基于電碳耦合的配電網電源規劃

施 勇，顧唯華，劉 睿，徐 韜，陳 聰，沈海丹，賀 康

(1.國網上海市電力公司崇明供電公司，上海 202150； 2.上海電力大學，上海 200090)

“節能”“減排”“可持續發展”已然成為當著世界能源產業發展的重要趨勢，電力行業也提出了低碳環保的新要求。

在電力系統中實現“低碳”主要有兩種方法[1]：一種是吸收和固定二氧化碳，在電力系統中主要體現在電廠碳捕集能力的提升；另一種是提高清潔能源的比例，減少對化石能源的過度依賴，在電力系統中主要體現在風、光等可再生能源裝機容量的增加[2-4]。由于碳捕集存在諸多限制，因此高比例可再生能源接入電網就成為大趨勢，隨之也帶來了電源規劃方面的轉變。

1 傳統電力系統的電源規劃

以常規電源為主的傳統電力系統電源規劃，首先是進行負荷預測，然后根據峰荷確定電源容量，并留有一定量的備用，這樣就能夠保障電量、電力供需之間的平衡。

傳統電源(火電、水電)既能保證穩定性又能提供靈活性，滿足負荷側靈活性需求。文獻[5]建立了以規劃期內費用最小為主要目標的傳統電力系統電源規劃模型，其中靈活性需求主要來源于負荷側的波動。

2 新型電力系統的電源規劃

在新型電力系統中，高碳機組(火電)在系統中的裝機比例降低及可再生能源(風電及光伏)的大幅接入電網導致整個系統的靈活性需求急劇增加，電力系統的靈活性問題迫切需要解決。在這種情況下，就需要添加靈活性資源來滿足系統的靈活性需求[6-7]。

目前國內外有不少關于各側靈活性資源如何協調配置的研究。文獻[8]在電源的規劃方面將風光等分布式電源、主動負荷及大電網供電納入考慮范疇，并將其都視為等效電源，建立每類電源的成本-時間曲線，求解最小費用目標函數；文獻[9]分別設置微型燃氣輪機、儲能及需求響應作為靈活性資源，建立了含高比例可再生能源的電源雙層規劃模型，上層為規劃層目標是電源的中長期規劃成本最小，下層為運行層求解年運行成本的最優解，上層模型提供配置方案，下層模型提供運行策略，雙層模型不斷迭代求得最優解；文獻[10]選取源層(DG運營商)-網層(配電公司)-荷側(需求側響應)三方利益協調的配電網規劃模型，追求三側的經濟型求解最優的電源規劃方案；文獻[11]采用K-means聚類將負荷與風速數據進行聚類分析，處理了風電和負荷之間的相互不確定性問題，在此基礎上建立了風-火-儲-可中斷負荷聯合電源規劃模型；文獻[12]對各類型靈活性資源進行建模，并代入了靈活性定量評估的環節來保證系統充足的靈活性，考慮運行與規劃兩個時間尺度，建立了中長期的電源規劃模型；文獻[13]考慮到風電出力與負荷預測的不確定性，在模型中加入考慮系統總預測誤差不確定性的旋轉備用容量約束，建立了基于碳交易的考慮風、荷不確定性的低碳電源規劃模型，采用隨機機會約束規劃法將不確定約束條件確定化；文獻[14]對電力系統的靈活性供需關系進行分析，提出了靈活性充裕度與靈活性運行安全域，同時以儲能為主要的靈活性資源，提出了考慮靈活性供需平衡的源-網-儲一體化規劃方法。

3 基于電碳耦合的配電網電源規劃

本文在考慮碳約束的情況下建立源-網-荷-儲協同電源規劃模型，選擇以火電機組、水電機組、風電機組及光伏電池作為電源。模型中考慮高比例的風電和光伏資源，而這些資源具有明顯的波動性和隨機性。因此，為了保障整個系統的穩定性，本文分別在源端、荷端和儲端安排靈活性資源對源端出力及負荷側需求進行調節，建立了由投資成本模型和生產模擬運行成本模型組成的電源規劃模型。

系統的總規劃成本可由投資成本及生產運維成本求和得到。

Ccost=Cinv+Cp

(1)

式中Ccost——系統的總規劃成本；Cinv——新型電力系統在規劃年內的投資建設成本；Cp——系統整體的生產運維成本。

3.1 投資成本模型

3.1.1 目標函數

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中Cinv,a,t——電力系統中常規電源的投資建設成本；Cinv,b,t——源端、荷端及儲端配置的靈活性資源的投資成本；daτ——第τ年是否支付投資建設成本，0，1變量；T——規劃期；M——風電機組、光伏電池、水電廠、火電廠、生物質能五類常規電源；N——源端、荷端及儲端配置的靈活性資源；Paτ和caτ——第τ年常規電源增加的裝機容量和單位裝機容量建設成本；Ya——各類電源的使用壽命；θ——利率。

