互动式节能调度（精选6篇）
互动式节能调度 篇1
0引言
在能源结构的调整、节能减排的实施、优化 配置资源 等方面,智能电网具有举足轻重的作用。智能电网对于我国建设友好型、资源节约型社会而言意义重大,同时这也是电网发展 的趋势。节能调度是智能电网的一个重要组成部分,智能电网的节能调度为解决能源紧缺、环境污染以及气候变暖提供了有效措施。目前,智能电网在我国进入了全面建设时期,大规模的电网互联以及特高压电网的建设无疑为在全国范围内实施 节能发电调度创造了条件。节能调度是智能电网运行控制的 核心,对于电力行业的节能减排具有非常重要的实际意义。
1面向智能电网的节能调度
我国传统的电力系统中一般采用统一调度的管理方式,这种方式使得用户及发电企业被动接受相关的调度指令,从而严重阻碍了节能调度的发展,造成高能耗机组的发电量过大等问题。智能电网指的是以先进的信息技术为基础,通过控制技术及通信技术,实现电网的自动化、互动化以及信息 化。本文基于智能电网的建设,与我国电力行业实际相结合,从而提出 节能优化调度新的措施。
1.1基于智能电网的节能调度在发电方面的机遇
随着我国电力改革的不断深入,厂网实现 分离,受利益主体多元化的影响,发电调度在考虑社会效益的基础上,也应注重企业的经济效益及发展。随着我国电力事业的不断发展,电网规模越来越大,电网的自动化程度及互联程度逐渐提高。因此,在智能电网通信技术以及控制技术快速发展的基础上,赋予发电企业相应的自主权,使其实现与调度机构之间的互 动,在编制调度计划时发电企业间实现发电权的转移,能够使节能调度在发电企业中得到良好的实施。这对发电企业抓住机遇,实现自我发展有着非常重要的意义。
1.2基于智能电网的节能调度在用电方面的机遇
在我国传统的调度体系中,如果机组出力不能满足负荷增长的需求,为了使电力系统功率平衡得到保障,通常采取拉 闸限电的方式或者切负荷的策略。因此,对于调度指 令,电力用户只能被动地接受。在智能电网中应用高级测量体系,使得用户能够及时地获取电力信息,从而实现了电网和电力用户之间的互动。在用户的用电负荷中,包括空调、电动汽车 等在内的很大一部分负荷,其用电时间是非常灵活随机的。因 此,在智能电网中应深入研究适用于用电时间灵活的负荷的用电技术,通过研制新型控制 器并将其 应用在冰 箱、热水器等 家用电器中,能够实时监控电网的运行状态,并做出响应。如果 电网负荷出现过载的情况,那么控制器控制电器关闭,使得电网中 的部分负荷减少,从而对供需平衡进行调节,这对电网稳定运 行具有非常重要的意义。
2互动式的节能调度
智能电网互动式调度指的是基于电网安全稳 定运行的 前提下,给发电企业、用户一定的自主权,从而使其能够在节能指标下调整发电计划和用电计划,最终在调度中获得经济 效益。在互动式节能调度中,发电企业通过自主的调度以及发电企业参与到集中调度的互动中,能够满足节能调度的协调性 要求;互动式调度就用户而言,指的是用户在互动调度的参与 中,优化用户侧的尖峰负荷边际能耗。
2.1发电企业节能调度互动
当前,我国市场经济还在不断的完善 过程中,通过对电 力企业的市场化改革,能够使电力行业达到节能减排的要求。发电交易权对节能减排起到积极促进作用,因此得到人们的广泛重视。通过政府引导,实现了能耗高机组发电量向能耗低机组进行转移,从而使电力行业实现节能减排。
电力企业根据自身实际,确定调度初 始计划,分解发电 量的指标。互动式节能调度允许发电企业对发电权进行自 主的转移。因此,高能耗的发电企业同样能够获取发电指标。为了使发电企业的发电计划不会对电网稳定安全运行造成影响,也需要对每个发电企业的互动调度计划进行约束,对发电企业内部进行优化。通过对发电企业内部的能耗约束,确保在自主调度过程中,发电企业不额外增加能耗;同时,调度机构对于电网的安全约束进行严格管理,确保电网能够安全稳定运行。对于实施调度过程中出现的操作时间不够的问题,可采用优化厂级负荷或是对用户的负荷进行实时调度等措施。通过上述措施,使得在电网的互动调度过程中,充分提高发电企业节能的主动性,最终提升电力系统的经济性,对于电力行业节能减排 而言意义重大。
2.2用户的节能调度互动
在电力系统中,供需平衡的主动方是用户端,因此,机组的出力应该对用户的负荷需求实现主动跟踪。系统的边际 能耗随着负荷水平的不同、负荷波动速度的不同以及负荷波动幅度的不同而有所不同。解决系统边际能耗大的问题,无疑可以极大地推进节能减排。目前,火力机组发电是我国最主要的发电形式,基于此,与用户负荷能耗的特点相结合,采用电力系统负荷预测的方法,对尖峰负荷进行准确的预测,并根据尖峰 负荷的峰值、负荷率、持续时间,对尖峰负荷的边际能 耗进行预 测,同时对比平均能耗,利用对用户负荷的改变,实现尖峰负 荷的削峰,从而大幅度地降低由于尖峰负荷而产生的边际能耗。在尖峰负荷到来之前,积极与用户进行互动,利用调度中心 对部分用户的负荷进行调度,实现削峰。下面将从技术以及政策两个方面加以分析:
(1)技术方面,构建便于用户参与互动的信息化平台。通过在用户与调度中心之间进行智能电网互动信息平台的建设,基于AMI技术,为用户提供各种用电信息,同时利用用户家中的智能电表,实时向调度中心反馈用户用电负荷大小、种类等。调度中心分析用电企业数据,对电网实时运行的情况以及能耗水平进行分析,与用户的实际用电情况相结合,将电价等信 息向用户发送。根据用户的用电历史数据以及实时数据,预测用电负荷的高峰,利用互动平台向用户提供负荷用电信息,给出负荷调整的意见,用户则结合自身实际情况主动响应,对用电策略进行及时调整。
(2)政策方面,通过电力需求侧管理对用户参与电网调峰进行激励,对用户的合理科学用电进行引导。另外,基于价格补偿的形式,对用户的科学用电以及用户使用能够对电网信号主动响应的节能电器给予一定的鼓励。
3结语
