面向新型能源結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)調(diào)頻技術(shù)回顧與展望

蔡文亮,趙正暉,汪洋,王一帆,李斌,姬偉

(江蘇大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

0 引 言

煤、石油等一次能源的大規(guī)模使用,在推動人類加速發(fā)展的同時,也造成了難以忽視的環(huán)境問題。近年來,全球在新能源領(lǐng)域的探索表明,以風(fēng)、光為代表的可再生能源將成為未來人類低碳發(fā)展的重要基石[1]。我國也致力于提高國家自主貢獻(xiàn)力度,采取了更加有力的政策和措施,力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)“碳中和”。預(yù)期到2030年我國風(fēng)電和光伏總?cè)萘繉⒊^1 200 GW[2]。當(dāng)前,可再生能源機組通過逆變器、變流器等電力電子裝置接入主網(wǎng),有功輸出和頻率響應(yīng)處于解耦狀態(tài)。雖然可引入虛擬慣性和下垂控制的方式提供頻率響應(yīng),但是風(fēng)電和光伏具有強波動性和強隨機性,相比于傳統(tǒng)火力機組而言,難以提供相對穩(wěn)定的調(diào)頻能力。在可預(yù)計的未來,更多傳統(tǒng)火力發(fā)電機組被新能源機組取代,系統(tǒng)慣性和調(diào)頻資源總量將降低,調(diào)頻總?cè)萘砍蕼p少趨勢,在有功擾動下,系統(tǒng)的頻率波動將增加,給電力系統(tǒng)頻率安全帶來前所未有之挑戰(zhàn)[3]。

目前,對于系統(tǒng)的調(diào)頻研究大多集中于慣性、一次調(diào)頻以及二次調(diào)頻的控制方面。除了傳統(tǒng)火力機組外,充分挖掘源-荷-儲不同環(huán)節(jié)的調(diào)頻能力是研究的熱點。新能源機組通過添加控制環(huán)節(jié),實現(xiàn)類似火力機組的慣性響應(yīng)和一次調(diào)頻能力。負(fù)荷和儲能分別通過需求側(cè)響應(yīng)技術(shù)和快速充放電實現(xiàn)調(diào)頻能力。考慮調(diào)頻的優(yōu)化調(diào)度是保證現(xiàn)代電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運行的重要基礎(chǔ),也是檢驗各類資源調(diào)頻效果的重要手段。因此將從挖掘電力系統(tǒng)不同環(huán)節(jié)的調(diào)頻能力入手,對風(fēng)電、光伏、負(fù)荷以及儲能參與系統(tǒng)調(diào)頻的方式進(jìn)行梳理,分析各調(diào)頻資源的調(diào)度潛力,在此基礎(chǔ)上對考慮調(diào)頻備用資源的優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行總結(jié),對比調(diào)度模型中不確定性的處理方法和求解策略,最后基于以上綜述和回顧,對各調(diào)頻資源參與系統(tǒng)運行問題進(jìn)行展望。

1 多種資源參與系統(tǒng)調(diào)頻的方式研究

可再生能源的快速發(fā)展對電力系統(tǒng)頻率安全提出了更高的發(fā)展要求,因此挖掘電力系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的調(diào)頻資源迫在眉睫。在電源側(cè),為了加強新能源機組對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的貢獻(xiàn),《電力系統(tǒng)網(wǎng)源協(xié)調(diào)技術(shù)導(dǎo)則》[4]中規(guī)定風(fēng)電場和光伏電站應(yīng)具備一次調(diào)頻能力,能在規(guī)定時間內(nèi)做出響應(yīng)以滿足系統(tǒng)的調(diào)頻需求,為系統(tǒng)提供頻率支撐。在負(fù)荷側(cè),用戶的需求側(cè)管理也逐步發(fā)展為電力系統(tǒng)中重要的調(diào)頻資源。它通過引導(dǎo)用戶優(yōu)化用電方式,調(diào)動負(fù)荷側(cè)的頻率響應(yīng)資源來滿足系統(tǒng)的調(diào)頻需求。需求側(cè)調(diào)頻資源包括負(fù)荷需求響應(yīng)和電動汽車等。儲能作為電力系統(tǒng)中的多面手,不僅可以參與火力發(fā)電廠的調(diào)頻輔助服務(wù),減少火電廠考核損失增加補償盈利,部分區(qū)域也開始嘗試參與新能源場站的調(diào)頻輔助服務(wù)。對于較為脆弱的地方電網(wǎng),負(fù)荷變化的沖擊可能導(dǎo)致系統(tǒng)頻率波動較大,研究表明可以在以關(guān)停的火電機組處建設(shè)獨立的儲能電站主動參與電網(wǎng)調(diào)頻。目前,對于以上系統(tǒng)中主流的調(diào)頻資源,眾多專家學(xué)者對于其參與系統(tǒng)調(diào)頻的方式已經(jīng)展開了較為廣泛的研究,本節(jié)將從控制方法的和調(diào)頻策略方面梳理不同資源參與系統(tǒng)調(diào)頻的前沿技術(shù)。

