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    多場(chǎng)景下梯級(jí)水-光-蓄容量配置與優(yōu)化運(yùn)行研究

    2021-05-21 10:04:40胡維昊丁理杰韓曉言鮮喜敏巫里爾沙
    四川電力技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:聯(lián)絡(luò)線梯級(jí)電站

    李 濤,胡維昊,陳 剛,丁理杰,韓曉言,王 勝,鮮喜敏,巫里爾沙,唐 炯

    (1.電子科技大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院,四川 成都 611731;2.國網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院,四川 成都 610041;3.國網(wǎng)四川省電力公司,四川 成都 610041; 4.中電建水電開發(fā)集團(tuán)有限公司,四川 成都 610041)

    0 引 言

    “全面推進(jìn)分布式光伏發(fā)電建設(shè),推動(dòng)多能互補(bǔ)、協(xié)同優(yōu)化的新能源電力綜合開發(fā)”是中國電力發(fā)展“十三五”規(guī)劃的重點(diǎn)任務(wù)之一[1-2]。儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展為大規(guī)模消納新能源提供了保障[3]。在中國西南地區(qū)小水電廣泛分布的河流流域內(nèi),也擁有著較為豐富的太陽能資源;梯級(jí)小水電可以為抽水蓄能電站的建設(shè)運(yùn)行提供便利,而抽水蓄能電站的運(yùn)行也改善了梯級(jí)小水電和光伏電站的出力狀況[4];具備快速調(diào)節(jié)功能[5-6]的抽水蓄能電站與調(diào)節(jié)能力有限[7]的梯級(jí)小水電聯(lián)合互補(bǔ),可以優(yōu)化調(diào)節(jié)光伏發(fā)電的隨機(jī)波動(dòng)性、間歇性[8-10]等出力缺陷:這些均對(duì)發(fā)展水-光-蓄互補(bǔ)發(fā)電提供了有利條件。但目前還沒有針對(duì)性地對(duì)水-光-蓄資源特性進(jìn)行容量配置,導(dǎo)致新能源利用率低、系統(tǒng)外送的穩(wěn)定性較差、經(jīng)濟(jì)效益不高。因此,根據(jù)期望的目標(biāo)合理地優(yōu)化水-光-蓄的容量配置能極大地提高整個(gè)互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益與外送可靠性。

    近年來,發(fā)電系統(tǒng)的容量配置引發(fā)了大量學(xué)者的關(guān)注,因研究背景不同,其優(yōu)化目標(biāo)側(cè)重點(diǎn)也不盡相同:1)文獻(xiàn)[11-13]均以年運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用最小為目標(biāo),但文獻(xiàn)[11]還考慮到了風(fēng)能損失成本和社會(huì)成本,而文獻(xiàn)[13]還考慮了儲(chǔ)能容量和設(shè)備安裝等成本等。文獻(xiàn)[12]針對(duì)鴨型曲線問題提出了以火電機(jī)組啟動(dòng)成本和發(fā)電成本最小化為目標(biāo)的混合系統(tǒng)的優(yōu)化配置模型。2)文獻(xiàn)[14-15]以收益最大為目標(biāo)。文獻(xiàn)[14]以在規(guī)劃期內(nèi)凈現(xiàn)值最大為目標(biāo)建立含分布式光伏與儲(chǔ)能的容量優(yōu)化模型,利用枚舉法求解最優(yōu)的分布式光伏儲(chǔ)能容量。文獻(xiàn)[15]以儲(chǔ)能系統(tǒng)投入前后等效成本(電網(wǎng)調(diào)頻成本和儲(chǔ)能系統(tǒng)投資成本之和)的差值作為等效收益,并以等效收益最大為目標(biāo)函數(shù)建立容量優(yōu)化配置模型。3)文獻(xiàn)[16-19]以系統(tǒng)輸出波動(dòng)最小為目標(biāo)。文獻(xiàn)[16]建立了以梯級(jí)水電、光伏聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)總發(fā)電量最大以及剩余負(fù)荷曲線最平滑為多目標(biāo)的優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[17]考慮水-光互補(bǔ)系統(tǒng)發(fā)電量與出力波動(dòng),研究了其互補(bǔ)系統(tǒng)的短期經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。類似的,文獻(xiàn)[18]考慮光伏并網(wǎng)的波動(dòng)性與抽水蓄能的經(jīng)濟(jì)性,運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法研究了光伏-抽水蓄能的實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[19]以風(fēng)電、光伏、抽水蓄能電站聯(lián)合出力特性跟隨電力系統(tǒng)負(fù)荷特性為目標(biāo)來建立聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型,并分別在常規(guī)情景下(風(fēng)光出力均按照典型周實(shí)際出力數(shù)據(jù))和極端場(chǎng)景(風(fēng)光出力一周內(nèi)每日均出現(xiàn)嚴(yán)重的反調(diào)峰特性)進(jìn)行了運(yùn)行優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果均能實(shí)現(xiàn)風(fēng)光友好消納。

