考慮抽蓄-風-光-火聯合系統運行經濟效益的日前優化調度研究

姜 楓，鮑 峰，姬聯濤，李旭東，楊朝武，牛翔宇，楊威嘉

(1.松花江水力發電有限公司吉林白山發電廠，吉林 吉林 132013；2.中國電力科學研究院有限公司，江蘇 南京 210003；3.武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室，湖北 武漢 430072；4.國網新源控股有限公司，北京 100761)

中國為實現“碳達峰、碳中和”目標，必須繼續大力開發以風能和太陽能為代表的間歇性可再生能源，進而構建出低碳、高效的新型現代能源體系[1]。由于風電、光伏發電具有隨機性、間歇性和波動性問題，以及電網輸送能力有限等問題，其大規模迅猛發展將給電網安全穩定運行和新能源消納帶來巨大挑戰。目前，火力發電在我國電力系統中仍占主要地位，若僅依靠電力系統中火電機組的靈活性對可再生能源進行調節，必將造成火電機組頻繁啟?；蜷L時間處于深度調峰狀態，嚴重威脅電網運行的安全性與經濟性[2]。因此，為風電、光伏發電配置儲能調節設施并進行優化調度十分重要。抽水蓄能是目前最具經濟性的大規模儲能設施，既能實現電能存儲，進行能量轉換，又有助于提升新能源消納能力和電網靈活性[3- 4]。

針對風能、太陽能等與儲能調節設施聯合運行的多能互補問題，前人已進行了大量研究，并提出了眾多具有實踐意義的理論和解決方案。文獻[5]研究了抽蓄-風-光互補發電系統，重點考慮了風光出力的相關性，并建立了兩級優化模型。仿真結果表明該優化策略增強了新能源系統利用率，可以更好地追蹤給定目標功率曲線。文獻[6]構建了風-光-水互補發電系統短期優化調度模型，以系統剩余負荷方差最小為目標，運用IPSO算法對福建某實際風-光-水系統進行日前調度。文獻[7]以雅礱江風光水清潔能源基地為研究對象，利用梯級水電站調節風、光電出力波動，并建立風光水混合能源互補發電系統優化調度模型。文獻[8]以風-抽水蓄能聯合運行后的電費收益最大化為目標，使用HGA算法對風-抽水蓄能聯合優化運行模型求解，為風-抽蓄聯合運行提供一種調度策略。

從各能源裝機結構來看，火電仍然是我國最主要的電力能源，抽水蓄能是我國應用最廣泛的大容量儲能技術[9]。文獻[2]建立風-光-火-蓄-儲多能源互補優化調度模型，以系統總運行成本最小為優化目標，求解分析了風-光-火、風-光-火-蓄-儲和高比例風光-火-蓄-儲三種不同場景下的算例。文獻[10]構建了風-光-水-火-抽蓄聯合優化調度模型，以系統運行成本最低為目標，運用Yalmip工具箱進行模型驗證，為多種可再生能源聯合調度提供一種分析方法。文獻[11]采用鈉硫電池作為電力系統調度的儲能系統，以提高風光消納能力和降低火電機組運行成本為目標，建立了風-光-火-儲聯合調度模型，并利用改進的PSO算法，通過算例驗證了模型和算法的有效性。

然而，上述文獻針對火電承擔基荷條件下可再生能源與抽水蓄能電站聯合優化運行研究較少，不完全適應我國的能源實際現狀和未來發展趨勢。本文以碳中和、火電承擔基荷和可再生能源并網為研究背景，在考慮聯合運行系統火電污染治理成本、分時電價、能源出力限制約束、功率平衡約束的基礎上，構建了抽水蓄能-風電-光伏-火電聯合運行系統日前優化調度模型，采用MATLAB Yalmip工具箱對不同場景下的聯合運行系統日前調度模型進行仿真求解以驗證模型有效性，并與PSO算法求解結果進行對比，為含有抽水蓄能的多能互補系統運行提供一種日前調度策略。

