风电经济消纳的电力电量混合优化模型

风电经济消纳的电力电量混合优化模型

1研究问题的提出由于水电流畅性和平均性，水电站的输出不确定性增加了电气系统运行的风险，增加了辅助服务的需求。为保证风电并网后系统运行的可靠性,需在原来电网运行方式的基础上,安排一定容量的旋转备用以响应风功率的随机波动,维持电力系统的功率平衡与稳定。在含风电系统的旋转备用配置方面,目前已经进行了很多研究。文献分析了风电接入对电网的影响,建立了综合考虑风电节能环保综合效益的机组组合模型,并对几种不同备用容量确定方案进行了对比分析。文献从电力系统可靠性的角度,并分析了风电并入前后系统的备用情况差异性。文献从经济调度角度,研究了如何通过优化常规火电机组出力,实现风功率全额上网。文献建立了计及风电备用风险的多目标最优值与期望值混合优化调度模型,设计了相应的分解交替求解策略,用于求解含风电系统的日调度的发电计划与旋转备用计划。文献在混合整数规划得机组组合模型基础之上,提出了考虑风电不确定性的随机优化方法,建立了考虑风电波动性的发电计划模型。文献在优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动,以此研究了风电并网后,电力系统短期动态经济调度。上述文献有侧重地研究了旋转备用决策、发电计划形成、旋转备用和发电计划的统一建模等问题,对进一步研究常规能源备用对风电消纳的影响具有参考意义和借鉴作用。从数学模型角度看,以上文献主要考虑日前电力优化模型,而忽略了电力系统运行中非常重要的电量约束,从而导致优化结果在月度以及季度时间尺度上没有可行性;从算例验证角度看,上述文献均采用国际标准算例进行算例仿真,缺乏实际电网数据支撑。另一方面,从电力市场的角度看,定量分析常规能源所提供的旋转备用对风电消纳影响,是辅助服务定价的前提;为进一步研究反映市场供求关系、资源稀缺价值、电能服务品质和环境保护成本的清洁能源市场交易机制以及交易价格打下基础。本文在备用优化决策现有研究的基础上,定量分析常规能源所提供的旋转备用对风电消纳影响。为此,本文针对以上需求,建立了风电经济消纳电力、电量混合优化模型,模型考虑了网络约束、常规火电机组三公进度约束以及机组组合常用约束;模型在满足电力约束,满足火电机组“三公进度”电量约束,系统电量平衡约束,确保优化结果的实用性;利用该模型针对常规火电承担系统旋转备用的几种情形,采用某电网实际数据进行验证计算和分析。2混合优化模型的原理2.1发电资源模型风电消纳能力受系统负荷大小、负荷特性、电源结构及调节能力、外来(外送)电规模以及运行方式、电网安全稳定水平、风电出力特性、风电场技术特性等因素的影响。为研究风电并网后,常规能源承担备用对风电消纳的影响,建立如下的风电经济消纳电力电量混合优化模型。目标函数式中F1———发电成本,包括出力运行成本、启动成本部分;Pi(t)———加粗i在t时刻的出力;Si———机组在t时刻的出力;Si———火电机组i启动成本;Ci———机组i的运行成本,火电机组采用分段微增运行成本,为了尽可能消纳风电,假设风电机组的运行成本远远低于火电等常规能源机组的运行成本;F2———弃风电量成本;ExpectWindEnergy———预计的风电总电量;ΔT(t)———t、t-1两个时刻之间的时间间隔;price_cur———单位弃风电量的惩罚系数;W———系统中风电机组数。2.2电价约束式(1)系统电力平衡约束式中TieP(t)———t时刻的联络线出力总加(联络线输入功率为正,输出功率为负);L(t)———t时刻系统负荷。(2)旋转备用约束(3)发电机组输出功率上下限约束(4)最小运行时间和最小停运时间约束式中ConRuni(t)———机组i在t时刻的连续运行时段;(5)支路有功潮流约束(6)三公进度电量约束式中EnergyFinishedi(t-1)———机组i在t-1时刻的已完成电量;progi(t)———机组i在t时刻的三公进度。(7)电厂计划电量约束式中EnergyPlanp———电厂p在优化周期的计划电量;G———电厂p中的机组数。(8)系统电量平衡约束3机组运行成本分析本文基于中国北方某地区的实际系统数据进行分析,该系统中风电总装机336万kW,火电机组48台、水电机组30台,系统通过三条跨区联络线与其他电网相连,系统简化网络见图1。算例主要已知数据如下:(1)负荷数据图2显示取该地区某月每八小时负荷预测数据作为负荷数据。(2)风电量预测值统计该地区近四年来该月同期风电利用情况,按照风电同期利用小时的平均值381小时预计风电量预测值。(3)机组成本基于机组运行微增成本测算的困难性,机组运行成本采用以下方法简化处理。从购电方的角度看,目前风电机组以所在省火电标杆电价上网,因此包括风电机组在内的机组运行成本由上网电价折算而得;假定机组上网电价对应于其额定容量,基于此线性化得到机组微增运行成本。火电机组启动成本按照不同容量等级取经验值。水电以及风电机组的启动成本为零成本。风电弃风成本price_cur数值取政府对风电量的单位电量补贴价格。(4)系统电量平衡数据电厂计划电量取该月电厂计划电量值。系统电量需求取该月电量平衡预测数据321亿kW·h,售出电量40亿kW·h。(5)系统备用容量配置方案算例假定由调节能力较强的常规火电机组系统承担备用。根据系统为风电配置备用容量方式的不同,本文采用文献中论述的备用配置方案,为了突出研究重点,备用确定方法不再赘述,备用容量确定方案如表1所示。方案1是把风电当做“负”随机负荷进行调度时的典型备用模式。方案2,3和4是基于预测误差安排备用的方式。此外,各方案均在保证电网安全的情况下,默认按全额收购风电的原则调度风电。常规机组在发电计划的基础上按调节能力下调出力,尽可能多地接纳风电,超出常规机组下调能力的部分,由风电场通过弃风解决。利用CPLEX进行算例计算,共6.2万优化变量,超过11万约束条件。计算得到不同备用方案,系统风电电力曲线如图4。不同备用方案,系统月度消纳的风电电量分别为12.11亿kW·h、12.55亿kW·h、12.78亿kW·h、11.89亿kW·h。4不同备用设置方案风电市场的关系从电力角度看,因方案1、2、4风电电力曲线波动大,而方案3电力交易相对平稳。分析其原因,备用方案1只考虑了负荷的波动,未考虑风功率波动性;方案4更多的是从系统可靠性角度,按照某个确定值考虑风功率波动性,没有风电考虑波动的时变性;方案2考虑了风电时变波动,但是因风功率变化的随机性极强,不具备利用风功率误差统计去归纳演绎未来风电波动。从电量角度看,由图3不同备用方案系统备用空间数量关系,方案1系统备用空间<方案2<方案3<方案4。对比表2不同备用方案系统消纳的风电量,常规火电机组承担不同的备用时,系统消纳的风电量不同,方案1系统消纳的风电量<方案2<方案3,可以看出随着常规火电承担备用的增加,系统消纳风电量也逐渐增加;对比方案3和方案4系统消纳的风电量,随着系统备用的增加,更多的火电机组承担备用,火电承担的基荷相应增加,在系统负荷不变时,系统消纳的风电量反而变小。常规能源备用保证了含风电系统的运行可靠性;备用设置方案本身对风电消纳量也有非常重要影响;从电力市场角度看,常规能源所提供的辅助服务往往是以牺牲自身运行经济性为代价的,如何通过市场交易机制以及