基于電網(wǎng)聚合模型的新能源接納能力評(píng)價(jià)與分析

段建民王志新王承民

(上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院，上海 閔行200240)

0 引言

隨著各地區(qū)風(fēng)電及光伏迅猛發(fā)展，裝機(jī)容量達(dá)到百萬(wàn)k W級(jí)的光伏電站及風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)量逐漸增多，地區(qū)新能源裝機(jī)比例不斷增長(zhǎng)，區(qū)域性新能源消納形勢(shì)相對(duì)嚴(yán)峻。截至2018年我國(guó)風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)18 426萬(wàn)k W，增長(zhǎng)率為12.4%，光伏發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)17 463萬(wàn)k W，增長(zhǎng)率為33.9%，是世界上風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量和光伏發(fā)電裝機(jī)容量均排名第一的國(guó)家[1-2]。由于風(fēng)電和光伏電源具有間歇性、波動(dòng)性，給電力系統(tǒng)的調(diào)度帶來(lái)了不穩(wěn)定性，除此之外在電壓、諧波等其他方面也給電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)[3-4]。

研究新能源并網(wǎng)消納能力的方法有很多，最優(yōu)化的方法和生產(chǎn)模擬法是其中主要的兩類(lèi)。最優(yōu)化的方法，以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)或可消納新能源容量最大為目標(biāo)函數(shù)，滿(mǎn)足電力系統(tǒng)運(yùn)行中各種約束條件來(lái)進(jìn)行可再生能源的消納；隨機(jī)生產(chǎn)模擬方法，通過(guò)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)的模擬得出可靠性指標(biāo)來(lái)評(píng)估可再生能源的消納能力。兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。

文獻(xiàn)[5]除了原有的約束條件，對(duì)電力系統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電出力的時(shí)間特性和空間特性進(jìn)行了分析，在時(shí)間和空間上總結(jié)出了風(fēng)電規(guī)?；瘜?duì)電力系統(tǒng)的影響，以系統(tǒng)總體經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)，提出了一種用于評(píng)估電力系統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電接納能力的時(shí)序生產(chǎn)模擬算法。文獻(xiàn)[6]從電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行的角度，對(duì)光伏發(fā)電消納能力進(jìn)行研究，運(yùn)用混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型來(lái)分析光伏發(fā)電消納能力。文獻(xiàn)[7]建立了使電力系統(tǒng)能夠獲得在就地消納和外送相協(xié)調(diào)運(yùn)行模的雙層優(yōu)化模型。通過(guò)分析可再生能源出力與負(fù)荷的相關(guān)性，考慮可再生能源出力與負(fù)荷的相關(guān)性以及外送通道建設(shè)的成本，以此確定可再生能源外送容量、就地消納容量以及棄電電量的上層模型。在上層模型的基礎(chǔ)下求出凈負(fù)荷曲線(xiàn)，利用凈負(fù)荷并考慮電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的約束條件來(lái)優(yōu)化常規(guī)電源機(jī)組的開(kāi)機(jī)組合以完成下層優(yōu)化。

