計(jì)及協(xié)同調(diào)峰的新能源供電出力調(diào)度模型設(shè)計(jì)

徐 超，張 宇，于 偉，劉富田，周 強(qiáng)

(國(guó)家電投集團(tuán)電站運(yùn)營(yíng)技術(shù)(北京)有限公司，北京 102200)

人類社會(huì)在不斷發(fā)展的過(guò)程中，能源始終扮演著重要作用，如今，全球經(jīng)濟(jì)發(fā)生了巨大變化，人們加大了對(duì)煤炭、石油等不可再生能源的需求[1]。人類大量使用化石能源，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境的惡化速度越來(lái)越快，亟需改進(jìn)當(dāng)前能源的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。提高新能源發(fā)電的利用效率，可以降低電力系統(tǒng)的能耗，達(dá)到低碳運(yùn)行、節(jié)能減排的目的，還可以解決生態(tài)環(huán)境面臨的困境，因此，新能源供電系統(tǒng)受到了社會(huì)各界的關(guān)注[2]。使用新能源供電不需要鋪設(shè)輸電線路，具有電能傳輸損耗低、運(yùn)行靈活的優(yōu)點(diǎn)，可以有效提高電能供應(yīng)的可靠性，緩解當(dāng)前供電方式無(wú)法滿足偏遠(yuǎn)地區(qū)的供電情況。新能源技術(shù)的廣泛應(yīng)用，加大了對(duì)可再生能源的應(yīng)用研究，降低發(fā)電成本的同時(shí)，改變了原始能源的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[3]。新能源技術(shù)在當(dāng)下正處于準(zhǔn)商業(yè)化階段，今后一定會(huì)成為一種主流的供電模式。

在國(guó)內(nèi)的研究中，有關(guān)學(xué)者考慮到供電出力調(diào)度的能量不平衡問(wèn)題，基于離散時(shí)間平均模型提出了一種調(diào)度模型，利用積分約束的形式，將儲(chǔ)能技術(shù)與需求側(cè)的響應(yīng)結(jié)合，以最小棄風(fēng)量為目標(biāo)，建立了優(yōu)化調(diào)度模型，并將其轉(zhuǎn)化為具有非線性約束的規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)模型求解實(shí)現(xiàn)了調(diào)度。

算例結(jié)果顯示，該優(yōu)化調(diào)度模型能夠消納電力系統(tǒng)中的風(fēng)電負(fù)荷，根據(jù)非線性約束的規(guī)劃求解，得到優(yōu)化調(diào)度的最優(yōu)解，但是調(diào)度難度較大[4]。在凈負(fù)荷調(diào)度方面，基于樣本熵，針對(duì)新能源電力系統(tǒng)提出了一種凈負(fù)荷調(diào)度策略，利用樣本熵的方式采集了凈負(fù)荷樣本，完成電力系統(tǒng)凈負(fù)荷時(shí)間序列復(fù)雜度的評(píng)估，根據(jù)發(fā)電機(jī)組的組成，劃分了凈負(fù)荷調(diào)度的時(shí)段，進(jìn)一步減少了爬坡功率，以十機(jī)組為算例，驗(yàn)證了該凈負(fù)荷調(diào)度策略在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的合理性，但是經(jīng)濟(jì)性較差[5]。

在國(guó)外的研究中，有關(guān)學(xué)者提出了一個(gè)機(jī)械模型來(lái)描述不同車輛使用的能量水平，為了確定車輛調(diào)度方案，以乘客等待時(shí)間和車輛能耗最小為目標(biāo)，建立了快速公交多目標(biāo)節(jié)能調(diào)度優(yōu)化模型。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的算法對(duì)求解快速公交調(diào)度優(yōu)化模型是有效的，采用合適的調(diào)度方案可以減少能耗和乘客等待時(shí)間，但是經(jīng)濟(jì)性較差[6]。

基于以上研究背景，本文利用協(xié)同調(diào)峰的方式，設(shè)計(jì)了新能源供電出力調(diào)度模型，從而提高新能源供電出力調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性。

1 新能源供電出力調(diào)度模型設(shè)計(jì)

1.1 基于協(xié)同調(diào)峰制定新能源供電出力調(diào)度計(jì)劃

新能源供電系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性離不開(kāi)供電出力的調(diào)度手段，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)會(huì)降低新能源供電系統(tǒng)的調(diào)峰能力，因此采用協(xié)同調(diào)峰的方式，制定新能源供電系統(tǒng)的出力調(diào)度計(jì)劃。接入大量的新能源發(fā)電會(huì)降低供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性，如果投入大量的備用機(jī)組又會(huì)出現(xiàn)資源浪費(fèi)的現(xiàn)象。通過(guò)協(xié)同調(diào)峰，規(guī)劃居民的用電時(shí)段，適當(dāng)調(diào)節(jié)用電高峰，根據(jù)不同的時(shí)間尺度，制定出力調(diào)度計(jì)劃，具體安排如圖1所示。

