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    考慮市場(chǎng)分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)格的新能源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力多維評(píng)估

    2024-01-01 00:00:00吳偉杰王姝王勃李逸欣鄭敏嘉張伊寧徐航
    關(guān)鍵詞:光伏發(fā)電系統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電

    文章編號(hào):1671-3559(2024)06-0755-08DOI:10.13349/j.cnki.jdxbn.20240914.001

    摘要: 為了提升新型電力系統(tǒng)框架下新能源資源評(píng)估和場(chǎng)站選址的科學(xué)性、 經(jīng)濟(jì)性,結(jié)合新能源參與電力市場(chǎng)交易對(duì)上網(wǎng)電價(jià)的影響及電力市場(chǎng)環(huán)境中分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)格的差異性,從新能源資源特性和電力市場(chǎng)環(huán)境中新能源市場(chǎng)價(jià)值特征出發(fā),建立涵蓋市場(chǎng)價(jià)值能力、 主動(dòng)支撐能力和環(huán)境生存能力等方面的多維價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系; 針對(duì)新能源資源的波動(dòng)性、 間歇性特征,考慮到電力市場(chǎng)環(huán)境下新能源等多種市場(chǎng)主體參與電力市場(chǎng)電力出清特點(diǎn),建立基于生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的資源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估算法,并采用廣東省某地實(shí)測(cè)新能源資源數(shù)據(jù)評(píng)估電力現(xiàn)貨市場(chǎng)場(chǎng)景下的新能源開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性。結(jié)果表明,本文中所提多維度評(píng)估指標(biāo)具有良好的實(shí)用性,能夠合理評(píng)估新能源資源的時(shí)空價(jià)值,所提算法能夠準(zhǔn)確評(píng)估現(xiàn)貨市場(chǎng)背景下不同年度新能源開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性。

    關(guān)鍵詞: 電工技術(shù)經(jīng)濟(jì); 風(fēng)力發(fā)電; 光伏發(fā)電系統(tǒng); 新能源資源評(píng)估; 分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)格

    中圖分類號(hào): TM-9

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    Economic Development Potential Evaluation of Renewable

    Energy Considering Locational Marginal Price in Market

    WU Weijie1, WANG Shu2, WANG Bo2, LI Yixin1, ZHENG Minjia1, ZHANG Yining1, XU Hang2, 3

    (1. Guangdong Power Grid Planning Research Center, Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou 510062, Guangdong, China;

    2. National Key Laboratory of Renewable Energy Grid-Integration, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China;

    3. School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, Shandong, China)

    Abstract: To improve the scientificity and economy of renewable energy resources evaluation and site selection under the framework of new power system, considering the impact of renewable energy participation in electricity market and the difference of location marginal price in the electricity market environment, a multi-dimensional value evaluation index system covering active support ability, market value ability and environmental viability was established based on characteristics of renewable energy. In view of the fluctuation and intermittency characteristics of renewable energy, also taking into account the clearing mechanism characteristics of renewable energy and other market entities under the electricity market environment, an economic development potential evaluation algorithm of resources based on production-market collaborative time series simulation was proposed. The measured data of Guangdong Province were used to evaluate the economic development value under the power spot market scenarios.Theresults show that the multi-dimensional evaluation index"proposed in this paper has practicability and can well evaluate the spatio-temporal value of renewable energy resources, the proposed algorithm can evaluate the economics of renewable energy project across different years under the background of power spot market.

    Keywords: electrotechnical economy; wind power generation; photovoltaic system; renewable energy resource evaluation; location marginal price

    近年來(lái),我國(guó)新能源裝機(jī)容量快速增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2022年底,全國(guó)風(fēng)電、 光伏等新能源累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)7.58×108 kW(風(fēng)電3.65×108 kW,太陽(yáng)能3.93×108 kW)?!笆奈濉币?guī)劃中后期,我國(guó)新能源裝機(jī)容量仍在飛速增長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2025年全國(guó)新能源裝機(jī)容量將達(dá)到1.2×109 kW[1],風(fēng)電、 光伏等新能源逐漸成為新型電力系統(tǒng)的主力電源[2]。我國(guó)電力體制改革和市場(chǎng)建設(shè)持續(xù)推進(jìn),在現(xiàn)貨試點(diǎn)省份,新能源均以不同形式和不同比例參與市場(chǎng)交易。市場(chǎng)環(huán)境下新能源發(fā)電收益不僅僅受發(fā)電總量影響,考慮到市場(chǎng)環(huán)境下節(jié)點(diǎn)分時(shí)電價(jià)結(jié)算機(jī)制,新能源整體收益還與所在電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)(地理位置、 電氣位置)與發(fā)電時(shí)間特性等密切相關(guān)。

