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    水風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)靈活性需求量化及協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

    2022-12-05 06:55:22申建建程春田張聰通周彬彬
    水利學(xué)報(bào) 2022年11期
    關(guān)鍵詞:爬坡裝機(jī)靈活性

    申建建,王 月,程春田,張聰通,周彬彬

    (1.大連理工大學(xué),遼寧 大連 116024;2.云南電力調(diào)度控制中心,云南 昆明 650011)

    1 研究背景

    中國“雙碳”目標(biāo)下,風(fēng)、光等間歇性可再生能源并網(wǎng)規(guī)模將急劇增大,預(yù)計(jì)2030年、2050年新能源裝機(jī)比重將分別達(dá)到38%、70%[1],如此大規(guī)模間歇性電源接入電網(wǎng)勢(shì)必加大棄風(fēng)、棄光風(fēng)險(xiǎn)[2],導(dǎo)致電力系統(tǒng)短期運(yùn)行的靈活性調(diào)節(jié)需求大幅增加[3-4],這種情況下如何量化風(fēng)光發(fā)電波動(dòng)的靈活性需求、如何開展風(fēng)光與水電、抽蓄等可調(diào)節(jié)電源互補(bǔ)運(yùn)行,就成為建設(shè)以新能源為主電力系統(tǒng)的重大挑戰(zhàn),事關(guān)我國電網(wǎng)安全、穩(wěn)定和清潔能源消納[5]。

    對(duì)于風(fēng)光電源規(guī)模較小的系統(tǒng),采用備用容量預(yù)留可以有效應(yīng)對(duì)功率、負(fù)荷等不確定性。然而,隨著系統(tǒng)中風(fēng)光裝機(jī)占比不斷加大,受其發(fā)電出力的不確定性與大幅波動(dòng)影響,預(yù)留備用容量的方法會(huì)顯著增加系統(tǒng)成本[6-7],核心問題在于準(zhǔn)確量化消納不確定性風(fēng)光發(fā)電的靈活性需求。目前已有研究提出了一些靈活性評(píng)價(jià)指標(biāo),總體可分為三類:第一類是評(píng)價(jià)資源靈活性供給能力的指標(biāo)[8-9],包括爬坡能力、最短啟停時(shí)間、開機(jī)時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間、最小穩(wěn)定出力等,爬坡能力決定了負(fù)荷跟蹤能力,最短啟停時(shí)間、開機(jī)時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間則影響著爬坡速率,而最小穩(wěn)定出力限制了下調(diào)幅度。這些指標(biāo)主要用于比較不同資源的靈活性調(diào)節(jié)能力,常作為調(diào)度模型的輸入?yún)?shù)[10-11],以確定系統(tǒng)可提供的靈活性調(diào)節(jié)能力;第二類是評(píng)價(jià)系統(tǒng)靈活性需求的指標(biāo)[12-13],包括凈負(fù)荷爬坡率、爬坡加速度,分別指凈負(fù)荷隨時(shí)間變化的導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù),二者共同決定了凈負(fù)荷曲線的變化趨勢(shì),主要用于分析日內(nèi)的負(fù)荷變化特征,以量化靈活性需求,這樣就可以評(píng)估系統(tǒng)需要多少靈活性資源來滿足負(fù)荷的不確定性[14-15];第三類是評(píng)價(jià)系統(tǒng)靈活性供需關(guān)系的指標(biāo),包括系統(tǒng)靈活性調(diào)節(jié)能力無法滿足需求時(shí)的靈活性不足概率及期望[16-17],主要用于評(píng)價(jià)系統(tǒng)的整體靈活性水平;由于靈活性資源的上調(diào)能力與下調(diào)能力確定方式不同,使得靈活性上調(diào)與下調(diào)能力可能存在較大差距,所以在進(jìn)行靈活性供需分析時(shí),可以進(jìn)一步分為上調(diào)和下調(diào)靈活性不足概率及期望[18],以分別表示系統(tǒng)靈活性上調(diào)、下調(diào)能力對(duì)需求的滿足情況。在考慮風(fēng)光靈活性需求的多能互補(bǔ)協(xié)調(diào)方面,通常采用約束集成或目標(biāo)準(zhǔn)則兩種形式構(gòu)建優(yōu)化模型,前者是將不確定性問題邊界化處理,后者傾向于從清潔能源消納、系統(tǒng)運(yùn)行安全穩(wěn)定、綜合效益等方面建立優(yōu)化準(zhǔn)則。總體來看,目前靈活性需求的量化大多側(cè)重確定性層面,但由于風(fēng)光出力的時(shí)空不確定性,靈活性需求實(shí)際也是動(dòng)態(tài)變化的[19-20],因此在多電源互補(bǔ)調(diào)度中考慮靈活性的變化特性是非常重要的,關(guān)鍵在于如何時(shí)空配置靈活性調(diào)節(jié)能力以應(yīng)對(duì)全周期靈活性需求,這對(duì)于間歇性新能源占比較大的電力系統(tǒng)尤為重要[21-22]。

