考慮需求響應的風光熱聯合出力優化調度

楊蓓佳,趙清松,劉 剛,袁 鵬,馬 輝

(1.三峽大學電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443002;2.沈陽工業大學電氣工程學院,遼寧 沈陽 110870;3.國網遼寧省電力有限公司電力調度控制中心,遼寧 沈陽 110006)

0 引言

在我國電力系統清潔化轉型的過程中,以風能和光伏為主力的可再生能源在發電系統中的占比日益擴大。截至2022年,我國風力發電的累計裝機上網容量高達3.75億kW,光伏發電累計裝機容量為3.59億kW。受可再生能源不確定性的影響和外送容量的限制,棄風棄光現象頻出[1-4]。

為了提高系統出力穩定性,可考慮將風力、光伏發電與其他能源發電聯合運行。儲熱型光熱電站(concentrating solar power,CSP)可以將太陽能轉化為熱能儲存在儲熱系統中,其時移特性使得其與風光電站的聯合出力具備了研究意義。文獻[5]得出聯合調度策略下各機組出力及光熱電站儲放熱功率,對比分析發現此聯合調度策略的經濟性。文獻[6]在CSP電站和風電聯合優化調度策略中引入可控信賴度參數,分析驗證得出電源側考慮CSP電站對風電并網消納具有一定的提高作用。上述研究主要是風電、光伏與光熱的聯合運行調度,各電站之間獨立運行,針對這3種電站構成聯合發電系統的研究較少。

對于多源協調調度研究大多集中在負荷側或電源側,出力的靈活性有限。需求響應按照用戶響應方式不同,可分為基于價格型需求響應(price-based demand response,PBDR)和基于激勵型需求響應(incentive-based demand response,IBDR)。文獻[7]將風-光-儲多種機組相組合,在考慮價格型需求響應的基礎上進行調度優化。在PBDR實際運行中,用戶對電價信號的敏感度具有高度的不確定性,往往使得需求側資源難以充分利用。相比之下,IBDR需要用戶事先簽訂合同,按照日前申報的合同容量執行,響應的可操作性更高[8]。但常規IBDR的補貼金額往往按照固定標準,用戶可選擇性小,不利于調動用戶積極性[9]。

本文首先在電源側新能源電站之間的聯合方式進行優化,通過在CSP電站加裝電加熱裝置,將風、光電站與CSP電站的儲熱系統結合,多余風電和光電以熱能的方式進行儲存,促進風光消納;其次,考慮在負荷側的激勵型需求響應體系上進行優化,在常規激勵型需求響應的基礎上,按照功率偏差的類型劃分不同補貼標準,再根據用戶響應量的差異建立階梯型補貼激勵機制,實現源荷兩側協調調度,提升系統的風光消納能力;最后,以綜合成本最優為目標進行日前優化調度,調度結果驗證了其在提升新能源消納量和降低系統綜合成本上的有效性。

1 聯合發電系統

1.1 聯合發電系統原理

光熱電站主要由光場(solar field,SF)、儲熱系統(thermal energy storage,TES)和發電模塊(power block,PB)3個部分構成[10]。傳熱流體(heat transfer fluid,HTF)在三者之間傳遞能量。CSP電站的光場吸收光能后,利用熱轉換設備加熱傳熱流體,將光能轉化為熱能,一部分經由發電模塊中的蒸汽輪機組進行熱轉電,剩余部分儲存在儲熱系統中,需要時再通過傳熱介質釋放熱能至發電模塊[11-12]。圖1為風光熱聯合發電系統結構示意圖。

圖1 聯合發電系統結構示意圖

為了將風電站和光伏電站多余的發電量轉入CSP電站中儲存,先在CSP電站側加裝電加熱裝置(electric heater,EH),擬選用電阻式加熱爐。當風光發電量低于負荷需求時,將所儲存的熱能運送至發電模塊進行發電,平抑風光出力的波動[13-14]。

1.2 風力、光伏發電的不確定性

風力發電和光伏發電具有波動性和隨機性,在分析時應考慮其預測誤差,實際出力應為確定的預測值和不確定的預測誤差之和[15]。

(1)

(2)

(3)