    目前涉及到互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化配置的研究中,對(duì)各類優(yōu)化目標(biāo)均有了較為詳細(xì)的考慮,但仍存在一定不足。具體而言,他們大都是只針對(duì)光、水中一種發(fā)電要素的某種特性展開研究,研究規(guī)劃相對(duì)孤立,考慮因素不夠全面。包含梯級(jí)水電站、光伏電站、抽水蓄能電站的多種清潔能源聯(lián)合互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng),目前研究中對(duì)其各種發(fā)電要素的互補(bǔ)性研究、容量配比規(guī)劃、聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行、協(xié)同調(diào)度策略等關(guān)鍵問題研究較少。

    下面以梯級(jí)水-光-蓄容量優(yōu)化配置為研究對(duì)象,考慮到光伏出力波動(dòng)頻繁且時(shí)間尺度小,提出以互補(bǔ)電站收益最大為外層目標(biāo)和外送波動(dòng)最小優(yōu)化目標(biāo)為內(nèi)層目標(biāo)的雙層優(yōu)化模型。對(duì)具有強(qiáng)耦合、非凸以及非線性特性雙層規(guī)劃問題,采用改進(jìn)型粒子群(PSO)算法求解上層的非凸規(guī)劃問題;而下層的運(yùn)行優(yōu)化問題,將非線性潮流約束進(jìn)行松弛后通過調(diào)用Cplex 優(yōu)化軟件內(nèi)置的二階錐規(guī)劃方法,保證計(jì)算的快速性和優(yōu)化的準(zhǔn)確性。最后,在分鐘時(shí)間尺度的不同場(chǎng)景下,對(duì)所建立優(yōu)化配置模型的正確性和可行性進(jìn)行了分析。

    1 容量配置雙層優(yōu)化模型

    考慮將水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置分解為由收益層和運(yùn)行層構(gòu)成的雙層優(yōu)化模型以準(zhǔn)確描述容量配置問題。由于抽水蓄能電站和水電站的長期規(guī)劃與短期運(yùn)行方案相互聯(lián)系,形成相互耦合的規(guī)劃層與運(yùn)行層,雙層優(yōu)化模型為

    (1)

    式中:C(·)和c(·)分別為上、下層目標(biāo)函數(shù);w為下層最優(yōu)值;R(·)和H(·)分別為上層等式、不等式約束;r(·)和h(·)分別為下層等式、不等式約束;xrev和xope分別為上層和下層決策變量[20]。

    1.1 上層優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

    定義水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)收益為上層目標(biāo)函數(shù),該目標(biāo)由其實(shí)際賣電產(chǎn)生的收益減去系統(tǒng)的投資成本。投資成本采用全壽命周期凈現(xiàn)值計(jì)算[21],代表水-光-蓄系統(tǒng)在整個(gè)壽命周期內(nèi)的凈費(fèi)用,其值的大小可以體現(xiàn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性,可以用系統(tǒng)整個(gè)壽命周期內(nèi)所產(chǎn)生的成本和收入的差值表示。其中,系統(tǒng)成本包含初始化投資、運(yùn)行維護(hù)、設(shè)備的更新費(fèi)用;系統(tǒng)收入即為設(shè)備殘余價(jià)值。其表達(dá)式為

    (2)

    式中:k為系統(tǒng)工程壽命,元/a;r為折舊率;C(k)為第k年系統(tǒng)成本,元/a;kch為聯(lián)絡(luò)線上最大功率波動(dòng)率,%;β為聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)懲罰系數(shù),%/元。

    C(k)的計(jì)算表達(dá)式為

    C(k)=CI+CR(k)+CM(k)

    (3)

    式中:CI為系統(tǒng)建設(shè)成本;CR(k)為第k年設(shè)備更新費(fèi)用;CM(k)為第k年的設(shè)備維護(hù)費(fèi)用。各變量的具體計(jì)算如式(4)。

