CN110198039A - 应对高比例光伏并网的光热电站优化建模及运行方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了应对高比例光伏并网的光热电站优化建模及运行方法，主要利用光热电站中储热系统的可调度性，平移阳光充足时光热能，为日落光伏出力突减时提供所需的电力缺额，同时利用光热机组良好的调节特性，在净负荷功率曲线的快速爬坡阶段提供爬坡需求。本发明详细构造光热电站的数学模型，以成本最小化为目标建立含光热电站的电力系统优化调度模型；利用光热电站的可调度性和良好的调节特性，通过对含光热电站的电力系统进行优化调度，平滑净负荷功率曲线，缓解鸭子曲线问题，促进光伏高比例并网消纳，提高系统运行的安全稳定性和经济性，减小光伏发电随机性与间歇性对电力系统安全稳定的影响。

Description

应对高比例光伏并网的光热电站优化建模及运行方法

技术领域

本发明属于电力技术领域，涉及系统安全稳定控制技术，尤其涉及应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法和相应的运行方法。

背景技术

太阳能分布广泛，容易获取，而且光伏发电的生产成本较低，是近年来发展最快的分布式发电新能源之一。但光伏发电易受光照强度和环境温度等因素的影响，使得其发电出力具有较强的随机波动性和间歇性。受日升日落影响，光伏发电出力在每天早晨快速上升，每天傍晚快速下降，同时随着光伏接入比例的增加，在中午时光伏发电甚至会有过度发电现象。由于光伏发电具有随机性和间歇性，这与传统的峰值负荷在时间上不相匹配，这也使得系统的净负荷曲线呈现类似鸭子的轮廓，即“鸭子曲线”，在鸭颈的增加部分，系统中的传统电源需要在日落时迅速增加出力，以弥补光伏出力的丢失，但往往系统中传统电站的调节能力难以支撑净负荷功率曲线中的快速上升、下降的斜坡阶段，会影响电力系统的安全稳定性。鸭子曲线的出现对系统的功率平衡和频率稳定造成严重威胁。

现有应对高比例光伏并网，缓解鸭子曲线的研究主要集中在挖掘需求侧响应潜力和储能系统优化配置方面，针对利用光热电站这类灵活电源的研究尚有欠缺。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了应对高比例光伏并网的光热电站优化建模及运行方法，充分利用了光热电站储热系统的可调度性，平移阳光充足时光热能，为日落光伏出力突减时提供所需的电力缺额，同时利用光热机组良好的调节能力，在净负荷功率曲线的快速爬坡阶段提供爬坡需求，从发电侧为缓解鸭子曲线问题、促进光伏高比例并网提供了新思路。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，包括如下步骤：

(1)建立光热电站数学模型

光热电站的数学模型需要满足以下约束条件：

1)聚光集热系统

聚光集热系统中接收到的太阳能热功率为：

P_solar,t＝η_SFS_SFD_t

式中η_SF为聚光集热系统的光热转换效率，S_SF为光场面积，D_t为t时刻的光照直接辐射指数；

2)传热工质

将传热工质视为一个节点，从而能够得到光热电站的功率平衡关系为：

P_S-H,t+P_H-T,t＝P_T-H,t+P_H-P,t

式中P_S-H,t为传热工质从聚光集热系统中吸收到的热功率，P_H-P,t为传热工质输送给发电系统的热功率，P_H-T,t、P_T-H,t为传热工质与蓄热系统之间的充、放热功率；

3)储热系统

储热系统的充、放热功率可在限制范围内连续调节，但充、放热不能同时进行，所以储热系统的充放热约束为：

式中P_ch,t、P_dis,t为储热系统实际的充、放热功率，η_c、η_d为储热系统充、放热效率；

同时储热系统具有容量约束，归结为：

式中E_t为t时刻储热系统的容量状态，E_up、E_down分别为储热系统容量的上、下限，Δt为时间间隔；

4)发电系统

光热电站的发电功率表示为输入发电系统热功率的函数关系，即：

P_csp,t＝f(P_H-P,t)

