基于热网与建筑物储热解耦的调峰能力提升方案

李　平, 赵适宜, 金世军, 唱友义, 王　漪, 李卫东

(1. 大连理工大学电气工程学院, 辽宁省大连市 116024; 2. 国网辽宁省电力有限公司, 辽宁省沈阳市 110006)

0　引言

在规模化风电和高比例热电联产(CHP)并存的中国“三北”地区,供热期的热电联产机组运行在“以热定电”模式,其热出力受到系统热负荷的制约而变化较小,其电出力又因机组受到热出力的约束使得调节范围较小而始终处于较高水平,形成电热耦合运行约束,这将导致系统调峰能力不足。在风电高峰时段,虽然其他纯凝火电等机组已经运行在最小出力状态,但是风电并网空间仍然有限,造成严重弃风。

解耦热电联产机组电热耦合运行约束,以拓展机组调峰区间,进而提升系统调峰能力是解决“三北”地区供热期弃风问题的关键所在。目前已有方案主要是通过包含电、热、冷、氢等能源的多能互补系统优化运行实现多种能源的相互转化和多种形式的能量存储[1-5],其中又以热电联合系统中引入灵活性装置(如蓄热罐等人工储热装置以及电锅炉和电热泵等电热转换装置)最为典型,这些方案需要较大的额外投资和设备建设用地。考虑到热网蕴藏的热水热容量巨大以及建筑物围护结构的保温效果显著,热网与建筑物可以被认为是一种天然储热装置,并由于其拥有的巨大储热能力而备受关注[6-10]。受人工储热装置启发,可以利用热网与建筑物的储热能力解耦热电联产机组的电热耦合运行约束以提升系统调峰能力进而提高系统风电消纳水平,该方案的最显著优势就是由于热网与建筑物已经存在于城镇集中供热基础设施中而无需较大额外投资,因此具有巨大的应用潜力。

该方案的实施,不仅需要在技术上可行,还需要在经济上对方案中各主体进行一定的激励。因此有必要围绕实施方案在调峰辅助服务市场中产生的效益展开研究,以明确该方案的经济激励作用,而目前关于该方面的研究未见报道。这项研究需要在具体的调峰辅助服务市场为背景开展。由于各国电力市场的实际情况均不相同,需根据自身特殊情况制定相应的市场机制。文献[11-12]对欧洲英格兰—威尔士、西班牙、希腊和北欧五国、美国加州、澳大利亚以及阿根廷的辅助服务市场进行了总结分析。国内的学者针对调峰辅助服务的有偿调峰界限划分和补偿模型改进等方面进行了大量研究。文献[13]提出了基于凸包重心法的有偿与无偿调峰划分方法和判断准则。文献[14]基于机组的调峰能力和平均调峰系数建立了深度调峰补偿方法。文献[15]通过引入调峰容量责任制建立了节能调度模式下调峰容量补偿新方法。文献[16]采用K-means聚类分析建立了有偿与无偿调峰划分界限,并引入机组调峰能力实现系数建立了调峰辅助服务补偿模型。针对调峰辅助服务的研究颇多,但国内目前仍没有完全建立起高效的调峰辅助服务市场,其中东北电力调峰辅助服务市场专项改革试点[17]自运行以来取得了良好的效果[18-19]。

本文针对供热期系统调峰困难进而导致严重弃风的问题,提出了基于热网与建筑物储热解耦提升系统调峰能力的方案。在对所提方案技术可行及实现进行研究的基础上,依托东北电力调峰辅助服务市场,对实施该方案的效益展开分析,旨在从个体层面激励热电联产机组主动参与调峰,进一步从整体层面实现系统稀缺调峰资源的优化配置,最终促进风电消纳。

1　所提方案技术可行及实现

1.1　技术可行性

1.1.1促进风电消纳潜力估算

以“三北”地区中气候寒冷、供热系统发达、弃风尤其严重的吉林省为例,通过对弃风时段热电联产机组在满足供热质量的前提下所能够降低的发电量,也就是风电可并网的额外电量进行计算,并与供热期的总弃风电量进行对比,来估算所提方案促进风电消纳的潜力。计算结果表明,采用所提方案可为风电提供的最大额外并网电量占供热期总弃风电量的比例达42.4%,潜力巨大。详细计算过程请参见附录A。

