孙伟卿,王承民,张 焰
(上海交通大学 电气工程系,上海 200240)
随着社会经济的快速发展,电力负荷需求日益增大,现有电力系统正不断接近或已经超过系统安全稳定运行的极限。与此同时,以煤炭为主要能量来源的传统发电模式正面临资源枯竭、气候变暖以及环境污染等一系列问题[1]。在此背景下,新一轮的世界能源变革拉开帷幕,智能电网应运而生,并成为目前世界电力发展的新趋势[2]。
智能电网是现代先进电力系统的统称。智能电网的最重要基础是坚强,灵活是它的重要特性。灵活性贯穿于电力系统生产、运行以及管理的整个过程,如:灵活接入可再生能源(包括大规模和分布式)、灵活安排运行方式、灵活安排负荷用电等。同样,坚强可靠的网架也是电网安全灵活运行的基本保障[3]。
加强电源、电网及其配套设施的建设是安全、清洁、高效电力系统的重要硬件基础。加强需求侧管理,以市场机制引导电力用户错峰填谷,选择清洁高效的能源,是智能电网建设过程中极其重要的一项工作[4]。
在传统的电力系统优化分析中,电力负荷总是被电网决策者视为被动接受的、刚性的系统参数。为了考虑负荷不确定性对系统运行的影响,广大电力研究者开展了随机潮流[5]、模糊潮流[6]、概率潮流[7]等方面的研究。无论怎样考虑负荷的不确定性,电力负荷总是单向的被服务者,并不反作用于电力供应方。但是,在面临资源枯竭、环境恶化等多重问题的今天,实现负荷与电网双向互动,使其成为一类灵活可变的柔性系统参数具有十分显著的现实意义。因为通过负荷主动参与电网运行控制,可以达到增加可再生能源接入、降低资源消耗、提高电力资产利用率等目的。负荷的这种灵活可变的特性称为“负荷柔性”,相应地,具有柔性特征的负荷称为“柔性负荷”。
“互动性”作为现代智能电网的最重要特征之一,具有重要的现实意义。本文将从电网-负荷互动特性改善电力系统运行的机理、电力网与通信网总体系统框架、柔性负荷的实现与控制方法等几个角度,阐述负荷柔性应用于电网优化控制的实现手段与关键技术,并展望了柔性负荷的发展前景。
现代电力系统正面临资源枯竭、环境污染等问题带来的严峻挑战,智能电网必须从“开源”和“节流”2个方面入手,减少资源消耗、降低污染物排放、提高资产利用效率。“开源”指的是积极发展可再生能源与分布式能源发电技术,补充传统火电供给的不足;“节流”指的是提高火电发电效率,提高电力资产利用率,以最小的资源消耗产生最大的社会效益。在实现以上目标的过程中,充分发挥电力负荷的灵活性具有积极的意义。
为缓解传统的以煤炭、石油等矿物资源为燃料的火力发电不足的问题,以风力发电和太阳能发电为代表的新型清洁、可再生能源发电技术近年来得到快速发展。其中,风力发电因风能资源巨大、发电成本相对低廉以及具有大规模并网的潜力而受到各国的青睐。
但是,风电出力随机性强,波动幅度大,间歇性明显,波动频率也无规律性,在极端情况下,风电出力可能在0~100%范围内变化[8]。针对这一问题,提出了“电网友好”的概念[9],目前开展的研究主要集中在从调度的角度评估安全的风电接入容量[10],[11]。在这些研究中,电力负荷根据负荷预测结果被视为固定值。文献[12]提出一种实时响应风力发电波动的电力需求侧管理方法,电网中的柔性负荷根据风力发电的大小调整自身负荷功率的大小,从而减轻风力发电波动性对电网的影响。
如果电力负荷可以变得智能化,根据电网风力发电出力的波动,灵活地调整负荷的实时功率,就可以进一步加大风力发电的接入容量。
随着我国城市化进程的加快,城市电网峰谷负荷差不断增大。过大的峰谷负荷差,在要求电网增加固定资产投资、加强电源和电网建设以满足峰荷需求的同时,也造成谷荷时大量电力资产利用率低下,甚至被迫闲置。此外,发电机组发电成本与输电线路损耗与其发出或传输的有功功率的平方成正比的特性,也造成峰荷时电网运行经济性的下降。鉴于以上原因,将部分峰荷时的负荷转移到谷荷有利于提高电力资产利用效率,同时还可以降低系统运行成本。
