基于發(fā)電成本與環(huán)境效益的風(fēng)電最佳接入容量分析

王 健,沈 超,孫 偉

(1.江西省電力公司九江供電分公司，江西九江 332000 ；2.河北省電力公司檢修分公司，河北石家莊 050070；3.河北省電力公司保定供電公司,河北保定 071003)

基于發(fā)電成本與環(huán)境效益的風(fēng)電最佳接入容量分析

王 健1,沈 超2,孫 偉3

(1.江西省電力公司九江供電分公司，江西九江 332000 ；2.河北省電力公司檢修分公司，河北石家莊 050070；3.河北省電力公司保定供電公司,河北保定 071003)

為充分了解風(fēng)電接入電力系統(tǒng)后對(duì)發(fā)電成本及環(huán)境效益的影響，計(jì)算符合系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的風(fēng)電接入容量，建立了風(fēng)電最佳接入容量?jī)?yōu)化模型。采用該模型分析了不同容量火電機(jī)組在不同功率下的煤耗特性變化，并通過對(duì)火電機(jī)組深度調(diào)峰補(bǔ)償調(diào)動(dòng)火電機(jī)組調(diào)峰積極性；引入火電排污成本以充分體現(xiàn)風(fēng)電接入后的環(huán)境效益，加入棄風(fēng)懲罰費(fèi)用來保障風(fēng)電優(yōu)先調(diào)度。采用粒子群算法并結(jié)合主動(dòng)搜索技術(shù)(active explore basic particle swarm optimization, AEPSO)對(duì)模型進(jìn)行求解，有效解決了粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問題。最后以某地區(qū)實(shí)際電力系統(tǒng)為例，計(jì)算得出了在最經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式下的風(fēng)電接入容量，驗(yàn)證了模型的合理性。該研究可為相關(guān)決策部門制定風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃提供參考。

風(fēng)能；發(fā)電成本；環(huán)境效益；粒子群算法；主動(dòng)搜索技術(shù)；最佳接入容量

近年來，風(fēng)力發(fā)電因其技術(shù)成熟、成本低廉、開發(fā)潛力巨大及無污染等優(yōu)點(diǎn)在世界各國(guó)都得到了快速發(fā)展[1]。風(fēng)電并網(wǎng)不僅有效降低了系統(tǒng)運(yùn)行成本[2]，還會(huì)帶來顯著的環(huán)境效益[3-4]。然而由于風(fēng)電出力具有的隨機(jī)性、間歇性及反調(diào)峰性等特點(diǎn)[5]，隨著風(fēng)電滲透率的不斷提高，大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)要求現(xiàn)有運(yùn)行中的火電機(jī)組大幅參加系統(tǒng)調(diào)峰，這一方面將為系統(tǒng)安全運(yùn)行埋下隱患[6-7]，另一方面也會(huì)造成系統(tǒng)運(yùn)行成本的上升；當(dāng)風(fēng)電并入容量增加到一定程度時(shí)，系統(tǒng)為接納風(fēng)電增加的成本甚至有可能抵消掉風(fēng)電接入帶來的環(huán)境效益?；诖?，有必要探索系統(tǒng)在安全運(yùn)行約束下最經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)的風(fēng)電接入容量。

現(xiàn)有的大多數(shù)文獻(xiàn)都是在系統(tǒng)調(diào)峰容量及線路傳輸功率約束下，通過優(yōu)化開機(jī)方式和常規(guī)機(jī)組出力探索以消納風(fēng)電最大的系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案[8-10]，但往往忽視了風(fēng)電接入電網(wǎng)潛在的環(huán)境效益及為接納風(fēng)電支出的常規(guī)機(jī)組的調(diào)峰成本。本文從發(fā)電成本與環(huán)境效益兩個(gè)角度建立了含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)運(yùn)行模型，揭示了在不同風(fēng)電接入容量下火電發(fā)電量、污染物排放量及系統(tǒng)調(diào)峰成本變化，進(jìn)而得到了以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)綜合發(fā)電成本最低為目標(biāo)的風(fēng)電最佳接入容量。

