考慮送出限制的水-風-儲系統優化調控研究

龐秀嵐, 杜 睿, 馬 超

(1.天津大學 建筑工程學院, 天津 300350; 2.青海黃河上游水電開發有限責任公司, 青海 西寧 810008; 3.中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司, 浙江 杭州 311122)

1 研究背景

規?；_發風電是支撐中國能源結構深度調整和促進2030年“碳達峰”及2060年“碳中和”發展目標的重要方式之一。國家能源局2021年發布信息表明:我國風電裝機容量已經快速增長至281.5 GW[1]。中國西北地區風能資源豐富且得到了規?；_發,富裕的電能多采用外送方式消納[2]。然而在傳統能源為主的電力結構下,其調節靈活性限制了風電并網容量的快速增長[3]。水電技術成熟,其出力可迅速調節[4],且與風電出力表現出強季節性互補特征[5]。在現有電力送出通道容量制約下,利用水電站和大型儲能電站提高電網調節靈活性成為發展趨勢[6-8],并且對大規模風電的并網消納有著良好的支撐作用[9-11]。

隨著對大型水-風-儲多能互補系統的關注日益增加,一些文獻探討了其技術及經濟可行性。該系統優化調控的核心目標可以分為3類:經濟收益[12]、電能質量提升[13]以及多目標優化[14]。沈筱等[15]針對雅礱江下游梯級水電站接入光伏電站、風電場后的系統運行調控進行了確定性優化模擬,但未考慮電力系統中的棄風懲罰和分時電價的影響。Castronuovo等[12]為水電提供了提前策略和運營策略,增加了與風電場互補運行后的收益。楊和穩等[16]對風-光-抽水蓄能電站的互補調控進行了研究,表明系統互補調節下新能源的利用率和系統凈收益得到了提高,但模型未考慮電力送出通道的容量限制對調控的影響。滕云等[17]提出了基于協同理論的儲能控制策略,對多能互補系統提升電網調節能力及經濟性進行了研究。Liu等[18]采用數值模擬的方法利用水電站的靈活調節能力有效地削峰,并通過與新能源的互補調控實現了能源效率的提高。在大型多能互補系統中,多目標優化更加受到重視,Wang等[14]構建了一種水-風-光互補系統協調運行模型以平衡電量和出力波動,同時對于獨立運行、單/雙目標協調運行的結果進行了比較。楊三根[19]提出了一個考慮能源、成本和環保的多目標水-風互補調控系統,提升了并網電能質量,減弱了溫室氣體的排放,但僅在固定徑流條件下進行了運行調控分析。張倩文等[20]提出最小化出力波動和運行成本的調控方式,在風、光、水、儲互補系統驗證了其對新能源利用率的提高及并網波動影響的降低,但缺少水庫調蓄性能對系統優化調控的影響分析。韓芳冰[21]針對中長期互補運行下的水風互補優化問題,基于統計特性提出了考慮風電出力水平的運行模型,降低了運行成本并優化了環保效果。

在解決預測風電不確定性對調控產生的作用時,可根據出力不確定性的表示方式提出3類劃分方法:利用概率統計將歷史風電實際出力或誤差表示為概率分布;基于典型情景將歷史出力數據提取出不同類別的出力過程;考慮風險指數評價模型誤差并分析不確定性風險。在常見的優化方式中,隨機規劃模型[22]、間隔優化[23]均表現出較好的結果。丁明等[24]、馬瑞等[25]假定風速樣本數據服從威布爾分布,進而可以基于風電出力特性統計得到出力的概率分布。Su等[26]提出了一種新穎實用的綜合傳輸模式,但是策略缺乏優化通用性和魯棒性。羅彬[27]采用模糊聚類算法將歷史出力樣本分成多個出力情景,推導出不同情景的概率分布并采用非參數核密度估計預測出力的誤差分布。鄭依心[28]基于風電運行數據庫研究了風電場群效應,提取了基于EM(expectation maximization)方法的典型情景。

