基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃

李 寧，齊尚敏，劉海洋，余 英，楊永建，胡慧敏

（1.國網新疆電力有限公司營銷服務中心（資金集約中心、計量中心），新疆 烏魯木齊 830000；2.國網新疆電力有限公司烏魯木齊供電公司，新疆 烏魯木齊 830000）

碳達峰的關鍵期要重點做好構建清潔低碳安全高效的能源體系，控制化石能源消耗總量，著力提高利用效能，實施可再生能源替代行動，深化電力體制改革，構建以新能源為主體的新型電力系統的工作[1]。以風電、光伏為主的高比例新能源與電力系統的深度耦合是新型電力系統發展過程中的必然趨勢。合理的電源規劃方案有助于從電源結構優化角度提高新能源的消納能力，引導新能源向均衡、有序、高效方向穩定發展[2]。

電源規劃的任務是在滿足相關約束條件下，確定新能源裝機容量[3]。文獻[4]分析新能源季節性，構建了考慮經濟及環境的規劃模型；文獻[5]基于需求側管理對電源配置的影響，規劃了系統需要接入的新能源容量；文獻[6]通過分析風光的相關性，將風光互補特性納入對電網的擴展規劃中；文獻[7]采用改進杜鵑搜索算法對主動配電網提出一種雙層分布式風電規劃方法；文獻[8]計及碳排放及燃煤約束，規劃系統電源并評價其效益，促進電力系統節能減排。

儲能作為平抑新能源波動的重要舉措，繼電源規劃后也被廣泛研究[9-10]。文獻[11]提出一種保證系統重要負荷不間斷供電的儲能規劃方法，借助儲能保證系統重要負荷穩定運行；文獻[12]提出了一種混合儲能配置方法，并基于科學的資源分配方式降低了系統儲能容量；文獻[13]充分考慮風電的不確定性，研究了不同儲能技術對儲能容量的影響；文獻[14]針對多元時間尺度、多元儲能類型的特點，構建了一種以成本最低為目標的儲能需求量化模型。

此外，源-儲聯合規劃的研究也正如火如荼地開展。文獻[15]計及新能源的隨機性及常規機組的隨機停運，以等可信容量為核心，提出了一種風光儲聯合規劃方法；文獻[16]針對新能源的隨機性和時序性，構建了一種考慮時序性的風光儲隨機規劃模型；文獻[17]以保證風光儲聯合發電系統經濟性及可靠性為前提，提出了一種依托山體的重力儲能模式，建立了以經濟最優為目標的風光儲容量配置模型。上述研究雖從不同角度提出了源-儲規劃方法，但未考慮系統運行特性對源-儲規劃過程的影響。

基于此，結合我國某地區的電力現狀，本文通過解析系統源-荷的長時間尺度特性，突出機組出力特征，提出一種基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃方法；同時，從不同角度出發，設計源-儲容量配比綜合評價體系，以實現新能源高比例接入背景下，面向大區電網的風光儲容量配置與規劃結果評價。

1 電力系統源-荷長時間尺度特性分析及機組時序出力比建模

電力系統的穩定運行可反映為源-荷的高度匹配。新能源滲透比例的漸深雖推動了電力系統的進一步革新，但其隨機性亦為系統的穩定運行帶來新的挑戰[18-20]。通過分析電力系統源-荷長時間尺度特性，揭示電力系統的一般運行規律，刻畫負荷及機組出力特征而實現風光儲容量配置，可使其結果更好地滿足電力系統的運行特性，在實現新能源高比例接入的同時保證系統穩定運行。

1.1 源-荷運行特性分析

電力系統源-荷特征與其時空分布特性密切相關，本文以我國某大區電網為例進行源-荷運行特性分析。圖1為該地區火電機組、水電機組、光伏機組、風電機組以及負荷在不同年份的行為特征。