另一方面,极端的负荷水平势必导致电力系统运行在其安全稳定运行约束的边缘,带来系统安全隐患。作为保障电网运行安全的第三道也是最后一道防线,超出电网输送能力极限部分的负荷将被切除以保障整个电网的安全运行[13]。智能电网中,电力调度部门在电力供应紧张时,通过发布电价或其它激励信息,引导柔性电力负荷主动避开用电高峰,选择价格更加低廉的其它时段的电量,从而减少切负荷情况的发生,减少电力系统负荷损失。
电动汽车作为清洁能源产业的一个重要分支,具有其特殊性。电动汽车不仅是电能的使用者,同时也可以作为移动的、分布式储能单元接入电网[14]。与其它负荷相比,电动汽车不但能够起到更好的削峰填谷的作用,而且还能作为系统的旋转备用。
电动汽车充电行为的不确定性,势必对电网运行调度带来冲击[15]。研究表明,大量电动汽车的无序充电会显著增大配电系统网损,并损害电能质量;反之,如果对电动汽车的充电行为进行协调优化控制,则可以化不利为有利,降低系统的峰荷需求,并在很大程度上减轻上述负面影响[16],[17]。
在更完善的智能电网系统中,电动汽车将作为电能双向交易者,在电网谷荷时以低廉的电价购入电能,满足自身使用需要;在峰荷时高价卖出电能或充当备用电源以获取利润。总之,完善的市场与管理机制,不但可以消除电动汽车大规模接入电网带来的负面影响,而且可以将数量庞大的电动汽车作为柔性负荷加以利用,改善电网运行状态。
智能电网支持电网与用户的互动,一是应用智能电能表,实行动态实时电价,让用户自行选择用电时段;二是允许用户拥有的分布式电源(包括电动车等)向电网送电[18]。
实现电网与负荷之间能量流和信息流的双向互动,必须依赖于完善的电力输送和信息通信系统[19]。在传统的电力输配电网络的基础上,建设电源、电网、负荷之间强大的互联通信系统已成为智能电网的重要特征之一。智能电网电力网与通信网系统总体框架如图1所示。
图1 智能电网电力网与通信网系统框图
由图1可见,与传统电网相比,智能电网不但增加了负荷端负荷与电网之间电力流的双向传输,更增加了基于互联网的信息监测与通信系统。能量管理系统通过实时监测系统运行参数与负荷状态,调整电源出力,发布实时电价信息。与此同时,智能化的柔性负荷根据电网实时电价信息安排用电计划,达到利益最大化的目的。文献[20]提出智能电网中覆盖电网全域的综合处理电网信息的统一信息系统,并对其框架、功能和实现做了较为详尽的介绍。
此外,电力流和信息流的双向流动必然推动电力业务流的进一步整合,实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合[21]。例如:在智能电网中由于用户侧分布式发电装置的存在,电力用户在向电网支付用电费用的同时,也向电网收取发电费用,形成电网与用户之间资金流的双向流动。
智能电网中电网-负荷的互动特性主要体现在表1所列的几个方面。
表1 电网-负荷互动性在传统电网与智能电网中的区别
在传统电网中,阶梯电价、分时(尖峰)电价等作为激励机制在需求响应领域已得到应用,并取得了一定的效果。但是,无论是按用户单位时间内用电量分段计价的阶梯电价,还是按不同用电时间进行计价的分时(尖峰)电价,其计价区间的划分方法都过于僵硬,缺乏灵活性,一定程度上甚至有失公平性[22]。
智能电网中的实时电价根据电网的运行状态,动态、实时地发布电价信息,供用户自主选择,并通过价格杠杆提高能源的使用效率,实现节能减排的目的,是一种公平、理想的电价机制。
美国科罗拉多州的博尔德(Boulder)在2008年成为了全球第一个智能电网城市。该市的每个家庭都安装了智能电能表,人们可以直观地了解即时电价,把洗衣服、烫衣服等事情安排在电价低的时间段。
日本发展智能电网的重点领域是新能源的开发与利用,其太阳能发电规模的长期目标是于2020年和2030年分别达到28 GW和53 GW。此外,日本智能电网提倡“能源信息化”概念,除了注重大规模的输电网智能化外,更加注重家庭与社区的高效率用电问题,开发家电对电力与能源消费的“可视化”控制体系和电力信息传送控制平台,确保能源利用的信息化[23]。