光热机组的运行约束和爬坡约束表示为：

P_csp,min≤P_csp,t≤P_csp,max

-R_csp,d≤P_csp,t-P_csp,t-1≤R_csp,u

式中，P_csp,min、P_csp,max分别为光热机组的出力上限、下限，R_csp,d、R_csp,u分别为光热机组的最大上爬坡率、下爬坡率；

(2)建立含光热电站的电力系统优化模型

综合考虑光热电站的储热系统的可调度性和光热机组的调节能力，以及弃光和失负荷，对电力系统进行经济调度，以系统中各种机组的运行成本、弃光惩罚和失负荷惩罚总和最小为目标，以光热电站的运行约束、弃光、失负荷以及网络安全条件为约束，

其中目标函数为：

目标函数中第一行为火电机组的运行成本，a_th,i、b_th,i、c_th,i为第i台火电机组的燃料成本系数，P_th,i,t为第i台火电机组t时刻的发电功率，第二行为光热电站的运行成本，a_csp,i为第i台光热电站的光热机组的发电成本，P_csp,i,t为第i台光热机组t时刻的发电功率，a_TES,i为第i台光热电站的储热系统的运行成本，P_ch,i,t、P_dis,i,t为第i台储热系统t时刻实际的吸、放热功率，第三行为弃光和失负荷惩罚，a_pv为弃光惩罚成本，P_pv,loss,t为t时刻光伏弃光量，a_load,i为第i个负荷节点的失负荷惩罚成本，P_{load,loss,i,t}为第i个负荷节点t时刻的失负荷量，N_th为火电机组台数，N_csp为光热机组台数，N_load为负荷节点数，T为总的优化时间。

进一步的，所述弃光约束是指光伏每一时刻的弃光量不能超过光伏总的发电量，具体表示为下式：

0≤P_pv,loss,t≤P_pv,t

式中，P_pv,t为t时刻光伏的发电量。

进一步的，所述失负荷约束是指每一节点每一时刻的失负荷量不能超过该节点负荷的额定容量，具体表示为下式：

0≤P_{load,loss,i,t}≤P_load,i,t

式中，P_load,i,t为t时刻节点i处负荷的额定容量。

进一步的，网络安全条件约束包括：有功平衡约束、线路传输极限约束、节点相角约束、发电机出力约束、机组爬坡约束。

进一步的，所述有功平衡约束表示为：

所述线路传输极限约束表示为：

-P_fl,max≤P_l,t≤P_zl,max

式中，P_l,t是t时刻线路l的传输功率，P_zl,max、P_fl,max分别是线路l最大正向、反向的传输极限；

节点相角约束：

-π≤θ_n,t≤π

式中，θ_n,t为t时刻n节点的相角；

所述发电机出力约束、机组爬坡约束表示为：

P_th,i,min≤P_th,i,t≤P_th,i,max

-R_i,d≤P_th,i,t-P_th,i,t-1≤R_i,u

式中，P_th,i,min、P_th,i,max分别为火电机组的出力上限、下限，R_i,d、R_i,u分别为火电机组的最大上爬坡率、下爬坡率，爬坡约束表现为每分钟最大调整出力占机组最大出力的百分比。

基于上述建立的模型，本发明提供的应对高比例光伏并网的光热电站优化运行方法，包括如下步骤：

(1)根据光伏预测功率和负荷预测功率得到系统的净负荷功率曲线；

(2)根据系统的净负荷功率曲线，以经济性最优为目标，基于前述建模方法得到的含光热电站的电力系统优化模型对含光热电站的电力系统进行经济调度；

(3)根据电力系统经济调度结果，优化运行光热电站和传统电站，合理分配系统中各发电机的出力功率，以及系统的弃光量和失负荷量；

(4)其中储热系统与光热电站间的充放热，能够灵活调度光热电站的运行出力。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：

可以利用光热电站的可调度性和良好的调节特性，通过对含光热电站的电力系统进行优化调度，平滑净负荷功率曲线，缓解鸭子曲线问题，促进光伏高比例并网消纳，提高系统运行的安全稳定性和经济性，减小光伏发电随机性与间歇性对电力系统安全稳定的影响。本发明方法能够解决高比例光伏并网后的电力系统安全稳定运行问题，促进光伏消纳，提高电力系统的安全稳定性与运行经济性。

