基于大數據分析的燃煤火電機組調頻邊際成本研究

侯丙辛 張弼宏 王鈞召

（1 廣東省能源集團有限公司 廣東廣州 510150 2 廣東粵電信息科技有限公司 廣東廣州 510150）

0 引言

以廣東電力市場為例，電力現貨市場到來之前，“小馬拉大車”問題突出，半數電源執行15 min 發電計劃或無調節能力，不參與實時平衡系統偏差［1-3］。由此廣東電力實時市場通過調頻機組自動調節進行平衡，以保證電網運行安全以及居民用電質量；對性能優良的機組，調頻頻率高，給予相應的補償；通過市場機制，調用價低性優的機組自動調頻，發電企業調頻積極性增強，用戶用電質量得到保障，促成發電企業與用戶的雙贏局面［4］。

但與此同時，發電企業一方面為保證民生用電安全需響應政策需求［5］；另一方面，企業為追求效益最大化，實際根據自身機組特性參與調頻市場，為取得調頻收益并且不虧損，其報價應大于調頻邊際成本。但目前為止，發電企業的成本計算只針對運行總負荷的燃料運行成本而言，對于機組調頻而帶來的“額外”機組消耗以及煤耗的上升情況，無任何有效的統計計算方法［6-7］。由此，本文基于電廠大數據開發1 種針對發電企業在電力調頻市場中機組調頻邊際成本的計算方法，以此優化發電企業在調頻市場報價決策，保障機組調頻過程中企業效益得到有效提升［8］。

1 電力大數據在調頻中的應用

電力的穩定是我國的基礎民生的重要保障，而電網頻率的質量是其重要的指標之一。而面對機組調頻過程優化，是否參與調頻，對于穩定電網安全以及電廠自身利潤獲取，都是至關重要的［9］。

電力大數據以其數據量大、多元化、速度極快以及準確率有保障等特點，在很多生產領域得以發揮重要作用。通過企業基礎平臺以及各項系統所匯集的電力大數據，可以準確為機組調頻過程提供優質的服務。如實時且準確的SIS 數據（包括海量的歷史數據）、機組燃料管理過程數據，摻燒數據、機組檢修維護數據等，均可為機組及其設備的管理提供強有力的支撐。

對于機組調頻特性的獲取，利用大數據分析的方式，結合設備特性，則可預測出未來時段機組參與調頻的狀態，如綜合調頻特性指標。并結合機組歷史發電成本計算以及未來時段的燃煤成本等，可在一定程度上對調頻過程的成本進行精準預測，從而提高調頻決策能力。

2 調頻邊際成本的影響因素

燃煤火電機組調頻過程中，由于調頻動作的頻繁，機組負荷波動較未調頻時期大，設備動作頻率升高，在一定程度上影響機組的供電標煤耗以及設備折舊速率，造成燃煤電廠成本的增加，以下具體說明。

2.1 煤耗的影響

燃煤火電機組參與調頻過程中，對機組負荷升降速率要求較高。對于廣東電網，其日負荷特性為“三峰三谷”，且峰谷差大；只有調頻性能指標出眾的機組才能參與調頻市場。廣東電力市場機組參與調頻的市場準入條件為綜合調頻性能指標k≥0.5，其中k=0.25×（2×k1+k2+k3），k1為調節速率，k2為響應時間，k3為調節精度。

當機組參與調頻過程，單位時間內其負荷變動率較未參加狀態升高，機組各汽機、鍋爐設備動作響應加快，負荷波動變大，在一定程度上必然影響鍋爐煤耗。通過電廠長期積累的大數據，統計機組調頻時段較穩定負荷時段煤耗，并與機組未調頻時段相同負荷時段的歷史鍋爐煤耗進行對比，可獲取機組調頻時段供電標煤耗的變化量，以此衡量調頻過程中機組煤耗的變化對企業運行成本的影響，即調頻邊際成本的影響。

2.2 設備折舊影響

調頻模式下性能優良的機組調節頻率高，頻繁調節加速機組老化，機組設備折舊加快，必然會帶來企業固定成本的變化。對于參與調頻的機組，其機組使用年限N’必然將低于預期壽命N，年折舊費用增加，則此部分的成本增量應當計入調頻邊際成本之中。

