胡國偉 別朝紅 王錫凡
(電力設(shè)備電氣絕緣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西安交通大學(xué)電氣學(xué)院) 西安 710049)
隨著能源和環(huán)境危機(jī)的加劇,風(fēng)能利用成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。風(fēng)電的并網(wǎng)運(yùn)行是風(fēng)能利用的發(fā)展趨勢。由于風(fēng)電是綠色可再生能源,電力公司應(yīng)該首先調(diào)度全部的風(fēng)電,然后再考慮調(diào)度其他傳統(tǒng)的機(jī)組??墒秋L(fēng)電具有不確定性和隨機(jī)性的特點(diǎn),如何考慮含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度成為國內(nèi)外研究的焦點(diǎn)。
傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度分為靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度和動態(tài)優(yōu)化調(diào)度。動態(tài)優(yōu)化調(diào)度考慮調(diào)度周期內(nèi)各個(gè)時(shí)間段之間的聯(lián)系,可以較合理地反映系統(tǒng)的運(yùn)行情況。由于風(fēng)電是隨機(jī)變化的,用含風(fēng)電電力系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化調(diào)度更加符合實(shí)際的要求。
電力系統(tǒng)可靠性按照不同的目的分為規(guī)劃可靠性和運(yùn)行可靠性。規(guī)劃可靠性目的是為設(shè)計(jì)人員在電源的設(shè)計(jì)和線路的鋪設(shè)計(jì)劃中提供科學(xué)指導(dǎo);運(yùn)行可靠性是為運(yùn)行人員的運(yùn)行調(diào)度決策提供可靠性判斷依據(jù),從而提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性、安全性和經(jīng)濟(jì)性。
含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,關(guān)鍵在于控制,由于風(fēng)電的時(shí)序波動性和不確定性對系統(tǒng)帶來的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[1, 2]將風(fēng)電場風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重系數(shù)或者風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)引入到模型中,并作為風(fēng)險(xiǎn)成本加入到目標(biāo)函數(shù)中。文獻(xiàn)[3]將一定比例的風(fēng)電場出力作為額定的備用需求加入到常規(guī)備用需求中。文獻(xiàn)[4]引入風(fēng)電預(yù)測誤差對系統(tǒng)正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用的需求。文獻(xiàn)[5-7]將風(fēng)電出力作為隨機(jī)變量,應(yīng)用隨機(jī)規(guī)劃理論建立了含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,在目標(biāo)函數(shù)和約束條件中都描述了風(fēng)電帶來的不確定性。文獻(xiàn)[8]是將風(fēng)電出力作為模糊變量,建立優(yōu)化調(diào)度的模糊模型。目前,從運(yùn)行可靠性的角度研究電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,文獻(xiàn)[9]建立了電力市場下綜合考慮發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性和旋轉(zhuǎn)備用效益的優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[10]將運(yùn)行可靠性約束以近似解析表達(dá)的方式引入,完成了概率備用約束的優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)[11]研究了不同的風(fēng)電裝機(jī)容量,不同的負(fù)荷水平以及不同的前導(dǎo)時(shí)間(leading time)下,風(fēng)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響。但是由于當(dāng)前國內(nèi)外還沒有建立相關(guān)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),這些文獻(xiàn)也就停留在計(jì)算運(yùn)行可靠性指標(biāo)或者設(shè)定了比較粗略的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn),難以在實(shí)際系統(tǒng)中有效應(yīng)用,以達(dá)到經(jīng)濟(jì)合理地解決風(fēng)電并網(wǎng)帶來的系統(tǒng)可靠性不足的隱患。
