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    考慮抽蓄-風(fēng)-光-火聯(lián)合系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益的日前優(yōu)化調(diào)度研究

    2022-06-21 09:53:16姬聯(lián)濤李旭東楊朝武牛翔宇楊威嘉
    水力發(fā)電 2022年1期
    關(guān)鍵詞:火電出力火電廠

    姜 楓,鮑 峰,姬聯(lián)濤,李旭東,楊朝武,牛翔宇,楊威嘉

    (1.松花江水力發(fā)電有限公司吉林白山發(fā)電廠,吉林 吉林 132013;2.中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司,江蘇 南京 210003;3.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430072;4.國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司,北京 100761)

    中國(guó)為實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo),必須繼續(xù)大力開(kāi)發(fā)以風(fēng)能和太陽(yáng)能為代表的間歇性可再生能源,進(jìn)而構(gòu)建出低碳、高效的新型現(xiàn)代能源體系[1]。由于風(fēng)電、光伏發(fā)電具有隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性問(wèn)題,以及電網(wǎng)輸送能力有限等問(wèn)題,其大規(guī)模迅猛發(fā)展將給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行和新能源消納帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。目前,火力發(fā)電在我國(guó)電力系統(tǒng)中仍占主要地位,若僅依靠電力系統(tǒng)中火電機(jī)組的靈活性對(duì)可再生能源進(jìn)行調(diào)節(jié),必將造成火電機(jī)組頻繁啟停或長(zhǎng)時(shí)間處于深度調(diào)峰狀態(tài),嚴(yán)重威脅電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性[2]。因此,為風(fēng)電、光伏發(fā)電配置儲(chǔ)能調(diào)節(jié)設(shè)施并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度十分重要。抽水蓄能是目前最具經(jīng)濟(jì)性的大規(guī)模儲(chǔ)能設(shè)施,既能實(shí)現(xiàn)電能存儲(chǔ),進(jìn)行能量轉(zhuǎn)換,又有助于提升新能源消納能力和電網(wǎng)靈活性[3- 4]。

    針對(duì)風(fēng)能、太陽(yáng)能等與儲(chǔ)能調(diào)節(jié)設(shè)施聯(lián)合運(yùn)行的多能互補(bǔ)問(wèn)題,前人已進(jìn)行了大量研究,并提出了眾多具有實(shí)踐意義的理論和解決方案。文獻(xiàn)[5]研究了抽蓄-風(fēng)-光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng),重點(diǎn)考慮了風(fēng)光出力的相關(guān)性,并建立了兩級(jí)優(yōu)化模型。仿真結(jié)果表明該優(yōu)化策略增強(qiáng)了新能源系統(tǒng)利用率,可以更好地追蹤給定目標(biāo)功率曲線。文獻(xiàn)[6]構(gòu)建了風(fēng)-光-水互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度模型,以系統(tǒng)剩余負(fù)荷方差最小為目標(biāo),運(yùn)用IPSO算法對(duì)福建某實(shí)際風(fēng)-光-水系統(tǒng)進(jìn)行日前調(diào)度。文獻(xiàn)[7]以雅礱江風(fēng)光水清潔能源基地為研究對(duì)象,利用梯級(jí)水電站調(diào)節(jié)風(fēng)、光電出力波動(dòng),并建立風(fēng)光水混合能源互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[8]以風(fēng)-抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行后的電費(fèi)收益最大化為目標(biāo),使用HGA算法對(duì)風(fēng)-抽水蓄能聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型求解,為風(fēng)-抽蓄聯(lián)合運(yùn)行提供一種調(diào)度策略。

    從各能源裝機(jī)結(jié)構(gòu)來(lái)看,火電仍然是我國(guó)最主要的電力能源,抽水蓄能是我國(guó)應(yīng)用最廣泛的大容量?jī)?chǔ)能技術(shù)[9]。文獻(xiàn)[2]建立風(fēng)-光-火-蓄-儲(chǔ)多能源互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度模型,以系統(tǒng)總運(yùn)行成本最小為優(yōu)化目標(biāo),求解分析了風(fēng)-光-火、風(fēng)-光-火-蓄-儲(chǔ)和高比例風(fēng)光-火-蓄-儲(chǔ)三種不同場(chǎng)景下的算例。文獻(xiàn)[10]構(gòu)建了風(fēng)-光-水-火-抽蓄聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型,以系統(tǒng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo),運(yùn)用Yalmip工具箱進(jìn)行模型驗(yàn)證,為多種可再生能源聯(lián)合調(diào)度提供一種分析方法。文獻(xiàn)[11]采用鈉硫電池作為電力系統(tǒng)調(diào)度的儲(chǔ)能系統(tǒng),以提高風(fēng)光消納能力和降低火電機(jī)組運(yùn)行成本為目標(biāo),建立了風(fēng)-光-火-儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)度模型,并利用改進(jìn)的PSO算法,通過(guò)算例驗(yàn)證了模型和算法的有效性。