在我国,发展智能电网的目标是建设“统一坚强智能电网”,其要领是信息化、自动化和互动化。目前,国家电网第一批4个智能配电网建设试点城市(北京、厦门、杭州、银川)均已完成智能发电、智能配电、智能用电、智能调剂等领域的试点任务。
恰当的激励机制是充分发挥负荷柔性作用,同时保障电力提供者和消费者双方利益的关键。由于各地区生活水平及用电习惯的差异,用户对激励机制的响应行为也是一项值得研究的课题。
由于各地生活水平以及用电习惯的差异,负荷对实时电价的响应行为不尽相同。但是,用电环境与用电模式相互影响,且具有一定规律[24]。
文献[25]以用户实现净利润最大化作为指导负荷电价敏感性分析的准则,实现跨时段负荷转移。但是,现实中并不是所有用户的用电行为都可以用利润来准确衡量,同时电力用户也不可能对自己的用电行为进行精确的经济性评估。
柔性负荷对电价响应行为的研究,应该主要从以下2个方面着手:
(1)开展大范围调查调研,研究负荷对电价响应的灵敏程度,并对其进行量化模拟。
(2)对当地电力用户行为进行统计学研究,从用户的历史行为中挖掘信息,确定负荷中刚性部分与柔性部分的比重以及柔性负荷的行为机制。
在现有的负荷用电行为激励机制中,以政策激励与电价激励为主。前者以政府干预为手段,指导电力用户错峰用电,带有一定的强制性,一般适用于工厂企业等用电大户;后者以电价为激励要素,应用市场化的手段引导电力用户主动选择谷时较为低廉的用电价格,从而达到削峰填谷的目的,适用于各种类型的电力用户。
理想的电价定价机制应该是:电力企业根据电力供需状况以及电网中清洁能源的发电状况,实时制定并发布电价信息,通过价格杠杆以市场化的手段调节负荷需求,从而实现降低发电成本、提高电力资产利用率及社会综合效益的目的。进一步加强电力市场化建设,放开电价管制是实现柔性负荷管理的关键所在。
从负荷柔性的角度考虑,可以对电力负荷进行进一步的细分。
第一类负荷为刚性负荷,其特征是电力的使用时间与数量与电价基本无关。此类负荷主要包括军政机关用电,医院的基本照明、制冷、制热用电等,可以表示为式(1)的形式
第二类负荷为对电价敏感的可转移负荷,此类负荷出于电价的考虑,可以将用电行为从电价较高的时刻转移到电价较低的其它时刻,但是该用电行为及用电量仍会发生,如:工厂生产用电、居民洗衣用电等,可以表示为式(2)的形式
式中:T表示用电周期;λt表示t时段的实时电价。式(2)表示:第二类负荷对电价敏感,但是在一定的用电周期内总用电量保持固定。
第三类负荷为对电价敏感的可削减负荷,此类负荷的用电行为具有较大的灵活性,当其认为电价过高(大于临界心理价格)时即减少直至取消用电行为,但也不在另外的时间段继续该用电行为,如:空调用电、娱乐用电等,可以表示为式(3)形式
式中:λL,λH表示用户对电价敏感的临界价格,P表示该类负荷中的最低保障性需求,即刚性部分。式(3)的含义是:对于第三类负荷,当电价低于λL时,用电行为不受电价影响;当电价高于λH时,仅使用可以维持正常生产和生活的最低保障性电能;而当电价处于λL和λH之间时,用户的用电行为是电价的函数。参数y表示除电价以外其他影响负荷用电行为的因素,如:气温、日照强度等。
综上,考虑负荷对电价不同敏感特性的T周期内柔性负荷模型如式(4)
因此,智能化环境下的电网调度必须从单一时段的优化问题转化为多时段统一、协调优化的问题。
“互动性”是智能电网的重要特征之一,同时也是智能电网研究的难点。但是,无论是从新能源接入和使用的角度,还是提高电网运行经济性与安全性的角度,“互动性”都具有极其重要的现实意义。
实现用户与电网互动的硬件基础是建设包含电力输送网络和信息通信网络的双向互动网络,实现能量流、信息流和业务流的双向流通。软件基础是通过负荷响应行为研究,以合理的激励机制和调度管理提高电网运行效率。
在“互动化”的研究中,电力负荷将从传统的刚性参数转化为柔性参数,建立合理的柔性负荷模型是进行负荷柔性实用化计算的前提。随着“互动化”研究的不断深入,负荷柔性必将作为一种系统资源参与到电网的运行管理中去,并成为一种重要的电网运行调节手段。
[1] 余贻鑫,栾文鹏.智能电网述评[J].中国电机工程学报,2009,29(34):1-8.
