基于可变速抽水蓄能的风—光—火——抽蓄的优化调度.pdf

109程其云等：基于可变速抽水蓄能的风光火抽蓄的优化调度0引言新型电力系统下，随着大规模具有随机性、波动性特点的分布式能源接入并网，火电机组等常规机组出力不仅要随着负荷的变化而变化，还要补偿可再生能源出力的波动，使得电力系统安全稳定运行的负担增大，同时也会带来大量弃风弃光等资源浪费问题。面对逐年增大的负荷峰谷差以及规模化可再生能源的反调峰特性引起的调节需求，合理、高效且灵活的储能技术是解决这一难题的重点1。抽水蓄能电站是目前技术最成熟、储能容量最大且最经济的储能方式，其凭借启停迅速，运行维护费用低、运行灵活可靠等优势，可作为新型电力系统中的优质灵活性调节资源，且在电网调峰、黑启动等场景中取得了良好的应用效果和广泛的应用价值2-3。目前，有研究提出采用联合系统发电的方式来促进可再生能源的消纳。文献 4 表示为了减小风能发电对电力系统造成的影响，可以将风力发电与火电厂相结合，统一调度运行。文献 5 则从电网经济性运行的角度，提出将风电与电网负荷曲线相结合的调度运行方式，不仅减小风力发电并网对电力系统的冲击，还能在一定程度上补偿电力负荷曲线。根据风电的间歇性和波动性，文献 6-8 建立了抽水蓄能电站与风电联合优化运行模型，并经算例验证模型的有效性和抽水蓄能电站调峰平衡风电波动的可行性。虽然上述研究在一定程度上减轻了具有随机性和波动性的可再生能源的并网影响，但是对于抽水蓄能机组的灵活运行特性还尚缺深入挖掘。2021 年 9 月，国家能源局发布的抽水蓄能中长期发展规划（2021 2035）提出要因地制宜开展中小型抽水蓄能建设9，而灵活性资源的缺乏是新型电力系统发展的重要制约因素，因此，深入研究抽水蓄能的灵活运行方式对大规模可再生能源的接入具有重要意义。中小型抽水蓄能电站的库容一般较小，水位变化幅度较宽，目前，国内应用的抽水蓄能机组大多采用基于直流励磁的恒速同步发电机组，当处于水泵工况时的抽水功率调节范围很小，从而制约了抽水蓄能机组发挥灵活调节性的优势10。我国目前还没有连续可变速抽水蓄能机组投入运行。为此，本文提出采用可变速抽水蓄能机组投入到含有风、光、火电的电力系统日前优化调度中，考虑抽蓄机组的运行特性及抽蓄电站库容变化等约束，建立了以系统运行成本最低为目标的优化调度模型，并采用 YALMIP 工具箱和 CPLEX 求解机组出力。通过算例分析表明，变速抽水蓄能机组可平滑火电机组的出力，发挥出抽水蓄能机组灵活调节的优势，且具有良好的调节效益。基于可变速抽水蓄能的风光火抽蓄的优化调度程其云1，何鑫2，冷祥彪1，朱峥3，彭飞1，刘冬源4（1南方电网能源发展研究院，广东省广州市510670；2贵州电网有限责任公司，贵州省贵阳市550000；3全球能源互联网发展合作组织，北京市 100000；4东北电力大学，吉林省吉林市132011）摘要：“双碳”目标背景下，高渗透率的可再生能源在提供绿色低碳资源的同时，其出力的不确定性严重威胁着电网的安全稳定运行。为此，针对抽水蓄能机组工况转变迅速、运行灵活可靠的优势，提出可变速抽水蓄能机组投入到含有风、光、火电的电力系统日前优化调度中。考虑抽水蓄能机组的运行特性及抽水蓄能电站库容变化等约束，建立以系统运行成本最低为目标的优化调度模型，采用 YALMIP 工具箱和 CPLEX 求解机组出力，最后通过算例验证了本文模型和方法的合理性。关键词：抽水蓄能机组；可再生能源；优化调度中图分类号：TV743文献标识码：A学科代码：480.60DOI：10.3969/j.issn.2096-093X.2023.04.017基金项目：中国南方电网公司 2022 年第 1 批软课题研究项目（第16 项）。110水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 4 期（总第 50 期）2023 年 8 月 20 日Vol.9 No.4(Ser.50)Aug.,20,20231可变速抽水蓄能机组运行特性目前，可变速抽水蓄能机组与恒速抽水蓄能机组的主要差别在于转子与励磁系统，变速抽水蓄能机组以交流励磁变速系统为主。转子上的对称三相绕组通过变频器和电网相连接，通过控制变频器提供给三相绕组的交流励磁电流频率来调节转子转速。当三相绕组的转子线圈通过三相交流电时，转子周边会产生旋转磁场。假设这一旋转磁场的旋转速度为 nt，转子的机械速度为 nr，则从定子侧看，转子旋转磁场的速度为 ns：strrr60nnnfnp=+=（1）式中：p 为电机的磁极对数；fr为励磁电流的频率。当转子的机械转速发生改变时，可通过调节励磁电流的频率 fr以保持恒定的同步转速。由水泵水轮机组的特性可知，随着水轮机转子转速nr的变化，水泵轴输入功率随转子转速的 3 次幂关系变化，由此达到大幅调节功率的目的。