智能电网中节能优化调度技术为电力行业节能 减排提供了新的途径。随 着我国特 高压电网 的建设,电网规模 越来越大,节能减排无疑已成为智能电网必须考虑的问题。而面向智能电网的互动式节能调度实现了发电企业、电力用户以及调度中心之间的互动,通过给发电企业、用户一定的调度自主权,实现了对电能的科学合理使用,达到了降低能耗、节能减排的 目标。因此,在全国范围内全面、快速推广互动式节能调度,能够满足大范围、大幅度的节能减排的需要,这不但可提高我 国节能减排的能力,同时可促进我国智能电网的发展。
浅析电网调度节能措施 篇2
通过有序用电促进节能环保, 已成为社会共识。中断负荷管理可有效降低电网高峰时段的用电负荷, 缓解用电高峰期的供电紧张状况, 是实施有序用电的一项重要举措。近年来从需求侧管理体系、实施方案、有序用电指标体系等各个角度开展了研究。政府相关部门、供电企业和用户等都是有序用电工作的参与者并担当不同的职责
1 基于广域测量系统的AEMS系统建立
1.1 AEMS功能简介
为了满足当前中国电力资源的使用需求和未来发展的需要, 必须对中国电力供电系统不断改革创新, 将以前的供电系统改造为综合的供电系统进行管理, 但是在改造过程中, 可能会发生较小面积的供电中断等现象, 这就会对我们的日常生活造成不便, 比如日常的照明、做饭等都会引起不必要的麻烦, 因此必须建立稳定的供电系统装置来避免这种情况的发生, 那么就需要建立AEMS (Advanced Energy Management System, 先进能量管理系统) 来帮助改善电力系统中出现的技术问题, 改善中国居民的电力使用情况, 加强对电力系统全局的控制, 确保供电的稳定性[1]。
1.2 AEMS主要组成
在AEMS中, 必须先设置WAMS (Wide Area Measurement System, 广域监测系统) , 从而完成AEMS。普通的WAMS是由通讯线路、同步单元、监测装置及处理设施等几个部分组成, 通过使用WAMS可以比较精准地测出不同母线之间的电压值大小, 以此来判定供电系统中的电力大小[2]。
1.3 AEMS应用探究
在能源的管理系统中, 运营核算等都需要AEMS来完成, 通过与互联网相结合, 能够减少其它因素对电力系统的影响, 同时改善电力系统中的自动化管理。
2 安全稳定的控制技术应用
电力系统安全稳定的技术控制, 能够保证电力系统运行过程中的稳定, 从而能够提高供电资源的利用效率, 加强供电系统自动化管理。
2.1 控制技术的有效作用
良好的控制技术能够有效地保证电力供电系统的安全运行, 随着中国当前电力资源的使用增加, 必须加强电力技术在中国电力系统中的应用, 从而实现电力技术的良好控制。
2.2 控制技术的类别
a) 使用电网可以分为送端电网侧、电网解列及受端电网侧三大类;
b) 依据电网的控制范围可以分为局部、全局及大区电网控制三大类;
c) 根据电网系统中控制技术的稳定程度分为暂时、频率、电压稳定控制等五大类。
3 电力技术在调度运行中应用分析
3.1 高压直流输电应用
直流系统应用过程中, 一定要保障使用的安全、方便、简单等操作性能, 同时最重要的是要保证无论其处于何种状态下工作, 都不会影响直流的母线分置。比如要设计500 k V变电站的直流系统, 那么需要的电压就是110 k V, 设计过程中必须采用单母线的分段连接, 同时保证每一小段的母线都连接着一组蓄电池及其对应的充电装置, 在两者之间实行并列连接, 那么相邻的直流母线之间通过开关控制, 保证在使用过程中切换使用时不会出现断电现象。对于电路功率不稳定或较小的电路设备, 可以通过安装变压器进行电路功率的稳定和适当放大, 从而实现电气节能。
3.2 柔性交流输电应用
通过柔性交流输电技术的应用能够对柔性交流电实现有效控制, 确保整个系统的柔性达到最优值, 以便于对整个电力系统实现全面控制, 实现电力的稳定输送。
4 综合电力系统中变电站自动化技术的综合应用
4.1 变电站的自动化技术
变电站中的自动化技术主要是以计算机应用技术为控制基础, 通过数据通信传输, 实现资源的共享目的, 变电站的自动化技术在实际应用中除了能够保护和重合闸、四遥、电度采集、五防及故障录波等[3], 还能够有效地实现专家会诊系统的应用, 目前中国对变电站自动化技术的发展和应用仍然处于初级阶段, 有待于进一步继续加强。
4.2 变电站的综合应用情况
变电站管理系统的应用, 未来是广泛的, 它作为一种新型绿色环保能源的开发, 应该在未来的生活中充分应用, 比如电动摩托车、电动玩具、全自动机械设备等, 一定要对其管理系统进行开发研究, 不断拓展其应用功能的领域。除了使用简单、方便、环保等优良特性以外, 还能够有效降低事故发生, 提高安全质量系数, 保证其技术革新和管理的有效性, 结合实际发展过程中遇到的实际问题, 做好防御、监督、管理、维护等一体化的工作措施, 从而加快中国电力行业的转型发展, 促进中国电力行业的快速健康发展, 共同促进中国整个国民经济水平的持续增长。
5 有序用电执行度指标及调度策略
5.1 有序用电调度的主要难题及原因分析
虽然可按照节能环保指标对负荷进行排序, 但地区电网的负荷特性却不一定满足用电计划。一般有序用电调度的主要措施有:错峰用电、避峰用电、限电、紧急拉闸等, 但不宜对大用户负荷进行强制性“拉闸限电”。
工业大用户负荷往往季节性强, 年度错峰能力弱, 参与负荷调节影响其经济效益。而目前因电价没有灵活机制, 分时电价差异较小, 限电补偿缺乏可操作性。所以, 用电矛盾依然存在, 且调度指令的执行难以到位。
为补偿企业错峰造成的损失, 增强用户企业参与短期错峰的主观意愿, 从整体上提升整个电网的负荷率, 还需增加企业有序用电执行度的考核指标, 以增强可操作性。
5.2 有序用电执行度的考核指标
执行度考核指标包括:错峰贡献考核指标、用电计划执行考核指标和负荷率综合考核指标。
5.2.1 错峰贡献考核指标
对承担短时错峰的用户应给予指标补偿, 错峰贡献考核指标:错峰贡献指标权重系数, 为某时段错峰负荷与用户该时段平均负荷之比。该指标表示用户在某时段内的相对错峰贡献。值越大, 相对错峰贡献越大, 可作为对承担短时错峰用户补偿的依据。
5.2.2 用电计划执行考核指标
