风电并网有利于提高电力系统运行的环保效益,节省常规机组的发电成本,但在风电呈“反调峰”特性时,要全额消纳风电需增加常规机组启停和下调备用,使火电机组出力严重偏离经济运行区,从而影响系统运行经济性。因此,有必要制定合理的日前发电计划模式,权衡风电的效益和全额消纳风电的成本,以保证电网的综合效益。在风电场配置适当容量的储能系统,以风储联合发电站替代传统风电场并网运行,有助于改善风电出力的可调度性和可靠性,提高风电消纳能力和系统运行经济性。
本文将系统运行经济性、风电消纳能力以及风电调度公平性作为优化目标纳入风储联合发电系统的日前发电计划优化,基于不同的风电调度优先级设计了3种不同的有功调度模式。同时,基于分层序列法提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。
2风储联合发电系统的有功调度模式
将系统运行经济性(机组运行成本f1、机组启动成本f2、机组关停成本f3)、风电消纳能力(弃风电量f4)以及风电调度公平性(风电场出力均匀性f5)作为优化目标纳入日前发电计划。根据对不同目标的偏好和风电调度优先级,设计了3种风储联合调度模式。
日前发电计划模式
Day-aheadgenerationschedulingplanmodes
(1)模式Ⅰ:风电最大出力模式
风电最大出力模式优先通过储能系统和常规机组的优化协调,使得风电消纳能力最大,只有在系统调节能力不足时才考虑弃风。
(2)模式Ⅱ:经济运行模式
经济运行模式以系运行经济性为首要目标。只有当机组启停代价较小才会全额消纳风电,而当常规机组启停代价过高时,系统将进行弃风以保证系统整体的经济性。与模式I相比,模式Ⅱ下风电的调度优先级有所降低,在优化模型中忽略风电的发电成本以保证风电调度优先级。
(3)模式Ⅲ:运行成本控制模式
为权衡系统运行经济性和风电消纳能力之间的关系,提出了运行成本控制模式。该模式下,系统在预先设定的可接收的运行成本下优先调度风电,全额消纳风电的成本超过运行成本上限时,才进行弃风。风电调度的优先级介于模式Ⅰ和模式Ⅱ之间。
3两阶段优化模型
风储联合发电系统日前发电计划优化为多目标决策问题,如下式表示。
式中,x为日前发电计划决策变量,X为通用模型所有约束条件确定的可行域。
权重系数法是实现多目标决策的常用方法,但权重系数的选取较为困难。所设计的3种不同日前模式下风电调度优先级以及决策者对优化目标f1~f5的偏好均不同。本文基于分层序列法提出两阶段优化模型:第1阶段优化为系统级优化调度,根据决策者对风电消纳能力和运行经济性的不同偏好制定初始发电计划;第2阶段优化为出力分配优化,根据经济调度在不同的常规机组之间分配启停计划、发电计划和备用计划,根据电力系统“三公”调度的原则,在不同的风储联合发电站之间分配弃风功率和充放电功率。
以风电出力最大模式为例,两阶段优化模型的数学意义为:第1阶段优化在可行域全集寻找满足风电出力最大的可行域子集,第2阶段的优化在此子集中进行优化计算。第1阶段优化既缩小了第2阶段优化的可行域,也限定了再次寻优的方向。两阶段优化得到的最优解是原优化问题的一个有效解。排序越靠前的优化目标由于可行域越大决策结果也越满意,排序越靠后的目标其决策结果越不满意。
经济运行模式两阶段优化模型的工程意义:第1阶段通过风电场和常规机组的协调确定系统的最低运行成本,第2阶段在该运行成本之下合理分配风储联合发电站的弃风功率和储能充放电功率。
运行成本控制模式两阶段优化模型的工程意义:第1阶段在可接受的运行成本下确定系统的风电消纳能力,第2阶段在最大的风电消纳能力和可接受的运行成本之下分配常规机组和风电场的发电计划。
成本控制系数的影响
Impactsofoperationcostcontrolparameter
上述两阶段优化模型为大规模混合整数规划模型,分支定界法是求解此类问题的常用方法。该算法首先基于整型变量的取值对解空间进行划分(“分枝”),核心思想是对解空间进行隐式枚举以求取全局最优解。计算规模随整数变量的增加呈指数型增长,在数学上属于NP(NondeterministicPolynomial)问题,极端情况下,分支定界法可能等价于完全枚举法。在日前发电计划优化中根据电力系统运行特点减少0-1变量数量,有助于大幅提高求解效率。
4结语
在系统消纳风电的代价较大时,风电最大出力模式的经济性较差,而经济运行模式的风能利用率较低,利用本文提出的运行成本控制模式,可以实现在可接受的运行成本范围内平衡系统运行经济性和风电消纳能力之间的关系;通过储能系统储能“削峰”,减少开机方式,增加低谷时段消纳风电的空间,在低谷时段可提供额外的下调备用,消纳过剩风电,从两个层面提高风电消纳能力和系统运行经济性。
主要作者介绍
黄杨,博士,工程师,2014年毕业于清华大学,现就职于国网四川省电力公司成都供电公司,研究方向为电力系统分析与控制、大容量储能技术等。
胡伟,清华大学电机系副教授,博士生导师,主要研究方向为电力系统分析与控制、大数据在电力系统的研究与应用、含多类型电源的机网协调优化控制、新能源发电与多类型储能优化控制。多次参与973、863、自然科学基金、国家科技支撑计划等国家级科研项目;在国内外期刊发表学术论文60多篇,荣获教育部科技进步一等奖,国家电力科学三等奖、广东省科技进步奖三等奖和湖北省科技进步三等奖等荣誉。
陈立,博士,高级工程师,主要研究方向包括:电网调度运行与调度自动化技术、电力系统继电保护技术、智能电网等。
