計及風(fēng)電不確定信息間隙的火電-儲能-需求響應(yīng)多源低碳調(diào)峰交易優(yōu)化模型

李鵬，余曉鵬，周青青，譚忠富，鞠立偉，喬慧婷

(1.國網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院，鄭州市 450000；2.華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京市 100026；3.南方電網(wǎng)能源發(fā)展研究院有限責(zé)任公司技術(shù)經(jīng)濟中心，廣州市 510530)

0 引 言

近年來，以風(fēng)電為代表的間歇性電源接入電網(wǎng)規(guī)模不斷提高，拉大負(fù)荷峰谷差，系統(tǒng)調(diào)峰壓力越來越大[1]，對調(diào)峰資源提出更高需求。若僅依靠火電深度調(diào)峰，將面臨極高系統(tǒng)運行成本。實際上，火電深度調(diào)峰在促進風(fēng)電并網(wǎng)的同時，也會降低系統(tǒng)碳排放量。伴隨著“雙碳”目標(biāo)及全國碳交易市場啟動[2]，火電調(diào)峰產(chǎn)生的碳減排量將帶來經(jīng)濟收益，從而補償火電深度調(diào)峰成本。由此，如何平衡火電調(diào)峰經(jīng)濟性與性能，及如何挖掘和優(yōu)化利用新調(diào)峰資源，具有重要的理論價值和實踐意義。

就火電機組而言，在進行深度調(diào)峰時，會因為降低發(fā)電出力而減少碳排放量，但也因發(fā)電工況處于低功率狀態(tài)，單位發(fā)電煤耗增加導(dǎo)致的碳排放量也將增加[3]。若火電機組調(diào)峰的凈碳排放量為正，且在碳交易市場售出，將有利于提升火電機組深度調(diào)峰經(jīng)濟性[4]。文獻[5]提出碳排放權(quán)交易能提升系統(tǒng)消納清潔能源的積極性。文獻[6]證明碳交易的引入能夠提升火電調(diào)峰經(jīng)濟性。進一步，文獻[7]通過建立電-碳協(xié)同調(diào)度優(yōu)化模型，發(fā)現(xiàn)較高碳價將有利于風(fēng)電的大規(guī)模利用。上述文獻分析了碳排放權(quán)交易對清潔能源利用的積極作用，但未考慮如何將碳排放權(quán)交易與調(diào)峰交易融合，提升火電調(diào)峰成本，這是本文考慮的一個關(guān)鍵問題。

除火電機組深度調(diào)峰外，儲能和需求響應(yīng)(demand response，DR)正成為電力系統(tǒng)調(diào)峰資源。文獻[7]分析了儲能在風(fēng)電調(diào)峰中的作用。文獻[8]建立了可常規(guī)調(diào)峰機組、電網(wǎng)彈性優(yōu)化、負(fù)荷分級響應(yīng)及儲能系統(tǒng)調(diào)峰模型。文獻[9]評估了儲能系統(tǒng)調(diào)峰的經(jīng)濟效益和調(diào)峰效果。進而文獻[10]提出了一種兼顧技術(shù)性和經(jīng)濟性的儲能系統(tǒng)調(diào)峰方法。文獻[11]針對風(fēng)電最大接納和經(jīng)濟接納模式，對儲能系統(tǒng)容量進行了優(yōu)化。進一步，DR是提升負(fù)荷側(cè)靈活性的主要手段，具有響應(yīng)快、靈活性強的優(yōu)點[12]。文獻[13]針對多類型負(fù)荷的異構(gòu)特性，建立了日前-日內(nèi)的調(diào)峰優(yōu)化模型。文獻[14]建立了便于調(diào)峰調(diào)度的空調(diào)負(fù)荷虛擬機組。綜上，較多文獻討論了儲能和DR輔助系統(tǒng)調(diào)峰的優(yōu)化策略。但火電、儲能和DR三者如何協(xié)同參與調(diào)峰未被考慮。

對含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)來說，其輸出功率不確定性是調(diào)峰交易決策的重要問題。一般來說，不確定性分析方法主要包括2個路徑，即模擬不確定性變量概率分布[15]和建立不確定性度量方法[16]，如文獻[17]應(yīng)用拉丁超立方抽樣法對風(fēng)電和光伏發(fā)電的概率密度進行模擬，文獻[18]利用條件風(fēng)險價值(conditional value at risk，CVaR)方法對負(fù)荷不確定性進行建模。實際上，不確定性分析主要是決策變量實際狀態(tài)與預(yù)測值發(fā)生偏差，也稱為信息間隙，如何刻畫這種信息間隙是不確定性分析的重要問題。由此，本文引入信息間隙決策理論(information gap decision theory，IGDT)[19]構(gòu)造考慮不確定性的多源調(diào)峰交易優(yōu)化模型。

