熱－電聯合機組多時間尺度調峰優化調度模型

王艷陽，劉鑫屏

(華北電力大學控制與計算機工程學院，河北保定071003)

熱－電聯合機組多時間尺度調峰優化調度模型

王艷陽，劉鑫屏

(華北電力大學控制與計算機工程學院，河北保定071003)

針對我國“三北地區”風熱沖突問題，建立了考慮熱－電聯合機組多時間尺度調峰能力的優化調度模型。模型在已有理論基礎上嚴格定義了純凝機組在不同工況下可達到的上下旋轉備用容量限值，充分發揮了純凝機組的可調節靈活性;同時，在供熱機組側加裝儲熱裝置，擴大供熱機組電熱負荷調節范圍，充分發揮了供熱機組的可調度靈活性。所建模型能夠利用純凝機組與供熱機組在時間尺度上的不同特性在一定程度上提高電網對風電消納水平，通過求解實際算例驗證了模型的有效性。

風電消納;熱－電聯合調度;多時間尺度;非線性規劃

0 引言

隨著傳統能源面臨枯竭，環境惡化等問題的凸顯，風能、太陽能等清潔能源的綜合利用越來越受到人們的重視。特別是風力發電，以其成本低、環境效益好的特點成為新能源領域開發程度最高的能源形式。根據中電聯最新數據顯示，2016年底全國并網風電裝機1.5億kW、同比增長13.2%，占總裝機容量比重為9.0%;并網風電發電量同比增長30.1%，設備利用小時1 742 h、同比提高18 h［1］。但是，隨著風電的規模化接入電網，也給電力系統優化調度帶來了一些問題:其一，風力發電的隨機波動性以及反調峰特性影響著電力系統的安全穩定運行;其二，我國“三北”地區風電裝機容量較大，但同時也擁有較高比例的供熱機組。在冬季供暖期供熱機組工作在“以熱定電”模式下，運行負荷普遍較高，同時，風力發電也處于高負荷期，所以，在風電大規模接入的情況下，供熱機組“以熱定電”的工作模式直接導致了大量棄風的產生［2－5］。

為解決“三北”地區“風熱沖突”難題，相關學者作了一定研究。文獻［6］考慮到風電出力的不確定性，建立了基于場景分析的電熱綜合調度模型，并提出一種實用化方法得到了優化后的蓄熱罐運行策略。文獻［7－8］建立了考慮風電并網的熱電聯合機組滾動調度模型，通過改進的聯合優化滾動調度算法驗證了滾動調度策略的有效性。文獻［9］提出在電網末端加裝蓄熱電鍋爐，將棄風電量通過電鍋爐轉化為熱能形式，從而降低棄風率。文獻［10］討論了利用儲熱提高風電接納水平的機理，建立了電熱綜合調度模型，算例分析表明熱電廠可通過合理地配置儲熱有效提高風電消納空間。文獻［11］提出含儲熱熱電聯產機組與電鍋爐協調調度模型，通過解耦熱電耦合約束，提出儲熱裝置與電鍋爐供熱量計算方法，進一步拓展了棄風消納空間，節約了調度成本。

本文在以上研究的基礎上綜合考慮了純凝機組精確可達的可調節靈活性備用以及含儲熱的供熱機組可調度靈活性出力，對區域電網中包含風電場、常規電廠、熱電廠的聯合調度系統做研究，研究思路如下:首先，綜合分析純凝機組可實現的備用容量大小以及加裝儲熱裝置的供熱機組的深度調峰能力，在不同時間尺度上提高電網對新能源的接納能力;其次，建立系統旋轉備用容量模型，以火電機組深度向下調峰能力補償更多的風電上網容量;最后，基于理論分析建立協調優化調度模型，并利用區域電網相關數據對模型進行驗證，對比分析該模型對風電的消納水平。

