，如式(14)所示：

式中X為元素在合作中的收益分配Shapley值。

新能源消納貢獻(xiàn)度的分析流程如圖2所示。

圖2 新能源消納的源網(wǎng)荷貢獻(xiàn)度分析流程

3 算例分析

以我國(guó)北方某區(qū)域電力系統(tǒng)為例開(kāi)展分析，根據(jù)系統(tǒng)現(xiàn)狀運(yùn)行實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和電力發(fā)展規(guī)劃，搭建各種發(fā)展情景下的電力系統(tǒng)模型，通過(guò)生產(chǎn)模擬測(cè)算每種情景下系統(tǒng)的新能源消納能力，最后根據(jù)靈敏度法和Shapley值法分別計(jì)算源網(wǎng)荷因素對(duì)消納的貢獻(xiàn)度。

3.1 邊界條件與消納能力計(jì)算

搭建生產(chǎn)模擬模型需要計(jì)入常規(guī)電源調(diào)節(jié)能力、電網(wǎng)外送能力、負(fù)荷水平、電力系統(tǒng)運(yùn)行方式等多種因素，相關(guān)邊界條件選取的基本原則如下：新能源出力，基于風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電實(shí)際出力的歸一化出力曲線特性生成時(shí)序曲線；火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力，根據(jù)不同季節(jié)的供熱需求分別設(shè)置不同的火電調(diào)節(jié)能力和最小開(kāi)機(jī)方式；電網(wǎng)模型，根據(jù)實(shí)際網(wǎng)架結(jié)構(gòu)考慮省間和跨區(qū)輸電能力，不考慮省內(nèi)網(wǎng)絡(luò)約束；備用容量按日最大負(fù)荷的5%安排；負(fù)荷特性，考慮用電量、最大負(fù)荷與峰谷差率，根據(jù)負(fù)荷特性生成時(shí)序負(fù)荷曲線。

以某歷史水平年為例，風(fēng)力發(fā)電資源理論利用小時(shí)數(shù)1985h，太陽(yáng)能發(fā)電資源理論利用小時(shí)數(shù)1450h。主要邊界條件參數(shù)詳見(jiàn)表2。

表2 算例電力系統(tǒng)現(xiàn)狀水平年主要邊界條件

以2020年為規(guī)劃水平年，根據(jù)規(guī)劃，負(fù)荷增長(zhǎng)17%，電源靈活性提高可使火電最小技術(shù)出力下降5%，新建電網(wǎng)線路可使年外送電量提高200億kW·h。根據(jù)源網(wǎng)荷側(cè)因素的不同發(fā)展組合分別確定全部過(guò)渡情景，設(shè)定合理?xiàng)壞苈蕿?%，通過(guò)生產(chǎn)模擬計(jì)算每種情景下新能源消納能力的提高量，為簡(jiǎn)化計(jì)算，該算例中僅考慮了風(fēng)電的消納能力。各情景主要參數(shù)變化量和消納能力計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 各情景主要參數(shù)變化與消納能力計(jì)算結(jié)果

3.2 源網(wǎng)荷貢獻(xiàn)度分析

3.2.1 靈敏度法

根據(jù)選取的發(fā)展情景作為基準(zhǔn)情景，計(jì)算源網(wǎng)荷因素的貢獻(xiàn)度可選擇以下2種路線。

路線1：從情景0出發(fā)，分別增加單一因素，即情景1、2、3分別與情景0比較，負(fù)荷、電源、電網(wǎng)因素提高消納能力的靈敏度荷、源與網(wǎng)分別為400萬(wàn)、300萬(wàn)、260萬(wàn)kW，由公式(11)得到負(fù)荷、電源、電網(wǎng)因素的消納貢獻(xiàn)度分別為41.7%、31.2%和27.1%。

路線2：從情景7出發(fā)，分別減少單一因素，即情景7分別與情景6、5、4消納能力比較，負(fù)荷、電源、電網(wǎng)因素提高消納能力的靈敏度分別為150萬(wàn)、50萬(wàn)、70萬(wàn)kW，貢獻(xiàn)度分別為55.6%、18.5%和25.9%。