3 調頻邊際成本的計算模型

調頻成本為調頻中標時段內因機組調頻而造成的運行成本以及容量成本增加的部分，包含供電標煤耗的增加以及設備的損耗加速。調頻過程供電標煤耗的增加以調頻中標時段供電標煤耗與歷史調頻未中標時間相近負荷下的供電標煤耗之差衡量計算；調頻過程的設備損耗以設備折舊衡量計算。調頻效益為機組調頻中標時段的純效益，為調頻收益與調頻成本之差。以下分別計算調頻過程中機組供電標煤耗的增量以及設備損耗造成折舊費用的增量。

3.1 調頻造成煤耗差的計算

3.1.1 數據采集

調頻結算結果公布后，獲取電廠第j 臺機組uj的第p 日的調頻中標日期Dj，p，中標時段i 的中標時段的起始時間tj，p，i-min以及中標時段的結束時間tj，p，i-max。調頻里程信息為mj，p，i、調頻收益信息為ej，p，i；根據SIS 系統，得到第j 臺機組uj的第k 條歷史負荷信息為Lj，k，供電標煤耗信息為cj，k，歷史運行日期Dj，k、歷史運行時間tj，k。

記第j 臺機組uj的調頻市場交易信息集合Aj=∑{uj，Dj，p，tj，p，i-min，tj，p，i-max，mj，p，i，ej，p，i}，其中i 為Dj，p日內調頻中標時段，若總中標時段數為n，有i=1，2，…，n；記第j 臺機組uj的歷史機組運行信息集合Bj=∑{Dj，k，tj，k，Lj，k，cj，k}，其中k 為歷史運行信息條數，若總共有m 條歷史運行信息，則k=1，2，…，m。

3.1.2 數據清洗

整體上，本文主要采用k-means 方法進行數據清洗。根據機組運行狀態（穩態與非穩態）以及煤耗的“正常區間”，進行數據清洗工作，主要過程包括：①異常值的剔除，包括數據格式異常以及數據范圍超限；采用3δ原則以及箱型圖方式等；②空值的補充。主要為歷史參數缺失情況下，通過相同工況的數據，進行補充，保證數據的完整性。數據清洗過程為本文數據獲取的必要手段，但由于篇幅控制，本文給出解決思路，具體方式可由讀者查閱相關文獻進行獲取。

3.1.3 正常運行供電標煤耗計算

（1）當機組j 的第k 條歷史運行日期Dj，k與調頻中標日期Dj，p相同，即Dj，k=Dj，p，并且歷史運行時間tj，k在第i 段調頻時段內，即tj，p，i-min≤tj，k≤tj，p，i-max時，判斷此條歷史運行信息為調頻時段運行信息。令SUM_Lj，p，i，tp=∑Lj，k，且Mj，k=Lj，k×cj，k，SUM_Mj，p，i，tp=∑Mj，k=∑（Lj，k×cj，k）。

其中Dj，k=Dj，p且tj，p，i-min≤tj，k≤tj，p，i-max，k=1，2，…，m；m為中標時段取數條目數。

（2）當機組j 的第k 條歷史運行日期Dj，k等于調頻中標日期Dj，p，即Dj，k=Dj，p，且歷史運行 時間tj，k不在機組uj第p 日第i 段調頻時段內，即tj，k＜tj，p，i-min或tj，k>tj，p，i-max時，此歷史運行信息為歷史調頻未中標時段運行信息。遍歷所有歷史時間p，得到歷史調頻未中標時段運行信息集合為D=∑{Dj，k，tj，k，Lj，k，cj，k}。由此可得：

機組j 調頻時段i 對應的調頻未中標時段歷史平均供電標煤耗見式（4）。

其中Dj，k＜Dj，p或Dj，k=Dj，p且tj，k＜tj，imin，且|Lj，k-Lj，p，i，tp|≤δ，k=1，2，…，m。

3.1.4 調頻后供電標煤耗計算

計算調頻成本中運行成本增加的部分——供電標煤耗的增加。調頻過程供電標煤耗的增加以調頻中標時段供電標煤耗與歷史調頻未中標時間相近負荷下的供電標煤耗之差衡量計算。則機組uj第p 日第i 段調頻時段內供電煤耗的增量為若燃煤價格為x，此時段運行成本的增量為ΔCj，p，i見式（5）。

其中Δtj，p，i=tj，p，i-max-tj，p，i-min，則機組uj第p 日運行成本總的增量ΔCj，p見式（6）。

3.2 設備折舊費用增加的計算

由上文可知，機組參與調頻后，其實際使用年限N’將低于預計服役年限N，假設調頻后機組使用壽命折現率為α 且α＜1，有N’=α×N。機組設備損耗平均至每天每小時，1 a 的使用時間為T h，則在某調頻時段，設備折舊費用見式（7）。

