考慮凈負荷峰谷的電源電網協調規劃研究

楊卓，劉祥瑞，周娜，張茂林

（1.云南電網有限責任公司，云南 昆明 650011；2.昆明電力交易中心有限責任公司，云南 昆明 650011）

0 前言

風電作為可再生能源的一種，有其固有的優勢。它不但取之不盡用之不竭，還可以減少污染和溫室氣體排放量。因此，風電穿透率逐年上升，倍受關注。但其不穩定、不可精確預測的特性又不能等同于常規能源對待，所以在對電源和電網進行規劃時應對風電的隨機性、波動性、間歇性等特性有所考慮，才能保證電力系統安全穩定運行。

目前有很多研究成果在進行電源規劃和電網規劃的同時考慮了風電的不確定性，文獻[1]提出了多種電源規劃模型，包括傳統的確定性規劃模型和考慮風電隨機性的規劃模型，考慮風電隨機性的機會約束規劃模型以及滿足風電利用指標的規劃模型，同時把低碳要素引入到模型中。文獻[2]綜合考慮了風電接入后電網建設的可靠性及經濟性，以可靠性成本效益作為規劃目標進行電網規劃。其目標函數包含了線路建設成本、維護成本以及用戶停電損失這3項費用。文獻[3]在建模過程中結合置信水平，分析了負荷和風電出力預測誤差對備用的影響，建立了備用與風電出力之間的量化關系。

電源規劃與電網規劃雖然是密不可分的整體，但很多研究只是針對其中某一個方面，即電源規劃或電網規劃，如文獻[4]，重點分析了電力市場化改革對電網規劃的挑戰，并提出了應對策略。但是其分析的重點是電網規劃，將電源規劃的不確定性看成是影響電網規劃的一個因素，忽視了電源規劃與電網規劃的統一性，且也沒有深入分析兩者之間的關系。但文獻[5-6]綜合考慮了這兩者之間的協調規劃，使其更有參考價值和意義，其中：文獻[5]在確定調節機組配置基礎的電源規劃的基礎上，將調節機組選址問題與電網規劃問題相結合，建立了針對風電并網問題的電源電網協調規劃模型。文獻[6]在電力系統規劃階段考慮了傳統電源、可靈活調節電源、風電容量的合理配置，在電力系統規劃階段考慮規劃期內的系統調度運行問題。

目前，負荷峰谷差已經被用于分析大規模風電對系統調峰的影響，文獻[7]基于風電與負荷預測誤差的統計分布，討論了風電出力對系統峰谷差的影響機理，并引入評價指標體系，深入研究了大規模風電基地接入后系統等效負荷峰谷差的變化及分布規律調度。文獻[8]利用數理統計和概率分析的方法對大規模風電接入對福建電網負荷峰谷差的影響大小及影響的概率分布規律進行研究。

本文在前述研究成果的基礎上，建立了考慮多種電源，包括風電、普通燃煤發電、燃氣發電的多階段電源電網協調規劃數學模型，其中，考慮典型日中負荷波動與風電波動疊加后的系統凈負荷的高峰和低谷，在每個典型日內分別把風電出力最大且負荷最小和風電出力最小且負荷最大作為兩個關鍵場景[9]，并采用一個簡化機組組合模型模擬典型日內調度運行階段各類電源間的互補特性。

1 場景選取和凈負荷高峰和低谷

風速分布可預測性差，波動性較大。而風電機組的輸出功率會隨著風速的變化而改變，因此造成了風電出力的不確定性反調峰特性。鑒于這種特性，在源網協調規劃模型中考慮風電接入時就必須計及其對于規劃結果產生的影響。針對風電的不確定性，需要模擬產生大量的場景進行模擬。通常情況下場景應足夠大以精確表示所有負荷和風電出力組合，所有場景均貫穿于所考慮電力系統的各個節點。但是對于電力系統長期多階段規劃問題來說，如若場景數過多則可能導致計算量過大而產生無解。