1.1 風(fēng)力發(fā)電機參與系統(tǒng)調(diào)頻方法的研究綜述

目前風(fēng)電機組參與系統(tǒng)調(diào)頻的方法主要有兩大類,如圖1所示,一類是利用自身慣量參與系統(tǒng)調(diào)頻的轉(zhuǎn)子動能控制[5-12],另一類是預(yù)留有功備用參與調(diào)頻的有功備用控制[13-22]。

圖1 風(fēng)力發(fā)電機組參與調(diào)頻方式

1.1.1 利用慣量參與調(diào)頻的轉(zhuǎn)子動能控制

轉(zhuǎn)子動能控制是指當(dāng)風(fēng)電機組檢測到電網(wǎng)頻率偏差時,提高有功控制的參考值,在此之后由于風(fēng)電機組的輸出電磁功率大于其輸入的機械功率,風(fēng)電機組轉(zhuǎn)子開始減速,并釋放出轉(zhuǎn)子動能,以此來參與系統(tǒng)調(diào)頻。

在不同的文獻(xiàn)中,轉(zhuǎn)子動能控制方式通常被歸納為兩種,第一種是將系統(tǒng)頻率變化量與風(fēng)電有功出力相互耦合,風(fēng)電機組參與調(diào)頻時模擬同步機組的慣性響應(yīng),將頻率變化率引入風(fēng)電機組的控制環(huán)節(jié),實現(xiàn)風(fēng)電機組有功出力和頻率的耦合,當(dāng)系統(tǒng)頻率下降,增大風(fēng)機的功率參考值,使轉(zhuǎn)子的動能釋放增加有功輸出。該方法通常采用虛擬慣量控制(Virtual Inertial Control)[11]方式實現(xiàn)。第二種是將風(fēng)電機組有功功率和系統(tǒng)頻率偏差進(jìn)行耦合,建立二者之間的下垂特性。此種控制方法稱為下垂控制(Droop Control)[12]又叫斜率控制或比例控制。

1.1.2 利用風(fēng)電減載備用參與調(diào)頻的控制方法

風(fēng)電減載備用參與調(diào)頻的方法是指風(fēng)電機組通過主動控制使其偏離最大功率點運行,跟蹤降載曲線使其具有上調(diào)和下調(diào)的出力空間,即實現(xiàn)了減載運行。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)頻率偏差時,風(fēng)電機組可以根據(jù)調(diào)頻指令實時調(diào)整出力參與系統(tǒng)調(diào)頻,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。由于風(fēng)電機組捕獲的風(fēng)功率與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和槳距角都有關(guān),因此可以將風(fēng)電減載調(diào)頻的控制方式分為槳距角控制和超速減載控制。

圖2 風(fēng)電減載調(diào)頻的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

(1)超速減載控制

如圖3所示,超速減載控制通過控制風(fēng)力機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速,使轉(zhuǎn)子的實際轉(zhuǎn)速高于最大功率曲線運行狀態(tài)下的轉(zhuǎn)速,此時風(fēng)電機組運行于非最大功率曲線的另一次優(yōu)點,降低捕獲的風(fēng)功率,從而使機組保留一部分有功備用實現(xiàn)減載運行。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生有功擾動時,再降低轉(zhuǎn)速,增大風(fēng)電機組捕獲的風(fēng)功率,從而使其有功輸出增加參與調(diào)頻[14-15]。

圖3 超速減載控制策略

(2)槳距角控制

通過控制風(fēng)力機葉片的槳距角,使槳距角大于風(fēng)電機組正常運行的槳距角,進(jìn)而減小風(fēng)電機組捕獲的風(fēng)功率,使其運行于減載狀態(tài)。當(dāng)遭受有功擾動時,減小其槳距角,增大風(fēng)電機組的有功出力參與調(diào)頻[13,23]。

(3)超速減載控制結(jié)合槳距角控制

超速減載和槳距角減載都各自有其優(yōu)缺點,前者的優(yōu)點是響應(yīng)速度快,但缺點是當(dāng)風(fēng)電機組處于高風(fēng)速的工況下,風(fēng)機的轉(zhuǎn)速已達(dá)上限,不具備減載備用的可能,因此其適用范圍只限于中、低風(fēng)速的工況[24]。而后者可以適用于各種風(fēng)速的工況,但是槳距角的變化涉及內(nèi)部機械部件動作,因此有響應(yīng)速度慢、風(fēng)機部件易磨損的缺點,增加了風(fēng)機的維護(hù)成本[25]。為了使風(fēng)電機組可以在全風(fēng)況下減載備用,并可維持較長的時間,增加風(fēng)電的可調(diào)度性,有研究提出將兩種減載方式相結(jié)合的策略[21,26],其控制方式如圖4所示。

