張倩文,王秀麗,李 言
(西安交通大學電氣工程學院,西安 710049)
能源技術
含風—光—水—儲互補電力系統的優化調度研究
張倩文,王秀麗,李 言
(西安交通大學電氣工程學院,西安 710049)
隨著風電和光伏發電大規模接入到電網中,其出力的隨機性、間歇性和波動性對電網的安全運行帶來巨大挑戰。目前電網調度運行時為了確保系統的安全性,會出現大量的棄風棄光現象。但風力發電,光伏發電和水電具有自然互補的特點,利用它們的互補特性可提高電網消納新能源的能力。提出了含風電、光伏、水電和抽水蓄能的互補發電系統,并分別以系統運行成本最低和互補系統出力波動最小為目標函數建立了兩種優化調度模型。最后,算例分析驗證了兩種模型的合理性和可行性,并說明了互補運行可提高新能源的利用率,同時減少了風電與光伏的波動性對電網的影響。
風電;光伏;水電;抽水蓄能;互補系統;優化調度
隨著社會經濟的不斷發展,風能、太陽能等間歇性能源由于其低碳經濟的特點正逐步取代化石能源,發展前景非常廣闊[1]。隨著新能源裝機規模的快速增長,其出力的波動性和間歇性給電網的安全運行帶來了很大的挑戰[2-4]。目前關于新能源的調度研究主要集中在單一新能源并網的優化調度[5-6],通過調整火電機組的功率輸出來應對新能源的波動,隨著新能源裝機比例的增加,這些調節方式將變得困難。風電、光伏發電、水電之間具有天然的時空互補特性,可彌補單一能源并網運行時的不足[7]。
國內外有一些關于多種能源互補運行的初步研究,研究重點關注風光互補發電,風水互補發電,水光互補發電等[8-10],但主要應用于偏遠地區的小型電力系統。文獻[9]提出了一種火電機組和抽水蓄能水電站聯合運行的機組組合模型。文獻[10]建立了水電和光電互補的發電調度模型,以水光互補在負荷高峰時段總出力最大為目標函數,綜合考慮各種約束條件,構建了水光互補日間調度模型。文獻[11]提出了風、水、氣多種清潔能源互補發電模型,以天然氣的消耗量最低為目標函數,將風能全部接納和水能全部使用作為約束條件,構建含風水氣多種清潔能源互補發電的優化模型,并采用模擬退火粒子群算法求解該模型。
為了利用新能源之間的互補特性提高可再生能源的利用率,并減少新能源并網過程的波動性,結合風電、光伏發電、傳統水電、抽水蓄能發電形成互補發電系統,并提出兩種優化調度模型。第一種模型以系統運行成本最低為目標函數,第二種模型以互補系統出力波動最小為目標。最后,采用CPLEX求解混合整數規劃模型,并通過算例分析兩種模型下新能源的出力和機組調度策略。
風電出力主要取決于風速。光伏發電出力主要取決于晴朗指數,兩者在短期內波動較大。水電出力主要取決于大氣降水和自然流量,季節性波動較大,短期內出力較為穩定。抽水蓄能可在負荷低谷期放水發電,在負荷高峰期蓄能,改善系統的調峰性能。風光水儲能出力特性有很大的差異,互補發電系統可利用水電和抽蓄機組的調節能力抑制風力發電和光伏發電的波動性,相比于單一形式的能源并網有很大的優勢[12]。
第一種經濟最優模型以最小化系統運行成本為目標:
(1)
(2)
(3)
模型需要滿足的約束條件具體如下。
(1)火電機組出力約束
(4)
(2)火電機組爬坡約束
(5)
(3)火電機組最小啟停時間約束
(6)
(7)
(4)風電出力約束
(8)

(5)光伏出力約束
(9)

(6)水電出力約束
(10)
(11)

(7)抽水蓄能機組出力約束
(12)
(13)