    (4)

    1.2 約束條件

    考慮受到地理環(huán)境影響,水-光-蓄各主體的裝機(jī)容量約束為

    (5)

    1.3 下層優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

    下層優(yōu)化目標(biāo)主要為運(yùn)行優(yōu)化,由于光伏出力波動(dòng)頻繁且時(shí)間尺度小,小時(shí)級(jí)時(shí)間尺度下得到的容量配置結(jié)果難以滿足實(shí)際應(yīng)用,為此提出考慮分鐘時(shí)間尺度下的優(yōu)化運(yùn)行建模。

    利用梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度和抽水蓄能電站的靈活抽水/發(fā)電特性,采用分鐘級(jí)控制模型實(shí)現(xiàn)對(duì)波動(dòng)性的調(diào)控。提高系統(tǒng)出力的互補(bǔ)性能,減小系統(tǒng)外送功率的波動(dòng)性。

    minF=minkch

    (6)

    式中,kch為聯(lián)絡(luò)線上最大功率波動(dòng)率。

    (7)

    (8)

    2 優(yōu)化算法

    在考慮水-光-蓄系統(tǒng)的投資成本前提下,通過水電和抽水蓄能的運(yùn)行方式來降低聯(lián)絡(luò)線上的波動(dòng),從而提升水-光-蓄系統(tǒng)外送能力,降低水-光-蓄系統(tǒng)對(duì)主網(wǎng)的不利影響。但是系統(tǒng)收益與聯(lián)絡(luò)線上的波動(dòng)性是兩個(gè)博弈的目標(biāo),且投資成本可以看成是一個(gè)規(guī)劃問題,波動(dòng)性可以看成是一個(gè)運(yùn)行問題,二者相互關(guān)聯(lián)、相互影響??蓪⑦@兩個(gè)不同性質(zhì)的優(yōu)化問題描述為一個(gè)雙層規(guī)劃問題,采用雙層規(guī)劃結(jié)構(gòu),如圖1所示。即在上層模型中,以水-光-蓄的投資成本為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化其容量配置,并將其規(guī)劃方案傳入下層模型;在下層模型中考慮水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)外送功率波動(dòng)情況,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行,然后將外送功率波動(dòng)罰金返回到上層模型,從而構(gòu)成雙層模型的目標(biāo)函數(shù)?;谏鲜鲅h(huán)過程不斷迭代,直至獲得上層目標(biāo)函數(shù)最小值,然后,輸出配置結(jié)果與優(yōu)化運(yùn)行策略。

    雙層規(guī)劃是雙層決策的分層優(yōu)化問題[22]。通過中間變量將模型中上、下層中各自優(yōu)化目標(biāo)與約束條件進(jìn)行耦合聯(lián)系,并實(shí)現(xiàn)雙層問題的分層求解。

    圖1 雙層規(guī)劃結(jié)構(gòu)

    上層容量配置中,目前相關(guān)文獻(xiàn)多使用啟發(fā)式算法[23]求解。其中,粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法具有基于整體優(yōu)化搜索特性,且算法結(jié)構(gòu)簡單、容易實(shí)現(xiàn),具有良好的工程應(yīng)用價(jià)值??紤]到電站建設(shè)的工程性質(zhì),其裝機(jī)容量多為整數(shù),因此,應(yīng)用整數(shù)型PSO算法求解上層模型中容量配置問題。所謂整數(shù)型PSO,是在標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的基礎(chǔ)上,對(duì)其迭代過程中的位置與速度均限制為整數(shù),從而得到整數(shù)優(yōu)化結(jié)果。PSO算法的速度與位置更新公式見文獻(xiàn)[23],這里將不在贅述。此外,在所建立的梯級(jí)水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)的容量配置與優(yōu)化運(yùn)行雙層模型中,上層容量配置方案中具體參數(shù)為:梯級(jí)水電站裝機(jī)容量、光伏電站裝機(jī)容量以及抽水蓄能電站裝機(jī)容量。

