虛擬電廠內多臺小規模火電機組與儲能聚合分析及出力優化

呂鳴陽,陳 衡,馬 瑞,茍凱杰,雷 兢

(1.華北電力大學,北京 102206;2.國網河北省電力有限公司電力科學研究院,河北 石家莊 050021)

0 引言

隨著電力工業的發展,電力行業市場化改革后,小型火電機組仍面臨生存困境。如何最大化利用資源優勢成為小型火電機組關注的關鍵問題。虛擬電廠可為火電機組提供一種有效的智能電網運行框架,且理論上能有效解決并網消納的問題,但虛擬電廠內部功率單元的功率協調管理以及其作為一個整體參與電力系統調度仍然存在一些難以解決的問題。

虛擬電廠(VPP)[1]由多個實體組成,其中包括能源消費者、分布式能源資源、能源存儲系統等。國內外學者對虛擬電廠都進行了深入的研究。龍勇等[2]發現在預測電網負荷時會受到用電高峰日等因素的影響導致預測結果準確性大大降低,提出了結合季節調整方法和BP神經網絡兩種方法的數據模型。范宏等[3]提出了多種能源協調運行的調度模型,考慮了系統網損和多區域虛擬電廠的運行,該模型對于實現多個虛擬電廠之間的協調運行具有指導意義。陶莉[4]等建議采用電網的峰谷差來核算電力價格,這將在電力市場中產生積極效果。虛擬電廠能夠積極參與市場交易,并發揮積極作用,但綜合能源與虛擬電廠之間難形成有效的信息交流。為解決這一問題,需要采用有效的信息交流機制,以促進虛擬電廠與分布式能源之間的有效合作,降低交易成本,推動電力市場的健康發展。何奇琳等[5]研究了在虛擬電廠中引入區塊鏈技術,并且詳細的分析了虛擬電廠技術與區塊鏈技術之間的共通性與技術融合的可能性。李楠等[6]提出基于SPN 組網技術構建虛擬電廠的多業務融合承載平臺,實現了虛擬電廠業務所需的信息貫通,電力分區業務承載性能指標滿足業務和規約要求。文獻[7]提出了綜合調度風電機組和燃氣熱電聯產機組的虛擬電廠模型,增加了新能源的消納比例,降低了發電成本。在VPP綜合能源調度方面,文獻[8]提出了一種聚合熱電聯供機組和儲熱進入虛擬電廠的方案,以滿足地區的供熱需求,并使其參與能源市場。文獻[9]建立了一個在能源市場下包含新能源、鍋爐、儲能、負荷的VPP 優化調度模型。文獻[10]在文獻[9]的基礎上考慮了虛擬電廠中熱電聯供機組和可中斷負荷參與可持續資源市場(SRM),并采用MILP(Mixed-Integer Linear Programming)模型來描述VPP的熱電聯合調度優化。此外,賈清泉等人[11]針對電采暖型虛擬電廠,建立了房屋熱需求模型,并提出了風電與蓄熱電采暖的聯合運行模式,以有效降低虛擬電廠的運行成本,并提高風電的消納水平。然而,目前的研究主要關注單區域虛擬電廠,而對于多區域VPP的協調調度和不同區域之間能量流動問題的研究相對較少。

本文基于虛擬電廠能夠聚合優化的特性,提出了一種考慮供給與負荷轉移的虛擬電廠調度策略,以發電系統整體利潤最優為目標函數,從供給側增強虛擬電廠的調度彈性。此系統以滿足某地區電力負荷為目標,安排4臺小型火電機組進行供電,考慮火電機組的總體調節能力與調節速度有限,為每個火電機組增加一套儲能系統組成虛擬電廠系統,并通過算例進行分析驗證。

