張海亮 王藝博 蔡國偉 劉 闖 葛維春
面向風電消納與電熔鎂高載能負荷調(diào)控的源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化策略
張海亮1王藝博1蔡國偉1劉 闖1葛維春2
(1. 東北電力大學電氣工程學院 吉林 132012 2. 國網(wǎng)遼寧省電力有限公司 沈陽 110006)
風電出力具有隨機和波動性特點,其并網(wǎng)容量的增加導致火電機組調(diào)節(jié)壓力不斷加大,棄風問題日趨嚴重,電力系統(tǒng)調(diào)控難度攀升。為解決系統(tǒng)棄風問題,該文在火電機組參與調(diào)度的基礎上,提出利用電熔鎂高載能負荷的可調(diào)節(jié)特性,將其作為新的調(diào)節(jié)資源,與火電機組協(xié)同配合,消納受阻風電。首先,分析電熔鎂高載能負荷運行特性,建立電熔鎂高載能負荷參與調(diào)度模型;其次,提出以風電消納量最大和系統(tǒng)運行成本最小為目標的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型;最后,采用優(yōu)化軟件CPLEX進行求解,仿真結(jié)果表明:電熔鎂高載能負荷參與電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度可有效減少棄風、降低系統(tǒng)運行成本。
電熔鎂高載能負荷 風電消納 運行成本 源荷協(xié)調(diào) 雙層優(yōu)化
隨著風力發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展,風電并網(wǎng)容量持續(xù)增加,隨機、間歇、波動與反調(diào)峰特性等使得其大規(guī)模并網(wǎng)后加大了系統(tǒng)等效負荷[1](負荷功率與風電出力之差)峰谷差,導致火電機組調(diào)峰壓力倍增,電網(wǎng)調(diào)控難度增大[2-5]。電熔鎂高載能負荷具有調(diào)節(jié)容量大、響應速度快、自動化水平高的特點,可以改善因風電并網(wǎng)容量增加帶來的火電機組調(diào)節(jié)壓力增大的問題,將具有可調(diào)節(jié)特性的電熔鎂高載能負荷融入電網(wǎng)調(diào)度,就地消納受阻風電,既可以減輕火電機組的調(diào)節(jié)壓力,還可以將消納的風電轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益。
目前,國內(nèi)外對于將負荷側(cè)資源作為新的調(diào)節(jié)資源,同火電機組一起參與電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度、消納受阻風電進行了相關(guān)研究。文獻[6]綜述了柔性負荷的運行特性,討論了將其作為新的可調(diào)節(jié)資源的可能性,提出了電網(wǎng)調(diào)度柔性負荷消納風電的設想。文獻[7]提出了一種新的負荷控制算法,采用住宅恒溫控制設備,最大限度地利用區(qū)域電網(wǎng)中的風電資源。文獻[8]提出了一種改進的基于決策樹的算法,通過協(xié)調(diào)控制電動汽車、光伏發(fā)電機組和電池儲能系統(tǒng)來降低住宅配電網(wǎng)的峰值負荷。但是,以上研究主要從需求響應的角度對負荷參與風電消納進行研究,選擇的負荷容量較小,而且需求側(cè)用戶的用電行為很難準確預測。文獻[9]結(jié)合電力市場與用戶側(cè)需求響應提出,令高耗能負荷參與需求側(cè)響應,利用尖峰電價激勵高耗能負荷消納受阻風電,實現(xiàn)削峰填谷。文獻[10-11]在考慮負荷不確定性和風電不確定性的基礎上,建立了最小化棄風和切負荷風險的魯棒機組組合模型。文獻[12]建立了一種考慮柔性負荷的多目標安全約束機組組合優(yōu)化模型,該模型有利于減小負荷峰谷差,提高風電消納能力。文獻[13]利用蓄熱電采暖負荷消納風電,提出風電與蓄熱電采暖負荷聯(lián)合運行模式,該模式能夠提高系統(tǒng)的風電消納水平,緩解系統(tǒng)的調(diào)峰壓力。文獻[14]將電化學儲能引入蓄熱式電鍋爐消納風電的系統(tǒng)中,提出一種儲能融合蓄熱式電鍋爐消納風電的多目標優(yōu)化控制方法。文獻[15-16]分析了高載能負荷的可調(diào)節(jié)特性,提出通過投切高載能負荷實現(xiàn)風電的就地消納。上述研究主要是將高耗能負荷視為可中斷負荷參與電網(wǎng)調(diào)度,消納受阻風電,并未對電熔鎂負荷參與電網(wǎng)調(diào)度進行深入研究。
