水光互補能源基地的多時間尺度優化調度

黃顯峰，格桑央拉，吳志遠，顏山凱

(河海大學水利水電學院，江蘇 南京 210098)

0 引 言

隨著光伏等清潔能源的裝機容量不斷增長，其出力的“間歇性、隨機性和波動性”等人為不可控的特性，對電力系統的安全和穩定運行會造成不利影響[1-2]，還會在光伏發電高峰時段，因無法儲存富余的電量而導致棄光。水電機組具有啟停速度快的特點，利用該特點可有效平抑光伏出力的波動性，水光聯合并網，有益于光伏的消納，減少棄光量[3- 4]。

目前，已有很多學者研究了水電光伏混合電站的聯合調度運行。以往的研究主要是針對短期的日尺度進行研究[5-7]。由于光伏出力具有即時性且在日內波動性大的原因，在日尺度上的互補運行優化的重要性顯而易見，但長期互補運行的優化也至關重要，它決定著發電計劃，影響短期運行。以往中長期水光互補的研究[8-9]大多都未充分考慮到光伏出力逐時變化的波動性，以此制定的調度規則可能無法有效平抑光伏出力在日內的波動性，造成一定的棄光量。

鑒于此，本文提出一種考慮調度期內光伏出力逐時變化波動性的水光互補中長期優化調度方法。采用創新的度量方法衡量光伏的消納程度，即用需調(需要調節的光伏電量)和可調(可調節的水電電量)的大小來衡量逐月逐日的光伏消納程度。通過利用水庫的優良調節性能，在年內、月內、日內多時間尺度分層對光伏消納進行調節，在不增加水庫棄水的前提下，以消納光伏最大化和水電電量受損最小化為目標進行水電站發電調度，實現基地水光互補電量效益最大化。

1 水光互補模型構建

水光互補即以逐時波動的光伏出力作為水庫優化的邊界條件，充分利用年調節庫容的調節能力，構建長期年尺度上水光發電總量最優、中期月尺度光伏消納率最優、水電電量損失最小的多時間尺度分層模型，并以此大尺度優化調度的結果作為策略指導日尺度的調度。模型逐級優化水光系統的水電出力過程，最大化平抑逐時光伏的波動性，提升水光系統發電效益。

1.1 目標函數集

1.1.1 年尺度的目標函數

年尺度的目標函數是年水光合計電量最大。年尺度的水光互補是以月為調度期，但光伏出力是逐時變化的。因此若用月光伏總電量擬合運算，以此制定的調度規則可能無法有效協調短期的光伏消納，故在年尺度的計算可采用月內每日同時段光伏出力平均值代替逐時光伏出力，進而不僅在長期優化調度中考慮到了月內每日的光伏隨機波動性，且降低了時間維度復雜性。

(1)

(2)

(3)

1.1.2 月尺度的目標函數

(1)光伏消納率最大

(4)

(5)

(2)水電電量損失最小

(6)

1.2 優化調度模型約束條件

(1)梯級水電站水量平衡約束

(7)

式中，Vi，t、Vi，t+1分別為第i個水電站第t時段初、末水庫蓄水量，m3；RQi，t為第i個水電站第t時段入庫流量，m3/s；XQi，t為第i個水電站t時段的下泄流量，m3/s；Qi，t為第i個水電站第t時段的發電流量，m3/s；Si，t為第i個水電站第t時段棄水流量，m3/s。

(2)上下游水力聯系。對于處在同一干流的電站，上游電站下泄的水量會匯入到下游電站，和區間流量一起共同構成下游電站的入庫徑流。

RQi,t=XQi-1,t+QJi,t

(8)

式中，XQi-1，t為第i-1個水電站(第i個水電站的上游電站)的下泄流量，m3/s；QJi，t為第i-1個電站到第i個電站的區間流量，m3/s。

(3)水位限制

Zimin≤Zi≤Zimax

(9)

式中，Zimin為第i個水電站t時段允許最低運行水位，m；Zimax為第i個水電站t時段允許最高運行水位，m。

(4)發電流量限制

Qi,tmin≤Qi,t≤Qi,tmax

(10)

(11)

(5)電站出力約束

Ni,tmin≤AQi,tHi,t≤Ni,tmax

(12)

