CN111130145A - 一种基于合理弃风弃光的风光装机容量优化规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于合理弃风弃光的风光装机容量优化规划方法，包括如下步骤：S1、生成风机和光伏的出力数据；S2、对选定的风机和光伏容量进行时序经济调度仿真；S3、绘制年供电成本—弃风弃光比例散点图；S4、拟合年供电成本—弃风弃光比例散点图并求取极值点；S5、基于多方向遍历策略，获得不同风光容量配比下的供电成本—弃风弃光比例函数曲线，确定全局最优点，该方法有效地计及了环境成本和可再生能源单位投资成本的影响，内嵌了基于经济调度对燃煤火电机组出力优化，使得本专利对于风机和光伏机组装机容量的规划结果更准确可靠。
Description
技术领域
本发明涉及多能源互补发电的电源规划与电力系统调度运行领域，特别是风力、光伏资源充足地区的电源规划与电力系统调度运行领域。
背景技术
目前，世界各国都在大力发展风电和光伏发电，随着科技的进步，风机和光伏的设备投资成本逐年下降，展现出较好的利用前景，但是同时也应该注意到，随着可再生能源的大规模入网，电力系统面临调峰、备用等多方面的挑战。
风、光机组在其他出力可控机组的配合下才能向负荷供电，就我国而言，出力可控机组主要指燃煤火电机组。当风机和光伏装机容量比较小的时候，可以实现风光电量的完全消纳，由于清洁的风光电能替代了部分煤电，总供电成本降低；然而由于火电机组的调节受爬坡速度、最小出力限制等安全性约束，当风光装机容量增加到某一临界值时，风光机组的尖峰出力不能被消纳，开始出现弃风弃光现象，随着风光累计装机容量的不断增加，被弃置的风光电量占比也随之增加，由于存在较多的闲置设备而导致系统供电经济性下降。由此可见，从供电经济性的角度，存在某一风光机组装机容量组合，可使得系统的总供电成本最小(虽然此时存在一定被弃置的风光电量)。评估风光机组在合理弃风弃光措施下的最优装机容量及容量组合具有重要的工程价值。
已有研究对于弃风弃光现象往往开展以下两个方向的研究并提出相关措施：第一种利用蓄电池或者抽水蓄能等多种储能方式增加对可再生能源尖端出力的消纳，从而降低弃风弃光，但是忽视了安装储能等设备所需要的成本，目前还无法大规模利用；第二种利用远距离输送的方式把富裕的电能输送出去，但是为了避免弃风弃光现象，导致打捆输送电能中存在较高比例的传统火电。以上两种思路都是尽可能百分之百地消纳可再生能源，却忽视了系统整体的经济性。合理的弃风弃光措施可以提高可再生能源的渗透率，并且还可以降低系统在某些苛刻条件下对备用容量的要求，使系统变得更加安全可靠。
综上所述，舍弃部分可再生能源出力很可能使得系统整体的经济性更好，但是当前缺乏这种考虑合理弃风弃光措施的风光装机容量的优化规划方法，该方法同时也是合理弃风弃光比例的评估方法。
发明内容
本发明提出了一种考虑合理的弃风弃光措施下的风光机组装机容量优化规划方法，其核心是基于经济调度寻找使得总供电成本最低的风光装机容量组合及对应的弃风弃光比例，本发明：①在火电机组的煤耗成本中计及了利用火电机组发电的环境成本；②基于日前经济调度仿真，科学计算了火电机组的运行成本；③对不同的风机和光伏设备单位投资成本拟合的总成本的二次函数曲线，根据经济性最优的原则确定风光机组的装机容量组合及其对应的弃风弃光比例。
具体来说，通过以下五个步骤得到当地供电成本最低的风机光伏装机容量组合及其对应的弃风弃光比例：
1.根据风机和光伏装机容量的比值确定n组风机和光伏装机容量的数据，记为(PPV1,Pwind1)、(PPV2,Pwind2)…(PPVn,Pwindn)，根据当地的资源利用情况生成风机和光伏设备的年时序出力数据。
2.针对每一日的等效负荷曲线，基于经济调度开展机组组合运行仿真，确定系统中火电机组的出力，记录当日燃煤机组的运行成本以及各个机组的出力水平；
3.计算每一组风光机组装机容量组合(PPV,Pwind)对应的年供电成本和弃风弃光比例，生成供电成本与弃风弃光比例的散点图。对于给定的风机和光伏转机容量组合为(PPV,Pwind)，弃风弃光比例计算公式为：
其中，E1(PPV,Pwind)表示光伏和风机装机容量为PPV、Pwind时，充分利用当地的风光资源风光机组每年可发出的最大电量；E2(PPV,Pwind)表示由于运行需要，电力系统实际消纳的年发电量。4.对上一步骤中的散点开展二次函数拟合，生成供电成本与弃风弃光比例的函数曲线，极值点处即为供电成本最低的风机和光伏装机容量组合。改变可再生能源的单位投资成本，确定风光机组成本变化情况下的最佳弃风弃光比例。
