西藏电网考虑光伏接入的有功控制系统设计

姚格平，徐瑞，董卫国，徐帆

（1. 国网西藏电力有限公司，西藏自治区拉萨 850000；2. 国电南瑞科技股份有限公司，江苏 南京 210061）

西藏作为世界上太阳能资源最丰富的地区之一，近年来加大了对太阳能光伏资源的开发力度，羊八井、日喀则和阿里等光伏电站的陆续并网发电，一定程度上缓解了地区能源供需中的突出问题。

随着光伏和地热发电等清洁能源发电规模化并网，光伏出力的间歇性、波动性和日内“正调峰”特性，对原有的电网调度运行方式将产生较大的影响[1-2]，加之西藏地区负荷以生活用电负荷为主，电网调频和调峰需求将更加迫切，因此，有必要开展适应西藏电网光伏接入的调度优化方法和有功控制技术研究，进而建立考虑光伏的电网有功控制系统，在满足电网运行控制需求下实现清洁能源的有效消纳。

目前，光伏并网后运行控制相关技术的研究已经开展并取得了成果。文献[3]提出了大型光伏电站低碳调度方法，具有最大功率点跟踪、无功及谐波电流补偿和有功控制相结合的逆变器的多模式控制策略。文献[4]提出了一种光伏发电系统与可投切负荷协调控制策略，使用基于二次插值算法的功率控制策略，使总体输出具有与传统储能设备类似的外特性，实现协调控制系统净出力的灵活控制。文献[5]提出了一种高可再生能源渗透率下考虑预测误差的微电网经济调度模型，由日前计划和实时调度两层构成，实时调度层根据预测误差进修正计划进行电压和潮流优化。文献[6]风光储联合发电监控系统利用储能系统改善风电和光伏出力的平滑性，通过风电、光伏和储能之间协调控制，实现多源优化互补。上述研究在光伏电站调度控制策略、系统设计上有所突破，尚缺少对光伏接入后电网优化调度方法，以及常规能源与光伏资源协调控制相关内容的研究。

在光伏等间歇性电源渗透率不断增加的背景下，本文结合西藏电网电源、负荷特点，阐述考虑光伏接入的有功控制系统架构和功能设计，并提出适应光伏接入的调度计划模型和多源协调控制方法。

1 系统体系架构

考虑光伏接入的有功控制系统，建立在智能电网调度技术支持系统基础平台（D5000）之上，实现光伏与常规能源运行控制各项应用功能。有功控制系统集成了数据采集与监视、负荷和功率预测、多周期调度计划编制和自动发电控制等各项功能，如图1所示。

图1 有功控制系统各功能模块关系框图Fig. 1 Relationship among the function blocks of the active power control system

实时监视与预警类应用，由网络分析、电网实时监控和自动发电控制组成。完成对省网内电源、负荷、厂站和线路数据采集监视、网络拓扑模型建立和运行统计分析，以及常规能源和光伏的有功控制决策和闭环控制功能。光伏AGC和常规AGC构成了自动发电控制应用的功能模块，光伏AGC支持主站对光伏厂站的功率控制，也支持与常规AGC协同参与全网调频调峰控制功能。

调度计划类应用包括预测和发电计划两个部分。预测部分在系统负荷预测和母线负荷预测基础上，增加光伏功率预测，为发电计划编制提供基础数据。发电计划部分根据预测数据、联络线受电计划和检修计划制定未来1 d的日前发电计划，并实时获取超短期负荷和光伏功率预测和电网实时工况，用于制定实时滚动计划。日前计划和实时发电计划提供给自动发电控制功能模块，作为有功控制的决策依据。

安全校核类应用，由潮流分析、灵敏度分析和静态安全分析子功能模块构成。该应用对日前和实时发电计划进行安全断面潮流分析，为计划修正和优化提供支持，同时在输电断面重载或越限发生时，为预防重载或解除越限提供控制决策依据。

2 光伏有功控制功能设计

西藏电网电源构成中水电和抽蓄机组占据较大比重，这部分机组具有启闭灵活、并网时间快的特点，适用于承担调频调峰任务。光伏具有昼夜日规律特征，可充分发挥水库日调节特性与光伏电站互补运行，而针对调节性能好的水库除日调节外，还可在更长的尺度范围考虑季节性补偿，与火电等其他电源实现互济运行。多源互济协调控制，在电网实时控制时间尺度范围内，将光伏有功控制纳入电网有功控制体系，作为电网辅助调节控制手段，辅助参与电网调频、调峰控制。

2.1 有功控制架构

光伏有功控制由电网侧调度控制主站和光伏控制子站两层控制架构构成。电网侧调度控制主站配置在省级电网调度自动化系统，下发有功控制遥调指令到光伏电站，光伏电站侧通过厂站侧监控系统实现对每台光伏组件的底层控制。光伏控制子站上送包括全站实时出力、当前调节上下限、远方控制投退信号等信息到调度主站，如图2所示。

