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    風(fēng)-光-火-抽蓄聯(lián)合系統(tǒng)中抽水蓄能電站最佳容量配置

    2021-11-17 11:49:58程孟增唐一金商文穎滿林坤張南張娜李泓澤
    電力建設(shè) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:成本優(yōu)化模型

    程孟增,唐一金,商文穎,滿林坤,張南,張娜,李泓澤

    (1. 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,沈陽(yáng)市 110015;2. 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京市 102206;3. 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司檢修分公司,沈陽(yáng)市 110015)

    0 引 言

    在全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻的大背景下[1-2],大力發(fā)展風(fēng)電、光伏是支撐“30·60”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的有效途徑之一。截至2020年底,我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)2.8億kW,光伏裝機(jī)2.5億kW,位居全球首位[3]。但伴隨新能源的大規(guī)模并網(wǎng),其間歇性、波動(dòng)性、反調(diào)峰性,也給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成了極大的壓力,電網(wǎng)需要更多的平衡電源容量[4-5]。抽水蓄能電站作為優(yōu)質(zhì)調(diào)節(jié)電源,能夠有效改善大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)帶來(lái)的反調(diào)峰特性,起到削峰填谷的作用[6-7],在保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí),對(duì)于最大限度實(shí)現(xiàn)新能源消納具有不可或缺的作用。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)含抽水蓄能電站的混合能源系統(tǒng)運(yùn)行及容量配置已有大量研究。文獻(xiàn)[8-11]從經(jīng)濟(jì)與環(huán)境角度把棄風(fēng)電量、發(fā)電成本、污染物懲罰成本、棄電懲罰成本等最小作為目標(biāo),建立了含抽水蓄能的混合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,并采用Yalmip工具箱、遺傳算法、粒子群算法等進(jìn)行求解,但上述文獻(xiàn)未考慮抽蓄容量配置與調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化策略之間的協(xié)調(diào)關(guān)系。

    目前,對(duì)于抽水蓄能容量規(guī)劃最常規(guī)的方法是以系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)性和可靠性作為指標(biāo),配合常規(guī)機(jī)組平衡地區(qū)負(fù)荷峰谷差,通過(guò)評(píng)價(jià)或運(yùn)行優(yōu)化的方法,得出抽蓄容量配置。文獻(xiàn)[12-14]通過(guò)選取容量效益、節(jié)煤效益、調(diào)峰容量比等經(jīng)濟(jì)性與技術(shù)性指標(biāo),采用主成分分析模型、貝葉斯模型、熵理論對(duì)不同容量的抽水蓄能電站進(jìn)行評(píng)價(jià),從而得出抽水蓄能電站的最佳容量配置。

    以上研究?jī)H考慮抽蓄與新能源互補(bǔ),而實(shí)際系統(tǒng)中占比最大的是火電,也需要考慮抽蓄與常規(guī)機(jī)組配合。文獻(xiàn)[15]基于雙層規(guī)劃理論,構(gòu)建了光伏/小水電/抽水蓄能容量配置模型,上層以系統(tǒng)投資成本最小為目標(biāo),下層以售電收益最大為目標(biāo),但該文獻(xiàn)主要針對(duì)火電比重較小的四川電網(wǎng)為研究對(duì)象,對(duì)我國(guó)其他大多數(shù)火電比重較大的電網(wǎng),其參考借鑒價(jià)值有限。

    針對(duì)上述文獻(xiàn)的不足,本文從抽蓄容量配置與火電機(jī)組協(xié)調(diào)運(yùn)行角度出發(fā),構(gòu)建抽水蓄能電站最佳容量配置雙層規(guī)劃模型。上層以最大限度減少棄風(fēng)、棄光電量之和為目標(biāo)確定抽水蓄能電站容量配置,下層基于上層容量配置,以追求經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境價(jià)值的最大化為目標(biāo),同時(shí)改善系統(tǒng)運(yùn)行條件,采用基于Tent映射混沌優(yōu)化的改進(jìn)灰狼算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,最終得到特定聯(lián)合系統(tǒng)中抽水蓄能電站的最佳容量配置與基于典型日的調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果。

