燃氣輪機在電網調峰中調度問題研究

程學斌（中國石油集團電能有限公司氣電公司）

隨著風電大規模并網運行以及國家對環境保護的重視，調度中心不僅要慮經濟因素還要促進風電消納、考慮環境問題等多種影響電力系統的因素，這就使得電力系統機組調峰調度非常的困難，所以很多的專家研究了多因素下調峰的調度方案。楊冬鋒等[1]構建了風電波動對風電并網系統調峰能力的規劃模型，利用其仿真驗證了機組啟停方案的可行性，但是其模型中沒有考慮調峰運行費用；盧錦玲等[2]建立了風電并網運行的經濟調度模型，對經濟性評價進行了研究；王程等[3]研究了風電并網運行以經濟調度為目標的模型，但是對于棄風方面的問題并沒有進行分析；隋鑫等[4]建立了電力系統經濟調度模型，并用混沌粒子群算法對其求解，仿真驗證了模型的可行性；吳迪等[5]構建了以促進風電消納和經濟成本為目標的火電調峰模型，但是火電機組參與調峰費用高；朱永利等[6]采用水電機組調峰建立了新能源消納的模型，利用改進的NSGA-Ⅱ算法求解，但是水電機組調峰沒有靈活性；孫欣等[7]建立了多目標機組的組合調度模型并利用Delta方法求解，降低了建模和求解的難度，但是同時系統的精確性降低了；向紅吉等[8]建立了負調峰能力和系統運行成本為目標函數的優化調度模型，以歸一化法線作為約束方法，并驗證了模型的可行性；辛曉剛等[9]建立了經濟調度優化的模型，以風-火系統最低運行成本為目標函數，采用IBPSO和DPSO算法對函數進行求解，驗證了其模型的可行性，但是并沒有分析風電消納等方面的問題；王魁等[10]建立了以最大化消納風電和火電機組最小能耗為目標的調度模型，但是其模型沒有構造目標間的關系；謝應昭等[11]建立了風儲混合系統的機組調度模型。均以污染量排放最小和燃煤成本最低為目標，但是采用模糊處理多目標問題，沒有辦法確定目標間的關系，降低了模型的精度。

綜上所述，伴隨著風力發電占總發電比重越來越高，同時風電出力具有不確定性等特點，所以風電并網運行給電力系統的調度帶來了很大的難度，已有研究表明燃氣輪機的參與可以減少調峰的壓力，但也使得調度模型變得更加復雜，所以非常有必要建立新的調峰調度模型，使其能夠滿足現在電力系統的需求。

圖1 求解調度模型流程Fig.1 Process of solving scheduling model

1 燃氣輪機參與調峰調度模型

在風電并網運行的系統中，調峰需求是日負荷波峰值與日負荷波谷值峰谷差。風電出力變化趨勢與日內負荷變化趨勢的相關性決定了風電并網對系統調峰需求的影響即：

式中：PG-w(t)為風電系統中除風電外的機組出力，W；PL(t)為系統負荷，W；Pw(t)為風電出力，W。

在風電并網系統中，為了提高能源利用率、響應國家節能減排的號召，同時為了降低經濟成本，使經濟價值最大化，建立了其他機組和燃氣輪機機組兩大類機組的調峰調度模型，需要對機組的啟停策略進行最佳優化，還需要對負荷進行最優的分配也就是優化分配各類機組的功率，以總棄風量最小、調度系統成本最小為目的標函數，目標函數的公式如下：

式中：Pwi(t)在t時刻風電的出力預測值，MW；Pw(t)在t時刻風電的實際用量，MW；M1、M2為其他機組發電成本和燃氣輪機調峰成本，元；ci為其他機組的啟停狀態，Pi其他機組的處理情況；mui和mdi(t)為機組的開機費用和停機費用，元；Pgj為燃氣輪機機組出力，MW；δgj為燃氣輪機機組的發電效率，T為總調度時段，h；LHV為天然氣低位熱值，MJ/Nm3。