1.1.2几种消纳弃风方案投资对比

所提方案最明显的优势在于,在无需较大额外投资的条件下就可以解耦热电联产机组的电热耦合运行约束进而提升系统调峰能力。通过附录A中与基于蓄热罐、电锅炉、电热泵和抽水蓄能这几种消纳弃风方案的对比,凸显了所提方案在投资成本方面的显著优势。

综上所述,利用热网与建筑物的储热能力解耦热电联产机组电热耦合运行约束的方案,促进风电消纳的潜力巨大,同时无需较大规模的额外投资。

1.2　技术实现

本节在分别对热网与建筑物特性进行建模的基础上,构建了基于二者储热的热电联合调度模型,旨在通过电热协调控制打破热电联产机组的电热耦合运行约束,进而提升系统调峰能力,最终提高系统风电消纳水平并降低系统总运行成本。

1.2.1目标函数

该模型的目标函数是包含火电机组煤耗成本和弃风惩罚成本的系统总运行成本最小:

(1)

diPchp,i,t+eiHchp,i,t+fi

(2)

(3)

(4)

1.2.2电力系统相关约束

电力系统相关约束包括系统有功平衡约束、各机组爬坡率约束和各机组有功出力约束等。其中系统有功平衡、各机组爬坡率以及纯凝火电和风电机组的有功出力这些约束条件与传统的不考虑热网与建筑物储热的调度模型无异[2,6-7,9-10],这里不再列出。

图1　热电联产机组可行运行区域Fig.1　Feasible operation area of combined heat and power units

该可行运行区域可以直观地反映出机组的电热运行特性,通过电、热出力约束描述为:

(5)

(6)

1.2.3热力系统相关约束

本节结合热力学基本原理和电力优化调度理论对热网与建筑物的储热特性进行抽象建模,形成热力系统约束条件。其中,热网的储热特性主要表现为管道中热水流动的时间延迟特性,热水热量在管道入口处的变化要经过一定的延迟时间才能反映到出口处,因此同一时段进入和流出管道的热水热量未必相等,使得管道中热水储存的总热量升高(或降低),对应储热(或放热)情形,通过热水温度变化来体现;建筑物的储热特性主要表现为室内温度的可调节特性,进入建筑物的热量高于(或低于)耗散到室外空气中的热量,使得建筑物围护结构和室内空气中储存的总热量升高(或降低),对应储热(或放热)情形,通过室内温度的升高(或降低)来体现。

1.2.3.1热网特性约束

集中供热的质调节方式指的是保持热网循环水的质量流率不变,仅通过改变热源热电联产机组处的供水温度来适应室外环境温度的变化,其水力工况稳定、控制管理方便。由于在用户侧缺少控制设备,目前我国大部分集中供热系统都采用质调节方式[8]。鉴于此,本文围绕集中供热质调节方式展开,热网特性约束主要包括以下五个方面。

1)管道中热水温度损耗和时间延迟约束

热水在管道内流动过程中与外界土壤发生热交换,同时受到流速的限制,其在管道出口和入口处的温度之间存在一定的损耗和时间延迟:

(7)

(8)

2)热功率与水流温度的关系约束

(9)

(10)

3)供回水温度限制约束

供回水管道中热水温度需限制在一定范围内:

(11)

4)节点温度混合规律约束

流入同一个节点的所有管道的热水在该节点处充分混合,流出该节点的所有管道的热水温度均等于该混合温度:

(12)

5)热源—热网的热量传递关系约束

在热源侧,热电联产机组热出力通过换热器将与机组相连的回水管道中热水加热并送入供水管道,热量从热源传递给热网,其数学描述为:

(13)

式中:ηchp,i为热电联产机组向热网传热的换热器热效率;k1和k2分别为与热电联产机组i相连的供水和回水管道编号。

1.2.3.2建筑物特性约束

1)热网—建筑物热量传递关系约束

在热负荷侧,热水通过与建筑物相连的供水管道进入建筑物散热器而后进入回水管道,热网中热量通过散热器传递给室内空气,以保证建筑物的热量供应,相当于建筑物的热源,其数学描述为:

(14)

式中:j为建筑物编号;k3和k4分别为与建筑物j相连的供水和回水管道编号;Hhr,j,t为建筑物散热器的散热功率;ηb,j为建筑物散热器的散热效率。

2)室内温度变化规律约束

建筑物室内温度在散热器散热、室内人员活动和照明等设备形成的内扰散热以及室内外空气热交换造成的热消耗的共同作用下,变化规律为:

(15)

3)室内温度波动范围约束

热电联产机组热出力的调整最终会引起建筑物室内温度的波动,为保证供热质量,室内温度要限制在一定范围之内:

(16)

以上建立了考虑热网与建筑物储热的热电联合调度模型(记为CPB-CHPD模型),对于不考虑二者储热的传统调度模型(记为CED模型),其目标函数和电力系统相关约束条件与前者相同,但热力系统相关约束条件不同,需用式(17)替换式(7)至式(16)。

(17)

2　实施所提方案对调峰辅助服务各主体的影响分析

本节以东北电力调峰辅助服务市场专项改革试点为背景,围绕实施所提方案对调峰辅助服务各主体的影响展开对比分析。考虑到运营规则中的相关内容更多地以文字形式进行表述,概述性较强而不便于理解,为此首先对该运营规则中关于深度调峰辅助服务交易的定价、补偿与分摊机制等内容进行抽象与归纳,通过数学公式和图表的形式直观地展现出来,详细内容请参见附录B。

2.1　对各主体出力的影响

运营规则中规定,电力调度机构在日内优先调用各主体的基本义务调峰辅助服务,待调峰容量不足时继续调用深度调峰辅助服务。

2.1.1基本义务调峰辅助服务范畴

考虑热网与建筑物储热前后,系统调用各主体的基本义务调峰辅助服务后的情形如图2所示。

1)非弃风时段

在非弃风时段,全网电负荷高、风电出力低,同时热负荷低,使得热电联产机组电、热出力低,对于CED和CPB-CHPD调度模式而言,通常风电都可以全部并网。但是,CPB-CHPD调度模式中热电联产机组由于提前增加热出力向热网与建筑物中储热,使得机组的电、热出力高于CED调度模式。

2)弃风时段

在弃风时段,全网电负荷低、风电出力高,同时热负荷高,使得热电联产机组电、热出力高,对于CED和CPB-CHPD调度模式而言,通常风电都不能全部并网。但是,CED调度模式中热电联产机组的热出力受到热负荷的严格制约而与其逐时相等,机组的强迫电出力始终维持在较高水平,挤占了风电并网空间,造成较大弃风;CPB-CHPD调度模式中热网与建筑物的储热作用使得机组的热出力可以降低到热负荷以下,热量不足部分由热网与建筑物放热进行适当补充,这样机组的强迫电出力得以在CED调度模式基础上大幅降低,增大了风电并网空间。

图2　考虑热网与建筑物储热的基本义务调峰情形Fig.2　Basic peak regulation case considering heat storage of district heating network and buildings

因此,在基本义务调峰辅助服务范畴内,CPB-CHPD与CED调度模式相比:在非弃风时段,热电联产机组的电、热出力升高,风电出力不变,纯凝火电机组的电出力因系统有功平衡约束而降低;在弃风时段,热电联产机组的电、热出力降低,风电出力升高,纯凝火电机组的电出力始终维持在基本义务调峰的最小机组出力不变。

2.1.2深度调峰辅助服务范畴

1)非弃风时段

在非弃风时段,系统无需火电机组深度调峰就可以使得风电全部并网,此时各机组出力情况与基本义务调峰情形相同。

2)弃风时段

在弃风时段,为了进一步减少弃风,需要火电机组提供深度调峰辅助服务。

对于CED调度模式而言,热电联产机组的电、热出力受到热负荷严格制约无法在基本义务调峰范围内降低电出力,更不能进行深度调峰。

对于CPB-CHPD调度模式而言,在“三北”地区供热期“风热冲突”的特殊背景下,为了最大化消纳风电,热电联产机组已尽可能地发挥基本义务调峰能力,大多数情况下为保证供热质量而不能继续进行深度调峰。因此,通常系统深度调峰辅助服务由纯凝火电机组提供,由热电联产和风电机组使用。

针对弃风时段,在基本义务调峰和深度调峰辅助服务范畴内,CED和CPB-CHPD调度模式的系统有功平衡分别表述如下:

(18)

(19)

可知,CED和CPB-CHPD调度模式中纯凝火电机组需要提供的深度调峰容量分别为:

(20)

(21)

通过上述分析,在利用深度调峰消纳相同风电量的情况下,从基本义务调峰到深度调峰的过渡过程中存在以下关系:

(22)