圖1 我國某大區電網內機組源-荷長時間尺度運行規律Fig.1 The source-load long-term scale operation law in a regional power grid in China

由圖1可知，該大區電網內：常規機組的長時間尺度運行規律與負荷時間特性密切相關，一方面呈季節性分布，另一方面各年度出力規律與年度平均出力規律相關性極高；新能源機組年度運行規律與年度平均運行規律表明該地區的新能源時空運行規律極為相似；負荷雖具有較大的隨機性，但在長時間尺度范圍內，其整體趨勢仍具有極大的年度相關性。

1.2 機組時序出力比建模

根據上述分析可知，長時間尺度下的發電機組運行數據所反映的機組時序規律特征具有相同的趨勢及高度重合的出力比，因此考慮通過構建機組時序出力比模型來描述機組一般的出力規律：

式中：λ(t)為機組時序出力比；p(i,t)為機組第i年t時刻的出力；C(i,t)為第i年t時刻的裝機容量。

2 基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃建模

機組時序出力比模型展示的機組出力特征反映了長時間尺度下系統源-荷協調運行規律，基于此進行系統風光儲的聯合規劃有助于使規劃結果更符合系統特性。基于文獻[14]與文獻[21]的源-儲規劃模型，為使規劃的風光儲聯合出力與系統負荷具有較強的相關性[21]，在滿足系統缺電要求的基礎上，以系統年度缺電量及棄電量最小為目標，建立基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃模型。

2.1 目標函數

以年度缺電量及新能源棄電量最小為目標函數：

式中：pl(t)為t時刻的負荷運行功率；pc.u(t)為t時刻的常規機組出力；pne.u(t)為t時刻的新能源機組出力；ps(t)為t時刻的儲能功率；βs(t)為t時刻的儲能工作狀態。其中，儲能設備考慮為電池儲能，且：

式中：λth.f(t)、λhydro.f(t)分別為固定出力的火電、水電機組在t時刻的出力比；λth.v(t)、λhydro.v(t)分別為可變出力的火電、水電機組在t時刻的出力比；λw(t)、λpv(t)分別為風電和光伏機組在t時刻的出力比；Cth.f(t)、Chydro.f(t)分別為固定出力的火電及水電機組在t時刻的裝機容量；Cth.v(t)、Chydro.v(t)分別為可變出力的火電及水電機組在t時刻的裝機容量；Cw、Cpv分別為風電和光伏機組的規劃容量；Xs.cha、Xs.dis分別為儲能設備在t時段的充、放電狀態，為0-1變量。

2.2 約束條件

約束條件是保證電源規劃具有最優配置結果的重要前提，面對不同的約束條件，同一系統可能具有不同的最優規劃結果。本文主要考慮在新能源的空間約束、系統及設備的運行約束下對電力系統接入的風電、光伏及儲能容量進行規劃。

約束條件1 新能源與儲能設備最大可建容量約束：

式中：Cs為儲能規劃裝機容量；Cw.lim、Cpv.lim分別為風電、光伏裝機容量上限；Cs.w、Cs.pv分別為風電儲能及光伏儲能容量；ξpv.min、ξpv.max、ξw.min、ξw.max分別為儲能占光伏與風電裝機容量的最小與最大比例。

約束條件2 電池儲能設備運行約束：

式中：ps.cha(t)、ps.dis(t)分別為t時刻儲能設備的充、放電功率；Ss,t,S為儲能設備在t時段剩余的電量荷電狀態；Hs,S為儲能設備的儲能時長；ηs,S為儲能設備的充電或放電效率；λs.S.Ini為儲能設備初始電量比例。