求解調度模型流程見圖1。以功率平衡約束、旋轉備用約束、風電場約束、其他機組約束、燃氣輪機機組約束作為約束條件，其中燃氣輪機機組的約束條件包括爬坡約束和出力約束，建立調峰制度多目標優化模型，建立了離散性、維度高等特點的調峰調度模型。在對模型求解的時候，選擇懲罰函數法對各個約束條件進行處理，處理之后就是沒有約束條件的目標函數，利用信息搜索法進行計算，對各機組的啟停順序進行優化，也就是其他機組和燃氣輪機組分別有多少臺機組參與調度，然后利用粒子群優化算法對其模型進行求解。

2 燃氣輪機參與調峰調度方案仿真分析

根據搭建的棄風量最小、成本最低以及其模型，利用計算機軟件對其進行仿真，得到了不同目標函數下燃氣輪機出力值、負荷曲線及風電預測值曲線，同時得到了總棄風量和總運行費用的對比值。

2.1 棄風量最小為目標函數建立模型

對模型中的參數進行設置，以棄風量最小為目標函數建立的模型下三者預測值見圖2。

圖2 以棄風量最小為目標函數建立的模型下三者預測值Fig.2 The predicted values of the three parameters under the model established with the minimum waste air

從圖2中可知，在系統負荷低谷期的時候，燃氣輪機都在停運的狀態，其他機組出力也比較低，優先消耗了風電機組的出力，減少了棄風量；隨著系統負荷逐漸增加，而預測風電機組出力逐漸減小，其他電機組出力逐漸增加，部分燃氣輪機機組開始運行，所以燃氣輪機參與調峰能夠減小其他機組的壓力，增加了風電使用率，提高系統調峰容量，改善系統調峰性能。

根據圖2中燃機功率、負荷值、風電預測值出力數值和時段情況可知，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的一個周期內總棄風量和總運行費用對比見表1。

表1 總棄風量和總運行費用對比Tab.1 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃氣輪機模型的總棄風量為2 256.68 MW，沒有燃氣輪機模型的總棄風量為7 796.98 MW，對比之后減少了5 540.3 MW，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以減少棄風，消納更多風電。一個調度時間內，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的機組總運行費用對比可知，帶有燃氣輪機模型的總運行費用為442 803.82萬元，沒有有燃氣輪機模型的總棄風量為490 435.32萬元，對比之后減少了47 631.5萬元，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以提高系統的經濟性，節約成本。

2.2 成本最低為目標函數建立模型

一個周期內每個時間對應的以成本最低為以目標建立的模型下三者預測值見圖3。

圖3 以成本最低為以目標建立的模型下三者預測值Fig.3 The predicted values of the three parameters under the model established with the lowest cost

從圖3可知，在系統負荷低谷期的時候，燃氣輪機都在停運的狀態，其他機組出力也比較低，系統消耗風電機組的出力，這樣就減少了棄風量；隨著系統負荷逐漸增加，而預測風電機組出力逐漸減小，其他電機組出力會逐漸增加，部分燃氣輪機機組開始運行，所以燃氣輪機參與調峰能夠減小其他機組的壓力，增加了風電使用率，提高系統調峰容量。

根據圖3中燃機功率、負荷值、風電預測值出力數值情況和時段情況可知，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的一個周期內，每個時間對應的總棄風量和總運行費用對比見表2。

表2 總棄風量和總運行費用對比Tab.2 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃氣輪機模型的總棄風量為2 398.69 MW，沒有有燃氣輪機模型的總棄風量為11 039.35 MW，對比之后減少了8 640.66 MW，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以減少棄風，消納更多風電。一個調度時間內，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的機組總運行費用對比可知，帶有燃氣輪機模型的總運行費用為442 401.06萬元，沒有有燃氣輪機模型的總棄風量為476 051.32萬元，對比之后減少了2 650.26萬元，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以減少成本提高系統的經濟性。