实用变速范围一般不超出10%，机组输入功率调节可达 30%11。水泵轴输入功率如式（2）所示。3ep00nPPn=（2）式中：Pp为水泵轴输入功率；P0为额定转速下的轴入力；ne为机组的转速；n0为额定转速。水泵水轮机的运行功率为：tt （3）式中：Pg和 Pp分别为抽水蓄能机组在 t 时段处于发电工况下的发电功率和处于抽水工况下的抽水功率；Qg和 Qp分别为水轮机和水泵的水流量；Hg和 Hp分别为水轮机的水头和水泵的扬程；g和 p分别为抽水蓄能机组的发电效率和抽水效率。2优化调度数学模型结合抽水蓄能电站的运行特点，不计其运行成本，建立了基于可变速抽水蓄能的风光火抽蓄联合运行的日前优化调度模型。2.1目标函数以联合系统运行成本最小为目标，并考虑系统向电网购电成本和弃风弃光惩罚成本。24Gwpvgridcut1GG2G,wpvwpvgridgridcutcutwpvwpv,min()()()ttttttii tii tittttttpre ttFCCCCCa PbPcCPCPCPP=+=+=-（4）式中，GtC、wpvtC、gridtC、cuttC分别为在 t 时段的火电机组运行成本、风电光伏运维成本、系统向电网购电成本以及弃风弃光惩罚成本；G,i tP为第 i 个火电机组在 t 时段的输出功率；ai、bi、ci分别为火电机组的运行成本系数；为风电光伏单位功率的成本系数；t为 t 时段的电价；gridtP为系统在 t 时段向电网购电功率；cut为单位弃风弃光量的惩罚成本系数；wpv,pre tP和wpvtP分别为风电、光伏发电的总功率和总上网功率。2.2约束条件2.2.1功率平衡约束 GwpvpumpgridELpump,i ttg tttp tPPPPPP+=+（5）式中：pump,g tP和pump,p tP分别抽水蓄能机组在 t 时段的发电功率和抽水功率；ELtP为 t 时段的负荷。2.2.2常规机组运行约束 （6）（7）（8）式中：G,miniP和,max分别为第 i 个火电机组的最小发电功率和最大发电功率；downiP和upiP分别为第 i 个火电机组的出力下降速率和上升速率的最大值。2.2.3抽水蓄能机组运行约束 pumppumppumppumppump,tg tg tp tp tPPP=+（9）（10）（11）（12）pumppump0tt TWW=（13）式中：为保证抽水蓄能电站参与电网调度的可持续性，约束抽水蓄能机组仅可处于发电工况或抽水工况，pump,g t和pump,p t同为布尔变量，分别代表抽水蓄能机组的发电工况和抽水工况；由于抽水蓄能电站的下库库容较为充裕，因此只约束上库库容量，pumptW为抽水蓄能电站在 t 时段的上库容量；Cw为抽水或发电时的平均水量/电量转换系数；pumpminW和pumpmaxW分别为抽水蓄能电站上库容的下限和上限；c为水量损耗率；T 和 T 分别为抽水蓄能机组优化的时段间隔和运行周期内的时段总数；pumpg和pumpp分别为抽水蓄能机组发电的效率和111程其云等：基于可变速抽水蓄能的风光火抽蓄的优化调度抽水的效率。2.2.4电网购电约束 （14）式中：仅考虑系统向电网购电情况，不考虑系统向电网售电情况，gridmaxP为电网联络线传输功率的最大值。3算例分析3.1算例概述以某地区电网 2020 年风电、光伏和负荷数据为算例，风电和光伏发电的装机容量分别为 80MW、50WM。可再生能源渗透率为 42.98%，风电、光伏发电功率如图 1 所示，负荷曲线如图 2 所示。典型日的负荷曲线最大值为 165MW，最小值为 115MW，最大峰谷差和平均负荷分别为 40MW、142.4MW。火电机组的装机容量分别为 80MW、55MW，其机组参数如表 1 所示12。抽水蓄能机组装机容量为 250MW，上库最小库容和最大库容分别为pumpminW=5.2105 m3和pumpmaxW=6.9 107 m3，水量/电量转换系数 Cw=778.71m3/（WM h）8，14。分时电价如表 2 所示13。算例使用 Matlab 中 YALMIP 工具箱和CPLEX 进行求解。0510152001020304050607080功率 /MW时间 /h 风电 光伏图 1风电、光伏发电功率Figure 1Wind power and photovoltaic power generation 表 1火电机组参数Table1Thermalpowerunitparameters机组出力上下限/MW耗量特性/（th-1）G110/55670+27.8P+0.00173P2G220/80370+22.3P+0.00712P2048121620244020020406080100120140160功率/MW时间 /h总负荷负荷与平均负荷差平均负荷142.4MW图 2负荷曲线Figure 2Load curve表 2分时电价参数Table2Thetime-of-usetariff时段时间电价/（元MW-1）低谷时段1:00 8:0023:00 24:00290平时段9:00 10:0020:00 22:00460高峰时段11:00 19:005703.2仿真结果分析为对比本文提出的可变速抽水蓄能的灵活调节作用，设定两种场景。