光熱發(fā)電商參與下的電力現(xiàn)貨市場均衡分析

梁政，魏震波，孫舟倍，馬志程，周強(qiáng)，邵沖

(1.四川大學(xué)電氣工程學(xué)院，成都市 610065；2.國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院，蘭州市 730070；3.國網(wǎng)甘肅省電力公司，蘭州市 730030)

0 引 言

太陽能熱發(fā)電是繼光伏發(fā)電之后又一種重要的太陽能發(fā)電形式。與傳統(tǒng)光伏、風(fēng)電等間歇性新能源發(fā)電形式相比，光熱電站配備有儲熱系統(tǒng)，并且通過汽輪發(fā)電機(jī)組并網(wǎng)，具有不遜色于傳統(tǒng)火電機(jī)組的調(diào)控能力。國外光熱技術(shù)起步較早，始于20世紀(jì)80年代，其中西班牙、美國是典型代表。在我國，光熱發(fā)電技術(shù)起步較晚，2016年9月首批裝機(jī)1 349 MW的光熱發(fā)電項(xiàng)目示范工程啟動(dòng)，標(biāo)志著我國光熱發(fā)電進(jìn)入試點(diǎn)示范階段。2018年12月28日，第1批具有商業(yè)化應(yīng)用價(jià)值的光熱電站開始投建，部分已投入運(yùn)行。目前，國內(nèi)外學(xué)者就光熱發(fā)電運(yùn)行特性及市場運(yùn)營開展了研究工作。

在運(yùn)行特性方面，文獻(xiàn)[1-3]基于熱力學(xué)動(dòng)態(tài)微分方程對光熱電站運(yùn)行特性進(jìn)行了模擬，該方法側(cè)重光熱電站的秒級或分鐘級動(dòng)態(tài)特性，更適用于系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真與機(jī)組穩(wěn)定控制。為研究適用于調(diào)度運(yùn)行與經(jīng)濟(jì)分析的靜態(tài)模型，文獻(xiàn)[4]簡化了光熱電站內(nèi)部能量交換的動(dòng)態(tài)過程，建立了小時(shí)級能量流靜態(tài)模型，但該模型中并未考慮棄熱以及機(jī)組的爬坡因素，難以直接應(yīng)用于實(shí)際運(yùn)行。文獻(xiàn)[5]針對此問題，對靜態(tài)能流模型進(jìn)行了改進(jìn)，并在此基礎(chǔ)上提出了光熱電站參與下的調(diào)度模型。上述文獻(xiàn)均未考慮光熱機(jī)組啟動(dòng)的熱量累積過程，因此，文獻(xiàn)[6]將光熱機(jī)組啟動(dòng)過程分為多個(gè)階段，計(jì)入熱量累積過程，建立了考慮啟動(dòng)熱量約束的光熱機(jī)組模型。進(jìn)一步地，文獻(xiàn)[7]針對目前光熱單機(jī)容量小、分布相對集中，提出了一種基于整數(shù)變量的光熱機(jī)組聚合模型，對大規(guī)模集中并網(wǎng)的光熱機(jī)組等效運(yùn)行特性進(jìn)行了研究。光熱電站的集熱效率和熱量耗散均會受到光照強(qiáng)度、氣溫等因素的影響，同時(shí)儲熱系統(tǒng)需有一定最低儲熱量來保證工質(zhì)的流動(dòng)性，以實(shí)現(xiàn)電站連續(xù)不間斷運(yùn)行，上述文獻(xiàn)均將光熱電站的各系統(tǒng)效率參數(shù)設(shè)置為理想常數(shù)，并且儲熱下限設(shè)置為0，因而適用場景有限。

