計及風電消納與發電集團利益的日前協調優化調度

麻秀范 王 戈 朱思嘉 余思雨

（華北電力大學電氣與電子工程學院 北京 102206）

0 引言

完善的電力現貨市場體系建立前，調峰依然是平衡供需與消納風電的主要手段，大規模風電并網會增加系統調峰難度[1-4]。統一調度調峰資源可能使有深度調峰能力的機組產生偏離成本的經濟損失與環境污染，這一現象在北方負荷低谷時段尤為突出?，F行調度模式與“零和博弈”式的補償機制難以體現發電集團的利益主體差異性，難以保障機組調峰的公平性與積極性[5]。“十四五”規劃在即，為推動可再生能源與火電協同發展，亟需理順調峰調度關系，探索出一種考慮各方利益且具實操性的調度模式。

國內外學者針對含風電系統的優化調度展開了廣泛研究，主要涉及優化調度模型、調度模式經濟性分析、機組調峰實踐等方面。文獻[6-7]提出集中調度與發電企業自主調度相協調的概念，發電企業可在集中調度框架下調整自身發電計劃；文獻[8-9]提出網廠兩級優化調度，發電廠可根據自身煤耗特性與運行狀態二次優化調整負荷；文獻[10]提出考慮發電集團主體協調的兩階段調度策略，并以發電集團內部儲熱罐為例建立優化模型。以上研究均涉及集中調度與發電企業自主調整相結合的思路，但缺乏相關模型的構建與定性定量分析。文獻[11-12]在含風電系統優化模型中考慮了需求彈性與價格響應；文獻[13-17]則分別針對高耗能負荷、可中斷負荷、柔性負荷、智能家居負荷、工業大用戶可轉移負荷構建了優化調度模型，研究將多種負荷側資源納入優化調度模型，但未明確負荷側資源所做調峰貢獻的疏導與分配方式。

調峰調度模式的經濟與環保性分析方面，文獻[18]從風電利用率、調峰能力等方面對比分析棄風量最小與能耗最小兩種調度模式；文獻[19]針對機組調峰提出一種價值量化與費用補償的方法；文獻[20-21]定量分析了火電機組深度調峰的能耗成本，并將包含機組深度調峰的成本函數納入優化模型；文獻[22]在優化調度模型中考慮了污染物排放、環境保護稅等造成的環境成本。以上文獻對調峰調度的經濟環保性進行了分析，但未明確調峰成本在實際調度過程中的量化與補償方式。機組調峰實踐方面，文獻[23]對東北調峰輔助服務市場的機制設計與實踐情況做了說明；文獻[24]從發電廠角度，分析火電廠參與該調峰輔助服務市場的策略；文獻[25]以燃煤機組為研究對象，分析了燃煤機組深度調峰的技術瓶頸、經濟效益與附加環境成本。上述研究反映出當前機組調峰面臨的壓力，但缺乏改善措施與建議。

本文基于已有研究，分析了當前發電集團調峰所面臨的調度模式、成本補償與負荷側互動等形勢，提出集中調度與發電集團分散決策相協調的日前優化調度模型。第1階段沿用集中經濟調度方式，以僅包含煤耗的系統發電成本最低為目標，形成初步發電計劃，并將各集團機組發電計劃疊加，得到集團總發電計劃。第2階段各集團保持總發電計劃不變，以包含深度調峰與負荷互動的集團發電成本最低為目標，內部優化重新形成發電計劃。IEEE 30母線算例驗證了模型的合理性與有效性。

1 發電集團調峰調度現狀

當前正值現貨市場過渡期，發電集團作為獨立利益主體，面臨著調度模式集中、深度調峰成本難覆蓋、負荷側資源互動不足等挑戰，調峰工作形勢嚴峻，以下做簡要分析。

1.1 集中調度模式

調度作為保障電力系統供需平衡的重要手段，其模式在不同體制中略有差異。集中式經濟調度以系統發電成本最低為目標，集中優化形成機組發電計劃[3]。以英國為代表的電力市場中，電廠與用戶自主簽訂發電計劃，調度機構按報價處理偏差電量[26-27]。我國調度模式仍主要為保障清潔能源、熱電等優先發電，按需調用火電計劃機組調峰，并按《調度規程》執行調頻調壓備用等操作。這種高度集中的調度模式經濟效率不高、難以保障發電集團利益，宜適度削弱決策集中度，提高發電集團自主權。

