发电调度模式（精选7篇）
发电调度模式 篇1
0 引言
2007年8月2日发布的《节能发电调度办法(试行)》要求:一方面改革现行发电调度方式,开展节能发电调度;另一方面做好与电力市场建设衔接,积极推进电价改革[1]。
节能发电调度以降低电力系统能耗为主要目标,改变了计划电量调度方式,也不同于国际上普遍实行的以发电报价排序形成交易计划的市场机制。从理论上讲,节能发电调度能够获得在输出等量电能下降低发电环节能耗和有害气体排放的效益,但由于各电厂燃料煤的来源不同、运输环节能耗不同、煤价有差异,按发电煤耗排序与按发电燃料成本排序不同,因此,节能发电调度改变了电力系统经济调度一贯的优化目标,即发电成本最低,偏离了电力系统经济调度的理论基础——短期边际成本理论。在没有其他配套政策支撑的情况下,节能发电调度是一种节能但不一定经济的调度方式,可以通过改革上网电价机制和引入市场手段加以改进。文献[2]制定了适合于单边竞价市场的两部制上网电价机制,指明了上网电价机制改革的方向;文献[3]通过设计各种能耗约束条件建立节能电力市场,并比较有、无能耗约束的电力市场、计划性节能发电调度3种模式下的购电成本和能耗费用;文献[4]分析了节能减排与电力市场结合的相关问题;文献[5]探讨了节能调度与市场化联合实施方案,重点研究了发电侧节能降耗的市场化方法。
中国目前的电力体制尚不具备开展完全竞争性电力市场的条件,宜采用公共规制弥补市场缺损和抑制市场过度,从而通过保证市场效率而保证社会福利[6]。因此,本文首先从经济学角度剖析节能发电调度效率,然后以边际成本定价理论为基础,并借鉴韩国日前成本型电力库思想,在单纯的计划性节能发电调度模式和竞争性电力市场模式之间,寻求一种既能有效实现节能目标又不损失电力用户社会福利,而且具有可操作性的准市场化的节能发电调度模式。这种调度模式设计的前提是上网电价实行两部制,其中机组的电量电价由政府定价部门按照其发电燃料成本核定。
1 节能发电调度模式的经济学分析
帕累托效率[7]是指经济资源和产量的配置使得社会福利达到最大化的一种状态,也称为帕累托最优。帕累托效率是唯一的,按边际成本定价可达到帕累托效率,而完全竞争电力市场由于趋于按边际成本定价,因而可以达到或接近帕累托效率。
由于各电厂所用燃料煤的来源不同,价格也不同,按发电能耗排序与燃料成本排序必然不同,致使目前的节能发电调度不符合边际成本理论。国内现行的上网电价机制是基于同省(自治区、直辖市)同类机组的社会平均成本和相同发电利用小时数定价,采用单一制形式。如果采取两部制上网电价,在一个省内,各电厂购煤价格视为相同时,按发电能耗调度与按电量电价调度二者结果趋于一致,使得节能目标与经济目标具有一定的一致性;实际上,即使在一个省内,各电厂购煤价格也不尽相同,如果采用两部制上网电价,而且其中电量电价核定能够考虑到各电厂煤价的差异,按电量电价调度比按发电能耗调度更接近帕累托效率。总之,如果实行两部制上网电价,就可以按电量电价排序进行发电调度,这样既可以实现节能发电调度的目的,又使得改进的节能发电调度理论上符合电力系统经济调度的科学原则——短期边际成本理论。
如果实行按燃料成本排序调度,同时也按以燃料成本核定的电量电价结算,发电企业降低燃料成本就只能获得竞争发电量的优势,而不能因此获得更高的利润率;再考虑到低能耗机组的固定成本通常较高,电力市场中的生产者(发电企业)剩余不足,长期如此,就会使得发电企业缺乏降低燃料成本的动力。
鉴于上述原因,本文提出按政府定价部门核定的电量电价调度,同时按系统分类边际电价作为市场结算价格的准市场化节能发电调度模式。
2 准市场化的节能发电调度模式设计
2.1 韩国电力市场启示[8]
目前,韩国只运行一个日前成本型电力库,韩国电力集团公司作为市场单一买方。韩国成本评估委员每年确定每一台机组的容量成本,每月确定每一台机组的变动成本。日前市场分为基荷市场和非基荷市场,按机组变动成本相当的原则归入不同类市场。机组只报日前的可用容量,电力调度交易中心按机组核定的变动成本由低到高排序确定机组的次日交易计划,分别形成2类市场的边际价格。
该运行机制最主要的特点是获得了节能效益,因为按机组核定的变动成本排序形成日前交易计划,实际上建立了与节能发电调度基本相适应的排序机制,取得与节能发电调度基本一致的优化目标。可见,韩国日前成本型电力库兼容了市场和计划手段,最大限度实现节能和购电成本最优的双重目标,获得了较高的电力市场运行效率,并且可操作性较强。因此,韩国电力市场运行机制可以为中国市场化节能发电调度模式提供借鉴。
2.2 准市场化模式设计
2.2.1 市场模式
引入部分市场机制,采用单一购买模式,兼容计划和市场手段实现节能、经济目标。建立不同类型的市场,机组归入不同类型市场出清。机组只投标日前的可用容量,并按政府定价部门核定的电量电价由低到高排序,形成与节能发电调度基本相适应的调度排序机制。每类市场被调用的最后一台机组的电量电价形成每类市场的系统边际电价。
该模式设计基于3个方面考虑:一是以经济学的边际成本定价理论为基础,以政府核定两部制上网电价为前提;二是按机组成本排序能在更大范围内实现节能发电调度,例如,只按煤耗排序不能体现煤运输中存在的运输损耗,而成本中隐含了运输煤耗;三是与分段竞价思想[9]类似,该模式考虑了不同类型机组变动成本的差异,提出分类市场的设计思路,将电量电价相当的机组归入同一类市场。
准市场化节能发电调度模式的数学模型为:
式中:i为机组号,i=1,2,…,I;t为时段号,t=1,2,…,T,T为时段数;Ui,t为机组i在时段t的运行状态,Ui,t=1表示运行,Ui,t=0表示停机;ci为机组i的电量电价;Pi,t为机组i在时段t的有功出力;Si为机组i的启动成本。
约束条件为机组的有功平衡约束、有功功率限值约束、旋转备用约束、升降功率约束、启停时间约束。针对模型(1),本文采用拉格朗日结合动态规划算法求解。首先,根据对偶原理实现解耦;其次,通过单机动态规划方法处理时段间的耦合约束;最后通过构造的拉格朗日乘子进行不断的迭代寻优,从而实现对问题的整体协调优化。
2.2.2 交易主体
准市场的交易主体可以扩展到可再生能源、燃煤、燃气、燃油等不同类型机组。
2.2.3 分类市场设计
首先,根据机组变动成本相当原则,初步建立尖峰荷、峰荷和非峰荷3类市场:非峰荷市场包括新能源机组、核电、无调节性能的径流式水电、日或季调节水电[10]、大容量燃煤火电机组等;峰荷市场包括年、多年调节水电,中小容量燃煤火电机组等;尖峰荷市场包括燃机(燃气和燃油)、抽水蓄能等。需要强调的是,这里的市场分类并不是按负荷特性区分,既不确定时段也不确定电量份额,而是将机组按照其电量电价划定市场范围,目的是规避由于市场力行为使低燃料成本机组获取暴利的风险。
然后,再根据每类市场中机组的电量电价差异进一步细分,调整的目标是使得每类市场的平均电量电价保持一定的梯度。
2.2.4 价格机制
采取两部制上网电价机制。市场初期,可以按同类型、同容量机组核定相同的电量电价。机组的电量电价与电煤价格联动,机组按所在的分类市场的边际价格结算电量电费。由于机组按分类市场的边际价格结算已可以回收部分容量成本,并且同一类市场中容量的市场价值相同,故各分类市场核定相同的容量电价。
2.3 准市场化模式的利弊分析
准市场化模式的优势在于:①不同类型机组均可进入市场,扩大了市场交易主体;②既符合节能发电调度的思想,又提高了市场效率,使计划性节能发电调度向市场化迈进了一大步;③与完全竞争市场相比,发电调度计划可预计性强,系统潮流的不确定性小,而且还可以规避由于市场力行为使低燃料成本机组获取暴利的风险,有效稳定市场价格,同时还能够体现电能在不同时段的经济价值。
存在的最大不足是仍然需要政府核定容量电价和电量电价,而且煤电联动要及时。
3 算例
以国内某区域电力系统的实际数据为算例验证本文提出的准市场化节能发电调度模式的正确性和有效性。该系统中电源结构为:火电比重为70.18%,水电28.24%,燃气和风电比重仅为1.57%。其中火电机组各容量等级比重见表1。
3.1 机组电量电价测算
由于目前国内现行的上网电价是单一制,本算例首先需要按火电机组容量分档测算电量电价。根据该系统电源结构分布的特点,将火电机组容量分为600 MW,300 MW,200 MW,135 MW及以下4档。然后,以各档容量等级对应的标准供电煤耗和该系统4个地区不同热值对应的平均煤价水平作为电量电价的测算依据,得到A,B,C,D四省火电机组的电量电价估值如表2所示。
3.2 准市场分类
根据该系统电源结构的特点和表2电量电价测算结果,考虑各类型机组电量电价差异,将风电、径流式水电、日或季调节水电、单机容量200 MW及以上的火电机组归入非峰荷市场;将年、多年调节的水电,单机容量135 MW及以下的火电机组归入峰荷市场;而将燃气机组单独归入尖峰荷市场。
3.3 准市场化的节能发电调度模式模拟
本文选取该系统1月份典型日负荷曲线进行日前发电计划模拟分析,如图1所示。机组报日前可用发电容量,调度交易中心按每台机组所在分类市场和各自电量电价由低到高排序形成交易计划。
水电机组变动成本很低,必然能够优先调度;其次,由于该系统水电的特殊性,水电承担着防洪、灌溉等其他任务,已超越了模型(1)所描述的优化问题;同时,根据不弃水原则,需要确保水电全部调度,因此,本算例模型求解暂不考虑水电优化问题,优化变量仅为火电机组。为简化计算,目标函数暂不考虑启停成本,约束条件暂不考虑旋转备用、爬坡速度及电网安全约束。
3.4 优化结果分析
日前24时段机组组合的优化结果见附录A。结果表明,在非峰荷市场中,除在时段1～7和时段23～24内少部分机组没有中标外,其他时段内机组全部中标;峰荷市场仅在系统高峰时段8～22内,部分机组为系统调峰而启动;而尖峰荷市场的燃气机组在全时段内均没有发电机会。
1)实现降低煤耗目标
按本文提出的成本调度方式和按节能发电调度排序方式,二者在降低系统总发电煤耗的目标上基本一致。系统优化结果显示,由于电量电价较高的原因,容量300 MW的10号机组仅在时段1～6和时段24被部分电量电价较低(因煤价较低)的200 MW机组替代发电。因此,本文设计的调度模式在降低系统煤耗的努力上已经相当接近节能发电调度模式,实现了与计划性的节能发电调度衔接。
2)有效平稳市场价格
优化结果显示,全时段系统边际电价在非峰荷市场趋于稳定,而在峰荷市场变化显著,如图2所示。非峰荷市场在时段1～7和23～24电价较低,而在高峰时段8～22内系统边际电价略有升高,最高边际电价仅为117.8元/(MW·h),体现了非峰荷市场价格稳定,峰荷市场需求变化使得该市场价格变化起伏,最高电价达到136.7元/(MW·h)。整
个市场的系统加权平均电价接近于非峰荷市场价格,从而有效平稳了整个市场的价格。
3)形成稳定发电计划
非峰荷市场内存在近50台大容量机组在全时段内不停机运行,这不但可以保证发电企业生产的连续性,并且减少了系统潮流的不确定性,有利于该系统的安全稳定运行。
3.5 与节能发电调度和竞争性电力市场对比分析