本文建立了時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電功率輸出模型,準(zhǔn)確地刻畫風(fēng)電時(shí)序性和波動性的特征。從運(yùn)行可靠性的角度,深入分析風(fēng)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案的影響,一方面風(fēng)電并網(wǎng)替代了傳統(tǒng)的耗能機(jī)組,可以使系統(tǒng)的總運(yùn)行費(fèi)用下降;另一方面,由于風(fēng)電具有波動性和間歇性,容量可信度低,會導(dǎo)致系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性下降。為了應(yīng)對風(fēng)電并網(wǎng)的負(fù)面作用,本文建立了考慮運(yùn)行可靠性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。為突破當(dāng)前國內(nèi)外在運(yùn)行可靠性應(yīng)用方面還沒有運(yùn)行可靠性標(biāo)準(zhǔn)的局限,本文提出了含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度新策略,即在風(fēng)電并入系統(tǒng)時(shí),確保每一時(shí)段的運(yùn)行可靠性至少不低于不含風(fēng)電時(shí)系統(tǒng)的最低可靠性指標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度策略。在模型求解上,通過數(shù)學(xué)變換,將非凸高次MIP模型,轉(zhuǎn)化為凸二次MIP模型,然后運(yùn)用優(yōu)化軟件Cplex的MIP優(yōu)化器求解變換后的優(yōu)化調(diào)度模型。IEEE RTS-96算例結(jié)果表明本文提出的優(yōu)化調(diào)度新策略和求解算法的有效性和實(shí)用性以及對電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度受風(fēng)電影響分析的合理性。
風(fēng)電場常用的模型有兩種。一種是等效多狀態(tài)機(jī)組模型[12],就是把風(fēng)電功率輸出等值為多狀態(tài)機(jī)組。這樣可以較好地考慮風(fēng)電的波動性,但是忽略了風(fēng)電的時(shí)序性。另一種是負(fù)荷修正器模型[13,14],也就是把風(fēng)電功率看做“負(fù)”負(fù)荷,這樣可以較好地考慮風(fēng)電的時(shí)序性,但是對風(fēng)電的波動性考慮不足。綜合兩種模型的優(yōu)點(diǎn),建立了時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電功率輸出模型,可以準(zhǔn)確地反映每一時(shí)段風(fēng)電的波動特性,適合電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究。該模型的具體建立過程如下:
按照日前調(diào)度的需求,將調(diào)度周期分成24個(gè)時(shí)段,第t時(shí)段內(nèi)風(fēng)電場預(yù)測的離散風(fēng)速數(shù)據(jù)序列為{vt1,vt2,vt3, …,vtNt},其中t=1, 2, 3, …, 24,Nt為項(xiàng)數(shù),對應(yīng)每個(gè)風(fēng)速,由風(fēng)機(jī)有功功率輸出特性計(jì)算得到風(fēng)電場的輸出功率預(yù)測值,因此可求得在i階段內(nèi)風(fēng)電場輸出功率的序列{pt1,pt2,pt3, …,ptNt}(該序列可能存在相同的值),剔除{pt1,pt2,pt3, …,ptNt}中的相同項(xiàng),并按從小到大的順序重新排序得到新的序列{Ct1,Ct2, …,CtMt},由于{pt1,pt2,pt3, …,ptNt}中可能存在相同的值,{Ct1,Ct2, …,CtMt}的項(xiàng)數(shù)Mt≤Nt。{Ct1,Ct2, …,CtMt}序列中各項(xiàng)值為風(fēng)電場在第t時(shí)段內(nèi)輸出功率各狀態(tài)值,按照概率的古典定義,其概率可以用式(1)得到。
式中,Itk表示第t時(shí)段輸出功率序列{pt1,pt2,pt3, …,ptNt}中值等于Ctk的項(xiàng)數(shù);Ptk表示功率為Ctk的概率。
通過上述過程,可以得到時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場功率輸出模型見表 1,即每個(gè)時(shí)段t的風(fēng)電功率輸出有Mt個(gè)狀態(tài),每種狀態(tài)的概率為Ptk。
表1 時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場功率輸出模型Tab.1 Time sequential multi-state wind farm power output model
風(fēng)電場采用時(shí)序多狀態(tài)模型時(shí),綜合了風(fēng)電功率的時(shí)序性和波動性兩大特征,合理地反映了風(fēng)電功率的特點(diǎn);但是由于在每個(gè)時(shí)段內(nèi),風(fēng)電場的輸出功率狀態(tài)及相應(yīng)概率都不同,因此該方法需要對調(diào)度周期內(nèi)的每個(gè)時(shí)段都進(jìn)行計(jì)算。
目標(biāo)函數(shù)
目標(biāo)函數(shù)有發(fā)電成本和機(jī)組啟停成本兩部分組成。風(fēng)電不消耗一次能源,不計(jì)入成本。式中,F(xiàn)為系統(tǒng)總的運(yùn)行費(fèi)用;T為系統(tǒng)調(diào)度期間的時(shí)段數(shù);I為系統(tǒng)機(jī)組數(shù);pi(t)為機(jī)組i在t時(shí)段的有功功率;zi(t)為機(jī)組i在t時(shí)段的狀態(tài),zi(t)=1表示開機(jī),zi(t)=0表示停機(jī);Ci(pi(t))為機(jī)組i在t時(shí)段的運(yùn)行費(fèi)用
Si為機(jī)組i的開機(jī)費(fèi)用;ai、bi、ci為機(jī)組的運(yùn)行費(fèi)用參數(shù),為常數(shù)。
約束條件如下:
(1)功率平衡約束