在市場運(yùn)營方面，國外研究已有一定積累，文獻(xiàn)[8]基于西班牙溢價(jià)補(bǔ)貼機(jī)制，對光熱電站參與電力市場的優(yōu)化策略進(jìn)行了模擬，證明了參與市場交易可以有效增加光熱電站的經(jīng)濟(jì)收益，但該模型中假設(shè)光熱電站各時(shí)段均以零電價(jià)進(jìn)行投標(biāo)，并且忽略了市場電價(jià)的不確定性。文獻(xiàn)[9]綜合考慮市場電價(jià)與光照的不確定性，將光熱電站作為價(jià)格接受者，提出了收益最大化目標(biāo)下的發(fā)電曲線。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[10]進(jìn)一步分析了光熱電站的調(diào)節(jié)性能，并提出了光熱電站同時(shí)參與能量、備用和調(diào)頻市場的運(yùn)行策略，結(jié)果表明輔助服務(wù)市場的參與顯著提高了光熱電站的利潤。而國內(nèi)，由于光熱技術(shù)尚不成熟，其容量成本相對較高，現(xiàn)有光熱發(fā)電多以示范項(xiàng)目為主，其電量均采用全額收購，不參與市場交易。因此，目前國內(nèi)相關(guān)研究主要集中在光熱電站本身優(yōu)化運(yùn)行，并未考慮市場的消納與收益。根據(jù)以上現(xiàn)狀與問題，為推進(jìn)光熱發(fā)電技術(shù)的商業(yè)化運(yùn)行，本文對光熱發(fā)電商參與電力現(xiàn)貨市場的策略與收益情況展開研究。首先，考慮光照、氣溫等因素對運(yùn)行效率和熱量耗散的影響，分析光熱電站的“光、熱、電”能流特性，以熱能為能量中樞對其運(yùn)行過程進(jìn)行建模；然后，以市場利潤最大化為目標(biāo)，構(gòu)建基于多寡頭古諾模型的市場交易決策模型，對光熱發(fā)電商、光伏發(fā)電商和常規(guī)發(fā)電商參與下的市場行為進(jìn)行模擬；最后，以國內(nèi)某實(shí)際光熱電站為例，選取3類典型運(yùn)行場景進(jìn)行實(shí)例模擬，對其市場策略與利潤情況進(jìn)行分析，并與光伏發(fā)電商進(jìn)行對比。

1 光熱電站運(yùn)行模型

1.1 光熱電站發(fā)電原理及其能流結(jié)構(gòu)

太陽能光熱發(fā)電的原理是通過大面積鏡場反射太陽光到集熱裝置進(jìn)行太陽能的采集，再通過換熱裝置提供高壓過熱蒸汽驅(qū)動(dòng)汽輪機(jī)進(jìn)行發(fā)電[11]。目前的光熱電站一般由集熱系統(tǒng)、儲熱系統(tǒng)、發(fā)電系統(tǒng)3個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成。集熱系統(tǒng)通過大面積的反射鏡收集太陽光能并轉(zhuǎn)化為傳熱工質(zhì)中的熱能；儲熱系統(tǒng)將富余太陽能以熱能的形式儲存在儲熱介質(zhì)中，同時(shí)在缺乏光照時(shí)段放熱支撐發(fā)電系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，當(dāng)鏡場所收集熱量超過發(fā)電所需與儲熱上限，將發(fā)生棄熱現(xiàn)象；發(fā)電系統(tǒng)通過汽輪機(jī)組發(fā)電并網(wǎng)，具有不遜色于傳統(tǒng)火電的調(diào)控能力。

光熱電站內(nèi)部的熱能流向如圖1所示。

圖1 光熱電站內(nèi)部熱能流向Fig.1 The internal thermal energy flow of CSP

1.2 集熱系統(tǒng)

光熱電站的太陽能收集主要來源于太陽能法向直接輻射。依據(jù)聚光方式的不同，集熱系統(tǒng)可分為4種形式：槽式、塔式、碟式和線性菲涅爾式，不同的聚光方式直接影響了鏡場的集熱效率。傳熱工質(zhì)可采用水/蒸氣、導(dǎo)熱油、液態(tài)金屬鈉或熔融鹽等。目前應(yīng)用較為廣泛的是硝酸鉀與硝酸鈉的混合熔融鹽，該工質(zhì)具有較好的蓄熱傳熱性能，其工作溫度與高溫高壓的汽輪機(jī)有很好的匹配性，可以同時(shí)作為傳熱與儲熱的工質(zhì)。

集熱系統(tǒng)的能量約束為：

(1)

Et=c·mt(τt-τt-1)

(2)

