基于機(jī)會(huì)約束的區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行

李寧，王琦，葛中心，陳永華，楊冬梅，YU James

（1.南京師范大學(xué) 南瑞電氣與自動(dòng)化學(xué)院，江蘇省 南京市 210046；2.國(guó)電南瑞科技股份有限公司，江蘇省 南京市211106；3.卡迪夫大學(xué) 工程學(xué)院，卡迪夫，威爾士，英國(guó)）

0 引言

由于化石燃料不可再生且污染嚴(yán)重，提高能源利用效率、規(guī)模化開發(fā)新能源，升級(jí)構(gòu)建以電力系統(tǒng)為核心的能源互聯(lián)網(wǎng)，已成為適應(yīng)人類社會(huì)能源變革的必由之路[1]。中國(guó)能源發(fā)展戰(zhàn)略指出，直到2050年我國(guó)新能源占比將達(dá)85%以上，其中風(fēng)電、光伏占比將達(dá)63%[2]?！笆逡?guī)劃”指出，基于新能源的分布式智能系統(tǒng)將應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)、城鎮(zhèn)社區(qū)等典型場(chǎng)景[3]。風(fēng)電出力具有高度隨機(jī)性和不確定性，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行優(yōu)化提出了巨大挑戰(zhàn)，尤其對(duì)于風(fēng)電滲透率高、出力預(yù)測(cè)條件差、電力網(wǎng)絡(luò)不強(qiáng)壯的區(qū)域（園區(qū)級(jí)）能源互聯(lián)網(wǎng)。這要求系統(tǒng)配備更多的靈活備用容量，以應(yīng)對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)帶來的不確定性運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)[4]。然而，能夠提供旋轉(zhuǎn)備用的傳統(tǒng)機(jī)組逐漸退役[5]，而風(fēng)電機(jī)組本身不具備靈活調(diào)節(jié)能力；燃?xì)廨啓C(jī)具備一定的備用能力，但大量預(yù)留備用容量會(huì)擠壓燃?xì)廨啓C(jī)的出力調(diào)節(jié)區(qū)間，可能不利于系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和靈活性。在不確定性環(huán)境下，如何預(yù)留和補(bǔ)充備用容量，使其既滿足系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性需求，又兼顧系統(tǒng)運(yùn)行和燃?xì)廨啓C(jī)備用的經(jīng)濟(jì)性，對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。

大量學(xué)者從運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、低碳性等角度[6-9]，對(duì)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行展開了深入研究。然而，隨著風(fēng)電滲透率不斷提高，風(fēng)電出力不確定性對(duì)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)可靠?jī)?yōu)化運(yùn)行的影響日益凸出，風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差可能導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果嚴(yán)重偏離實(shí)際，出現(xiàn)失負(fù)荷、棄風(fēng)等運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。上述研究提出的確定性優(yōu)化模型已無法滿足當(dāng)前風(fēng)電高滲透率、不確定性環(huán)境下區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的需求。

部分學(xué)者考慮對(duì)新能源出力特性進(jìn)行建模，進(jìn)而提出考慮新能源不確定性的優(yōu)化運(yùn)行方法。文獻(xiàn)[10-12]建立了新能源出力的區(qū)間分布建模方法；文獻(xiàn)[13-15]建立了新能源出力的概率分布模型。相應(yīng)地，基于新能源出力的區(qū)間預(yù)測(cè)信息、魯棒優(yōu)化[16]等方法被應(yīng)用到區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的不確定性優(yōu)化中。但此類研究難以定量評(píng)估系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性并計(jì)算出系統(tǒng)所需的備用容量。此外，文獻(xiàn)[17-18]對(duì)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的概率優(yōu)化方法進(jìn)行了研究。但此類研究涉及大量概率場(chǎng)景的生成、選取和削減，以及各個(gè)場(chǎng)景下優(yōu)化模型的求解，求解困難、計(jì)算量大。

針對(duì)上述問題，本文引入機(jī)會(huì)約束理論，以量化分析風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差隨機(jī)變量對(duì)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行造成的失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)，從而確定預(yù)留燃?xì)廨啓C(jī)合理的正、負(fù)備用容量。首先建立風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差的概率分布模型和區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)優(yōu)化運(yùn)行模型；其次建立燃?xì)廨啓C(jī)備用容量機(jī)會(huì)約束條件和備用偏差風(fēng)險(xiǎn)成本目標(biāo)函數(shù)，并給出機(jī)會(huì)約束條件的確定形式轉(zhuǎn)化方法；最后提出一種考慮備用容量的區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)隨機(jī)優(yōu)化運(yùn)行方法，并通過仿真算例驗(yàn)證所提方法的有效性。

