CN104377726A - 一种大规模新能源并网发电的调峰方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大规模新能源并网发电的调峰方法，包括：建立大规模新能源并网调峰模型；基于建立的大规模新能源并网调峰模型，对调峰缺口进行分析。本发明所述大规模新能源并网发电的调峰方法，可以克服现有技术中投资大、新能源利用率低和电网损耗大等缺陷，以实现投资小、新能源利用率高和电网损耗小的优点。

Description

一种大规模新能源并网发电的调峰方法

技术领域

本发明涉及新能源与电力技术相结合的技术领域，具体地，涉及一种大规模新能源并网发电的调峰方法。

背景技术

21世纪以来，随着社会经济的发展及能源需求的不断上升，世界各国加大了对煤炭、石油、天然气的使用力度，由于储量有限并且开采日益加剧，必将会导致这些资源的枯竭。全球能源危机和生态环境破坏成为关乎人类生存和发展的问题，如何节约利用能源、提高其利用效率已成为各国关注的焦点，其中电力行业能源问题尤其突出。电力行业作为国家基础产业，是我国主要的一次能源直接利用行业，也是资金密集的装置型产业，同时也是资源密集型产业。无论电源还是电网，在建设和生产运营中都需要占用和消耗大量资源，包括土地、水资源、环境容量以及煤炭、石油、燃气等各类资源，贯穿于电力规划、设计、建设一直到生产运营全过程。电力工业的长足发展和电力的高效利用，是社会经济进步和节约型社会建设的根本保障。电力节能，首先应当从国家能源战略出发，在能源开发利用方面采取更强有力的可持续发展政策，大力开发可再生能源，调整和优化能源产业结构，在开发中实现节约；其次，提高能源转换和利用效率，在生产、传输和消费等领域，提高能源利用效率，以最小的资源消耗获取最大的经济和社会效益。

为了推动能源生产和消费形式的转变，中国政府正在大力支持风电等新能源的发展，新能源的大规模并网在给用户提供清洁能源的同时，由于其具有间歇性和随机性的特点，也给电网的安全稳定运行带来很多问题，其中对电网节能的影响日益突出，主要表现在两个方面：一是一次能源利用率降低。电网调峰压力不断加大，风电并网和消纳问题凸显，弃风现象严重，造成清洁一次能源的利用率下降；二是电网网损的增加。新能源的大规模并网采取大规模集中并网的方式，风光电基地建设在远离负荷中心，造成电能的远距离传输，同时新能源的波动性导致的电网运行方式频繁变化，都在不同程度上增加了电网的网损，降低了电网能效。

我国对新能源发电并网采取的调峰措施主要在电源侧，就区域电网来说，主要依靠就地配套建设调峰调频电源、充分利用区域电网调峰调频电源和考虑利用跨大区调峰调频容量等方式。在各级网省公司调度中心的统一调度下，部分用户也参与了新能源发电并网的调峰调频，但由于缺乏科学合理的调峰模式和配套的辅助保障机制，用户侧参与调峰的积极性不高，尤其针对大规模风力发电具有富裕电力资源和高载能企业高耗电需求，迫切需要进行用户参与电力系统调峰模式的研究，但目前该研究还处于探索阶段，没有相关研究成果的直接报道。目前大多数模式的解决方法主要从供电方采取措施，采用扩大供电能力或强行调荷等措施维护电网负荷运行稳定，这些调峰方式单方面考虑供电侧的调峰能力，主要强调建立新能源友好型智能电网，加强电网的调峰能力，而忽略了用电侧的调峰作用，且投资大，地域要求高不利于提高新能源利用效率，减少电网网损，提高电力节能水平。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在投资大、新能源利用率低和电网损耗大等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种大规模新能源并网发电的调峰方法，以实现投资小、新能源利用率高和电网损耗小的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种大规模新能源并网发电的调峰方法，包括：

a、建立大规模新能源并网调峰模型；

b、基于建立的大规模新能源并网调峰模型，对调峰缺口进行分析。

进一步地，在步骤a中，所述大规模新能源并网调峰模型，是指计及了大规模新能源并网对电网的影响，包括不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响和不同风电规模对负荷峰谷差的影响，以及，基于常规水火电调峰的影响因素建立的等效负荷、等效调峰需求和常规电源调峰容量相协调的电网调峰缺口模型。

