風電波動性及對系統靈活性不足的源荷互動策略研究

呂 盼，樊國旗，李小騰，樊國偉，瞿迪慶，徐晨龍，施振威，陳 聰，黃東航

（1.國網新疆電力公司，新疆 烏魯木齊 830011；2.國網金華供電公司，浙江 金華 321001；3.國網陜西省電力公司電力科學研究院，陜西 西安 710010）

0 引言

“雙碳”目標下，高比例風電可以促進社會可持續發展和能源清潔低碳轉型[1-3]，但是由于風電的波動性和隨機性對電力系統帶來了巨大的挑戰，會因風電功率波動越限造成懲罰，和因風電隨機性導致風電和負荷不同步造成的系統爬坡靈活性不足[4-5]。

針對此類問題，文獻[6]采用改變快速分類的非支配序遺傳算法提高電解槽和超級電池能量分配的計算效率;文獻[7]通過窮舉法確定功率指令最佳分解點，降低儲能配置成本；文獻[8]結合儲能特點對儲能出力進行二次分配，增加儲能電池使用壽命；文獻[9]提出風電調峰評估模型，衡量并網風電場不同調峰特性需要承擔的調峰成本；文獻[10]指出風電和負荷不同步變化，會導致系統調峰所需的爬坡能力不足；文獻[11]利用隨機生產模擬方法，考慮爬坡能力特性，計算風電接入容量；文獻[12]提出以爬坡等靈活性評估標準演繹未來西北電網發展。上述文獻，并沒有綜合考慮風電波動性和隨機性帶來的越限懲罰和靈活性不足問題，在爬坡靈活性評估方面僅通過火電機組衡量系統爬坡等靈活性資源，未考慮通過源荷互動，降低風電對系統靈活性不足的影響。

因此，本文提出一種風電波動性及對系統靈活性不足的源荷互動策略，針對風電功率波動越限問題，通過蓄電池和超級電容平抑，針對風電負荷不同步導致的靈活性不足問題，通過對風電荷負荷狀態的劃分和不同狀態調用不同資源提高負荷和風電的同步性，通過某地區實際算例，驗證本文策略的可行性。

1 風電功率波動影響及控制策略

1.1 風電功率波動影響

某新能源基地按照文獻[4]標準，1 min時間尺度下風電功率波動臨界值為51.87 MW（裝機容量的3%）。某日風電功率波動和風電功率如圖1所示，其中深色為風電功率波動，淺色為風電功率。

圖1 風電功率波動和風電功率

風電功率波動通過風電功率越限次數和風電功率波動分布概率衡量。

風電功率波動越限次數v如式（1）所示，風電功率波動越限判斷Ut如式（2）所示，風電越限懲罰成本Cw,y如式（3）所示：

式中：dPw,t為風電功率波動變化值；cw,t為風電單次越限懲罰成本。

風電功率波動分布概率σw如式（4）所示：

式中：Ng,w為風電功率波動總次數；Nw為風電某功率波動范圍的次數。

1.2 小波包分解方法風電功率分解

將原序列按照小波分解方法，分解成不同頻率的功率序列，三層小波包分解示意圖如圖2所示。

圖2 三層小波包分解示意圖

小波包三層分解公式如式（5）所示：

式中：0S為原風電功率序列；3,iS為分解后的第3層的第i個風電功率序列。

將風電功率序列按照小波包分解的方法，分解成低頻、中頻和高頻分量，通過蓄電池平抑中頻分量和超級電容平抑高頻分量后，與原低頻序列組成輸出序列，輸入序列功率如式（6）所示，其具體控制策略如圖3所示。

圖3 風電功率控制策略

式中：w,,stP為儲能平抑后風電功率；w,tP為風電功率；b,tP為蓄電池平抑功率；c,tP為超級電容平抑功率。

2 風電靈活性影響及匹配策略

2.1 風電靈活性影響

風電存在隨機波動性，當風電和負荷同時增大或減小時，風電增加系統靈活性狀態，會減小系統的爬坡壓力；當風電和負荷不能同時增大或者減小時，風電降低系統靈活性狀態，會增加系統的爬坡壓力；為衡量風電對系統靈活性的壓力，通過公式（7）計算系統靈活性壓力ò。

式中：l,dtP為負荷功率變化率。

風電功率波動分布概率fσ如式（8）所示：

式中：g,fN為靈活性不足總次數；fN為靈活性不足某范圍的次數。

2.2 風電與負荷狀態劃分

當風電與負荷不能同時增大或減小時，風電降低系統靈活性，增大系統爬坡壓力。為更精確劃分降低系統靈活性狀態關系，將其劃分為如圖4的8種狀態，其中深色為風電，淺色為負荷。前4個狀態負荷增加風電減小，后4個狀態負荷減少風電增加；①代表負荷增大風電減小，記為增中；②代表負荷增大風電減大，記為增極大；③代表負荷增小風電減小，記為增??；④代表負荷增小風電減大，記為增大；⑤代表負荷減小風電增大，記為減中；⑥代表負荷減小風電增小，記為減??；⑦代表負荷減大風電增極大，記為減大；⑧代表負荷減大風電增小，記為減大。

