考慮供需靈活性量化的源?荷?儲(chǔ)多時(shí)間尺度協(xié)同優(yōu)化

摘 "要： 風(fēng)電、光伏類新能源出力具有隨機(jī)性和波動(dòng)性，且隨著新能源滲透率的增高，系統(tǒng)靈活性需求也激增。在此背景下，考慮源?荷?儲(chǔ)靈活性資源互動(dòng)，對(duì)新能源高滲透系統(tǒng)源?荷?儲(chǔ)協(xié)同運(yùn)行問題展開研究。首先，引入向上、向下裕度量化系統(tǒng)靈活性，并利用靈活性供需平衡機(jī)理動(dòng)態(tài)評(píng)估靈活性需求；其次，提出一種考慮供需靈活性的多時(shí)間尺度協(xié)同運(yùn)行方法，構(gòu)建典型周、典型日、典型時(shí)段運(yùn)行模擬模型，并將碳交易收益和靈活性不足懲罰成本納入優(yōu)化目標(biāo)，考慮調(diào)峰需求和爬坡容量對(duì)典型時(shí)段靈活性的影響，采用多級(jí)優(yōu)化、逐級(jí)細(xì)化的思路求解模型。算例分析表明，所提方法在保障系統(tǒng)環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上，提升了系統(tǒng)各個(gè)時(shí)間尺度上的靈活性容量，可以促進(jìn)系統(tǒng)新能源消納。

關(guān)鍵詞： 新能源高滲透系統(tǒng)； 靈活性量化； 源?荷?儲(chǔ)協(xié)同； 靈活性資源互動(dòng)； 多時(shí)間尺度； 優(yōu)化運(yùn)行

中圖分類號(hào)： TN709?34 " " " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A " " " " " " " " " " " 文章編號(hào)： 1004?373X（2024）15?0178?09

Source?load?storage coordination optimization with multiple time?scales considering supply and demand flexibility quantification

SU Shiwei1， 2， YI Chengming2， TAN Donghong3， LI Xin1， 2， CHAI Huarui2， LIN Jianbo2

（1. Hubei Provincial Engineering Research Center of Intelligent Energy Technology， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

2. College of Electrical Engineering and New Energy， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

3. Guoneng Changyuan Suizhou Power Generation Co.， Ltd.， Suizhou 441300， China）

Abstract： The output of wind power and photovoltaic new energy is of randomness and fluctuation. In addition， with the increase of new energy penetration， the demand for system flexibility also surges. In this context， the source?load?storage coordination operation of new energy high permeability system is studied on the basis of considering the flexible resource interaction of source?load?storage. The upward and downward margin is introduced to measure the system flexibility， and the flexibility demand is dynamically evaluated by the flexibility supply and demand balance mechanism. A coordination operation method with multiple time?scales considering supply and demand flexibility is proposed to construct an operation simulation model of typical week， typical day and typical period. The carbon trading revenue and the penalty cost of insufficient flexibility are included in the optimization objectives， and the influence of peak shaving demand and climbing capacity on the flexibility of typical periods is taken into account. And then， the model is solved by multi?level optimization and step?by?step refinement. The example analysis shows that the proposed method improves the flexibility capacity of the system at various time?scales on the basis of ensuring the environmental protection and system economy， so it can promote the new energy consumption of the system.

Keywords： new energy high permeability system; flexibility quantification; source?load?storage coordination; flexible resource interaction; multiple time?scale; operation optimization

0 "引 "言

近年來，新能源并網(wǎng)技術(shù)日益成熟，以可再生能源為主體的新型電力系統(tǒng)的發(fā)展已是大勢(shì)所趨[1]，但高滲透新能源發(fā)電的隨機(jī)性、間歇性和難以預(yù)測(cè)性導(dǎo)致電力系統(tǒng)輸出功率的不穩(wěn)定，給電網(wǎng)安全運(yùn)行帶來了巨大沖擊[2]。傳統(tǒng)機(jī)組的靈活性供給能力不能應(yīng)對(duì)現(xiàn)有的靈活性需求，迫使新型電力系統(tǒng)的靈活性研究成為電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的關(guān)鍵所在[3]。

國際能源署定義電力系統(tǒng)靈活性：“電網(wǎng)中靈活性資源在一定時(shí)間尺度內(nèi)滿足靈活性需求的能力”。有學(xué)者認(rèn)為，電網(wǎng)的運(yùn)行靈活性一方面體現(xiàn)在電網(wǎng)必須具備足夠的功率調(diào)節(jié)能力，以適應(yīng)凈負(fù)荷曲線的變化；另一方面體現(xiàn)在電網(wǎng)需要擁有足夠的旋轉(zhuǎn)備用能力，以免受凈負(fù)荷不確定性波動(dòng)的不利影響[4]。合理配置和優(yōu)化調(diào)度不同類型靈活性資源是提升系統(tǒng)靈活性、促進(jìn)新能源消納的重要手段[5]。