为了对比分析,以下各调度模式的电量电价结算,均以两部制上网电价为前提;节能发电调度按机组核定的电量电价结算,竞争性电力市场按系统边际电价结算,准市场模式按分类市场边际价格结算。3种模式在每个时段的电量购电费用如图3所示。
如图3所示,本文设计的准市场模式购电费用界于节能发电调度与竞争性电力市场之间。相比于节能发电调度模式,准市场模式在增加生产者剩余、激励发电企业降低成本等方面都优于节能发电调度模式,同时也使低燃料成本机组的高投资成本得以回收;二者全时段的电量电费相差近891.71万元。而相比于竞争性电力市场,准市场模式能够抑制发电企业获得超额利润,虽然算例中二者差值仅为194.193 8万元,但如果继续增加高峰负荷,差值将更明显。可见,准市场模式在弥补生产者剩余、抑制超额利润等方面更具优越性。
4 结语
本文从中国节能发电调度与竞争性电力市场的衔接问题出发,结合国内电力体制,提出了准市场化的节能发电调度模式。该模式基于两部制上网电价,兼顾节能、经济目标,具有理论基础和实际可操作性。算例分析表明,准市场化模式具有日前发电计划和系统潮流不确定性较小,市场价格相对平稳,能够实现电力系统降低能耗等优越性;为中国实现节能、经济等多目标的优化发电调度模式提供了科学依据和参考方案。但是,该模式实施的前提是要改进现行的上网电价机制,如何核定各类机组的容量电价和电量电价水平,有待进一步的深入研究。
附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。
摘要：计划性节能发电调度以降低电力系统能耗为主要目标,但由于没有考虑电煤运输过程的能耗等因素,不能达到经济学意义上的帕累托效率。文中以短期边际成本定价理论为基础,借鉴韩国日前成本型电力库思想,设计了一种准市场化的节能发电调度模式。该模式基于两部制上网电价机制,以政府核定的机组电量电价排序确定日前交易计划,形成符合节能发电调度思想的调度排序机制;通过设计分类市场,在体现电能不同时段的价值的同时,还有助于促进市场价格稳定。实际算例分析验证了所提出的准市场化节能发电调度模式的优越性。
关键词：节能发电调度,准市场化,短期边际成本,分类市场
参考文献
[1]国办发[2007]53号文件:国务院办公厅关于转发发展改革委等部门节能发电调度办法(试行)的通知[EB/OL].[2008-08-02].http://www.gov.cn/gongbao/content/2007/content_744115.ht m.
[2]发改价格[2005]514号文件:国家发展改革委关于印发电价改革实施办法的通知[EB/OL].[2008-08-02].http://jgs.ndrc.gov.cn/jggs/dljg/t20050613_129585.ht m.
[3]耿建,高宗和,张显,等.节能电力市场设计初探.电力系统自动化,2007,31(19):18-21.GENGJian,GAO Zonghe,ZHANG Xian,et al.A preli minaryinvestigation on power market design considering social energyefficiency.Automation of Electric Power Systems,2007,31(19):18-21.
[4]傅书逷,王海宁.关于节能减排与电力市场的结合.电力系统自动化,2008,32(6):31-34.FU Shuti,WANG Haining.On coordination of energy savingand reduction of pollution policy with electricity market reformin China.Automation of Electric Power Systems,2008,32(6):31-34.
[5]胥传普,杨立兵,刘福斌.关于节能降耗与电力市场联合实施方案的探讨.电力系统自动化,2007,31(23):99-103.XU Chuanpu,YANG Libing,LI U Fubin.Discussion on theunion i mplementation scheme of energy conservation measuresand electricity marketability method.Automation of ElectricPower Systems,2007,31(23):99-103.
[6]王雅莉,毕乐强.公共规制经济学.北京:清华大学出版社,2005.
[7]杨君昌,曾军平.公共定价理论.上海:上海财经大学出版社,2002.
[8]国家电力监管委员会.南美洲、亚洲、非洲各国电力市场改革.北京:中国水利水电出版社,2006.
[9]王锡凡.分段竞价的电力市场.中国电机工程学报,2001,21(12):1-6.WANG Xifan.Block bidding model based power market.Proceedings of the CSEE,2001,21(12):1-6.
[10]王超,张晓明,唐茂林,等.四川电网节能减排发电实时调度优化模型.电力系统自动化,2008,32(4):89-92.WANG Chao,ZHANG Xiaoming,TANG Maolin,et al.Real-ti me dispatching opti mization model for energy-saving andemission-reduction generation in Sichuan Grid.Automation ofElectric Power Systems,2008,32(4):89-92.
发电调度模式 篇2
建设“资源节约型、环境友好型”[1]社会的总体战略,迫切要求对现行发电调度方式进行改革。为此,国务院颁布了《节能发电调度办法(试行)》[2],要求降低能源消耗,减少污染物排放。
目前,作为电能计划重要组成部分的月度电能计划,传统方法基本上采取平均分配发电量及利用小时数的模式[3,4],相对简单和粗略,与节能减排发电调度不相适应。因此,应合理改进发电调度模式,积极促进节能、环保、经济调度的实施[5]。
根据《节能发电调度办法(试行)》规定:“同类型火力发电机组按照能耗水平由低到高排序,节能优先;能耗水平相同时,按照污染物排放水平由低到高排序”。根据此办法,省级电网的主要机组发电序位大致为:(I)风电单元;(II)水电单元;(III)按“以热定电”方式运行的燃煤热电联产机组;(IV)非供热火电机组。
结合我国目前许多省份的实际电源结构分布情况,对月度电能计划制定问题,可依据上述发电序位,首先将第(I)、(II)、(III)类发电单元列入组合方案,而第(IV)类非供热火力发电单元具体组合方案则需要结合机组能耗和污染物排放水平以及该类单元计划电能总空间等信息确定。由此可见,第(IV)类非供热火电机组实际上充当了边际类机组集合的角色,它们成为制定月度电能计划的主要对象[6,7,8,9]。其中,文献[7-9]的三种方法能够适应不同应用侧重的需求:综合耗量优化法[7]可考虑月度电量波动特性及其对综合耗量非线性的影响;综合成本加权法[8]可在负荷率偏差调整约束范围内、根据多指标综合加权的结果对相关发电单元/机组的月度电能交易计划进行适当调整;负荷率偏差法[9]可在负荷率偏差调整约束范围内、根据多指标综合排序结果对部分发电单元/机组的月度电能交易计划进行适当调整。文献[7-9]的方法是介于传统方法与节能调度方法之间的一种折中和过渡,凡是未关停的直调机组均能获得相当比重的电能计划指标,其执行节能减排调度的力度不够彻底,有待改进。
基于上述分析,本文研究了节能发电调度模式下如何模拟制定非供热火力发电单元月度电能计划的方法,在综合考虑煤耗和污染物排放水平的条件下,给出了非供热火电单元月度电能计划组合方案和具体形成月度电能计划的计算方法,并将该方法计算结果与传统方法计算结果进行了对比分析,以侧重考察对系统相关因素的影响。
1 非供热火电单元组合方案与月度电能总空间分解方法
1.1 有关电能空间之间的相互关系
设非供热火电单元集合待制定计划月份的发电口径电能总空间为W,它需要依据机组能耗和污染物排放水平等信息,分解到各个非供热火电单元。其中,哪些非供热火力发电单元参与W的分解决定了最终的组合与计划方案。组合方案与计划值可以在一个过程中同时完成。
设可能参与W分解的非供热火力发电单元总数为N,第i单元最终分解的电能子空间为Wi,它们满足如式(1)关系:
对Wi等于0的单元,表示其未能进入月度电能计划组合方案。
当求得Wi后,随后的工作就是将其分解到计划月份的某一天中。设分解到第d天(设计划月份共有D天)的电能值为,则其满足关系:
式(3)表示所有非供热火电单元某日的电能分解值之和应等于该日的此类发电单元集合的总发电空间W(d),它由该日的负荷系数乘以W得到。
上面阐述了非供热火电单元集合发电口径月度电能总空间、各单元电能子空间及其每日的分解值之间的关系。接下来重点分析如何进行分解以及如何确定组合方案的问题。
1.2 组合方案与月度电能总空间的分解
将月度电能总空间W分解到各单元的具体步骤如下:
a)非供热火电单元能耗与排放指标的分档与单元组合优先级的确定
设第i个单元单位电能煤耗平均水平为αi1,g/k Wh,单位电能污染物排放综合治理成本为αi2,元/k Wh,单位电能上网电价为Pri,元/kWh。
依据《节能发电调度办法(试行)》:“同类型火力发电机组按照能耗水平由低到高排序,节能优先;能耗水平相同时,按照污染物排放水平由低到高排序”。对月度电能计划,可以参照上述精神执行。
对所有非供热火电单元,依据αi1的最大和最小值,进行单位电能煤耗平均水平分档处理;类似地,依据αi2的最大和最小值,进行单位电能污染物排放综合治理成本分档处理。具体分档数量如下:
式中:α1step为单位电能煤耗平均水平分档间距,g/k Wh;α2step为单位电能污染物排放综合治理成本分档间距,元/k Wh;α1max、α1min分别为单位电能煤耗平均水平的最大和最小值,g/k Wh;α2max、α2min分别为单位电能污染物排放综合治理成本的最大和最小值,元/k Wh。
由式(4)和式(5)可知,当
时(k1=1~Mα1),该单元单位电能煤耗平均水平被归到第k1档;当
时(k2=1~Mαα),该单元单位电能污染物排放综合治理成本被归到第k2档。
于是,非供热火电单元被组合的优先级次序按如下方式确定:
按照单位电能煤耗平均水平档次数值由小到大排序,小者优先;单位电能煤耗平均水平档次相同时,按照单位电能污染物排放综合治理成本档次数值由小到大排序,也是小者优先。于是N个非供热火电单元就被赋予了不同的组合优先等级,记为Kpri∈[1,N]。
b)组合优先级高的单元(Kpri数值低者)的月度电能子空间的确定
设优先级处于第1~Kpr的单元已经正式进入组合方案,且其月度电能子空间也已经求得,接下来就要决定优先级等于Kpr+1的单元是否进入组合方案?如果正式进入组合方案,其月度电能子空间又应该是多少?