1 抽水蓄能-風-光-火聯合運行系統日前優化調度模型

1.1 目標函數

本文基于經濟、環保的目標建立抽水蓄能-風-光-火聯合運行系統日前優化調度模型。在考慮分時電價機制、火力發電污染治理等成本的情況下，以聯合運行系統運行經濟效益最大為目標(假設抽水蓄能電站、風電場、光伏電站運行成本為0，僅考慮電費收益、抽水蓄能電站抽水成本、火電廠治污成本和火電廠運行成本)。目標函數為

FMax=Fin-Fout-Ft-Fo

(1)

式中，Fin為聯合運行系統電費收益，元；Fout為聯合運行系統中抽蓄抽水成本，元；Ft為火電廠排放污染的治理成本，元；Fo為火電廠運行成本，元。

1.1.1 電費收益

聯合運行系統電費收益與抽蓄、風電場、光伏電站、火電廠上網功率和電價有關，電費收益為

(2)

式中，Pwi為i時段風電場輸送到電網的功率，MW；Ppvi為i時段光伏電場輸送到電網的功率，MW；Pti為i時段火電廠輸送到電網的功率，MW；Phi為i時段抽水蓄能電站水力發電功率，MW；Ci為i時段的分時電價，元/(MW·h)；Δt為時間間隔，h。

分時電價是指按系統運行狀況，將1天24小時劃分為若干個時段，每個時段收費不同，主要是鼓勵用戶對用電時間進行合理分配，最終目的是降低電網負荷[12]。綜合考慮電力市場機制和國內外能源上網定價政策[8,13]，本文采用分時電價，如表1所示。

表1 分時電價

1.1.2 抽水蓄能電站抽水成本

抽水蓄能電站抽水成本與抽水蓄能抽水功率和抽水電價有關，即

(3)

式中，Ppi為i時段抽水蓄能電站水泵抽水功率，MW；Cpi為i時段的抽蓄抽水電價，元/(MW·h)。

目前，國家有關部門出臺一系列關于完善抽水蓄能價格形成機制的意見[14]。為便于計算分析，本文將抽水蓄能抽水電價簡化為抽蓄發電電價的1/4，即

Cpi=0.25Ci

(4)

1.1.3 火力發電污染治理成本

傳統能源結構中，火電占比較大，其主要依靠燃煤進行發電，在現有技術條件下，1 t煤約發出3 000 kW·h電能，但在大量燃煤的同時會帶來嚴重的大氣污染，進而嚴重危害自然環境。為解決火電帶來的污染問題，需要花費大量資金進行治理?；痣姀S燃燒1 t煤排放的主要污染物及其治理成本如表2所示。

表2 火電廠燃燒1 t煤排放的主要污染物及其治理成本[15-17]

火電廠污染物治理成本計算公式為

(5)

式中，m為火電廠污染物種類。

1.1.4 火電廠運行成本

火電廠運行成本主要為火電機組煤耗成本，機組的煤耗成本與機組負荷呈二次曲線關系[10]，公式為

(6)

式中，f為煤價；a、b、c為煤耗系數。

1.2 約束條件

本文主要考慮聯合運行系統功率平衡約束和抽水蓄能、風、光、火各發電機組運行的相關約束。

1.2.1 系統功率平衡約束

由于電能不具有大量儲存的特性，故聯合運行系統總發電量應等于總耗電量。不考慮系統網損，系統功率平衡方程為

Pphi+Pwi+Ppvi+Pti=PLi

(7)

式中，Pphi為i時段抽水蓄能電站功率(當Pphi>0時，抽蓄處于放水發電工況，此時Pphi=Phi；當Pphi<0時，抽蓄處于抽水儲能工況，此時-Pphi=Ppi)；PLi為i時段系統負荷，MW。

1.2.2 抽水蓄能電站功率約束

放水發電功率約束

(8)

