含风光水气火蓄的多能源电力系统日运行优化调度方法

韩江丽，肖白，韩江乐

(1.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林 132012；2.中国石油大学(华东) 控制科学与工程学院，山东 青岛 266580)

近些年，为了应对化石能源短缺和减轻环境污染的问题，我国大力开发和利用可再生能源发电[1-3].与此同时，大规模并网的风电和光电因其出力具有波动性和随机性而给电力系统的优化调度运行带来很大困难，导致弃风弃光现象更加频发，造成了大量的能源浪费[4-5].正是在这种情况下，关于含风光水火蓄(储)的多能源电力系统中的多能互补性分析[6]、优化调度策略[7-14]成为了研究的重点和热点.

文献[7]考虑检修计划影响、梯级水电站间水力约束以及风力、热力与电力相互耦合的复杂约束，建立了风水火长期优化调度模型.文献[8]以最小化火电机组运行成本、弃风量、弃光量、弃水量为优化目标构建了考虑风光水火时空互补特性的多能源基地联合优化调度模型.文献[9]基于能源集线器并以总运行成本最小为目标构建了包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷在内的社区综合能源系统供需联合日前优化调度模型.文献[10]围绕水火风光复杂发电调度系统，解析超大规模电站群调度大数据特征及相互关系，应用大数据平台架构和关键技术，构建超大规模多源发电系统调度软件.文献[11]将抽蓄、常规水电、火电、核电4种电源作为独立子问题，以系统负荷为关联因子，提出网间电力分配二次规划方法，实现多种电源多个电网协调运行.文献[12]提出一种基于功率多频率尺度分析的多能源系统日前调度策略.现有研究大多集中在风光水火蓄等单独发电系统的运行特性，或对少数几种能源互补发电系统的建模仿真、优化配置、调度方法等方面[13-14]，而对同时考虑风光水气火蓄的多能互补协调优化发电调度方法却未见报道.

针对上述问题，本文提出一种能够提高含风光水气火蓄的多能源电力系统中可再生能源消纳能力的日运行优化调度方法.首先，以保证火电机组最小经济出力和可调节水电站强迫出力为前提确定可再生能源发电运行可行域.其次，综合考虑风-光-径流水出力与可再生能源发电运行可行域之间的关系，构建含风光水气火蓄的多能源电力系统日运行优化调度方法.若风-光-径流水联合出力不超出可再生能源发电运行可行域，则优先安排可调节水电发电承担剩余负荷；若仍有剩余负荷，则根据火气蓄发电的经济性确定发电次序安排发电.若风-光-径流水联合出力超出可再生能源发电运行可行域，则安排抽水蓄能抽蓄电站(简称抽蓄电站)进行抽水；若仍然超出，则根据风-光-径流水发电的装机容量比例调降各自出力.最后，通过对青海省的工程实例进行分析，验证了本文方法的有效性.

1 确定可再生能源发电运行可行域

本文引入“可再生能源发电运行可行域”的概念对电网接纳可再生能源的能力进行量化分析.可再生能源发电运行可行域是系统负荷与火电理论出力下限和可调节水电强迫出力的差值，如图1所示，可表示为

，

(1)

公式中：PL为系统负荷；PG.min为火电最小经济技术出力；PH1.min为可调节水电强迫出力.

而火电的平均最小经济技术出力PG.min不是固定不变的，其表达式为

PG.min=λPGN

，

(2)

公式中：λ为火电平均最小经济技术出力系数，可由火电机组的检修安排来确定其值[15]；PGN为火电的装机.

2 构建多能源电力系统联合发电模型

本文中“风、光、径流水出力”表示三者各自的出力，“风-光-径流水联合出力”表示三者联合发电，共同输出的功率.多能源电力系统联合发电模型逻辑图如图2所示.在安排发电时，应满足各时刻负荷与多种异质能源发电之间功率平衡关系

PL(t)=PG(t)+PZ(t)+PH1(t)+PH2(t)+PN(t)

，

(3)

公式中：PL(t)为t时刻负荷需求；PG(t)为t时刻火电出力；PZ(t)为t时刻风-光-径流水联合出力；PH1(t)为t时刻可调节水电出力；PH2(t)为t时刻抽蓄电站出力；PN(t)为t时刻燃气电厂出力.