如認(rèn)為善意取得的物權(quán)是從無權(quán)處分人處繼受取得，那么就侵犯與誤解了“任何人不得轉(zhuǎn)讓大于自己權(quán)利的權(quán)利”的法律公理。誠如日本民法典起草者富井政章先生所言：“承繼人不得取得前主所未有之權(quán)利”，[10]使其物權(quán)變動的邏輯存在不可調(diào)和的缺陷。故超過自己權(quán)利的處分是無法依據(jù)其意思表示而變動物權(quán)的，突破該原則的物權(quán)變動只能是依據(jù)法律的直接規(guī)定，即后手不是依據(jù)任何前手而取得權(quán)利。此外，雖善意取得制度在外部形態(tài)上表現(xiàn)為對該公理的突破，但更多的考量在于保護交易安全。因此，受讓人無法從無權(quán)處分人處取得所有權(quán)。

綜上，本文考慮火電、儲能及需求響應(yīng)多源聯(lián)合調(diào)峰路徑，構(gòu)造計及風(fēng)電不確定性的多源低碳調(diào)峰交易優(yōu)化模型。首先，從多源調(diào)峰的碳排放和成本2個方面，構(gòu)建多源調(diào)峰碳排放成本測算方法；然后，以聯(lián)合調(diào)峰成本最小為目標(biāo)，構(gòu)造常規(guī)火電、儲能及需求響應(yīng)多源調(diào)峰交易模型。之后，利用IGDT方法刻畫風(fēng)電不確定性，構(gòu)造考慮不確定性的多源低碳調(diào)峰交易優(yōu)化模型。最后，選取中國西北某局域電網(wǎng)作為仿真系統(tǒng)，驗證所提模型的有效性和適用性。

1 多源調(diào)峰碳排放和交易成本測算

1.1 多源調(diào)峰碳排放

當(dāng)火電、儲能與DR聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰服務(wù)時，考慮調(diào)峰成本、碳交易成本、棄風(fēng)機會成本和失負(fù)荷懲罰成本，以聯(lián)合調(diào)峰綜合成本最小為目標(biāo)函數(shù)，具體為：

對于鋼筋拉斷的試件，鋼筋與灌漿料接觸面接觸良好，無粘結(jié)滑移，因此模型的鋼筋與灌漿料之間均采用“tie”連接。采用位移控制對有限元整體模型進行單向拉伸加載。為方便提取拉力值，在鋼筋端部的加載位置進行了剛性處理，把鋼筋上的均布力變成集中荷載，鋼筋另一端對6個自由度全約束。采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分技術(shù)，網(wǎng)格模型如圖2所示。

通過對2組患者實施不同的治療措施，2組患者病情均出現(xiàn)不同程度的好轉(zhuǎn)，但是觀察組患者治療有效率97.1%顯著高于對照組患者62.9%，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05）。 見表 1。

圖1 多源聯(lián)合調(diào)峰模式Fig.1 Multi-source joint peak-shaving mode

根據(jù)圖1，多源聯(lián)合調(diào)峰主要存在碳減排和碳增排兩方面效應(yīng)。其中，碳減排主要源于火電機組減少發(fā)電出力、儲能充電和DR提供下調(diào)峰出力，接受更多風(fēng)電或部分火電出力，降低系統(tǒng)碳排放量。由于火電機組發(fā)電煤耗曲線為一元二次函數(shù)，當(dāng)火電出力在額定工況時，單位發(fā)電煤耗最低，而當(dāng)火電出力低于額定工況時，單位發(fā)電煤耗要增加。因此，碳增排主要是源于火電機組發(fā)電出力低于額定工況時，單位發(fā)電煤耗和啟停煤耗將增加，導(dǎo)致等量發(fā)電出力的碳排放總量增加[18]。這是由于儲能和DR替代了原有火電機組進行上調(diào)峰，盡管系統(tǒng)總的碳排放量會增加，但從個體角度來說，火電機組等量發(fā)電的碳排放增量是由于儲能和DR引起的，故本文設(shè)定這部分碳排放需由儲能和DR承擔(dān)。

