葛 毅,陳佳銘,朱永康,史 靜,李冰潔,胡秦然,陳 濤
(1. 國網江蘇省電力有限公司 經濟技術研究院,南京 210008;2. 東南大學 電氣工程學院,南京 210096)
隨著能源系統向低碳化智能化轉型,電網供應側和需求側的結構和特性發生著巨大改變。不斷上升的可再生能源接入比例和多元化的負荷需求帶來了不確定性和隨機性,給電網運行增加了風險[1—3]。就江蘇電網而言,一方面,尖峰負荷利用小時數較低,電力供應投資效率明顯下降。2020 年,全年超過95%最大負荷的持續時間為25 h,超過97%最大負荷的持續時間為10 h,影響了江蘇電源側進一步投資的綜合效益[4]。傳統電源側規劃方法投資較大、周期較長、環境友好性不高,已經無法充分滿足江蘇電網負荷多樣化、需求差異化的發展特點,以及較高供電可靠性、可再生能源消納能力與環境友好性的發展要求[5—6]。另一方面,江蘇電網已開始利用包括用戶側儲能、電動汽車和可控負荷在內的廣義需求側資源緩解電網運行問題[8]。2020 年國慶期間,江蘇單次最大提升低谷用電359 萬kW,降低電網峰谷差率約3.53%,累計填谷1 340 萬kW,促進清潔能源消納8 690 萬kWh。因此,江蘇省有條件也有必要研究廣義需求側資源參加電網運行對電源規劃整體效益的影響。同時,江蘇需求側資源數量多且種類多元化、運行復雜化,使得考慮廣義需求側資源的電源規劃需要考慮更精細的模擬方法。時序生產模擬仿真方法是研究電力系統電源規劃問題的有效方法之一,文獻[8—12]基于時序生產模擬,對規劃方案進行逐時段的模擬調度,評估包括系統經濟性和可靠性在內的一系列指標。本文將廣義需求側資源視為與發電側等價的資源,構建考慮廣義需求側資源的電源規劃方案,通過時序生產模擬計算各類指標,對規劃方案進行評估。
本文首先結合江蘇省“十四五”期間的整體規劃,梳理了江蘇能源現狀及發展潛力,分析了“十四五”期間電力供需平衡狀況;然后利用需求側可控資源配合電網電源側的出力特性,提出了考慮廣義需求側資源的江蘇“十四五”期間電源規劃方案;之后通過時序生產模擬方法,對比了不同電源規劃方案的運行可靠性、可再生能源利用率、環保性和綜合經濟效益;最后總結了全文。
江蘇省“十四五”期間能源專項規劃目標明確了可再生能源發展的重要性,并指出要著力提高可再生能源在能源消費中的比重,推動清潔高效、低碳優質能源逐步成為增量能源貢獻主體。
煤電:從資源條件上來看,江蘇省雖然煤炭資源匱乏,但運輸條件較好,燃煤發電機組裝機規模可達1億kW以上。但從政策導向來看,江蘇省煤電發展一方面對于30 萬kW 及以下燃煤發電機組,在服役期滿后一律實施關停淘汰;另一方面在新(擴)建煤電機組時,遵循“等煤量”或“減煤量”的原則。因此,江蘇省未來5 年煤電裝機總量應維持“十三五”電力發展規劃末期水平,不會有較大的增長。
天然氣:近年內,以提高應急調峰能力為目標,江蘇省持續加大天然氣輸儲規模。2020年,全省天然氣利用規模達到320 億m3,占一次能源消費比重11.5%以上,預計到2030 年在一次能源消費結構中達到15%。
水電:江蘇省受地形條件限制,境內的抽水蓄能電站資源和建設條件較差,總體抽蓄容量可發展程度較低。2020年底,江蘇省抽蓄電站裝機規模達到260 萬kW,預計至2025 年將新增共計約110 萬kW裝機。
核電:根據國家關于以“沿海核電帶”為建設的重點目標,截至2019年底,江蘇核電裝機為437萬kW。“十四五”規劃期間,主要考慮核準在建項目,預計新增裝機約110 萬kW,到2025 年,江蘇核電裝機規模將達到660萬kW。
風電:江蘇省內陸及沿海地區風能資源總儲量約3 469萬kW,其中,陸地風電可開發量約300萬kW,近海風電場可開發量約1 800 萬kW。截至2019 年12月底,江蘇風電累計投產近1 000萬kW,初步估計到2025年,風電裝機可以達到約2 100萬kW。
光伏:蘇南、蘇北地區均屬于太陽能資源可利用區。2019 年12 月底,全省太陽能光伏發電裝機容量達到近1 500 萬kW。根據規劃整體目標[15],初步估計“十四五”規劃期間光伏總裝機容量可達到2 000萬kW~2 500萬kW。
2020 年江蘇全社會用電量、最大負荷分別為6 470 億kWh 和1.15 億kW。根據江蘇省所處的發展階段,結合貿易摩擦走勢、疫情影響等不確定因素,考慮需求側資源發展形勢,綜合江蘇“十四五”期間的電力需求,預計到2025 年江蘇全社會用電量、最大負荷分別將達到8 200億kWh和1.5億kW。在可調需求側資源方面,江蘇擁有包括空調、熱水器在內的具備調節潛力的大量居民需求側資源和包括鋼廠、水泥廠、紡織廠在內具的備調節潛力的大量工業需求側資源。本節著重討論江蘇省近期發展潛力大的2類需求側資源。
用戶側儲能:根據國網江蘇省電力有限公司統計,截至2020年5月底,江蘇省已建成71座用戶側儲能電站,總容量125 MW/787 MWh。隨著儲能電池成本的快速下降,未來江蘇儲能市場增長潛力巨大。
電動汽車:2019年江蘇全省的可再生能源汽車保有量約為13.2 萬輛,充電樁量約為6.2 萬個。計劃到2021 年,全省可再生能源汽車產量超過30 萬輛,可再生能源汽車產業規模占全國的10%以上,到2025年,可再生能源汽車產量將超過100萬輛。
根據江蘇電網實際情況,安排“十四五”期間高峰時刻機組出力原則如表1所示。