    風(fēng)電、 光伏等新能源發(fā)電能力與資源特性緊密關(guān)聯(lián),新能源資源特性分析及評(píng)估是當(dāng)前新能源選址規(guī)劃的熱點(diǎn),也是新能源場(chǎng)站科學(xué)合理選址的關(guān)鍵。已有的研究多從區(qū)域資源總量評(píng)估、 資源分布特性量化等多個(gè)方面開(kāi)展相關(guān)研究,確保在資源特性好、 總量大的地區(qū)布局開(kāi)發(fā)新能源電站。文獻(xiàn)[3]中總結(jié)了缺少測(cè)風(fēng)塔長(zhǎng)期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)條件下長(zhǎng)期風(fēng)資源儲(chǔ)量的測(cè)量-關(guān)聯(lián)-預(yù)測(cè)方法的建模思想、 技術(shù)原理、 數(shù)據(jù)要求和常見(jiàn)應(yīng)用。文獻(xiàn)[4]中基于測(cè)量-關(guān)聯(lián)-預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)維度方面的局限性,提出基于風(fēng)速序列間波動(dòng)互相關(guān)系數(shù)的多參考站組合預(yù)測(cè)權(quán)重分配方法及風(fēng)能資源評(píng)估組合模型。考慮到風(fēng)資源多年變化特征,文獻(xiàn)[5]中提出了基于多維氣象信息交互的風(fēng)電場(chǎng)長(zhǎng)期風(fēng)能資源儲(chǔ)量評(píng)估方法。文獻(xiàn)[6]中針對(duì)區(qū)域能源規(guī)劃問(wèn)題,通過(guò)矩量法和多維自回歸模型得到風(fēng)速序列的影響系數(shù),并提出了基于平均風(fēng)速參與因子的區(qū)域風(fēng)資源評(píng)估方法。考慮地球自轉(zhuǎn)和公轉(zhuǎn)周期性規(guī)律,以及光照資源受地理微環(huán)境影響相對(duì)較弱的實(shí)際情況,光伏發(fā)電資源評(píng)估方法相對(duì)清晰,主要表現(xiàn)在資源分布呈現(xiàn)顯著的區(qū)域性特征。文獻(xiàn)[7-8]中研究了基于不同時(shí)間尺度量測(cè)數(shù)據(jù)的光伏可開(kāi)發(fā)量潛力。文獻(xiàn)[9]中建立基于最大似然估計(jì)隨機(jī)方法的風(fēng)電光伏混合資源評(píng)估模型。近年來(lái),隨著海上風(fēng)電的發(fā)展,海上風(fēng)資源評(píng)估也逐漸成為熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[10]中提出基于星載合成孔徑雷達(dá)的近海風(fēng)能資源評(píng)估方法。穆延非等[11]在海上風(fēng)電場(chǎng)群基地的規(guī)劃設(shè)計(jì)中考慮風(fēng)電場(chǎng)間尾流效應(yīng)的影響,開(kāi)展基于耦合風(fēng)電場(chǎng)參數(shù)化模型的海上風(fēng)電場(chǎng)尾流效應(yīng)影響研究。Soukissian等[12]基于海洋表面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析評(píng)估地中海地區(qū)海上風(fēng)速和風(fēng)向等氣候特征??紤]到風(fēng)資源的非平穩(wěn)性特征,文獻(xiàn)[13]中采用隨機(jī)過(guò)程模型建立風(fēng)資源模型,提出一種量化風(fēng)資源的日模式特征和空間變化特征的概率建模方法。Dhungana等[14]基于有限風(fēng)資源數(shù)據(jù)約束,提出一種缺乏風(fēng)速序列數(shù)據(jù)的資源分析方法??紤]到風(fēng)資源的不確定性,文獻(xiàn)[15]中提出基于實(shí)物期權(quán)理論的風(fēng)資源評(píng)估方法。