1 小型火電機組-儲能VPP系統介紹

以某一地區的用戶負荷作為發電量目標,考慮到負荷需求比較大,聚合4臺小型火電機組進行發電承擔當地的負荷,由于火電機組的總體調節能力與調節速率有限,每個火電機組配置1套儲能系統,增加該系統的調節能力,同時也可以增強火電機組調峰調頻能力和電網供電的可靠性。虛擬電廠結構如圖1所示,本文重點研究搭建商業型虛擬電廠,并假設其聯盟由火力發電機組和儲能設備組成,每個成員均保持個體理性。虛擬電廠對配電網的影響不在本文的考慮范圍內系統主要由4臺火電機組和4套儲能系統組成,電網收到用戶負荷的需求,經過數據處理后發送給火電機組和儲能系統進行調度,受火電機組功率爬坡速率和溜坡速率的影響,不能完全契合用戶負荷的巨大波動。儲能系統在用戶負荷升高時輸出電能,在用戶負荷下降時儲存電能,達到削峰填谷的目的。

圖1 虛擬電廠結構示意

2 虛擬電廠模型計算

2.1 火電機組

火力發電的收益主要來自售電收入,而發電的成本包括燃料費用、運維費用等,使用二次函數來表達時段內火電機組k發電總成本

式中:c k,t為t時段內第k組火電機組的發電成本;a k,b k,g k分別為第k組火力發電機組的發電成本二次函數對應系數,通過分析機組歷史運行數據并機器學習得到;q k,t為第k組火電機組t時段內發電量。

t時段火電機組k的利潤函數表示為

式中:E k,t為t時段內第k組火電機組參與調度的利潤;p t為t時段內火電上網電價。

2.2 儲能設備

本文儲能設備選擇為蓄電池lb。鋰電池儲能技術作為主要蓄電池技術廣泛應用于各領域,具備高度成熟度。充放電特性是描述儲能系統的關鍵指標,包括容量、功率、充電效率、放電效率、自放電率和荷電狀態等,分為充電和放電兩種狀態。荷電狀態指儲能系統當前存儲能量的百分比。通過監測一段時間內的充電和放電功率,并結合系統的容量和荷電狀態,可以對儲能系統的能量存儲情況進行評估和分析。使用公式(3)進行評估。

在虛擬電廠中,儲能設備可以通過存儲和釋放能量的方式,為系統提供靈活的調節能力,以滿足電力需求的變化和應對電網的波動,被視為虛擬電廠的一部分,從中獲得相應的收益。因此蓄電池儲能系統的收益表示為

式中:E te為t時段內儲能系統參與調度的利潤為蓄電池儲能系統lb在t時段釋出電量參與調度時的調度補償系數;cte為蓄電池儲能系統lb在t時段的成本支出,主要包括運維成本、折舊成本等。

儲能設備的規模應該合理匹配虛擬電廠的需求和運營模式。如果儲能設備的容量過大,超過了虛擬電廠所需的能量儲存量,那么儲能設備的折舊成本可能會變得過高,而無法通過參與虛擬電廠的調度獲得足夠的收益來覆蓋這些成本。如果儲能設備的規模過小,無法滿足虛擬電廠的能量需求,那么虛擬電廠可能無法充分利用儲能設備的調度能力,無法最大程度地降低能源成本或提高系統的效益。在規劃和建設儲能設備時,需要進行合理的規模選擇,以確保儲能設備的規模與虛擬電廠的需求相匹配,從而最大化經濟效益,在本文中假設儲能設備的規模在合理的范圍內。

3 虛擬電廠調度模型

3.1 模型目標函數

虛擬電廠能夠聚合不同區域、不同類型的分布式能源,通過協同合作,各成員可以共享資源、優化能源調度和交易策略,從而實現更高效的能源利用和市場行為。合作博弈的機制鼓勵成員之間分享信息、協調行動,并共同追求整體效益的最大化。這種協作可以通過優化發電機組的運行方式、調整能源供需平衡和靈活響應市場需求來實現。這種情況下虛擬電廠的收益包括火力發電機組收益、儲能設備調峰收益和向大電網售賣多余電量收入,成本包含向外購電成本,公式表示為