为保证火电、水电及燃气电厂稳定运行，即在保证火电最小经济技术出力和水电强迫出力的前提下，结合所确定的可再生能源发电运行可行域，公式(3)可转换为

PL(t)=PG.min(t)+ΔPG(t)+PZ(t)+PH1.min(t)+ΔPH1(t)+PH2(t)+PN(t)

，

(4)

公式中：ΔPG(t)、ΔPH1(t)为火电、可调节水电在既定负荷下的调节出力.

由公式(1)和公式(4)可得

Plimit(t)=ΔPG(t)+ΔPH1(t)+PN(t)+PZ(t)+PH2(t)

，

(5)

公式中：PN(t)为t时刻燃气电厂出力；PZ(t)为t时刻风-光-径流水联合出力；PH2(t)为t时刻抽蓄电站出力.

根据以上分析，可将含风光水气火蓄的多能源电力系统日运行优化调度方法按2.1节与2.2节的情况实现.

2.1 风-光-径流水联合出力小于负荷实际需求时多能源电力系统联合调度方法

在风-光-径流水联合出力小于负荷实际需求

的情况下，风电、光伏和径流水皆按其最大出力发电，未有弃风、弃光、弃水现象，因此有

Plimit(t)=PZ.max+P其他(t)

，

(6)

公式中：PZ.max为风-光-径流水联合出力最大值，P其他(t)为其他可再生能源在t时刻的出力.

但因风-光-径流水联合出力小于负荷实际需求，需寻求其他能源发电来补充其发电的不足，可调节水电启停时间短，调节迅速，故优先调度可调节水发电[16-17].可调节水电投入后亦分为3种情况，情况如下.

(1)可调节水电投入后满足负荷需求

此时，可调节水电出力按

Plimit(t)=PZ.max+ΔPH1(t)

(7)

分配，公式中：ΔPH1(t)为可调节水电t时刻在既定负荷下的调节出力.

本文主要考虑可调节水电的库容约束和最小启停时间约束，如公式(8)～公式(17)所示.

PH1i.min+ΔPH1i(t)≤PH1i.max

，

(8)

公式中：PH1i.max、PH1i.min为可调节水电站i的最大、最小出力；ΔPH1i(t)为t时刻可调节水电站i在既定负荷下的调节出力.

(9)

(10)

公式中：νH1i.t、νH1i.t-1分别为t、t-1时刻可调节水电站i的库容；RH1i.t为t时刻可调节水电站i的自然来水流量；QH1i.t为t时刻可调节水电站i的下泄流量；U为其上游可调节水电站集合；τ为上游电站U流至下游电站的水流延时；Δt为调度时段.

vH1i.0=vH1i.min

，

(11)

公式中：vH1i.0为可调节水电站i在0时刻的库容；vH1i.min为可调节水电站i的最小库容.

vH1i.T=vH1i.max

，

(12)

公式中：vH1i.T为可调节水电站i在调度周期末时刻T的库容，vH1i.max为可调节水电站i的最大库容.

qH1i.min≤qH1i.t≤qH1i.max

，

(13)

公式中：qH1i.t为t时刻可调节水电站i的发电流量；qH1i.max、qH1i.min分别为可调节水电站i发电流量的上、限.

(14)

公式中：QH1i.t为可调节水电站i在t时刻的下泄流量；H1i.U为上游可调节水电站集合；qH1i.t为可调节水电站i在t时刻的发电流量；SH1i.t为可调节水电站i在t时刻的弃水流量.

QH1i.min≤QH1i.t≤QH1i.max

，

(15)

公式中：QH1i.max、QH1i.min分别为可调节水电站i的下泄流量上、下限.

