王 潔,程 虹,楊 超
(國網(wǎng)江西省電力公司經(jīng)濟技術研究院,江西南昌 330043)
發(fā)電容量充裕度是度量電力系統(tǒng)是否具有足夠的發(fā)電容量來滿足電力電量需求的能力,并且在負荷高峰、機組計劃檢修及適度隨機停運時也能保持這種能力的重要指標[1,2],它反映了靜態(tài)條件下系統(tǒng)的可靠性水平。因此,確保合理的發(fā)電容量裕度對于電力系統(tǒng)和電力市場的安全與協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的意義,否則可能造成經(jīng)濟效益與社會效益的巨大損失。本文采用基于概率風險評估的方法進行發(fā)電容量充裕度分析,首先對系統(tǒng)中的不確定因素進行建模,采用序貫蒙特卡洛模擬法進行狀態(tài)選取,并運用風險指標量化系統(tǒng)風險狀態(tài)的可能性和嚴重度,從而衡量系統(tǒng)的供需平衡能力。之后,簡要介紹了該方法在法國電力系統(tǒng)中的應用情況,分析了截止到2016年的法國發(fā)電容量充裕度水平。最后,結(jié)合我國電力系統(tǒng)的實際情況對上述方法進行改進,并以江西省電力系統(tǒng)為例進行發(fā)電容量充裕度分析,驗證該改進方法的合理性。
1.1.1 負荷模型
可根據(jù)歷史負荷數(shù)據(jù)或負荷需求預測信息,建立相應研究周期內(nèi)的時序小時負荷模型。
考慮到負荷水平的波動特性,故采用正態(tài)分布來描述負荷波動引起的隨機分量。
1.1.2 發(fā)電機組模型
為了簡化系統(tǒng)狀態(tài)模擬,認為運行和停運是機組僅有的兩種狀態(tài),且機組間的停運狀態(tài)是相互獨立的。機組q的狀態(tài)Xq的概率密度函數(shù)可表示為:
每一臺機組的狀態(tài)可通過隨機抽樣來確定,即隨機產(chǎn)生均勻分布在[0,1]區(qū)間的隨機數(shù)Rq,若,則 ;若,則機組q處于當前狀態(tài)的持續(xù)時間的抽樣值Dq可用指數(shù)分布來表示:
發(fā)電容量充裕度的定量評估是通過建立表征系統(tǒng)風險的指標來實現(xiàn)的。根據(jù)模擬的系統(tǒng)狀態(tài),可分析出相應的狀態(tài)后果,從而統(tǒng)計出在研究周期T內(nèi)N次抽樣中,第i次抽樣中發(fā)生的缺電次數(shù)LLOi(lossof load occurrence),以及在該次抽樣中的第j次缺電持續(xù)時間LLDij(lossof load duration,h)和第j次電量不足值 ENSij(energy not supplied,GWh)[1,13]。在此基礎上,便可計算以下基本的風險指標。
1)缺電時間期望LOLE(h/T),表示在研究周期T內(nèi)時序負荷超過系統(tǒng)可用發(fā)電容量的小時數(shù)。
2)電力不足概率LOLP(lossof load probability),表示在研究周期T內(nèi)時序負荷超過系統(tǒng)可用發(fā)電容量的概率。
3)電量不足期望LOEE(GWh/T)指在研究周期T內(nèi)由于供電不足而造成用戶停電損失電量期望值。
4)負荷切除期望ELC(GW/T),表示在研究周期T內(nèi)由于供電不足而導致切負荷功率期望值。
序貫蒙特卡洛模擬法是具有時序特征的蒙特卡洛模擬法,能靈活的模擬狀態(tài)持續(xù)時間的任何分布,以及計算系統(tǒng)風險指標的概率分布。為了能夠分析系統(tǒng)在不同時刻發(fā)生停電風險的概率特征,文中采用序貫蒙特卡洛模擬法進行發(fā)電容量充裕度風險評估,它是在研究周期內(nèi)按時序建立一個虛擬的系統(tǒng)發(fā)電容量曲線,并疊加時序負荷小時曲線得到模擬的運行過程[1]。
法國的電源結(jié)構(gòu)中,核電占其主導地位,但由于歐盟限制排放條例的實施和法國石化資源缺乏等因素,近年來法國核電發(fā)展緩慢;相比之下,風電、水電和太陽能光伏發(fā)電在法國政府的大力扶持下迅猛發(fā)展[3]。此外,法國電力系統(tǒng)與西歐多個國家聯(lián)網(wǎng),以電力出口為主進行電力交換。法國輸電網(wǎng)公司RTE(Réseau de Transport d'Electricité)預計截止到2016年,法國的年出口電力將小幅度增大。