    針對(duì)上述問題,依托云南電網(wǎng)實(shí)際工程,提出高比例水風(fēng)光可再生能源電力系統(tǒng)靈活性評(píng)價(jià)及短期互補(bǔ)調(diào)度方法。構(gòu)建考慮風(fēng)光出力不確定性的靈活性需求量化方法,采用分位點(diǎn)劃分風(fēng)光出力區(qū)間,生成不同概率的出力場景,并給出各場景靈活性需求;構(gòu)建考慮系統(tǒng)靈活性不足期望最小和靈活性裕量期望最大的水風(fēng)光互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度模型,從不同來水條件、不同新能源接入比例、不同風(fēng)光裝機(jī)比例、水電機(jī)組特性、不同調(diào)峰需求等方面進(jìn)行驗(yàn)證分析。

    2 系統(tǒng)靈活性需求量化方法與評(píng)估模型

    電力系統(tǒng)靈活性是平衡可再生能源發(fā)電不確定性以及預(yù)測誤差的能力,也可描述為發(fā)電機(jī)組響應(yīng)凈負(fù)荷變化和不確定性的能力。本文重點(diǎn)關(guān)注日前發(fā)電調(diào)度的爬坡和調(diào)峰靈活性,其中需求來源于風(fēng)光出力的不確定性,供給則取決于水電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力,系統(tǒng)平衡要求全時(shí)段靈活性供給大于需求,可描述為:

    (1)

    以下將從靈活性需求量化、靈活性評(píng)價(jià)指標(biāo)、靈活性評(píng)估模型三方面進(jìn)行描述,圖1為技術(shù)路線。

    圖1 靈活性需求量化及應(yīng)用思路

    2.1 風(fēng)光電站集群靈活性需求量化方法本文風(fēng)光電站集群靈活性需求量化的思路是:利用風(fēng)光電站集群出力概率分布確定適合的出力區(qū)間及發(fā)生概率,并生成與之適應(yīng)的出力場景集,與面臨日前發(fā)電計(jì)劃相結(jié)合,描述不同場景的靈活性需求。

    (1)構(gòu)建出力概率分布函數(shù)。本文采用核密度估計(jì)來建立風(fēng)光發(fā)電出力概率分布函數(shù)。假設(shè)x1,x2,…,xn為隨機(jī)變量X的n個(gè)樣本,設(shè)其概率密度函數(shù)為fh(x),則可表示為:

    (2)

    式中:h為平滑參數(shù),也稱為帶寬;K(·)為核函數(shù)。

    將fh(x)進(jìn)行積分運(yùn)算,進(jìn)一步得到出力的概率分布函數(shù)F(x),具體如下:

    (3)

    (2)劃分出力區(qū)間。采用分位點(diǎn)方法將概率分布函數(shù)轉(zhuǎn)換為區(qū)間,若F(x)的α分位點(diǎn)為xα,計(jì)算公式為:

    xα=F-1(α)

    (4)

    根據(jù)風(fēng)光電站集群各時(shí)段的出力概率分布函數(shù),可得到α分位點(diǎn)的各時(shí)段出力:

    (5)

    (6)

    圖2 出力場景生成原理圖

    (7)

    本文擬以步長0.01設(shè)置分位點(diǎn),即取α1=0,α2=0.01,α3=0.02,…,αM+1=1。由此可得到一系列出力場景及其對(duì)應(yīng)概率:

    (8)

    (4)描述靈活性需求。以場景m為例,若該場景某時(shí)段出力小于計(jì)劃出力,則該時(shí)段靈活性上調(diào)需求可表示為式(9),靈活性下調(diào)需求則為0;反之,若該場景某時(shí)段出力大于計(jì)劃出力,則該時(shí)段靈活性下調(diào)需求可表示為式(10),靈活性上調(diào)需求則為0,見圖3。