約束條件3 火電機組運行約束：

式中：γth.v為可參與調峰的火電機組爬坡速率，αth.v(t)為火電機組剩余可調峰深度。

約束條件4 水電機組運行約束：式中：γhydro.v為可參與調峰的水電機組爬坡速率；αhydro.v(t)為水電機組剩余可調峰深度。

約束條件5 電力系統年平均缺電率約束：

式中：Ldr為系統運行過程中的缺電率；kdr為系統允許的最高缺電率。

約束條件6 新能源年平均棄電率約束：

式中：Lcr為新能源運行過程中的棄電率；kcr為系統允許的最高棄電率。

3 源-儲容量配比綜合評價體系建立

評價風電、光伏以及儲能的容量配比對電力系統接入最佳風電、光伏以及儲能容量具有指導價值。雙碳背景下，高比例新能源接入電力系統被賦予了大力推動二氧化碳減排、助力達成“碳達峰、碳中和”目標的重要意義。因此，從電力平衡、新能源消納、碳減排多個角度出發[22-25]，構建以電力系統缺電率、新能源棄電率以及等效碳減排量為主的源-儲容量配比綜合評價體系，科學評價接入電力系統的新能源電源及儲能對電力系統運行的影響。各評價指標及指標計算模型如下。

1）電力系統年平均缺電率

電力系統年平均缺電率為全年各時刻缺電率的均值，其中各時刻缺電率為該時刻缺電量與該時刻運行負荷量的比值，計算公式為：

式中：pdr(t)為t時刻的系統缺電量。

2）新能源年平均棄電率

新能源年平均棄電率為全年各時刻棄電率的均值，其中各時刻棄電率為該時刻棄電量與新能源機組理論發電量的比值，計算公式為：

式中：pcr.w(t)、pcr.pv(t)分別為t時刻風電、光伏棄電量；pw(t)、ppv(t)為t時刻風電、光伏發電量。

3）等效碳減排量

等效碳減排量為與新能源機組等效的火電機組發電量產生的二氧化碳排放量，計算公式為：

式中：Lce為等效碳減排量；pce(t)為t時刻新能源等效火電機組的等效發電功率；qfuel為火電機組燃料的熱值，屬于燃料的固有屬性；ηth為火電機組的熱電轉換效率；ρ(CO2)為單位燃料消耗產生的二氧化碳釋放量。

4 規劃流程

基于上述分析及風電、光伏、儲能聯合規劃模型的建立，設計風電、光伏、儲能容量的聯合規劃流程，如圖2所示。

圖2 風光儲聯合規劃流程Fig.2 The joint planning process of wind powerphotovoltaic-energy storage

5 算例分析

以我國某地區大區電網為例進行仿真分析。常規機組、新能源機組及負荷的歷史運行比例及年平均運行數據如圖1所示，自備火電機組出力比例取0.65，火電爬坡速率取1.5%/min，儲能設備容量配置上限取新能源裝機容量的0.3倍，儲能設備最大功率運行時長取2 h，系統允許的缺電率取0.5%～1%，碳排放系數取838 g/(kW·h)[26]。

表1列出了2020年該地區實際風電、光伏及儲能裝機容量與本研究模型規劃的風電、光伏及儲能裝機容量。由表1可見，基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃模型求解的風電、光伏及儲能裝機容量與實際裝機容量差異小，接近程度高。

表1 2020年源-儲實際裝機容量與規劃容量Tab.1 The actual installed capacity and planned capacity of source-storage in 2020

表2為基于綜合評價體系與表1規劃結果所得的該大區電網2020年風光儲容量配置綜合評價指標數據。由表2可見，基于2020年該地區實際與規劃風電、光伏及儲能裝機容量進行模擬運行得到的系統缺電率、棄電率及等效碳減排量誤差極小，系統運行狀態基本一致。

表2 某大區電網2020年風光儲容量配置綜合評價指標Tab.2 Comprehensive evaluation indexes for wind powerphotovoltaic-energy storage capacity allocation of a regional power grid in 2020