式中，Ni，tmin為第i個水電站在t時段發電機組被允許的最小出力，kW；Ni，tmax為第i個水電站在t時段發電機組被允許的最大出力，kW；Hi,t為第i個水電站在t時段發電水頭，m。

(6)所有參數均非負約束。

2 模型求解

水光互補優化調度模型涉及到的約束條件較多，目前難以用蟻群算法、粒子群算法等智能算法求解，故嵌入優化思想，采用基于POA的模擬優化方法進行求解。將調度過程分為若干個時段，對各個時段進行迭代反演模擬優化，通過POA滑動尋優從而得到最終方案。

2.1 水光互補系統光伏消納量化

梯級水電出力和光伏出力進行疊加，形成水光合計出力如圖1所示。t2時段為水光合計出力超出電網通道的時段，即棄光時段，該時段超出通道的棄光電量，稱為需要調節的光伏電量(以下稱為“需調”)。

t1時段為水光合計出力未超出輸電通道的時段，該時段水電出力距離水電出力上限、水光合計出力距離通道的剩余的可增加出力的空間，該空間稱為可以調節的水電電量(以下稱為“可調”)

水光互補即利用水電易調節性能，通過減少t2時段的水電出力，騰出一定輸電通道給光伏，使得光伏“需調”電量得到最大化的消納利用；同時通過增加t1時段的水電出力，保持調度期內的水電電量平衡。

水電“可調”電量分為水電出力上限可調與輸電通道可調，“可調”取二者各個時段較小值，以下以年尺度調節為例，水電可調與光伏需調見式(13)～(14)。

(13)

(14)

水光合計出力分為3種情況：①“需調”>“可調”，說明水電的調節能力不足以將產生的棄光電量全部消納，如圖1a所示；②“需調”≤“可調”，說明通過水光互補可以使棄光電量能完全被消納，如圖1b所示；③水光合計出力沒有超出通道的時段，水光不互補的情況下，也不會產生棄光，如圖1c所示。故需調和可調的大小可衡量光伏出力的消納程度。

圖1 水光出力疊加示意

第①、②種情況一般出現在在典型年汛期，第③種情況一般出現在典型年枯期。對于情況①，為了減少棄光量，要調整水電出力大小。隨著水電出力變小，使得可調變大，需調變小，當達到需調小于等于可調時，調度期內無棄光電量。水光互補過程是通過損失水電電量來消納光伏電量，故在達到光伏消納量最大化的目標時，要保證水電電量損失最小。第②種情況雖棄光電量能完全被消納，但水電電量受損，故最理想的狀態為需調等于可調，這時的水電出力能在光伏消納量達到最大化的前提下，保證水電電量損失最小，即臨界出力。

臨界出力受水電預想出力和水電出力下限約束，同時由于光伏出力的波動性與不確定性，在平水、枯水年應避免棄水，優先保證水電出力效益，在該基礎上實現水光合計出力最優。

2.2 求解步驟

水光互補優化調度模型包含的約束條件眾多，采用基于POA的模擬優化方法景象求解，主要步驟如下：

(1)以梯級水庫水位為決策變量，設定初始梯級水庫水位序列和運行策略。

(3)進行月調節，以日為階段變量。以光伏消納率最大、水電電量損失最小為目標函數，調節年內棄光月份的逐日日均水電出力。

(4)進行日調節，以小時為階段變量。用月尺度得到的優化調度作為策略指導指導日尺度的調度，得到最終的逐時水電出力調度方式。

3 實例分析

3.1 背景介紹

瀾滄江上游西藏段規劃的范圍為西藏昌都市地區以下(扎曲與昂曲匯口)至芒康縣曲孜卡鄉古學村附近，規劃河段長317 km，落差877 m。瀾滄江西藏昌都區域年總輻射在5 800～6 700 MJ/m2之間，穩定度RW為0.65，因此，區域的太陽能資源屬很豐富～最豐富等級，太陽能資源穩定度屬很穩定等級[10]。西藏瀾滄江清潔能源基地采取水電+光伏互補的開發模式，規劃的水電梯級以如美為控制性調節水庫的6級電站作為河段梯級布局及資源規劃方案。即：班達、如美、邦多、古學、曲孜卡、古水水電站，是以年調節如美水庫為控制性工程的梯級水電站，其余電站為周、日調節庫容，6站總裝機規模9 525 MW，目前大部分在開展前期工作。

