CN111740413B - 一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种考虑火电调峰主动性与需求响应的含储能电力系统优化调度方法,其特点是,从源、荷、储三方面充分挖掘电力系统的调峰能力,提高系统的调峰灵活性。首先,在负荷侧构建需求响应模型,引导用户主动参与负荷调整;其次,在火电厂侧配置储能设备辅助调峰火电机组共同参与到电力系统的调峰辅助服务中,相当于增加了火电机组调峰深度;最后,在考虑火电机组调峰成本与调峰补偿的基础上,加入火电机组调峰主动性约束,并以系统经济性最优和弃风率最小为目标函数,构建考虑火电调峰主动性的优化调度模型。具有科学合理,适用性强,效果佳等优点。
Description
技术领域
本发明涉及能源技术领域,是一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法。
背景技术
随着风电并网规模的不断增大,风电的波动性、反调峰特性以及较大的预测误差增大了电力系统峰谷差,对电力系统的调峰能力提出更高要求。现阶段,系统调峰主要依靠火电机组常规调峰,负荷峰谷差较大时需要进行深度调峰才能满足新能源的消纳及平衡负荷波动,单纯依靠现有的快速调峰电源难以满足系统的调峰需求。
从源的角度,采用阶梯型调峰补偿机制,考虑火电机组调峰过程中各方利益变化,将调峰利益合理分配是促进火电机组进行调峰技术改造以及积极参与电力市场调峰辅助服务的一项重要举措;从荷的角度,利用电力市场的经济手段是促进系统削峰填谷的另一有效措施;从系统调峰设备角度,储能设备作为电力系统的一种优质调峰资源,可以有效的平滑系统因风电并网带来的功率波动,对其进行合理调度,鼓励并优先使用储能辅助调峰是解决调峰问题的又一有效途径。
目前分别从源、荷、储三方面研究电力系统的调峰已有一定进展,综合目前研究来看,系统调峰能力仍有提高空间:1)源侧,大多数针对火电机组深度调峰的研究只考虑到简单的补偿问题,忽略了风电场与火电厂能否共同从调峰交易中获得利润,进而是否愿意主动参与调峰以及调峰的深度;2)荷侧,可在考虑用户满意度前提下,利用需求响应充分发挥负荷调峰的灵活性优势;3)储能方面,大多是单独利用储能设备调节系统功率波动,这对储能的容量以及使用寿命有很大要求,无法兼顾储能装置的经济性与使用寿命。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,克服现有技术的不足,提出一种科学合理,适用性强,效果佳的考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法,本发明从源、荷、储三方面充分挖掘了电力系统的调峰潜力,提高了系统的调峰灵活性,促进了火电机组调峰主动性,兼顾了系统经济性与风电消纳水平。
解决其技术问题采用的技术方案是:一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法,其特征是,它包括以下步骤:
1)构建需求响应模型
价格型需求响应是一种以电价为信号引导用户改变用电行为的有效措施;根据消费者心理,调度部门在制定日前调度计划时,通过制定以一小时为时间尺度的分时电价来刺激消费者合理用电,起到削峰填谷的效果,也为负荷低谷时期风电上网提供空间;
采用电量电价弹性矩阵描述电价型需求响应模型,从经济学角度看,电价的相对变动会引起用户对电量需求的相应变动,而这一变化尺度用价格弹性系数表示为(1)式:
式中:Δq是电量q在单位时间内的变化量,Δp是电价p在单位时间内的变化量;
采用多时段价格响应来描述电价响应行为模型,得到施行分时电价后负荷的分布情况,负荷电价响应模型为(2)式-(3)式:
式中:E为价格需求弹性矩阵;
式中:εii是弹性系数矩阵的自弹性系数,εij是弹性系数矩阵的交叉弹性系数;i,j表示调度时段;
2)提出含有储能参与的火电机组深度调峰补偿方法
①火电机组深度调峰能力
火电机组的调峰能力是指追踪系统负荷波动的能力;根据火电机组出力大小,将火电机组调峰分为常规调峰和深度调峰,其中深度调峰根据燃烧时的稳燃介质又分为不投油深度调峰和投油深度调峰,因为深度调峰降出力超过了规定的常规无偿调峰界限,因此又被称为有偿调峰;
当火电机组运行在最大出力Pmax和最小技术出力Pmin之间时,为系统提供常规调峰辅助服务,而在夜间负荷低谷、风电出力较大时,电力系统要求具有调峰能力的火电机组降低出力,为风电上网提供空间,此时机组出力小于Pmin时,处于深度调峰不投油状态,一般为机组容量的50%;当机组降出力超过40%,即调峰率达到60%,为了维持调峰机组稳定运行,需要采取投油措施,此时机组处于深度调峰投油状态;
为了促进调峰火电机组积极参与深度调峰服务以及各个发电企业进行火电机组调峰改造,当火电机组处于深度调峰状态时,根据调峰深度,采用阶梯型补偿机制,对处于不同供热期、不同深度调峰阶段的火电机组给予相应补偿,在非供热期,火电机组深度调峰补偿电价采用“阶梯型”报价;
②储能参与系统调峰分析
储能设施通过在负荷低谷时期蓄电,高峰时期放电来缓解电量缺失和富余情况,进而降低系统负荷峰谷差,提高系统电源利用效率,也能够平滑风电等可再生能源的波动性;
火电厂配置储能装置,将储能设备与调峰机组看作一个整体,使火电机组与储能设施同时为系统提供调峰服务,此时储能设施相当于辅助调峰电源,不仅增加了系统的调峰灵活性,也能缓解系统功率波动,削峰填谷,提高系统中新能源的利用效率;