    1 雙層規(guī)劃模型構(gòu)建

    雙層規(guī)劃模型構(gòu)建的基本思路如圖1所示。上層為容量配置問(wèn)題,為下層提供抽水蓄能電站容量的規(guī)劃方案,下層為優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,通過(guò)最優(yōu)功率分配,使得既定容量下的抽水蓄能電站實(shí)現(xiàn)聯(lián)合系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境價(jià)值和系統(tǒng)運(yùn)行狀況改善方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,同時(shí)將優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果反饋給上層,檢驗(yàn)在該運(yùn)行策略下抽水蓄能電站的容量配置是否合理。

    圖1 雙層優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of the two-layer optimization model

    1.1 上層優(yōu)化模型

    1.1.1 目標(biāo)函數(shù)

    上層優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)為聯(lián)合系統(tǒng)中棄風(fēng)、棄光電量之和最小,以此來(lái)確定系統(tǒng)所需抽水蓄能電站的容量配置。影響棄風(fēng)、棄光電量之和的主要因素包括火電、風(fēng)光運(yùn)行約束等,具體表示為:

    (1)

    式中:Fq為棄風(fēng)、棄光電量之和;T為一天的時(shí)長(zhǎng);Δt為優(yōu)化時(shí)間尺度;Pw-q(t)、Ppv-q(t)分別為t時(shí)段棄風(fēng)、棄光功率。

    關(guān)于棄風(fēng)電量的表征:當(dāng)t時(shí)刻風(fēng)資源的可用功率小于系統(tǒng)的風(fēng)電裝機(jī)容量時(shí),棄風(fēng)電量表征為t時(shí)刻的風(fēng)電可用功率與風(fēng)電機(jī)組實(shí)際出力之差乘以時(shí)長(zhǎng);而當(dāng)t時(shí)刻風(fēng)資源的可用功率大于系統(tǒng)的風(fēng)電裝機(jī)容量時(shí),棄風(fēng)電量表征為風(fēng)電裝機(jī)容量與t時(shí)刻實(shí)際出力之差乘以時(shí)長(zhǎng)。光伏的棄光電量表征類似,因此棄風(fēng)、棄光電量為:

    (2)

    (3)

    式中:Pw-y(t)、Ppv-y(t)分別為t時(shí)段風(fēng)電和光伏的可用功率預(yù)測(cè)值;Pw(t)、Ppv(t)分別為風(fēng)電、光伏在t時(shí)段的實(shí)際出力;Pw-power、Ppv-power分別為風(fēng)電、光伏的裝機(jī)容量。

    為最大化發(fā)揮抽水蓄能電站的調(diào)節(jié)作用,抽水蓄能電站在負(fù)荷低谷時(shí)滿功率抽水,因此,在負(fù)荷低谷時(shí)抽水蓄能的抽水負(fù)荷也就是其容量配置,具體表示為:

    (4)

    1.1.2 約束條件

    1)火電機(jī)組約束。

    出力約束為:

    (5)

    爬坡約束為:

    (6)

    2)風(fēng)電、光伏機(jī)組約束。

    0≤Pw(t)≤Pw-power

    (7)

    0≤Ppv(t)≤Ppv-power

    (8)

    3)抽水蓄能最小功率約束。

    在任一時(shí)刻t,抽水蓄能的裝機(jī)容量應(yīng)大于這一時(shí)刻的棄風(fēng)、棄光功率,因此須滿足最小功率約束:

    Pps-power≥Pw-q(t)+Ppv-q(t)

    (9)

    1.2 下層優(yōu)化模型

    1.2.1 目標(biāo)函數(shù)