考慮到法國可再生能源發(fā)電的比例不斷增大,系統(tǒng)的可用發(fā)電容量的波動性會相應變得更加頻繁、劇烈;而且法國每年都要和外區(qū)域電網(wǎng)進行大量的電力交換,這些情況都迫切需要法國采用更為科學合理的方法進行發(fā)電容量的供需平衡分析,從而為電源規(guī)劃工作提供參考依據(jù)。為此,RTE于2003年開始編寫兩年一度的發(fā)電容量充裕度報告,以評估法國中長期(未來5年內(nèi))和長期(未來20年內(nèi))的電力供應和需求之間的不平衡風險。
法國發(fā)電容量充裕度評估體系主要是根據(jù)發(fā)電裝機預測、負荷預測和與其它國家的電力交換計劃的情況,采用概率風險評估方法對發(fā)電系統(tǒng)中存在的不確定因素進行模擬,分析各種不同場景下系統(tǒng)的電力電量供需平衡情況,最后計算發(fā)電容量充裕度的各項風險指標[4]。基于該方法,進行從2013年到2016年的發(fā)電容量充裕度評估,表1給出了各年法國發(fā)電容量充裕度風險指標值。
表1 2013-2016年的法國發(fā)電容量充裕度風險評估結(jié)果
法國政府規(guī)定發(fā)電容量充裕度的標準為:缺電時間期望LOLE不大于3 h/a。從表1中可以看出,以法國目前的裝機容量仍能滿足2013年和2014年的負荷需求,但從2015年開始,缺電時間期望值超過了標準值,系統(tǒng)由于發(fā)電容量供給不足要進行切負荷;到2016年,法國電力缺口預計達5.3 GW。如果法國不依賴于進口電力來填補電力空缺,就應采取增大新建電源項目投資、加強需求側(cè)管理等措施以緩解電力供需矛盾。
法國的發(fā)電容量充裕度分析方法對于我國電力系統(tǒng)的可靠性評估工作具有重要的借鑒意義。但在實際應用中,上述方法仍有改善空間,文中從以下2個方面進行改進:
1)法國編寫發(fā)電容量充裕度評估報告的目的是為政府及能源部門規(guī)劃電力投資提供決策依據(jù),通常以“年”為研究周期,評估結(jié)果只能從整體上度量系統(tǒng)長期的充裕度水平??紤]到短期的發(fā)電容量充裕度評估能更精確地識別在某時段內(nèi)系統(tǒng)存在的風險,從而更好地為調(diào)度運行工作人員提供參考,做出及時有效的校正措施。因此,在改進的方案里采用年度評估、季度評估以及月度評估三種模式。
2)在進行電力電量供需平衡分析時,RTE考慮到資源的限制、能源政策的變化等對發(fā)電裝機預測的影響,卻沒有計及機組檢修計劃因素。為了彌補上述缺陷,在模擬機組的有功出力時,若機組的模擬狀態(tài)為運行,則循環(huán)檢修計劃表,判斷機組是否處于檢修期,若是,則其出力為0。
在算法實施中,基于改進的發(fā)電容量充裕度的評估流程如圖2所示,其主要步驟如下:
(1)選擇評估模式,確定研究周期T;
(2)讀取原始數(shù)據(jù),如機組運行參數(shù)、檢修計劃,研究周期內(nèi)的電力交易計劃和負荷水平等;
(3)設置算法參數(shù),如最大抽樣次數(shù)N,初始抽樣次數(shù)i=1;
(4)根據(jù)1.2中的方法確定發(fā)電機的運行和停運的狀態(tài)以及狀態(tài)持續(xù)時間模擬值,生成每臺機組的時序狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖;
(5)在各個時段內(nèi),若機組處于運行狀態(tài)且不在檢修期內(nèi),統(tǒng)計該機組的有功出力;否則其有功出力記為0。從而可形成研究周期內(nèi)機組總的可用容量時序曲線;
(6)將區(qū)外送入電力處理成機組的有功出力,這樣系統(tǒng)總的供電容量時序曲線可由機組總的可用容量時序曲線和區(qū)外送入電力時序曲線進行疊加而成的,從而可算出相應時段內(nèi)的系統(tǒng)總供電量;
