煤电厂调峰收益优化算法与实践探究

摘要：近年来，由于能源战略的持续改革，低碳和无碳等清洁能源发展迅猛。传统发电厂为适应降低碳排放的要求，发电机组的深度调峰成为新常态。针对某省份的电力辅助服务交易条例进行了阐释，并构建了数据模型库。通过对多级发电单元参与深度调频市场的成交数据进行大规模数据研究，最终推出了一种计算火力发电单元投入电力调频辅助服务所涉及的成本及利润的数学模型，期望为行业人士提供决策依据。

关键词：煤电厂调峰收益优化算法应用实践

中图分类号：TM621

OptimizationAlgorithmandPracticalExplorationofPeakShavingRevenueinCoal-FiredPowerPlants

ZHANGJinhui

SStateEnergyGroupHenanElectricPowerCo.，Ltd.，Zhengzhou，HenanProvince，450000China

Abstract：Inrecentyears，duetothecontinuousreformofenergystrategy，cleanenergysuchaslow-carbonandcarbon-freehasdevelopedrapidly.Inordertomeettherequirementsofreducingcarbonemissions，thetraditionalpowerplantshavemadedeeppeakshavingofgeneratorunitsthenewnorm.Inthispaper，theregulationsofelectricauxiliaryservicetradinginacertainprovinceareexplained，andthedatamodelbaseisconstructed.Byconductinglarge-scaledataresearchonthetransactiondataofmultistagepowergenerationunitsparticipatingindeepfrequencymodulation（FM）market，thispaperfinallyintroducesamathematicalmodeltocalculatethecostandprofitinvolvedinpowerFMauxiliaryserviceofthermalpowergenerationunits，hopingtoprovidedecision-makingbasisfortheindustry.

Keywords：Coal-firedpowerplant;Peakshavingrevenue;Optimizationalgorithm;Algorithmpractice

近年来，随着能源需求增加和环保压力增大，新能源发电装机占比不断增大。新型能源的波动性及常规燃煤电站装备比例和运行时间的年年减少，这与当前电网调节高峰时段等支持功能主要依赖燃煤发电机组的事实形成了明显的对照，致使供电系统、能源生成以及电力消费之间的协同作业遭遇重大考验[1]。调节电力供需平衡的辅助服务市场涵盖了深层次的发电机组调节交易以及火力发电厂的紧急开停市场等活动。在此过程中，通过减少火力发电机组的功率输出，深层次的调峰交易致力于缓解因风能与太阳能扩张而产生的风电和光伏过剩问题，并为新型能源的吸纳创造了必要条件。

1火电机组调峰发展现状

在电能供应体系的辅助功能中，根据负载变更的程度，调峰作业可分为常规调节与补偿性调节。接入电网的火力发电机组需依照《双重规定》的规范，依据其发电能力参与到电力系统的峰值调控中。基于此，联网运行的发电装置必须提供的一项辅助服务是基础的负荷调节。对于接入电网的发电设备来讲，调控其开关运行以平衡电力需求的行为称为有偿调峰，这包括基础的功率调整及进一步的深入调节[2]。通过调节联网的发电单元，有效完成了电网中负荷高峰的削减和低谷的补充。

随着新型能源发电占比逐渐提高，联网发电单元的调频性能同样映射出电网系统吸纳新能源接入发电的能力。发电网络的构架差异以及系统吸纳能力的不一致，导致采用多样化的调频操作模式。在能源供给结构以火力发电为主导、电力来源波动较小时，日间用电高峰与低谷差异可通过实行双班作业并减少蒸汽负荷运行来有效应对；对此，通常依赖那些容量不大但启动和停止灵活的发电单元来满足用电需求。这两个办法各具特色，在特定阶段它们同样成了我国调节电力峰谷差距的主要策略之一。伴随着我国在电能领域政策的实施与技术的提升与壮大，国内电网系统逐渐步入了宽广的电力网络和超高压的新纪元，容积庞大、性能指标先进的燃煤发电机组数量稳步增长，同时风力发电和太阳能发电等替代能源接入电网的份额持续攀高，这改变了电源的构成并导致电力系统的波动性增强[3]。这两个峰值调整方法难以匹配现行电网的特性，很少被采纳。处于如此环境下，使得高参数燃煤电站以低负荷运作进行调频调峰成为相对主流的方法，此举不仅安全可靠，而且经济高效，且具备直观和灵敏的优势。

在中国北方，对火力发电机组调节灵活性的研究与试验项目已经吸引了广泛关注[4]。对燃煤发电机组的调节峰值性能展开探究和优化，主要专注于实现锅炉在低载荷下的稳定燃烧与主辅机的协同发展，审查影响燃煤发电机组深度调峰的各种因素，并对其调峰作业的成本效益进行分析，包括普通机组的周期性开停成本评估；同样结合电力系统的负荷分配、热电联产等视角进行了综合的理论洞察和算法开发研究。目前，采用的调查技术主要包括顺序递增法、直线优化技术、复合整数最优化技术、基因编程技术、仿生免疫技术、模拟神经网络技术、蚁集优化技术和微粒群最优化技术等，旨在增强系统的调节峰值能力。

2煤电厂调峰收益优化算法案例分析

本文以一家热力发电厂作为案例，对其调节负荷产生的经济效益进行了优化算法的研究。该供暖发电厂配备了4个供热机组，全都是高低压联合缸型的机组，其设计状态参数详见如表1所示。