目前針對電熔鎂高載能負荷電極電流控制已有相關(guān)研究。文獻[17]提出一種簡化的電極電流飽和約束一步最優(yōu)控制方法,并驗證了該方法的最優(yōu)性。文獻[18]提出一種帶輸出補償?shù)腜ID控制器,可以在所有運行時間內(nèi)將電流值控制在目標值范圍內(nèi)。文獻[19]將電熔鎂爐電流控制問題轉(zhuǎn)換成可以用序貫法求解的動態(tài)優(yōu)化問題,利用該方法可以將電熔鎂爐三相電流值保持在設定值范圍之內(nèi)。上述文獻研究了幾種電熔鎂爐電極電流的控制方法,通過設定電熔鎂爐的三相電流值可以調(diào)節(jié)電熔鎂爐的有功功率,配合火電機組共同平抑風電出力波動,改善火電機組調(diào)節(jié)能力不足的問題。
本文利用電熔鎂高載能負荷配合火電機組源荷協(xié)調(diào)共同參與電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度,在系統(tǒng)運行成本最小化基礎上,實現(xiàn)風電消納最大化。文中在電熔鎂高載能負荷運行特性、模型與風電消納原理分析基礎上,考慮火電機組和電熔鎂高載能負荷間的協(xié)調(diào)配合關(guān)系,建立了面向風電消納與電熔鎂高載能負荷調(diào)控的源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,并采用成熟的商業(yè)優(yōu)化軟件CPLEX進行了算例求解分析,驗證了模型的有效性與合理性。
目前,我國電熔鎂企業(yè)生產(chǎn)電熔鎂砂的方法主要是利用三相交流電熔鎂爐(簡稱電熔鎂爐)通過電弧加熱熔煉以菱鎂礦石為主的粉末狀原料。電熔鎂爐主要包括電源系統(tǒng)、自動化系統(tǒng)、操控系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)、送料系統(tǒng)和爐體六部分。電源系統(tǒng)由爐用變壓器和短網(wǎng)構(gòu)成,自動化系統(tǒng)由電壓變送器、電流互感器和電流變送器構(gòu)成,操控系統(tǒng)由拖動電機、電極升降立柱、電極夾持臂和電極構(gòu)成,旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)由轉(zhuǎn)動電機和轉(zhuǎn)盤構(gòu)成,送料系統(tǒng)由原料倉和電振給料機構(gòu)成。
電熔鎂爐在工作過程中需要對其施加恒定的電壓和極大的電流,生產(chǎn)過程中首先通過送料系統(tǒng)向爐內(nèi)加料,待原料鋪滿爐底后,電熔鎂爐接收由供電系統(tǒng)輸送的電壓及電流,由于電流很大,A、B、C三相電極末端會產(chǎn)生電弧,電弧放出熱量使爐底的原料熔化,待爐內(nèi)的原料全部熔化后形成熔池。通過自動化系統(tǒng)可以觀測電熔鎂爐的電壓和電流數(shù)值。通過操控系統(tǒng)控制電極上下移動改變電極電流大小,使電極電流值始終保持在設定值附近。在形成熔池后,送料系統(tǒng)會不斷加入原料,隨著原料的不斷熔化,熔池液面的高度也不斷升高,當升高到爐口時,熔煉結(jié)束。結(jié)束后,電熔鎂爐的爐體會被拉出熔煉工位,經(jīng)過冷卻和處理后,獲得電熔鎂砂產(chǎn)品。
電熔鎂爐熔煉過程中,消耗的有功功率很大,屬于高耗能負荷,其消耗的有功功率主要受熔煉電流影響,通過調(diào)節(jié)熔煉電流即可改變電熔鎂爐熔煉功率,因此,電熔鎂負荷具備可調(diào)節(jié)的特性。綜上分析,電熔鎂爐具備功率可調(diào)性與速動性等特點。
電熔鎂高載能負荷的有功功率為