1 火電機組深度調峰能力分析

1.1 純凝機組深度調峰能力分析

風力發電的隨機不確定性使得電網在制定調度計劃時需考慮一定的旋轉備用容量，而且如何合理地配置旋轉備用容量的大小也影響著電網調度的安全性以及經濟性。文獻［12］指出傳統的離散時間調度模型中有些時段存在對機組可以提供的旋轉備用約束過于嚴格的情況。如果旋轉備用容量約束過于嚴格，則會降低火電機組的深度調峰能力，影響系統經濟性以及對新能源的消納能力。文獻給出了在調度時段中機組精確可達的系統旋轉備用容量上下限的計算方法。本文直接引入精確可達的旋轉備用容量計算定理如下。

定理1:機組i在t時段內的任意時刻k可達到的輸出功率G1，i(k)，其中(t－1)·τ≤k≤t·τ，機組i在該時段可以達到的系統旋轉備用容量上下限為［12］:

式中:G1，i(k)表示純凝機組i(i=1，2，…N)在k時刻的輸出功率，MW;P1，max，i、P1，min，i表示純凝機組i輸出功率的上下限;τ代表調度時段的時長，h;ν1，i表示機組的爬坡率上限，代表機組的最大升降負荷能力;P1，i(t)表示純凝機組i在t時段(t=1，2，…T)的發電量，MWh; u1，i(k)表示純凝機組i在k時刻的輸出功率變化率，MW/h;則G1，i(k)、P1，i(t)、u1，i(k)滿足如下等式關系［12］:

式中:O

－1，i(G1，i，t－1，G1，i，t)和O－

1，i(G1，i，t－1，G1，i，t)表示在t時段開始和結束時刻機組輸出功率已知的條件下，機組在該時段的輸出能量上下限，數學解析表達式如下［12］:

公式(4)～(7)所述在保證了火電機組發電能量可實現［13］的前提下，最大程度地提高了火電機組的深度調峰能力，解決了傳統離散時間建模中的備用約束過于嚴格問題。

1.2 供熱機組深度調峰能力分析

隨著近幾年供熱機組裝機容量不斷增加，供熱與新能源消納之間的矛盾更加突出。而且供熱機組受熱電約束，在冬季供暖期調峰能力差，制約了新能源的大規模接入。我國電力系統中在役供熱機組主要為抽汽式熱電聯產機組，以某300 MW機組為例，其熱電特性曲線如圖1所示［14］。

圖1 熱電聯產機組電熱特性曲線

由曲線分析可知，在純凝工況下汽輪機最大、最小輸出功率分別為300 MW和150 MW，而且最大發電功率隨著供熱抽汽量的增加而減小。隨著供熱功率的增加，機組發電功率調節范圍也逐漸縮小，在折算后的供熱功率為60 MW時發電功率調節范圍達到最小值。

對供熱機組配置儲熱裝置后可解耦“以熱定電”約束，提升機組調峰靈活性。加裝儲熱裝置后的熱電聯產機組特性曲線如圖2所示。從中可以看出，含儲熱熱電聯產機組電熱特性曲線調節范圍由ABCDEA區域擴展為AFGHIDEA區域，相當于AB、BC與CD段向右平移，機組最大供熱功率提高的同時增加了發電功率的調節范圍，從而利用儲熱裝置的補償作用提高了供熱機組的調峰能力。通過發揮供熱機組這部分的調峰能力能夠進一步的提高電網對于風電的消納能力。

圖2 含儲熱熱電聯產機組電熱特性曲線

2 系統備用約束及調度模型構建

2.1 系統備用約束建模

為提高電網對于風電的接納能力，本文提出等效風電計劃出力概念，用P*w，t表示t時段風電的等效計劃出力。等效計劃出力與原計劃出力有如下式關系:

由公式可以看出等效計劃出力在原計劃出力基礎上疊加了spw，t部分，稱之為附加型備用，由t時段火電機組的深度調峰能力提供。spw，t作為下旋轉備用中的一部分能夠有效地降低由于風電或系統負荷預測誤差造成系統頻率過高而造成的危害。這一部分充分發掘了火電機組的深度變負荷能力，拓展了系統提供的下旋轉備用容量的寬度，能夠在更大程度上接受風電并網的容量。

