自备供热电厂参与调峰权交易的弃风消纳模型

刘文霞， 王丽娜

(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

在“碳达峰、碳中和”背景下,可再生能源装机大幅提升,实现跨越式发展。对此,电力系统需要提供充足的灵活调节能力,基于我国电源结构以及抽水蓄能、储能等灵活性资源价格居高不下,在今后较长一段时期内煤电仍是我国重要的基础保障性和系统调节性电源[1]。自备电厂装机容量作为火电机组中重要的组成部分,其装机比例超过火电装机容量的13%,但其发电利用小时数平均约为5 900小时,明显高于公用电厂统调机组,并且,目前诸多省份并未要求自备电厂参与调峰,约有70%的自备机组并网运行,客观上加重了公用电厂调峰压力。北方冬季供暖期期间,自备热电厂为周围地区供热,挤占大量基荷,因此,如何使自备热电厂冬季释放调峰空间成为重点关注的问题。

有关自备电厂的研究多集中于自备电厂通过发电权交易缓解弃风弃光问题,对发电权交易的市场模式以及参与方的效益分析关注较多。发电权交易是指通过市场的方式实现发电厂之间合同电量替代生产的交易行为。何永秀等人[2]建立了风电和火电发电权合作博弈模型,利用风电与火电机组供电边际成本的差值,达成联盟合作博弈,以合作剩余最大为目标,各成员的利益采用Shapley值进行分配,满足成员加入联盟后收益高于不参与联盟的要求;王艳松等人[3]考虑了可再生能源消纳配额和绿色证书的收益,建立了自备热电厂与光伏电站发电权交易的非合作博弈模型,以交易主体各自的综合效益最大为目标,提高了社会全局效益;刘闯等人[4]针对自备电厂调峰潜力未得到充分发挥,以及传统发电权双边交易存在着限制了交易范围和规模的问题,制定了自备电厂参与的多类型能源间多边发电权交易原则,以综合绩效最优为目标,在出清优先级环节体现了清洁能源的绿色环保价值;蒙文川、周竞、华夏等人[5-7]依据发电权交易原则,分析了发电权交易前后出让方和受让方收益结构的变化,为市场主体决策报价提供了指导。现有自备电厂参与发电权交易的研究多是基于市场规则,考虑新能源的绿色价值作为交易的附加收益,设计不同的交易模式,通过增加自备电厂的收益,提高其参与发电权交易的积极性,研究结果表明发电权交易是自备电厂消纳新能源的重要途径,但有关发电权交易的执行方式以及对电力系统的作用研究较少。

自备电厂与风电企业开展发电权交易,其实际执行由调度部分在日前编制双方发电计划,存在两个问题,(1)人为依据现有风电、负荷的信息制定发电计划,不能保证资源配置最优化,导致系统需要支付额外的成本保证新能源消纳的要求;(2)调度人员在执行日内运行计划时,存在将自备电厂与风电企业签订的发电权交易合同分解到调峰时段的情况,此时,发电权交易相当于起到了调峰作用,但其合约电价明显低于调峰补偿的价格,无法激励自备电厂释放调峰空间提高新能源的消纳。

针对热电机组释放调峰能力的研究,国内外专家认为通过配置蓄热罐、电锅炉可以解决热电机组“以热定电”的约束,具有可配合电网深度调峰、快速调频等特点[8]。在国外,CHEN X等人[9]在电锅炉的基础上增加了蓄热装置,建立了含热电联产机组、风电、蓄热式电锅炉的供热模型,综合考虑了风电消纳电量最大和调用成本最小;YANG L等人[10]通过蓄热式电锅炉对热电机组进行热电解耦,利用电锅炉实现弃风电量向热能的转化,降低热电机组供热煤耗,有效提高了热电机组的的收益,也为系统增加了调峰空间。在国内,侯建军等人[11]选择“热电厂+蓄热式电锅炉”为热电解耦的技术路线,通过配置蓄热式电锅炉,热电机组可参与调峰市场、风火替代交易等,收益远远超过供热供电收入;曹丽华等人[12]量化分析了蓄热罐、电锅炉热化风电消纳的能力,综合考虑能源、运行、经济建立了热电厂配置蓄热方案的评价指标;于婧、吕泉等人[13,14]分析了配置储热装置后热电机组的电热特性,分别建立了热电机组与储热装置的收益最大、供电和供热总煤耗最低的目标函数;陈林等人[15]建立了配置蓄热式电锅炉的热电联产机组增加的风电消纳电量模型,提出了电热联合系统协调调度优化方法,可有效降低风电场弃风率。