该指标主要考核企业用户执行调度计划的准确性。用户用电计划执行考核指标:分别为月、周、日用电计划执行指标权重系数, 为小时平均负荷偏差与计划负荷之比。该指标为小时平均负荷偏差与计划负荷比的积分加权和, 考核的是用户实际用电与计划用电的日、周、月曲线的综合偏差。取负, 表示该指标值越大, 则偏离用电计划越大。
5.3 增强有序用电执行度的调度策略
在供电公司和用户的关系中, 供电公司缺乏实质性的惩罚和激励手段, 因此最好的激励来自于负荷用户之间的比较。解决问题的根本办法是:供电局退出与用户之间的博弈, 担当制定规则和监督博弈的角色;广大用户在有效公平的规则中相互博弈, 利益共存。现提出一种用户间的博弈规则———可变时间尺度的队列方法。
a) 依次将负荷率低的大用户放入反时段消费的时间队列;
b) 若某用户反时段削峰填谷面积越大, 则该用户在时间队列中的行进速度加快;
c) 用户时间队列中的移动速度越快, 则移出反时段时间越短。
在这种机制下, 用户的博弈方是其它用户, 所受的比较或压力也来自其它用户;而供电公司则退出了直接博弈, 主要作为主持公平的主持人 (裁判) , 不需要施加更多的惩罚或奖励措施, 避免了博弈手段缺乏的尴尬。
6 加强变电站的综合自动化技术在调动运行中的未来应用
随着经济的不断发展, 各个行业的不断兴盛, 电力行业也处于快速发展阶段, 因此要不断推动电力行业坚持科学发展观的理念, 走可持续发展的道路, 把中国建设成为资源节约型和环境友好型社会, 就必须加强变电站的综合自动化技术在调动运行中未来应用的发展水平。
6.1 提高调度人员的专业水平不断改善电力技术应用
只有不断提高调度人员的专业水平, 才能够保证变电站自动化供电技术的实施和监督管理, 加强人们对电力行业发展绿色技术的认识[4]。同时对原来的电力系统提出改善, 就加强中国变电站的综合自动化技术在调动运行中的应用水平。
6.2 继电保护保障的运行措施探讨
在电力系统温度集成模块中, 系统使用的是热传导粘合剂来将试用器材黏到电池的表面, 从而保证芯片和表面的温度形成0.1℃的温差, 当周围的环境温度和蓄电池的温度不相同时, 就将器材的背面引线和处于真空状态下。通向芯片中线的接地线路一定要保证接地线路和电源之间有很好的热度接触。经过适当放大后输送到单片机的入口, 系统电流对经过0.1Ω大小的电阻电流进行数据收集, 通过适当放大后输送到单片机的入口处。
7 结语
加强变电站系统中综合自动化技术在实践中的应用, 将其功能不断应用到各行各业的能源发展中去, 处理好系统研发利用过程中遇到的技术问题、设备问题、人员安全问题、管理制度建设问题等一系列问题。只有不断改进技术, 不断研发技术, 提高调度运行中电力技术的运用水平, 同时提高调度人员的专业知识文化水平和自身素质, 通过建立完善的管理监督部门, 制定行之有效的制度, 将中国继电保护技术不断发展成为计算机化、网络一体化、全自动化、智能化的配置系统, 提高中国极端保护的安全稳定的运行, 不断加强调度运行中电力技术的运用发展水平。
摘要：通过对当前电力资源开发利用过程的阐释, 解析电网调度运行中电力技术的运用, 改进电力资源开发利用的使用进程, 从而提供更加有效的供电系统, 实现资源的可持续利用。
关键词：电网调度,节能,措施
参考文献
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[3]孙怀富, 王宁, 陈晓梅.电力企业物资管理存贮模型应用研究[J].物流技术, 2005 (09) :12-15.
互动式节能调度 篇3
从电力负荷统计数据来看, 高峰负荷的年累计持续时间并不长, 采用增加调峰发电装机容量的方法来满足这部分高峰负荷很不经济。另外, 由于间歇式新能源自身的“不友好”特点, 其装机容量的快速增加对电力系统调节能力提出新的挑战。需求响应[1] (DR) 是指电力用户针对市场价格信号或激励机制主动改变原有电力消费模式的行为, 随着智能电网相关技术的发展, 需求响应资源参与调度运行将能成为保持电力供需平衡的更为经济的手段, 是智能电网框架下重要的互动资源[2,3,4,5]。
然而, 需求侧资源数量多、分布广, 难以直接调度。多代理系统[6]具有良好的分散自治—集中协调特性, 已在配电网故障恢复、微电网能量管理以及电网紧急控制等方面得到了广泛应用[7,8,9], 同时也为负荷参与电网运行控制提供了有效手段[10]。负荷代理 (或称负荷聚合商) 作为协调大量中小规模需求响应资源和电网调度中心的中间机构, 能够实现所管辖范围内负荷资源的分散自治, 减少与电力公司大量通信的交互, 增强电网运行的可靠性和鲁棒性。文献[11-12]建立了竞争环境下配电公司的日前市场能量获取模型。其中, 文献[11]将各配电公司之间的竞争用一个两层优化问题描述, 外层子问题以配电公司自身利润最大为决策目标, 里层子问题为考虑安全约束的能量出清优化问题。文献[12]建立了具有分布式发电与不完全信息可中断负荷选择的配电公司能量获取模型, 针对不完全信息博弈的特征, 扩展改进了协同进化算法, 并用于求解市场贝叶斯纳什均衡。文献[13]构建了基于双层优化的可入网电动汽车充放电调度模型, 上层模型通过优化电动汽车代理商在各时段的调度计划以使得研究时段内总负荷水平的方差最小, 下层模型通过电动汽车代理商对其所管辖电动汽车充放电时间进行优化。文献[14]利用多代理对大用户直购电中不同类型交易者的谈判行为进行了模拟。针对上述相关研究, 可以发现以下结论。
1) 负荷代理可以是传统意义上的配电公司或政府实体, 也可是代表单一类型或多种类型负荷的第三方机构。其共同点是将大量电力终端用户聚合在一起参与电网调度, 并努力实现电网公司、负荷代理和电力终端用户各方的既定目标。已有研究多是针对单一类型负荷代理开展的研究。
2) 负荷代理通过对历史数据或竞争对手信息的学习, 能够通过策略性报价实现自身利润的最大化, 但不同负荷代理间存在信息不完全的可能性。