2.1机组热电关系

依照该热力发电厂的供暖工作状况设计图，能够获得发电机组的热电联产负荷曲线，由此推导出调频操作的上限和下限[5]。计算＃１和＃２号热电联产机组的发电功率与抽取凝汽的相关性。发现当抽蒸汽量保持不变时，发电的效率会在发电组的最低发电量和最高发电量间波动，抽取供暖用的蒸汽量增多，相应地发电量就会减少。

依照机组预定的供暖状态，可以获得#3和#4供暖机组发电能力与抽取蒸汽量之间的关系。发现在蒸汽提取量增至特定数额时，发电效能呈现最小水平。进而若持续扩大抽取的蒸汽体积，热电装置的供汽量将呈上升趋势，因此在抽出蒸汽量进一步提升之际，其发电效能亦将步步提升。

依照该火力发电站不同机组规划运行状态下的出力与抽气量之相关性曲线所示，通过数学模型拟合得到的功率特征方程展现如下：

式（1）中：P1、P2、P3、P4分别表示＃1、＃2、＃3及＃4机组各自对应的发电功率，单位为MW；D1、D2、D3、D4分别表示各个机组＃1、＃2、＃3、＃4相对应的抽汽量，单位为t/h。

2.2发电厂机组运作模式

表1为各机组的相关参数。经过关于最简运作模式的实例分析，获悉了该发电厂在各种运行状态下机组最优匹配方案与热电负荷分布的详细情况。参照这家电厂各机组规划的工作状态，可以推断出：当全厂的热能供应量达到1.5×104kJ/h、2.0×104kJ/h、2.5×104kJ/h和3.0×104kJ/h这4个不同级别时，若停止＃3机组的作业，此时，电厂的最低功率输出会低于同时运转4组机组与中止＃2机组作业时电厂的最低功率输出。在整个工厂的总供热量达到3.5×103kJ/h的条件下，4台机组的同时运作构成了该组合中最优的运转搭配。

2.3机组匹配分析

随着供热情情况的不同，发现3种不同机组配置下的整厂深度调峰收益先是上升后下降；而在四台机组的运作之下，整厂深度调峰的总收益于第四工况时触及顶点；而当停止运行#＃2机组后，整厂的深度调峰总收益在＃2工况时达到最高；同样地，停用#＃3机组时，该总收益在第三工况获得最大值。在运行状态一提供供暖时，全工厂调峰效益达到最优需要暂停＃3机组；在运行状态二提供供暖时及运行状态四时，四部机组全面投入时全工厂调峰效益达到最优；而运行状态三的供暖中，中断＃3机组能获得最大的全工厂调峰效益；最后在运行状态五供暖期间，须保持四部机组运作以确保满足供热需求[6-8]。

2.4单一机组的调峰收益

该省的取暖时间通常从11月的中旬持续到＃2年的3月中旬。本研究选定了2020年12月、2021年1—2月这个电站的发电量和调峰记录，以此来分析售电利润和平抑负荷的补偿利润。

依据这家发电厂＃1机组在2019年12月初至月底的抽蒸汽数据显示，日均抽蒸汽量维持在100t。假若依照最低运作模式进行，那么其日均最低发电功率将达到190MW。因此，每小时进行深度调节峰值的补偿利润达到了257.4元。若以每天9h作为深度负荷调整的周期，则日常该调节作用可带来的补偿利润为23166元。于是，该电站在2019年的最后一个月，针对#1发电机组的深层次调频补贴利润达到了718.146万元[9]。

依据这座发电站＃1机组在2020年2月初至月底的供暖数据分析，抽取蒸汽的参数显示，日均抽汽量达到了127t。若采用最节能的操作模式，则其日均最低发电量能够达到185MW，而且每小时深度调峰所带来的额外收益能达到2772元。若设定每天进行深度调峰的时长为九小时，那么该日通过深度调峰能获得的补偿性收入将是24948元。该发电站2月份#1机组实施调频负荷调节后的额外收益高达6985440元。

2.5实际运行的调峰收益

在比较了现实操作条件与预定设计条件后，观察到＃1和＃2机组在实际操作中与设计状态的偏差不大，实际操作在很多处与预设的设计状态相吻合。鉴于工厂中的#3与#4机组正在进行提高背压的改进作业，一旦改进完成，整个工厂#3和#4机组的最低运行输出水平将会下降[10]。通过分析得出，＃3机组在实际操作中与其预设的操作状态存在显著偏差，其实际最低发电量明显低于设计时预定的最低发电量。

3结语

据以上分析，鉴于新能源吸纳及其调峰能力的限制，火力发电设备负责了众多调峰、调频等辅助功能。火力发电装置里，数量不少的供暖系统在采暖季节得同时应对供应热能和发电的双重职责。供暖系统与其固有的热力发电属性的制约，同样为峰值调控造成了极大挑战。在确保满足供暖要求的前提下，增强系统峰值调控性能极为关键。

参考文献

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[5] 朱法华，许月阳，孙尊强，等.中国燃煤电厂超低排放和节能改造的实践与启示[J].中国电力，2021，54（4）：1-8.

[6]邓悦.燃煤机组深度调峰中SCR脱硝智能多点采样系统的应用[J].洁净煤技术，2024，30（S2）：255-259.

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