1 區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)優(yōu)化運(yùn)行模型

1.1 典型設(shè)備數(shù)學(xué)模型

本文考慮的區(qū)域級(jí)能源互聯(lián)網(wǎng)典型結(jié)構(gòu)如圖1所示[19]。系統(tǒng)包含熱電聯(lián)供機(jī)組、地源熱泵、蓄電池和風(fēng)電機(jī)組，熱電聯(lián)供機(jī)組包括燃?xì)廨啓C(jī)和溴冷機(jī)，系統(tǒng)負(fù)荷包括電負(fù)荷和熱負(fù)荷。燃?xì)廨啓C(jī)的剩余熱量將由溴冷機(jī)回收，并供應(yīng)系統(tǒng)熱負(fù)荷。系統(tǒng)內(nèi)的區(qū)域電網(wǎng)與外部主網(wǎng)相連，區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的余電不上網(wǎng)。系統(tǒng)調(diào)度人員需在日前安排各機(jī)組在各調(diào)度時(shí)段的出力計(jì)劃，確定并向電網(wǎng)提交購(gòu)電計(jì)劃，且無法隨意更改。

在研究典型設(shè)備的運(yùn)行機(jī)理和輸入輸出外特性的基礎(chǔ)上，建立設(shè)備運(yùn)行數(shù)學(xué)模型和約束條件如下[19]。

1）燃?xì)廨啓C(jī)。

式中：PGT,t、QGT,t分別表示t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)輸出的電功率、熱功率；Vng表示消耗的天然氣量；Hng表示天然氣熱值，取 9.78 kW·h/m3；ηGT、ηloss分別表示燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電效率和損耗率。

式中：PGT,min、PGT,max分別表示燃?xì)廨啓C(jī)輸出電功率的最小值、最大值；PGTdw、PGTup分別表示燃?xì)廨啓C(jī)下坡、爬坡功率的最大值；PGT,t-1表示燃?xì)廨啓C(jī)在t?1時(shí)刻輸出的電功率。

2）溴冷機(jī)。

式中：QLB,t表示t時(shí)刻溴冷機(jī)輸出的熱功率；εrec表示溴冷機(jī)的煙氣回收率；μLB,h表示溴冷機(jī)的制熱效率。

3）地源熱泵。

式中：QHP,t和PHP,in,t分別表示t時(shí)刻地源熱泵輸出的熱功率和消耗的電功率；μHP,h表示地源熱泵的制熱系數(shù)。

式中：QHP,min、QHP,max分別表示地源熱泵輸出熱功率的最小值、最大值；QHPdw、QHPup分別表示地源熱泵下坡、爬坡功率的最大值；QHP,t-1表示地源熱泵在t?1時(shí)刻輸出的熱功率。

4）蓄電裝置[20]。

式中：WES,t、WES,t+1分別表示蓄電裝置在t和t+1時(shí)刻的荷電狀態(tài)；WES,min、WES,max分別表示蓄電裝置荷電量的最小值、最大值；σ、ηd、ηc表示蓄電裝置的自損效率、放電效率、充電效率；Pdischg,t、Pchg,t分別表示蓄電裝置在t時(shí)刻的放電、充電功率；xchg,t、xdischg,t分別表示蓄電裝置在t時(shí)刻的充電狀態(tài)、放電狀態(tài)，為0?1變量；Pdischg,max、Pchg,max分別表示蓄電裝置的放電、充電功率的最大值。

5）風(fēng)力發(fā)電。

風(fēng)力出力預(yù)測(cè)誤差可被擬合為均值為零的正態(tài)分布函數(shù)[21]

式中：Pwmis,t表示t時(shí)刻的風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差；Pw,t、Pwpre,t分別表示t時(shí)刻的風(fēng)電出力實(shí)際值、預(yù)測(cè)值；PwN表示風(fēng)電機(jī)組的額定裝機(jī)容量；σt表示t時(shí)刻的正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)差。

此外，風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行還需考慮棄風(fēng)約束，如下所示

式中：Pwcur,t表示t時(shí)刻的棄風(fēng)功率。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)為運(yùn)行總成本最低。運(yùn)行總成本包括燃料成本、購(gòu)電成本、設(shè)備運(yùn)維成本、棄風(fēng)成本，可表示為