式中,pw(t)為風(fēng)電場t時(shí)段的平均輸出功率;pd(t)為系統(tǒng)t時(shí)段的總負(fù)荷。
(2)發(fā)電機(jī)組輸出功率上下限約束
(3)發(fā)電機(jī)爬坡約束
式中,rui、rdi分別表示發(fā)電機(jī)組i的向上和向下爬坡功率,MW/min;T60為表示時(shí)間是60min。
(4)最小運(yùn)行時(shí)間和最小停運(yùn)時(shí)間約束
(5)旋轉(zhuǎn)備用約束
式中,URi為機(jī)組i的有功功率上升量上限,URi=ruiT10;T10表示時(shí)間是 10min;R(t)為t時(shí)刻系統(tǒng)的10min最小旋轉(zhuǎn)備用要求,不同的系統(tǒng)規(guī)定不同。本文取最大單機(jī)容量。
風(fēng)電相比較其他傳統(tǒng)機(jī)組,具有優(yōu)先并網(wǎng)的優(yōu)勢。在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度時(shí),風(fēng)電的這種優(yōu)勢,會對傳統(tǒng)機(jī)組產(chǎn)生“替代效應(yīng)”,即會使得原來可以并網(wǎng)的部分機(jī)組功率被風(fēng)電所替代,從而影響到了系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果。風(fēng)電的“替代效應(yīng)”具有兩面性。正面影響是由于風(fēng)電是不消耗一次能源的綠色可再生能源,它替代了傳統(tǒng)的機(jī)組,可以減少系統(tǒng)的總運(yùn)行費(fèi)用;從運(yùn)行可靠性的角度分析,負(fù)面影響就是使系統(tǒng)的機(jī)組投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度上升。原因是風(fēng)電具有時(shí)序波動的特征,導(dǎo)致風(fēng)電容量可信度[15,16](wind capacity value,也稱為 wind capacity credit,容量可信度指給定的發(fā)電機(jī)對全系統(tǒng)容量充裕度的貢獻(xiàn)值)低于傳統(tǒng)機(jī)組,風(fēng)電對傳統(tǒng)機(jī)組的替代,會使得傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果存在著系統(tǒng)容量充裕度不足的問題,其實(shí)質(zhì)就是使系統(tǒng)的機(jī)組投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度水平偏高,系統(tǒng)的運(yùn)行存在著潛在的可靠性隱患。所以有必要針對這個(gè)問題采取相應(yīng)的措施和提出合理的解決方案,控制含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。
運(yùn)行可靠性的指標(biāo)有兩個(gè):機(jī)組的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度和響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)度[17]。
投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度就是計(jì)算故障的發(fā)電容量還不能被替代的時(shí)間(即前導(dǎo)時(shí)間)內(nèi),已投運(yùn)的發(fā)電容量剛好滿足或剛好不滿足期望負(fù)荷的概率。運(yùn)行人員必須在前導(dǎo)時(shí)間開始時(shí)就意識到,如果負(fù)荷突然增長,那么直到前導(dǎo)時(shí)間結(jié)束以前,都將不可能替代任何失效機(jī)組或啟動其他機(jī)組[18,19]。投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度可以反映在前導(dǎo)時(shí)間內(nèi)發(fā)電容量的充裕度。系統(tǒng)前導(dǎo)時(shí)間一般為 1~4h。投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)值越小,系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度越小,運(yùn)行可靠性越高。
響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)度是計(jì)算在給定的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)的備用容量剛好滿足或剛好不滿足期望響應(yīng)容量的概率。由于風(fēng)電場不做備用,所以只考慮運(yùn)行可靠性中投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度,不考慮響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)度。
3.1節(jié)給出了傳統(tǒng)的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。該模型沒有考慮風(fēng)電的不確定性對系統(tǒng)運(yùn)行帶來的巨大風(fēng)險(xiǎn)。目前已有許多文獻(xiàn)對此模型進(jìn)行改進(jìn),但都沒有從風(fēng)電時(shí)序波動的基本特征出發(fā),研究風(fēng)電對優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的影響和提出可以有效控制系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。
本文提出將機(jī)組投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度作為運(yùn)行可靠性指標(biāo)計(jì)入約束條件。
