靈活性負荷參與電網調度的經濟優化運行

崔嚳, 張新燕, 何廣渝, 王志磊, 王顯嵐, 張洪圖

(新疆大學電氣工程學院, 烏魯木齊 830047)

隨著“碳達峰、碳中和”目標的提出,大力發展新能源、提供高能源利用率、加強可再生能源綜合利用是能源發展的必然選擇[1]。與此同時,隨著全面建成小康社會戰略目標的實現,社會的繁榮使負荷需求迅猛增長,給電力系統安全穩定運行帶來了巨大挑戰。科技的進步,使負荷的種類日益繁多,柔性負荷是實現供需雙方“互動性”的有效途徑之一,有別于傳統的剛性負荷,柔性負荷作為一種可調度的負荷側資源靈活且可變[2]。故而柔性負荷又稱之為靈活負荷。文獻[3-6]等針對可再生能源出力的不確定性,考慮用戶側資源的靈活性對用戶負荷削峰填谷,以達到電網經濟、穩定運行的目的。

文獻[7-8]基于負荷聚合商模式的源荷協同運行對靈活性負荷資源進行聚合從而優化系統運行。文獻[9]提出了一種基于柔性負荷分類的微電網調度方法進而提高柔性負荷利用率。文獻[10]提出了一種“源-網-荷”協同的電-氣聯合系統日前調度模型以促進風電消納、降低系統運行成本。文獻[11]搭建了智能能源系統模型,將電、熱、氣等柔性負荷納入綜合能源系統優化調度中,降低了運行成本且提高了風電利用率。但均為考慮分時電價對用戶需求的影響。

文獻[12]基于改進的需求價格彈性矩陣,分析了不同電價政策對其響應潛力的影響。文獻[13]建立了一個概率模型,用于評估具有彈性需求的電力系統邊際電價和容量裕度,同時考慮了需求和供給側雙方的不確定性。文獻[14]將上層模型通過分時電價引導后得到的負荷需求響應帶入下層模型,考慮儲能壽命得到火儲協調的最優運行方式。文獻[15]提出計及需求響應與主從博弈的微電網低碳優化調度模型準確地描述了實際需求響應點,實現了削峰填谷。雖然考慮負荷需求響應,然未考慮到靈活負荷參與電網調度對風光利用及運行成本的影響。

在上述研究的基礎上充分考慮對可再生能源及靈活性資源的利用,針對可再生能源的不確定性,采用分時電價策略對用戶用電行為的引導,構建基于用電滿意度及凈負荷波動最小為目標的上層模型,求解得到負荷需求相應;在下層模型中將靈活性資源引入電網的優化調度以改善系統運行。上層模型采用粒子群智能算法求解,將上層的到的結果帶入下層模型利用Cplex求解器進行求解。算例以某地區電網為研究對象,驗證本文所提模型的合理性及有效性。

1 可參與電網調度負荷模型

1.1 靈活性負荷分類及運行特性

1.1.1 時變型靈活負荷

時變型靈活負荷是指負荷用戶受分時電價策略影響改變自身用電行為,可分為可轉移類負荷和可中斷類負荷。其中,可轉移類負荷在時序上改變了用電時間,但未改變自身用電量,“錯峰用電”在一定程度上到達了“削峰填谷”的目的。可中斷類負荷是用戶為達到節約用電的目的“按需用電、斷電”,避免產生多余電費和造成資源浪費。時變型靈活負荷運行特性如圖1所示。

圖1 時變型靈活負荷運行特性Fig.1 Variable flexible load operation characteristics

1.1.2 非時變型靈活負荷

非時變型靈活負荷不能改變自身用電時間,但可以在一定程度上對用電功率進行削減以滿足系統調度需求。根據負荷受控特性的不同,分為可直接控制類負荷和可間接控制類負荷。其中,可直接控制類負荷是指可直接接收電網命令,根據電網需求安排工作計劃參與電網調度;可間接控制類負荷需借助第三方機構進行負荷聚合從而實時參與電網調度。非時變型靈活負荷運行特性如圖2所示。

