高比例光伏并網下火電機組爬坡壓力緩解策略

戴 暉，常 平，章 銳，湯 奕

(1.國網淮安供電公司，江蘇 淮安223001;2.東南大學電氣工程學院，江蘇 南京210096;3.哈爾濱工業大學電氣工程及自動化學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

1 引言

《電力發展“十三五”規劃》提出“非化石能源消費比重提高15%以上，煤炭消費比重降低在 58%以下，減小棄風、棄光比例[1]”。自規劃發布以來，風電、光伏等新能源裝機容量逐漸提高，光伏裝機容量持續擴大，截至2018年底，已占全部電力裝機容量的9.4%。由于光伏具有較強的隨機性、間歇性，且僅在白天發電，與負荷高峰時間不同步，高比例光伏并網使凈負荷曲線呈現鴨型，并產生一系列并網問題。美國加州獨立運營商(CAISO)將這一現象稱為“鴨子曲線”[2-3]。

目前，目前國內外學者主要從源端、需求端等方面對鴨子曲線進行緩解。在源端，主要通過調整光伏電池板的朝向來控制發電量，減少對電網沖擊[4]，該方法本質上以犧牲光伏功率換取較小爬坡壓力，沒有從根本上解決問題。在需求端，主要通過智能終端調節負荷使用方式、用電時間來減小用電高峰時段負荷、增大用電低谷時負荷，使用戶參與電網調峰，降低爬坡斜率[5]，但該方法降低了用戶負荷供電可靠性。有學者通過引入熱電站來緩解鴨子曲線問題[6]，取得一定效果，但光熱電站對光伏功率轉換效率不夠高，在本質上與棄光問題類似，還存在一定不足[7]。上述方法不能從根本上解決鴨子曲線問題，尤其在如何有效緩解火電機組爬坡壓力，保障火電機組運行穩定性、火電機組抗擾動能力，提高光伏消納能力等方面研究還存在不足。

本文在上述研究基礎上，首先分析了鴨子曲線問題成因以及給電網調峰調壓、火電機組爬坡等帶來的挑戰。然后通過在高比例光伏并網系統中引入儲能電站，構造光儲系統，構建數學模型對高比例光伏并網下火電機組爬坡壓力進行緩解。數學模型以綜合成本最小為目標函數，并在目標函數中增加了火電機組爬坡成本，考慮光伏發電約束、儲能約束、火電機組約束、網絡安全約束等，構建緩解火電機組爬坡壓力數學模型，并利用線性規劃單純形法對模型進行求解。達到平滑鴨子凈負荷曲線、緩解機組爬坡壓力、保障火電機組安全穩定運行、促進光伏并網消納目的。最后在IEEE-24節點系統上仿真驗證所提策略優越性和有效性。

2 高比例光伏并網問題分析

2.1 問題成因

與風力發電特性不同，光伏發電受日照強度和溫度影響，發電功率會在早晨從0開始增加到達一個峰值，然后開始下降，在傍晚時降低到0，在夜間無功率輸出。而負荷曲線在傍晚時會逐漸增加，并達到一個峰值。這種發電功率與負荷在時間上不同步帶來的負荷與發電功率間差值會產生凈負荷曲線，在形狀上與“鴨子”類似，如圖1所示。在凌晨至清晨時間段，凈負荷曲線波動較為平緩。從清晨開始，隨著光伏功率的升高，凈負荷曲線開始快速下降，在中午時刻達到最低點。清晨至傍晚時間段曲線被稱為“鴨肚”。在傍晚時分，隨著光伏功率的減小，凈負荷曲線開始陡然升高并達到最大值，該段時間曲線被稱為“鴨脖”。美國加州獨立運營商(CAISO)將其稱為“鴨子曲線”。我國淮安金湖縣正創建國家高比例可再生能源示范縣[8]，到2020年光伏裝機達500MW以上，屆時光伏并網也會產生類似“鴨子曲線”現象。

圖1 CAISO預測的鴨子曲線發展趨勢[2]