本文在上述研究的基础上, 设计了负荷代理与调度中心以及负荷代理内部响应协调机制, 发展了包含多种类型电力终端用户的负荷代理与电网调度中心的互动调度模型, 并进行了仿真验证。
1 负荷代理调度机制
负荷代理对外表现负荷群的综合外特性, 对内则协调电网调度信息和负荷群内部响应资源, 做出针对某一优化目标的最优决策。基于负荷代理的调度架构可分为3层: (1) 调度控制层, 对发用电可调度资源进行统一决策, 下发调度需求信息及调度指令; (2) 代理协调层, 将代理管辖范围内可调度负荷资源信息、报价策略等上传给调度中心, 同时将调度中心的调度指令分解成控制命令下发给负荷个体; (3) 响应本地层, 电力终端用户将自身可调度信息上传给负荷代理, 并执行代理下发的控制命令。三者间的标准输入输出接口如图1所示。
1.1 负荷代理与调度中心的互动机制
电力公司通过对发用电资源的统一调度来实现电力系统的有功功率平衡。如图2所示, 调度中心综合考虑发电侧和负荷侧资源, 以某一优化目标 (如成本最低、利润最大、接纳新能源最多等) 进行发用电资源统一优化计算。负荷代理以竞价的方式与调度中心进行互动, 竞价策略包括负荷功率调整量和相应补偿 (折扣) 价格以及功率调整的上、下限。
1.2 负荷代理内部响应协调机制
负荷代理管理着大量地理位置分散、类型各异、响应特性不同的电力用户 (如图3所示的电动汽车换电站、智能小区、商业建筑等) , 电力用户向负荷代理提供可调度负荷资源的容量、开始时间、持续时间等信息, 负荷代理通过与用户签订合同[10,15]获得部分电力终端设备的用电决策权。具体如下。
1) 代理根据内部需求响应资源特点制定多种类型的需求响应项目供电力用户选择并与用户签订合同。本文针对需求响应资源的不同响应特性, 设计了2种类型的激励型合同。合同类型Ⅰ的内容包括提前通知时间、负荷调节容量和持续时间、补偿率、折扣率等。当代理发出功率调整指令时, 签约用户按控制指令调整用电量并基于约定的补偿电价 (下调用电量) 或折扣电价 (上调用电量) 得到补偿。合同类型Ⅱ与合同类型Ⅰ的区别在于激励机制不同, 负荷代理与签约用户基于历史数据或双方协商共同形成需求价格弹性矩阵, 以此确定补偿电价 (或折扣电价) 与用电调整量的关系。负荷代理通过比较内部不同签约用户的调度成本来确定各类需求响应资源的参与数量。
2) 代理根据自身可调度资源并结合电网运行状况对电网调度中心进行策略性报价, 代理竞价成功后将基于事先签订的合同引导电力终端用户调整用电量, 负荷代理只对终端用户用电调整量进行补偿, 终端用户基线负荷仍按系统统一电价进行结算。
3) 代理具备自主学习的能力。目前, 欧美电力市场的运行一般以每天或每小时进行各类市场的投标, 并根据不同电力市场的运行规则在市场结清后公布各市场参与者的历史投标数据, 这意味着市场参与者能够根据历史运行及投标数据进行“学习”和自我优化决策, 这是多代理系统最为重要的特点之一。各代理之间进行博弈竞争, 最终引导市场趋于均衡[16]。本文也假定当多个代理同时参与电网的调度运行时, 代理通过合理猜测其他代理的不完全报价策略来进一步优化自身的报价策略。图4给出了负荷代理制定报价策略的流程图。
2 计及负荷代理的日前调度计划模型
2.1 负荷代理分散优化决策模型
2.1.1 代理报价模型
2.1.1. 1 负荷调度成本
基于本文1.2节提出的合同类型Ⅰ, 签订该类型合同的需求响应资源, 当下调或上调其用电量时, 边际成本可分别表示为:
式中:α为补偿率;β为折扣率;l0为系统统一售电电价。
签订合同类型Ⅱ的需求响应资源, 其调度成本基于合同约定的电力需求价格弹性矩阵, 补偿电价ΔlP与用电变化量ΔPP的关系如下:
式中:ε为补偿电价弹性系数;P0P为电力终端用户的基线负荷;ΔPP为签订合同类型Ⅱ的需求响应资源功率调整量;CP为调用该类型负荷的边际成本。
2.1.1. 2 代理报价策略
假设负荷代理的功率调整补偿 (折扣) 价格与功率调整量存在线性关系, 则报价策略可表示为:
式中:ljt为时段t负荷代理j上报的功率调整价格;ΔPtLdA, j为对应的负荷调整量;Ajt和Bjt为报价策略参数。
本文借鉴文献[16]提出的学习算法, 基于目前时段系统运行状态预测 (负荷预测、间歇式能源出力预测、发电机信息) , 在历史时段中搜索与目前时段最为接近的运行状态, 并将这个时段所有竞争对手的报价策略作为当前时段的猜测, 可表示为:
式中:m≠j;tn为历史上与时段t运行状态最为接近的时段;Atnm和Btnm为时段tn负荷代理m的报价策略参数; (Amt) ′和 (Bmt) ′为时段t负荷代理j对负荷代理m报价策略参数的猜测。
各负荷代理各自追求自身短期最优利润, 决策目标相互独立, 是一种非合作博弈关系。当各代理同时猜中其他代理的报价策略时, 各代理均将达到预期的最大收益, 即达到彼此接受的纳什均衡解。
2.1.1. 3 负荷代理利润
代理在向调度中心报价时, 其决策模型以自身参与调度运行的利润最大化为目标, 具体如下:
式中:T为电网调度的总时段;pILA, j为负荷代理j参与调度的利润;ΔPtLdA, P, j为时段t负荷代理j预上报的负荷调整量, ltP, j为时段t负荷代理j负荷调整的预报价, 均为报价策略参数Ajt和Bjt的函数;ΔPtEX和ΔPPt为代理内部不同类型负荷的调整量。
需考虑以下约束条件。
1) 系统功率平衡约束
式中:Ng为系统中常规发电机组的总数;NLdA为参与调度运行的负荷代理数;PtG, P, i为时段t负荷代理j根据历史数据预估的发电机组i的出力;Pttotal, 0为时段t系统基线负荷总量。
2) 代理报价上下限约束
式中:lmin和lmax分别为补偿电价下、上限约束。
3) 最大中断持续时间约束
如果电力终端设备的可中断持续时间达到用户容忍的极限, 那么该负荷必须重新接入电网。
式中:Toffline, i为负荷i从在线变为离线状态后的持续中断累积时间;TmaxoffLine, i为负荷i最大中断允许时间。
4) 最小在线持续时间约束