圖2 非時變型靈活負荷運行特性Fig.2 Operation characteristics of non-time variant flexible load

1.2 靈活性負荷模型

1.2.1 時變型靈活負荷模型

(1)可轉移類負荷模型。可轉移類負荷是用戶受到分時電價影響而改變自身用電時段的一類負荷,對用電時間不敏感,如洗衣機、洗碗機等家用電器。其數學模型為

Ptr(t)=αtr(t)Pl(t)

(1)

式(1)中:Ptr(t)為t時刻可轉移功率;αtr(t)為t時刻可轉移系數;Pl(t)為t時刻負荷總功率。

(2)可中斷類型負荷模型。可中斷類負荷是用戶受分時電價影響而改變自身用電習慣的一類負荷,有需求則用電,無需求則斷電,如人走燈滅等用電習慣。其數學模型為

Pc(t)=αc(t)Pl(t)

(2)

式(2)中:Pc(t)為t時刻可中斷功率;αc(t)為t時刻可中斷系數;Pl(t)為t時刻負荷總功率。

1.2.2 非時變型靈活負荷模型

(1)可直接控制類負荷模型。可直接控制類負荷分布較為集中,有可觀的調節潛力且用電規律性強。常見的可直接控制類負荷有電解鋁廠、碳化硅廠等。其參與調節的數學模型為

PDCL=PDCL,0+Κ1γ1PDCL,0

(3)

式(3)中:PDCL為該類負荷參與調節后的功率;PDCL,0為該負荷額定功率;Κ1為0-1狀態變量,取1時表示該負荷參與調節;γ1為該負荷可調節范圍。

(2)可間接控制類負荷模型。可間接控制類負荷具有分散性、單一調節潛力小等特性,但便于聚合管理,常見的可間接控制類負荷有溫控負荷、電動汽車等。其參與調節數學模型為

(4)

式(4)中:PICL為該類負荷參與調節后的功率;N為可間接控制類負荷編號,從1～N;PDCL,i為第i戶用電負荷額定功率;Κ2i為0-1狀態變量,取1時表示第i戶負荷參與調節;γ2i為第i戶負荷可調節范圍。

1.2.3 儲能充放電模型及購電模型

在電網中,利用儲能裝置可以有效地對富余能源進行儲存,避免新能源的浪費,同時當源側出力略微不足時可在一定程度上彌補缺額,若源側出力嚴重不足,則需向上級或同級電網購電。

(1)儲能充放電模型。儲能裝置可有效地平抑電網內負荷突變或新能源出力突變引起的波動。其充放電狀態取決于電網的調度需求,其特性可表示為

(5)

式(5)中:E為充放電完成后的容量;Einit為充放電前的容量;Pch、Pdis分別為充、放電功率;η1、η2分別為充放電效率,本文取均0.95;k1、k2為0-1決策變量,1表示狀態開啟;Δtc、Δtd為充放電時長。

(2) 購電模型。隨著網間互聯互通的不斷加強,為保障供電可靠性,當供電無法滿足用戶需求時,可向其他電網購電以保證供電可靠性,其購電模型為

Pbuy=(1+αloss)Pneed

(6)

式(6)中:Pbuy為購電量;Pneed為實際需求電量;αloss為購電損耗系數。

1.3 可參與電網調度負荷經濟效益模型

1.3.1 時變型靈活負荷收益模型

時變型負荷的普遍存在性及用戶行為的不確定性,難以評估該類型負荷的變化,基于分時電價策略優化后的負荷需求響應,用戶收益數學模型為

(7)

式(7)中:Cuser為用戶執行分時電價策略的收益;Pd,t、Pl,t分別為響應前后t時段的負荷;ωd、ωl,t分別為優化前的電價和分時電價;以1 h為單位調度時段,T為一個調度周期總時段數,本文中T均取24。

1.3.2 非時變型靈活負荷調度成本模型

非時變型靈活負荷相對而言,可控性比較高,對于可直接控制類負荷電網采用簽合同等形式與相應高載能企業達成協議,根據調度需求,給出日前調度計劃,安排合理的工作計劃。對于間接控制類負荷電網不便直接與此類負荷發生關聯,需借助中間聚合商對用戶側靈活資源進行整合,根據電網調度需求可實時與電網進行互動。其參與調度成本為

(8)