Vcr、Vw1、Vn分別為切入風(fēng)速,最優(yōu)轉(zhuǎn)速區(qū)臨界風(fēng)速和額定風(fēng)速。A點、C點和D點是在風(fēng)速為Vcr、Vw1、和Vn的最大功率運行點。當(dāng)風(fēng)速為Vw時,風(fēng)電機組在超速減載控制的作用下,其運行點可以從B點向B′點移動,當(dāng)運行達(dá)到B′點時,由于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速已達(dá)到最大值無法繼續(xù)用超速減載控制減載,此時利用槳距角控制,可使得風(fēng)電機組的運行點沿B′點向F點移動。F點是轉(zhuǎn)速為ωmax,采用槳距角控制的最大調(diào)整量運行點。因此,在任一風(fēng)速下風(fēng)電機組存在最大可減載率。當(dāng)風(fēng)電機組的減載率為Kopt%時,風(fēng)電機組運行于B0點,則其調(diào)頻容量為:

(1)

(2)

Pde.opt=(1-Kopt%)*Pg.MPPT

(3)

減載運行的風(fēng)電機組具備雙向調(diào)頻的能力,且可維持較長的時間。是實現(xiàn)風(fēng)電參與調(diào)頻調(diào)度的有效途徑。然而長期減載的風(fēng)電機組會對風(fēng)電場的經(jīng)營成本帶來影響。文獻(xiàn)[27]對比了超速減載控制和槳距角控制對風(fēng)電場收入的影響;文獻(xiàn)[28]指出,100 MW的風(fēng)電場按照10%的裝機容量減載,在不限電區(qū)域每年虧損2 500萬元。因此,在系統(tǒng)調(diào)度層面決策風(fēng)電場是否減載以及風(fēng)電場的減載容量需要深入研究。

1.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)參與系統(tǒng)調(diào)頻的研究

研究表明光伏系統(tǒng)具備參與電網(wǎng)調(diào)頻的能力,其方式與風(fēng)電機組類似,即需要預(yù)留一部分有功備用,使其能夠迅速的響應(yīng)系統(tǒng)的頻率變化,快速提供有功輸出。如圖5所示,現(xiàn)有研究通常將光伏參與調(diào)頻的方式分為兩類,第一種方法是光伏機組單獨參與系統(tǒng)調(diào)頻,其運行于非最大功率點,從而保持一定有功功率備用[29-31]。第二種方法是給光伏機組配置一定容量的儲能,光伏機組仍然運行于最大功率點,通過儲能快速釋放和吸收有功功率參與系統(tǒng)調(diào)頻[32-33]。

圖5 光伏發(fā)電系統(tǒng)參與調(diào)頻的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1.2.1 光儲聯(lián)合參與調(diào)頻

儲能系統(tǒng)可以進(jìn)行快速充放電,具有靈活性高,響應(yīng)速度快、控制精度高的特點。因此為光伏機組配置儲能,可以有效平滑光伏的發(fā)電功率,同時參與系統(tǒng)調(diào)頻。文獻(xiàn)[34]利用混合儲能系統(tǒng)的出力彌補光伏發(fā)電功率預(yù)測值和實際值的偏差從而達(dá)到平抑光伏出力波動的目的。文獻(xiàn)[35]分析光伏出力波動對于系統(tǒng)調(diào)頻備用需求的影響,提出利用儲能的充放對于光伏波動進(jìn)行有限平抑并建立容量優(yōu)化模型,在控制電網(wǎng)頻率穩(wěn)定的同時使光儲系統(tǒng)的等效收益最大。

1.2.2 利用光伏減載備用參與系統(tǒng)調(diào)頻

當(dāng)光伏機組運行在最大功率跟蹤模式時,無法提供可用的備用功率,在電網(wǎng)頻率下降時難以提供有功支撐,通過控制光伏機組的工作電壓使其使其工作在非最大功率點,可以控制光伏機組的輸出功率在減載狀態(tài)。如圖6所示,A點為最大功率跟蹤點,提升光伏機組的運行電壓,使其在C點減載運行,其備用容量為PMPPT和P減載的差值。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)有功擾動,頻率下降時,將光伏機組運行電壓降低至V′使其在B點工作,增大機組輸出功率,達(dá)到參與電網(wǎng)調(diào)頻的效果。

圖6 光伏減載控制策略

文獻(xiàn)[36]提出基于牛頓二次插值的光伏系統(tǒng)功率控制策略,通過二次曲線逼近光伏系統(tǒng)的功率-電壓特性曲線,迭代獲得光伏系統(tǒng)所需的終端電壓,通過電壓控制其輸出功率實現(xiàn)減載。文獻(xiàn)[37]將離線擬合和在線功率跟蹤相結(jié)合實現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的變減載控制,根據(jù)電網(wǎng)頻率的變化改變減載率。文獻(xiàn)[38]考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)的備用容量,將減載控制器和備用功率相結(jié)合,提出了一種等比例減載控制光伏調(diào)頻的策略。

