梯級水光蓄協調優化控制技術研究

單鵬珠，閻應飛，王 雁，王 軍

（1.南瑞集團有限公司（國網電力科學研究院有限公司），江蘇 南京 211106；2.西華大學電氣與電子信息學院，四川 成都 610039）

大力開發可再生能源已成為我國能源發展的重要戰略舉措。我國《電力發展“十三五”規劃》明確提出“全面推進分布式光伏發電建設，推動多能互補、協同優化的新能源電力綜合開發”。然而，由于規劃設計、運行管理等多方面原因，我國可再生能源的“棄水、棄光、棄風”問題突出。我國西南云貴川地區梯級水電資源豐富，利用梯級水電與光伏進行互補聯合發電，對于減少新能源棄電，降低高滲透率下新能源接入對電網的沖擊，具有重要的工程應用價值[1-2]。

當前，對于多能互補的研究主要集中于電源側的水風光互補和用戶側的風光柴儲互補2 方面。文獻[3]以黃河上游梯級水電與甘肅河西風電為研究對象，建立互補調度模型，并采用改進的量子粒子群算法對其求解，結果表明，該模型可有效減少棄風量，但其僅考慮梯級水庫流量約束，對于庫容較小的日調節水電站并不適用；文獻[4]建立了含風電場和抽水蓄能電站的優化調度模型，并采用NBI算法進行求解，結果表明，該模型可使抽水蓄能電站實現對風電場出力的穩定作用，但其強調了對電網安全性的要求，未考慮抽蓄機組的優化運行。上述研究多側重于優化調度問題，求解的時間尺度為15 min 或1 h，研究成果不適用于秒級時間尺度的實時出力控制，而且對國內梯級水電站群結合變速抽蓄機組與風光新能源互補的實時控制研究相對較少，也無實用化的工程示范項目投入運行。

本文根據四川小金流域梯級水電與美興光伏電站的實際運行情況，建立梯級水電與光伏的協調優化控制數學模型，利用梯級水電和變速抽蓄機組的快速調節能力平抑光伏出力波動，并通過小金流域豐水期和枯水期2 組歷史運行數據進行工程化算例仿真測試，對梯級水光蓄協調優化控制策略進行了驗證。

1 梯級水光蓄運行控制方式

梯級水光蓄協調優化控制系統包括金川河梯級流域的木坡、楊家灣和猛固橋3 座水電站，沃日河支流的春廠壩電站及新建的一臺全功率變速抽水蓄能機組。梯級流域電站中，木坡為日調節水電站，楊家灣和猛固橋均為徑流式水電站。梯級水光蓄運行控制不僅需要考慮梯級水電聯合運行，還需要將非梯級流域的春廠壩電站及變速抽蓄機組納入控制范圍。

1.1 運行模式

梯級水電機組總裝機容量為141 MW，光伏裝機容量為50 MW，春廠壩裝機容量為54 MW，全功率變速抽蓄機組容量為5 MW。考慮梯級水光蓄互補發電系統的安全穩定性及調節能力，聯合運行采取主從運行和多級調節方式[5]。

主從運行是指梯級水電站與光伏電站并列在網的運行方式。在這種運行方式下，梯級水電站支撐區域電網的頻率與電壓；光伏電站受光照、輻射及溫度影響出力實時波動。梯級水光蓄聯合運行接受調度控制指令，在保證光伏出力不受限的情況下，通過梯級水電站機組的優化控制，平抑光伏出力的波動。

多級調節是指梯級水光蓄送出功率由梯級木坡、楊家灣和猛固橋電站作為主要調節電源，變速抽蓄機組作為快速調節電源，春廠壩電站作為備用調節電源。不同運行方式下，各調節電源承擔各自相應的功能。

1.2 調節方式

本項目梯級水光蓄包含多種類型的調節機組，其調節性能各不相同，協調優化控制系統的調節方式需要滿足電網調度對于負荷響應能力的要求。

小金示范工程中梯級流域的木坡、楊家灣和猛固橋電站存在電力和水量的雙重平衡約束，并存在動態聯合振動區，是梯級水光蓄協調優化控制中最重要和最復雜的控制環節。梯級水電機組承擔基荷和平抑光伏波動低頻分量。

變速抽蓄機組安裝在春廠壩電站，在梯級水光蓄聯合運行中可作為快速調節電源[6]，用于平抑光伏波動高頻分量；春廠壩電站不屬于梯級流域，與其他電站沒有水力聯系，因此主要是作為備用調節電源。

美興光伏電站是梯級水光蓄中的波動電源，本項目中美興光伏電站不做出力限制，由梯級水電和變速抽蓄機組平滑其出力波動。

1.3 運行控制模式

梯級水光蓄各機組不僅接受小金集控的控制調節，還接受來自四川省調的調控指令。綜合考慮業主及電網調度機構的不同要求，梯級水光蓄運行控制方式主要包括集控/調度、定值/曲線和功率/頻率3 種方式。