式(8)中:α1為可直接控制類負荷調度成本系數,本文中取200 元/MWh;α2為可直接控制類負荷調度成本系數,本文中取150 元/MWh。

1.3.3 儲能購電調度成本模型

儲能裝置的運行壽命是在其循環充放電過程中損耗的直接體現,因此利用儲能裝置參與電網調度的成本模型為

(9)

式(9)中:CESS為儲能裝置參與調度成本;μESS為儲能裝置使用成本系數,本文中取154.2元/MWh。

購電成本模型為

(10)

式(10)中:Cbuy為購電成本;μbuy為購電電價。

2 負荷需求響應優化

針對時變型靈活性負荷的不確定性、無法統計行本文基于分時電價的價格型需求響應對此類負荷參與電網調度進行研究。分時電價通過不同時段的不同電價引導用戶改變用電行為,以達到削峰填谷、提高新能源利用的目的。

在經濟學中,需求的價格彈性系數常被用來反映商品的需求對價格變動的敏感程度[16],通常表示為

(11)

式(11)中:ε為商品價格彈性需求;Q為該商品的原始需求量;ΔQ為該商品響應價格而引起的需求變化;P為商品的價格;ΔP為該商品的價格變動。ε越大,則表示商品需求對價格變動越敏感[16]。

由用戶用電的歷史數據表明,用戶不同時期用電量不同,由此可將一天的用電量劃分為“峰-平-谷”三個時段,從而建立三階需求價格彈性矩陣,表示

(12)

式(12)中:主對角元素為自彈性系數,體現的是電力需求自身的變化。矩陣中其他元素為交叉彈性系數,體現的是電力需求的相互轉移。

由負荷特性可知,用戶用電行為受到電價的影響,根據不同時段用電量的不同劃分為“峰-平-谷”三個時段,引入需求價格彈性矩陣得實施分時電價后用戶用電量為

(13)

3 靈活性負荷經濟優化調度模型

為了緩解電力系統的調峰壓力,并提高對風光資源及靈活性資源的綜合利用以促進系統運行的經濟性、穩定性,本文提出一種考慮用戶滿意度的需求響應與靈活性資源參與系統優化調度的雙層優化調度模型,如圖3所示。上層模型針對時變型靈活負荷采用價格型需求響應引導用戶用電行為,綜合考慮系統用電的滿意度,負荷曲線跟隨風光出力曲線到以凈負荷波動性最小為目標的需求響應負荷曲線,以緩解電網調峰壓力;下層模型利用非時變性靈活負荷與系統進行互動,實現以系統總運行成本最低為目的的經濟優化調度。

圖3 雙層優化調度模型Fig.3 Two-layer optimal scheduling model

3.1 上層模型

3.1.1 目標函數

考慮新能源上網額度,為保證調度的可靠性及有用性,利用分時電價策略引導用戶用電行為進行響應調節,刺激用戶服從并參與調度的積極性,以原始負荷跟隨可再生能源出力曲線綜合考慮系統用電滿意度并達到凈負荷波動最小的目的,最終得到優化后的需求響應負荷曲線。目標函數表示為

F=(f1,f2)

(14)

(15)

PN,t=Pf,t+Pg,t

(16)

(17)

式中:PN,t為t時段新能源預測總出力;Pf,t為t時段風電預測出力;Pg,t為t時段光電預測出力;Ueco為優化后電費節省程度;Ucom為優化后負荷變化程度。

3.1.2 約束條件

(1)響應負荷功率限制,應滿足

Po,t(1-?)≤Pl,t≤Po,t(1+?)

(18)

式(18)中:Po,t為響應前t時段的負荷;?為各時段可響應負荷最大比例。

(2)滿意度約束。優化調度后的負荷是否滿足達到期望,應滿足

(19)

3.2 下層模型

3.2.1 目標函數

將上層模型優化所得的負荷Pl,t代入下層模型用于功率平衡,利用靈活性資源參與系統調度,下層模型以系 統總調度成本最低為目標,求解得到源荷儲購協調運行的最優方式,目標函數為

minCtotal=Cbuy+CESS+Cr+Cp+Cload

(20)

(21)

