光熱-風(fēng)電聯(lián)合運(yùn)行調(diào)度策略研究

張 磊

（北京大學(xué)光華管理學(xué)院，北京 100871）

太陽光能源熱發(fā)電技術(shù)是一種與太陽光發(fā)電不同的太陽熱發(fā)電技術(shù)。這種技術(shù)的發(fā)電原理是通過太陽光的反射活動(dòng)傳達(dá)到熱能集中器，隨后經(jīng)由熱交換設(shè)備取得高壓的過熱蒸氣來驅(qū)動(dòng)渦輪發(fā)電［1-3］。由于太陽能源存在不穩(wěn)定性和斷續(xù)性的問題，太陽能發(fā)電站在通常情況下配置了熱能儲(chǔ)存設(shè)備，以確保向輸電網(wǎng)供電的穩(wěn)定性［4-6］?？紤]到未來的太陽能發(fā)電站不僅在規(guī)模上擁有優(yōu)越性，還具備優(yōu)異的調(diào)控性能，本文在研究中將太陽能發(fā)電站和其他可再生能源發(fā)電結(jié)合設(shè)立共同體系，不僅能使電能順暢，還能促進(jìn)可再生能源的整合，盡可能地避免廢棄風(fēng)力的產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的有效提升。很多學(xué)者針對光熱能源驅(qū)動(dòng)電力與其他能源生成電力的共同調(diào)度進(jìn)行了研究。CHEN R Z等［4］提出了太陽能發(fā)電站的網(wǎng)格配電模式，并進(jìn)行了研究分析。杜爾順等［7］從原理、運(yùn)用、優(yōu)化計(jì)劃及利潤分析的角度分析了光熱能源驅(qū)動(dòng)電力站的網(wǎng)格連接運(yùn)用。陳潤澤等［8］則建立了光熱能源驅(qū)動(dòng)電力站的數(shù)學(xué)模型，并對其中的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了探索，但由于沒有考慮配備使用以及其他因素，無法應(yīng)用到包括光熱能源驅(qū)動(dòng)電力站在內(nèi)的網(wǎng)格分布。嚴(yán)干貴等［9］根據(jù)水資源抽調(diào)站點(diǎn)的能源儲(chǔ)藏特性，建立并模擬了水資源抽調(diào)發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的共同調(diào)度模型，隨后驗(yàn)證了模型的有效性。

總之，現(xiàn)階段的驅(qū)動(dòng)電力技術(shù)在全球范圍內(nèi)大部分都是建立在光伏發(fā)電基礎(chǔ)之上，在風(fēng)力發(fā)電的網(wǎng)格連接方面，大多數(shù)情況下的調(diào)控措施都是通過傳統(tǒng)能源來完成實(shí)施的。鑒于此，為了調(diào)整風(fēng)力發(fā)電的變動(dòng)性，本研究結(jié)合運(yùn)用太陽能發(fā)電站和水力發(fā)電站以達(dá)到建立一個(gè)創(chuàng)新型水電站的目的。各種關(guān)于風(fēng)力發(fā)電站和太陽能發(fā)電站的清潔能源復(fù)合發(fā)電系統(tǒng)，通過運(yùn)用太陽能發(fā)電站的能源儲(chǔ)藏功能平滑風(fēng)力能源的隨機(jī)性，使用含有常駐粒子的改良粒子群機(jī)制來實(shí)施優(yōu)化處理，并選取經(jīng)濟(jì)效益最大以及廢棄風(fēng)能資源量最小的參數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，最后在仿真示例中驗(yàn)證調(diào)度戰(zhàn)略的實(shí)效性和可執(zhí)行性。

1 風(fēng)電-光熱電站聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)