(8)系統功率平衡約束
(14)
式中Lt——第t個時段的負荷。
(9)系統備用約束
(15)
式中rt——第t個時段的系統備用需求。
第二種模型的目標是削弱風力發電和光伏發電的間歇性和波動性,把互補清潔能源等效為一個等值電源,使總輸出功率更加穩定,對電網運行影響最小:
(16)
(17)
av為等值電源的總出力在調度周期內的平均值。在此模型中,為了安排水電機組和抽蓄機組對風光波動進行調節,安排風光按照預測值出力,因此出力約束變為:
(18)
(19)
其余約束條件同上一模型的式(10)~式(13)。
為了驗證兩模型的正確性,引入一個含火電、風電、光伏、水電、抽蓄的互補發電系統,火電機組采用文獻[13]中的部分機組參數,具體數據如表1所示。風電、光伏、負荷的預測出力曲線如圖1所示。水電站在枯水期的出力范圍為100~130 MW,抽水蓄能機組的最大出力為30 MW。

表1 火電機組參數

圖1 風電、光伏、負荷預測出力曲線
當系統中只接入風電和光伏時,各能源的出力如圖2所示。火電機組承擔基荷,并與負荷曲線走勢相同。火電機組的具體出力如圖3所示,機組2由于容量大,承擔了主要負荷,一天之內的出力較為平穩,機組4容量較小,在第一個負荷高峰期時開機。

圖2 情況1:只接入風電和光伏時各能源出力分布圖

圖3 各火電機組出力曲線
當系統中接入水電和抽水蓄能機組時,各能源的出力曲線如圖4所示。在初始的調度時段內,負荷較低時風電出力較大,因此抽水蓄能機組以最大功率抽水蓄能,在負荷的高峰時期,風電出力較小,此時抽水蓄能機組放水發電來減弱系統調峰壓力。抽水蓄能機組和水電出力彌補了風光出力的低谷,使互補系統整體出力更為平穩。

圖4 情況2:系統接入水電和抽蓄機組后的出力曲線
當增大抽水蓄能機組的容量至100 MW后,系統運行的出力曲線如圖5所示。相比于圖4,此時互補系統出力更為平穩,火電機組的峰谷出力差也減小,更有利于系統調度。

圖5 情況3:抽水蓄能機組容量為100 MW時系統出力曲線
三種情況下系統運行的比較如表2所示。當加入水電和抽水蓄能機組后,系統運行成本和棄風棄光量均減小,備用容量增加,并且抽水蓄能機組容量越大效果越明顯,說明了互補系統相比新能源單獨運行時可提高新能源利用率并減小系統運行成本。

表2 三種情況下系統運行比較
在第二種情況下,風電和光伏將按照預測值出力,此時互補系統出力曲線如圖6所示。四種能源互補的等值電源出力明顯比風光單獨出力更為平穩,接入電網后對系統波動越小。

圖6 互補系統出力曲線
當在系統中接入另一臺30 MW的抽水蓄能機組時,系統運行曲線如圖7所示。相比圖6,互補等值電源的出力更為光滑平穩。

圖7 接入兩臺30 MW抽水蓄能機組時出力曲線
在汛期水電多發,電網常常安排水電承擔基荷,調峰能力降低,此時將水電出力固定為130 MW,可得到系統運行出力曲線如圖8所示,相比于枯水期,此時水電出力由于固定不變,對風光出力的調節能力變弱,互補等效電源的出力波動也隨之變大。

