基于地區(qū)功率平衡的新能源最大接納能力評(píng)估

張?jiān)鰪?qiáng)，沈 超，付高善，李永剛

（1．國(guó)網(wǎng)新疆電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，新疆烏魯木齊 832001；2．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定 071003）

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基于地區(qū)功率平衡的新能源最大接納能力評(píng)估

張?jiān)鰪?qiáng)1，沈 超2，付高善1，李永剛2

（1．國(guó)網(wǎng)新疆電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，新疆烏魯木齊 832001；2．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定 071003）

張?jiān)鰪?qiáng)，沈 超，付高善，等．基于地區(qū)功率平衡的新能源最大接納能力評(píng)估［J］．河北工業(yè)科技，2016，33（2）：120－125．

ZHANG Zengqiang，SHEN Chao，F(xiàn)U Gaoshan，et al．Renewable power accommodation capability evaluation based on regional power balance［J］．Hebei Journal of Industrial Science and Technology，2016，33（2）：120－125．

摘 要：新能源出力具有的隨機(jī)波動(dòng)性特點(diǎn)，使其不能像常規(guī)電源一樣輸出穩(wěn)定可控的功率。大規(guī)模新能源并網(wǎng)必然會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著新能源裝機(jī)容量的快速增長(zhǎng)，為了使新能源的建設(shè)速度與電網(wǎng)建設(shè)及負(fù)荷發(fā)展相適應(yīng)，減少棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，對(duì)當(dāng)前階段的新能源接納水平做出準(zhǔn)確的評(píng)估顯得尤為重要。以某省份實(shí)際運(yùn)行情況為例，考慮了調(diào)峰、網(wǎng)架輸送能力等制約新能源接納能力的主要因素，提出了一種基于省內(nèi)各地區(qū)功率平衡的最大新能源接納能力評(píng)估方法，為各地區(qū)新能源的裝機(jī)規(guī)模與建設(shè)時(shí)序提供參考。

關(guān)鍵詞：風(fēng)能；地區(qū)功率平衡；接納能力；粒子群算法；評(píng)估方法

風(fēng)電、光伏等新能源被稱(chēng)為21世紀(jì)的能源，被世界各國(guó)作為未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要能源之一。中國(guó)政府提出，到2020年，爭(zhēng)取非化石能源占一次能源消費(fèi)比例達(dá)到15％，新能源將在中國(guó)能源結(jié)構(gòu)中占有重要地位，也將在電源結(jié)構(gòu)調(diào)整中起到關(guān)鍵作用［1］。由于新能源出力、固有的隨機(jī)性和波動(dòng)性特點(diǎn)，大規(guī)模新能源并網(wǎng)必然對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)挑戰(zhàn)［2］，而風(fēng)電的反調(diào)峰特性，更是給系統(tǒng)調(diào)峰帶來(lái)更大的壓力［3］。之前的大部分計(jì)算新能源接納能力的文獻(xiàn)在考慮常規(guī)機(jī)組出力時(shí)都是以全網(wǎng)內(nèi)單臺(tái)火電機(jī)組出力為變量，但是當(dāng)火電機(jī)組數(shù)量很多時(shí)計(jì)算相對(duì)繁瑣，而且得出的結(jié)果往往是全網(wǎng)接納新能源的總量，這對(duì)于各地區(qū)新能源裝機(jī)規(guī)模發(fā)展沒(méi)有太大的參考意義。文獻(xiàn)［4］考慮了電網(wǎng)調(diào)峰能力、聯(lián)絡(luò)線(xiàn)調(diào)節(jié)率及系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用等因素，得出了全年內(nèi)風(fēng)電接納能力與棄風(fēng)電量比。文獻(xiàn)［5］建立了一種電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，該模型利用隨機(jī)優(yōu)化理論，在考慮了常規(guī)的安全運(yùn)行約束后還把系統(tǒng)備用容量分為事故備用容量與自動(dòng)發(fā)電控制容量。文獻(xiàn)［6］在計(jì)算風(fēng)電接納能力時(shí)主要分析了調(diào)峰約束對(duì)接納風(fēng)電的制約，而沒(méi)有充分考慮聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率約束對(duì)風(fēng)電送出的影響。文獻(xiàn)［7］評(píng)估了大規(guī)模風(fēng)電并入電網(wǎng)后的調(diào)峰充裕性，得出系統(tǒng)調(diào)峰需求曲線(xiàn)，但在評(píng)估過(guò)程中沒(méi)有考慮檢修備用。文獻(xiàn)［8］對(duì)調(diào)峰原理和不同類(lèi)型的電源特性進(jìn)行了分析，評(píng)估了風(fēng)電并入電網(wǎng)后的系統(tǒng)調(diào)峰能力。文獻(xiàn)［9］介紹了大容量光伏接入電網(wǎng)后系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能的變化，并分析了光伏外送的關(guān)鍵技術(shù)。文獻(xiàn)［10］從國(guó)家政策及光伏對(duì)環(huán)境的影響方面闡述了未來(lái)光伏發(fā)展的前景。文獻(xiàn)［11］從光伏有效利用的角度設(shè)計(jì)一種提高光伏吸收效率的系統(tǒng)。文獻(xiàn)［12］從調(diào)峰及電網(wǎng)輸送能力兩方面因素對(duì)風(fēng)電消納能力進(jìn)行分析，并提出一些提高風(fēng)電消納能力的措施。