    然而,上述文獻(xiàn)針對(duì)火電承擔(dān)基荷條件下可再生能源與抽水蓄能電站聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行研究較少,不完全適應(yīng)我國(guó)的能源實(shí)際現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。本文以碳中和、火電承擔(dān)基荷和可再生能源并網(wǎng)為研究背景,在考慮聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)火電污染治理成本、分時(shí)電價(jià)、能源出力限制約束、功率平衡約束的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了抽水蓄能-風(fēng)電-光伏-火電聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型,采用MATLAB Yalmip工具箱對(duì)不同場(chǎng)景下的聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前調(diào)度模型進(jìn)行仿真求解以驗(yàn)證模型有效性,并與PSO算法求解結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,為含有抽水蓄能的多能互補(bǔ)系統(tǒng)運(yùn)行提供一種日前調(diào)度策略。

    1 抽水蓄能-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型

    1.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文基于經(jīng)濟(jì)、環(huán)保的目標(biāo)建立抽水蓄能-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。在考慮分時(shí)電價(jià)機(jī)制、火力發(fā)電污染治理等成本的情況下,以聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益最大為目標(biāo)(假設(shè)抽水蓄能電站、風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站運(yùn)行成本為0,僅考慮電費(fèi)收益、抽水蓄能電站抽水成本、火電廠治污成本和火電廠運(yùn)行成本)。目標(biāo)函數(shù)為

    FMax=Fin-Fout-Ft-Fo

    (1)

    式中,F(xiàn)in為聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)電費(fèi)收益,元;Fout為聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)中抽蓄抽水成本,元;Ft為火電廠排放污染的治理成本,元;Fo為火電廠運(yùn)行成本,元。

    1.1.1 電費(fèi)收益

    聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)電費(fèi)收益與抽蓄、風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站、火電廠上網(wǎng)功率和電價(jià)有關(guān),電費(fèi)收益為

    (2)

    式中,Pwi為i時(shí)段風(fēng)電場(chǎng)輸送到電網(wǎng)的功率,MW;Ppvi為i時(shí)段光伏電場(chǎng)輸送到電網(wǎng)的功率,MW;Pti為i時(shí)段火電廠輸送到電網(wǎng)的功率,MW;Phi為i時(shí)段抽水蓄能電站水力發(fā)電功率,MW;Ci為i時(shí)段的分時(shí)電價(jià),元/(MW·h);Δt為時(shí)間間隔,h。

    分時(shí)電價(jià)是指按系統(tǒng)運(yùn)行狀況,將1天24小時(shí)劃分為若干個(gè)時(shí)段,每個(gè)時(shí)段收費(fèi)不同,主要是鼓勵(lì)用戶(hù)對(duì)用電時(shí)間進(jìn)行合理分配,最終目的是降低電網(wǎng)負(fù)荷[12]。綜合考慮電力市場(chǎng)機(jī)制和國(guó)內(nèi)外能源上網(wǎng)定價(jià)政策[8,13],本文采用分時(shí)電價(jià),如表1所示。

    表1 分時(shí)電價(jià)

    1.1.2 抽水蓄能電站抽水成本

    抽水蓄能電站抽水成本與抽水蓄能抽水功率和抽水電價(jià)有關(guān),即

    (3)

    式中,Ppi為i時(shí)段抽水蓄能電站水泵抽水功率,MW;Cpi為i時(shí)段的抽蓄抽水電價(jià),元/(MW·h)。

    目前,國(guó)家有關(guān)部門(mén)出臺(tái)一系列關(guān)于完善抽水蓄能價(jià)格形成機(jī)制的意見(jiàn)[14]。為便于計(jì)算分析,本文將抽水蓄能抽水電價(jià)簡(jiǎn)化為抽蓄發(fā)電電價(jià)的1/4,即