圖1 新能源供電出力調(diào)度計(jì)劃安排Fig.1 Schedule of new energy power supply output

根據(jù)圖1的計(jì)劃安排情況，得到了新能源供電出力調(diào)度計(jì)劃的制定步驟為：①對(duì)于新能源供電機(jī)組系統(tǒng)而言，通過(guò)制定重要機(jī)組的檢修計(jì)劃，減小系統(tǒng)的供電壓力，盡量避免供電設(shè)備故障對(duì)出力調(diào)度的影響；②在新能源供電系統(tǒng)中，根據(jù)各機(jī)組的運(yùn)行時(shí)段，制定調(diào)峰計(jì)劃，采用協(xié)同調(diào)峰的方式[7]，降低新能源供電系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本，進(jìn)一步促進(jìn)新能源的消耗；③分析供電設(shè)備的備用需求，根據(jù)供電出力的預(yù)測(cè)結(jié)果，制定備用投入計(jì)劃，降低基礎(chǔ)供電設(shè)備的投入成本；④結(jié)合供電系統(tǒng)各部分的出力調(diào)度計(jì)劃，并考慮到居民用電負(fù)荷的需求[8]，達(dá)到供需平衡，這樣不僅可以提高負(fù)荷用電的滿意度，還可以保證新能源供電系統(tǒng)的安全運(yùn)行，節(jié)約供電成本的同時(shí)提高了供電可靠性。

以上根據(jù)新能源供電出力調(diào)度計(jì)劃安排，利用協(xié)同調(diào)峰的方式，制定了新能源供電出力調(diào)度計(jì)劃。

1.2 配置新能源供電系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量

為了避免儲(chǔ)能容量計(jì)算的復(fù)雜度，引入非參數(shù)估計(jì)的方法[9]，得到功率差額數(shù)據(jù)的估計(jì)值，對(duì)概率密度函數(shù)進(jìn)行了擬合處理[10]，結(jié)合式(1)對(duì)新能源供電系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量進(jìn)行配置，即：

(1)

式中，K(·)為非參數(shù)核函數(shù)；N為新能源供電功率的采樣數(shù)；Dk為新能源供電功率的采樣帶寬；P-Pi為功率差額。

在調(diào)度置信度水平γz下，采用迭代計(jì)算的方式[11]，計(jì)算了系統(tǒng)的最小儲(chǔ)能容量，具體計(jì)算步驟如下：①對(duì)新能源供電儲(chǔ)能系統(tǒng)的額定功率Pe和儲(chǔ)能容量Ee進(jìn)行初始化處理[12]；②計(jì)算新能源供電出力可調(diào)度性置信度水平γs；③當(dāng)γs<γz時(shí)，可以適當(dāng)增加儲(chǔ)能容量Ee，返回到②，當(dāng)γs滿足供電出力的調(diào)度要求時(shí)，在額定功率Pe下，確定最小儲(chǔ)能容量；④增加新能源供電儲(chǔ)能系統(tǒng)的額定功率Pe，返回到①，直到Pe大于最大功率差額。

當(dāng)完成新能源供電儲(chǔ)能系統(tǒng)額定功率Pe和儲(chǔ)能容量Ee的約束之后，利用投資成本目標(biāo)函數(shù)[13]，計(jì)算最優(yōu)的儲(chǔ)能配置結(jié)果，選擇等年值計(jì)算公式作為目標(biāo)函數(shù)，修改新能源供電系統(tǒng)充放電次數(shù)和深度因素[14]，修改公式為：

(2)

式中，Ged為新能源供電系統(tǒng)的儲(chǔ)能額定功率配置值；Tlife為新能源供電系統(tǒng)的使用壽命；Eed為配置的儲(chǔ)能容量；λ為額定功率與容量之間投資費(fèi)用的比值；Cs為儲(chǔ)能裝置在分期償還容量中的投資成本；Ct為蓄電池裝置在分期償還容量中的投資成本，計(jì)算公式為：

(3)

其中，CR為儲(chǔ)能容量的投資成本，Cw為維護(hù)成本。

根據(jù)式(4)的計(jì)算結(jié)果，建立其與放電深度之間的函數(shù)關(guān)系[15]，在不同放電深度下，計(jì)算出蓄電池的循環(huán)壽命，經(jīng)過(guò)M次充放電之后，通過(guò)推算蓄電池的壽命損耗[16]，得到蓄電池的使用壽命，公式為：