隨著互補調控要求的不斷提高,需要根據電力送出實際情況構建合適消納運行方案的多目標優化調控模型?？紤]電力送出通道容量限制及水庫、儲能特性,本文通過建立水-風-儲多目標優化調控模型,提出分時電價下儲能運行控制策略,將該方法應用于青海省的多能互補基地,得到了兩種大型多能互補系統的優化調控策略,探究了互補調控效果與水庫調蓄能力、電力送出通道容量、徑流條件的緊密關系。仿真結果驗證了互補系統對于提高電力送出通道利用率、消納棄風及改善運行收益具有重要作用。

2 水-風-儲互補系統優化調控方法

2.1 模型構建

在分時電價條件下,建立水-風-儲互補系統的多目標優化模型需考慮發電收益與棄風懲罰,同時系統需承擔提高電力送出通道利用率的責任,并受到水電、儲能運行約束。

2.1.1 多目標函數 目標函數F1為最大化電力送出通道的利用率,通過下式計算:

(1)

Pnet=Pwind+Phydro+Psto

(2)

式中:Cline為電力送出通道的容量,設定其等于互補水電站裝機容量,MW;Pwind、Phydro、Psto和Pnet分別為風電出力、水電出力、儲能出力和互補系統出力總和,MW。

目標函數F2為最大化水-風-儲互補系統售電收益與棄風懲罰之差。通過下式計算:

F2=max(Fy-Fp)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中:Fy為水風儲系統的售電收益,元;qt為分時電價機制下t時刻電價[26],元/(kW·h) ;Pact為水風儲互補系統實際并網出力,MW; Δt為時間間隔,h;Fp為棄風懲罰成本,元;Φw為棄風懲罰成本系數。

2.1.2 約束條件 水-風-儲互補系統優化模型的約束條件包括系統并網出力、水庫運行、儲能運行三部分約束,具體包括:互補系統的送出通道約束以及出力波動約束;水庫運行的水位、泄水流量以及出力約束;儲能運行的充放電功率以及荷電狀態約束,數學表達如式(7)～(11)及(13)～(15)。水庫蓄水量以及儲能荷電狀態分別通過式(12)和(16)進行迭代計算。

0

(7)

(8)

Zmin≤Zt≤Zmax

(9)

Qmin≤Qt≤Qmax

(10)

Phydromin≤Pthydro≤Phydromax

(11)

Vt+1=Vt+(It-Qt)Δt×60

(12)

(13)

(14)

SOCmin≤SOCt≤SOCmax

(15)

(16)

2.1.3 決策變量 相對于風電自身不可調節的特性,水庫、儲能具有出力靈活性。因此,決策變量設置為日內各小時水電出力Pthydro及儲能出力Ptsto(t=1,2,…,24),kW。

2.2 儲能運行控制策略

在實際分時電價模式下,具有適用性的儲能優化控制策略可被用于提高系統穩定性和經濟性。在運行策略的情景分析中,發生超過送出線路額定容量的棄風情況時,儲能系統將存儲棄風直到達到最大儲能荷電狀態,之后發生的棄風將被棄掉;當風電與水電的出力之和低于電力送出通道的額定容量時,在送電收益最大的時段將對儲能進行放電以增加互補系統凈收益。具體控制策略流程如圖1所示。

圖1 儲能運行控制策略流程

2.3 模型求解

構建水-風-儲互補系統時,由于電力送出通道存在容量約束,配置的風電容量過大會加劇棄風的風險。針對以上問題,從簡化求解和優化效率的角度出發,本文提出模型兩階段優化求解策略。

第1階段優化為確定互補系統的風電及儲能配置。將已有的風電出力過程與隨機生成的不同流量下水電出力過程進行互補,計算得到互補出力超出線路容量發生棄風的概率。綜合考慮來流歷時保證率α和棄風率β的變化以確定風電容量配置。其中,來流條件的歷時保證率α依據水電站上游水文站實測日徑流量的歷時曲線確定,如圖2所示。

圖2 水電站上游水文站日徑流量-歷時保證率曲線

棄風率β為互補系統的棄風量占風力發電總量的百分比,計算方式如下:

(17)

在合理的來流保證率α下,隨著風電容量配置增至一定程度后棄風率β將加速增長,結合此拐點確定風電容量配置。此外,根據一些省份對按可再生能源的額定裝機容量的比例進行儲能配置的要求,設定儲能的額定容量配置為風電裝機容量的20%、標準充放電倍率為0.5C。