[2] 王益民.坚强智能电网技术标准体系研究框架[J].电力系统自动化,2010,34(22):1-6.
[3] 姚建国,赖业宁.智能电网的本质动因和技术需求[J].电力系统自动化,2010,34(2):1-5.
[4] 王蓓蓓,李扬,高赐威.智能电网框架下的需求侧管理展望与思考[J].电力系统自动化,2009,33(20):17-22.
[5] 胡泽春,王锡凡.考虑负荷概率分布的随机最优潮流方法[J].电力系统自动化,2007,31(16):14-18.
[6] 孙秋野,张化光,刘兆冰.配电网模糊潮流计算方法及其收敛性研究[J].中国电机工程学报,2008,28(10):46-50.
[7] 潘炜,刘文颖,杨以涵.概率最优潮流的点估计算法[J].中国电机工程学报,2008,28(16):28-33.
[8] 张丽英,叶廷路,辛耀,等.中大规模风电接入电网的相关问题及措施[J].中国电机工程学报,2010,33(25):1-9.
[9] 薛晨,黎灿兵,曹一家,等.智能电网中的电网友好技术概述及展望[J].电力系统自动化,2011,35(15):102-107.
[10] 孙保功,叶鹏,邵广惠,等.基于非线性内点方法的风电接入能力研究[J].中国电机工程学报,2010,30(10):23-28.
[11] 孙荣富,张涛,梁吉.电网接纳风电能力的评估及应用[J].电力系统自动化,2011,35(4):70-76.
[12] Moghaddam M P,Baboli P T,Alishahi E,et al.Flexible load following the wind power generation[C].IEEE International Energy Conference and Exhibition(EnergyCon),2010:802-807.
[13] 刘水平,刘明波,谢敏.基于轨迹灵敏度的电力系统模型预测切负荷控制方法[J].中国电机工程学报,2010,30(34):28-35.
[14] 曹一家,谭益,黎灿兵,等.具有反向放电能力的电动汽车充电设施入网典型方案[J].电力系统自动化,2011,35(14):48-52.
[15] 赵俊华,文福拴,杨爱民,等.电动汽车对电力系统的影响及其调度与控制问题[J].电力系统自动化,2011,35(14):2-10.
[16] Clement-nyns,Haesen E,Driesen J.The impact of charging plug-in hybrid electric vehicles on a residential distribution grid[J].IEEE Trans.on Power Systems,2010,25(1):371-380.
[17] 王丹,龙亮,葛琪,等.基于低谷填入法的插电式混合动力汽车集中充电策略[J].电力需求侧管理,2010,12(6):8-11.
[18] 徐丙垠,李天友,薛永端.智能配电网与配电自动化[J].电力系统自动化,2009,33(17):38-41.
[19] 高英南.智能互动终端可行性及其发展展望[J].电力需求侧管理,2011,13(2):48-49.
[20] 张之哲,李兴源,程时杰.智能电网统一信息系统的框架、功能和实现[J].中国电机工程学报,2010,30(34):1-7.
[21] 马其燕,秦立军.智能电网发展状况及其实现建议[J].电力需求侧管理,2010,12(3):34-37.
[22] 殷树刚,苗文静,拜克明.准实时电价策略探析[J].电力需求侧管理,2011,13(1):20-23.
[23] 王峰峰.日本智能电网建设的启示[N].国家电网报,2009-8-27(5).
[24] 李同智.灵活互动智能用电的技术内涵及发展方向[J].电力系统自动化,2012,36(2):11-17.
[25] 潘敬东,谢开,华科.计及用户响应的实时电价模型及其内点法实现[J].电力系统自动化,2005,29(23):8-14.