含清洁能源的电源结构协调优化

尚美美, 董福贵

(华北电力大学 经济与管理学院，北京102206)



含清洁能源的电源结构协调优化

尚美美, 董福贵

(华北电力大学 经济与管理学院，北京102206)

促进清洁能源并网是缓解化石能源约束趋紧与环境日益恶化的重要手段，并网后电源结构的协调优化将直接影响电力系统的安全稳定运行。基于含优先级的目标规划理论，建立了以环境效益为第一优先级的目标函数。将满足社会用电需求和电源稳定性作为刚性约束条件，煤炭消耗以及污染物和CO2排放作为主要控制条件，同时考虑各电源发电量未来的变化情况对电源结构进行了多场景分析。最后应用LINGO软件求解得出2020年3个场景下各类电源的发电比例。

电源结构；清洁能源；目标规划；多场景分析

0　引言

合理的电源结构是电力系统安全稳定运行的前提，深入研究电源结构，确保不同电源形式间的协调优化是保障电力安全生产的基础。我国煤炭在储量上与其他能源相比有一定优势，这也形成了以火电为主，辅以水电、风电、核电等其他电源形式的电源结构。但煤炭储量面对快速发展的经济社会产生的用电需求仍显不足。而且，化石燃料的大量消耗给环境带来了相当大的污染。我国承诺到2020年非化石能源占一次能源消费比重达到15%左右，就目前清洁能源的利用情况来看，依然任重而道远[1]。

改善以火电为主的电源结构不仅有利于缓解化石燃料面临枯竭的危机，而且有利于环境可持续发展。文献[2]建立了基于多目标决策的电源结构优化模型，并应用遗传算法求解得出内蒙古地区的电源结构。文献[3]考虑如何在现有的经济和技术条件下实现经济增长和环境保护的目标，建立了以经济优先和环境优先的电源结构优化模型。文献[4]通过分析内蒙古的三大发电能源可用资源状况以及其可开发利用的潜力，通过与国外的电源结构对比分析，总结出内蒙古电源结构优化的方向。文献[5]分析了我国发电侧CO2减排途径，建立了不同目标下的发电调度优化模型。文献[6]基于目标规划建立了分别以经济和环境为目标的电源结构优化模型，应用微分遗传算法得出电源结构。仔细分析上述文献，因分析问题的角度不同，选取污染物种类以及电源种类不同得出的结论差异较大，电源结构考虑不全面；目标规划方法的应用中全部采用柔性约束，忽略了刚性约束，使得分析结果往往与实际情况有一定冲突；多场景分析只针对单一因素，缺乏灵活性。

本文分析了发电过程中产生的CO2、SO2、NOx以及烟尘排放，选取电源种类包括：火电、水电、风电、核电、光伏发电以及其他电源；建立了含刚性约束条件的目标规划模型；应用多场景理论分析了2020年3种限制条件下的电源结构。

1　基于目标规划理论的电源结构分析

对电源结构进行合理优化是目前促进清洁能源并网的重要举措[7]。在化石能源约束趋紧以及环境日益恶化的双重背景下，以环境效益为目标对含清洁能源的电源结构进行优化协调具有重要意义，但是由于电力系统的复杂性，在以环境效益为目标的情况下，还必须要满足经济、能源等方面的约束条件。目标规划是求一组变量的值，在满足一组目标约束(柔性约束)和资源约束(刚性约束)条件下，实现管理目标和实际可能完成的目标之间偏差最小[8]。所以目标规划在优化含清洁能源的电源结构这一问题上具有很强的适用性。

1.1假设条件

含清洁能源的电源结构优化要综合考虑各种复杂因素，鉴于模型的构建方便和数据的可获得性，需对此模型做出如下假设：

(1)火电燃料只有煤炭，统计历年发电数据可知，火电厂发电燃料包括：煤炭、燃油、燃气、煤矸石、生物质、垃圾、余温余压等，为方便计算，其他燃料忽略不计[9]。

(2)只考虑发电过程中的污染物排放，其余过程中产生的污染物忽略不计。

1.2目标函数

引入含优先级的目标函数的通用形式如式(1)所示：

(1)

1.3刚性约束

本文建立的目标规划模型旨在严格满足社会用电需求和电源稳定性的前提下，以环境效益为主要目标，故应满足的刚性约束如下：

(1)电力需求约束

电力需求约束即发电量必须满足全社会用电需求。含清洁能源的电源结构也必须以满足社会电力需求为主要目的。其约束条件为：

(2)

式中：i取值为1～6，表示6类电源，分别是火电、水电、风电、核电、光伏发电、其他电源；xi表示第i类电源在目标年的发电量；D表示目标年用电需求总量。

(2)可靠性约束

电力系统的电源容量除了满足系统负荷需求外，还需要一定的备用容量以保证系统的供电可靠性和电源性能[10]。系统在目标年全部可用装机容量应大于或等于最大负荷与必要的备用容量之和，如式(3)。

(3)

式中：G表示电力系统总装机容量；r表示电力备用率(%)，国际要求：12%～25%，取最低要求比例12%；L表示目标年最大负荷需求。

1.4柔性约束

一些约束条件可以通过引入偏差变量，使得刚性约束转为柔性约束，弥补刚性约束缺少灵活性的特点，从而增加最优解的求解机会。

(1)煤炭消耗约束

化石能源的紧缺与环境的日益恶化致使不得不对煤炭的消耗采取一定限制。则需满足约束条件x1×C≤Q，引入偏差变量后表示为

(4)