图2 有功控制系统框架图Fig. 2 Framework of the PV active power control system

相关标准对并网光伏电站的有功功率控制进行了规定，要求配置有功功率控制系统，具备功率连续平滑调节和紧急功率控制功能[7-10]。具备功率控制功能的光伏电站支持本地和远方控制两种方式，通过逆变器启停调节并网功率。光伏电站有功控制指令经有效性校验和安全性校验，通过逆变器启停策略优化，避免单台逆变器频繁动作，最终输出站内逆变器的启停控制指令，进而实现对调度主站有功控制指令的闭环跟踪。

2.2 计及光伏的调度计划编制

多时间尺度光伏功率预测可以对光伏未来出力逐级细化，并在一定程度上可以反映其未来波动趋势，因此在发电计划编制过程中引入光伏功率预测，建立光伏优先消纳的多元电源优化模型，在多时间尺度范围内实现光伏的合理有效消纳[11-12]。

2.2.1 光伏有功控制数据流程

光伏有功控制软件数据流程，是由日前发电计划、实时滚动计划和自动发电控制构成多时间尺度有功闭环控制体系，如图3所示。

图3 光伏有功控制数据流程Fig. 3 Flow of the PV active power control

调度计划功能模块获取短期光伏功率预测和负荷预测，结合交换计划和检修计划等数据，制定光伏电站和常规机组的日前发电计划和日内发电计划。实时滚动计划基于超短期光伏功率预测、负荷预测数据和电网运行工况，对日内发电计划修正得到实时滚动计划，并提供给新能源控制和自动发电控制（AGC，Automatic Generation Control）模块。新能源控制和AGC基于电网有功“平衡控制”和“安全控制”需求，形成有功控制指令，分别下发给可控光伏电站和AGC机组。不可控光伏电站和非AGC机组则以跟踪实时滚动计划的方式参与不平衡量超前控制。

2.2.2 计及光伏的调度优化模型

受光伏功率预测精度的限制，直接使用预测结果无法有效跟踪系统等效负荷（考虑光伏波动）功率波动。因此，在机组组合优化和计划编制中，考虑预测偏差因素影响，形成了计及预测不确定性的备用约束条件，建立起光伏发电优先接纳的多元电源发电计划模型，从而对新能源与常规能源共同优化，据此制定日前、日内、实时递进和滚动计划。

为保证光伏发电优先接纳，引入光伏降出力惩罚因子，如图4所示，随着光伏出力削减量的增加，惩罚因子也会增加。

图4 光伏降出力分段惩罚因子Fig. 4 The piecewise penalty factor of solar curtailment

目标函数为调度周期内系统总成本（煤耗）最低，由于光伏发电成本为零，仅在发生光伏降出力时考虑虚拟惩罚成本，因此系统实际成本为常规火电机组发电成本，优化目标为：

式中，T为系统调度周期所含时段数；N为系统中参与调度的常规火电机组数；Ci，t为常规发电机组i在t时段的发电成本；W为系统中光伏机组数；δw，t为光伏机组w在t时段的降出力惩罚成本。

引入光伏降出力分段惩罚因子后，降出力成本可表示为：

式中，S为分段惩罚函数总段数；λw，s为光伏机组w在其分段函数第s段的惩罚因子，该因子一般较大，以达到抑制光伏降出力的效果；Δpw，s，t为光伏机组w在t时段在分段函数第s段上的变化量，为非负值。

光伏机组功率下降值采用分段累加表达：

式中，pdropw，t为光伏机组w在t时段的降出力值；PΔw，s，t为分段函数中各分段区间的终点功率。

由此可知，光伏机组出力为：式中，pw，t为光伏机组w在t时段的出力；为光伏机组w在t时段的预测出力。

光伏机组并网后，系统负荷平衡约束为：

式中，pi，t为常规火电机组i在t时段的出力；PLt为t时段的系统负荷预测值。

调度计划模型中的其他约束如火电机组出力上下限约束、机组爬坡/滑坡率约束、支路及输电断面极限约束等，多篇文献均有详细阐述[13-14]，此处不在赘述。其中，考虑大规模光伏等新能源预测不确定性的系统备用容量设置，采用文献[15]中的方法。

2.3 适应光伏接入的多源协调控制策略

西藏电网水电资源较为丰富，水电的优良调节特性为光伏资源消纳提供了有利条件。未来随着光伏渗透率的增加，光伏出力波动和峰谷效应愈加凸显，多源互补协调控制需求将更加迫切。多源协调控制策略属于电网实时控制环节，在该时间尺度范围内优化协调光伏与常规能源机组出力，以实现电网平衡控制与光伏最大化利用两者的兼顾[16-17]。

2.3.1 光伏电站有功控制模式

光伏辅助参与电网调峰、调频控制，采用与常规能源机组相类似的有功控制模式。光伏电站有功控制模式由基点功率模式和调节功率模式组成，结合光伏资源特性，基点功率模式，在自动控制模式（AUTO）、计划跟踪模式（SCHE）、人工设点模式（BASE）的基础上[15]，增加最大功率模式（MPPT）。MPPT基点功率取最大出力，保证光伏电站自由发电保证最大功率输出。调节功率模式根据区域控制偏差（ACE，Area Control Error）所处控制区设置为：不调节（O）、调节（R）、辅助（A）、紧急（E）[18]。