到目前為止，大部分文獻(xiàn)在做新能源接納能力評(píng)估時(shí)都是對(duì)風(fēng)電和光伏分別進(jìn)行計(jì)算［13－15］，而且在處理傳統(tǒng)電源出力時(shí)總是以單臺(tái)火電［16－19］或水電機(jī)組出力作為一個(gè)變量，這使得變量很多，計(jì)算不便，且得到的結(jié)果只是某個(gè)區(qū)域總的接納量。本文在考慮了目前的系統(tǒng)調(diào)峰能力，地區(qū)之間傳輸線(xiàn)輸送能力等約束下，將整個(gè)區(qū)域劃分成幾個(gè)地區(qū)，提出一種基于地區(qū)功率平衡的新能源接納能力評(píng)估方法，在得到各地區(qū)可接納新能源裝機(jī)容量的同時(shí)，得出限制提高新能源接納能力的線(xiàn)路，為以后的電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃提出建議。

1 新能源最大接納能力評(píng)估方法建模

本文建立的模型以系統(tǒng)可接納的新能源最大值為目標(biāo)，將整個(gè)區(qū)域分成13個(gè)地區(qū)，以單個(gè)地區(qū)為單位，綜合考慮每個(gè)地區(qū)的風(fēng)電、光伏、火電和水電裝機(jī)容量，將各種類(lèi)型的電源出力作為一個(gè)變量參與到地區(qū)功率平衡中，同時(shí)將每個(gè)地區(qū)與周?chē)貐^(qū)的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的傳輸功率作為變量也參與到各地區(qū)功率平衡中，這樣就把各個(gè)地區(qū)通過(guò)地區(qū)間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)聯(lián)系在一起，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)區(qū)域的功率平衡。圖1為13個(gè)地區(qū)之間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圖。

圖1　地區(qū)之間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圖Fig．1 Power network of tie－lines between regions

模型的目標(biāo)函數(shù)用式（1）表示：

式中：pi＿pv，pi＿wind分別為地區(qū)i的光伏與風(fēng)電出力值，N為分成的地區(qū)數(shù)。

在計(jì)算過(guò)程中模型考慮以下約束條件。

1）各地區(qū)功率平衡約束

式中：N為分成的地區(qū)數(shù)；pi＿fire，pi＿water，pi＿pv，pi＿wind分別為地區(qū)i的火電、水電、光伏、風(fēng)電出力值，pi＿load為地區(qū)i的負(fù)荷為地區(qū)i與周?chē)貐^(qū)功率交換值，ki為地區(qū)i與周?chē)貐^(qū)相關(guān)的傳輸線(xiàn)條數(shù)。

2）旋轉(zhuǎn)備用容量約束

系統(tǒng)備用容量包括負(fù)荷備用、檢修備用、事故備用，另外由于新能源出力的不確定性，當(dāng)把新能源出力加入到系統(tǒng)功率平衡中以后，必然會(huì)加大對(duì)系統(tǒng)備用容量的需求，如式（3）所示：

式中：Si為地區(qū)i需要的系統(tǒng)備用容量；pimax＿load為地區(qū)i預(yù)測(cè)最大負(fù)荷，l％為負(fù)荷備用比例，一般取值為2％～5％；s％為事故備用比例，一般取值為5％～10％；pi＿pre為新能源預(yù)測(cè)功率，w％為預(yù)測(cè)的新能源出力誤差對(duì)備用容量的需求；pr為檢修備用容量，視情況需要設(shè)置。

3）各地區(qū)電源出力約束

電源出力包括每個(gè)地區(qū)的火電、風(fēng)電、光伏和水電出力，其中火電出力為考慮旋轉(zhuǎn)備用后的出力約束，水電出力根據(jù)計(jì)算時(shí)段按照各地區(qū)水電裝機(jī)容量的一定比例出力。

式中：pi＝［pi＿firepi＿waterpi＿pvpi＿wind］T為第i個(gè)地區(qū)電源出力向量，pi＿fire，pi＿water，pi＿pv和pi＿wind分別為該地區(qū)火電、水電、光伏和風(fēng)電出力值；pi＿down＝［pid＿firepid＿waterpid＿pvpid＿wind］T為電源出力下限量，pid＿fire，pid＿water，pid＿pv和pid＿wind分別為火電、水電、光伏和風(fēng)電出力下限值；pi＿up＝［piu＿firepiu＿waterpiu＿pvpiu＿wind］T為電源出力上限向量，piu＿fire，piu＿water，piu＿pv和piu＿wind分別為火電、水電、光伏和風(fēng)電出力上限值。