然而，電力系統(tǒng)靈活性一直難以具體量化[6]。現(xiàn)有研究主要集中在合理分配和有效利用源、網(wǎng)、負(fù)荷和儲(chǔ)能資源[7?8]，以最大程度地增強(qiáng)新型電力系統(tǒng)的靈活性，并未考慮多種資源之間的合作優(yōu)化效應(yīng)。另外，若不考慮可再生能源和負(fù)荷的時(shí)序波動(dòng)特征，將會(huì)導(dǎo)致決策者錯(cuò)估運(yùn)行過程中的靈活性調(diào)節(jié)潛力[9]。

精確的調(diào)度計(jì)劃有利于提升風(fēng)電、光伏等新能源的利用率。通常來說，預(yù)測(cè)誤差隨著預(yù)測(cè)時(shí)間尺度的減小而減小，預(yù)測(cè)精度隨之越高[10]。文獻(xiàn)[11]建立了日前?日內(nèi)上層?日內(nèi)下層的三層優(yōu)化調(diào)度模型，能夠充分發(fā)揮不同響應(yīng)能力的設(shè)備參與日內(nèi)調(diào)度的潛力。文獻(xiàn)[12]根據(jù)不同能源調(diào)度時(shí)間差異，以慢速、中速和快速3種速度作為子層目標(biāo)，建立了考慮能源響應(yīng)速率的日前、日內(nèi)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了綜合能源各設(shè)備的最優(yōu)出力。文獻(xiàn)[13]建立了日前?日內(nèi)?實(shí)時(shí)三個(gè)時(shí)間尺度模型，計(jì)及不同時(shí)間尺度下的設(shè)備響應(yīng)特性和運(yùn)行成本，減少了可再生能源波動(dòng)并有效提高了系統(tǒng)運(yùn)行可靠性。文獻(xiàn)[14]建立了日前、日內(nèi)以及實(shí)時(shí)三階段調(diào)度模型，精細(xì)化調(diào)用調(diào)峰資源，提升新型電力系統(tǒng)風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)比例。上述多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行模型大多只考慮源?荷兩側(cè)，并且鮮少涉及電力系統(tǒng)運(yùn)行靈活性。

本文基于前期學(xué)者的研究，綜合考慮利用源?荷?儲(chǔ)多類靈活性資源及其在不同時(shí)間尺度上的靈活調(diào)節(jié)能力，同時(shí)顧及到新能源高滲透系統(tǒng)的靈活性供需動(dòng)態(tài)平衡，可在典型周、典型日和典型時(shí)段等不同時(shí)間層面上，協(xié)調(diào)調(diào)度系統(tǒng)內(nèi)響應(yīng)速度不同的靈活性資源，以制定更為精確的調(diào)度計(jì)劃，進(jìn)而提升風(fēng)電、光伏等新能源的利用效率。

1 "電力系統(tǒng)供需靈活性量化模型

1.1 "考慮多時(shí)間尺度波動(dòng)特性的靈活性需求量化

基于風(fēng)電、光伏功率波動(dòng)率的多時(shí)間尺度概率分布如圖1和圖2所示，風(fēng)力、光伏發(fā)電的功率波動(dòng)在不同時(shí)間尺度下的概率密度均存在顯著差異，隨著時(shí)間尺度縮短，15 min、1 min級(jí)的概率密度曲線都展現(xiàn)出越來越高且越窄的特征，說明風(fēng)電、光伏機(jī)組的波動(dòng)性隨著時(shí)間尺度的縮小愈發(fā)平穩(wěn)。

考慮到可再生能源出力受到天氣條件等不確定性的影響和優(yōu)先消納可再生能源的需求，故將可再生能源出力與負(fù)荷按時(shí)序關(guān)系對(duì)應(yīng)疊加等效為凈負(fù)荷。

[PNL，t=Lt-PRE，t] （1）

式中：[PNL，t]、[PRE，t]、[Lt]分別表示[t]時(shí)刻凈負(fù)荷功率、可再生能源出力、負(fù)荷。

電力系統(tǒng)的靈活性需求表示系統(tǒng)需要有適當(dāng)?shù)恼{(diào)節(jié)潛力，以處理負(fù)荷和新能源在時(shí)間序列上的不確定波動(dòng)，如式（2）所示：

[FNE，t=PNL，t+1-PNL，t] （2）

式中：[PNL，t]、[PNL，t+1]分別為系統(tǒng)[t]、[t]+1時(shí)刻的凈負(fù)荷功率。

1.2 "考慮多時(shí)間尺度波動(dòng)特性的靈活性供給量化

為應(yīng)對(duì)凈負(fù)荷在多時(shí)間尺度下的波動(dòng)，并高效、精準(zhǔn)地匹配各時(shí)間尺度下的靈活性需求，需要綜合考慮源、荷、儲(chǔ)側(cè)多種靈活性資源以增強(qiáng)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，源?荷?儲(chǔ)靈活性資源多時(shí)間尺度調(diào)節(jié)特性如圖3所示。這些資源靈活性調(diào)節(jié)能力的大小與各種機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)和出力特性密切相關(guān)[15]。