式中：c為傳熱工質(zhì)的比熱容；mt為t時(shí)段流經(jīng)的工質(zhì)質(zhì)量；τt為t時(shí)段的工質(zhì)溫度。

1.3 儲熱系統(tǒng)

儲熱系統(tǒng)是影響光熱發(fā)電能力與熱能利用效率的重要因素，是應(yīng)對日照波動(dòng)、實(shí)現(xiàn)電站連續(xù)運(yùn)行的重要保障。儲熱技術(shù)大致可分為顯熱儲熱、潛熱儲熱、熱化學(xué)儲熱3類，其中顯熱儲熱是利用材料自身溫度的變化來進(jìn)行儲熱；潛熱儲熱又稱為相變儲熱，是利用材料的相變過程來實(shí)現(xiàn)儲熱；熱化學(xué)儲熱是利用材料的可逆化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行儲熱[12]。目前應(yīng)用較廣的方式是硝酸鉀與硝酸鈉的混合熔融鹽，同時(shí)作為儲熱與傳熱的介質(zhì)。

儲熱系統(tǒng)的熱量約束為：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

由于耗散系數(shù)γj通常很小，可對式(4)線性化后處理為：

(9)

(10)

(11)

1.4 發(fā)電系統(tǒng)

除碟式光熱電站一般采用斯特林發(fā)動(dòng)機(jī)外，發(fā)電系統(tǒng)均采用汽輪機(jī)組，與傳統(tǒng)火電機(jī)組發(fā)電原理基本一致，采用換熱器將水加熱成過熱蒸汽，然后通過郎肯循環(huán)機(jī)組進(jìn)行發(fā)電[11]。

考慮市場中優(yōu)先消納新能源，光熱機(jī)組不作為備用機(jī)組，則發(fā)電系統(tǒng)需滿足以下約束：

(12)

(13)

(14)

(15)

2 市場均衡模型及求解

2.1 市場假設(shè)

假設(shè)某區(qū)域電力市場中存在1個(gè)常規(guī)發(fā)電商、1個(gè)光伏發(fā)電商和1個(gè)光熱發(fā)電商，并將一天按小時(shí)分為24個(gè)時(shí)段，同時(shí)假設(shè)機(jī)組組合已經(jīng)做出，各發(fā)電商以市場總利潤最大化為目標(biāo)進(jìn)行決策。

在日前現(xiàn)貨市場中，光熱與光伏發(fā)電商依據(jù)日前光照強(qiáng)度預(yù)測信息進(jìn)行出力投標(biāo)，各發(fā)電商以古諾博弈方式獨(dú)立參與市場競爭；在實(shí)時(shí)平衡市場中,考慮最大化消納新能源，盡力減少棄光現(xiàn)象，同時(shí)對其執(zhí)行偏差予以考核。本文主要對新能源發(fā)電商展開日內(nèi)交易，其實(shí)際出力超出日前市場中標(biāo)出力部分(即正偏差)，以日前市場出清電價(jià)乘以系數(shù)r+予以結(jié)算；對于實(shí)際出力少于日前中標(biāo)出力部分(即負(fù)偏差)，以日前市場出清電價(jià)乘以系數(shù)r-予以懲罰。此處r+取為0.5，r-取為1.5。

需要說明的是，對于新能源實(shí)時(shí)運(yùn)行的偏差部分，市場運(yùn)營機(jī)構(gòu)可通過調(diào)用調(diào)峰、備用等輔助服務(wù)平衡，本文重點(diǎn)研究現(xiàn)貨電能量市場，因此模型中未計(jì)入輔助服務(wù)部分。

2.2 光熱發(fā)電商的市場決策模型

在電力市場交易中，光熱發(fā)電商的決策目標(biāo)為市場總利潤最大化：

(16)

光熱發(fā)電相對光伏來說，出力穩(wěn)定可控，光熱發(fā)電商需在保證電站安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，合理調(diào)用各子系統(tǒng)。鏡場所集熱量應(yīng)優(yōu)先滿足發(fā)電需求，富余熱量輸入儲熱系統(tǒng)，以減少充放熱過程中的熱量損耗，在每個(gè)運(yùn)行日開始與結(jié)束時(shí)均應(yīng)保證較充足的儲熱量。