    下層優(yōu)化問題主要以100%消納光伏為前提,考慮梯級(jí)水電站和抽水蓄能電站的最優(yōu)運(yùn)行策略,并將非線性潮流約束進(jìn)行松弛后,通過調(diào)用Cplex 優(yōu)化軟件內(nèi)置的二階錐規(guī)劃方法對(duì)其進(jìn)行快速求解,然后將下層運(yùn)行結(jié)果反饋至上層目標(biāo)函數(shù)中。這種上層問題采用啟發(fā)式算法與下層問題使用經(jīng)典的線性算法相結(jié)合的方式,保證了雙層模型求解的時(shí)間效率。雙層優(yōu)化的流程如圖2所示。詳細(xì)執(zhí)行步驟如下:

    2)計(jì)算粒子適應(yīng)度值。計(jì)算上層目標(biāo)函數(shù)值,并基于SQP 算法求解下層運(yùn)行優(yōu)化模型;然后返回到上層,由公式(2) 計(jì)算粒子適應(yīng)度值。

    3)搜索全局最優(yōu)適應(yīng)度值。

    4)判斷是否滿足迭代退出條件。若滿足,則輸出容量配置與優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果并結(jié)束;反之,則繼續(xù)。

    5)更新粒子的速度與位置?;诋?dāng)前粒子的全局最優(yōu)與局部最優(yōu)值,更新粒子速度與位置。

    6)更新粒子適應(yīng)度值?;谛碌奈恢迷俅握{(diào)用下層模型并返回外送功率波動(dòng)罰金。

    7)迭代次數(shù)加一。

    8)重復(fù)步驟3至步驟7。

    圖2 基于PSO-SQP算法的雙層優(yōu)化流程

    3 算例分析

    3.1 算例說明

    梯級(jí)水電站在實(shí)際運(yùn)行中,具有不可頻繁進(jìn)行調(diào)控的特性;在下層優(yōu)化運(yùn)行問題中,由于水電裝機(jī)容量相對(duì)于抽水蓄能較大,但抽水蓄能電站具備快速正反轉(zhuǎn)能力:因此,在抑制聯(lián)絡(luò)線上功率波動(dòng)時(shí),對(duì)水電站和抽水蓄能電站進(jìn)行分級(jí)優(yōu)化控制,即水電站參與一次調(diào)節(jié)抑制低頻大功率波動(dòng),抽水蓄能電站參與二次調(diào)節(jié)抑制高頻尖峰功率波動(dòng)。定義抽水蓄能電站的發(fā)電功率為正,抽水功率為負(fù)。梯級(jí)水電站相互間存在一定的時(shí)延。

    為提高下層模型優(yōu)化效率,對(duì)規(guī)劃區(qū)域收集到的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析[24],并提煉出典型的3類運(yùn)行場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析,場(chǎng)景定義見表1。

    表1 場(chǎng)景定義

    3.2 結(jié)果分析

    3.2.1 水-光-蓄上層容量配置結(jié)果

    在處理器為Inter(R) Core(TM) i 9-9820X CPU @ 3.30 GHz的硬件平臺(tái)上,根據(jù)第1章所定義的優(yōu)化目標(biāo),利用PYTHON/Cplex工具包編程實(shí)現(xiàn)了第2章中給出的算法流程圖及執(zhí)行步驟;經(jīng)過迭代尋優(yōu)得到了水-光-蓄的最優(yōu)容量配置結(jié)果見表2。

    表2 最優(yōu)容量配置結(jié)果

    3.2.2 水-光-蓄下層最優(yōu)運(yùn)行結(jié)果

    由圖3可以看出,不同場(chǎng)景的光伏出力在分鐘級(jí)下其波動(dòng)非常頻繁,而本地負(fù)荷在一天中變化較為緩慢[25]。因此,在水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)滿足本地負(fù)荷需求之外,聯(lián)絡(luò)線上的外送功率必然存在波動(dòng)現(xiàn)象。不過,電廠所定義的下層優(yōu)化運(yùn)行策略,梯級(jí)水電站參與緩解了小部分的功率波動(dòng),即實(shí)現(xiàn)對(duì)外送功率波動(dòng)的一次調(diào)節(jié)。

    在最優(yōu)容量配置的基礎(chǔ)上,抽水蓄能電站作為一種柔性負(fù)荷能夠靈活受控并工作在抽水和發(fā)電兩種狀態(tài),能更好地緩解波動(dòng)性。由圖4可知,本地負(fù)荷在夜間處于低谷且光伏發(fā)電量為0,因此抽水蓄能電站工作在抽水模式以消納聯(lián)絡(luò)線上多余的外送功率;而在白天光伏電站出力波動(dòng)較為劇烈時(shí),抽水蓄能電站在抽水和發(fā)電兩種模式切換以保證外送功率平滑。