由于電熔鎂爐為三相交流供電,所以三相電極電流之間存在一定的相互關(guān)系。當其中某一相電極電流發(fā)生變化時,其他兩相電極電流也會受到影響發(fā)生相應變化,即三相電極電流間存在耦合關(guān)系,即[20-22]

式中,Δ為工作電流變化值;=1,2,3為電流的相序;Δ為工作電阻變化值;j為相互使工作電阻發(fā)生變化的相序;為工作電流值;為工作電阻值;為相互作用系數(shù),相互作用系數(shù)越大,電流改變的比例越大。
電熔鎂爐在熔煉過程中,為保證操作人員的人身安全,避免因功率過大導致噴爐事故的發(fā)生,其有功功率不能過大,同時,為保證生產(chǎn)的電熔鎂產(chǎn)品質(zhì)量,電熔鎂爐的有功功率不能過小,其約束為[23-25]



調(diào)節(jié)次數(shù)約束為

式中,為調(diào)度周期的時段數(shù)。式(6)表示在電熔鎂爐生產(chǎn)過程中,為保證電熔鎂產(chǎn)品的質(zhì)量,每臺電熔鎂爐不能無限制地調(diào)節(jié),對其調(diào)節(jié)次數(shù)應該有一定的約束,應小于其最大調(diào)節(jié)次數(shù)。
當系統(tǒng)中火電機組和風電機組同時運行時,風電出力的波動性會導致火電機組調(diào)節(jié)壓力增加,當火電機組調(diào)節(jié)能力無法平抑風電波動時,需要通過調(diào)控電熔鎂高載能負荷功率,緩解火電機組的調(diào)節(jié)壓力,保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行,實現(xiàn)風電消納能力提升,提高風電利用率。基于電熔鎂高載能負荷的風電消納原理分析示意圖如圖1所示。

圖1 基于電熔鎂高載能負荷的風電消納原理分析示意圖
圖1中,火電出力范圍為區(qū)域I,火電機組出力最大值和最小值分別為G,max和G,min。風電接入系統(tǒng)后,系統(tǒng)的等效負荷為

式中,L為系統(tǒng)內(nèi)的常規(guī)負荷功率;W為風電出力。
當風電出力波動過大,火電機組無法通過調(diào)節(jié)平抑波動時(如1~2、3~4時段),若系統(tǒng)全額接納該部分風電,火電機組將被迫停機。為了保證系統(tǒng)運行的安全性和經(jīng)濟性,棄風限電發(fā)生,風電消納受阻(如區(qū)域Ⅱ、區(qū)域Ⅴ所示),棄風電量為

式中,Δ為時段的持續(xù)時間長度。





由此可知,電熔鎂高載能負荷能夠利用其可調(diào)節(jié)特性消納受阻風電,風電受阻電量由區(qū)域Ⅱ減少至區(qū)域Ⅲ、區(qū)域Ⅴ減少至區(qū)域Ⅳ。同理,在5~6時段,風電出力處于最小值,可以通過向下調(diào)節(jié)電熔鎂高載能負荷有功功率平衡風電出力波動,緩解火電機組的調(diào)節(jié)壓力。
雙層優(yōu)化是一種包含兩層優(yōu)化任務的嵌套優(yōu)化,其兩層優(yōu)化任務間具有遞階關(guān)系,下層優(yōu)化在上層決策給定方案的基礎上優(yōu)化自己的目標函數(shù)。考慮到文中的火電各機組優(yōu)化調(diào)度是以電熔鎂高載能負荷的調(diào)節(jié)功率和風電計劃出力為前提,進而完成火電機組總出力、風電出力和電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率的求解,在求解出火電機組總出力和風電出力的基礎上求解系統(tǒng)的運行成本。該求解過程屬于雙層優(yōu)化研究的范疇,因此,本文建立雙層優(yōu)化模型描述電熔鎂高載能負荷參與消納風電的源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化問題。
上層優(yōu)化模型以系統(tǒng)風電消納量最大為目標,在滿足火電機組、風電和負荷等各種約束條件的基礎上,對火電機組出力、風電出力和電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率進行優(yōu)化。上層優(yōu)化模型的目標函數(shù)為

式中,W為風電場個數(shù);為風電場在時段的出力。
約束條件包括系統(tǒng)約束、火電機組運行相關(guān)約束、風電出力上下限約束和電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率約束等。
2.1.1 系統(tǒng)約束條件
(1)功率平衡約束

(2)旋轉(zhuǎn)備用約束
由于風電獨特的出力特性,風電預測出力與實際出力之間存在誤差。為有效應對可能出現(xiàn)的風電預測誤差,保證模型的有效性,本文增加了正、負旋轉(zhuǎn)備用容量約束。



2.1.2 風電出力約束條件

2.1.3 火電機組運行約束條件
輸出功率上下限約束

爬坡速度約束


式中,G1為常規(guī)機組在1時段的總有功出力;Gup和Gdown分別為火電機組的上爬坡速率和下爬坡速率。
2.1.4 電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率約束條件
調(diào)節(jié)功率約束