集控/調度模式是指協調優化控制系統處于小金集控控制還是四川省調遠方控制[7]。處于集控控制時，集控中心值班人員手動設定總有功功率；處于調度控制時，系統自動執行調度遠動下發的總有功設定值。

定值模式是指系統總有功設定值的數據源取自本地手動設定值（集控控制）或調度遠方自動設定值（調度控制）。曲線模式是指系統總有功設定值的數據源取自日發電計劃曲線。

功率模式是指系統進行梯級水光蓄的功率調節，其主要應用于并網狀態；頻率模式是指系統進行梯級水光蓄的頻率調節，頻率調節僅應用于離網狀態。

2 系統結構

梯級水光蓄協調優化控制系統運行于NARI IMC 一體化平臺[8]，系統功能結構如圖1 所示。

圖1 協調優化控制系統功能結構框圖

人機界面模塊主要包括參數監視、運行控制、報警信息、組態工具等人機交互接口；模式控制模塊實現調度/集控、曲線/定值等不同運行模式的切換；校驗模塊是對系統人機交互和模式切換等的安全校驗；保護模塊是對系統運行中異常情況的處理。系統的底層控制單元包括光伏逆變器控制、抽蓄機組控制、水電機組控制等，各控制單元分別承擔不同控制對象的內部約束和控制實現。

協調優化控制的核心功能包括計劃跟蹤、平滑控制、預測控制、輔助服務和離網控制等，系統可接收電力調度的調控指令，對區域多能源被控對象聯合調控，將經濟運行的實時優化結果通過AGC/AVC 模塊或通信接口模塊，對各梯級水電站出力或光伏出力進行調節和控制，并使聯合發電功率滿足電網要求。

3 梯級水光蓄協調優化控制模型

梯級水光蓄協調優化控制是通過對梯級水電和抽蓄機組出力的控制調節，平抑光伏出力引起的聯合送出功率波動，在確保區域總出力滿足調度要求和其他約束條件的同時，使梯級水電機組保持較為經濟的運行方式。

梯級水光蓄協調優化控制功能主要由梯級水電機組優化控制和光伏平滑控制2 部分構成。光伏平滑控制采用濾波算法，分離光伏出力波動的高、低頻分量，低頻波動分量由梯級水電機組平抑，高頻波動分量由抽水蓄能機組平抑；梯級水電機組優化則綜合考慮光伏低頻波動平抑和系統二次調頻要求，采用成熟的動態規劃算法，優化給定總出力下各電站的發電出力、機組成組方式等，使梯級水電機組的總能耗最小。

由于梯級優化算法運算周期相對較長，為滿足梯級水光蓄協調優化控制的實時性，本項目采用了實時負荷分配與優化算法分離的方法協調優化控制系統，為優化算法提供輸入接口。優化算法則根據運行條件和生產數據的變化離線滾動更新優化結果。實時負荷分配功能使用滾動優化結果動態更新優化后的策略表或運算庫[9]。

3.1 目標函數

式中：PSET為電網調度下發的梯級水光蓄總有功設定值；PPV為光伏實時有功發電出力；PFSC為全功率可變速抽水蓄能機組實時有功發電出力；PEDC為梯級水電站實時總有功發電出力；QMP為木坡水電站功率調節時的發電流量；QYJW為楊家灣水電站功率調節時的發電流量；QMGQ為猛固橋水電站功率調節時的發電流量。

3.2 主要約束條件

3.2.1 功率平衡

功率平衡約束條件為：

式中：PMP為木坡水電站實時有功發電出力；PYJW為楊家灣水電站實時有功發電出力；PMGQ為猛固橋水電站實時有功發電出力；PCCB為春廠壩水電站實時有功發電出力；其他同上。

3.2.2 水量平衡

水量平衡約束條件為

式中：Vi,t為i電站t時刻水庫蓄水量：Vi,t+1為i電站t+1 時刻蓄水量；qi,t為i電站t時刻的平均入庫流量；Qi,t為i電站t時刻的平均出庫流量；Δt為時長，本文取 Δt等于流量滯時。

3.2.3 流量平衡

流量平衡約束條件為：

3.2.4 電站水位及聯合振動區

電站水位約束條件為

電站或梯級流域聯合振動區有功功率的約束條件為

式中：Pt為t時刻水電站或梯級流域實時總有功功率；[]為t時刻水電站或梯級流域聯合振動區i的有功功率上、下限；[]為t時刻水電站或梯級流域聯合振動區i+1 的有功功率上、下限。水電站或梯級流域的聯合振動區是各運行電站t時刻發電機組的有功不可調區間組合，取決于電站或機組臺數、電站水頭及機組固有振動區。

