新能源参与电力系统调峰调频的仿真研究

梁晓瑜

(国家电投浙江分公司，浙江 杭州 310016)

为保证电力系统输送电力的可靠性，需要规划最佳电力系统结构，利用具有间歇性的新能源仿真电力系统调峰调频[1]。电力系统调峰调频的合理性意义重大，它会对整个电力系统的运行与用户供电的质量产生直接影响。我国传统的电力系统主体规划单一[2-3]，为此需要加大配电网基础设施建设的投入，提高供电可靠性。但目前其仍存在运行成本高昂等问题，部分乡镇供电设施、线路老化，供电能力低[4]。为提升电力系统水平，保证电网供电安全性，应益强等[5]基于新能源的随机性提出多目标的调峰策略，陆秋瑜等[6]通过次梯度投影控制方法提出调频策略，但前者的收敛速度较慢，寻求最优解的难度较高，规划决策时间长，后者的过程繁琐，规划效率低。

为此本文研究新能源参与电力系统调峰调频的仿真，以配电公司建设运行成本最小规划电力系统，调整电力用户的用电，提升调峰调频效果，确保电力系统稳定运行。

1 新能源参与电力系统调峰调频仿真方法

1.1 新能源参与电力系统调峰优化模型

通过机会约束规划设计的新能源参与电力系统调峰优化模型，能够获取在某个已知置信度水平下的调峰优化结果[7]。电力系统调峰模型如图1所示。

图1 电力系统调峰模型Fig.1 Block diagram of peak shaving model of power system

图1中，ΔPtie为交换功率；ΔPG为调频功率；ΔPL为负荷变化量；B为调峰系数；R为调差系数；Δω=2πΔf，代表频率偏差。

1.1.1 目标函数

(1)

启动成本和机组的停机时间关系密切[8-9]，新能源参与电力系统的调峰模型内，以最小总运行成本为目标的目标函数：

(2)

机组处于深度调峰时的出力需添加额外运行成本，添加至总运行成本内：参考可中断负荷调峰时，需为用户提供停电导致的损失费用[11]，同样添加至总运行成本内：

(3)

1.1.2 约束条件

(1)新能源参与电力系统时系统功率平衡约束。无需考虑网损情况下，系统输出功率和负荷平衡的约束条件如下：

(4)

(2)系统备用约束。新能源参与的稳定性较差，在参考系统备用约束情况下，机会约束规划模型令系统在已知置信度水平时符合系统需要的备用容量需求[12]。正旋转备用约束如下：

(5)

负旋转备用约束如下：

(6)

1.1.3 模型求解

采用改进蚁群算法求解新能源参与电力系统调峰优化模型，求解过程如下：①初始化信息素浓度、算法参数、迭代次数；②设置k只蚂蚁；③各蚂蚁依据移动节点概率实时移动；④蚂蚁移至新节点后，修改禁忌表，更新路径信息素；⑤迭代操作步骤②—步骤④，以全部蚂蚁均找到可行路径为止；⑥利用目标函数选取最优路径；⑦更新所有路径信息素；⑧达到最大迭代次数时，结束搜索，输出模型最优解，完成调峰控制[13]。

1.2 新能源参与电力系统调频控制仿真

新能源参与电力系统完成调峰后，确保系统输出有功功率达到稳定，调度中心再按照电力系统的频率偏差与联络线功率等参数求解功率缺额，并发送调度指令至新能源，令其配合新能源对发电机组的出力控制[14]，共同实现调频任务，实时修正有功功率频率稳定。出力控制偏差公式如下：

PACE=ΔPt+εΔf

(7)

式中，ΔPt为联络线实际有功功率和预先协议值的差，有功功率正方向属于输出方向；ε为频率偏差系数。

新能源参与电力系统调频的结构框架如图2所示。图2中，总频率偏差为Δfc，邻近区域频率偏差为Δfj，控制偏差量为E。新能源参与电力系统调频的上、下调容量分别为Ph，up，K、Ph，down，K。

图2 新能源参与电力系统调频流程Fig.2 Frequency modulation flow chart of new energy participation in power system