1.2 調峰成本補償

為配合高度集中的調度模式與電能量統購統銷的運營機制，我國設計出“按需調用，事后補償”的調峰輔助服務品種[28]。隨著調峰矛盾突出，個別地區在“兩個細則”基礎上進行了按貢獻度或調峰深度競價形成補償價格的創新[5]，但“零和博弈”式的補償機制仍難以覆蓋真實調峰成本，經濟環保外部成本、調峰設備固定成本、機組實際情況均未得到完善考慮。因此，亟需在調度模式與補償收益中體現出機組真實成本，以實現調峰資源優化配置，并契合現貨市場建設方向。

1.3 負荷互動響應

在風電消納與負荷波動背景下，調峰矛盾本質上體現為火電、負荷與可再生能源三者間功率平衡。火電廠通過加裝電蓄熱裝置等靈活改造的效果并不理想[23]，因而向負荷側挖掘調峰資源更經濟可行。但目前主要為電網側開展的需求響應，其旨在為全網負荷曲線削峰填谷，全網發電集團“共享”負荷側資源將難以體現差異性與積極性。零售市場開放背景下，發電集團也應自行或依托所屬售電公司開展需求響應，以實現源荷兩側調峰資源直接傳導。

2 兩階段優化調度模型

日前兩階段優化調度模式中，第1階段按照集中經濟調度模式，以系統煤耗最低為目標，在系統運行、電網安全、機組技術等約束下形成初步發電計劃，將機組發電計劃疊加得到各集團總發電計劃，即劃分各集團的負荷曲線，如圖1所示。第2階段中，各集團保持總發電計劃不變，以包含深度調峰、自行調用負荷互動成本的本集團發電成本最低為目標，并在系統運行、負荷互動、電網安全、機組技術約束下形成最終發電計劃。

圖1 第1階段調度結果示例Fig.1 Example of the first stage scheduling result

綜上所述，第1階段通過全局優化形成機組初步發電計劃與各發電集團總發電計劃，第2階段各集團分散決策調整發電計劃。從數學優化角度看，局部優化會偏離最初全局優化的目標函數，本文將優化過程分成兩個階段，即預先執行第1階段的必要性主要在于以下幾點：①廠網分離背景下，調度機構難以獲知機組的真實成本與深調峰特性，難以實現資源集中優化配置；②全局優化可能導致獨立主體利益受損，難以體現發電集團的利益主體差異性；③深度調峰能力、自行調用負荷等內部資源全網共享后難以獲得合理收益，將降低發電集團調峰積極性。

模型將發電集團自行開展的需求響應放在第2階段考慮，而電網側開展的需求響應由于針對全網負荷曲線削峰填谷，默認已在第1階段負荷曲線中考慮。此外，考慮到各集團調峰能力差異性，集團間可約定調峰補償價格，在集團內部調節能力不足時向能力富余集團購買調峰資源。鑒于調峰補償價格難以統一衡量，跨集團調峰暫不加入優化模型。

2.1 第1階段調度模型

2.1.1 目標函數

第1階段以系統發電成本最低為目標，目標函數如式（1）所示。其中煤耗變動成本如式（2）所示，機組起停成本如式（3）、式（4）所示。

式中，F為系統發電成本；N為機組數量；T為調度時段數；Pi,t為時段t機組i的有功出力；f(Pi,t)為時段t機組i的煤耗成本；ai、bi與ci為機組i的耗量系數；CUi與CDi為機組i的起停成本；ui,t為機組i在時段t的狀態，ui,t=1表示開機，ui,t=0為停機；Siup與Sidown為機組i單次起停費用。

2.1.2 約束條件

1）系統平衡與上下備用約束

式中，Pw,t為時段t內的風電出力；PL,t為時段t的負荷需求；Pi,max為機組i的最大出力；Pi,min為機組i的最小出力；ρ與wρ分別為針對負荷與風電波動的旋轉備用系數，一般取0.1～0.2[20]。

2）機組出力、起停與爬坡約束

式中，Prew,t為時段t預測出力；Ti,on與Ti,off分別為機組i最小運行與最小停運時間；Riu與Rid分別為機組i的上、下爬坡能力。

3）電網安全約束

本文采取直流潮流模型，線路潮流可表示為各節點凈注入的線性函數，G為轉移分布因子矩陣，線路潮流約束式（14）可改寫為式（15）。

式中，Pl,t為支路l上流過有功功率；Pl,max為支路l的容量；NL為負荷數量；G為直流潮流轉移分布因子矩陣；Gl-i為矩陣G第l行i列元素，代表發電機i功率對支路l功率的影響系數；Gl-j為矩陣G中的第l行j列元素，代表負荷j功率對支路l功率的影響系數；Pi,t為時刻t機組i出力；Pj,t為時刻t負荷j大小。