系統旋轉備用中除了考慮發揮機組深度變負荷能力部分，還包括維持系統穩定運行以及平衡風電波動的安全型備用。本文中將保證電網功率平衡的負荷需求備用用PL(t)表示，為平衡風電功率波動的上下旋轉備用分別用表示。并且有spuwp，t，1=m%Pw，t，spdww，t，1=n%Pw，t。因此，電力系統總的上下旋轉備用約束為:式中:m%、n%分別為風電波動對上下旋轉備用的需求;sp1up

，i(t)、sp1d

，wi(t)分別為t時段純凝機組提供的上下旋轉備用容量;相應的，sp2up，j(t)、sp2d

，w

j(t)表示供熱機組在t時段提供的上下旋轉備用容量。

2.2 火電機組多時間尺度調峰優化調度模型

考慮風電大規模接入的電力系統經濟調度以機組發電成本最小為目標，同時，為提高電網對于風電的接納能力，在總的成本中加入棄風成本，由此得到的熱－電聯合機組棄風消納模型目標函數可表示為:

式中:f1為純凝機組發電成本函數;f2為供熱機組發電成本函數;P1，i為第i臺純凝機組的發電功率;P2e

，j、P2h

，j分別為第j臺供熱機組的發電功率與供熱功率;Pw，qf為系統的棄風功率;λ為棄風成本系數。

2．2．1純凝機組發電成本函數f1

為綜合分析系統對風電的消納能力，在此僅考慮常規純凝機組的運行成本，且以常規機組在調度時段內的平均功率對發電成本進行計算，計算式如下:

式中:P1，i(t)表示機組i在t時段的發電功率;τ為調度時段的時長;ai、bi、ci為機組i的發電成本擬合系數。

2．2．2供熱機組發電成本函數f2

供熱機組在供暖期承擔部分熱負荷，一般不會出現停機情況，所以供熱機組發電成本只包含運行成本。根據熱電聯產機組的熱電特性，計算運行成本時將熱、電出力折算為純凝工況下的電功率，計算式如下:

式中:aj、bj、cj為供熱機組j的運行成本擬合系數; P2e，j(t)為供熱機組j在t時刻的發電功率;P2h，j(t)為供熱機組j在t時刻的供熱功率;Cν為折算系數。

目標函數的約束條件包括:

(1)電負荷平衡約束

式中:Wmax表示風電場裝機容量。上式也表明純凝機組發電功率上下限是定值，而供熱機組發電功率上下限是關于供熱功率的函數。

(4)機組爬坡約束

對于供熱機組而言，機組出力的變化需要通過改變鍋爐狀態而實現，因此將供熱機組熱、電出力折算為純凝工況后得到其爬坡率約束。

(5)純凝機組能量上下限約束

式中:O

－1，i(G1，i，t－1，G1，i，t)、O1，i(G1，i，t－1，G1，i，t)由式(6)、(7)定義。

(6)系統正、負旋轉備用約束

基于上述論述，式(8)～(29)建立了考慮純凝機組與供熱機組深度調峰能力的棄風消納協調調度模型，一定程度上提高了實際問題的可求解性。

3 算例分析

對模型分析可知，公式(1)、(6)、(7)中均包含非線性關系，因此公式(8)～(29)所建立的考慮熱－電聯合機組多時間尺度調峰能力的模型為非線性規劃模型，利用商業優化軟件LINGO對模型進行求解。

本文算例分析采用文獻［10］所給數據。系統中包含6臺供熱機組、2臺純凝機組、一個裝機容量為300 MW的風電場。風電波動對上下旋轉備用的需求設定為風電出力的5%，電網對功率平衡的負荷需求備用設定為電網負荷預測值的2%。為體現上述所建模型的有效性，兩臺儲熱裝置最大蓄放熱功率設定為為100 MW、儲熱容量為700 MW·h的儲熱裝置。將一天分為24個調度時段，時段長度為1 h。假定一天中系統熱負荷需求基本不發生變化［15］，固定為900 MW。