进一步地，所述不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响，包括长时间尺度—季节特性、短时间尺度—小时特性和超短时间尺度—分钟特性下大规模新能源并网对调峰的影响；

和/或，

所述不同风电规模对负荷峰谷差的影响，具体包括：不同风电规模并网下负荷峰谷差变化量持续曲线不同，当不同风电规模接入系统，其对负荷峰谷差的影响程度不同，风电规模越大，影响程度越大。

进一步地，所述电网调峰缺口模型，具体包括：

①等效负荷P_ΣL

新能源发电具有波动性和随机性，不能像常规能源源一样制定调峰调度计划，因此将其视为一种负值负荷叠加在原系统负荷上，形成等效负荷，即：

P_ΣL＝P_L-P_w    (1)；

式中，P_ΣL为等效负荷，P_L为系统负荷，P_w为新能源发电功率；

和/或，

②等效调峰需求P_req

在新能源接入系统之前，调峰需求＝峰荷与谷荷间的差值；在新能源接入系统之后，等效调峰需求＝等效负荷的峰谷差值，即：

P_req＝P_ΣLmax-P_ΣLmin    (2)；

和/或，

③常规电源调峰容量P_r：

调峰容量为全系统火电调峰容量加水电调峰容量；

对于火电来说：火电机组一般分为常规火电机组、供热机组和燃汽轮机机组；

对于水电来说：水库的蓄水能力可以平抑来水的短期波动，从而使水电具有良好的容量特性；

④调峰缺口P_RNE：

调峰缺口表示等效调峰需求和调峰能力之间的匹配程度，计及新能源发电并网后表示为：

P_RNE＝P_req-P_r    (3)；

其中，P_REN表示调峰缺口，P_req表示等效调峰需求，P_r表示常规电源调峰容量；

调峰缺口的正负表明调峰能力是否充足，若P_REN＜0，表明系统具有充足的调峰能力；若P_REN＞0，表明系统机组调峰能力不足，需发出预警并采取相应措施。

进一步地，所述步骤b，具体包括：

在大规模新能源并网调峰模型的基础上，基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程，量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力。

进一步地，所述在大规模新能源并网调峰模型的基础上，基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程的操作，具体包括：

(1)建立调峰缺口计算分析系统

依托包含现有EMS、负荷预测、新能源发电预测、电源管理的平台，搭建调峰缺口分析系统；该调峰缺口分析系统首先负责采集全网相关数据，包括新能源并网功率的数据、负荷预测与运行的相关数据、常规水火电机组的调峰信息以及支持系统运算的数学方法；

(2)负荷水平分级

对所有负荷预测数据由大到小排序，即得到负荷预测持续曲线；利用多级模型表示负荷预测持续曲线，给定负荷水平(P_L,K)离散分级后，将各个负荷值分配到最接近的一个级别，得到一个离散的负荷水平P_L,K的概率分布P_K；

(3)新能源发电出力数据采集统计

对新能源发电机组的状态进行抽样，得到每台新能源发电机组的发电出力和系统总的新能源发电出力P_w，i；

(4)常规机组调峰容量

对常规发电机进行状态抽样，根据发电机状态与对应机组调峰容量比RG确定每台机组的调峰容量，获得系统的调峰容量Pr；

火电机组运行时，灵活变动的容量数值与机组额定容量之比称为调峰容量比，其表达式为：

$R_G=\frac{P_{G.\max }-P_{G.\min }}{P_N}\×100\%---\left(4\right);$

式中：R_G为发电机组的调峰容量比；P_N为发电机组的额定发电出力；P_G.max为发电机组的最大技术出力，多数火电机组的最大技术出力与额定出力相等；P_G.min为发电机组的最小技术出力；

(5)计算次日调峰缺口的最大值

根据上述负荷预测和新能源功率预测数据，统计常规电源调峰容量，计算次日调峰缺口的最大值P_RNE,max：

P_RNE,max＝P_ΣLmax-P_ΣLmin-P_r    (5)；

(6)第k级负荷水平下的调峰缺口迭代计算

计算第k级等效调峰需求水平下第i次抽样的调峰缺口：

P_RNE,i＝P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r    (6)；

若P_RNE,i＜0，则认为本次模拟调峰充足，不存在调峰缺口；若P_RNE,i＞0，则认为本次模拟调峰不足，即系统调峰容量不能满足等效调峰需求；在第i次抽样中的调峰缺口P_RNE,i的计算式为：