    科學(xué)合理選址是保障新能源發(fā)電量及合理收益的重要因素,但目前的研究多關(guān)注于風(fēng)、 光資源總量的科學(xué)評(píng)估,對(duì)新型電力系統(tǒng)、 電力市場(chǎng)機(jī)制下新能源發(fā)電的價(jià)值缺乏深入挖掘,造成當(dāng)前風(fēng)資源評(píng)估指標(biāo)單一、效果局限等問(wèn)題,無(wú)法在選址中考量新能源參與電力市場(chǎng)對(duì)其經(jīng)濟(jì)效益的影響。隨著電力市場(chǎng)的推進(jìn),標(biāo)桿電價(jià)不再是新能源上網(wǎng)電價(jià)的唯一參考標(biāo)準(zhǔn)。電力價(jià)格隨著時(shí)段和電氣節(jié)點(diǎn)位置的變化而變化,電力的時(shí)間價(jià)值和節(jié)點(diǎn)價(jià)值愈發(fā)凸顯。不同布局位置的新能源電站在經(jīng)濟(jì)性上也存在顯著差異[16],因此,風(fēng)電場(chǎng)、 光伏電站的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性不只由風(fēng)、 光資源總量特性決定,還與其在電力市場(chǎng)機(jī)制下的發(fā)電情況息息相關(guān)。隨著電力體制改革和電力市場(chǎng)建設(shè)的推進(jìn),預(yù)計(jì)2030年新能源全量參與市場(chǎng)[17],電力分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)值對(duì)新能源電站選址規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性影響越來(lái)越大。新能源參與市場(chǎng)對(duì)其開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性的影響也得到了學(xué)術(shù)界越來(lái)越多的關(guān)注。文獻(xiàn)[18]中研究了新能源參與市場(chǎng)策略對(duì)其經(jīng)濟(jì)性的影響及對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的連鎖風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[19]中提出了包括日前可再生能源臨時(shí)容量市場(chǎng)和實(shí)時(shí)能源共享市場(chǎng)在內(nèi)的現(xiàn)貨市場(chǎng)框架。 文獻(xiàn)[20]中以日前市場(chǎng)收益最大化為目標(biāo), 提出考慮實(shí)時(shí)不平衡結(jié)算的兩階段隨機(jī)優(yōu)化模型, 并提出利潤(rùn)分享機(jī)制的風(fēng)電和光伏聯(lián)合發(fā)電策略。 文獻(xiàn)[21]中提出能源價(jià)值和綠證(可再生能源綠色電力證書的簡(jiǎn)稱)價(jià)值的綜合市場(chǎng)均衡模型, 該模型基于雙層策略實(shí)現(xiàn)日前市場(chǎng)和實(shí)時(shí)市場(chǎng)可再生能源的復(fù)雜決策過(guò)程。 隨著新能源參與市場(chǎng)的比例增加和進(jìn)程的加快, 新能源發(fā)電收益評(píng)估受市場(chǎng)影響越來(lái)越顯著, 在新能源場(chǎng)站選址資源經(jīng)濟(jì)性評(píng)估中合理考慮電力市場(chǎng)分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)值的實(shí)際情況具有重要意義。

    考慮到新能源資源的地理環(huán)境稟賦特性, 本文中充分考慮電力市場(chǎng)機(jī)制下的電力定價(jià)原理及新能源場(chǎng)站綠電收益, 將新能源場(chǎng)站的價(jià)值體系進(jìn)行系統(tǒng)化分析, 從市場(chǎng)價(jià)值能力、 主動(dòng)支撐能力、 環(huán)境生存能力等方面提出新能源場(chǎng)站資源經(jīng)濟(jì)性評(píng)估多維價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系。 為了科學(xué)合理評(píng)估電力市場(chǎng)機(jī)制下新能源場(chǎng)站潛在開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性, 建立基于生產(chǎn)-市場(chǎng)時(shí)序模擬的資源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估算法, 并采用廣東省某海域?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證分析本文中所提指標(biāo)和算例。

    1多維經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系

    1.1市場(chǎng)價(jià)值能力

    在電力市場(chǎng)環(huán)境中電力的時(shí)空價(jià)值凸顯, 在不同空間、 時(shí)間維度特性不同時(shí), 有必要將電力市場(chǎng)分時(shí)節(jié)點(diǎn)價(jià)格特性作為評(píng)估新能源資源開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性的重要考量因素。 該類指標(biāo)從度電價(jià)格和總體收益2個(gè)維度評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站的市場(chǎng)化發(fā)電價(jià)值。

