考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度方法

李君疆，黄 奕

(1.中国水电建设集团新能源开发有限责任公司，北京 100160；2.国网成都市双流供电分公司，四川 成都 610031)

以可再生能源为主体的新型电力系统正逐步替代以化石能源为主的传统电力系统。我国三北地区风能资源丰富，然而三北地区冬季集中供暖期电热冲突问题突出，热电联产机组(Combined Heat and Power Plant , CHP)“以热定电”运行模式使得系统调峰能力不足的同时压缩了风电并网消纳空间[1]，如何采取技术与运行管理措施，优化调度运行、提升风电利用率是三北地区亟需解决的问题。

电力发展“十三五”规划[2]提出，努力提升电力需求侧响应能力，建立健全基于价格因素的负荷侧需求响应机制，引导用户错峰用电，促进风电等可再生能源大规模并网消纳。

目前已有较多专家学者对含储热热电联产与风电联合调度运行进行研究。文献[3]在电热联合系统中引入大容量储热系统和电加热设备，以此来解耦电热刚性约束，算例分析表明该方法能够提高电力系统灵活性，促进风电并网消纳。文献[4]分析了热电联产机组配置储热装置前后的调峰能力，并通过算例分析表明配置储热装置能够明显提高系统风电的并网消纳量。

然而仅从电源侧角度，通过引入储热装置来提升系统灵活性效果有限。文献[5]以系统煤耗成本最优为目标，在风电与热电联合调度模型中考虑需求侧管理，从而增强系统调峰能力。文献[6]在能源互联网范畴内提出包括含储热型热电联产与需求响应资源的综合调度方法，算例分析表明该方法能够有效促进风电并网消纳。

基于上述分析，本文提出了一种考虑价格型需求响应与风电出力不确定性的电热联合调度方法，引入价格型需求响应机制实现发用电侧资源与需求响应资源相互协调，最终促进风电并网消纳。

1 源荷特性分析

1.1 含储热装置的热电联产机组运行特性

本文研究均为在抽汽式热电联产机组基础上展开，热电联产机组“以热定电”运行模式极大限制了自身调控运行的灵活性，而加装蓄热罐能够解耦电热联合特性[7]，其工作原理如图1所示。

由图1可知，加装蓄热罐后，热电联产机组的运行范围从ADCD扩大为AEFGHI，机组的供热负荷范围从[0，Phit,max]增加至[0，Phitc,max]。以K点为例，电出力的调节范围由[Pe,A，Pe,B]变为[Pe,M，Pe,N]，在增强电热调节能力的同时有效降低了热电联产机组热电耦合特性。

1.2 价格型需求响应特性

价格型需求响应通过电价的改变在一定程度上调整用户负荷用电量，促进风电消纳，本文在峰谷电价基础上构建考虑价格需求弹性矩阵需求响应模型。

价格需求弹性系数能够较为充分反映用户用电量与电价变化量之间的关系，其定义为

(1)

式中：ΔLt为t时刻参与价格型需求响应的负荷变化量；ΔPrt为t时刻响应前后价格的变化量。

2 考虑风电不确定性的电热联合调度模型

2.1 目标函数

电热联合调度模型目标函数如下：

minF=f1(Pcon,it)+f2(Pcogen,jt)+f3(Pru,it,Prd,it)+

f4(Pw,t)

(2)

式中：f1为常规火电机组运营成本；f2为热电联产机组煤耗成本；f3为常规火电机组旋转备用成本；f4为风电机组维护成本；Pcon,it为常规火电机组i在t时刻的功率；Pcogen,jt为热电联产机组j在t时刻的等效发电功率；Pru,it，Prd,it分别为常规火电机组i在t时刻提供的正负旋转备用容量；Pw,t为风电场在t时刻的并网功率。

常规火电机组运营成本主要包括发电煤耗成本与启停成本，公式如下：

(3)

式中：ai，bi，ci为常规火电机组i的煤耗成本系数；uit为常规火电机组i在t时刻的工作状态，uit=1表示运行，uit=0表示停运；Si为常规火电机组的启停成本；T为全天调度时段数，本文取24；n为常规机组台数。

热电联产机组纯凝工况下的煤耗成本：

+buni,j[Pcogen,e,jt+cv,j(Pcogen,cha,jt+Pcogen,h,jt)]+cuni,j}

(4)

式中：auni,j，buni,j，cuni,j为热电联产机组j的燃煤成本系数；Pcogen,e,jt为热电联产机组j在t时刻的发电功率；Pcogen,cha,jt为热电联产机组j在t时刻充热功率；Pcogen,h,jt表示热电联产机组j在t时刻供热负荷功率；cv,j为热电联产机组j进气量固定时单位热出力增加量对应的电出力减小量。

(5)

式中：πru，πrd分别为正、负旋转备用容量成本系数。

本文假设风电运行维护成本与其上网呈正相关[8-9]，计算公式为

(6)

式中：kw为风电运行维护成本系数。

2.2 约束条件

2.2.1 电力相关约束

电功率平衡约束：

(7)

本文不计传输过程中热量损耗，根据热量守恒定量公式热功率平衡约束表达为

Pcogen,h,jt+Ptank,dis,jt=Ht

(8)

式中：Ptank,dis,jt为储热罐的放热功率。

机组出力约束：

uitPcon,i min≤Pcon,jt≤uitPcon,i max

(9)