式中：Ctotal、Cfc、Cgrid、Cope、Cwcur分別表示運(yùn)行總成本、燃料成本、外部電網(wǎng)購(gòu)電成本、設(shè)備運(yùn)維成本、棄風(fēng)成本；ce,t表示t時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線購(gòu)電單價(jià)；cg,t表示t時(shí)刻的天然氣單價(jià)；cGT、cHP、cwind、cES分別表示燃?xì)廨啓C(jī)、地源熱泵、風(fēng)電機(jī)組和蓄電池的運(yùn)行維護(hù)成本；Pgrid,t表示t時(shí)刻的聯(lián) 絡(luò) 線 購(gòu) 電 功 率 ；PGT,t、QHP,t、Pwind,t、Pdischg,t、Pchg,t分別表示t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)的輸出電功率、地源熱泵的輸出熱功率、實(shí)際消納的風(fēng)電功率、蓄電池的放電功率、蓄電池的充電功率；Pwcur,t表示t時(shí)刻的棄風(fēng)功率；cwcur分別表示單位棄風(fēng)功率的懲罰成本；Δt表示調(diào)度時(shí)長(zhǎng)；T表示調(diào)度總周期。

1.3 約束條件

1）設(shè)備運(yùn)行約束。

對(duì)于每一個(gè)調(diào)度時(shí)刻t，各設(shè)備均應(yīng)該遵循各自輸出功率上、下限的約束，旋轉(zhuǎn)類機(jī)組還應(yīng)滿足爬坡約束，蓄電池還應(yīng)遵循運(yùn)行約束、充放電邏輯約束等。詳細(xì)的約束條件見式(2)、式(5)、式(7)—(10)、式(12)。此外，實(shí)際消納的風(fēng)電功率和棄風(fēng)功率之和應(yīng)等于風(fēng)電預(yù)測(cè)功率，可表示為

2）功率平衡約束。

對(duì)于每一個(gè)調(diào)度時(shí)刻t，區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)需滿足電功率和熱功率的平衡，約束條件見公式(19)、公式(20)

式中：Pload,t、Qload,t分別表示t時(shí)刻的電負(fù)荷、熱負(fù)荷。

3）聯(lián)絡(luò)線功率約束。

式中：Pgird,max表示聯(lián)絡(luò)線傳輸功率的最大值。

2 基于機(jī)會(huì)約束的優(yōu)化運(yùn)行模型

2.1 備用容量機(jī)會(huì)約束

當(dāng)優(yōu)化模型約束條件中包含隨機(jī)變量，可能導(dǎo)致求解的優(yōu)化決策結(jié)果在不利情況下無法滿足約束條件。在機(jī)會(huì)約束理論中，決策結(jié)果被允許在一定程度上不滿足約束條件，但約束條件成立的概率必須滿足一定的置信要求?；跈C(jī)會(huì)約束理論，傳統(tǒng)的確定性約束條件可轉(zhuǎn)化為機(jī)會(huì)約束條件，從而在區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行模型中有效地處理風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差這一隨機(jī)變量，充分利用風(fēng)電出力的概率分布信息。對(duì)于如圖1所示的區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)，燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留備用容量的大小需要滿足的機(jī)會(huì)約束條件如下所示

式中：符號(hào)B{·}表示括號(hào)內(nèi)約束條件成立的概率；β表示備用容量的約束條件需要滿足的置信度；Pres,up,t、Pres,dw,t分別表示t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的正、負(fù)備用容量。

2.2 機(jī)會(huì)約束條件確定形式轉(zhuǎn)化

機(jī)會(huì)約束條件能夠有效處理約束條件中的隨機(jī)變量，但會(huì)增加優(yōu)化模型的求解難度。因此，本文介紹機(jī)會(huì)約束條件的確定形式轉(zhuǎn)化方法，以便于優(yōu)化模型的求解。對(duì)于如式(24)所示的一般性機(jī)會(huì)約束條件[22]，可根據(jù)定理1轉(zhuǎn)化為確定形式。

式中：αi表示風(fēng)險(xiǎn)程度；βi表示括號(hào)內(nèi)約束條件需要滿足的置信度；x表示決策向量；ξ表示隨機(jī)向量。

定理 1：若約束條件f(x,ξ)可轉(zhuǎn)化為如式(25)的形式，則式(24)所示的機(jī)會(huì)約束條件可轉(zhuǎn)化為如式(26)所示的確定形式。

2.3 備用偏差風(fēng)險(xiǎn)成本目標(biāo)函數(shù)

本文建立備用偏差風(fēng)險(xiǎn)成本目標(biāo)函數(shù)[23]，以量化分析風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差對(duì)區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化可靠性的影響，并確定備用容量的大小。