    下層優(yōu)化目標(biāo)是聯(lián)合系統(tǒng)在上層給定的容量配置下,通過(guò)最優(yōu)功率分配,來(lái)實(shí)現(xiàn)抽水蓄能電站對(duì)聯(lián)合系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度,旨在最大化系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境價(jià)值,并改善系統(tǒng)運(yùn)行條件,影響下層目標(biāo)的主要因素包括系統(tǒng)功率平衡約束,電量平衡約束,旋轉(zhuǎn)備用約束,火電、風(fēng)光機(jī)組、抽水蓄能的運(yùn)行約束等。

    1)聯(lián)合系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益。

    聯(lián)合系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益以系統(tǒng)內(nèi)各類主體發(fā)電利潤(rùn)之和最大化來(lái)表征,表示為:

    maxFJJ=Fin-Fcost

    (10)

    式中:FJJ為聯(lián)合系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益;Fin為系統(tǒng)發(fā)電收入;Fcost為系統(tǒng)運(yùn)行成本。

    聯(lián)合系統(tǒng)中抽水蓄能電站容量占比越大,運(yùn)行調(diào)度空間越大,但是其投資成本也就越大,若抽水蓄能電站未能在壽命周期內(nèi)收回成本,就會(huì)降低抽水蓄能電站投資建廠的積極性,因此,本文把抽水蓄能電站的建造成本分?jǐn)偟矫咳眨尤氤樗钅茈娬镜娜者\(yùn)行成本。抽水蓄能電站建造成本表示為:

    (11)

    式中:FNPC為建造抽水蓄能電站的總成本;Cps-power為抽蓄電站裝機(jī)容量的單價(jià);Tcycle為抽蓄機(jī)組的全壽命周期;Crep為抽水蓄能機(jī)組的替換成本;r為折現(xiàn)率;Com-ps為抽水蓄能電站每年運(yùn)行維護(hù)成本。本文為簡(jiǎn)化模型,假設(shè)上下水庫(kù)建造成本折入抽蓄機(jī)組的單價(jià)。

    在調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化過(guò)程中,因固定成本對(duì)優(yōu)化結(jié)果沒(méi)有影響,因此除抽水蓄能機(jī)組外,其他機(jī)組的發(fā)電成本僅考慮其運(yùn)行成本,火電機(jī)組運(yùn)行成本主要為燃煤成本,為凸性非線性二次函數(shù)[16];抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行成本為在負(fù)荷低谷時(shí)的抽水用電成本與每日分?jǐn)偟慕ㄔ斐杀荆僭O(shè)風(fēng)電、光伏機(jī)組運(yùn)行成本為0,系統(tǒng)運(yùn)行成本具體表示為:

    (12)

    式中:Fcost-h為火電運(yùn)行成本;Fcost-ps為抽水蓄能運(yùn)行成本;ai、bi、ci為第i臺(tái)火電機(jī)組的燃煤費(fèi)用系數(shù);St為t時(shí)段電價(jià);τ為抽水蓄能機(jī)組的能量轉(zhuǎn)換效率;Pps(t)為抽水蓄能機(jī)組在t時(shí)段的輸出功率;ups表示抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行狀態(tài),1表示發(fā)電,-1表示抽水,0表示停運(yùn)。

    系統(tǒng)運(yùn)行收入是指各主體售電收入之和與抽水蓄能機(jī)組調(diào)峰所得收入,表示為:

    (13)

    式中:Fin-h、Fin-w、Fin-pv、Fin-ps分別為火電、風(fēng)電、光伏、抽水蓄能電站的售電收入;Sh、Sw、Spv分別為火電、風(fēng)電、光伏平均上網(wǎng)電價(jià);Stf為抽水蓄能電站參與調(diào)峰輔助服務(wù)的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)。

    2)環(huán)境價(jià)值。

    環(huán)境價(jià)值是指消納風(fēng)、光、抽水蓄能等清潔能源替代火電機(jī)組發(fā)電產(chǎn)生的污染物減排所帶來(lái)的價(jià)值,具體表示為:

    (14)

    式中:FHJ為系統(tǒng)的環(huán)境價(jià)值;θ為單位電量煤耗;Cpf為單位污染物減排的價(jià)值,取365.9元/t[17]。

    3)改善系統(tǒng)運(yùn)行條件。

    抽水蓄能電站既可發(fā)電進(jìn)行削峰,也可抽水進(jìn)行填谷,具有靈活的調(diào)節(jié)能力,很好地彌補(bǔ)了風(fēng)電的反調(diào)峰特性,能夠有效平滑聯(lián)合系統(tǒng)的負(fù)荷曲線,改善系統(tǒng)運(yùn)行條件。本文用抽蓄、風(fēng)電、光伏入網(wǎng)后剩余負(fù)荷的標(biāo)準(zhǔn)差最小,作為改善系統(tǒng)運(yùn)行條件的目標(biāo)。

    (15)

    Prem(t)=PD(t)-Pw(t)-Ppv(t)-upsPps(t)

    (16)

    式中:σrem表征系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化效果,具體以抽蓄、風(fēng)電、光伏入網(wǎng)后剩余負(fù)荷的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)表示;Prem(t)為t時(shí)段的總負(fù)荷與風(fēng)光、抽蓄出力之差。

    1.2.2 約束條件

    1)系統(tǒng)功率平衡約束。

    (17)

    2)電量平衡約束。

    (18)

    3)正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用約束。

    由于風(fēng)光出力具有隨機(jī)波動(dòng)性,且預(yù)測(cè)精度較低,因此,須預(yù)留備用以平衡預(yù)測(cè)值與實(shí)際出力的偏差。當(dāng)出力不足時(shí),棄風(fēng)、棄光功率可重新投入使用,因此可作為正旋轉(zhuǎn)備用,本文不考慮風(fēng)光作為負(fù)旋轉(zhuǎn)備用。

    (19)

    4)抽水蓄能機(jī)組約束。

    出力約束為:

    0≤Pps(t)≤Pps-power

    (20)

    能量平衡約束為:

    (21)

    水庫(kù)庫(kù)容約束為:

    (22)

    除滿足上述約束條件外,還應(yīng)滿足火電、風(fēng)電、光伏的運(yùn)行約束,具體見(jiàn)式(5)—(8)。

    2 雙層規(guī)劃模型的求解

    本文建立了主從遞階關(guān)系的雙層優(yōu)化模型,上層模型為單目標(biāo)多約束問(wèn)題,下層為多目標(biāo)多約束問(wèn)題,非線性較強(qiáng),本文采用基于Tent映射混沌優(yōu)化的改進(jìn)灰狼算法求解雙層目標(biāo)函數(shù)。在處理多目標(biāo)問(wèn)題時(shí),粒子群算法、遺傳算法等啟發(fā)式算法得到了廣泛應(yīng)用[15,18-20],但存在局部最優(yōu)問(wèn)題?;依莾?yōu)化(grey wolf optimizer,GWO)算法是一種新群體智能優(yōu)化算法[21],相較于其他啟發(fā)式算法,具有參數(shù)設(shè)置簡(jiǎn)單、無(wú)導(dǎo)數(shù)機(jī)制和避免局部最優(yōu)的優(yōu)點(diǎn)。在該算法中,灰狼種群具有嚴(yán)格的社會(huì)等級(jí)制度,在金字塔頂端的稱為α狼,是最合適的解決方案,第二和第三最佳解決方案被稱為β狼和δ狼,其余候選解決方案稱為γ狼,在GWO算法中,狩獵是由α狼引導(dǎo)β狼和δ狼,其余γ狼跟隨這3只狼尋找全局最優(yōu)解。