3.2.2 Shapley值法

以負(fù)荷側(cè)為例，將其消納能力Shapley值計(jì)為源()。包含負(fù)荷側(cè)因素的情景共有4個(gè)，分別為情景1、4、5與7，對(duì)應(yīng)的參與因素分別為{荷}、{荷，源}、{荷，網(wǎng)}與{源，網(wǎng)，荷}，根據(jù)生產(chǎn)模擬計(jì)算的消納收益()分別為400萬(wàn)、430萬(wàn)、450萬(wàn)、500萬(wàn)kW。分別在每個(gè)情景上，減少負(fù)荷側(cè)因素作用{}，得到的對(duì)應(yīng)的情景分別為{0}、{源}、{網(wǎng)}、{網(wǎng),荷}，消納收益({})分別為0、300萬(wàn)、260萬(wàn)、350萬(wàn)kW。依次計(jì)算()、({})，即為負(fù)荷側(cè)因素在每種過(guò)渡情景下對(duì)應(yīng)的邊際消納收益。根據(jù)公式(13)計(jì)算每種情景對(duì)應(yīng)的加權(quán)因子(||)，最終求出負(fù)荷側(cè)因素消納收益的Shapley值，同樣求得電源與電網(wǎng)側(cè)因素消納收益Shapley值，荷() 、源()與網(wǎng)()，分別為236.6萬(wàn)、136.7萬(wàn)、126.7萬(wàn)kW。各參數(shù)的計(jì)算過(guò)程如表4所示。

表4 負(fù)荷側(cè)因素Shapley值計(jì)算過(guò)程參數(shù)

同樣求得電源與電網(wǎng)側(cè)因素消納收益Shapley值。根據(jù)公式(14)對(duì)各因素的Shapley值進(jìn)行歸一化計(jì)算，即得到各因素對(duì)消納的貢獻(xiàn)度。負(fù)荷、電源、電網(wǎng)側(cè)因素提升消納能力的Shapley值分別為236.6萬(wàn)、136.7萬(wàn)、126.7萬(wàn)kW，對(duì)消納能力提升的貢獻(xiàn)分別為47.3%、27.3%、25.4%。

3.2.3 2種方法結(jié)果比較

2種方法計(jì)算結(jié)果如圖3所示。對(duì)于靈敏度法，在不同基準(zhǔn)情景下，源、網(wǎng)、荷3方面因素的貢獻(xiàn)度有較大差異，以情景0為基準(zhǔn)時(shí)(路線1)，負(fù)荷側(cè)因素貢獻(xiàn)最大，電網(wǎng)側(cè)因素貢獻(xiàn)最小；而以情景7為基準(zhǔn)時(shí)(路線2)，結(jié)果顯示電源側(cè)的因素貢獻(xiàn)最小。不同的基準(zhǔn)情景代表系統(tǒng)不同的發(fā)展程度，可見(jiàn)各個(gè)因素起作用的程度隨著系統(tǒng)發(fā)展程度不斷變化。對(duì)于算例中的系統(tǒng)，負(fù)荷增長(zhǎng)因素在現(xiàn)狀與2020年都帶來(lái)最大的消納收益，應(yīng)優(yōu)先發(fā)展；在現(xiàn)狀情景下，電源靈活性提高帶來(lái)的消納收益高于電網(wǎng)側(cè)因素，可優(yōu)先發(fā)展；2020年后，電網(wǎng)外送帶來(lái)的消納收益超過(guò)電源靈活性因素，應(yīng)調(diào)整發(fā)展優(yōu)先度，優(yōu)先發(fā)展電網(wǎng)側(cè)措施。

應(yīng)用Shapley值法，由于計(jì)入了每種因素在全部過(guò)渡情景下的邊際消納收益，并進(jìn)行綜合加權(quán)，因此，從全過(guò)程看，Shapley值法的結(jié)果相比靈敏度法更加客觀全面。在算例系統(tǒng)中，負(fù)荷側(cè)的貢獻(xiàn)度最大，電源側(cè)的貢獻(xiàn)度其次，電網(wǎng)側(cè)的貢獻(xiàn)度略小于電源側(cè)，可以作為發(fā)展整體過(guò)程的各因素效果的綜合評(píng)價(jià)。

