风火电联合运行优化模型的构建与应用

风火电联合运行优化模型的构建与应用

由于其良好的环境友好、技术成熟、可靠性高、成本低、效率高等特点，近年来该趋势得到了迅速发展，引起了各国的高度关注。我国风能资源丰富,全国风能总技术可开发量约为7×108～12×108kW。因此,用好风电是实现节能减排、解决能源缺口问题的有效途径,也是我国能源发展战略的重要组成部分。然而,风电有功出力的随机性、间歇性和不可控性等特点已成为风电并网的主要瓶颈。对此,SchlueterRA等在综合考虑我国国情各方面因素后,提出利用风、火电联合运营来实现风电大规模并网,但风、火电联合运行模型会导致弃风量过大、火电调峰启停煤耗成本高的问题,需进一步研究。鉴此,本文在现有风、火电联合运行理论和模型的基础上,综合考虑弃风量、火电机组发电成本等因素,结合发电环境成本的相关概念,构建了以发电成本和环境成本最小化为目标的风、火电联合运行优化模型,以期能实现增加风电并网量和降低发电煤耗的目标。1煤炭消耗模型为了分析风、火电联合运行的环境效益,本文在考虑发电燃煤成本和启停成本的基础上,建立融入环境成本的发电调度模型。以火力发电煤耗与环境成本之和最小为目标建立模型,假设Uj,t为火电机组j在t时刻的状态变量,启动状态为1,停机状态为0;火电机组j在t时刻的出力为Pj,t;火电机组的总煤炭消耗函数为fj(Pj,t)=aj+bjPj,t+cjP2j,t2j,t,相应参数为aj、bj、cj;火电机组启动时单位时段燃煤消耗量为SCj;煤价为Pc;污染物排放系数为Yk;污染物治理价格为Pk。(1)主要植物基因参数1-uj,1scjminF=Τ∑t=1J∑j=1[Uj,tfj(Ρj,t)+Uj,t(1-Uj,t-1)SCj][Ρc+n∑k=1YkΡk](1)minF=∑t=1T∑j=1J[Uj,tfj(Pj,t)+Uj,t(1−Uj,t−1)SCj][Pc+∑k=1nYkPk](1)(2)系统的运行约束①火电机组技术约束。火电机组出力约束、机组爬坡约束、机组最小启停时间约束分别为:Uj,tPminj,tminj,t≤Pj≤Uj,tPmaxj,tmaxj,t(2)ΔP-j≤Pj,t-Pj,t-1≤ΔP+j(3){(Uj,t-1-Uj,t)(Τonj,t-1-Τonj)≥0(Uj,t-Uj,t-1)(Τoffj,t-1-Τoffj)≥0(4){(Uj,t−1−Uj,t)(Tonj,t−1−Tonj)≥0(Uj,t−Uj,t−1)(Toffj,t−1−Toffj)≥0(4)式中,Pmaxj,tmaxj,t、Pminj,tminj,t分别为火电机组j的最大和最小出力;Tonjonj、Toffj分别为火电机组j的最小连续运行和停机时间;ΔP+j、ΔP-j分别为火电机组j的上、下爬坡限制。②风电机组技术约束。风功率曲线约束为:Ρ*W,i(t)={0v(t)≤vΙ,i或v(t)>vΟ,iφi(v(t))vΙ,i≤v(t)≤vR,iΡmaxWΤ,ivR,i≤v(t)≤vΟ,i(5)其中φi(v(t))=(1/8)η1η2η3ρπd2v3(t)(6)式中,P*W,i(t)为风电机组i的可用发电量;v(t)为时段t的风速;vI,i、vO,i分别为风电机组i的切入、切出风速;φi(v(t))为风电机组i的风功率曲线,表示风在单位时间内流过垂直截面积的风能;vR,i为风电机组i的额定风速;PmaxWΤ,i为风电机组i的发电上限;η1为风轮的功率系数,一般在0.2～0.5之间,最大为0.593;η2为风力发电机传动装置的机械效率;η3为发电机的机械效率;ρ为空气密度;d为风力发电机风轮直径。总的可用风电功率、总的实际风电限制分别为:Ρ*W(t)=ΝW∑i=1Ρ*W,i(t)(7)0≤PW(t)≤P*W(t)(8)式中,P*W(t)为时段t总的可用风电;PW(t)为时段t总的实际风电;NW为风电机组的总数。③系统耦合约束。功率平衡约束为:Ν∑j=1Uj,tΡj,t(1-δ)+ΝW∑i=1ΡW,i(t)(1-λ)=ΡL,t(9)式中,δ为火电厂用电率;λ为风电厂用电率;PL,t为时段t系统的负荷需求。旋转备用约束为:{Ν∑j=1Uj,t(Ρmaxj,t-Ρj,t)≥ΡLut+ASR1(ΡW(t))Ν∑j=1Uj,t(Ρj,t-Ρminj,t)≥ASR2(ΡW(t))(10)其中ASR=rPW(t)(11)式中,PLut为未纳入风电时系统需要的上旋转备用量,一般取为系统负荷的5%～10%;ASR1、ASR2分别为因风电接入而增加的上、下旋转备用量;r为风电备用比例系数,一般取0.1～0.2。