式中,Hmax、Hmin分別為電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率上、下限。
調(diào)節(jié)次數(shù)約束

利用上層模型求出的火電機組總功率和風電出力,對機組運行的經(jīng)濟性進行優(yōu)化,在上層優(yōu)化模型最優(yōu)調(diào)度方案基礎上,計及火電機組運行成本和系統(tǒng)棄風懲罰成本,以系統(tǒng)運行成本最小為目標,即火電機組運行成本和系統(tǒng)棄風懲罰成本之和為最小,對系統(tǒng)運行成本進行優(yōu)化,其數(shù)學描述為




約束條件包括火電機組的功率平衡約束、火電機組的爬坡速度約束和火電機組的輸出功率上、下限約束。
(1)火電機組的功率平衡約束


(2)火電機組的爬坡速度約束


(3)火電機組的輸出功率約束

式中,Gjmax和Gjmin分別為火電機組的輸出功率上限和下限。
本文所建立的雙層優(yōu)化問題屬于混合整數(shù)線性規(guī)劃(Mixed Integer Linear Programming, MILP)問題,針對此類問題的求解方法較多,本文采用CPLEX求解器進行求解,具體流程如圖2所示。MILP問題的標準形式為[26]

式中,x為待優(yōu)化變量,包括火電機組出力、風電計劃功率、電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率、火電機組的運行成本和系統(tǒng)的棄風懲罰成本。y為火電機組的啟停狀態(tài)。約束條件包括等式約束和不等式約束,其中,系統(tǒng)功率平衡約束、火電機組功率平衡約束屬于等式約束。風電出力約束、火電機組運行約束和電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率約束屬于不等式約束。
為驗證模型的有效與合理性,在此進行仿真分析,具體條件與參數(shù)為:火電機組選用文獻[27]中的9個火電機組,總?cè)萘繛? 207MW,火電機組最大出力max、最小出力min以及運行成本參數(shù)()見表1;風電總裝機容量為200MW,單位棄風懲罰成本為350元/(MW·h),風電預測功率和常規(guī)負荷預測功率如圖3所示。電熔鎂高載能負荷總功率為200MW,通過實地調(diào)研遼寧省某電熔鎂企業(yè),電熔鎂高載能負荷一般24h不間斷生產(chǎn),電熔鎂高載能負荷可上調(diào)功率為額定功率的20%,下調(diào)功率為額定功率的15%。調(diào)度周期為24h。
表1 火電機組部分運行參數(shù)

Tab.1 Part of operation parameters of thermal units

圖3 常規(guī)負荷預測功率和風電預測功率曲線
從圖3風電功率預測曲線中可以看出,風電出力波動特性明顯,出力范圍在10~160MW區(qū)間內(nèi)變化,出力高峰在1:00~6:00時段,相比于常規(guī)負荷功率預測曲線,常規(guī)負荷功率在這段時間正處于低谷;同時,在常規(guī)負荷功率處于高峰的9:00~12:00、18:00~23:00時段,風電出力恰好處于低谷,由此可見,風電出力反調(diào)峰特性明顯,此種情況增大了火電機組調(diào)節(jié)壓力,導致棄風限電嚴重。
采用本文所提出的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型對風電出力、火電機組出力、電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率和系統(tǒng)運行成本進行綜合優(yōu)化,將本文所提出的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型設定為方案一,將不考慮電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)的雙層模型設定為方案二,對兩種方案計算結(jié)果進行對比分析。在不考慮電熔鎂高載能負荷調(diào)節(jié)功率的雙層模型中,電熔鎂高載能負荷的調(diào)節(jié)功率為0,其他條件與本文所提模型一致。
兩種優(yōu)化方案求得的火電機組運行情況如圖4和圖5所示。

圖4 方案一中各火電機組出力

圖5 方案二中各火電機組出力
在方案一中,火電機組運行在最小出力的時段數(shù)為4個,如圖4所示。在方案二中,火電機組前6個時段均運行在最小出力,如圖5所示。對比圖4和圖5,火電機組運行在最小出力的時段數(shù)減少了2個,由于前兩個時段風電出力處于上升趨勢并未達到最大值,此時為了最大程度地消納風電,電熔鎂高載能負荷已經(jīng)上調(diào)功率,需要火電機組提高出力補足風電功率的缺失。同時,在風電出力較小而系統(tǒng)負荷功率較大的時段(如18:00~21:00時段),電熔鎂負荷下調(diào)功率,可以有效降低火電機組出力。因此,采用方案一使火電機組整體出力曲線更加平滑,有效降低負荷峰谷差,提高火電機組的調(diào)節(jié)能力。
電熔鎂高載能負荷參與調(diào)節(jié)后功率曲線如圖6所示。