(9)

0≤Ei≤Emax

(10)

抽水儲能功率約束

Pp，min≤Ppi≤Pp，max

(11)

工況限制約束，抽水蓄能有放水發電和抽水儲能兩種工況，兩種工況不同時發生，即

Ppi×Phi=0

(12)

式中，Ph，max為抽水蓄能電站最大發電功率，MW；Pp，max為抽水蓄能電站最大抽水功率，MW；Ei為i時段的抽水蓄能電站上水庫儲能量，MW·h；ηp為抽水蓄能電站抽水儲能效率；ηh為抽水蓄能電站放水發電效率；t為各時段長，h。

1.2.3 風電出力限制約束

風電上網功率≤風電場最大預測出力，即

0≤Pwi≤Pw，max

(13)

式中，Pw，max為風電場最大預測出力，MW。

1.2.4 光伏出力限制約束

光伏上網功率≤光伏電站最大預測出力，即

0≤Ppvi≤Ppv，max

(14)

式中，Ppv，max為光伏電場最大預測出力，MW。

1.2.5 火電機組約束

出力限制約束

Pt，min≤Pti≤Pt，max

(15)

爬坡速率約束

-Vt，downΔt≤Pt，i+1-Pti≤Vt，upΔt

(16)

式中，Pt，min、Pt，max分別為火電機組出力上下限，MW；Δt為時間間隔；Vt，up、Vt，down分別為火電機組最大增、減出力速率，MW/h。

2 聯合系統日前調度策略及求解方法

2.1 日前調度策略

抽蓄-風-光-火聯合運行系統原理如圖1所示，聯合運行系統日前調度策略為：

圖1 抽蓄-風-光-火聯合系統運行原理

(1)結合新能源功率預測結果、各場站出力約束條件和電網運行邊界條件[18]，以聯合運行系統運行經濟效益最大為優化目標，以聯合運行系統內各能源場站上網有功功率為決策變量，通過聯合運行系統內部調整，使聯合運行系統盡可能滿足出力計劃。

(2)在一定負荷條件下，當聯合運行系統中可再生能源預測出力與火電出力下限總和大于電網負荷預測值時，抽水蓄能電站啟動水泵抽水儲能工況進行儲能，將聯合運行系統多余電能儲存起來；當聯合運行系統電力需求較大時，抽水蓄能電站啟動水輪機放水發電工況，將儲存的電能釋放出來以彌補電力缺口。

(3)聯合運行系統在滿足火電出力下限的情況下優先調用可再生能源發電。當聯合運行系統中可再生能源預測出力與火電出力下限總和大于電網負荷預測值，且抽水蓄能儲能能力達到極限時，聯合運行系統開始棄風棄光。

2.2 求解方法

Yalmip工具箱是一種基于MATLAB平臺的優化軟件工具箱，被廣泛應用于優化問題和控制理論問題求解中[19-20]。本文采用Yalmip工具箱進行建模求解，基于MATLAB 2020a語言實現編程仿真。

3 算例分析

3.1 基本數據與參數

本文針對抽水蓄能-風-光-火聯合運行系統進行小時級日前優化調度分析，以我國東北地區某抽水蓄能電站為仿真對象，該抽水蓄能電站裝有2臺單機150 MW水泵水輪發電機組，總裝機容量為300 MW。聯合運行系統配置總裝機容量為400 MW的風電場，總裝機容量為200 MW的光伏電站和總裝機容量為1 200 MW的火電廠。聯合運行系統中抽水蓄能電站抽水/發電效率分別為75%和93.75%、單臺抽蓄機組最大抽水儲能/放水發電功率均為150 MW、火電廠出力上下限分別為1 200 MW和700 MW、火電機組最大增/減出力速率均為300 MW/h。

