新能源電力系統電力電量平衡問題研究

鄭希如

【摘 要】隨著我國電力技術的發展，新能源在電力系統中的應用更加廣泛，但是新能源的光伏和風力等的發電過程存在不確定性和波動性，個電力電力的平衡帶來影響。本主要對新能源電力系統電力電量平衡問題進行闡述，以供參考。

【關鍵詞】新能源;電力系統;電力電量平衡

引言

電力電量的平衡就是指在規定的時間和周期的范圍內，對電力系統當中每個發電廠的出力和發電量實施跨區和跨季節的統籌性安排，實現對電力資源的優化利用，使其在每個時間段的供電程度達到一種平衡的狀態，這在長期的電力規劃與調度工作上起到了決策性依據的作用。高比例新能源電力系統中風電和光伏發電出力的波動性、不確定性給電力電量平衡帶來較大影響。隨著我國能源清潔轉型和新能源裝機占比的不斷提升，高比例新能源運行場景下電力的可靠供應將面臨巨大挑戰。

1新能源電力系統電力電量平衡現狀

我國是全球新能源裝機規模最大的國家。截至2018年底，我國風電并網容量達1.7億kW，光伏并網容量達1.8億kW，均居世界第一位，新能源裝機占比達到19.8%，已成為我國第二大電源。“三北”部分地區的新能源裝機、新能源電力和電量占比較高，已經基本形成高比例新能源電力系統（新能源裝機占比超過30%，本文即認為是高比例電力系統，下同）。截至2018年底，甘肅、寧夏、新疆和青海等省區的新能源裝機占比已經超過30%，其中甘肅新能源裝機占比達到42.1%;甘肅、新疆、青海、吉林、冀北5省的新能源穿透率（新能源裝機/最大負荷）超過40%，其中甘肅、新疆新能源穿透率達143.3%和86.6%;蒙東、甘肅、寧夏、吉林的新能源出力占負荷的最大比例已超過50%，蒙東、寧夏、甘肅的新能源日電量占用電量的最大比例已超過60%。依據我國能源轉型需求和新能源發展趨勢測算，預計到2025年，資源富集地區新能源裝機占比將超過50%，新能源電量占比將超過30%。傳統電力系統中，往往通過控制常規發電機組來平衡負荷的隨機波動。高比例新能源電力系統中，新能源出力波動大且具有不確定性，與用電負荷曲線不相匹配，進而加重了常規電源的調節負擔。在負荷低谷期間，新能源出力較大，導致電力系統調峰困難;在負荷高峰時段，新能源出力水平較低，導致電網必須采取有序用電措施。未來隨著新能源裝機占比的進一步提升，供電保障形勢更嚴峻。

2新能源電力系統電力電量平衡技術

2機會約束下的電力電量平衡

伴隨當前我國電力系統的快速發展，跨區電力電量的交換需求和輸送能力都在不斷的提升，水電、風電等清潔能源發電規模不斷提高，同時用電測管理水平也在不斷的提高，進一步為電力電量的平衡需求提出了更高的優化要求。為了有效協調和統籌電力網的供電能力，實現大范圍能源的優化配置，以機組組合與經濟調節的形式，將成本最小化作為目標函數，建立起了電力電量平衡分析的優化模型，為電力電量的有效平衡提供出了一種全新的解決方式。但是這種電力電量平衡優化模式在其構建的過程當中對發電的約束條件只單純的考慮了技術出力的限制性，并沒有對其進行細化，考慮到水庫調度和檢修計劃等方面因素對發電站造成的影響，該模型的建立還需要不斷的完善。電力系統當中包含了非常多不確定性的因素，比如負荷偏差以及水電站水量的隨機性等方面，這些都會對電力電量的平衡造成比較大的影響。在最近幾年的發展中，伴隨風力發電中出現的間歇性狀況和其滲透率不斷的上升，不確定性因素的影響不斷的上升，并且在當前電力電量的平衡分析中，基本都采用將這些不確定性因素轉變成定性變量的分析方式。

2.2數據挖掘相關技術

數據挖掘是為了在大量數據中獲取事先未知的信息或規則而進行的選擇、探索和建模過程。對一特定領域采用該技術，使用者要對分析的數據有深層理解和認識，才能挖掘出有意義的結果。這一技術依托數據庫，對其中數據進行處理，利用有關算法獲取隱藏信息。數據挖掘主要步驟有數據的預處理，數據挖掘和后處理三部分：首先，對數據進行特征的篩選、規范;其次，基于不同任務選取合適的方法去挖掘其中信息;最后，獲得結果后過濾無用數據，將結論用圖表形式可視化展現。

通過構建和使用模型學習標號樣本的規則來評估無標號樣本，或者對給定樣本所具有的值區間或者屬性值進行評估。因此，預測的主要問題是分類和回歸，分類多用于預測標稱值或者離散值，回歸多用于預測有序值或者連續值。負荷可以看作是一組按時間排序的隨機序列，即時間序列，間隔可取分鐘，日，周，月，年等。不同于典型的預測，時間序列強調一種自然的時間順序，比一般的數據集多一個時間戳字段。

2.3基于風電可信度的年度電力電量平衡

風電可信度最早應用于風電場規劃設計領域，用于評估大規模風電接入對電力系統調度運行的影響，其基本概念可表述為在等可靠性的前提下，風電機組可替代的常規電源容量，一般常規電源設定為煤電機組。

風電可信度的價值在于使具有間歇性的風電與煤電等傳統電源在裝機容量可用性上具有等效比較關系。更重要的是，風電可信度可不依賴于未來氣象預測，可通過對風電場歷史數據分析挖掘，評估其出力特征實現。目前，國內學者在風電可信度量化計算方面做了大量的工作。在不同的應用場景下，風電與常規電源的等效替代關系可以不同物理量衡量，因此風電可信度在不同問題下其表示形式不同。風電可信度概念為年度電力電量平衡測算中風電場發電能力分析提供了新的思路。

結語

為了保障高比例新能源系統的電力供應，在未來的電網規劃中，要優化電源結構與布局，在提高新能源發電占比的同時統籌安排其他常規以及調峰電源建設，以滿足用電需求;同時應大力發展可控負荷等需求側響應方法以及儲能等手段，通過源荷匹配以保障電力供需平衡。

參考文獻：

[1]汪寧渤，馬明，強同波，等.高比例新能源電力系統的發展機遇、挑戰及對策[J].中國電力，2018，51（1）：29–34，50.

[2]白建華，辛頌旭，劉俊，等.中國實現高比例可再生能源發展路徑研究[J].中國電機工程學報，2017，35（14）：3699-3705.

[3]蒲天驕，陳乃仕，葛賢軍等.電力電量平衡評價指標體系及其綜合評估方法研究[J].電網技術，2018，39（01）：250-256.

（作者單位：國網太原供電公司）