隨機(jī)生產(chǎn)模擬是通過(guò)考慮電力負(fù)荷的波動(dòng)性和機(jī)組因故障而隨機(jī)停運(yùn)情況，對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)度過(guò)程進(jìn)行模擬的一種算法。該算法通過(guò)計(jì)算各發(fā)電廠的發(fā)電量，評(píng)估系統(tǒng)可靠性的算法，在電力系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行中的成本分析、機(jī)組運(yùn)行規(guī)劃以及電力系統(tǒng)可靠性分析等方面有廣泛的應(yīng)用，然而該算法有計(jì)算量較大的缺點(diǎn)。為簡(jiǎn)化計(jì)算，又發(fā)展了對(duì)持續(xù)負(fù)荷曲線(xiàn)進(jìn)行傅里葉變換，隨后在頻域內(nèi)對(duì)傅里葉變換之后的持續(xù)負(fù)荷曲線(xiàn)進(jìn)行卷積計(jì)算，即傅里葉級(jí)數(shù)法[8]；對(duì)持續(xù)負(fù)荷曲線(xiàn)進(jìn)行分段處理后進(jìn)行卷積計(jì)算[9]，但是分段處理之后在卷積計(jì)算中會(huì)出現(xiàn)數(shù)值解不穩(wěn)定而且計(jì)算量大的情況。累積量法[10]，該方法由于計(jì)算效率高且處理問(wèn)題靈活，在電力系統(tǒng)中獲得了廣泛的應(yīng)用；但累計(jì)量法是一種近似的方法，無(wú)法估算和控制誤差，尤其是在計(jì)算可靠性指標(biāo)時(shí)存在較大誤差。等效電量函數(shù)法[11]，該方法通過(guò)對(duì)電量函數(shù)的卷積替代對(duì)持續(xù)負(fù)荷曲線(xiàn)的卷積，提高計(jì)算效率，適用于含有多個(gè)水電廠的電力系統(tǒng)隨機(jī)生產(chǎn)模擬；但在計(jì)算可靠性指標(biāo)電力不足概率(loss of load probability，LOLP)時(shí)可能存在誤差。文獻(xiàn)[12]通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理、初始聚類(lèi)中心的設(shè)置以及最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)目的確定，建立典型日負(fù)荷曲線(xiàn)的聚類(lèi)預(yù)測(cè)模型。文獻(xiàn)[13]利用自回歸滑動(dòng)平均模型來(lái)描述風(fēng)速，在此基礎(chǔ)上結(jié)合有效容量分布(available capacity distribution，ACD)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬獲得高精度的風(fēng)電場(chǎng)輸出模擬，并將可再生能源出力作為負(fù)的負(fù)荷來(lái)進(jìn)行隨機(jī)生產(chǎn)模擬。

本文在分析影響新能源消納的因素基礎(chǔ)上，對(duì)電網(wǎng)采用聚合模型，對(duì)某地區(qū)電網(wǎng)2022年的預(yù)測(cè)負(fù)荷及包含風(fēng)電及光伏的電源規(guī)劃結(jié)果，采用生產(chǎn)模擬的方法對(duì)該地區(qū)新能源的消納能力進(jìn)行評(píng)估，在評(píng)估的基礎(chǔ)上對(duì)提高該地區(qū)可再生能源消納給出建議。

1 影響新能源消納的相關(guān)因素

影響新能源消納相關(guān)因素在數(shù)學(xué)建模時(shí)，作為約束條件，未來(lái)可針對(duì)消納能力分析結(jié)果，不斷調(diào)整相關(guān)因素以達(dá)消納目標(biāo)。

1.1 政策因素

1)分區(qū)棄風(fēng)/光率。

針對(duì)未來(lái)年度的省級(jí)棄風(fēng)與棄光比例的要求，可對(duì)其指標(biāo)進(jìn)行分區(qū)分解，形成不同分區(qū)下的棄風(fēng)與棄光率上限，進(jìn)而做為未來(lái)消納分析的約束條件之一。

2)電源替代。

電源替代指未來(lái)存在可用于替代的自備電源、分布式電源的總量，用于進(jìn)一步最大化地對(duì)新能源的出力進(jìn)行消納。

1.2 經(jīng)濟(jì)因素

1)分區(qū)上網(wǎng)電價(jià)。

分區(qū)分不同廠站，不同新能源類(lèi)型進(jìn)行上網(wǎng)電價(jià)的差異化設(shè)置，用于在計(jì)算新能源消納時(shí)統(tǒng)計(jì)分析其與常規(guī)能源的電價(jià)差額，進(jìn)而在消納能力分析時(shí)調(diào)整常規(guī)能源與新能源發(fā)電價(jià)占比。

2)全網(wǎng)外送電價(jià)。

全網(wǎng)分不同外送聯(lián)絡(luò)線(xiàn)，設(shè)置外送的電價(jià)，主要用于計(jì)算不同分區(qū)不同外送通道在消納過(guò)程中的所得收入。