1.3 負(fù)荷資源參與系統(tǒng)調(diào)頻的研究

隨著我國智能電網(wǎng)的發(fā)展,通信和控制技術(shù)的提升為負(fù)荷側(cè)資源參與調(diào)頻備用提供了有利支撐。目前,需求側(cè)的負(fù)荷調(diào)頻資源日趨多樣化,負(fù)荷資源可以直接與電網(wǎng)互動,也可通過需求響應(yīng)的方式參與電網(wǎng)頻率響應(yīng)。根據(jù)負(fù)荷資源的特性不同,可將負(fù)荷調(diào)頻備用資源分為單純可調(diào)的被動負(fù)荷和可以雙向互動的主動負(fù)荷[39]。

1.3.1 被動負(fù)荷調(diào)頻特性

被動負(fù)荷指事先與用戶簽訂協(xié)議或者是在用戶許可的條件下可以臨時退出或接入電網(wǎng)的負(fù)荷,可用于恢復(fù)源荷平衡和消除可再生能源波動?？芍袛嘭?fù)荷與直接控制負(fù)荷作為兩種有效的被動負(fù)荷調(diào)頻資源,可在緊急頻率事件發(fā)生時分別按照約定,自動切除或遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)部分負(fù)荷以參與系統(tǒng)一次調(diào)頻[40]。例如,電熱水器擁有可控性高、有功輸出穩(wěn)定等優(yōu)點。是良好的負(fù)荷側(cè)調(diào)頻備用資源?？梢詫Υ罅康碾姛崴髫?fù)荷經(jīng)過合理的聚合后,調(diào)整其工作狀態(tài),在負(fù)荷節(jié)點處以虛擬發(fā)電廠的形式參與電力系統(tǒng)的一次調(diào)頻[41-42]。文獻(xiàn)[43]建立了一次調(diào)頻動態(tài)響應(yīng)模型,以此模型構(gòu)造機組最小一次調(diào)頻容量約束條件,在考慮此約束的前提下,合理分配各機組所需承擔(dān)的調(diào)頻容量,保證系統(tǒng)頻率穩(wěn)定。

1.3.2 主動負(fù)荷調(diào)頻特性

主動負(fù)荷是指具有儲能特性且可通過主動控制充放電參與系統(tǒng)調(diào)頻的負(fù)荷,具有功率的雙向調(diào)節(jié)能力,是較為理想的負(fù)荷側(cè)調(diào)頻備用資源,例如電動汽車(Electric Vehicle,EV)等移動儲能裝置。文獻(xiàn)[44]提出EV可受電網(wǎng)的直接控制參與調(diào)頻,具有迅速響應(yīng)系統(tǒng)指令,提供調(diào)頻輔助服務(wù)的能力。文獻(xiàn)[45]考慮EV用戶充電行為的不確定性和用能需求,建立了EV聚合商充電功率及備用上報的優(yōu)化決策模型。文獻(xiàn)[46]在考慮電動汽車用戶行為特性的基礎(chǔ)上,提出考慮用戶積極性的電動汽車與機組聯(lián)合調(diào)頻的兩階段隨機優(yōu)化調(diào)度模型,實現(xiàn)火電和電動汽車調(diào)頻容量上的互補。

1.4 儲能系統(tǒng)參與系統(tǒng)調(diào)頻的研究

目前,在開展的新能源參與電網(wǎng)調(diào)頻的研究中,也把儲能作為重要的技術(shù)路線。通過對儲能充放電策略的控制實現(xiàn)對功率的雙向調(diào)節(jié),維持系統(tǒng)有功平衡,使頻率處于安全范圍之內(nèi)。

1.4.1 儲能參與系統(tǒng)調(diào)頻控制方式

儲能系統(tǒng)通過下垂控制進(jìn)行一次調(diào)頻響應(yīng),這種控制是利用儲能電站的一次調(diào)頻容量,模擬同步機組頻率響應(yīng)的出力方式[47-48]。如圖7所示當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)頻率偏差時,儲能系統(tǒng)快速充放電維持系統(tǒng)的有功平衡[49]。

圖7 儲能下垂調(diào)頻控制策略

1.4.2 儲能預(yù)留備用參與系統(tǒng)調(diào)頻

考慮儲能參與調(diào)頻,其重點是留有充足的調(diào)頻備用并滿足調(diào)頻前后的充放電功率以及電量限制[50-52]。儲能的調(diào)頻功率見式(4),需要滿足正常運行狀態(tài)下的充放電功率約束如式(5)、式(6)以及調(diào)頻后的電量約束如式(8):