圖3為基于2020年該大區電網實際與規劃裝機容量得到的源-荷運行狀態。由圖3可以看出，由于規劃裝機中新能源總量相對較少且儲能容量較大，因此規劃風光儲聯合出力相對集中、平穩，但整體出力模式與實際出力相同；規劃源-儲出力較實際源-儲出力少，但總量亦滿足系統負荷的運行需求。表明基于機組按比出力的風光儲聯合規劃模型能在滿足系統運行需求的基礎上，較為科學地規劃電力系統風光儲的接入容量。

圖3 2020年源-荷運行狀態Fig.3 The source-load operating conditions in 2020

為進一步驗證所建模型的科學性，對該地區2022、2023年的風光儲接入容量進行配置。其中，2022、2023年該地區預測的負荷總量增長率為8%，基于圖1所示負荷歷史運行特征得到的規劃年負荷運行狀況如圖4所示，規劃年各時段常規機組裝機容量如圖5所示。

圖4 規劃年各時段負荷量Fig.4 The loads in each period of the planning years

圖5 規劃年各時段機組裝機容量Fig.5 The installed capacity of the units in each period of the planning years

對2022、2023年的風電、光伏及儲能容量的規劃結果見表3。在年負荷總量增長率為8%的基礎上，2023年該大區電網風電裝機容量相比2022年增長了22%，光伏裝機容量增長了6%，儲能設備容量增長了17%。

表3 2022、2023年風光儲容量配置Tab.3 The wind power-photovoltaic-energy storage capacity allocation in 2022 and 2023

圖6為該大區電網2022、2023年風電、光伏、儲能設備的聯合出力、源-儲聯合出力以及負荷運行狀況。由圖6可知，儲能設備的加入使得規劃年的風電、光伏、儲能設備的聯合出力穩定性更高，但限于儲能設備最大配置容量僅為新能源機組的0.3倍，風電、光伏、儲能設備的聯合出力仍存在一定波動，若考慮采用超大規模超大容量儲能，則有望完全平抑風光的隨機波動，同時進一步降低棄風、棄光比例，保證系統供能穩定。對于機組的聯合出力，一方面，因其按比出力的特性與負荷的運行規律極度相關，故基于規劃結果所得的模擬運行狀態與負荷相關性極大；另一方面，機組聯合出力結果表明基于機組出力特征解析的風光儲聯合規劃模型所刻畫的系統電源結構配比能夠滿足系統負荷的運行需求，且按比出力模式下，系統常規機組保留了一定的調峰裕度，能夠滿足系統在電力負荷臨時波動下的運行可靠性要求。

圖6 2022、2023年源-荷運行狀況Fig.6 The source-load operating conditions in 2022 and 2023

表4給出了按照規劃的電源容量進行模擬運行得到的系統缺電率、棄電率及等效碳減排量。相比2022年，2023年系統缺電率更高，棄電率更低，等效碳減排量更高，這與2023年負荷、常規機組、新能源機組及儲能設備的裝機容量和運行密切相關。此時若適當增大儲能設備的容量配置，既可在一定程度上降低系統棄電率，保證新能源的極大消納，又可降低系統缺電率，保證源-荷平衡。

表4 2022、2023年風光儲容量配置綜合評價Tab.4 Comprehensive evaluation of wind power-photovoltaicenergy storage capacity allocation in 2022 and 2023

6 結 論

1）基于源-荷出力比模型所刻畫的源-荷運行規律能較好地展現源-荷的時序運行特征，為后續配置出與負荷具有較大相關性的風光儲容量奠定基礎；

2）基于機組按比出力的風光儲聯合規劃模型能夠在規劃過程中考慮機組與負荷的匹配度，在保證系統穩定運行及新能源利用率的基礎上，科學配置出合適的風光儲接入容量；

3）以系統缺電率、新能源棄電率以及等效碳減排量指標為主所構建的源-儲容量配比綜合評價體系能夠從不同角度對系統規劃結果進行評價，清晰地反映規劃結果對系統源-荷匹配特性、新能源消納特性以及節能減排特性的影響。