(16)

(17)

(2)可调节水电全额发电后不满足负荷需求

此时风-光-径流水、可调水皆按其最大出力发电，剩余负荷由火电和抽蓄机组根据其运行成本进行补偿，则有

Plimit(t)=ΔPG(t)+PH1.max+PZ.max+PH2(t)

，

(18)

公式中：PH1.max为可调节水电站的最大出力.

本文忽略风电场、光伏电站、径流水电站的运行成本，建立可调节水电站、火电厂及抽蓄电站的经济发电模型.

①目标函数

以实现系统日内运行成本最小为目标，构建多能源电力系统的调度方法，如公式(19)所示.本文中火电厂的运行成本主要考虑启动成本，如公式(20)～公式(21)所示；抽蓄电站的运行成本主要考虑蓄能和发电状态的启动成本，如公式(22)所示.

minF=FG+FH2

，

(19)

式中：F为日内运行成本；FG为调度周期内火电厂的启动成本；FH2为调度周期内抽蓄电站运行成本.

(20)

公式中：fi[PGi(t)]为火电厂i在t时刻的运行成本；T为调度时段；NG为火电厂总个数；PGi(t)为火电厂i在t时刻的出力；Si为火电厂i的开机成本；Ui(t)、Ui(t-1)分别为火电厂i在t与t-1时刻的开停状态，且开机状态时Ui(t)=1，反之Ui(t)=0.

fi[PGi(t)]=[ai·PGi(t)2+bi·PGi(t)+ci]Scoal

，

(21)

公式中：ai、bi、ci为火电厂i的运行费用参数；Scoal为当季的煤炭价格.

(22)

②约束条件

火电厂约束条件主要有出力上、下限约束，爬坡约束和最小启停时间约束，如公式(23)～公式(26)所示.

PGi.min+ΔPGi(t)≤PGi.max

，

(23)

公式中：PGi.min、PGi.max分别为火电厂i的最小、最大出力.

-PGi.down≤PGi.t-PGi.t-1≤PGi.up

，

(24)

公式中：PGi.t为火电厂i在t时刻的出力；PGi.t+1为火电厂i在t+1时刻的出力；PGi.up、PGi.down分别为火电厂i的上、下爬坡功率.

(25)

(26)

(3)可调节水电、火电和抽蓄电站全额发电后仍不满足负荷需求

此时风-光-径流水、可调节水电、火电、抽蓄电站皆按其最大出力发电，并安排燃气电厂补偿发电.则有

Plimit(t)=ΔPG(t)+PH1.max+PZ.max+PH2.max+PN(t)

，

(27)

公式中：PH2.max为抽蓄电站的最大出力.

以日内总运行成本最小为目标建立发电模型.

①目标函数

minF=FG+FH2+FN

，

(28)

公式中：FN为调度周期内燃气电厂的运行成本.

燃气电厂运行成本可按公式(29)～公式(31)计算.

(29)

(30)

(31)

②约束条件

燃气电厂的约束条件主要考虑出力上、下限约束，爬坡约束和最小启停时间约束,如公式(32)～公式(35)所示.

PN.min≤PN(t)≤PN.max

，

(32)

公式中：PN.max、PN.min分别为燃气电厂最大、最小出力.

-PNi.dΔT≤PNi.t-PNi.t-1≤PNi.uΔT

，

(33)

公式中：PNi.t、PNi.t-1分别为燃气电厂i在t和t-1时刻的出力；PNi.u、PNi.d分别为燃气电厂i的上、下爬坡功率，ΔT为t-1到t时刻的时长.

(34)

(35)

2.2 风-光-径流水联合出力大于负荷实际需求时多能源电力系统联合调度方法

在风-光-径流水联合出力大于负荷实际需求的情况下，可再生能源出力高于电网可接纳可再生能源极值，应采用抽蓄电站进行调控.则公式(5)可转换为

Plimit(t)+PH2(t)=PZ(t)

.

(36)

抽蓄电站的约束条件主要考虑水轮机和水泵的功率约束、水库容量约束，如公式(37)～公式(43)所示.