式中:σW,t和σPV,t分別為風電場和光伏電站t時刻功率預測誤差的標準差;PWN為風電場的裝機容量。

2 階梯型激勵需求響應

本文所提的激勵型需求響應在給用戶的電量補貼價格設置上分為負荷下調削峰和負荷上調填谷2種情況,分別具有不同的補貼價格增長體系[16-18]。在易產生棄新能源電量的負荷低谷時段,將用戶響應補貼單價提高,引導用戶更大限度地參與響應,隨著用戶響應量的提升,所獲得的補償單價也呈階梯型提升。

本文IBDR負荷類型特指可轉移負荷,補償費用包括電量補貼和容量補貼,容量補貼為固定值。

補貼價格調整情況與凈負荷增量有關。

ΔPP,t=PP,t-PW,t-PPV,t-PCSP,t

(4)

式中:ΔPP,t為t時刻的凈負荷增量;PP,t為t時刻的負荷量;PW,t、PPV,t、PCSP,t分別為t時刻風電場、光伏電站、光熱電站的出力。

當ΔPP,t>0時,負荷大于電源出力,鼓勵用戶減小用電負荷,此時的下調價格與用戶負荷下調量有關,下調量越多,補貼金額越高。t時刻用戶下調補貼價格可表示為

(5)

(6)

(7)

當ΔPP,t<0時,負荷小于電源出力,此時應增大用電負荷,與負荷下調時類似,用戶負荷上調量越多,得到的補貼單價就越高,具體見圖2,其中ΔXV是用戶上調響應量的參考值。

某個用戶的補償費用為

(8)

圖2 階梯型激勵價格調整量

3 聯合發電系統模型

3.1 目標函數

日前調度優化模型的目標函數主要從系統的經濟性考慮,為系統綜合成本最小。

F=min(C1+C2+C3+C4)

(9)

式中:C1為火電機組運行成本;C2為風電、光伏、光熱發電和電轉熱裝置運行維護成本;C3為棄風棄光懲罰成本;C4為需求響應成本。

a.火電機組運行成本

火電作為基荷運行,不考慮啟停成本,其運行成本主要表示為燃煤成本:

UGh,t-1)UGh,t]

(10)

(11)

式中:NG為機組數量;fh(PGh,t)為機組在t時刻燃煤成本;SGh,t為機組啟停成本;UGh,t為機組在t時刻啟停狀態,UGh,t=1表示機組處于啟動狀態;PGh,t為機組在t時刻出力;ah、bh、ch為火電機組煤耗成本系數。

b.風力、光伏、光熱電站和電轉熱裝置運行維護成本

(12)

c.棄風棄光懲罰成本

(13)

d.需求響應調用成本

因具有響應能力的用戶數量眾多且較為分散,本文以負荷聚合商作為用戶主體實施需求響應。

(14)

式中:Nd為參與響應的負荷聚合商數量;Kd為實施響應的容量成本;Dd為用戶參與響應所調用的容量。

3.2 約束條件

a.CSP電站相關約束

儲熱裝置自身存在一定熱損耗,體現在儲能狀態方程:

(15)

為了保證光熱電站有足夠的調節能力,儲熱系統有容量限制:

(16)

b.需求響應約束

負荷聚合商的響應容量約束為

(17)

式中:Ne為分段報價曲線的總段數;Qd,max為聚合商的最大響應負荷值。

最小中斷時間約束為

(18)

4 算例分析

4.1 基本數據和參數

本文采用300 MW雙饋型風電場、100 MW光伏電站、100 MW塔式光熱電站和3個火電機組共同組成風光熱聯合發電系統。風力發電、光伏發電、負荷的預測功率和太陽直射(direct normal irradiance,DNI)指數見圖3,光熱電站相關參數見表1,火電機組相關數據見表2。

圖3 風電、光伏、負荷預測基準功率及DNI指數

表1 100 MW CSP電站主要參數

表2 火電機組主要參數

風電場和光伏電站的發電運維成本系數KW=KPV=120元/MW,光熱電站的發電運維成本系數KCSP=80元/MW,EH裝置的運行維護成本系數Kr=10元/MW,最大功率為50 MW,棄風棄光成本系數KF=KG=500元/MW。