1)凈負(fù)荷功率變化的劇烈程度。凈負(fù)荷功率變化越大，則可能造成的不利影響越大。

墨鏡男回來時，手上多了一個易拉罐，是給范堅強作煙缸用的。這還是在讀美院的時候養(yǎng)成的習(xí)慣。范堅強有時畫畫沒感覺，便摸出一支煙來抽，畫室里沒有煙缸，他便把煙灰抖在作為寫生靜物的陶罐或者易拉罐里?，F(xiàn)在他還保持了這種習(xí)慣。

(1)

式中：ECO2(gcoal)表示火電機組CO2排放量；gcoal表示火電機組發(fā)電出力；a、b、c表示火電機組的碳排放系數(shù)。

若考慮碳排放權(quán)交易，當(dāng)DR提供上調(diào)峰服務(wù)時，會降低火電出力，導(dǎo)致火電出力單位碳排放量提高；當(dāng)DR提供下調(diào)峰服務(wù)時，會增加火電發(fā)電出力，降低火電單位發(fā)電碳排放。此時，DR調(diào)峰成本為：

(2)

(3)

2012年Suk等[20]提出與臨床緊密貼合的，適用于螺釘系統(tǒng)矯形手術(shù)時代的分型，Suk分型。首先根據(jù)Cobb角、端椎、中立椎及頂椎的旋轉(zhuǎn)度分為4型，然后根據(jù)端椎、中立椎的具體位置分為2個亞型，確定了每型手術(shù)融合的水平和方法。但目前尚未見應(yīng)用該分型以及融合策略對特發(fā)性脊柱側(cè)凸進行矯正的臨床前瞻性研究和術(shù)后隨訪評估的文獻報道。

1.2 多源低碳調(diào)峰成本

1.2.1 火電機組

火電機組調(diào)峰分為常規(guī)調(diào)峰、深度調(diào)峰和投油調(diào)峰3個階段。隨著調(diào)峰程度的加深，火電調(diào)峰成本也逐步增加[20]。設(shè)定火電機組參與調(diào)峰產(chǎn)生的碳減排量，都能在碳排放權(quán)交易市場售出，則火電低碳調(diào)峰成本將包括調(diào)峰成本和碳交易收益兩部分，具體為：

(4)

(5)

情景1：常規(guī)調(diào)峰情景，不考慮碳排放權(quán)交易和不確定性，當(dāng)儲能和需求響應(yīng)獨立參與風(fēng)電調(diào)峰時，設(shè)定合理棄風(fēng)率為3.5%，聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰時，設(shè)定合理棄風(fēng)率為3.0%。

Cev(gcoal)=Wf(gcoal)δSΔη+
WpolluteQcost+Spunish(gcoal,Qcost)

(6)

式中：W表示硫化物排放費用；f(gcocal)表示火電機組發(fā)電煤耗量；δS表示燃煤全硫分含量；Δη表示脫硫效率變化值；Wpollute表示單位燃油產(chǎn)生的污染氣體排放費用；Qcost表示火電投油穩(wěn)定燃燒時的耗油量；Spunish(·)表示污染物排放量高于標(biāo)準(zhǔn)時的懲罰函數(shù)。

1.2.2 風(fēng)電

對于風(fēng)電場來說，其大規(guī)模并網(wǎng)依賴火電提供調(diào)峰服務(wù)，導(dǎo)致火電單位發(fā)電碳排放量增加，考慮風(fēng)電、儲能和DR共同承擔(dān)火電碳排放增量，則風(fēng)電低碳調(diào)峰成本為：

(7)

1.2.3 儲能系統(tǒng)

參照文獻[20]，ESS調(diào)峰成本包括初始投資分?jǐn)偝杀竞瓦\維成本，而運維成本包括固定成本和可變成本，具體計算為：

(8)

（1）風(fēng)機耗電率偏高。由于循環(huán)流化床鍋爐自身的特點，入爐煤粒徑較粗，所需一次風(fēng)、二次風(fēng)壓頭較高，造成鍋爐風(fēng)機耗電率偏高，最高達(dá)5%左右，占廠用電率的40%～50%。