并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電和光熱發(fā)電所組合的系統(tǒng)在一般情況下可以分為能源生成、蓄熱和能源消耗三大流程［10］，圖1展示了其共同體系架構(gòu)。它由風(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力模塊、光熱能驅(qū)動(dòng)電力模塊和電力消能管控儀組成。光熱能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)由光場、蓄熱、熱循環(huán)三個(gè)主要部分共同構(gòu)成，由水或熱油等熱傳輸流體實(shí)施能量資源的傳送。光熱能驅(qū)動(dòng)電力環(huán)節(jié)通過光場的聚合匯集作用吸收太陽輻射能源，輻射能源被熱能轉(zhuǎn)換后，通過熱傳遞流體進(jìn)行能源量的傳達(dá)。熱傳導(dǎo)流體和蓄熱系統(tǒng)可以兩向互換能量，而能夠起到?jīng)Q定熱傳導(dǎo)流體的能量移動(dòng)方向的是蓄熱體系當(dāng)中的介質(zhì)，其通過在不同溫度罐體之間的方向移動(dòng)完成實(shí)施。熱循環(huán)通過熱傳遞流體當(dāng)中的熱力能量形成蒸汽，并以此實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)力推進(jìn)渦輪發(fā)電機(jī)產(chǎn)生電能。在風(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力模塊中，風(fēng)力渦輪將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，再將其轉(zhuǎn)換為電能，然后通過連續(xù)的交直流轉(zhuǎn)換將電力能源轉(zhuǎn)移到網(wǎng)格。電力控制模塊在計(jì)算現(xiàn)階段風(fēng)力和光熱能驅(qū)動(dòng)電力體系的輸出效能和最大可用驅(qū)動(dòng)電力能量后，經(jīng)由最佳化管控處理，確定各副驅(qū)動(dòng)電力體系的運(yùn)轉(zhuǎn)情況。

圖1 風(fēng)電—光熱電站聯(lián)合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)光熱能驅(qū)動(dòng)電力的運(yùn)作機(jī)制能夠得知［11］，驅(qū)動(dòng)電力模型與常規(guī)的可再生能源不同。鑒于大容量的蓄熱設(shè)備的配置［12］，光熱能驅(qū)動(dòng)電力在光照強(qiáng)度的運(yùn)用方面非常自如，蓄熱裝置是為了合理地調(diào)整輸出效能的緩沖器。另外，光熱能驅(qū)動(dòng)電力當(dāng)中的蒸汽渦輪機(jī)具有很強(qiáng)的輸出調(diào)整功能，可以為系統(tǒng)提供上升支持［13］。鑒于此，太陽能發(fā)電站的電力調(diào)整速度比一般的火力發(fā)電裝置的速度大，可以用來對風(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力的變化作出快速地反應(yīng)。由于風(fēng)力發(fā)電站和太陽能發(fā)電站的組合控制是為了減少風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電的變動(dòng)性和斷續(xù)性，最大限度地活用那些具有互補(bǔ)性質(zhì)的特征性能，根據(jù)風(fēng)力和光熱發(fā)電的組合系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管控，在風(fēng)能和光能振幅顯著變動(dòng)的情況下也可以使其在溫和的模式下運(yùn)作。

2 風(fēng)-光熱-水電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 光熱-風(fēng)電聯(lián)合調(diào)度策略

為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)能、光熱能、水電能源共同調(diào)度體系經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，避免產(chǎn)生廢棄風(fēng)力能源，建立如下目標(biāo)函數(shù)［14］：

在上述公式中，T為每日調(diào)度總數(shù)，數(shù)據(jù)取值為24；N為水能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)量；Cwind、CCSP、Chydro分別為水電站風(fēng)力、光熱及開網(wǎng)價(jià)格；分別為t期間內(nèi)的風(fēng)力發(fā)電站和光熱發(fā)電站的輸出；為水能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)i在t期間內(nèi)的功率輸出水平；為時(shí)間t的風(fēng)力發(fā)電所的預(yù)測輸出。式（1）表明除建設(shè)投資和維護(hù)費(fèi)用外的復(fù)合體系的最大經(jīng)濟(jì)價(jià)值。式（2）表明將廢棄風(fēng)力資源量控制在最小限度以內(nèi)，以確保風(fēng)力發(fā)電量在最大限度范圍內(nèi)。

2.2 約束條件

1）系統(tǒng)功率平衡的制約：

2）系統(tǒng)備份制約：

3）發(fā)電站的電力制約：

4）水電轉(zhuǎn)換關(guān)系：

在上述公式中，A為水電資源變化常數(shù)，一般情況下將數(shù)值取定為9.81；為水能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)i的效能水平：hit為儲(chǔ)水區(qū)域i在1時(shí)刻期間內(nèi)的水面高度。Qit為水能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)i在t期間內(nèi)的流動(dòng)量。

5）每日流量積分制約 具備調(diào)控機(jī)制的水能驅(qū)動(dòng)電力站點(diǎn)應(yīng)根據(jù)配水部門的要求確定發(fā)電所需的水耗量，因此配水部門根據(jù)需求對每日流量積分制約設(shè)定應(yīng)相地上限和下限數(shù)值。

