计及接纳风电能力的电网调度模型

第34卷 第19期2010年10月10日Vol.34 No.19Oct.10,2010

计及接纳风电能力的电网调度模型

李 智1,韩学山1,杨 明1,雷 宇1,康 凯2

(1.山东大学电气工程学院,山东省济南市250061;2.烟台供电公司,山东省烟台市264001)

摘要:当电网接入一定规模的风电时,为追求风电高效利用会使电网调度更加复杂。针对风电接入电网时调度面临煤耗量与风电高效利用之间的矛盾问题,将风电能够为电网节约的煤耗量作为风电价值的量度,构建计及接纳风电能力的电网调度决策模型,以确定风电允许的波动范围,使调度中的煤耗量和电网接纳风电的能力得到有效协调。通过烟台电网算例验证说明,该方法对计及不确定型可再生电源的电网调度是有效的,符合节能发电调度的理念。关键词:电网调度;风电;煤耗;节能

0 引言

当今,风电在电网中占有越来越大的比例,如山东烟台、威海等电网,这对节能减排无疑有着积极的作用。然而,风电不可调度的缺点给电网运行决策增加了难度,严重时甚至会影响电网运行的安全。因此,电网接纳风电的能力的研究已成为当前研究的热点[1]。

电网接纳风电的能力是指电网在允许范围内容

[2-3]

许风电功率波动的最大范围。从风电规划角度又称为风电穿透功率极限[4-9],用以决策最大风电装机容量。从电网运行调度出发,如进行日前调度时,由于参调机组调节能力有限,同样存在风电允许波动范围的问题,即运行条件下接纳风电的能力。

在运行条件下,电网接纳风电的能力与空间、时间紧密关联,并具有随机性,是风电渗透能力与运行方式之间的协调决策问题。对此问题,文献[10]根据不断更新的风电场信息,对调度方案进行滚动调整,提高了接纳风电的能力;文献[11]对风电预测误差进行分析,计算风电接入引起的二次备用需求,并在决策时对调度方案进行调整以满足备用需求,同样能够提高接纳风电的能力。然而,上述研究均集中在物理规律分析方面,缺乏与经济机制的配合,往往会造成运行时煤耗量的增加,与节能发电调度政策不符。在此基础上,文献[12]提出价值系数的概念,在运行煤耗量与风电价值之间进行协调,确定旋转备用容量和接纳风电能力,效果良好,但其价值系数通过问卷调查等方式获得,有其主观性,因而风电

价值难以得到客观的评价,由此确定的电网接纳风电的能力也难以有合理的经济机制解释。

实际上,风电作为一种可再生资源,其价值主要体现在能够减少不可再生资源的消耗量。当电网中接入的风电容量增加到一定规模后,为提高接纳风电的能力、体现风电价值,需要对原来未考虑风电波动时确定的调度方案进行调整。由此出现两难问题:一方面,对调度方案进行调整会使火电机组运行点发生改变,在提高电网接纳风电能力的同时造成调度方案煤耗量增加;另一方面,如果不调整调度方案,就会使部分风电功率被放弃,风电价值得不到充分体现。因此,如何对调度方案进行决策,使风电场与火电机组在经济机制下合理协调,以最有效地发挥风电场的作用,便是本文的研究背景。

本文从风电场能够节约煤等不可再生资源的角度出发,在经济机制下,对风电价值进行评估,由此构建运行条件下计及接纳风电能力的电网调度数学模型,其核心是在与风电波动相关的各种关联约束下,通过数学优化调整调度方案,使其经济性和接纳风电能力得到折中决策。

1 数学模型

1.1 风电场的典型波动方式

对于有若干风电场通过不同接入点并网的情况,考虑到风电场波动方式有多种组合,对每种组合都进行分析显然不可行,需要选择几种对电网运行影响最大的波动方式进行分析,称为风电场典型波动方式。所谓典型波动方式,就是既能够保证电网安全运行,同时对其他波动方式又具有兼容性。