圖6 方案一電熔鎂高載能負荷功率曲線
在方案一中,當系統(tǒng)處于風電出力較大的1:00~6:00時段時,常規(guī)負荷功率較小,火電機組出力接近最小出力,為最大程度消納風電,同時避免火電機組出現(xiàn)無法向下調(diào)節(jié)出力的情況,電熔鎂高載能負荷全部上調(diào)功率;當系統(tǒng)處于風電出力較小的7:00~11:00時段時,常規(guī)負荷功率較大,火電機組需提高出力,為避免棄風,同時維持系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行,電熔鎂高載能負荷仍然全部上調(diào)功率;當系統(tǒng)處于風電出力上升而常規(guī)負荷功率下降的13:00~17:00時段時,火電機組下調(diào)出力,電熔鎂高載能負荷全部上調(diào)功率;當系統(tǒng)處于風電出力最小的18:00~21:00時段時,常規(guī)負荷功率最大,為保持系統(tǒng)功率平衡,火電機組運行在接近最大出力的位置,為減小火電機組的調(diào)節(jié)壓力,電熔鎂高載能負荷全部下調(diào)功率。在方案二中,由于缺乏電熔鎂高載能負荷參與調(diào)節(jié),火電機組在1:00~6:00時段均運行在最小出力位置,風電出力波動全部由火電機組承擔,大大增加了火電機組的調(diào)節(jié)壓力。
兩種方案對應的風電出力情況和棄風量如圖7和圖8所示。圖7展示了兩種方案下風電計劃出力情況,從圖7中可以看出,采用方案一時,風電計劃出力受限時段為3個,最大受阻功率為104.2MW,棄風率為9.6%,總計受限電量為164.6MW·h;采用方案二時,風電計劃出力在1天24個時段中受限時段為5個,最大受阻功率為144.2MW,棄風率為19.3%,總計受限電量為330MW·h。圖8展示了兩種方案下系統(tǒng)的棄風情況,采用方案二時系統(tǒng)棄風率為19.3%,采用方案一時,由于電熔鎂負荷參與調(diào)節(jié),系統(tǒng)棄風率為9.6%,較方案二降低了9.7%,棄風電量減少了一半。綜上所述,采用本文的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型后,風電消納水平得到了顯著提高,有效減少了棄風量。

圖7 風電出力對比示意圖

圖8 不同方案下的棄風量對比
方案二不考慮電熔鎂高載能負荷的調(diào)節(jié)能力,只依靠火電機組的調(diào)節(jié)能力對風電波動進行調(diào)節(jié),但是由于火電機組的調(diào)節(jié)能力不足,導致系統(tǒng)棄風嚴重。采用方案一時,不僅僅依靠火電機組的調(diào)節(jié)能力,同時考慮電熔鎂高載能負荷的調(diào)節(jié)能力,利用源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化的方式對風電波動進行調(diào)節(jié)。兩種方案下的系統(tǒng)運行成本和火電機組單位運行成本見表2和表3,火電機組單位運行成本對比如圖9所示。
表2 不同優(yōu)化方案下的系統(tǒng)運行成本計算結(jié)果

Tab.2 Results of system operation cost under different optimization schemes
表3 不同優(yōu)化方案下的火電機組單位運行成本計算結(jié)果

Tab.3 Results of operating costs of thermal power units under different optimization schemes

