【《含多类型新能源电力系统的经济调度模型案例分析》4500字】

含多类型新能源电力系统的经济调度模型案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u1550含多类型新能源电力系统的经济调度模型案例分析 图412所示）。图STYLEREF1\s4SEQ图\*ARABIC\s112火电机组单位能耗曲线4）对系统单位能耗的影响根据系统单位能耗的定义可以看出，系统单位能耗与新能源出力占系统负荷的百分比呈负相关，即该百分比越大，系统单位能耗越小。工程实际中，当新能源渗透率较低，出力与负荷的比值非常小时，系统单位能耗随该比值的变化较为微弱。同等负荷水平下，当新能源渗透率较高，系统消纳的新能源也较多时，新能源出力占系统负荷的比值较大，尤其在负荷高峰期，系统的单位能耗则会明显下降。5）对污染气体排放量的影响由污染气体排放量的计算公式可知，污染气体排放量与火电机组出力相关，一般火电出力越大，燃料消耗越多，污染气体排放量越大。1.2含多类型新能源电力系统的经济调度模型在含多类型新能源的电力系统协调运行中，风电出力由自然能源本身决定的固有随机特征不能消除，需要其它电源来弥补。当高渗透率的新电源出力突增或缺失时，其它机组的运行成本与效率将受到影响。在现有发展新能源电力形势下，一般认为，在系统运行时风电（光伏）得到优先调度，核电和无调节性能水电站平稳出力，可调节水电平衡新能源电力的随机波动性并调节负荷峰谷差，其剩余容量承担部分负荷，常规火电避免频繁调整出力（日发电计划内不考虑启停）保持高效发电，燃气轮机应对风电、电源出力的间歇性变化与负荷曲线陡坡变化，抽水蓄能电站在当日低谷时段进行抽水，视为负荷，在峰值时段与负荷陡增时放水出力。本部分是以前述基于气象数据分析的新能源发电预测方法为基础，梳理形成了新能源调控模型。1.2.1目标函数建立多目标的联合优化调度模型，考虑风电（光伏）的优先入网要求，不将其作为待优化的变量，仅在约束中考虑由其间歇波动性带来的影响。目标函数中对系统运行成本、水资源利用率以及化石燃料的环境成本进行了优化。1）最小化火电机组的运行成本。即尽量减少燃料费用 (4-3)其中： (4-4) (4-5)式中，T表示时段总数；Nt表示系统中火电发电机组数目；表示机组i时段t内的负荷功率（MW）；表示机组i时段t的启停状态；ai、bi、ci表示机组耗费一次能源费用的相关系数，分别为：元/MW2·h，元/MW·h，元/h。STi，SDi表示机组i的启动费用和停机费用，元；燃煤、燃气机组运行成本中均不计维护与投资等费用。2）化石燃料电厂的环境成本函数。单位电量SO2排放量： (4-6)式中，Q表示火电厂单位煤耗率，g/MW·h;a表示SO2与S分子量之比；Sar表示燃煤含硫质量分数；表示S生成SO2的比例；ηS表示脱硫效率，%；单位电量NOx排放量 (4-7)式中，Q表示火电厂单位煤耗率，g/MW·h;a表示NOx与N分子量之比；Sar表示燃煤含氮质量分数；表示N生成NOx的比例；ηN表示脱硫效率，%；单位电量TSP排放量 (4-8)式中，Q表示火电厂单位煤耗率，g/MW·h;表示N生成NOx的比例；表示脱硫效率，%；单位电量CO2排放量 (4-9)式中，Q表示火电厂单位煤耗率，g/MW·h;A表示燃料低位发热量，MW·h；B表示CO2排放系数；P表示碳排放交易市场平均成交价，元/g；污染气体排放成本： (4-10)式中，表示火电机组发电量，MW；η1、η2、η3、和η4分示表示单位电量污染物排放量价格。综上所述，本文设置的含风电、火电和水电系统的机组组合优化调度目标函数为： (4-11)1.2.2约束条件1）功率平衡约束在优化过程中，系统内的各类型机组组合已确定，即开机机组总容量已能够满足系统可能出现的负荷波动需求。因此，进行功率平衡考虑的是系统内各类型机组在各时段内出力之和与系统当前的预测总负荷（含估算网损）相等。由于可调节水电站的加入，首先列写水电转换关系式如下 (4-12)对于可调节水电站，还需要满足调度容量约束 (4-13)式中，表示发电转换效率系数；表示水电站当前时段水头高度，m；、表示水电站最小与最大分配水量，m3。