储能装置与火电机组协调配合提高了火电机组的调峰能力,使其获得更多的调峰补偿,但在充放电过程中也增加了额外的充放电成本;考虑到储能装置的使用寿命,在储能参与调峰过程中应尽量避免多次充放电,因此,规定储能装置只有在调度部门要求火电机组调峰深度小于调峰机组不投油稳燃时的最小出力值Pa,即处于投油调峰阶段时,才进行充放电,参与深度调峰;
储能装置不需要调度部门直接调节,是由火电厂根据自己的运行状态,控制其充放电情况;当调度部门要求火电机组调峰出力小于Pa,则火电机组可以根据优化后最优解出力,根据调度指令将部分电能供给负荷,剩余部分给储能设施充电;当调度指令要求火电机组供给负荷电能低于投油调峰稳燃值,调峰机组出力可以继续大于投油调峰时最小出力值Pb,而将部分电能供给储能设备,不仅满足了电网对于火电机组的调峰要求,完成了调峰任务,也相当于增大了火电机组的调峰深度,使火电机组获得更多的调峰收益;
储能装置参与调峰过程中调峰火电机组的功率平衡方程为(4)式:
P1=P1-L+P1-cha (4)
式中:P1为调峰火电机组的出力值,P1-L为调峰机组供给负荷功率值,P1-cha为储能充电功率值;
③计算火电机组深度调峰成本
火电机组提供调峰辅助服务的成本分为两部分:第一部分是由于提高风电上网而挤出的火电发电效益,称为电量损失成本;第二部分是火电机组煤耗成本以及深度调峰额外增加的发电成本,包括机组损耗成本和投油成本;为提高火电机组参与调峰服务的积极性,由风电场提供调峰机组的调峰补偿,使火电机组从深度调峰中获得利益,在此过程中,电网并未参与调峰交易,因此电网的利益不发生变化;
深度调峰机组的煤耗成本与常规调峰时相同,为(5)式:
C1,t=aiPi,t 2+biPi,t+ci (5)
式中:ai、bi、和ci分别表示火电机组i的耗量系数,Pi,t表示火电机组的功率值;
火电机组处于不投油深度调峰阶段,转子部件受交变应力作用产生机组疲劳损耗和蠕变损耗,缩短机组的使用寿命,进而增加了额外的运行成本;计算火电机组损耗成本采用(6)式粗略计算:
式中:λ为火电机组运行影响系数,Cunit为火电机组购置成本,Nf(P)为转子致裂循环周次,可由转子低周疲劳曲线确定;
当机组深度调峰降出力到一定程度时,需要采取喷油措施维持机组锅炉和水循环的正常运行,此时投油成本为(7)式:
C3,t=QoilSoil (7)
式中:Qoil是机组投油稳燃时的油耗量,Soil为当季油价;
火电机组深度调峰的电量损失成本由新增风电的“挤出效应”造成,计算为(8)式:
C4,t=kfΔPw,t (8)
式中:kf表示火电的标杆上网电价,ΔPw,t为系统因火电机组深度调峰增加的风电上网量;
火电机组在不同调峰状态下的运行成本不同,用分段函数表示火电机组的深度调峰成本为(9)式:
3)构建考虑火电机组调峰主动性的优化调度模型
①目标函数
在调度过程中,若以单一经济性最优为目标函数,则优化过程会尽量减少机组进行成本较高的深度调峰,进而造成系统大量弃风;若使系统尽可能多的消纳风电,以弃风最小为目标函数,则会严重牺牲系统的经济性,因此,为了兼顾系统的经济性和风电的消纳水平,将电力系统经济性和弃风率同时考虑进目标函数中;
因为多目标函数的优化目标不同,将两个目标函数标幺化处理,采用线性加权的方法将两个不同量纲的函数转换得到一个目标函数为(10)式-(14)式:
f1=min(C+Cw+CB+Ccha) (11)
C0=min(C+Cw+CB) (14)
式中:ω1、ω2分别表示经济性和弃风率的权重系数,且ω1+ω2=1;f1表示本文所提模型的运行成本;C0为以运行成本最小为目标函数,原始调度模型的优化结果;f2为模型弃风率;ρ0是以弃风率最小为目标函数,原始调度模型的弃风率;Cw为系统的弃风惩罚费用;CB为系统的备用成本;Ccha为储能的运行成本;kB为系统提供备用的价格;PL,t为系统负荷功率;Pw,t为系统风电上网功率;Pf,t为风电的预测值;
②优化调度模型的常规约束条件
功率平衡约束为(15)式,
式中:Pdis,t为储能装置放电功率值;PL2,t为考虑需求响应后的负荷值;
机组功率约束,
机组常规调峰出力约束为(16)式:
Pi,min≤Pi,t≤Pi,max (16)
机组深度调峰出力约束为(17)式:
Pi,b≤Pi,t≤Pi,max (17)
机组爬坡约束为(18)式:
-rdi≤Pi,t-Pi,(t-1)≤rui (18)
式中:rui为火电机组最大向上爬坡速率值、rdi为火电机组最大向下爬坡速率值;
风电功率约束为(19)式,
0≤Pw,t≤Pf,t (19)
备用约束为(20)式,
式中:PB为系统的旋转备用容量;
线路传输容量约束为(21)式,
-Pij,max≤Bij(θi,t-θj,t)≤Pij,max (21)
式中:Bij为节点i,j之间的导纳;θi,t为节点i的电压相角,θj,t为节点j的电压相角;Pij,max为节点i,j之间线路的最大传输容量;
储能约束,
能量约束为(22)式:
充放电功率约束为(23)式:
式中:Pcha,t为实际储能充功率值、Pdis,t为实际储能放功率值;Soc,t为储能t时刻的荷电量;δes为储能的自放电率;储能充电效率、为储能放电效率;Soc,max为储能荷电量的上限值、Soc,min为储能荷电量的下限值;表征储能充电状态的0-1变量,为1时表示储能装置充电,为储能放电状态的0-1变量,为1时表示储能装置放电,储能装置不能同时进行充放,因此为储能容量大小;为储能充电功率上限值、为储能充电功率下限值;为储能放电功率上限值、为储能放电功率下限值;
需求响应约束,