式中：Pcon,imin，Pcon,imax分别为常规火电机组i的最小、最大出力。

机组爬坡约束：

-rdi≤Pcon,it-Pcon,i(t-1)≤rui

(10)

式中：rdi,rui分别为常规火电机组i的最大向下、向上爬坡速率。

本文采用机会约束的形式确定为风电提供正负旋转备用：

(11)

式中：θL为系统为负荷提供的备用系数；α,β分别为正、负旋转备用的置信度，本文均取值95%。

热电联产电出力约束：

Pcogen,e,j min≤Pcogen,e,jt≤Pcogen,e,j max

(12)

式中：Pcogen,e,jmin，Pcogen,e,jmax分别为热电联产机组热出力的最小、最大值。

Pcogen,e,j min≤Pcogen,e,jt≤Pcogen,e,j max

(13)

对于热电联产机组的爬坡约束，需要将其热功率折算到纯凝工况下的电功率，折算方式如下：

Pcogen,eh,jt=Pcogen,e,jt+cv,j(Pcogen,cha,jt+Pcogen,h,jt)

(14)

式中：Pcogen,eh,jt为热电联产机组j折算后的电功率。

所以，热电联产机组爬坡约束表达式为

-rcogen,dj≤Pcogen,eh,jt-Pcogen,eh,j(t-1)≤rcogen,uj

(15)

式中：rcongen,dj,rcongen,uj分别为热电联产机组的最大向下、向上爬坡速率。

2.2.2 蓄热罐相关约束

蓄热容量约束：

Sj,min≤Sj,t≤Sj,max

(16)

式中：Sj,min,Sj,max分别为蓄热罐j的最小、最大储热容量；Sj,t为蓄热罐j在t时刻的储热量。

蓄热罐的充、放热功率约束：

-Cj,dmax≤Sj,t-Sj,t-1≤Cj,cmax

(17)

式中：Cj,dmax,Cj,cmax分别为蓄热罐j的最大放热、充热功率。

为保证调度计划安排连续性，蓄热罐始末时刻的储热量应相等，具体约束为

Sj,0=Sj,T

(18)

2.2.3 需求响应约束

需求响应前后负荷总量保持不变，其公式为

(19)

为促进用户积极参与需求响应以及保证用户用电方式的舒适度，本文加入用电方式满意度和用电费用支出满意度约束：

(20)

(21)

3 算例分析

3.1 算例数据

本文算例系统包含1座风电场、4台常规火电机组以及2台热电联产机组。机组参数参考文献[7]；24个调度时段的风电预测出力以及负荷预测值见图2，负荷低谷时段为0—8时，平时段包括12—17时、21—24时，峰时段分别为8—12时、17—21时需求响应前电价基准值为500元/MWh，峰平谷各时段自弹性系数取值参考文献[10]。在Matlab中调用商用优化软件CPLEX对模型进行求解。

3.2 算例结果分析

通过求解，计算出系统总成本最低时为113.81万元，与不实施价格型需求响应相比，响应后弃风量减少了167.29 MWh，各时段负荷变化、各类机组出力以及弃风情况如图3所示，峰谷平各时段电价如表1所示。

由图2与图3可知，风电一般具有较为明显的反调峰特性，夜晚期间风电出力较大，而此时恰恰热负荷需求较多。在满足热功率平衡前提下，热电联产机组以热定电的运行模式在一定程度限制了风电的并网消纳量。而价格型需求响应机制通过价格因素在一定程度上能够刺激用户调整自己的用电习惯，进而实现削峰填谷的效果，最终通过负荷侧协调提高电源侧风电并网消纳量。

蓄热罐的引入能够在一定程度上缓解热电联产运行时的耦合问题，增强热电联产机组灵活调节能力。图4为蓄热罐在各时段储热量以及充放热功率。图5为热电联产机组以及蓄热罐在各时刻的热出力。

3.3 不同调度方式对比

为验证本文调度模型中考虑风电出力不确定性以及引入需求响应机制的效果，与不同调度模型进行对比分析：

模型1：考虑需求响应和风电出力不确定性(本文模型)；

模型2：传统模型中仅引入需求响应机制；

模型3：传统模型中考虑风电出力不确定性；

模型4；传统模型。

4种不同模型调度结果如表2所示。

表2 4种不同模型调度结果

由表2可知，模型1的日前调度总成本较模型4减少了6.1万元，风电并网消纳率提高23.97%，弃风电量降低了167.69 MWh；模型2在模型4的基础上引入需求响应机制，通过负荷侧协调响应促进了电源侧风电并网消纳量，使得弃风率降低了59.84%；模型3与模型4相比，额外考虑了风电出力的不确定性，以机会约束方式替代传统的固定系数法确定备用容量，在保证系统可靠性前提下使得备用成本下降了20.80%，提高了系统运行的经济性。

4 结论

本文提出一种考虑价格型需求响应与风电出力源荷不确定性的电热联合调度方法，通过算例分析得到以下结论。

a.引入价格型需求响应机制，利用价格因素在一定程度上引导用户调整用电时段，可以通过负荷侧的协调提高电源侧风电并网消纳量。

b.与传统模型相比，本文模型通过价格型需求响应机制实现负荷侧削峰填谷，进而提高风电并网消纳量。算例表明，较之传统模型，本文模型综合成本降低6.1万元，减少了5.09%，风电并网消纳率提高了23.97%，减少弃风167.69 MWh。