燃?xì)廨啓C(jī)在電網(wǎng)調(diào)峰中調(diào)度問題研究

程學(xué)斌（中國石油集團(tuán)電能有限公司氣電公司）

隨著風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)運行以及國家對環(huán)境保護(hù)的重視，調(diào)度中心不僅要慮經(jīng)濟(jì)因素還要促進(jìn)風(fēng)電消納、考慮環(huán)境問題等多種影響電力系統(tǒng)的因素，這就使得電力系統(tǒng)機(jī)組調(diào)峰調(diào)度非常的困難，所以很多的專家研究了多因素下調(diào)峰的調(diào)度方案。楊冬鋒等[1]構(gòu)建了風(fēng)電波動對風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)峰能力的規(guī)劃模型，利用其仿真驗證了機(jī)組啟停方案的可行性，但是其模型中沒有考慮調(diào)峰運行費用；盧錦玲等[2]建立了風(fēng)電并網(wǎng)運行的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，對經(jīng)濟(jì)性評價進(jìn)行了研究；王程等[3]研究了風(fēng)電并網(wǎng)運行以經(jīng)濟(jì)調(diào)度為目標(biāo)的模型，但是對于棄風(fēng)方面的問題并沒有進(jìn)行分析；隋鑫等[4]建立了電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，并用混沌粒子群算法對其求解，仿真驗證了模型的可行性；吳迪等[5]構(gòu)建了以促進(jìn)風(fēng)電消納和經(jīng)濟(jì)成本為目標(biāo)的火電調(diào)峰模型，但是火電機(jī)組參與調(diào)峰費用高；朱永利等[6]采用水電機(jī)組調(diào)峰建立了新能源消納的模型，利用改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法求解，但是水電機(jī)組調(diào)峰沒有靈活性；孫欣等[7]建立了多目標(biāo)機(jī)組的組合調(diào)度模型并利用Delta方法求解，降低了建模和求解的難度，但是同時系統(tǒng)的精確性降低了；向紅吉等[8]建立了負(fù)調(diào)峰能力和系統(tǒng)運行成本為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化調(diào)度模型，以歸一化法線作為約束方法，并驗證了模型的可行性；辛?xí)詣偟萚9]建立了經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化的模型，以風(fēng)-火系統(tǒng)最低運行成本為目標(biāo)函數(shù)，采用IBPSO和DPSO算法對函數(shù)進(jìn)行求解，驗證了其模型的可行性，但是并沒有分析風(fēng)電消納等方面的問題；王魁等[10]建立了以最大化消納風(fēng)電和火電機(jī)組最小能耗為目標(biāo)的調(diào)度模型，但是其模型沒有構(gòu)造目標(biāo)間的關(guān)系；謝應(yīng)昭等[11]建立了風(fēng)儲混合系統(tǒng)的機(jī)組調(diào)度模型。均以污染量排放最小和燃煤成本最低為目標(biāo)，但是采用模糊處理多目標(biāo)問題，沒有辦法確定目標(biāo)間的關(guān)系，降低了模型的精度。

綜上所述，伴隨著風(fēng)力發(fā)電占總發(fā)電比重越來越高，同時風(fēng)電出力具有不確定性等特點，所以風(fēng)電并網(wǎng)運行給電力系統(tǒng)的調(diào)度帶來了很大的難度，已有研究表明燃?xì)廨啓C(jī)的參與可以減少調(diào)峰的壓力，但也使得調(diào)度模型變得更加復(fù)雜，所以非常有必要建立新的調(diào)峰調(diào)度模型，使其能夠滿足現(xiàn)在電力系統(tǒng)的需求。

圖1 求解調(diào)度模型流程Fig.1 Process of solving scheduling model

1 燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰調(diào)度模型

在風(fēng)電并網(wǎng)運行的系統(tǒng)中，調(diào)峰需求是日負(fù)荷波峰值與日負(fù)荷波谷值峰谷差。風(fēng)電出力變化趨勢與日內(nèi)負(fù)荷變化趨勢的相關(guān)性決定了風(fēng)電并網(wǎng)對系統(tǒng)調(diào)峰需求的影響即：