    傳統(tǒng)灰狼算法優(yōu)化時(shí)的初始種群具有隨機(jī)性,且分布不均勻,因此,可以利用混沌優(yōu)化的遍歷性、規(guī)律性優(yōu)點(diǎn),來(lái)改善種群的尋優(yōu)搜索能力[20]。較為常見(jiàn)的混沌映射有Logistic映射與Tent映射,文獻(xiàn)[21]證明了Tent映射比Logistic映射具有更強(qiáng)的遍歷性,改進(jìn)后的Tent映射為:

    (23)

    式中:xt為第t次迭代后灰狼所處位置。

    (24)

    式中:xmax,j和xmin,j分別為第j維變量的搜索上、下界。

    (25)

    在基于Tent映射混沌優(yōu)化的改進(jìn)灰狼算法獲得Pareto前沿后,通過(guò)距離烏托邦點(diǎn)最短來(lái)確定最優(yōu)解。烏托邦點(diǎn)假設(shè)所有目標(biāo)同時(shí)最大化,由于目標(biāo)函數(shù)之間存在折中關(guān)系,因此無(wú)法獲得多目標(biāo)的烏托邦點(diǎn),但可以把單個(gè)目標(biāo)的烏托邦點(diǎn)作為參考點(diǎn),通過(guò)式(26),其最小值作為折中最優(yōu)解[22]。所有優(yōu)化目標(biāo)應(yīng)用等效權(quán)重。

    min‖F(xiàn)pareto-Fu‖p

    (26)

    式中:Fpareto為帕累托最優(yōu)解;Fu為烏托邦點(diǎn);‖·‖p表示p范數(shù)。

    基于Tent映射混沌優(yōu)化的GWO算法的流程如圖2所示。

    圖2 基于Tent映射混沌優(yōu)化的GWO算法求解流程Fig.2 The solution flow of GWO algorithm based on Tent mapping chaos optimization

    3 算例分析

    3.1 算例參數(shù)

    為驗(yàn)證模型的有效性與算法的適用性,本文選取文獻(xiàn)[12]冬季與夏季典型日?qǐng)鼍皩?duì)聯(lián)合系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度分析,典型日優(yōu)化周期T=24 h,優(yōu)化時(shí)間尺度Δt=15 min,系統(tǒng)配備總裝機(jī)容量為1 000 MW的火電機(jī)組、總裝機(jī)容量為400 MW的風(fēng)電機(jī)組、總裝機(jī)容量為100 MW的光伏機(jī)組和待優(yōu)化確定的抽水蓄能裝機(jī)容量。典型日負(fù)荷、風(fēng)電、光伏預(yù)測(cè)出力如圖3所示,風(fēng)、光、火上網(wǎng)電價(jià)與分時(shí)電價(jià)如圖4所示,電價(jià)取自文獻(xiàn)[23],火電機(jī)組及抽水蓄能機(jī)組技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)見(jiàn)表1—2。

    表1 火電機(jī)組技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)Table 1 Technical and economic parameters of thermal power units

    圖4 風(fēng)、光、火上網(wǎng)電價(jià)與分時(shí)電價(jià)Fig.4 Electricity of prices of wind, photovoltaic, thermal power and time-of-use electricity price

    由圖3可知,夏季日負(fù)荷曲線略高于冬季,冬季風(fēng)資源相較于夏季更豐富,夏季光伏資源相較于冬季更豐富。在負(fù)荷低谷時(shí),風(fēng)資源豐富,且中午出力低于早晚,具有反調(diào)峰特性。光伏出力大致與典型日負(fù)荷一致,有較強(qiáng)的負(fù)荷跟蹤能力,具有正調(diào)峰特性。

    圖3 冬季、夏季典型日負(fù)荷、風(fēng)電、光伏出力Fig.3 Typical daily loads, wind power and photovoltaic output in winter and summer