一个调度周期内,需求响应前后负荷的总量不变,计算为(24)式:
用电方式满意度,计算为(25)式
用电费用满意度,计算为(26)式
加入需求侧响应后的负荷值应介于原始负荷最大、最小值之间,计算为(27)式,
③火电机组调峰主动性约束
风力发电不需要消耗化石能源,发电成本近似为零,压低火电的上网电量为风电提供并网空间是节能减排的重要措施;而火电机组是否愿意为电网运行提供深度调峰服务取决于能否从中获得收益;从风火两方利益考虑,将火电深度调峰导致风电增发带来的利益分摊,使风、火双方均受益;对于火电机组,只要风电为其提供的深度调峰补偿费用大于自身的调峰成本,就会刺激火电机组主动参与调峰服务;就风电场而言,支付的调峰补偿低于因火电深度调峰而多发的风电上网量获得利润,风电场则愿意主动参与到调峰交易中;
设定调峰火电机组与储能装置为一个利益主体,火电调峰辅助服务费用由风电场承担;电网作为提供公共服务的主体,无需为深度调峰辅助服务交易提供任何费用,避免了其接纳风电的消极性;
火电机组调峰补偿计算为(28)式,
式中:Pg,peak,t为单位时刻火电机组调峰电量、Pes,peak,t为单位时刻储能装置调峰电量,μ为每兆瓦时电量的补偿价格;
深度调峰时火电利润计算为(29)式,
式中:kf为火电标杆上网电价,Pg,t为调峰机组出力;
深度调峰风电利润计算为(30)式,
式中:kw为风电标杆上网电价;β为风电弃风惩罚价格;
当火电机组调峰利润Ug,t≥0,Uw,t<0时,表示风电场提供的调峰补偿费用已超过了因深度调峰增发的风电上网利润,无法从深度调峰交易中获得收益,因此将退出调峰合作;当Ug,t<0,Uw,t≥0时,表示给予火电机组的调峰补偿不足以弥补调峰成本,因此火电机组将退出调峰交易。
本发明提出一种考虑火电调峰主动性与需求响应的含储能电力系统优化调度方法,其特点是,从源、荷、储三方面充分挖掘电力系统的调峰能力,提高系统的调峰灵活性。首先,在负荷侧构建需求响应模型,引导用户主动参与负荷调整;其次,在火电厂侧配置储能设备辅助调峰火电机组共同参与到电力系统的调峰辅助服务中,相当于增加了火电机组调峰深度;最后,在考虑火电机组调峰成本与调峰补偿的基础上,加入火电机组调峰主动性约束,并以系统经济性最优和弃风率最小为目标函数,构建考虑火电调峰主动性的优化调度模型。具有科学合理,适用性强,效果佳等优点。
附图说明
图1是火电机组调峰示意图;
图2是系统调度模型求解流程图;
图3是需求响应作用前后负荷曲线对比图;
图4是模型2、3中调峰机组出力对比图;
图5是模型4、5中调峰机组以及储能出力图;
图6是第一阶段中不同补偿电价下系统风电消纳情况示意图;
图7是第二阶段中不同补偿电价下系统风电消纳情况示意图。
具体实施方式
下面利用附图和实施例对本发明一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法作进一步说明。
参照图1和图2,本发明的一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法,其包括通过在火电厂侧配置储能设备作为辅助调峰电源与调峰火电机组共同参与到系统调峰辅助服务中,并考虑系统各主体的利益分配,利用经济手段提高火电机组调峰主动性,构建了一种考虑火电深度调峰主动性的含储能电力系统优化调度模型,其具体包括以下步骤:
1)构建需求响应模型
价格型需求响应是一种以电价为信号引导用户改变用电行为的有效措施;根据消费者心理,调度部门在制定日前调度计划时,通过制定以一小时为时间尺度的分时电价来刺激消费者合理用电,起到削峰填谷的效果,也为负荷低谷时期风电上网提供空间;
采用电量电价弹性矩阵描述电价型需求响应模型,从经济学角度看,电价的相对变动会引起用户对电量需求的相应变动,而这一变化尺度用价格弹性系数表示为(1)式:
式中:Δq是电量q在单位时间内的变化量,Δp是电价p在单位时间内的变化量;
采用多时段价格响应来描述电价响应行为模型,得到施行分时电价后负荷的分布情况,负荷电价响应模型为(2)式-(3)式:
式中:E为价格需求弹性矩阵;
式中:εii是弹性系数矩阵的自弹性系数,εij是弹性系数矩阵的交叉弹性系数;i,j表示调度时段;
2)提出含有储能参与的火电机组深度调峰补偿方法
①火电机组深度调峰能力
火电机组的调峰能力是指追踪系统负荷波动的能力;根据火电机组出力大小,将火电机组调峰分为常规调峰和深度调峰,其中深度调峰根据燃烧时的稳燃介质又分为不投油深度调峰和投油深度调峰,因为深度调峰降出力超过了规定的常规无偿调峰界限,因此又被称为有偿调峰;
当火电机组运行在最大出力Pmax和最小技术出力Pmin之间时,为系统提供常规调峰辅助服务,而在夜间负荷低谷、风电出力较大时,电力系统要求具有调峰能力的火电机组降低出力,为风电上网提供空间,此时机组出力小于Pmin时,处于深度调峰不投油状态,一般为机组容量的50%;当机组降出力超过40%,即调峰率达到60%,为了维持调峰机组稳定运行,需要采取投油措施,此时机组处于深度调峰投油状态;
为了促进调峰火电机组积极参与深度调峰服务以及各个发电企业进行火电机组调峰改造,当火电机组处于深度调峰状态时,根据调峰深度,采用阶梯型补偿机制,对处于不同供热期、不同深度调峰阶段的火电机组给予相应补偿,在非供热期,火电机组深度调峰补偿电价采用“阶梯型”报价;
②储能参与系统调峰分析
储能设施通过在负荷低谷时期蓄电,高峰时期放电来缓解电量缺失和富余情况,进而降低系统负荷峰谷差,提高系统电源利用效率,也能够平滑风电等可再生能源的波动性;