第2階段,優化從第1階段獲得的給定風電、儲能容量配置的互補調控方案,采用基于帕累托的多目標遺傳算法對模型進行求解,例如圖3所示,得到多目標優化的帕累托前沿并高效實現優化過程,對比水-風互補和水-風-儲互補下的運行過程及指標差異,最終提出合適的優化調控策略。

圖3 多目標優化帕累托前沿示例

3 實例研究

3.1 研究區域

青海省位于中國西北部,風能資源豐富,70 m高度的年平均風能密度為230 W/m2,且大量的半干旱草地使得開發利用成本相對較低。因此,該地區適合建設大型風電場。管理人員提供了某已建風電場的高質量運行記錄數據用于仿真計算,包括不同的時間出力、溫度和風向。水電站工程有班多水電站(徑流式)、羊曲水電站(日調節),且羊曲水電站的調節庫容比班多水電站大得多,羊曲水電站的互補性能不受班多水電站運行的影響。兩個水電站的主要參數見表1。為進一步增強系統電力互補外送能力,針對班多、羊曲多能互補系統的電力送出限制和水庫特性制定水-風-儲優化調控策略是一個迫切需要解決的問題。

表1 研究區班多、羊曲水電站主要參數

3.2 實例模擬與結果分析

3.2.1 風電容量配置 根據2.3節中的階段求解方法,統計不同風電裝機容量、不同日均來流的條件下,班多、羊曲水電站互補系統對棄風率的影響分別如圖4、5所示。

由圖4、5可以看出,配置風電容量過大時系統會明顯受到電力送出通道容量的約束,且來流量增大會加劇系統的棄風率風險。經綜合考慮后選擇來流保證率α=75%,棄風率β=20%,得到班多、羊曲水電站互補系統配置的風電容量分別為240和980 MW,作為模型的輸入進行不同工況的計算。

3.2.2 班多水電站水-風-儲互補系統優化調控 圖6展示了班多水電站在500、700 m3/s兩種典型流量下水-風互補系統的調控過程。圖6表明,班多水電站能夠在一定程度上互補風電出力波動,同時在電力送出限制下優化發電效益。在500 m3/s流量下,班多水電站水-風互補系統實現零棄風,而在700 m3/s流量下則發生棄風。在調控策略中,為實現系統最大化收益,電價高峰時段保持滿電力送出通道容量出力或將水庫由蓄滿至放空;為最大程度減少棄風量,在棄風發生前將水庫放空,棄風期間逐漸將水庫由放空至蓄滿。

圖6 不同流量下班多水電站水-風互補系統運行調控過程

圖7為500、700 m3/s兩種典型流量下班多水電站水-風互補系統運行調控中庫水位變化過程。

圖7 不同流量下班多水電站水-風互補系統運行調控中庫水位變化過程

分析圖7可知,在調控過程中班多水電站已達到水位上、下限值,說明水庫已使用全部可調節庫容、發揮了最大的互補調節能力。在較大流量下,由于庫容限制導致無法再降低水電出力從而發生棄風。出現棄風現象和限制互補優化效果進一步提高的主要原因是班多水庫有限的調蓄能力。

綜合考慮青海省可再生能源項目儲能配置要求以及儲能減少棄風、套利的效益,按照風電裝機容量的20%配置倍率為0.5C的鋰電池(24 MW·2 h)。500、700 m3/s兩種典型流量下儲能的出力以及儲能配置前后互補系統的功率變化如圖8所示。

圖8 不同流量下班多水電站水-風互補系統與水-風-儲互補系統出力

在風電容量配置確定的基礎上,開展了不同流量情景下的系統調控過程的仿真模擬。

分析圖8可知,配置儲能后的班多水電站水-風-儲互補系統比水-風互補系統在消納棄風以減小棄風懲罰、提高運行系統收益和送出通道利用率等方面具有更明顯的效果。在500 m3/s流量下,水-風互補系統已經實現了不棄風,水-風-儲系統將低電價時段的出力轉移到高電價時段,使得互補系統的經濟收益提高了1.12%。在700 m3/s流量下,水-風-儲系統吸收了2.18%原有水-風系統的棄風量,同時使互補系統提高了1.67%的經濟收益,增加了0.52%的送出通道利用率。