6）光熱發(fā)電站制約：

a.蓄熱裝置的能源儲(chǔ)藏制約為：

b.蓄熱裝置的充電和放電電力制約為：

c.蓄熱裝置的充放電電力關(guān)系的制約：

d.光熱發(fā)電站內(nèi)部電力關(guān)系的制約：

3 風(fēng)光熱-水電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度算法

本研究中建立模型的多目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)兩個(gè)目的函數(shù)的重要性，取權(quán)重為0.4和0.6的加權(quán)系數(shù)法來處理，對制約的處理使用外部罰函數(shù)法，隨后將其合并到目的函數(shù)。經(jīng)由上述措施后，將原始具備復(fù)雜程度的混合動(dòng)力制約問題轉(zhuǎn)換為一系列無約束的編程問題。在此構(gòu)型當(dāng)中還需要用模型最優(yōu)化的參數(shù)作為各期間段各發(fā)電所的輸出效能水平。在算法方面，使用常駐粒子的集聚群體算法，導(dǎo)入幫助優(yōu)化的“常駐集聚粒子”，以解決修正基本聚合算法在局部小區(qū)域檢索能力不足的問題，優(yōu)化了集聚粒子群體的多元化水平以及組合的多樣性。該算法非常適合在固定范圍內(nèi)進(jìn)行電力體系調(diào)控的優(yōu)化實(shí)施。

3.1 含駐留粒子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

集聚粒子群體優(yōu)化算法具備簡易性能，且對目的函數(shù)不嚴(yán)密，是被普遍使用的智能型優(yōu)化算法形式［15］。在優(yōu)化的實(shí)施流程當(dāng)中，由于粒子的凝集效果非常容易導(dǎo)致優(yōu)化實(shí)施陷入局部最優(yōu)化困境當(dāng)中，影響到整體優(yōu)化的精確程度。為了盡量避免這一問題的出現(xiàn)，本研究使用了常駐聚合粒子群體算法。CRPSO被用于最優(yōu)化基本粒子組算法，每更新gbest生成一定量的常駐粒子，就會(huì)產(chǎn)生輔助效用以改善聚合粒子群體的多元化性能，避免算法在流程實(shí)施前期階段產(chǎn)生局部優(yōu)化的不利現(xiàn)象。

在CRPSO中，為了解決優(yōu)化實(shí)施無法獲得全局范圍內(nèi)新區(qū)域（gbest）周圍形成新常駐聚合粒子群體的數(shù)目過多的問題，避免造成計(jì)算速度下降的不利情形，因此設(shè)置常駐聚合粒子群體豐裕水平b和主分組聚合粒子群體大小N的積分。即存在分區(qū)的最大數(shù)量數(shù)值。

3.2 迭代公式

將算法搜索空間維度設(shè)置為D，如果將主分組的大小設(shè)置為N，則第i個(gè)主分組的位置和飛行速度可以表達(dá)如下：

3.3 算法流程

圖2為CRPSO算法流程。

圖2 CRPSO算法流程

4 算例驗(yàn)證分析

為了對多目的優(yōu)化調(diào)控機(jī)制的科學(xué)性能和被使用算法機(jī)制的可執(zhí)行性進(jìn)行實(shí)證分析探索，設(shè)定為程序的創(chuàng)建并使用MATLB軟件來驗(yàn)證例子，對例子進(jìn)行分類實(shí)施。一組算法流程當(dāng)中不追加光熱發(fā)電所，一組算法流程當(dāng)中追加光熱發(fā)電所，隨后比較計(jì)算各情況下各發(fā)電所的輸出，在分析對比實(shí)證結(jié)果之后，驗(yàn)證光熱發(fā)電所的追加是否能夠?qū)︼L(fēng)力發(fā)電體系的納入效能水平實(shí)現(xiàn)有效的改善。

4.1 算例參數(shù)

在這個(gè)例子當(dāng)中，將350 MW和300 MW的設(shè)備容量的水力發(fā)電站和360 MW的風(fēng)力發(fā)電站以及一個(gè)太陽熱發(fā)電站組合，上述電站聯(lián)合形成著包含風(fēng)力，光，熱，水電的共同配給系統(tǒng)。時(shí)間被用作調(diào)度周期，1 d被分割為24周期。表1和表2顯示了CSP發(fā)電站和水力發(fā)電站的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)值。

表1 CSP電站參數(shù)

表2 水電站參數(shù)

確認(rèn)相關(guān)信息和國家的政策文件，設(shè)定各種能源的導(dǎo)入費(fèi)用（表3）。

表3 不同能源電力上網(wǎng)電價(jià)