火电厂配置储能装置,将储能设备与调峰机组看作一个整体,使火电机组与储能设施同时为系统提供调峰服务,此时储能设施相当于辅助调峰电源,不仅增加了系统的调峰灵活性,也能缓解系统功率波动,削峰填谷,提高系统中新能源的利用效率;
储能装置与火电机组协调配合提高了火电机组的调峰能力,使其获得更多的调峰补偿,但在充放电过程中也增加了额外的充放电成本;考虑到储能装置的使用寿命,在储能参与调峰过程中应尽量避免多次充放电,因此,规定储能装置只有在调度部门要求火电机组调峰深度小于调峰机组不投油稳燃时的最小出力值Pa,即处于投油调峰阶段时,才进行充放电,参与深度调峰;
储能装置不需要调度部门直接调节,是由火电厂根据自己的运行状态,控制其充放电情况;当调度部门要求火电机组调峰出力小于Pa,则火电机组可以根据优化后最优解出力,根据调度指令将部分电能供给负荷,剩余部分给储能设施充电;当调度指令要求火电机组供给负荷电能低于投油调峰稳燃值,调峰机组出力可以继续大于投油调峰时最小出力值Pb,而将部分电能供给储能设备,不仅满足了电网对于火电机组的调峰要求,完成了调峰任务,也相当于增大了火电机组的调峰深度,使火电机组获得更多的调峰收益;
储能装置参与调峰过程中调峰火电机组的功率平衡方程为(4)式:
P1=P1-L+P1-cha (4)
式中:P1为调峰火电机组的出力值,P1-L为调峰机组供给负荷功率值,P1-cha为储能充电功率值;
③计算火电机组深度调峰成本
火电机组提供调峰辅助服务的成本分为两部分:第一部分是由于提高风电上网而挤出的火电发电效益,称为电量损失成本;第二部分是火电机组煤耗成本以及深度调峰额外增加的发电成本,包括机组损耗成本和投油成本;为提高火电机组参与调峰服务的积极性,由风电场提供调峰机组的调峰补偿,使火电机组从深度调峰中获得利益,在此过程中,电网并未参与调峰交易,因此电网的利益不发生变化;
深度调峰机组的煤耗成本与常规调峰时相同,为(5)式:
C1,t=aiPi,t 2+biPi,t+ci (5)
式中:ai、bi、和ci分别表示火电机组i的耗量系数,Pi,t表示火电机组的功率值;
火电机组处于不投油深度调峰阶段,转子部件受交变应力作用产生机组疲劳损耗和蠕变损耗,缩短机组的使用寿命,进而增加了额外的运行成本;计算火电机组损耗成本采用(6)式粗略计算:
式中:λ为火电机组运行影响系数,Cunit为火电机组购置成本,Nf(P)为转子致裂循环周次,可由转子低周疲劳曲线确定;
当机组深度调峰降出力到一定程度时,需要采取喷油措施维持机组锅炉和水循环的正常运行,此时投油成本为(7)式:
C3,t=QoilSoil (7)
式中:Qoil是机组投油稳燃时的油耗量,Soil为当季油价;
火电机组深度调峰的电量损失成本由新增风电的“挤出效应”造成,计算为(8)式:
C4,t=kfΔPw,t (8)
式中:kf表示火电的标杆上网电价,ΔPw,t为系统因火电机组深度调峰增加的风电上网量;
火电机组在不同调峰状态下的运行成本不同,用分段函数表示火电机组的深度调峰成本为(9)式:
3)构建考虑火电机组调峰主动性的优化调度模型
①目标函数
在调度过程中,若以单一经济性最优为目标函数,则优化过程会尽量减少机组进行成本较高的深度调峰,进而造成系统大量弃风;若使系统尽可能多的消纳风电,以弃风最小为目标函数,则会严重牺牲系统的经济性,因此,为了兼顾系统的经济性和风电的消纳水平,将电力系统经济性和弃风率同时考虑进目标函数中;
因为多目标函数的优化目标不同,将两个目标函数标幺化处理,采用线性加权的方法将两个不同量纲的函数转换得到一个目标函数为(10)式-(14)式:
f1=min(C+Cw+CB+Ccha) (11)
C0=min(C+Cw+CB) (14)
式中:ω1、ω2分别表示经济性和弃风率的权重系数,且ω1+ω2=1;f1表示本文所提模型的运行成本;C0为以运行成本最小为目标函数,原始调度模型的优化结果;f2为模型弃风率;ρ0是以弃风率最小为目标函数,原始调度模型的弃风率;Cw为系统的弃风惩罚费用;CB为系统的备用成本;Ccha为储能的运行成本;kB为系统提供备用的价格;PL,t为系统负荷功率;Pw,t为系统风电上网功率;Pf,t为风电的预测值;
②优化调度模型的常规约束条件
功率平衡约束为(15)式,
式中:Pdis,t为储能装置放电功率值;PL2,t为考虑需求响应后的负荷值;
机组功率约束,
机组常规调峰出力约束为(16)式:
Pi,min≤Pi,t≤Pi,max (16)
机组深度调峰出力约束为(17)式:
Pi,b≤Pi,t≤Pi,max (17)
机组爬坡约束为(18)式:
-rdi≤Pi,t-Pi,(t-1)≤rui (18)
式中:rui为火电机组最大向上爬坡速率值、rdi为火电机组最大向下爬坡速率值;
风电功率约束为(19)式,
0≤Pw,t≤Pf,t (19)
备用约束为(20)式,
式中:PB为系统的旋转备用容量;
线路传输容量约束为(21)式,
-Pij,max≤Bij(θi,t-θj,t)≤Pij,max (21)
式中:Bij为节点i,j之间的导纳;θi,t为节点i的电压相角,θj,t为节点j的电压相角;Pij,max为节点i,j之间线路的最大传输容量;
储能约束,
能量约束为(22)式:
充放电功率约束为(23)式:
式中:Pcha,t为实际储能充功率值、Pdis,t为实际储能放功率值;Soc,t为储能t时刻的荷电量;δes为储能的自放电率;储能充电效率、为储能放电效率;Soc,max为储能荷电量的上限值、Soc,min为储能荷电量的下限值;表征储能充电状态的0-1变量,为1时表示储能装置充电,为储能放电状态的0-1变量,为1时表示储能装置放电,储能装置不能同时进行充放,因此为储能容量大小;为储能充电功率上限值、为储能充电功率下限值;为储能放电功率上限值、为储能放电功率下限值;
需求响应约束,
一个调度周期内,需求响应前后负荷的总量不变,计算为(24)式:
用电方式满意度,计算为(25)式
用电费用满意度,计算为(26)式
加入需求侧响应后的负荷值应介于原始负荷最大、最小值之间,计算为(27)式,
③火电机组调峰主动性约束
风力发电不需要消耗化石能源,发电成本近似为零,压低火电的上网电量为风电提供并网空间是节能减排的重要措施;而火电机组是否愿意为电网运行提供深度调峰服务取决于能否从中获得收益;从风火两方利益考虑,将火电深度调峰导致风电增发带来的利益分摊,使风、火双方均受益;对于火电机组,只要风电为其提供的深度调峰补偿费用大于自身的调峰成本,就会刺激火电机组主动参与调峰服务;就风电场而言,支付的调峰补偿低于因火电深度调峰而多发的风电上网量获得利润,风电场则愿意主动参与到调峰交易中;
设定调峰火电机组与储能装置为一个利益主体,火电调峰辅助服务费用由风电场承担;电网作为提供公共服务的主体,无需为深度调峰辅助服务交易提供任何费用,避免了其接纳风电的消极性;
火电机组调峰补偿计算为(28)式,
式中:Pg,peak,t为单位时刻火电机组调峰电量、Pes,peak,t为单位时刻储能装置调峰电量,μ为每兆瓦时电量的补偿价格;
深度调峰时火电利润计算为(29)式,
式中:kf为火电标杆上网电价,Pg,t为调峰机组出力;
深度调峰风电利润计算为(30)式,
式中:kw为风电标杆上网电价;β为风电弃风惩罚价格;
当火电机组调峰利润Ug,t≥0,Uw,t<0时,表示风电场提供的调峰补偿费用已超过了因深度调峰增发的风电上网利润,无法从深度调峰交易中获得收益,因此将退出调峰合作;当Ug,t<0,Uw,t≥0时,表示给予火电机组的调峰补偿不足以弥补调峰成本,因此火电机组将退出调峰交易。
本实施例是在IEEE-30节点系统中进行算例仿真,并设定五种不同的调度方式进行对比,以此验证本发明方法所构建模型的有效性。
实施例计算条件说明如下:
1)IEEE-30节点系统中包括6台火电机组,容量分别为200MW、80MW、50MW、35MW、
30MW、40MW,一个70MW风电场,以及一个20MW的储能装置。
2)所设定的五种调度模型分别是:
模型1:以系统运行成本最低为目标,使火电机组按照常规调峰出力;
模型2:以系统运行成本最低为目标,考虑需求侧响应,使火电机组按照常规调峰出力;
模型3:以系统运行成本最低为目标,考虑需求侧响应,使200MW火电机组深度调峰;
模型4:以系统运行成本和弃风率为目标,考虑需求侧响应,使200MW火电机组深度调峰;
模型5:以系统运行成本和弃风率为目标,加装储能设备,考虑需求侧响应,使200MW火电机组深度调峰。
在上述计算条件下,应用本发明方法对联合发电系统的优化调度结果如下:
1.考虑火电调峰主动性与需求响应的含储能电力系统优化调度模型对系统经济性、风电消纳的作用与效果
表1为5种调度模式下电力系统经济性和风电消纳的具体数值。
表1
对比表1、图3可知,价格型需求响应通过改变电价,引导弹性负荷由峰时转移至负荷低谷,风力发电充足时期,使风电消纳提高了15%左右。随着系统弃风率减小,弃风成本随之降低,火电煤耗成本降低,因此模型2的运行成本较模式1减少了2.83%。由于模型2中火电机组均运行在常规调峰状态,受机组出力限制,在负荷低谷与风电高发同时出现时,系统仍然存在严重弃风现象。
对比表1、图4可知模型3中200MW火电机组参与系统深度调峰并处于不投油阶段,系统弃风率较模型2降低了14.13%,由此可见火电机组深度调峰可明显提高系统风电消纳量。火电机组进行不投油深度调峰,增加了机组损耗成本,但也降低了火电机组的燃煤成本,且火电出力降低为风电上网提供了空间,使系统弃风惩罚减小,综合上述因素,系统的运行成本降低1.42%。
随着机组调峰深度增大,进入投油阶段,增加了额外的投油成本,此时对系统运行成本起主要影响的是机组深度调峰成本,如果仅考虑系统运行成本,则对风电进一步消纳产生局限性,因此模型4采用多目标优化,将系统弃风率考虑进目标函数中。最终得到模型4较模式3的运行成本增大2.18%,弃风率降低5.95%。
由图5可知模型5中加入储能设备,当调峰机组进入投油阶段时,对储能设备进行充电,减少对负荷能量供应,相当于增大了火电机组调峰深度,因此模型5较模型4的调峰补偿提高了24.9%,实现了风电全部上网。储能设备的使用增加了充放电成本,但也减少了弃风成本以及煤耗成本,综合各种因素,模型5的运行成本较模型4几乎不变。
2、探究不同深度调峰补偿价格对系统风电消纳量的影响
为进一步探究影响火电机组深度调峰因素,在模型5的情况下,设风电装机容量为100MW,在规定范围内,分别改变阶梯型补偿电价每个阶段电价的大小,分析系统风电消纳的变化情况。
当深度调峰补偿电价较小时,补偿收益不足以弥补火电机组深度调峰的成本,火电机组参与调峰的意愿较小,因而图6、图7中两个阶段在调峰补偿价格较低时,系统弃风率较大;随着调峰价格增加,风电给予火电的补偿费用升高,刺激火电机组主动参与调峰,为风电上网提供空间,对风电消纳的促进作用增加,因而出现了弃风量最低点;当调峰补偿价格进一步增加,风电给予火电的补偿费用超过自身利润,风电场将退出调峰交易,选择舍弃这一部分风电,因此系统的弃风量增大。