1.2.1 "常規(guī)機(jī)組

電力系統(tǒng)中的常規(guī)機(jī)組以火電機(jī)組為主，其具有選址靈活、建設(shè)周期短、技術(shù)完善等優(yōu)點(diǎn)，但由于調(diào)度指令的限制導(dǎo)致爬坡速率低，靈活性調(diào)節(jié)能力較差[16]。靈活性供給如式（3）所示：

[FupG，g，t=minRupgΔt，PGg，max-PGg，tFdnG，g，t=minRdngΔt，PGg，t-PGg，min] （3）

式中：[FupG，g，t]、[FdnG，g，t]分別為常規(guī)火電機(jī)組[g]在時(shí)段[t]的上、下調(diào)靈活性；[PGg，max]、[PGg，min]、[PGg，t]分別為[g]在時(shí)段[t]的出力最大、最小值以及實(shí)時(shí)出力；[Rupg]、[Rdng]分別為[g]的上、下爬坡速率；[Δt]為調(diào)節(jié)時(shí)間間隔。

1.2.2 "靈活性改造機(jī)組

常規(guī)火電機(jī)組無法頻繁迅速地調(diào)節(jié)出力狀態(tài)，改造后的火電機(jī)組具有最低技術(shù)出力低、爬坡速度快等優(yōu)勢(shì)，能夠參與小時(shí)級(jí)等其他時(shí)間尺度下的靈活性調(diào)節(jié)。靈活性供給如式（4）所示：

[FupF，f，t=minRupfΔt，PFf，max-PFf，tFdnF，f，t=minRdnfΔt，PFf，t-PFf，min] （4）

式中：[FupF，f，t]、[FdnF，f，t]分別為時(shí)段[t]靈活性改造火電機(jī)組[f]的上、下調(diào)靈活性；[PFf，t]為時(shí)段[t]的出力；[PFf，min]、[PFf，max]分別為[f]的最小、最大出力；[Rupf]、[Rdnf]分別為[f]的上、下爬坡速率。

1.2.3 "可控負(fù)荷

系統(tǒng)負(fù)荷資源以可控負(fù)荷為主，又分為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可中斷負(fù)荷。二者可同時(shí)實(shí)現(xiàn)10 min級(jí)和中長期等不同時(shí)間尺度的反應(yīng)，迅速適應(yīng)系統(tǒng)需求側(cè)的變化要求。靈活性供給如式（5）所示：

[FupTL，m，t=PTLm，max-PTLm，tFupIL，n，t=PILn，max-PILn，tFdnTL，m，t=PTLm，t-PTLm，min] （5）

式中：[FupIL，n，t]、[FupTL，m，t]為可中斷負(fù)荷[n]和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷[m]在時(shí)段[t]的上調(diào)靈活性；[FdnTL，m，t]為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷[m]在時(shí)段[t]的下調(diào)靈活性；[PTLm，max]、[PTLm，min]、[PTLm，t]分別為[m]在時(shí)段[t]的轉(zhuǎn)移量上、下限及其實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)移量；[PILn，max]、[PILn，t]為[n]在時(shí)段[t]的最大值和中斷量。

1.2.4 "儲(chǔ) "能

儲(chǔ)能技術(shù)與新能源相結(jié)合，能夠顯著提高新能源的利用率，實(shí)現(xiàn)削峰填谷、平滑負(fù)荷等功能，還能提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性，且儲(chǔ)能裝置響應(yīng)速度快（可以在短時(shí)間尺度內(nèi)頻繁進(jìn)行充放電），適用于抑制1～15 min內(nèi)的低能量、高頻率的隨機(jī)波動(dòng)，成為快速調(diào)節(jié)的靈活性資源之一。

[FupS，s，t=minPSD，s，max-PSs，t， "Es，t-Es，minηD-PSs，tΔtΔtFdnS，s，t=minPSC，s，max+PSs，t， "Es，max-Es，t+ηCPSs，tΔtηCΔt] （6）

式中：[FupS，s，t]、[FdnS，s，t]為時(shí)段[t]儲(chǔ)能[s]供給的上、下調(diào)靈活性；[PSs，t]、[PSC，s，max]、[PSD，s，max]分別是[s]在[t]時(shí)段的出力值以及最大充、放電功率；[Es，t]、[Es，max]、[Es，min]分別為[s]在時(shí)段[t]的儲(chǔ)電量及其最大、最小值；[ηC]、[ηD]分別為充、放電效率。

整合系統(tǒng)于時(shí)段[t]的向上、向下靈活性供給能力如式（7）所示：

[FupSU，t=f=1NfFupF，f，t+m=1NTLFupTL，m，t+n=1NILFupIL，n，t+ " " " " " "s=1NsFupS，s，t+g=1NgFupG，g，tFdnSU，t=f=1NfFdnF，f，t+m=1NTLFdnTL，m，t+s=1NsFdnS，s，t+g=1NgFdnG，g，t] （7）