4）各地區(qū)之間的傳輸線(xiàn)容量約束

傳輸線(xiàn)包括13個(gè)地區(qū)之間的38條線(xiàn)路，所有線(xiàn)路的傳輸容量滿(mǎn)足以下約束：

式中：pi＿line＝［pi1＿linepi2＿line…piki＿line］T為地區(qū)i與周?chē)嚓P(guān)地區(qū)的傳輸線(xiàn)功率輸送值向量，ki為地區(qū)i與周?chē)貐^(qū)相關(guān)的傳輸線(xiàn)條數(shù)，i＝N；pid＿line，piu＿line分別為地區(qū)i與周?chē)貐^(qū)相關(guān)的傳輸線(xiàn)容量下限和上限向量，總的傳輸線(xiàn)條數(shù)為

2 基于粒子群優(yōu)化算法的模型求解

本文采用粒子群算法結(jié)合可行化調(diào)整機(jī)制求解模型，通過(guò)一定次數(shù)的迭代尋優(yōu)得出可接納的新能源最大值。

2．1 粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介

粒子群優(yōu)化算法的提出是受鳥(niǎo)群捕食行為啟發(fā)，之前的許多文獻(xiàn)都對(duì)粒子群算法原理有了比較詳盡的介紹，本文不作過(guò)多敘述，只列出相關(guān)的算式。

粒子速度更新公式為

粒子位置更新公式為

Vi＝［Vi1，Vi2，…，Vin］為粒子i的速度；Xi＝［Xi1，Xi2，…，Xin］為粒子i的位置；ω為慣性權(quán)重，通過(guò)改變?chǔ)刂荡笮】刂屏Ｗ釉诰植颗c全局范圍內(nèi)的搜索能力；c1，c2為學(xué)習(xí)因子；r1，r2為0到1之間的隨機(jī)數(shù)；pbesti為粒子i歷史上最好位置；Gbest為全局粒子歷史最好位置。

2．2 可行化調(diào)整機(jī)制處理等式約束條件

高維數(shù)、多約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化問(wèn)題，迭代過(guò)程中常常無(wú)法嚴(yán)格滿(mǎn)足等式約束，在本例中，地區(qū)之間的功率平衡涉及到等式約束問(wèn)題。本文引入可行化調(diào)整機(jī)制解決模型中的等式約束問(wèn)題，現(xiàn)簡(jiǎn)單介紹如下：將粒子在迭代過(guò)程中尋得的不滿(mǎn)足等式約束的解向量的各元素在搜索范圍內(nèi)浮動(dòng)，浮動(dòng)值由違反等式約束的程度和各維變量的可松弛度確定，可松弛度為粒子當(dāng)前值與其上（下）限取值范圍的差值。

對(duì)于本文中的模型，具體描述如下：對(duì)于（ki＋4）維變量pi＝［pi1pi2pi3…pi（ki＋4）］T按式（6）、式（7）求出其與上（下）限的差值：pi＿load時(shí)，不可行解向量Hi與等式約束相違背的程度為將其按照各維變量可松弛度的大小分配給各維變量，可得各維變量的浮動(dòng)值則得到經(jīng)可行化調(diào)整后的解為

此解必然滿(mǎn)足等式約束。

采用粒子群算法求解模型的流程圖如圖2所示。

3 算例分析

為驗(yàn)證建立模型的可行性，本文以某省電網(wǎng)為例，計(jì)算該省各地區(qū)新能源消納能力。以該省冬季某典型日負(fù)荷為例，預(yù)測(cè)到該典型日最大負(fù)荷值為20 119MW，另外該省固定外送功率為4 000MW，最大負(fù)荷時(shí)各地區(qū)相應(yīng)的負(fù)荷值如表1所示。根據(jù)該省實(shí)際運(yùn)行情況，安排開(kāi)機(jī)方式時(shí)，冬季水電出力按總裝機(jī)容量的40％參與平衡，風(fēng)電按總裝機(jī)容量的5％參與功率平衡，光伏不參與。總備用容量按最大負(fù)荷的12％計(jì)算，以此計(jì)算得出火電的開(kāi)機(jī)容量為24 144MW。

在本例中，算法按如下參數(shù)設(shè)置：粒子群體規(guī)模n＝100，迭代次數(shù)T＝100，學(xué)習(xí)因子c1＝c2＝2，最小慣性權(quán)重ωmin＝0．4，最大慣性權(quán)重ωmax＝0．9。各地區(qū)電源的裝機(jī)容量如表2所示，各地區(qū)之間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的功率傳送限額如表3所示。