对于部分电力终端设备 (如空调) , 其在线持续时间必须满足用户需求。因此, 如果终端设备在线持续时间小于用户能承受的最小在线时间, 该设备必须接入电网。
式中:TonLine, i为负荷i从离线变为在线状态后的持续在线累积时间;TminonLine, i为负荷i最小在线持续时间约束。
2.1.2 负荷代理调整量内部优化决策模型
当调度中心对系统内发用电资源统一优化决策并将调度指令下发到负荷代理时, 负荷代理以最小化负荷调节成本为目标确定不同类型需求响应资源的参与数量, 具体为:
式中:ΔPEX为签订合同类型Ⅰ的需求响应资源功率调整量。
2.2 基于利润的日前调度计划决策模型
计及需求响应项目后负荷用电量的变化可能降低电力公司的收益进而影响其开展需求响应项目的积极性, 文献[17]针对这个问题提出基于利润的负荷管理模式以兼顾电力公司的利益。本文借鉴该思想, 将电网公司的利润表示为售电总收益与发用电成本之差, 因而日前调度计划决策目标可表示为:
式中:pgrid为电网售电总收益与调度总成本之差;Nw为系统中风电机组的总数;ptgrid为时段t电网售电总收益;Ctgrid为时段t电网调度常规发电机组、风电机组和负荷代理的总成本;CtG, i为时段t常规发电机组i的调度成本, 包括发电成本fG (PtG, i) 、启动成本CtG, i (1-Uit-1) Uit和备用成本fG, R (RtG, i) , 其中PtG, i为该时段发电机组i的出力, fG (PtG, i) =aiP2G, i (t) +biPG, i (t) +ci, ai, bi, ci为成本系数, ctG, i为发电机组i在时段t的启动费用系数, Uit为发电机组i在时段t的状态, 0表示停机, 1表示开机, RtG, i为发电机组i提供的备用;CtW, k为时段t风电机组k的调度成本, 由于风力发电的边际成本较低且多数享受新能源发电补贴[18,19,20], 在欧美一些风电渗透率较高的国家, 风电价格基本上是市场最低价, 本文也假设风电的调度成本较低;cWt为风电机组成本系数;PtW, k为时段t风电机组k的出力;CtLdA, j为时段t负荷代理j的调度成本;lt为时段t负荷代理功率调整的出清价格;lRt和RtLdA, j分别为负荷代理j提供的备用容量价格和容量。
约束条件如下。
1) 功率平衡约束
式中:PtG, total为时段t的机组总出力;Pttotal为时段t负荷总和;为时段t负荷代理的总调节量。
2) 负荷代理可调节容量约束
式中:分别为时段t负荷代理j可调节容量的下限和上限。
3) 系统正旋转备用约束
若系统中含有大规模间歇式新能源, 日前调度计划中还需计及由于间歇式新能源预测误差导致增加的备用, 可表示为:
式中:RtupG, i为发电机组i提供的正旋转备用;RtdLdA, j为负荷代理j提供的可下调容量;Rtup为时段t为应对负荷预测误差、机组停运和间歇式电源功率波动所需的正旋转备用需求。
4) 系统负旋转备用约束
式中:RtdG, i为发电机组i提供的负旋转备用;RtupLdA, j为负荷代理j提供的可上调容量;Rtdown为时段t为应对间歇式电源功率波动所需的负旋转备用需求。
常规发电机组的功率上下限约束、爬坡率约束等这里不再赘述。
3 算例分析
3.1 算例1
算例采用IEEE 39节点10机系统, 选取2个发电机组节点作为风电场接入点, 风电机组装机容量为3 000 MW, 结合某地区96时段 (每时段表示15min) 风电场数据和原始负荷数据进行仿真验证。仿真系统内有60%的负荷参与电网调度, 分别由2个负荷代理管理, 每个代理内部均包含1.2节所述2种类型的激励型合同, 具体参数如表1所示。
图5给出了负荷预测曲线、风电预测曲线、将风电作为负的负荷融入后的负荷曲线、同时计及风电和负荷代理功率调整的负荷曲线。从图中可以看出, 风电的“反调峰”特性拉大了负荷峰谷差, 负荷代理的融入则优化了负荷曲线。
调度中心通过对发电机组和负荷代理进行统一优化决策, 实现计及需求响应的发用电统一调度, 图6给出了负荷代理融入前后机组总出力及负荷代理的调整量。
3.1.1 电网调度成本及收益分析
图7对比了电力公司有无融入负荷代理的成本和收益, 可以得出以下结论。
1) 基于本文提出的互动调度机制, 能够促进部分需求响应资源调整用电时段, 或者在用电高峰时段 (对应风电出力较低时段) 减少用电量, 当这些需求响应资源的调用成本小于调度同样数量的发电机组成本时, 有利于电力公司降低整体的调度成本。在用电谷时段 (对应风电大发时段) 时, 由于成本中计及了向负荷代理支付的折扣电价, 使得电力公司的成本有所上升。
2) 当负荷代理参与电网调度时, 在用电谷时段, 电网公司的收益比无负荷代理时的收益要高, 这是由于本文假设风电的成本较低, 通过电网公司和负荷代理之间的良性互动促进负荷侧储能、蓄能、可转移负荷 (比如洗衣机、洗碗机) 在风电大发时多用电, 一方面有利于促进新能源的消纳, 另一方面也有利于增加电力公司的收益。在用电高峰时段 (对应风电出力较低时段) , 当负荷代理内存在部分廉价的可转移或可削减负荷时, 通过调用这些需求响应资源, 可以使得电力公司减少调度高成本的机组, 所以负荷代理的参与也有可能增加电力公司的盈利能力。
3.1.2 负荷代理收益分析
图8给出了负荷代理1和2的收益。可以看出, 负荷代理在丰富电网调度模式的同时, 基于合适的学习策略和内部分配机制, 能够通过管理内部需求响应资源并与电力公司互动来获取利润, 内部需求响应资源调度成本以及与电力公司互动时的报价策略是影响其利润的主要因素。
3.2 算例2
图9给出了某时段2个负荷代理进行30次竞价的代理收益以及电网调度成本曲线。可见, 随着竞价次数的增加, 代理不断地通过学习来优化自身的报价策略, 并最终达到非合作博弈的纳什均衡状态。另外, 随着竞价次数的增加, 系统总的调度成本有望得到降低, 市场更为有效和合理。
4 结语
节能发电调度旋转备用计划优化 篇4