若考慮碳排放權(quán)交易，當(dāng)儲能釋能放電時，相當(dāng)于替代火電進行調(diào)峰，壓低火電出力，導(dǎo)致火電單位發(fā)電碳排放增加；當(dāng)儲能充電蓄能時，可能會利用部分火電，提升火電發(fā)電出力，降低火電單位發(fā)電碳排放。因此，儲能調(diào)峰成本應(yīng)考慮碳排放權(quán)交易成本：

(9)

(10)

1.2.4 用戶DR

方案規(guī)定在0～600m井段用PTB-64鉆具鉆進，用PTB—480鉆進。如果說利用PTB—64鉆進沒有大的問題、直徑508mm管柱下放和注漿跟設(shè)計沒有誤差的話；而采用PTB—480鉆進時，則發(fā)現(xiàn)頂角在600m深處增大 1°15'， 在 880m 處達(dá) 4°15’， 即每 100m 為 1°30’；這需要在鉆井鉆進工藝方面做大的改變，采取了停止使用 PTB消除下降梯度不大于每 100m為 1°30’2總曲度的方案。這一任務(wù)通過鉆進直徑295mm先導(dǎo)孔完成。成套工具中采用了偏心距17mm的偏心接頭，接頭位于鉆頭上方。而后，井眼直徑擴至480mm。

用戶靈活性負(fù)荷能根據(jù)電力供需情況選擇增加或減少用電，為風(fēng)電提供調(diào)峰服務(wù)。需求響應(yīng)方式包括價格型需求響應(yīng)(price-base demand response，PBDR)和激勵型需求響應(yīng)(incentive-based demand response，IBDR)。參照文獻[16]，計算用戶靈活性負(fù)荷參與DR的調(diào)峰補償成本。

(11)

火電機組碳減排和碳增排的計算公式為：

(12)

2 火電-儲能-需求響應(yīng)多源調(diào)峰交易模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文提出的多源聯(lián)合調(diào)峰模式主要包括火電、儲能、用戶需求響應(yīng)3個主體。圖1為多源聯(lián)合調(diào)峰模式。

試驗現(xiàn)象和結(jié)果表明：對于鉛礦石標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，兩種前處理方法均能將其消解完全，溶液澄清透明，且認(rèn)定值和測得值吻合較好。對于鉛礦石實際樣品而言，密閉酸溶法均能將樣品消解完全，溶液澄清透明，各元素回收率在80%～115%之間；敞開酸溶法能將樣品1消解完全，溶液澄清透明，各元素回收率在80%～120%之間；敞開酸溶法對樣品2的消解效果不好，溶液中仍有黑渣殘留(可能是石墨類、炭類溶質(zhì)或一些重金屬元素氧化物)，且Ge、In兩種元素回收率異常偏低，這可能是由于在溶樣過程中Ge揮發(fā)或者黑渣吸附In所致。因此，實驗選擇密閉酸溶法消解樣品。

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

2.2 約束條件

1)調(diào)峰供需平衡約束。

(19)

2)火電機組運行約束。

圖2 火電機組調(diào)峰示意圖Fig.2 Schematic diagram of peak-shaving strategy of thermal power units

3)儲能系統(tǒng)運行約束。

情景4：綜合調(diào)峰情景，綜合考慮碳排放權(quán)交易和不確定性，設(shè)定預(yù)測目標(biāo)偏差系數(shù)σc的初始值為0.2，并對最惡劣情景進行分析。

(20)

(21)

(22)

(23)

式中：SOC,T、SOC,0分別表示ESS的蓄電池在調(diào)度周期末和調(diào)度周期初的荷電狀態(tài)。

4)DR出力約束。

當(dāng)DR參與風(fēng)電調(diào)峰時，DR出力包括PBDR和IBDR兩部分。

(24)

(25)

5)旋轉(zhuǎn)備用約束。

(26)

(27)

3 考慮不確定性的多源低碳調(diào)峰交易優(yōu)化模型

3.1 IGDT理論方法

自20世紀(jì)80年代開始，Yakov Ben-Haim等人提出并不斷完善了信息間隙決策理論[19]。IGDT方法不依賴不確定性變量的概率分布函數(shù)或隸屬度函數(shù)，主要關(guān)注的是不確定性變量的信息差距。信息差距主要是指已獲取信息和未知信息間的差距，即不確定性變量的預(yù)測值和實際值間的差距。這種差距會帶來兩方面影響：當(dāng)實際值向不好的方向偏移時，會帶來更加嚴(yán)重的后果；當(dāng)實際值向好的方向偏移時，則可能帶來計劃外收益。IGDT基本模型主要包括3個部分，即系統(tǒng)模型、不確定性模型和最低需求模型，具體見文獻[19]。

