新型电力系统下的调度智能平衡系统研究

张思远，龙高翔，周过海，张啸宇，刘敦楠，高源

(1.国网湖南省电力有限公司，湖南 长沙 410004；2.新能源电力系统国家重点实验室，华北电力大学，北京 102206)

0 引言

构建以新能源为主体的新型电力系统是实现碳达峰、碳中和目标的关键，但新型电力系统的建设在初期会对现有的调度实时运行模式造成许多影响[1-2]，诸如新能源装机比例提高造成的调峰资源相对不足[3-4]、调节灵活性差[5]，众多的分布式新能源加大了调度部门的管理难度[6-7]，新的市场规则对电力调度人员的执行提出了更高的要求[8]，新型电力系统实时调度运行困难的问题频频出现。

湖南电网地处中国腹地，处于电网末端，是典型的受端电网。湖南电网基础负荷较低，近年来湖南风电、光伏发展迅猛，预计未来新能源装机占比仍将保持快速增长趋势，这使得湖南新能源装机增速远超电网负荷自然增长速度。除此之外，湖南80%以上水电调节性能较差，而且具有风水同期的特性，这不仅导致清洁能源消纳困难，还加重了电网低谷调峰难度，2020年电网最大峰谷差为1 500万kW，平均峰谷差880万kW[9]。湖南目前处于工业化中期阶段，预计近期电力负荷维持中高速增长，但区内水电资源开发殆尽，化石发电增长形势严峻，新能源开发总量有限，未来尖峰时段存在电力供应紧张的可能性。

得益于近些年需求侧管理机制及源网荷储互动的发展，可中断负荷[10-12]、电动汽车[13-15]、储能[16-19]等需求侧资源也逐步参与到电网调节，一定程度上缓解了调峰资源相对不足的问题，但是海量需求侧资源参与电力调度对现行的调度自动化系统提出了更高的要求。目前，调度自动化系统正由传统的经验型、分析型向精准型、智能型转变[20]，这将对电网调度与控制产生重大影响。虽然“统一调度、分级管理”的调度原则不会改变，但调度技术支持系统要适应并支持这些变化[21]。面对高比例可再生能源下的电力系统发展，国内外学者对电力调度进行了研究。文献[22]围绕发电调度系统，解析超大规模电站群调度大数据特征及相互关系，在构建发电调度平台架构时，融合了水火风光等多维度大数据，实现了电力大数据复杂发电调度系统高效和实用化运行。文献[23-24]基于智能电网调度系统完成了电力智能调度监控平台和电网防灾调度系统的设计。文献[25-26]拓展了分布式实时数据在电网调度系统中的应用，提高了电网调度系统的整体数据质量。文献[27-28]指出智能电网调度控制系统中传统的调度技术已无法应对大规模新能源并网给电网调度运行带来的挑战，并提出基于多时间尺度的新能源协调优化调度方法，该方法能逐步减少新能源预测误差带来的影响。

上述文献虽然对需求侧资源及大规模新能源并网调度进行了研究，但都只是从单方面角度考虑新型电力系统调度问题，并没有将需求侧资源与大规模分布式新能源一同纳入智能调度系统中。为此，针对湖南电网向新型电力系统转型发展所带来的实时调度运行困难的问题，构建调度智能平衡系统，将风电、光伏等新能源资源和需求侧资源纳入调峰系统中一定程度解决了调峰资源不足威胁电网安全性的问题。

该系统主要有以下三大作用:

1)引入超短期新能源和负荷预测修正日前计划偏差，使得调度员能提前准确掌握系统上下备用，在调峰困难的时候可以充分利用所有调峰资源对未来趋势提前进行平衡控制；除此之外，在超短期新能源和负荷预测基础上能为日内现货申报提供更科学的辅助决策。

2)构建调度调峰资源代价函数体系，精准量化各类资源的调节能力，实现各类资源的精细化调用，促进清洁能源消纳，同时该体系考虑后续向电力现货市场的过渡问题。在电力现货市场下，只需将各类调峰资源的代价值替换成电力现货市场出清电价就能实现智能平衡系统和电力现货市场的融合。

3)根据电网运行情况自动调用各类调峰资源，保证电网实时平衡，在水电实时备用充足的情况下能大大减少调度员实时平衡的工作量。

1 湖南调度智能平衡系统

1.1 系统概述

湖南调度智能平衡系统以基于云平台的全省电网模型和运行数据为基础，通过构建涵盖全省各类电源发电数据、外来电送湘功率数据、全网系统及220 kV母线日内负荷预测数据、电力市场数据的未来态电网潮流数据模型，实现对电网调度业务相关的海量数据价值的挖掘，并结合稳定规定电子化及在线安全分析校核，实现适应电力市场环境下的电力电量智能平衡分析。