    圖3 靈活性需求示意圖

    (9)

    (10)

    2.2 靈活性評(píng)價(jià)指標(biāo)及算法引入靈活性上調(diào)和下調(diào)裕量期望、靈活性上調(diào)和下調(diào)不足概率及期望六個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)電力系統(tǒng)的靈活性。

    (1)靈活性上調(diào)裕量期望。t時(shí)段在上調(diào)靈活性充足的情況下靈活性上調(diào)能力與上調(diào)需求差值的期望,計(jì)算公式如下:

    (11)

    (2)靈活性下調(diào)裕量期望。t時(shí)段在下調(diào)靈活性充足的情況下靈活性下調(diào)能力與下調(diào)需求差值的期望,計(jì)算公式如下:

    (12)

    (3)靈活性上調(diào)不足概率。t時(shí)段靈活性上調(diào)能力不能滿足需求的概率,計(jì)算公式如下:

    (13)

    (4)靈活性下調(diào)不足概率。t時(shí)段靈活性下調(diào)能力不能滿足需求的概率,計(jì)算公式如下:

    (14)

    (5)靈活性上調(diào)不足期望。t時(shí)段因上調(diào)能力不足而導(dǎo)致的靈活性上調(diào)需求與上調(diào)能力差值的期望,計(jì)算公式如下:

    (15)

    (6)靈活性下調(diào)不足期望。t時(shí)段因下調(diào)能力不足而導(dǎo)致的靈活性下調(diào)需求與下調(diào)能力差值的期望,計(jì)算公式如下:

    (16)

    2.3 靈活性評(píng)估模型當(dāng)靈活性調(diào)節(jié)能力足夠時(shí),靈活性裕量期望越大,意味著系統(tǒng)的靈活性響應(yīng)能力越強(qiáng),因此以各集群的靈活性裕量期望之和最大為目標(biāo)優(yōu)化靈活性調(diào)節(jié)電源,確定靈活性調(diào)節(jié)能力在各集群間的合理分配,目標(biāo)函數(shù)見式(17),記為模型一。

    (17)

    當(dāng)靈活性調(diào)節(jié)能力不足時(shí),靈活性不足期望越小,意味著間歇性新能源并網(wǎng)帶來的平衡和安穩(wěn)運(yùn)行影響越小,此時(shí)采用各集群的靈活性不足期望之和最小目標(biāo)優(yōu)化靈活性調(diào)節(jié)電源,確定靈活性調(diào)節(jié)能力在各集群間的合理分配,目標(biāo)函數(shù)見式(18),記為模型二。

    (18)

    模型一適用于靈活性調(diào)節(jié)能力滿足所有場景需求,即對(duì)于任意場景m、集群i、時(shí)段t,均滿足約束條件(1);模型二適用于靈活性調(diào)節(jié)能力不能滿足所有場景需求,即存在某一場景m、集群i、時(shí)段t,無法滿足約束條件(1)。模型一與模型二的約束條件分別為式(19)—(29)與式(20)—(29)。決策變量均為水電站各時(shí)段出力。本文中所用水電站均參與靈活性調(diào)節(jié)的優(yōu)化調(diào)度。

    約束條件如下:

    (1)靈活性供需關(guān)系

    (19)

    (2)靈活性調(diào)節(jié)能力

    (20)

    (21)

    (3)水量平衡約束

    (22)

    式中:Vn,t+1、Vn,t分別為第n個(gè)水電站在t+1和t時(shí)刻的庫容,m3;QIn,t為第n個(gè)水電站在時(shí)段t的入庫流量,m3/s;QUn,t為第n個(gè)水電站在時(shí)段t的出庫流量,m3/s;Δt為t時(shí)段的小時(shí)數(shù);QEn,t為第n個(gè)水電站在時(shí)段t的區(qū)間入庫流量,m3/s;τn-1為從第n-1個(gè)水庫到第n個(gè)水庫的水流滯時(shí);QDn,t為第n個(gè)水電站在時(shí)段t的發(fā)電流量,m3/s;QSn,t為第n個(gè)水電站在時(shí)段t的棄水流量,m3/s。

    (4)始末水位約束

    (23)

    (5)庫水位約束

    (24)

    (6)發(fā)電流量約束

    (25)

    (7)出庫流量約束

    (26)