场景一：恒速抽水蓄能机组参与调度；场景二：可变速抽水蓄能机组参与调度。采用恒速抽水蓄能机组时的火电机组出力曲线如图 3 所示，采用变速抽水蓄能机组时的火电机组出力曲线如图4所示，可以看出，当采用变速抽水蓄能机组时，火电机组的出力相较于采用恒速抽水蓄能机组时的出力更为平滑，为衡量抽水蓄能机组平滑火电机组出力曲线的能力，引入两类评价指标，两种场景下的火电机组出力评价指标如表 3 所示。（1）绝对峰谷差 P：GGmaxminttPPP=-（15）该指标反映了火电机组总出力在 24h 时间尺度内的最大绝对偏差。（2）火电机组出力变化标准差 D：GG2av11()TttDPPT=-（16）112水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 4 期（总第 50 期）2023 年 8 月 20 日Vol.9 No.4(Ser.50)Aug.,20,2023式中：T 表示一天内火电机组处理的采样点数；GavP为一天内火电机组出力的平均值。其中，D 越小代表数据的集中程度越高，即火电机组出力的波动越小。48121620240306090120150功率 /MW时间 /hG1 G2 总出力图 3场景一火电机组出力曲线Figure 3The output of the thermal power unit in the second scenario 1 48121620240306090120150功率 /MW时间 /h G1 G2 总出力图 4场景二火电机组出力曲线Figure 4The output of the thermal power unit in the second scenario 2根据图 3、图 4 对比结果，可变速抽水蓄能参与调度时，凭借其灵活调节的优势，使得火电机组的出力较为平缓。而恒速抽水蓄能机组参与调度时，由于其输出功率调节受限，使得火电机组不得不频繁调节输出功率。根据表3的对比结果，场景二相较于场景一的火电机组总出力的绝对峰谷差 P 降低了 35.19%，出力变化标准差 D 降低了 16.37%。表 3火电机组出力评价指标Table3Evaluationindexofthermalpowerunitoutput场景GP/MWD/MW场景一G125.838.65G233.819.53总出力56.8912.89场景二G116.944.76G225.768.56总出力36.8710.78抽水蓄能机组的出力和上水库库容（已转化为百分比形式）如图 5、图 6 所示。由于可再生能源发电的波动性，8:00 16:00 时段风电和光伏的发电量较大，两种场景下的抽水蓄能机组工作在发电工况；0:00 8:00 和16:00 24:00 时段的发电量较小，抽水蓄能机组工作在抽水工况。场景二下的抽水蓄能机组能够根据可再生能源的波动而灵活调节，充分发挥了可变速抽水蓄能机组的优势。0481216202440302010010203040 抽水蓄能出力 上水库库容时间/h功率 /MW0.00.20.40.60.81.0 容量 /%图 5场景一抽水蓄能出力及库容Figure 5The output and storage capacity of pumped storage in the scenario 1 4结论本文提出采用可变速抽水蓄能机组投入到含有风、光、火电的电力系统日前优化调度中，考虑抽蓄机组的运行特性及抽水蓄能电站库容变化等约束，建立了以系统运行成本最低为目标的优化调度模型，并采用 Matlab 中 YALMIP 工具箱和 CPLEX 对模型进行求解。113程其云等：基于可变速抽水蓄能的风光火抽蓄的优化调度048121620243020100102030抽水蓄能出力 上水库库容功率 /MW0.00.20.40.60.81.0容量/%图 6场景二抽水蓄能出力及库容Figure 6The output and storage capacity of pumped storage in the scenario 2通过算例分析表明，采用可变速抽水蓄能机组相对于恒速抽水蓄能机组。场景二相较于场景一的运行方案，火电机组总出力的峰谷差减小了 35.19%，出力变化标准差 D 降低了 16.37%。