圖4 風電與負荷狀態劃分

2.3 風電與負荷匹配策略

人體適宜溫度范圍為+20 ℃~+24 ℃，因此可以根據風電和負荷的關系改變室內溫度。電解鋁負荷電壓可以在0.9 p.u~1.1 p.u.工作，因此可以改變電解鋁負荷兩端電壓，改變電解鋁負荷功率。當增小時，影響較小不處理；當增中時，熱負荷增大；當增大和增極大時，電解鋁負荷增大。當減小時，影響較小不處理；當減中時，熱負荷減??；當減大和減極大時，電解鋁負荷減小。匹配策略如圖5所示。

圖5 不同狀態匹配策略

調用總成本C如式（9）所示：

式中：r()C t為調用熱負荷成本；d,l()C t為調用電解鋁負荷成本；d,l,tP為調用電解鋁負荷功率；rc為調用熱負荷單位成本；d,lc為調用電解鋁負荷單位成本。

約束條件包括熱負荷功率調用約束如式（12），電解鋁負荷調用功率約束如式（13）。

式中：Pr,max為熱負荷最大調用功率；Pd,1,max為電解鋁負荷最大調用功率。

3 算例分析

某地區電解鋁負荷200 MW，通過電壓調節電解鋁負荷最大可達242 MW，最小可達162 MW。風電功率波動單次越限懲罰成本為175元/次，電解鋁負荷調用成本為200元/MWh,熱負荷調用成本為150元/MWh。

3.1 風電波動評估

將該日原始風電功率序列按照3層小波包分解的方法，得到如圖5所示的8個風電功率序列。

圖6 小波分解功率序列

第二序列和第三序列分配給蓄電池，第四至第七序列分配給超級電容。

不同功率配置的蓄電池和超級電容情況下，越限次數如圖7所示。

圖7 不同功率配置的蓄電池和超級電容的越限次數對比

由圖7可知，蓄電池配置為40 MW、超級電容配置為60 MW時為最佳容量，儲能平抑后風電越限次數為18次，原始風電越限次數179次，繼續增大配置容量對風電功率波動越限次數減少不明顯。儲能平抑后風電功率波動相對原始風電功率波動減少89.7%，限懲罰成本為3 150元，相比原越限懲罰成本31 325元減少21 875元。

原始風電功率波動和儲能平抑后風電波動及其概率分布分別如圖8和圖9所示。

圖8 原始風電功率波動和儲能平抑后風電波動

圖9 原始風電功率波動和儲能平抑后風電波動概率分布

由圖8可知，配置儲能后能夠有效平抑風電功率波動。由圖9可知，原始風電功率波動分布在-10 MW~10 MW范圍內為34.9%，儲能平抑后風電功率波動分布在-10 MW~10 MW范圍內為78.3%，降低了43.4個百分點。

3.2 風電調峰評估

某日負荷功率如圖10所示，選取其中4個風電和負荷狀態；狀態1：25~49時段，風電增大負荷減小，記為增大；狀態2：73~97時段，風電減小負荷增大，記為增大；狀態3：129~145時段，風電增大負荷減大，記為減極大；狀態4：258~267時段，風電增小負荷減小，記為增小。

圖10 負荷功率和部分風電與負荷狀態劃分

原始靈活性壓力和源荷互動后靈活性壓力及其概率分布分別如圖11和圖12所示。

圖11 原始靈活性壓力和源荷互動后靈活性壓力

圖12 原始靈活性壓力和源荷互動后靈活性壓力概率分布

由圖11計算可知靈活性壓力為1 025.6 MWh，源荷互動平衡后靈活性壓力為248.7 MWh，降低靈活性壓力75.8%；源荷互動后87.5%的靈活性壓力小于20 MW，相比源荷互動前59.8%的靈活性壓力小于20 MW，提升了27.7個百分點。熱負荷調用量為322.6 MWh，電解鋁負荷調用量為251.9 MWh，總調用成本為9.887萬元。

5 結論

本文提出一種風電波動性及對系統靈活性不足的源荷互動策略，解決風電功率波動越限和系統靈活性不足問題，實際算例表明，本文策略具有良好的平抑效果，并得到如下結論：

1）通過蓄電池和超級電容組合充放電可以有效減少風電功率波動越限懲罰成本，且可以降低風電功率波動范圍；并計算出配置蓄電池和超級電容最佳容量為40 MW和60 MW。

2）通過對風電和負荷的狀態劃分，并根據不同的狀態調用不同的資源，可以有效降低系統靈活性壓力。