1.3 常規(guī)能源廠站因素

1)機(jī)組類(lèi)型及起停次數(shù)。

作為常規(guī)能源廠站中的常規(guī)機(jī)組，在日常運(yùn)行過(guò)程中有起停次數(shù)據(jù)約束，在新能源消納過(guò)程中進(jìn)行常規(guī)機(jī)組運(yùn)行方式安排時(shí)，需要進(jìn)行機(jī)組起停次數(shù)據(jù)的限制。

2)機(jī)組出力上/下限。

機(jī)組出力上/下限為機(jī)組自身的調(diào)節(jié)參數(shù)，主要用于在負(fù)荷變化時(shí)進(jìn)行負(fù)荷的調(diào)峰，同時(shí)在消納能力分析過(guò)程中，參考不同負(fù)荷曲線(xiàn)合理安排常規(guī)能源與新能源間的比例。

3)機(jī)組功率調(diào)節(jié)速率。

機(jī)組功率調(diào)節(jié)速率主要考慮在負(fù)荷曲線(xiàn)變化時(shí)，常規(guī)能源的機(jī)組調(diào)節(jié)是否能跟上負(fù)荷的變化速度。

4)機(jī)組發(fā)電量。

機(jī)組發(fā)電量因素主要用于按日進(jìn)行電量的統(tǒng)計(jì)，用于在常規(guī)電源機(jī)組出力過(guò)程中進(jìn)行電量約束，進(jìn)而在新能源消納分析過(guò)程中對(duì)火電機(jī)發(fā)電安排形成約束。

5)機(jī)組開(kāi)機(jī)方式。

機(jī)組開(kāi)機(jī)方式主要用于判斷不同廠站的機(jī)組在正常情況下的運(yùn)行組合，用于在新能源消納分析過(guò)程中判斷未來(lái)機(jī)組在不同負(fù)荷條件下的運(yùn)行方式。

1.4 抽水蓄能相關(guān)因素

1)抽水蓄能電站出力上/下限約束。

主要用于在分區(qū)調(diào)峰能力的計(jì)算，在負(fù)荷水平較高的情況下可代替一部分火電機(jī)組進(jìn)行調(diào)峰。

2)抽水功率約束。

用于統(tǒng)計(jì)電廠抽水的功率，其主要用于表征電廠在抽水時(shí)的用電情況，主要用于表征抽水時(shí)的負(fù)荷。

3)庫(kù)存容量約束。

表示當(dāng)前還有多大調(diào)節(jié)能力，用于約束其總出力大小。

4)啟停周期約束。

用于表示電廠的起停周期的約束，其主要用于表征其在調(diào)峰過(guò)程中的起停條件。

1.5 新能源廠站因素

1)發(fā)電理論出力上限。

用于表征新能源發(fā)電理論出力上限，可在新能源接入消納過(guò)程中判斷最大的出力能力，用于計(jì)算棄風(fēng)/棄光率。

2)發(fā)電實(shí)際出力上限。

實(shí)際出力上限用于表征新能源廠站出力，主要用于表示其在正常運(yùn)行情況下實(shí)際的出力能力，作為消納分析出力上限的約束。

1.6 分區(qū)及聯(lián)絡(luò)因素

1)分區(qū)發(fā)電與負(fù)荷平衡。

統(tǒng)計(jì)各分區(qū)實(shí)際的發(fā)電功率，同時(shí)統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)負(fù)荷，兩者需相等，用于新能源接入分析的電力平衡等級(jí)約束。

2)分區(qū)電網(wǎng)間斷面限值。

分區(qū)與分區(qū)間有實(shí)時(shí)的功率交互，需要滿(mǎn)足小于分區(qū)間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的功率交換上限。

3)全網(wǎng)旋轉(zhuǎn)備用容量。

用于平衡在新能源不穩(wěn)定條件下可能產(chǎn)生的供電缺口，新能源出力功率需要小于全網(wǎng)旋轉(zhuǎn)備用容量一定比例，其比例值可以設(shè)置，用于約束新能源出力上限。