P_RNE,i＝max{0,P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r}    (7)；

(7)第k级负荷水平下的调峰缺口概率和期望

基于迭代计算结果，计算概率及期望：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\\ E_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\\ E_{\mathrm{PRNEH},k}=\frac{T_k}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\end{array}\right.---\left(8\right);$

其中：P_PRNE,k为第k级负荷水平下调峰缺口出现的概率，E_PRNE,k和E_PRNEH,k分别为第k级负荷水平下调峰缺口数学期望的功率和电量表达式；

N为当负荷水平为P_L,k时的蒙特卡罗抽样次数；指标变量I_i的含义为：

$I_i=\left\{\begin{array}{c}0,P_{\mathrm{RNE},i}=0\\ 1,P_{\mathrm{RNE},i}\≠0\end{array}\right.---\left(9\right);$

$\frac{\mathrm{\&sigma;}\left(X\right)}{\sqrt{N}E\left(X\right)}<0.05---\left(10\right);$

式中：X为P_PRNE,k的值；E(X)为X的均值；σ(X)为X的标准差；若P_PRNE,k不满足要求，则重新调峰需求水平分级，继续针对调峰需求水平P_req,k进行蒙特卡罗模拟；若P_PRNE,k满足要求，则结束针对调峰需求水平P_req,k的蒙特卡罗模拟，进行下一调峰需求水平P_req,k+1的模拟；

(8)次日调峰缺口概率和期望

全部调峰需求水平模拟结束后，计算次日调峰缺口概率(P_PRNE,k)与调峰缺口数学期望的电量表达式(E_PRNE,k)，其表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{PRNE},k}{P}_k\\ E_{\mathrm{PRNEH}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{PRNEH},k}\end{array}\right.---\left(11\right);$

式中：K为负荷分级数；P_K为第K级调峰需求水平概率。

本发明各实施例的大规模新能源并网发电的调峰方法，由于包括：建立大规模新能源并网调峰模型；基于建立的大规模新能源并网调峰模型，对调峰缺口进行分析；可以量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力，为调峰调度提供理论依据；从而可以克服现有技术中投资大、新能源利用率低和电网损耗大的缺陷，以实现投资小、新能源利用率高和电网损耗小的优点。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明大规模新能源并网发电的调峰方法中调峰缺口计算分析方法的详细流程框图；

图2为本发明大规模新能源并网发电的调峰方法中本发明调峰缺口分析方法的分析框图，其中，(a)为调峰缺口计算分析图，(b)为负荷预测持续曲线及多水平分级模型图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

根据本发明实施例，如图1和图2所示，提供了一种大规模新能源并网发电的调峰方法。

本发明的技术方案，设计了一种适用于现阶段大规模新能源并网调峰模型，该模型计及了大规模新能源并网对电网的影响，同时考虑了常规水火电调峰的影响因素，在此基础上，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程。通过此分析方法，量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力，为调峰调度提供理论依据。

本发明的技术方案，包括大规模新能源并网调峰模型和调峰缺口的分析方法。

其中，上述的大规模新能源并网调峰模型，是指计及了大规模新能源并网对电网的影响，包括不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响和不同风电规模对负荷峰谷差的影响，同时考虑了常规水火电调峰的影响因素，建立等效负荷、等效调峰需求、常规电源调峰容量相协调的电网调峰缺口模型，为电网调峰缺口分析体重重要依据。

上述的调峰缺口的分析方法，是指在大规模新能源并网调峰模型的基础上，基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程。通过此分析方法，量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力，为调峰调度提供理论依据。

例如，参见图1和图2，本发明技术方案的实现方式可以如下：

1、大规模新能源并网调峰模型

本发明的大规模新能源并网调峰模型是指计及了大规模新能源并网对电网的影响，分别从不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响和不同风电规模对负荷峰谷差的影响，同时考虑了常规水火电调峰的影响因素，建立等效负荷、等效调峰需求、常规电源调峰容量相协调的电网调峰缺口模型，以下对上述模型进行详细说明。