    (8)水電站出力約束

    (27)

    (9)水電站出力爬坡約束

    (28)

    (10)調(diào)峰控制需求

    (29)

    式中:Rmax、Rmin分別為剩余負(fù)荷的最大值和最小值,MW;ΔR為剩余負(fù)荷峰谷差控制需求,MW;Rt為時(shí)段t的剩余負(fù)荷,MW;PLt為t時(shí)段系統(tǒng)總負(fù)荷,MW。該約束主要是響應(yīng)電網(wǎng)的調(diào)峰需求。

    采用Matlab編程實(shí)現(xiàn)靈活性需求量化,并將該結(jié)果作為靈活性評(píng)估模型的輸入,構(gòu)建了水風(fēng)光互補(bǔ)協(xié)調(diào)的短期調(diào)度模型,使用LINGO軟件中的MILP方法進(jìn)行兩階段求解,當(dāng)模型一沒有可行解時(shí),進(jìn)行模型二求解。

    3 實(shí)例分析

    3.1 工程背景以云南某地區(qū)5個(gè)風(fēng)光電站集群及6座梯級(jí)水電站構(gòu)成的可再生能源系統(tǒng)為例進(jìn)行方法驗(yàn)證,計(jì)算時(shí)間尺度為15 min,數(shù)據(jù)采集范圍為2017年1月1日至2019年12月31日。選取2019年枯、汛期典型日進(jìn)行仿真計(jì)算,利用典型日所屬月份的實(shí)際出力構(gòu)建風(fēng)光電站集群概率分布函數(shù),模型輸入中的水庫始末水位、區(qū)間徑流、出力上下限、爬坡能力等均為電站實(shí)際參數(shù)。表1給出了各電站的基本情況。為驗(yàn)證本文方法,將風(fēng)光裝機(jī)容量占比提升為30%進(jìn)行模擬分析。

    表1 電站屬性

    3.2 風(fēng)光電站集群靈活性需求量化為避免風(fēng)光電站裝機(jī)變化的影響,采用出力率(出力與裝機(jī)的比值)代替出力數(shù)據(jù)構(gòu)建各集群的概率分布函數(shù),并采用上文方法量化風(fēng)光電站集群的靈活性需求。以某集群為例,采用分位點(diǎn)劃分出力區(qū)間,結(jié)果如圖4所示??梢钥闯?,上下兩側(cè)區(qū)間較寬、中間較窄,符合各時(shí)段出力的分布特征。接著取各區(qū)間的中心線代表出力區(qū)間,得到一系列出力場景,結(jié)果見圖5。出力曲線兩側(cè)稀疏、中間密實(shí),表明出力曲線位于中間的概率明顯大于兩側(cè),能夠合理描述電站集群的出力不確定性。最后計(jì)算靈活性需求,將靈活性下調(diào)需求取相反數(shù)與上調(diào)需求繪于圖6,可以看出,靈活性上調(diào)需求與下調(diào)需求呈互補(bǔ)狀態(tài),上調(diào)需求較大時(shí),則下調(diào)需求較小,反之亦反。

    圖4 集群出力區(qū)間劃分結(jié)果

    圖5 集群出力場景

    圖6 出力靈活性調(diào)節(jié)需求

    3.3 不同來水條件對(duì)靈活性的影響云南電網(wǎng)的靈活性調(diào)節(jié)電源主要為水電,考慮到水電的調(diào)節(jié)能力與來水有很大關(guān)系,因此選取枯、汛期兩個(gè)典型日分別分析。結(jié)果顯示,枯期典型日的靈活性不足期望約26 MW,汛期典型日的靈活性不足期望為0。圖7給出了枯期典型日靈活性調(diào)節(jié)能力圖??梢钥闯觯`活性上調(diào)供給能力為水平直線且與水電機(jī)組的爬坡能力相當(dāng),表明在枯期靈活性上調(diào)供給能力主要取決于水電機(jī)組的爬坡能力;靈活性下調(diào)供給能力在0∶00—7∶30、14∶00—17∶00時(shí)段區(qū)間內(nèi)較小,原因是該時(shí)段內(nèi)水電出力較小,最大下調(diào)空間即為電站出力,因此靈活性下調(diào)供給能力主要受水電出力大小影響;在7∶30—14∶00、17∶00—24∶00時(shí)段區(qū)間內(nèi)靈活性下調(diào)供給為水平直線,表明該時(shí)段區(qū)間內(nèi)靈活性下調(diào)供給能力主要由水電機(jī)組的爬坡能力控制。