(1)水轮机和水泵的功率约束

(37)

(38)

(39)

(40)

(2)水库容量约束

在考虑抽蓄电站库容约束时，假设下水库有相对较大的容积和充足的水源，将上水库的水量按库容量，即可发电量处理.

(41)

(42)

(43)

当抽蓄电站发挥其最大调节作用，风-光-径流水联合出力仍超出电网接纳范围时，则按负荷实际需求，按风电、光伏和径流水装机比例调降各自出力.

3 算例分析

3.1 数据基础

将青海省电网中全部风电场、光伏电站和火电厂，以及为了分析方便而等效配置的8座径流水电站、8座可调节水电站、4座抽蓄电站和1个燃气电厂作为研究对象，并使用其2017年7月1日至2017年9月30日的负荷和各电源发电等运行数据进行分析.

各类电源装机容量以及占比，如表1所示.各机组参数，如表2～表4所示.调度周期T为1天(T=24Δt)，且日内各类电源的最大启停次数为2次，各类电源的最小连续运行和停运时长均为4小时.

表1 系统中各类电源装机情况

表2 抽蓄电站参数

表3 燃气电厂参数

表4 火电厂参数

3.2 优化调度算例结果

模拟生成青海省的调度日内风-光-径流水联合出力时间序列，如图3所示.

本文采用CPLEX进行求解，该软件提供了快速建立高效优化模型以及全方位解决规划和调度问题的方法[18].

为了能够更直观地表现出风-光-径流水联合出力对系统经济性的影响，本文分为计及风-光-径流水联合出力的调度方法和不计及风-光-径流水联合出力的调度方法两种方法，如表1、表2所示.两种方法下调度日内各类电源出力如图4、图5所示，方法1、方法2各类电源出力情况对比如表5所示，方法1、方法2的总运行成本对比如表6所示.

图4 方法1的日调度曲线图5 方法2的日调度曲线

表5 方法1和方法2各类电源出力情况对比

表6 方法1和方法2总运行成本对比

对比图4和图5，再结合表5和表6可以看出，调度日内方法1中可调节水出力均值为4 986.8 MW、抽蓄发电均值为363.83 MW，都高于方法1中可调节水出力均值4 382 MW、抽蓄电站发电均值363.75 MW，其中可调节水出力差别明显.且方法1中抽蓄电站的出力方差分别83.59×103，小于方法2.对于火电和燃气，方法1中二者出力均值分别为646.8 MW、202.2MW，出力方差分别为10.72×103、4.97×103，分别明显小于方法2中出力均值1 096.3 MW、550 MW，出力方差36.61×103、9.17×103.对于抽蓄电站的抽-发次数即充放电次数，方法1小于方法2.方法1的总运行成本比方法2节约65.908万元.

由于此算例中可调节水电站的容量较大，因此其承担了绝大部分补偿风-光-径流水的角色，抽蓄、火电和燃气起辅助作用.可调节水电在负荷低谷期时保证出力平稳运行，在两个峰荷来临时急速爬坡，有效补偿电力需求.故出现方法1中可调节水电的出力方差大于方法2的情况.

由图5可看出，20：00-7：00时段，含风光水气火蓄的多能源电力系统能很好地跟随负荷变化需求，8：00-19：00时段，含风光水气火蓄的多能源电力系统不仅满足了负荷的需求，还能将多余的电量储存到抽蓄单元，并将富余电量输送到电网.

4 结 论

根据以上仿真结果，可以得到以下结论：

(1)本文所构建的含可再生能源的多能源系统调度方法不仅能有效提高可再生能源消纳，减少弃风弃光弃水量，并有效减少火电、燃气等不可再生能源的消耗，节约发电成本，实现了含风光水气火蓄的多能源电力系统日联合优化绿色调度.

(2)考虑风-光-径流水联合出力的发电系统中抽蓄、火电和燃气各类电源的出力波动性较小，工作环境得到了改善；还可以显著改善抽蓄电站的工作环境，减少其充放电次数，这样有利于延长其使用寿命，提高其运行经济性.