考虑电压支撑强度约束的区域新能源出力分布优化方法

张汉花,薛飞,李宏强,吴玫蓉,顾文波

(国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,宁夏 银川 750011)

0 引 言

随着碳达峰碳中和目标的提出和持续推进,新能源发电将继续保持快速发展的态势。在新能源优势地区建设大规模新能源基地,并经特高压直流输电远距离输送至负荷中心成为新能源开发利用的重要形式[1-3]。大规模新能源经直流送出时,直流送出线路发生换相失败或直流闭锁故障后,电网出现大量无功盈余,造成直流送端交流系统暂态过电压[4],引起风电、光伏等电力电子设备电压超过其耐受能力,继而引发新能源大规模脱网等连锁故障,严重威胁系统安全稳定运行,系统过电压问题已严重制约新能源消纳及特高压直流输电能力。另外,随着大型“沙戈荒”基地的建设,新能源开发逐步向边远地区延伸,局部地区新能源占比过高,出现新能源接入规模与交流系统强度不匹配的情况。当交流系统无法提供可靠电压支撑时[5-6],容易引发新能源发电设备锁相同步失稳、振荡失稳等风险[7]。

电网电压支撑强度表示电力系统遭受扰动后系统维持电压稳定的能力,提升直流送端系统的电压支撑强度可以有效降低交直流故障下的系统暂态过电压幅值[8-9],从而提高直流输电系统送电能力及新能源消纳能力。短路比(short circuit ratio,SCR)是一种直观简单,能够反映系统电压支撑强度的指标,交流系统越强,短路比越大,系统故障后的暂态过电压水平越低。对于多场站新能源接入系统,因其覆盖范围广、落点多且电压等级较低,其短路比计算与传统多馈入直流系统存在较大的差别,文献[10]提出了场站位置相关短路比指标(site-dependent short circuit ratio,SDSCR),文献[11]给出了计及新能源多场站间相互影响的新能源多场站短路比(multiple renewable energy stations short circuit ratio,MRSCR)定义,因其充分考虑了各新能源馈入支路电气量幅值、相位差异,并可计及新能源发电设备的无功影响,适用于多种场景的新能源接入系统电压支撑强度的评价。

提高系统电压支撑强度可以通过网架结构优化无功补偿配置等规划层面提升交流系统的强度。文献[12]通过协调换流站滤波电容器和调相机的无功规划,改善了系统暂态过电压水平。文献[13]通过合理开断受端电网线路,提高直流多馈入短路比,从而提升直流系统输电能力。还可从优化系统运行方式等运行层面解决文献[14]对传统新能源场站等比例出力分配原则计算方法进行改进,提出一种以运行广义短路比最大为目标的新能源集群并网出力优化调度方案。目前从优化运行层面提升系统电压支撑强度研究较少,且依据新能源多场站接入系统电压支撑强度约束下的新能源出力分布与接纳规模的相关研究尚属空白。为此,依据文献[11]提出的新能源多场站短路比指标,提出一种区域新能源出力优化算法,以提升区域新能源消纳水平。

首先,简要阐述了新能源多场站短路比指标的计算方法,并推导了新能源出力优化原理,从满足新能源多场站短路比约束条件出发,建立了新能源出力优化约束问题的实施框架;其次,提出基于模拟退火算法的新能源出力优化方法;最后,以某省级电网为例,仿真验证所提算法对提升区域电网新能源消纳能力的效果。

1 新能源多场站短路比指标

1.1 新能源多场站短路比

图1 高比例新能源接入系统简化模型

依据文献[11],当X/R≥10时,新能源发电设备i并网母线处的多场站短路比MRSCRi可表示为

(1)

式中:Saci表示第i个新能源并网母线的短路容量,Saci=|UNiUi/Zeqii|;UNi为第i个并网母线节点标称电压;Ui为节点实际运行电压;Zeqij为新能源并网母线处的交流电网等值阻抗矩阵Zeq的第i行、j列元素;∏ij为新能源并网母线i和j之间的功率折算因子,ij=ZeqijUi/ZeqiiUj。

若进一步假设Ui=Ui=1,则式(1)可简化为

(2)

式中:λij是新能源并网母线i和j之间的功率折算因子,λij=|Zeqij/Zeqii|。

1.2 新能源出力优化的原理

由式(1)可以看出,MRSCRi主要受节点处的短路容量影响,同时也与各新能源场站的有功出力、节点运行电压以及等值阻抗有关。新能源场站的有功出力、节点运行电压是系统运行层面的重要参数,通过优化上述参数,可以实现运行层面提高MRSCRi。对式(2)求导可得

(3)