2.2 第2階段調度模型

2.2.1 目標函數

按照穩燃狀態與燃燒介質，火電機組調峰通常分為基本調峰、不投油深度調峰、投油深度調峰三種狀態[20-21]。第2階段優化調度中，各集團將自行考慮深度調峰附加成本與負荷互動成本，以本集團等效發電成本最低為目標分別建模， 集團目標函數如式（16）所示。其中包含的燃料成本、機組投油成本、污染物排放懲罰等效成本、損耗成本與可轉移負荷補貼費用等，詳見式（17）～式（20）。

式中，FS為S集團等效成本；NS為S集團火電機組數；Coil為深調峰投油成本；Cwu為投油污染物排放懲罰；Csun為機組的損耗成本；CDRS為可轉移負荷補貼費用；Soil為油價，元/噸；Cwr,i為機組i在投油深度調峰階段的投油量，t/h；uoil,i在機組i投油深度調峰時為1，其余狀態為0；根據Manson-Coffin公式，β為機組運行影響系數；Sunit,i為機組i的購機費用，元；轉子致裂循環周次Nf(P)與機組特性及出力變動幅度有關，算例將采用文獻[21]轉子低周疲勞試驗的數據。

式中，DRS為S集團參與轉移負荷數； D Rq0(d)與DRq1(d)分別為負荷d轉移前、后的起動時段；DRc(d)與 D Rp(d)分別為負荷d持續時間與大小；MDR為單位負荷轉移單位時間的補貼費用，元。

本文采用線性加權法處理第2階段中各集團的目標函數，則第2階段等效總目標函數為

式中，sμ為各集團目標的加權系數，多取為1。

2.2.2 約束條件

1）平衡與備用約束

負荷的轉移將會改變其所在節點的負荷曲線，S集團自平衡約束如式（22）、式（23）所示。由于所有集團共同為系統提供旋轉備用，系統備用約束仍如式（6）、式（7）所示。

式中，PLS,t為第 1階段中t時刻S集團機組出力之和，即t時刻集團所需承擔負荷；PLshiftS,t為t時刻S集團凈轉移負荷； D Ron(t,d) 與 D Ron0(t,d)為定義的兩個指示變量，分別表示可轉移負荷d在t時刻的實際狀態與原始狀態，負荷處于用電狀態時二者為1，否則為0。

2）機組技術約束

機組技術約束包括機組功率上下限約束、機組爬坡約束等，如式（8）、式（9）、式（12）、式（13）所示。

3）電網安全約束

第2階段中，疊加所有集團的機組出力與負荷轉移情況計算直流潮流，因此，電網網架約束仍如式（14）、式（15）所示。

4）負荷轉移約束

指示變量 D Rup(t,d)表示可轉移負荷d的啟動狀態，啟動時刻為1，其余時刻為0。規定每天0時～24時作為一個自然日，式（24）表示每個可轉移負荷日內最多轉移一次；式（25）表示可轉移負荷僅限日內轉移；式（26）表明了 D Rup(t,d)與 D Ron(t,d)兩個變量之間的關系。

3 算例分析

3.1 算例介紹

本文采取文獻[29]中修改后的 IEEE 30母線系統作為算例，如圖2所示。風電場1位于10節點，風電場 2位于 12節點，火電機組 1～9分別位于節點 1、2、5、8、15、13、11、30、24，其中火電機組 1、2、6、7與風電場 1屬于 A集團，火電機組3、4、5、8、9與風電場2屬于B集團。將文獻[17]考慮隨機性后的風電預測出力劃分給兩集團所屬的風電場，火電機組發電成本、機組容量、爬坡速率及網架、負荷等數據來自文獻[29]，運行影響系數、燃油價格、轉子致裂循環周次等深調峰附加成本數據來自文獻[21]。本文暫不考慮機組特性，默認所有機組基本調峰能力為 5 0%PN，不投油深度調峰能力為40%PN，并將上述成本單位按當前匯率統一換算為元。

圖2 系統接線圖Fig.2 System wiring diagram

關于可轉移負荷用戶的補貼價格，按照文獻[5]中規定：補償價格的上限、下限設為0.2元/(kW·h)、0.1元/(kW·h)。本文采取兩部制補償方式，即參與轉移的用戶得到固定補償0.1元/(kW·h)，并根據負荷前后轉移距離的遠近補償變動部分，變動部分上限為0.1元/(kW·h)，則式（20）可擴展為