    Cpi=0.25Ci

    (4)

    1.1.3 火力發(fā)電污染治理成本

    傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)中,火電占比較大,其主要依靠燃煤進(jìn)行發(fā)電,在現(xiàn)有技術(shù)條件下,1 t煤約發(fā)出3 000 kW·h電能,但在大量燃煤的同時(shí)會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的大氣污染,進(jìn)而嚴(yán)重危害自然環(huán)境。為解決火電帶來(lái)的污染問(wèn)題,需要花費(fèi)大量資金進(jìn)行治理?;痣姀S燃燒1 t煤排放的主要污染物及其治理成本如表2所示。

    表2 火電廠燃燒1 t煤排放的主要污染物及其治理成本[15-17]

    火電廠污染物治理成本計(jì)算公式為

    (5)

    式中,m為火電廠污染物種類(lèi)。

    1.1.4 火電廠運(yùn)行成本

    火電廠運(yùn)行成本主要為火電機(jī)組煤耗成本,機(jī)組的煤耗成本與機(jī)組負(fù)荷呈二次曲線關(guān)系[10],公式為

    (6)

    式中,f為煤價(jià);a、b、c為煤耗系數(shù)。

    1.2 約束條件

    本文主要考慮聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)功率平衡約束和抽水蓄能、風(fēng)、光、火各發(fā)電機(jī)組運(yùn)行的相關(guān)約束。

    1.2.1 系統(tǒng)功率平衡約束

    由于電能不具有大量?jī)?chǔ)存的特性,故聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)總發(fā)電量應(yīng)等于總耗電量。不考慮系統(tǒng)網(wǎng)損,系統(tǒng)功率平衡方程為

    Pphi+Pwi+Ppvi+Pti=PLi

    (7)

    式中,Pphi為i時(shí)段抽水蓄能電站功率(當(dāng)Pphi>0時(shí),抽蓄處于放水發(fā)電工況,此時(shí)Pphi=Phi;當(dāng)Pphi<0時(shí),抽蓄處于抽水儲(chǔ)能工況,此時(shí)-Pphi=Ppi);PLi為i時(shí)段系統(tǒng)負(fù)荷,MW。

    1.2.2 抽水蓄能電站功率約束

    放水發(fā)電功率約束

    (8)

    (9)

    0≤Ei≤Emax

    (10)

    抽水儲(chǔ)能功率約束

    Pp,min≤Ppi≤Pp,max

    (11)

    工況限制約束,抽水蓄能有放水發(fā)電和抽水儲(chǔ)能兩種工況,兩種工況不同時(shí)發(fā)生,即

    Ppi×Phi=0

    (12)

    式中,Ph,max為抽水蓄能電站最大發(fā)電功率,MW;Pp,max為抽水蓄能電站最大抽水功率,MW;Ei為i時(shí)段的抽水蓄能電站上水庫(kù)儲(chǔ)能量,MW·h;ηp為抽水蓄能電站抽水儲(chǔ)能效率;ηh為抽水蓄能電站放水發(fā)電效率;t為各時(shí)段長(zhǎng),h。

    1.2.3 風(fēng)電出力限制約束

    風(fēng)電上網(wǎng)功率≤風(fēng)電場(chǎng)最大預(yù)測(cè)出力,即

    0≤Pwi≤Pw,max

    (13)

    式中,Pw,max為風(fēng)電場(chǎng)最大預(yù)測(cè)出力,MW。

    1.2.4 光伏出力限制約束

    光伏上網(wǎng)功率≤光伏電站最大預(yù)測(cè)出力,即

    0≤Ppvi≤Ppv,max

    (14)

    式中,Ppv,max為光伏電場(chǎng)最大預(yù)測(cè)出力,MW。

    1.2.5 火電機(jī)組約束

    出力限制約束

    Pt,min≤Pti≤Pt,max

    (15)

    爬坡速率約束

    -Vt,downΔt≤Pt,i+1-Pti≤Vt,upΔt

    (16)

    式中,Pt,min、Pt,max分別為火電機(jī)組出力上下限,MW;Δt為時(shí)間間隔;Vt,up、Vt,down分別為火電機(jī)組最大增、減出力速率,MW/h。

    2 聯(lián)合系統(tǒng)日前調(diào)度策略及求解方法

    2.1 日前調(diào)度策略

    抽蓄-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)原理如圖1所示,聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前調(diào)度策略為:

    圖1 抽蓄-風(fēng)-光-火聯(lián)合系統(tǒng)運(yùn)行原理

    (1)結(jié)合新能源功率預(yù)測(cè)結(jié)果、各場(chǎng)站出力約束條件和電網(wǎng)運(yùn)行邊界條件[18],以聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益最大為優(yōu)化目標(biāo),以聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)內(nèi)各能源場(chǎng)站上網(wǎng)有功功率為決策變量,通過(guò)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)內(nèi)部調(diào)整,使聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)盡可能滿(mǎn)足出力計(jì)劃。

    (2)在一定負(fù)荷條件下,當(dāng)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)中可再生能源預(yù)測(cè)出力與火電出力下限總和大于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)值時(shí),抽水蓄能電站啟動(dòng)水泵抽水儲(chǔ)能工況進(jìn)行儲(chǔ)能,將聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)多余電能儲(chǔ)存起來(lái);當(dāng)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)電力需求較大時(shí),抽水蓄能電站啟動(dòng)水輪機(jī)放水發(fā)電工況,將儲(chǔ)存的電能釋放出來(lái)以彌補(bǔ)電力缺口。

    (3)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)在滿(mǎn)足火電出力下限的情況下優(yōu)先調(diào)用可再生能源發(fā)電。當(dāng)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)中可再生能源預(yù)測(cè)出力與火電出力下限總和大于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)值,且抽水蓄能儲(chǔ)能能力達(dá)到極限時(shí),聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)開(kāi)始棄風(fēng)棄光。

    2.2 求解方法

    Yalmip工具箱是一種基于MATLAB平臺(tái)的優(yōu)化軟件工具箱,被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化問(wèn)題和控制理論問(wèn)題求解中[19-20]。本文采用Yalmip工具箱進(jìn)行建模求解,基于MATLAB 2020a語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)編程仿真。

    3 算例分析

    3.1 基本數(shù)據(jù)與參數(shù)

    本文針對(duì)抽水蓄能-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)進(jìn)行小時(shí)級(jí)日前優(yōu)化調(diào)度分析,以我國(guó)東北地區(qū)某抽水蓄能電站為仿真對(duì)象,該抽水蓄能電站裝有2臺(tái)單機(jī)150 MW水泵水輪發(fā)電機(jī)組,總裝機(jī)容量為300 MW。聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)配置總裝機(jī)容量為400 MW的風(fēng)電場(chǎng),總裝機(jī)容量為200 MW的光伏電站和總裝機(jī)容量為1 200 MW的火電廠。聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)中抽水蓄能電站抽水/發(fā)電效率分別為75%和93.75%、單臺(tái)抽蓄機(jī)組最大抽水儲(chǔ)能/放水發(fā)電功率均為150 MW、火電廠出力上下限分別為1 200 MW和700 MW、火電機(jī)組最大增/減出力速率均為300 MW/h。

    聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)選取春季、夏季2個(gè)典型日,系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)需求曲線、風(fēng)電光伏出力預(yù)測(cè)曲線分別如圖2、3所示,相應(yīng)數(shù)據(jù)取自文獻(xiàn)[10]。由圖2可知系統(tǒng)負(fù)荷在10∶00~22∶00為用電高峰時(shí)段,夏季負(fù)荷值普遍高于春季負(fù)荷值。由圖3可知風(fēng)電出力日內(nèi)變化較大,不同季節(jié)區(qū)別較大,具有反調(diào)峰性[21-22];由圖3可知光伏出力集中在白天,晝發(fā)夜停,不同季節(jié)區(qū)別較小,且與負(fù)荷變化方向相近,具有正調(diào)峰特性[23]。

    圖2 系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)需求曲線

    圖3 風(fēng)電、光伏出力預(yù)測(cè)曲線

    3.2 方案設(shè)置

    3.2.1 方案一

    為展示本文所提模型的功能并驗(yàn)證其有效性,本文基于4種日前調(diào)度場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析,探究不同場(chǎng)景下聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、排放CO2量和火電機(jī)組出力穩(wěn)定性。4種日前調(diào)度場(chǎng)景如下:場(chǎng)景1,春季典型日,風(fēng)、光、火聯(lián)合運(yùn)行,無(wú)抽蓄;場(chǎng)景2,春季典型日,抽蓄、風(fēng)、光、火聯(lián)合運(yùn)行,抽蓄參與運(yùn)行;場(chǎng)景3,夏季典型日,風(fēng)、光、火聯(lián)合運(yùn)行,無(wú)抽蓄;場(chǎng)景4,夏季典型日,