對班多水電站兩個互補系統在不同流量下的全年運行結果進行指標統計,得出運行指標隨入庫流量的變化曲線,如圖9所示。

圖9 班多水電站兩個互補系統指標隨入庫流量變化曲線

從圖9可以看出,隨著入庫流量的增加,送出通道利用率以及平均棄風率均增加,而系統的平均凈收益先增加、后受棄風懲罰影響而減小。水-風-儲互補系統的額外調節能力發揮了較大的作用,儲能在互補系統中起到消納部分棄風的作用,使得平均棄風率在入庫流量大于600 m3/s后才有明顯增長,且平均棄風率比水-風互補系統減小了2.13%;水-風-儲互補系統的平均凈收益比水-風互補系統增加了4.65%,說明提高峰時電價時段出力和消納棄風的儲能運行控制策略得到了有效的驗證;水-風-儲互補系統的送出通道利用率與水-風互補情況下的變化趨勢相似且略有提高。另外,通過全壽命周期財務分析計算,配置鋰電池儲能年均成本為2 200×104元,班多水電站水-風-儲互補系統年收益相比水-風互補系統增加了2 600×104元。因此,水-風-儲互補系統能夠進一步提高系統凈收益,提高系統的送出通道利用率并減少棄風量。

3.2.3 羊曲水電站水-風互補系統優化調控 羊曲水電站在700、850 m3/s兩種流量下水-風互補系統運行調控過程和水庫水位變化過程分別如圖10、11所示。

圖10 不同流量下羊曲水電站水-風互補系統運行調控過程

由圖10的仿真結果可以看出,羊曲水電站能夠很好地互補風電出力波動,同時充分利用電力送出通道獲得最大的發電效益。在700 m3/s流量下,羊曲水-風互補系統實現零棄風,而在850 m3/s流量下則發生棄風。在調控運行策略中,為充分利用羊曲水電站在互補系統中的調蓄能力,在非高來流量條件下出力受分時電價的引導,達到最大化收益的同時發揮調節能力實現不棄風;在高來流量條件下實現電力送出通道滿負荷出力,之后受通道容量限制棄風量急劇增大。

由圖11庫水位變化情況可知,互補調控對于羊曲水電站的運行狀態影響較小,羊曲水電站在調控過程中使用少部分調節庫容即可大幅改善互補系統對風電的高效消納。

圖11 不同流量下羊曲水電站水-風互補系統運行調控中庫水位變化過程

圖12展示了羊曲水電站水-風互補全年運行指標隨流量的變化過程。

圖12 羊曲水電站水-風互補系統指標隨入庫流量變化曲線

分析圖12可知,羊曲水電站水-風互補系統的平均棄風率在流量小于700 m3/s時,保持為零,在流量大于800 m3/s之后隨流量的增加平均棄風率急劇增大,出現棄風情況的同時羊曲水電站水-風互補系統已實現滿送出通道容量出力。羊曲水電站水-風互補系統的凈收益先隨著流量的增加而增加,在流量達800 m3/s后受棄風懲罰影響呈急劇下降趨勢;送出通道利用率隨流量的增加而增加,在達到較高水平后增速變緩。分析表明,羊曲水電站調蓄能力較強,在700 m3/s流量以下時基本可以實現不棄風,而在來流較大時可保持滿通道負荷出力,實現收益和送出通道利用率的最大化。羊曲水電站水-風互補系統的棄風量源于電力送出通道容量的限制,故配置儲能消納棄風的作用在羊曲水電站互補系統中將不存在。因此,羊曲水電站互補系統應以水-風互補的形式運行。

3.3 討 論

本文深入探討了電力系統中若干關鍵因素如風電不確定性、分時電價和電力送出通道容量等對電力系統整體性能產生的影響,基于此提出了一系列優化措施和調控策略的新思路,這些研究成果為未來電力系統的研究和應用提供了新的思考方向。

3.3.1 風電不確定性對優化調控的影響 Gong等[29]研究發現,隨著風電出力不確定性的增加,系統運行的可靠性會隨之降低,運行區間的裕度也會隨之減小。為對調控效果產生影響的風險源進行隨機模擬,采用隨機模擬策略生成多種不同確定性程度的風電情景。根據文獻[30]對風電波動特性的統計,得出風電出力的波動為:

(18)

(n=1,2,…,N)

(19)

樣本在風電出力t時刻的波動可表示為:

(20)

式中:N為歷史樣本天數,d。

假定風電出力預測誤差服從正態概率分布,并以(pmax-pmin)/6的百分比值a%模擬高、中、低不同預測誤差范圍,根據預測精確程度的不同將百分比范圍等分為高、中、低3個等級,其中,高等級百分比范圍為(67%, 100%],中等級百分比范圍為(33%, 67%],低等級百分比范圍為[0, 33%]。如式(21)所示。

(21)

(22)

結合上文研究中對班多水電站水-風-儲互補系統中產生棄風的條件進行分析,當來水流量大于600 m3/s時發生大量棄風,因此選擇對豐水條件進行風電不確定性分析。結合不確定性因素的隨機模擬分類,本文共設定了3種典型的不確定性評價工況,如表2所示,各工況隨機模擬次數為1 000次。風電不確定性條件下各工況棄風率的模擬統計結果見圖13。

表2 班多水電站水-風-儲互補系統不確定性調度工況

圖13 風電不確定性對不同工況棄風率的影響

由圖13可見,在相同的來流水平下,隨風電不確定性程度增高,隨機模擬中棄風率分布情況會越分散,且平均棄風率值呈增大趨勢。對比3種工況條件,工況1和工況3分別為最有利和最不利情景。因此,改善風電出力的預測精度可以很大程度縮小棄風率區間,增強系統的調控效果。

3.3.2 分時電價對優化調控的影響 分時電價是影響售電收益計算的重要因素,受收益最大化的目標作用會改變優化調控方式,優化調度策略能有效提升系統整體運行經濟性,同時能夠更積極有效地響應分時電價[31]。以羊曲水電站水-風互補系統為例,對比分時電價與平段電價下的優化運行調控,如圖14所示。

圖14 羊曲水電站水-風互補系統在分時電價與平段電價下運行調控對比

由圖14可以看出,分時電價引導下的運行調控使得互補系統在高峰電價時段優先出力,而平段電價下互補系統的出力過程更加平穩,且出力變化幅度及變化次數會減少。

3.3.3 電力送出通道容量的影響 電力送出通道容量反映了互補系統外送電的能力,電力送出容量約束會導致機組出力受限[32]。隨著未來通道投資的增加,通道容量將會得到進一步擴大。設置羊曲水電站水-風互補系統電力送出容量分別為1 200、1 400 MW,仿真得到了該兩種不同送出通道容量下的互補系統運行效果,如圖15所示。

圖15 羊曲水電站水-風互補系統不同電力送出通道容量下互補結果對比

由圖15可知,入庫流量為600～700 m3/s時出現的少量棄風隨著電力送出通道容量的增加實現了完全消納,且流量大于700 m3/s時的棄風率顯著降低。隨著流量的增加,互補系統凈收益的增幅逐漸增加,在較高來流時由于棄風率降幅明顯,凈收益得到了極顯著的提升。驗證了增加電力送出通道容量對于互補系統消納風電、提高系統運行收益具有顯著作用。

4 結 論

本文考慮電力送出通道影響風電消納的背景條件,提出了水-風-儲互補系統優化調控方法,結合儲能運行的優化控制策略,建立了班多、羊曲水電站水-風-儲互補系統優化調控模型,分析了風電不確定性、分時電價和電力送出通道容量對系統互補效果的影響。主要結論如下:

(1)以班多、羊曲水電站互補系統為例設置多種系統工況并進行了對比分析,結果顯示,水-風-儲互補系統可最大程度減少棄風、增加電力系統的收益,并增強對電力送出通道的利用,有效地降低了風電并網給電網帶來的接入和消納壓力。

(2)對不確定性風電出力、峰谷電價和電力送出通道容量等重要的模型輸入進行了敏感性分析,結果表明,提高風電預測精度可以增強互補系統整體的調控效果,分時電價對互補系統出力優化有很大的引導作用,增加電力送出通道容量對于減少棄風、提高系統運行收益具有顯著效果。

(3)水-風-儲互補系統優化調控為風電與水電資源豐富的地區解決電力送出通道容量不足時大規模風電并網消納,以及降低棄風風險提供了技術途徑,為推動清潔能源大基地建設和實現清潔能源高質量發展,提供了一種可行的技術實現方式。