CN107122599B - 一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估系统装置，采用层次分析法对电蓄热锅炉消纳弃风弃光电量能力进行综合评价。按性质划分，评价指标可以分为两大类:一类是定量指标，如统调最大负荷增速、风光电接纳空间、最小开机容量、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比，对这类指标按其定义，根据基础数据计算出指标值。本发明针对适用于电蓄热锅炉参与电网消纳风/光电能力评估方法本体的研究，预先探究其定量评估的计算方法，对于指导负荷参与电网消纳大规模风/光电协同控制的工程应用具有积极的意义和参考价值。

Description

一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法

技术领域

本发明涉及能源技术领域，具体说是一种基于蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量的评估方法。

背景技术

近年来，风力发电和光伏发电已显示出明显的社会效益和环境效益。我国陆上与海上风电可开发量分别为6～10亿kW与1～2亿kW，现已在建8个千万kW级风电基地。2015年我国以累计光伏发电量4318万千瓦，一跃成为全球光伏发电装机容量的最大国家，其中分布式光伏606万千瓦(占比14.03％)。风电和光电一种新型电源，其随机波动特性对电力系统运行的安全稳定带来诸多新挑战。风电和光电自特性、系统调峰能力、系统备用水平、系统调频能力、电网传输能力、系统负荷特性、风电光电并网等因素影响并制约着风电光电消纳能力。建立科学的消纳能力评估方法，有助于风电场和光伏电场建设规划，更可以辅助实际运行中的调度决策。弃风弃光是风电和光伏发电规模化发展过程中的一种普遍现象，弃风、弃光率居高不下问题的根源在于电源建设过快而消纳能力开发不足，需要进一步优化新能源的布局结构，同时推动分布式能源的发展，减轻下游的消纳压力。

风电场弃风电量是指受电网传输通道、安全运行需要等因素影响，风电场可发而未能发出的电量，该电量不包括风电场因风机自身设备故障等原因而未能发出的电量；光伏发电站弃光电量是指受电网传输通道、安全运行需要等因素影响，光伏发电站可发而未能发出的电量，该电量不包括光伏发电站因光伏组件自身设备故障等原因而未能发出的电。

现有的风电和光电消纳能力评估方法，存在如下弊端：

1)已有的评估方法主要根据运行数据的指标计算和调峰电量的统计进行评估。由于风光电出力波动情况、水平年各月典型日负荷水平、运行方式等因素的不同，根据运行数据的指标计算所得到的各月电网风光电接纳能力指标差异可能很大。

2)现有研究多聚焦于极端时段的评估分析，特别是比较高峰、低谷时段，分析调峰引起的消纳能力。然而电力系统负荷曲线与风电出力曲线相匹配的结果存在多样性，需要以这些研究为基础，发展出全时段消纳能力的评估方法，以揭示非峰非谷时段可能出现的消纳能力不足的问题。

3)现有研究多聚焦于单个因素的独立分析，例如单独分析调峰、备用等因素引起的消纳能力。对于电源结构既定的电力系统而言，需要从电力系统实际运行需求出发，研究考虑多种因素并存时的消纳能力评估方法。

发明内容

针对上述现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法。

本发明采用的技术方案是：

一种电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估系统装置，包括评价指标系统模块、信息采集模块、计算模块、量化模块、控制约束模块、数据处理模块、评价模块；

所述评价指标体系模块是将评价指标根据性质分为定量指标和定性指标；所述信息采集模块是采集电力数据信息、所评价地区的经济增长速度和统调最大负荷增速举例说明的必要信息；所述计算模块是根据采集电力数据信息计算定量指标；所述量化模块是量化定性指标；所述数据处理模块是对评价指标进行标准化处理；所述控制约束模块是判断评价指标数据的合理性；所述评价模块是对地区的电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力进行评估。

评估方法，包括以下步骤：

根据电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力为评价对象，建立评估电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价指标体系；