表1 高峰時刻機組出力原則Table 1 The output principle of generating units in peak hours
結合江蘇實際電力供應和需求數據,以目前確定的電力供應為邊界,對“十四五”期間全省電力供應平衡分析如圖1所示。
從全省平衡結果來看,主要結論如下:①“十四五”期間電量基本平衡,不存在電量缺口,但遠期電量存在較大缺口;②“十四五”中后期電力平衡缺口逐步增大,高峰時期電力缺口約2 330 萬kW;③ 2025 年存在一定調峰缺口,“十四五”期間仍有補充調節性電源的需求。

圖1 “十四五”期間江蘇省電力供需平衡分析Fig.1 Analysis of power supply and demand balance in Jiangsu province during the 14th Five-Year Plan period
針對全省“十四五”規劃期間存在的電力缺口和調峰缺口問題,本文提出將廣義需求側資源視為可調節性電源加入傳統電源規劃方案中,結合江蘇實際需求側資源現狀,分析負荷削峰填谷響應能力,在保證系統安全可靠穩定運行的基礎上,構建考慮廣義需求側資源的電源規劃方案。
本文所提規劃方案(G2 場景)在傳統電源規劃方案(G1 場景)下考慮負荷削峰填谷。即G1 與G2場景原始裝機規模相同,如表2所示。

表2 G1和G2場景下電源裝機規模Table 2 Power generation installed in G1 and G2萬kW
在削峰方面,考慮蘇南和蘇北的全時序負荷曲線5%全省最大負荷(1.5 億kW)的需求響應根據兩地不同的負荷比例,蘇南和蘇北分別承擔60%和40%的響應削峰容量;在填谷方面,考慮負荷曲線特性中日峰谷差率大于35%的時段進行日內填谷。通過計算統計可得蘇南、蘇北的全年最大峰谷差率和出現日峰谷差率大于35%的天數如表3所示。
結合江蘇電網實際數據,通過需求響應優化日負荷曲線,對負荷高峰進行削峰、對日內峰谷差較大的曲線進行填谷,所得效果如圖2所示。

表3 蘇南、蘇北日峰谷差率Table 3 Intraday peak-valley difference between south and north of Jiangsu province
通過統計優化后的2025 年全時序負荷曲線可知,全年通過需求響應完成削峰60 h,最大響應容量為750萬kW,共計電量2.16億kWh;完成填谷153 h,最大響應容量為300萬kW,共計電量2.54億kWh。

圖2 削峰、填谷前后日負荷曲線對比Fig.2 Comparison of daily load curves before and after peak clipping and valley filling
從保證系統可靠運行的角度出發,考慮系統備用容量為12%,即存在800 萬kW 的電力供應缺口,增加其50%左右作為備用以緩解需求響應所帶來的不確定性,因此考慮如表4 所示4 種考慮需求響應場景(G2場景)下的電源規劃方案。