设优先级等于Kpr+1的单元原先的单元序号为i,则其是否被组合以及月度电能子空间结果由下述关系确定:
其中,
式中:ΔW为优先级处于第1~Kpr单元承担电能计划后剩余的发电空间,万k Wh;Ci为第i个非供热火电单元装机容量,万kW;为第i个非供热火电单元计划月份第d天的检修容量,万kW;为第i个非供热火电单元计划月份第d天检修容量对应的检修小时数,h;ρi为第i个非供热火电单元相对于额定容量的负载率。
可以通过整定不同的ρi,对节能减排发电调度的力度进行动态调整。在过渡期,为防止高性能机组占有了过多的电能计划空间、导致给其他相对低性能机组所剩余的电能计划空间较小的问题,可以根据具体情况将ρi整定得略低些;经过一段时间后,ρi可以随着节能减排发电调度力度的不断提高而逐步增加,例如600 MW大机组的ρi最终可以提高到0.9或0.95左右,以便充分发挥高性能大机组的节能减排优势。
至此,就求得了依照《节能发电调度办法(试行)》而获得的各非供热火电单元月度电能子空间(等于0值为没能进入组合方案)。因此,上述过程同时完成了组合方案和月度电能子空间形成两件事情。
2 非供热火电单元月度电能计划编制方法
在第1节求得各单元月度电能子空间Wi后,接下来就要具体计算计划月份各单元的月度电能计划值。
设最终纳入月度电能计划组合方案的非供热火力发电单元集合为Ω,它包含的单元数≤N。
各单元月度电能计划值的计算过程如下:
首先根据各单元某日实际可用满容量发电量占Ω集合中总的可用满容量发电量的比重折算出第i个单元第d天的计划初值:
该式结果满足第d天Ω集合中所有单元计划值之和等于W(d)约束。
然后利用上述结果及Wi约束再按如下方式修正计划值:
只要各单元满足Wi约束,Ω集合自然就满足W约束。
由于由式(12)计算的结果,可能又不满足W(d)约束,故需要再次修正:
因此,利用式(12)和式(13)交替迭代若干次,就可以得到同时满足W(d)和W约束的解。
需注意,在上述交替迭代求解过程中,还需满足最大可发电量约束,即其值必须满足如式(14)关系:
至此,就求得了Ω集合中所有单元计划月份的具体计划值(分解到所在月份的每一天)。
3 算例
3.1 计算条件
设某系统内参与月度电能计划制定的直调非供热火力发电机组及其基础数据列于表1,其中,最后一列为由1.2节方法形成的机组组合优先等级(由于实际系统中暂缺乏具体排放数据,故表1优先等级主要依据能耗指标形成,当能耗指标相同时,具有脱硫装置的机组优先等级靠前);非供热火电机组集合某计划月份(以4月为例)的电能总空间为362 629万k Wh。4月份的负荷系数如表2所列。在计算过程中取发电企业平均购煤价格为480元/t,电网公司平均购电价格为0.60元/k Wh,另外,考虑到厂用、旋转备用率等因素,在计划模拟计算过程中,式(10)中的ρi取0.88。
3.2 发电计划及对电网相关因素的影响
为对照,表3给出了4月份按照节能发电调度模式和传统方式(有效单位容量等利用小时数)所获得的电能计划值。限于篇幅,表3只列出了各单元月度电能子空间计算结果。
由表3可见,对节能发电调度模式,部分性能低劣的机组,无法进入月度电能计划组合方案,处于无计划电能可分的境地。
与表3结果对应的电网公司购电成本、发电机组煤耗列于表4。
由表4可知:
(1)对传统方式,电网公司从非供热火电单元购电的总费用为127 265.51万元,而对节能发电调度模式,电网公司购电总费用增加到127 880.01万元,增量为614.5万元,增加率为0.4%。
(2)对传统方式,非供热火电单元的总煤耗为121.33万t,而对节能发电调度模式,煤耗降到119.17万t,降低量为2.16万t,降低率为1.7%。
(3)若以电网发电用煤平均价格480元/t估算,因节约2.16万t煤而折合节约的购煤成本为1 036.8万元。
(4)因节约2.16万t煤而减排的CO2量为:2.16万t×2 620 kg/t=0.565 92亿kg。若按火力发电厂CO2治理成本0.03元/kg(较低碳税率)估算,则可节约CO2治理成本169.776万元。随着碳税率的逐步上调,如增加到0.3元/kg比较正常的价位,则可节约CO2治理成本1 697.76万元。
此处只分析了在CO2减排方面的效益,如果再包括硫化物、氮化物、灰渣、废水等排放治理成本的节约效应,则效益会更加显著。
(5)由上述结果可得,节能发电调度模式相对于传统方式,正效益之和=燃煤成本节约量+CO2治理成本节约量(暂不计其他污染物治理成本节约效益)=1 036.8+1 697.76=2 734.56万元。该值减去电网公司购电成本上升量614.5万元,可得全系统(包括发电企业、电网企业、环境与社会)的净效益=2 734.56-614.5=2 120.06万元。可观的净效益为今后从市场机制角度设计能够使有关各方共赢的节能发电调度利益分配机制奠定了经济基础。
4 结论
本文方法基于节能发电调度序位表和组合方案,除考虑机组装机、检修、负荷系数等基本信息外,还侧重计及了火电机组的能耗、排放指标信息,有效地在月度电能计划制定过程中贯彻了节能发电调度精神。
计算结果说明,节能减排发电调度,在取得明显的节能减排效果的同时,电网公司的购电成本可能会随之上升。但全系统净效益可观的事实也为今后从市场机制角度设计能够使有关各方共赢的节能发电调度利益分配机制奠定了经济基础。
摘要：编制月度电能计划的传统方法主要基于平均分配发电量及利用小时数的方式,相对简单和粗略,与新形势下实施节能减排发电调度不相适应。提出了一种节能发电调度模式下制定火力发电单元月度电能计划的方法。该方法在给出节能发电调度序位表和组合优先级方案的同时,即可直接获得发电单元月度电能子空间。计划制定过程除考虑机组装机容量、检修、负荷系数等基本信息外,还侧重计及了火电机组的能耗、排放指标信息。算例表明,由新方法制定的月度电能计划,具有节约燃煤、减少污染物和CO2排放的效益,但也可能会引起电网公司购电成本的上升。
关键词：电力网络,火力发电单元,节能,减排,月度电能计划,发电调度模式
参考文献
[1]李鹏,张勇军,谭伟聪,等.长安配网节能降耗潜力评估研究[J].电力系统保护与控制,2009,37(14):97-100,104.LI Peng,ZHANG Yong-jun,TAN Wei-cong,et al.Study on energy saving potential assessment for Changan distribution network[J].Power System Protection and Control,2009,37(14):97-100,104.
[2]国务院办公厅.国务院办公厅关于转发发展改革委员会等部门节能发电调度办法(试行)的通知(国发办[2007](53号)[S].北京:国务院,2007.
[3]毛毅,车文妍.兼顾节能与经济效益的月度发电计划模型[J].现代电力,2008,25(5):73-78.MAO Yi,CHE Wen-yan.Monthly generation scheduling considering energy-saving and economic benefit[J].Modern Electric Power,2008,25(5):73-78.
[4]范玉宏,张维,韩文长,等.区域电网节能发电调度模式研究[J].电力系统保护与控制,2009,37(16):107-111.FAN Yu-hong,ZHANG Wei,HAN Wen-chang,et al.Research on energy-saving generation dispatching model in regional grid[J].Power System Protection and Control,2009,37(16):107-111.
[5]严宇,马珂,于钊,等.改进发电调度方式实施节能、环保、经济调度的探讨[J].中国电力,2007,40(6):6-9.YAN Yu,MA Ke,YU Zhao,et al.Primary research on improvement in generation dispatching mode to implement energy conservation and environmental protection and economic dispatching[J].Electric Power,2007,40(6):6-9.
[6]张森林.节能发电调度配套上网电价定价机制研究[J].电网技术,2009,33(18):105-110.ZHANG Sen-lin.Research on pricing mechanism of bidding price in set with energy conservation power generation dispatch[J].Power System Technology,2009,33(18):105-110.
[7]汤伟,王漪,于继来,等.编制直调火力发电单元月度电能交易计划的综合耗量优化法[J].中国电机工程学报,2009,29(25):64-70.TANG Wei,WANG Yi,YU Ji-lai,et al.Synthesis consumption cost optimization method for making monthly trade schedule of grid dispatched thermal power generation units[J].Proceedings of the CSEE,2009,29(25):64-70.
[8]汤伟,王漪,于峰,等.编制直调火力发电单元月度电能交易计划的综合成本加权法[J].电网技术,2009,33(17):167-173.TANG Wei,WANG Yi,YU Feng,et al.An integrative cost weighted method for drawing up electric energy monthly transaction schedule of directly dispatched thermal power generation units[J].Power System Technology,2009,33(17):167-173.