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)。
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节能发电调度协调理论及应用 篇5
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。
互动式节能调度 篇6
大规模风电入网的反调峰特性和空调负荷等因素造成系统负荷的高峰谷差,使得电网调度运行中的调峰问题日益突出,给电力系统的安全、经济运行带来了极大的挑战。减小峰谷差有利于降低电网峰荷时段的重载水平,减少机组调峰和启停,从而有效地提高系统运行的安全、经济水平。而提高负荷侧的互动水平,引导用户用电行为从负荷高峰时段向低谷时段转移,无疑是减小峰谷差的有效途径。随着中国智能电网建设的深入推进,用户侧与调度中心之间的信息交互水平将不断提升,各种蓄冷、蓄热技术将在用户侧普及推广,互动负荷有望成为电网的调峰资源并统一参与调度运行。
需求响应是一种用户侧响应价格信号或激励机制选择在非峰时段用电的行为[1,2],很多美国独立调度机构(ISO)在备用市场或辅助服务市场中接受需求响应供应商(DRP)的报价[2,3],并且在日前发电计划中综合考虑DRP的特性及价格,制定机组组合计划。在智能电网框架下,以高级计量设施(AMI)为技术核心的[4]需求响应也被作为一种重要的互动资源,应用于备用、辅助服务、紧急控制[5]等调度运行中。然而,目前中国尚未建立各级电力市场,实时电价缺失,一般只能通过峰谷电价的方式开展需求侧管理。峰谷电价虽然可以在一定程度上引导用户在低谷时间用电,但在这种方式下电网与用户侧之间缺乏直接、充分的信息沟通,难以准确、有效地调度用户侧负荷,使其满足系统的移峰需求,削峰填谷的效果往往非常有限;而在峰谷电价力度较大的情况下,又有可能出现全网大用户集中移峰的现象,为电网的调度运行带来极大的不确定性。出现上述现象的本质原因在于用户和电网公司均以使自身运行成本最小化为目标,分别优化决策用电行为和调度运行计划,用户侧移峰资源与电网侧移峰需求的匹配缺乏精准性和最优性。由于短期发电计划决策时间的限制,需求侧与电网侧很难在短时间内频繁交换需求侧响应信息和电网调度计划信息。这样,一方面使得用户侧缺乏全网移峰需求信息,仅能被动地响应峰谷电价,极易导致过度移峰或欠移峰的发生;另一方面使得调度部门无法精确定位各节点用户的移峰能力,只能通过负荷需求弹性[6,7]预测用户侧的响应效果,编制相应的发电计划,以满足需求侧响应后的负荷需求。
英格兰和威尔士电力市场在20世纪90年代开展了需求侧竞价(DSB)的市场竞价模式,赋予用户通过申报削减负荷价格和发电侧统一参与电力市场竞争的权利,实现了调度中心对机组和负荷资源的统一调配。DSB模式虽然可以有效地削减峰荷,抑制价格尖峰,但是如何实现削峰后负荷的转移和电量的恢复是该模式未提及的问题。文献[8]提出了依照用户申报的被削减负荷恢复供电比例数据,解决用户被削减电量在何时段、以何种比例补偿供电的方式,该方式虽然可以满足系统的削峰需求,但是负荷恢复时段完全由用户自主决定,即削峰电量移至何处完全由用户的意愿体现。为了挖掘互动用户移峰能力与系统发电资源的最优配合,有必要进一步研究负荷恢复时段可调度的用户侧模式,以满足智能电网环境下按需互动、精准移峰的需求。
如何站在统一优化全网调度资源的高度,建立一套能够充分考虑用户侧负荷互动特性的高效、最优的调度计划制定模式和方法,成为未来智能电网环境下需要解决的重要课题。为此,本文在深入研究当前用户侧负荷互动特性和互动型负荷移峰潜力的基础上,设计了适应国内调度实际和未来智能电网需求的用户侧互动模式,建立了能够最优统一调配发电资源和互动用户负荷的发用电一体化调度计划(GLIS)模型,开辟了一条用户侧主动提供互动服务的途径,使发电侧和用电侧均作为可调度资源参与电网运行的资源优化配置,有效提高了系统调峰和消纳间歇性能源的能力,为智能电网环境下用户侧与电网运行的互动提供了新的思路和方法。
1 用户侧移峰潜力分析
用户侧移峰潜力分析是开展用户侧互动模式设计的基础。通过分析典型用户的用电曲线特性,可以明确互动模式的参与对象,深入挖掘互动用户的移峰潜力。目前,用户侧的可移峰负荷主要包括蓄能技术和避峰生产2种类型。
1.1 蓄能技术
蓄能技术是指以水或冰为储能介质,利用电网负荷低谷时段的电力蓄冷或蓄热,以满足负荷高峰时段的制冷或取暖需求。典型的冰蓄冷空调负荷曲线[9]如图1所示。该类型移峰负荷的主要特征是移峰前后的用电曲线形状不同,可以理解为先削峰再将削峰电量转移到其他时段。
文献[10-11]分别以典型商业用户的空调负荷为例,评估了冰蓄冷空调系统在上海、南京电网中的潜在调峰能力。文献[12]介绍了电锅炉水储热技术的工作原理及衡水电业局储热工程,指出了该工程的显著经济效益及移峰效果。在实际电网运行中,以2002年的统计数据为例,北京地区已投运的蓄冷、蓄热项目共计94个,具有转移200 MW高峰负荷的能力,相当于节约发电投资16亿元[13]。
1.2 避峰生产
避峰生产是指在对工艺流程无影响的前提下,工业用户通过调整设备使用时间、人员工作班制,在负荷低谷时段进行工业生产的行为。典型的避峰生产负荷曲线如图2所示。该类型移峰负荷的主要特征是移峰前后的用电曲线形状不变。
以高耗能企业比重很大的宁夏地区为例,宁夏电网对高耗能企业实行峰谷电价,引导高耗能企业集中避峰生产,使得原来后半夜谷时段负荷高出平均负荷100~200 MW。尽管造成了峰谷倒置的现象[14],却反映了高耗能企业避峰生产所蕴藏的巨大移峰潜力。
综上,无论是蓄能技术还是避峰生产都能实现负荷的移峰填谷,通过合理引导和调度相应的蓄能,可使移峰生产负荷避开高峰时段,使其在低谷时段用电,从而有效降低高峰时段的系统调峰压力、减少机组启停,全面提高电网运行的安全性和经济性。然而,如何适应电网的实际调度运行情况,充分合理地利用用户侧移峰潜力,是目前值得深入研究的课题。为此,本文将设计相应的用户侧互动模式和模型,以实现发用电资源一体化的最优调度。