對(duì)應(yīng)失負(fù)荷、棄風(fēng)2種運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，本文已分別建立了如式(22)和式(23)所示的2個(gè)機(jī)會(huì)約束條件。對(duì)于一個(gè)含有多個(gè)機(jī)會(huì)約束、考慮風(fēng)險(xiǎn)成本最小化的優(yōu)化問題，機(jī)會(huì)約束問題可進(jìn)一步轉(zhuǎn)化[24]?；谑?26)所示的確定形式轉(zhuǎn)化方法，式(22)和式(23)可轉(zhuǎn)化為：

在備用容量預(yù)留優(yōu)化問題中，mload,t、mwind,t具有實(shí)際的物理意義。恰好滿足置信水平要求預(yù)留的備用容量可稱為樂觀備用容量。當(dāng)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)值小于實(shí)際值時(shí)，需要為系統(tǒng)預(yù)留正備用，mload,t表示實(shí)際配置的正備用容量與樂觀正備用容量的缺額，對(duì)應(yīng)于失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)值大于實(shí)際值時(shí)，需要為系統(tǒng)預(yù)留負(fù)備用，mwind,t表示實(shí)際預(yù)留的負(fù)備用容量與樂觀負(fù)備用容量的缺額，對(duì)應(yīng)于棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)。由此，上述的風(fēng)險(xiǎn)成本目標(biāo)函數(shù)如下

式中：αload、αwind分別表示失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

2.4 隨機(jī)優(yōu)化模型的構(gòu)建

1）目標(biāo)函數(shù)。

考慮備用成本和風(fēng)險(xiǎn)成本，式(12)所示的目標(biāo)函數(shù)變化為

式中：Cres表示燃?xì)廨啓C(jī)備用成本；cres表示備用容量單價(jià)。

2）約束條件。

區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的隨機(jī)優(yōu)化運(yùn)行模型將基礎(chǔ)的確定性約束條件替換為備用容量機(jī)會(huì)約束條件，即用式(27)—(29)替換式(19)。其余設(shè)備運(yùn)行約束、聯(lián)絡(luò)線功率約束、棄風(fēng)約束仍需嚴(yán)格滿足?？紤]預(yù)留備用容量后，燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行約束轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

式中：Pres,up,max、Pres,dw,max分別表示預(yù)留正、負(fù)備用功率的最大值。

3 算例分析

3.1 算例介紹

本節(jié)采用的算例系統(tǒng)如圖1所示，所采用的負(fù)荷和風(fēng)電預(yù)測(cè)曲線如圖2所示，所設(shè)置的電力、天然氣價(jià)格曲線如圖3所示。設(shè)備參數(shù)設(shè)置如表1所示。調(diào)度周期為24 h，調(diào)度間隔為1 h。燃?xì)廨啓C(jī)提供正、負(fù)備用的燃料單價(jià)設(shè)置為其正常輸出電功率單價(jià)的3/4，備用運(yùn)維單價(jià)等于正常運(yùn)行時(shí)的運(yùn)維單價(jià)。

表1 設(shè)備參數(shù)設(shè)置Table 1 Equipment parameter settings

3.2 備用容量及風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化分析

考慮到失負(fù)荷會(huì)比棄風(fēng)造成更嚴(yán)重的實(shí)際影響，因此本節(jié)設(shè)置αload= 2、αwind= 1，αload大于αwind表示優(yōu)先管控失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)置燃?xì)廨啓C(jī)正、負(fù)備用最大容量為實(shí)際電負(fù)荷的15%，電功率、熱功率的優(yōu)化結(jié)果如圖4?5所示，正、負(fù)備用的配置情況如圖6所示。

圖4中總電力負(fù)荷指電負(fù)荷、地源熱泵消耗的電功率、蓄電池充電功率之和；總輸出電功率指燃?xì)廨啓C(jī)、電網(wǎng)購(gòu)電功率、實(shí)際消納的風(fēng)電功率、蓄電池放電功率之和。由于電功率平衡的確定性約束條件被機(jī)會(huì)約束條件替換，因此機(jī)組出力的優(yōu)化結(jié)果并非完全滿足原有的確定性約束條件，而是計(jì)及正、負(fù)備用容量后，以一定的置信度滿足約束條件。圖4陰影區(qū)域所示的功率差額由圖6中燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的正、負(fù)備用功率進(jìn)行平衡，因此求解隨機(jī)優(yōu)化模型得到的機(jī)組電功率出力安排是可靠的。如圖5所示，熱功率平衡仍嚴(yán)格滿足確定性約束條件，由所提優(yōu)化模型求解得到的機(jī)組熱出力安排亦是可靠的。