在日前市場，光熱發(fā)電商需根據(jù)市場供需情況，同時(shí)結(jié)合自身系統(tǒng)運(yùn)行狀況以及光照預(yù)測信息，合理調(diào)整投標(biāo)策略；在實(shí)時(shí)平衡市場，光熱發(fā)電商通過儲熱系統(tǒng)的配合可以很好地應(yīng)對光照預(yù)測誤差帶來的出力偏差，避免偏差考核。

2.3 光伏發(fā)電商的市場決策模型

為對比光熱和光伏的運(yùn)行特性與市場效益，本文選取相同的光照場景作為兩者的運(yùn)行條件。由于發(fā)電原理的不同，光熱發(fā)電依賴于太陽能法向直接輻射，而光伏可同時(shí)利用直射光與散射光。通過某處地區(qū)太陽能資源數(shù)據(jù)的現(xiàn)場實(shí)測，表明全年各月的太陽能直射比(即直接輻射量與總輻射量的比值)范圍在0.5至0.8之間[13]。本文通過直射比將直接輻射換算為總輻射。

考慮光照強(qiáng)度與光伏出力為線性關(guān)系[14]，將光伏發(fā)電商的發(fā)電出力表示如下：

(17)

光伏發(fā)電商的決策目標(biāo)表示為市場總利潤最大化：

(18)

(19)

本文對光伏不進(jìn)行限電，在日前市場中，光伏發(fā)電商按其預(yù)測出力進(jìn)行投標(biāo)；對于光照波動(dòng)帶來的偏差部分，在實(shí)時(shí)平衡市場中予以結(jié)算。

2.4 常規(guī)發(fā)電商的市場決策模型

本文假設(shè)在實(shí)際運(yùn)行中，常規(guī)發(fā)電商按照其日前中標(biāo)出力進(jìn)行發(fā)電，不產(chǎn)生偏差，則常規(guī)發(fā)電商的決策模型為：

(20)

(21)

(22)

Pt-Pt-1≤Pup

(23)

Pt-1-Pt≤Pdown

(24)

2.5 均衡模型構(gòu)成及其求解

為研究光熱發(fā)電商的市場行為，同時(shí)保證光熱與光伏發(fā)電商市場能力與收益對比的客觀性，本文對交易環(huán)境進(jìn)行了簡化，略去了網(wǎng)絡(luò)約束對各市場主體發(fā)電能力和市場收益的影響，負(fù)荷側(cè)考慮一定價(jià)格彈性，將第t時(shí)段的電力價(jià)格與負(fù)荷需求關(guān)系表示如下：

λt=αt-βt·Dt

(25)

式中：Dt為t時(shí)段的負(fù)荷需求；αt、βt為大于0的常數(shù)。

第t時(shí)段的日前市場供需平衡條件表示為：

(26)

將式(26)代入式(25)中，可將第t時(shí)段的電力價(jià)格表示為：

(27)

將式(27)與2.2—2.4節(jié)光熱發(fā)電商、光伏發(fā)電商和常規(guī)發(fā)電商的決策模型聯(lián)立，即構(gòu)成電力市場的均衡模型。本文使用古諾博弈理論對光熱參與下的電力現(xiàn)貨市場進(jìn)行模擬，在寡頭古諾博弈模型中，各個(gè)市場主體均有著一定的市場影響能力，各主體的決策變量為電量，各市場主體結(jié)合自身邊際成本與生產(chǎn)能力，同時(shí)考慮對手可能的策略進(jìn)行出力投標(biāo)，通過調(diào)整出力對市場均衡結(jié)果產(chǎn)生影響，均衡價(jià)格受負(fù)荷側(cè)報(bào)價(jià)、需求彈性以及供需關(guān)系等因素影響，市場出清后得到出清電價(jià)及各主體的日前中標(biāo)出力。采用非線性互補(bǔ)算法對均衡模型進(jìn)行求解，得到各主體在市場均衡時(shí)的各時(shí)段中標(biāo)出力、總收益，以及市場出清電價(jià)，作為市場的最終出清結(jié)果。