圖9 不同優(yōu)化方案下的火電機組單位運行成本對比
由表2可知,兩種方案下的火電機組運行成本相差不大,但由于采用方案一使系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力增強,風電消納量顯著提升,導致系統(tǒng)的棄風成本明顯下降,相較于方案二,系統(tǒng)運行的總成本更小,利用電熔鎂高載能負荷參與調(diào)峰、消納受阻風電取得了可觀的經(jīng)濟效益。由表3可知,不同優(yōu)化方案對火電機組的單位運行成本影響不大。對于表中火電機組成本的增加,一方面是由于本文所提源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型的目標是系統(tǒng)總運行成本最小,即火電運行成本和風電棄風懲罰成本之和最小;再者,面向風電消納的電熔鎂高載能負荷調(diào)控使得部分火電機組出力增加,火電機組的單位運行成本與系統(tǒng)內(nèi)火電機組出力相關(guān)。綜上分析,本文所提方法能夠有效緩解火電機組調(diào)節(jié)壓力、提高風電利用率和系統(tǒng)運行經(jīng)濟性。
本文將需求側(cè)電熔鎂高載能負荷作為調(diào)控對象與火電機組共同參與系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,建立了以風電消納電量最大和系統(tǒng)運行成本最小為目標的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型,并通過算例仿真得到以下結(jié)論:
1)采用本文的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型,風電棄風率減小了9.7%,風電受限電量減少了一半,風電消納水平得到顯著提高。
2)在風電大規(guī)模并網(wǎng)而常規(guī)電源調(diào)節(jié)能力不足的情況下,將電熔鎂高載能負荷作為調(diào)節(jié)手段融入系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中,能夠有效消納受阻風電,提高風電利用率。
3)采用本文的源荷協(xié)調(diào)雙層優(yōu)化模型,統(tǒng)籌兼顧了源荷協(xié)調(diào)對風電消納和經(jīng)濟運行的影響,在保證系統(tǒng)最大化消納風電的同時,又能使系統(tǒng)的運行成本最小。
[1] 劉文穎, 文晶, 謝昶, 等. 考慮風電消納的電力系統(tǒng)源荷協(xié)調(diào)多目標優(yōu)化方法[J]. 中國電機工程學報, 2015, 35(5): 1079-1088.
Liu Wenying, Wen Jing, Xie Chang, et al. Multi-objective optimal method considering wind power accommodation based on source-load coordination[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(5): 1079-1088.
[2] 崔楊, 修志堅, 劉闖, 等. 計及需求響應與火-儲深度調(diào)峰定價策略的電力系統(tǒng)雙層優(yōu)化調(diào)度[J]. 中國電機工程學報, 2021, 41(13): 4403-4415.
Cui Yang, Xiu Zhijian, Liu Chuang, et al. Dual level optimal dispatch of power system considering demand response and pricing strategy on deep peak regulation[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(13): 4403-4415.
[3] 羅桓桓, 王昊, 葛維春, 等. 考慮報價監(jiān)管的動態(tài)調(diào)峰輔助服務市場競價機制設計[J]. 電工技術(shù)學報, 2021, 36(9): 1935-1947, 1955.
Luo Huanhuan, Wang Hao, Ge Weichun, et al. Design of dynamic peak regulation ancillary service market bidding mechanism considering quotation supervision[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(9): 1935-1947, 1955.
[4] 夏鵬, 劉文穎, 張堯翔, 等. 考慮風電高階不確定性的分布式魯棒優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 電工技術(shù)學報, 2020, 35(1): 189-200.
Xia Peng, Liu Wenying, Zhang Yaoxiang, et al. A distributionally robust optimization scheduling model considering higher-order uncertainty of wind power[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(1): 189-200.
[5] 姚志力, 王志新. 考慮負荷特性的區(qū)域冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)站網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化設計方法[J]. 電工技術(shù)學報, 2021, 36(22): 4760-4772.
Yao Zhili, Wang Zhixin. Station and network coordinated design method of regional combined cooling heating and power system considering load characteristic[J]. Transactions of China Electrote-chnical Society, 2021, 36(22): 4760-4772.
[6] 王珂, 姚建國, 姚良忠, 等. 電力柔性負荷調(diào)度研究綜述[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2014, 38(20): 127-135.
Wang Ke, Yao Jianguo, Yao Liangzhong, et al. Survey of research on flexible loads scheduling technologies[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(20): 127-135.
[7] Zeng Yuan, Zhang Ruiwen, Wang Dong, et al. A regional power grid operation and planning method considering renewable energy generation and load control[J]. Applied Energy, 2019, 237: 304-313.
[8] Mahmud K, Hossain M J, Town G E. Peak-load reduction by coordinated response of photovoltaics, battery storage, and electric vehicles[J]. IEEE Access, 2018, 6: 29353-29365.
[9] 胡殿剛, 齊曉琳, 李韶瑜, 等. 考慮最優(yōu)風電投標量的高載能用戶電價決策模型[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(8): 2265-2272.
Hu Diangang, Qi Xiaolin, Li Shaoyu, et al. Price decision model of high-load users considering optimal wind bidding strategy[J]. Power System Technology, 2016, 40(8): 2265-2272.