隨著光伏并網比例的增加，白天“鴨肚”將更大，傍晚“鴨脖”將更長，如圖1所示。這種大肚腩、長脖子的鴨子曲線將降低電壓質量、增加機組爬坡壓力。其它機組功率需要在清晨時刻迅速下降，在傍晚時刻快速上升，迅速達到峰值，才能滿足電網供需平衡，給其它機組安全穩定運行帶來巨大壓力。

2.2 高比例光伏并網帶來的挑戰

鴨子曲線將進一步放大光伏功率的隨機性和波動性，增加系統運行難度和規劃的不確定性，影響系統其它機組運行特性[9]。現有電網以火電機組運行為主，火電機組運行特性[10]如圖2所示。

圖2 常規火電機組發電調節特性

若某臺機組從時刻1開始并網發電到時刻4與電網解列，則其發電功率范圍如曲線形成的面積所示。時刻1到時刻2階段為機組開機過程，時刻5到時刻6為機組停機過程，都沒有調節能力。從時刻2到時刻5機組處于正常運行狀態，可以在梯形BCDE內任意一點運行。但機組最大上坡率不能超過斜線BC，最大下坡率不能超過DE。隨著光伏并網比例的提高，鴨子曲線峰谷差將持續擴大，火電機組下坡能力、上坡能力可能無法響應其變化[11]。電網難以維持功率平衡、系統電壓或頻率也無法滿足要求，影響電網安全穩定運行。

3 火電機組爬坡壓力緩解策略

3.1 光儲系統結構

圖3 光儲系統結構

本文思路是在白天光伏并網比例達到一定值后，由儲能系統進行儲能，儲能功率為PC，減小光伏直接并網功率，抬高白天凈負荷曲線，減緩凈負荷曲線變化速度。在夜間負荷高峰時段，由于光伏發電功率為零，由儲能系統進行放電，放電功率為PD，拉低夜間凈負荷曲線，緩解凈負荷變化速度，如圖4所示。通過減緩高比例光伏并網引發的鴨子凈負荷曲線變化速度，平滑凈負荷曲線，進而達到緩解火電機組爬坡壓力的目的。鴨子曲線功率PY計算如式(1)所示

(1)

式中PPV為光儲聯合出力，PL為負荷。

圖4 機組爬坡壓力緩解思路

3.2 緩解火電機組爬坡壓力數學模型

基于搭建的光儲系統結構和火電機組爬坡壓力緩解思路，以平滑鴨子凈負荷曲線、緩解火電機組調峰壓力、提高光伏消納能力為目標，構建緩解火電機組爬坡壓力數學模型。

3.2.1 目標函數

綜合考慮棄光、儲能與發電機的調節能力，以光儲系統綜合運行成本最小為目標，目標函數如式(2)所示

(2)

3.2.2 約束條件

約束條件主要包括有用平衡約束、光伏發電約束、儲能約束、火電機組約束、線路約束以及失負荷約束。

1)有功平衡約束。系統有功率要滿足平衡條件。如式(3)所示

(3)

式中，PLj，t為第j個負荷節點t時刻負荷功率，PPV，t為t時刻光儲聯合出力。

2)光伏發電約束。主要包括運行約束、爬坡約束以及棄光約束。具體如式(4)所示

(4)

3)儲能約束。主要包括儲能功率約束、儲能荷電率約束以及儲能容量約束。儲能功率約束如式(5)所示

(5)

式中PC，max為儲能最大充電功率，PD，max為儲能最大放電功率。

儲能荷電約束如式(6)所示，設置此項約束可以避免儲能過充、過放。

(6)

式中SOCmax、SOCmin為儲能最大、最小荷電率，SOC0為儲能系統初始荷電率，Et為儲能容量。

儲能容量約束如式(7)所示，確保儲能每時每刻的儲能容量滿足要求。

(7)

式中，EMax，EMin分別為儲能容量上下限(這里分別取100%的額定容量與10%的額定容量)，Δt為時間間隔，η1，η2分別為儲能放電與充電的效率。

4)火電機組約束。主要包括運行約束和爬坡約束，如式(8)所示

(8)

