電網(wǎng)安全和調度公平性的新能源發(fā)電計劃研究

郭元萍，徐敏，郭祚剛，談嬴杰，李義

（1. 貴州電網(wǎng)有限責任公司畢節(jié)供電局，畢節(jié)551700；2. 南方電網(wǎng)科學研究院有限責任公司，廣州5106633）

隨著新能源迅速發(fā)展，地區(qū)電網(wǎng)調度管轄范圍內的風電場和光伏電站愈來愈多。新能源并網(wǎng)形成輸電斷面嵌套分層結構，正常運行方式下可能存在斷面越限，在電網(wǎng)檢修方式或電網(wǎng)-1 事故情況下，斷面越限更加嚴重，導致新能源出力受限時出現(xiàn)不合理棄風、棄光的現(xiàn)象。多能源混合和輸電斷面的嵌套分層結構特征給日前發(fā)電計劃制定帶來困難。風力發(fā)電具有很強的隨機性和波動性，光伏在夜間不具備發(fā)電條件，僅在白天發(fā)電，具有明顯的間歇性。風電和光伏為主的多能源并網(wǎng)，其出力特性不同，使得各風電場和光伏電站功率如何公平分配成為一個難點。

文獻［5］以調度工作評價分數(shù)作為分配新能源出力的依據(jù)，以棄風率和棄光率一致作為衡量調度公平性的指標，提出了新能源棄風率、棄光率基本一致的兩階段雙層次調度新方法。文獻［6］提出一種大規(guī)模風電分層斷面的實時有功控制方法，實現(xiàn)各風電場發(fā)電能力的轉移。文獻［7］基于大規(guī)模風電接入的情況，提出一種發(fā)電計劃兩階段優(yōu)化的方法，第一階段為不嚴格保證電力平衡的無約束期望計劃編制，第二階段以常規(guī)機組發(fā)電計劃偏差成本和風電棄風成本優(yōu)化目標。文獻［8］建立了全周期變時段優(yōu)化模型，提出約束自適應選擇策略。文獻［9］提出現(xiàn)有“三公”調度評價指標存在的問題及改進思路，并提出一種考慮煤價波動的評價指標。文獻［10］定義了修正后的合同電量完成率，提出基于修正加權變異系數(shù)的合同電量執(zhí)行公平性指標。文獻［11］在制定了調度公平性評價原則的基礎上，從主題、管理、業(yè)務三個維度構建了一種新的調度公平性評價指標體系。文獻［12］兼顧系統(tǒng)運行公平與經(jīng)濟性，提出一種將基尼系數(shù)作為約束條件，將發(fā)電成本作為目標函數(shù)的“三公”調度模型。

本文利用深度搜索越限斷面的方法，從內層到外層的優(yōu)先級順序逐步降低進行搜索，保證斷面不超過穩(wěn)定極限，計算出新能源場站所能發(fā)電的最大空間。提出基于信息熵的公平性調度出力分配策略，利用經(jīng)濟學領域中信息熵的概念指導評價調度公平性的量化指標，構造一種公平性計算方法，計算出受限斷面下相關電廠的出力受限分配權值和系數(shù)，在保證斷面潮流接近穩(wěn)定極限的情況下，合理公平進行各個電廠的有功功率分配。

1 方法概述

多能源混合的電廠日前發(fā)電計劃需要考慮輸電斷面的安全約束，根據(jù)可就地消納的負荷預測、輸電斷面的輸送能力等因素，計算斷面安全約束條件下的風電場和光伏電站的可接納空間，當該斷面下各個電廠的發(fā)電預測功率超過該接納空間時，輸電斷面越限，需對風電和光伏的發(fā)電計劃進行出力限制。

在保證所有斷面功率不越限的情況下，使斷面得到最大化利用，實現(xiàn)各光伏、風電最大化消納。本文提出一種新方法，包括深度搜索越限斷面和多能源調度公平性的出力受限分配，基本思路是：（1）電廠初始分配的日前發(fā)電計劃功率均以其出力預測為準，采用深度優(yōu)先搜索越限斷面的方法，從內層到外層的優(yōu)先級順序逐步降低進行搜索，計算該斷面下電廠發(fā)電的最大空間和出力受限值；（2）基于熵值法計算同一越限斷面下各電廠的出力受限分配權重得分，對各電廠重新進行有功功率的計算。該方法主要特點在于：（1）不存在剩余調節(jié)功率重新分配的情況，每個斷面僅進行一次有功功率控制；（2）充分利用了新能源送出斷面，同時保證了各個風電場和光伏電站出力受限的公平分配。