假设ptw,fore,j为研究周期内时段t风电场j输出功率的预测值(期望值),其中,t=1,2,,,T(T为对应研究周期所划分的时段数),j=1,2,,,W

)

收稿日期:2010-05-24;修回日期:2010-07-12。

国家自然科学基金资助项目(51007047,50677036);山东省博士后创新项目专项资金资助项目(200903070)。

2010,34(19)

(W为并入电网的风电场数)。

在此背景下,对应任一时段t,偏离预测值t

pw,fore,j构成的典型波动方式为各个风电场输出功率,可能迅速爬升至电网对该风电场的接纳能力上限(表示为ptw,up,j)或可能迅速下降至电网对该风电场接纳能力下限(表示为ptw,dn,j)[13],其中,ptw,up,j和ptw,dn,j均为待决策的变量。这样,在时段t内,风电场典型波动方式的组合数为:

C=3W-1(1)

式中:C为选择的典型波动方式的组合数。1.2 目标函数

电网中协调调度方案的煤耗量和接纳风电能力的目标可表达如下:

minEGO(2)

式中:

EGO=CGO-CWS

CGO=

t=1i=1

T

图1 风电输出功率的概率密度函数划分Fig.1 Partitionofwindpowerprobabilitydensity

functionofoutputpower

步骤3:由下式即可得到风电价值的期望为:s(p

t

w,up,j

,p

t

w,dn,j

,p-

t

g,i,0

W

)=

Mtj

i=1

E

G

fi(ptg,i,0)-(3)

fipt

g,i,0

j=1m=1

EE

ttPw,j,m(Ki,jp^w,j,m)

EEf

TG

i

(p

W

t

g,i,0

)=

t

w,up,j

t=1i=1

EEap

i

TG

t

g,i,0

+bi

CWS=

t=1j=1

EEs(p

,ptw,dn,j,ptg,i,0)

EGO为电网实际运行煤耗量的期望值;CGO为电网按预测值事先决策的调度方案中火电机组的煤耗量;CWS为实际运行过程中,电网由于能够接纳风电场输出功率波动所节约的煤耗量的期望值,电网能够接纳的风电场波动范围越大,即接纳风电能力越强,则CWS越大,仅追求CGO最小会使机组的运行点接近其输出功率极限边界,造成调节能力不足、接纳风电能力降低,风电价值无法得到充分发挥,仅追求CWS最大会使火电机组偏离煤耗最小运行点,使调度方案的煤耗量增加,经济性变差,因此,CGO和CWS

t

存在制约关系;pg,i,0为火电机组i在时段t的期望输出功率;ai和bi为机组i的煤耗量特性系数;G为火电机组数;s(ptw,up,j,ptw,dn,j,ptg,i,0)表示当电网能接纳波动范围为[ptw,dn,j,ptw,up,j]的风电功率时,期望能为电网节约的煤耗量,即风电价值的期望[14]。

风电价值期望可按如下步骤确定:步骤1:对于一组调度方案ptg,i,0,根据方案中参与调节机组的调节裕度,可以得到该方案下电网对风电的接纳能力为[pw,dn,j,pw,up,j]。

步骤2:根据步骤1得到的电网接纳风电能力[pw,dn,j,pw,up,j],可以将风电场输出功率的概率密度函数等分为若干区间,如图1所示。图中斜线部分

^tw,j,m时对应的概率Ptw,j,m,其中,表示输出功率为p

m=1,2,,,Mj(Mj为时段t风电场j划分的区间

数)

。)

)

t

t

t

t

t

t

式中:Ki,j为参与调节机组(火电)的参与因子,表示由风电场j的功率变化引起参与调节机组i输出功率的变化量。需要说明的是,针对电网运行状态和调度方案的不同,参与因子也不同,可以根据电网针

[15]

对意外波动情况的调节策略预先求出。1.3 约束条件

由于风电场输出功率具有强烈的波动性和随机性,为追求式(2)目标最小,需要满足与风电波动相关的多种关联(动态)约束,具体表达如下。

1)功率平衡约束

期望方式和各种风电偏离期望的典型波动方式下,电网中发电 …… 此处隐藏：10738字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……