2 新能源消納能力分析

建立的新能源消納能力計(jì)算模型必須要充分考慮實(shí)際電力系統(tǒng)的各類(lèi)常規(guī)機(jī)組的運(yùn)行及出力特性，包括機(jī)組的啟停機(jī)特性、機(jī)組的爬坡特性和最小力特性等，新能源消納能力分析的目標(biāo)函數(shù)為優(yōu)化周期內(nèi)新能源消納最大或者是經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)。

新能源消納目標(biāo)函數(shù)為

式中：N為系統(tǒng)所包含的聚合電網(wǎng)總數(shù)；n為某一聚合電網(wǎng)；T為調(diào)度時(shí)間的總長(zhǎng)度；t為模擬時(shí)間步長(zhǎng)；Pw(t，n)為聚合電網(wǎng)n在時(shí)段t的新能源出力。

約束條件如下：

1)區(qū)域負(fù)荷平衡約束為

2)線(xiàn)路傳輸容量約束為

式中：-L i，max和L i，max分別為第i條聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)傳輸容量上下限。設(shè)定電流參考方向?yàn)椋毫魅雲(yún)^(qū)域?yàn)檎较颍鞒鰠^(qū)域?yàn)樨?fù)方向。所以L(fǎng) i可以取正負(fù)值，正負(fù)則代表功率傳輸?shù)姆较颉?/p>

3)機(jī)組出力約束為

式中：ΔP j(t，n)為常規(guī)機(jī)組優(yōu)化功率大?。籗 j(t，n)為機(jī)組j在時(shí)段t的運(yùn)行狀態(tài)，為二進(jìn)制變量，1表示機(jī)組正在運(yùn)行，0則表示機(jī)組已停機(jī)。

4)機(jī)組優(yōu)化功率爬坡率約束為

式中ΔP j，up(n)、ΔP j，down(n)分別為第j臺(tái)機(jī)組的上爬坡率和下爬坡率。

5)供熱機(jī)組供熱期出力約束為

根據(jù)對(duì)供熱機(jī)組的定義及我國(guó)熱電聯(lián)產(chǎn)發(fā)展的實(shí)際狀況，分別對(duì)背壓式熱電聯(lián)產(chǎn)火電機(jī)組和抽汽式熱電聯(lián)產(chǎn)火電機(jī)組進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。背壓式熱電聯(lián)產(chǎn)火電機(jī)組的發(fā)電力與熱出力呈線(xiàn)性關(guān)系：

抽汽式熱電聯(lián)產(chǎn)火電機(jī)組的曲線(xiàn)則更為復(fù)雜，其線(xiàn)性約束公式為

式中：Cj，b、C j，v分別為熱電比系數(shù)；Q j(t)為熱出力；PBYj(t)為背壓式機(jī)組供熱期出力；PCQj(t)為抽汽式機(jī)組供熱期力。

6)新能源出力約束為

7)機(jī)組啟停次數(shù)約束為

具體計(jì)算如圖1所示。

3 某地區(qū)新能源出力特性及負(fù)荷特性分析

3.1 某地區(qū)光伏出力分析

截至2018年底，該地區(qū)投運(yùn)的省調(diào)光伏電站有14座，總裝機(jī)容量852 MW，根據(jù)該地區(qū)已建成光伏電站分布及太陽(yáng)能資源情況，選取已投運(yùn)的某個(gè)光伏電站為典型對(duì)象，研究分析其出力特性。圖2為某光伏電站2018年每月的出力情況。

由圖2可知，該光伏電站每月最大出力較為平穩(wěn)，均維持在80%裝機(jī)容量以上，其中4—9月份最大出力可達(dá)100%。

由圖3可知，光伏電站春季、夏季和秋季光伏電站最大出力接近裝機(jī)容量80%，發(fā)電時(shí)段從上午7：00—下午7：00，冬季最大出力值相對(duì)較低，同時(shí)冬季發(fā)電時(shí)段為上午8：00—下午5：00，發(fā)電時(shí)段相對(duì)較短。