目前,自备电厂中比例较高的机组类型仍然是效率较低的中小型热电联产机组,结合自备电厂发电权交易未能实现资源最优化配置和热电机组通过配置蓄热式电锅炉可释放调峰能力的作用,本文引入了自备热电厂与风电场通过调峰权[16]交易提高弃风电量的消纳,调峰权即买卖双方按照约定好的时间、数量、时段进行交易。主要思路是在弃风严重时段,开展自备热电厂与风电场的调峰权交易,自备热电厂依据交易结果通过电锅炉与蓄热罐协同供热,提高系统对新能源的接纳空间。创新工作包括:(1)考虑碳排放收益、可再生能源消纳配额以及等效调峰带来的收益,建立了以自备热电厂与风电场合作联盟形成的合作剩余最大为目标的调峰权模型;(2)从绿色环保、成本贡献、调峰效果三个方面改进了联盟收益分配原则,避免了联盟收益平均分配的现象;(3)采用广义析取规划方法和分段线性化方法对调峰权模型进行线性化,利用求解器进行求解。

1 自备电厂场景分析

随着碳中和战略的实施,自备电厂受到配额制和碳指标的约束,自备电厂可能有以下几种场景:

针对规模大,有能力改造的自备电厂,可以通过改造自行满足环保要求;

针对能耗大,又不想再投资改造的,可以通过购买配额和碳指标满足环保要求;

针对规模小、能耗大,又无力改造的自备电厂,可以在逐步收回投资后,退出运行,利用大用户购电降低成本。

本文提出的考虑碳配额和可再生能源配额的调峰权交易,为后两类自备电厂保障其在市场过渡期的设备折旧和人员安置问题,并在自备电厂未被允许进入调峰市场的时期,给有能力热电解耦的可供热自备电厂提供衡量其为新能源消纳做出贡献的标准。

2 自备电厂“热电解耦”消纳风电原理

2.1 热电联产机组的电热联合系统

含储热热电联产机组与电锅炉协同供热时的能量流如图1所示。其中,蓄热罐的作用是灵活调整热电联产机组的出力,电锅炉的作用是增加系统负荷,并且通过与蓄热罐的协同作用,消纳更多的风电。

图1 系统能量流图Fig. 1 System energy flow diagram

通常为减少投资建设,自备供热电厂除自发自用,另外,还会单独承担附近地区的供热供电任务。因此,在以自备供热电厂为电源,负荷为周围用电、用热的系统中,能量流传输中不包括风电场和火电机组的参与。本文将不含自备供热电厂称为外部电力系统,含自备供热电厂称为自备系统。

2.2 热电机组的控制策略

在外部电力系统弃风严重的时段,自备供热电厂中电锅炉与蓄热罐共同满足热负荷的需求[17],使热电联产机组的电功率调节区间增大,为弃风电量让出部分上网空间;同时,电锅炉也提高了自备系统中电负荷的需求大小,进一步提高风电的消纳。

具体消纳方式如下:在外部电力系统风电大发时段,热电机组通过启动电锅炉,产生的热量一部分直接供给热负荷。同时,电锅炉代替热电机组给部分热负荷进行供热,腾出相应热电机组承担的电负荷,这部分用户可由弃风电量直接上网保证供电。若仍存在弃风电量,可将其通过电锅炉储存到蓄热罐中。在其他时段,电锅炉停止供热,由蓄热罐放热以满足热负荷需求[18]。