评价指标体系模块将评价指标根据性质分为定量指标和定性指标；

所述计算模块是计算定量指标的参数，量化模块是将定性指标进行量化转化为参数；

所述控制约束模块是对评价指标的数据进行判断是否合理，满足条件则进行下一步；

对评价指标的数据进行标准化处理，以此来保证评价指标的合理性；

将评价指标的评价数据输入评价模块最终得到电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力评价报告。

电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价指标体系：定性指标包括风光电出力特性、风光电技术装备水平、电力供需形势、政策环境、电网调峰能力、电网负荷水平、电蓄热锅炉装备水平、电蓄热锅炉选型影响；定量指标包括统调最大负荷增速、最小开机容量、风光电接纳空间、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比。

本发明的优点是：

1)本发明将网络拓扑和传输能力纳入到风光电的消纳的评估框架中来，并针对电蓄热锅炉参与控制的效果进行研究具体的评估方法。

2)本发明针对适用于电蓄热锅炉参与电网消纳风/光电能力评估方法本体的研究，预先探究其定量评估的计算方法，对于指导负荷参与电网消纳大规模风/光电协同控制的工程应用具有积极的意义和参考价值。

3)本发明基于风/光电区间概率曲线和仿真模拟的电蓄热锅炉参与后的断面受限功率值，考虑电蓄热锅炉参与程度，提出电蓄热锅炉参与电网消纳风/光电的三阶段统计模型和预评估计算方法，其中，从数学上定期用Weibull分布对大规模风/光电出力的累积概率特性进行拟合，用概率方法避开了风/光电功率特性拟合的问题，计及了系统调峰的统计意义。

说明书附图

图1一种电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力评价系统装置示意图。

图2电蓄热锅炉消纳风光电评价指标体系。

图3电蓄热锅炉参与的消纳弃风弃光统计模型。

图4是本发明提出的一种计算电蓄热电锅炉参与调节消纳弃风弃光电量的比例的计算流程。

图5本发明提出的一种电蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图1-5对本发明进一步详细说明。

本发明一个综合考虑发电端、电网、受电端三个方面的电网风电消纳能力评价指标体系，并采用综合评价方法中的层次分析法对电蓄热锅炉消纳弃风弃光电量能力进行综合评价。按性质划分，评价指标可以分为两大类:一类是定量指标，如统调最大负荷增速、风光电接纳空间、最小开机容量、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比，对这类指标按其定义，根据基础数据计算出指标值；另一类是定性指标，如风光电出力特性、风光电技术装备水平、电力供需形势、政策环境、电网调峰能力、电网负荷水平、电蓄热锅炉装备水平、电蓄热锅炉选型影响、经济增长速度，这些指标考虑网络节点电压与线路潮流约束，充分考虑断面功率约束和负荷可匹配上调容量约束，预测计及电蓄热锅炉参与程度，建立电蓄热锅炉参与电网消纳风/光电能力的3阶段统计预评估方法。对于这类指标本文采取的做法是:首先给定性指标以明确定义，再根据定义和实际情况，如按很好、较好、一般、较差、很差划分为五个等级，分别规定相应的评分值。

一种电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估系统装置，如附图1所示，包括评价指标系统模块、信息采集模块、计算模块、量化模块、控制约束模块、数据处理模块、评价模块；

所述评价指标体系模块是将评价指标根据性质分为定量指标和定性指标；

所述信息采集模块是采集电力数据信息和其他(所评价地区的经济增长速度和统调最大负荷增速举例说明)的必要信息；所述计算模块是根据采集电力数据信息计算定量指标；

所述量化模块是量化定性指标；

所述数据处理模块是对所述评价指标进行标准化处理；

所述控制约束模块是判断评价指标数据的合理性；

所述评价模块是对地区的电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力进行评估；

一种电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价指标体系：以电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力为评价对象，以发电端、电网输配电环节、受电端为评价维度，对应着主要从风电自身特性、电网系统特性、受电市场特性三个方面考虑，按照性质划分为定性指标和定量指标；

所述定性指标包括风光电出力特性、风光电技术装备水平、电力供需形势、政策环境、电网调峰能力、电网负荷水平、电蓄热锅炉装备水平、电蓄热锅炉选型影响、；所述定量指标包括统调最大负荷增速、最小开机容量、风光电接纳空间、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比，

所述定性指标根据定义和实际情况，如按很好、较好、一般、较差、很差划分为五个等级，分别规定相应的评分值，评价集所对应的测量标度向量均为H＝{5，4，3，2，1}，通过专家打分给评价对象做出评价，并录入量化模块，以此作为该指标的指标值