[10] 晉宏楊, 孫宏斌, 牛濤, 等. 考慮風險約束的高載能負荷—風電協(xié)調(diào)調(diào)度方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(16): 9-18.
Jin Hongyang, Sun Hongbin, Niu Tao, et al. Coordinated dispatch method of energy-extensive load and wind power considering risk constraints[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(16): 9-18.
[11] 晉宏楊, 孫宏斌, 牛濤, 等. 考慮風電與高載能負荷調(diào)度不確定性的魯棒機組組合[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(22): 13-20.
Jin Hongyang, Sun Hongbin, Niu Tao, et al. Robust unit commitment considering uncertainties of wind and energy intensive load dispatching[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(22): 13-20.
[12] 王晗, 徐瀟源, 嚴正. 考慮柔性負荷的多目標安全約束機組組合優(yōu)化模型及求解[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(6): 1904-1911.
Wang Han, Xu Xiaoyuan, Yan Zheng. Multi-objective optimization of security constrained unit commitment model and solution considering flexible load[J]. Power System Technology, 2017, 41(6): 1904-1911.
[13] 宋杰, 張衛(wèi)國, 李樹鵬, 等. 蓄熱式電采暖負荷參與風電消納運行策略研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2021, 49(3): 80-87.
Song Jie, Zhang Weiguo, Li Shupeng, et al. Research on operational strategy for regenerative electric heating load participating in wind power consumption[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(3): 80-87.
[14] 李國慶, 莊冠群, 田春光, 等. 基于大規(guī)模儲能融合蓄熱式電鍋爐的風電消納多目標優(yōu)化控制[J]. 電力自動化設備, 2018, 38(10): 46-52, 59.
Li Guoqing, Zhuang Guanqun, Tian Chunguang, et al. Multi-objective optimization control of wind power consumption based on regenerative electric boiler system integrated with large-scale energy storage[J]. Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(10): 46-52, 59.
[15] 文晶, 劉文穎, 謝昶, 等. 計及風電消納效益的電力系統(tǒng)源荷協(xié)調(diào)二層優(yōu)化模型[J]. 電工技術(shù)學報, 2015, 30(8): 247-256.
Wen Jing, Liu Wenying, Xie Chang, et al. Source-load coordination optimal model considering wind power consumptive benefits based on bi-level programming[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(8): 247-256.
[16] 郭鵬, 文晶, 朱丹丹, 等. 基于源-荷互動的大規(guī)模風電消納協(xié)調(diào)控制策略[J]. 電工技術(shù)學報, 2017, 32(3): 1-9.
Guo Peng, Wen Jing, Zhu Dandan, et al. The coordination control strategy for large-scale wind power consumption based on source-load interactive[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(3): 1-9.
[17] 富月, 李寶. 電熔鎂砂熔煉過程電極電流飽和約束一步最優(yōu)控制[J]. 自動化學報, 2022, 48(1): 239-248.
Fu Yue, Li Bao. Saturation constraint one-step optimal control of electrode current for the fused magnesia smelting process[J]. Acta Automatica Sinica, 2022, 48(1): 239-248.
[18] 王維洲, 吳志偉, 柴天佑. 電熔鎂砂熔煉過程帶輸出補償?shù)腜ID控制[J]. 自動化學報, 2018, 44(7): 1282-1292.
Wang Weizhou, Wu Zhiwei, Chai Tianyou. PID control with output compensation for the fused magnesia smelting process[J]. Acta Automatica Sinica, 2018, 44(7): 1282-1292.
[19] 李曉光, 吳志偉, 馬子瀟, 等. 電熔鎂爐三相電流的約束最優(yōu)控制[J]. 控制工程, 2018, 25(6): 993-998.
Li Xiaoguang, Wu Zhiwei, Ma Zixiao, et al. Constrained optimal control of three phase currents of electrically fused magnesium furnace[J]. Control Engineering of China, 2018, 25(6): 993-998.
[20] 吳志偉. 嵌入式電熔鎂爐智能控制系統(tǒng)研究[D]. 沈陽: 東北大學, 2015.
[21] 王淑云, 婁素華, 吳耀武, 等. 計及火電機組深度調(diào)峰成本的大規(guī)模風電并網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(1): 118-125.
Wang Shuyun, Lou Suhua, Wu Yaowu, et al. Robust optimal dispatch of large-scale wind power integration considering deep peak regulation cost of thermal power units[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(1): 118-125.
[22] 王昀, 謝海鵬, 孫嘯天, 等. 計及激勵型綜合需求響應的電-熱綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟調(diào)度[J]. 電工技術(shù)學報, 2021, 36(9): 1926-1934.
Wang Yun, Xie Haipeng, Sun Xiaotian, et al. Day-ahead economic dispatch for electricity-heating integrated energy system considering incentive integrated demand response[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(9): 1926-1934.