    1.1.1度電預(yù)期價(jià)格

    度電預(yù)期價(jià)格Pe主要評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站在電力市場(chǎng)條件下度電上網(wǎng)預(yù)期價(jià)格,計(jì)算公式見(jiàn)式(1)。該指標(biāo)數(shù)值越大,表明在電力市場(chǎng)環(huán)境下潛在新能源場(chǎng)站的度電收益越高。

    Pe=∑8 760t=1Pa(t)μ(t)/

    ∑8 760t=1Pa(t) ,(1)

    式中: Pa(t)為t時(shí)段(以小時(shí)計(jì),全年按8 760 h計(jì))風(fēng)光資源可轉(zhuǎn)換平均發(fā)電功率; μ(t)為t時(shí)間段潛在場(chǎng)址所在電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)預(yù)期平均電價(jià)。

    1.1.2年均預(yù)期收益

    年均預(yù)期收益Ee主要評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站在電力市場(chǎng)條件下單位裝機(jī)年度總發(fā)電預(yù)期收益,計(jì)算公式見(jiàn)式(2)。該指標(biāo)數(shù)值越大,表明在電力市場(chǎng)環(huán)境下潛在新能源場(chǎng)站的總發(fā)電收益越好,具有更高的開(kāi)發(fā)價(jià)值。

    Ee=∑8 760t=1Pa(t)μ(t)/Pc ,(2)

    式中Pc為潛在新能源場(chǎng)站裝機(jī)容量。

    1.1.3綠電預(yù)期收益

    綠電預(yù)期收益Eg是新能源場(chǎng)站潛在收益的重要組成部分,主要評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站發(fā)電電量在綠電市場(chǎng)潛在收益情況,計(jì)算公式為

    Eg=∑8 760t=1Pa(t)η(t)/Pc ,(3)

    式中η(t)為t時(shí)段的綠電價(jià)格。

    1.2主動(dòng)支撐能力

    不同時(shí)段電力系統(tǒng)供需平衡態(tài)勢(shì)差異顯著。新能源資源在新型電力系統(tǒng)框架下對(duì)負(fù)荷,特別是高峰負(fù)荷的支撐能力顯得尤為重要。該類指標(biāo)從分時(shí)能量總量和功率能力2個(gè)維度描述潛在新能源場(chǎng)站的關(guān)鍵時(shí)段負(fù)荷支撐能力。

    1.2.1能量同時(shí)性指標(biāo)

    能量同時(shí)性指標(biāo)Ie主要評(píng)估新能源資源在各個(gè)時(shí)段的發(fā)電量與在該時(shí)段的負(fù)荷電量同時(shí)性情況的比例,計(jì)算方法為負(fù)荷高峰時(shí)段新能源資源可轉(zhuǎn)換發(fā)電量占比與負(fù)荷高峰時(shí)段負(fù)荷電量占比的比率。該指標(biāo)數(shù)值越大,表明潛在新能源資源的主動(dòng)支撐能力越強(qiáng),新型電力系統(tǒng)框架下開(kāi)發(fā)價(jià)值越高。

    Ie=∑365n=1∫t2,nt1,nPw(t)dt/∫8 7600Pw(t)dt

    ∑365n=1∫t2,nt1,nPl(t)dt/∫8 7600Pl(t)dt

    ,(4)

    式中: Pw(t)為t時(shí)段新能源資源可轉(zhuǎn)換發(fā)電功率; Pl(t)為t時(shí)段負(fù)荷功率; t1,n為第n天負(fù)荷高峰時(shí)段開(kāi)始時(shí)間; t2,n為第n天負(fù)荷高峰時(shí)段結(jié)束時(shí)間。負(fù)荷高峰時(shí)段可參照各地能源主管部門確定的負(fù)荷峰谷分時(shí)價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)劃分。

    1.2.2功率同時(shí)性指標(biāo)

    功率同時(shí)性指標(biāo)Ip主要測(cè)算新能源資源發(fā)電電力與負(fù)荷的同時(shí)性情況,計(jì)算方法為采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算負(fù)荷高峰時(shí)段潛在新能源場(chǎng)站發(fā)電能力與負(fù)荷曲線的相關(guān)性耦合程度。該指標(biāo)數(shù)值越大,表明潛在場(chǎng)址的新能源資源可轉(zhuǎn)換量對(duì)負(fù)荷的支撐能力越好,開(kāi)發(fā)價(jià)值越大。