傳統含儲熱的電力系統電熱綜合調度模型能夠利用儲熱裝置在一定程度上緩解“風熱沖突”。在風電多發期間，電網往往需要滿足熱負荷的需求因而不能完全消納風電。儲熱裝置在負荷非低谷時段蓄熱，在負荷低谷時段可降低供熱機組負荷便于電網接納更多風電，供熱負荷不足部分由儲熱裝置進行補償。儲熱裝置在一定程度上起到了削峰填谷的作用，但是對于風電多發時段仍會產生棄風現象。

將純凝機組的可調節靈活性與供熱機組的可調度靈活性相結合，能夠進一步提高電網的風電消納能力。考慮熱－電聯合機組多時間尺度調峰能力的優化調度模型求解結果如圖3所示。在風電多發時段，由于嚴格定義了純凝機組的備用容量限值，擴大了機組深度調節負荷范圍，為風電的接入提供了一定的上網空間，在不考慮風電預測誤差的情況下，調度模型實現了調度時段內風電的充分消納。

圖3 模型風電消納量與附加型備用風電消納量

傳統含儲熱裝置調度模型與本文所建模型在調度時段內一臺儲熱裝置儲熱量變化情況如圖4所示。系統負荷較高時段儲熱裝置蓄熱，在負荷低谷時段儲熱裝置放熱，有效地平衡了功率波動，儲熱裝置在整個調度時段中總熱量不發生變化，只是起到了系統負荷削峰填谷的作用。本文所建模型在配置儲熱容量為700 MW·h的儲熱裝置時即可滿足用戶對熱負荷的需求，降低了儲熱裝置投資成本，在一定程度上提高了系統運行的經濟性。

圖4 儲熱裝置儲熱量變化情況

4 結論

為滿足風電的大規模并網需求，在電網負荷優化調度過程中應深入地分析火電機組的運行特性，綜合考慮不同類型的機組在不同時間段的差異性與互補性，充分挖掘發電側的負荷調節能力，從而降低風電及用電側的不確定性對電網造成的影響。

本文考慮到火電機組的不同調峰特性，在已有理論基礎上進一步描述了純凝機組在各個調度時段內能夠達到的備用容量的限值，提高了純凝機組的可調節靈活性。同時，在供熱機組側加入儲熱裝置，發揮了供熱機組的可調度靈活性。建立的考慮熱－電聯合機組多時間尺度調峰能力的優化調度模型，能在傳統含儲熱電力系統調度模型基礎上進一步提高風電多發期的風電接入水平，降低系統運行成本。

實際算例分析表明，依靠純凝機組的可調節靈活性能夠降低系統對儲熱裝置容量的要求。而儲熱裝置的容量配置既會影響電網風電消納水平，也會對系統運行經濟性產生影響。因此，如何精確合理地配置發電側儲熱裝置的容量也是需要進一步研究的工作。

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Multi-time Scale Peaking Optimal Scheduling Model of Heat-electricity Combined Units

WANG Yanyang，LIU Xinping
(School of Control And Computer Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China)

In view of the wind-heat conflict in the grids of northeast China，north China and northwest China，an optimal scheduling model with the multi-time scale peaking capacity of heat-electricity of the combined units taken into account was constructed．Based on the existing theory，the model strictly defined the limit value of spinning reserve capacity of pure condensing units under different operation conditions，and moreover，it makes best of the adjustable flexibility of pure condensing units．Meanwhile，the heat storage device on the side of the heat supplying units was introduced．The analysis results show that the regulation range of generation load and heat load in heat supply units was enlarged and the scheduling flexibility of heat supplying units was fully utilized．The model can improve the capacity of wind power grid integration by using the different characteristics of pure condensing unit and heat supplying units on the time scale．Finally，the validity of the model was proved by a practical example．

wind power accommodation;heat and electricity coordinated dispatch;multi-time scale;nonlinear programming

TM734

A

1672－0792(2017)07－0037－06

王艷陽(1993－)，男，碩士研究生，研究方向為發電系統建模、仿真與優化控制。

10.3969/j.ISSN.1672－0792.2017.07.007

2017－04－28。

國家重點基礎研究發展計劃項目(973計劃)資助項目(2012CB215203)。