2.3 风电消纳数学模型

蓄热罐、电锅炉与热电机组需根据弃风大小与热电机组出力情况,选择2.2节中热电机组合理的控制策略进行协调供热。在此过程中,增加的电网风电消纳量如下式所示:

(1)

蓄热罐、电锅炉所增加的风电上网电量如下式所示:

(2)

式中:ΔPW为风电增加上网电量;ΔPCHP为热电联产机组提高的风电上网电量;ΔPS+B为蓄热罐和电锅炉共同提高的风电上网电量;PL为预测电负荷量;Pmin为机组最小电出力;Ppo为机组因供热必须保证的电出力;ΔPS为热储可消纳风电容量;ΔPB为电锅炉提高的风电消纳量;QB、QS为电锅炉、蓄热罐的供热量;φ为电锅炉运行时的电热转换效率,取0.99[8];cm为背压运行时的电热弹性系数。本文有关电量、出力、消纳量、供热量单位统一为MW,收益为万元,后续不再赘述。

2.4 合作博弈效益模型

2.4.1 目标函数

以联盟的最大净收益为目标,目标函数表示为合作联盟后的效益与不参与调峰权交易时各成员效益之和的差值,数学模型表达为

maxInet=Itran-Inona

(3)

式中:Inet为联盟净收益;Itran为合作联盟后的效益;Inona为不参与调峰权交易时所有成员的效益之和。

合作联盟后的收益包括热电机组销售电能、热能的收益、热电机组的发电成本、热电机组碳排放成本、热电机组支出配额的成本、等效调峰收益、风电增加上网电量获得的绿证收益。

Itran=Ie+Ih+Ip+ICO2+Igreen-CGall-CR

(4)

式中:Ie为热电机组销售电能的收益;Ih为销售热能的收益;Ip为等效调峰收益;ICO2为碳排放成本;Igreen为风电绿证收益;CGall、CR分别为热电机组调峰权交易后的发电成本、配额成本。

不参与调峰权交易时,收益包括热电机组销售电能的收益、销售热能的收益、热电机组发电成本、热电机组碳排放成本、热电机组支出配额的成本;对于风电场,不参与调峰权交易时,其收益为零。

(5)

(6)

(7)

1)热电机组销售电能、热能的收益

由于调峰权交易前后,电、热负荷需求不变,因此热电机组销售电能、热能的收益没有变化,即Ie=Ie,nona,Ih=Ih,nona。

2)热电机组发电成本CGall、CGC

热电机组发电成本CGall、CGC包括煤耗成本CCO、损耗成本CGD和投油成本CGO。

煤耗成本CCO分析如下:

配置储热等设备前,热电机组的发电功率与热电功率呈现强耦合关系。本文选取我国供热机组中占比较高的抽汽式热电机组进行分析,如图2所示,实线组成的凸集为热电机组发电和供热的可行范围,实线表示热电机组3个工作状况,AB处于最大电出力工况下,BC处于背压工况下,CD处于最小电出力工况下,随着抽汽量的增加,机组增加单位热出力时电出力减小cv,Ph,max、Ph,min为机组发电功率最大、小时的汽轮机供热功率;Pe,max、Pe,min分别为机组在纯凝工况下最小、最大有功出力。

图2 热电机组供热供电运行特性Fig. 2 Operating characteristics of cogeneration units for heat and power supply

(8)

式中:Pe,it、Ph,it分别为热电机组i在t时刻的电、热功率;ai、bi、ci为热电机组i的燃料成本系数。

(9)

式中:SJ,i为第i台火电机组的购机成本;NF,i,t为第i台火电机组t时刻的转子致裂循环周次。

(10)

式中:Qoil,i,t为第i台机组投油深度调峰阶段t时刻的投油量;Soil为单位油价。

(11)