式中：PG-w(t)為風(fēng)電系統(tǒng)中除風(fēng)電外的機(jī)組出力，W；PL(t)為系統(tǒng)負(fù)荷，W；Pw(t)為風(fēng)電出力，W。

在風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)中，為了提高能源利用率、響應(yīng)國家節(jié)能減排的號召，同時為了降低經(jīng)濟(jì)成本，使經(jīng)濟(jì)價值最大化，建立了其他機(jī)組和燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組兩大類機(jī)組的調(diào)峰調(diào)度模型，需要對機(jī)組的啟停策略進(jìn)行最佳優(yōu)化，還需要對負(fù)荷進(jìn)行最優(yōu)的分配也就是優(yōu)化分配各類機(jī)組的功率，以總棄風(fēng)量最小、調(diào)度系統(tǒng)成本最小為目的標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)的公式如下：

式中：Pwi(t)在t時刻風(fēng)電的出力預(yù)測值，MW；Pw(t)在t時刻風(fēng)電的實際用量，MW；M1、M2為其他機(jī)組發(fā)電成本和燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰成本，元；ci為其他機(jī)組的啟停狀態(tài)，Pi其他機(jī)組的處理情況；mui和mdi(t)為機(jī)組的開機(jī)費用和停機(jī)費用，元；Pgj為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組出力，MW；δgj為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組的發(fā)電效率，T為總調(diào)度時段，h；LHV為天然氣低位熱值，MJ/Nm3。

求解調(diào)度模型流程見圖1。以功率平衡約束、旋轉(zhuǎn)備用約束、風(fēng)電場約束、其他機(jī)組約束、燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組約束作為約束條件，其中燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組的約束條件包括爬坡約束和出力約束，建立調(diào)峰制度多目標(biāo)優(yōu)化模型，建立了離散性、維度高等特點的調(diào)峰調(diào)度模型。在對模型求解的時候，選擇懲罰函數(shù)法對各個約束條件進(jìn)行處理，處理之后就是沒有約束條件的目標(biāo)函數(shù)，利用信息搜索法進(jìn)行計算，對各機(jī)組的啟停順序進(jìn)行優(yōu)化，也就是其他機(jī)組和燃?xì)廨啓C(jī)組分別有多少臺機(jī)組參與調(diào)度，然后利用粒子群優(yōu)化算法對其模型進(jìn)行求解。

2 燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰調(diào)度方案仿真分析

根據(jù)搭建的棄風(fēng)量最小、成本最低以及其模型，利用計算機(jī)軟件對其進(jìn)行仿真，得到了不同目標(biāo)函數(shù)下燃?xì)廨啓C(jī)出力值、負(fù)荷曲線及風(fēng)電預(yù)測值曲線，同時得到了總棄風(fēng)量和總運行費用的對比值。

2.1 棄風(fēng)量最小為目標(biāo)函數(shù)建立模型

對模型中的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，以棄風(fēng)量最小為目標(biāo)函數(shù)建立的模型下三者預(yù)測值見圖2。

圖2 以棄風(fēng)量最小為目標(biāo)函數(shù)建立的模型下三者預(yù)測值Fig.2 The predicted values of the three parameters under the model established with the minimum waste air

從圖2中可知，在系統(tǒng)負(fù)荷低谷期的時候，燃?xì)廨啓C(jī)都在停運的狀態(tài)，其他機(jī)組出力也比較低，優(yōu)先消耗了風(fēng)電機(jī)組的出力，減少了棄風(fēng)量；隨著系統(tǒng)負(fù)荷逐漸增加，而預(yù)測風(fēng)電機(jī)組出力逐漸減小，其他電機(jī)組出力逐漸增加，部分燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組開始運行，所以燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰能夠減小其他機(jī)組的壓力，增加了風(fēng)電使用率，提高系統(tǒng)調(diào)峰容量，改善系統(tǒng)調(diào)峰性能。