綜合式(2)~式(11)就是本文建立的考慮運(yùn)行可靠性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。
由于投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束是對調(diào)度周期內(nèi)每個(gè)時(shí)段的機(jī)組投運(yùn)情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)水平的約束,本文提出的考慮運(yùn)行可靠性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型不僅充分考慮到了風(fēng)電時(shí)序波動的基本特征,可以約束每個(gè)時(shí)段風(fēng)電的波動性對系統(tǒng)運(yùn)行的影響,而且也符合傳統(tǒng)的按時(shí)段進(jìn)行機(jī)組安排的調(diào)度模式。
投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度的計(jì)算方法[18]簡單敘述如下:
(1)得到各機(jī)組的停運(yùn)置換率(Outage Replacement Rate,ORR)
式中,λ是機(jī)組的故障率;T是系統(tǒng)的前導(dǎo)時(shí)間;停運(yùn)置換率ORR表示在前導(dǎo)時(shí)間T內(nèi)一臺機(jī)組故障并且沒有得到替代的概率。
(2)建立傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)容量停運(yùn)概率表。可以采用文獻(xiàn)[22]中的方法,建立傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)的容量停運(yùn)概率表,區(qū)別在于要用(1)中得到的機(jī)組的停運(yùn)置換率ORR代替強(qiáng)迫停運(yùn)率FOR進(jìn)行計(jì)算。由于每個(gè)時(shí)段機(jī)組的投運(yùn)情況不同,所以每個(gè)時(shí)段都要形成對應(yīng)的容量停運(yùn)表。
(3)建立含風(fēng)電場的系統(tǒng)容量停運(yùn)概率表。根據(jù)時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場風(fēng)電功率輸出模型可以得到每個(gè)時(shí)段風(fēng)電場的停運(yùn)概率見表2,表中Ce為風(fēng)電場容量。
表2 風(fēng)電場停運(yùn)概率表Tab.2 Outage probability of wind farm
將每個(gè)時(shí)段的風(fēng)電場停運(yùn)概率表和傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)的容量停運(yùn)概率表進(jìn)行卷積可以得到含風(fēng)電場的發(fā)電系統(tǒng)容量停運(yùn)概率表。
(4)計(jì)算機(jī)組投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度。每個(gè)時(shí)段的發(fā)電系統(tǒng)容量停運(yùn)概率表與該時(shí)段的負(fù)荷模型進(jìn)行合并,即可得到每個(gè)時(shí)段的機(jī)組投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度。
增加投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束雖然可以直接有效地控制系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),但是目前投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度沒有一個(gè)可以參照的標(biāo)準(zhǔn),這實(shí)際上也限制了它的應(yīng)用。Billinton.R[12]曾提出將投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度設(shè)定為 0.001,0.000 1,0.000 01分別表示系統(tǒng)處于高度風(fēng)險(xiǎn),中度風(fēng)險(xiǎn)和低度風(fēng)險(xiǎn),但這一劃分還是比較粗略,難以在不同的實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用。而一個(gè)可接受的風(fēng)險(xiǎn)水平,必須要根據(jù)經(jīng)濟(jì)和社會的需求來決定。為擺脫當(dāng)前國內(nèi)外還沒有運(yùn)行可靠性標(biāo)準(zhǔn)對運(yùn)行可靠性實(shí)際應(yīng)用的限制,本文提出了含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度新策略,即以不含風(fēng)電時(shí)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案中最大的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度值作為含風(fēng)電時(shí)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度的上限值。
具體過程是設(shè)UCRNWt為不含風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中時(shí)段t的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度,UCRWt為考慮風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中時(shí)段t的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度,ε是一定的裕量值。于是考慮風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束式(11)可以寫成