式中:Θ为调度时段集;Ω为热电机组集;Pi,max、Pi,a、Pi,b、Pi,c分别为机组最大出力、最小技术出力、最低稳燃出力、稳燃极限出力。

引入机组深度调峰变量g和机组投油深度调峰变量h,公式(11)可表示为连续函数,如下式所示:

(12)

其中

(13)

(14)

2)风电绿证收益Igreen

(15)

式中:x为热电机组数量;T为交易时段;λgreen为单位超额消纳电量或绿色证书的交易价格;Qi,t为热电机组i在t时段消纳的风电电量,即风电增加上网电量ΔPW。

3)支付配额的成本

(16)

式中:CR为减少的配额成本支出;λRPS为单位超额消纳电量或绿色证书的交易价格。

4)等效调峰收益Ip

基于目前全国各省辅助服务市场规则,本文设定调峰权交易起到调峰效果的补偿基准为β1倍调峰机组容量、β2倍调峰机组容量,其中,β1=50%,β2=40%。

日前电力市场交易开展前,系统火电机组出力总和不低于系统调峰基准值[19],热电机组通过调峰权交易起到等效调峰效果如图3所示,其中,热电机组出力为P原计划,风电场的弃风电量为P弃风,调峰权交易电量为ΔP。

深度调峰电量的计算如下:

(17)

(18)

调峰电量得到的总补偿为

Ip,t=e1η1+e2η2

(19)

式中:Ip,t为调峰电量t时刻得到的总补偿;η1、η2分别为第一档和第二档调峰补偿价格,分别取0.4元/(kW·h)、1.0元 /(kW·h)。

引入1个摩尔变量r,取值为0或1,M取无穷大,对公式(19)进行分段线性化处理时,添加附加约束如下所示。

(20)

则等效调峰补偿收入表示为

(21)

调峰权交易等效调峰补偿为

(22)

式中:k在0～1范围内,取0.8。

2)碳排放权收益ICO2

鉴于碳排放配额的发放由无偿分配逐渐向拍卖过渡,因此,碳排放源的碳排放量也将成为制约企业生产计划的一项重要因素[20]。在本文中,假设各热电机组i得到碳配额总量Mi等于热电机组独立经营时的碳排放量,故不参与调峰权交易时热电机组无需额外购入碳排放配额,ICO2,nona=0。

合作联盟后,热电机组碳排量减少,出售剩余配额带来的收益ICO2如下:

(23)

(24)

式中:αi、βi、γi为第i个热电机组的碳排放特性曲线参数;CO2,i,t为t时刻热电机组i出力二氧化碳排放量;δ为单位碳价格,取120元/t。

2.4.2 约束条件

1)调峰权交易约束:

交易量约束

Qi,t≤Pown,i,t

(25)

(26)

潮流约束

(27)

式中:Pt为t时刻输电断面传输功率;Pmax、Pmin分别为断面传输功率上、下限。

2)电力系统平衡约束

电功率平衡约束

(28)

式中:PEB,t为t时刻电锅炉消耗的电功率;Pl,t为t时刻电负荷值;n为火电机组的台数。

热功率平衡约束

Ph,it+PS,it+PEB,t=Ph,l,t

(29)

式中:PS,it为蓄热罐在t时刻的储放热功率(储热为负,放热为正);PEB,t为t时刻电锅炉发出的热功率;Ph,l,t为t时刻热负荷值。

3)热电机组相关约束

电出力约束

Pe,imin≤Pe,it≤Pe,imax

(30)

式中:Pe,imax、Pe,imin分别为热电机组i的电出力最大、小值。

热出力约束

0≤Ph,it≤Ph,imax

(31)

式中:Ph,imax为热电机组i的热出力上限。

爬坡率约束

-rh,di≤Peb,it-Peb,i(t-1)≤rh,ui

(32)