1.3 "靈活性供需平衡機(jī)理

引入在[t]時(shí)段系統(tǒng)的向上、向下靈活性裕量：

[FupMAR，t=FupSU，t-FupNE，tFdnMAR，t=FdnSU，t-FdnNE，t] （8）

式中：[FupMAR，t]和[FdnMAR，t]分別表示系統(tǒng)向上和向下靈活性裕量；[FSU，t]和[FNE，t]分別表示系統(tǒng)靈活性供給和需求。

靈活性供需平衡是指在任何時(shí)刻、任何時(shí)間尺度下及任何方向上，系統(tǒng)中總的靈活性資源供給要比靈活性需求充裕。

[FG，t+FF，t+FTL，t+FIL，t+FS，t+FMAR，t≥FNE，t] （9）

式中：[FS，t]、[FTL，t]和[FIL，t]、[FF，t]、[FG，t]依次描述了儲(chǔ)能系統(tǒng)、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、可中斷負(fù)荷、靈活性改造火電與常規(guī)火電的供給靈活性能力。

2 "多時(shí)間尺度協(xié)調(diào)運(yùn)行

針對(duì)新能源高滲透系統(tǒng)，考慮劇增的靈活性需求和凈負(fù)荷時(shí)序波動(dòng)特征，本文構(gòu)建多時(shí)間尺度運(yùn)行模擬模型，包含中期（典型周）運(yùn)行模擬、短期（典型日）運(yùn)行模擬和超短期（典型時(shí)段）運(yùn)行模擬三個(gè)階段。通過供電可靠約束保證系統(tǒng)安全運(yùn)行，同時(shí)利用靈活性容量、調(diào)峰容量和爬坡剩余容量在不同時(shí)間尺度上逐級(jí)細(xì)化，以考慮系統(tǒng)的實(shí)時(shí)靈活性需求。最終目的是在考慮系統(tǒng)靈活性的基礎(chǔ)上，兼顧環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性和可靠性，以確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2.1 "典型周運(yùn)行模擬模型

中期（典型周）運(yùn)行模擬階段側(cè)重系統(tǒng)可靠性。以多源電廠機(jī)組與源?荷?儲(chǔ)靈活性資源的調(diào)度出力為決策變量，基于凈負(fù)荷時(shí)序波動(dòng)特性模擬電力系統(tǒng)運(yùn)行，使用時(shí)序隨機(jī)運(yùn)行模擬方法，采用周為時(shí)間尺度來處理高比例新能源并網(wǎng)的中期隨機(jī)波動(dòng)。

2.1.1 "目標(biāo)函數(shù)

以綜合成本最小化為目標(biāo)制定發(fā)電計(jì)劃，兼顧環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性并校驗(yàn)供電可靠性，特別將碳交易收益和新能源棄電懲罰成本納入優(yōu)化目標(biāo)。

[minC1=minCCURT+CFE+COP-BC] （10）

式中：[C1]為典型周模擬階段綜合成本；[CCURT]為新能源棄電懲罰成本；[CFE]為環(huán)境和燃煤成本；[COP]、[BC]為運(yùn)維成本與碳交易收益。

1） 新能源棄電懲罰成本

[CCURT=t=1T1r∈ΩRarECURTrt] （11）

式中：[ΩR]為新能源電源集合；[ECURTrt]和[ar]分別為時(shí)段[t]的棄電量和新能源[r]的單位棄電懲罰成本。

2） 環(huán)境以及燃煤成本

本文只考慮將火電機(jī)組燃煤所產(chǎn)生的[CO2]排放和懲罰成本以及燃煤費(fèi)用作為環(huán)境和燃煤成本的計(jì)算因素。

[CFE=t=1T1g∈ΩGcfuelEgt+eCO2Egtωpun+ωenv] （12）

式中：[ΩG]為火電機(jī)組集合；[cfuel]為火電機(jī)組燃煤成本；[Egt]為時(shí)段[t]火電機(jī)組發(fā)電量；[eCO2]表征[CO2]排放強(qiáng)度，本文取0.75 t/MW·h；[ωenv]和[ωpun]分別是環(huán)境懲罰系數(shù)和價(jià)值系數(shù)，本文分別取24元/t、11元/t。

3） 運(yùn)維成本

運(yùn)維成本包含火電機(jī)組發(fā)電與啟停成本[Cth]、靈活性資源與多種電源的固定運(yùn)維成本[Cfix]。

[COP=Cth+CfixCth=t=1T1g∈ΩGCgPg，t+Sg?song，t+Dg?soffg，tCfix=t=1T1k∈ΩEOfixktGkt] （13）