附图说明

图1为本发明的光热电站的简化模型图。

图2为本发明提供的应对高比例光伏并网的光热电站优化运行方法步骤示意图；

图3为本发明的实例中基准的光伏预测功率以及负荷预测功率曲线图；

图4为本发明的所提策略与不采用所提策略在相同光伏渗透率时的系统成本、弃光量和失负荷量的对比情况，以及光伏渗透率为13.37％时系统中所有发电机的出力曲线和对比情况。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

本发明提供的一种应对高比例光伏并网的光热电站优化运行方法，其光热电站的简化模型如图1所示，主要包括聚光集热系统、储热系统和发电系统等部分(因为传热工质不是一种显性的系统，它在上述三个系统中流通，再结合图1中没有具体标明传热工质，可以去除，只保留上述三个系统)。

要实现应对高比例光伏并网的光热电站优化运行，须先进行建模，建模方法包括两个方面：详细构造光热电站的数学模型，以成本最小化为目标建立含光热电站的电力系统优化调度模型：

首先为光热电站建模：

(1)光热电站数学模型

光热电站的数学模型需要满足以下约束条件：

1)聚光集热系统

聚光集热系统中接收到的太阳能热功率为：

P_solar,t＝η_SFS_SFD_t

式中η_SF为聚光集热系统的光热转换效率，S_SF为光场面积，D_t为t时刻的光照直接辐射指数。

2)传热工质(在聚光集热系统、储热系统和发电系统中流通)

将传热工质视为一个节点，从而可得光热电站的功率平衡关系为：

P_S-H,t+P_H-T,t＝P_T-H,t+P_H-P,t

式中P_S-H,t为传热工质从聚光集热系统中吸收到的热功率，P_H-P,t为传热工质输送给发电系统的热功率，P_H-T,t、P_T-H,t为传热工质与蓄热系统之间的充、放热功率。

3)储热系统

储热系统的充、放热功率可在限制范围内连续调节，但充、放热不能同时进行，所以储热系统的充放热约束为：

式中P_ch,t、P_dis,t为储热系统实际的充、放热功率，η_c、η_d为储热系统充、放热效率。

同时储热系统具有容量约束，可归结为：

式中E_t为t时刻储热系统的容量状态，E_up、E_down分别为储热系统容量的上、下限，Δt为时间间隔。

4)发电系统

光热电站的发电功率可表示为输入发电系统热功率的函数关系，即：

P_csp,t＝f(P_H-P,t)

光热机组的运行约束和爬坡约束可表示为：

P_csp,min≤P_csp,t≤P_csp,max

-R_csp,d≤P_csp,t-P_csp,t-1≤R_csp,u

式中，P_csp,min、P_csp,max分别为光热机组的出力上限、下限，R_csp,d、R_csp,u分别为光热机组的最大上爬坡率、下爬坡率。

(2)含光热电站的电力系统优化模型

综合考虑光热电站的储热系统的可调度性和光热机组的调节能力，以及弃光和失负荷，对电力系统进行经济调度，平滑鸭子曲线，促进光伏消纳，具体为，以系统中各种机组的运行成本、弃光惩罚和失负荷惩罚总和最小为目标，以光热电站的运行约束、弃光、失负荷以及网络安全条件为约束，

其中目标函数为：

目标函数中第一行为火电机组的运行成本，a_th,i、b_th,i、c_th,i为第i台火电机组的燃料成本系数，P_th,i,t为第i台火电机组t时刻的发电功率，第二行为光热电站的运行成本，a_csp,i为第i台光热电站的光热机组的发电成本，P_csp,i,t为第i台光热机组t时刻的发电功率，a_TES,i为第i台光热电站的储热系统的运行成本，P_ch,i,t、P_dis,i,t为第i台储热系统t时刻实际的吸、放热功率，第三行为弃光和失负荷惩罚，a_pv为弃光惩罚成本，P_pv,loss,t为t时刻光伏弃光量，a_load,i为第i个负荷节点的失负荷惩罚成本，P_{load,loss,i,t}为第i个负荷节点t时刻的失负荷量，N_th为火电机组台数，N_csp为光热机组台数，N_load为负荷节点数，T为总的优化时间。