由式(3)可知,上述表达式是恒小于0的值,表明随着新能源场站的并网有功功率的增大,节点MRSCRi逐步降低,考虑地区天气因素,新能源场站达到的最大有功功率小于额定功率PNREi。以西北地区为例,综合历年风光运行特性,一般风电最高同时率为0.7,光伏最高同时率为0.8。另外,式(3)表明,∂MRSCRi/∂PREi与PREi成正比,虽然降低新能源场站的并网有功功率可以增大MRSCRi,但当功率降低到一定水平后,功率对于MRSCRi的敏感性逐步削弱,通过优化功率提升MRSCRi效果减弱。

2 多约束下新能源出力分布优化问题

将多场站短路比作为新能源出力优化问题的主要约束条件,以区域电网内各新能源机组出力为决策变量,以优化出力分布为手段,以最大化区域电网新能源总出力为目标,可以构建求解约束优化问题的基本框架。

约束优化问题的目标函数,即区域内新能源机组总出力为

(4)

在这一优化问题中,存在2个约束条件:一是电网电压强度评价指标约束;二是区域新能源机组出力范围约束。

1)电网电压强度评价指标约束。根据《电力系统安全稳定计算规范》(GB/T 40581—2021)[15]要求,新能源发电单元升压变低压侧的多场站短路比不应低于1.5,使用多场站短路比作为电网电压强度指标时,多场站短路比不应小于1.5。

2)新能源机组出力约束。新能源机组存在本身的固有功率上限PREi_max,同时电网各区域在规划、运行等计算场景中,对应着不同的天气、计算边界条件等因素约束的新能源机组i出力上限Pilim_up,及下限Pilim_low,对机组i而言,应有

PREi lim_low≤PREi≤PREi lim_up

(5)

结合目标函数、电网电压强度评价指标约束条件以及区域新能源机组出力范围约束条件,形成求解区域新能源出力优化问题的表达式:

基于此式提出求解区域新能源出力分布优化问题遵循的基本框架,如图2所示。

图2 区域新能源出力分布优化问题求解基本框架

首先,采集电力系统拓扑结构、各新能源机组有功功率值、功率折算因子和等值阻抗矩阵等基本信息,并检查系统节点电压、线路功率及变压器上下网功率,确保电网潮流分布的合理性;其次,结合各地区新能源发电设备出力特性,确定各机组出力约束条件,形成如式(6)的约束优化表达式;最后,基于当前各新能源发电设备功率分布计算各机组MRSCR值,并判断是否满足约束条件,如果满足约束条件则获得约束优化的求解结果;如果不满足,则在约束条件内对区域新能源进行出力调整,并反复循环迭代,以使得出力分布最终更趋近于优化目标,并获得符合目标的出力分布。

3 基于模拟退火算法的出力优化方法

模拟退火算法是模拟晶体退火过程的1种基于概率的随机寻优算法,因熔融金属中粒子的统计力学问题与复杂组合最优化问题的求解过程具有相似性而被广泛应用。模拟退火算法的核心是Metropolis准则的采用,其优势在于在物体降温过程中除了接受优值,还会根据温度变量产生的概率而接受较差的值,从而增大算法在寻优过程中跳出局部优解的概率[16]。理论证明只要模拟过程足够充分,模拟退火算法就可以以概率1收敛到全局最优解[16]。实际上很难做到使退火过程模拟足够充分,但即便模拟过程不太充分,通常也能够找到接近全局最优解的次最优解。

基于模拟退火算法的区域电网新能源出力分布优化流程,如图3所示。

图3 基于模拟退火算法的区域电网新能源出力分布优化流程

1)设定最高温度Tmax、最低温度Tmin和降温速率Rde,并令初始温度T=Tmax。其中降温速率Rde<1,通过经验设置Tmax,可以控制退火的快慢。

2)对于给定的出力分布方式,使用排序算法将所有新能源机组的多场站短路比优化到满足设备最低安全运行标准,并以此时的出力分布为初始状态。其中排序算法是指按照多场站短路比对各新能源机组进行排序,对最大的N个新能源机组在对应的出力约束范围内逐次提升出力,对最小的N个新能源机组在对应的出力约束范围内逐次降低出力,直至所有机组的多场站短路比满足不低于1.5要求。各新能源场站多场站短路比对于并网有功功率敏感性不同,对于接入极弱交流网架的新能源场站,即便有功出力下降为零,仍然存在多场站短路比不满足要求的情况,此时需要从网架结构补强、加装分布式调相机等规划层面提升多场站短路比。本文为保证算法的收敛性,剔除了5%以内对出力优化不敏感的机组,并对其出力不进行优化。