由式(20)至式(22)可知:

(23)

也就是说,CPB-CHPD与CED调度模式相比,纯凝火电机组所需的深度调峰容量更低。

因此,在深度调峰辅助服务范畴内,风电并网量相同的前提下,CPB-CHPD与CED调度模式相比:在非弃风时段,各主体的电、热出力与基本义务调峰相同。在弃风时段,风电消纳量相同,均高于基本义务调峰情形;热电联产机组电、热出力仍较低,并且CPB-CHPD调度模式中的电出力有可能在基本义务调峰基础上进一步降低;纯凝火电机组的深度调峰深度大幅降低,对应的深度调峰持续时间随之减少。

另外,在整个调度周期内CPB-CHPD与CED调度模式相比,热电联产机组需要提前升高热出力对热网与建筑物进行储热,使得建筑物室内温度整体上平均值较高,因此机组总发电量和供热量略有增大。

2.2　对各主体深度调峰辅助服务费用的影响

纯凝火电机组提供深度调峰辅助服务而获得费用补偿,热电联产和风电机组因需求服务而承担费用分摊。

2.2.1非弃风时段

在非弃风时段,系统通常不存在深度调峰,因此不存在深度调峰辅助服务费用补偿与分摊。

2.2.2弃风时段

1)纯凝火电机组

在弃风时段,CED和CPB-CHPD调度模式中纯凝火电机组的深度调峰辅助服务补偿费用分别表述如下:

(24)

由式(23)可知CPB-CHPD调度模式中纯凝火电机组的深度调峰深度降低,低于有偿调峰基准的有偿调峰电量减少,使得:

(25)

也就是说,CPB-CHPD与CED调度模式相比,纯凝火电机组获得的补偿费用降低,该补偿费用即为热电联产和风电机组共同分摊的总费用。

2)热电联产机组

在弃风时段,CED和CPB-CHPD调度模式中热电联产机组的深度调峰辅助服务分摊费用分别表述如下:

(26)

在CPB-CHPD调度模式中,热电联产机组的电出力降低,超出有偿调峰基准的修正分摊电量减少,而系统中风电等其他主体的修正分摊电量不变,可知热电联产机组的分摊比例降低,同时由式(25)可知分摊总费用降低,所以式(26)右侧两项都减小,使得:

(27)

也就是说,CPB-CHPD与CED调度模式相比,热电联产机组深度调峰辅助服务分摊费用显著降低。

另外,对于热电联产和纯凝火电机组共同提供深度调峰辅助服务的情况而言,热电联产机组还能因获得一定的补偿费用而使得总分摊费用进一步降低。

3)风电机组

在弃风时段,CED和CPB-CHPD调度模式中风电机组的深度调峰辅助服务分摊费用分别为:

(28)

在CPB-CHPD调度模式中,由附录B式(B3)可知风电机组的分摊比例由于热电联产机组分摊比例的下降而有所升高,但是考虑到总分摊费用的降低程度要远大于该分摊比例的升高程度,使得:

(29)

也就是说,CPB-CHPD与CED调度模式相比,风电机组深度调峰辅助服务分摊费用仍较低。

3　实施所提方案带来的效益分析

基于上述影响分析,实施所提方案给调峰辅助服务各主体个体和系统整体带来的效益分析如下。

3.1　个体效益分析

1)纯凝火电机组

纯凝火电机组虽然深度调峰辅助服务补偿费用减少,但是其深度调峰压力降低,具体表现为深度调峰深度和持续时间减少,另外机组深度调峰情形下单位发电煤耗降低,运行安全性和经济性得到改善。

2)热电联产机组

热电联产机组的调峰区间得到有效拓展,在不影响供热质量的前提下,在总发电收益略有增加的同时深度调峰辅助服务分摊费用却降低,改变了由于强迫电、热出力较高而大多承担较多分摊费用的状态,其主动参与调峰的积极性得到提高。

3)风电机组

风电机组在保证消纳量的同时分摊费用降低,其收益得到提升,开发利用积极性得到提高。

3.2　整体效益分析

3.2.1经济效益方面

1)利用热网与建筑物的储热作用拓展了热电联产机组在基本义务调峰范畴内的调峰区间,甚至能够发掘机组的深度调峰能力,降低了提供深度调峰辅助服务的纯凝火电机组的深度调峰深度,取代了仅通过大幅增加纯凝火电机组的深度调峰深度来提高风电消纳的方案,系统稀缺调峰资源得到合理配置,纯凝火电机组单位发电煤耗随调峰深度的减少而降低,最终使得系统总运行成本显著降低。