    圖7 枯期典型日靈活性調(diào)節(jié)能力圖

    表2給出了枯期典型日各集群靈活性不足概率,可以看出,各集群的上調(diào)靈活性不足概率均在7%以下,下調(diào)靈活性不足概率均在3%以下。圖8為各集群的靈活性供需關(guān)系圖(其中靈活性調(diào)節(jié)需求根據(jù)枯期典型日的計(jì)劃出力與實(shí)測出力進(jìn)行計(jì)算),分析可知,各集群不同時(shí)段的靈活性調(diào)節(jié)能力均能滿足需求,體現(xiàn)了靈活性能力時(shí)序分配的合理性。

    表2 枯期典型日靈活性不足概率 (單位: %)

    圖8 枯期典型日靈活性供需關(guān)系

    圖9給出了汛期典型日靈活性調(diào)節(jié)能力圖。可以看出,靈活性上調(diào)、下調(diào)供給均接近直線,表明汛期靈活性供給能力主要受限于電站出力爬坡能力。圖10為汛期典型日各集群的靈活性供需關(guān)系圖,可以看出,所有集群各時(shí)段的靈活性調(diào)節(jié)能力均滿足了需求,說明了集群間靈活性調(diào)節(jié)能力分配的合理性。

    圖9 汛期典型日靈活性調(diào)節(jié)能力圖

    圖10 汛期典型日靈活性供需關(guān)系

    對(duì)比汛期與枯期結(jié)果,發(fā)現(xiàn)汛期的系統(tǒng)靈活性較枯期更易滿足,原因是汛期通常為枯風(fēng)期,風(fēng)電站整體出力小,波動(dòng)范圍也相對(duì)較??;且汛期多陰雨天氣,光伏電站的整體出力與波動(dòng)范圍也很小。因此,雖然汛期水電的靈活性調(diào)節(jié)能力與枯期相當(dāng),但風(fēng)光出力波動(dòng)所帶來的靈活性需求相對(duì)較小,所以靈活性供給能力易滿足靈活性需求。

    考慮到枯期新能源出力及其波動(dòng)變大,靈活性調(diào)節(jié)需求較大,因此下文重點(diǎn)針對(duì)枯期典型日進(jìn)行分析。

    3.4 新能源接入比例對(duì)靈活性的影響考慮到未來間歇性能源接入電網(wǎng)的比例會(huì)逐步增大,所以很有必要分析不同新能源裝機(jī)占比的靈活性調(diào)節(jié)關(guān)系。分別選取新能源裝機(jī)占比從10%~70%七種情況進(jìn)行對(duì)比分析。引入棄電率(棄電量/總發(fā)電量)指標(biāo),來表示新能源的利用情況,計(jì)算公式如下:

    (30)

    式中:EBt為t時(shí)段由于靈活性調(diào)節(jié)能力不足而產(chǎn)生的實(shí)際棄風(fēng)、棄光電量,kWh;Et為t時(shí)段風(fēng)光電站總發(fā)電量,kWh。

    表3為不同新能源裝機(jī)占比的靈活性指標(biāo)??梢钥闯?,當(dāng)新能源裝機(jī)占比小于20%時(shí),靈活性需求能夠得到滿足;當(dāng)新能源裝機(jī)占比達(dá)到30%時(shí),靈活性調(diào)節(jié)不足期望為26.1 MW,靈活性調(diào)節(jié)不足概率為4.22%,調(diào)節(jié)靈活性缺口相對(duì)較小。當(dāng)新能源裝機(jī)占比達(dá)到30%以上,由于水電的靈活性調(diào)節(jié)能力有限,靈活性調(diào)節(jié)不足期望及概率隨著新能源裝機(jī)比重增加而不斷增大,棄電率也隨之增大,當(dāng)新能源發(fā)電量較大時(shí),棄電量不容忽視。圖11為不同新能源裝機(jī)占比的靈活性不足期望和概率變化趨勢(shì),可以看出,新能源裝機(jī)占比超20%后,系統(tǒng)靈活性不足概率隨新能源裝機(jī)占比大致呈線性增長,靈活性不足期望隨新能源裝機(jī)占比大致呈二次增長。