式中：[song，t]、[soffg，t]和[Sg]、[Dg]分別表示火電機(jī)組的啟、停狀態(tài)與啟、停成本；[CgPg，t]為火電機(jī)組發(fā)電成本函數(shù)；[ΩE]為電源集合；[Ofixkt]表示時(shí)段[t]電源機(jī)組[k]的固定運(yùn)維成本。

4） 碳交易收益

碳交易收益是指由碳減排量所獲得的收益。這些可再生能源發(fā)電量可以替代常規(guī)火電機(jī)組相同的發(fā)電量，從而減少[CO2]的排放。

[BC=Ertbcσcμc] （14）

式中：[Ert]表示新能源年發(fā)電量；[bc]是單位碳交易費(fèi)用，本文取150元/t；[σc]為火電廠單位電能生產(chǎn)所耗損煤炭量；[μc]是單位煤炭轉(zhuǎn)換成[CO2]的系數(shù)，本文取0.66。

2.1.2 "約束條件

系統(tǒng)滿足供電可靠性約束、電源機(jī)組運(yùn)行約束、功率平衡約束、需求響應(yīng)運(yùn)行約束、儲(chǔ)能運(yùn)行約束等。

1） 功率平衡約束

[Lt=Pr，t+n=1NILPILn，t+m=1NTLPTLm，t+s=1NsPs，t+f=1NfPf，t+g=1NgPg，t] （15）

式中：[Pr，t]、[PILn，t]、[PTLm，t]、[Ps，t]、[Pf，t]和[Pg，t]分別為[t]時(shí)段內(nèi)新能源、可中斷負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、儲(chǔ)能、靈活性改造和常規(guī)火電機(jī)組出力值。

2） 電源機(jī)組運(yùn)行約束

① 電源出力約束

[Pg，min≤δg，tPg，t≤Pg，max0≤δr，tPr，t≤Pr，max] （16）

[1-xf，tPTf，min+xf，tPT?f，min≤δf，tPf，t≤PTf，max] （17）

② 火電機(jī)組爬坡極限約束

[ΔP-g≤Pg，t-Pg，t-1≤ΔP+g] （18）

[PTf，t-PTf，t-1≥1-xf，tΔPT-f+xf，tΔPT-?fPTf，t-PTf，t-1≤1-xf，tΔPT+f+xf，tΔPT+?f] （19）

③ 火電機(jī)組啟停時(shí)間及狀態(tài)約束

[Tong，t-1-Mongδg，t-1-δg，t≥0Toffg，t-1-Moffgδg，t-δg，t-1≥0] （20）

[Tonf，t≥1-xf，tTminf，on+xf，tTmin?f，onTofff，t≥1-xf，tTminf，off+xf，tTmin?f，off] （21）

[song，t-soffg，t=δg，t-δg，t-1song，t+soffg，t≤1] （22）

式中：[Pr，max]、[PTf，max]、[Pg，max]和[δf，t]、[δr，t]、[δg，t]分別表示最大新能源、靈活性改造和常規(guī)火電機(jī)組的出力以及其所對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)；[xf，t]表示靈活性改造0?1變量；[PTf，min]和[PT?f，min]表示火電機(jī)組靈活性改造前、后的最小技術(shù)出力，本文分別取裝機(jī)容量的60%、40%；[ΔPT+f]、[ΔPT+?f]和[ΔPT-f]、[ΔPT-?f]分別表示靈活性改造前、后火電機(jī)組的向上、下爬坡變量；[Moffg]、[Mong]和[ΔP+g]、[ΔP-g]分別表示常規(guī)火電機(jī)組的最短停、啟時(shí)間以及最大、最小爬坡極限；[Tminf，off]、[Tmin?f，off]和[Tminf，on]、[Tmin?f，on]表示靈活性改造前、后火電機(jī)組停、啟時(shí)間的下限值。

3） 儲(chǔ)能運(yùn)行約束

① 儲(chǔ)電量與平衡約束

[Es，t+1=Es，t+ηCPC，s，tΔt-PD，s，tΔtηD] （23）

[Es，min≤Es，t≤Es，max " Es，t=0=Es，t=T] （24）

② 充放電功率約束

[0≤PC，s，t≤cs，tPC，s，max0≤PD，s，t≤ds，tPD，s，max] （25）

[Ps，t=PD，s，t-PC，s，t] （26）

式中：[ηC]、[ηD]分別為儲(chǔ)能的充、放電效率；[cs，t]、[ds，t]分別為儲(chǔ)能[s]充、放電兩種狀態(tài)的決策變量；[PD，s，max]、[PC，s，max]為[s]最大的放、充電功率；[Es，t=0]、[Es，t=T]為[s]初始和最終的儲(chǔ)電量。