式中:Peb,it为热电机组i折算至纯凝工况下的电功率;rh,ui、rh,di分别为热电机组i的最大向上、下爬坡率。

4)储热装置的约束

储热容量约束:

(33)

式中:CS,t为时刻t蓄热罐的储热容量;CS,max、CS,min分别为蓄热罐的储热容量上、下限;CS,t0、CS,T分别为调度周期内蓄热罐储热量的初始值和结束值。

储、放热功率约束:

(34)

5)电锅炉运行约束

为保证电锅炉在调度运行过程中尽可能提高弃风电电量的消纳率,需对电锅炉消耗的电功率进行约束。

PEB,t≤PW,it

(35)

对于没有能力改造的自备电厂,其交易模型则不包含供热收益及其蓄热罐、电锅炉带来的可消纳弃风空间。

2.5 双方经济效益分析

联盟中各成员主体的收益受分配方法影响,合理的分配机制体现了个体理性和集体理性的选择,即合作中的收益不能小于非合作中的收益并且每个参与人的分配之和不能超过集体剩余,这也是合作博弈成功的关键。

由于Shapley值模型会导致平均分配现象[21],为此,本文引入修正因子,构建了改进Shapley值的收益分配模型,其表达式如下

[f(S∪{i}-f(S))]+

(36)

λi=(w1,w2,w3)(ε1,ε2,ε3)T

(37)

式中:wi为第i个权重系数,w1+w2+w3=1;εi为第i个影响因素的综合评价值。

(1)绿色环保贡献系数ε1

调峰权交易中,热电机组对环境保护的贡献体现在热电机组通过减少碳排放量增加的收入,风电场对环境保护的贡献体现在风电场通过提高消纳量得到的绿证收入。该值为各成员绿色环保获得的收益和联盟总绿色环保收益的占比。

(2)成本贡献系数ε2

ε2由各成员的成本贡献占联盟同性质贡献值的比例。

(3)等效调峰贡献系数ε3

等效调峰收益是交易双方共同的盈利,ε3的取值应由各成员的电量比例决定。

3 求解算法

求解分为两个过程:第一个过程利用广义析取规划方法和分段线性化方法对热电机组运行成本模型进行线性化处理,继而以净收益最大为目标函数进行模型的求解;第二个过程为利益分配求解,包括对每个子联盟以及所有成员形成的大联盟参与调峰权交易的收益求解,最后基于改进Shapley值进行收益的分配,两个过程均调用CPLEX求解。

4 算例分析

4.1 算例参数

本文选取IEEE30节点的标准系统,风电场、自备热电厂接入节点参数见表1。外部电力系统开展调峰市场后,系统弃风电量曲线(蓝色折线)为图4中预测风电出力(绿色折线)与风电调度出力(黄色折线)之差,其中,各机组弃风电量以图4中柱状图的形式表现。外部电力系统火电机组参数详见表2。自备电厂热电机组相关参数见表3。由于冬季各供热时段的热负荷基本不变[8],取定值300 MW。

表1 节点参数

表2 外部电力系统中火电机组参数

表3 自备热电机组参数

图4 风电预测出力及机组组合模型调度风电出力Fig. 4 Wind power forecast output and unit combination model to dispatch wind power output

4.2 联盟优化结果

选取弃风电量最多的时段,即t=23时,此时存在弃风电量239.25 MW,风机1、2、3的弃风电量分别为186 MW,53.25 MW、0。

通过合作博弈模型求解联盟中各机组的最优交易电量,由表4可知,联盟成员包括所有热电机组以及风机1、2,通过调峰权交易消纳弃风电量共239.25 MW。其中,热电机组2消纳弃风电量最多,其次是热电机组1、热电机组3。

