CN108695893B - 一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法 - Google Patents

一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法 Download PDF

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CN108695893B CN201810608593.8A CN201810608593A CN108695893B CN 108695893 B CN108695893 B CN 108695893B CN 201810608593 A CN201810608593 A CN 201810608593A CN 108695893 B CN108695893 B CN 108695893B
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Abstract

本发明公开了一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，在全面分析新能源消纳影响因素的基础上，针对省级电网电力系统调度运行实际特点，提出基于因素解耦的分析方法，通过建立省级电网时序生产模拟分析模型，逐一定量研究各种因素单独作用下的弃电量，能够定量评估各种影响因素对省级电网新能源弃电量的影响程度，能够准确掌握该省级电网新能源消纳的主要影响因素及其作用程度，将为准确刻画新能源消纳各种影响因素造成的弃电量提供有价值的参考依据和方法。

Description

一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法
技术领域
本发明涉及电力系统分析领域，尤其是涉及一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法。
背景技术
发展清洁的可再生新能源是解决环境问题和能源制约问题的有效解决方法之一，是人类社会实现可持续发展的必经之路。近几年，新能源发电发展迅速，装机容量快速上升，但新能源普遍具有能量密度低、分布广、间歇性和波动性强等特点，这给电网的运行带来了巨大的挑战，对于主网来说，大规模的风、光电厂接入系统会引起调频问题、调峰问题、电力电量消纳问题和系统潮流大幅变化问题，因此很有必要研究如何评估电网对新能源的接纳能力。
但电网新能源消纳是一项系统工程，与电源结构、用电需求、网架结构、外送市场等多种因素密切相关。近年来，受新能源装机发展过快、用电增速放缓、系统调峰能力不足、市场机制不健全等因素的共同影响，甘肃、新疆、吉林等省级电网新能源消纳矛盾突出，2017年这些地区风电弃风电量分别达到91.8、132.5、22.6亿千瓦时，弃风比例分别达到33％、30％、21％。促进省级电网新能源高效利用，减少新能源弃电量，需要围绕影响新能源消纳的各种因素制定具体的解决措施，需要准确分析并计算各种影响因素造成的弃电量。
近年来，省级电网新能源消纳的影响因素更加错综复杂、相互交织。早期新能源消纳的影响因素多数归因于系统调峰能力不足和电网安全约束，新形势下，随着省级电网电力需求放缓，电力市场化改革进程推进，大用户直购火电电量挤占消纳空间、自备电厂快速增长恶化系统调峰能力、跨省跨区新能源外送交易机制不健全等多重因素出现将深刻影响未来省级电网新能源消纳。目前，国内外关于确定省级电网多种因素各自对新能源弃电量的贡献度评估研究深度不够，大部分还停留在定性分析层面，还没有上升到系统理论分析层面，难以对一个省级电网各种复杂影响因素造成的弃电量提供可信的量化结论。
为此，本发明提出了一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，为准确刻画新能源消纳各种影响因素造成的弃电量提供有价值的参考依据和方法，为科学合理制定省级电网新能源消纳措施提供有力支撑。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷，本发明提出了一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，在全面分析新能源消纳影响因素的基础上，针对省级电网电力系统调度运行实际特点，提出基于因素解耦的分析方法，通过建立省级电网时序生产模拟分析模型，逐一定量研究各种因素单独作用下的弃电量。将为准确刻画新能源消纳各种影响因素造成的弃电量提供有价值的参考依据和方法，为科学合理制定省级电网新能源消纳措施提供有力支撑。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，包括下述步骤：
