大规模风电与火电经济调度分析

2015-03-14 06:48
机电信息 2015年15期
关键词:火电发电量出力

彭 诚

(合肥职业技术学院汽车系,安徽 巢湖238000)

0 引言

全球在历经两次石油危机后,兴起对能源使用的全面反思,伴随火力发电而来的二氧化碳、氮氧化物等气体污染造成了温室效应,使得我们对新能源与洁净能源的需求极为迫切。以风力能源为基础的混合发电系统成为再生能源应用中相当重要的一种方式,随着新建风力电厂的增加,妥善地调度与规划风力机组,可减少电力系统的发电成本,降低产业界的电费支出,有助于国家各项产业的发展[1-2]。

风力的随机性及不确定性,造成了其发电量的不稳定性,使得其运行及控制较为复杂。合理的常规能源与间歇性能源发电协调优化,有助于挖掘电网潜力。当前大部分电力系统中仍然以火电为主,因此,风电与火电的协调调度成为了研究热点[3-4]。文献[5]利用机组组合方法,分别从两种不同的调度模式对火电机组启停对风电功率消纳的影响进行了分析,通过常规发电机组与风电机组统一优化,得到系统整体弃风电量。文献[6]考虑环境因素,提出了CO2价格机制,通过综合分析经济和环境效益,调整机组的运行计划,提高了电力系统的运行效率,对风电功率实施优先并网策略。实际电网运行中,一旦出现弃风,会给电网运行带来诸多压力,因此,风电与火电的协调运行成为了关键。

本文建立大规模风电与火电经济调度分析模型,考虑上升备用容量和下降备用容量的需求,适当地评估出风力机可接入系统的最大发电容量,以达到系统燃料成本最大化节省的目标。通过大容量电力系统仿真验证了所提方法的有效性,为电网调度运行提供了相应的参考。

1 风电与火电经济调度模型

1.1 目标函数

风电与火电混合发电系统的经济调度是指根据系统所需电量,合理地安排各风电机组和火电机组的运行情况,以此来满足系统需求,同时,在符合系统及机组规划上的限制的情况下,使系统中火电机组燃料成本最低。由于风电与火电混合发电系统的运行控制策略将影响系统的运行成本,为确保系统供电的安全及可靠性,风电机组出力必须保持在可接受的发电量。对于系统成本计算,模型一般假设火电机组的燃料成本为二次式,可用下式计算:

式中,Fi为第i组火力机组的燃料成本;ai、bi、ci分别为火电机组发电电量报价曲线系数;PTi为第i组火电机组的出力。

风电与火电混合发电系统中,由于风力发电不需要耗费燃料,因此,可以将最小化之目标函数写成:

式中,NT为火电机组总数。

1.2 系统约束条件

风电出力具有随机性和不确定性,同时,在系统轻载时段,因考虑火电机组最低发电量限制,风电场必须强制降低或切除发电功率。为了避免因风电机组发电量不稳定而影响供电质量及火电机组频繁启停导致发电成本增加,本文除了考虑上升备用容量需求以外,也规划了下降备用容量的需求。文中,上升备用容量需求假设随着风力发电量的增加而呈线性递增,而下降备用容量需求则取一个固定值,因此,系统平衡条件为:

式中,PD,t为系统负荷。

系统上升备用容量需求:

式中,USi为发电机组i的上升备用容量;USRB为基本上升备用容量需求;r为额外提供之上升备用容量系数(新增备用系数),其值为实际风力发电量的某一百分比;PmaxWT为系统所有风电机组实际最大出力。

系统下降备用容量需求:

式中,DSi为发电机组i的下降备用容量;DSRB为基本下降备用容量需求。

1.3 火电约束条件

为了提高风电与火电混合发电系统供电的可靠性,火电机组必须有能力提供系统负载及备用容量需求,同时,也须限制每个火电机组备用容量上限值,以此增强系统应对紧急事故的能力。因此,火电机组最大发电量及最小发电量限制如下:

式中,PTi,min、PTi,max为机组i出力的最小和最大值。

考虑到控制性能标准(CPS:Control Performance Standard)的要求,备用容量约束:

式中,T为备用调节周期;Rdi、Rui为发电机组i的正、负爬坡速率。

2 风电出力模型与约束

风电机组的发电量取决于风速大小,其与风速之关系可用风机—功率曲线近似表示如下:

式中,vin为风电机组切入风速;vout为风电机组切出风速;vr为风电机组额定风速;pj(v)为第j台风机的出力与风速之关系式;PRj为风电场额定容量。

除了风速之外,风力发电机组也可以通过对风机叶片进行调整来控制其输出功率。风机实际出力的可控制范围如PWj下所示:

式中,PWj为第j台风机的实际出力为第j台风机的可用功率。

因此,系统风力发电机组在特定风速下的出力情况为:

考虑到系统下降备用容量需求及火电机组最低出力的限制,风电机组的出力必须满足下式:

此外,系统可提供最大上升备用容量的大小也限制风电机组的输出功率,因此,风电机组的出力必须满足下式:

根据式(11)(12)(13)可决定风电机组实际可并入系统的最大发电量,如下所示:

3 算例分析

为了验证本文提出的经济调度模型,本文选取文献[7]提供的区域电网,系统52台火电机组,系统机组的燃料成本曲线都可用二次式表示,负载需求为18 000MW,下降备用容量需求DSRB为900MW,基本上升备用容量需求USRB也为900MW,r为20%。本文假设系统可用的风力发电量为4 000MW,系统实际可产生的最大风力发电量为4 000MW。通过仿真计算,因风电接入而节省的发电成本约为10.1万美元,系统额外增加的备用容量为800MW。为了了解系统备用容量需求对调度结果所造成的影响,针对不同的r值进行一系列仿真。

图1为新增上升备用系数与系统发电成本的关系曲线,图2为新增上升备用系数与系统额外增加成本的关系曲线。随着r的增加,系统必须额外规划更多的备用容量,将使得发电成本随之快速递增。当r值过大时,受限于系统供应备用容量上限的影响,系统实际最大风力发电量却必须减少。

图3为可用风力发电量与发电成本的关系曲线,图4为实际最大风力发电量与节省成本的关系曲线。由图中可以看到,各负荷在考虑与不考虑风力发电容量时,其发电成本所节省的程度:轻载(12 000MW)时,虽然系统有足够的能力供给备用容量需求,却受限于火电机组最小发电量的限制和系统下降备用容量的需求,使得风电接入所能节省的燃料成本并不明显;随着负载的增加(16 000MW),发电成本之节省程度亦随之提升;而在重载(18 000MW)时,由于风力发电取代了部分较昂贵机组的发电量,促进了系统发电成本的节省程度大幅提升。从图中可以得出,过大的风力发电容量,在轻载时,风电的输出容易受到火电机组最小发电量的影响;但在重载时,由于系统备用容量的限制,将导致风电机组实际可提供的最大发电量降低。

图1 r与发电成本的关系

图2 r与额外增加成本的关系

图3 可用风力发电量与发电成本的关系

图4 实际最大风力发电量与节省成本的关系

4 结语

当孤立系统并入大量的风力发电容量时,调度与规划的观念需要做相应的改进,以确保系统运转的安全及可靠。考虑风力发电的不确定性,系统必须额外规划足够的上升备用容量,以此来应付负荷和风电的突然波动,而系统下降备用容量的设置则可减少风电机组在轻载时强迫降低发电量的概率,同时,避免火力机组的频繁启停,达到最大化节省发电成本的目标。实例仿真结果证明了本优化调度模型的有效性,能够为系统提供调度及规划的参考。

[1]李俊峰,蔡丰波,乔黎明,等.2014中国风电发展报告[R],2014.

[2]国家电力监管委员会.电网企业全额收购可再生能源电量监管办法[Z],2007.

[3]Contaxis G C,Kabouris J.Short Term Scheduling in a Wind/Diesel Autonomous Energy System[J].IEEE Transactions on Power Systems,1991,6(3):1161-1167.

[4]Karaki S H,Chedid R B,Ramadan R.Probabilistic Production Costing of Diesel-Wind Energy Conversion Systems[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2000,15(3):284-289.

[5]张粒子,周娜,王楠.大规模风电接入电力系统调度模式的经济性比较[J].电力系统自动化,2011,35(22):105-110.

[6]王彩霞,乔颖,鲁宗相,等.低碳经济下风火互济系统日前发电计划模式分析[J].电力系统自动化,2011,35(22):111-117.

[7]Chen C L,Chen N M.Direct Search Method for Solving Economic Dispatch Problem Considering Transmission Capacity Constraints[J].IEEE Transactions on Power Systems,2001,16(4):764-769.

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