在風(fēng)電接入系統(tǒng)后,保證任一時(shí)段系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性都不低于不含風(fēng)電時(shí)該系統(tǒng)最惡劣的運(yùn)行情況。由于原來沒有運(yùn)行可靠性的標(biāo)準(zhǔn),運(yùn)行人員可能對運(yùn)行可靠性的指標(biāo)沒有感性認(rèn)識,但是運(yùn)行人員對不含風(fēng)電電力系統(tǒng)運(yùn)行有豐富的經(jīng)驗(yàn)。通過對比不含風(fēng)電與含風(fēng)電時(shí)系統(tǒng)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo),運(yùn)行人員可以理性地判斷含風(fēng)電電力系統(tǒng)時(shí)每一時(shí)段系統(tǒng)的可靠性,為他們的運(yùn)行決策提供科學(xué)的參考依據(jù)。
本文運(yùn)用優(yōu)化軟件Cplex的MIP優(yōu)化器求解所建立的模型。由于原數(shù)學(xué)模型是一個(gè)非凸高次的MIP模型,無法直接使用Cplex的MIP優(yōu)化器求解。所以首先要通過數(shù)學(xué)變換,將模型變?yōu)橥苟蜯IP模型。
一般地,電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型都有兩組控制變量[21]。一組是機(jī)組的輸出功率;另一組是機(jī)組的啟停狀態(tài)。兩組控制變量導(dǎo)致模型變得十分復(fù)雜。最直接的影響就是目標(biāo)函數(shù)中發(fā)電成本部分出現(xiàn)了高次項(xiàng)。本文只將機(jī)組的出力變量作為控制變量,而將機(jī)組的啟停狀態(tài)變量作為狀態(tài)變量。為達(dá)到這個(gè)目的,可以把機(jī)組的出力pi定義為半連續(xù)變量,即
經(jīng)過以上的數(shù)學(xué)變換后,最終的目標(biāo)函數(shù)為
為此,可以將機(jī)組啟停約束條件變換為
完成對模型的數(shù)學(xué)變換后,就可以調(diào)用Cplex中的MIP優(yōu)化器對模型進(jìn)行求解。本文提出的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型求解的算法流程如圖1所示。
圖1 算法流程Fig.1 Flow chart of algorithm
本文采用的算例是 IEEE RTS-96標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)[22],該系統(tǒng)中共有32臺發(fā)電機(jī),總?cè)萘繛? 405MW。日最大負(fù)荷為2 850MW,負(fù)荷曲線、每臺發(fā)電機(jī)的物理特性參數(shù)和故障概率見文獻(xiàn)[22],每臺發(fā)電機(jī)的運(yùn)行費(fèi)用參數(shù)a,b,c見文獻(xiàn)[25]。風(fēng)電場總裝機(jī)容量分200MW、400MW和600MW三種情況進(jìn)行比較研究。圖2給出了風(fēng)電場總裝機(jī)容量400MW時(shí)風(fēng)電場日前預(yù)測功率曲線。優(yōu)化調(diào)度周期為24h,分為24個(gè)時(shí)段。系統(tǒng)前導(dǎo)時(shí)間設(shè)為1h。
圖2 風(fēng)電場輸出功率曲線Fig.2 Wind power profile
本文使用的是以10min為間隔的風(fēng)電功率預(yù)測數(shù)據(jù)。每小時(shí)6個(gè)風(fēng)電數(shù)據(jù)。使用第2節(jié)中提出的方法,以風(fēng)電場容量為 400MW為例,形成的時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場功率輸出模型見表 3(限于篇幅,僅列舉了前4個(gè)時(shí)段的情況)。按照表2所示的方法,可以由時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場功率輸出模型得到每個(gè)時(shí)段風(fēng)電場的停運(yùn)概率表。
表3 時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電場功率輸出模型Tab.3 Time sequential multi-state wind farm power output model
風(fēng)電并網(wǎng)一方面使得系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用降低,如圖3所示;另一方面,也使得系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性下降,投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)急劇惡化,如圖4所示。縱坐標(biāo)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)以lg對數(shù)形式給出。從圖4可以看出,風(fēng)電裝機(jī)容量200MW、400MW、600MW,分別有4個(gè)時(shí)段、8個(gè)時(shí)段、10個(gè)時(shí)段的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度高于不含風(fēng)電時(shí)最高的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)。