表4 G2場景下新增氣電和儲能的規模Table 4 Increasing scale of gas and energy storage in G2萬kW
本文通過電力系統時序生產模擬方法,在考慮需求響應的時序負荷曲線的基礎上,分別進行可再生能源的出力模擬、電源檢修安排,進一步考慮電網運行約束與調度規則,以全系統運行成本最優為目標進行多類型電源相互協調的機組組合計算。對全年8 760 h 進行精細化的逐日小時級連續的生產模擬,根據逐日運行模擬結果計算系統運行成本、可再生能源棄電量以及污染物排放等運行指標。機組組合與經濟調度模型經過部分簡化處理,可以較為快速地求解,適用于長時間的運行模擬,使得模擬結果更為貼近電力系統的實際運行狀況。
對于本文所提考慮廣義需求側資源的電源規劃方案(G2、G2-1至G2-4),對比于傳統電源規劃方案(G1),從運行可靠性、可再生能源利用率、污染排放情況以及規劃目標年的綜合經濟效益4個方面進行方案評估。結合江蘇電網實證數據進行時序生產模擬計算,對上述指標進行測算。
根據全時序運行模擬仿真結果,各個方案的電能不足期望值(EENS)及電力不足期望值(LOLE)指標結果如圖3所示。
由于可調負荷的可調節能力和靈活性使得G2電源方案的系統可靠性較傳統方案大幅度下降。而從G2-1 至G2-4 方案可以看出,當系統中配備了一定比例的調峰氣電和儲能設備以保障供應時,該4個敏感性方案的EENS和LOLE均優于傳統規劃方案,有效地保障了系統運行的可靠性。

圖3 各電源規劃方案系統可靠性比較Fig.3 Comparison of system reliability among power generation plannings
考慮系統允許產生棄電的情況下,獲得不同電源方案的棄電情況和對比圖如表5和圖4所示。
所提規劃方案都滿足國家發布的江蘇95%的可再生能源消納指標要求。G2、G2-1、G2-2 和G2-3方案對比G1 方案,可再生能源棄電量明顯下降,考慮廣義需求側資源的規劃方案由于其資源的可調節性,很好的解決了可再生能源消納問題,從而提高了可再生能源利用率。

表5 各方案可再生能源棄電情況Table 5 Discharge of renewable energy among power generation plannings

圖4 各電源規劃方案可再生能源棄電情況比較Fig.4 Comparison of discharge of renewable energy among power generation plannings
系統污染排放主要考慮二氧化硫、煙塵、灰渣和二氧化碳的排放量,各方案的指標如圖5所示。

圖5 各電源規劃方案環保指標情況比較Fig.5 Comparison of environmental emission indexes among power generation plannings
考慮廣義需求側資源的電源規劃方案,由于大量可調節性資源的加入,大大優化了省內運行排放指標,使得電力消耗更為低碳清潔。而G2-4方案因新增了400萬kW調峰氣電以獲取可靠性保障,而損失了一定的環保性。
規劃目標年規劃方案的綜合經濟效益具體包括以下指標。
系統運行成本:主要包括可變運行成本和機組啟停成本。
可再生能源棄電成本:結合上文所得可再生能源棄電總量,參照燃氣發電成本,以棄電單價為0.65元/kWh進行可再生能源棄電折價計算。
碳排放交易成本:截至2019年10月底,中國碳交易試點地區的碳排放配額成交量達3.47億t,交易額約76.8億元,平均約22元/t,由此計算碳排放交易額。
需求響應成本:根據江蘇省需求側資源補貼方式,結合考慮需求響應后的削峰填谷容量,估算得需要承擔削峰響應和填谷響應成本分別為17.27 億元和12.68億元。
結合以上各類成本,分析所得系統綜合經濟效益如表6所示。

表6 各方案綜合經濟效益情況Table 6 Comparison of comprehensive economic benefits among power generation plannings億元

圖6 各電源規劃方案綜合年費用情況比較Fig.6 Comparison of comprehensive annual fee among power generation plannings
圖6 為各電源規劃方案綜合年費用情況比較。由圖6可見,對比傳統電源規劃方案,考慮廣義需求側資源的方案需要對需求響應進行相應的價格補貼,且配備了一定比例的儲能裝置和調峰氣電機組以保障系統可靠運行,使得系統運行成本相對較高,規劃方案整體年費用成本偏高。其中G2-3 方案在多個G2 方案中相對綜合年費用偏低是由于儲能裝置的加入使得其系統運行成本和可再生能源棄電成本相對較低。未來隨著參加輔助服務的激勵機制的逐步完善以及儲能技術的逐漸成熟、儲能成本的加速下降,考慮廣義需求側資源的規劃方案的綜合年投資費用仍有很大的下降空間。
分析表明,本文所提出的考慮廣義需求側資源的江蘇“十四五”期間電源規劃,發揮了廣義需求側資源的價值,有效緩解了可再生能源消納壓力、降低了可再生能源棄電率和棄電成本,可較大地優化污染排放指標。然而部分方案也會因追求經濟性導致運行可靠性降低,因需求響應執行成本的加入導致年運行費用增加。此外,本文通過分析發現加入一定比例的調峰氣電和儲能裝置能夠在保證系統可靠穩定運行的同時提升環保性。本文的后續工作將研究如何充分利用廣義需求側資源的響應能力,包括參與調頻、容量備用等輔助服務。