4） 需求響應(yīng)運(yùn)行約束

① 響應(yīng)潛力約束

[GILn，t≤GILmaxGTLn，t≤GTLmax] （27）

② 運(yùn)行約束

[0≤PILn，t≤PILmaxPTLm，min≤PTLm，t≤PTLm，maxtPTLm，t=0] （28）

式中：[GTLmax]、[GILmax]分別為可轉(zhuǎn)移、可中斷負(fù)荷對(duì)應(yīng)響應(yīng)容量最大值。

5） 供電可靠性約束

[LLOLPt≤LLOLPmax] （29）

式中：[LLOLPmax]、[LLOLPt]分別為限值和失負(fù)荷概率，供電可靠度本文取99%。

2.2 "典型日運(yùn)行模擬模型

短期（典型日）運(yùn)行模擬階段，側(cè)重系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性。選取夏季典型周中凈負(fù)荷時(shí)序波動(dòng)變化最大日作為典型日，逐小時(shí)校驗(yàn)靈活性供需平衡。在典型日運(yùn)行的模擬過程中，假設(shè)常規(guī)機(jī)組的開關(guān)機(jī)狀態(tài)保持不變，因此不需要考慮機(jī)組的運(yùn)行成本和開關(guān)機(jī)成本。

2.2.1 "目標(biāo)函數(shù)

[minC2=minCVAC2+CFS2-BF2] （30）

式中：[C2]表示典型日模擬階段的綜合成本；[CVAC2]表示靈活性容量不足懲罰成本；[CFS2]、[BF2]分別表示靈活性資源響應(yīng)和調(diào)用補(bǔ)償成本。

1） 靈活性不足懲罰成本

[CVAC2=t=1T2vupFupVAC，t+vdnFdnVAC，t] （31）

式中：[vdn]和[vup]分別表示系統(tǒng)內(nèi)向下、向上靈活性容量缺額懲罰成本，本文分別取0.13萬元/MW、0.05萬元/MW。

2） 靈活性資源響應(yīng)成本

[CFS2=t=1T2j∈ΩFRjtPjtΔt] （32）

式中：[Pjt]、[Rjt]分別為單位靈活性資源響應(yīng)容量和成本。

3） 靈活性資源調(diào)用補(bǔ)償成本

[BF2=t=1T2f∈ΩFrfEf，t+s∈ΩBrsEs，t+m∈ΩTLrTLmETLm，t+n∈ΩILrILnEILn，t] （33）

式中：[ΩF]、[ΩB]、[ΩTL]、[ΩIL]分別為靈活性改造火電機(jī)組、儲(chǔ)能、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可中斷負(fù)荷的集合；[rILn]、[rf]、[rs]、[rTLm]分別為可中斷負(fù)荷、靈活性改造火電機(jī)組、儲(chǔ)能及可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的響應(yīng)補(bǔ)償成本；[Es，t]、[Ef，t]、[EILn，t]、[ETLm，t]分別表示在時(shí)段[t]的儲(chǔ)能、靈活性改造火電機(jī)組、可中斷負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷可提供的調(diào)用電量。

2.2.2 "約束條件

模擬典型日的運(yùn)行模式受到多種約束條件的限制，除典型周運(yùn)行模擬階段涉及的約束外，還需要考慮靈活性供需平衡約束，即式（1）～式（9）。

2.3 "典型時(shí)段運(yùn)行模擬模型

超短期（典型時(shí)段）運(yùn)行模擬階段，充分調(diào)動(dòng)源?荷?儲(chǔ)靈活性資源，側(cè)重系統(tǒng)的短時(shí)調(diào)峰、爬坡能力。針對(duì)短期運(yùn)行模擬中調(diào)節(jié)資源短缺時(shí)段或者部分典型時(shí)段，以5 min為時(shí)間分辨率進(jìn)行超短期運(yùn)行模擬，將電力系統(tǒng)靈活性細(xì)化到短時(shí)調(diào)峰和爬坡，并引入調(diào)峰、爬坡容量不足懲罰成本。

2.3.1 "目標(biāo)函數(shù)

[minC3=minCRAM+CRES+CFS3-BF3] （34）

式中：[C3]為典型時(shí)段運(yùn)行模擬階段的綜合成本；[CRES]、[CRAM]分別為調(diào)峰和爬坡不足懲罰成本；[CFS3]、[BF3]分別為靈活性資源響應(yīng)和調(diào)用補(bǔ)償成本。

1） 調(diào)峰不足懲罰成本

[CRES=t=1T3（ρ1Pupreserve，t+ρ2Pdnreserve，t）] （35）

式中：[Pupreserve，t]、[Pdnreserve，t]為上、下調(diào)峰功率缺額；[ρ1]、[ρ2]為相應(yīng)懲罰成本。

2） 爬坡不足懲罰成本

[CRAM=t=1T3（ρ3Pupramp，t+ρ4Pdnramp，t）] （36）

式中：[Pupramp，t]、[Pdnramp，t]為上、下爬坡功率缺額；[ρ3]、[ρ4]為相應(yīng)的懲罰成本。

2.3.2 "約束條件

在進(jìn)行典型時(shí)段的運(yùn)行模擬中，除了需要考慮典型日的約束條件外，還需要考慮超短期運(yùn)行模擬中可能會(huì)出現(xiàn)靈活資源爬坡容量不足的情況。因此，需要對(duì)爬坡約束進(jìn)行松弛，以確保模擬的準(zhǔn)確性。