式中:f為在一個周期內的總利潤;K為參與調度的火力發電機組數和分別為t時段內網售電和購電的統一價格和分別為t時段內電網輸出和外購的電量。

3.2 約束條件

3.2.1 功率平衡約束

集合分布式能源由虛擬電廠統一調控,在任意時段需要保證用電和發電之間的功率平衡,約束公式為

3.2.2 機組出力約束

對于火電機組,存在輸出功率約束,約束公式為

3.2.3 火力發電機組爬坡約束

火電機組功率調控速率有一定的限制

3.2.4 儲能設備約束

蓄電池儲能系統約束在設計、控制和運行中起著關鍵的作用,以保證系統的性能、壽命和安全性,包括常規容量約束、充放電狀態約束、充放電速率約束,約束公式為

3.3 虛擬電廠結構下利潤最優模型

虛擬電廠結構下利潤最優模型表示為

4 系統求解方法

混合整數線性規劃是一類重要的數學規劃問題,其特點是數學模型可以用線性關系式表示。一個混合整數線性規劃問題的完整數學描述包括以下要素。

1)目標函數:用于求解最大值或最小值的線性函數,通常包含優化變量。

2)優化變量:這些變量可以是實數或整數,并且可以是決策變量,即需要根據問題的要求進行優化的變量。

3)約束條件:一組線性方程或不等式,用于限制優化變量的取值范圍。這些約束條件可以包括等式約束、不等式約束、邊界約束等。

4)整數約束:對于某些優化變量,限制其取值必須是整數。這種約束條件使得問題成為混合整數線性規劃問題,與普通線性規劃問題的主要區別之一。

混合整數線性規劃問題的目標是找到滿足約束條件的優化變量取值,使得目標函數取得最大值或最小值。解決這類問題的方法包括線性規劃算法和特定的整數規劃算法,用于在可行解空間中搜索最優解。本文所提混合整數線性規劃問題可被寫成

式中:cx為目標函數;A為聯立線性方程組系數矩陣;b為聯立線性方程組值;x i和x j分別為連續型變量和整形變量;xmin和xmax分別為最小約束值和最大約束值。本文應用修正單純性法(Revised Simplex Method)解決線性規劃問題,分支界定法(Branch and Bound Method)解決混合整數問題。

5 結果與討論

5.1 算例分析

選取我國南部某社區作為研究對象,調取該社區全年數據作為仿真目標負荷數據,假設該社區建有四套火電機組,按照該社區全年的電負荷需求預測,使用本文提出的優化模型進行發電設備的優化配置計算,其中所發電量僅供社區自身使用,不進行上網。仿真時間步長為1 h,為縮短系統優化運行時間,系統調度優化采用典型日數據替代系統全年數據。

在社區引入虛擬電廠系統,加入蓄電池進行調峰,增加整個系統的經濟效益。本文仿真基于Matlab編程,通過Caplx求解器求解。選用某區域內4組火力發電機組、4組蓄電池儲能系統、通過組成虛擬電廠來滿足輻射范圍內的負荷需求。

火電發電機組、鉛酸蓄電池的相關參數分別如表1、表2所示。

表1 火電機組參數

表2 儲能設備(蓄電池)參數

5.2 虛擬電廠調度結果分析

為了加快系統優化運行速度,可以使用典型數據作為虛擬電廠系統的全壽命周期數據。將數據劃分為工作日、高峰日和休息日,并從中選擇具有代表性的日子進行計算。本文選取每個月的21個工作日、8個休息日和2個高峰日作為代表。典型日負荷如圖2所示。此處僅對高峰日典型日聯合運行模式下的VPP 內各電站出力進行分析。由圖2可見,典型日負荷的波動非常大,負荷最高時的數值接近于負荷最低時數值的2倍,經過計算,上午10點負荷最高時,4臺火電機組按照額定功率運行也不能滿足負荷需求,需要從外電網大量購電,這樣減低了整個系統的適應能力,也降低了火電機組的盈利能力。

圖2 典型日負荷

傳統小型火電機組運行不經過負荷優化直接承擔,未滿足負荷需求的電量直接向電網購買。運行結果如圖3所示,火電機組負荷變動非常大,會增加運行的風險,并且受到火電機組爬坡速率受限的客觀條件影響,火電機組不能完全滿足負荷需求在周期內會大量購買電網電量,增加運行的成本,減少收益。