本发明实施例中的计算条件、图例等仅用于对本发明作进一步的说明,并非穷举,并不构成对权利要求保护范围的限定,本领域技术人员根据本发明实施例获得的启示,不经过创造性劳动就能够想到其它实质上等同的替代,均在本发明保护范围内。
Claims (1)
1.一种考虑火电调峰主动性的含储能电力系统优化调度方法,其特征是,它包括以下步骤:
1)构建需求响应模型
价格型需求响应是一种以电价为信号引导用户改变用电行为的有效措施;根据消费者心理,调度部门在制定日前调度计划时,通过制定以一小时为时间尺度的分时电价来刺激消费者合理用电,起到削峰填谷的效果,也为负荷低谷时期风电上网提供空间;
采用电量电价弹性矩阵描述电价型需求响应模型,从经济学角度看,电价的相对变动会引起用户对电量需求的相应变动,而这一变化尺度用价格弹性系数表示为(1)式:
式中:Δq是电量q在单位时间内的变化量,Δp是电价p在单位时间内的变化量;
采用多时段价格响应来描述电价响应行为模型,得到施行分时电价后负荷的分布情况,负荷电价响应模型为(2)式-(3)式:
式中:E为价格需求弹性矩阵;
式中:εii是弹性系数矩阵的自弹性系数,εij是弹性系数矩阵的交叉弹性系数;i,j表示调度时段;
2)提出含有储能参与的火电机组深度调峰补偿方法
①火电机组深度调峰能力
火电机组的调峰能力是指追踪系统负荷波动的能力;根据火电机组出力大小,将火电机组调峰分为常规调峰和深度调峰,其中深度调峰根据燃烧时的稳燃介质又分为不投油深度调峰和投油深度调峰,因为深度调峰降出力超过了规定的常规无偿调峰界限,因此又被称为有偿调峰;
当火电机组运行在最大出力Pmax和最小技术出力Pmin之间时,为系统提供常规调峰辅助服务,而在夜间负荷低谷、风电出力较大时,电力系统要求具有调峰能力的火电机组降低出力,为风电上网提供空间,此时机组出力小于Pmin时,处于深度调峰不投油状态,一般为机组容量的50%;当机组降出力超过40%,即调峰率达到60%,为了维持调峰机组稳定运行,需要采取投油措施,此时机组处于深度调峰投油状态;
为了促进调峰火电机组积极参与深度调峰服务以及各个发电企业进行火电机组调峰改造,当火电机组处于深度调峰状态时,根据调峰深度,采用阶梯型补偿机制,对处于不同供热期、不同深度调峰阶段的火电机组给予相应补偿,在非供热期,火电机组深度调峰补偿电价采用“阶梯型”报价;
②储能参与系统调峰分析
储能设施通过在负荷低谷时期蓄电,高峰时期放电来缓解电量缺失和富余情况,进而降低系统负荷峰谷差,提高系统电源利用效率,也能够平滑风电等可再生能源的波动性;
火电厂配置储能装置,将储能设备与调峰机组看作一个整体,使火电机组与储能设施同时为系统提供调峰服务,此时储能设施相当于辅助调峰电源,不仅增加了系统的调峰灵活性,也能缓解系统功率波动,削峰填谷,提高系统中新能源的利用效率;
储能装置与火电机组协调配合提高了火电机组的调峰能力,使其获得更多的调峰补偿,但在充放电过程中也增加了额外的充放电成本;考虑到储能装置的使用寿命,在储能参与调峰过程中应尽量避免多次充放电,因此,规定储能装置只有在调度部门要求火电机组调峰深度小于调峰机组不投油稳燃时最小出力值Pa,即投油调峰阶段时,才进行充放电,参与深度调峰;
储能装置不需要调度部门直接调节,是由火电厂根据自己的运行状态,控制其充放电情况;当调度部门要求火电机组调峰出力小于Pa,则火电机组可以根据优化后最优解出力,根据调度指令将部分电能供给负荷,剩余部分给储能设施充电;当调度指令要求火电机组供给负荷电能低于投油调峰稳燃值,调峰机组可以继续大于投油调峰时最小出力值Pb,而将部分电能供给储能设备,不仅满足了电网对于火电机组的调峰要求,完成了调峰任务,也相当于增大了火电机组的调峰深度,使火电机组获得更多的调峰收益;
储能装置参与调峰过程中调峰火电机组的功率平衡方程为(4)式:
P1=P1-L+P1-cha (4)
式中:P1为调峰火电机组的出力值,P1-L为调峰机组供给负荷功率值,P1-cha为储能充电功率值;
③计算火电机组深度调峰成本
火电机组提供调峰辅助服务的成本分为两部分:第一部分是由于提高风电上网而挤出的火电发电效益,称为电量损失成本;第二部分是火电机组煤耗成本以及深度调峰额外增加的发电成本,包括机组损耗成本和投油成本;为提高火电机组参与调峰服务的积极性,由风电场提供调峰机组的调峰补偿,使火电机组从深度调峰中获得利益,在此过程中,电网并未参与调峰交易,因此电网的利益不发生变化;
深度调峰机组的煤耗成本与常规调峰时相同,为(5)式:
C1,t=aiPi,t 2+biPi,t+ci (5)
式中:ai、bi、和ci分别表示火电机组i的耗量系数,Pi,t表示火电机组的功率值;
火电机组处于不投油深度调峰阶段,转子部件受交变应力作用产生机组疲劳损耗和蠕变损耗,缩短机组的使用寿命,进而增加了额外的运行成本;计算火电机组损耗成本采用(6)式粗略计算:
式中:λ为火电机组运行影响系数,Cunit为火电机组购置成本,Nf(P)为转子致裂循环周次,可由转子低周疲劳曲线确定;
当机组深度调峰降出力到一定程度时,需要采取喷油措施维持机组锅炉和水循环的正常运行,此时投油成本为(7)式:
C3,t=QoilSoil (7)
式中:Qoil是机组投油稳燃时的油耗量,Soil为当季油价;
火电机组深度调峰的电量损失成本由新增风电的“挤出效应”造成,计算为(8)式:
C4,t=kfΔPw,t (8)
式中:kf表示火电的标杆上网电价,ΔPw,t为系统因火电机组深度调峰增加的风电上网量;