湖南调度智能平衡系统建设主要目的是优化购电结构、指导现货交易并提高联络线控制性能标准(Control Performance Standard，CPS)，调整合格率。其中优化购电结构是在超短期风光新能源预测和负荷预测的基础上，精准预测系统所需的调节资源，同时考虑各类调峰资源特性构建调峰代价函数，实现未来一段时间内的调节费用最优，同时生成满足多时间尺度下可收敛的未来态电网潮流。指导现货交易是指滚动计算高峰时段系统正备用及低谷时段系统负备用，同时结合购电通道相关稳定限额，给出日内现货申报策略，指导调度员进行省间现货交易决策。提高CPS指标合格率是指通过稳定限额智能识别及在线安全分析对生成的未来态电网潮流数据进行安全校核，实现实时电力的闭环控制，在可调备用充足情况下使CPS合格率始终保持100%。

1.2 系统架构

湖南调度智能平衡系统基于云平台的湖南省电网模型数据和运行数据，构建未来4 h、8 h、24 h且可收敛的未来态电网潮流，并与稳定限额智能识别系统进行信息交互。该系统架构如图1所示，智能平衡分析系统进行调度决策时，首先根据可调节资源的代价函数生成未来一段时间内调节代价最低的日内计划，在更新分机组调度计划表后，系统将7大类数据表(系统负荷预测表、母线负荷预测表、联络线计划表、输电断面限额表、输电断面组成元件表、分机组调度计划表、设备停电计划表)以及其他类的计划数据(市场交易出清结果、风光日内功率预测数据等)传入未来态潮流计算模块，生成经安全校核后的电网未来态潮流。若安全校核未通过，将根据安全校核结果调整约束条件，重新生成日内计划进行迭代，计算电网未来态潮流。

图1 系统架构

湖南调度智能平衡系统实时优化调度模块可实现实时电力电量智能平衡闭环控制。该模块基于未来态潮流图，建立一套完整、闭环的逻辑运算程序，实现实时电力的闭环控制，在可调备用充足情况下使CPS合格率始终保持100%。其具体控制逻辑如图2所示，根据平衡预警-备用约束-调度状况-诊断控制的步骤来进行闭环控制，综合负荷预测偏差、受电计划偏差、机组出力偏差、出力可调整容量计算待调整量，将待调整量按照负荷率和均衡率等原则进行分配。同时在下发调整量时，通过使用负荷分段识别算法，将各时段分为平稳、爬坡、拐点等不同的类型，针对不同的情形使用不同的策略:平稳时段策略是保证CPS、实时负荷率和电量完成均衡率的多目标控制策略；爬坡时段策略是准确预测趋势，增加步长，充分挖掘机组调峰潜力，实现深度调峰，保证CPS；拐点时段策略是识别拐点，预测观点时间，消除机组调节惯性，防止反调节。

图2 实时电力电量智能平衡闭环控制

2 基于调峰代价函数的日内计划滚动优化

2.1 调节资源调节能力评估

调节资源的调节能力是调度系统确保湖南省电力平衡的基础。传统调度中，通常利用大型水火电等常规可调节资源来平衡负荷、风电光伏等不可调资源的变化，把不可调资源认为是系统平衡的边际条件。

随着电力市场、需求侧响应等政策的不断推进，负荷、风电光伏等不可调资源将会作为调峰手段参与到电力平衡中来。在电力现货市场下，各类调峰资源的调节代价即为现货市场出清电价，但在市场和计划双轨制下，如何精准评估各类调节资源的调节能力及调节顺序是建立优化模型的关键问题。经过实际调研及研究分析，提出调峰代价函数体系:对于任意一种调节资源，综合考虑其自身各因素的影响和经验，将各个影响因子进行量化最终得到一个代价量，即为这种调节资源的调节代价。根据各类调节资源的调节代价排序，能有效评估各类电源的调节能力及调节顺序。

2.2 调峰代价函数体系

传统模式下按照发电政策来调用调峰资源，通常在系统上备用不足时，会严格按照调增水火电—申请联络线支援—超供电能力限电的顺序调用各类调峰资源，而在系统下备用不足时，则是按照调减水火电—调减联络线计划—限风—限光的顺序调用来实现电力实时平衡。