节能发电调度旋转备用计划优化 篇3
节能发电调度以节能、环保为目标,以全电力系统内发、输、供电设备为调度对象,优先调度可再生和清洁发电资源,按能耗和污染物排放水平,由低到高依次调用化石类发电资源,最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放[1]。节能发电调度改变了国内以往的计划电量调度方式,也不同于国际上普遍实行的以发电报价排序形成交易计划的市场机制。这种单纯以降低系统运行能耗为目标的发电调度方式,使得电力系统的旋转备用集中由少数小容量、高能耗机组承担,由此可能引发系统备用安全问题。因此,为促进节能发电调度顺利实施,需要研究节能发电调度科学、合理的旋转备用计划。
节能发电调度方式下的旋转备用计划优化问题涉及2个重要方面:一是旋转备用模型的建立;二是旋转备用计划与发电出力计划如何配合。针对旋转备用建模,文献[2]运用保险理论研究了电力市场环境下备用容量的集中和分散优化的决策模型和算法;文献[3]建立了在电力市场环境下一种计及发电机组可用率水平的备用需求分配模型。文献[4]考虑系统运行的可靠性,建立了多目标分层决策模型,采用遗传算法求解。
针对旋转备用计划与发电出力计划配合问题,文献[5,6]分别提出了日前和实时节能发电调度发电计划的模型和算法;文献[7]针对不同发电调度模式,统一对旋转备用计划和发电出力计划建模;文献[8]提出了融合旋转备用的机组组合算法,即根据系统旋转备用容量效益最大为目标,确定最佳的机组组合方案,然后在此基础上,以机组的燃料费用最小为目标,将旋转备用作为发电出力计划的约束条件进行电能量和备用容量的联合优化。
上述研究成果基本上是针对电力市场,目前尚未见到针对节能发电调度方式下旋转备用计划优化问题的学术研究文献。本文将具体针对节能发电调度模式,在上述文献研究基础上,研究2种旋转备用优化决策模型;然后,分别选用旋转备用计划和发电出力计划独立建模分步优化、统一建模联合优化2种思路,构建不同的节能发电调度模型,再基于启发式动态规划方法求解。
1 旋转备用优化决策模型
1.1等备用原则
等备用原则描述为:在满足电力系统运行总旋转备用需求和机组备用调节速率基础上,参与节能发电调度的在线运行机组按照相等比例,预留发电容量作为系统旋转备用。
下面建立相应的数学模型。
1)旋转备用的初始等备用分配
式中:α为系统等旋转备用比例,根据系统总旋转备用需求RD和机组总容量
2)初始等备用分配的调整
按式(1)确定的初始等备用分配可能不满足机组备用调节速率约束,如果不满足约束,将低调节速度机组承担的旋转备用依次转移给高调节速度机组,直至满足系统备用调节速度的要求。为此,本文提出基于最小二乘的等备用优化决策调整模型:
满足2类约束条件:
1)系统总旋转备用需求:
2)机组旋转备用限值:
式中:Rtotal为系统旋转备用容量需求;Ri,min和Ri,max分别为机组i的旋转备用容量限值。
等备用原则使得备用责任分散,这对于保障电力系统安全稳定运行是必要的。等备用原则的缺点是不能实现系统运行能耗最小目标。
1.2能耗最小原则
等备用原则并不能实现能耗最小的目标,因此考虑按能耗最小原则建立旋转备用优化决策模型。数学模型如下:
式中:Pi为机组i的有功出力,fi(Pi)为机组i的耗量特性函数。
在式(4)和式(5)基础上增加约束条件:
1)系统有功功率平衡:
2)机组有功功率限值:
3)旋转备用和有功功率约束:
2 优化旋转备用计划的节能发电调度模型
2.1 旋转备用和发电出力计划建模的思想
旋转备用和发电出力计划的优化建模可以是独立建模或统一建模。独立建模可以实现不同量纲目标函数的分步优化。统一建模存在2种方式:一是将发电出力计划和旋转备用计划二者目标函数统一量纲;二是将旋转备用计划作为发电出力计划的约束条件。在节能发电调度模式下,由于上述建立的2种旋转备用优化决策模型和单纯以降低系统能耗为目标的发电出力计划,二者量纲不尽相同,因而旋转备用计划和发电出力计划可以独立建模,或者建立以旋转备用计划作为发电出力计划的约束条件、而以降低系统能耗为目标函数的统一的节能发电调度模型。
2.2 节能发电调度独立建模
节能发电调度独立建模,优化模型中无需考虑旋转备用的目标函数和约束条件,建立日前节能发电调度数学模型如下:
式中:i为机组编号,i=1,2,…,I,I为机组总数;t为时段编号,t=1,2,…,T,T为时段数;Ui,t=1表示机组i为运行状态,Ui,t=0表示为停机状态;Pi,t为机组i在t时段的有功出力;fi(Pi,t)为机组i的耗量特性函数;Si为机组i的启动耗量。
约束条件在式(7)～式(9)基础上,增加时段间的耦合约束:
1)爬坡约束:
2)机组启停时间约束:
式中:Pupi和Pdowni分别为机组爬坡速率限值;Ti,t-1为机组i在t-1时段已连续运行(正值)或连续停机(负值)的时间;Toni和Toffi分别为机组的最小开机和停机时间。
2.3 节能发电调度统一建模
在该方式下,节能发电调度模型需要增加旋转备用优化变量及其约束条件,数学模型如下:
式中:Rt=(R1,t,R2,t,…,RI,t)为机组旋转备用向量,表示共同影响机组i的耗量函数fi。
模型(13)的约束条件是在模型(10)的约束条件基础上再增加旋转备用约束条件(式(4)、式(5)、式(9))。
32种节能发电调度模型的求解方法
3.1 发电出力计划的启发式动态规划算法
本文基于启发式动态规划算法[9],实现旋转备用计划和发电出力计划独立建模分步优化、统一建模联合优化2种节能发电调度模型的求解。统一建模的节能发电调度模型,首先通过启发式方法形成日前每个时段的可行状态集合,针对每种可行的机组组合状态均进行旋转备用优化,然后修正该状态下机组的有功功率限值,在此基础上,再进行每个阶段的路径寻优;独立建模的节能发电调度模型,则在确定的机组组合方式下,同时进行发电出力计划和旋转备用计划的优化求解。
3.2 旋转备用的优化算法
对于上述2类模型涉及的旋转备用优化算法,等备用原则采用约束线性的最小二乘算法,能耗最小原则采用线性规划算法求解。
3.32类节能发电调度模型的实现方式
独立建模分布式优化和统一建模联合优化的实现方式分别如图1、图2所示。
4 算例分析
本文通过一个简单的算例,采用国内某地区实际电网中10台火电机组的数据,进行节能发电调度日前24时段发电出力计划和旋转备用计划优化的模拟分析,以上述建立的旋转备用优化模型及其2种实现方式求解。以每台机组最大功率段对应的平均煤耗近似作为该机组的能耗参数,见表1。约束条件暂不考虑电网安全约束。日前24时段负荷预测见图3,每个时段系统总旋转备用取为该时段负荷的10%。整个优化过程在MATLAB 6.5上编程实现。
4.12种实现方式的优化结果分析
可以看出,2种节能发电调度旋转备用计划的优化结果从总煤耗和求解时间上都不同。统一建模联合优化方式得到的系统总煤耗比独立建模分步优化方式更佳,但需要增加优化的求解时间。这是因为统一建模需要对每种机组组合状态都进行迭代求解,而独立建模仅需要在最终确定的机组组合上进行旋转备用计划决策,故统一建模目标函数值要优于独立建模,但独立建模计算时间相对较短。因此,2种实现方式各有利弊,其机组组合结果见附录A。
4.22种旋转备用计划优化结果分析
以统一建模联合优化的结果为例,选取1号600 MW、4号300 MW、8号125 MW机组的旋转备用计划进行分析比较,如图4所示。
如图4(a)所示,1号机组的平均煤耗最低,故按能耗最小原则,24时段内均无旋转备用计划;而按等备用原则,由于等比例承担了系统的旋转备用,故在全时段内均有备用计划安排。
如图4(b)所示,4号机组按平均煤耗排序为第5位,由于在低谷时段没有进入机组组合,故2种决策方式下均无旋转备用计划;而在系统腰荷时段,相比高峰时段(例如时段11-12),按能耗最小原则4号机组承担了更多的旋转备用,原因是在高峰时段,小容量机组启机,系统大部分的旋转备用集中到小容量机组上。
从图4(c)看出,8号机组在2种旋转备用决策方式下仅在系统高峰时段承担旋转备用,原因是8号机组的平均煤耗最高,仅在系统高峰时段进入机组组合,并且按能耗最小原则所承担的旋转备用要远大于按等备用原则。
综上所述,按等备用原则优化机组的旋转备用计划,机组等比例承担系统运行的旋转备用,此时不能获得能耗最低目标;而按能耗最小原则进行优化,系统旋转备用计划大部分集中到中小容量机组上,不过,此时由于大容量机组发电出力接近容量极限,这可能是系统运行潜在的安全隐患。
5 结语
本文研究了日前节能发电调度的旋转备用计划,按等备用和能耗最小2种原则建立了旋转备用计划优化决策模型,提出了旋转备用计划和发电出力计划的独立建模分步优化、统一建模联合优化的2种实现方式。算例分析表明,2种优化的实现方式各有利弊,统一建模方式计算结果优于独立建模,但独立建模计算时间相对较短;按等备用和能耗最小原则优化旋转备用计划能够体现不同的决策意愿,这与机组的耗量特性、系统旋转备用需求等密切相关。
本文建立的旋转备用优化决策模型和实现方式可以为节能发电调度模式制定相应的备用计划提供参考。不过,这些也仅仅是初步的构想,如何精细化制定节能发电调度的旋转备用计划有待进一步深入研究。
附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。
参考文献
[1]国办发[2007]53号文件:国务院办公厅关于转发发展改革委等部门节能发电调度办法(试行)的通知[EB/OL].[2007-08-02].http://www.gov.cn/gongbao/content/2007/content-744115.ht m.
[2]陈志姚,刘有飞,倪以信,等.电力市场环境下备用容量的集中和分散优化决策.电力系统自动化,2004,28(22):5-12.CHAN C Y,LI U Youfei,NI Yixin,et al.Centralized and decentralized opti mal decision-making on reserve capacity procurement in electricity markets.Automation of Electric Power Systems,2004,28(22):5-12.
[3]任震,潘锡芒,黄雯莹,等.电力市场中计及发电机组可用率的备用分配计算.电力系统自动化,2002,26(17):16-18.REN Zhen,PAN Xi mang,HUANG Wenying,et al.A method for allocating reserve with consideration on availability of generating units in electricity market.Automation of Electric Power Systems,2002,26(17):16-18.
[4]丁明,齐先军,安玲.旋转备用市场中考虑可靠性的多目标分层决策.电力系统自动化,2007,31(13):17-22.DI NG Ming,QI Xianjun,AN Ling.Multi-objective andlayered decision-making in the spinning reserve market considering reliability.Automation of Electric Power Systems,2007,31(13):17-22.
[5]施建华,谭素梅.节能发电调度发电计划编制算法.电力系统自动化,2008,32(24):48-51.SHI Jianhua,TAN Sumei.Algorithm of energy saving generation dispatch scheduling.Automation of Electric Power Systems,2008,32(24):48-51.
[6]王超,张晓明,唐茂林,等.四川电网节能减排发电实时调度优化模型.电力系统自动化,2008,32(4):89-92.WANG Chao,ZHANG Xiaoming,TANG Maolin,et al.Real-ti me dispatching opti mization model for energy-saving and emission-reduction generation in Sichuan Grid.Automation of Electric Power Systems,2008,32(4):89-92.
[7]陈之栩,谢开,张晶,等.电网安全节能发电日前调度优化模型及算法.电力系统自动化,2009,33(1):10-13.CHEN Zhixu,XIE Kai,ZHANG Jing,et al.Opti mal model and algorithm for day-ahead generation scheduling of transmission grid security constrained convention dispatch.Automation of Electric Power Systems,2009,33(1):10-13.
[8]张国全,王秀丽,王锡凡.电力市场中旋转备用的效益和成本分析.电力系统自动化,2000,11(21):14-18.ZHANG Guoquan,WANG Xiuli,WANG Xifan.Study on benefits and costs of spinning reserve capacityin power market.Automation of Electric Power Systems,2000,11(21):14-18.