3.2 某地區(qū)風(fēng)電出力分析

2018年底，該地區(qū)有統(tǒng)調(diào)風(fēng)電場(chǎng)共計(jì)20座，裝機(jī)容量1 430.7 MW，根據(jù)2018年該地區(qū)風(fēng)電運(yùn)行情況，風(fēng)電平均利用小時(shí)數(shù)約為2 141 h，本文選取投運(yùn)的某風(fēng)電場(chǎng)為典型對(duì)象，研究分析其風(fēng)電出力特性。

圖4為某風(fēng)電場(chǎng)2018年出力概率分布情況，由圖可知，風(fēng)電場(chǎng)出力大于額定裝機(jī)容量60%的概率為9%，小于額定裝機(jī)容量10%的概率為38.7%，風(fēng)電出力大部分時(shí)間集中在10%以下。風(fēng)電場(chǎng)年平均出力約24.3%，年利用小時(shí)數(shù)為2 153 h。

圖1 消納分析計(jì)算流程Fig.1 Flow chart for calculation of accommodation capacity

圖2 某光伏電站2018年月出力曲線(xiàn)Fig.2 Monthly output curve of a photovoltaic power station in 2018

圖3 某光伏電站2018年四季典型日出力曲線(xiàn)Fig.3 Four-season typical output curves of a photovoltaic power station in 2018

圖4 某風(fēng)電場(chǎng)2018年出力概率分布曲線(xiàn)Fig.4 Probability distribution curve of a wind farm in 2018

由圖5可知，風(fēng)電場(chǎng)春季和夏季典型日出力特性曲線(xiàn)秋季和冬季穩(wěn)定；秋冬季節(jié)出力日出力波動(dòng)較大，秋季上午和夜間出力較高，中午和下午出力較低；冬季則白天出力較低，夜間出力較高。風(fēng)電出力隨機(jī)性較強(qiáng)，與當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)風(fēng)資源情況密切相關(guān)。

圖5 某風(fēng)電場(chǎng)2018年四季典型日出力曲線(xiàn)Fig.5 Four-season typical output curves of a wind farm in 2018

3.3 負(fù)荷特性分析

2018年全網(wǎng)統(tǒng)調(diào)最高用電負(fù)荷17 713 MW(出現(xiàn)在8月25日)，比2017年同期16 570 MW增長(zhǎng)6.9%；2018年最低負(fù)荷3 641 MW(出現(xiàn)在2月13日)，比2017年同期4 053 MW減少10.17%；2018年最大峰谷差為8 682 MW(出現(xiàn)在1月22日)，比2017年同期8 271 MW增長(zhǎng)4.97%；2018年用電平均負(fù)荷率為78.21%，比2017年同期77.92%增加0.92個(gè)百分點(diǎn)。

近年來(lái)，隨著風(fēng)電光伏等新能源裝機(jī)容量的增加，該地區(qū)最大峰谷差呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，電網(wǎng)調(diào)峰困難，突出表現(xiàn)在春節(jié)期間(1—2月)和水電大發(fā)期。春節(jié)期間峰谷大，調(diào)峰困難，全網(wǎng)火電機(jī)組調(diào)峰壓力大；主汛期全網(wǎng)水電大發(fā)，同時(shí)部分火電廠由于煤質(zhì)差不能滿(mǎn)出力，調(diào)峰困難。但隨著抽水蓄能電廠4臺(tái)抽蓄機(jī)組相繼投產(chǎn)，電網(wǎng)調(diào)峰困難情況得到有效緩解。由圖6可知，4、5和10月份最大負(fù)荷相對(duì)較小，而夏季的7、8月及冬季的11、12和1月份最大負(fù)荷相對(duì)較大；最小負(fù)荷趨勢(shì)基本同最大負(fù)荷保持一致，其中2月份為全年負(fù)荷最低谷。

