陳 明 童小嬌,2 蒙萬興
(1.長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;長沙 410114;2.衡陽師范學(xué)院,湖南 衡陽 421002)
近年來,隨著可再生能源技術(shù)的日益成熟,新能源在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用得到了大力的發(fā)展,并成為世界各國在發(fā)展智能電網(wǎng)時必須考慮的因素之一。風(fēng)能作為一種可被有效轉(zhuǎn)化為電能的清潔綠色能源,是目前技術(shù)最成熟的可再生能源發(fā)電方式[1]。但風(fēng)力發(fā)電受風(fēng)速的影響,具有很強的隨機性和間歇性,而且大型風(fēng)電場的并網(wǎng)運行會對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性以及整個電力系統(tǒng)供需平衡都將產(chǎn)生影響。在當前電力市場環(huán)境下,負荷相當于一種有功備用,若出現(xiàn)緊急情況,尤其是電力系統(tǒng)處于用電高峰期,各發(fā)電機組處于其出力邊際狀態(tài)時,系統(tǒng)調(diào)度員可通過經(jīng)濟手段動員可中斷負荷,快速降低負荷水平,達到新的電力平衡點,以避免事故的擴大[2-3],可見可中斷負荷的加入對于解決短時電力不平衡能夠起到良好的作用,同時體現(xiàn)了負荷的市場參與性。因此,探討風(fēng)電隨機性對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響以及可中斷負荷在電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中的運用是很有意義的。
在以往的文獻中,已有不少涉及可中斷負荷的研究,文獻[2]提出一種解決短時電力缺額的方法—秒級可中斷負荷,并對其在不同情況下的差異進行研究。文獻[3]給出可中斷負荷的最優(yōu)合同購買模型,以購買費用最小作為目標函數(shù)。文獻[4]使用條件風(fēng)險價值作為風(fēng)險度量工具,建立同時考慮地低電價可中斷負荷合同和高補償可中斷負荷合同的供電商決策模型。但以上這些文獻均沒有考慮可中斷負荷對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性以及在調(diào)度中的經(jīng)濟性的影響。在經(jīng)濟調(diào)度方面,文獻[5]采用一種改進的粒子群優(yōu)化算法來求解含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題。其模型是利用正負旋轉(zhuǎn)備用來應(yīng)對風(fēng)電功率預(yù)測誤差給系統(tǒng)調(diào)度帶來的影響,其在短期經(jīng)濟調(diào)度中不太實用。文獻[6]提出輸電元件負載率,分析不同調(diào)度方式下對輸電能力使用的影響規(guī)律,然而并未涉及能源發(fā)電和負荷隨機性所帶來的影響。
為了克服以往調(diào)度方式中存在的不足,以及更好的度量輸電線路負載水平、本文綜合考慮輸電線測誤差等因素,建立了含風(fēng)電場的電網(wǎng)短期經(jīng)濟調(diào)度模型。采用經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用的CVaR理論來刻畫輸電線路安全性,從而將線路安全性與風(fēng)電隨機性聯(lián)系起來。同時,將可中斷負荷作為預(yù)測誤差的填補,從而提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和安全性。
設(shè)f( x, y)為損失函數(shù)。其中, x∈R,y∈Rm為隨機變量,x表示的是一些隨機性的因素(如風(fēng)電出力等)。y的概率密度函數(shù)為p(y),對于確定的x,由y引起的損失 f ( x, y)是R上服從某一分布的隨機變量,其不超過臨界值a的分布函數(shù)為
對于任意固定的x,Ψ( x, a)作為a的函數(shù)是決策變量x下的損失累積分布函數(shù)。Rockafeller和Uryasev證明了它對a非減且右連續(xù)[7]。將置信水平用β表示,αβ(x)表示決策變量為x時損失f( x, y)所對應(yīng)的VaR值,其計算公式為