    3.2 抽水蓄能電站容量配置結(jié)果分析

    算例中由于光伏裝機(jī)容量較小且光伏具有正調(diào)峰特性,本文假設(shè)光伏優(yōu)先于風(fēng)電入網(wǎng),因此,要獲得抽水蓄能的最佳容量配置,即最小化棄風(fēng)電量。圖5為冬季、夏季典型日風(fēng)電棄風(fēng)電量。冬季典型日最大棄風(fēng)功率為277 MW,夏季典型日最大棄風(fēng)功率為119 MW,當(dāng)抽水蓄能裝機(jī)容量280 MW時(shí),可滿足最大棄風(fēng)功率,此時(shí),占風(fēng)電裝機(jī)容量的70%。上層模型為下層提供4種容量配置規(guī)劃方案,分別為占風(fēng)電裝機(jī)容量的80%、70%、60%和50%,也即抽水蓄能裝機(jī)容量分別為320、280、240、200 MW,在這4種情景下對(duì)聯(lián)合系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化。

    圖5 冬季、夏季典型日風(fēng)電棄風(fēng)電量Fig.5 Wind power abandoned on a typical day in winter and summer

    表2 抽水蓄能機(jī)組技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)Table 2 Technical and economic parameters of pumped-storage units

    3.3 典型日運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果分析

    通過(guò)基于Tent映射混沌優(yōu)化的GWO算法,分別對(duì)4種含不同容量的抽水蓄能電站在聯(lián)合系統(tǒng)中的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化模型進(jìn)行求解,無(wú)抽蓄典型日運(yùn)行調(diào)度結(jié)果如圖6所示,圖7—10分別為裝機(jī)容量為320、280、240、200 MW的抽水蓄能電站在聯(lián)合系統(tǒng)中的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果。下層模型求解結(jié)果表明,聯(lián)合系統(tǒng)中加入抽蓄后能夠有效減少棄風(fēng)電量,降低火電機(jī)組出力的波動(dòng)性,減小負(fù)荷峰谷差。相比較下,抽水蓄能電站容量為320 MW與280 MW的調(diào)節(jié)能力更優(yōu)。

    圖6 無(wú)抽蓄系統(tǒng)典型日運(yùn)行調(diào)度結(jié)果Fig.6 Typical daily operation scheduling results without pumping-storage system

    圖7 抽水蓄能電站容量為320 MW下聯(lián)合系統(tǒng)典型日運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果Fig.7 Optimal results of typical daily operation scheduling of the combined system with a pumped-storage power station of 320 MW

    不同容量配置下典型日系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益結(jié)果及抽蓄電站建造成本回收期如表3、表4所示。由表3、4可知,在加入抽水蓄能電站后,聯(lián)合系統(tǒng)能夠獲得顯著的經(jīng)濟(jì)效益,抽蓄容量在滿足最大棄風(fēng)功率后,增加抽蓄容量會(huì)提高建造成本,從而降低收益。除聯(lián)合系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益外,抽水蓄能電站的成本回收年限也是系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的重要指標(biāo)。經(jīng)基于Tent映射混沌優(yōu)化的改進(jìn)灰狼算法收斂到最優(yōu)值,在4種容量配置下,抽水蓄能電站的回收年限都沒(méi)超過(guò)7年,但如果抽蓄無(wú)調(diào)峰收入,其回收年限會(huì)大大增加,說(shuō)明輔助服務(wù)收入是抽水蓄能電站成本疏導(dǎo)的重要途徑。4種容量配置下,抽水蓄能電站容量為280 MW時(shí)經(jīng)濟(jì)效益最佳。

    表3 不同容量配置下典型日系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益Table 3 Typical daily system economics with different pumped-storage capacity

    表4 不同容量配置下抽蓄電站建造成本回收期Table 4 Cost recovery period for construction of pumped storage plants with different capacity configurations

    圖8 抽水蓄能電站容量為280 MW下聯(lián)合系統(tǒng)典型日運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果Fig.8 Optimal results of typical daily operation scheduling of the combined system with a pumped-storage power station of 280 MW