对于小水电，需要满足发电引用径流量约束 Qtmin＜Qt≤Qtmax (4-14)式中，Qtmin、Qtmax表示t时段小水电发电可以引用的最小和最大流量，m3。又对于抽水蓄能电站，因为已先安排其在低谷时期Δt1和峰值时期Δt2的运行调度方式，所以功率平衡约束条件如下：时段t∈Δt1， (4-15)时段t∈Δt2， (4-16) (4-17)在其它时段， (4-18)式中，Pwt表示风电出力取值，MW；Ppht表示光伏电源出力取值，MW；PDt表示负荷值，MW；PHt表示无调节水电站出力，MW；PSHt表示小水电出力，MW；Pnut表示核电站出力，两类型电站日间均稳出力，MW；Δt2表示峰值时期；Pft表示时段t的抽水蓄能站出力，MW。2）系统旋转备用约束在含大规模新能源电力的系统中，对新能源电源出力的预测水平要低于负荷预测水平，需要利用正、负备用容量来应对其出力不确定性带给系统的影响。时段t时火电机组i的最大出力与最小出力，可以表达为 (4-19) (4-20)式中，和表示火电机组向上与向下的爬坡率。同时考虑风电、光伏电源在时段t内可能出现随机波动，且波动变化系数分别为kw、kp，系数反映上下波动偏差量，可取5%~10%。则正旋转备用（应对新能源电力的陡降）约束条件为 (4-21)需要注意，在峰值时期（t∈Δt2），不等式左端应加入的容量，体现抽水蓄能机组出力的变化空间，、分别为库容可调水电站与抽蓄电站的最大出力值。系统负旋转备用（应对新能源电力突增）约束条件为 (4-22)式中，表示水电站j的强迫出力值，MW。需要注意，在负荷低谷期（t∈Δt1），先判断，若满足，说明此时抽水蓄能已有能力平衡低谷期的间新能源电源出力增量。3）输电线路容量约束： (4-23)其中，为系统内所有机组的集合；为机组g的发电功率；γgj为机组在线路上的功率分布因子；Lj为线路输电流量限制。4）机组出力和爬坡约束： (4-24) (4-25)其中，和分别为系统中机组g的最小、最大发电功率；和分别为机组g的向上和向下爬坡率。对于火电中的燃气轮机机组，本身在小时时段内可以满足迅速启停的要求，而其它燃煤机组在日调度内不启停锅炉，因此约束条件中不含最小启停机时间的约束。综上各式，优化调度模型首先确定抽水蓄能站在当日的工作方式，然后系统内通过约束燃料耗量成本、增大可调水电站利用效率来确定多目标优化函数，最后从分时段功率平衡与系统旋转备用角度设置约束条件，使得系统在接纳新能源电力时能够维持稳定运行。由于引入大规模新能源电力参与功率平衡，关于模型求解策略，可运用机会规划约束理论，引入风电、光伏随机变量，通过蒙塔卡洛抽样对约束条件进行检验，并将上述模型的多目标函数进行归一化（采用加权整合或数学模糊法手段）。或者利用Pareto集处理手段，得到归一化后的目标或各目标Pareto解的期望值，所确立的约束条件则根据对随机变量的抽样达到设定的置信度范围。经济调度模型求解总体流程如图4-1所示。图4-1经济调度模型求解总体流程上述模型可以基于概率潮流优化方法进行模型求解。根据日内阶段风、光、负荷的偏差功率计算日内阶段平均调整成本最小值。在随机变量处理方面，两点估计法将每个不确定的量用均值两侧的值代替，且其他不确定量取均值，计算概率潮流模型，较随机抽样的蒙特卡洛法计算量更小且精度较高。1.3新能源消纳能力提升措施分析由于毕设时间原因，没有进行仿真验证和算例分析，仅结合上述所构建的调控模型，对提供新能源消纳能力提升措施进行效果分析。大规模风电并网运行将会对电网运行各个方面产生重要影响，提高风电消纳能力是我国“双碳”目标下电力系统必然选择，无论对于风电场企业还是电网企业，都有重要的现实意义，能够采取的措施可主要分为以下几个方面：1）优化电网电源比例，减少电网被迫弃风随着风电的大量并网，为避免弃风着重发展抽水蓄能电站可以有效地将电网负荷低的多余电能转化为电网高峰时期的高价值电能，有效提升当地电网吸纳风电的能力。2）发展新型调控系统，提高电网协调水平通过对电力系统不同地区不同部分进行电力分配，协调各个部分的用发电需求，使之处于一种动态平衡的状态，是输发配电网发展过程中的一个重要研究方向｡通过本系统对风电功率预测的实现，可以使局部电网就地消纳和补充峰值电量，提高了电网运行的协调性。3）加强区域电网互联，扩大风电消纳范围区域电网互联规模较小是限