式中:Ctotal為系統總調度成本;Cr為新能源機組運維成本;Cp為棄風棄光懲罰成本;Cl為靈活負荷參與調度成本;PAN,t為t時刻棄風光總量;σ1、σ2分別為新能源機組運行成本系數和棄風光懲罰成本系數,本文棄風光懲罰系數分別取600、500 元/MWh,本文風光機組運維系數分別取9.6、45 元/MWh。

3.2.2 約束條件

(1)靈活負荷約束。

可調功率范圍約束:

(22)

參與停留時間約束:

Ts,min≤Ts≤Ts,max

(23)

可控次數約束:

Ci≤Cmax

(24)

式中:PDCL,min、PICL,min分別為可直接控制類和可間接控制類負荷可調下限;PDCL,max、PICL,max分別為可直接控制類和可間接控制類負荷可調上限;Ts為可直接控制類負荷參與停留時間;Ts,min、Ts,max分別為可停留的最短時間和最長時間;Cmax為可直接控制類負荷可參與調度的最大次數;Ci為可直接控制類負荷可參與調度的次數。

(2)儲能裝置約束。

儲能裝置充放電深度約束:

0.2ESSmax≤ESS≤0.9ESSmax

(25)

充放電功率約束:

(26)

充放電不同時約束:

k1+k2≤1

(27)

式中:ESSmax為儲能裝置最大容量;Pch,min、Pdis,min分別為儲能充放電最小功率;Pch,max、Pdis,max分別為儲能充放電最大功率。

(3)購電約束。

0≤Pbuy≤Pbuy,max

(28)

式(28)中:Pbuy,max為最大允許購買電量。

(4)新能源機組約束。

(29)

式(29)中:Pf,max為風電機組最大允許出力;Pg,max為光伏機組最大允許出力。

(5)功率平衡約束。

Pcom,min+Pf+Pg+Pbuy=Pl+PESS+Pfl

(30)

式(30)中:Pcom,min為常規機組最小技術出力;PESS為儲能響應電網調度時充放電功率;Pfl為靈活負荷響應電網調度時總功率。

4 算例分析

4.1 算例數據

以新疆實際區域系統為算例進行仿真分析,該地區風電裝機容量為10 193 MW,光伏裝機容量為4 201 MW,常規機組出力按最小技術出力計算為8 000 MW。非時變型靈活負荷主要包括電解鋁、碳化硅等直接控制類負荷及電動汽車、空調等可間接控制類負荷,其詳細參數如表1所示。

表1 靈活負荷參數Table 1 Flexible load parameters

該系統儲能裝置采用磷酸鐵鋰電池,配置總容量3 000 MWh,額定充放功率200 MW,儲能裝置調用成本110 元/MW。該地區為采用分時電價前其電價為0.58 元/kWh,電價的峰平谷劃分如表2所示。

表2 分時電價參數Table 2 Time-of-use electricity price parameters

4.2 系統優化運行結果分析

為了驗證本文所提方法的有效性,設置不同情景下對比分析考慮與不考慮需求響應及利用不利用靈活負荷參與電網調度成本計算模型下的運行結果。

情景1不考慮需求響應、不利用非時變型靈活負荷。

情景2不考慮需求響應、利用非時變型靈活負荷。

情景3考慮需求響應、不利用非時變型靈活負荷。

情景4考慮需求響應、利用非時變型靈活負荷。

基于分時電價策略,用戶響應后的負荷曲線如圖4所示。在不同情景下系統優化結果、新能源消納結果分別見表3和表4。

表3 不同情景下系統優化結果Table 3 System optimization results under different scenarios

表4 不同情景下新能源消納結果Table 4 New energy consumption results under different scenarios

圖4 分時電價響應前后負荷曲線Fig.4 Response load curve of TOU price

4.2.1 時變型負荷需求響應結果分析

如圖4所示,原負荷呈“雙峰”特性,峰谷差為1 500.54 MW,當負荷用戶受分時電價策略影響后選擇將時變型負荷用電中斷或轉移至低谷時期,有效的將峰谷差縮小至1 365 MW,緩解了電網調峰壓力,且需求響應前后系統用電滿意度總體得到提升(圖5),到達了節省電費和優化負荷需求響應的目的,表明了分時電價策略和時變型靈活負荷參與電網調度的有效性。