圖6 2018年某電網(wǎng)月最低負(fù)荷及最高負(fù)荷曲線(xiàn)Fig.6 Minimum and maximum load curves of a power grid in 2018

圖7 2018年某地四季典型日負(fù)荷曲線(xiàn)Fig.7 Typical daily load curve for four seasons in 2018

如圖7所示，該電網(wǎng)日負(fù)荷曲線(xiàn)呈現(xiàn)出雙負(fù)荷高峰特點(diǎn)，第1個(gè)負(fù)荷高峰多出現(xiàn)在上午11：00左右，第2個(gè)負(fù)荷高峰呈現(xiàn)在17：00—19：00，冬季第2個(gè)負(fù)荷高峰時(shí)段多出現(xiàn)在晚間21：00左右。夏季和冬季用電負(fù)荷水平相對(duì)于春季和秋季較高。根據(jù)近幾年負(fù)荷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)情況，日負(fù)荷雙高峰特征由午間最大負(fù)荷比晚間最大負(fù)荷略高逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橥黹g最大負(fù)荷比午間最大負(fù)荷要高。

4 某地新能源消納能力分析

本文以該地區(qū)負(fù)荷特性、風(fēng)光出力特性、水火電出力特性為基礎(chǔ)，并考慮新增電源裝機(jī)情況及負(fù)荷增長(zhǎng)情況，對(duì)該地區(qū)2022年全年8 760 h進(jìn)行生產(chǎn)模擬。

2022年該地區(qū)預(yù)測(cè)的最大負(fù)荷約為33 000 MW；規(guī)劃的光伏總裝機(jī)將達(dá)到2 000 MW；風(fēng)電總裝機(jī)將達(dá)到7 109 MW；火電總裝機(jī)將達(dá)到27 580 MW；水電總裝機(jī)將達(dá)到2 256.7 MW，另有抽水蓄能電廠1座，裝機(jī)容量1 200 MW。水電站出力受當(dāng)年氣象條件影響較大，需綜合考慮豐水期、枯水期、灌溉及降雨量等因素，本次計(jì)算取4—5月為豐水期，2、3、10—12月為枯水期，其余月份為介于豐水期與枯水期之間的平水期。

2022年該地區(qū)新能源消納情況如表1所示，各月棄光、風(fēng)時(shí)段分布情況如表2、3所示。

表1 某地2022年風(fēng)光電量的消納情況Table 1 Electric quantity accommodationof wind and photovoltaic power in 2022

表2 某地電網(wǎng)2022年每月的棄光電量情況Table 2 Monthly photovoltaic energy curtailment in 2022

續(xù)表2

表3 某地電網(wǎng)2022年每月的棄風(fēng)電量情況Table 3 Monthly wind energy curtailment in 2022

根據(jù)該地區(qū)新能源建設(shè)規(guī)劃情況，對(duì)全年8 760 h運(yùn)行情況進(jìn)行生產(chǎn)模擬：2022年，計(jì)算得出棄風(fēng)光電量為189 660 MW·h，棄風(fēng)光率為1.19%；棄風(fēng)電量為189 653 MW·h，棄風(fēng)率為1.35%；年棄光電量為7.37 MW·h，年棄光率為0.003%。

5 結(jié)論

在評(píng)估該地區(qū)新能源裝機(jī)規(guī)劃過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)2022年規(guī)劃新能源裝機(jī)容量遠(yuǎn)未達(dá)到該地區(qū)電網(wǎng)消納可再生能源裝機(jī)容量的極限。在電網(wǎng)端允許風(fēng)電光伏適當(dāng)棄風(fēng)、棄光，適當(dāng)降低電網(wǎng)可靠性，可減小風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站送出至負(fù)荷相關(guān)線(xiàn)路的冗余度，節(jié)省投資；此外，在大規(guī)模新能源接入電網(wǎng)的背景下，研究外送功率與新能源并網(wǎng)的敏感性，通過(guò)合理的外送策略，也可增加新能源的消納。