S1：辨识影响省级电网新能源弃电量的主要因素；
S2：假定一个基准年份，根据基准年份影响因素的基准情况设置基准情景模式S0；
S3：建立时序生产模拟模型，模拟各发电机组的运行状况；
S4：根据建立的时序生产模拟模型，输入基准情景模式S0参数，计算基准情景模式S0下的新能源弃电量；
S5：在基础情景模式S0的基础上，设置其它情景模式Si；
S6：根据建立的时序生产模拟模型，分别输入其他情景模式Si参数，计算其它情景模式Si对应的新能源弃电量；
S7：评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii；
S8：分析对比各情景模式的影响程度Ii，得到各影响因素对省级电网新能源弃电量影响程度的结论，完成评估工作。
其中，所述步骤S1中影响省级电网新能源弃电量的主要因素包括来风条件、新能源装机增长、电源调峰能力、用电负荷、调度措施、市场机制。
其中，所述步骤S3中时序生产模拟模型以省级电网新能源发电量最大为目标，以满足电力系统运行的各种边界条件为约束，按时间序列模拟各发电机组的运行状况，具体表达式为：
1)目标函数
Figure BDA0001694982970000031
Figure BDA0001694982970000032
分别为时段t风电场i、光伏发电i的发电出力；ΔT为时段长度；T为总的时段数；Nw、Nv分别为风电场和光伏发电个数；
2)约束条件
①功率平衡约束
各类型机组及互联线路送受电功率之和等于省内负荷加备用：
Figure BDA0001694982970000033
Lt、Dt为时刻t省内负荷需求和负荷备用，
Figure BDA0001694982970000034
分别t时段各类型机组i发电出力和互联线路i送受电功率；
②机组出力上下限约束
Figure BDA0001694982970000035
Ps,i,min和Ps,i,max代表各类机组的最小发电出力和最大发电出力；
③火电机组启停约束
Figure BDA0001694982970000036
Figure BDA0001694982970000037
Ti,on和Ti,off为火电机组i的最小连续开启和最小连续关停时间；
Figure BDA0001694982970000038
为火电机组i在t时段的启停状况；
④火电机组爬坡约束
Figure BDA0001694982970000039
Figure BDA00016949829700000310
RDs,i和RUs,i为机组的下爬坡和上爬坡速率；
⑤省内断面输电能力约束
Figure BDA00016949829700000311
Cline,i,min和Cline,i,max为断面i的最小和最大输电功率；
⑥燃煤自备电厂约束
对于不参与系统调峰自备电厂：
Figure BDA0001694982970000041
对于参与系统调峰自备电厂：
Figure BDA0001694982970000042
Figure BDA0001694982970000043
为不参与调峰的自备电厂i在t时段发电出力，
Figure BDA0001694982970000044
为给定的t时段发电出力；
Figure BDA0001694982970000045
为参与调峰自备电厂i在t时段发电出力，
Figure BDA0001694982970000046
为其发电出力最大值，
Figure BDA0001694982970000047
为给定的发电出力最小值，根据与新能源替代交易具体情况确定。
其中，所述步骤S4中基准情景模式S0参数包括火电装机容量，燃煤自备电厂装机容量，火电调节能力，火电机组最小启停时间，风电装机容量，最大用电负荷，用电负荷曲线，跨省跨区外送电量，跨省跨区外受送曲线，关键断面输电能力，省间电量交易，风电与自备电厂交易。
其中，所述步骤S5中设置其它情景模式Si的方法为：在基础情景S0的基础上，改变其中一个影响因素，保持其他影响因素不变，设置一种情景模式，以此类推分别设置其他情景模式Si。
其中，所述步骤S7中评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响度Ii的方法为：
1)计算每种其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment，表达式为：
Si_reduce_curtailment＝S0_curtailment-Si_curtailment
其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment为基准情景模式S0下弃电量减去其他情景模式Si下弃电量；