又以 φβ(x)表示損失f( x, y)不小于αβ(x)時的CVaR值
由于式中含有VaR函數(shù) αβ(x)項,而αβ(x)的解析表達式難以求出,所以文獻[7]引入一個相對簡單的函數(shù) Fβ( x,α)代替 φβ(x)計算CVaR
通常情況下,概率密度函數(shù) p ( y)的解析表達式難以得到,可以利用隨機變量y的歷史數(shù)據(jù),或者使用蒙特卡羅法[8]模擬樣本數(shù)據(jù)來給出上式中積分的估計。設(shè) y1, y2,· ·,yq為y的q個樣本, 則函數(shù)的估計值為
因此在實際計算中,通常基于式(5)來計算相應(yīng)的CVaR和VaR值。
風(fēng)電機組發(fā)出的有功功率主要取決于風(fēng)速的大小。目前,國內(nèi)外對風(fēng)速分布曾有不少的研究,在一年當中的大部分時間里風(fēng)速是比較平緩的,風(fēng)速在0~25m/s之間的概率很高,絕大多數(shù)地區(qū)的年平均風(fēng)速分布都可以用 Weibull分布函數(shù)來描述。但如果研究的時間段比較短,也可以假設(shè)風(fēng)速v近似服從正態(tài)分布[9-10]。
本文在此研究的是短期經(jīng)濟調(diào)度,因此采用正態(tài)分布作為風(fēng)電有功出力的模擬較為合適;其概率密度函數(shù)為
式中,μ為平均風(fēng)速,σ2為方差。
與傳統(tǒng)系統(tǒng)的調(diào)度相比,當風(fēng)電并入系統(tǒng)后,影響調(diào)度的不確定因素除了負荷,還有由于風(fēng)速波動所引起的不確定的風(fēng)電有功輸出。因此本文在考慮負荷預(yù)測誤差的同時,還考慮了風(fēng)電出力預(yù)測誤差以提高調(diào)度的精確性。已知預(yù)測負荷為為負荷預(yù)測誤差,則實際負荷D可以表示為和ΔD之和,ΔD為服從均值為0、方差為的正態(tài)分布的隨機變量[11],即
根據(jù)文獻[12-13]的研究,σD其標準差可由下式求得
式中,k一般取值為1。
風(fēng)電預(yù)測同樣存在偏差, PW為實際風(fēng)電出力;為預(yù)測風(fēng)電出力;ΔPW為風(fēng)電預(yù)測偏差,該偏差為服從均值為 0、方差為的正態(tài)分布的隨機變量。
上式中σW可由下式求得
式中, PΣW為風(fēng)電的總裝機容量。
全網(wǎng)預(yù)測總用電誤差為: Δ DA=ΔD - ΔPW,ΔDA全網(wǎng)總誤差服從均值為0,方差為σ2的正態(tài)分布,則
在實際運行中,由于負荷預(yù)測偏差或者發(fā)電機故障等原因,系統(tǒng)可能會出現(xiàn)容量缺額的情況。電網(wǎng)公司通過簽訂可中斷負荷合同,在系統(tǒng)存在容量缺額時,不僅可以通過平衡市場中再購入部分容量,而且可以中斷負荷減少容量需求來調(diào)節(jié),這將大大減少在波動性較大的平衡市場購電的風(fēng)險[14]。本文考慮的是短期經(jīng)濟調(diào)度,因此,要在較短的時間內(nèi)進行備用的調(diào)用,尤其是在電廠裝機容量存在缺額的地區(qū),存在一定難度。這就需要考慮通過削減負荷來達到電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。本文將預(yù)測誤差所帶來的容量缺額由削減可中斷負荷來填補,但削減供應(yīng)容量將會給用戶造成損失。這時,供電公司就需要根據(jù)可中斷負荷合同,給予這部分用戶一定的補償,補償函數(shù)[15]如下:
式中, f (ΔDA)為因中斷用戶負荷給予用戶的損失補償,A,B,C為補償系數(shù)。當 Δ DA≥ 0 時,表示負荷預(yù)測值偏低導(dǎo)致供不應(yīng)求,尚需中斷一部分負荷,以使得全網(wǎng)平衡。 Δ DA< 0 時,則供大于求,不需要給予可中斷負荷用戶賠償。因此,在此只需考慮 Δ DA≥ 0 的情況。
在不考慮風(fēng)電的運行費用時,基于原有的開停機狀態(tài),常規(guī)機組的發(fā)電費用[16]:
式中, g ( PG)為發(fā)電成本函數(shù)。NG是常規(guī)發(fā)電機組的數(shù)目,是常規(guī)機組功率輸出成本常數(shù)。
1)機組出力上下限約束
分別為機組的輸出功率的上下限。