调频时会导致电力系统潮流分布出现较大波动，降低系统运行的稳定性[15]，令Ph，up，K与Ph，down，K低于新能源额定容量GK×δ，可确保系统稳定运行，阈值是δ。

新能源参与电力系统调频的总上、下调容量PG，up，K、PG，down，K：

(8)

不同新能源单元参与电力系统调频的上、下调容量Pup，m、Pdown，m：

(9)

2 实验结果分析

以某市接入新能源的电力系统为实验对象，使用本文方法对该电力系统进行调峰调频，使用MATLAB仿真软件仿真该电力系统调峰调频情况。

2.1 调频效果测试

设置该新能源接入电力系统的频率偏差数值上下不超过0.2 Hz，频率上限为1.4 Hz，下限为0.4 Hz，使用本文方法对其频率进行调整，结果如图3所示，图3中虚线为频率上下限。

图3 调频效果测试结果Fig.3 Test results of FM effect

分析图3可知，新能源接入电力系统的频率在未使用本文方法对其进行调频时，其频率数值随着时间的增加高于所设上限数值并低于下限，其中上限最大差值出现在时间为58 s左右，超出数值约为1.63 Hz，下限超出最大数值出现在时间为42 s左右，超出数值为0.25 Hz左右。图3(b)内经过本文方法对该新能源接入电力系统进行调频后，该电网的频率数值明显降低，虽存在超出所设上限和下限情况，但超出数值均未高于频率偏差数值。上述结果表明：本文方法可有效调整新能源接入电力系统的频率，且调整效果较好。

测试本文方法对该新能源接入电力系统的有功功率调节效果，结果如图4所示。

图4 有功功率调节结果Fig.4 Active power regulation results

分析图4可知，在未经过本文方法调节前的电力系统有功功率数值波动较大。其中，最高数值和最低数值分别为1 000 W左右和-1 000 W左右，且有功功率的初始值约为280 W，经过本文方法对该电力系统进行调节后，有功功率数值降低明显，初始有功功率数值接近0 W，而有功功率最高数值和最低数值分别为350 W左右和-350 W左右。上述结果表明，使用本文方法对该电网进行调节后，其有功功率数值下降明显。

2.2 调峰效果测试

以电网负荷波动率作为衡量调峰效果指标，测试本文方法调峰效果，结果如图5所示。

图5 电网负荷波动率Fig.5 Power grid load fluctuation rate

分析图5可知，本文方法对该电力系统进行调峰处理前，该电网的负荷波动率数值较大，最高值出现在14：00左右，电网负荷波动率数值接近4.0。而经过本文方法对该电力系统进行调峰处理后，该电网的负荷波动率曲线虽然与调峰前波动情况相同，但波动率数值呈现明显下降状态，此时波动率最高值依然在14：00左右，但波动率数值较为调峰前低2.73个百分点。上述结果表明：经过本文方法调峰后，该电力系统电网负荷波动率下降较为明显，电力系统运行较为稳定。

为更充分呈现本文方法的有效性，设置备用电容不同时，从调峰充裕度角度对本文方法进行测试，通常调峰充裕度在0.1%以上可确保电力系统在新能源接入时的稳定性，结果见表1。

表1 调峰充裕度Tab.1 Peak adjustment abundance

分析表1可知，调峰充裕度与新能源接入电力系统的备用容量呈反比例关系。其中，该方法在电力系统备用容量不同时的调峰充裕度均较高，且该方法的调峰充裕度随着备用容量的增加下降幅度较小，当备用容量为200 MW时，该方法调峰下的充裕度始终高于0.1%，可确保电力系统稳定运行。上述结果表明，本文方法具备较好的调峰能力。

3 结论

本文研究新能源参与电力系统调峰调频的仿真方法，并以某市接入新能源的电力系统为研究对象，使用本文方法对其进行调峰调频。通过仿真软件模拟调峰调频情况，仿真结果表明，本文方法应用后该电力系统的频率数值和有功功率数值均呈现降低态势，电网负荷波动率数值下降明显，电力系统运行较为稳定，且调峰充裕度数值较高，具备较优秀的调峰能力。