促進風電消納的需求響應(yīng)與儲熱CHP聯(lián)合優(yōu)化模型*

黃培東，詹紅霞，彭光斌，張曦，張寧，龍飛

（1.西華大學電氣與電子信息學院，成都610039；2.重慶市電力公司南岸供電局，重慶400060）

0 引 言

近年來，我國風電產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，蒸蒸日上。但是系統(tǒng)調(diào)峰能力不足與風電的反調(diào)峰特性致使風電開發(fā)與棄風問題凸顯，消納問題嚴重。如何有效解決風電棄風已成為制約風電持續(xù)、健康發(fā)展的關(guān)鍵性問題［1］。

北方冬季供暖期與風電大發(fā)期疊加致使系統(tǒng)安全穩(wěn)定性受到威脅，風電場被迫棄風。利用負荷追蹤風電出力變化，解耦供暖季熱電聯(lián)產(chǎn)機組“以熱定電”剛性約束的調(diào)度方式有望成為解決當前風電棄風問題的有效措施［2］。

為解決風電棄風的難題，電力研究者已提出相關(guān)的解決措施。文獻［3］通過負荷側(cè)采取分時電價（TOU，time-of-use pricing）進行削峰填谷的措施，構(gòu)建了風、火聯(lián)合運行優(yōu)化模型來促進風電消納。文獻［4-7］采用分時電價下投切高載能負荷、投切儲電裝置、大用戶直購電的方式促進風電的就地消納。為解決風電和供熱機組之間的上網(wǎng)矛盾，文獻［8-11］跳出電力系統(tǒng)的范疇，提出在熱電廠采用電鍋爐、熱泵等電制熱措施解耦“以熱定電”約束來解決消納難題。文獻［12］提出在熱電聯(lián)產(chǎn)機組及電供熱系統(tǒng)處加裝儲熱裝置，通過對儲熱環(huán)節(jié)的控制來解耦電-熱剛性耦合關(guān)系，提高風電消納水平。

上述需求響應(yīng)以及解耦“以熱定電”約束來促進風電消納的研究均是單獨考慮的，兩者聯(lián)合促進風電消納的模型未見研究。因此，本文提出將需求響應(yīng)與儲熱CHP納入風電消納模型中，以節(jié)能調(diào)度為導(dǎo)向，系統(tǒng)煤耗量最小為優(yōu)化目標，構(gòu)建了包含需求響應(yīng)與儲熱CHP的電熱聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型。模型采用粒子群算法進行求解，算例分析表明：該模型能有效降低系統(tǒng)煤耗，提高風電消納水平。

1 需求響應(yīng)與儲熱CHP聯(lián)合優(yōu)化策略

1.1 風速風功率模型

TOU決策及更新周期較長，現(xiàn)階段長期風電預(yù)測誤差較大，準確性較低，因此，本模型采用適應(yīng)范圍最廣，擬合實際風速最好的weibull分布函數(shù)來模擬各時段的風速序列，其概率密度函數(shù)表述如下：

其中：

式中vmean、σ分別為研究區(qū)域給定時段風速的平均值和標準差；k和c分別表示形狀和尺度參數(shù)。

忽略風電場尾流、電氣損耗后，風電場輸出功率為場內(nèi)所有風機出力之和［13］，其風速與功率關(guān)系如下：

式中v為風機渦輪高度處的風速；vin、vout、vR分別為切入風速、切出風速、額定風速；PwR、Pw分別為風機的額定輸出功率、輸出功率。

1.2 峰谷分時電價策略

實施峰谷分時電價策略能有效引導(dǎo)用戶改變用電習慣，降低日內(nèi)負荷的峰谷差，有利于促進系統(tǒng)夜間對風電的消納。

本模型采用文獻［14］分時電價的策略來促進風電上網(wǎng)水平，先通過負荷側(cè)實施峰谷分時電價來優(yōu)化負荷曲線，減少負荷高峰備用容量，提高發(fā)電機組運行效率；再通過與售電側(cè)聯(lián)動的發(fā)電側(cè)峰谷上網(wǎng)電價［15］來引導(dǎo)、激勵帶儲熱的熱電聯(lián)產(chǎn)機組靈活運行，從而最大化消納風電。

分時電價常用電量電價彈性來量化分析用戶的價格響應(yīng)，如式（5）和式（6）所示：

式中Q0i、P0i分為電價變動前電量和電價；ΔQi、ΔPi分別為電量和電價的增量；當j=i、j≠i時E（i，j）分別為自彈性、交叉彈性系數(shù)。

發(fā)電側(cè)與售電側(cè)時段劃分一致，基于對負荷曲線的分析，考慮各點峰谷時段隸屬度，采用半梯度隸屬度函數(shù)模糊聚類的方法進行峰谷時段劃分［16］。引入電量電價彈性矩陣來描述用戶多時段價格響應(yīng)，從而得到TOU后各時段用電量：