节能发电调度协调理论及应用 篇4
为实现节能减排目标,引导电源结构向高效率、低污染方向发展,2007年8月,国家发展和改革委员会等部门提出了《节能发电调度办法(试行)》(以下简称《办法》),要求改革现行发电调度方式,开展节能发电调度[1,2,3,4,5,6]。
实施节能发电调度是一项涉及面广且复杂的系统工程,因此,节能发电调度在相关方面的协调模式及运作机制,是需要重点研究的内容之一。文献[1]建立了兼顾安全与经济的电力系统优化调度协调理论,文献[2]提出了基于时间尺度的节能发电调度协调模型及算法。
本文在文献[1-2]的基础上,为调度协调理论赋予了节能减排的新内涵,并进行了扩展。阐述了节能发电调度协调理论的整体架构,在空间尺度与时间尺度上,提出了4种国家、区域、省3级节能发电调度的协调调度交易机制及模型,并进行了比较分析。在电力生产环节,提出了促进全社会节能减排的理念。在经济补偿机制及区域经济协调发展环节,提出了“节能发电调度跨省跨区协调模型”,需要考虑跨省跨区资源优化配置与公平配置的有效协调,实现节能减排的帕累托改进。
1 节能发电调度协调理论的整体架构
节能发电调度需主要考虑9方面的协调问题。
a.在空间尺度上的协调。在空间尺度上,节能发电调度要考虑国家、区域、省(跨区、跨省及省内)3级节能发电调度计划在各时间尺度上的相互优化协调。
b.在时间尺度上的协调。在时间尺度上,节能发电调度需要考虑年度、季度、月度机组发电组合基础方案、日前、滚动、实时平衡节能发电调度和偏差及电网阻塞在线校正控制之间在空间尺度上的相互优化协调。
c.在电力生产环节上的协调。电力生产环节一般包括发电、输配电、零售及用户等连续性环节。节能发电调度需要考虑在电力生产环节上的节能减排及优化协调。
d.在优化目标上的协调。节能发电调度的目标通常包括节能减排型目标和安全稳定运行及连续可靠供电的安全型目标,在优化目标上的协调,研究的是如何协调安全和节能减排双重目标、如何实现安全约束下的节能减排社会效益最大化的问题。
e.与电网安全稳定控制策略的协调。在时间尺度和空间尺度上,国家、区域、省3级的年度、季度、月度机组发电组合基础方案、日前、滚动、实时平衡节能发电调度和偏差及电网阻塞在线校正控制[7,8,9,10,11,12,13,14],需要考虑与其相适应的电网安全稳定控制策略进行协调。
f.在有功与无功控制对象上的协调。节能发电调度需要协调有功优化出力和无功优化出力的关系,以满足安全运行条件下的节能减排效益最大化。
g.与“三公”调度的协调。节能发电调度需要考虑与公开、公平、公正的“三公”调度的协调。
h.节能发电调度跨省跨区协调模型与经济补偿机制的协调。不同的节能发电调度跨省跨区协调模型,对应不同的经济补偿机制及结算模式。节能发电调度跨省跨区协调模型需要考虑与经济补偿机制的协调。
i.节能发电调度跨省跨区协调模型与区域经济发展的协调。节能发电调度跨省跨区协调模型,需要考虑与各区域各省经济发展的协调。
限于篇幅,本文主要讨论节能发电调度在时间尺度、空间尺度、电力生产环节、经济补偿机制、区域经济协调发展等方面的协调机制及协调模型,并略去数学模型的描述。至于节能发电调度在电网安全稳定控制策略、有功和无功控制、优化目标、“三公”调度等方面的协调,参见文献[1]。
为简化叙述,本文将国家、区域、省级电力调度中心和电力交易中心的功能合并在一起进行论述,并分别简称为国调、区域调和省调,把年度、季度、月度机组发电组合基础方案也称作年度、季度、月度节能发电调度计划或节能发电调度。把国家、区域、省3级节能发电调度简称为3级节能发电调度。
2 节能发电调度在时间尺度上的协调
节能发电调度在时间尺度上的协调及安全校正机制如图1所示。
年度、季度、月度机组发电组合基础方案的编制原则应该与日前、滚动、实时平衡节能发电调度的编制原则相一致。节能发电调度在时间尺度上的协调模型与算法,详见文献[2]。
3 节能发电调度在空间尺度上的协调
节能发电调度在空间尺度上主要有以下4种协调模型(依次简称为协调模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ):能耗省内排序、区域内优化、区域间协调;省内能耗排序、区域内及区域间按照各省边际供电综合能耗优化协调;省内能耗排序、高效节能环保机组参与的跨省跨区竞争发电;兼顾协调模型Ⅱ与协调模型Ⅲ。
3.1 在空间尺度上的协调模型Ⅰ
3.1.1 协调模型Ⅰ的主要思路
协调模型Ⅰ要求,在保证电网安全稳定运行及连续可靠供电的前提下,分省按照机组能耗进行排序(其中,对于非供热的燃煤火力发电机组按照供电煤耗等微增率的原则分配发电负荷),然后按照边际能耗的不同,区域内进行优化、区域间进行协调,边际能耗低的省的电能流向边际能耗高的省,也就是对各省边际机组(被调用的最后一台发电机组)考虑网损因素后的供电煤耗(简称边际供电煤耗)进行比较,对边际供电煤耗较高的省依次调整安排停机,对边际供电煤耗较低的省依次调整安排启机,直至各省的边际供电煤耗趋同,或跨省跨区输电联络线达到输送容量的极限,形成跨省跨区联络线交换电量计划。各省电力调度交易机构,根据跨省跨区联络线交换电量计划以及省内电力需求,按照《办法》要求,确定机组节能发电调度计划。这种操作方式是以各省边际供电煤耗趋同为目标,进行省间、区域间电能交换,统一以能耗为标准排序;省内电力电量即使平衡,边际能耗高的省也要接受边际能耗低的省的电能。
3.1.2 协调模型Ⅰ的协调调度方法
各省调在各时间级(年度、季度、月度、日,下同)首先进行省内电力电量平衡(节能发电调度计划预安排)。在考虑上一时间级的机组节能发电调度计划的基础上,根据当前时间级的省内电力供需状况、电网安全约束条件、机组发电排序表等,进行当前时间级的省内节能发电调度计划预安排;同时,为下一时间级节能发电调度预留一定的调度控制空间,这样,在考虑主要不确定性因素的基础上,使当前时间级优化调度与下一时间级优化调度之间就能够自然衔接,确保节能发电调度的调度流畅性,最大限度实现节能减排目标。各省调在规定的时间内向区域调申报该时间级节能发电调度计划预安排等。
区域调在区域内各省节能发电调度计划预安排的基础上,依据本区域内各省机组排序表、各机组申报的可调发电能力、区域直接调度电厂的能耗,综合考虑跨省输电联络线的输电能力和网损及上一时间级跨区跨省节能调度计划、同时为下一时间级优化调度预留一定的调度控制空间,进行优化调度预决策,直至区域中各省的边际供电煤耗趋同,或跨省输电联络线达到输送容量的极限,形成省间联络线电能交换计划预安排,向国调申报。
国调根据各区域调申报的区域内省间联络线电能交换计划预安排、国调直接调度电厂的能耗,综合考虑跨区域联络线输电能力约束及上一时间级跨区域调度计划,按照跨区边际能耗的不同,区域间进行协调决策,形成当前时间级的跨区域电能交换计划(跨区域购售电节能发电调度计划),同时为下一时间级优化调度预留一定的调度控制空间。
区域调根据国调制定的当前时间级跨区域电能交换计划、区域直接调度电厂的能耗,在考虑上一时间级区域内节能发电调度计划及跨省电能交换计划、同时为下一时间级优化调度预留一定的调度控制空间的基础上,进行区域优化决策,形成当前时间级区域内节能发电调度计划及跨省电能交换计划(跨省购售电节能发电调度计划)。
省调根据区域调制定的当前时间级跨省电能交换计划,在考虑上一时间级机组节能发电调度计划、同时为下一时间级优化调度预留一定的调度控制空间的基础上,相应调整(修正)机组节能发电调度计划预安排,形成当前时间级的机组节能发电调度计划。
上述采用“自下而上预决策及申报、自上而下决策、整体优化(全国优化),多级多类优化协调、逐级逐类细化”的协调机制,考虑了3级节能发电调度在当前时间级之间的相互协调,以及当前时间级的3级节能发电调度与上一时间级、下一时间级的相互优化协调。上述协调模型,有利于打破省间、区域间壁垒,能够实现资源在全国范围内的优化配置。在空间尺度及时间尺度上的节能发电调度协调,如图2所示。
3.2 在空间尺度上的协调模型Ⅱ
3.2.1 协调模型Ⅱ的主要思路
协调模型Ⅱ要求,在保证电网安全稳定运行及连续可靠供电的前提下,省内按照能耗排序、区域内按照各省边际供电综合能耗(即考虑电煤运输费、电煤运输损耗、网损等因素后的供电煤耗)优化、区域间按照各省边际供电综合能耗协调。也就是对各省边际供电综合能耗进行优化协调,直至各省的边际供电综合能耗趋同,或跨省跨区输电联络线达到输送容量的极限,形成跨省跨区联络线电能交换计划。各省电力调度交易机构,根据跨省跨区联络线电能交换计划以及省内电力需求,按照《办法》要求,确定机组节能发电调度计划。
协调模型Ⅱ的协调调度方法与协调模型Ⅰ的不同之处在于区域内按照各省边际供电综合能耗优化、区域间按照各区域(各省)边际供电综合能耗协调,其他相同。
3.2.2 考虑输电线损、能耗、电煤运输费及运输损耗(边际供电综合能耗)的跨省跨区输电边界条件
为简化分析,仅考虑省内机组向外送电的跨省跨区输电线损。
假设有i、j 2省,i省的平均供电煤耗率为fi,j省的平均供电煤耗率为fj,i、j 2省之间的输电线损率为Kij。机组电煤运输费及运输损耗折合成电煤。在i省,每发1度电,其平均供电煤耗率相对fi增加Fi,即每发1度电,i省考虑电煤运输费及运输损耗的平均供电煤耗为Ai=fi+Fi。在j省,每发1度电,其平均供电煤耗率相对fj增加Fj,即每发1度电,j省考虑电煤运输费,以及运输损耗的平均供电煤耗为Aj=fj+Fj。
假设fi>fj,且Fi>Fj(i省距离煤炭基地较远,j省距离煤炭基地较近),那么,Ai>Aj。在我国,跨省跨区输电,一般情况下,即使fi<fj,但Fi垌Fj,也可能Ai>Aj,否则,会出现煤电倒流。从降低能耗的角度,可能由j省机组替代i省机组发电(j省向i省送电)。假设j省向i省送电电量为Wi,考虑跨省跨区输电网损电量,j省的实际外送电量应为Wj=Wi/(1-Kij)。
如果不进行跨省跨区替代发电(j省向i省送电),即由i省自己的机组发电,则电量Wi的综合煤耗量为Bi=Ai×Wi;如果进行跨省跨区替代发电,即由j省向i省送电,考虑到跨省区输电损耗因素,j省电量Wj的综合煤耗量应为Bj=Aj×Wj=Aj×Wi/(1-Kij)。因此,跨省跨区替代发电(j省向i省送电)实现全系统供电煤耗降低的必要条件是Bj<Bi,即Aj/(1-Kij)<Ai,整理可得Kij<(fi+Fi-fj-Fj)/(fi+Fi)。Kij<(fi+Fi-fjFj)/(fi+Fi)是开展跨省跨区j省向i省送电的边界条件。