根據(jù)圖2中燃機(jī)功率、負(fù)荷值、風(fēng)電預(yù)測值出力數(shù)值和時段情況可知，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的一個周期內(nèi)總棄風(fēng)量和總運行費用對比見表1。

表1 總棄風(fēng)量和總運行費用對比Tab.1 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為2 256.68 MW，沒有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為7 796.98 MW，對比之后減少了5 540.3 MW，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以減少棄風(fēng)，消納更多風(fēng)電。一個調(diào)度時間內(nèi)，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的機(jī)組總運行費用對比可知，帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總運行費用為442 803.82萬元，沒有有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為490 435.32萬元，對比之后減少了47 631.5萬元，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，節(jié)約成本。

2.2 成本最低為目標(biāo)函數(shù)建立模型

一個周期內(nèi)每個時間對應(yīng)的以成本最低為以目標(biāo)建立的模型下三者預(yù)測值見圖3。

圖3 以成本最低為以目標(biāo)建立的模型下三者預(yù)測值Fig.3 The predicted values of the three parameters under the model established with the lowest cost

從圖3可知，在系統(tǒng)負(fù)荷低谷期的時候，燃?xì)廨啓C(jī)都在停運的狀態(tài)，其他機(jī)組出力也比較低，系統(tǒng)消耗風(fēng)電機(jī)組的出力，這樣就減少了棄風(fēng)量；隨著系統(tǒng)負(fù)荷逐漸增加，而預(yù)測風(fēng)電機(jī)組出力逐漸減小，其他電機(jī)組出力會逐漸增加，部分燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組開始運行，所以燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰能夠減小其他機(jī)組的壓力，增加了風(fēng)電使用率，提高系統(tǒng)調(diào)峰容量。

根據(jù)圖3中燃機(jī)功率、負(fù)荷值、風(fēng)電預(yù)測值出力數(shù)值情況和時段情況可知，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的一個周期內(nèi)，每個時間對應(yīng)的總棄風(fēng)量和總運行費用對比見表2。

表2 總棄風(fēng)量和總運行費用對比Tab.2 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為2 398.69 MW，沒有有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為11 039.35 MW，對比之后減少了8 640.66 MW，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以減少棄風(fēng)，消納更多風(fēng)電。一個調(diào)度時間內(nèi)，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的機(jī)組總運行費用對比可知，帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總運行費用為442 401.06萬元，沒有有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為476 051.32萬元，對比之后減少了2 650.26萬元，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以減少成本提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

2.3 棄風(fēng)量最小和成本最低為目標(biāo)函數(shù)建立模型

一個周期內(nèi)每個時間對應(yīng)的以棄風(fēng)量最小且成本最低為目標(biāo)建立的模型下三者預(yù)測值見圖4。

圖4 以棄風(fēng)量最小且成本最低為目標(biāo)建立的模型下三者預(yù)測值Fig.4 The predicted values of the three parameters under the model established with minimum waste air and the lowest cost

從圖4中可知，在系統(tǒng)負(fù)荷低谷期的時候，燃?xì)廨啓C(jī)都在停運的狀態(tài)，其他機(jī)組出力也比較低，系統(tǒng)消耗風(fēng)電機(jī)組的出力，減少了棄風(fēng)量；隨著系統(tǒng)負(fù)荷逐漸增加，而預(yù)測風(fēng)電機(jī)組出力逐漸減小，其他電機(jī)組出力逐漸增加，部分燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組開始運行，所以燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)峰能夠減小其他機(jī)組的壓力，增加了風(fēng)電使用率，提高系統(tǒng)調(diào)峰容量，改善系統(tǒng)調(diào)峰性能。

根據(jù)圖4中燃機(jī)功率、負(fù)荷值、風(fēng)電預(yù)測值出力數(shù)值情況和時段情況可知，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的一個周期內(nèi)，每個時間對應(yīng)的總棄風(fēng)量和總運行費用對比見表3。