式中m為研究時段；E為電量電價彈性矩陣。

1.3 熱電聯(lián)產(chǎn)機組處加裝儲熱裝置

針對北方供暖季高比例熱電聯(lián)產(chǎn)機組為了滿足熱負荷需求，而致使機組強迫出力較高造成的夜間棄風難題，本文在1.2章節(jié)分時電價策略的引導(dǎo)下采用熱電聯(lián)產(chǎn)機組處加裝儲熱裝置來解耦“以熱定電”剛性約束，從而提高風電場夜間消納水平。

加入儲熱后熱電聯(lián)產(chǎn)機組的運行模式如圖1所示，通過對儲熱裝置的蓄放熱環(huán)節(jié)的控制，使熱電聯(lián)產(chǎn)機組不再實時匹配熱負荷需求，從而降低谷時段機組強迫出力，提高風電上網(wǎng)電量。

圖1 帶儲熱的熱電聯(lián)產(chǎn)機組Fig.1 CHP with thermal storage

2 需求響應(yīng)與儲熱CHP聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型

TOU作為一種重要的調(diào)峰手段，通過價格信號引導(dǎo)電力用戶合理的用電結(jié)構(gòu)和方式，從而減少系統(tǒng)高峰負荷需求和提高設(shè)備利用率。而熱電廠加裝儲熱裝置又是解耦“以熱定電”約束的有效措施，因此，本文在負荷側(cè)實施峰谷分時電價，發(fā)電側(cè)實施峰谷上網(wǎng)電價的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了以系統(tǒng)煤耗量最小為目標的儲熱CHP與需求響應(yīng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型，簡述如下。

2.1 優(yōu)化目標

我國現(xiàn)階段提倡節(jié)能調(diào)度，因此，本文以系統(tǒng)煤耗量最小為優(yōu)化目標。目標函數(shù)如下：

其中：

即：

式中f（i，t）、f1（i，t）、f2（i，t）分別系統(tǒng)、常規(guī)火電、熱電聯(lián)產(chǎn)機組煤耗；T為調(diào)度周期；NG、NC分別為常規(guī)火電和熱電聯(lián)產(chǎn)機組數(shù)量；分別為t時刻第i臺常規(guī)火電出力、熱電機組電出力、熱電機組熱出力；ai、bi、ci分別為機組第i臺的煤耗系數(shù)；Cv，i機組i進氣量不變時多抽取單位供電量下發(fā)電功率的減少量；Ai、Bi、Ci、Di、Ei、Fi為熱電機組i的煤耗系數(shù)，可由ai、bi、ci和Cv，i計算得到。

2.2 約束條件

（1）系統(tǒng)能量平衡約束：

式中N=NG+NC；Pti為機組電功率；NW為風電場個數(shù)；為t時刻第i個風電場風電上網(wǎng)量；為負荷需求；RL（t）為旋轉(zhuǎn)備用；Ploss（t）為系統(tǒng)網(wǎng)損。

（2）熱力平衡約束：

（3）機組約束：

a.爬坡約束：

b.CHP電功率約束：

（4）儲熱約束：

a.儲放熱功率約束：

b.狀態(tài)約束：

式中kloss為漏熱損失系數(shù)；S0h、STh分別為儲熱裝置開始與結(jié)束時儲熱量。

（5）需求響應(yīng)約束：

a.用電時段約束：

式中 max（Pload（tf））、min（Pload（tg））分別表示峰谷分時電價之后負荷最大值和最小值，tf、tg分別表示峰谷分時電價之后負荷最大值和最小值出現(xiàn)的時刻，避免峰谷倒置。

b.用戶購電費用降低：

C0為峰谷分時電價前負荷側(cè)的單位購電費用；分別表示分時電價后負荷側(cè)售電電量及電價矩陣。

3 算例分析

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文根據(jù)當前我國北方某省電網(wǎng)實際電源結(jié)構(gòu)比例，簡化以某地區(qū)電網(wǎng)為例，驗證所提出的儲熱CHP與需求響應(yīng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度來促進風電消納的可行性和有效性。采用本文1.2章節(jié)中提出的峰谷分時電價策略對該地區(qū)冬季典型日負荷進行時段劃分及定價，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

參考文獻［17］中的價格彈性矩陣，得到的具體數(shù)據(jù)如下：

表1 TOU時段劃分及定價Tab.1 TOU period division and price

系統(tǒng)中有1組裝機容量為300 MW的風電場，發(fā)電側(cè)系統(tǒng)機組參數(shù)如表2所示，總裝機容量為1 300 MW，其中1～3號為熱電聯(lián)產(chǎn)機組，均為大型抽氣式機組（300 MW和200 MW兩類），4～6號為常規(guī)火電機組；承壓式蓄熱罐儲熱容量為3 000 MWh，最大蓄、放熱功率為280 MW；系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用選取實時負荷7%，網(wǎng)損為總用電量4%［18］。