機組若不參與調頻，則單位時間（時長為1 h）設備折舊費用見式（8）。

則由公式（7）與公式（8）可知，機組參與調頻后，機組調頻當天設備損耗造成折舊費用的增量見式（9）。

其中N=30，為運行年限；η=5%，為殘值率；α 一般取80%～90%，C基準根據機組實際情況取值，T 取1 a 的小時數，有T=365×24=8 760 h，則可得出機組調頻后設備折舊費的增量ΔCi。

根據公式（6）與公式（9）可得，調頻總的邊際成本見式（10）。

由“調頻效益=調頻收益-調頻成本”可知，機組uj第p 日的調頻效益見式（11）。

當調頻效益Ej，p>0 時，機組調頻當日調頻所獲收益大于調頻邊際成本，企業調頻過程獲得正收益；當調頻效益Ej，p＜0 時，機組調頻當日調頻所獲收益小于調頻邊際成本，企業調頻過程未盈利。

4 算例分析

本文以廣東某電廠2 號機調頻邊際成本的計算過程為算例。其中調頻市場交易信息見表1，調配時段中標信息見表2。歷史負荷數據以及供電標煤耗數據取自電廠SIS 系統（2023 年8 月1—6 日），每秒讀取1 次，1 日00∶00∶00 至6 日23∶59∶59 共取得歷史數據m=518 400 條，見表3 機組歷史信息表所示（由于數據量巨大，只顯示部分）。

表1 調頻市場交易信息

表2 2023 年8 月1—6 日調頻時段中標信息

表3 2023 年8 月1—6 日機組歷史信息表

根據以上介紹的計算模型，得出該電廠2 號機2023 年8 月6 日各調頻時段與非調頻時段供電標煤耗對標如表4 所示。根據公式（6）可知，Δtj，p，i=tj，p，i-max-tj，p，i-min=1 h，結合企業平均燃煤價格為x=1 500 元/t，則2 號機6 日運行成本總的增量x=12 056.7 元。

表4 調頻時段及非調頻時段平均負荷及供電標煤耗對比結果信息

根據公式（9）計算2 號機調頻邊際成本中設備損耗造成折舊費增高的部分。假設機組調頻后加速損耗，設備壽命折現率α 為0.90，C基準=30 億元/（600 MW），N=30，固定資產殘值率η 為5%，有：ΔC2=C2′-C2=C基準×（1-η）×（1-α）/（α×N×T）=6 024.9 元。

由公式（10）可知，2 號機11 月6 日總調頻成本：

C2，6=ΔC2，6+ΔC2=12 056.7+6 024.9=18 081.6 元

公式（11）得調頻效益：

Ej，p=ej，p-Cj，p=30 545.4-18 081.6=12 463.8 元

根據以上分析，可得電廠#2 機2023 年8 月1—6日各日調頻效益，見表5 所示。由此可以看出，電廠參與調頻，去除調頻過程帶來的機組煤耗的上升以及設備折舊加快的損失，整體上還是有所盈利的。但也可以發現，調頻效益不完全與當日調頻中標時段數成正比，還與調頻中標時段的整體負荷有關。一般而言，調頻中標時，機組負荷越高，調頻收益越高，而調頻過程造成的成本的上升影響較小，最終調頻效益上升。因此機組參與調頻時，應爭取在高負荷時中標，此時可采取在高負荷時段調頻報價適當降低以爭取調頻電量，保證機組調頻收益最大，其具體報價策略還有待研究。

表5 2023 年8 月1—6 日調頻效益統計 單位：元

5 結論

本文提出了1 種發電企業在電力市場輔助服務調頻過程中產生的調頻邊際成本計算方法，并對廣東某電廠機組進行了調頻邊際成本計算，其結果較符合實際情況，并得出以下結論：

（1）本文提供的發電側調頻邊界成本計算方法，機組調頻時段以及非調頻時段的數據均通過數據清洗以及篩選工作，剔除系統壞點，計算結果更加準確。

（2）通過對機組調頻時段以及非調頻時段歷史標煤耗數據進行對比，得出調頻時期煤耗上升造成機組成本升高的實際值，并考慮調頻過程帶來機組設備折舊損耗的增加，對于發電側調頻市場報價具有很強的現實指導意義。

（3）本文適用于電力現貨市場，提供機組是否參加電網調頻以及調頻報價，提供可靠的策略依據以及計算方法，可為電廠調頻邊際成本計算提供指導性意見。