[Pft≤Pft-1+PfupΔt+Pupramp，tPft≤Pft+1+PfdnΔt+Pdnramp，t] （37）

式中：[Pft]為靈活性機(jī)組[f]在[t]時(shí)刻出力；[Rfup]、[Rfdn]為[f]的上、下爬坡容量。

2.4 "模型求解

多時(shí)間尺度運(yùn)行模擬屬于混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，通過多級(jí)優(yōu)化、逐級(jí)細(xì)化的求解方法和松弛技術(shù)提高計(jì)算的魯棒性。求解流程如圖4所示。

3 "算例分析

案例參照中國西北某區(qū)域電網(wǎng)，如圖5所示?，F(xiàn)有電源裝機(jī)總?cè)萘繛? 461 MW，該電源系統(tǒng)火電裝機(jī)地位減弱，其裝機(jī)規(guī)模為3 724 MW，占總裝機(jī)容量的50%，光伏、風(fēng)電等可再生能源比重較大，其裝機(jī)規(guī)模為2 602 MW，分別占裝機(jī)總?cè)萘康?6%和19%。采用Matlab工具箱YALMIP進(jìn)行建模，使用求解器CPLEX對(duì)模型進(jìn)行求解。

根據(jù)負(fù)荷、風(fēng)、光的歷史實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)來生成模擬數(shù)據(jù)，常規(guī)火電和靈活性資源的參數(shù)見表1。

3.1 "運(yùn)行結(jié)果與分析

圖6為典型日運(yùn)行模擬結(jié)果圖，該圖顯示了各個(gè)機(jī)組的實(shí)時(shí)出力情況。結(jié)果表明：日內(nèi)峰谷差減小、負(fù)荷曲線更加平滑，靈活性調(diào)節(jié)空間增大。

圖7為典型時(shí)段運(yùn)行模擬結(jié)果圖，結(jié)果表明：電力系統(tǒng)棄風(fēng)、棄光量大幅度降低，接近于零。各種靈活性資源在不同時(shí)間段的可調(diào)節(jié)能力不同，燃煤發(fā)電機(jī)組的可調(diào)節(jié)性受到容量和升溫速度的限制，僅能承擔(dān)基本負(fù)荷，儲(chǔ)能機(jī)組依靠其較強(qiáng)的靈活性在凈負(fù)荷快速波動(dòng)時(shí)充放電可彌補(bǔ)燃煤發(fā)電機(jī)組短時(shí)升溫速度不足的缺陷。本文通過優(yōu)化可調(diào)節(jié)資源的協(xié)調(diào)運(yùn)行，提高系統(tǒng)的靈活性和再生能源的接納能力。

3.2 "不同場(chǎng)景下的運(yùn)行結(jié)果與對(duì)比分析

本文設(shè)置兩個(gè)案例討論多時(shí)間尺度協(xié)調(diào)優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用。

場(chǎng)景1：只考慮電力系統(tǒng)電量平衡和預(yù)留備用裕度，探討各時(shí)間尺度下的靈活性需求。

場(chǎng)景2：綜合考慮源?荷?儲(chǔ)靈活資源協(xié)調(diào)優(yōu)化，探討各時(shí)間尺度下的靈活性需求。

3.2.1 "典型周靈活性資源影響分析

選取夏季凈負(fù)荷時(shí)序波動(dòng)變化最大周進(jìn)行運(yùn)行模擬。經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果如表2所示。

在場(chǎng)景1，常規(guī)火電機(jī)組承擔(dān)全部發(fā)電任務(wù)，其發(fā)電成本較高，使得系統(tǒng)運(yùn)維成本較高，為2.504 9×104萬元，此時(shí)新能源棄電懲罰成本最高，表明系統(tǒng)棄風(fēng)、棄光風(fēng)險(xiǎn)較高，不利于高比例新能源并網(wǎng)。在場(chǎng)景2，由于靈活性改造火電機(jī)組擴(kuò)容，使得燃料及環(huán)境成本上升到3.748×103萬元，但是碳交易收益和靈活資源調(diào)用補(bǔ)償之和為3.485×103萬元，新能源棄電懲罰成本下降到750萬元，使得系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本降低到2.736 8×104萬元，具有環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性的意義。

場(chǎng)景1和場(chǎng)景2相比，考慮源?荷?儲(chǔ)靈活性資源協(xié)調(diào)優(yōu)化后，降低了新能源棄電懲罰成本約1.196×103萬元，將碳交易收益和調(diào)用靈活性資源補(bǔ)償收益納入靈活性資源優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)，使得綜合成本降低了約2.841×103萬元，促進(jìn)系統(tǒng)新能源消納的同時(shí)提升了整體經(jīng)濟(jì)性。