所述定性指标的评价集分别为:风电出力特性＝{很稳定、较稳定、一般、较不稳定、很不稳定}；风电技术装备水平＝{很高、较高、一般、较低、很低}；电力供需形势＝{很紧张、较紧张、一般、较充足、很充足}；政策环境＝{很好、较好、一般、较差、很差}，所述其他定性指标评价集原理一样。

所述定量指标包括统调最大负荷增速、风光电接纳空间、最小开机容量、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比等。

一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量评估模型，如附图3所示，将电蓄热锅炉参与调节的电量统计转化为统计时序下的等效风光电消纳的电量值。

所述电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型将历史风光电出力按照功率大小进行累计，也就是在统计的时序下功率是递增的，在所取得时序足够小的情况下，则功率曲线会足够光滑；

所述电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型将电蓄热锅炉消纳弃风弃光电量分为三段：1)电蓄热锅炉不参与调节，此时风光电由电网常规机组承担即可消纳；2)电蓄热锅炉部分参与，此时随着风光电出力逐渐增大，常规机组不能完全消纳，电蓄热锅炉部分参与可消纳并且临街出力为PW1；3)电蓄热锅炉完全参与消纳，风光电出力太大，受限于约束条件不得不出现弃风弃光。

一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量评估方法的技术方案如下：

步骤1：采集模块采集电力信息，所述采集信息包括采集电力系统在一定时间尺度内的电网用电负荷数据，电网网络拓扑结构，电网与外电网电力交换数据，电网总装机容量，风/光电装机容量和计算电力系统每小时的平均负荷预测值并对风电出力特性、风电技术装备水平、电力供需形势、统调最大负荷增速、政策环境做出评价确定其评价值。

步骤2：专家对定性指标进行评测打分并将最终评价值录入量化模块。

步骤3:计算模块基于已有的方法通过所述采集的电力数据确定电力系统开机方式，并确定常规机组的最小开机容量Pi_Min。

步骤4：计算模块通过采集电力系统在一定时间尺度内的电网用电负荷数据并计算电力系统每小时内的平均负荷预测值P_iL，为计算系统的风光电接纳空间P_iWc：

P_iWc＝P_iL-P_iMin

其中P_iWc为风光电接纳空间；P_iL为电力系统每小时内的平均负荷预测值；P_iMin为最小开机容量。

步骤5：计算模块根据上述得到的电力系统的开机方式，计算输电通道最大输电能力。所述最大输电能力是通过电力系统分析综合程序仿真计算得到各主要输电通道的热稳定极限P_ith和暂态稳定极限P_itr，其中，主要输电通道包括风光电外送通道、省间联络线断面和电网薄弱断面；并根据热稳定极限P_ith和暂态稳定极限P_itr分别计算每一主要输电通道的最大输送能力Pi_Max，其中

Pi_Max＝min(P_ith,P_itr)

式中，Pi_Max表示主要输电通道的最大输送能力；P_ith表示该主要输电通道的热稳定极限；P_itr表示该主要输电通道的暂态稳定极限。

步骤6：根据所述网络拓扑结构和所述相关电力信息计算网络约束的风电出力P_iwnet，所述网络约束的风电出力P_iwnet是通过计算模块中的电力系统分析综合程序仿真计算得到。

步骤7:电蓄热锅炉的实际参与调整量需满足以下条件

Pir≤Min{P_iWc,min(P_iMax,P_inet)}

P_greal.up≤P_ir

P_gN.up≤Min{P_iWc,min(P_iMax,P_inet)}

不等式中P_greal.up为电蓄热锅炉实际调整量；P_gN.up为电蓄热锅炉全部可上调容量；Pir为风/光电实际出力；

步骤8：根据当前风/光电统计的累积时间数据，基于以往实测统计数据，根据累积概率的数学拟合经验，可将风电功率的累积概率分布近似拟合成具有一定置信区间的分布，如附图3所示，然后确定受限于稳定断面和受限于风光电的装机容量的约束条件下计算临界点W2对应的风/光电出力为P_w1和临界点W3对应的风/光电出力P_w2，其计算方法如下式所示。

