王惟

摘 要:在電力企業不斷向前發展的過程當中,如何采取積極措施做好電源規劃的相關工作,對于電力企業的發展有著不可替代的重要意義。本文在實際研究的過程當中綜合了跨區域電力交易以及可再生電源進一步建立起了區域內部電源規劃模型,并且使用遺傳算法進行相關數據的求解工作。最終發現在跨區域電力交易工作正式進行的過程當中,可以在一定程度上對區域內部各種類型電源的新建工作造成一定的影響。與此同時還可以在實際進行的過程當中,在一定程度上進一步降低發電行業在生產過程當中所產生的總成本以及碳排放量。
關鍵詞:可再生能源;電力消納;跨區域;電源規劃
0引言
在電力系統發展規劃相關工作正式進行的過程當中,電源規劃由于其獨有的特點以及對電力企業的促進作用是其不可或缺的重要內容之一。與此同時,通過電源規劃相關工作的正常進行也可以實現資源合理配置,有一部分地區的電力市場當中各個省份之間的電源種類可以在實際使用的過程當中做到相互補充。一些跨區域輸電設備在實際使用的過程,可能當中性能比較優越,其輸電能力非常的好。通過電源規劃相關工作的正常進行可以使得電力企業在發展過程當中,其供需矛盾的問題和可再生能源消納問題得到充分的解決,因此有必要對其進行研究。
1模型描述
1.1目標函數
1.2約束條件
1.2.1電力約束
在目標函數實際使用的過程當中,第t年省份k內的裝機容量在實際使用的過程當中應該不會小于第t年省份k的最大負荷,也就是:
1.2.2電量平衡約束
為了使得電力系統在實際運行的過程當中能夠變得更加安全穩定,相應的目標函數應該滿足:
1.2.3能源機組裝機約約束
在規劃工作正式進行的整個過程當中,可再生能源機組的累計裝機容量不應該超過這個地區資源的承受總體范圍:
1.2.4發電量約束
各種類型的電源在實際發電工作進行的過程當中,所產生的電量應該在最大程度上滿足該地區可發電量的上下限:
2模型求解與數據來源
2.1模型求解算法
在遺傳算法實際使用的過程當中,嚴格的遵循著自然界優勝劣汰,適者生存的原則,是一條基于生物界規律以及自然遺傳機制的并行搜索算法。該算法在實際使用的過程當中有著非常強大的全局搜索能力,通過遺傳算法的合理應用可以對模型進行求解,具體流程如圖一所示。
2.2基礎數據
在使用遺傳算法對模型進行求解的過程當中,為了使得模型的求解更具有代表性,本文于某個地區四個省份在2019年的輸電過程當中做產生的一系列數據作為基礎進行相應的計算工作。規劃周期為2020到2025年。四個省份之間的輸電容量上限以及省間輸電費用具體如圖二所示。
各種類型的電源在實際使用的過程當中,所擁有的規模以及所占據的比例更有著非常明顯的區別。考慮到實際情況以及代表性,本文主要對風電、光伏、水電以及火電這4種電源類型進行全面的分析以及研究工作。根據2019年各個省市在發電的過程當中已經擁有的發電裝機容量以及一系列可再生能源電力消納權重如表一所示。
3算例分析
3.1情景設置
為了對本文的模擬結果進行驗證,將算例在我國市場競爭的實際條件下進行運行。在實際運行的過程當中,重點通過一系列分析后重點考慮以下三種方案:
方案一,在運行的過程當中不對區域電力交易以及可再生電源能源電力的消納比例進行考慮。
方案二,考慮區域在運行的過程當中所產生的一系列電力交易行為,但是不考慮其可再生能源電力的消納比例。
方案三,同時考慮區域電力交易以及可再生能源電力的消納比例。
3.2方案分析
通過對這三種方案的關鍵指標進行分析后不難發現,在方案一中該區域的碳排放量處于最高的水平。顯然這種情況很不利于發電行業的節能減排工作的順利進行的進行;對于方案2來說,在實際使用的過程當中所產生的總成本以及總新建機組容量以及碳排放量都遠低于方案1和方案3。通過這種現象不難發現開展跨區域電力交易的工作可以使得電力企業在不斷向前發展的過程當中,使其資源配置的效率得到實質性的提高,并且可以在一定程度上使得發電行業的投入成本得到實質性的降低;而對于方案三來說,盡管在規劃的過程當中已經對一些可再生能源在實際使用過程當中所產生的電量進行了規定了一定的比例,但各個省份在實際工作的過程當中,為了使得該要求得到最大程度的滿足不得不在本省范圍內采用新建或者是從其他省份購買一些可再生能源電力的方式來使其得到滿足。然而,可再生能源機組在實際建設的過程當中所需要投入的經濟成本非常的大,從而進一步導致該區域內發電行業的總成本處于不斷增加的狀態當中。在研究的過程當中,發現該方案確實對可再生能源基礎建設具有一定的幫助。
4結束語
綜合文章上面所描述的內容。本文所提出的模型可以很好的對電源規劃工作進行指導并且具有一定的實用性。在未來還可以針對省間壁壘以及裝機成本在不同年份具體變化情況這倆個方面的內容對模型進行優化,使其在實際使用的過程當中能夠發揮出更大的作用。
參考文獻:
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