聯合運行系統選取春季、夏季2個典型日，系統負荷預測需求曲線、風電光伏出力預測曲線分別如圖2、3所示，相應數據取自文獻[10]。由圖2可知系統負荷在10∶00～22∶00為用電高峰時段，夏季負荷值普遍高于春季負荷值。由圖3可知風電出力日內變化較大，不同季節區別較大，具有反調峰性[21-22]；由圖3可知光伏出力集中在白天，晝發夜停，不同季節區別較小，且與負荷變化方向相近，具有正調峰特性[23]。

圖2 系統負荷預測需求曲線

圖3 風電、光伏出力預測曲線

3.2 方案設置

3.2.1 方案一

為展示本文所提模型的功能并驗證其有效性，本文基于4種日前調度場景進行對比分析，探究不同場景下聯合運行系統運行的經濟性、排放CO2量和火電機組出力穩定性。4種日前調度場景如下：場景1，春季典型日，風、光、火聯合運行，無抽蓄；場景2，春季典型日，抽蓄、風、光、火聯合運行，抽蓄參與運行；場景3，夏季典型日，風、光、火聯合運行，無抽蓄；場景4，夏季典型日，

抽蓄、風、光、火聯合運行，抽蓄參與運行。

此外，為綜合對比分析不同場景下聯合運行系統的運行情況，本文引入衡量聯合運行系統排放CO2量、火電出力穩定性的指標，具體如下：

衡量聯合運行系統排放CO2量的指標

(17)

式中，Aco2為火電廠燃燒1 t煤排放的CO2量(kg)。

衡量聯合運行系統火電出力穩定性的指標

(18)

式中，n為總時長，即24 h；Pr取火電廠出力下限，即700 MW。

3.2.2 方案二

為研究聯合系統中抽水蓄能電站的調節能力和應對我國高比例可再生能源并網的發展趨勢，本文以方案一中場景2為基礎，通過設置不同容量配比/可再生能源滲透率的風光組合，分析不同容量配比/可再生能源滲透率對聯合運行系統經濟效益、CO2排放量、火電機組出力穩定性的影響，探究系統中抽水蓄能電站應對高比例可再生能源并網的能力和系統經濟運行效益與不同容量配比/可再生能源滲透率的關系。

根據可再生能源滲透比例，未來可再生能源發展可分為中比例(10%～30%)、高比例(30%～50%)和極高比例(50%～100%)可再生能源系統[24]。假設系統中負荷、火電和抽蓄裝機容量不變，風電:光伏裝機容量維持2∶1比例，通過改變可再生能源容量構造不同場景如表3所示。

表3 不同容量配比場景

3.2.3 方案三

為比較Yalmip工具箱與常用智能算法求解聯合運行系統日前優化調度模型效果，本文以配置抽水蓄能電站為例，運用PSO算法和Yalmip工具箱求解春、夏兩種典型日時聯合運行系統日前優化調度模型。

3.3 結果分析

3.3.1 方案一結果分析

聯合運行系統4種場景下日前優化調度輸出功率如圖4所示。其中圖4a和圖4c為系統中無抽水蓄能電站時，風電、光伏和火電的日前調度結果；圖4b和圖4d為系統中有抽水蓄能電站時，抽水蓄能、風電、光伏和火電的日前調度結果。通過求解聯合運行系統日前優化調度模型得到4種場景下聯合運行系統的運行經濟性、排放CO2量和火電出力穩定性如表4所示。

表4 聯合運行系統日前優化調度結果

綜合分析圖4和表4，對比場景1、2、3、4可知，夏季典型日火電出力大于春季典型日，4種場景下聯合運行系統總出力均可滿足日前出力計劃；由于可再生能源春季、夏季出力波動較大，在無抽水蓄能時對火電機組的調節能力要求較高，此時火電機組出力較大、穩定性較差，系統經濟性較差，排放CO2量較多；對比場景1、2可知，聯合運行系統加入抽水蓄能后，系統運行經濟收益提高17.64萬元、減排CO245.18×104kg，火電機組出力穩定性提高4.02%；對比場景3、4可知，聯合運行系統加入抽水蓄能后，系統運行經濟收益提高10.14萬元、減排CO244.10×104kg，火電機組出力穩定性提高3.99%。算例運算結果表明，抽水蓄能的加入可有效提高系統運行經濟性，降低火電機組出力，減少CO2排放，穩定火電機組出力，緩解由于可再生能源出力波動造成的火電機組頻繁啟停、爬坡幅度和爬坡工況頻繁轉換的現象。