    抽蓄、風(fēng)、光、火聯(lián)合運(yùn)行,抽蓄參與運(yùn)行。

    此外,為綜合對(duì)比分析不同場(chǎng)景下聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行情況,本文引入衡量聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)排放CO2量、火電出力穩(wěn)定性的指標(biāo),具體如下:

    衡量聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)排放CO2量的指標(biāo)

    (17)

    式中,Aco2為火電廠燃燒1 t煤排放的CO2量(kg)。

    衡量聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)火電出力穩(wěn)定性的指標(biāo)

    (18)

    式中,n為總時(shí)長(zhǎng),即24 h;Pr取火電廠出力下限,即700 MW。

    3.2.2 方案二

    為研究聯(lián)合系統(tǒng)中抽水蓄能電站的調(diào)節(jié)能力和應(yīng)對(duì)我國(guó)高比例可再生能源并網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì),本文以方案一中場(chǎng)景2為基礎(chǔ),通過(guò)設(shè)置不同容量配比/可再生能源滲透率的風(fēng)光組合,分析不同容量配比/可再生能源滲透率對(duì)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益、CO2排放量、火電機(jī)組出力穩(wěn)定性的影響,探究系統(tǒng)中抽水蓄能電站應(yīng)對(duì)高比例可再生能源并網(wǎng)的能力和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效益與不同容量配比/可再生能源滲透率的關(guān)系。

    根據(jù)可再生能源滲透比例,未來(lái)可再生能源發(fā)展可分為中比例(10%~30%)、高比例(30%~50%)和極高比例(50%~100%)可再生能源系統(tǒng)[24]。假設(shè)系統(tǒng)中負(fù)荷、火電和抽蓄裝機(jī)容量不變,風(fēng)電:光伏裝機(jī)容量維持2∶1比例,通過(guò)改變可再生能源容量構(gòu)造不同場(chǎng)景如表3所示。

    表3 不同容量配比場(chǎng)景

    3.2.3 方案三

    為比較Yalmip工具箱與常用智能算法求解聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型效果,本文以配置抽水蓄能電站為例,運(yùn)用PSO算法和Yalmip工具箱求解春、夏兩種典型日時(shí)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。

    3.3 結(jié)果分析

    3.3.1 方案一結(jié)果分析

    聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)4種場(chǎng)景下日前優(yōu)化調(diào)度輸出功率如圖4所示。其中圖4a和圖4c為系統(tǒng)中無(wú)抽水蓄能電站時(shí),風(fēng)電、光伏和火電的日前調(diào)度結(jié)果;圖4b和圖4d為系統(tǒng)中有抽水蓄能電站時(shí),抽水蓄能、風(fēng)電、光伏和火電的日前調(diào)度結(jié)果。通過(guò)求解聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型得到4種場(chǎng)景下聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、排放CO2量和火電出力穩(wěn)定性如表4所示。

    表4 聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

    綜合分析圖4和表4,對(duì)比場(chǎng)景1、2、3、4可知,夏季典型日火電出力大于春季典型日,4種場(chǎng)景下聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)總出力均可滿(mǎn)足日前出力計(jì)劃;由于可再生能源春季、夏季出力波動(dòng)較大,在無(wú)抽水蓄能時(shí)對(duì)火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力要求較高,此時(shí)火電機(jī)組出力較大、穩(wěn)定性較差,系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性較差,排放CO2量較多;對(duì)比場(chǎng)景1、2可知,聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)加入抽水蓄能后,系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)收益提高17.64萬(wàn)元、減排CO245.18×104kg,火電機(jī)組出力穩(wěn)定性提高4.02%;對(duì)比場(chǎng)景3、4可知,聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)加入抽水蓄能后,系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)收益提高10.14萬(wàn)元、減排CO244.10×104kg,火電機(jī)組出力穩(wěn)定性提高3.99%。算例運(yùn)算結(jié)果表明,抽水蓄能的加入可有效提高系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性,降低火電機(jī)組出力,減少CO2排放,穩(wěn)定火電機(jī)組出力,緩解由于可再生能源出力波動(dòng)造成的火電機(jī)組頻繁啟停、爬坡幅度和爬坡工況頻繁轉(zhuǎn)換的現(xiàn)象。