(1)大规模新能源并网对调峰的影响

以大规模风电为代表的新能源具有随机和波动性。这种不确定的波动性给系统调度运行(如调频、负荷跟踪、调峰等)带来了诸多问题，统计数据表明，风电出力的日间波动性大，这将导致等效负荷(系统负荷减去风电出力)具有很大的日间差异和不确定性，从而增加了火电机组日间开停机调峰的需求。而国内当前火电机组主要为大型、高效机组，不具备日启停能力，且启停费用很高。因此，如何在这种具有不确定性的大幅日间差异等效负荷下，合理进行计划和调度，保障火电机组开停机的稳定性，提高电网运行的经济性，就成为电网在调度运行时需要迫切解决的问题；另一方面，大规模新能源开发后能否并网发电，主要取决于电力系统是否有充裕的调峰容量。如果调峰容量不足，风电并网发电容量则受到限制，因此考察电力系统调峰充裕性意义重大。

1：不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响

由于我国大陆大部分地区受白天日照的影响，在离地30米以上的高空风的变化呈现出夜间风大，白天风小的特征。因此本发明分别从如下三个方面进行分析：

长时间尺度—季节特性

长时间尺度下，风电季节出力具有显著相关性，春冬季节风电出力较为分散，变化率大，波动性强；夏秋季节风电出力较为密集，变化率小，波动性弱。风电出力的低谷出现在春季，峰值出现在冬季。

短时间尺度—小时特性

短时间尺度下，风电场、风电集群及全网风电出力特性有相似变化趋势，均具有显著反调峰特性。夜间风电出力较大，白天各小时段风电出力较小；全网风电出力小时尺度下的波动性弱于单个风电场，呈现全网互补特性。

超短时间尺度—分钟特性

在分钟级尺度下，风电出力变化率波动较为缓慢，整个风电基地功率出现突升或突降的概率很低。

2：不同风电规模对负荷峰谷差的影响

根据统计数据可知，不同风电规模并网下负荷峰谷差变化量持续曲线不同，当不同风电规模接入系统，其对负荷峰谷差的影响程度不同，风电规模越大，影响程度越大。根据风电基地消纳市场分析，如果区域电网负荷水平低、系统规模小，风电在区域电网内无法全部消纳。按照先省内、后区域、再全国的风电消纳原则，一方面需要加强跨省电网建设，充分利用主网的调节能力消纳风电；另一方面需要加快特高压直流外送通道建设，实现区域风电、火电等多种电源的联合跨区外送。

(2)调峰缺口模型

为研究调峰缺口，首先对调峰的相关概念，计算公式给出一个说明。

①等效负荷P_ΣL

新能源发电具有波动性和随机性，不能像常规能源源一样制定调峰调度计划，因此将其视为一种负值负荷叠加在原系统负荷上，形成等效负荷，即：

P_ΣL＝P_L-P_w    (1)；

式中，P_ΣL为等效负荷；P_L为系统负荷；P_w为新能源发电功率。

通过定义等效负荷，将原有理论体系应用在新能源发电并网的调峰问题上。

②等效调峰需求P_req

在新能源接入系统之前，调峰需求＝峰荷与谷荷间的差值。

在新能源接入系统之后，等效调峰需求＝等效负荷的峰谷差值，即：

P_req＝P_ΣLmax-P_ΣLmin    (2)；

基于电网统计数据，以风电为例，全年风电具有反调峰特性为大概率时间，即风电在夜间大发，白天小发，尤其在冬季较为突出。导致一般情况下，计及新能源发电出力影响的等效调峰需求在数值上大于调峰需求，将增加系统的调峰压力。