非線性優(yōu)化問題的最優(yōu)解，在一定條件下必定滿足其一階優(yōu)化條件，即Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件[15]。本文采用非線性互補(bǔ)算法進(jìn)行求解，首先將各市場主體的目標(biāo)函數(shù)和約束條件改寫為KKT條件形式，然后將其KKT條件的不等式約束及其對應(yīng)的拉格朗日乘子采用形式為式(28)的非線性互補(bǔ)函數(shù)進(jìn)行改寫，該非線性互補(bǔ)函數(shù)滿足式(29)所示的性質(zhì)：

(28)

ψ(a,b)=0?a≥0,b≥0,ab=0

(29)

將改寫好的函數(shù)與原目標(biāo)函數(shù)的等式約束條件聯(lián)立，形成一組非線性方程組，最后采用改進(jìn)的Levenberg-Marquardt算法對方程組求解，得到最終的市場均衡解。

3 算例分析

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

以國內(nèi)某光熱電站為例，考慮其(光熱發(fā)電商CSP)參與電力現(xiàn)貨市場交易，市場中并存有1個(gè)常規(guī)發(fā)電商G、1個(gè)光伏發(fā)電商PV，按照太陽能輻射量選取5月、7月和12月3個(gè)運(yùn)行場景進(jìn)行模擬。常規(guī)發(fā)電商的系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。光熱發(fā)電商選取甘肅省某50 MW線性菲涅爾式光熱發(fā)電項(xiàng)目的系統(tǒng)參數(shù)，并考慮不同場景下的DNI、氣溫等因素對光熱系統(tǒng)的運(yùn)行效率與熱量耗散帶來的影響，具體如表2所示。光伏發(fā)電商選取某50 MW光伏電站系統(tǒng)參數(shù)，并使其與光熱發(fā)電商運(yùn)行在同樣光照場景下，參數(shù)如表3所示。負(fù)荷逆需求函數(shù)中的βt統(tǒng)一取值為0.5，各時(shí)段的αt取值如表4所示。

表1 常規(guī)發(fā)電商的參數(shù)Table 1 Parameters of generators

表2 光熱發(fā)電商的參數(shù)Table 2 Parameters of CSP

表3 光伏發(fā)電商的參數(shù)Table 3 Parameters of PV

表4 各時(shí)段負(fù)荷參數(shù)αt的取值Table 4 Value of αt in each period

DNI數(shù)據(jù)取自中國甘肅省某光熱電站的日前預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際測量數(shù)據(jù)，各時(shí)段的DNI分布如圖2所示。

圖2 各場景的預(yù)測DNI和實(shí)際DNIFig.2 Predicted and actual DNIs of each scenario

在5月、7月與12月所對應(yīng)的3種運(yùn)行場景下，常規(guī)發(fā)電商的運(yùn)行參數(shù)和負(fù)荷的需求參數(shù)均保持相同，以便于分析光熱發(fā)電商與光伏發(fā)電商的運(yùn)行特點(diǎn)與市場效益。

3.2 各場景市場交易均衡結(jié)果分析

圖3給出了5月的日前市場出清結(jié)果，分別由藍(lán)色、綠色和橙色表示常規(guī)發(fā)電商、光熱發(fā)電商和光伏發(fā)電商的日前中標(biāo)出力，由紫色折線圖給出了各時(shí)段日前出清電價(jià)。可以看出，由于光熱和光伏發(fā)電商邊際成本較低，在市場競爭中有較強(qiáng)的價(jià)格優(yōu)勢，因此在光照充足的5月，其中標(biāo)出力均處在較高水平；儲熱系統(tǒng)較高的初始儲熱量以及日間充分的補(bǔ)充，使得光熱發(fā)電商在夜間也以較高的出力水平實(shí)現(xiàn)了連續(xù)發(fā)電。

圖3 5月份的日前市場交易結(jié)果及各時(shí)段電價(jià)Fig.3 Day-ahead electricity market trading results and electricity prices for each period in May