P_W1＝P_iMax-P_iMin+P_ig

η_g＝P_greal.up/P_gN.up

P_W2＝P_W1+η_gP_g.N.up

式中P_ig为基荷；P_greal.up为电蓄热锅炉实际调整量；P_gN.up为电蓄热锅炉全部可上调容量；η_g表示电蓄热锅炉参与上调的程度。

步骤9：计算对应风/光电出力分别为P_w1和P_w2时的等效小时数t₁和t₂。由不同风/光电容量P_w1和P_w2值对应的占比，计算电蓄热锅炉部分参与以及必须完全参与电网消纳风/光电的过程对应的时间小时数T₁和T₂，以及相应的等效小时数t(h)。

t(h)＝α×8760(h)

式中相应的风/光电出力对应的时间占比为α。

步骤10:计算等效消纳风/光电电量。

根据风/光电消纳典型过程的数据和步骤9)中得到的时间T₁和T₂，计算定积分，得到电蓄热锅炉参与调节的电网消纳风/光电电量，如图4所示，即W₂W₃W₇W₆区域的面积，P_c为各时序下电蓄热锅炉参与上调控制的功率函数。

步骤11：计算等效弃风弃光电量，如图4所示，即W₃W₄W₅区域的面积，

步骤12：计算评价指标电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量比例λ，计算流程如附图4所示，

步骤13:根据所得到的数据整理电蓄热锅炉消纳弃风弃光能力的评价指标的原始数据，定量指标包括风光电接纳空间、输电通道最大输电能力、电蓄热锅炉参与上调的程度、电蓄热锅炉参与调节的电网消纳风/光电电量、等效弃风弃光电量、定性指标包括风电出力特性、风电技术装备水平、电力供需形势、政策环境、电蓄热锅炉的装备水平，并对评价指标进行标准化处理，然后评价模块运行得到评价结果。

如图5所示，本发明的实施例提供了一种基于蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量的评估方法，下面以地区A为例，包括：

步骤1，采集模块采集电力系统在预设时间内的电网用电负荷数据，电网常规机组数据，电网与外电网电力交换数据，以及电网网络拓扑结构，电网总装机容量，风/光电装机容量和计算电力系统每小时的平均负荷预测值，电网风/光电出力特性数据。

步骤2，根据采集模块所采集的必要信息对定性指标进行打分评测并将评测值录入量化模块；

步骤3，计算模块则基于已有的方法通过采集的电力数据确定定量指标，首先根据电力数据确定电力系统开机方式，并确定常规机组的最小开机容量Pi_Min。

步骤4，基于电力系统的开机方式，通过电力系统分析综合程序仿真计算得到各主要输电通道的热稳定极限P_ith和暂态稳定极限P_itr，并根据热稳定极限P_ith和暂态稳定极限P_itr分别计算每一主要输电通道的最大输送能力Pi_Max，其中Pi_Max＝min(P_ith,P_itr)。

步骤5，根据网络拓扑结构和相关电力信息计算网络约束的风电出力P_iwnet。

步骤6，确定受限于稳定断面和受限于弃风/光的约束条件下计算临界点W2对应的风/光电出力为P_w1和临界点W3对应的风/光电出力P_w2。

P_W1≈P_dm.pure-P_nor.min+P_base.load

η_g＝P_greal.up/P_gN.up

P_W2＝P_W1+η_gP_g.N.up

步骤7，基于实测统计数据，根据累积概率的数学拟合实验，计算对应风/光电出力分别为P_w1和P_w2时的等效小时数t₁和t₂。由不同风/光电容量P_w1和P_w2值对应的占比，通过以上统计模型，计算电蓄热锅炉部分参与以及必须完全参与电网消纳风/光电的过程对应的时间小时数T₁和T₂，以及相应的等效小时数t(h)。

t(h)＝α×8760(h)

