大规模新能源接入后系统调峰能力与常规电源开机方式关系研究

张顺，郭涛，葛智平，张世才，钱康

(国网甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃兰州730050)

大规模新能源接入后系统调峰能力与常规电源开机方式关系研究

张顺，郭涛，葛智平，张世才，钱康

(国网甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃兰州730050)

近年来，风、光电等新能源发展迅速，而相配套的水、火电等常规能源发展速度放缓，且在电网并网电源结构中，所占比例呈逐年下降趋势。以某电网为例，从风电反调峰出现概率以及风电对电网负荷的实时贡献两方面分析大规模新能源系统接入电网后对系统调峰产生的影响;并对该电网水、火电等常规电源的现有开机方式与系统调峰之间的关系进行了研究，在此基础上核算出该电网的调峰能力以及能够接纳风电的规模。

风电反调峰;贡献率;系统调峰;开机方式

0 引言

目前，我国的电源结构中，由于风、光电等新能源的超常规发展，水电、抽水蓄能、气电等快速调节电源所占比例逐步减小，使电网通过常规手段进行系统调频、调峰的压力不断增大。随着电网中大规模风电基地的建成，渗透率的逐渐提高，其具有的随机性、间歇性、反调节性及出力波动大等特点，以及预测的不准确性对电网安全运行产生了威胁。在风电接入电网负荷较低的时候，其发电负荷的波动对电网调峰的影响较低，但当风电接入电网负荷提升到一定比例时，电网需要针对风电出力波动采取预控措施［1－4］。尤其在某些特殊运行日中，当负荷实际曲线明显高于预测曲线、伴随风电功率实际曲线明显低于预测曲线时，净负荷将出现持续性大幅值的预测偏差，电网必须进行更快、更深的频率调节。

近年来，与大规模新能源相配套的水、火电等常规能源发展速度放慢，在电网并网电源比例中，水、火电机组所占比例呈逐年下降趋势。以某省级电网为例，2012年底，水、火电等常规电源装机容量为22864.1MW，占总装机容量的75.89%，而风、光电等新能源装机容量为7256.6MW，占24.1%。经过两年的发展，截止2014年底，水、火电等常规能源装机容量26666MW，占总装机容量的63%，较2012年增加3802MW，与此同时风、光电等新能源装机容量15244MW，占总装机容量的36.37%，较2012年增加7987.4MW。随着新能源机组容量比例的不断提高，尤其在水电进入满发、防凌期后，基本丧失调峰能力，电网仅仅依靠火电机组旋转备用容量无法克服风电最大出力所带来的频率波动，电网调峰将面临很大的困难［5－8，10］。

1 风电接入对电网调峰的影响分析

1.1 某省级电网风电发展趋势

作为可再生能源的风能有着巨大的发展潜力。目前，世界上许多主要的发达国家和发展中国家为应对日益严峻的气候变化和能源危机双重挑战，正在大力发展风、光电等新能源。虽然中国风电起步晚，但装机容量增长迅速。

作为中国风能储存最丰富的地区之一，甘肃电网风电装机容量不断增加，截至2014年底，全省已并网的新能源装机占总装机容量的36.37%，其中风电装机10076MW，占总装机容量的24.9%。另外，酒嘉风电基地50m高度风能资源3级以上的面积为4.7万m2，潜在开发量约为210GW，可开发装机容量为82GW，位居全国前列。同时，新能源发电量也在不断增加，1～11月，新能源发电总量达48.9亿(kW·h)［10］。根据甘肃电网拟定的截至2020年的风电发展规划，风电在电网中所占的比重将会进一步增加。

1.2 风电系统调节特性分析

由于风力资源的多变性导致了风电出力的不确定性，电网用电负荷的峰谷值和风电出力的峰谷值之间相关性很小，且用电负荷的峰谷值变化通常小于风电出力的峰谷值变化。因此风电大规模并入电网情况下，风电出力的变化速率将是影响系统调频考量的重要因素［11］。统计甘肃酒嘉风电基地出力每月最大负荷变化速率数据表明，全网风电1min、5min、15min最大负荷变化速率年平均值则分别达到264MW、354MW及521MW。

风电反调峰特性也对电网的调峰能力产生较大影响。风电反调峰特性是指风电日内出力增减变化曲线与系统用电负荷曲线相反［12］。在衡量风电在调峰方面的作用时，最常见的方法是从负荷峰谷差角度、风电出力与负荷变化趋势角度这两方面进行研究。

风电反调峰出现概率是从负荷峰谷差角度进行研究分析。该方法用原始负荷减去风电负荷得到净负荷，然后再对原始负荷峰谷差与净负荷峰谷差进行对比分析。假设用△Pvi代表风电接入前后系统峰谷差的变化值量:

式中:Pvi为原始负荷峰谷差，Pvi为净负荷峰谷差，如果△Pvi为负则表明该电网内风电起到反调峰作用，△Pvi为正则表示该电网内风电起到正调峰作用。

依据式(1)对某电网2013年3月份的负荷数据进行分析。如图1所示，△Pvi基本为负值，即该电网风电基本全部表现为反调峰特性，反调峰率出现概率为90%。

图1 某电网风电反调峰概率分析

依据式(2)对某电网2013年3月份的数据进行分析，如图2为每天(综合每小时变化情况)风电负贡献率出现概率情况，结果表明，该电网风电月均负贡献出现概率为49.4%。