圖4給出了7月的日前市場出清結(jié)果。對比5月的出清結(jié)果可以看出，由于太陽能輻射量的降低，以及氣候、溫度變化引起的光-熱轉(zhuǎn)換效率降低，為統(tǒng)籌全天充放熱計(jì)劃，防止夜間過度放熱使工質(zhì)凝固，光熱發(fā)電商在夜間電價(jià)較低的時(shí)段降低了部分出力申報(bào)，市場中標(biāo)出力略微減小。光照強(qiáng)度的降低，也直接引起了光伏發(fā)電商出力的減少。

圖4 7月份的日前市場交易結(jié)果及各時(shí)段電價(jià)Fig.4 Day-ahead electricity market trading results and electricity prices for each period in July

圖5給出了12月的日前市場出清結(jié)果?？梢钥闯觯S著日照時(shí)長大幅縮短，以及冬季氣溫的大幅降低，光熱電站的集熱效率受到嚴(yán)重影響，日間儲熱系統(tǒng)的熱量補(bǔ)充不夠充分，難以維持夜間的高出力，因此在12月場景下，光熱發(fā)電商的出力水平大幅降低，僅在光照強(qiáng)度和電價(jià)水平都較高的09:00—20:00時(shí)段保持較高出力，而其他大部分時(shí)段出力均在裝機(jī)容量的50%以下。光照強(qiáng)度的減少，也使得光伏發(fā)電商的出力大幅降低。

圖5 12月份的日前市場交易結(jié)果及各時(shí)段電價(jià)Fig.5 Day-ahead electricity market trading results and electricity prices for each period in December

圖6和圖7給出了光熱和光伏發(fā)電商在實(shí)時(shí)平衡市場中的執(zhí)行偏差。可以看出，光伏發(fā)電商各個(gè)時(shí)段均有不同程度的出力偏差，而光熱發(fā)電商由于儲熱系統(tǒng)對太陽能波動(dòng)的平抑作用，使得其出力穩(wěn)定性顯著優(yōu)于光伏，實(shí)際運(yùn)行時(shí)偏差較少。在5月的06:00—07:00時(shí)段，由于此時(shí)段光熱儲熱系統(tǒng)儲熱量已非常接近其儲熱下限，并且此時(shí)段實(shí)際DNI比預(yù)測值少，因此出現(xiàn)了少量負(fù)偏差。在5月其他時(shí)段，由于機(jī)組已經(jīng)滿發(fā)，難以增加出力，因而造成了一定棄熱。在7月的17:00—19:00時(shí)段，儲熱系統(tǒng)即將充滿，但光照仍較充足，光熱發(fā)電商在平衡市場增加了少量出力以避免棄熱。算例驗(yàn)證了光熱對于太陽能波動(dòng)具有很好的平抑作用，文獻(xiàn)[16-17]將光熱與風(fēng)電、光伏等形式新能源聯(lián)合運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了以新能源促進(jìn)新能源消納。

圖6 光熱發(fā)電商實(shí)時(shí)市場中的偏差Fig.6 Deviations in the real-time market of CSP

圖7 光伏發(fā)電商實(shí)時(shí)市場中的偏差Fig.7 Deviations in the real-time market of PV

3.3 各主體市場發(fā)電量及利潤分析

各場景下各發(fā)電商的總發(fā)電量及利潤情況分別由表5和表6給出。

可以看出，光照條件的變化直接影響了光熱發(fā)電商與光伏發(fā)電商的效益，兩者的發(fā)電量和利潤在光照條件較好的5月比較理想，7月均有不同程度的降低，12月降幅顯著，光伏發(fā)電商12月的發(fā)電量僅為5月的54.71%，利潤為5月的57.19%，光熱發(fā)電商12月的發(fā)電量為5月的60.44%，利潤為5月的66.22%，光照條件變化對光伏發(fā)電商的影響相較于光熱發(fā)電商更大。

在同樣裝機(jī)容量下，雖然較大的鏡場面積與配套的儲熱系統(tǒng)增加了光熱發(fā)電商的建設(shè)與運(yùn)維成本，使得光熱發(fā)電商的邊際成本高于光伏，但同時(shí)也使得光熱發(fā)電商的出力穩(wěn)定可控，實(shí)現(xiàn)夜間連續(xù)發(fā)電，為其帶來了更多的發(fā)電量與利潤。由表中可看出，各場景下光熱發(fā)電商的發(fā)電量均為光伏的2倍以上，同時(shí)，光熱發(fā)電商各場景的利潤也均顯著優(yōu)于光伏發(fā)電商。