可变速抽水蓄能机组能更好地发挥抽水蓄能机组的灵活调节作用，具有良好的调节效益。参考文献1 姬嘉明，邹帅.风光抽水蓄能联合发电系统优化调度研究 J.信息与电脑（理论版），2021，33（21）：52-54.2 陈道君，王璇，左剑，等.计及风电出力不确定性的抽水蓄能风电联合优化调度方法 J.电网与清洁能源，2016，32（8）：110-116.3 迟昆，李媛，张军，张中丹，等.基于 IGDT-CVaR 的风电抽水蓄能联合调度研究 J.电工电能新技术，2022，41（7）：1-9.4 胡泽春，丁华杰，孔涛.风电抽水蓄能联合日运行优化调度模型 J.电力系统自动化，2012（2）：36-41，57.5 宋仕恒，穆云飞，孟宪君，等.面向分布式电源消纳的配电网配水网经济调度方法 J.电力系统自动化，2019，43（11）：95-103.6 赵宏烨，廖胜利，李刚，等.一洞多机引水式水电站短期负荷分配方法 J.电力自动化设备，2019，39（10）：80-86.7 LI G D，YANG Z，LI B，et al.Power allocation smoothing strategy for hybrid energy storage system based on Markov decision processJ.Applied Energy，2019，241：152-163.8 徐飞，陈磊，金和平，等.抽水蓄能电站与风电的联合优化运行建模及应用分析 J.电力系统自动化，2013，37（1）：149-154.9 抽水蓄能中长期发展规划（2021 2035 年）印发实施 J.中国电力企业管理，2021（27）：7.10 Jen-Kuang L，Ying L，Wen-Lung H，et alModeling and dynamic simulations of doubly fed adjustable speed pumped storage unitsJIEEE 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StorageCHENGQiyun1，HEXin2，LENGXiangbiao1，ZHUZheng3，PENGFei1，LIUDongyuan4（1ChinaSouthernPowerGridEnergyDevelopmentInstituteCo.Ltd.，Guangzhou510670，China；2GuizhouPowerGridCo.Ltd.，Guiyang550000，China；3GlobalEnergyInterconnectionDevelopmentandCooperationOrganizationBeijing100000，China；4NortheastElectricUniversity，Jilin132011，China）Abstract：Inthecontextofthedualcarbongoal，high-penetrationrenewableenergyprovidesgreenandlow-carbonresources，butitsrandomnessandvolatilityalsobringseverechallengestothesafeandstableoperationofthepowergrid.Forthisreason，basedontheadvantageofflexibleoperationofpumpedstorage，itisproposedthatvariable-speedpumpedstorageunitscanbeputintotheoptimaldispatchofthepowersystemincludingwind，solarandthermalpower.Consideringtheoperatingcharacteristicsofthepumped-storageunitandtheconstraintsofthestoragecapacityofthepumped-storagepowerstation，anoptimalschedulingmodelwiththegoalofthelowestoperatingcostofthesystemisestablished，andYALMIPtoolboxandCPLEXareusedtosolvetheunitoutput.Finally，therationalityofthemodelandmethodinthispaperisverifiedbyanexample.Keywords：pumpedstorageunit；renewableenergy；optimaldispatch