从风电出力与电网负荷变化趋势角度衡量是通过对风电出力对电网负荷的实时贡献情况进行研究分析。风电的随机波动性导致各个时间点对负荷的贡献有“正、负”之分，当风电变化趋势与负荷变化趋势相同时，风电该时段的出力对电网负荷的贡献作用为正，如果风电变化趋势与负荷变化趋势相反时，风电该时段的出力对电网负荷的贡献作用为负。据此定义风电对电网负荷波动贡献率指标。由于短时间尺度下负荷波动不大，同时风电波动的随机性过强，调频机组来不及动作;而长时间尺度下，负荷的波动性特点又无法体现出来，所以，选择时间尺度为1h，然后综合全月的数据进行分析。

假设风电对负荷波动贡献率为Cr，即相邻时间点风电出力变化值与负荷变化值之比:

图2 某电网风电对实时负荷贡献率分析

2 常规电源开机方式与调峰能力关系研究

2.1 水电机组开机方式与调峰能力分析

某电网水电装机容量7360MW，除黄河、白龙江梯级水电具备调峰能力外，其余约2280MW小水电均为径流式水电站，基本不具备调峰能力。但水电受来水、防凌、下游灌溉用水等因素的影响，全年调峰能力差异较大。如表1所示，该电网除10、11月份外，其余时刻由于受到黄河进入防凌期后，梯级水电站出力向上调整能力受限;水电大发期间，机组负荷向下调节能力受到限制，总体对电网的调峰能力减弱，尤其在上游来洪水期间，水电机组基本满发，基本丧失调峰能力。

2.2 火电机组开机方式与调峰能力分析

某电网火电装机容量18700MW，其中供热电厂装机容量接近6800MW，在供热期，供热机组需维持基本出力，供热机组基本只有上备用容量，而无下备用容量，调峰能力很小。调峰机组在1至3月份，全网开启火电机组比例较大，调峰能力最强，而在水电大发期间，全网火电开机容量较小，供热机组又占据一定容量，纯凝机组发电负荷较低，调峰能力最小(见表2)。

表1 某电网水电开机方式及系统调峰能力关系

表2 某电网火电开机方式及调峰能力统计

2.3 电网调峰能力分析

从上文所述可知，电网调峰能力受水电、火电等常规能源开机方式影响较大。在风电等可再生能源大规模接入电网后，火电机组开机容量进一步压缩，导致电网调峰压力明显增大。分析该电网调峰能力时，设定全网发电、用电基本等值情况下，火电机组负荷调节能力按照45%至50%考虑，全网峰谷差按照最大及平均分别考虑，风电按照高峰、低谷时段平均发电出力(低谷时段电量占45%左右，高峰时段电量占16%左右)方式考虑，高峰期间火电机组旋转备用容量按60万KW考虑。在不考虑风电的影响下，该电网调峰能力如表3所示。

依据表3分析，全网允许接纳风电发调峰容量为2320～3510MW，而风电实际出力已达2420～4140MW。该电网在风电大量并网后，仅在1、2月份能够满足调峰要求，其他时段系统调峰困难，其风电反调峰/风电出力曲线见图3。从图3可以看出，除1、2月份外，水电无法满足调峰要求。

图3 某电网允许风电反调峰/风电出力曲线关系

尤其在在黄河进入防凌期和满发期后，水电将基本丧失调峰能力，此时，系统调峰将主要依靠火电机组完成。但在用电负荷处于谷值期间，如果风电大发，火电机组负荷比例将偏低，电网负荷调节困难;在用电负荷处于峰值期间且由于无风导致风电出力为零情况下，全网必须留取600MW及以上火电旋转备用容量，这将造成火电机组开机方式偏大。

表3 某电网调峰能力分析万kW

2.4 提高系统调峰方法及建议

针对该电网系统调峰方面存在的问题及困难，需要在充分发掘水电机组调峰能力，提高风电功率预测准确率，尽可能制订合理的水火电开机方式和火电旋转备用容量的同时，深入研究火电机组深度调峰和功率快速调节技术，并在火电旋转备用容量无法克服风电波动的时候，考虑临时开启火电机组来进行系统调频调峰的方法，确保电网的安全稳定运行。

3 结语

通过对某电网一段时间内风电的调峰特性进行数据分析，确定大规模新能源接入电网后造成的系统调峰困难。并在此基础上对该电网水、火电等常规电源的开机方式与系统调峰之间的关系进行了研究，提出相关建议，为电网部门的政策制订提供了技术支持。

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The research on relationship between the capacity of systematic peak regulation and conventional power startup mode after access to large－scale new energy

New energy including wind and photovoltaicis developing rapidly in recent years，while the corresponding normal energy is slowing down，such as water，thermal power and so on.Simultaneously，the ratio of normal energy goes down in the structure of network grid power with each passing year.We conduct research intothe effect of the large－scale new energy access to power grid on system peak regulation，which is based on the probability of wind power peak shaving and the real－time contribution made by wind power to the burden of grid.In addition，the relationship between the available power－on mode of conventional power source and the systematic peak regulation was also studied.Consequently，we can obtain the ability of peak regulation and the scale to taking in wind sources.

wind power peak shaving;ratio of contribution;systematic peak regulation;power startup mode

TM73

B

1674－8069(2016)02－048－04

2015-10-12;

2016-01-23

张顺(1984-)，男，汉族，甘肃人，高级工程师，从事智能电网、热工保护与自动控制系统的设计、研究及应用。E－mail: zhshnet@163.com