參與IBDR有2個負荷聚合商A和B,ρ取值為200元/MWh,取值為70元/MWh,其他參數如表3所示。

表3 IBDR相關參數

4.2 算例結果分析

4.2.1 日前調度算例結果分析

為了驗證所提調度模型在促進風光消納和降低系統綜合成本上的有效性,設置了3個對比模型。

a.模型1

傳統日前調度模型,既不考慮IBDR,也不使用加入CSP的風光熱聯合發電系統,此時采用2個100 MW光伏電站。

b.模型2

在傳統發電中,將1個100 MW光伏電站替代為1個100 MW CSP電站,構成風光熱聯合發電系統,但不在負荷側采用IBDR。

c.模型3

采用本文考慮的階梯型IBDR策略和1個CSP電站加入聯合發電系統。

圖4為模型3日前調度結果,圖5、圖6分別為3個模型的棄風電量、棄光電量對比結果。

圖4 模型3日前調度結果

由圖3、圖5、圖6可知,模型2中加入了CSP電站和EH裝置,通過CSP電站本身的光轉熱機制和EH裝置的電轉熱機制,使得整體的棄風光量大幅降低。但在17:00—18:00時段,儲熱系統的儲熱量已達到最高值,無法繼續消納多余的棄風光量,因而造成部分高額棄風量。

圖5 各模型調度結果棄風電量

圖6 各模型調度結果棄光電量

為了解決這一現象,在模型3中引入階梯型IBDR機制,整合負荷曲線。在風電出力較高的14:00—19:00時段,IBDR激勵用戶進行填谷,上調負荷水平;在20:00—24:00時段,風光發電量出現大幅下降,隨著CSP電站的儲熱系統開始放熱,電轉熱的熱量也具備了存儲空間,此時對負荷曲線進行削峰,可以大幅緩解調度壓力。3種模型調度結果的綜合成本及風光棄電量如表4所示。

表4 日前調度結果對比

由表4可知,模型2在模型1的基礎上,加入裝配了EH裝置的CSP電站,系統棄新能源量降低了63%,同時系統綜合成本降低了14%。而模型3將系統棄新能源量在模型2基礎上降低了37%,總調度成本也比模型2降低了8%,實現了新能源棄電量和綜合成本雙重最低,驗證了本文所提出的階梯型IBDR體系和風光熱聯合發電系統在降低系統綜合成本和提高風光消納能力方面具有有效性。

為了驗證本文引入的CSP電站的儲熱系統在提升系統新能源消納能力方面的效果,對模型3中儲熱系統的充放熱情況進行分析。圖7為模型2和模型3中電加熱裝置在各時刻的電轉熱功率。圖8為模型3中CSP電站的儲熱系統在各時刻的充放熱情況和總儲熱量。

由圖7、圖8可知,01:00—06:00時段無光照,CSP電站放熱發電,同時多余風電進行電轉熱,但充熱功率仍低于放熱功率。06:00時刻光伏發電量攀升,儲熱系統隨之降低放熱量,直至轉為充熱狀態,期間EH裝置持續工作。16:00時刻系統儲熱量即將達到峰值,光轉熱功率大幅降低。日落時光照值趨于零,儲熱系統再度進入放熱狀態,維持CSP電站持續出力,CSP電站的大容量儲熱功能使其具備了一定的調節能力。

圖7 各模型調度結果棄風電量

圖8 模型3儲熱容量變化

4.2.2 IBDR對比算例分析

為了驗證本文所提階梯型IBDR激勵方案的有效性,額外增設模型4、模型5。

a.模型4

b.模型5

表5 日前調度結果對比

由表5可見,模型4和模型5中采用了常規IBDR體系,系統的綜合成本相比模型3有所增加,棄新能源量也有所加大,驗證了本文所提不同時段采用不同補貼標準的階梯型IBDR體系具有一定優越性。

5 結論

a.含儲熱裝置的CSP電站具備良好的靈活性,可以增加系統的調節能力,加入EH裝置的風光熱聯合發電系統能夠有效提高系統的新能源消納能力,同時提高系統調度的靈活性。

b.IBDR通過提供補償來改變用戶用電方式,在電源側預測出力與負荷曲線相差過大時可以修改負荷曲線,不同時段設置不同補貼標準的IBDR可以使負荷曲線更貼合需求,實現源荷雙側協調調度,提升新能源消納能力。

c.傳統發電模型綜合成本為842 746元,本文所提的聯合發電模型將綜合成本降低了14%,在加入本文的IBDR機制后綜合成本再度降低了8%,同時棄新能源率降低了37%,可見本文所提優化模型在提高系統新能源消納能力和降低系統綜合成本上均有較好效果。