2)热网与建筑物已经存在于城镇集中供热基础设施中,与引入蓄热罐、电锅炉和电热泵等提高系统风电消纳的方案相比,无需较大额外投资。

3.2.2社会效益方面

1)利用热网与建筑物的储热作用,系统可在付出较小代价,如无需额外的设备建设用地以及所需运行和投资成本较小的情况下,保证风电消纳量,能够提高电网对风电等可再生能源的适应性,促进可再生能源的开发利用,减少温室气体排放,使得可再生能源并网效益增加。

2)避免了纯凝火电等机组为增加深度调峰深度而长时间运行在较低出力的不稳定状态,能够提高系统的运行安全性,使得系统供电可靠性效益增加。

综上所述,实施所提方案能够有效提高各主体的个体效益和系统的整体效益。个体效益的提升,表明市场各主体尤其是热电联产机组有意愿利用所提方案主动参与系统调峰;系统整体效益的提升,表明市场运营和监管等机构有必要通过制定相应的规章制度来引导各主体利用所提方案主动参与调峰,以实现系统稀缺调峰资源的优化配置,有效解决弃风问题。

4　算例分析

4.1　算例系统

在所建立的热电联合系统算例中,电力系统部分由2台热电联产机组、2台纯凝火电机组和1个风电机组构成,暂不涉及核电机组;热力系统部分由2台热电联产机组、20条供热管道和6个建筑物构成。其中,2台热电联产机组和2台纯凝火电机组的容量分别为300 MW,200 MW和400 MW,150 MW。管道的长度、半径和质量流率以及建筑物供热面积等具体参数如附录C表C1和表C2所示,热网的网络拓扑结构如附录C图C1所示。为验证热网与建筑物的储热作用,设定CED调度模式中的建筑物室内温度始终维持在满足供热质量的最低供暖温度18 ℃,而考虑供热质量和舒适度等因素设定CPB-CHPD调度模式中的室内温度允许波动范围为18～22 ℃。

本文所构建的热电联合调度模型的调度时间间隔为15 min,采用商业优化软件CPLEX 12.6对所提模型进行优化求解,并利用MATLAB R2014a对所得结果进行图形绘制。

利用所提热电联合调度模型得到基本义务调峰情形下的CPB-CHPD和CED两种调度模式中各火电机组的实际电、热出力和风电消纳情况如附录C图C2和图C3所示。CED调度模式中热电联产机组的热出力与系统热负荷逐时相等,而CPB-CHPD调度模式中热电联产机组实现了电热耦合运行约束的解耦,其热出力不再与热负荷逐时相等,可根据风电出力进行调整,在风电高峰时段主动降低自身的电、热出力,调峰能力提高,风电消纳量增加689.71 MW·h,总运行成本减少46.88万元。6个建筑物的室内温度均控制在允许的18～22 ℃范围内,不影响供热质量,如附录C图C4所示。然而,虽然火电机组的基本义务调峰能力已经全部投入,但是在风电高峰时段仍然存在一定数量的弃风,为了进一步增加风电消纳,需要系统进行深度调峰。

基于2.1.2节的分析,本算例选择代表性高的弃风时段仅通过纯凝火电机组深度调峰进一步消纳风电的情况,并假设纯凝火电机组的深度调峰分档报价及最大可调容量如附录C表C3所示,在这种条件下通过两种情形对系统中各主体的深度调峰辅助服务费用补偿与分摊情况进行研究,以验证前文分析。

4.2　风电全额消纳情形

该情形中CPB-CHPD与CED两种调度模式均采用深度调峰手段实现风电全额消纳,所对应的深度调峰辅助服务费用补偿与分摊情况如图3所示,设定补偿费用为正,分摊费用为负。

图3　情形1中两种调度模式下深度调峰费用补偿与分摊Fig.3　Compensation and sharing of deep peak regulation cost in two dispatch modes in case 1