ΔPE=Pdis,max-Pdis+Pch

(4)

Pdis.min≤Pdis≤Pdis.min

(5)

Pch.min≤Pch≤Pch.min

(6)

ΔE=Pdis,maxΔt

(7)

Emin≤E0-ΔE≤Emax

(8)

式中Pch、Pdis分別為儲能充放電功率;Δt表示儲能調(diào)頻持續(xù)時間;E0、Emin和Emax分別表示初始電量、電量最小值和電量最大值;ΔE為儲能放電的電量變化;Pdis.min、Pdis.max分別為儲能放電狀態(tài)時的最小和最大功率;Pch.min、Pch.max分別為儲能充電狀態(tài)時的最小和最大功率。

由于風(fēng)電機組的轉(zhuǎn)速變化范圍有限,轉(zhuǎn)子動能控制無法提供充足的調(diào)頻備用,難以滿足高比例新能源電力系統(tǒng)的調(diào)頻需求。因此保留有功備用是風(fēng)電場提供一次調(diào)頻的主要方式。然而風(fēng)電和光伏的出力具有波動性和不可控性,其調(diào)頻容量與風(fēng)速和光照密切相關(guān),因此風(fēng)電和光伏參與系統(tǒng)調(diào)頻仍有局限性。儲能可以增大電網(wǎng)備用容量,通過對輸出功率的快速增減校正電網(wǎng)供需平衡,其極快的響應(yīng)速度使得頻率控制更加精確,需要更少的調(diào)頻容量。但是由于安裝成本高,投資回報率低,使得儲能難以在大范圍推廣應(yīng)用?？芍袛嘭?fù)荷和直接負(fù)荷控制可以做到快速、精準(zhǔn)的功率控制,但是只能提供向上的調(diào)頻容量,不能進(jìn)行雙向調(diào)頻,因此比較理想的調(diào)頻負(fù)荷是具有儲能性質(zhì),響應(yīng)速度快,具有向上和向下調(diào)節(jié)的可控負(fù)荷。各類資源參與系統(tǒng)的頻率調(diào)整不僅需要合理的控制方法,也需要電網(wǎng)調(diào)度部門依據(jù)實際需求科學(xué)的安排調(diào)頻資源的運行方案。

2 考慮風(fēng)光荷儲參與調(diào)頻備用的調(diào)度優(yōu)化

系統(tǒng)的調(diào)頻資源對于系統(tǒng)的安全運行承擔(dān)重要作用,尤其隨著新能源的滲透率的不斷升高,系統(tǒng)運行中的不確定性增加,傳統(tǒng)根據(jù)最大發(fā)電負(fù)荷安排火電機組的備用計劃,往往面臨備用容量不足,調(diào)頻困難的問題。在此情境下,越來越多的研究從調(diào)頻資源提供調(diào)頻備用的角度出發(fā),探索如何合理安排調(diào)頻備用資源,減少在線火電發(fā)電機組的運行壓力。

2.1 考慮單一資源參與系統(tǒng)調(diào)頻的備用調(diào)度

文獻(xiàn)[53]提出了一種考慮風(fēng)電場減載備用的雙層模型,上層模型是預(yù)調(diào)度階段以系統(tǒng)運行費用最小為目標(biāo)函數(shù)制定備用計劃,下層模型是實時階段以系統(tǒng)計劃偏差量最小為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化調(diào)整風(fēng)電機組的減載率和火電機組的出力以達(dá)到降低總成本的目的。文獻(xiàn)[54]在文獻(xiàn)[53]的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出利用魯棒優(yōu)化的方法刻畫風(fēng)電和負(fù)荷的不確定性,建立考慮風(fēng)電降載的系統(tǒng)備用調(diào)度模型。文獻(xiàn)[26]從電網(wǎng)的有功不平衡量角度出發(fā),將風(fēng)電預(yù)測誤差和負(fù)荷預(yù)測誤差刻畫為電網(wǎng)的調(diào)頻需求,針對風(fēng)電出力的不確定性,采用機會約束規(guī)劃建立不同時間尺度下考慮風(fēng)電減載調(diào)頻的調(diào)度模型,并采用粒子群算法結(jié)合隨即模擬技術(shù)進(jìn)行求解,得到在一定時間尺度內(nèi)的風(fēng)電減載率和機組出力。文獻(xiàn)[55]針對如何平衡風(fēng)電機組的減載率和火電機組的運行成本的問題,提出考慮最小風(fēng)電減載率和最小火電機組運行成本的多目標(biāo)機組組合模型,并采用模糊隸屬度函數(shù)法,得到最優(yōu)折中解。文獻(xiàn)[56]提出了一種隨機機組組合模型,通過場景法描述風(fēng)電出力,并在此基礎(chǔ)上分析了不確定情景下的風(fēng)電減載容量。該方法的局限性在于需要確定所有場景下的減載容量,并且沒有考慮風(fēng)電場的再調(diào)度過程。文獻(xiàn)[57]考慮風(fēng)電場運行的尾流效應(yīng)和風(fēng)電場提供備用的方式,分析并網(wǎng)容量與風(fēng)電場出力不確定性的關(guān)系,一是建立可變風(fēng)電不確定集合,并基于風(fēng)電場和風(fēng)機運行方式建立了風(fēng)電備用模型;二是建立考慮網(wǎng)絡(luò)約束的風(fēng)電場與系統(tǒng)協(xié)同運行魯棒優(yōu)化模型,并通過列約束生成算法(C&CG)算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[58-59]將風(fēng)電減載備用引入兩階段經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,但沒有考慮風(fēng)電的不確定性。