    圖11 靈活性不足期望與靈活性不足概率隨新能源裝機(jī)占比變化規(guī)律

    表3 不同新能源裝機(jī)占比下的計(jì)算結(jié)果

    綜上所述,當(dāng)前靈活性水平下,該電力系統(tǒng)能夠接納的風(fēng)光極限容量約為系統(tǒng)總裝機(jī)容量的30%。高于此比例會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)靈活性調(diào)節(jié)能力不足,威脅電力系統(tǒng)的安穩(wěn)運(yùn)行,同時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象,這一結(jié)果可以為電網(wǎng)未來規(guī)劃風(fēng)光等新能源電站裝機(jī)容量提供參考。

    3.5 風(fēng)光裝機(jī)比例對(duì)靈活性的影響不同比例的風(fēng)光發(fā)電出力特性區(qū)別較大,對(duì)電力系統(tǒng)的影響也不盡相同。本部分重點(diǎn)研究風(fēng)光發(fā)電裝機(jī)比例對(duì)靈活性的影響,為便于分析,將不同裝機(jī)比例的風(fēng)光電站匯聚為一個(gè)集群進(jìn)行研究,風(fēng)光總裝機(jī)占比設(shè)置為系統(tǒng)的30%。為方便闡述,定義風(fēng)光比例系數(shù)λ,計(jì)算公式如下:

    (31)

    式中Pw、Ps分別為風(fēng)電站和光電站的裝機(jī)容量。

    表4為不同風(fēng)光比例系數(shù)的靈活性調(diào)節(jié)不足期望及概率,可以看出,風(fēng)光比例系數(shù)在0.5~0.6之間時(shí),系統(tǒng)的靈活性調(diào)節(jié)不足期望最小。圖12給出了靈活性不足期望與靈活性不足概率隨風(fēng)光比例系數(shù)的變化規(guī)律,可以看出,靈活性不足期望與不足概率隨風(fēng)光比例系數(shù)變化規(guī)律基本一致,即隨風(fēng)光比例系數(shù)的變大先減小后增大。從兩方面解釋,當(dāng)光電裝機(jī)占比較大時(shí),其發(fā)電出力會(huì)顯著影響負(fù)荷曲線的形狀,從而增大負(fù)荷峰谷差,如圖13所示。為滿足調(diào)峰控制需求,水電站會(huì)在負(fù)荷低谷以較小出力運(yùn)行,因此靈活性下調(diào)能力缺額較大;當(dāng)風(fēng)電裝機(jī)占比較大時(shí),由于風(fēng)電的不確定性更大,靈活性需求更大,同樣會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的靈活性調(diào)節(jié)能力不足。因此只有當(dāng)風(fēng)光電比例在合理范圍時(shí),才能有效降低對(duì)系統(tǒng)的影響。

    圖12 靈活性不足期望與靈活性不足概率隨風(fēng)光比例系數(shù)變化規(guī)律

    圖13 枯期典型日日負(fù)荷平衡圖(λ=0)

    表4 不同風(fēng)光比例系數(shù)的靈活性調(diào)節(jié)不足期望和概率

    3.6 水電機(jī)組特性對(duì)靈活性的影響水電機(jī)組特性決定了系統(tǒng)能夠提供的靈活性調(diào)節(jié)能力,本節(jié)探究水電機(jī)組的爬坡能力對(duì)靈活性的影響,爬坡能力的數(shù)據(jù)(Nramp)取自水電站實(shí)際參數(shù)。表5給出了不同爬坡能力下的計(jì)算結(jié)果,可以看出,隨著爬坡能力不斷增大,靈活性調(diào)節(jié)不足期望和概率逐漸減小,因此可通過改善水電機(jī)組出力調(diào)節(jié)速率和幅度來提高系統(tǒng)的靈活性。

    表5 不同爬坡能力的靈活性指標(biāo)

    3.7 不同調(diào)峰控制需求對(duì)靈活性的影響水電站在系統(tǒng)中承擔(dān)調(diào)峰任務(wù)時(shí),呈現(xiàn)負(fù)荷低谷出力小、負(fù)荷高峰出力大的發(fā)電規(guī)律,這種情況可能會(huì)造成負(fù)荷低谷靈活性下調(diào)能力不足,而負(fù)荷高峰靈活性上調(diào)能力不足。本節(jié)探究調(diào)峰控制需求對(duì)靈活性的影響。