2)根据减弃电量评估每种其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii，表达式为：
Figure BDA0001694982970000048
有益效果
本发明提出了一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，在全面分析新能源消纳影响因素的基础上，针对省级电网电力系统调度运行实际特点，提出基于因素解耦的分析方法，通过建立省级电网时序生产模拟分析模型，逐一定量研究各种因素单独作用下的弃电量，能够定量评估各种影响因素对省级电网新能源弃电量的影响程度，能够准确掌握该省级电网新能源消纳的主要影响因素及其作用程度，将为准确刻画新能源消纳各种影响因素造成的弃电量提供有价值的参考依据和方法，为科学合理制定省级电网新能源消纳措施提供有力支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明实施例提供的一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，如图1所示，包括下述步骤：
S1：辨识影响省级电网新能源弃电量的主要因素；
S2：假定一个基准年份，根据基准年份影响因素的基准情况设置基准情景模式S0；
S3：建立时序生产模拟模型，模拟各发电机组的运行状况；
S4：根据建立的时序生产模拟模型，输入基准情景模式S0参数，计算基准情景模式S0下的新能源弃电量；
S5：在基础情景模式S0的基础上，设置其它情景模式Si；
S6：根据建立的时序生产模拟模型，分别输入其他情景模式Si参数，计算其它情景模式Si对应的新能源弃电量；
S7：评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii；
S8：分析对比各情景模式的影响程度Ii，得到各影响因素对省级电网新能源弃电量影响程度的结论，完成评估工作。
下面，对本发明实施例提供的一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法中各个部分步骤进行详细举例说明：
1、辨识影响省级电网新能源弃电量的主要因素
影响省级电网新能源弃电量的主要因素包括来风条件、新能源装机增长、电源调峰能力、用电负荷、调度措施、市场机制，采用国内某个省级电网为案例，评估2017年各种影响因素对风电弃电量的影响度，从来风条件、新能源装机增长、电源调峰能力、用电负荷、调度措施、市场机制等方面辨识10个主要影响因素，来风条件包括来风情况；新能源装机增长包括风电装机容量增长；电源调峰能力包括火电调节能力；调度措施包括关键断面输电能力提升、区域备用容量共享、跨区外送通道容量；用电负荷包括用电负荷情况；市场机制包括风电与自备电厂交易、风电参与跨区现货交易、风电省间交易。
2、假定一个基准年份，根据基准年份影响因素的基准情况设置基准情景模式S0
举例进行说明，假定2016年为基准年份，根据2016年影响因素状态设置基准情景，如表1所示：
表1基准情景设置
Figure BDA0001694982970000061
3、建立时序生产模拟模型，模拟各发电机组的运行状况时序生产模拟模型以省级电网新能源发电量最大为目标，以满足电力系统运行的各种边界条件为约束，按时间序列模拟各发电机组的运行状况，具体表达式为：
1)目标函数
Figure BDA0001694982970000071
其中，
Figure BDA0001694982970000072
分别为时段t风电场i、光伏发电i的发电出力；ΔT为时段长度；T为总的时段数；Nw、Nv分别为风电场和光伏发电个数；
2)约束条件
①功率平衡约束
各类型机组及互联线路送受电功率之和等于省内负荷加备用：
Figure BDA0001694982970000073
其中，Lt、Dt为时刻t省内负荷需求和负荷备用，
Figure BDA0001694982970000074
分别t时段各类型机组i发电出力和互联线路i送受电功率；
②机组出力上下限约束
Figure BDA0001694982970000075
其中，Ps,i,min和Ps,i,max代表各类机组的最小发电出力和最大发电出力；
③火电机组启停约束
Figure BDA0001694982970000076
Figure BDA0001694982970000077
其中，Ti,on和Ti,off为火电机组i的最小连续开启和最小连续关停时间；Ust,i为火电机组i在t时段的启停状况；
④火电机组爬坡约束
Figure BDA0001694982970000078
Figure BDA0001694982970000079
其中，RDs,i和RUs,i为机组的下爬坡和上爬坡速率；
⑤省内断面输电能力约束
Figure BDA00016949829700000710