3.2 不確定性調(diào)峰交易模型

針對風(fēng)電輸出功率的不確定性，本節(jié)利用IGDT方法對其進行處理，在第2節(jié)提出的確定性聯(lián)合調(diào)峰交易模型基礎(chǔ)上，導(dǎo)出基于IGDT的聯(lián)合調(diào)峰模型，具體如下：

1)風(fēng)電功率不確定性模型。

軍事英語的教學(xué)活動是一種創(chuàng)造性的建構(gòu)活動，幫助學(xué)生習(xí)得語塊就意味著向創(chuàng)造性的語言輸出過渡。作為具有成熟分析能力的學(xué)習(xí)者，在這種創(chuàng)新性教學(xué)模式的引導(dǎo)下，通過對語塊不斷認(rèn)知、總結(jié)和使用，學(xué)生一定能獲得軍事英語詞匯生成規(guī)則并能創(chuàng)造性地產(chǎn)出和使用。

采用信息差距模型表達(dá)風(fēng)電不確定性為：

(28)

式中：α為相對預(yù)測偏差。

2)風(fēng)電調(diào)峰魯棒決策模型。

采用確定性調(diào)峰模型，根據(jù)風(fēng)電輸出功率的預(yù)測值可得到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值C0及決策者的預(yù)期目標(biāo)值Cc：

Cc=(1+σc)C0

(29)

式中：σc為預(yù)測目標(biāo)偏差系數(shù)，用于保證決策方案的魯棒性，預(yù)期成本目標(biāo)值Cc高于C0，因此，σc取大于0的值。此時，對應(yīng)的調(diào)峰成本應(yīng)該不高于決策者預(yù)期目標(biāo)值Cc，具體為：

(30)

在滿足調(diào)峰交易決策成本不高于預(yù)期目標(biāo)Cc的情況下，求解最大不確定性程度α，μ為0，v為不確定參數(shù)，具體如下：

歸化翻譯可以讓大家通過譯文很容易的明白陜西美食文化的中文含義，利用歸化翻譯介紹美食的制作和來源以及背景故事，更容易讓游客接近和融入，減少譯文中有些不為人知的異域風(fēng)情?，F(xiàn)在很多陜西美食的譯名都采用歸化翻譯的方法，比如通過食材進行翻譯的菜名：“蕎面饸饹”翻譯成“Cold buckwheat noodles”，“漢陰炸米餃”翻譯成“Hanyin Fried Rice Dumpling”，有些以烹飪的方法來命名，比如“灌湯包子”翻譯成“Dumpling Stuffed with Hot Gravy”，“石子饃”翻譯成“Crispy pastry Baked on Hot Cobbles”等。

(31)

3.3 最惡劣場景的建立

當(dāng)風(fēng)電輸出功率低于預(yù)測值，且負(fù)荷攀升時，將導(dǎo)致系統(tǒng)凈負(fù)荷大幅增加，對電力系統(tǒng)安全運行造成不利影響，這種不利影響的程度主要受到下列幾個因素的影響：

進一步，參照文獻[16]，火電機組碳排放量一般通過歷史數(shù)據(jù)回歸確立的一元二次函數(shù)描述，具體計算為：

若安享于小雪節(jié)氣，就不要急著把那些大雪紛飛、銀裝素裹的詩歌翻出來，真的還不到時候。這個時節(jié)，往往是天空陰沉，飄落些許冷雨絲。天色漸暗，不經(jīng)意間，雨絲變成了雨夾雪，雨夾雪變成了“鹽籽兒”。你也許很期待明天早晨起來，地面是一片白茫茫，但更多時候，小雪在半夜就悄無聲息地停了下來，第二天，太陽照常升起，河湖的水，很清很冷，似凍未凍。這或許便是“小雪”節(jié)氣的精妙所在了。

2)電力系統(tǒng)對凈負(fù)荷功率變化的耐受能力，主要受到2個因素的影響：

(1)常規(guī)機組提供的備用輔助服務(wù)平衡凈負(fù)荷功率波動的能力。常規(guī)機組若能夠提供足夠容量、快速增出力的備用來平衡凈負(fù)荷的波動，則不利影響較小。

(2)總負(fù)荷容量?？傌?fù)荷容量越大，同樣程度的凈負(fù)荷波動對系統(tǒng)的影響越小。

基于上述分析，本文定義t時刻的凈負(fù)荷波動指標(biāo)ft，具體如下：

(32)