圖8 汛期時系統出力曲線
本文考慮到風光水儲四種清潔能源出力的互補特性,建立了一個互補出力系統,并提出了分別以系統運行成本最優和清潔能源互補等效電源出力波動最小為目標的兩種模型。最后在算例中設置不同的案例進行比較分析,結果說明了互補系統相比于單獨新能源接入電網時能有效彌補新能源出力的波動性,向電網提供更加穩定的電能,提高新能源的利用率,減少火電機組的出力調整,降低系統的運行成本,為解決風光水儲調度問題提供了有效途徑。
[1] 張伯泉, 楊宜民. 風力和太陽能光伏發電現狀及發展趨勢[J]. 中國電力, 2006, 39(6):65-69.
ZHANG Boquan, YANG Yimin. Status and trend of wind/photovoltaic power development[J].Electric Power,2006,39(6):65-69.
[2]鄭太一, 馮利民, 王紹然,等. 一種計及電網安全約束的風電優化調度方法[J]. 電力系統自動化, 2010, 34(15):71-74.
ZHENG Taiyi, FENG Limin, WANG Shaoran, et al. An optimized wind power dispatching method considering security constraints in the power grid [J]. Automation of Electric Power Systems,2010,34(15):71-74.
[3]羅超, 楊軍, 孫元章,等. 考慮備用容量優化分配的含風電電力系統動態經濟調度[J]. 中國電機工程學報, 2014, 34(34):6109-6118.
LUO Chao, YANG Jun, SUN Yuanzhang, et al. Dynamic economic dispatch of wind integrated power system considering optimal scheduling of reserve capacity[J]. Proceedings of the CSEE,34( 34):6109-6118.
[4]丁明, 王偉勝, 王秀麗,等. 大規模光伏發電對電力系統影響綜述[J]. 中國電機工程學報, 2014, 34(1):2-14.
DING Ming, WANG Weisheng, WANG Xiuli, et al. A review on the effect of large-scale PV generation on power systems[J]. Proceedings of the CSEE,2014,34(1):2-14.
[5]WANG J, BOTTERUD A, CONZELMANN G. Impact of Wind Power Forecasting on Unit Commitment and Dispatch[J]. 2009.
[6]WANG J, SHAHIDEHPOUR M, LI Z. Security-Constrained Unit Commitment With Volatile Wind Power Generation[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2008, 23(3):1319-1327.
[7]陳麗媛. 新能源的互補運行與儲能優化調度[D].杭州: 浙江大學, 2014.
[8]JIANG R, WANG J, GUAN Y. Robust Unit Commitment With Wind Power and Pumped Storage Hydro[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2012, 27(2):800-810.
[9]GOLLMER R, M?LLER A, NOWAK M P, et al. Primal And Dual Methods For Unit Commitment In A HydroThermal Power System[C]// Power System Computation Conference. CiteSeer, 2007:724-730.
[10]錢梓鋒, 李庚銀, 安源,等. 龍羊峽水光互補的日優化調度研究[J]. 電網與清潔能源, 2016, 32(4):69-74.
QIAN Zifeng, LI Gengyin, AN Yuan, et al. Research on the optimization of daily operation of longyangxia hydro-photovoltaic power system[J].Advances of Power System & Hydroelectric Engineering, 2016, 32(4):69-74.
[11]吳杰康, 熊焰. 風、水、氣互補發電模型的建立及求解[J]. 電網技術, 2014, 38(3):603-609.
[1] WU Jiekang, XIONG Yan. Establishment and solution of the complementary power generation model of wind-energy, hydro-energy and natural gas[J]. Power System Technology, ,2014, 38(3):603-609.
[12]王社亮, 馮黎, 張娉,等. 多能互補促進新能源發展[J]. 西北水電, 2014(6):78-82.
WANG Sheliang, FENG Li, ZHANAG Ting, et al. The hybrid of multiple energy promotes new energy development[J].Northwest Water Power,2014(6):78-82.
[13]ATTAVIRIYANUPAP P, et al. A Hybrid EP and SQP for Dynamic Economic Dispatch with Nonsmooth Fuel Cost Function. IEEE Transactions on Power Systems, 22.4(2007):77-77.
OptimalSchedulingofHybridWind-Photovoltaic-Hydro-PumpedStoragePowerSystem
ZHANG Qianwen, WANG Xiuli,LI Yan
(School of Electrical Engineering, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049, China)
With the large-scale wind power and photovoltaic power integrated to the power grid, the random, intermittent and fluctuant output brings great challenge to the safety of power grid. To ensure the system safety, wind power and photovoltaic power should be abandoned sometimes. But wind power, photovoltaic power and hydro power have the natural complementary features, which can improve the utilization of new energy. Thus, this paper combines the wind power, photovoltaic power, hydro power and pumped storage to form a hybrid generation system. Ant two optimal scheduling models are established based on the objective functions of the minimum system operation cost and the minimum fluctuation of the complementary system. Finally, the calculation example analysis proves the rationality and feasibility of the two models, and illustrates the complementary operation can improve the utilization of new energy resources, and meanwhile reduce the impact of wind and PV power volatility on power grid.
wind power; photovoltaic power; hydro power; pumped-storage; hybrid system; optimal scheduling
10.11973/dlyny201705020
國家自然科學基金項目(51577146)
張倩文(1994—),女,碩士,從事電力系統運行與規劃研究。
TM61;TM73
A
2095-1256(2017)05-0581-05
2017-08-09
(本文編輯:趙艷粉)