3.1.2 約束條件

(1)電力約束

(7)

(8)

(9)

(2)電量備用約束

(10)

式中Hat、Dt、Sdt——第t規劃年各類常規電源的年利用小時數、全年社會用電需求和用電量備用率。

(3)電源利用小時數約束

(11)

(4)資源稟賦約束

(12)

(5)電源比例約束

(13)

式中 分子、分母——第t年清潔能源發電與整個系統的總發電量，發電量由年利用小時數與最終裝機容量的乘積得出；εt——第t年清潔能源發電量的最小占比。

(6)碳排放約束

(14)

(7)其他約束

(15)

3.2 生產模擬運行成本模型

3.2.1 目標函數

(16)

(17)

(18)

Eat=ΔPatHat

(19)

(20)

3.2.2 約束條件

(1)機組出力上下限約束

(21)

(2)功率平衡約束

(22)

式中Pt,d——運維過程中各個時刻的負荷需求。

4 實證分析

以上海崇明電網作為算例，進行中長期電源規劃。根據當地實際情況設置靈活性資源：源端(燃氣電廠)、荷端(電動汽車)、儲端(儲能裝置)。

4.1 負荷情況分析

根據崇明電網數據，過去10 a崇明電網的峰荷情況如表1及圖1所示。

表1 2010—2020年崇明電網年最高負荷及其增長率

圖1 2010—2020年崇明電網年最高負荷及其增長率

由圖1可以看出，崇明在過去10 a里峰荷有3次較大幅度的下降，分別在2011年、2014年及2018年。年最高負荷總體呈現上升趨勢，并且在2018年之后隨著崇明生態島產業布局的逐步實施，“十四五”期間年最高負荷增長率將呈現緩慢增長趨勢。

2010—2020年崇明電網全社會用電量及其增長率情況如表2及圖2所示。

表2 2010—2020年崇明電網全社會用電量及其增長率

圖2 2010—2020年崇明電網全社會用電量及其增長率

由圖2可以看出，崇明電網2012和2014年受經濟增長放緩、天氣異常等因素影響，全社會用電量有所下降，全社會用電量增長率也因此下降，但隨著全社會用電量的平緩提升，其增長率也將平穩增長。

隨著“崇明世界級生態島”概念的提出，工業將逐步遷出崇明島，崇明島用電量增長放緩。后續隨著崇明生態島新形態的開發，崇明全社會用電量將呈穩定增長趨勢。

4.2 場景建立

根據《崇明供電公司鄉村電網規劃報告》，“十四五”期間崇明電網全社會用電量年均增長率為7.03%、峰荷年均增長率為8.22%，2025—2035年全社會用電量年均增長率為0.58%，峰荷年均增長率為1.44%。

本文根據以上預測結果建立初始場景一，為了方便計算取“十四五”期間全社會用電量年均增長率為7%，峰荷年均增長率為8%，2025—2030年全社會用電量年均增長率為0.5%，峰荷年均增長率為1.5%。故場景一中2021—2030年內負荷及全社會用電量預測結果如表3所示。

表3 場景一2021—2030年崇明電網峰荷及會社會用電量預測

考慮到負荷的波動性，本文在場景一的基礎上將各時期峰荷及全社會用電量增長率增加0.5%建立場景二，在場景一的基礎上將各時期峰荷及全社會用電量增長率增加1%建立場景三，各場景情況如表4所示。

表4 各場景峰荷及全社會用電量變化率 %

4.3 電源基本數據

本文在對崇明電力系統電源進行規劃時，為了預防新能源的過度裝機及考慮崇明生態島的低碳屬性，根據當地現有的電源數據及其規劃年內資源剩余可開發潛力，對各類電源規劃期內的最大新增裝機進行限制，其中負荷側靈活性資源的響應潛力假設為規劃年的10%。具體電源數據如表5所示。

表5 現有電源數據及其規劃年內的裝機限制 MW

4.4 規劃結果及分析

本文以前文建立的規劃模型為基礎，針對崇明生態島的負荷及電源數據，利用Cplex軟件進行求解，得到各個場景2030年的規劃結果如表6所示。

場景一中，2030年可再生能源發電占比為60.0%，相比初始裝機時的53.9%已有較大改進，同時也達到了規劃目標中在2030年可再生能源發電占比達到60%的目標。場景一與初始裝機相比光伏裝機增加178 MW，剩余負荷由荷側、儲側靈活性資源提供。同時電源配置符合可再生能源配備至少15%的儲能裝機要求。