圖3 各算法下源網(wǎng)荷因素消納貢獻(xiàn)度結(jié)果

總體來(lái)看，在考察現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年發(fā)展全過(guò)程時(shí)，用Shapley值法計(jì)算貢獻(xiàn)度，結(jié)果更客觀全面；若明確給出某個(gè)發(fā)展的基準(zhǔn)情景時(shí)，選用靈敏度法計(jì)算貢獻(xiàn)度，結(jié)果對(duì)當(dāng)前情景更有針對(duì)性，可作為判斷當(dāng)前發(fā)展情景采取措施優(yōu)先程度的依據(jù)。

4 結(jié)論

新能源消納是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，解決消納矛盾需要從電力系統(tǒng)的源、網(wǎng)、荷各個(gè)環(huán)節(jié)的發(fā)展入手綜合優(yōu)化，從源網(wǎng)荷側(cè)各因素促進(jìn)新能源消納的貢獻(xiàn)度的角度開(kāi)展研究，研究方法可為制定促進(jìn)新能源消納措施清單提供參考。

定義了新能源消納能力，是在給定的全年合理?xiàng)夒娐氏孪到y(tǒng)所支撐的最大的新能源發(fā)電(風(fēng)電、光伏發(fā)電)裝機(jī)容量。新能源消納能力的計(jì)算以電力系統(tǒng)時(shí)序生產(chǎn)模擬為基礎(chǔ)，在給定情景模型下，考慮新能源發(fā)電量最大、電力平衡等約束，優(yōu)化求解合理?xiàng)夒娐氏滤鶎?duì)應(yīng)的系統(tǒng)最大新能源裝機(jī)容量。

新能源消納能力的提升是負(fù)荷、電源、電網(wǎng)等方面共同作用的結(jié)果，從現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年，根據(jù)源、網(wǎng)、荷3個(gè)環(huán)節(jié)的因素分別發(fā)揮作用與否，確定8種發(fā)展情景?；诓煌榫?，分別應(yīng)用靈敏度法與Shapley值法計(jì)算源、網(wǎng)、荷因素對(duì)消納能力提升的貢獻(xiàn)度。靈敏度法針對(duì)一個(gè)基準(zhǔn)情形，通過(guò)分別增減單個(gè)因素得到的消納收益判斷其貢獻(xiàn)度；Shapley值法通過(guò)將一種因素在全部可能情景下的邊界消納收益進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算其全發(fā)展過(guò)程下的綜合貢獻(xiàn)度。

以我國(guó)北方某區(qū)域電力系統(tǒng)為算例進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，通過(guò)靈敏度法計(jì)算貢獻(xiàn)度，更具特定發(fā)展階段的針對(duì)性，適合針對(duì)既定發(fā)展階段給出措施清單；通過(guò)Shapley值法計(jì)算貢獻(xiàn)度，能綜合考察現(xiàn)狀到規(guī)劃水平年的發(fā)展全過(guò)程，結(jié)果更加全面。

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Project Supported by National Key Research and Development Program (2016YFB0900100); Science and Technology Program of Sate Grade Company(SGNY0000NGJS1900255).

Decomposition Algorithm of Source-grid-load Contribution for Promoting Renewable Energy Accommodation

MI Zhe, ZHANG Jinfang, LIU Jun, ZHAO Qiuli, ZHANG Fuqiang

(State Grid Energy Research Institute Co., Ltd., Changping District, Beijing 102209, China)

Continuous optimization of source, grid and load factors is needed to solve the renewable energy curtailment problem. This article focused on the decomposition algorithm of contribution to renewable energy accommodation under the combined effect of source-grid-load. From the point of view of the planning, development scenarios were established under different source-grid-load factors, based on production simulation. Source-grid-load contributions to renewable energy accommodation were calculated by sensitivity analysis method and Shapley value method, respectively. The sensitivity analysis calculate contribution by judgment factors according to a specific scenario. It is suitable to give a list of measures for an established stage of development. The Shapley value method is a comprehensive weighting for the contribution of all development scenarios. It is more suitable for examining the whole process of development from the present situation to the level of planning.

production simulation; renewable energy accommodation; contribution rate; Shapley value method

10.12096/j.2096-4528.pgt.19124

2019-08-12。

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFB0900100)；國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGNY0000NGJS1900255)。

(責(zé)任編輯 辛培裕)