注意,由于優(yōu)化調(diào)度模型中有機(jī)組最小啟停時(shí)間的約束,所以可能會出現(xiàn)某些時(shí)段風(fēng)電裝機(jī)容量增大,系統(tǒng)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度越低的現(xiàn)象,這也正是分析含風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度復(fù)雜之處。對于含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,確實(shí)是有必要引入投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束,來降低系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),提高系統(tǒng)的可靠性。
圖3 不考慮投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束時(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用優(yōu)化結(jié)果Fig.3 Optimal results not considering UCR constrains
圖4 不考慮投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束時(shí)各時(shí)段系統(tǒng)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)Fig.4 Hourly UCR index not considering UCR constrains
不含風(fēng)電時(shí),本文算例的優(yōu)化調(diào)度方案的最大投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度值為 3.07×10-5。根據(jù)本文提出的優(yōu)化調(diào)度新策略,將含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度上限值設(shè)為3×10-5。此時(shí),系統(tǒng)總運(yùn)行費(fèi)用如圖 5所示。風(fēng)電裝機(jī)容量為 200MW、400MW、600MW時(shí),為了滿足運(yùn)行可靠性的約束,系統(tǒng)增加的運(yùn)行費(fèi)用分別為1 927$、2 957$和3 456$。
圖5 系統(tǒng)總運(yùn)行費(fèi)用的優(yōu)化結(jié)果比較Fig.5 Comparison of optimization results considering UCR constrains or not
圖6給出了考慮投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束后,系統(tǒng)每個(gè)時(shí)段的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度。此時(shí),含風(fēng)電系統(tǒng)任一時(shí)段的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)都低于不含風(fēng)電時(shí)最高的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo),確保了含風(fēng)電系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。從運(yùn)行可靠性的角度看,此時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)與不含風(fēng)電時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)具有可比性,這樣可以為調(diào)度人員進(jìn)行含風(fēng)電系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行提供科學(xué)的判斷依據(jù)。
圖6 考慮投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束時(shí)各時(shí)段系統(tǒng)投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)Fig.6 Hourly UCR index considering UCR constrains
圖7給出了本文提出的優(yōu)化調(diào)度新策略下,風(fēng)電裝機(jī)容量為 400MW 時(shí)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方案。其中有6臺水電機(jī)組,本文認(rèn)為水電處于豐水期,水電滿發(fā),故沒有在圖中給出。
圖7 風(fēng)電裝機(jī)容量400MW時(shí)機(jī)組優(yōu)化出力情況Fig.7 Optimal solution with 400MW wind power capacity
算例結(jié)果表明了本文提出的優(yōu)化調(diào)度新策略和求解算法的有效性和實(shí)用性,而且能較好地分析風(fēng)電對電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的影響,為調(diào)度方式的安排提供切實(shí)可行的參考。
從以上討論,可得出以下結(jié)論:
(1)本文建立了時(shí)序多狀態(tài)風(fēng)電功率輸出模型,較好地反映了風(fēng)電功率的時(shí)序性和波動性的特征,適合含風(fēng)電的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究。