3.4 光熱發(fā)電商內(nèi)部能流及太陽能利用分析

圖8顯示了在5月實(shí)際運(yùn)行場景下，光熱發(fā)電商各時(shí)段的儲熱系統(tǒng)充放熱、儲熱量變化和棄熱情況。圖中由藍(lán)色柱狀圖表示儲熱罐放熱過程，橙色柱狀圖表示充熱過程，灰色柱狀圖給出了各時(shí)段的棄熱情況，折線圖表示儲熱罐總儲熱量的變化。此場景光熱發(fā)電商各個(gè)時(shí)段出力水平都比較高，對比圖2中的DNI分布可見，在日出前的00：00—06:00時(shí)段和日落后的21:00—24:00時(shí)段，由于沒有光照，光熱發(fā)電所需熱量全部來源于儲熱系統(tǒng)放熱；日出后最初的06:00—08：00時(shí)段和日落前的20:00—21:00時(shí)段，由于DNI較小，此時(shí)發(fā)電所需熱量由集熱系統(tǒng)和儲熱系統(tǒng)同時(shí)提供，在06:00—08:00時(shí)段儲熱系統(tǒng)的儲熱量已非常接近儲熱量下限，無法繼續(xù)放熱；在光照充足的08:00—20:00時(shí)段，集熱系統(tǒng)提供發(fā)電所需的全部熱量，同時(shí)為儲熱系統(tǒng)充熱；在11:00—13:00時(shí)段，由于DNI較高，受充熱速率限制，開始出現(xiàn)了少量棄熱；在13:00—14:00時(shí)段，儲熱罐已經(jīng)充滿，在此后的14:00—20:00時(shí)段，充熱過程僅補(bǔ)充儲熱系統(tǒng)由耗散引起的少量熱能損失，由于這部分時(shí)段DNI仍處于較高水平，且機(jī)組已經(jīng)滿發(fā)無法再增加出力，因而出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的棄熱現(xiàn)象。在光照充足時(shí)，光熱發(fā)電商機(jī)組運(yùn)行效率較高，儲熱系統(tǒng)充放熱速率和容量限制對其太陽能的利用效率影響較大。

表5 各市場主體的發(fā)電量Table 5 Power generation of each market participant MW·h

表6 各市場主體的利潤Table 6 Profit of each market participant 元

圖8 5月的儲熱系統(tǒng)充放熱情況及各時(shí)段儲熱量Fig.8 Charging and discharging situation of the thermal storage system and the total thermal storage in each period in May

該場景算例表明，在光照充足場景下，光熱發(fā)電商有著高效的熱電共產(chǎn)能力，表明光熱電站進(jìn)行熱電聯(lián)產(chǎn)，或向綜合能源系統(tǒng)發(fā)展，均有著廣闊的前景，從而有效提升太陽能利用效率，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本，提升系統(tǒng)的環(huán)境效益與經(jīng)濟(jì)效益[18-21]。隨著未來光熱電站建設(shè)成本的降低與能量轉(zhuǎn)換效率的提升，光熱電站帶來的效益將更為顯著。

圖9為7月實(shí)際運(yùn)行場景下，光熱發(fā)電商的內(nèi)部能流及太陽能利用情況。可以看出，因最低儲熱量限制，光熱發(fā)電商夜間出力有所降低，儲熱調(diào)用小幅減少，7月份太陽能輻射量的減少也使得儲熱系統(tǒng)充熱時(shí)間顯著延長，在日落時(shí)的18:00—19:00剛好充滿。此場景由于在實(shí)時(shí)平衡市場中的17:00—19:00增加了少量出力，從而避免了棄熱，太陽能利用效率非常高。