③常规电源调峰容量P_r

调峰容量为全系统火电调峰容量加水电调峰容量。

对于火电来说：火电机组一般分为常规火电机组、供热机组和燃汽轮机机组。供热机组在热电联产时经济性高，一般担任基荷运行，不适合作为调峰机组。燃汽轮机机组由于具有启动快、可以频繁启动的特点，适于作为调峰机组。常规火电机组运行在额定出力或接近额定出力时经济性较好，并且常规火电机组启停周期长，不宜频繁启动。在新能源大规模并网后系统调峰压力很大的情况下，一般以牺牲常规火电机组的部分经济性为代价，以热备用的形式参与调峰。以风电场为例，风电场群出力变化率在每分钟0％～1.5％之间的概率约为99％。目前国内外超临界燃煤火电机组的调峰深度可达50％以上，出力调整速率约为每分钟3％～5％。所以本发明认为常规火电机组出力调节速率能够跟上风电功率的变化速率，即系统中常规火电机组热备用容量可以满足等容量的风电出力变化的调峰需求。受锅炉汽轮机最小技术出力等条件的制约，火电机组的调整范围较小，而且，锅炉汽轮机等设备受交变应力的限制，调整速度较慢，一般凝汽式机组每分钟仅可调整装机容量的1％左右对于热电联产机组，其最小出力和调整速度还要受供热的限制另外，火电机组启停不仅耗时较长，而且要消耗启动能量以6万KW高温高压机组为例，由冷态启动到带满负荷要6h，由热态启动到带满负荷也要4.5h；由于火电机组运行费用高，环保压力大，调节性能较水电机组抽水蓄能机组燃气轮机组差，跟踪负荷变化的速度也受到一定的限制，且火电厂承担变动负荷往往要引起额外的燃料消耗。

对于水电来说：水库的蓄水能力可以平抑来水的短期波动，从而使水电具有良好的容量特性。这样，就可通过在新能源发电多的调度日少发水电、新能源发电少的调度日多发水电的方式来平抑新能源发电的日间波动性(显然，要采用该方式，系统中的水电应该具有在调度周期内协调各日水量的调节能力)。而且水电启停方便、调节迅速而无附加费用，比使用火电平抑新能源发电波动性更经济。其次，以风力发电为例，水电与风电在季节波动性上也具有互补性：在风电大、调节需求高的冬季，水电正处于枯水期，具有很好的调节能力，为通过协调水电日间发电量的方式来平抑风电日间波动性提供了有利的条件；而在丰水期的夏季，水电调节能力有限，但该季节风电又往往较小，调节需求不高。水电机组按水库的调节性能可分为无调节、日调节、周调节、年调节和多年调节水电机组。除无调节水电机组以外，由于启停迅速，有调节水电机组是理想的调峰机组。

④调峰缺口P_RNE

调峰缺口表示等效调峰需求和调峰能力之间的匹配程度，计及新能源发电并网后表示为：

P_RNE＝P_req-P_r    (3)；

其中，P_REN表示调峰缺口，P_req表示等效调峰需求，P_r表示常规电源调峰容量。上式为调峰缺口的功率表达式，是一个瞬时值，若再计及时间将形成调峰缺口的能量表达式，表征某一时间段内调峰所缺电能。

调峰缺口的正负表明调峰能力是否充足，若P_REN＜0，表明系统具有充足的调峰能力；若P_REN＞0，表明系统机组调峰能力不足，需发出预警并采取相应措施。总之调峰缺口可以通过量化值来反映系统的调峰能力，可根据时间尺度做出日前调峰缺口预测和小时级调峰缺口预测，为电力系统调度运行提供重要依据。

2、调峰缺口分析方法

在上述大规模新能源并网调峰模型研究基础上，本发明基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程如图1所示。通过此分析方法，量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力，为调峰调度提供理论依据。此方法分析次日调峰缺口具有以下特点：制定水平分级，迭代求解有助于提高计算效率，同时降低计算结果分散性，从而提高计算精度；不仅计算出次日最大调峰缺口的功率瞬时值，而且计及时间效应，计算出次日调峰缺口数学期望的电量表达值；计算出次日调峰缺口出现的概率，在数值描述的基础上实现概率描述，更直观。分析方法的具体内容分步骤详细说明如下：

(1)建立调峰缺口计算分析系统

依托现有EMS、负荷预测、新能源发电预测、电源管理等平台，搭建调峰缺口分析系统。该系统首先负责采集全网相关数据，包括新能源并网功率的数据、负荷预测与运行的相关数据、常规水火电机组的调峰信息以及支持系统运算的数学方法。其调峰缺口计算分析系统结构图如图2a所示。