圖2　算法流程圖Fig．2 Algorithm flow chart

表1　各地區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)值Tab．1 Forecast load value of all regions

表2　各地區(qū)電源裝機(jī)容量Tab．2 Installed capacity of all regions

表3　各地區(qū)間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)傳輸功率極限值Tab．3 Transmission power limit of tie－lines between regions

經(jīng)過(guò)100次迭代后得到全網(wǎng)最大新能源接納量為8 604MW，如圖3所示，新能源接納量最大時(shí)各地區(qū)風(fēng)電與光伏出力值如表4所示。

圖3　最優(yōu)值曲線(xiàn)Fig．3 Optimal value curve

地區(qū)之間的功率輸送值如表5所示，為了清楚地看出各條線(xiàn)路的負(fù)載情況，本文求出各條線(xiàn)路輸送功率占穩(wěn)定限額的比例，如表6所示。

表4　各地區(qū)風(fēng)電與光伏出力值Tab．4 Wind and solar power output of all regions

表5　各條線(xiàn)路傳輸功率值Tab．5 Transmission power value of all tie－lines

表6　各條線(xiàn)路傳輸功率值占穩(wěn)定限額的比例Tab．6 Ratio of transmission power value to stability limit of all tie－lines

從表4可知各地區(qū)可接納的新能源出力值，再用該值除以一定的有效容量系數(shù)就可以得到各地區(qū)可接納的新能源裝機(jī)容量。

從表6中看出，5，14，15，17，20，27，28，29號(hào)線(xiàn)路的傳輸功率值達(dá)到了穩(wěn)定限額，對(duì)此，由于算法的目標(biāo)函數(shù)是使得新能源接納能力達(dá)到最大，算法中的各個(gè)變量也必然會(huì)向著新能源消納量最大的方向移動(dòng)，對(duì)于達(dá)到穩(wěn)定限額的線(xiàn)路可以認(rèn)為這些線(xiàn)路傳輸容量不足，當(dāng)加大這些線(xiàn)路的傳輸功率時(shí)，將有利于接納更大容量的新能源。

4 結(jié) 論

本文提出的方法以各地區(qū)功率平衡為基礎(chǔ)，考慮了地區(qū)之間的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)傳輸功率約束，不僅獲得了各地區(qū)的新能源接納量，還得到了在獲取最大新能源接納量時(shí)地區(qū)之間傳輸線(xiàn)中限制新能源接納能力提高的線(xiàn)路，為以后的電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)與新能源的裝機(jī)規(guī)模作參考。

本研究中提出的方法可為相關(guān)部門(mén)制定新能源發(fā)展規(guī)模提供分析手段，但分析結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴(lài)于各地區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)度和電源與網(wǎng)架建設(shè)進(jìn)度；本文模型只是獲得可能限制新能源接納能力提高的線(xiàn)路，而對(duì)于這些線(xiàn)路擴(kuò)容后對(duì)新能源接納能力有多大程度的提高沒(méi)有進(jìn)一步的分析，這將在以后的研究中繼續(xù)討論。

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Renewable power accommodation capability evaluation based on regional power balance

ZHANG Zengqiang1，SHEN Chao2，F(xiàn)U Gaoshan1，LI Yonggang2
（1．State Grid Xinjiang Economic Research Institute，Urumqi，Xinjiang 832001，China；2．School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding，Hebei 071003，China）

Abstract：Due to the stochastic volatility，not like conventional power supply，the renewable power doesn＇t output stable and controllable power．Large－scale integration of renewable power will inevitably bring security risks to the stability of power system．With the rapid growth of renewable power installed capacity，it is very important to accurately evaluate the renewable power accommodation capability，matching the renewable power construction speed with the power grid development and the load development，and reducing wind power and solar power curtailment．Taking actual running condition in one province as example，considering the primary factors affecting renewable power accommodation capability such as peak－load regulation and grid transmission capacity，this paper proposes a renewable power accommodation capability evaluation method based on regional power balance in the province．It can provide a reference for installed capacity and construction sequence of renewable power in other provinces．

Keywords：wind energy；regional power balance；accommodation capability；particle swarm optimization；evaluation method

中圖分類(lèi)號(hào)：TM715

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10．7535／hbgykj．2016yx02005

通訊作者：李永剛教授。E－mail：lygzxm0＠163．com

作者簡(jiǎn)介：張?jiān)鰪?qiáng)（1979—），男，陜西西安人，工程師，碩士，主要從事電力系統(tǒng)自動(dòng)化等方面的研究。

基金項(xiàng)目：國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目（5230JY14003R）

收稿日期：2015－11－01；修回日期：2015－12－19；責(zé)任編輯：李 穆

文章編號(hào)：1008－1534（2016）02－0120－06