    Ip=cov[Pw(t), Pl(t)]σwσl ,(5)

    式中: cov[Pw(t), Pl(t)]為發(fā)電曲線和負(fù)荷曲線的協(xié)方差; σw為發(fā)電曲線的標(biāo)準(zhǔn)差; σ1為負(fù)荷曲線的標(biāo)準(zhǔn)差。

    1.3環(huán)境生存能力

    環(huán)境生存能力指標(biāo)主要評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站所處地理位置對(duì)硬件設(shè)備的減值及大風(fēng)、 覆冰等極端天氣對(duì)新能源場(chǎng)站運(yùn)行的影響, 從維修經(jīng)濟(jì)性、 資產(chǎn)減值率等維度評(píng)估潛在場(chǎng)址的地理環(huán)境適應(yīng)性。

    1.3.1年均維修成本

    年均維修成本Ca主要評(píng)估潛在場(chǎng)址大風(fēng)、 覆冰等惡劣天氣發(fā)生頻率及對(duì)設(shè)備的影響程度。

    Ca=∑Ner=1CrPr ,(6)

    式中: Ne為1 a內(nèi)發(fā)生極端天氣的次數(shù); Cr為第r次極端天氣的維修費(fèi)用; Pr為第r次極端天氣的發(fā)生概率。

    1.3.2環(huán)境影響費(fèi)用

    環(huán)境影響費(fèi)用Ce主要評(píng)估潛在場(chǎng)址腐蝕性、基礎(chǔ)固定等對(duì)新能源場(chǎng)站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的影響程度。

    Ce=∑Nmj=1Mjej ,(7)

    式中: Nm為1 a內(nèi)新能源場(chǎng)站的維護(hù)次數(shù); Mj為第j項(xiàng)維護(hù)工作的維護(hù)次數(shù); ej為第j項(xiàng)維護(hù)工作的單位費(fèi)用。

    1.4綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

    綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)主要評(píng)估潛在新能源場(chǎng)站的整體經(jīng)濟(jì)性情況,從收益率角度評(píng)估新能源場(chǎng)站的發(fā)電收益和整體收益情況。

    1.4.1年均綜合經(jīng)濟(jì)性

    年均綜合經(jīng)濟(jì)性Ea評(píng)估市場(chǎng)環(huán)境下潛在場(chǎng)址單位容量年均綜合經(jīng)濟(jì)性情況。

    Ea=Ee+Eg-Ce-Ca 。(8)

    1.4.2綜合收益率

    綜合收益率Ic主要計(jì)算新能源場(chǎng)站收益率情況,計(jì)算方法為度電收入與度電成本的比值。

    Ic=PePl

    ,(9)

    式中Pl為新能源場(chǎng)站平準(zhǔn)化度電成本。

    2基于生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的資源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估算法

    為了評(píng)估區(qū)域內(nèi)新能源資源電力市場(chǎng)環(huán)境下經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力,結(jié)合當(dāng)前新能源高比例入市趨勢(shì)及2030年全電量入市目標(biāo),本文中提出了基于生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的新能源資源經(jīng)濟(jì)性評(píng)估算法。 模型具體可分為兩大部分: 1)在時(shí)間維度方面, 生產(chǎn)-市場(chǎng)時(shí)序模擬方法通過(guò)將電網(wǎng)運(yùn)行、 市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)、 新能源出力相關(guān)變量建模, 構(gòu)建每年8 760 h內(nèi)現(xiàn)貨市場(chǎng)每15 min出清的生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同運(yùn)行框架; 2)時(shí)段斷面主要考慮現(xiàn)貨市場(chǎng)出清策略,在每15 min內(nèi)基于安全約束機(jī)組組合和安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度出清策略得到待評(píng)估區(qū)域新能源參與電力市場(chǎng)出清節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)、 度電收益及經(jīng)濟(jì)性評(píng)估指標(biāo)等,為計(jì)算年度指標(biāo)提供每個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)。