网络安全条件约束包括：有功平衡约束、线路传输极限约束、节点相角约束、发电机出力约束、机组爬坡约束，其中，

有功平衡约束为：

线路传输极限约束：

-P_fl,max≤P_l,t≤P_zl,max

式中，P_l,t是t时刻线路l的传输功率，P_zl,max、P_fl,max分别是线路l最大正向、反向的传输极限。

节点相角约束：

-π≤θ_n,t≤π

式中，θ_n,t为t时刻n节点的相角。

火电机组的出力约束和爬坡约束可表示为(该约束是网络安全约束，由于在后续实例验证时主要是火力发电机，因此写成火电机组，机组和发电机的概念一致)：

P_th,i,min≤P_th,i,t≤P_th,i,max

-R_i,d≤P_th,i,t-P_th,i,t-1≤R_i,u

式中，P_th,i,min、P_th,i,max分别为火电机组的出力上限、下限，R_i,d、R_i,u分别为火电机组的最大上爬坡率、下爬坡率。爬坡约束表现为每分钟最大调整出力占机组最大出力的百分比。

弃光约束是指光伏每一时刻的弃光量不能超过光伏总的发电量，具体表示为下式：

0≤P_pv,loss,t≤P_pv,t

式中，P_pv,t为t时刻光伏的发电量。

失负荷约束是指每一节点每一时刻的失负荷量不能超过该节点负荷的额定容量，具体表示为下式：

0≤P_{load,loss,i,t}≤P_load,i,t

式中，P_load,i,t为t时刻节点i处负荷的额定容量。

对上述模型优化后可以得到系统中光热电站、传统电站、弃光和失负荷量的优化运行结果。

基于上述建立的模型，本发明提供的应对高比例光伏并网的光热电站优化运行方法如图2所示，包括如下步骤：

(1)根据光伏预测功率和负荷预测功率得到系统的净负荷功率曲线；

(2)根据系统的净负荷功率曲线，以经济性最优为目标，基于前述建模方法得到的含光热电站的电力系统优化模型对含光热电站的电力系统进行经济调度；

(3)根据电力系统经济调度结果，优化运行光热电站和传统电站，合理分配系统中各发电机的出力功率，以及系统的弃光量和失负荷量；

(4)其中储热系统与光热电站间的充放热，可以灵活调度光热电站的运行出力。

本发明将平均功率318MW的光伏按照100％、110％、120％、130％、140％、150％、160％、170％、180％、190％、200％的倍数分别接入IEEE-24节点的标准测试系统，得到基准的光伏预测功率以及负荷预测功率曲线如图3中所示，以前述优化模型对含图1所示光热电站的电力系统进行经济调度，调度后，得到优化运行结果，如图4所示，即在相同光伏渗透率时，采用所提策略后，可以减少系统的综合成本、弃风量和失负荷量。如果不采用本发明优化方法，当光伏渗透率增加到15.60％以上时，系统中所有发电机的调节能力和失负荷能力已经达到极限，只能通过弃光来维持系统的安全稳定性，此时系统的最大光伏渗透率为15.60％。当采用本发明方法后光伏的最大渗透率也从15.60％增加到了20.02％。显然，基于本发明提供的优化运行方法，含光热电站的电力系统通过储热系统的可调度能力和光热机组良好的调节特性，可以在不增加系统运行成本的前提下，平滑净负荷功率曲线，缓解鸭子曲线问题，促进光伏高比例并网，提高光伏的消纳水平。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)建立光热电站数学模型

光热电站的数学模型需要满足以下约束条件：

1)聚光集热系统

聚光集热系统中接收到的太阳能热功率为：

P_solar,t＝η_SFS_SFD_t

式中η_SF为聚光集热系统的光热转换效率，S_SF为光场面积，D_t为t时刻的光照直接辐射指数；

2)传热工质

将传热工质视为一个节点，从而能够得到光热电站的功率平衡关系为：

P_S-H,t+P_H-T,t＝P_T-H,t+P_H-P,t

式中P_S-H,t为传热工质从聚光集热系统中吸收到的热功率，P_H-P,t为传热工质输送给发电系统的热功率，P_H-T,t、P_T-H,t为传热工质与蓄热系统之间的充、放热功率；

3)储热系统

储热系统的充、放热功率可在限制范围内连续调节，但充、放热不能同时进行，所以储热系统的充放热约束为：

式中P_ch,t、P_dis,t为储热系统实际的充、放热功率，η_c、η_d为储热系统充、放热效率；

同时储热系统具有容量约束，归结为：

式中E_t为t时刻储热系统的容量状态，E_up、E_down分别为储热系统容量的上、下限，Δt为时间间隔；

4)发电系统

光热电站的发电功率表示为输入发电系统热功率的函数关系，即：

P_csp,t＝f(P_H-P,t)