(4)

式中，Scyc，H(i)為蓄電池放電深度為H(i)時(shí)蓄電池的循環(huán)壽命。

為了計(jì)算出新能源供電系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量配置值，擬合處理了儲(chǔ)能額定功率和最小容量，得到擬合曲線表達(dá)式，利用粒子群算法得到儲(chǔ)能配置的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值，得到新能源供電系統(tǒng)中蓄電池的使用壽命，完成新能源供電系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量配置。

1.3 構(gòu)建新能源供電出力調(diào)度模型

為了應(yīng)對(duì)新能源供電出力場(chǎng)景，構(gòu)建了新能源供電出力調(diào)度模型，將系統(tǒng)最小運(yùn)營(yíng)成本作為目標(biāo)函數(shù)[17]，模型表達(dá)式為：

(5)

利用改進(jìn)粒子群算法對(duì)式(6)的模型進(jìn)行求解[18]，基于隨機(jī)解更新最優(yōu)解，最后得到一個(gè)新能源供電出力調(diào)度的最優(yōu)解。考慮到改進(jìn)粒子群算法在收斂時(shí)會(huì)發(fā)生早熟，為了提高算法的多樣性，本文結(jié)合柯西變異改進(jìn)了粒子群算法，通過(guò)收斂數(shù)量對(duì)種群樣本的多樣性進(jìn)行檢查，令div(y)為樣本的多樣性值，計(jì)算公式為：

(6)

式中，SQ為種群檔案集的大小；kx，y，G為平均值變量；uy為上限閾值；ly為下限閾值。根據(jù)柯西變異過(guò)程[19]，假設(shè)每一組粒子都對(duì)應(yīng)著一個(gè)調(diào)度方案，將粒子作為新能源供電系統(tǒng)的輸入模型，根據(jù)約束條件生成一個(gè)可行解，修正不符合約束條件的粒子，得到目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算結(jié)果，經(jīng)過(guò)多次迭代[20]，輸出新能源供電出力的調(diào)度結(jié)果。新能源供電出力調(diào)度模型的實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 新能源供電出力調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)流程Fig.2 Flow chart of realization of new energy power supply output dispatching model

綜上所述，以供電系統(tǒng)的最小運(yùn)營(yíng)成本為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建了新能源供電出力調(diào)度模型，利用柯西變異算法改進(jìn)了粒子群算法，實(shí)現(xiàn)了新能源供電出力調(diào)度。

2 算例分析

為了驗(yàn)證文中設(shè)計(jì)的計(jì)及協(xié)同調(diào)峰的新能源供電出力調(diào)度模型的有效性，以MATLAB仿真軟件作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行算例分析。在新能源供電系統(tǒng)中調(diào)度模型的數(shù)據(jù)選取包括2臺(tái)光伏發(fā)電機(jī)、2臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)、1臺(tái)儲(chǔ)能系統(tǒng)和1臺(tái)火電機(jī)組。考慮2種凈負(fù)荷調(diào)度，參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 凈負(fù)荷調(diào)度參數(shù)Tab.1 Net load dispatching parameters

新能源供電系統(tǒng)的峰值和谷值負(fù)荷及風(fēng)電特性曲線如圖3所示。根據(jù)圖3曲線，設(shè)計(jì)了4種運(yùn)行情況，對(duì)新能源供電系統(tǒng)凈負(fù)荷調(diào)度的調(diào)峰作用進(jìn)行調(diào)度計(jì)算。

圖3 新能源供電系統(tǒng)的峰值和谷值負(fù)荷及風(fēng)電特性曲線Fig.3 Peak and valley load and wind power characteristic curve of new energy power supply system

情況1：選用圖3中谷值負(fù)荷曲線負(fù)荷時(shí)，不參考風(fēng)電。情況2：選用圖3中峰值負(fù)荷曲線負(fù)荷時(shí)，不參考風(fēng)電。情況3：選用圖3中谷值負(fù)荷曲線負(fù)荷時(shí)，假設(shè)風(fēng)電波動(dòng)范圍預(yù)測(cè)值約為32%，參考圖3中風(fēng)電特性曲線。情況4：與情況3相似，但要選用圖3中峰值負(fù)荷曲線負(fù)荷。

在情況1中負(fù)荷的峰谷差為310 MW，負(fù)荷率為93.5%，負(fù)荷曲線較為平緩，新能源供電系統(tǒng)的調(diào)峰壓力較小，調(diào)度結(jié)果如圖4所示。