[23] 劉闖, 孫傲, 王藝博, 等. 計及電熔鎂負荷與儲能聯(lián)合調(diào)峰的電力系統(tǒng)日前-日內(nèi)聯(lián)合經(jīng)濟調(diào)度方法[J].電力自動化設備, 2022, 42(2): 8-15.
Liu Chuang, Sun Ao, Wang Yibo, et al. Day-ahead and intra-day joint economic dispatching method of electric power system considering combined peak-shaving of fused magnesium load and energy storage[J]. Electric Power Automation Equipment, 2022, 42(2): 8-15.
[24] 劉小龍, 李欣然, 劉志譜, 等. 基于負荷重要性和源-荷互補性的離網(wǎng)系統(tǒng)終端電/熱/冷負荷投切策略[J]. 電工技術(shù)學報, 2021, 36(3): 552-564.
Liu Xiaolong, Li Xinran, Liu Zhipu, et al. Research on power/heating/cooling load switching strategy of off-grid system based on load importance and source load complementarity[J]. Transactions of China Electrote-chnical Society, 2021, 36(3): 552-564.
[25] 湯翔鷹, 胡炎, 耿琪, 等. 考慮多能靈活性的綜合能源系統(tǒng)多時間尺度優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2021, 45(4): 81-90.
Tang Xiangying, Hu Yan, Geng Qi, et al. Multi-time-scale optimal scheduling of integrated energy system considering multi-energy flexibility[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(4): 81-90.
[26] 崔楊, 姜濤, 仲悟之, 等. 電動汽車與熱泵促進風電消納的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度方法[J]. 電力自動化設備, 2021, 41(2): 1-7.
Cui Yang, Jiang Tao, Zhong Wuzhi, et al. Economic dispatch approach of RIES for electric vehicle and heat pump to promote wind power accommodation[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(2): 1-7.
[27] 王健, 魯宗相, 喬穎, 等. 高載能負荷提高風電就地消納的需求響應模式研究[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(7): 2115-2123.
Wang Jian, Lu Zongxiang, Qiao Ying, et al. Research on demand response mechanism of wind power local accommodation utilizing energy-intensive loads[J]. Power System Technology, 2017, 41(7): 2115-2123.
Source-Load Coordination Optimization Strategy for Wind Power Accommodation and High Energy Load Regulation of Electric Fused Magnesium
Zhang Hailiang1Wang Yibo1Cai Guowei1Liu Chuang1Ge Weichun2
(1. School of Electrical Engineering Northeast Electric Power University Jilin 132012 China 2. State Grid Liaoning Electric Power Company Shenyang 110006 China)
Wind power output has the characteristics of randomness and volatility. With the increase of its grid connected capacity, the regulation pressure of thermal power units is increasing, wind curtailment problem is becoming more and more serious, and the difficulty of power system regulation is rising. In order to solve the problem of system wind abandonment, this paper proposed to take the high energy load of electric fused magnesium with adjustable characteristics as a new way of wind power consumption, which could participate in the optimal dispatching of power grid together with thermal power units, and formed a dispatching mode of source-load coordinated and optimal operation. Firstly, the high energy load operation model of fused magnesium was established; Secondly, a dual-level optimization model of source-load coordination was proposed to maximize wind power consumption and minimize system operation cost; Finally, the optimization software CPLEX was used to solve the problem. The simulation results show that the participation of fused magnesium high energy load in the optimal dispatching of power grid can effectively reduce the wind curtailment and the operation cost of the system.
High energy load of electric fused magnesium, wind power accommodation, operation cost, source-load coordination, dual-level optimization
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211113
TM73
國家重點研發(fā)計劃資助項目(2019YFB1505400)。
2021-07-20
2021-12-20
張海亮 男,1993年生,碩士研究生,研究方向為源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化、風電消納。
王藝博 男,1989年生,講師,碩士生導師,研究方向為直接式AC-AC變換、配電網(wǎng)柔性調(diào)控、電力市場交易。E-mail:wangyibofangyuan@126.com(通信作者)
(編輯 郭麗軍)