    圖5分析了不同場(chǎng)景下優(yōu)化前后聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)情況,對(duì)比3種場(chǎng)景可知:聯(lián)絡(luò)線外送功率波動(dòng)的主要成因是光伏出力的波動(dòng)引起的;場(chǎng)景1即雨天光伏電站出力較小,即便抽水蓄能電站不參與調(diào)節(jié),外送功率波動(dòng)也不超過±15 MW/min;外送功率波動(dòng)最嚴(yán)的場(chǎng)景為晴天,由于云朵隨機(jī)移動(dòng)引起光伏電站出力間歇性波動(dòng),無抽水蓄能電站參與調(diào)節(jié)時(shí)導(dǎo)致聯(lián)絡(luò)線最大功率波動(dòng)接近30 MW/min。但是,通過優(yōu)化調(diào)度抽水蓄能電站的運(yùn)行后,使得3種場(chǎng)景下聯(lián)絡(luò)線外送功率波動(dòng)均被限制在±5 MW/min之內(nèi);提高了水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)外送能力。

    圖3 不同場(chǎng)景下水電站參與一次調(diào)節(jié)的出力曲線

    圖4 不同場(chǎng)景下抽水蓄能電站的運(yùn)行行為

    圖5 不同場(chǎng)景下優(yōu)化前后聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)

    3.3 對(duì)比分析

    表3對(duì)比分析了抽水蓄能電站在不同裝機(jī)容量下,聯(lián)絡(luò)線外送功率波動(dòng)率與抽水蓄能電站投資成本的變化趨勢(shì)。由對(duì)比結(jié)果可知,隨著裝機(jī)容量的增加,聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)率幾乎呈現(xiàn)指數(shù)趨勢(shì)下降,但是,隨著抽水蓄能電站裝機(jī)容量的增加,其投資成本必然變高。

    表3 不同抽水蓄能電站裝機(jī)容量下波動(dòng)率

    表4 抽水蓄能電站不同裝機(jī)容量范圍的投資效益

    引入容量配置效益量化指標(biāo)投資效益,其定義為:3種場(chǎng)景中波動(dòng)率下降最大值與抽水蓄能投資成本增加值之比。表4給出了抽水蓄能不同裝機(jī)容量變化范圍下,3種場(chǎng)景中波動(dòng)率最大下降量以及抽水蓄能的投資效益。隨著抽水蓄能裝機(jī)容量的增加,并網(wǎng)點(diǎn)功率波動(dòng)率下降量逐漸減緩;此外,可清晰地看到3~5 MW變化范圍下的投資效益為0.004 4%/萬元,均高于0~3 MW和5~7 MW時(shí)的投資效益,即配置5 MW抽水蓄能電站的投資效益最高,且能夠?qū)⑺袌?chǎng)景下外送功率波動(dòng)限制在8%以內(nèi)。上述分析驗(yàn)證了所提出的多場(chǎng)景下梯級(jí)水-光-蓄容量配置與優(yōu)化運(yùn)行的準(zhǔn)確性與合理性。

    4 結(jié) 語

    針對(duì)梯級(jí)水-光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng),從互補(bǔ)系統(tǒng)容量配置與優(yōu)化運(yùn)行等角度出發(fā),研究了多場(chǎng)景下梯級(jí)水-光-蓄容量配置與優(yōu)化運(yùn)行的雙層規(guī)劃問題。算例分析表明:

    1)在三級(jí)水電站總裝機(jī)容量141 MW和光伏裝機(jī)容量100 MW條件下,晴天僅靠水電站參與調(diào)節(jié)光伏功率波動(dòng)時(shí),互補(bǔ)系統(tǒng)外送功率每分鐘波動(dòng)量高達(dá)20%左右。

    2)水電站參與一次調(diào)節(jié)、抽水蓄能參與二次調(diào)節(jié),可使得3種場(chǎng)景下聯(lián)絡(luò)線外送功率波動(dòng)均被限制在±5 MW/min之內(nèi),互補(bǔ)系統(tǒng)最大外送功率波動(dòng)率僅為7.8%。

    3)通過投資效益分析,突出了互補(bǔ)系統(tǒng)配置5 MW抽水蓄能電站的優(yōu)越性,驗(yàn)證了互補(bǔ)系統(tǒng)容量配置與優(yōu)化運(yùn)行的準(zhǔn)確性與合理性。

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