事實上，風電接入后，電力系統調度運行的關鍵是確保安全渡過等效凈負荷的高峰和低谷時段，本文中定義等效凈負荷如。

式中：N表示凈負荷；D表示實際負荷值；Pw表示風電實際出力值。這也就要求電力系統具備足夠的調峰能力。因此，采用凈負荷高峰和低谷研究大規模電力系統多階段規劃問題能夠顯著減小場景數目，更好地實現模型精度和計算效率之間的平衡。

本文根據風速和負荷的歷史數據，利用K-Means聚類方法，在MATLAB中調用該算法，抽樣得到數個典型日的負荷和風速曲線來描述每個節點的負荷和風速水平，并認為這些典型日的負荷和風速曲線代表規劃期每年日負荷和風速曲線形狀。根據風電機組的出力特性，得到風電輸出功率曲線。其中，規劃期每年的日負荷按照一定比例增長，日風電輸出功率曲線，進而得到規劃期每年典型日凈負荷高峰和低谷。凈負荷高峰為N曲線上的最大值，凈負荷低谷為N曲線上的最小值。

綜上，通過典型符合日內的負荷和風電持續曲線對負荷和風電進行建模，這樣就得到了一個如文中提出的適用于解決電源電網協調規劃問題的途徑。

2 電網協調規劃模型

本電源電網協調規劃的目標為：在滿足系統安全運行約束的前提下，根據凈負荷高峰和低谷，考慮典型日內不同種機組的日運行狀態組合，即運行/停運，對不同種類發電機組和線路的投建時間和地點進行規劃，使規劃期內整個系統總成本的現值最小。出于簡化，本文中靈活調整電源僅考慮燃氣機組，普通常規電源僅考慮燃煤機組。

2.1 目標函數

本多階段電源電網協調規劃模型的目標函數如所示。其中DF為罰函數，其作用在于確保典型日內某時間點的峰值和谷值均為實際情況下的峰谷，無數值意義。

式中，TPC為規劃期內火電機組（包括燃煤機組和燃氣機組）運行成本，包括現有的以及新建的火電機組；WPC為新建機組投資成本，新機組的投資成本取決于其容量和位置；TLC為線路投資成本；GEC為火電機組碳排放成本；SW為風電機組發電補貼。假設所有的現有機組都為火電機組。τ=1/(1+R)PR-y表示折現率；Ti,y表示整個規劃期的第y年的發電時長；A表示總場景數目；Pi,u,t,y表示整個規劃期的第y年t典型日場景u中i機組的出力；pbi,y表示第y年i機組的邊際發電成本；R表示折現率；PR表示投資期總年數；Si表示i機組發電補貼；cwi表示機組單位容量價格；swi表示投資補貼；Xi,y表示i機組投建容量；ck,y表示二進制變量，若在整個規劃期的第y年第k條線路決定投建，則此值為1，否則為0；tlk,y表示第y年線路k的建設成本；ωy表示第y年的市場碳交易價格；gcy表示火電機組單位電量的碳排放強度；為整個規劃期的第y年t典型日v時刻的凈負荷峰值；為整個規劃期的第y年t典型日v時刻的凈負荷谷值；ΩY表示規劃期集合；ΩTG表示燃氣機組集合；ΩCG表示燃煤機組集合；ΩWG表示風電機組集合；ΩU表示總場景集合，針對每個典型日ΩU={0,1,2}，其中：0為期望場景，1為典型日凈負荷低谷場景，此場景下風電出力為峰，負荷為谷，2為為凈負荷高峰場景，此場景下風電出力為谷，負荷為峰；ΩG+表示候選發電機組集合；ΩK+表示候選線路集合；ΩT表示典型日集合。