規劃中的光伏電站主要分布在西藏芒康、察雅和貢覺縣，總裝機規模10 000 MW。本次典型氣象年出力計算，以芒康站點資料為依據，收集芒康站點Solargis數據庫21年的月平均值，從近10年的數據中選取各月接近21年的平均值的年份作為典型氣象年。

圖2為基地全年光伏電量箱型示意。受高原氣候影響，光伏電量在年內各月間變化較明顯，枯期11月～次年2月的光伏電量明顯高于汛期，在1月份最大；受光伏波動性與不確定性影響，月內各天也發生著明顯的變化。基地光伏電站總規模為19 525 MW，輸電工程采用±800 kV特高壓直流輸電線路，送電容量為10 000 MW。

圖2 基地全年光伏電量示意

3.2 結果分析

為了驗證模型的可靠性、適用性與有效性，本文在梯級水電站歷史徑流資料中選取3種具有代表性的水文年：偏豐年、平水年和偏枯年，對應的來水頻率分別為34.8%、50.1%、65.2%。本文將3種場景代入模型，對比水光互補前后光伏消納情況及梯級電站的出力變化。

水光互補前，3種典型年均在汛期發生棄光，棄光原因為汛期水電出力大，占據了大部分的輸電通道。基地是以“先棄光后棄水”的原則運行，超出輸電通道的光伏無法被消納，產生棄光。經過“年”調節水光互補后，棄光月份的水電出力降低至月均臨界出力，實現“需調”=“可調”，可完全消納光伏而不發生棄光現象，具體見表1。

表1 3種典型年“年”調節前后棄光量對比 億kW·h

通過年調節水光互補后，得到全年水電及光伏逐月出力過程。3個典型年在“年”調節水光互補前后全年基地水光電量，如美水電站的棄水量、水位對比如圖3～5所示。

圖3 偏枯水年“年”調節前后水光電量、棄水量、水位對比

圖4 平水年“年”調節前后水光電量、棄水量、水位對比

圖5 偏豐水年“年”調節前后水光電量、棄水量、水位對比

通過對全年水電及光伏逐月出力過程分析，3種典型年全年光伏消納率在年尺度水光互補后均可以達到100%。由水光互補前后基地水光電量對比圖可看出，棄光月份光伏消納率變大是通過損失水電電量實現的。對于偏枯、平水年因水光互補損失的水電電量遠小于增加的光伏消納電量；對于偏豐年，水光互補損失的水電電量與光伏電量增量大致相等，原因在于徑流來水偏豐，汛期水電出力已逼近水電出力上限，當水光互補優化調度出現棄水時，無法加大之前月份的水電出力，由5b中8、9月數據可知，在棄光月份水位驟增至上限值，產生了大量棄水，導致損失的水電電量接近光伏電量增量，具體見表2所示。

表2 3種典型年“年”調節前后水光電量

上述“年”調節求得水電月均出力后，繼續以光伏消納率最大、水電電量損失最小為目標，調節棄光月份的逐日日均水電出力，使得逐日的光伏消納率均為100%，如圖6所示。用月調節所得的逐日日均出力指導日調節的逐時水電出力。在棄光時段降低水電出力，其余時段增加水電出力，保持日內的水電電量平衡，如圖7所示。從而達到從年內、月內，到日內，多時間尺度分層協調水光互補優化調度，逐級優化水光互補系統水電出力過程的目的。

圖6 3種典型年“月”調節前后對比

圖7 3種典型水文年“日”調節前后對比

4 結 論

通過分析將3種具有代表性的水文年帶入本模型后的結果，偏枯、平水年中，水電電量在水光互補后損失了1.80億、2.06億kW·h，但光伏消納量則分別增加了11.2億、13.91億kW·h，遠多于損失的水電電量。在不產生棄水的前提下，水光系統效益大幅增加，故本調度模型是合理、有效的。在年徑流量頻率小的來水偏豐的年份，因整年來水較大，往往在光伏的棄光時期，水電出力也逼近上限，難以留出通道來消納光伏，因此光伏效益的增加也會導致損失較大的水電效益，該情況下應以“先棄光再棄水”的水光互補原則，最大化利用水電資源。