(33)

根據(jù)式(32)和(33)可得到負(fù)荷波動特性，從中篩選負(fù)荷波動程度最大情景，即作為風(fēng)電功率波動最惡劣情景Sworst：

(34)

式中：T表示風(fēng)電調(diào)峰交易決策方案的全部時段。

通過求解式(34)，即可得到造成不利影響最大的最惡劣情景。進一步，構(gòu)建對應(yīng)最惡劣情景Sworst的風(fēng)電調(diào)峰交易決策模型目標(biāo)函數(shù)。

gDR,v)≤Cc}

(35)

根據(jù)式(35)確立最惡劣情景下系統(tǒng)調(diào)峰交易決策目標(biāo)，該情景求取的風(fēng)電調(diào)峰交易決策方案為最保守交易方案。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

2.2.11 手術(shù)記錄 手術(shù)記錄應(yīng)在術(shù)后及時完成，重點描述腫瘤外觀、大小、部位，以及電切程度和完整性等。

表1 火電機組運行參數(shù)Table 1 Operational parameters of thermal power units

該局域電網(wǎng)中5個類型火電上網(wǎng)電價分別為374.9、370.0、355.0、345.0、330.0元/(MW·h)，風(fēng)電上網(wǎng)電價為520元/(MW·h)。儲能充電價格為410元/(MW·h)，放電價格為745元/(MW·h)。其中，日最大和最小負(fù)荷分別為6 000、5 085 MW，峰谷比為1.18，負(fù)荷、風(fēng)電的上旋轉(zhuǎn)備用系數(shù)為8%，風(fēng)電下旋轉(zhuǎn)備用系數(shù)為5%。圖3為典型負(fù)荷日負(fù)荷需求和風(fēng)電可用出力。

圖3 典型負(fù)荷日負(fù)荷需求和風(fēng)電可用出力Fig.3 Typical daily load demand and available output of wind power

考慮DR參與風(fēng)電調(diào)峰交易服務(wù)，參照文獻[13]選取電力價格彈性矩陣，并劃分負(fù)荷需求峰、平、谷時段，DR前價格為500元/(MW·h)，設(shè)定PBDR和IBDR提供的出力均不超過原始負(fù)荷的10%。PBDR后峰、平、谷時段價格分別為400、500、600元/(MW·h)，IBDR提供上下調(diào)峰價格分別為300、750元/MW。進一步，設(shè)定4種仿真情景：

因此，在臨床膿毒癥救治過程中，需要高度重視患者血小板的功能變化，積極采取有效的干預(yù)措施，從而提升膿毒癥患者的治愈率。2012版嚴(yán)重膿毒癥/膿毒性休克治療指南指出，輸注血小板的指導(dǎo)原則來源于專家共識意見和化療引起的血小板減少癥的經(jīng)驗[3]。陳樸等[15]的研究結(jié)果顯示重組人血小板生成素治療能夠有效促進膿毒癥患者血小板計數(shù)恢復(fù)，減少患者輸注濃縮血小板等血制品的數(shù)量，降低患者的病死率。

情景2：低碳調(diào)峰情景，考慮碳排放權(quán)交易下風(fēng)電調(diào)峰交易，設(shè)定合理棄風(fēng)率為3.5%。

情景3：隨機調(diào)峰情景，考慮不確定性，設(shè)定預(yù)測目標(biāo)偏差系數(shù)σc的初始值為0.1。

為保障ESS的持續(xù)安全穩(wěn)定運行，本文引入蓄電池荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)描述蓄電池剩余容量，具體為：

4.2 結(jié)果分析

4.2.1 算例結(jié)果

為對比分析DR和儲能對風(fēng)電發(fā)電并網(wǎng)的作用，對情景1設(shè)定4種子情景：

情景1-1：僅火電參與風(fēng)電調(diào)峰；

情景1-2：火電和DR聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰；

情景1-3：火電和儲能聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰；

情景1-4：火電、DR和儲能聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰。

表2為情景1中風(fēng)電調(diào)峰交易優(yōu)化方案。

根據(jù)表2，相比儲能和DR參與調(diào)峰前，僅ESS參與調(diào)峰(情景1-3)時，主要調(diào)峰源為250、150 MW機組，僅DR參與調(diào)峰(情景1-2)時，DR替代150 MW機組承擔(dān)峰時段調(diào)峰需求，主要調(diào)峰源為250 MW機組，150 MW機組僅提供較少調(diào)峰服務(wù)。當(dāng)儲能和DR聯(lián)合參與調(diào)峰(情景1-4)時，250 MW機組、DR和儲能已能滿足風(fēng)電調(diào)峰服務(wù)，故150 MW機組未被調(diào)用。圖4為不同目標(biāo)偏差σc對應(yīng)的風(fēng)電不確定性程度和調(diào)峰成本。