2.2 約束條件

1）功率平衡約束

2）直流潮流等式約束

3）機組出力約束

4）線路容量約束

5）凈負荷約束

由于規劃期內風電機組可能會在某一年投建，這時凈負荷就應該把新建風電機組出力考慮在內。本約束保證了任何條件下所得到的凈負荷峰值和谷值均為真實的。

6）新建機組及線路約束

7）碳排放約束

8）投資費用約束

9）機組運行/停運約束

在規劃階段考慮典型日內系統的運行問題，利用每日逐時段的機組組合對系統的日內運行問題進行較為精確的闡述，從而進一步證明了靈活調節電源即燃氣發電機組對負荷及風電波動性的靈活調節作用。考慮到燃氣機組和常規燃煤機組均不適合頻繁啟停，本文將只考慮典型日內凈負荷高峰、低谷和預測值三個時段下的機組組合問題。相對靈活的燃氣機組可以在這三個時段自由改變運行狀態。而燃煤機組在一日內的運行狀態最多只能變化一次，式表示不會出現燃煤機組在低谷時運行，而在高峰時停運的矛盾情況；式表示在一天之內能夠頻繁啟停的燃煤機組的數目占總燃煤機組數目的比例不能超過一定的比例；表示候選機組只有投建后方可選擇運行/停運狀態。

10）相位角約束

式中：n為節點編號；k為線路編號；KGn,i表示節點-發電機關聯矩陣，表示節點和機組的聯系；、表示風電出力波動上下限；ei,y表示二進制變量，若在整個規劃期的第y年i發電機決定投建，則此值為1，否則為0；KLk,n表示支路-節點關聯矩陣；fk,u,t,y表示在整個規劃期的第y年t典型日場景u中線路k的潮流；Bk表示線路k的電納；θk,u,t,y表示在整個規劃期的第y年t典型日場景u中節點n處相位角；M表示一個足夠大的正數；Zi,u,t,y表示機組i在第y年t典型日u場景下的組合狀態，若為0，表示機組停運；若為1，表示機組正常運行；Pmax,i、Pmin,i表示發電量上下限；EXi表示已建機組容量；Lmax,i、Lmin,i表示線路容量上下限；hi,l,y表示二進制變量，若在整個規劃期的第y年第l級投建容量被選中為i級發電單元的建設量，則此值為1，否則為0；ρi,l,y表示在整個規劃期的第y年第l級發電單元的備選投建容量；ΨL i,y表示l級備選容量集合；tkc表示線路投資上限；gci表示機組投資上限；λ表示可狀態轉移的燃煤機組比例；TN表示已建總燃煤機組數。ΩWG+表示候選風力發電機組集合；ΩWG0表示已建風力發電機組集合；ΩCG+表示候選燃煤機組集合；ΩTG+表示候選燃氣輪機組集合；ΩN表示節點集合。

3 算例分析

本文所建立的考慮風電和負荷波動性的電源電網協調規劃模型是一個多階段性、混合整數線性規劃問題。本文利用GAMS軟件平臺實現編程，調用CPLEX求解器對模型進行求解。

3.1 算例數據

算例系統以IEEE30節點系統[10]為基礎，測試系統網絡如圖1所示。電源側由6個現有燃煤機組以及2個候選燃煤機組、3個候選燃氣機和3個候選風電機組組成。候選機組和線路用虛線表示，具體參數見表1和表2。其他系統參數見文獻[9]。負荷年增長率為3.8%。ωy第一年取值為80元/t，年增長率為0.9%；燃煤機組和燃氣機組的gcy分別為0.90 t/(MW·h)和0.42 t/(MW·h)，年增長率為0.8%；。

表1 候選機組參數

表2 候選線路參數

圖1 測試系統網絡

在MATLAB中，把風速與負荷的數據分別作為橫縱坐標，調用K-Means聚類算法把數據聚類成幾條不同的曲線從而得到典型日不同時刻的負荷與風速峰谷值。本文抽樣出5個典型日和12個典型時刻。根據風功率與風速的關系進而得到風電出力與負荷的峰谷值。凈負荷即為兩者的疊加值。