    2.1生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬

    生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬主要仿真真實(shí)環(huán)境下電網(wǎng)生產(chǎn)和市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)情況,充分考慮新能源上網(wǎng)電價(jià)、 消納水平等因素的影響,構(gòu)建新能源真實(shí)收益場(chǎng)景。通過(guò)輸入電網(wǎng)數(shù)據(jù)、 電源數(shù)據(jù)和生產(chǎn)成本信息,采用市場(chǎng)出清策略得到真實(shí)環(huán)境下潛在新能源場(chǎng)站發(fā)電情況和電價(jià)信息,進(jìn)而評(píng)估不同節(jié)點(diǎn)、 不同資源特征的新能源潛在場(chǎng)站經(jīng)濟(jì)性?;谏a(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的新能源資源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估模型算法流程圖1所示。

    在生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬模型中, 電網(wǎng)模型可采用電壓220 kV節(jié)點(diǎn)模型, 對(duì)電壓110 kV及以下接入的新能源場(chǎng)站等效建模; 新能源出力情況可基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立隨機(jī)模型, 模擬新能源場(chǎng)站的出力情況[22]。 市場(chǎng)主體報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)可采用某一年度內(nèi)實(shí)際報(bào)價(jià)參數(shù)。 考慮到目前電力市場(chǎng)中長(zhǎng)期-現(xiàn)貨結(jié)算機(jī)制下中長(zhǎng)期合同的金融屬性, 在圖1所示模型中待評(píng)估場(chǎng)站的中長(zhǎng)期合同量?jī)r(jià)按照同一原則處理。 另外, 在新能源非全量入市條件下,非入市部分按照政府授權(quán)合約以固定價(jià)格結(jié)算。

    2.2市場(chǎng)機(jī)制下資源經(jīng)濟(jì)性評(píng)估策略

    為了準(zhǔn)確模擬新能源資源在電力市場(chǎng)框架下潛在開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)價(jià)值,考慮電網(wǎng)對(duì)新能源的消納能力,結(jié)合現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)則,利用安全約束機(jī)組組合和安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度出清機(jī)制得到新能源場(chǎng)站不同時(shí)段的發(fā)電計(jì)劃,計(jì)算評(píng)估其相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

    2.2.1安全約束機(jī)組組合

    安全約束機(jī)組組合是優(yōu)化區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)電源開(kāi)停機(jī)計(jì)劃的重要工具,在實(shí)際電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行中廣泛應(yīng)用。為了提升評(píng)估準(zhǔn)確性,本文中采用安全約束機(jī)組組合作為生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的重要手段。安全約束機(jī)組組合以發(fā)電成本最低為目標(biāo),現(xiàn)貨市場(chǎng)出清目標(biāo)函數(shù)為

    min∑NGi=1 ∑Tt=1[Ci,t(Pi,t)+CUi,t+CKi,t]+∑NLl=1 ∑Tt=1M[S+l+S-l]+∑NSs=1∑Tt=1M[S+s+S-s] ,(10)

    式中: NG為所在電網(wǎng)機(jī)組總臺(tái)數(shù); T為待評(píng)估時(shí)段, 全年按8 760 h計(jì); Pi,t為機(jī)組i在t時(shí)段發(fā)電出力情況; Ci,t(Pi,t)為機(jī)組i在t時(shí)段的運(yùn)行費(fèi)用,該費(fèi)用為機(jī)組申報(bào)的各出力段價(jià)格的多段線性函數(shù); CUi,t為機(jī)組i在t時(shí)段的啟動(dòng)費(fèi)用; CKi,t為機(jī)組i在t時(shí)段的空載費(fèi)用; M為網(wǎng)絡(luò)潮流約束松弛罰因子; S+l為支路l的正向潮流松弛變量; S-l為支路l的反向潮流松弛變量; NL為線路總數(shù); S+s為斷面s的正向潮流松弛變量; S-s為斷面s的反向潮流松弛變量; NS為斷面總數(shù)。

    安全約束機(jī)組組合要考慮的約束包括系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束、 系統(tǒng)正負(fù)備用容量約束、 系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用約束、 機(jī)組出力上下限約束、 機(jī)組爬坡約束、 機(jī)組最小開(kāi)停機(jī)約束、 機(jī)組最大啟停次數(shù)約束、 支路潮流約束、 斷面潮流約束、 新能源電站出力約束等。