圖4 情況1時(shí)新能源供電系統(tǒng)出力曲線Fig.4 Output curve of new energy power supply system in case 1

根據(jù)圖4可知，快速調(diào)節(jié)機(jī)組包含水電機(jī)組與氣電機(jī)組，機(jī)組之間負(fù)荷與變化趨勢(shì)保持一致，可以保證新能源供電系統(tǒng)在負(fù)荷曲線陡坡發(fā)生變化時(shí)，具備足夠的調(diào)峰能力。圖4中凈負(fù)荷曲線變化不大，新能源供電系統(tǒng)的調(diào)峰需求可通過(guò)電源側(cè)調(diào)度來(lái)滿足，若凈負(fù)荷附加成本高，則不參與調(diào)度。

在情況2中負(fù)荷的峰谷差為550 MW，負(fù)荷率達(dá)到87.9%，負(fù)荷曲線變化較大，新能源供電系統(tǒng)易產(chǎn)生較大壓力。調(diào)度結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 情況2時(shí)新能源供電系統(tǒng)出力曲線Fig.5 Output curve of new energy power supply system in case 2

根據(jù)圖5和圖6可知，在峰荷時(shí)段(10～14時(shí)段)凈負(fù)荷調(diào)度峰值變化明顯，新能源供電系統(tǒng)的調(diào)峰能力增強(qiáng)。負(fù)荷曲線在負(fù)荷調(diào)度策略中變化較小，由此可知，該方法可以對(duì)峰谷差和峰荷起到削弱的作用。在情況3中，風(fēng)電出力特性近似為逆調(diào)峰。調(diào)度結(jié)果如圖7和圖8所示。

圖6 情況2時(shí)凈負(fù)荷調(diào)度的調(diào)峰效果Fig.6 Peak shaving effect of net load dispatching in case 2

圖7 情況3時(shí)新能源供電系統(tǒng)出力曲線Fig.7 Output curve of new energy power supply system in case 3

圖8 情況3時(shí)凈負(fù)荷調(diào)度出力曲線Fig.8 Net load dispatching output curve in case 3

從圖7和圖8中可以看出，接入風(fēng)電使電源側(cè)的調(diào)度難度增加，凈負(fù)荷調(diào)度參與了調(diào)度。當(dāng)負(fù)荷曲線越低時(shí)，風(fēng)電出力越大，為了平衡功率，常規(guī)機(jī)組工作處于較低位置，下降幅度有限。在風(fēng)電不穩(wěn)定，出力波動(dòng)偏高時(shí)，極易發(fā)生棄風(fēng)現(xiàn)象。為此需要提高新能源供電系統(tǒng)的功率下調(diào)能力，保持凈負(fù)荷調(diào)度出力的穩(wěn)定程度。為了避免由于新能源供電系統(tǒng)的功率不足，產(chǎn)生風(fēng)電向下波動(dòng)趨勢(shì)，當(dāng)負(fù)荷位于最高值時(shí)，可使用速度較快、成本較高的凈負(fù)荷調(diào)度作為備用風(fēng)電，使新能源供電系統(tǒng)調(diào)節(jié)壓力降低，接納新能源的能力提高。

在情況4中，因?yàn)樾履茉垂╇娤到y(tǒng)本身存在非常大的負(fù)荷峰谷差，計(jì)及協(xié)同調(diào)峰特性的風(fēng)電曲線也對(duì)其提出更高要求，所以程序無(wú)法給出有效的調(diào)度方案。因此，即使新能源可以通過(guò)凈負(fù)荷調(diào)度在一定程度上緩解供電壓力，但仍不能滿足情況4的調(diào)峰要求。

在對(duì)計(jì)算規(guī)模的適應(yīng)性進(jìn)行檢驗(yàn)的過(guò)程中，針對(duì)各種規(guī)模的電力系統(tǒng)采取了調(diào)度計(jì)算。在計(jì)算中發(fā)現(xiàn)，發(fā)電機(jī)的數(shù)量可以直接影響極限場(chǎng)景的數(shù)量，在考慮不同規(guī)模的調(diào)度模型時(shí)可首先考慮發(fā)電機(jī)的數(shù)量，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 新能源供電出力調(diào)度模型的適應(yīng)性分析Tab.2 Adaptability analysis of new energy power supply output dispatching model

由表2可知，迭代次數(shù)的變化并不隨著規(guī)模的增大而增大，雖然計(jì)算時(shí)間在一定程度上增加了，但指數(shù)并未上升，增幅也在可控范圍內(nèi)。