現(xiàn)有的研究通常建立兩階段模型確定風(fēng)電減載率,第一階段通過長時間尺度的預(yù)測信息或者工況最差的典型場景,確定機組的開停機狀況以及較為保守的減載量并將結(jié)果帶入第二階段。在第二階段通過尺度更短的預(yù)測信息或者日內(nèi)場景對第一階段的風(fēng)電減載量進(jìn)行修正,平抑新能源的有功不平衡量,確保系統(tǒng)頻率安全。

在系統(tǒng)層面,現(xiàn)有文獻(xiàn)對光伏減載率的確定采用了與風(fēng)電減載率類似的方法,文獻(xiàn)[60]建立了以同步機組發(fā)電備用計劃和光伏減載量為決策變量的日前日內(nèi)兩階段光伏發(fā)電調(diào)度模型,以此研究尺度內(nèi)的光伏減載量。除了考慮光伏的不確定性,還有研究考慮了系統(tǒng)頻率的動態(tài)響應(yīng),文獻(xiàn)[61]構(gòu)建了考慮光伏調(diào)頻的頻率響應(yīng)模型,推導(dǎo)出光伏調(diào)頻容量約束和動態(tài)頻率約束并加入傳統(tǒng)機組組合模型中,并采用Benders法對所提模型進(jìn)行求解,相比于光伏未參與調(diào)頻的模型可以有效降低系統(tǒng)運行的成本。

儲能電站在作為調(diào)頻備用時,需特別注意與火電機組調(diào)頻進(jìn)行協(xié)調(diào),在滿足電網(wǎng)調(diào)頻需求的同時,優(yōu)先發(fā)揮火電機組的調(diào)頻作用,盡量避免儲能頻繁充電放電,對儲能壽命造成影響。文獻(xiàn)[62]針對含有電網(wǎng)側(cè)儲能的系統(tǒng)調(diào)峰和調(diào)頻聯(lián)合調(diào)度的問題,制定了聯(lián)合調(diào)度中儲能的控制策略,建立了儲能與同步機組共同參與調(diào)峰調(diào)頻的聯(lián)合優(yōu)化模型最終實現(xiàn)儲能與機組的協(xié)同優(yōu)化處理空間的分配。文獻(xiàn)[63]針對跨區(qū)優(yōu)化調(diào)度中未考慮調(diào)頻需求的問題,在構(gòu)建跨區(qū)安全經(jīng)濟(jì)的魯棒優(yōu)化調(diào)度中加入滿足慣量支撐和調(diào)頻需求的儲能,使得調(diào)頻需求與供給達(dá)到平衡。

2.2 考慮多種資源參與調(diào)頻的系統(tǒng)備用調(diào)度

以上研究在系統(tǒng)調(diào)度運行中僅考慮了單一電源側(cè)調(diào)頻備用或儲能調(diào)頻備用。也有學(xué)者對多種調(diào)頻備用資源進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化的問題展開探究。

文獻(xiàn)[64]針對風(fēng)電和負(fù)荷備用資源聯(lián)合優(yōu)化的問題,提出了一種日前、日內(nèi)兩階段魯棒優(yōu)化模型。首先根據(jù)各資源的備用方式進(jìn)行建模,其次采用魯棒優(yōu)化方法刻畫風(fēng)電機組的不確定性,建立兩階段機組組合與備用優(yōu)化模型,保障系統(tǒng)在最惡劣運行工況下安全可靠運行,考慮風(fēng)電減載和需求側(cè)可中斷負(fù)荷同時參與系統(tǒng)一次調(diào)頻,建立了穩(wěn)態(tài)暫態(tài)聯(lián)合優(yōu)化的日前調(diào)度模型,暫態(tài)仿真中確保系統(tǒng)的頻率安全,風(fēng)電機組通過減載運行方式與常規(guī)機組聯(lián)合參與系統(tǒng)一次調(diào)頻,同時負(fù)荷側(cè)的可中斷負(fù)荷也作為調(diào)頻備用的一部分。提出了一種穩(wěn)態(tài)與暫態(tài)聯(lián)合的實時滾動調(diào)度模型,在多種高風(fēng)險隨機場景下進(jìn)行暫態(tài)仿真確保系統(tǒng)運行的頻率安全。