火电机组在不同调峰状态下的运行成本不同,用分段函数表示火电机组的深度调峰成本为(9)式:
3)构建考虑火电机组调峰主动性的优化调度模型
①目标函数
在调度过程中,若以单一经济性最优为目标函数,则优化过程会尽量减少机组进行成本较高的深度调峰,进而造成系统大量弃风;若使系统尽可能多的消纳风电,以弃风最小为目标函数,则会严重牺牲系统的经济性,因此,为了兼顾系统的经济性和风电的消纳水平,将电力系统经济性和弃风率同时考虑进目标函数中;
因为多目标函数的优化目标不同,将两个目标函数标幺化处理,采用线性加权的方法将两个不同量纲的函数转换得到一个目标函数为(10)式-(14)式:
f1=min(C+Cw+CB+Ccha) (11)
C0=min(C+Cw+CB) (14)
式中:ω1、ω2分别表示经济性和弃风率的权重系数,且ω1+ω2=1;f1表示本文所提模型的运行成本;C0为以运行成本最小为目标函数,原始调度模型的优化结果;f2为模型弃风率;ρ0是以弃风率最小为目标函数,原始调度模型的弃风率;Cw为系统的弃风惩罚费用;CB为系统的备用成本;Ccha为储能的运行成本;kB为系统提供备用的价格;PL,t为系统负荷功率;Pw,t为系统风电上网功率;Pf,t为风电的预测值;
②优化调度模型的常规约束条件
功率平衡约束为(15)式,
式中:Pdis,t为储能装置放电功率值;PL2,t为考虑需求响应后的负荷值;
机组功率约束,
机组常规调峰出力约束为(16)式:
Pi,min≤Pi,t≤Pi,max (16)
机组深度调峰出力约束为(17)式:
Pi,b≤Pi,t≤Pi,max (17)
机组爬坡约束为(18)式:
-rdi≤Pi,t-Pi,(t-1)≤rui (18)
式中:rui为火电机组最大向上爬坡速率值、rdi为火电机组最大向下爬坡速率值;
风电功率约束为(19)式,
0≤Pw,t≤Pf,t (19)
备用约束为(20)式,
式中:PB为系统的旋转备用容量;
线路传输容量约束为(21)式,
-Pij,max≤Bij(θi,t-θj,t)≤Pij,max (21)
式中:Bij为节点i,j之间的导纳;θi,t为节点i的电压相角,θj,t为节点j的电压相角;Pij,max为节点i,j之间线路的最大传输容量;
储能约束,
能量约束为(22)式:
充放电功率约束为(23)式:
式中:Pcha,t为实际储能充功率值、Pdis,t为实际储能放功率值;Soc,t为储能t时刻的荷电量;δes为储能的自放电率;储能充电效率、为储能放电效率;Soc,max为储能荷电量的上限值、Soc,min为储能荷电量的下限值;表征储能充电状态的0-1变量,为1时表示储能装置充电,为储能放电状态的0-1变量,为1时表示储能装置放电,储能装置不能同时进行充放,因此 为储能容量大小;为储能充电功率上限值、为储能充电功率下限值;为储能放电功率上限值、为储能放电功率下限值;
需求响应约束,
一个调度周期内,需求响应前后负荷的总量不变,计算为(24)式:
用电方式满意度,计算为(25)式
用电费用满意度,计算为(26)式
加入需求侧响应后的负荷值应介于原始负荷最大、最小值之间,计算为(27)式,
③火电机组调峰主动性约束
风力发电不需要消耗化石能源,发电成本近似为零,压低火电的上网电量为风电提供并网空间是节能减排的重要措施;而火电机组是否愿意为电网运行提供深度调峰服务取决于能否从中获得收益;从风火两方利益考虑,将火电深度调峰导致风电增发带来的利益分摊,使风、火双方均受益;对于火电机组,只要风电为其提供的深度调峰补偿费用大于自身的调峰成本,就会刺激火电机组主动参与调峰服务;就风电场而言,支付的调峰补偿低于因火电深度调峰而多发的风电上网量获得利润,风电场则愿意主动参与到调峰交易中;
设定调峰火电机组与储能装置为一个利益主体,火电调峰辅助服务费用由风电场承担;电网作为提供公共服务的主体,无需为深度调峰辅助服务交易提供任何费用,避免了其接纳风电的消极性;
火电机组调峰补偿计算为(28)式,
式中:Pg,peak,t为单位时刻火电机组调峰电量、Pes,peak,t为单位时刻储能装置调峰电量,μ为每兆瓦时电量的补偿价格;
深度调峰时火电利润计算为(29)式,
式中:kf为火电标杆上网电价,Pg,t为调峰机组出力;
深度调峰风电利润计算为(30)式,
式中:kw为风电标杆上网电价;β为风电弃风惩罚价格;
当火电机组调峰利润Ug,t≥0,Uw,t<0时,表示风电场提供的调峰补偿费用已超过了因深度调峰增发的风电上网利润,无法从深度调峰交易中获得收益,因此将退出调峰合作;当Ug,t<0,Uw,t≥0时,表示给予火电机组的调峰补偿不足以弥补调峰成本,因此火电机组将退出调峰交易。
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CN115514018B (zh) * | 2022-10-09 | 2024-08-06 | 南方电网能源发展研究院有限责任公司 | 新能源的消纳成本确定方法、装置、设备和存储介质 |
CN115603383B (zh) * | 2022-11-30 | 2023-05-16 | 华能国际电力江苏能源开发有限公司南通电厂 | 一种储能辅助火电机组调峰的容量配置及运行调度分层优化方法 |