智能平衡系统需要合理安排各类调峰资源调用优先级顺序，调峰代价函数是智能平衡系统确定各类调峰资源调用优先级的手段，通过对影响各类调峰资源调用顺序的因素进行量化加权求和可以得到每类调峰资源调用代价值，最终根据代价值大小实现各类调峰资源的自动科学调用。

在市场和计划双轨制下，考虑到新能源消纳、保供电等要求，联络线调整、限风、限光、限负荷等调峰资源的调用有明显的优先级，但平水期时段水火电调用顺序并无明确优先级，此外，在火电深度调峰(以下简称“火电深调”)区间调用顺序需遵循辅助服务市场运行规则。如何根据水火电调峰资源的特性确定其代价函数是智能平衡系统的核心。湖南调度智能平衡系统水火电调峰代价函数如下:

1)水电代价函数。水电的调用优先级与水电厂的上网电价ps、水库的实时水位hs以及水库的实时出入库流量Qs相关，电价越低，实时水位越接近汛限水位hh，净入库流量越大，调用优先级越高，具体代价函数如式(1)所示。

式中，Cs为水电代价值；cp、chs、cQ分别为水电厂电价系数、水位系数和流量系数；hl为水库死水位。

2)火电代价函数。火电发电优先级主要考虑火电的电价ps、计划完成率Sh以及负荷率Lh，电价越低计划完成率越低，负荷率越低，调用优先级越高，具体代价函数如式(2)所示。

式中，Ch为火电代价值，cph、cS、cL分别为火电厂电价系数、计划完成率系数和负荷率系数。

由于深调火电的调用是给辅助服务市场下发深调量总指令，故在智能平衡系统中将其设置成一个特殊的火电厂，其上下备用为已深调总量和未深调总量，其计划完成率为0，负荷率为50%，这样可以保证其调用优先级小于所有正常火电厂，在调增时先调增深调火电，调减时后调减深调火电，从而保证了计划和市场的衔接，也为虚拟电厂或负荷聚合商等调节资源参与系统平衡提供解决思路。

为了统一水火电代价数值范围，在实际应用中，将火电的电价系数cp、计划完成率系数cS、负荷率系数cL均设置为1，同时选取深调火电、平均计划完成率平均负荷率火电、高计划完成率高负荷率火电作为三种典型火电运行工况，每个水电厂根据调度员经验和历史运行数据选取高水位大入库流量、正常水位零出库流量、低水位大出库流量三种典型水情与三种典型火电运行工况进行标定求得每个水电厂对应的电价系数cp、水位系数ch和流量系数cQ。

2.3 日内计划滚动优化模型

2.3.1目标函数

日内计划滚动优化模型的目标函数式(3)所示:

2.3.2约束条件

1)等式约束

2)机组出力上下限约束

式(10)—(14)不等式两边分别表示t时刻各类调节资源出力上下限，其中phjmin、psimin、pwimin、ppimin、plimin分别表示第j台火电机组出力、 第i个水电厂出力、第i个风电厂出力、第i个光伏电站出力和第i个可调负荷可调最小值；phjmax、psimax、pwimax、ppimax、plimax分别表示第j台火电机组出力、第i个水电厂出力、第i个风电厂出力、第i个光伏电站出力和第i个可调负荷可调最大值。

3)爬坡约束

式(15)—(19)不等式右边表示t时刻各类调节资源的最大爬坡能力， 其中Δphjmax、Δpsimax、Δpwimax、Δppimax、Δplimax分别表示第j台火电机组出力、 第i个水电厂出力、第i个风电厂出力、第i个光伏电站出力和第i个可调负荷在t-1时刻到t时刻时间段内可调最大值。

2.4 启动条件

智能平衡系统的应用主要有两大块，一大块是滚动更新各类调节资源日内计划，根据日内计划为日内现货申报提供辅助决策；另一大块则是实时调用水火电调峰资源保证电力实时平衡。判断湖南电力是否平衡的指标是区域控制偏差(Area Control Error，ACE)，ACE值表示为εACE，当εACE为负时要调增省内机组出力，反之则调减省内机组出力。为及时跟踪ACE指标变化，保证εACE始终在合理范围内，智能平衡系统主要有ACE实时偏差启动、水电实时备用启动和趋势启动三大启动条件。