在光伏电站控制模式配置中，采用以下几种控制模式，如表1所示。

表1 光伏电站有功控制模式Tab. 1 PV station’s active power control mode

在光伏渗透率较小的电网，光伏电站以MPPTO为主。计及光伏的发电计划，在日前和实时发电计划中考虑了电网平衡约束，随着地区电网光伏渗透率的增加，建议采用SCHEO/SCHEE和AUTOE两种模式应对电网调峰调频难题，可保证光伏的并网电量，并在必要时参与电网有功调节。

2.3.2 计及光伏的多源协调控制策略

光伏电站控制模式的配置方案，体现了光伏在电网扰动调节中的介入时机，因此光伏与常规能源在ACE控制区的动作区间分布如图5所示。

图5 常规能源与光伏的ACE动作区间Fig. 5 ACE Regulation Zone of Traditional Source and PV

AUTOE、SCHEE、MPPTE模式的光伏电站，仅在ACE处于紧急区时，与网内常规能源参与区域总调节功率（ARR，Area Required Regulation）的分配。

式中，PARR为区域总调节功率；PPV，Group为光伏承担的调节功率；PTS，Group为常规能源承担的调节功率。

常规AGC一般采用比例分担和优先级排序两种分配策略，将调节功率需求在机组之间进行分配。考虑光伏后，单一的比例分担策略显然无法适应；优先级排序控制策略可以实现电网存在加出力调整需求时优先调整光伏，存在减出力调整需求时优先调整常规机组，但光伏增出力的不确定性可能会对区域整体控制效果造成不利影响。

综合分析比例分担和优先级排序两种策略的优缺点，形成光伏与常规电源分组控制的方法：

1）需要增加出力时，若光伏控制组具有上调空间，则优先享有调节权，但考虑光伏出力的不确定性，只能部分优先，也就是优先将总调节功率的一部分（可指定比例因子α，不大于1.0）分配给光伏控制组，剩余部分则分配给常规电源组；

当PARR>0，|ACE|>PE时，

式中，α为光伏承担比例因子；Pmax，i为光伏电站或机组可调出力上限；Pgen，i为光伏电站或机组实际出力。

若PARR－PPV，Group>0，

2）需要减少出力时，常规能源组优先减少出力，常规能源调节容量不足部分，再由光伏控制组进行调整。

当PARR<0，|ACE|>PE时，

式中，Pmin，i为光伏电站或机组可调出力下限。若PARR－PTS，Group<0，）

3 应用效果分析

西藏中部电网电源结构主要由常规水电、抽水蓄能电站、燃油火电机组、地热电站、光伏电站和其它电源构成，其中常规水电机组装机容量269.14 MW，占全网总装机容量的38.92%；抽水蓄能机组装机容量90 MW，占13.01%；光伏并网装机容量105 MW，占15.18%。研究成果已应用于西藏电网，运行状况良好，图6、图7为西藏地区电网某天负荷、光伏出力曲线和频率曲线，图中看出电网负荷较为平稳，考虑西藏电网与外网直流互联，频率波动仅与本区有功平衡有关，频率波动较大时段集中在光伏出力大发时段。图8取相邻两天12:00～14:00频率曲线，对比多源协调控制策略投入前后系统频率情况，可看出多源协调控制策略投入后光伏可控并参与ACE调节，可优化系统调频性能。

图6 西藏电网全网负荷和光伏出力日曲线Fig. 6 Load and PV output of the Tibet grid in 24 hours

图9为某光伏电站投入有功控制模式后有功控制指令与其实际出力跟踪效果，该光伏电站于11时投入AUTOE模式，能有效跟踪主站下发的有功调节指令，在12:00～13:00限出力时段受日照增强因素影响，降出力调节速率较小，指令跟踪实测平均调节速率为0.6 MW/min，约2%装机容量/min，调节精度90%左右。

图7 西藏电网频率日曲线Fig. 7 Frequency of the Tibet grid in 24 hours

图8 多源协调控制策略投入前后系统频率对比Fig. 8 Comparison of frequency regulating effect before and after the multi-source coordinated control is put into operation

图9 光伏电站有功控制指令跟踪效果Fig. 9 PV station active power tracking performance

4 结语

光伏等间歇性电源消纳是一项复杂课题。本文从考虑光伏接入有功控制系统设计、计及光伏的调度计划编制和多源协调控制策略的角度，为西藏电网光伏资源的合理有效消纳提供了较为可行的解决方案。

工程实践中光伏功率控制手段较为单一，随着光伏功率控制技术的深入发展，光伏有功和无功调节性能仍有待挖掘，部分地区间歇性电源渗透率的增加，有待进一步开展光伏发电和常规电源的在线优化调度控制、计及运行控制风险评估的量化分析等相关技术的研究。

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