圖5 系統用電滿意度Fig.5 Satisfaction degree of system electricity consumption

4.2.2 非時變型靈活負荷參與調度運行結果分析

圖6(a)為情景4下源荷協調優化運行結果,靈活性資源參與系統優化調度后仍保持系統電力平衡。從圖6(b)靈活性資源參與互補結果可知,在實際運行時系統機組出力和負荷需求并不能時刻保持平衡。為維持系統安全穩定的運行,在凈負荷小于常規機組最小技術出力時,新能源出力富余,則需要棄電即棄新能源;在凈負荷大于常規機組最小出力時,新能源缺額,則需切負荷。由此將會造成新能源浪費或無法保證電網供電的可靠性,因此利用靈活性資源后對其進行互補,提升系統新能源的消納能力并增強系統供電可靠性。在時序上,從到01:00—10:00新能源出力富余,需增加用電;在11:00—13:00略有缺額,需減少用電;隨后兩小時略有富余,需增加用電;從16:00—24:00新能源出力一直處于缺額狀態,需減少用電。

圖6 情景4下系統運行情況Fig.6 System operation in Scenario 4

根據電網調度需求,可直接控制類負荷按工作計劃在01:00—06:00增加用電,在17:00—22:00減少用電;可間接控制類負荷進行實時互補,按需增減用電量。當富余量或缺額量超過了靈活負荷可調節范圍是,儲能便參與調節進行充電或放電,如圖6(c)所示為儲能充放電及電量變化情況,儲能充放電亦受分時電價影響,如在14:00—15:00,該時段機組出力略有富余,然接下來的時段系統不僅一直處于缺額狀態且處于峰時電價,且此時段電價處于平時期,故而選擇此時對儲能裝置進行充電,甚至在一定程度上可減小可間接控制類負荷的用電,以保證在缺額狀態時盡可能多的彌補缺額并實現更佳經濟效益。

從圖6可知,棄電主要發生在06:00—11:00這個時段,這此階段由于儲能容量已達最大且可直接控制類負荷已達最大可停留時間,先后退出互補,導致僅有可間接控制類負荷參與互補,其最大增加用電無法填補系統棄電度,故而產生了棄電。當缺額過大時,超過了非時變型靈活負荷及儲能裝置的可調節能力,則需購電以保持供需平衡,維持電網的安全穩定運行。如圖6所示,當經過靈活性資源按電網需求進行互補后棄電減少,即常規機組最小技術出力下方凈負荷曲線與等效互補出力曲線中間部分;在缺額時,缺額程度雖然超過了非時變型靈活負荷和儲能裝置最大互補極限,即使二者先后退出互補,但缺額程度卻在仍在最大購電約束之內,故供電不再缺額,無需切負荷。

4.2.3 不同場景結果分析

從表3、表4在考慮和不考慮需求響應的角度進行對比可知,通過分時電價引導用戶用電行為從而優化需求響應后,在一定程度上可以降低系統運行成本,分別下降了9.3%、11.97%,且新能源消納能力均提升了0.81%。從利用不利用非時變型靈活負荷的角度對比可知,利用非時變型靈活負荷參與系統運行后成本分別下降了25.78%、28.00%,且新能源棄電率均降低3.66%,表明靈活負荷能有效的參與電網調度,節約成本促進消納。

5 結論

考慮基于分時電價策略影響下的負荷需求響應,利用靈活負荷促進系統的經濟運行,提出了雙層優化模型,提升系統對風電、光伏能源的消納,并利用粒子群智能算法結合CPLEX求解器得到靈活性資源協調運行的最優方式,實現了系統的經濟運行,得到如下結論。

(1)在利用分時電價策略且考慮了系統用電滿意度和波動性后,有效地使負荷需求響應的峰谷差縮小,避免了利用靈活性資源進行互補時可能會出現的峰谷差過大。

(2)靈活性負荷具有參與電網調度需求的能力,可在不影響自身用電需求的前提下參與電網調度可促進新能源消納,并具有良好的經濟效益。

(3)在保證電網安全穩定運行的情況下,電網如何利用各類靈活性負荷,與各類靈活性資源調用成本有關,調用成本越低,則調用時的優先級越高。