(2)环境约束

由于作为清洁能源的风电和光伏具有清洁、无污染的特点，所以其对环境的污染影响忽略不计。所以环境约束主要考虑火电对大气排放的污染物，火电厂的污染物主要有二氧化硫、氮氧化物、烟尘等。

SO2排放量：

SO2排放应满足x1×αSO2≤LS，引入偏差变量后则表示如下式：

(5)

NOx排放量：

NOx排放应满足x1×αNOx≤LN，引入偏差变量后则表示如下式：

(6)

烟尘排放量：

烟尘排放应满足x1×αy≤Ly，引入偏差变量后则表示如下式：

(7)

CO2排放量：

CO2排放应满足x1×αCO2≤LC，引入偏差变量后则表示如下式：

(8)

(3)电源占比约束

(9)

1.5目标规划模型

根据以上分析，建立的目标规划模型如下：

(10)

(11)

2　基于3种场景的电源结构分析

2.1基础数据处理

据中电联预测，2020年全国全社会用电量为77 000亿kW·h[11]。本文基础数据主要来源于文献[12，13]。文献提出我国火电主要大气污染物控制目标中，预计到2020年，火电燃煤量为23～24亿t；电力行业烟尘、二氧化硫、氮氧化物、温室气体排放量分别降至20～30万t、100～150万t、100～150万t、47～50.2亿t，其排放绩效分别为0.04～0.06 g/(kW·h)、0.21～0.31 g/(kW·h)、0.21～0.31 g/(kW·h)、855 g/(kW·h)，本文分别取其均值。分析中采用的其他电力行业数据，如发电厂用电率、利用小时数、各电源发电量年均增长(降低)比例限制等均来自于中国电力企业联合会统计数据、《中国能源统计年鉴》[14]、《电力工业统计资料汇编》[15]。发电厂用电率取值为4.83%，发电设备平均利用小时数取值为4 318 h时。为直观表现，涉及到的具体数据如表1,2所示。

表1　约束限值及绩效

表2　发电量增长率约束　%

其中，火电单位平均发电煤耗取值为310 g/(kW·h)。(数据来源：2015年12月国务院常务会议中决定，在2020年前，使所有现役电厂每千瓦时平均煤耗低于310 g。)

其中，发电量年均增长率下限取近6年数据的最低值，增长率上限取近6年数据的平均值[2]45。

2.23种场景分析

根据所得数据的特点，将煤耗总量和限制排放总量数据分为3种场景做具体的多场景分析。场景一限制较为宽松，体现了国家经济发展需求强烈，要求不超过预计值的最大值即可；场景二限制程度次之，体现了国家经济发展与环境发展并重，要求不超过预计值的平均值；场景三限制较为严格，体现了国家以高质量环境为主要目标，要求不超过预计值的最小值。具体如表3所示。

表3　场景分析表　万t

应用LINGO软件解出每一种场景下电源结构如表4所示。

表4　3种场景下的电源结构

3种场景下对应的煤耗量以及排放物的排放量见表5。

表5　3种场景煤耗量以及排放物量　万t

由表4和表5可知，场景一中煤耗量和减排量限制相对较为宽松，结果显示要求火电占比为64.00%，水电占比21.34%，风电占比6.21%；场景二中由于约束条件相对严格，所以火电占比与场景一相比有所下降，为62.44%；场景三在约束最严格的基础上得出的电源结构中，火电占比49.95%，水电25.31%，风电14.85%。3个场景经计算得出的电源结构确实可以有效地实现降低煤耗量、减少温室气体和污染物的排放量，但其电源结构与2015年火电占比73.12%、水电占比19.89%、风电占比3.35%的统计数据相比还有很大一段差距，考虑到现实社会经济发展、电网调峰的困难性、弃风弃光现象的严重性，要实现文献[12]所预测的2020年煤耗量、CO2排放量以及污染物排放量目标，单靠清洁能源替代是不现实的。

3　结论

通过对2020年的电源结构进行分析，即使在最宽松的限制条件之下，火电比例仍要降到64%才能满足预计的节能减排要求。就我国目前的发电情况来看，仅仅通过调整发电侧电源结构来实现节能减排的目标是远远不够的，还需要从降低发电煤耗、CO2排放绩效、污染物排放绩效、强化污染防治等几个方面同时入手，大力发展燃煤脱硫脱硝技术，促进火电清洁化。由于搜集到的资料有限，建立的目标规划模型可以从约束条件方面进一步完善，得到更精确、更接近实际的结果，为发电侧优化电源结构提供参考。

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The Optimization of Power Structure with Clean Energy

SHANG Meimei, DONG Fugui

(School of Economic and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206,China)

As an important means to relieve the increasingly serious problems of fossil energy constraints and worsening environment, promoting the grid-connection of the clean energy power gets more and more attention. Optimization of power structure with clean energy affects the safe and reliable operation of the directly. Based on the objective programming-theory, an objective function which takes environment benefit as the first priority is built. Power structure under multiple scenarios is analyzed, taking social electricity demand and power stability as rigid constraints, coal consumption, emissions of pollutants and CO2as main control conditions, and the future changes of power generating capacity are also considered. The results under the three scenarios in 2020 are obtained by LINGO software.

power structure; clean energy; goal programming; multi-scenarios analysis

2016-05-10。

教育部人文社会科学研究规划项目(15YJA630011)。

尚美美(1993-)，女，硕士研究生，研究方向为能源经济，E-mail：sdm1543422736@163.com。

F407.61

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.08.006