2 數(shù)學模型

假設某風電和光伏混合的新能源輸電斷面由分層嵌套的多個輸電線路組成，如圖1 所示，其對應的變電站母線接有風電場、光伏電站和用電負荷，無儲能裝置，電廠未接入AGC 控制。最外層的是斷面1 和斷面2，處于第2 層的是斷面3，處于第3層的是斷面4，處于第4層的是斷面5。

圖1 某輸電斷面結構圖Fig.1 Structure of a transmission section

系統(tǒng)目標是保證各個斷面滿足安全約束條件，且各個斷面機組出力按最大可接納空間進行分配。

設某斷面相關的電廠總出力優(yōu)化目標為'，優(yōu)化目標函數(shù)可表達為：

等式約束條件為：

不等式約束條件為：

式中：為算法規(guī)則；為斷面相關變電站（當前斷面及子斷面）在時刻總的負荷預測；為斷面當前變電站在時刻的負荷預測；為斷面相關電廠在時刻的總出力預測；為斷面電廠在時刻的出力預測；β為斷面的深度系數(shù)；P為斷面的有功限值。

3 出力優(yōu)化算法

斷面出力優(yōu)化算法流程如圖2 所示。根據(jù)調度相關規(guī)定可直接將電廠出力預測作為分配初始值，達到新能源最大化消納的目的。

圖2 算法流程示意圖Fig.2 Flow chart of the algorithm

斷面相關電廠出力分配后和相關變電站負荷預測進行計算，預計斷面功率=-，采用深度優(yōu)先搜索算法，從內層到外層的優(yōu)先順序校驗所有斷面，從而搜索越限的斷面，若不滿足≤P，則將斷面目標功率設置為P，電廠出力目標值設置為P+，計算出越限斷面最內層所需限制的出力，按考慮調度公平性的出力受限分配方法對該斷面下相關的電廠進行出力限制，達到有功功率重新分配的目的。

每一次控制斷面功率后，根據(jù)各電廠分配的最新出力，重新計算各斷面功率，用相同的方法再次校驗是否存在越限斷面。

4 出力受限分配策略

本文提出基于信息熵的公平性調度出力受限分配策略，利用經(jīng)濟學領域中信息熵的概念指導評價調度公平性的量化指標，構造公平性計算方法，計算出受限斷面下相關電廠的出力受限分配系數(shù)。

將電廠的出力預測準確率、裝機容量、合同電量完成率、發(fā)電設備利用小時數(shù)四個指標要素納入調度公平性指標。將出力預測準確率納入負向指標，將裝機容量、合同電量完成率和發(fā)電設備利用小時數(shù)納入正向指標，當斷面超穩(wěn)定極限時，負向指標越低，電廠出力受限程度也就越高，而正向指標值越大，對出力受限的貢獻就越大。

風電和光伏晝夜發(fā)電的不同特征可由設備利用小時數(shù)體現(xiàn)，風力發(fā)電不分晝夜，夜間光伏不發(fā)電，給風電留出了裕度，因此將設備利用小時數(shù)作為調度公平性指標，在白天時段光伏可多留一定裕度，合理利用風光資源。電廠出力預測作為日前發(fā)電計劃的計算基礎，其準確率直接影響到出力受限分配的準確性，因此將出力預測準確率納入調度公平性指標。裝機容量作為日前發(fā)電計劃的邊界條件，裝機容量較大時，出力受限程度相應增加。合同電量完成率作為電廠考核的指標之一，在斷面越限進行出力受限時，合同電量完成率較低的電廠可適當少限制出力。