(2)负荷水平分级

为了减小预测信息数据量大、分散性强而引起的计算误差，提出用多级模型将负荷水平分级，再多次迭代计算出不同负荷水平下的等效调峰需求及调峰缺口，最终计算出次日调峰缺口概率及数学期望的求解步骤及方法。

对所有负荷预测数据由大到小排序，即可以得到负荷预测持续曲线。利用多级模型表示负荷预测持续曲线，给定负荷水平(P_L,K)离散分级后，可将各个负荷值分配到最接近的一个级别，从而得到一个离散的负荷水平P_L,K的概率分布P_K。如果计入P_L,K的不确定性，可以建立一个广义负荷水平分级表，通过用正态分布来表征负荷的不确定性。如图2b所示，其中T_K为第k级负荷水平的持续时间长度，P_K＝T_K/H，H为总的统计时间。

(3)新能源发电出力数据采集统计

对新能源发电机组的状态进行抽样可以得到每台新能源发电机组的发电出力，从而得到系统总的新能源发电出力P_w，i。

(4)常规机组调峰容量

对常规发电机进行状态抽样，根据发电机状态与对应机组调峰容量比RG确定每台机组的调峰容量，从而可以获得系统的调峰容量Pr。

火电机组运行时，其正常发电出力范围受到最小技术出力和最大技术出力的约束，其最小出力一般达到额定出力的70％，少数机组可达到60％或50％，也就是说一台100MW的机组，在正常运行时的最小发电容量一般为70MW，其可以灵活变动的出力范围为70～100MW，体现了机组的调峰深度，这一灵活变动的容量数值与机组额定容量之比称为调峰容量比，其表达式为

$R_G=\frac{P_{G.\max }-P_{G.\min }}{P_N}\&times;100\%---\left(4\right);$

式中：R_G为发电机组的调峰容量比；P_N为发电机组的额定发电出力；P_G.max为发电机组的最大技术出力，多数火电机组的最大技术出力与额定出力相等；P_G.min为发电机组的最小技术出力。将调峰容量比概念泛化，可认为能够通过启停调峰的机组调峰容量比为1，不具备调峰能力适于承担基荷运行的机组调峰容量比为0，即：有调节水电机组、燃汽轮机机组调峰容量比为1；无调节水电机组、处于热电联产期供热机组和核电机组调峰容量比为0。

(5)计算次日调峰缺口的最大值

根据上述负荷预测和新能源功率预测数据，统计常规电源调峰容量，计算次日调峰缺口的最大值P_RNE,max：

P_RNE,max＝P_ΣLmax-P_ΣLmin-P_r    (5)；

(6)第k级负荷水平下的调峰缺口迭代计算

计算第k级等效调峰需求水平下第i次抽样的调峰缺口:

P_RNE,i＝P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r    (6)；

若P_RNE,i＜0，则认为本次模拟调峰充足，不存在调峰缺口；若P_RNE,i＞0，则认为本次模拟调峰不足，即系统调峰容量不能满足等效调峰需求。在第i次抽样中的调峰缺口P_RNE,i的计算式为：

P_RNE,i＝max{0,P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r}    (7)；

(7)第k级负荷水平下的调峰缺口概率和期望

基于迭代计算结果，计算概率及期望：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{I}_i\\ E_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\\ E_{\mathrm{PRNEH},k}=\frac{T_k}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\end{array}\right.---\left(8\right);$

其中：P_PRNE,k为第k级负荷水平下调峰缺口出现的概率，E_PRNE,k和E_PRNEH,k分别为第k级负荷水平下调峰缺口数学期望的功率和电量表达式。

N为当负荷水平为P_L,k时的蒙特卡罗抽样次数；指标变量I_i的含义为：

$I_i=\left\{\begin{array}{c}0,P_{\mathrm{RNE},i}=0\\ 1,P_{\mathrm{RNE},i}\&NotEqual;0\end{array}\right.---\left(9\right);$

$\frac{\mathrm{\&sigma;}\left(X\right)}{\sqrt{N}E\left(X\right)}<0.05---\left(10\right);$