5.基于多方向遍历策略，获得多风光容量配比下的供电成本-弃风弃光比例函数曲线，确定全局最优点。
有益效果
1、本发明基于合理的弃风弃光措施，以风-光-火互补发电系统中风机和光伏装机容量及其对应的弃风弃光比例为研究对象，通过输入的当地负荷数据和可再生能源的等效利用小时数，就可以计算出供电成本最低的风机和光伏装机容量组合及其对应的弃风弃光比例。
2、本发明由于有效地计及了环境成本和可再生能源单位投资成本的影响，并且基于经济调度对燃煤火电机组出力进行了优化，使得本专利对于风机和光伏机组装机容量的规划结果更准确可靠。
附图说明
图1风机和光伏装机容量优化规划流程图。
图2风机-光伏二维平面遍历策略图。
图3风机和光伏装机容量供电成本函数曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做出详细说明：
以下结合附图对本实发明专利实施过程做进一步详细说明：
如图1所示，
S1(101)、生成风机和光伏的出力数据
风机和光伏装机容量的配比记为k，保持k不变确定n组风机和光伏装机容量数据，记为(PPV1,Pwind1)、(PPV2,Pwind2)…(PPVn,Pwindn)，根据当地的资源情况结合文献[1]、文献[2]的方法生成风机和光伏设备的年时序出力数据。
S2(201)、对选定的风机和光伏容量开展时序经济调度仿真，即针对每一日的等效负荷曲线，基于经济调度开展机组组合运行仿真，确定系统中火电机组的出力，记录当日燃煤机组的运行成本以及各个机组的出力水平：
利用输入的负荷数据减去风机、光伏的出力曲线得到当日的等效负荷曲线，基于在最大程度消纳风光发电条件下火电机组运行成本最小的经济调度模型，计算火电机组的日运行成本和年运行成本，该数学模型的表达式如下，由于该模型为线性规划模型，可调用CPLEX优化软件求解：
其中，N1和N2分别表示超临界和超超临界机组的数量；ai和bi是第i台火电机组的运行成本系数；
和
分别表示第i台火电机组在t时刻的有功出力和启停成本；
表示第i台火电机组在t时刻的启停状态，启动为1，停机为0；
和
分别表示第i台火电机组t时刻的开机和停机时长；
和
分别表示第i台机组的最小出力、最大出力、最大爬坡速度、最小开机时长和最小停机时长；Pres,down,t和Pres,up,t分别表示系统t时刻的下备用和上备用要求。模型的约束条件分别表示火电机组的出力上下限约束(3)、爬坡速率约束(4)、最小开机时间约束(5)、最小停机时间约束(6)、出力下备用约束(7)、出力上备用约束(8)和功率平衡约束(9)。
S3(301)、绘制供电成本—弃风弃光比例散点图，即计算每一组风光机组装机容量组合(PPV,Pwind)对应的年供电成本和弃风弃光比例，生成供电成本与弃风弃光比例的散点图。对于给定的风机和光伏转机容量组合为(PPV,Pwind)，弃风弃光比例计算公式为：
其中，E1(PPV,Pwind)表示光伏和风机装机容量为PPV、Pwind时，充分利用当地的风光资源风光机组每年可发出的最大电量；E2(PPV,Pwind)表示由于运行需要，电力系统实际消纳的年发电量；
其中，计算每一组(PPV,Pwind)的年供电成本时，系统供电成本主要包括火电机组的煤耗成本、启停成本、火电机组的装机成本、风机和光伏的装机成本，其计算方法如下：
y1＝(c11+c12)(N1a1Pfire-super+N2a2Pfire-ultra) (11)
y2＝(cwind1+cwind2)Pwawind+(cPV1+cPV2)PPVaPV (12)
y＝y1+y2+y3 (14)
其中，r为贴现率，x为运行年限，火电机组一般取30年,风机和光伏机组取25年，c11和c12分别表示燃煤机组装机成本和维护成本的等年值系数，N1和N2分别表示超临界机组和超超临界机组的数量，a1和a2分别表示超临界机组和超超临界机组的单位投资成本，Pfire-super和Pfire-ultra分别表示超临界机组和超超临界机组的装机容量。式(10)表示等年值计算公式，式(11)和式(12)分别表示风机和光伏的年投资成本计算公式，式(13)表示燃煤机组的煤耗成本和启停成本，式(14)表示系统一年的总供电成本。然后根据式(1)计算每个风机和光伏容量组合(PPV,Pwind)所对应的弃风弃光比例。
S4(401)、拟合供电成本—弃风弃光比例散点图并求取极值点，即对上一步骤中的散点开展二次函数拟合，生成供电成本与弃风弃光比例之间的函数曲线，极值点处即为供电成本最低的风机和光伏装机容量组合，改变可再生能源的单位投资成本，确定风光机组成本变化情况下的最佳弃风弃光比例。
