含柔性負荷的火電機組深度調峰的源荷分層優化調度

樊國旗，劉海南，黃 健，樊國偉，段青熙，潘偉東，宋朋飛，柳慶豐

(1.國網金華供電公司，浙江 金華 321017；2.國網石嘴山供電公司,寧夏 石嘴山 753000；3. 國網新疆電力有限公司，新疆 烏魯木齊 830011；

0 引 言

風電在促進可持續發展戰略發揮著重要作用[1-2]，但風電反調峰特性對電力系統調峰帶來巨大挑戰，需要優化系統運行促進風電消納[3-4]。

針對此類問題，文獻[5]通過預留部分負荷資源，在需要消納新能源時，調用該預留負荷提高風電利用率；文獻[6-7]通過調用高載能負荷實現削峰填谷作用；文獻[8-9]通過火電深度調峰等多種途徑促進新能源消納；文獻[10]在新能源出力高峰時段，通過抽水蓄能增大系統負荷，減少火電機組深度調峰功率；在新能源出力低谷時段，則由抽水蓄能電站放水發電減小火電機組發電壓力。

上述文獻多是針對源側或負荷側進行研究，較少綜合考慮負荷和電源分層優化調度進行研究。因此，提出了一種含柔性負荷的火電機組深度調峰的源荷分層優化調度方法，通過上層優化減小系統峰谷差，減少系統開機臺數，降低常規調峰最小技術出力；通過下層優化減小系統成本，確定火電機組出力和棄風功率。通過某地區電力系統實際算例，驗證所提分層調度方法可有效促進風電消納，降低系統成本。

1 風電并網對電網特性影響

風電具有逆調峰特點，并網后會加大電網等效負荷峰谷差。當等效負荷小于火電機組最小技術出力時，會導致棄風。等效負荷峰谷差計算如式(1)、式(2)所示。

Pe1,原始，t=P1,原始,t-Pwind,t

(1)

(2)

圖1為某日風電、原始負荷、原始等效負荷和未深度調峰時棄風情況。可知，含風電等效負荷峰谷差為3 611.1 MW，不含風電等效負荷峰谷差2713 MW，增加了系統調峰負擔893.1 MW；最大棄風功率1128 MW，充風量為5 066.7 MWh，棄風率為24.8%，棄風較為嚴重。因此需要考慮調用其他資源減小系統調峰壓力，減少棄風。

圖1 風電并網對系統的影響

2 柔性負荷、火電機組深度調峰分析

2.1 火電機組深度調峰

火電機組常規調峰由于受到最小技術出力(50%PN，PN為機組最大技術出力)限制，其調峰空間小。系統因調峰能力不足導致棄風，因此需要增加系統調峰能力。通過技術改造，火電機組最小出力可先降低至不投油火電機組最小技術出力(40%PN)，然后再降低至投油火電機組最小技術出力(30%PN)，這樣可以增大火電機組調峰空間，進而接納更多風電。火電機組出力變化如圖2所示。

圖2 火電機組出力變化

火電機組深度調峰主要產生機組損耗成本、投油成本。其深度調峰增加的成本為10～50元/MWh[11]，而深度調峰補償價格約為200元/MWh[12]，由于增加火電機組收益，因此火電機組愿意參與深度調峰。

火電機組深度調峰機組損耗成本為

(3)

式中：β為機組損耗系數；SJ為機組購機成本；NF,t為機組t時刻的轉子致裂周次，和火電機組出力大小有關。

火電機組深度調峰機組投油成本為

(4)

式中：Qoil,t為深度調峰投油量；coil為投油成本單價。

2.2 柔性負荷

柔性負荷可以改變生產時間，從而優化電網等效負荷，改善峰谷差特性。當需要柔性負荷(如電解鋁)調峰時，首先采用電壓調節功率，利用電解鋁額定工作電壓在±10%范圍內變化不會影響產品質量特性進行調節；當所需參與調峰功率增加(減少)超過30 MW時，采用投入(退出)一組電解鋁負荷(30 MW)進行調節，使電壓恢復至額定工作電壓，以此類推，從而可以實現柔性負荷連續調峰效果。柔性負荷參與調用如圖3所示。

圖3 柔性負荷參與調用

電解鋁耗能大，因此對電價成本比較敏感，但轉移負荷本身較為容易且不會增加成本，而獲得的調用補償可以減少生產費用。因此電解鋁負荷參與調度意愿較強。

調用容量約束為

(5)

調用時間約束為

(6)

3 分層優化調度模型

3.1 分層優化調度模型結構

分層優化調度模型如圖4所示。

圖4 分層優化模型結構

上層模型以優化等效負荷峰谷差最小為目標，提高火電機組低谷時間出力，減少深度調峰調用功率，進而減少深度調峰調用成本；降低火電機組高峰時間出力，增大火電機組向上調節能力(火電機組最大技術出力和當前出力差值)，從而提高火電機組面對風電缺額或者其他火電機組故障時的風險能力。柔性負荷參與調峰后能夠優化等效負荷曲線。