選擇典型的日負(fù)荷作為用戶的需求，將需求響應(yīng)之間前平時(shí)段的電價(jià)設(shè)置為0.45元/KWh，需求響應(yīng)后，峰時(shí)段和谷時(shí)段以平時(shí)段為基本標(biāo)準(zhǔn)，電價(jià)設(shè)置為120%和50%，不同時(shí)段的電價(jià)劃分結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 需求響應(yīng)的電價(jià)劃分Tab.3 Electricity price division of demand response

根據(jù)需求響應(yīng)的電價(jià)劃分結(jié)果，得到需求響應(yīng)前后用戶需求變化如圖9所示。

圖9 價(jià)格型需求響應(yīng)前后的負(fù)荷變化Fig.9 Load change chart before and after price demand response

從圖9中可以看出，實(shí)線為經(jīng)過(guò)價(jià)格激勵(lì)后的發(fā)電功率，與需求響應(yīng)前的發(fā)電功率相比，具有更加穩(wěn)定的荷載，降低了新能源供電系統(tǒng)出力調(diào)度的難度。在電價(jià)信號(hào)的激勵(lì)響應(yīng)下，新能源供電系統(tǒng)的峰值負(fù)荷越來(lái)越少，而谷值負(fù)荷卻越來(lái)越多，說(shuō)明在新能源供電系統(tǒng)中電價(jià)需求響應(yīng)可以起到削峰填谷的作用。

為了提高文中模型在新能源供電出力調(diào)度中的效果，根據(jù)章節(jié)2.1中價(jià)格型需求響應(yīng)前后的負(fù)荷變化情況，將火電機(jī)組的起停時(shí)間設(shè)置為1 h，以24 h為調(diào)度周期，對(duì)計(jì)及協(xié)同調(diào)峰的新能源供電出力調(diào)度模型進(jìn)行求解，得到調(diào)度結(jié)果如圖10所示。

圖10 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.10 Optimal scheduling results

根據(jù)圖10的結(jié)果可以看出，從新能源供電系統(tǒng)的輸出功率方面出發(fā)，如果風(fēng)電機(jī)組和光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電功率之和無(wú)法滿足新能源供電系統(tǒng)的凈負(fù)荷時(shí)，儲(chǔ)能系統(tǒng)和火電機(jī)組就會(huì)根據(jù)優(yōu)先性原則向新能源供電系統(tǒng)提供電能。當(dāng)新能源供電系統(tǒng)的凈負(fù)荷比較大時(shí)，火電機(jī)組就會(huì)承擔(dān)更大的補(bǔ)充發(fā)電，儲(chǔ)能系統(tǒng)會(huì)根據(jù)調(diào)度周期內(nèi)的需求，對(duì)自身的充電功率和放電功率進(jìn)行調(diào)節(jié)；當(dāng)新能源供電系統(tǒng)的凈負(fù)荷比較小、且儲(chǔ)能系統(tǒng)可以滿足新能源供電系統(tǒng)在這一時(shí)段的負(fù)載需求時(shí)，火電機(jī)組就會(huì)處于停機(jī)狀態(tài)，當(dāng)火電機(jī)組再一次啟動(dòng)之后，儲(chǔ)能系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)調(diào)度周期內(nèi)的需求，進(jìn)行充電和放電操作。從調(diào)度難度的方面出發(fā)，需求響應(yīng)之后，火電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸出功率比較穩(wěn)定，有效降低了調(diào)度的難度。

根據(jù)圖5的結(jié)果，得到新能源供電出力的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 運(yùn)營(yíng)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Tab.4 Operation optimization scheduling results

從表4的結(jié)果可以看出，當(dāng)電價(jià)統(tǒng)一時(shí)，新能源供電系統(tǒng)的負(fù)荷處于集中狀態(tài)，而且通過(guò)增大峰谷差值會(huì)影響新能源供電系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。通過(guò)歸納總結(jié)用戶需求時(shí)段的分布，在峰谷分時(shí)下制定電價(jià)，引導(dǎo)用戶的用電行為，從而平抑用戶需求的波動(dòng)性，起到了新能源供電系統(tǒng)的削峰填谷作用。新能源供電系統(tǒng)凈負(fù)荷在變化的同時(shí)，火電機(jī)組的輸出量越來(lái)越高，這樣就降低了啟停次數(shù)，從而提高了新能源供電系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性。

3 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了計(jì)及協(xié)同調(diào)峰的新能源供電出力調(diào)度模型，算例結(jié)果顯示，該模型在降低調(diào)度難度的同時(shí)，提高了新能源供電系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性。但是本文的研究還存在很多不足，在今后的研究中，希望可以在新能源不確定性環(huán)境中考慮需求響應(yīng)度量，擴(kuò)大調(diào)度模型的應(yīng)用范圍。