圖10給出了12月實(shí)際運(yùn)行場景下，光熱發(fā)電商的內(nèi)部能流及太陽能利用情況。可以看出，由于光熱發(fā)電商大幅降低了夜間的發(fā)電出力，該時(shí)段的儲熱調(diào)用大幅減小，白天日照時(shí)長的縮短以及輻射強(qiáng)度的降低，嚴(yán)重影響了儲熱系統(tǒng)的充熱效果。此場景下，儲熱罐在日間未能充滿，雖然未發(fā)生棄熱現(xiàn)象，但較低的太陽能輻射量和較低的集熱效率，嚴(yán)重影響了光熱發(fā)電商的產(chǎn)熱能力和發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行效率。隨著未來光熱電站建設(shè)成本的降低與能量轉(zhuǎn)換效率的提升，通過合理規(guī)劃集熱系統(tǒng)鏡場的建設(shè)，可提升光熱電站的熱電共產(chǎn)能力，以更好地承擔(dān)不同季節(jié)的電力負(fù)荷與熱負(fù)荷需求。

圖9 7月的儲熱系統(tǒng)充放熱情況及各時(shí)段儲熱量Fig.9 Charging and discharging situation of the thermal storage system and the total thermal storage in each period in July

圖10 12月的儲熱系統(tǒng)充放熱情況及各時(shí)段儲熱量Fig.10 Charging and discharging situation of the thermal storage system and the total thermal storage in each period in December

表7給出了3種場景下，由鏡場所收集太陽熱能的利用情況與棄熱情況。結(jié)合表5、6可以看出，盡管5月光熱發(fā)電商較高的出力帶來了豐厚的收入，但太陽能利用效率較低，出現(xiàn)了38.92%的棄熱率；而12月由于太陽能的缺乏，雖然沒有出現(xiàn)棄熱現(xiàn)象，但是顯著影響了發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行效率與收益水平。在當(dāng)前的系統(tǒng)參數(shù)配置下，7月份實(shí)現(xiàn)了較為理想的太陽能利用效率與較豐厚的發(fā)電收入。

表7 光熱電站內(nèi)部熱能流向及棄熱情況Table 7 Utilization of internal thermal energy and heat abandonment of CSP

4 結(jié) 論

為促進(jìn)光熱發(fā)電技術(shù)的發(fā)展，推進(jìn)我國雙碳目標(biāo)的進(jìn)程，本文在日級別時(shí)間尺度上，對光熱發(fā)電商優(yōu)化運(yùn)營問題進(jìn)行了建模與分析，并且以國內(nèi)某光熱電站為例進(jìn)行了實(shí)例模擬驗(yàn)證，研究結(jié)果如下：

1)太陽能輻射量與日照時(shí)長對光熱發(fā)電商市場投標(biāo)策略影響較大。受儲熱系統(tǒng)容量限制，日照時(shí)長較短場景下，光熱發(fā)電商需削減無光照時(shí)段的出力投標(biāo)以避免儲熱系統(tǒng)過度放熱導(dǎo)致熔融鹽工質(zhì)凝固；太陽能輻射量較小場景下，光熱發(fā)電商亦需削減日間出力投標(biāo)，保證儲熱系統(tǒng)有足夠熱量以維持夜間的連續(xù)運(yùn)行。

2)相同裝機(jī)容量下，較大的鏡場面積與配套的儲熱系統(tǒng)，一定程度上增加了光熱發(fā)電商邊際成本，但考慮其發(fā)電量的顯著增加，且具備高度可控性，其市場收益大幅提高，反較傳統(tǒng)光伏發(fā)電商更具有市場競爭能力。

3)光照充足場景下，光熱發(fā)電商有接近40%的富余熱量，其高效的熱電共產(chǎn)能力，表明光熱電站進(jìn)行熱電聯(lián)產(chǎn)，或向綜合能源系統(tǒng)發(fā)展，均有著廣闊的前景，從而有效提升太陽能利用效率，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本，提升系統(tǒng)的環(huán)境效益與經(jīng)濟(jì)效益。

值得注意的是，本文研究面向現(xiàn)貨市場，時(shí)間尺度為日級別的市場交易，重點(diǎn)考慮的是光熱發(fā)電商的短期邊際成本與市場收益情況，并未體現(xiàn)新能源的補(bǔ)貼部分。下一步，研究計(jì)及光熱發(fā)電全生命周期成本收益的全市場交易模擬將是工作重點(diǎn)。