1 風(fēng)電最佳接入容量?jī)?yōu)化模型分析

1.1模型建立

含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)運(yùn)行特性分析是指在滿足系統(tǒng)各種約束條件下，充分發(fā)揮風(fēng)電的低碳環(huán)保效益，合理優(yōu)化火電與風(fēng)電出力，使得在調(diào)度周期內(nèi)系統(tǒng)總發(fā)電成本最小。為更全面的反映接入風(fēng)電后系統(tǒng)效益變化，在模型中引入火電排污費(fèi)、火電深度調(diào)峰補(bǔ)償成本及調(diào)峰不足導(dǎo)致棄風(fēng)后的懲罰費(fèi)用。

1)煤耗量

對(duì)于同一火電機(jī)組，火電煤耗隨著機(jī)組出力降低而升高，所以額定工況下為火電機(jī)組最經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行方式?；痣姍C(jī)組的煤耗特性可用式(1)表示：

(1)

式中：Pi為有功輸出；ai,bi,ci為機(jī)組i煤耗特性參數(shù)。

2)火電排污環(huán)境成本

燃煤火電消耗的主要是煤炭和水，產(chǎn)生的污染物主要包括SO2,NOx,CO及煙塵等大氣污染物。根據(jù)中國(guó)現(xiàn)行的環(huán)保政策，火電廠要為其造成的環(huán)境污染付費(fèi)，收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)按照《排污費(fèi)征收使用管理?xiàng)l例》的規(guī)定由式(2)決定：

(2)

式中：Ce為火電機(jī)組排污成本；μ為每當(dāng)量污染物收取的費(fèi)用；Gi為第i種污染物的排放量，kg；Ni為第i種污染物當(dāng)量值，kg。

火電廠排放污染物當(dāng)量值如表1所示。

表1 電廠排放各污染物的當(dāng)量值

文獻(xiàn)[11]給出了計(jì)算燃煤火電各污染物排放量的常規(guī)方法，通過詳細(xì)的公式可比較準(zhǔn)確地計(jì)算各污染物排放量。本文采用文獻(xiàn)[12]中的污染物排放量的簡(jiǎn)化計(jì)算方法，各污染物排放量可看作只和煤耗與污染物排放率2個(gè)參數(shù)有關(guān)，如式(3)所示：

Ex=η×Sx，

(3)

式中：Ex為火電機(jī)組污染物x單位電量的排放量，η為煤耗率；Sx為污染物x單位電量的排放率。

各污染物排放率按表2確定。

表2 污染物排放率

3)火電深度調(diào)峰補(bǔ)償成本

隨著風(fēng)電裝機(jī)比例不斷增大，電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)調(diào)峰能力的需求越來越高，能否充分發(fā)揮火電機(jī)組的調(diào)峰能力將對(duì)風(fēng)電的消納量產(chǎn)生直接影響。所以，完善電力系統(tǒng)火電調(diào)峰補(bǔ)償機(jī)制將有助于提高火電機(jī)組調(diào)峰積極性，保障風(fēng)電消納。

根據(jù)文獻(xiàn)[13]對(duì)不同容量的火電機(jī)組，劃分其有償和無償調(diào)峰界限。如表3所示，調(diào)峰補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)以β=500元/(MW·h)計(jì)。

表3 有償調(diào)峰界限的確定

4)棄風(fēng)懲罰費(fèi)用

系統(tǒng)發(fā)生棄風(fēng)時(shí)，會(huì)影響電力系統(tǒng)的節(jié)能、環(huán)保效益和電量效益，為體現(xiàn)系統(tǒng)接納風(fēng)電的優(yōu)先級(jí)，出現(xiàn)棄風(fēng)時(shí)在系統(tǒng)綜合成本中加入一定的棄風(fēng)懲罰費(fèi)用。棄風(fēng)懲罰標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)中國(guó)火電上網(wǎng)電價(jià)及售電價(jià)格的平均值，取0.4元/(kW·h)[14]。