(2)風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行會對傳統(tǒng)機(jī)組產(chǎn)生“替代效應(yīng)”,從運(yùn)行可靠性的角度分析,“替代效應(yīng)”的負(fù)面影響是會導(dǎo)致系統(tǒng)的投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度水平上升,隨著風(fēng)電并網(wǎng)容量的增加,系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)顯著增大,所以增加投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束對于含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度非常必要。
(3)提出了考慮投運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)度約束的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,該模型能很好地應(yīng)對風(fēng)電并網(wǎng)帶來的負(fù)面影響,并采用基于優(yōu)化軟件Cplex的求解算法,算例結(jié)果顯示了模型和算法的有效性和實(shí)用性。
(4)本文提出的考慮風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度新策略,突破了當(dāng)前國內(nèi)外還沒有運(yùn)行可靠性標(biāo)準(zhǔn)對運(yùn)行可靠性實(shí)際應(yīng)用的局限,可以實(shí)現(xiàn)從不含風(fēng)電系統(tǒng)的調(diào)度模式向含風(fēng)電系統(tǒng)的調(diào)度模式的平穩(wěn)和安全的過渡,降低系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),使含風(fēng)電電力系統(tǒng)可靠、安全、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行,同時(shí)也為調(diào)度人員進(jìn)行含風(fēng)電系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行提供科學(xué)的判斷依據(jù)。
[1] Chen C L. Optimal wind-thermal generating unit commitment[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2008, 23 (1): 273-280.
[2] Lee T Y. Optimal spinning reserve for a wind-thermal power system using EIPSO[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2007, 22 (4):1612-1621.
[3] 欒士巖, 蔣傳文, 張焰, 等. 含風(fēng)電廠的電力系統(tǒng)節(jié)能減排優(yōu)化調(diào)度研究[J]. 華東電力, 2010, 38 (1):39-43.Luan Shiyan, Jiang Chuanwen, Zhang Yan, et al.Research on optimization dispatching for saving energy and reducing emissions in wind power integrated power system[J]. East China Electric Power, 2010, 38(1): 39-43.
[4] 周瑋, 彭昱, 孫輝, 等. 含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2009, 29(25): 13-18.Zhou Wei, Peng Yu, Sun Hui, et al. Dynamic economic dispatch in wind power integrated system[J].Proceedings of the CSEE, 2009, 29(25): 13-18.
[5] Tuohy A, Meibom P, Denny E, et al. Unit commitment for systems with significant wind penetration[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2009, 24 (2):592-601.
[6] Pappala V S, Erlich I, Singh S N. Unit commitment under wind power and demand uncertainties[C]. Joint International Conference on Power System Technology and IEEE Power India Conference, New Delhi(India), 2008: 1-6.
[7] 江岳文, 陳沖, 溫步瀛. 含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題隨機(jī)模擬粒子群算法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào),2009, 24 (6): 129-137.Jiang Yuewen, Chen Chong, Wen Buying. Partical swarm research of stochastic simulation for unit commitment in wind farms integrated power system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2009, 24(6): 129-137.