根據電蓄熱用戶的負荷特性，擬定第 2階段調度中兩集團分別簽訂的可轉移負荷用戶情況見表 1。

表1 電蓄熱用戶負荷轉移情況Tab.1 Electric heat storage user load transfer situation

本文采用分支定界算法處理該混合整數規劃問題，基于Matlab平臺調用CPLEX求解器求解算例，并采取分段線性化方式處理目標函數中的二次煤耗函數。

3.2 結果分析

算例分析中，以文獻[18]預測的風電出力水平為基準，成倍數增加風電接入量，對兩種調度模式進行仿真計算。一階段結果代表集中調度模式，兩階段結果代表本文所提兩階段調度模式。通過比較不同風電接入水平下兩種模式調度結果，從風電消納、集團利益、機組工況、負荷轉移情況四個角度進行分析。

3.2.1 發電成本與風電消納

由于一階段目標函數未計入深調峰附加成本，兩個階段的發電成本無法直接比較。故將一階段的火電機組與風電出力結果代入式（16）～式（19）計算出其等效總發電成本，從而與二階段的發電成本進行比較，結果見表2。

表2 不同風電接入水平下集團兩種調度模式發電成本與風電消納情況Tab.2 Generation cost and wind power consumption under different wind power access levels

從發電成本方面可以看出，無論是集團成本還是系統成本，都隨風電接入水平提高有所下降，其原因主要在于火電廠出力減少降低了煤耗量。而成本下降的趨勢趨于平緩甚至出現反彈，說明隨著調峰深度增加，節約的煤耗將難以彌補深調峰增加的成本。對比兩集團的一、兩階段成本，可以發現兩階段發電成本普遍低于一階段。這說明第2階段負荷側互動與機組出力調整可有效降低發電成本、保障發電集團利益。

風電消納方面，不斷提高風電接入水平會造成消納率不同程度的下降。在同一風電接入水平下，兩階段風電消納情況明顯好于一階段。算例中可看出，B集團風電消納率較低，其原因在于集團B的機組容量較小、深度調峰能力有限。

3.2.2 機組工況改善

火電機組工況的改善主要在于減少深度調峰情況，將機組啟動且負載率低于 5 0%PN視為深度調峰。圖3與圖4表明無論1倍風電接入水平還是3倍風電接入水平，兩階段結果均比一階段減少了深度調峰狀態的機組臺數，可有效緩解發電集團深度調峰壓力。

圖3 1倍風電接入水平下深度調峰情況Fig.3 Deep peaking at 1 time wind power access level

3.2.3 負荷曲線與用戶轉移

圖5與圖6所示為1倍風電接入與3倍風電接入兩種情況下負荷曲線與可轉移負荷貢獻情況。結果表明，第2階段中發電集團與可轉移用戶簽約可有效削峰填谷、減輕調峰壓力。對比圖5與圖6還可發現，隨著風電接入水平提高，可轉移負荷用戶被調用的轉移潛力也越大。

圖4 3倍風電接入水平下深度調峰情況Fig.4 Deep peaking at 3 times wind power access level

圖5 1倍風電接入水平下負荷轉移情況Fig.5 Load transfer situation at 1 time wind power access level

圖6 3倍風電接入水平下負荷轉移情況Fig.6 Load transfer situation at 3 times wind power access level

4 結論

本文提出集中調度與發電集團自主調度相協調的兩階段調度模型，算例驗證得到如下結論：

1）以兩階段優化調度取代集中調度模式，通過集中優化與分散決策相結合，可體現出發電集團利益主體的差異性。

2）發電集團內部優化時，全面考慮了深調峰成本，有效改善機組工況、降低本集團與系統的發電成本，利于引導調峰資源優化配置。

3）兩階段協調優化模式可提高調峰積極性，挖掘各發電集團調峰潛力，提高風電消納率。

4）兩階段協調優化模式中，負荷側資源的調峰貢獻直接用于減輕本集團調峰壓力，并由集團內機組分攤，有利于提升負荷互動積極性。

新一輪電力體制改革以來，在降低用電成本、推動火電與清潔能源協調發展的背景下，頂層設計與市場模式的探索不斷深入。模型第1階段近似于韓國、巴西現行的“成本型電力庫”電力市場，有益于國內現貨市場借鑒與技術層面過渡；第2階段考慮調峰成本測算及可轉移負荷互動，為發電集團制定報價策略、開拓售電市場提供了參考。此外，論文在集團間調峰支援、負荷側響應調峰、調峰成本計算等方面還需開展進一步研究。