1.2模型目標(biāo)函數(shù)

含風(fēng)電的系統(tǒng)成本模型目標(biāo)函數(shù)可表示如式(4)所示：

(4)

式中：fcoal(j,i)為機(jī)組j在i時(shí)段內(nèi)的耗煤量，t/h；α為煤炭成本；fpeak(j,i)表示機(jī)組j在t時(shí)段的深度調(diào)峰電量；β為火電機(jī)組深度調(diào)峰時(shí)單位發(fā)電量補(bǔ)償費(fèi)用；fenv為機(jī)組j在i時(shí)段內(nèi)的環(huán)境成本；fpena(i)為在i時(shí)段內(nèi)的棄風(fēng)電量；θ為棄風(fēng)懲罰標(biāo)準(zhǔn)。

1.3模型約束條件

電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行需滿足一系列的約束條件，主要包括系統(tǒng)功率平衡約束，系統(tǒng)備用容量約束及各機(jī)組出力約束。

1)系統(tǒng)功率平衡約束

(5)

式中:pi_fire，pwind分別為火電機(jī)組i和風(fēng)電場(chǎng)的出力值;pload為負(fù)荷值。

2)系統(tǒng)備用容量約束

由于風(fēng)電出力的不確定性，當(dāng)把風(fēng)電加入到系統(tǒng)功率平衡中以后，必然會(huì)加大對(duì)系統(tǒng)備用容量的需求，系統(tǒng)備用容量如式(6)所示：

S≥pmax_load×(l%+s%)+pr，

(6)

式中：S為系統(tǒng)需要的備用容量；pmax_load為系統(tǒng)最大負(fù)荷；l%為負(fù)荷備用比例；s%為事故備用比例；pr為檢修備用容量。

3)機(jī)組出力約束

pm,minμm≤pm≤pm,maxμm,

(7)

式中：pm,min,pm,max分別為機(jī)組m的最小與最大出力；μm為機(jī)組m的開停機(jī)狀態(tài)量；μm=1表示該機(jī)處于運(yùn)行狀態(tài)；μm=0表示停機(jī)狀態(tài)。

4)火電機(jī)組爬坡約束

Δpimax,down≤pi,t-pi,t-1≤Δpimin,up，

(8)

式中：Δpimax,down和Δpimin,up分別為火電機(jī)組i最大下調(diào)、上調(diào)爬坡率。

2 模型求解算法

基本粒子群算法具有迭代格式簡(jiǎn)單、可快速收斂及魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，但同時(shí)也具有易陷入局部最優(yōu)的缺陷，為使算法能在迭代過程中及時(shí)跳出局部最優(yōu)，本文在基本粒子群算法中加入了主動(dòng)性搜索技術(shù)[15]，從而提出一種帶主動(dòng)意識(shí)的學(xué)習(xí)模式，并基于新的學(xué)習(xí)模式設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)粒子群算法。

2.1粒子群算法

粒子群優(yōu)化算法是一種群智能算法，迭代通過逐次迭代粒子將跟蹤2個(gè)值，一個(gè)是粒子本身最優(yōu)解pbest，稱為個(gè)體極值，另一個(gè)是整個(gè)種群最優(yōu)解Gbest，稱為全局極值，并依據(jù)公式(9)和公式(10)來不斷更新。粒子的速度、位置表示和迭代表達(dá)式如下：

(9)

(10)

式中：Vi=[vi1,vi2,…,vin]和Xi=[xi1,xi2,…,xin]分別表示粒子速度和位置；w為慣性權(quán)重，用于控制粒子沿原有軌跡運(yùn)動(dòng)的程度；c1和c2為學(xué)習(xí)因子;r1和r2為0到1之間的隨機(jī)數(shù)。

2.2主動(dòng)性搜索技術(shù)