表6 多類型靈活性資源規劃結果 MW

場景二中，2030年可再生能源發電占比為60.0%，相比初始裝機時的53.9%已有較大改進，同時也達到了規劃目標中在2030年可再生能源發電占比達到60%的目標。場景二與初始裝機相比光伏裝機增加178 MW，剩余負荷由荷側、儲側靈活性資源提供。同時電源配置符合可再生能源配備至少15%的儲能裝機要求。

場景三中，2030年可再生能源發電占比為60.9%，相比初始裝機時的53.9%已有較大改進，同時也達到了規劃目標中在2030年可再生能源發電占比達到60%的目標。場景三與初始裝機相比光伏裝機增加200 MW，剩余負荷由荷側、儲側靈活性資源提供。同時電源配置符合可再生能源配備至少15%的儲能裝機要求。

4.5 低碳約束對規劃結果的影響分析

以崇明生態島的電力數據為基本算例建立源-網-荷-儲協同規劃模型，順應國家碳達峰、碳中和要求，為了達到生態島低碳要求設置了兩種約束對整個電力系統的碳排放進行約束。

針對兩種低碳約束條件進行分析，可以將一個具體場景展開為4種情況進行分析，研究兩種約束條件對系統規劃年內規劃結果的影響。首先對場景一～場景三進行分析，將3個場景分為4種情況：兩種低碳約束條件都考慮(條件一)；不考慮碳排放約束(條件二)；不考慮電源比例約束(條件三)；兩個約束都不考慮(條件四)。規劃的具體結果如表7～9所示。

對場景一～場景三的規劃結果進行分析，可以發現場景一和場景二在兩種低碳約束條件都考慮和只考慮電源比例約束時的規劃結果相同，另外兩種情況的規劃結果相同。但是，場景三的4種條件下的規劃結果均相同。對3個場景的規劃結果進行分析可以得出：兩個低碳約束條件僅會影響系統的光伏裝機及儲端可再生資源的裝機。在場景三中，光伏裝機容量達到規定值不再變化，故在不同低碳約束條件下的規劃結果都保持相同。

表7 場景一各種情況下的規劃結果 MW

表8 場景二各種情況下的規劃結果 MW

表9 場景三各種情況下的規劃結果 MW

為了對兩種低碳約束條件對生態島電力系統的規劃結果的影響進行評估，需要對約束條件真正影響的指標進行分析。本文采用兩個低碳約束條件的目的是為了達到生態島電力系統低碳的要求，因此可以采用高碳機組的裝機容量在整個生態島電力系統總裝機容量的占比來描述兩種約束條件的效果。

各場景在不同約束條件下高碳機組裝機容量的占比如表10所示。

表10 各場景在不同約束條件下高碳機組裝機容量的占比 %

如表10分析結果所示，在不加兩個低碳約束條件限制時高碳機組裝機容量在總裝機容量的占比要大于考慮兩種低碳約束條件的情況，可以證明低碳約束條件達到了低碳的效果。另外對場景一和場景二的高碳機組裝機容量占比進行分析發現碳排放約束對高碳機組裝機容量占比沒有體現，對低碳效果指標起到作用的是電源比例約束。對兩種低碳約束條件的作用進行分析也易得此結論，因為碳排放約束并不會影響生態島電力系統中各電源的裝機占比，僅對高碳機組進行限制，而真正影響占比的是電源比例約束。

5 結語

從投資和運行維護兩個部分對電力系統源-網-荷-儲各側電源裝機容量進行中長期規劃，建立了電力系統源-網-荷-儲協同優化配置模型。以崇明生態島電力系統為基本算例，結合地域相關政策及當地實際情況對崇明生態島的電源結構進行規劃，針對不同場景給出相應的電源規劃情況，可為電力系統的可靠供電提供建設性意見。對兩種低碳約束條件進行分析，研究了兩種低碳約束條件達到低碳效果的不同形式，分析了兩種低碳約束條件都存在時對電源裝機容量規劃結果的影響，討論了系統在高碳機組裝機容量受到限制無法擴建時，采用光伏及儲能調節系統中可再生能源的占比。

本文沒有考慮電力系統的靈活性量化的問題，若可以將靈活性轉化為數值指標，就可以對各種靈活性資源的靈活性進行評估，這對解決如今新型電力系統面臨的靈活性資源選擇的問題有很大幫助。通過對兩種低碳約束條件進行分析，采用高碳機組裝機容量的占比(可再生能源裝機容量占比)來對兩種低碳約束條件進行評估，但是碳排放約束在低碳上的效果沒有體現出來。因此，為了描述低碳約束條件的作用，需要一個可以對碳排放約束進行評估的指標。