根據(jù)圖4，隨著預(yù)期目標(biāo)偏差系數(shù)的增大，風(fēng)電調(diào)峰成本也相應(yīng)最大，即允許的風(fēng)電輸出功率的不確定性程度也相應(yīng)增大?？舍槍Σ煌念A(yù)期調(diào)峰交易成本，計算出所能容忍的風(fēng)電輸出功率的預(yù)測誤差。例如，當(dāng)預(yù)期成本偏差系數(shù)為0.2時，即預(yù)期風(fēng)電調(diào)峰為2 251.762萬元時，對應(yīng)的風(fēng)險不確定性程度為0.156，表示當(dāng)風(fēng)電輸出功率在預(yù)測值的[0.156,0.844]范圍內(nèi)波動時，采用本文所提方法得到調(diào)峰交易決策方案，能保證調(diào)度決策方案的成本小于2 251.762萬元，即符合決策者的心理預(yù)期。火電、儲能和DR多源聯(lián)合調(diào)峰交易結(jié)果如圖5所示。

圖4 不同預(yù)測目標(biāo)偏差下風(fēng)電不確定性程度和調(diào)峰交易成本Fig.4 Uncertainty degree of wind power and transaction cost of peak-shaving under different forecast target deviations

表2 情景1中風(fēng)電調(diào)峰交易優(yōu)化方案Table 2 Optimization scheme of wind power peak-shaving transaction in scenario 1

圖5 火電、儲能和DR聯(lián)合參與風(fēng)電調(diào)峰交易結(jié)果Fig.5 The results of the joint participation of thermal power,energy storage and DR in wind power peak-shaving transactions

根據(jù)圖5，當(dāng)同時考慮碳排放權(quán)交易和風(fēng)電不確定性時，600 MW和350 MW機組始終處于滿發(fā)狀態(tài)，用于滿足負(fù)荷需求，而300 MW機組因其較高的調(diào)峰成本和較差的調(diào)峰能力，僅在峰時段(17:00—21:00)被調(diào)用，更多的250 MW和150 MW機組被調(diào)用提供靈活的風(fēng)電調(diào)峰服務(wù)。相比情景3，碳排放權(quán)交易提升了250 MW和150 MW機組調(diào)峰效益，故ESS提供調(diào)峰出力最低，而DR因其提供下調(diào)峰能力較強，故提供調(diào)峰出力要低于情景3，但高于情景1和情景2。表3為4種情景下火電機組參與風(fēng)電調(diào)峰狀態(tài)。

根據(jù)表3，對比情景1和情景2，碳排放權(quán)交易能降低火電機組調(diào)峰成本，350 MW和300 MW機組的調(diào)峰成本要低于250 MW機組，故350、300、150 MW機組被調(diào)用提供風(fēng)電調(diào)峰，承擔(dān)更多風(fēng)電調(diào)峰任務(wù)，總調(diào)峰時間為54 h，其中300 MW機組的最大調(diào)峰率為40%(深度調(diào)峰)。然后，對比情景1和情景3，當(dāng)考慮風(fēng)電輸出功率不確定性時，系統(tǒng)調(diào)峰需求更高，故350 MW機組提供了部分時段調(diào)峰出力，而300 MW機組因其調(diào)峰范圍較大，承擔(dān)大部分時段的調(diào)峰任務(wù)，最大調(diào)峰率為40%。最后，當(dāng)綜合考慮碳排放權(quán)交易和風(fēng)電輸出功率不確定性時，300、250、150 MW機組的調(diào)峰經(jīng)濟性和調(diào)峰能力更佳，主要承擔(dān)風(fēng)電調(diào)峰任務(wù)，特別是150 MW機組提供調(diào)峰時間最長，250 MW機組的調(diào)峰深度最大，已處于投油調(diào)峰狀態(tài)。