    圖4 聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度輸出功率

    3.3.2 方案二結(jié)果分析

    本文以方案一中場(chǎng)景2為基礎(chǔ),即此時(shí)可再生能源滲透比例為29%、運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益為2 015.23萬(wàn)元、排放CO2量為1 049.45×104kg、火電出力穩(wěn)定性為15.48%。隨著可再生能源滲透比例提高,8種場(chǎng)景較初始場(chǎng)景(方案一中場(chǎng)景2)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性增量分別為9.04、14.27、17.45、20.30、21.55、22.66、22.71、22.71萬(wàn)元;減排CO2量增量分別為49.71×104、78.51×104、99.21×104、111.78×104、118.78×104、124.82×104、125.06×104、125.06×104kg;火電出力穩(wěn)定性增量分別為1.70%、6.01%、12.29%、14.04%、14.92%、15.48%、15.48%、15.48%,具體如表5所示。據(jù)此分析可知,隨著可再生能源滲透比例提高,聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、排放CO2量和火電出力穩(wěn)定性值并非呈線性變化,該300 MW抽水蓄能電站在一定滲透率范圍內(nèi)具有較優(yōu)的調(diào)節(jié)能力。算例運(yùn)算結(jié)果表明,在高比例可再生能源并網(wǎng)時(shí),隨著可再生能源滲透比例增大,聯(lián)合系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益在明顯增加后趨于穩(wěn)定、排放CO2量逐漸減少至穩(wěn)定、火電出力穩(wěn)定性先增強(qiáng)后趨于穩(wěn)定,即可再生能源滲透比例升高至48%時(shí),聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益等約達(dá)到極值,此時(shí)抽蓄占比11%。

    表5 不同容量配比時(shí)聯(lián)合系統(tǒng)各指標(biāo)變化量

    3.3.3 方案三結(jié)果分析

    運(yùn)用PSO算法求解得到聯(lián)合系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)收益、排放CO2量和火電出力穩(wěn)定性,如表6所示。由表6

    表6 不同方法求解結(jié)果比較

    可知,Yalmip工具箱求解得到的系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)收益較大,排放CO2量較少,火電出力穩(wěn)定性較好,即Yalmip工具箱在求解本文所提出的聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型時(shí)效果較好。

    4 結(jié) 論

    本文首先構(gòu)建了一種抽水蓄能-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型,并設(shè)立了4種工作場(chǎng)景和衡量指標(biāo);然后針對(duì)我國(guó)東北某抽水蓄能電站及其應(yīng)用環(huán)境,運(yùn)用Yalmip工具箱,以聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益最大為目標(biāo)對(duì)3種方案進(jìn)行仿真求解;最后比較分析了不同方案時(shí)聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行情況。主要結(jié)論如下:

    (1)加入抽水蓄能電站可降低對(duì)火電機(jī)組出力的需求,減少CO2排放量和污染物治理成本,降低電網(wǎng)對(duì)火電機(jī)組靈活性的要求,提高聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和火電機(jī)組出力穩(wěn)定性。

    (2)針對(duì)我國(guó)未來(lái)高比例可再生能源并網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì),研究了聯(lián)合系統(tǒng)中抽蓄在風(fēng)電、光伏不同滲透比例時(shí)的調(diào)節(jié)能力。算例仿真結(jié)果表明,不同容量配比下的各場(chǎng)景運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性有所差異,聯(lián)合系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益與容量配比/可再生能源滲透率呈非線性相關(guān)關(guān)系,在高比例可再生能源并網(wǎng)背景下,可再生能源滲透比例升高至48%時(shí),聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益等約達(dá)到極值,該抽水蓄能電站可在一定可再生能源滲透率范圍內(nèi)發(fā)揮較優(yōu)的調(diào)節(jié)作用,未來(lái)該聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)可適當(dāng)提高風(fēng)、光滲透率。

    (3)本文從經(jīng)濟(jì)性角度出發(fā)建立了抽水蓄能-風(fēng)-光-火聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型,初步研究了聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的小時(shí)級(jí)日前優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,為未來(lái)高比例可再生能源并網(wǎng)場(chǎng)景下電力系統(tǒng)多能源互補(bǔ)運(yùn)行提供了支撐。

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