2.3 棄風量最小和成本最低為目標函數建立模型

一個周期內每個時間對應的以棄風量最小且成本最低為目標建立的模型下三者預測值見圖4。

圖4 以棄風量最小且成本最低為目標建立的模型下三者預測值Fig.4 The predicted values of the three parameters under the model established with minimum waste air and the lowest cost

從圖4中可知，在系統負荷低谷期的時候，燃氣輪機都在停運的狀態，其他機組出力也比較低，系統消耗風電機組的出力，減少了棄風量；隨著系統負荷逐漸增加，而預測風電機組出力逐漸減小，其他電機組出力逐漸增加，部分燃氣輪機機組開始運行，所以燃氣輪機參與調峰能夠減小其他機組的壓力，增加了風電使用率，提高系統調峰容量，改善系統調峰性能。

根據圖4中燃機功率、負荷值、風電預測值出力數值情況和時段情況可知，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的一個周期內，每個時間對應的總棄風量和總運行費用對比見表3。

表3 總棄風量和總運行費用對比Tab.3 Comparison of total waste air volume and total operation cost

帶有燃氣輪機模型的總棄風量為2 332.07 MW，沒有有燃氣輪機模型的總棄風量為10 432.21 MW，對比之后減少了8 100.14 MW，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以減少棄風，消納更多風電。一個調度時間內，燃氣輪機是否參與調峰調度模型的機組總運行費用對比可知，帶有燃氣輪機模型的總運行費用為442 623.18萬元，沒有有燃氣輪機模型的總棄風量為476 051.32萬元，對比之后減少了33 428.14萬元，所以帶有燃氣輪機調峰調度模型可以減少成本提高系統的經濟性。

對比三種模型下，將燃氣輪機放在風電并網系統調峰調度中，三種模型都能夠減少棄風量，增加系統調峰容量，提高經濟性，改善調峰性能。三種模型的總棄風量和一個調度時間內機組總費用對比見表4。

表4 不同方案下的總棄風量和機組總費用對比Tab.4 Comparison of total waste air volume and total unit cost under different schemes

由表4可知：有燃氣輪機兩種目標下優化調度模型，機組總費用比棄風量最小模型少了180.64萬元，但是比經濟調度模型多了222.12萬元；總棄風量比棄風量最小模型多了75.39 MW，但是比經濟調度模型少了142.01 MW。

綜合分析，單一目標函數的調峰調度模型對于單一因素的控制效果比較好，而多目標函數優化調峰調度模型，需要滿足多方面約束條件，但是當綜合考慮棄風量和系統運行費用都減小的情況時，選擇多目標優化調度模型的性能非常好。

3 結束語

分析我國現階段的電網結構持點，風電并網的比例逐漸增加，為了提高電網系統的安全經濟運行，研究風電并網系統的調峰策略以及調峰模型是非常重要的。由于風電出力的不確定性以及負荷的不確定性，同時風電并網可能出現的反調峰現象，這樣就會給電力系統的調峰需求造成很大的困難。電網調峰中燃氣輪機是的一種較好選擇，當風電并入電力系統中運行時，燃氣輪機加入系統中時，可以減少棄風量同時能夠提高經濟性，建立了以以棄風量最小、成本最低以及棄風量最小和成本最低為目標函數的三種調峰調度模型，采用粒子群算法研究了該模型的求解方法。利用所研究調峰策略以及求解方法，對其進行了仿真研究，得到了三種調峰調度模型的總棄風量和一個調度周期內運行費用之間的不同，結果表明兩種目標優化調度模型更能兼顧棄風和系統經濟性兩方面。但是文中的模型還可以進一步優化，將環保因素以及排放量最小等目標加入模型中，同時約束條件還可以考慮網絡損耗等情況；在求解模型方面還可以考慮更加智能的算法；在成本上還可以考慮折舊和維護成本等多個方面，所以人們還可以對燃氣輪機加入風電并網系統中的模型進一步優化，使得調峰機組的調峰能力被充分利用，從而進一步減少棄風量、降級經濟成本和網絡損耗、提高系統的穩定性和調峰容量。