4.2.2 結(jié)果分析

根據(jù)上述分析可知，IGDT方法能反映并控制風(fēng)電輸出功率的不確定性程度，制定適應(yīng)于不同風(fēng)險態(tài)度決策者的決策方案。進一步，分析所提優(yōu)化模型在風(fēng)電輸出功率最惡劣情景的適用性，圖6為最惡劣情景火電、儲能和DR參與風(fēng)電調(diào)峰交易結(jié)果。

根據(jù)圖6，在最惡劣情景中，600 MW機組和250 MW機組始終處于滿發(fā)狀態(tài)，350 MW機組在谷時段提供較大的調(diào)峰出力，150 MW機組則在峰時段提供調(diào)峰出力。在峰時段，由于風(fēng)電輸出功率波動性較大，DR提供調(diào)峰出力也增加；在谷時段，350 MW機組提供了較大的調(diào)峰范圍，系統(tǒng)對ESS調(diào)峰需求降低。圖7為不同碳交易價格下風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度。

圖6 最惡劣情景下風(fēng)電調(diào)峰交易結(jié)果Fig.6 Wind power peak-shaving transaction results under the worst scenario

表3 4種情景下火電機組參與風(fēng)電調(diào)峰狀態(tài)(僅考慮啟動機組)Table 3 Participation of thermal power units in wind power peak-shaving under four scenarios (only start-up units are considered)

圖7 不同碳交易價格下風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度Fig.7 Wind power peak-shaving cost and uncertainty under different carbon trading price

根據(jù)圖7，就非最惡劣情景來說，隨著碳排放權(quán)交易價格上漲，火電調(diào)峰經(jīng)濟性逐漸上漲，在碳排放權(quán)交易價格低于80元/t時，風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度變動幅度較小，表明現(xiàn)有價格未能彌補火電調(diào)峰成本；第二階段，當(dāng)碳排放權(quán)交易價格處于80～90元/t，同時，風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度變動幅度較大，這表明價格已能補償火電調(diào)峰成本，系統(tǒng)調(diào)峰能力增強；第三階段，當(dāng)碳排放權(quán)交易價格高于95元/t時，風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度增加，這是因為風(fēng)電承擔(dān)部分碳交易成本，并網(wǎng)出力增幅很大，給系統(tǒng)帶來了高額調(diào)峰成本和運行風(fēng)險。

然而，對于最惡劣情景來說，調(diào)峰成本始終高于確定性情景和不確定性情景，且呈現(xiàn)先降低后增加的趨勢。同時，當(dāng)碳排放權(quán)交易價格高于80元/t時，調(diào)峰成本就開始上漲，而碳交易價格高于95元/t時，漲幅增強。這是由于碳排放權(quán)交易價格增加初期，會提升火電機組調(diào)峰積極性，降低風(fēng)電不確定性影響，但隨風(fēng)電并網(wǎng)功率的增加，火電調(diào)峰能力基本達(dá)到上限，碳交易價格的增加，會讓風(fēng)電選擇更大規(guī)模并網(wǎng)，彌補交易成本，故調(diào)峰成本逐漸上漲。

5 結(jié) 論

本文利用IGDT方法反映風(fēng)電輸出功率的不確定性程度，建立了風(fēng)電聯(lián)合調(diào)峰交易優(yōu)化模型。最終，選取中國西北某局域電網(wǎng)開展實例分析，得到以下結(jié)論：

1)儲能和DR能提升系統(tǒng)調(diào)峰靈活性，促進風(fēng)電發(fā)電并網(wǎng)出力，碳排放權(quán)交易則能提升火電機組調(diào)峰的凈經(jīng)濟性，合理分配多源聯(lián)合調(diào)峰增量效益。

2)IGDT方法能描述風(fēng)電輸出功率不確定性風(fēng)險，隨著預(yù)期目標(biāo)偏差系數(shù)增大，允許風(fēng)電輸出功率的不確定性程度也相應(yīng)增大，得到對應(yīng)的風(fēng)電不確定性程度，確立符合不同風(fēng)險態(tài)度決策者心理預(yù)期的調(diào)峰交易方案。。

3)碳排放權(quán)交易價格在85～95元/t時，調(diào)峰能力逐步增加，風(fēng)電并網(wǎng)增加，風(fēng)電調(diào)峰成本和不確定性程度能取得最優(yōu)值，但在最惡劣情景下，碳排放權(quán)交易價格應(yīng)當(dāng)?shù)陀?0元/t。