2 用户侧互动模式设计
互动是智能电网的重要特征之一[15,16]。传统意义上的互动是用户被动地响应分时价格、实时电价或尖峰电价[1],以调整自身用电计划。这使用户难以充分、有效地参与到全网的调度运行优化中,存在过度移峰或欠移峰的隐患。为此,应该从提高电网运行安全性和经济性的角度出发,设计一种激励电力用户积极参与互动,电网企业统筹调配发用电资源的新型发用电一体化互动机制,初步构建智能电网愿景下的用户侧互动模式。
2.1 基本前提和假设
本文所探讨的用户侧参与电网运行互动基于以下前提和假设:(1)由于国内的电力市场发展尚处于起步阶段,本文采用国内现行电价体系下的发电成本和非互动用户电价,不考虑电力市场环境下的实时电价机制;(2)中国尚处于智能电网发展的初级阶段,大用户互动是最适合中国电网实际情况的用户侧互动方式,本文仅考虑具备移峰能力的商业和工业用户;(3)用户侧互动采用移峰形式,在保证用户期望用电曲线形状和用电量不变的基础上,优化用户的用电时段;(4)所有参与互动的用户均安装了与调度中心通信的双向通信设备,具备与调度中心交换信息的软硬件设备;(5)所有参与互动的用户均具有良好的移峰能力,在保障用电曲线的条件下调整用电时段。
2.2 用户侧互动的申报机制
用户侧参与互动的申报机制是整个互动模式的核心,它不仅应规定用户以何种方式参与电网运行互动,还要考虑激励用户参与互动的价格机制。在传统的峰谷电价模式中,峰谷电价在很多情况下不能很好地满足用户的移峰成本要求,从而难以有效调动用户侧参与电网运行互动。如对于冰蓄冷技术而言,峰谷电价比达到5∶1至7∶1时,投资才能在2年内收回[12]。而将互动用户作为一种调峰资源,赋予其申报移峰成本的权利,就能通过互动用户间的报价竞争,发现用户侧的真实补偿价格,从而充分调动用户侧参与电网运行互动。通过发用电一体化优化决策,可以挖掘机组启停与负荷移动间相互配合的优化潜力。
本文设计的用户侧互动申报机制如下:参与互动的用户应综合考虑自己的生产需求和成本,每日向调度中心提交次日的用电意愿曲线和移峰成本曲线,然后与发电机组一同作为可调度资源由调度中心统一优化调度。
2.2.1 用电意愿曲线
用户应申报的用电意愿曲线包括原始用电曲线L0和互动用电曲线Ls,分别为移峰前、后的用电曲线,如图3所示。
图3中:时段11到时段21的曲线部分表示原始用电曲线;时段0到时段10的曲线表示互动用电曲线;TD为可参与互动的负荷总时段。由图3可以看出:由于蓄能用户通常以恒功率蓄能,移峰前后仅需要保证电量不变,因此,用电曲线始终为平线;而高耗能工业用户由于有固定的生产工序安排,移峰前后要求用电负荷曲线形状完全不变。
用电意愿曲线可以反映3方面的信息:用户次日参与互动的原始用电曲线L0和互动用电曲线Ls;可参与互动的负荷总时段TD;用户参与互动的总电量。
2.2.2 移峰成本曲线
移峰成本曲线表征了用户认为提供移峰服务后,应从电网公司获取的补偿价格。本文设计了一种简单的移峰成本曲线,如图4所示。
图4中:T0表示用户的原始用电时段;C表示电网公司用于改变互动用户用电时段所需支付的额外成本。移峰后用电时段离原有用电时段越远,移峰成本就越高。
2.3 用户侧参与电网运行互动的流程
根据上述用户互动的申报机制,用户侧参与电网运行互动的具体流程如图5所示。
用户向调度中心申报的互动信息包括用电意愿曲线和移峰成本曲线;调度中心编制的次日GLIS包括机组启停计划、机组出力曲线及互动负荷的调用计划;一般情况下,调度中心与用户之间的信息反馈次数应不大于1。与现行的峰谷电价模式相比,本文所提出的用户侧互动模式的优势如下。
1)互动用户的角色从价格接受者转变为价格提供者,通过申报机制反映自身的用电意愿和移峰成本,最大限度地挖掘了需求侧的潜在可移峰负荷。有经验的用户可以在不增加自身成本甚至通过提供互动服务盈利的情况下,为电网的平稳运行作出贡献,并且可以通过长期的学习和分析,不断改进自己的报价策略。而电网公司可以统一调度互动负荷资源,进一步提高电网的安全性和经济性。
2)互动用户的移峰计划不再由各用户以被动响应价格的形式获得,而是由调度中心在充分考虑用户侧意愿和电网侧运行需求的基础上,优先调用移峰成本较低的互动负荷,以满足系统的调峰需求。相当于购买了互动负荷的灵活调用权,避免了用户自主移峰可能给系统运行方式带来的不良影响,实现了用户与电网之间的精准、按需互动。
3 GLIS模型
GLIS模型在传统安全约束机组组合(SCUC)模型的基础上,在决策变量中引入了互动负荷,构建了兼顾发电资源和互动用户资源、考虑电网安全约束的统一调度优化决策模型。
3.1 互动负荷的建模
互动负荷j的决策变量为启动变量Ij,m:若互动用户的负荷j在时段λ启动,则Ij,m=1;若在其他时段启动,则Ij,m=0。该决策变量决定了互动负荷的开始被调用时间,其物理意义类似于离散信号分析中的单位样值信号[17],可以表述为:
利用式(1)中互动负荷启动变量的抽样特性[17],互动用户i在t时段的有功负荷μi,t为:
因此
式中:Ui为互动用户i的负荷持续时间;Si为互动用户i的用电意愿曲线幅值数组;L0i为互动用户i的原始用电曲线。
若互动负荷被调用,通过式(2)等号右边的第1项,可以根据互动负荷启动变量I的优化结果中负荷启动时段λ的位置,将用电曲线序列S依次放置于有功负荷时间序列μ中从时段λ开始的相应时段。若互动负荷不被调用,则μ的取值由式(2)等号右边的第2项确定,与原始用电曲线一致。
3.2 优化目标
式中:Cg,i,t为发电机组i在t时段的发电成本函数;CU,j,t为发电机组i在t时段的启动费用函数;为互动用户j在t时段的移峰费用函数,其中Cs,j,t为互动负荷j在t时段的移峰成本(当用户互动负荷启动时段距离T0较近时,由于T0区间内的移峰成本为0,仅需支付在T0之前启动的部分移峰负荷;而当用户未被调用时,互动用户的有功负荷等于原始用电曲线,位于T0区间内的移峰费用为0);P为机组出力;I为互动负荷的启动变量;α,β,γ分别为机组状态变量、启动变量和停机变量;Ng为发电机组台数;Ns为互动用户个数。