CN116826867B (zh) * | 2023-08-30 | 2023-12-15 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | 提升源荷多元调峰主动性的优化调度及费用补偿分摊方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109829742A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-05-31 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于申报价结算的火电机组最优报价计算方法及系统 |
CN109858711A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-07 | 东北电力大学 | 一种计及价格型需求响应与csp电站参与的风电消纳日前调度方法 |
US20190303987A1 (en) * | 2014-08-22 | 2019-10-03 | Ca, Inc. | Service broker for service-oriented architecture |
CN110429663A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-08 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统 |
CN110676885A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-10 | 国家电网公司西北分部 | 一种以新能源为核心的调峰方法 |
CN110930073A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-03-27 | 东北电力大学 | 计及价格型需求响应的风-光-光热联合发电系统日前调度方法 |
-
2020
- 2020-06-28 CN CN202010593757.1A patent/CN111740413B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190303987A1 (en) * | 2014-08-22 | 2019-10-03 | Ca, Inc. | Service broker for service-oriented architecture |
CN109829742A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-05-31 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于申报价结算的火电机组最优报价计算方法及系统 |
CN109858711A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-07 | 东北电力大学 | 一种计及价格型需求响应与csp电站参与的风电消纳日前调度方法 |
CN110429663A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-08 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统 |
CN110676885A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-10 | 国家电网公司西北分部 | 一种以新能源为核心的调峰方法 |
CN110930073A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-03-27 | 东北电力大学 | 计及价格型需求响应的风-光-光热联合发电系统日前调度方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Generation Scheduling of a Hydrothermal System Considering Multiple Provincial Peak-Shaving Demands;JIAN-JIAN SHEN;《IEEE Access ( Volume: 7)》;20190321;全文 * |
Research on Power Flexible Load Regulation Technology Based on Demand Response;Yang Bin;《2018 8th International Conference on Electronics Information and Emergency Communication (ICEIEC)》;20181001;全文 * |
兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化;黎静华;《电力系统自动化》;20170510;第41卷(第9期);全文 * |
考虑广义储能的区域综合能源系统优化运行研究;李宏仲;《电网技术》;20190930;第43卷(第9期);全文 * |
考虑煤耗率的火电机组灵活调峰对风电消纳的影响效果研究;李明扬;《热力发电》;20200228;第49卷(第2期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111740413A (zh) | 2020-10-02 |
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