圖3 不參與虛擬電廠的火電機組運行情況

將小型火電機組接入虛擬電廠系統,經過計算,該虛擬電廠的調度結果如圖4所示,包括了四個火力發電機組的調度量、儲能系統的電能充電量、電能放電量、電網購入電量。

圖4 虛擬電廠實際需求情況

在總負荷需求變化的情況下,有時負荷需求會偏低,導致發電機組不能以額定功率運行。圖4展示了各發電機組的實際調度量。在00:00-06:00,負荷主要依靠火電機組滿足,并且給儲能系統蓄電,其中火電機組大部分時段處于70%滿載狀態。在06:00-10:00,負荷明顯增大,火電機組按照最大爬坡速率增加發電量,儲能系統輔助發電,仍不能滿足負荷需求,需要向電網購電才能滿足負荷需求。11:00-14:00負荷下降,火電機組功率下降。在6:00-14:00,充分體現了儲能系統調峰功能,且棄電量明顯減少,貢獻巨大。15:00-24:00,負荷波動并不大,火電機組主要承擔此部分的負荷,避免從電網購電減少發電成本。

比較圖3和圖4可知,經過虛擬電廠調控,火電機組的輸出功率的波動變小,增加了火電機組運行的穩定性和安全性,并且在儲能系統的參與下,該地區從五個時間段需要從電網處購買電量降到只有一個時間段需要從電網購買電量,大大增加了該地區系統的自主性,降低了電網調峰填谷的調控難度,為整個電網系統降低調控難度做出了巨大的貢獻。

圖5表示蓄電池儲能系統內部儲存的能量狀態。儲能設備的作用是將電量從供給富裕時段向需求密集時段轉移,在圖4中,儲能設備于08:00-12:00,17:00和20:00內處于電能釋放狀態,即在這些時段火力發電機組發電量不能承擔用戶負荷需求,這恰好對應圖2 中火電機組的高峰段。以上分析可以得出,儲能設備擔負著機組供應的補充與調節作用。

圖5 儲能系統設備電量

算例1儲能設備接入虛擬電廠,算例2沒有儲能設備參與,結果見表3,在負荷需求不變的情況下,儲能設備的參與可以大大提高火電機組的消納能力,增加虛擬電廠的經濟效益。在儲能設備的參與下,從VPP 向外購電量的大大減小,通過儲能設備將電能從供給充裕時段轉移到需求密集時段釋放,有效減少了高額外購電量的成本支出。這種做法顯著降低了在需求高峰時段購買外部電能的需求,從而節約了成本。

表3 儲能系統設備影響變化

5.3 經濟性分析

虛擬電廠系統通過與電網交互,在電網負荷較低時將火電機組出力的多余電量上網,在火電機組出力不足時購電滿足用戶負荷,降低了該地區火電機組設備容量,提高了火電機組的利用小時數。

火電機組設備和儲能設備的投資成本中,火力發電設備95.27%,儲能設備占4.73%。因此,在火力發電發達的地區構建虛擬電廠系統進行改造的成本并不高,并且從上文可知改造后的經濟效益較好,實施起來比較有經濟價值。

6 結論

針對小型火電機組聚合、降本增效的問題,基于虛擬電廠強通信、高聚合的特性,提出了一種考慮儲能的虛擬電廠調度策略。

1)火電機組和儲能設備共同參與虛擬電廠調度,承擔電網負荷在降低成本的同時能夠可以提高系統出力的穩定性。

2)儲能設備在電網負荷較小時,通過火電機組為其充電,在電網負荷較大時放電,充分體現了儲能設備和火電機組能夠互補的特性。

3)在虛擬電廠運行模式下,聚合各個分布式電源機組統一參與電網調控,既有效地解決了分布式電源單獨并網影響電網運行穩定性的問題,又提高了分布式電源的整體競爭力。

4)通過對此虛擬電廠設備經濟性的分析,改造加入的分布式電源機組成本在總設備成本中的占有量非常小,所以地區內多個小型火電機組并入虛擬電廠系統提高經濟性的初始投資改造成本并不高,證明此方案有良好的可行性。