热电联产机组参与系统调峰的调度策略

黄大为，郭君宜

（东北电力大学电气工程学院，吉林132012）

在“三北”地区，占火电装机容量相当比例的热电机组采用“以热定电”原则制定运行方式，导致系统调峰能力下降[1]。据国家电监会2012-07发布的《重点区域风电消纳监管报告》，2011年“三北”地区风电场平均利用1 907 h，同比下降266 h，弃风电量达123×108kW·h，弃风率约16%。如内蒙古电网因同时存在大量热电联产机组和风电机组，导致在电网负荷低谷时必须停掉大量风电机组，以保证热电联产机组供暖运行需要[2]。“三北”地区系统调峰能力不足仍然是制约电网接纳风电的主要因素[3]，热电联产机组的调峰能力对增强系统的调峰能力有极其重要的现实意义[4～5]。

热电联产机组的热电耦合约束问题是限制其调峰能力的关键因素。文献[6]利用等效热降理论建立热电联产机组热力曲线数学模型，以实验的方法改变新蒸汽参数，在相应的供热负荷下确定机组的供电负荷可调整范围，研究热电联产机组调峰能力；文献[7]提出了基于水源热泵技术的风电消纳模式，将常规热电厂冷却循环水中蕴含的大量低温余热提取出来用于城市供热，在保证城市供热质量的基础上提高热电机组的调峰能力；文献[8]针对采暖供给侧和需求侧，提出了基于智能电网的调度系统。该系统通过对终端用户采暖方式的管理调节，控制热电联产机组采暖出力，以提高系统接纳风电能力，达到节能调度的目的；文献[9～10]根据供热系统热迟滞性的特点，在现有条件下，对供热系统的热力工况进行定量分析，在保证供热质量的前提下，对调整供热机组输出功率的可行性进行了分析。

本文在分析供热系统热迟滞性的基础上，考虑机组相关的技术约束，建立背压式热电机组参与系统调峰的优化调度模型，并给出求解该模型的简化方法。

1 热电机组运行与供热系统特性

1.1 热电机组运行特性

以背压式热电机组为例，其排气全部用于热用户使用，没有冷源损失，但要求有稳定可靠的热负荷。背压式热电机组的原理示意与工况图如图1 所示。

图1 背压式热电机组原理示意与工况图Fig.1 Sketchmapandworkingareaofback-pressureunits

图中p0和t0分别为热电机组进气口初始压力和温度；A 与B 分别为机组可用最小技术出力和最大出力[11]。则t 时刻背压式热电机组输出有功功率PB，t与供热流量Qt近似成正比关系，即

式中，K 为功率和供热流量的比例系数。设t 时段的供热流量为Qt，系统供水温度及回水温度分别为τg，t和τh，t，则有

式中：G 为热网水流量，t/h；cp为定压比热容，J/（kg·℃）。

1.2 供热系统的热迟滞性分析

保证受热端供热质量直接体现在对采暖建筑物室温变化范围的要求上，而在实际热网系统中，室温受某时段供热量改变的影响并不显著，是过去多个时段热网供热量共同作用的结果[4]，这就是供热系统的热迟滞性。

以自回归滑动平均混合模型ARMA（auto-regressive and moving average model）表示供热系统的热迟滞性，供热系统热迟滞性的多时段耦合约束条件为

式中：J 和E 分别为模型的阶次，可通过采用广义最小二乘法对于不同阶次的系数αj、βj、γj、θe、φe、ωe进行辨识[12]；τn，t为t 时段的室内温度，℃；τw，t-j和τw，t-e分别为t 时段对应阶次的室外温度，℃。

2 热电机组调峰优化模型与求解方法

2.1 数学模型

本文所建立的模型是在保证供热质量的前提下，背压式热电机组需要尽可能在谷荷时段降低出力，以增加系统整体调峰容量，而考虑其他潜在经济因素，在所研究周期的其他时段尽量保持原有出力方式不变。背压式热电机组参与系统调峰的数学模型为

式中：Tb为所研究时段内的谷荷时段集合；m 为背压式热电机组总数；PBk，t和分别为第k 台机组在t 时段参与系统调峰前后的输出有功功率，MW；Δt 为时段的时间持续时间，为了与AMRA 模型表示的供热系统热迟滞性的时间尺度相一致，Δt 取为供热系统最大允许供水温度分别为室内最小温度和最大温度。

考虑到热电机组不能频繁调节，上述优化模型以所研究时间范围内的谷荷时段背压式热电机组的总下调电量最大为优化目标；式（6）表示供热系统供水温度的约束关系；式（7）表示供热质量约束，即室内温度应该保证在允许区间内变化。