其中，Cline,i,min和Cline,i,max为断面i的最小和最大输电功率；
⑥燃煤自备电厂约束
对于不参与系统调峰自备电厂：
Figure BDA0001694982970000081
对于参与系统调峰自备电厂：
Figure BDA0001694982970000082
其中，
Figure BDA0001694982970000083
为不参与调峰的自备电厂i在t时段发电出力，
Figure BDA0001694982970000084
为给定的t时段发电出力；
Figure BDA0001694982970000085
为参与调峰自备电厂i在t时段发电出力，
Figure BDA0001694982970000086
为其发电出力最大值，
Figure BDA0001694982970000087
为给定的发电出力最小值，根据与新能源替代交易具体情况确定。
4、根据建立的时序生产模拟模型，输入基准情景模式S0参数，计算基准情景模式S0下的新能源弃电量
根据建立的省级电网时序生产模拟模型设置基准情景模式S0输入的主要参数，如表2所示，计算2016年风电弃电量S0_curtailment。
表2 2016年基准情景下生产模拟模型输入主要参数
火电装机容量 2001万千瓦
燃煤自备电厂装机容量 510万千瓦
火电调节能力 40％-50％
火电机组最小启停时间 10小时
风电装机容量 1437万千瓦
最大用电负荷 1410万千瓦
8760小时用电负荷曲线 按2016年实际运行曲线
跨省跨区外送电量 289.65亿千瓦时
8760小时跨省跨区外受送曲线 按2016年实际运行曲线
关键断面输电能力 460万千瓦
与西北电网省间交易电量 52亿千瓦时
风电与自备电厂交易 11亿千瓦时
通过时序生产模拟模型计算，该省级电网接入风电1437万千瓦，理论发电量达到306.6亿千瓦时，计算得到的弃风电量214亿千瓦时。
5、在基础情景模式S0的基础上，设置其它情景模式Si
在基础情景S0的基础上，改变其中一个影响因素，保持其他影响因素不变，设置一种情景模式，以此类推分别设置其他情景模式Si。以省级电网2017年运行情况为案例，根据影响因素不同，设置其他的八种情景模式，根据建立的省级电网时序生产模拟模型设置情景模式需要输入的主要参数，如表3所示：
表3八种其他情景下生产模拟模型输入的主要参数
Figure BDA0001694982970000091
6、根据建立的时序生产模拟模型，分别输入其他情景模式Si参数，计算其它情景模式Si对应的新能源弃电量
根据设置的八种其他情景模式对应的输入参数，通过时序生产模拟模型计算八种其他情景模式分别对应的风电弃电量，结果如表4所示，情景一：用电负荷增长对应的弃电量为175.68亿千瓦时，情景二：新能源装机容量对应的弃电量为210.84亿千瓦时，情景三：跨区外送输电通道对应的弃电量为179.11亿千瓦时，情景四：关键断面输电能力对应的弃电量为211.76亿千瓦时，情景五：区域备用容量共享对应的弃电量为193.6亿千瓦时，情景六：省间电量交易对应的弃电量为203.66亿千瓦时，情景七：跨区增量现货交易对应的弃电量为204.89亿千瓦时，情景八：与风电与自备电厂交易对应的弃电量为204.52亿千瓦时。
表4八种其他情景模式下计算的风电弃电量
情景设置 各情景对应的风电弃电量
情景一：用电负荷增长 175.68亿千瓦时
情景二：新能源装机容量放缓 210.84亿千瓦时
情景三：跨区外送输电通道投运 179.11亿千瓦时
情景四：关键断面输电能力提升 211.76亿千瓦时
情景五：实施区域备用容量共享 193.6亿千瓦时
情景六：加大省间电量交易 203.66亿千瓦时
情景七：跨区增量现货交易 204.89亿千瓦时
情景八：加大与风电与自备电厂交易电量 204.52亿千瓦时
7、评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii
评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响度Ii的方法为：
1)计算每种其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment，表达式为：
Si_reduce_curtailment＝S0_curtailment-Si_curtailment
其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment为基准情景模式S0下弃电量减去其他情景模式Si下弃电量；
2)根据减弃电量评估每种其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii，表达式为：