2.4.1ACE实时偏差启动

ACE实时偏差启动是为了应对由于抽水蓄能电站机组开停机、水火电机组跳机、联络线计划修改等原因带来严重ACE偏差时的启动方式，其具体启动条件如式(20)所示。

式中，P1为水电实时上备用，P2为水电实时下备用。只有实时跟踪ACE偏差的水电机组备用不足时才调用其他水火电机组，εACEths是ACE偏差启动阈值，为人工设定量。ACE实时偏差启动时，下发调整量ΔP如式(21)所示。

由于只有少数情况下ACE会出现严重偏差，为了避免负荷瞬时波动导致ACE实时偏差误启动，依据调度经验和湖南实际情况，目前εACEths被设置为300 MW，同时需15 s内3次采样均满足启动条件才真正启动，并且ACE实时偏差启动后需延时90 s才能再次启动。

2.4.2水电实时备用启动

ACE实时偏差启动的防误启动条件的存在导致εACE的调节存在一定的延迟。为了保证良好的εACE控制效果，需要时刻保持有适量的水电实时上下备用。当水电实时上备用或下备用不足时，即便εACE比较小也需要启动实时平衡以调整水电实时上下备用，水电实时备用启动如式(22)所示。

式中，εACEmod为εACE的修正值，引入该参数能根据实时ACE值修正得到真正的水电实时上下备用，e为水电实时备用裕度。

水电实时备用启动时，下发量ΔP如式(23)所示。

水电实时备用启动相对于ACE实时偏差启动而言启动频率更高，但同时考虑到下令的频率不宜过高，依据调度经验和湖南实际情况，εACEmod设置为0.5εACE，e设置为10%，同时需要20 s内4次采样均满足启动条件才真正启动，并且水电实时备用启动后需延时60 s才能再次启动。

2.4.3趋势启动

负荷的变化同时包含了短时间尺度波动和长时间尺度趋势两大特点。ACE实时偏差启动和水电实时备用启动均只能实现短时间尺度波动的实时平衡，对于高峰前负荷急剧上涨或高峰后负荷急剧下降的阶段，ACE实时偏差启动和水电实时备用启动均存在响应速度不足的问题。为了解决这一问题，智能平衡系统引入了趋势启动，趋势启动以15 min为周期，每个周期开始，系统会自动计算该周期内除可调节水火电外其余调峰资源的总变化量ΔP，当|ΔP|≥200 MW时，下发调整量为-ΔP。

2.4.4火电深调时的启动条件

火电处于深调工况时的实时平衡启动条件与火电正常工况下的启动条件无本质上的差别，但是由于深调量是通过辅助服务市场下发，调用规则也是基于辅助服务市场的市场规则，同时火电深调工况下调节性能不佳，因此火电深调时不宜频繁下令。考虑到上述原因，深调时只保留ACE实时偏差启动和趋势启动两大启动条件，同时依据调度员经验和湖南实际情况适当调窄启动范围，调长启动冷却时间。

3 实际运行分析

湖南调度智能平衡系统于2021年1月1日开始试运行，下面就试运行期间系统运行数据，分析该系统在日前计划偏差修正、系统备用计算、水电经济化调度、实时平衡调节四个方面的运行效果。

3.1 日前计划偏差修正

湖南调度智能平衡系统一大功能是修正日前发电计划偏差，该偏差是由于负荷及新能源等不可调资源的变化波动导致的，要修正该偏差首先需要准确预测日内负荷及新能源出力。对于湖南实际情况而言，新能源日内偏差相对于负荷日内偏差较小，故着重研发日内超短期负荷预测方法。常用的系统负荷预测方法多是从成因机制出发，建立多相关因素等与发电出力的预测模型，与此思路不同，本文利用大数据技术，结合面临日的预测值，从海量历史出力数据中寻找偏差分布规律，并结合当日实际要求快速确定系统备用等边界条件。对于湖南调度智能平衡系统，分析某日的功率预测偏差分布规律需要用到各电站多年实际和计划的日96点发电出力，以此为基础，采用区间置信理论，可以快速确定合理的联络线功率偏差范围，进而获得实际调度中平衡功率偏差所需要的旋转备用。图3是湖南某日的实际负荷、日前计划和超短期负荷预测曲线，可以发现日前计划与实际负荷存在较大偏差，而超短期负荷预测与实际负荷曲线几乎重合，统计2021年3月份每日的负荷预测情况，经计算每日预测精度如图4和图5所示，可以看出3月份每日的总负荷预测精度均高于99%，90%日内单点负荷预测准确率超过99.5%。