2.2 模型求解策略

由供热系统热迟滞性以及机组出力与供回水温度之间的关系可知，表征t 时段供热质量的室内温度τn，t是由当前时段的机组出力和过去时段的室内温度、供水温度和室外温度决定的。因此，在调节谷荷时段的热电机组出力时，不仅要考虑当前时段的室内温度，还要顾及由于出力的调节对未来时段室内温度的影响。

热迟滞性影响的时间范围取决于模型的阶次，优化模型的求解，可只考虑与谷荷时段相邻的时间范围。由于负荷变化具有明显的周期性，对于所研究时段T 内的第i 个周期，i=1，2，…，M，分别对时段ΔTi进行优化即可。ΔTi称为优化时段，由ΔTi′，ΔTi″和ΔTi‴组成，如图2 所示。

图2 优化时段选取示意Fig.2 Sketch map of period selection of the optimization

图中：ΔTi″为第i 个周期的谷荷时段，ΔTi″∈Tb，ΔTi″=Δt；ΔTi′和ΔTi‴分别为谷荷前时段和谷荷后时段，ΔTi′=ΔTi‴=Δt·max（J，E）。可通过将负荷数据转化为Δt 的时间尺度，选取负荷最小的时段作为相应的ΔTi″；选定ΔTi″后，可分别向前和向后取相应的时间段作为ΔTi′和ΔTi‴；对于第i 个周期内的其他时段，按热电机组的原发电计划安排其出力。

通过上述优化时段的选取，可将研究时段内的各周期进行独立求解，而各个相邻周期之间通过供热系统热迟滞性模型相互联系，从而使求解过程得到简化。具体的求解步骤如下。

（1）对历史典型负荷数据进行处理，得到研究时段T 内的各个优化时段；

（2）在非优化时段，按照原发电计划确定热电机组各时段出力，计算相应室内温度和供水温度；

（3）采用线性规划方法，分别对各周期的优化时段的热电机组出力进行优化求解，确定热电机组的调节策略。

3 算例分析

设参与调峰的热电厂由19 台背压式热电机组组成，具体型号参数及机组电机台数见表1，并规定各热电机组以额定值的85%出力作为参考运行方式，优化运行的各热电机组出力在额定值的50%～100%之间。

表1 背压式机组参数Tab.1 Back-pressure units parameter

选取东北某地区连续132 h 的负荷数据和室外温度数据，具体参见表2 和表3；取最大室温为21 ℃，最小室温为19.5 ℃，最大供水温度为125 ℃，热迟滞性模型的相应参数见表4。

表2 东北某地区负荷Tab.2 Electric power load in a area of the northeast MW

表3 东北某地区室外温度Tab.3 Outdoor temperature in a area of the northeast℃

表4 供热系统各模型系数参数Tab.4 Parameters of the model coefficient of heating system

根据本文方法，确定热电机组的优化时段，结果如表5 所示。

表5 背压式机组参数Tab.5 Parameters of back-pressure units

热电机组出力的总和在95～189 MW 之间，若按原出力计划不作调整，则各时段出力总和为152 MW。根据本文提出的模型，优化热电机组出力方式，热电机组总出力的调节结果如图3 所示。

图3 热电机组优化运行Fig.3 Optimal operation of back-pressure units

由图3 可知，对比热电机组原出力方式，优化后的热电机组运行在优化时段内进行了不同程度的调整：在3 个谷荷时段，热电机组总出力下调至95 MW，从而使谷荷时段增加调峰容量达到57 MW；为保证供热质量，谷荷前阶段和谷荷后阶段相应增加了出力。

第3 个谷荷后时段热电机组不同程度增加了机组出力，是因为前2 个优化周期机组出力的调节改变了室内温度波动趋势，为保证供热质量，影响了第3 个优化周期机组出力。

图4 为优化运行前后室内温度变化对比。

图4 优化运行前后室温波动变化比较Fig.4 Fluctuation of indoor temperature before and after improvement of electric peak shaving

由图4 可知，优化热电机组运行后的室内温度虽然在一段时间内进行波动，但其波动范围在19.7～20.6 ℃之间，供热质量得到保证。另外，在此期间供水温度在72～120 ℃之间波动，回水温度波动范围较小，大约在42～55 ℃之间，均在合理范围内。

4 结语

本文研究了热电联产机组参与系统调峰的策略，建立了背压式热电机组参与调峰的模型，并提出了求解该模型的简化方法。利用供热系统热迟滞性特点，可以在保证供热质量的前提下，使热电机组在谷荷时段向下调节出力，从而增加系统的总调峰容量，缓解系统冬季调峰压力。本文仅以背压式热电机组为例，但供热系统热迟滞性的特点亦适用于抽气凝汽式热电联产机组。本文所提方法，将为进一步挖掘热电机组调峰潜力提供必要的技术支持。

到目前为止我国电网的调峰补偿机制还有待完善，以机组的调峰费用为优化目标的调峰优化调度问题将是未来重要的研究方向之一。

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