考虑输电线损、能耗、电煤运输费及运输损耗的跨省跨区输电,一般不会出现电能流向与一次能源流向相反的情况(煤电倒流)。
3.3 在空间尺度上的协调模型Ⅲ
协调模型Ⅲ要求,在保证电网安全稳定运行及连续可靠供电的前提下,利用市场机制,考虑综合能耗折算、省内电力电量平衡情况,优先安排(确定)跨省跨区交换电量(在省内高效节能环保机组自愿的前提下,省级电力公司以委托代理的方式组织高效节能环保机组,参与国家或区域调度交易);然后根据跨省跨区交换电量和省内电力需求,按照发电排序表,安排机组节能发电调度电量。
即:跨省跨区建立基于能耗、排放标准的市场准入机制,根据跨省跨区的市场需求,按照双边/多边协商或集中撮合或挂牌进行跨省跨区交易,省内按照发电排序表发电。在节能调度中,应保证跨省跨区电量优先落实的原则。
协调模型Ⅲ的协调调度方法,与文献[1]中的协调调度方法类似。
3.4 在空间尺度上的协调模型Ⅳ
协调模型Ⅳ要求,在保证电网安全稳定运行及连续可靠供电的前提下,首先以月度机组基本利用小时(基本电量、发电利用小时低限标准、低限标准电量)为基础,根据预计的机组省内节能发电调度电量,在省内开展月度发电权交易,促使电量向高效节能环保机组转移;然后根据各省的剩余发电能力及电力需求(电力电量平衡情况),开展高效节能环保机组参加的月度跨省跨区交易;在日前调度及实时调度中,按照协调模型Ⅱ开展节能调度,在满足跨省跨区输电容量约束的前提下,实现各省电力电量供需平衡和跨省跨区边际供电综合能耗(或跨省跨区边际价格)趋同。对在日前节能调度及实时节能调度中的差异电量,根据差异电量的来源确定其结算价格。协调模型Ⅳ的协调调度方法如下:
a.政府有关部门结合当地实际情况,安排所有并网机组的月度基本电量(发电利用小时低限标准、低限标准电量)[3,4];
b.每月下旬,根据省内月度电力需求,确定下一月度预计的机组省内节能发电调度电量;
c.按照省内节能发电调度电量与月度基本电量的偏差,少发电机组[3,4](也称作发电权出让机组)与多发电机组[3,4](也称作发电权受让机组)之间,开展省内次月发电权交易;
d.根据各省的剩余发电能力及电力需求,开展次月的跨省跨区电能交易,形成跨省跨区联络线月度电能交换计划;
e.根据省内电力需求、跨省跨区联络线月度电能交换计划等,预计下一月度的机组节能发电调度电量;
f.在日前调度及实时调度中,按照协调模型Ⅱ执行,开展节能调度。
跨省跨区交易采用基于能耗、污染物排放的市场准入机制。按照自愿的原则,利用在省内发电权交易中,发电权受让机组申报的报价(或跨省跨区外送电交易单独报价),参与跨省跨区售电。购电方为各省电力公司,购电省的外购电量分为2部分:一是该省缺电,省电力公司向省外购电,二是根据本省的节能减排的总体目标,省电力公司代表还有发电量指标[5](补偿电量)的高能耗小火电机组,向省外出售发电权,进行跨省跨区发电权交易,实现节能减排。跨省跨区交易结果经过安全校核后,形成跨省跨区联络线月度电能交换计划。
协调模型Ⅳ的详细运作机制、经济补偿机制及结算模式,见文献[4]中的模式10。
3.5 协调模型Ⅰ~Ⅳ的比较分析
协调模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ按照“自下而上预决策及申报、自上而下决策”的原则,首先形成跨省跨区联络线电能交换计划(协调模型Ⅰ根据各省边际供电能耗进行协调确定,协调模型Ⅱ根据各省边际供电综合能耗进行协调确定,协调模型Ⅲ按照跨省跨区的电力需求、利用市场机制确定),确保跨省跨区电量优先落实,然后再确定机组节能发电调度电量。协调模型Ⅳ首先根据省内电力需求,确定机组在省内的节能发电调度电量,然后根据各省的剩余发电能力及电力需求,确定跨省跨区联络线电能交换计划;最后按照节能发电调度的发电序位表,组织日前和实时节能发电调度,促使发电量由高能耗机组向低能耗机组的转移(按照边际供电综合能耗进行发电权强行转移)。协调模型Ⅳ可以进行跨省跨区的高耗能小火电机组与高效节能环保机组的发电权交易,进一步实现节能减排。
协调模型Ⅰ仅要求根据能耗排序确定发电量,没有考虑跨省跨区电煤运输费用及不同省份发电成本的差异,按照协调模型Ⅰ,部分负荷集中地区的发电机组煤耗低于煤炭基地的发电机组煤耗,导致电能流向与一次能源流向相反的情况(煤电倒流)出现,从而降低电力资源优化配置的水平;协调模型Ⅰ也不能以价格信号合理地引导电源的投资。协调模型Ⅱ、Ⅲ则可以规避上述问题,协调模型Ⅱ、Ⅲ能够体现跨省跨区经营管理成本、煤炭的运输费用等各种重要因素。
协调模型Ⅲ不仅适合试点期间的节能发电调度(区域内仅部分省份实行节能发电调度),而且也适合全国所有省份实施节能发电调度(或区域内所有省份实行节能发电调度)。协调模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ仅适合全国所有省份实施节能发电调度(或区域内所有省份实行节能发电调度)。
4 节能发电调度在电力生产环节的协调
在发电环节,改变传统的发电调度方式,改变各类机组平均分配发电利用小时数的传统调度模式,以电网安全稳定运行及连续可靠供电为约束,以节能、环保、经济、公平为目标,以电力系统内发、输、供电设备为调度对象,根据年度、季度、月度、日前机组发电组合基础方案,按照发电排序表(见《办法》),优先调度可再生和清洁发电资源以及高效节能环保机组发电,限制能耗高、污染大的机组发电,促进电力系统高效、清洁运行。同时,优化火电厂生产过程,尽可能进行节能减排。也可考虑在火电厂推行合同能源管理机制,进行电厂节能减排。
在输配电环节,合理安排、调整电网运行方式,尽量降低输配电损耗。
在电力零售及用户环节,加强需求侧管理,以市场信号科学引导用户合理用电,为节能发电调度的实施创造更大的操作空间,进一步提高节能减排的成效。节能发电调度不能局限于电力工业的内部,应逐步通过市场价格唤起全社会的节能意识。在重视降低单位发电能耗指标的同时,还应逐步通过市场价格抑制低效电力需求,以价格机制实现电力需求侧管理,实现发电、输配电和用电全过程的节能减排。
5 节能发电调度跨省跨区协调模型与经济补偿机制的协调
实施节能发电调度,需要建立一套行之有效的节能发电调度经济利益补偿机制以及结算模式,否则将影响节能发电调度的顺利实施;不同的跨省跨区协调模型,对应不同的经济补偿机制及结算模式。适合协调模型Ⅰ、Ⅱ的经济补偿机制,见文献[4]中的模式9;适合协调模型Ⅲ的经济补偿机制,见文献[3-4]中的模式1~8;适合协调模型Ⅳ的经济补偿机制,见文献[4]中的模式10。
6 节能发电调度跨省跨区协调模型与区域经济发展的协调
我国目前实行的是中央和省2级财政,客观上形成的政治经济关系是以省为基础,国民经济发展计划和规划也是以省为基础制订的,国家的大政方针、宏观调控政策(包括电价机制)通过省级政府实施。各区域各省的经济发展水平、能源结构、电力需求水平、电价体系有较大差别。实施节能发电调度后,不同的跨省跨区协调模型,可能会对各省的利益及经济发展产生影响。因此,节能发电调度的跨省跨区协调模型,应考虑现行的财政体制和经济发展格局,应与各区域及区域内各省经济发展相协调,在资源优化配置时,应全面贯彻区域经济协调发展的科学发展观,解决资源配置的公平性问题,支持各省经济的发展。
实现基本公共服务均等化、引导生产要素跨区跨省合理流动,是逐步缩小各区域及区域内各省发展差距、促进各区域各省经济协调发展的重要途径。因此,在国家还没有真正实现“基本公共服务均等化和生产要素合理流动”的缩小区域发展差距、促进各区域各省协调发展之前,节能发电调度的跨省跨区协调模型,要考虑跨省跨区资源优化配置与公平配置的有效协调,实现节能减排的帕累托改进。
7 结语
本文及文献[1-4]建立了节能发电调度协调理论,从空间尺度、时间尺度、电力生产环节、经济补偿机制、区域经济协调发展、控制对象、电网安全稳定控制策略、优化目标、“三公”调度等9个方面,研究了节能发电调度面临的多种复杂的协调要求,提出了节能发电调度的协调调度模型及协调调度机制,确保节能发电调度的调度流畅性,最大限度地实现电力节能减排目标。
由于《办法》取消了发电企业的年度、月度发电计划,仅根据次日的供需情况、电网约束及机组的发电排序来确定发电企业次日的电力生产(次日机组节能发电调度计划),可能给发电企业的日常生产、经营工作等带来不确定性,这里提出的节能发电调度协调模型,使发电企业在安排生产计划、经营指标时,便于有序地组织生产。
摘要：建立了节能发电调度协调理论的整体架构,重点研究了节能发电调度在空间尺度、时间尺度、电力生产环节、经济补偿机制、区域经济协调发展等方面的协调机制及协调模型。在空间尺度与时间尺度上,提出了“自下而上预决策及申报、自上而下决策、多级优化协调、逐级细化”的国家、区域、省3级节能发电调度的协调调度机制、协调调度模型及算法,该模型不仅考虑了3级节能发电调度在当前时间级的以电力系统安全稳定运行和连续可靠供电为约束、以节能减排为优化目标的协调,也考虑了当前时间级的3级节能发电调度与上一时间级、下一时间级之间的相互优化协调,确保节能发电调度的调度流畅性,最大限度地实现电力节能减排目标。
基于节能发电调度优化模型的探究 篇5
关键词：电力市场,节能,调度模式
0 引言
我国过去实行考虑机组容量的均衡发电调度模式在一定时期内调动了投资电源项目建设的积极性, 促进了电力工业的快速发展, 但同时也导致了高效环保的大火电机组、水电及核电等清洁能源机组的发电能力无法充分发挥, 高污染、高能耗的小火电机组却能多发电的情况, 造成了能源资源浪费和环境污染。为加快建设资源节约型, 环境友好型的社会, 节能发电调度的开展势在必行。
本文根据节能发电调度原则, 针对电网火电机组提出既考虑电网购电成本和机组发电煤耗消耗量最小的双目标模糊优化短期交易计划制定策略, 建立多目标模糊优化模型。
1 节能发电调度对传统调度模式的影响
能发电调度方式优先调度可再生能源、高效环保发电机组, 同时兼顾经济社会效益目标的最大化, 以此来推动电力工业健康发展, 正迎合了当前社会经济节能降耗和电力市场化改革目的的要求。落实节能减排工作任务, 对于减少能源消耗、建设资源节约型社会和环境友好型社会、推动国民经济可持续发展具有重要意义。
1.1 节能发电调度模式的分析
节能发电调度适用于所有并网运行的发电机组, 上网电价暂按国家现行管理办法执行。在调度优先级上, 各类发电机组按以下顺序确定序位:
1) 无调节能力的风能、太阳能、海洋能、水能等可再生能源发电机组;
2) 有调节能力的水能、生物质能、地热能等可再生能源发电机组和满足环保要求的垃圾发电机组;
3) 核能发电机组;
4) 按“以热定电”方式运行的燃煤热电联产机组, 余热、余气、余压、煤矸石、洗中煤、煤层气等资源综合利用发电机组;
5) 天然气、煤气化发电机组;
6) 其他燃煤发电机组, 包括未带热负荷的热电联产机组;
7) 燃油发电机组。
1.2 节能发电调度对传统调度模式的影响
电力行业落实节能减排有三大主要任务:改进发电调度方式、关停小火电机组和加大脱硫力度。其中, 改进发电调度方式又是电力行业节能减排的主要环节。改进调度方式, 不仅仅是技术上的电量平移, 它将对投资政策、电价政策和企业生产经营稳定产生深刻影响, 需要通过综合措施才能解决。
对于电力市场中的发电主体, 火电机组在集中竞价的电力现货市场中, 按机组报价进行发电排序, 这一过程既给出了调度依据, 又给出了系统边际电价, 实现了市场的价格发现功能。节能调度是按煤耗排序, 暂时仍按批复电价作为上网电价。在这种情况下, 为保证各发电企业公平竞争及实时经济调度, 其调度原则、方案应模型化。
2 节能发电调度优化模型
与常规经济调度一样, 节能调度也应包括两个过程:一是机组的组合排序过程。二是机组发电容量的实时调度过程。
带模糊约束的模糊多目标决策模型可以表示为:
其中x为n维决策列向量, min表示“尽可能使目标函数小”。由于fi之间往往是相互制约甚至相互矛盾的, 因此不一定能找到一个解x, 使fi都可以达到最优, 这正是多目标规划所反映的实际问题中的多目标决策的困难性与复杂性, 所以人们提出关于最优解范畴的多种概念。
2.1 模糊多目标规划方法
对目标函数F (x) =[f1 (x) f2 (x) …fm (x) ]T在约束条件下的模糊极小值求取方法步骤如下:
1) 求出每一目标分量fi (x) 的模糊子集, 每个目标对应的隶属度函数为μ (fi (x) ) , i=1, 2…;
2) 用最大隶属度原则求x*, 使x*在满足约束条件还满足:μ0 (x*) =max[μ (f1 (x) ) ^μ (f2 (x) ) ^…^μ (fn (x) ) ], x∈Ω
3) 这样对于多目标最小化问题, 引入模糊隶属度变量μ后, 可化为单目标优化问题。
2.2 双目标节能发电调度模型
PGi (t) 为机组i在时间段t的出力。νi为机组i的能耗参数, 即机组每兆瓦出力消耗煤耗所产生的费用。
2.3 目标函数的模糊化
求解该模型采用模糊数学中最大隶属度原则。为确定等价模型, 先确定各单目标函数的隶属函数。选择半直线形函数为它们的隶属函数, 目标隶属函数用式 (6) 表示。
2.4 双目标模糊优化节能发电调度模型
将模型M1转化为满足两个目标及所有约束条件的隶属度即满意度的最大化问题, 通过式 (6) 将模型M1转化为双目标模糊优化模型M2:
本文设弹性系数βi为0.1, 则δ0i即为0.1c0i。
由于假定机组在交易周期采用一次报价曲线, 则购电成本目标函数为二次型, 即式 (3) 等价为:
因此模型M2约束条件中的第一个不等式约束为二次不等式, 为此采用逐步线性化方法求解。
因此, 该不等式约束等价为:
模型M2成为线性规划问题如下:
用单纯形法求解该模型, 求出最大满意度及最优负荷分配结果。
3 结论
考虑电网安全约束的节能发电调度 篇6
经济调度(Economic Dispatch,ED)是电力系统运行中一类典型的优化问题,其目的是在满足负荷需求和各项运行约束条件的基础上,合理分配各台机组负荷使得系统发电成本最低。ED对于提高系统运行的经济性和可靠性都具有重要意义[1]。近年来,全球能源危机和环境问题愈演愈烈,仅考虑经济效益的传统ED不符合资源节约型和环境友好型的社会发展战略。为此,我国专门制定了《节能发电调度办法(试行)》,旨在保证电网安全稳定运行的前提下,实现电力工业的节能减排[2]。
目前,已有大量文献针对节能发电调度问题进行了探索和实践。文献[3]建立了以发电能耗最少为目标函数的发电调度优化模型,并将其应用于四川电网发电实时调度;文献[4]提出了综合考虑煤耗和有功网损的ED模型;文献[5]建立了市场环境下兼顾购电费用和煤耗的发电调度模型。然而,上述3类模型均忽视了燃煤火电机组在发电过程中产生的污染气体对环境造成的负面影响。事实上,减少污染气体排放也是节能发电调度的一项重要内容。文献[6]将污染物排放量限制直接加入到ED模型的约束条件中,该方法存在由于排污指标选择不当而导致模型无可行解的缺点。文献[7,8,9]将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,构建了电力系统环境经济调度模型,但只考虑了发电侧的负荷最优分配,忽略了系统安全约束,所得调度方案不能保证电网运行在安全区域。
本文构建的节能发电调度模型以同时减少系统发电成本、有功网损和污染气体排放量为优化目标,并计及了支路潮流、系统备用等安全约束条件。针对模型呈现出多目标、多约束、非线性的特点,联合采用多目标优化和多属性决策技术对其进行求解。最后,以IEEE 30节点系统为例来验证所提发电调度方法的合理性和有效性。
1 节能发电调度模型
1.1 目标函数
(1)发电成本
对于燃煤火电机组,通过减少发电成本可达到节约一次能源的目的。燃煤机组的耗量特性一般可采用二次函数来表示,则系统发电成本F为:
式中:NG为系统内机组数;ai、bi、ci为机组i的发电成本系数;Pi为机组i的有功出力。
(2)有功网损
对于电力系统,通过降低网络损耗可达到节约二次能源的目的。有功网损Ploss可表示为:
式中:NL为支路数;Gk为支路k的电导;Vi和Vj分别为节点i和j的电压幅值;θij为节点i和j间的电压相角差。
(3)污染气体排放量
燃煤机组排放的污染气体主要有硫氧化物、氮氧化物等,各气体排放量都可与机组有功出力建立函数关系。不失一般性,本文采用了污染气体综合排放模型:
式中:E为污染气体总排放量;αi、βi、γi、ζi、λi为机组i的污染气体排放量系数。
1.2 约束条件
(1)功率平衡约束
计及系统网损的功率平衡约束为:
式中:PD为系统负荷需求。本文通过交流潮流计算来获取网损,因此功率平衡约束可采用非线性潮流方程来代替.即.
式中:PGi、QCi分别为节点i的机组有功出力和无功出力;PDi、QDi分别为节点i的有功负荷和无功负荷;Bij为支路i-j的电纳。
(2)机组出力约束
式中:Pimax、Pimin分别为机组i的有功出力上限和下限。
(3)机组爬坡约束
式中:P0i为机组i在前一调度时段的出力;URi、DRi分别为机组i功率上升量和下降量的限值。若计及机组爬坡约束,需将式(6)修正为:
(4)支路潮流约束
式中:SLi、Slimax分别为支路i传输的功率及上限。
(5)备用约束
式中:SR为系统的备用需求,可取为系统当前调度时段总负荷的10%。
1.3 数学模型
综上所述,节能发电调度的数学模型可表示为:
式中:P为各机组(不含平衡机)有功出力构成的控制向量,P=[P2,P3,…,PNc]T,平衡机的有功出力P1通过潮流计算获取;h、g分别为等式约束和不等式约束。
2 模型求解
2.1 总体思路
节能发电调度是一类典型的多目标优化问题,各目标之间是相互冲突的,1个目标的改善有可能引起另1个目标性能的降低。与单目标ED问题的本质区别在于,多目标发电调度问题的最优解不是唯一的,即不存在使发电成本、有功网损、污染气体排放量同时达到最小的解,而是存在1个非劣解的集合,称为Pareto最优集。因此,求解模型(11)的目的是找到其Pareto最优集,并根据Pareto前沿的分布情况进行决策,为运行人员提供最优调度方案。鉴于此,本文联合应用多目标优化和多属性决策技术对模型进行求解。
2.2 多目标优化
多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithms,MOEAs)的兴起为多目标优化问题的求解提供了1种新思路。这类方法的优点是无需事先给出目标函数之间的优先关系,运行人员只需从Pareto最优集中选择出满足要求的折中方案。目前,以遗传算法、粒子群算法为框架的MOEAs已经被用来求解多目标发电调度问题。多目标差分进化[10]是一种较新的MOEAs,具有收敛速度快、所得Pareto最优解分布均匀等优点。与大多数进化算法一样,多目标差分进化存在控制参数难以选择的缺点。为避免繁重的参数试探工作,文献[11]引入自适应调整控制参数策略,提出了一种自适应多目标差分进化算法(Self-adaptive Multi-objective Differential Evolution,SaMODE)。本文利用SaMODE来获取模型式(11)的Pareto最优集,算法流程见文献[11],在此不详述。
2.3 多属性决策
基于信息熵的多属性决策方法[12]具有概念清晰、计算简单等特点,在电力系统相关研究中获得了大量应用。应用熵权决策法从Pareto最优集中提取出最优调度方案的步骤如下:
(1)建立规范化决策矩阵。设包含有关n个方案m个属性的决策矩阵为A=(aij)n×n,规范化决策矩阵为R={rij}n×m,由于发电成本、有功网损、污染气体排放量均为成本型属性,则:
(2)建立列归一化矩阵
其中,
(3)计算第j个属性输出的信息熵
当时,规定。
(4)计算属性权重向量w=(w1,…,wm),
其中,
(5)计算各非劣解的综合属性值
(6)依据zi(w)的大小对非劣解进行排序,综合属性值最大的解即为最优调度方案。
3 算例分析
IEEE 30节点系统共有6台发电机组,有功负荷为283.4 MW,不计机组爬坡约束,系统单线图见文献[13],机组参数如表1所示。
在多目标优化阶段,SaMODE的种群规模设为30,最大迭代次数取500,求得Pareto'前沿如图1所示,Pareto最优集中分别代表发电成本最小、有功网损最小、污染气体排放量最小的极端解见表2。
由图1、表2可得:
(1)采用SaMODE求出的Pareto最优解在目标空间上分布较均匀,可为各目标函数之间的权衡提供丰富的信息。
(2)若运行人员以降低能耗为目标,当选择发电成本最小或有功网损最小的调度方案时,对环保不利;若运行人员选择污染气体排放量最小的调度方案时,则以增加能耗为代价。因此,需要权衡各方面的因素,充分利用Pareto最优解本身的信息,辅助运行人员作出决策。