式中：X为P_PRNE,k的值；E(X)为X的均值；σ(X)为X的标准差。若P_PRNE,k不满足要求，则重新调峰需求水平分级，继续针对调峰需求水平P_req,k进行蒙特卡罗模拟；若P_PRNE,k满足要求，则结束针对调峰需求水平P_req,k的蒙特卡罗模拟，进行下一调峰需求水平P_req,k+1的模拟。

(8)次日调峰缺口概率和期望

全部调峰需求水平模拟结束后，计算次日调峰缺口概率(P_PRNE,k)与调峰缺口数学期望的电量表达式(E_PRNE,k)，其表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{PRNE},k}{P}_k\\ E_{\mathrm{PRNEH}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{PRNEH},k}\end{array}\right.---\left(11\right);$

式中：K为负荷分级数；P_K为第K级调峰需求水平概率。

本发明的有益效果是，分析计算出调峰不足的概率及期望，全面反应系统调峰能力，反应了大规模新能源并网带来的调峰压力，量化系统的调峰能力及裕度，为电网调峰计划的制定提供依据，有利于减少电力企业损失，有效缓解电力供应缺口，削减电网调控成本，调高用户满意度与终端用电效率，从而实现节能。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，包括：

a、建立大规模新能源并网调峰模型；

b、基于建立的大规模新能源并网调峰模型，对调峰缺口进行分析。

2.根据权利要求1所述的大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，在步骤a中，所述大规模新能源并网调峰模型，是指计及了大规模新能源并网对电网的影响，包括不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响和不同风电规模对负荷峰谷差的影响，以及，基于常规水火电调峰的影响因素建立的等效负荷、等效调峰需求和常规电源调峰容量相协调的电网调峰缺口模型。

3.根据权利要求2所述的大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，所述不同时间尺度下大规模新能源并网对调峰的影响，包括长时间尺度—季节特性、短时间尺度—小时特性和超短时间尺度—分钟特性下大规模新能源并网对调峰的影响；

和/或，

所述不同风电规模对负荷峰谷差的影响，具体包括：不同风电规模并网下负荷峰谷差变化量持续曲线不同，当不同风电规模接入系统，其对负荷峰谷差的影响程度不同，风电规模越大，影响程度越大。

4.根据权利要求2或3所述的大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，所述电网调峰缺口模型，具体包括：

①等效负荷P_ΣL

新能源发电具有波动性和随机性，不能像常规能源源一样制定调峰调度计划，因此将其视为一种负值负荷叠加在原系统负荷上，形成等效负荷，即：

P_ΣL＝P_L-P_w  (1)；

式中，P_ΣL为等效负荷，P_L为系统负荷，P_w为新能源发电功率；

和/或，

②等效调峰需求P_req

在新能源接入系统之前，调峰需求＝峰荷与谷荷间的差值；在新能源接入系统之后，等效调峰需求＝等效负荷的峰谷差值，即：

P_req＝P_ΣLmax-P_ΣLmin  (2)；

和/或，

③常规电源调峰容量P_r：

调峰容量为全系统火电调峰容量加水电调峰容量；

对于火电来说：火电机组一般分为常规火电机组、供热机组和燃汽轮机机组；

对于水电来说：水库的蓄水能力可以平抑来水的短期波动，从而使水电具有良好的容量特性；

④调峰缺口P_RNE：

调峰缺口表示等效调峰需求和调峰能力之间的匹配程度，计及新能源发电并网后表示为：

P_RNE＝P_req-P_r  (3)；

其中，P_REN表示调峰缺口，P_req表示等效调峰需求，P_r表示常规电源调峰容量；

调峰缺口的正负表明调峰能力是否充足，若P_REN＜0，表明系统具有充足的调峰能力；若P_REN＞0，表明系统机组调峰能力不足，需发出预警并采取相应措施。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，所述步骤b，具体包括：

在大规模新能源并网调峰模型的基础上，基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程，量化计算电网在大规模新能源并网后的调峰能力。

6.根据权利要求5所述的大规模新能源并网发电的调峰方法，其特征在于，所述在大规模新能源并网调峰模型的基础上，基于非序贯蒙特卡罗模拟方法，建立调峰缺口的分析方法，形成具体计算流程的操作，具体包括：