光热机组的运行约束和爬坡约束表示为：

P_csp,min≤P_csp,t≤P_csp,max

-R_csp,d≤P_csp,t-P_csp,t-1≤R_csp,u

式中，P_csp,min、P_csp,max分别为光热机组的出力上限、下限，R_csp,d、R_csp,u分别为光热机组的最大上爬坡率、下爬坡率；

(2)建立含光热电站的电力系统优化模型

综合考虑光热电站的储热系统的可调度性和光热机组的调节能力，以及弃光和失负荷，对电力系统进行经济调度，以系统中各种机组的运行成本、弃光惩罚和失负荷惩罚总和最小为目标，以光热电站的运行约束、弃光、失负荷以及网络安全条件为约束，

其中目标函数为：

目标函数中第一行为火电机组的运行成本，a_th,i、b_th,i、c_th,i为第i台火电机组的燃料成本系数，P_th,i,t为第i台火电机组t时刻的发电功率，第二行为光热电站的运行成本，a_csp,i为第i台光热电站的光热机组的发电成本，P_csp,i,t为第i台光热机组t时刻的发电功率，a_TES,i为第i台光热电站的储热系统的运行成本，P_ch,i,t、P_dis,i,t为第i台储热系统t时刻实际的吸、放热功率，第三行为弃光和失负荷惩罚，a_pv为弃光惩罚成本，P_pv,loss,t为t时刻光伏弃光量，a_load,i为第i个负荷节点的失负荷惩罚成本，P_{load,loss,i,t}为第i个负荷节点t时刻的失负荷量，N_th为火电机组台数，N_csp为光热机组台数，N_load为负荷节点数，T为总的优化时间。

2.根据权利要求1所述的应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，其特征在于，所述弃光约束是指光伏每一时刻的弃光量不能超过光伏总的发电量，具体表示为下式：

0≤P_pv,loss,t≤P_pv,t

式中，P_pv,t为t时刻光伏的发电量。

3.根据权利要求1所述的应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，其特征在于，所述失负荷约束是指每一节点每一时刻的失负荷量不能超过该节点负荷的额定容量，具体表示为下式：

0≤P_{load,loss,i,t}≤P_load,i,t

式中，P_load,i,t为t时刻节点i处负荷的额定容量。

4.根据权利要求1所述的应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，其特征在于，网络安全条件约束包括：有功平衡约束、线路传输极限约束、节点相角约束、发电机出力约束、机组爬坡约束。

5.根据权利要求4所述的应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法，其特征在于，所述有功平衡约束表示为：

所述线路传输极限约束表示为：

-P_fl,max≤P_l,t≤P_zl,max

式中，P_l,t是t时刻线路l的传输功率，P_zl,max、P_fl,max分别是线路l最大正向、反向的传输极限；

节点相角约束：

-π≤θ_n,t≤π

式中，θ_n,t为t时刻n节点的相角；

所述发电机出力约束、机组爬坡约束表示为：

P_th,i,min≤P_th,i,t≤P_th,i,max

-R_i,d≤P_th,i,t-P_th,i,t-1≤R_i,u

式中，P_th,i,min、P_th,i,max分别为火电机组的出力上限、下限，R_i,d、R_i,u分别为火电机组的最大上爬坡率、下爬坡率，爬坡约束表现为每分钟最大调整出力占机组最大出力的百分比。

6.应对高比例光伏并网的光热电站优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)根据光伏预测功率和负荷预测功率得到系统的净负荷功率曲线；

(2)根据系统的净负荷功率曲线，以经济性最优为目标，基于权利要求1-5中任意一项所述的应对高比例光伏并网的光热电站优化建模方法得到的含光热电站的电力系统优化模型对含光热电站的电力系统进行经济调度；

(3)根据电力系统经济调度结果，优化运行光热电站和传统电站，合理分配系统中各发电机的出力功率，以及系统的弃光量和失负荷量；

(4)其中储热系统与光热电站间的充放热，能够灵活调度光热电站的运行出力。