2)電量平衡約束
式中,NW為風(fēng)電機組總數(shù),DA為需求側(cè)負荷預(yù)測值,本文對系統(tǒng)的有功網(wǎng)損忽略不計。
3)節(jié)點功率平衡約束
每條線路的負載率為
在直流模式下,滿足
其中,Xij為線路i-j的電抗,δi是節(jié)點i的電壓的相角。則系統(tǒng)應(yīng)滿足直流潮流方程:
B’是n-1維方陣,P是節(jié)點注入功率向量,δ為節(jié)點相角矩陣。其中 DA是負荷預(yù)測量,從上式可以解得,
4)基于CVaR的線路約束
為方便起見,對于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),只要尋找到負載率 h ( PG, PW)最大的那條支路,則系統(tǒng)的風(fēng)險限制函數(shù) φ (PG, PW)為
該支路的最大風(fēng)險函數(shù)值小于給定風(fēng)險閥值,系統(tǒng)運行則是滿足要求的。
假設(shè),風(fēng)險程度不超過最大安全閥值a的概率為
則在置信水平α下的CVaR為
設(shè) l為風(fēng)險值的約束,其滿足 l ∈[lmin, lmax],令則考慮輸電線路安全約束及可中斷負荷的含風(fēng)電場電力系統(tǒng)短期經(jīng)濟調(diào)度模型為
以標準IEEE14節(jié)點系統(tǒng)對模型進行理論分析。節(jié)點1為平衡節(jié)點,表1為常規(guī)機組相關(guān)特性數(shù)據(jù),表2為對可中斷負荷的補償參數(shù)。系統(tǒng)總負荷預(yù)測值為7.2p.u,額定容量為600kW的風(fēng)電機組從節(jié)點10接入系統(tǒng)。風(fēng)電預(yù)測誤差為均值為0,方差為152,負荷預(yù)測誤差為均值為 0方差為 252的正態(tài)分布,功率基值為100MVA。
圖1 14節(jié)點系統(tǒng)
表1 機組參數(shù)
表2 對可中斷負荷的補償
結(jié)合考慮線路傳輸功率及模擬系統(tǒng),給定l∈[-0. 0265,-0.058],利用潮流計算軟件算出每條支路的功率分布情況,找到支路負載風(fēng)險度最大的那條支路,最后利用Matlab編寫程序,調(diào)用fmincon語句,得出調(diào)度模型的最優(yōu)解。
1)不同置信水平的比較
表3 置信水平為85%時
表4 置信水平為95%時
通過比較表3和表4可知,置信水平α越高,系統(tǒng)對風(fēng)險越是規(guī)避。為了提高系統(tǒng)的可靠性,經(jīng)濟性就需要作出一定的讓步。當α趨向于100%的時,負載風(fēng)險度最大的那條支路,不能超過最大傳輸功率極限。
2)預(yù)測總誤差對系統(tǒng)運行費用的影響
將置信水平設(shè)為 95%,CVaR=-0.058,風(fēng)電預(yù)測值為0.00168 p.u,負荷預(yù)測值為0.02955 p.u,對不同的預(yù)測誤差ΔDA時的目標函數(shù)總費用進行比較,如表5所示。
通過表5中的比較可知,預(yù)測總誤差ΔDA越大,需要給予用戶的補償費用越高,目標函數(shù)總費用也越高。因此,提高預(yù)測的精度能有效降低目標函數(shù)的總費用。
表5 預(yù)測總誤差的影響
本文建立了不同于以往的短期經(jīng)濟調(diào)度模型。以基于CVaR的輸電支路負載率作為模型的風(fēng)險約束,同時充分考慮可中斷負荷及負荷、風(fēng)電預(yù)測誤差,并將可中斷負荷作為儲備來填補系統(tǒng)的總誤差。該模型的目標函數(shù)不僅考慮常規(guī)機組的發(fā)電費用,還將可中斷負荷用戶的補償費用包括在內(nèi)。最后通過14節(jié)點系統(tǒng)計算分析,證明了該模型的有效性。隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展,新能源發(fā)電、需求響應(yīng)計劃的不斷加入,該模型將能很好的適應(yīng)新的電網(wǎng)運行環(huán)境,為解決在智能電網(wǎng)條件下電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟運行提供保障。
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