本文T=24，并假設(shè)該冬季典型日內(nèi)熱負荷基本不發(fā)生變化［19］（均為720 MW），系統(tǒng)無電功率交換。

3.2 發(fā)電調(diào)度優(yōu)化分析

本模型中，算例選取傳統(tǒng)方式（無分時電價，無儲熱裝置）、分時電價、儲熱裝置、分時電價與儲熱裝置聯(lián)合優(yōu)化4種方式進行仿真對比，系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化結(jié)果如表3所示。

表2 機組參數(shù)Tab.2 Parameters of generators

表3 各類型發(fā)電量對比Tab.3 Comparison of various types of power generation

從表3可以看出單獨采用分時電價、儲熱裝置與傳統(tǒng)方式相比，風電上網(wǎng)量分別可提高573.5 MW、698 MW；系統(tǒng)的煤耗量分別可減少為168.694 4 t、203.488 1 t。但分時電價與儲熱裝置聯(lián)合優(yōu)化下風電上網(wǎng)量提高了1 095 MW，煤耗量減少了319.088 5 t，該方式下風電消納效果最佳，系統(tǒng)煤耗量也最低。其中，系統(tǒng)CHP發(fā)電量并沒有減少，增加的風電上網(wǎng)量替代的發(fā)電量均為火電發(fā)電量，系統(tǒng)總熱負荷量均由CHP供給，儲熱裝置只是合理改變了熱量的生產(chǎn)時間。

3.3 風電消納情況分析

圖2給出了分時電價與儲熱CHP聯(lián)合優(yōu)化前后系統(tǒng)負荷曲線對比。聯(lián)合優(yōu)化前后系統(tǒng)峰谷差分別為450 MW、329.1 MW，聯(lián)合優(yōu)化后系統(tǒng)峰谷差下降26.9%，削峰填谷作用明顯。

圖2 聯(lián)合優(yōu)化前后負荷曲線Fig.2 Load curve before and after combined optimization

圖3、圖4給出了聯(lián)合優(yōu)化前后CHP機組的電、熱出力曲線?？梢钥闯雎?lián)合優(yōu)化后機組在22：00-06：00“以熱定電”剛性約束得到解耦，機組電出力明顯降低，為風電上網(wǎng)提供大量消納空間，減少的熱出力則由儲熱裝置來補償相應(yīng)的熱負荷需求缺額。同時可以看出，CHP機組在非低谷時段增加電出力，蓄熱裝置則相應(yīng)在此時段將多余的熱出力進行存儲。

圖3 聯(lián)合優(yōu)化前后CHP熱出力Fig.3 CHP heat output before and after the joint optimization

圖4 聯(lián)合優(yōu)化前后CHP電出力Fig.4 CHP power output before and after the joint optimization

圖5給出了分時電價與儲熱CHP聯(lián)合優(yōu)化前后風電上網(wǎng)曲線對比。由圖可知傳統(tǒng)調(diào)度方式下風電實際上網(wǎng)3 459 MW，棄風時刻9個（分別為t1、t2、t3、t4、t5、t6、t7、t23、t24）總棄風電量1624.5MW，棄風率高達32%，棄風現(xiàn)象嚴重；聯(lián)合優(yōu)化后風電實際上網(wǎng)量增加至4 575.6 MW，棄風時刻也減少為6個（分別為t1、t2、t3、t4、t5、t23、t24）總棄風量降為 507.9 MW，棄風率低至10%，有效的解決了風電場夜晚大規(guī)模棄風難題。

圖5 聯(lián)合優(yōu)化前后風電消納水平Fig.5 Wind power consumptive level before and after the joint optimization

4 結(jié)束語

針對近幾年出現(xiàn)的風電消納難題，本文在深入研究分時電價以及熱電廠加裝儲熱裝置的基礎(chǔ)上，采用儲熱CHP與分時電價聯(lián)合優(yōu)化的方法來提高風電消納水平，并采用粒子群算法進行優(yōu)化求解。仿真結(jié)果驗證了該模型的正確性：4種運行方式（傳統(tǒng)方式、分時電價、儲熱裝置、分時電價與儲熱裝置聯(lián)合優(yōu)化）中，儲熱CHP與分時電價聯(lián)合優(yōu)化消納風電能力效果最佳，棄風量最低，系統(tǒng)煤耗量也最小，有效的解決了風電場棄風難題，推動了節(jié)能減排政策的有效落實。