3.2.2 "典型日運(yùn)行靈活性分析

不同場(chǎng)景下典型日靈活性容量和靈活性不足懲罰成本如圖8和表3所示。由圖8可知，在0：00—5：00、17：00—19：00的負(fù)荷用電高峰時(shí)段：場(chǎng)景1，上調(diào)靈活性容量均值為1 105 MW，現(xiàn)有電源機(jī)組向上調(diào)峰能力不足，易造成切負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)；場(chǎng)景2，上調(diào)靈活性容量均值上升至1 560 MW，改善了上調(diào)靈活性容量不足的問題。

在2：00—5：00的風(fēng)電出力高峰時(shí)段和10：00—17：00光伏出力高峰時(shí)段：場(chǎng)景1，下調(diào)靈活性容量過多；場(chǎng)景2，下調(diào)靈活性容量降低了約500 MW，避免了資源浪費(fèi)，提升了6：00—12：00時(shí)段的下調(diào)靈活性容量，降低了新能源棄電風(fēng)險(xiǎn)。

由圖8和表3可知，場(chǎng)景1與場(chǎng)景2相比，靈活性不足懲罰成本從5.223×103萬元降低到1.55×103萬元，降低了70%。由源?荷?儲(chǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化，靈活性容量得到調(diào)節(jié)，系統(tǒng)整體靈活性提高，并更好地促進(jìn)了新能源消納，提高了系統(tǒng)的整體經(jīng)濟(jì)效益。

3.2.3 "典型時(shí)段運(yùn)行調(diào)峰、爬坡容量分析

為研究系統(tǒng)超短期調(diào)峰、爬坡不足的問題，對(duì)風(fēng)資源、光資源劇烈變化的7：00—9：00早高峰時(shí)段展開研究，時(shí)間間隔設(shè)置為5 min。不同場(chǎng)景下典型時(shí)段上、下調(diào)峰容量和剩余容量如圖9、圖10所示。

由圖9可知，在7：10—7：20、7：35—8：00、8：45—8：55等時(shí)間段：場(chǎng)景1，出現(xiàn)了上調(diào)峰容量不足，易發(fā)生切負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)，增加了調(diào)峰容量不足懲罰成本；場(chǎng)景2，對(duì)于時(shí)段：7：00—7：05、8：05—8：40的調(diào)峰容量顯著提升，平滑了日內(nèi)峰谷差，保證了電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

由圖10可知：場(chǎng)景1的上、下爬坡剩余容量大致為±800 MW/（5 min），且在8：00下爬坡剩余容量為0，系統(tǒng)下爬坡容量嚴(yán)重不足，在8：30上爬坡剩余容量為0，系統(tǒng)上爬坡容量嚴(yán)重不足；場(chǎng)景2，對(duì)于7：00—8：05、8：35—8：55時(shí)段，下爬坡剩余容量增量約為1 500 MW/（5 min），對(duì)于8：05—8：30時(shí)段，上爬坡剩余容量增量約為1 200 MW/（5 min）。系統(tǒng)整體爬坡剩余容量大幅提升，滿足電力系統(tǒng)在超短期時(shí)段內(nèi)安全穩(wěn)定運(yùn)行的要求。

4 "結(jié) "論

本文研究了電力系統(tǒng)在供需平衡方面的靈活性，主要分析了源側(cè)、荷側(cè)和儲(chǔ)能側(cè)的靈活性供給能力，得出以下結(jié)論。

1） 綜合考慮風(fēng)光火多源與源?荷?儲(chǔ)靈活性資源的協(xié)同優(yōu)化下，靈活性不足懲罰成本降低了83%，使得典型周運(yùn)行模擬的綜合成本降低，提升了電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。

2） 多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行框架下，提升了電力系統(tǒng)靈活性容量、調(diào)峰容量、爬坡剩余容量，其中爬坡剩余容量提升效果最為顯著，優(yōu)化了系統(tǒng)整體靈活性，促進(jìn)了新能源消納。

3） 引入碳交易收益的市場(chǎng)環(huán)境下，綜合考慮靈活性容量不足懲罰成本和靈活性資源調(diào)節(jié)效益能夠提高靈活性資源的戰(zhàn)略地位，提升系統(tǒng)靈活性調(diào)節(jié)空間，使系統(tǒng)具有更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)保效益。然而，本文未考慮電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?duì)靈活性的制約。研究結(jié)果指出，電力線路的傳輸能力也可提供一定程度的調(diào)節(jié)能力，增強(qiáng)系統(tǒng)的靈活性[17]，下一步研究將分析源?網(wǎng)?荷?儲(chǔ)的協(xié)同靈活性供給能力。未來，也將繼續(xù)深入研究網(wǎng)絡(luò)框架因素對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的影響。

注：本文通訊作者為粟世瑋。

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作者簡(jiǎn)介：粟世瑋（1979—），女，廣西桂林人，碩士，副教授，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制、新能源并網(wǎng)消納、智能電網(wǎng)。

易成鳴（2000—），女，湖北宜昌人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制。