3.2 算例分析

為了驗證上述模型有效性，本文對4個算例進行討論。算例1為考慮了凈負荷高峰和低谷的源網協調規劃；算例2為不考慮凈負荷高峰和低谷的源網協調規劃；算例3除了風電補貼變高以外，其余均與算例1相同；算例4使（22）約束變緊，即賦予dr一個更高的值。

4個算例的優化結果，如表3、4、5所示。

表3 規劃成本（106元）

表4 電源規劃結果

表5 電網規劃結果

考慮凈負荷高峰和低谷時，需要更多的可靈活調節電源來平衡負荷和風電的波動性以保證系統運行的安全。WT1始建于規劃期初，期間擴容至85MW，此時燃氣機組GU1開始投建以平衡風電機組的波動性；當網絡中風電穿透率持續走高時，燃氣機組GU3也開始投建以保障整個電力系統的功率平衡。從算例1的機組組合狀態中可以看出：當電網中風電出力較高而負荷較小（場景一）時，需要大量的燃氣機組停運來保證系統功率平衡。機組CU4在規劃期的第1-20時段內停運；機組CU5在第1-13時段內停運；機組CU6分別在規劃期的1-12、14-19這兩個時段內停運；燃氣機組GU1在規劃期的第16-20時段內停運；燃氣機組GU2在規劃期的第20時段內停運以滿足功率平衡，同時保障了資源的合理利用。在期望場景（場景三）中若風電穿透率較高也會出現這種情況，如燃氣機組CU1在規劃期的第16-20時段內停運；機組CU4在規劃期的第1-20時段內停運。風電出力較小而負荷較大時（場景二）燃氣機組則可以全部投入以滿足負荷需求。

算例2由于不必考慮風電的波動性，無需投建燃氣機組，機組建設成本相對較低。把算例2的規劃結果電源和電網投建方案作為算例1已知量，只對機組出力進行優化，并觀察總成本的變化：實際總成本較算例1增加5.8%，主要原因為：在現實情況下沒有考慮凈負荷高峰和低谷的優化結果會讓更多的靈活可調節電源投入同時棄風也導致風電補貼減少。由此可見實際中的考慮凈負荷高峰和低谷的模型優于沒有考慮凈負荷高峰和低谷的模型。

建設風電場其一次性投資大，固定成本高，因此年化的成本比火電機組略高一些。若要提高風電穿透率，可通過提高補貼來實現，算例3中補貼大小和風電出力的關系如圖2所示。圖中所示補貼為第一年補貼之后的每一年補貼按1%遞增。

圖2 不同補貼下風電出力對比

若對火電機組碳排放量進行約束，即保證規劃期末年的碳排放總量相比于規劃期初減少相應的比例。這樣以來，會對源網協調結果有較大的影響。雖然增大節能減排比例可以提升風電補貼，減少碳排放成本。但是若dr提高幅度太高，則會導致無解。這是因為當風電大規模接入電網時，給電網帶來了一定的威脅，這需要靈活可調節機組來平衡風電的波動性以保證電力系統的穩定運行。因此，風電穿透率應保持在合理的范圍內，不宜過大。

4 結束語

本文利用典型日凈負荷高峰和低谷，建立考慮風電、燃氣發電和燃煤發電的動態電源電網協調規劃數學模型，得到以下結論：

1）采用典型日高峰和低谷的源網協調規劃方法比沒有考慮高峰和低谷的方法更為經濟和強健。

2）所建立的模型體現了可靈活調節電源對風電大規模接入的調峰作用，規劃結果表明可靈活調節的電源投資與風電的擴容互相匹配。

3）不能一味追求高風電穿透率，在風電穿透率和節能減排之間有一個平衡。

4）通過調整風電補貼，可以控制風電各時段的投入情況。