4 控制策略

4.1 梯級水位控制策略

4.1.1 常水位控制

大型梯級流域各電站水庫庫容較大，大多為年調節甚至多年調節水庫，其水位在梯級總出力調節過程中保持不變或者變化幅度很小。對于水庫水位變化平緩的梯級電站，采用流量平衡進行廠間負荷分配，使上下游各電站水庫水位保持平緩上升或平緩下降的運行狀態，維持各電站水庫水位盡可能處于較高水位。

4.1.2 動水位控制

對于小型梯級流域，各電站的庫容相對較小，為周調節、日調節甚至徑流式，其水位在梯級總出力調節過程中變化較為明顯。考慮水庫的安全運行及出力的實時調節，在庫水位進入高水位死水位運行區，或者進入高水位死水位的趨勢趨向加快時，需要對各電站的出力進行重新分配，將水位拉回至正常水位，或者降低進入高水位死水位的趨勢，因此需要采用動水位控制策略，使梯級電站通過廠間負荷的重新分配和機組出力調節，使電站的水庫水位盡可能在可運行區的中間位置。

4.2 平滑控制策略

平滑控制是將光伏功率中的快速波動的部分，即高頻分量由抽水蓄能機組補償；波動緩慢的部分，即低頻分量由梯級水電機組補償。對于光伏功率中高頻和低頻分量的篩選和提取采用濾波算法。本文算例采用低通濾波的方法進行工程仿真測試，系統具備其他智能濾波算法的輸入接口[10]。

光伏發電功率PPV由高頻功率分量PHFP和低頻功率分量PLFP組成。通過濾波，濾去高頻率的功率波動分量，獲得波動平緩的功率分量PLFP。

式中：PPV表示光伏發電功率；PLFP表示光伏功率濾波后的低頻波動分量；PHFP表示光伏功率濾波后的高頻波動分量；PFSC表示抽蓄機組輸入功率。

5 算例分析

本文算例采用四川小金川梯級流域木坡（3×15 MW）、楊家灣（3×20 MW）和猛固橋（3×12 MW）電站以及美興光伏（50 MW）電站2018 年7 月份豐水期和10 月份枯水期某天的歷史出力數據，并在南瑞工程試驗平臺進行仿真測試，以驗證本文提出的控制策略。

5.1 仿真參數設置

小金川流域為小型梯級流域，其中木坡電站水庫為日調節水庫，其他電站水庫為徑流式水庫，因此采用動水位調節策略。梯級各電站設定的控制水位在電站設計高水位和死水位之間，其中木坡電站控制水位設定為2 708 m，楊家灣設定為2 573 m，猛固橋設定為 2 304 m。

本項目變速抽蓄機組額定功率為5 MW，豐水期光伏波動頻繁，濾波系數設為0.8，即由抽蓄機組平抑4 MW 內的高頻光伏波動分量；枯水期光伏出力相對穩定，濾波系數設為0.3，抽蓄機組可使用較多的容量參與系統調峰調頻。

5.2 豐水期優化控制仿真測試

豐水期水電大發，光伏出力受天氣影響，波動頻率高，梯級水電與抽蓄機組的調節也較為頻繁。算例仿真結果如圖2 所示。算例中梯級水光蓄調度總出力設定基本保持固定值不變，梯級水電各電站出力在設定水位約束下，其變化趨勢基本相同；梯級水電機組除承擔區域基荷外，還對光伏波動的低頻分量進行平抑；抽蓄機組在濾波功率（4 MW）范圍內平抑光伏波動的高頻分量。

圖2 豐水期算例分析結果圖

豐水期梯級水光蓄聯合運行仿真的出力最大波動率為4.3%，平均波動率為1.7%，可滿足調度要求的3%的平均波動。

5.3 枯水期優化控制仿真測試

枯水期降雨減少，氣象條件有利于光伏發電，光伏出力的波動較小，梯級水電出力則受限，此時梯級水電機組和抽蓄機組的出力調節相對較為平緩。算例仿真結果如圖3 所示。算例中：梯級水光蓄調度總出力設定隨時間逐漸下降；在光伏出力上升階段，梯級水電中各電站在設定水位約束下出力緩慢減少，在光伏出力下降階段則逐漸增加出力；抽蓄機組除了平抑光伏產生的出力波動外，出力基本保持穩定。

枯水期梯級水光蓄聯合運行仿真的出力最大波動率為4.7%，平均波動率為1.9%，亦滿足調度要求的3%的平均波動。

6 結束語

圖3 枯水期算例分析結果圖

本文從工程實際應用角度出發，以四川小金流域示范點梯級電站和光伏電站歷史出力數據為基礎，從豐水期和枯水期2 個應用場景對本文所提出的控制策略進行了仿真驗證。算例結果表明，梯級水光蓄的協調優化運行可以有效平抑光伏波動引起的出力變化，提升示范區域電力系統的穩定性。