    圖9 抽水蓄能電站容量為240 MW下聯(lián)合系統(tǒng)典型日運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果Fig.9 Optimal results of typical daily operation scheduling of the combined system with a pumped-storage power station of 240 MW

    圖10 抽水蓄能電站容量為200 MW下聯(lián)合系統(tǒng)典型日運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化結(jié)果Fig.10 Optimal results of typical daily operation scheduling of the combined system with a pumped-storage power station of 200 MW

    表5、6分別為不同容量配置下典型日的環(huán)境價(jià)值與改善系統(tǒng)運(yùn)行條件結(jié)果,結(jié)果表明,聯(lián)合系統(tǒng)加入抽水蓄能電站后,環(huán)境價(jià)值明顯,并能夠顯著改善系統(tǒng)運(yùn)行條件,4種容量配置下,抽水蓄能電站容量為320 MW和280 MW時(shí),環(huán)境價(jià)值與改善系統(tǒng)運(yùn)行條件結(jié)果基本相同,并優(yōu)于其他容量配置。

    表5 不同容量配置下典型日的環(huán)境價(jià)值Table 5 Environmental values in a typical day with different pumped-storage capacity

    表6 不同容量配置下典型日的改善系統(tǒng)運(yùn)行條件結(jié)果Table 6 Results of a typical day of improved system operating conditions with different pumped-storage capacity

    在4種容量配置情景下,抽水蓄能電站容量配置為320 MW和280 MW時(shí),調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果明顯優(yōu)于其他容量配置結(jié)果,這2種容量配置下環(huán)境價(jià)值與改善系統(tǒng)運(yùn)行條件結(jié)果基本相同,但280 MW容量配置下經(jīng)濟(jì)效益更優(yōu)。表7為4種容量配置下聯(lián)合系統(tǒng)的棄風(fēng)量,通過(guò)返回上層檢驗(yàn),抽水蓄能電站容量為280 MW時(shí)通過(guò)增加較少的棄風(fēng)量,能夠?yàn)橄到y(tǒng)獲得較大的經(jīng)濟(jì)效益,因此,當(dāng)聯(lián)合系統(tǒng)配備容量為280 MW的抽水蓄能電站時(shí),為該特定系統(tǒng)中的最佳容量配置。

    表7 不同容量配置下風(fēng)電棄風(fēng)電量Table 7 Wind power abandonment with different pumped-storage capacity

    4 結(jié) 論

    本文綜合考慮抽水蓄能電站的容量配置與運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化,構(gòu)建了聯(lián)合系統(tǒng)雙層規(guī)劃模型,并提出了求解流程。與其他抽蓄容量配置模型相比,本文站在整個(gè)聯(lián)合系統(tǒng)角度,以棄風(fēng)、棄光電量之和最小構(gòu)建上層模型確定容量配置,以計(jì)及抽水蓄能電站建造成本的系統(tǒng)售電收入最大,環(huán)境價(jià)值最大,并同時(shí)改善系統(tǒng)運(yùn)行條件為目標(biāo)構(gòu)建下層運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化模型。通過(guò)本文研究表明:

    1)本文構(gòu)建的容量配置雙層規(guī)劃模型能夠有效減少棄風(fēng)電量,降低火電機(jī)組出力的波動(dòng)性,減小負(fù)荷峰谷差,獲得抽水蓄能電站的最佳容量配置,并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境價(jià)值與改善系統(tǒng)運(yùn)行條件的最大化。

    2)輔助服務(wù)收入是抽水蓄能電站成本疏導(dǎo)的重要途徑。

    鑒于本文算例中光伏裝機(jī)容量較小,且優(yōu)先光伏入網(wǎng),下一步研究中將增大光伏裝機(jī)容量,并且考慮光伏、風(fēng)電出力的不確定性,進(jìn)一步完善模型。

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