(1)建立调峰缺口计算分析系统

依托包含现有EMS、负荷预测、新能源发电预测、电源管理的平台，搭建调峰缺口分析系统；该调峰缺口分析系统首先负责采集全网相关数据，包括新能源并网功率的数据、负荷预测与运行的相关数据、常规水火电机组的调峰信息以及支持系统运算的数学方法；

(2)负荷水平分级

对所有负荷预测数据由大到小排序，即得到负荷预测持续曲线；利用多级模型表示负荷预测持续曲线，给定负荷水平(P_L,K)离散分级后，将各个负荷值分配到最接近的一个级别，得到一个离散的负荷水平P_L,K的概率分布P_K；

(3)新能源发电出力数据采集统计

对新能源发电机组的状态进行抽样，得到每台新能源发电机组的发电出力和系统总的新能源发电出力P_w，i；

(4)常规机组调峰容量

对常规发电机进行状态抽样，根据发电机状态与对应机组调峰容量比RG确定每台机组的调峰容量，获得系统的调峰容量Pr；

火电机组运行时，灵活变动的容量数值与机组额定容量之比称为调峰容量比，其表达式为：

$R_G=\frac{P_{G.\max }-P_{G.\min }}{P_N}\&times;100\%---\left(4\right);$

式中：R_G为发电机组的调峰容量比；P_N为发电机组的额定发电出力；P_G.max为发电机组的最大技术出力，多数火电机组的最大技术出力与额定出力相等；P_G.min为发电机组的最小技术出力；

(5)计算次日调峰缺口的最大值

根据上述负荷预测和新能源功率预测数据，统计常规电源调峰容量，计算次日调峰缺口的最大值P_RNE,max：

P_RNE,max＝P_ΣLmax-P_ΣLmin-P_r  (5)；

(6)第k级负荷水平下的调峰缺口迭代计算

计算第k级等效调峰需求水平下第i次抽样的调峰缺口：

P_RNE,i＝P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r  (6)；

若P_RNE,i＜0，则认为本次模拟调峰充足，不存在调峰缺口；若P_RNE,i＞0，则认为本次模拟调峰不足，即系统调峰容量不能满足等效调峰需求；在第i次抽样中的调峰缺口P_RNE,i的计算式为：

P_RNE,i＝max{0,P_L,k-P_wi-P_ΣLmin-P_r}  (7)；

(7)第k级负荷水平下的调峰缺口概率和期望

基于迭代计算结果，计算概率及期望：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{I}_i\\ E_{\mathrm{PRNE},k}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\\ E_{\mathrm{PRNEN},k}=\frac{T_k}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{RNE},i}\end{array}\right.---\left(8\right);$

其中：P_PRNE,k为第k级负荷水平下调峰缺口出现的概率，E_PRNE,k和E_PRNEH,k分别为第k级负荷水平下调峰缺口数学期望的功率和电量表达式；

N为当负荷水平为P_L,k时的蒙特卡罗抽样次数；指标变量I_i的含义为：

$I_i=\left\{\begin{array}{c}0,P_{\mathrm{RNE},}i=0\\ 1,P_{\mathrm{RNE},}i\&NotEqual;0\end{array}\right.---\left(9\right);$

$\frac{\mathrm{\&sigma;}\left(X\right)}{\sqrt{N}E\left(X\right)}<0.05---\left(10\right);$

式中：X为P_PRNE,k的值；E(X)为X的均值；σ(X)为X的标准差；若P_PRNE,k不满足要求，则重新调峰需求水平分级，继续针对调峰需求水平P_req,k进行蒙特卡罗模拟；若P_PRNE,k满足要求，则结束针对调峰需求水平P_req,k的蒙特卡罗模拟，进行下一调峰需求水平P_req,k+1的模拟；

(8)次日调峰缺口概率和期望

全部调峰需求水平模拟结束后，计算次日调峰缺口概率(P_PRNE,k)与调峰缺口数学期望的电量表达式(E_PRNE,k)，其表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{PRNE}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{\mathrm{PRNE},k}{P}_k\\ E_{\mathrm{PRNEH}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{PRNEH},k}\end{array}\right.---\left(11\right);$

式中：K为负荷分级数；P_K为第K级调峰需求水平概率。