图3 某典型日系统超短期负荷预测及实际负荷

图4 3月份系统负荷预测精度

图5 3月份某典型日系统负荷预测偏差概率分布

3.2 系统备用计算

湖南调度智能平衡系统基于精确的日前计划偏差修正建设了备用容量模块。备用容量模块以《华中电网分区备用容量信息管理办法》 《华中电网运行备用管理规定(试行)》为主要依据，在实时优化系统其他功能模块、调度自动化系统的支撑下，实现了系统备用管理、机组备用监测、备用预警等功能。备用模块依据未来态数据计算出的后4 h系统备用情况，滚动计算高峰时段系统正备用及低谷时段系统负备用，给出日内辅助服务申报及省间现货申报决策，输出考虑电网断面约束和电厂机组等原因的出清执行结果供调度员记录、备查。

3.3 水电经济化调度

湖南水能资源丰富，水电机组与火电机组在装机容量上相差无几，但水电的季节性特征非常突出，湖南80%以上水电调节性能较差，且来风与来水重合性强，进一步加大清洁能源消纳难度。

图6为2021年4月份某日湖南省内3个水电厂发电功率曲线。4月是湖南汛期，水电厂1和水电厂2位于某主干流域中下游，水库调节性能差，由于上游来水大，水库面临着严峻的防洪形势，因此发电政策为基础负荷。而水电厂3位于某流域上游，水库调节性能优良，虽然水库水位较高，但发电政策为调峰运行。从图中3个水电厂的实际出力情况来看，实时平衡系统准确执行了发电政策，两个基础负荷水电厂整日出力保持最大，调峰运行的水电厂3出力与湖南负荷水平呈正相关关系波动。

图6 4月份某典型日水电调节状况

图7是该调峰运行的水电厂日内实际出力与日前发电计划的关系，柱状图是水电厂日内实际出力，折线图是日前发电计划。可以发现该水电厂虽然出力变化趋势与日前计划一致，但实际出力要高于日前发电计划，尤其是在腰荷阶段出力平均高于计划50 MW。经分析，这是由于当日上午该水电厂流域有一定降雨，水库入库流量较大，同时由于该水库水位较高，综合下来导致该水电厂的调峰代价值很小，发电优先级较高，因此在日内调峰实际调用高于日前发电计划。

图7 4月份某典型日水电厂出力与日前计划

通过4月某典型日的水电厂出力情况分析可以得出，智能平衡系统能根据水电厂水情合理调用各水电厂出力，调用结果与给出的发电政策相符，同时该系统能根据实际水情变化灵活调整水电厂日内发电计划，使得水电调度更加精细化，一定程度促进了清洁能源的消纳。

3.4 实时平衡调节

传统调度中，需人工监视系统ACE偏差，通过大型火电及骨干水电等可调资源来平衡该偏差，在负荷新能源出力波动大，水电实时备用不足的情况下，实时平衡工作给调度员造成了一定压力。但智能平衡系统的应用可以实现自动调用调峰资源跟踪系统ACE偏差，同时该系统还具备根据系统水电实时备用、负荷变化趋势等情况进行系统ACE预控的功能，智能平衡系统的应用极大降低了调度员调功工作量，同时在智能平衡模式下，ACE偏差控制效果优越。截至2021年5月，湖南联络线控制奖励电量居华中区域第一。

4 总结与展望

我国新能源的快速发展和逐步并网给电网的安全运行带来极大挑战。但随着信息科技与人工智能技术的快速发展，调度智能平衡系统的出现为应对电力系统运行挑战提供了新的技术解决途径。本文针对新型电力系统实时调度运行困难的问题，构建调度智能平衡系统，解决了调峰资源不足、离散型源网荷储资源管理难度大、电力市场环境下执行难度大、安全管控难度倍增四大问题。

通过实际工程的应用证明湖南调度智能平衡系统具有以下优势:

1)湖南调度智能平衡系统实现源网荷储精准参与系统平衡，提高了工作效率，增加了系统灵活性。

2)实现过渡阶段电力市场调峰资源与非市场调峰资源的协调互动，同时为电力现货市场的建设预留接口，既不影响电力市场的深入推进，又减轻调度工作的执行压力。

3)通过代价函数滚动优化，最大限度发挥各类调峰资源的作用，有利于清洁能源的消纳。

新型电力系统是一个安全可控、经济高效、绿色低碳、开放共享、数字智能的系统。后续研究将通过整合现有资源，整治数据准确性，引入更多调节能力强、调节代价低的调节资源，提高系统调节能力，实现新型电力系统中的源网荷储安全、经济、高效的协同互动。