5)線路約束。主要包括線路功率等式約束、線路傳輸功率約束和節點相角約束。如式(9)所示

(9)

6)失負荷約束。即系統中某節點的失負荷功率不能大于該節點負荷功率。具體如式(10)所示

0≤PLDj，t≤PLj，t

(10)

3.3 線性規劃單純形法

緩解火電機組爬坡壓力數學模型包括：目標函數、等式約束條件、不等式約束條件、上下限約束條件以及求解變量。該數學模型是一個標準的線性規劃問題，故本文基于線性規劃單純形法對模型進行求解[13]。緩解火電機組爬坡壓力的線性規劃模型如式(11)所示

(11)

結合緩解火電機組爬坡壓力數學模型，式(11)中變量具體如(12)所示

(12)

式中f為成本，包括機組運行成本、機組爬坡成本、失負荷成本、棄光成本、儲能運行成本。x為待求量，包括機組輸出功率、節點相角、線路有功功率、光伏發電功率、失負荷功率、棄光功率以及儲能充放電功率。A為系數矩陣，包括機組爬坡功率系數矩陣(一般取K=[K]，k=±1)、充放電功率系數矩陣。b為不等式約束向量，包括機組上下爬坡率，充放電約束。E0為儲能系統初始時刻功率。Aeq為等式系數矩陣，包括線路有功等式約束、系統功率平衡約束系數矩陣。BIJ=[Bij]。Beq為等式向量矩陣，包括線路有功等式向量、系統負荷功率向量。ub、lb分別為火電機組發電功率、節點相角、線路熱穩定功率、光伏發電功率、負荷功率、棄光功率、儲能充電放電、儲能荷電率、儲能容量的上限、下限向量。基于單純形法求解時一般遵循以下步驟：確定初始基可行解，檢驗所得到的基可行解是否最優，迭代求新的基可行解。

3.4 火電機組爬坡壓力緩解策略

基于根據構建數學模型和線性規劃單純性求解算法，構建火電機組爬坡壓力緩解策略，如圖7所示。具體如下：

1)設置成本參數火電機組CGi、失負荷成本CL、棄光成本CPV、儲能成本CC，機組爬坡成本Cq，儲能容量E0，時間T等。

3)準備線性模型中參數，如成本向量f′。火電機組爬坡功率系數矩陣A。火電機組上下爬坡率及充放電約束向量b。線路有功等式約束和系統功率平衡約束系數矩陣Aeq。線路有功等式向量，系統負荷功率向量Beq。火電機組發電功率、節點相角、線路熱穩定功率、光伏發電功率、負荷功率、棄光功率、儲能充電放電功率、儲能荷電率、儲能容量上限，下限向量ub，lb。

4)由上述矩陣和向量，構造緩解火電機組爬坡壓力線性數學模型。

5)設置或更新模型的初始可行解X(t)=(b1，b2…，bm，0，…，0)′，并計算校驗數δj，若δj≤0則計算下一時刻t=Δt+t的最優解。

6)δj中有一個大于零，則計算換入變量xk，換出變量xl，更新初始可行解，并進行迭代、檢驗計算，直到得到最優可行解。

7)若所有時刻均求出可行解，則輸出最優解。具體如圖5所示。

圖5 火電機組爬坡壓力緩解策略

4 算例分析

4.1 仿真系統搭建

為了驗證本文所提策略的優越性和有效性，借助MATLAB搭建了IEEE-24節點系統，并對其進行改進，改進后的系統結構如圖6所示，對上述緩解火電機組爬坡壓力線性數學模型進行仿真分析，驗證本文構建的光儲系統和數學模型可以緩解高比例光伏并網帶來的火電機組爬坡壓力問題，促進光伏消納。IEEE-24節點系統中火電機組的出力功率范圍如表1所示，爬坡率取為每分鐘調節2%的最大出力，采用對比分析：