    2.2.2安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度

    安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度主要計(jì)算在開(kāi)、 停機(jī)計(jì)劃基礎(chǔ)上各個(gè)發(fā)電機(jī)組的最優(yōu)發(fā)電出力計(jì)劃。為了提升評(píng)估準(zhǔn)確性, 本文中采用安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度作為生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬方法中確定機(jī)組出力計(jì)劃的手段。 安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型以發(fā)電成本最低為目標(biāo), 現(xiàn)貨市場(chǎng)出清目標(biāo)函數(shù)為

    min∑NGi=1 ∑Tl=1Ci,t(Pi,t)+∑NLl=1 ∑Tt=1M[S+l+S-l]+∑NSs=1∑Tt=1M[S+s+S-s]"。(11)

    安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度要考慮的約束主要包括系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束、 系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用約束、 機(jī)組出力上下限約束、 機(jī)組爬坡約束、 支路潮流約束、 斷面潮流約束、 新能源電站出力約束等。

    2.2.3節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)計(jì)算模型

    節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)是計(jì)算不同接入位置的新能源場(chǎng)站的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)情況的關(guān)鍵參數(shù)??紤]不定價(jià)機(jī)組等情況,替換不定價(jià)機(jī)組出力,重新按照安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型計(jì)算,得到各時(shí)段系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束、 支路和斷面潮流約束的拉格朗日乘子,則節(jié)點(diǎn)k在t時(shí)段的節(jié)點(diǎn)電價(jià)為

    Pk,t=λt-∑NLl=1(λmaxl,t-λminl,t)Gl-k-∑NSs=1(λmaxs,t-λmins,t)Gs-k,(12)

    式中: λt為t時(shí)段系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束的拉格朗日乘子; λmaxl,t為支路l最大正向潮流約束的拉格朗日乘子; λminl,t為支路l最小反向潮流約束的拉格朗日乘子; λmaxs,t為斷面s最大正向潮流約束的拉格朗日乘子; λmins,t為斷面s最小反向潮流約束的拉格朗日乘子; Gl-k為節(jié)點(diǎn)k對(duì)線路l的發(fā)電機(jī)輸出功率轉(zhuǎn)移分布因子; Gs-k為節(jié)點(diǎn)k對(duì)斷面s的發(fā)電機(jī)輸出功率轉(zhuǎn)移分布因子。

    3算例分析

    以廣東省某待評(píng)估區(qū)域?qū)崪y(cè)風(fēng)、 光資源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),檢驗(yàn)本文中所提評(píng)估指標(biāo)的有效性和基于生產(chǎn)-市場(chǎng)協(xié)同時(shí)序模擬的資源經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估算法的有效性。

    3.1算例基礎(chǔ)數(shù)據(jù)情況

    待評(píng)估地點(diǎn)的風(fēng)資源基本情況見(jiàn)表1,其中風(fēng)速數(shù)據(jù)為輪轂高度(一般為70 m高度)下測(cè)量數(shù)據(jù)。5個(gè)待評(píng)估地點(diǎn)白天時(shí)段平均光照強(qiáng)度情況見(jiàn)表2。同一天同一時(shí)段5個(gè)待評(píng)估地點(diǎn)風(fēng)速和光照強(qiáng)度變化如圖2所示。

    待評(píng)估區(qū)域電源總裝機(jī)容量為17 102 MW,圖3所示為不同類型電源裝機(jī)容量占比,不同月份逐日典型負(fù)荷曲線見(jiàn)圖4。

    3.2算例結(jié)果

    潛在風(fēng)場(chǎng)發(fā)電量10%參與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)情況下各類指標(biāo)的評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表3。對(duì)比表1和表3中度電預(yù)期價(jià)格和年均預(yù)期收益等指標(biāo)可見(jiàn),盡管風(fēng)場(chǎng)1的平均風(fēng)速大于風(fēng)場(chǎng)2的,但度電收益較風(fēng)場(chǎng)2的低,并不具有最好的經(jīng)濟(jì)效益,相較而言,在風(fēng)速資源較好且平均度電上網(wǎng)電價(jià)較高的情況下開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性最好。對(duì)比能量同時(shí)性指標(biāo)和功率同時(shí)性指標(biāo)可見(jiàn),不同站址風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電出力特性存在顯著差異,與負(fù)荷特性變化趨勢(shì)一致性強(qiáng)的風(fēng)場(chǎng)顯然具有較好的支撐能力,也將會(huì)在電力市場(chǎng)中獲得較好的度電發(fā)電收益。