2.3 不確定因素

長期以來,風(fēng)電和光伏等可再生能源被認(rèn)為是電力系統(tǒng)中不確定性因素的主要來源。在考慮調(diào)頻備用資源分配的問題中,均會涉及新能源出力、負(fù)荷預(yù)測功率、機組的狀態(tài)等不確定因素。針對不確定因素,相關(guān)文獻(xiàn)通常采用隨機優(yōu)化、魯棒優(yōu)化[54]和區(qū)間優(yōu)化三種方法處理。隨機優(yōu)化有多場景和機會約束規(guī)劃兩種模型。場景法模型簡單,通過典型場景將不確定性問題轉(zhuǎn)換為確定性問題進(jìn)行求解,缺點是需要將海量場景進(jìn)行削減,計算時間長,場景典型性要求高。機會約束規(guī)劃是允許部分約束條件在一定置信度水平下越限,缺點是置信度設(shè)置較為主觀。魯棒優(yōu)化[54]是通過不確定集合描述不確定因素,按照最差場景下的優(yōu)化方案,缺點是求解結(jié)果較為保守。區(qū)間優(yōu)化描述不確定性時,除了預(yù)測場景外,還要添加由變量取值區(qū)間上下限逐一組合的極端場景,保守性強且計算規(guī)模大。

2.4 求解方法

在考慮調(diào)頻資源的電力系統(tǒng)優(yōu)化的模型中,其變量通常包含了用于決策的整數(shù)變量和用于控制的連續(xù)變量,是一個典型的混合整數(shù)優(yōu)化問題。對于模型的求解分成智能算法和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法兩種。

由于智能算法對于模型中非線性的復(fù)雜約束具有很好地適應(yīng)性,因此可以廣泛應(yīng)用于任意優(yōu)化模型中?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)通常將原問題分解為日前決策和日內(nèi)運行模擬兩階段模型進(jìn)行求解。因此智能算法可以對兩階段模型進(jìn)行分層求解,對第一階段模型中的決策變量進(jìn)行迭代尋優(yōu),并將其最優(yōu)決策變量傳遞至第二階段的模型中,第二階段的模型以第一階段的決策變量為基礎(chǔ)仍采用智能算法進(jìn)行迭代尋優(yōu)以求解其余變量或修正第一階段模型中的決策。文獻(xiàn)[26]采用基于隨機模擬的粒子群算法求解考慮風(fēng)電減載的頻率優(yōu)化模型,將第一階段所求解的長時間尺度下開機機組組合傳遞至第二階段短時間尺度下的模型中,第二階段短時間尺度下所求解的風(fēng)電最優(yōu)減載率修正了第一階段長時間尺度模型下的風(fēng)電減載率。文獻(xiàn)[63]采用飛蛾撲火算法對第一階段機組組合模型進(jìn)行求解,并將優(yōu)化后的火電機組運行狀態(tài)傳遞至第二階段模型中,第二階段采用自適應(yīng)蝴蝶算法解決考慮儲能調(diào)頻的輔助服務(wù)優(yōu)化問題。智能算法對于復(fù)雜的優(yōu)化問題具有極強的適用性,其缺點是在處理大規(guī)模問題時,計算速度較為緩慢且無法得到全局最優(yōu)解,容易陷入局部最優(yōu)。

數(shù)學(xué)優(yōu)化方法[41]通常需要將模型和約束進(jìn)行處理,使其轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性優(yōu)化問題。非線性約束通常采用大M法、分段線性化以及邊界法進(jìn)行處理,其優(yōu)點是使用范圍廣,可以構(gòu)造任意的變量關(guān)系式,但存在局部保守型不足的缺點。數(shù)學(xué)優(yōu)化算法通常將原問題分解為上層決策與下層運行模擬的雙層模型,并通過Benders分解法[62]或列與約束生成(Column-and-constraint Generation,C&CG)算法[57,64]進(jìn)行迭代求解。該類問題通常采用CPLEX、GUROBI、MOSEK等求解器直接求解。相比于智能算法,數(shù)學(xué)優(yōu)化算法具有較高的求解精度,且可嚴(yán)格保證全局最優(yōu)性。

3 展望

目前,國內(nèi)外對于各類資源參與調(diào)頻的方法研究不斷深入并取得了一定成果,但是各類調(diào)頻資源參與系統(tǒng)頻率調(diào)整,不僅需要合理的控制方法,也需要電網(wǎng)調(diào)度依據(jù)運行實際需求科學(xué)評估各資源參與頻率調(diào)整的策略,以制定科學(xué)的運行方案,因此依然存在較多問題亟待研究:

(1)風(fēng)電和光伏機組以減載運行的方式為系統(tǒng)預(yù)留調(diào)頻有功備用。長期減載運行的風(fēng)電和光伏機組會對風(fēng)電場和光伏電站的利益造成不容小覷的影響。在廠網(wǎng)分離的大環(huán)境下,在確保系統(tǒng)頻率穩(wěn)定的同時,也要顧及新能源場站的利益,因此以系統(tǒng)的角度安排新能源的減載計劃可能與實際情況存在出入。博弈論為分析各主體利益關(guān)系提供了新的調(diào)度思想,通過博弈論建立考慮多種資源調(diào)頻服務(wù)的優(yōu)化調(diào)度模型,在滿足系調(diào)頻需求的基礎(chǔ)上,平衡不同調(diào)頻資源主體之間的利益關(guān)系,分析各主體利益訴求以及可能達(dá)到的均衡點,在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的同時最大化各調(diào)頻資源的利益,激勵多類資源積極參與調(diào)頻服務(wù);

(2)負(fù)荷側(cè)調(diào)頻具有響應(yīng)速度快,可控性強等優(yōu)勢,其主要通過改變負(fù)荷的功率進(jìn)行系統(tǒng)的頻率響應(yīng),現(xiàn)有研究大部分局限于負(fù)荷響應(yīng)策略,少有考慮與傳統(tǒng)機組調(diào)頻能力結(jié)合運用到調(diào)度研究中以此確定合理的負(fù)荷預(yù)留容量與機組調(diào)頻備用容量;

(3)儲能可以在電力系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)提供容量支撐,但受成本的限制,在系統(tǒng)中配置的容量仍然有限。因此,研究低成本大容量的儲能是未來新型電力系統(tǒng)下儲能參與調(diào)頻輔助服務(wù)的基礎(chǔ)。在技術(shù)層面上,儲能的調(diào)頻備用能力在發(fā)電計劃和自身電量約束的影響下,呈現(xiàn)動態(tài)特征,在充放電策略中儲能如何合理劃分其自身出力空間和調(diào)頻備用容量空間是需要解決的問題。在效益層面上,考慮儲能成本的容量配置,對儲能參與系統(tǒng)調(diào)頻的效益及定價補償方法也是未來的研究方向;

(4)現(xiàn)有的“三公”電力調(diào)度機制不再適應(yīng)能源轉(zhuǎn)型下電力系統(tǒng)需要,優(yōu)化日前、日內(nèi)和實時調(diào)度運行的潛力還沒有被充分挖掘,風(fēng)、光伏的不確定性因素對系統(tǒng)頻率的影響,極大增加了日內(nèi)調(diào)度計劃調(diào)整的頻次和工作量。因此完善電力市場機制,優(yōu)化調(diào)度運行,對調(diào)頻能力強的機組賦予優(yōu)勢,激發(fā)潛在調(diào)頻資源是要進(jìn)一步展開的工作。

4 結(jié)束語

在現(xiàn)代新型電力系統(tǒng)中,隨著新能源發(fā)電機組逐步取代火電機組,傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中僅依靠火電機組提供調(diào)頻備用的策略會給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行帶來極大挑戰(zhàn)。因此,新能源機組、儲能以及負(fù)荷側(cè)調(diào)頻資源將成為滿足未來電網(wǎng)調(diào)頻備用需求的重要組成部分。

文中對新型電力系統(tǒng)下的多種潛在調(diào)頻資源進(jìn)行深入分析,從源-荷-儲不同環(huán)節(jié)梳理風(fēng)電機組、光伏機組、負(fù)荷資源以及儲能參與系統(tǒng)調(diào)頻的方式。從各類調(diào)頻資源本身的層面來看,由于風(fēng)電與光伏機組的出力具有不確定性,新能源機組在實際應(yīng)用中主要采用更為可靠的減載備用的方式參與系統(tǒng)的調(diào)頻;儲能系統(tǒng)主要通過下垂控制參與系統(tǒng)的一次調(diào)頻,具有極快的頻率響應(yīng)速度和可以滿足小幅度高頻率的調(diào)頻需求,在現(xiàn)有的使用場景中可以與火電機組聯(lián)合,彌補火電機組響應(yīng)時間長,調(diào)頻速率低的特點;被動負(fù)荷雖然可以做到及時、快速的功率調(diào)節(jié),但由于只能提供向上的調(diào)頻容量,因此具有儲能性質(zhì)、可控性強的主動負(fù)荷在未來更加具有調(diào)頻潛力。從系統(tǒng)層面看,考慮調(diào)頻備用需求的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,就是在一定周期內(nèi)制定電力運行計劃,安排合理的調(diào)頻資源,以滿足系統(tǒng)的調(diào)頻需求。通過對機組的啟停操作,調(diào)頻資源的決策,調(diào)頻備用的合理安排,優(yōu)化系統(tǒng)的調(diào)頻性能。