Figure BDA0001694982970000101
此实施例中，八种其他情景模式的影响程度计算结果如表5所示，情景一：用电负荷增长对应的减弃电量为38.32亿千瓦时，占比30％，情景二：新能源装机容量对应的减弃电量为3.16亿千瓦时，占比3％，情景三：跨区外送输电通道对应的减弃电量为34.89亿千瓦时，占比27％，情景四：关键断面输电能力对应的减弃电量为2.24亿千瓦时，占比2％，情景五：区域备用容量共享对应的减弃电量为20.4亿千瓦时，占比16％，情景六：省间电量交易对应的减弃电量为10.34亿千瓦时，占比8％，情景七：跨区增量现货交易对应的减弃电量为9.11亿千瓦时，占比7％，情景八：与风电与自备电厂交易对应的减弃电量为9.48亿千瓦时，占比7％。
表5八种其他情景模式下计算的风电减弃电量和影响程度
Figure BDA0001694982970000111
8、分析对比各情景模式的影响程度Ii，得到各影响因素对省级电网新能源弃电量影响程度的结论
影响程度评估结论为，2017年该省级电网负荷增长对促进2017年该省电网风电消纳的贡献度最大，即电网负荷增长对省级电网新能源弃电量影响程度最大，达到30％，其次是酒泉～湖南特高压直流投运(跨区外送输电通道投运)和实施区域备用共享机制，影响程度分别达到27％和16％；跨区现货交易、与省内自备电厂交易和省间电量交易，影响程度分别达到7％、7％和8％，三项因素的影响程度基本相当，新能源装机容量增长及关键断面输电能力提升的影响程度分别为3％和2％，影响程度较小，至此，评估工作结束。
本发明提供的一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，在全面分析新能源消纳影响因素的基础上，针对省级电网电力系统调度运行实际特点，提出基于因素解耦的分析方法，通过建立省级电网时序生产模拟分析模型，逐一定量研究各种因素单独作用下的弃电量。将为准确刻画新能源消纳各种影响因素造成的弃电量提供有价值的参考依据和方法，为科学合理制定省级电网新能源消纳措施提供有力支撑。
本说明书中实施例采用递进的方式描述，对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：
S1：辨识影响省级电网新能源弃电量的主要因素；
S2：假定一个基准年份，根据基准年份影响因素的基准情况设置基准情景模式S0；
S3：建立时序生产模拟模型，模拟各发电机组的运行状况；
S4：根据建立的时序生产模拟模型，输入基准情景模式S0参数，计算基准情景模式S0下的新能源弃电量；
S5：在基础情景模式S0的基础上，设置其它情景模式Si；
S6：根据建立的时序生产模拟模型，分别输入其他情景模式Si参数，计算其它情景模式Si对应的新能源弃电量；
S7：评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii；
S8：分析对比各情景模式的影响程度Ii，得到各影响因素对省级电网新能源弃电量影响程度的结论，完成评估工作；
在步骤S5中，在基础情景S0的基础上，改变其中一个影响因素，保持其他影响因素不变，设置一种情景模式，以此类推分别设置其他情景模式Si；
在步骤S7中评估其他情景模式Si对新能源弃电量的影响度Ii的方法为：
1)计算每种其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment，表达式为：
Si_reduce_curtailment＝S0_curtailment-Si_curtailment
其他情景模式的减弃电量Si_reduce_curtailment为基准情景模式S0下弃电量减去其他情景模式Si下弃电量；
2)根据减弃电量评估每种其他情景模式Si对新能源弃电量的影响程度Ii，表达式为：
Figure FDA0002857091460000011
2.如权利要求1中所述的一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，其特征在于，所述步骤S1中影响省级电网新能源弃电量的主要因素包括来风条件、新能源装机增长、电源调峰能力、用电负荷、调度措施、市场机制。
3.如权利要求1中所述的一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法，其特征在于，所述步骤S4中基准情景模式S0参数包括火电装机容量，燃煤自备电厂装机容量，火电调节能力，火电机组最小启停时间，风电装机容量，最大用电负荷，用电负荷曲线，跨省跨区外送电量，跨省跨区外受送曲线，关键断面输电能力，省间电量交易，风电与自备电厂交易。
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