    表6給出了不同調(diào)峰控制需求的靈活性指標(biāo),可以看出,隨著調(diào)峰控制需求逐漸變大,靈活性不足期望和概率逐漸減小。原因是設(shè)置的余荷峰谷差控制上限增大后,水電站在負(fù)荷低谷時(shí)段的出力變大,使得靈活性下調(diào)能力變大,靈活性下調(diào)不足期望及概率減小。然而,靈活性不足期望并不是能夠無限減小,主要有以下兩點(diǎn)原因:一是受水電站爬坡能力限制,靈活性下調(diào)能力增大存在邊界;二是枯期水電站整體出力較小,調(diào)峰控制需求對(duì)靈活性上調(diào)能力影響不大,無法減小靈活性上調(diào)不足期望。因此在靈活性不足期望減小到一定程度后,難以繼續(xù)減小。

    表6 不同調(diào)峰控制需求下的靈活性指標(biāo)

    圖14給出了不同調(diào)峰控制需求下靈活性下調(diào)能力變化過程,00∶00—08∶00負(fù)荷低谷期間水電站出力較小,因此可下調(diào)空間也相對(duì)較小,08∶00—24∶00負(fù)荷較大,水電站出力大,這段時(shí)間的靈活性下調(diào)能力主要受爬坡限制,所以該時(shí)段間的下調(diào)能力差異較小。對(duì)比幾種下調(diào)能力曲線,可以發(fā)現(xiàn)靈活性下調(diào)能力隨著調(diào)峰控制需求變大而變大,達(dá)到爬坡能力限制時(shí)將保持不變。

    圖14 不同調(diào)峰控制需求下的靈活性下調(diào)能力變化

    3.8 不同方法對(duì)比分析為驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性,采用確定性模型進(jìn)行計(jì)算,即根據(jù)出力概率分布函數(shù)確定某一特定置信水平的出力區(qū)間,結(jié)合面臨計(jì)劃出力得到靈活性上調(diào)、下調(diào)需求,以靈活性不足最小為目標(biāo)進(jìn)行求解,并與本文方法結(jié)果進(jìn)行比較分析。

    表7給出了不同新能源裝機(jī)占比下兩種方法的棄電率,可以看出,各種新能源裝機(jī)占比情景下本文方法的棄電率均比較小,有利于減少棄風(fēng)、棄光,且新能源裝機(jī)占比越大,棄電減幅越大,更有利于清潔能源消納。

    表7 不同方法結(jié)果對(duì)比分析

    4 結(jié)論

    本文從水風(fēng)光互補(bǔ)短期靈活性需求出發(fā),提出靈活性需求量化方法及互補(bǔ)優(yōu)化準(zhǔn)則,并通過云南某地5個(gè)新能源電站集群、6座梯級(jí)水電站構(gòu)成的互補(bǔ)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證分析,得到以下結(jié)論:(1)風(fēng)光電站并網(wǎng)的靈活性需求具有時(shí)空不確定性,通過出力區(qū)間分割和不同概率場景描述其不確定性,能夠體現(xiàn)系統(tǒng)的靈活性需求變化;(2)汛期風(fēng)光電站整體出力水平較低,波動(dòng)性和不確定性較小,較枯期的靈活性需求更易滿足;(3)對(duì)于文中實(shí)例工程,當(dāng)風(fēng)光裝機(jī)容量占比超過系統(tǒng)總裝機(jī)30%時(shí),靈活性不足期望及概率會(huì)急劇增加,系統(tǒng)靈活性嚴(yán)重不足,可以利用該指標(biāo)確定當(dāng)前靈活性水平下系統(tǒng)可并網(wǎng)新能源極限發(fā)電容量;(4)風(fēng)光裝機(jī)比例對(duì)系統(tǒng)靈活性影響較大,保持合理的風(fēng)光電源比例,可有效降低靈活性不足期望,降低系統(tǒng)的靈活性需求;(5)在一定范圍內(nèi)系統(tǒng)的靈活性調(diào)節(jié)水平主要取決于水電機(jī)組爬坡能力,但達(dá)到一定閾值后,靈活性水平不再隨機(jī)組爬坡能力變化;(6)調(diào)峰需求對(duì)靈活性調(diào)節(jié)能力有較大影響,枯、汛期分別容易導(dǎo)致靈活性下調(diào)、上調(diào)能力不足,因此在各水電站之間合理分配調(diào)峰需求十分重要,有利于減小對(duì)靈活性供給的影響。

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