其中，对步骤4中所得到的散点图利用二次函数进行拟合，所得到曲线极值点处即为供电成本最低的弃风弃光比例。进一步分析近年来可再生能源单位投资成本下降对于系统总供电成本的影响，以一定步长改变风机和光伏设备的单位投资成本，分别得到不同可再生能源单位投资成本拟合之后所对应的供电成本的二次函数曲线，计算得出不同单位投资成本所对应供电成本最低的弃风弃光比例，由于该比例是基于经济运行仿真得出，可以较好的还原风-光-火等多能互补真实系统的运行状态，更贴近工程实际，因此其对于未来风机和光伏的装机容量规划具有一定的指导意义。
S5(501)、考虑多要素的风光装机容量优化，即基于多方向遍历策略，获得多风光容量配比下的供电成本-弃风弃光比例函数曲线，确定全局最优点
由于安装风机和光伏板需要占据一定的面积，每一个地区所能安装的最大数量有一定限度，因此对于当地可再生能源装机容量优化是在一个风机和光伏装机容量所组成的二维平面内寻优，如图2所示。为了提高计算速度，本发明提出这样一种快速求解策略：通过多条风机和光伏装机容量比值不同的直线上的点所对应的风机和光伏装机容量组合最优解来代替二维平面的全局最优解。根据n组风、光机组容量配比k，得出n条供电成本与弃风弃光比例的函数曲线，并根据单位电能供电成本指标确定供电成本最低的弃风弃光比例。
以我国中东部典型的离网风—光—火混合能源发电系统为例，当风机和光伏装机容量比例为1：1时，随着可再生能源单位投资成本从4.0￥/W下降到2.8￥/W，年供电成本与风机装机容量函数变化的函数曲线如图3(a)所示，最佳弃风弃光比例变化函数曲线如图3(b)所示，供电成本-弃风弃光比例的拟合函数分别为：
y4.0＝(0.0002x2-0.0021x+1.6209)1010 (15)
y3.6＝(0.0002x2-0.0033x+1.6047)1010 (16)
y3.2＝(0.0002x2-0.0045x+1.5886)1010 (17)
y2.8＝(0.0002x2-0.0058x+1.5724)1010 (18)
对应以上拟合函数的极值点分别为：5.25％、8.25％、11.25％、14.50％。此时的风机和光伏的最佳装机容量分别为(3077,3077)、(3491,3491)、(3882,3882)、(4247,4247)MW。
随着风机和光伏单位投资成本的下降，高渗透率的风、光机组发电展现出了较好的经济性。尽管不同地区由于风机、光伏出力和负荷数据不同，得出的最佳弃风弃光比例不同，但是研究方法依然一致。
参考文献
[1]杨明明.风储系统并网对电力系统可靠性影响研究[D].山东大学,2019.
[2]江雪辰,朱俊澎,袁越,王跃峰,黄阮明.基于新型场景划分与考虑时序相关性的光伏出力时间序列模拟方法[J].电力建设,2018,39(10):63-70.
Claims (2)
1.一种基于合理弃风弃光的风光机组装机容量优化规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、根据风机和光伏装机容量的比值确定n组风机和光伏装机容量的数据，记为(PPV1,Pwind1)、(PPV2,Pwind2)…(PPVn,Pwindn)，根据当地的资源利用情况生成风机和光伏设备的年时序出力数据；
S2、根据风机和光伏设备的年时序出力数据以及当地的负荷数据，进行年时序经济调度仿真；
S3、绘制年供电成本—弃风弃光比例散点图；
S4、拟合年供电成本—弃风弃光比例散点图并求取极值点；
S5、基于多方向遍历策略，获得不同风光容量配比下的供电成本-弃风弃光比例函数曲线，确定全局最优点。
2.根据权利要求1所述的一种基于弃风弃光的风光机组装机容量优化规划方法，其特征在于：所述步骤S3绘制供电成本—弃风弃光比例散点图过程；
3.1、计算每一对风光机组装机容量组合(PPV,Pwind)对应的年供电成本和弃风弃光比例，生成供电成本与弃风弃光比例的散点图。
3.2、对于给定的风机和光伏转机容量组合为(PPV,Pwind)，弃风弃光比例计算公式为：
其中，E1(PPV,Pwind)表示光伏和风机装机容量为PPV、Pwind时，充分利用当地的风光资源风光机组每年可发出的最大电量；E2(PPV,Pwind)表示由于运行需要，电力系统实际消纳的年发电量。
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