失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)如圖7所示，失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)基本消除，棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)仍較大。這是因?yàn)槭ж?fù)荷風(fēng)險(xiǎn)被優(yōu)先管控；且調(diào)度時(shí)刻0:00—9:00為風(fēng)電出力高峰、電負(fù)荷低谷，棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)本就很大，所以未能被完全消除。

3.3 棄風(fēng)及備用成本分析

本節(jié)設(shè)置3組案例，進(jìn)一步對(duì)比分析燃?xì)廨啓C(jī)在預(yù)留不同備用容量情況下的風(fēng)險(xiǎn)管控情況、備用成本和風(fēng)險(xiǎn)成本。Case 1：燃?xì)廨啓C(jī)正、負(fù)備用最大容量為實(shí)際電負(fù)荷的10%；Case 2：燃?xì)廨啓C(jī)正、負(fù)備用最大容量為實(shí)際電負(fù)荷的15%；Case 3：燃?xì)廨啓C(jī)正、負(fù)備用最大容量為實(shí)際電負(fù)荷的20%。3組案例的備用容量、風(fēng)險(xiǎn)管控情況和棄風(fēng)情況如圖8—10所示，備用成本、棄風(fēng)成本和風(fēng)險(xiǎn)成本如表2所示。

如圖8?9所示，Case 1根據(jù)燃?xì)廨啓C(jī)備用極限、風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差累計(jì)分布逆函數(shù)滿額預(yù)留了正、負(fù)備用容量，此時(shí)失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上得到管控、但仍然較大，棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)仍較為嚴(yán)重；在Case 2中，允許燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量增加，失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)、棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步得到管控，失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)基本被消除，但仍存在較大的棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)；在Case 3中，允許燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量進(jìn)一步增大，失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)被完全管控消除，棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步下降但仍存在。

如圖10所示，隨著燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量不斷增大，日前調(diào)度計(jì)劃中的棄風(fēng)量不斷增加。如表2所示，隨著燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量不斷增大，風(fēng)險(xiǎn)成本下降，這意味著失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)得到了有效控制，系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性得到了提升；然而，備用成本和棄風(fēng)成本均不斷上升。

表2 不同備用容量備用成本、風(fēng)險(xiǎn)成本及棄風(fēng)成本對(duì)比Table 2 Comparison of reservation cost, risk cost and wind curtailment cost of different reserve capacity

由仿真結(jié)果可知，若繼續(xù)增加燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量，失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)均有機(jī)會(huì)被完全消除，但會(huì)導(dǎo)致更加高昂的備用成本和更嚴(yán)重的棄風(fēng)現(xiàn)象。燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留的備用容量越大，代表燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行可調(diào)節(jié)區(qū)間越窄，從而降低了系統(tǒng)運(yùn)行靈活性，加劇了棄風(fēng)現(xiàn)象。上述結(jié)果啟示區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)調(diào)度人員，若能夠使用其他資源，如電動(dòng)汽車電池、儲(chǔ)能設(shè)備等，解放燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留備用容量被擠壓的運(yùn)行調(diào)節(jié)區(qū)間，則可以擴(kuò)大其運(yùn)行范圍，提升系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性，減少棄風(fēng)。

4 結(jié)論

本文在建立區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)確定性優(yōu)化運(yùn)行模型的基礎(chǔ)上，考慮風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差這一隨機(jī)變量，進(jìn)一步研究建立了含燃?xì)廨啓C(jī)備用容量機(jī)會(huì)約束的隨機(jī)優(yōu)化運(yùn)行模型，并通過加入風(fēng)險(xiǎn)成本目標(biāo)函數(shù)對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)造成的不確定性運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了量化分析。仿真結(jié)果表明，所提方法能夠有效管控失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)和棄風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)，在提高系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的同時(shí)，兼顧系統(tǒng)運(yùn)行和燃?xì)廨啓C(jī)備用的經(jīng)濟(jì)性；但完全消除運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)還需要燃?xì)廨啓C(jī)預(yù)留更多的備用容量，同時(shí)啟示調(diào)度人員挖掘更多的靈活備用容量，如分布式儲(chǔ)能、負(fù)荷側(cè)資源等，以解放燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行調(diào)節(jié)區(qū)間，降低備用成本和棄風(fēng)成本。后續(xù)研究工作將從可靠地聚合負(fù)荷側(cè)資源，為區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)補(bǔ)充備用容量深入展開。

致 謝

感謝國(guó)電南瑞科技股份有限公司科技項(xiàng)目:區(qū)域綜合能源系統(tǒng)協(xié)同仿真與數(shù)?；旌蠈?shí)驗(yàn)驗(yàn)證技術(shù)研究對(duì)本文的支持，謹(jǐn)此深表感謝。