表4 合作博弈交易结果

热电机组2承担的热负荷高于其他机组,在配置电锅炉和蓄热罐容量等参数相同的情况下,由表5中热电机组1、3通过蓄热罐消纳的弃风电量为零可知,热电机组2承担的热负荷值高于热电机组1、3,可利用电锅炉以零运行成本消纳弃风的空间最大,另外,由于热电机组2出力仍可降低,因此由蓄热罐替代热电机组释放部分热能,以接纳剩下的弃风电量。热电机组1、3承担的热负荷值相同,由于热电机组1降低出力减少的发电成本高于热电机组3,因此,热电机组1消纳弃风电量多于热电机组3。

表5 热电机组不同设备增加的风电上网电量

通过上述分析可知,热电机组消纳弃风电量的多少取决于热电机组承担的热负荷值,以及降低单位出力而减少的发电成本值。因此,联盟内含有承担热负荷值越高、降低单位出力而减少的发电成本越多的机组,形成最优联盟时提高风电的消纳量越多,给联盟带来的净收益越大。

4.3 联盟利润分配

调峰权联盟中各成员的修正参数及权重为(ε1,ε2,ε3)风=(0.46,0.25,0.50),(ε1,ε2,ε3)自备电厂= (0.54,0.75,0.50),(w1,w2,w3)=(0.3,0.3,0.4),可算得λ风=0.413,λ自备电厂=0.587。

热电机组和风电场之间的收益分配如表6所示。热电机组收益高于风电场收益,其结果与修正因子大小对应。

表6 热电机组和风电场间的收益分配

由表7可知,出让方之间、受让方之间的利益分配与交易电量成正比。并且,由后两列数据对比可知,改进Shapley值的分配满足合作联盟利益分配的个体理性要求。

表7 调峰权交易前后各主体收益对比

4.4 碳交易成本对调度结果的影响

著名经济学家约瑟夫·斯蒂格利茨(Joseph Stiglitz)和尼古拉斯·斯特恩(Nicholas Stern)2017年主持的碳价格高级别委员会曾建议,为实现《巴黎协定》目标,到2020年碳价格至少要达到每吨40到80美元,到2030年则需要达到50至100美元,因此本文选取了碳交易价格从120元/吨到720元/吨分析其对博弈结果和联盟收益的影响。为突出碳交易价格对联盟收益的影响,设置此时段的弃风电量足够大,重新进行求解,求解结果如图5所示。

图5 碳交易价格和自备电厂交易电量、联盟收益关系图Fig. 5 Relationship between carbon price and captive power plants trading power and affiliate revenue

碳交易价格升高480%,联盟收益相应增加15.25%。在文中设定的碳交易价格范围内,联盟收益随着碳交易价格的升高而增加。其中,由于热电机组2初始发电计划最大,因此热电机组2交易电量最多,交易电量的排序结果同表4;热电机组增加交易电量的速度从高到低的排序依次是机组2、机组1、机组3,原因是机组降低出力所产生的损耗越大,增加交易电量的速度越慢。

5 结 论

本文针对现有电力市场机制下自备热电厂调峰权存在较大交易空间,基于自备电厂未来的发展场景,提出了考虑调峰补偿的日前自备热电厂和风电场调峰权交易方法。基于合作博弈理论,以调峰权交易前后收益之差最大为目标,建立了交易主体数量和交易电量的优化模型,采用了改进Shapley值对联盟总效益进行了分配,并通过算例验证了模型的正确性。算例结果表明:

(1)热电机组通过电锅炉和蓄热罐协同供热,可释放其调峰空间,有效缓解冬季供暖期风电消纳的难题。在调峰权交易主体的计划出力形成的边界范围内,消纳弃风电电量的多少取决于联盟的合作剩余。

(2)在弃风空间内,随着碳交易价格的升高,调峰权交易带来的碳减排收益在联盟效益结构中的重要性逐渐提高,其呈现为梯形上升的趋势。

(3)本文从绿色环保、成本、调峰三个方面量化了各交易主体为联盟效益提供的贡献,由于各成员的交易电量与其贡献相关,因此热电机组间和风电间的利益分配与交易电量成正比。