从整体来看,无论两种调度模式的哪一种,深度调峰辅助服务费用补偿与分摊均发生在弃风时段。2个纯凝火电机组因提供深度调峰辅助服务而获得补偿,热电联产和风电机组分摊深度调峰辅助服务费用。费用补偿方面,因CON1的两个有偿深度调峰分档报价均低于CON2,因此按照优先调用低价有偿调峰辅助服务原则,电力调度机构调用有偿深度调峰的顺序依次是CON1第一档、CON2第一档、CON1第二档、CON2第二档,每一档内调用到的最后一台机组的报价作为该档的出清价格,最终结果是CON1的深度调峰补偿费用大于CON2的补偿费用。费用分摊方面,风电因处于高峰而参与分摊的电量较多,分摊比例最高导致分摊费用最高;CHP1的修正电量所占分摊比例大于CHP2的比例,因此CHP1的分摊费用也高于CHP2的分摊费用。某些时段,当CON1和CON2不提供深度调峰辅助服务时,若其出力高于有偿调峰基准则参与费用分摊。

从CPB-CHPD与CED两种调度模式对比来看,得益于考虑热网与建筑物储热在基本义务调峰情形下就能够增加风电消纳量,深度调峰辅助服务补偿费用总量由48.85 万元大幅下降至4.64 万元,从而热电联产与风电机组的分摊费用总量随之大幅降低。

情形1中两种调度模式的具体结果如表1所示。可以看出,CPB-CHPD与CED调度模式相比,基本义务调峰情形下,总运行成本降低,风电消纳量增加。深度调峰情形下,风电在相同消纳量的基础上,承担的深度调峰分摊费用减少;热电联产机组在总发电量略有增加的基础上,承担的深度调峰分摊费用减少;纯凝火电机组的深度调峰补偿费用虽然减少,但是其深度调峰深度和持续时间大幅降低。因此对调峰辅助服务市场中实施所提方案可提高各主体个体效益和系统整体效益的分析进行了验证。对应的纯凝火电机组深度调峰后的电出力情况如图4所示,可以更加直观地看出,CPB-CHPD调度模式中的深度调峰深度和持续时间明显小于CED调度模式。

表1　情形1中两种调度模式的结果Table 1　Results of two dispatch modes in case 1

图4　情形1中纯凝火电机组深度调峰情形下电出力Fig.4　Electric power output of condensing power units in deep peak regulation in case 1

4.3　风电非全额消纳情形

该情形中CED调度模式采用深度调峰手段的风电消纳量与CPB-CHPD调度模式采用基本义务调峰手段时的相同,此时后者不存在深度调峰辅助服务费用的补偿与分摊,CED调度模式中的费用补偿与分摊情况如附录C图C5所示,由于风电没有全额消纳,补偿费用总量要低于情形1中的CED调度模式,为34.58万元,其中CON1和CON2获得的补偿费用分别为30.16万元和4.42万元,2台热电联产机组和风电机组的分摊费用分别为4.10万元、3.21万元和27.27万元。

纯凝火电机组深度调峰后的电出力情况如附录C图C6所示,CPB-CHPD调度模式中没有深度调峰;CED调度模式中的深度调峰容量和深度小于情形1,根据机组调峰报价与调峰总容量需求,最终只调用到CON2机组的第一档有偿深度调峰,而调用到了CON1的两档有偿深度调峰。该情形的结果同样验证了实施所提方案对各主体个体效益和系统整体效益的提升作用。

5　结论

1)利用热网与建筑物的储热能力能够在具有较大潜力并且无需较大额外投资的前提下,拓展热电联产机组基本义务调峰范畴内的调峰区间,甚至挖掘深度调峰能力,解耦热电联产机组“以热定电”运行模式造成的电热耦合运行约束,进而提升系统调峰能力,提高系统风电消纳水平。

2)所提方案在技术上的可行性及实现并不能完全保证其实际应用。调峰辅助服务市场中的效益分析表明:对于实施个体而言,热电联产机组有意愿利用该方案主动参与调峰;对于系统整体而言,利用该方案所带来的经济效益和社会效益都较为显著。所提方案的应用潜力巨大。

后续将针对集中供热采用量调节甚至变温度变流量调节方式时需要综合考虑热网热力特性和水力特性的情形,热电联产机组提供深度调峰辅助服务而获得补偿费用的情形,以及有偿调峰基准、报价和机组可深度调峰容量变化时对费用补偿与分摊所产生的影响等展开研究。另外,面向较大规模区域中应用的热网与建筑物特性简化模型及热电联合调度优化算法也需要进一步研究,以降低电力调度机构中设备的计算难度和通信压力及人员的认知负担。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。