(7)根據(jù)已設置的負荷水平及其波動分量,按照1.2節(jié)中的模型模擬系統(tǒng)的時序小時負荷曲線,并將送出區(qū)外電力處理成系統(tǒng)負荷,將系統(tǒng)時序負荷曲線與送出區(qū)外電力時序曲線疊加,可得到系統(tǒng)的時序電力需求曲線,最后可計算相應時段內(nèi)的總電量需求;
(8)將系統(tǒng)時序電力需求曲線和系統(tǒng)總的供電容量曲線進行疊加,得到在研究周期內(nèi)的系統(tǒng)發(fā)電容量可用裕度模型;
(9)分析發(fā)電容量可用裕度模型,統(tǒng)計在第i次抽樣中發(fā)生的缺電次數(shù)LLOi,以及該次抽樣中第j次缺電持續(xù)時間LLDij和電量不足值ENSij;
(10)若i>N,則抽樣結(jié)束;否則,令i=i+1,轉(zhuǎn)入步驟4)。
(11)抽樣結(jié)束后,計算研究周期內(nèi)系統(tǒng)的風險指標,并分析系統(tǒng)的發(fā)電容量充裕度水平。
為驗證上述改進的評估方法的有效性,以實際的江西電力系統(tǒng)為例,選取2013年高峰負荷水平下的年度評估模式和月度評估模式進行發(fā)電容量充裕度分析。假設該系統(tǒng)的年統(tǒng)調(diào)最大負荷為15 100 MW,平均負荷為8 127 MW;系統(tǒng)的省內(nèi)統(tǒng)調(diào)發(fā)電裝機容量為15 673 MW;網(wǎng)供受電最大電力為1 470 MW,最小電力為720 MW;全年機組檢修計劃事件數(shù)為68。
在月度評估模式中,考慮到江西省的負荷高峰期主要集中在7月-8月以及12月,因此文中主要對這三個月進行評估。
為了說明機組檢修計劃對發(fā)電容量充裕度的影響,故將年度評估模式設置了兩種場景進行對比。
場景1:計及機組檢修計劃因素;
場景2:不考慮機組檢修計劃因素。
采用前文所述的方法進行計算,年度發(fā)電容量充裕度的分析結(jié)果如表2所示。
表2 不同場景下的年度發(fā)電容量充裕度評估結(jié)果
通過表2中的計算結(jié)果可以看出,場景1的各項指標評估值都比場景2要大,說明不考慮機組檢修計劃因素,評估得出的系統(tǒng)停電風險將偏低。
在進行各月度發(fā)電容量充裕度評估時均考慮機組檢修計劃因素,其評估結(jié)果如表3所示。
表3 2013年7、8、12月發(fā)電容量充裕度評估結(jié)果
分析比較表2和表3的結(jié)果可知,在2013年,7、8、12月缺電時間期望值總和約占全年缺電時間期望值的64%,其中8月份發(fā)生電力短缺的情況最嚴重。由此可見,不同模式的評估結(jié)果分析可以為規(guī)劃和調(diào)度工作提供更為全面、細致的電力電量不平衡風險信息,從而制定相應的合理措施,如進行優(yōu)化機組檢修計劃、電力負荷錯峰管理等。
進行發(fā)電容量充裕度概率風險評估的研究對保障電力系統(tǒng)的可靠供電和電源的合理規(guī)劃具有重要的理論價值和實踐價值??紤]到系統(tǒng)中不確定因素的影響,采用序貫蒙特卡洛模擬法進行多種模式的發(fā)電容量充裕度風險評估,能更全面地識別系統(tǒng)存在的停電風險,從而便于做進一步的分析和研究;而在評估過程中計及機組檢修計劃因素,能更準確地反映電源設備生產(chǎn)狀態(tài)信息,否則發(fā)電容量充裕度的評估結(jié)果偏于樂觀。
[1]李文沅.電力系統(tǒng)風險評估——模型、算法和應用[M].北京:科學出版社,2006.
[1]李文沅.電力系統(tǒng)風險評估——模型、算法和應用[M].北京:科學出版社,2006.
[2]楊蒔百,丁明.大型電力系統(tǒng)可靠性技術[J].電力系統(tǒng)自動化,1993,17(10):53-57.
[3]韓豐,李輝,王智東,等.法國電網(wǎng)發(fā)展分析以及對我國的啟示[J].電網(wǎng)技術,2009,33(8):41-47.
[4]RTE.French Generation Adequacy Report 2011[EB/OL].http://www.rte-france.com/fr/nous-connaitre/qui-som mes-nous/information-in-english.