2计算与分析2.1用电率及机组负荷需求假设区域内有10台燃煤机组,机组参数与厂用电率见表1,各时段风电机组等效利用率和系统负荷需求见表2。火电、风电上网电价分别为0.44、0.54元/(kW·h)。2.2优化模型的提出假定系统中风电装机为1000MW,采用GAMS软件中整数规划模型(MIP)求解目标函数,可得出#1～#10风电、火电机组24h内各自的总出力和风电机组弃风量见表3。图1为风电按最大准入容量并网后风电、火电机组24h内的出力分布。由图1可知:①在低负荷时段内,主要由风电机组出力,且满足负荷需求;在高负荷时段内,风电出力少,主要由火电机组出力,且满足负荷需求。这证明本文的优化模型能很好地抑制高峰时期由风电机组的波动性等不确定因素带来的火电启停成本过高问题,同时有助于充分利用风电机组、减少弃风量。②弃风发生在1、2、3、4、23、24时段,分别为44.20、101.00、69.00、99.55、2.18、113.43MW,总计弃风量429.36MW。这些时段集中在需求负荷低、风电出力较大的阶段,其原因在于在低负荷阶段,风电的可出力量存在剩余,但因风电的波动性仅小部分负荷被分给了火电,其余电量被弃掉形成弃风。而在其余时段内,由于大部分的需求负荷被分给了火电机组,风电机组的实际出力得到了充分利用,因此不存在弃风情况,从而达到了减少弃风的目的。③风电实际出力为14515MW,由前文的基础数据可算出此时风电机组出力上限为15250MW,即风电机组的实际利用率为95.18%,基本达到了充分利用风电机组的目的。综上所述,本文所提出的节能调度环境下风、火电联合运行优化模型可有效减少弃风量,达到了增加风电利用效率和减少火电机组发电煤耗的目标,具有显著的节能减排效益。2.3风机调整比例对风电机组弃风力的影响在保持10台火电机组各参数和厂用电比例不变的情况下,以风电装机容量1000MW为基础,调整装机比例,得到敏感性分析结果见表4。由表4可知:①随风电机组装机容量的增加,风电出力逐渐增加、火电出力逐渐减少,从而使火电机组的发电燃煤成本有所降低,但启停成本和弃风量呈增加趋势。这是因为在火电机组装机容量保持不变的情况下,风电机组装机容量的增加使风电出力波动性增大,从而使现有火电机组的调峰能力不能满足大规模风电并网需求,导致弃风量增加;②根据弃风量、启停成本的变化特点,保持火电机组装机容量为3200MW不变,在增大风电机组的装机容量过程中,当风机调整比例为-15%时,风电的利用效率最高、弃风量最小;③随风电装机容量的增加,电力公司购电费用会因风电发电成本较高的影响而逐渐增加,因此为了保证节能调度政策在电力企业得到较好的实施,需建立相关的节能调度补偿机制,对进行节能发电调度的电力公司予以经济补偿,以实现既保证其经济效益又实现社会效益的目的。图2为火电单位出力启停成本、弃风量变化。由图2可知:①弃风量并不是单调变化,其变动曲线处于波动状态,即当风电机组调整比例由-25%升至-15%时弃风量逐渐降低,这是因为风电装机的增加造成火电出力减少,从而使更多的机组可进行风电机组的备用服务来充分吸纳风电;当风电机组调整比例由-15%升至10%时弃风量逐渐增加,这是因为当风电装机容量逐渐增加而大火电机组被调用满足负荷需求时,启停速度快的机组可提供负荷不能完全满足备用服务的需求,因此必须放弃一定的风电并网,从而使弃风量有所增加;当风电机组调整比例由10%升至15%时弃风量逐渐减小,这是由于此时风电装机容量已很大,可提供总用电负荷的50%以上,用于满足备用服务的机组可满足需求,因此弃风量逐渐降低;当风电机组调整比例在15%～30%之间时弃风量逐渐增加,然后趋于水平。这是因为在风电机组已足够大,甚至超过负荷需求时风电一定有弃风,且随装机容量的增大而增大。②风电利用效率几乎与弃风量呈相反的变化趋势,仅在风电机组调整比例为5%时增加的风能利用效率恰好满足火电机组的启停约束,从而使风电可全部被利用。图3为火电启停成本与弃风量成本之和变化。由图3可知:①随风电装机容量的增加,机组发电总成本逐渐降低,这是因为风电并网量的增加降低了火电机组的出力,使发电煤耗也有所降低;②启停成本与图2中弃风量的变化趋势相反,这是因为风力发电的波动性会对系统火电机组的调用产生一定影响,不同的风电装机容量对启停成本的要求不同