含风电与抽水蓄能电站的系统优化运行研究

含风电与抽水蓄能电站的系统优化运行研究

0关于风电接入的影响自2005年《可支配能源法》颁布以来，中国的电网装置在五年内保持了100%的增长率。2009年底，中国的电网装置达到25.8gw，2010年底的功率为41.8gw。与风电装机容量迅速增长相对的却是电网接入风电能力的不足,大量风电无法并网发电或者被迫弃风。中国电科院对东北电网的研究发现,风电出力与负荷变化呈现相反的趋势。这意味着风电的接入会加大电网负荷的峰谷差,增加系统调度的压力;且风电装机容量越大,影响也越大。电网要接入越来越多的风电入网,提高风电在能源需求中的比例,必须增加调峰容量。目前我国电网以火电机组为主,用火电机组调峰不仅容量有限,降低机组的经济性,而且增加了污染和温室气体的排放,削弱了风电在环保方面的优势。在各种电源中,水电机组用于调峰时调峰系数可以达到100%;2007年以后新增容量300MW以上的火电机组采用深度调峰方式,调峰系数达到60%,其余火电机组调峰系数按40%考虑,抽水蓄能机组的调峰系数可以达到200%。因此,改变电源结构、增加调峰性能好的机组是提高电网接入风电能力的有效手段,而抽水蓄能电站无疑是首选。抽水蓄能电站具有200%的调节范围,且响应速度快,装机容量大,能够起到有效的削峰填谷作用。文献研究了抽水蓄能电站与风电的协同运行,认为抽水蓄能电站使风电场的出力更容易预测和调度,而且可以通过峰谷电价提高系统的经济效益。这些研究一般针对海岛等特殊电网,风电容量很小,没有对电网的接纳能力进行分析。本文以山东电网为例,通过典型日的机组组合情况,分析抽水蓄能电站对于电网接纳风电能力的影响。1约束约束机制以研究周期内系统的煤耗量最小为机组组合的目标函数,表示为ΜΙΝΤ∑t=1Ν∑i=1fi(pi,t)⋅γi,tΔtMIN∑t=1T∑i=1Nfi(pi,t)⋅γi,tΔt,(1)其中,T为一个研究周期内的时段数;N为可调度的机组总数;fi(pi,t)表示第i台常规机组在t时刻出力为pi,t的煤耗量,t/h;γi,t为机组i在时段t的运行状态,运行为1,停运为0;Δt为每时段持续的时间间隔。不考虑网络的影响,等式约束条件为每一时刻的发电与负荷平衡,即Ν∑i=1pi,t⋅γi,t+ΡW,t+ΡΗ,t⋅λi,t=ΡL,t+ΡΡ,t⋅(1-λi,t),(2)∑i=1Npi,t⋅γi,t+PW,t+PH,t⋅λi,t=PL,t+PP,t⋅(1−λi,t),(2)PW,t表示每一时刻电网接入的风电功率;PL,t表示每一时刻的负荷;PH,t表示每一时刻抽水蓄能机组的发电功率,PP,t表示每一时刻抽水蓄能机组的抽水功率,λi,t表示抽水蓄能机组的状态,发电为1,抽水为0。不等式约束条件包括常规机组出力的上下限、爬坡/下坡速度约束、运行时间约束、系统备用容量约束、抽水蓄能电站的约束等:pi,min·γi,t≤pi,t≤pi,max·γi,t。(3)-γi,t·Rdnidni·Δt≤pi,t+1-pi,t≤γi,t·Rupiupi·Δt,t=1,2,…,T-1。(4)γi,t={1,1≤xt-1i≤Τoni;0,-1≥xt-1i≥-Τoffi;0or1,otherwise。(5)γi,t=⎧⎩⎨⎪⎪1,1≤xt−1i≤Toni;0,−1≥xt−1i≥−Toffi;0or1,otherwise。(5)Ν∑i=1ri,t≥Rt∑i=1Nri,t≥Rt。(6)0≤PW,t≤Wcapa,t·PW,capa。(7)Smin≤St≤Smax。(8)式(3)表示常规机组的出力约束,其中pi,min、pi,max分别为机组允许有功出力的最小值和最大值;式(4)表示机组的爬坡速率和下降速率约束,其中Rupiupi、Rdnidni分别为机组i单位时间输出有功功率的允许上升和下降速率;式(5)表示机组的最小运行时间和最小停运时间约束,Toni、Toffi分别为机组允许的最小开机时间和最小停机时间;式(6)表示系统的备用容量约束,ri,t为机组i在时段t提供的备用容量;式(7)表示接入电网的风电功率的上下限,PW,capa表示风电的装机容量,Wcapa,t表示t时段的风电容量因数,是指该时段风电机组实际发出的电量与风电机组以额定功率运行所发的电量之比;式(8)表示抽水蓄能电站的水库中储存的水容量的上下限约束,它的表达式为St+1=St-PH,t·λi,t·Δt+PP,t·(1-λi,t)·Δt·η。(9)式(9)表示每一时刻抽水蓄能电站储水的容量是前一时刻的容量与前一时刻由于发电而减小的容量以及由于抽水而增加的容量的代数和。本文中将水库中水的容量用电量表示。