[8] Venkatesh B, Yu P, H B Gooi, et al. Fuzzy MILP unit commitment incorporating wind generators[J]. IEEE Transactions on Power System, 2008, 23 (4): 1738-1746.
[9] 楊梓俊, 丁明, 孫昕. 電力市場下綜合考慮系統(tǒng)可靠性和旋轉(zhuǎn)備用效益的機(jī)組組合[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2003, 27(6): 13-18.Yang Zijun, Ding Ming, Sun Xin. Unit commitment problem under the condition of electricity market considering system reliability and benefit from spinning reserve[J]. Power System Technology, 2003,27(6): 13-18.
[10] 孟祥星, 王宏. 大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下的電力系統(tǒng)調(diào)度[J]. 東北電力大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 29 (1): 1-7.Meng Xiangxin,Wang Hong.Electric system scheduling in the condition of synchronization of large-scale wind power[J]. Journal of Northeast Dianli University Natural Science Edition, 2009, 29(1): 1-7.
[11] Billinton R, Karki B, Karki R, et al. Unit commitment risk analysis of wind integrated power systems[J].IEEE Transactions on Power System, 2009, 24 (2):930-939.
[12] Xifan Wang, Huizhu Dai, R J Thomas. Reliability modeling of large wind farms and associated electric utility interface systems[J]. IEEE Transactions on Power Apparatus and System, 1984, 103 (3): 569-575.
[13] 張節(jié)潭, 程浩忠, 胡澤春, 等. 含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)隨機(jī)生產(chǎn)模擬[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2009, 29(28): 34-39.Zhang Jietan, Cheng Haozhong, Hu Zechun, et al.Power system probabilistic production simulation including wind farms[J]. Proceedings of the CSEE,2009, 29(28): 34-39.
[14] A A Chowdhury. Reliability models for large wind farms in generation system planning[C]. IEEE Power Engineering Society General Meeting, Denver(America), 2005: 1926-1933.
[15] Zhaohong Bie, Xin Zou, Zijing Wang, et al. Studies on models and algorithms of the power system probabilistic production simulation integrated with wind farm[C]. IEEE Power and Energy Society General Meeting, Calgary(Canada), 2009: 1-7.
[16] Ensslin C, Milligan M, Holttinen H, et al. Current methods to calculate capacity credit of wind power[C]. IEEE Power and Energy Society General Meeting,Pittsburgh(America), 2008: 1-3.
[17] 王德生, 胡小正. 電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評估[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 1988, 6(3): 41-46.Wang Desheng, Hu Xiaozheng. Power system operation reliability evaluation[J]. Power System Technology, 1988, 6(3): 41-46.
[18] 周家啟, 任震. 電力系統(tǒng)可靠性評估[M]. 重慶: 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社重慶分社, 1986.
[19] 楊蒔百, 丁明. 大型電力系統(tǒng)可靠性技術(shù)(四)[J].電力系統(tǒng)自動化, 1994, 18(1): 58-62.Yang Shibai, Ding Ming. Bulk power system reliability evaluation technology(4)[J]. Automation of Electic Power Systems, 1994, 18(1): 58-62.
[20] 王錫凡. 電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃[M]. 北京: 水利水電出版社, 1990.
[21] 陳皓勇, 王錫凡. 機(jī)組組合問題的優(yōu)化方法綜述[J].電力系統(tǒng)自動化, 1999, 23 (4): 51-56.Chen Haoyong, Wang Xifan.A survey of optimizationbased methods for unit commitment[J]. Automation of Electic Power Systems, 1999, 23(4): 51-56.
[22] IEEE RTS Task Force of APM Subcommittee. The IEEE reliabolity test system-1996[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 1999, 14(3): 1010-1020.
[23] Gaing Z L. Discrete partical swarm optimization algorithm for unit commitment[C]. IEEE Power Engineering Society General Meeting, Taiwan(China),2003: 418-424.