3.3 约束条件
约束条件可以分为不含互动负荷的经典约束和含互动负荷的约束,前者为传统的机组组合模型[18],本文仅阐述后者的详细模型。
3.3.1 有功平衡约束
式中:Pi,t为发电机组i在t时段的有功出力;dk,t为非互动用户k在t时段的有功负荷;N0为非互动用户个数。
与常规有功平衡约束相比,式(6)增加了用μj,t描述互动负荷调用的情况。
3.3.2 线路有功潮流约束
其中
式中:Gi,l为节点i对线路l的节点输出功率转移分布因子;fl,max和fl,min分别为线路有功潮流上、下限。
与常规线路的有功潮流约束相比,式(7)考虑了互动负荷的调用与否对线路有功潮流的影响。
3.3.3 互动负荷调用次数约束
式(8)确保了互动负荷被调用的灵活性。若互动负荷要求的补偿价格过高,电网调度部门将宁可调用甚至启停高成本机组调峰,也不会调用互动负荷;互动负荷的补偿价格处于合理区间时,日内通过调整互动负荷的调用时间,可实现有序用电调峰。
3.3.4 日内用电意愿曲线调用的完整性约束
式(9)用于保证用电意愿曲线在日内计划中被调用的完整性。本模型中暂不考虑日与日之间互动负荷调用滚动协调的问题。
4 算例分析
算例分析选取新英格兰39节点系统[19],结合国内某地区夏季的24时段标幺负荷曲线以及该系统的原始负荷数据,得到系统及节点24时段负荷曲线。传统SCUC模型和GLIS模型中的混合整数规划问题采用CPLEX12.1软件包求解。
4.1 算例基本参数
4.1.1 用户侧互动负荷的构成
文献[20]指出夏季空调负荷占第三产业用户用电量的30%左右。本算例分别以节点3,15,16,24,27和29母线负荷的30%来模拟蓄能空调负荷;以节点4,8,20和39母线负荷的40%来构造4个参与用户侧互动的高耗能用户。
4.1.2 用户侧互动申报数据
1)用电意愿曲线
根据2.2节提出的互动用户的用电意愿曲线,10个互动用户的用电意愿曲线见附录A图A1和图A2。
2)移峰成本曲线
本算例构造了5种场景的移峰成本曲线,以场景3为基准场景,其移峰成本曲线见附录A图A3。场景1和场景2中的移峰成本分别为基准场景的1/4和1/2,场景4和场景5中的移峰成本分别为基准场景的2倍和4倍。多种移峰成本的场景设置有助于分析不同移峰成本下用户侧互动的成本效益以及被调用的情况。
4.2 GLIS模型与传统SCUC模型计算结果的对比分析
本文采用不考虑用户侧互动的传统SCUC模型作为对比算例,分析GLIS模型与传统SCUC模型计算结果的差别。从互动负荷调用情况、发电机组调用情况以及成本效益分析这3个方面来验证GLIS模型的有效性。
4.2.1 互动负荷调用情况分析
在基准场景3下,根据GLIS模型的优化结果,各互动用户负荷的启用时段如表1所示。
注:“—”表示该用户的互动负荷未被调用,仍按照其原始用电曲线用电。
因价格及安全约束的影响,节点3,4,8,16,39上的互动负荷未被调用。被调用的互动负荷的启用时段受发电机组运行成本、启停成本、线路输送容量的共同影响,互动负荷倾向于在满足安全约束的条件下替代系统中最昂贵机组的开机,从而达到降低总成本的目的。附录A图A4中展示了考虑用户侧互动前后系统负荷曲线的差异,用户侧互动的削峰填谷能力显著,使得系统峰谷差明显降低。
4.2.2 发电机组调用情况分析
在基准场景3下,分别采用传统SCUC模型和GLIS模型得到的机组启停计划如表2所示。传统SCUC模型和GLIS模型下各台机组的出力曲线分别见附录A图A5和图A6。
注:“1”表示该机组在24时段内存在开机;“0”表示该机组在24时段内均未开机。
对比表2中2种模型下机组的启停计划及附录A图A5和图A6中各台机组的出力曲线可以明显地看出,在传统SCUC模型下需要启停3号机组调峰,而考虑用户侧互动负荷后,由于减小了系统负荷峰谷差,3号机组全天关停,其余机组的出力曲线更加平稳,参与深度调峰的机组变少。用户侧参与电网运行互动有利于减少高成本机组开机,同时提高低成本机组的负荷率,有效地提高了系统的经济运行水平。
4.2.3 成本效益分析
在基准场景3下,采用传统的SCUC模型和GLIS模型得到的系统各类成本,以及GLIS模型相对于传统SCUC模型所取得的效益如表3所示。
表3中,效益指相对于传统SCUC模型总成本的效益,其计算方法为:效益=(传统SCUC模型成本-GLIS模型成本)/传统SCUC模型总成本。由表3可以看出:在不考虑互动负荷的传统SCUC模型下,由于需要多开启一台机组,启动成本升高;在考虑互动负荷的GLIS模型下,系统的发电运行成本和启动成本显著降低,需要支付的代价是调用互动负荷的移峰成本。在5种场景下,总成本、发电运行成本、机组启动成本、移峰成本的变化情况如图6所示。
随着各互动用户申报移峰成本的提高,GLIS模型下的系统发电运行成本、系统调用互动负荷所需支付的总移峰成本也随之不断提升。场景5下,当互动负荷的移峰成本高于调用和开启昂贵机组的成本时,所有互动负荷均未被调用,传统SCUC模型和GLIS模型得到的优化结果相同。场景1—场景5下系统的总成本效益依次为2.9%,2.6%,2.1%,1.3%和0,说明只要支付的移峰成本不高于用户侧互动带来的运行成本和启动成本的降低量,调用互动负荷就有利于降低全网的总成本。
上述结果充分验证了本文所述模型的灵活性,GLIS模型能够根据互动负荷和发电机组调峰费用的对比,在确保电网安全的前提下,自动以最经济的方式解决系统的调峰问题。
5 结语
本文从挖掘用户侧移峰潜力的角度出发,深入分析了传统峰谷电价模式下用户移峰潜力难以充分发挥的根本原因,提出了用户申报能够充分反映自身生产实际需求、用电意愿的用电意愿曲线和移峰成本曲线,与发电机组一同成为调度部门可灵活调度资源的新型需求侧互动模式。在此基础上,建立了GLIS模型,将互动负荷和发电机组同时作为决策变量参与电网调度计划的制定。本文提出的用户侧互动模式和GLIS模型有助于电网消纳大规模可再生能源,并为智能电网环境下用户侧参与电网运行互动提供了新思路。