3)为每台机组赋予随机微小扰动ΔPi,Prandom为设定的单次最大微小扰动量绝对值,则ΔPi的取值范围为[-Prandom,Prandom]。

4)判定获得随机扰动后的状态是否同时满足约束条件以及Metropolis准则,若同时满足,则更新这组扰动后的状态;否则,不更新状态并返回第三步。

每次更新状态后,更新温度T=T×Rde。随着状态的改变会持续降温,降低至最低温度之前,有T>Tmin,则返回第三步;循环第三步和第四步,直至出现T≤Tmin,则输出状态,并视为一组优化结果。

4 算例验证

4.1 某省级电网情况

为高效开发利用新能源,该省将投运1条以输送大型沙戈荒新能源为主的特高压直流。由图4可以看出,该特高压直流近区电源以大规模集中并网光伏、风电为主,局部新能源装机占比超过80%,且缺乏大容量火电机组支撑,系统电压支撑能力相对较弱。

图4 某省级电网局部接线

4.2 多场站短路比的新能源出力受限情况

结合新能源最大发电能力历史情况,考虑区域新能源大发方式,光伏同时率0.8,风电同时率 0.7,预计2025年该省全网新能源总出力39 354 MW,此时各新能源场站机端多场站短路比区间为0.769～2.701,其中仅有14.6%机组多场站短路比不低于1.5,其余机组均未达标,以特高压直流近区的配套新能源为例,E一、二、三、四、五新能源机端多场站短路比仅为1.1左右,如表1所示。

表1 某直流近区新能源多场站短路比及暂态压升情况

由于特高压直流近区新能源多场站短路比小于1.5,交流网架电压支撑能力薄弱,系统发生交直流故障后,造成换流站及近区新能源暂态过电压超过设备耐压能力,严重制约了该省特高压直流送电能力及新能源消纳能力。以该省变电站SP至换流站两回750 kV输电线路发生同杆N-2故障为例,近区新能源机端暂态压升达到0.4 p.u.,如表1所示,新能源短路比越小,暂态过电压问题越严重。针对短路比低于1.5的情况,运行中通常按照新能源发电设备额定容量等比例降低各场站新能源出力,以满足多场站短路比大于1.5的要求。

4.3 基于模拟退火算法的新能源出力优化

对于上述新能源最大发电方式,应用模拟退火算法进行新能源出力优化,并设定初始温度T=200,最小温度Tmin=0.1,降温速率Rde=0.9,Prandom=1 MW,结合该省新能源出力特性,对于风电机组Pilim_up=0.7PNRE i,光伏机组Pilim_up=0.8PNRE i,风电光伏Pilim_low=0 MW。图5为采用排序算法及模拟退火算法后,各新能源机组多场站短路比的对比图可以看出,初始方式下电网内大部分机组多场站短路比低于1.5,应用排序算法及模拟退火算法后,各机组多场站短路比均满足大于1.5的要求,实现了区域内所有新能源机组的多场站短路比均满足设备最低安全运行标准的目标。另外,对比2种算法下机组多场站短路比分布,可以看出排序算法下各机组多场站短路比高于1.5的情况较多,机组出力没有得到充分利用,而模拟退火算法下机组多场站短路比接近1.5临界值要求,机组出力得到了最大化利用。

图5 不同算法下新能源机组多场站短路比分布

图6为采用排序算法及退火算法后,各新能源机组有功出力分布。可以看出,排序算法下为满足所有机组多场站短路比大于1.5要求,各新能源机组出力处于较低水平,而模拟退火算法下各机组出力得到了充分利用,在满足多场站短路比最低要求的情况下实现了区域新能源出力的最大化。

图6 不同算法下新能源机组有功出力分布

表2为不同算法下该省新能源整体消纳能力的对比情况,采用等比例降低新能源出力方法,新能源消纳能力为17 431 MW;采用排序算法,新能源消纳能力提升至20 533 MW,提升18%;而采用模拟退化算法,新能源消纳能力提升至30 752 MW,提升76%,提升效果显著。

表2 不同算法下新能源消纳能力对比

5 结 论

基于新能源多场站短路比指标,分析了优化新能源出力对提升系统电压支撑强度的可行性。以新能源多场站短路比为主要约束,构建了区域新能源出力优化问题基本框架,并提出了基于模拟退火算法的区域新能源出力优化算法。

通过某省级电网典型算例的仿真验证,表明基于模拟退火算法的区域新能源出力优化算法能够显著提升区域电网新能源消纳能力,相较于传统基于额定装机容量的等比例降低新能源出力的方法具有明显优势,可以改善新能源受限情况,并提升系统电压支撑强度。