圖3是一般性的一日負(fù)荷預(yù)測，圖4是風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測輸出。發(fā)電站的最大風(fēng)力預(yù)測為354 MW，這一數(shù)據(jù)數(shù)值占總設(shè)備容量的98.3%，最小為28 MW，這一數(shù)據(jù)數(shù)值占總裝容量為7.8%，高峰與低峰之間的谷差數(shù)據(jù)為相差326 MW，占安裝容量的90%。從上述數(shù)據(jù)中可以看出風(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力的輸出效能水平的隨機(jī)峰差數(shù)值之間有很大的差別，對負(fù)荷有著逆峰值特性。

圖3 負(fù)荷預(yù)測值

圖4 風(fēng)電和光熱功率預(yù)測圖

4.2 算例驗(yàn)證分析

在CRPSO算法中，將總體大小設(shè)定為100，重復(fù)最多500次，操作設(shè)定為20次。計(jì)算非火力發(fā)電站時(shí)，風(fēng)力和水力的輸出效能水平（圖5）。納入太陽能發(fā)電站時(shí)，風(fēng)力、光熱和水力體系的共同調(diào)控成效水平見圖6。

圖5 風(fēng)、水電輸出

圖6 風(fēng)、光熱、水電輸出

從圖4開始，風(fēng)力發(fā)生很大變化，最小數(shù)據(jù)數(shù)值為26 Mw，占總設(shè)置容量的7.2%，最大數(shù)據(jù)數(shù)值為289 MW，占總安裝容量的80.2%。峰值之間的差為263 MW，占已安裝容量的73%。水力發(fā)電站的輸出峰值與峰谷的差值為239 MW，占總安裝容量的36.7%。為彌補(bǔ)風(fēng)力發(fā)電的變動(dòng)和負(fù)荷頂峰的谷差連續(xù)性地調(diào)整水力，水力發(fā)電所就會(huì)面臨較大的壓力，這對發(fā)電站和系統(tǒng)都會(huì)帶來影響。從圖5中可以得知，追加了能儲(chǔ)存能源的光熱發(fā)電站后，風(fēng)力發(fā)電輸出的高峰和谷差是199 MW，占總設(shè)置容量的55.2%。水力峰值與谷差為185 MW，占總裝容量的28.4%。風(fēng)力發(fā)電站的輸出更穩(wěn)定，被廢棄的風(fēng)量大幅度減少。水力發(fā)電輸出的變動(dòng)也被有效地削減，大幅度強(qiáng)化了對應(yīng)風(fēng)力變動(dòng)和負(fù)荷頂峰與谷差系統(tǒng)全體的能力。根據(jù)表4可以得知，追加CSP發(fā)電站后，整個(gè)體系的經(jīng)濟(jì)效能收益大幅度提升，每日能增加23.796 3萬元。

表4 有無CSP電站經(jīng)濟(jì)效益對比 單位：萬元

基于上述分析，風(fēng)力-光能-熱能-水力發(fā)電系統(tǒng)的最佳調(diào)控機(jī)制和常駐粒子的聚合粒子群體算法應(yīng)用于電力體系中能有效地補(bǔ)償風(fēng)力隨機(jī)變動(dòng)，顯著提升了風(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力的效能水平。與此同時(shí)，將水力發(fā)電輸出的變動(dòng)抑制到了最小限度，并大幅強(qiáng)化了容量。綜上，該系統(tǒng)可以有效地改善整個(gè)體系的經(jīng)濟(jì)效能收益水平。

5 結(jié)論

為了對屬于清潔能源的風(fēng)能資源和太陽能資源進(jìn)行最大程度的運(yùn)用，本研究利用了光熱發(fā)電站的能源儲(chǔ)藏功能來對風(fēng)力的隨機(jī)變動(dòng)進(jìn)行平滑擬合，使用常駐粒子集聚粒子群體實(shí)現(xiàn)粒子優(yōu)化算法，對風(fēng)力熱力系統(tǒng)進(jìn)行研究，建立了最佳的調(diào)度模式并優(yōu)化了模型參數(shù)。模擬結(jié)果顯示，風(fēng)力-光能-熱能-水力發(fā)電系統(tǒng)的最佳調(diào)控機(jī)制能夠?qū)︼L(fēng)能驅(qū)動(dòng)電力的峰值差異實(shí)現(xiàn)平滑效應(yīng)，確保電力體系在實(shí)際運(yùn)行過程當(dāng)中的安全性，這不僅最大程度地提升了電力體系接受風(fēng)力的能力，同時(shí)還減少了水力發(fā)電站輸出的變動(dòng)，有效地改善了整個(gè)電力體系的經(jīng)濟(jì)效能收益水平。