    不同光伏電站評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表4。對(duì)比能量同時(shí)性指標(biāo)和功率同時(shí)性指標(biāo)可見(jiàn),類似地理緯度地區(qū)光伏電站的發(fā)電出力特性類似。由結(jié)果可見(jiàn),光伏發(fā)電集聚性較強(qiáng),其收益主要受光照資源的影響,在選址時(shí)應(yīng)注意選擇光照資源總量大、消納條件好的地區(qū)。

    風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量入市比例不同時(shí)發(fā)電經(jīng)濟(jì)性評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表5。由表可見(jiàn),風(fēng)電參與市場(chǎng)比例的變化對(duì)其經(jīng)濟(jì)性影響并沒(méi)有絕對(duì)影響,資源好的地區(qū)(如風(fēng)場(chǎng)2),參與市場(chǎng)比例增大會(huì)增加度電收益。光伏電站發(fā)電量入市比例不同時(shí)發(fā)電經(jīng)濟(jì)性評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表6。由表可見(jiàn),光伏參與市場(chǎng)比例的增加將降低其發(fā)電經(jīng)濟(jì)性,這與光伏發(fā)電集聚性特征有顯著關(guān)系,光伏在日間集中發(fā)電改變了供需關(guān)系,現(xiàn)貨實(shí)時(shí)電價(jià)相對(duì)較低,說(shuō)明結(jié)合實(shí)際需求合理規(guī)劃光伏電站建設(shè)能夠保障合理收益水平。

    4結(jié)論

    本文中基于新能源參與電力市場(chǎng)交易的實(shí)際情況,深入探討了新能源場(chǎng)站開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估指標(biāo)體系

    以及在新型電力系統(tǒng)架構(gòu)下的價(jià)值評(píng)估策略,得到以下主要結(jié)論:

    1)在電力市場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境中,單一從電量維評(píng)估資源總量已不足以充分反映新能源場(chǎng)站的實(shí)際價(jià)值??紤]新型電力系統(tǒng)和電力市場(chǎng)運(yùn)行情況的復(fù)雜性,有必要在價(jià)值評(píng)估中引入主動(dòng)支撐能力、 市場(chǎng)價(jià)值表現(xiàn)、 環(huán)境生存能力等多維度指標(biāo),以更全面地衡量新能源場(chǎng)站的價(jià)值。

    2)在新型電力系統(tǒng)架構(gòu)下,電力系統(tǒng)運(yùn)行狀況、 源荷供需情況、 電網(wǎng)堵塞狀況以及市場(chǎng)運(yùn)行情況都對(duì)新能源場(chǎng)站的技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生重要影響。在評(píng)估新能源場(chǎng)站技術(shù)經(jīng)濟(jì)潛力時(shí),有必要考慮電力系統(tǒng)和電力市場(chǎng)的協(xié)同耦合運(yùn)行場(chǎng)景,以更準(zhǔn)確地評(píng)估其經(jīng)濟(jì)性。

    3)不同比例的新能源發(fā)電量參與市場(chǎng)會(huì)導(dǎo)致結(jié)算電價(jià)的顯著差異。在新能源場(chǎng)站的規(guī)劃建設(shè)過(guò)程中,應(yīng)該綜合考慮資源稟賦特性較好、 分時(shí)節(jié)點(diǎn)電價(jià)較高的場(chǎng)站優(yōu)先開(kāi)發(fā)建設(shè)。

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    (責(zé)任編輯:劉建亭)

    收稿日期: 2023-12-07網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時(shí)間:2024-09-19T07:21:50

    基金項(xiàng)目: 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(42375160); 南方電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(GDKJXM20222459)

    第一作者簡(jiǎn)介: 吳偉杰(1979—),男,廣東新會(huì)人。高級(jí)工程師,碩士,研究方向?yàn)樾履茉促Y源評(píng)估、電力系統(tǒng)規(guī)劃。E-mail: wuweijie@gd.csg.cn。

    通信作者簡(jiǎn)介: 王姝(1989—),女,山東濰坊人。高級(jí)工程師,博士,研究方向?yàn)樾履茉促Y源評(píng)估、 新能源規(guī)劃。E-mail: wangshu@epri.sgcc.com.cn。

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