4.1 指標無量綱化

指標無量綱化將各指標進行標準化處理，本文選擇極值法，如式（5）和式（6）所示：

對于正向指標：

對于反向指標：

式中：x為斷面電廠的指標；m為斷面電廠中最小的指標；M為斷面電廠中最大的指標。

4.2 熵值法

計算斷面相關電廠指標下電廠的特征比重。

熵值計算：

差異性系數(shù)計算：

確定評價指標的權重w：

計算綜合得分：

計算出力受限：

式中：K為斷面需受限的出力；X為斷面電廠受限的出力。

5 算例驗證

以某實際區(qū)域的110 kV電網(wǎng)斷面結構為算例進行分析，如圖3 所示。電廠1 和電廠3 為風電，電廠2 為光伏，總裝機容量為197 MW，變電站所供負荷多為居民用電，負荷較輕，就地消納能力較弱。網(wǎng)架結構為環(huán)網(wǎng)線路，本文計算分析時將上級電網(wǎng)到變電站3 的線路作為開口點，此時新能源場站均通過斷面1 并入主網(wǎng)，斷面1、斷面2、斷面3的線路有功限值為90 MW，斷面4 為100 MW。深度優(yōu)先搜索越限的斷面，以斷面功率接近穩(wěn)定極限值運行，最終保證所有斷面不超穩(wěn)定極限，達到斷面的最大化利用。

越限斷面下相關電廠的綜合得分是四個指標對出力受限的綜合影響，電廠得分越高，出力受限程度越高。將表1 中出力預測準確率、裝機容量、合同電量完成率、發(fā)電設備利用小時數(shù)四個調度公平性指標進行熵值法計算，得出每個斷面下各個電廠的綜合得分。

圖3 某實際電網(wǎng)斷面結構Fig.3 Structure of the transmission section of an actual power grid

表1 各斷面電廠出力受限權重表Tab.1 Weight table of output limitation of power plant for each section

首先將各電廠發(fā)電計劃初始值設置為出力預測值，斷面功率初始值也由電廠的出力預測值計算，從內層到外層的優(yōu)先順序搜索越限斷面，判斷出斷面3、斷面2、斷面1 越限，如圖4 至圖7 所示。從最內層即斷面3 開始重新分配出力，保持斷面接近穩(wěn)定極限值，同一個電廠可屬于不同斷面，多個斷面功率進行控制時，一個電廠存在多次出力受限分配的情況。各斷面控制后的功率如圖4至圖7所示，斷面1、3、4 均運行在初始功率的下方，斷面2 在出力受限時穩(wěn)定在極限值運行，整體實現(xiàn)了對輸電斷面的最大化利用。

根據(jù)表1 綜合得分計算出各電廠受限的出力，如表2 所示，僅列舉新能源出力受限的時段，考慮調度公平性與考慮裝機容量相比較，光伏電站在白天時段限制的有功功率有所減少，風電受限出力有所增加。白天時段風電給光伏留出一點裕度，夜間光伏不發(fā)電，風電可占用光伏的全部發(fā)電空間，一定程度上合理利用了風光資源，體現(xiàn)了多能源電廠出力受限的調度公平性。各電廠最終發(fā)電計劃曲線如圖8至圖10所示。

圖4 斷面1功率曲線Fig.4 Power curve of the section 1

圖5 斷面2功率曲線Fig.5 Power curve of the section 2

圖6 斷面3功率曲線Fig.6 Power curve of the section 3

6 結 論

圖7 斷面4功率曲線Fig.7 Power curve of the section 4

表2 各斷面電廠出力受限情況Tab.2 Table of output limitation of power plant for each section

本文提出從內層到外層的優(yōu)先級順序逐步降低搜索越限斷面的算法模型，提出基于信息熵的出力受限分配策略，為解決復雜斷面和混合新能源發(fā)電調度控制難題提供了新方法，實現(xiàn)了斷面最大化利用和清潔能源能源最大化消納，同時也保證了電廠日前發(fā)電計劃的公平性，具有較強的實用意義。

該方法已實際應用于某地區(qū)電網(wǎng)日前96 時段發(fā)電計劃，取得較好的日前發(fā)電計劃結果，但仍需進一步完善新能源混合并網(wǎng)發(fā)電的調度公平性指標體系。在后續(xù)的研究工作中，可以契合未來電力市場發(fā)展方向，進一步建立包括發(fā)電成本及電力市場機制等在內的調度公平性指標體系。

圖8 電廠1功率曲線Fig.8 Power curve of power plant 1

圖9 電廠2功率曲線Fig.9 Power curve of power plant 2

圖10 電廠3功率曲線Fig.10 Power curve of power plant 3