圖4 聯合運行系統日前優化調度輸出功率

3.3.2 方案二結果分析

本文以方案一中場景2為基礎，即此時可再生能源滲透比例為29%、運行經濟效益為2 015.23萬元、排放CO2量為1 049.45×104kg、火電出力穩定性為15.48%。隨著可再生能源滲透比例提高，8種場景較初始場景(方案一中場景2)的運行經濟性增量分別為9.04、14.27、17.45、20.30、21.55、22.66、22.71、22.71萬元；減排CO2量增量分別為49.71×104、78.51×104、99.21×104、111.78×104、118.78×104、124.82×104、125.06×104、125.06×104kg；火電出力穩定性增量分別為1.70%、6.01%、12.29%、14.04%、14.92%、15.48%、15.48%、15.48%，具體如表5所示。據此分析可知，隨著可再生能源滲透比例提高，聯合運行系統運行經濟性、排放CO2量和火電出力穩定性值并非呈線性變化，該300 MW抽水蓄能電站在一定滲透率范圍內具有較優的調節能力。算例運算結果表明，在高比例可再生能源并網時，隨著可再生能源滲透比例增大，聯合系統運行經濟效益在明顯增加后趨于穩定、排放CO2量逐漸減少至穩定、火電出力穩定性先增強后趨于穩定，即可再生能源滲透比例升高至48%時，聯合運行系統運行經濟效益等約達到極值，此時抽蓄占比11%。

表5 不同容量配比時聯合系統各指標變化量

3.3.3 方案三結果分析

運用PSO算法求解得到聯合系統運行經濟收益、排放CO2量和火電出力穩定性，如表6所示。由表6

表6 不同方法求解結果比較

可知，Yalmip工具箱求解得到的系統運行經濟收益較大，排放CO2量較少，火電出力穩定性較好，即Yalmip工具箱在求解本文所提出的聯合運行系統日前優化調度模型時效果較好。

4 結 論

本文首先構建了一種抽水蓄能-風-光-火聯合運行系統日前優化調度模型，并設立了4種工作場景和衡量指標；然后針對我國東北某抽水蓄能電站及其應用環境，運用Yalmip工具箱，以聯合運行系統運行經濟效益最大為目標對3種方案進行仿真求解；最后比較分析了不同方案時聯合運行系統的運行情況。主要結論如下：

(1)加入抽水蓄能電站可降低對火電機組出力的需求，減少CO2排放量和污染物治理成本，降低電網對火電機組靈活性的要求，提高聯合運行系統運行經濟性和火電機組出力穩定性。

(2)針對我國未來高比例可再生能源并網的發展趨勢，研究了聯合系統中抽蓄在風電、光伏不同滲透比例時的調節能力。算例仿真結果表明，不同容量配比下的各場景運行經濟性有所差異，聯合系統經濟效益與容量配比/可再生能源滲透率呈非線性相關關系，在高比例可再生能源并網背景下，可再生能源滲透比例升高至48%時，聯合運行系統運行經濟效益等約達到極值，該抽水蓄能電站可在一定可再生能源滲透率范圍內發揮較優的調節作用，未來該聯合運行系統可適當提高風、光滲透率。

(3)本文從經濟性角度出發建立了抽水蓄能-風-光-火聯合運行系統日前優化調度模型，初步研究了聯合運行系統的小時級日前優化調度問題，為未來高比例可再生能源并網場景下電力系統多能源互補運行提供了支撐。