引入主動(dòng)性搜索的目的是為了增強(qiáng)PSO的全局和局部搜索能力，這樣才能有助于PSO跳出局部最優(yōu)。具體說來，必須賦予粒子適當(dāng)?shù)闹鲃?dòng)性來改善種群的全局廣度搜索與局部深度搜索能力。為此，采取如下實(shí)現(xiàn)技術(shù)：

1)在迭代過程中，利用Logistic混沌序列的遍歷性，在D維空間搜索區(qū)域X上生成T+100個(gè)隨機(jī)遍歷位置，為主動(dòng)探測(cè)提供參考點(diǎn)。

設(shè)l(d)為D維搜索空間區(qū)域X第d維的長(zhǎng)度，d=1,2,…,D,t為迭代時(shí)間，rand為[0,1]區(qū)間上的均勻分布隨機(jī)函數(shù)，定義資源系數(shù)與參考點(diǎn)序列如下：

① 資源系數(shù)a(d)=3.9+0.1*rand;

② 參考點(diǎn)序列x(t,d)=l(d)*c(t+100,d);

其中c(t,d)為 Logistic 混沌序列,即

c(1,d)=rand;

(11)

c(t+1,d)=a(d)*c(t,d)(1-c(t,d)),t=1,2,…,T+100。

(12)

定義t時(shí)刻的隨機(jī)動(dòng)態(tài)鄰域ε(x(t),r)為

ε(x(t),r)={p|p(d)∈[x(t,d)-r(d),x(t,d)+r(d)],d=1,2,…,D}。

(13)

3)設(shè)m為種群大小，對(duì)小鄰域ε(x(t),r)進(jìn)行隨機(jī)采樣，選出m/10或m/102個(gè)點(diǎn)與“首領(lǐng)”粒子進(jìn)行比較并更新。

3 算例分析

本文基于中國(guó)西北某地區(qū)典型日實(shí)際負(fù)荷特性及該地區(qū)風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際出力數(shù)據(jù)，采用本文建立的風(fēng)電最佳接入容量?jī)?yōu)化模型，并應(yīng)用帶主動(dòng)性搜索的粒子群算法求解模型，分析在接入不同容量風(fēng)電后系統(tǒng)運(yùn)行成本和環(huán)境效益變化。系統(tǒng)火電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)及煤耗特性參數(shù)[16-17]如表4所示。此時(shí)，系統(tǒng)綜合調(diào)峰深度為λ=31.89%,煤炭?jī)r(jià)格取α=400元/t。該典型日內(nèi)負(fù)荷率及風(fēng)電歸一化出力值如表5所示，系統(tǒng)最大負(fù)荷為4 747 MW。

表4 負(fù)荷率與風(fēng)電歸一化出力

表5 火電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)

采用本文的算法對(duì)模型求解，得出在不同風(fēng)電滲透率下系統(tǒng)綜合成本變化如圖1所示。由圖1可知，曲線的最低點(diǎn)處的坐標(biāo)分別對(duì)應(yīng)系統(tǒng)最佳風(fēng)電接入容量(1 100 MW)及系統(tǒng)最低綜合發(fā)電成本(1 309.9萬元)，系統(tǒng)其他運(yùn)行結(jié)果變化如表6所示。

圖1 不同風(fēng)電并網(wǎng)容量下系統(tǒng)綜合成本變化Fig.1 Comprehensive cost of electric power system at different wind power capacity

風(fēng)電裝機(jī)容量/MW棄風(fēng)比例/%污染物排放當(dāng)量/t火電發(fā)電量/(億kW·h)綜合成本/萬元0014541.07151409.311000.2513540.99191320.0140011.5713280.97141309.9200018.3712890.93961337.9250022.9012620.91771386.9

由表6可知，隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的不斷提高，火電發(fā)電量逐漸降低，風(fēng)電的電力效益逐漸顯現(xiàn)，替代火電承擔(dān)了更多的系統(tǒng)負(fù)荷；污染物排放量也隨著風(fēng)電并網(wǎng)容量的升高而逐步減少，這體現(xiàn)了風(fēng)電并入電網(wǎng)后的環(huán)境效益；而系統(tǒng)綜合成本卻隨風(fēng)電容量的增加呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢(shì)。