近似地认为抽水蓄能电站发电时效率为1,抽水时效率为η,则其总的效率为η,本文中取η值为75%,这和抽水蓄能电站实际的运行效率一致。2典型日负荷及机组不同季节电网负荷的波动规律差别很大。文献分析发现,尽管风电功率是随机波动的,但在大范围内其整体功率波动具有明显的规律,小时级的风电功率可以进行很好地预测。本文中所用的风电数据见文献。春季是一年中风能最丰富的季节;冬季的负荷较重而且由于供热机组要承担供热任务,必须在线运行,调峰能力下降。本文选择这两个季节的典型日进行分析,相关数据见图1,其中虚线表示负荷,实线表示风电的容量因数。本文采用了山东电网2009年的典型日负荷进行计算。从图1中可以看出,春季和冬季的负荷特性既有相同之处,也有不同之处。相同点是一天内都是两峰两谷,且最低负荷都出现在凌晨;不同之处在于冬季的晚高峰负荷高于早高峰,而春季的两次峰荷大体相等。从风电的容量因数曲线可以看出,风电的出力在大多数时间都远小于其额定功率,且总的波动特性与负荷相反。因此,若要用风电来满足相同的负荷需求,需要比常规机组容量大得多的风电机组。例如,若要满足春季典型日的负荷需求,按照图1中的风电数据,需要大约100GW的风电装机容量。截止到2009年底,山东电网共有统调机组202台,总装机容量为46164MW,其中包括1GW的泰安抽水蓄能电站。除去泰安抽水蓄能电站,山东电网是一个纯火电系统。具体的机组数据见表1。在每一个季节的典型日下,考虑5种风电装机容量(10GW,30GW,50GW,70GW,90GW)。抽水蓄能电站考虑3种情况:将泰安抽水蓄能电站移除作为无抽水蓄能电站的情况;以现有的泰安抽水蓄能电站作为一种情况;以5GW的抽水蓄能电站作为一种情况。3求解算例的程序根据文献中提出的改进机组组合的线性混合整数规划算法,用C++语言编制了调用CPLEX12.1求解本文模型的程序,对算例进行求解。根据结果对不同季节、不同情况下风电的利用率、风电电量的占比以及煤耗量等指标进行分析。3.1风电利用率随风电容量的变化规律风电的利用率指在一定时间内,实际接入电网的风电电量与风电能够发出的电量之比。风电的利用率小于1表明存在弃风,即风电功率没有全部接入电网。图2显示了各季节典型日内风电利用率随风电容量及抽水蓄能电站容量的变化情况。从图2可以看出,风电利用率的变化有一定的规律。在风电容量较小时,不论有无抽水蓄能电站,风电的利用率都达到了100%,说明此时随着风电容量的增加,系统的煤耗量是减小的。当风电容量达到一定数值后风电利用率开始下降,说明此时若风电功率全部接入电网,系统的煤耗量反而增加或者机组组合无解。抽水蓄能电站的作用在出现弃风时得以体现:在相同的风电容量下,风电利用率随着抽水蓄能电站容量的增加而增加,这说明配置抽水蓄能电站能够提高风电的利用率。3.2控制风电电量风电电量的占比是指在一定时间内,系统实际利用的风电电量与系统总的发电量的百分比。图3显示了不同季节典型日下,风电电量的占比随风电容量及抽水蓄能电站容量的变化情况。从图3中可以看出,随着风电容量的增加,风电电量的占比不断增大。在典型日下,当系统中开始出现弃风时,抽水蓄能电站提高了风电的利用率,从而提高了风电电量所占的比重。例如,在春季典型日,为使风电能够满足80%的电能需求,在没有抽水蓄能电站时需要46.5GW容量的风电;有1GW抽水蓄能电站时只需要45GW的风电;有5GW抽水蓄能机组时只需要大约43GW的风电。冬季的情况类似。3.3山东电网能消耗量随风电容量的变化情况本文模型以常规机组在典型日内的煤耗量最小为目标函数。可以预期的是,在每一种情况下,能源消耗量随着风电容量的增加应不断减小,相同风电容量下随抽水蓄能电站容量的增加而减小。图4显示了山东电网能消耗量随风电容量的变化情况。由图4可见,随着风电容量的增加,煤耗量不断减少。在系统出现弃风以后,抽水蓄能电站能够进一步减小电网的煤耗量。例如,在图4(a)中,风电容量为50GW时,5GW的抽水蓄能机组下能源消耗量为24558.3t,1GW的抽水蓄能机组对应的能源消耗量为34046.4t,而无抽水蓄能的能源消耗量为37903.1t。3.4风电电量占比对机组出力的影响从上面的分析中可以看出,在风电容量较小时,抽水蓄能电站对风电的利用率等指标影响很小;只有在风电容量大到出现弃风以后,抽水蓄能电站才能起作用,不仅提高风电的利用率,以及风电电量的占比,而且减小了煤耗量。图5显示了春季典型日,系统中有1GW抽水蓄能机组时,随着风电容量的增加,抽水蓄能机组、风电、常规机组各时刻的具体出力情况。从图5中可以看出,随着风电容量的增加,风电电量的占比不断增大,常规机组的出力不断减小。当风电容量从10GW增加到50GW时,风电电量占比增长幅度较大;而从50GW到90GW时增幅很小