式中相应的风/光电出力对应的时间占比为α。

步骤8，计算等效消纳风/光电电量，如图4所示，即W₂W₃W₇W₆区域的面积，P_c为各统计时序下电蓄热锅炉参与上调控制的功率函数。

步骤9，计算等效弃风弃光电量，如图4所示，即W₃W₄W₅区域的面积，

步骤10，计算评级指标电蓄热电锅炉参与调节消纳弃风弃光电量的占比λ，计算公式为

步骤11，整理电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力评价指标。

步骤12，采取标准化法对各指标进行无量纲化处理。

步骤13，将评价数据输入评价模块对地区A电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力进行综合评价，并得到评价报告。

Claims (5)

1.一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法，其特征在于，包括评价指标系统模块、信息采集模块、计算模块、量化模块、控制约束模块、数据处理模块、评价模块；

所述评价指标体系模块是将评价指标根据性质分为定量指标和定性指标；所述信息采集模块是采集电力数据信息、所评价地区的经济增长速度和统调最大负荷增速的必要信息；所述计算模块是根据采集电力数据信息计算定量指标；所述量化模块是量化定性指标；所述数据处理模块是对评价指标进行标准化处理；所述控制约束模块是判断评价指标数据的合理性；所述评价模块是对地区的电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力进行评估；

所述计算模块中电蓄热锅炉参与上调控制的预测值计算方法如下：

根据所述最大输送能力、网络约束的风光电出力和电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型确定电蓄热锅炉的实际参与调整量的满足的约束条件；

基于电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型，根据所述的电力数据和约束条件预测受限于稳定断面和受限于风光电的装机容量的约束条件下的风/光电出力；

根据风/光电出力计算电蓄热锅炉部分参与以及必须完全参与消纳风/光电的过程对应的等效时间小时数；

根据等效时间小时数计算电蓄热锅炉等效消纳风/光电电量和等效弃风弃光电量；

电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价指标体系：定性指标包括风光电出力特性、风光电技术装备水平、电力供需形势、政策环境、电网调峰能力、电网负荷水平、电蓄热锅炉装备水平、电蓄热锅炉选型影响；定量指标包括统调最大负荷增速、最小开机容量、风光电接纳空间、输电通道最大输电能力、经济增长速度、电蓄热锅炉参与上调控制的预测值、电蓄热锅炉参与调节弃风弃光电量占比。

2.如权利要求1所述的一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力为评价对象，建立评估电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评价指标体系；

评价指标体系模块将评价指标根据性质分为定量指标和定性指标；

所述计算模块是计算定量指标的参数，量化模块是将定性指标进行量化转化为参数；

所述控制约束模块是对评价指标的数据进行判断是否合理，满足条件则进行下一步；

对评价指标的数据进行标准化处理，以此来保证评价指标的合理性；

将评价指标的评价数据输入评价模块最终得到电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光电量能力评价报告。

3.如权利要求1所述的一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法，其特征在于，所述信息采集模块所采集电力数据信息包括电网用电负荷数据，电网常规机组数据，电网与外电网电力交换数据，以及电网网络拓扑结构，风/光电装机容量和预测电力系统每小时的平均负荷值，电网风/光电出力特性数据。

4.如权利要求1所述的一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法，其特征在于，所述电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型是将电蓄热锅炉参与调节的电量统计转化为统计时序下的等效风光电消纳的电量值；

所述电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型将历史风光电出力按照功率大小进行累计，在统计的时序下功率是递增的，在所取得时序足够小的情况下，则功率曲线会足够光滑；

所述电蓄热锅炉实时消纳弃风弃光模型将电蓄热锅炉消纳弃风弃光电量分为三段：1)电蓄热锅炉不参与调节；2)电蓄热锅炉部分参与；3)电蓄热锅炉完全参与消纳。

5.如权利要求1所述的一种蓄热电锅炉实时消纳弃风弃光电量能力的评估方法，其特征在于，所述控制约束模块是指电蓄热锅炉的实际参与调整量的满足的约束条件为：

Pir≤Min{P_iWc,min(P_iMax,P_inet)}

P_greal.up≤P_ir

P_gN.up≤Min{P_iWc,min(P_iMax,P_inet)}

式中P_greal.up为电蓄热锅炉实际调整量；P_gN.up为电蓄热锅炉全部可上调容量；Pir为风/光电实际出力；Pi_Max表示主要输电通道的最大输送能力；P_iWc为系统的风光电接纳空间；P_inet为网络约束的风电出力。

Images