策略1：只在原系統19節點并入光伏電站；

策略2(本文所提策略)：在策略1的基礎上再在19節點上接入儲能系統。

圖6 改進的IEEE-24節點系統結構

表1 火電機組出力功率及成本數據

各節點的負荷隨時間變化，總負荷預測功率和光伏預測功率如圖7所示，數據參考2016年10月22日加利福尼亞負荷與與光伏數據。爬坡率上、下限均為20MW/min，儲能系統運行成本系數為9$/MWh。棄光懲罰系數為11$/MWh，失負荷懲罰系數為1000$/MWh。火電機組爬坡成本因子取25。

圖7 總負荷和光伏預測功率

本文基于圖5所示的火電機組爬坡壓力緩解策略，借助線性規劃單純形算法，利用MATLAB對模型進行求解。結果如下。

4.2 方法優越性分析

(13)

光伏滲透率計算結果如圖8、圖9所示。由圖可以看出，各光伏發電比例下策略2的棄光功率均低于策略1，策略2的光伏滲透率高于策略1。這是由于策略1僅依靠傳統火電機組消納高比例光伏功率，而火電機組爬坡能力有限，為保證系統穩定運行，不得不丟棄部分光伏功率。策略2的光儲系統對高比例光伏功率進行適當地儲能和放電，減小棄光功率，使其可以更多的被火電機組消納。

按比例逐漸增加圖7中光伏預測功率，分別對策略1、策略2下的光儲系統綜合成本進行求解，結果如圖10所示。由圖可以看出，不同光伏并網比例下，策略2的綜合成本始終低于策略1。這是由于策略1的棄光功率、機組爬坡壓力均比策略2高，導致策略1的棄光成本、機組爬坡成本高于策略2。與策略1相比，本文所提策略2有效降低了光儲系統綜合成本，提高系統運行經濟性。

圖8 棄光功率曲線

圖9 光伏滲透率曲線

圖10 光儲系統綜合成本曲線

4.3 方法有效性分析

經過上述仿真驗證可知，策略2的方法優于策略1，在減小棄光功率、提高光伏消納水平、降低系統綜合成本上具有一定優勢，下面進一步分析策略2的方法有效性。在光伏發電比例1.4的情況下，對策略2的鴨子凈負荷曲線進行求解，如圖11所示。

圖11 鴨子凈負荷曲線

由圖11可以看出，策略2得到的凈負荷曲線與原始凈負荷曲線相比在整體上較為平滑，曲線波動性也相對較小。這是由于策略2的儲能系統在光伏發電功率高發時段進行儲能，在光伏發電功率低谷進行放電產生的效果，策略2在平滑鴨子凈負荷曲線上具有一定的效果。

進一步對原始凈負荷曲線及策略2凈負荷曲線對應的機組爬坡率進行求解，結果如圖12所示。由圖12可以看出，在早上8：00和晚上17：00，原始凈負荷曲線對應的機組爬坡率均出現峰值，而策略2在此時間段分別對其進行了有效的緩解，減小對火電機組爬坡的壓力。這是由于儲能系統在早上6：00-8：00時間段放電補充光伏發電功率，在8：00-17：00時間儲能消納光伏過剩的發電功率，在17：00-20：00時間段又放電補充光伏發電功率的不足產生的效果。凈負荷曲線的下坡和上坡時段功率得到平滑后，可有效減小火電機組的爬坡壓力。具有重要的工程應用價值。

圖12 凈負荷對應的機組爬坡率

5 結論

高比例光伏并網使凈負荷曲線在白天出現極低的谷值，凈負荷波動幅度加大，火電機組不能及時響應凈負荷波動，爬坡壓力極大，危及電網安全穩定運行。本文搭建的光儲系統結構、構建的緩解火電機組爬坡壓力數學模型以及提出的火電機組爬坡壓力緩解策略，可較好的平滑鴨子凈負荷曲線、有效緩解火電機組爬坡壓力，在減小光伏棄光率、提高光伏消納能力、緩解調峰壓力的同時，保障了火電機組的安全穩定運行能力、抗擾動能力，對保障電網安全穩定運行具有重要的學術研究意義和工程實用價值。