這說明，在一定程度上，風(fēng)電容量的增加有助于降低系統(tǒng)的總發(fā)電成本，這體現(xiàn)了風(fēng)電的經(jīng)濟(jì)性，但當(dāng)風(fēng)電增加到一定比例時(shí)，對(duì)風(fēng)電損失的懲罰費(fèi)用及為接納風(fēng)電付出的火電深度調(diào)峰補(bǔ)償成本將超過風(fēng)電帶來的環(huán)境與節(jié)能效益。

風(fēng)電裝機(jī)容量為1 400 MW時(shí)，系統(tǒng)綜合發(fā)電成本降到最低，相對(duì)于無風(fēng)電并入時(shí)，污染物排放當(dāng)量減少了126 t，火電發(fā)電量減少了0.100 1(億kW·h)，系統(tǒng)綜合發(fā)電成本降低了99.4萬元，風(fēng)電的節(jié)能減排效益得到很好體現(xiàn)。

風(fēng)電裝機(jī)容量為1 100 MW時(shí)，棄風(fēng)比例為0.25%，故1 100 MW可近似看作該地區(qū)發(fā)生棄風(fēng)的臨界風(fēng)電裝機(jī)容量值，而此時(shí)綜合發(fā)電成本為1 320.0萬元；風(fēng)電裝機(jī)容量為1 400 MW時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)出現(xiàn)11.57%的棄風(fēng)，但系統(tǒng)綜合發(fā)電成本降至最低為1 309.9萬元，比發(fā)生棄風(fēng)時(shí)的臨界裝機(jī)容量值時(shí)減少10.1萬元。由此可知，在以全額消納風(fēng)電的前提下評(píng)估得出的最大風(fēng)電裝機(jī)容量下，系統(tǒng)綜合發(fā)電成本未必是最低的。

圖2表示了在不同調(diào)峰深度下的系統(tǒng)綜合發(fā)電成本變化。隨著調(diào)峰深度的升高，曲線的最低點(diǎn)相應(yīng)的向右下方遷移，即系統(tǒng)最佳風(fēng)電接入容量逐漸提高，同時(shí)在最佳風(fēng)電接入容量下的系統(tǒng)最低發(fā)電成本也逐漸降低。

圖2 不同調(diào)峰深度下的系統(tǒng)綜合發(fā)電成本Fig.2 Comprehensive cost of electric power system at different peak regulating depth

圖3表示了在不同煤炭?jī)r(jià)格下的綜合發(fā)電成本變化。由圖3可知，風(fēng)電最佳接入容量并不因煤炭?jī)r(jià)格的改變而變化，只有系統(tǒng)綜合發(fā)電成本隨著煤炭?jī)r(jià)格的升高而增加。

圖3 不同煤炭?jī)r(jià)格下的系統(tǒng)綜合發(fā)電成本變化Fig.3 Comprehensive cost of electric power system at different price of coal

圖4表示了風(fēng)電出力系數(shù)分別為1，0.9和0.8時(shí)，在風(fēng)電不同裝機(jī)容量下系統(tǒng)綜合發(fā)電成本的變化，隨著風(fēng)電出力系數(shù)的降低，曲線變化呈現(xiàn)整體向右偏移的趨勢(shì)，即風(fēng)電最佳接入容量逐漸提高，而系統(tǒng)最低綜合發(fā)電成本并未因風(fēng)電出力系數(shù)的不同而改變。

圖4 不同風(fēng)電出力系數(shù)下系統(tǒng)綜合發(fā)電成本Fig.4 Comprehensive cost of electric power system at different wind power coefficient