下層模型以系統成本最小為目標，系統成本包括火電機組成本、棄風成本和柔性負荷調用成本。火電機組容量越大成本越低，所以首先調用大容量機組深度調峰，其次調用小容量機組深度調峰。

3.2 分層優化調度模型目標函數

上層優化模型以優化等效負荷峰谷差最小為目標，即

(7)

總調用柔性負荷成本Cfl為

(8)

式中：ΔPfl,t為調用柔性負荷功率,ΔPfl,t為正表示增大柔性負荷功率， ΔPfl,t為負表示減小柔性負荷功率;T為調用柔性負荷時間;cfl為調用柔性負荷單位成本。

下層優化模型以系統成本最小為目標。

min(Cw,a+Cf)

(9)

式中:Cw,a為棄風成本；Cf為火電機組成本。

(10)

(11)

式中：T″為火電運行的時間總數；N為火電機組的數量；Pf,i,t代表第i臺火電機組t時刻的功率大小；ai、bi、ci分別為第i臺火電機組發電成本的二次、一次和常數系數；Cf,深度為火電機組深度調峰成本[10]。

3.3 約束條件

約束條件包括系統備用約束、系統功率平衡、火電機組常規調峰和深度調峰出力上下限約束，分別如式(12)至式(15)所示。

(12)

(13)

(14)

(15)

4 算例分析

4.1 仿真系統設計

以圖1所示的風電并網數據和表1所示的火電機組參數進行仿真。火電機組最小技術出力為額定容量的50%。

表1 火電機組參數

風電上網電價為250元/MWh,補貼電價為350元/MWh,棄風單位成本為600元/MWh；柔性調用單位成本為153元/MWh，柔性負荷參與調度每組容量為30 MW，最大可調用20組。

4.2 仿真驗證結果

1)經仿真該日原始等效負荷、柔性負荷優化等效負荷、柔性負荷調用功率如圖5所示。

由圖5可知，在原始負荷低谷期增加調用柔性負荷為1 820.86 MWh，在原始負荷高峰期減小柔性負荷為1 148.3 MWh，總調用柔性負荷為2 969.17 MWh；柔性負荷優化后等效負荷峰谷差為2 571.8 MW，峰谷差降低28.78%；優化前最大等效負荷為4553 MW，優化后最大等效負荷為4113 MW，減小了440 MW；優化前最小等效負荷為1 541.8 MW，優化后最小等效負荷為941.9 MW，增大最小等效負荷599.9 MW。

圖5 柔性負荷優化等效負荷與原始等效負荷對比

2)柔性負荷優化等效負荷前后開機臺數對比如表2所示。

表2 柔性負荷優化等效負荷前后開機數對比 單位：臺

由表2可知，柔性負荷優化等效負荷后可減少200 MW機組開機兩臺。

3)柔性負荷優化前后等效負荷火電機組出力對比如圖6所示。

圖6 柔性負荷優化前后火電機組出力對比

由圖6可知：柔性負荷優化后提高火電機組平均出力，其中600 MW、300 MW和200 MW單臺機組平均出力分別提高21.84 MW、15.51 MW和5.93 MW；提高了火電機組平均利用小時。

4)柔性負荷優化前后火電機組深度調峰和棄風功率對比如圖7所示。

圖7 柔性負荷優化前后火電機組深度調峰與棄風對比

由圖7計算可知，柔性負荷優化前火電機組深度調峰為6 293.4 MWh,而優化后為4 285.9 MWh,減少火電機組深度調峰2 007.5 MWh；柔性負荷優化后沒有棄風，而優化前棄風1 413.4 MWh，減少棄風1 413.4 MWh。

5)柔性負荷優化前后成本對比如表3所示。

表3 柔性負荷優化前后成本對比

可以看出，柔性負荷優化后火電機組運行成本減小了46.99萬元，火電機組深度調峰成本降低了4.51萬元，棄風成本降低了84.8萬元，雖然柔性負荷調用成本增加了45萬元，但總成本仍降低91.3萬元。由于增加的柔性負荷成本45萬元補償給了柔性負荷企業，達到了柔性負荷企業和電網企業雙贏的目的。

5 結 語

針對風電并網系統調峰能力不足問題，提出含柔性負荷的火電機組深度調峰的分層優化調度方法；上層優化等效負荷，可減小系統峰谷差；下層優化系統成本，減少火電機組深度調峰成本、新能源限電成本以及系統總成本。

通過仿真驗證，所提柔性負荷優化火電機組深度調峰可以減少火電機組開機臺數，提高單臺火電機組平均利用小時。同時可以降低柔性負荷企業成本，達到電網企業和柔性負荷企業雙贏的目的。