在多属性决策阶段,利用Pareto最优解构成决策矩阵,采用熵权法求出属性权重向量为w=(0.0078,0.9109,0.0813),由式(16)计算出各非劣解的综合属性值并进行排序,从而得出最优调度方案,见表3。为验证本文模型的有效性,表3还给出了系统初始调度方案和不计及安全约束情况下的最优调度方案。
由表3可知:
(1)优化后的调度方案与初始调度方案相比,一次能耗、二次能耗和污染气体排放量均有了显著的降低。
(2)在不计及安全约束的情况下得出的最优调度方案出现了支路潮流越限,电网运行存在安全隐患;计及安全约束后得出的最优调度方案能满足支路潮流约束。由此表明了在发电调度模型中计及安全约束的必要性。
记系统初始负荷为PL,表4给出了负荷需求分别为1.05PL、1.1PL、1.15PL时的最优调度方案。可以看出,本文方法可应用于不同负荷需求下的发电调度优化,对负荷波动具有较好的适应性。
4 结论
本文建立了多目标优化发电调度模型,该模型以同时降低系统发电成本、有功网损和污染气体排放量为目标函数,并考虑了支路潮流、系统备用等安全约束。联合应用多目标优化和多属性决策技术对模型进行求解,利用自适应多目标差分进化算法来获取Pareto最优集后,采用熵权决策法辅助运行人员提取出最优调度方案。IEEE 30节点系统算例结果表明,所提方法能在降低能源消耗的同时,减少污染物排放,可为节能发电调度提供参考。
摘要：对传统电力系统经济调度模型进行修正。以发电成本、有功网损和污染气体排放量最小为目标,构建了节能减排环境下的多目标发电调度模型,模型中计及了支路潮流约束和系统备用约束。针对模型呈现出多目标、多约束、非线性的特点,结合多目标优化和多属性决策技术对其进行求解。利用自适应多目标差分进化算法求出Pareto最优集后,采用熵权决策法从中提取出最优调度方案。IEEE 30节点系统算例结果验证了所提发电调度方法的有效性。
风光互补发电系统经济调度的研究 篇7
随着环境问题与能源危机日益突出,光伏发电和风力发电已经成为广泛应用的新能源发电技术。但是,大规模的单一风电并网和光伏并网会对系统带来不确定因素,影响系统的稳定运行。考虑到风能和太阳能在时间和空间上均具有互补特性,而且风电和光电系统在蓄电池组和逆变环节可以通用,所以建立风光互补发电系统在技术应用上成为可能[2]。风光互补发电系统经济调度策略的研究就十分重要。
1风光互补发电系统
风光互补发电系统是将风能和太阳能有机结合,利用各自能源的优势,实现自然资源配置、 技术方案整合等方面的互补,较单一的能源相比有很好的能量输出[1]。
并网式风光互补发电系统一般有两种形式[2]: 可调度式(带有蓄电池)与不可调度式(不带蓄电池)。图1为典型的可调度式风光互补发电结构示意图。
如图1所示,整个系统由能量产生环节、 能量存储环节、能量消耗环节三部分组成[3]。 其中,能量的产生环节又分为风力发电和光伏发电部分,分别将风力、日照资源转化为高品位的电力能源;能量的存储环节由蓄电池来承担;当地电网的交流负载以及网内其他电力设备构成了能量消耗环节[2]。
2风光互补发电经济调度模型
文献[4] 指出,在具有公共电网的地区,光伏发电系统和风力发电系统与电网连接并网运行,可以省去储能装置,大幅度降低造价,而且具有更高的发电效率和更好的环保性能。所以,本文建立的风光互补发电系统模型没有考虑蓄电池。
在传统的电力系统调度中,火电机组的发电成本没有体现出火电机组排除的大量废气对环境的污染成本。而当风力发电、光伏发电接入系统时,由于其成本较高,需考虑到发电机组的环境效益,从而引入环境污染惩罚成本CEPi[5]。
其中,CEPi为环境惩罚成本,ηEPi为环境惩罚成本系数,SNi为火电机组i的排污量[6]。
SNi与发电功率PGi成二次函数关系,即:
其中 αi,βi,γi均为火电机组i的排污特性系数。
火电机组的发电成本CGi为发电成本CBGi和环境惩罚成本CEPi之和,即:
其中,ai,bi,ci都是火电机组i的成本系数。
风电接入电网会影响电网的安全稳定运行, 引起备用容量的变化,引入备用容量惩罚成本:
其中,ρRWj为风电备用容量惩罚系数,PWja为风电机组j计划发电量,PWj为风电机组j实际发电量[7]。
风力发电成本为:
其中,ηWj为成本系数,PWj为风电机组j的发电出力。
光伏的发电成本函数与风力发电类似,同样引入备用容量惩罚成本:
其中,ρRPm为备用容量惩罚系数PPma,为光伏机组m计划发电量,PPm为光伏机组m实际发电量。
光伏发电成本为:
其中,ηPm为成本系数,PPm为光伏机组m的发电出力。
系统的总发电成本为:
所以目标函数为:
其中,Uit,Kjt,Jmt分别为启停变量,N、M、 L分别为火电、风电、光伏机组的个数。
功率平衡约束条件:
机组出力上下限约束条件:
式(9)、式(10)和式(11)为含有风电、 光伏和火电机组的电力系统考虑环境效益和备用容量变化的经济调度模型。
3风光互补发电经济调度策略
目前,应用于经济调度的优化算法主要有遗传算法、直接搜索算法、模拟退火算法、进化规划算法和粒子群算法等及其改进算法。
其中, 遗传算法(Genetic Algorithm) 是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用, 高效的随机搜索与优化的方法[6],它也是解决经济调度问题的最为有效的算法之一。
因此,本文采用遗传算法对发电系统经济调度模型进行优化计算。优化算法如下:
1) 确定参数值:给出种群规模N、杂交概率Pc、繁殖概率Pr及演化代数T。
2) 初始化种群:为使初始种群更具全局性, 采用均匀设计法产生初始种群P(0),t=0。
3)while( 若代数t不等于T或连续几个适应度函数值相差不小于 ε=10-3)
{ 计算个体适应度函数值,并根据适应值及选择策略确定P(t) 内的每个个体的选择概率Pi;
for(k=0;k<N;k=k+2)
{随机地产生变量r;
按照选择概率,从当前种群P(t) 中选择2个父体;
执行繁殖操作,将2个个体不变地插入到种群P(t+1) 中;
执行杂交操作, 并将其后代加到种群P(t+1) 中;
else对2个父体分别进行变异. 并将变异结果加到种群P(t+1) 中;}
4算例及仿真结果
选取IEEE30测试系统,仿真模型的系统结构如图2所示。
假设风电场在13节点接入系统,光伏在11节点接入系统,1、2、5、8节点发电机组均为火力发电机组。风电运行成本系数ηW取300$/MW;光伏运行成本系数ηP取400$/MW;火电环境成本系数ηEPi取5$/t CO2;风电备用容量补偿成本系数ρRW取200$/MW;光伏备用容量补偿成本系数ρRP取200$/MW。火力发电机组和风电场的相关参数分别见表1和表2。
构建目标函数:
火电机组的发电成本:
风电机组的发电成本为:
光伏的发电成本为:
总成本为以上三者之和,即为目标函数:
夏季某日,风电功率、光伏功率及两者之和随时间变化的曲线如图3所示:
从图3可以看出,风电功率的特点是夜间高于白天,光伏功率的特点是夜间没有,午后最高。所以,两者恰好具有互补特性,把风电和光伏接在一个电力系统里使得这两个波动性很大的电源结合起来以后波动并不是很大。
当天的负荷功率预测曲线如图4所示。
对于遗传算法而言,适应度函数的选取至关重要。本文仿真所选取的目标函数为系统的发电总成本,即为适应度函数。初始种群采用完全随机的方法产生,种群的大小取200。在此初始种群的基础上进行遗传算法的选择、交换、变异操作。
选择操作的目的是把优化的个体直接遗传到下一代,或通过配对交换产生新的个体,再遗传到下一代。本文采用随机遍历抽样法,即当设定M为需要选择的个体数目时,等距离选择个体,选择指针的距离为1/M。
按交换概率0.75把2个母个体的部分结构加以交换重组而生成新个体。重组之后的子代以0.05的概率产生变异。本文采用群体代数超过预先设定值作为优化准则。经过选择、交换和变异操作就得到一个新的种群,上述步骤经过给定的循环次数200次后,算法终止,并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出。
用MATLAB软件对模型进行仿真,得出四组火电机组的最优负荷分配情况,如图5所示。
系统机组的最优配制情况是:火电机组5台、风力发电机32台、太阳能光伏电池109个。 此时系统的总净现值最大,为3 788 748元。其中,接入的太阳能电池在STC下的输出功率是300 W。系统的不同配置与系统总净现值的关系如表3所示。
由表3,配置4与遗传算法的最优解最为接近。通过比较第1至6种配制方案可知,对太阳能光伏阵列和风力发电机进行优化配置,提高太阳能和风能所占比例,减少火力机组所占份额,系统的总净现值明显增加,这说明风光互补达到了降低成本的目的。
进一步与常规机组出力比较,风光互补并入电网进行互补调度后,虽然风电场和光伏电站的出力波动增加了,但是其整体出力却表现相对平稳。这样就大大减弱了单一风电场或者光伏变电站输出功率的大幅度波动问题给电力系统调度造成的不利影响[7]。同时,风光互补并网后总成本明显降低。
5结束语
介绍了风光互补发电系统的基本组成,建立了计及环境效益和惩罚成本的经济调度模型, 采用遗传算法计算出了模型系统火电机组的最优负荷分配情况。仿真结果表明,经济调度后的系统总净现值增加,总成本明显降低。文章为风光互补发电系统经济调度提供了理论性参考依据。
摘要：介绍了风光互补发电系统的构成,并对其经济调度模型进行了研究。本文采用遗传算法对风光互补发电系统经济调度模型进行了优化并且仿真,仿真结果验证了所提算法的正确性、有效性。
关键词：风光互补,经济调度,仿真模型,遗传算法
参考文献
[1]陈玄一.独立运行风光互补发电系统能量管理与系统容量匹配优化[D].沈阳:沈阳工业大学,2014.
[2]田浩.风光互补并网发电系统的研究与开发[D].天津:天津大学,2006.
[3]李坦.风光互补发电系统的控制研究[D].兰州:兰州交通大学,2013.
[4]李钢,慈建斌,李洪星,等.基于PSCAD/EMTDC的风光互补并网发电系统建模与仿真[J].电源技术,2014,38(10):1893-1897.
[5]陈赟.风力发电和光伏发电并网问题研究[D].上海:上海交通大学,2009.
[6]田廓,曾鸣,鄢帆,等.考虑环保成本和风电接入影响的动态经济调度模型[J].电网技术,2011,35(6):55-59.