4 結(jié) 語

本文建立了基于發(fā)電成本與環(huán)境效益的風(fēng)電最佳接入容量?jī)?yōu)化模型，通過對(duì)模型求解及對(duì)結(jié)果的分析基本可以得到以下結(jié)論。

1)風(fēng)電并網(wǎng)可帶來顯著的環(huán)境效益且有助于降低系統(tǒng)總體發(fā)電成本，但風(fēng)電裝機(jī)容量過大反而會(huì)造成系統(tǒng)總體發(fā)電成本的反彈，在風(fēng)電為1 400 MW時(shí)的并網(wǎng)容量下系統(tǒng)綜合成本最低。

2)從系統(tǒng)綜合發(fā)電成本的角度，以全額消納風(fēng)電為前提評(píng)估得出的最大風(fēng)電接入容量與以達(dá)到系統(tǒng)綜合發(fā)電成本最低得出的風(fēng)電最佳接入容量并不一致，在最佳風(fēng)電接入容量下，系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)一定比例的棄風(fēng)。

3)提高系統(tǒng)綜合調(diào)峰深度可提高風(fēng)電最佳接入容量，同時(shí)有助于降低在最佳接入容量下的系統(tǒng)綜合發(fā)電成本；而煤炭?jī)r(jià)格的變化對(duì)系統(tǒng)最佳接入容量基本無影響，只是改變了系統(tǒng)最低發(fā)電成本；不同風(fēng)電出力系數(shù)，對(duì)應(yīng)不同的系統(tǒng)最佳風(fēng)電接入容量，但系統(tǒng)最低綜合發(fā)電成本幾乎不變。

本文方法可為相關(guān)決策部門制定風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃提供參考。因不同地區(qū)的電源結(jié)構(gòu)及風(fēng)資源條件有較大差異，故按本文模型計(jì)算得出的不同地區(qū)風(fēng)電最佳接入容量會(huì)有所不同。

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Analysis on optimal wind power integration capacity based on power generation cost and environmental benefit

WANG Jian1, SHEN Chao2, SUN Wei3

(1.Jiujiang Power Supply Company of Jiangxi Electric Power Company, Jiujiang, Jiangxi 332000, China; 2.Hebei Electric Power Maintenance Company,Shijiazhuang, Hebei 050070; 3.Baoding Power Supply Company of Hebei Electric Power Company,Baoding, Hebei 071003, China)

Wind power generation can bring significant environmental and economic benefit, while large-scale wind power integration will cause thermal power peak-regulation, which leads to increasing cost of power generation. In view of this contradiction, an optimization method of wind power integration capacity which accords with the economical operation of the system is put forward. A model of best wind power integration capacity which aims at optimal cost is established, including cost of coal consumption, environmental cost of thermal power pollution, the compensation cost of thermal deep peak-regulation and wind power curtailment cost of wind power curtailment. Considering the constraints of stable operation of power system, this paper adopts particle swarm optimization algorithm combined with active explore technology to solve the model. Based on the actual power system in a certain area, it is concluded that the variation of comprehensive peak-regulation depth, coal price and output coefficient of wind power will affect optimal wind power integration capacity. The research may provide reforence for relevant decision-making section in making wind power development plan.

wind power; power generation cost; environmental benefit; PSO; active explore; optimal integration capacity

1008-1534(2017)05-0339-06

2017-05-24;

2017-08-16；責(zé)任編輯：李 穆

國(guó)網(wǎng)江西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(5218D014004M)

王 健(1970—)，男，江西景德鎮(zhèn)人，高級(jí)工程師，主要從事電力行業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)管理等方面的研究。

沈 超。E-mail:1033073356@qq.com

TM715

：Adoi: 10.7535/hbgykj.2017yx05006

王 健,沈 超,孫 偉.基于發(fā)電成本與環(huán)境效益的風(fēng)電最佳接入容量分析[J].河北工業(yè)科技,2017,34(5):339-344. WANG Jian,SHEN Chao,SUN Wei.Analysis on optimal wind power integration capacity based on power generation cost and environmental benefit[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(5):339-344.