表3 總棄風(fēng)量和總運行費用對比Tab.3 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為2 332.07 MW，沒有有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為10 432.21 MW，對比之后減少了8 100.14 MW，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以減少棄風(fēng)，消納更多風(fēng)電。一個調(diào)度時間內(nèi)，燃?xì)廨啓C(jī)是否參與調(diào)峰調(diào)度模型的機(jī)組總運行費用對比可知，帶有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總運行費用為442 623.18萬元，沒有有燃?xì)廨啓C(jī)模型的總棄風(fēng)量為476 051.32萬元，對比之后減少了33 428.14萬元，所以帶有燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰調(diào)度模型可以減少成本提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

對比三種模型下，將燃?xì)廨啓C(jī)放在風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)度中，三種模型都能夠減少棄風(fēng)量，增加系統(tǒng)調(diào)峰容量，提高經(jīng)濟(jì)性，改善調(diào)峰性能。三種模型的總棄風(fēng)量和一個調(diào)度時間內(nèi)機(jī)組總費用對比見表4。

表4 不同方案下的總棄風(fēng)量和機(jī)組總費用對比Tab.4 Comparison of total waste air volume and total unit cost under different schemes

由表4可知：有燃?xì)廨啓C(jī)兩種目標(biāo)下優(yōu)化調(diào)度模型，機(jī)組總費用比棄風(fēng)量最小模型少了180.64萬元，但是比經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型多了222.12萬元；總棄風(fēng)量比棄風(fēng)量最小模型多了75.39 MW，但是比經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型少了142.01 MW。

綜合分析，單一目標(biāo)函數(shù)的調(diào)峰調(diào)度模型對于單一因素的控制效果比較好，而多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化調(diào)峰調(diào)度模型，需要滿足多方面約束條件，但是當(dāng)綜合考慮棄風(fēng)量和系統(tǒng)運行費用都減小的情況時，選擇多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型的性能非常好。

3 結(jié)束語

分析我國現(xiàn)階段的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)持點，風(fēng)電并網(wǎng)的比例逐漸增加，為了提高電網(wǎng)系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運行，研究風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)峰策略以及調(diào)峰模型是非常重要的。由于風(fēng)電出力的不確定性以及負(fù)荷的不確定性，同時風(fēng)電并網(wǎng)可能出現(xiàn)的反調(diào)峰現(xiàn)象，這樣就會給電力系統(tǒng)的調(diào)峰需求造成很大的困難。電網(wǎng)調(diào)峰中燃?xì)廨啓C(jī)是的一種較好選擇，當(dāng)風(fēng)電并入電力系統(tǒng)中運行時，燃?xì)廨啓C(jī)加入系統(tǒng)中時，可以減少棄風(fēng)量同時能夠提高經(jīng)濟(jì)性，建立了以以棄風(fēng)量最小、成本最低以及棄風(fēng)量最小和成本最低為目標(biāo)函數(shù)的三種調(diào)峰調(diào)度模型，采用粒子群算法研究了該模型的求解方法。利用所研究調(diào)峰策略以及求解方法，對其進(jìn)行了仿真研究，得到了三種調(diào)峰調(diào)度模型的總棄風(fēng)量和一個調(diào)度周期內(nèi)運行費用之間的不同，結(jié)果表明兩種目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型更能兼顧棄風(fēng)和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性兩方面。但是文中的模型還可以進(jìn)一步優(yōu)化，將環(huán)保因素以及排放量最小等目標(biāo)加入模型中，同時約束條件還可以考慮網(wǎng)絡(luò)損耗等情況；在求解模型方面還可以考慮更加智能的算法；在成本上還可以考慮折舊和維護(hù)成本等多個方面，所以人們還可以對燃?xì)廨啓C(jī)加入風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)中的模型進(jìn)一步優(yōu)化，使得調(diào)峰機(jī)組的調(diào)峰能力被充分利用，從而進(jìn)一步減少棄風(fēng)量、降級經(jīng)濟(jì)成本和網(wǎng)絡(luò)損耗、提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和調(diào)峰容量。