呂項羽,李德鑫,郭歡,潘文霞,張程程
(1.國網(wǎng)吉林省電力有限公司電力科學研究院,長春市130021;2.國網(wǎng)江西省贛西供電公司,江西省新余市338025;3.河海大學能源與電氣學院,南京市211100)
0引言
由于風電出力具有波動性、間歇性,風電并網(wǎng)運行必須由常規(guī)電源為其提供有功補償,以滿足系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行。因此,一般將風電作為負負荷,這種采用常規(guī)電源對負負荷進行跟蹤即為風電“調(diào)峰”[1-2]。隨著大規(guī)模風電并網(wǎng)運行,各地出現(xiàn)了不同程度的棄風現(xiàn)象。特別是在冬季供暖期間,熱電機組并網(wǎng)更是加大了系統(tǒng)的調(diào)峰困難,直接影響了電網(wǎng)接納風電能力[3]。系統(tǒng)調(diào)峰能力不足直接導致了大量風電在負荷低谷期間被限制出力,造成了巨大的經(jīng)濟損失與風電資源的浪費。因此,如何解決棄風,提高并網(wǎng)風電系統(tǒng)的調(diào)峰能力,具有重要的理論意義和實際價值。
由于風電功率波動較大,在風電并網(wǎng)后常常要求系統(tǒng)留有一定的正備用和負備用,以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[4-5]。文獻[6]提出了風電與火電協(xié)調(diào)調(diào)度,風電并網(wǎng)加大了火電機組的調(diào)度困難,存在大量棄風。文獻[7]提出抽水蓄能系統(tǒng)(pumped hydro system,PHS)和風電、火電聯(lián)合運行,引入風電最大注入功率約束限制風電出力,但沒有考慮PHS的儲能限制,也沒考慮PHS的容量配置問題。文獻[8]考慮了風電功率預測誤差,通過優(yōu)化常規(guī)火電機組運行確保風電全額上網(wǎng),但是沒有考慮機組的啟停成本和啟停時間約束。文獻[9]提出了PHS和風電的效益模型,沒有考慮系統(tǒng)中其他發(fā)電形式對調(diào)峰容量的影響。
從系統(tǒng)的角度看,風電的不可控性是對系統(tǒng)的最大威脅。為此,電網(wǎng)必須增加系統(tǒng)的調(diào)峰容量來應對風電對電網(wǎng)的沖擊。而PHS的響應時間短,工況轉換迅速,是削峰填谷的理想調(diào)峰電源。本文從提高風電利用率、減少棄風的應用背景出發(fā),研究在并網(wǎng)風電系統(tǒng)中配置PHS,提高系統(tǒng)接納風電能力的可行性。以系統(tǒng)的運行成本最小為目標,采用實數(shù)編碼的遺傳算法優(yōu)化含風力-抽蓄發(fā)電的電力系統(tǒng)運行,合理安排系統(tǒng)中各機組的工作位置。通過對含風力-抽蓄發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行進行研究,結合系統(tǒng)分別不同峰谷電價比和熱電機組比例時的運行情況及各項評價指標,確定合理的裝機容量及水庫的存儲容量,為并網(wǎng)風電系統(tǒng)提供有效的抽水蓄能電站配置參考方案,以期最大程度地利用風電,達到合理利用資金成本,優(yōu)化資源配置的目的。
在含有風電、火電、熱電、PHS機組的系統(tǒng)中,PHS主要承擔的任務是:(1)儲存棄風。系統(tǒng)存在棄風時,采用PHS抽水儲存多余風電,在電網(wǎng)有需要的時候釋放。PHS儲存電網(wǎng)不需要的棄風時沒有抽水成本,只需要讓風場同意送電。(2)調(diào)峰填谷,減少風電的間歇性和波動性對火電機組出力的影響。本文中電廠運行成本僅包括維持電廠運行所需購買燃料的費用,不包括年運行維護費用。一般認為風電和PHS聯(lián)合運行沒有運行成本,因此,整個系統(tǒng)只考慮火電及熱電機組的運行成本,以系統(tǒng)的運行成本最小為優(yōu)化原則建立目標函數(shù)[10-11]。
式中:F為系統(tǒng)的運行成本;T為系統(tǒng)運行周期;Fgas,t為熱電機組的運行成本;Ft為火電機組的運行成本,其計算公式為
式中:N為火電機組數(shù)量;Pi,t為火電機組i在時段t的有功出力;Ui,t為機組i在時段t的啟停狀態(tài),0表示停機,1 表示運行;Fi,t(Pi,t)、Si分別為火電機組 i在時段t的發(fā)電成本、啟動成本,其計算公式為
式中:M 為熱電機組的組合數(shù)量;Pk,t、Dk,t為熱電機組k輸出的有功功率、供熱量;Uk,t為機組k在時段t的啟停狀態(tài);αi、βi、γi、αgas,k、βgas,k、γgas,k為常系數(shù)。
系統(tǒng)約束條件如下:
(1)系統(tǒng)需求約束為
式中:Pload,t為時段 t的系統(tǒng)負荷;Pp,t、Ph,t為 PHS 的抽水功率、發(fā)電功率;Pv,t為時段t的預測可利用風電功率;δload為負荷對備用的貢獻。式(7)描述了系統(tǒng)中火電、熱電、風電、PHS的出力必須滿足電網(wǎng)電力平衡;式(8)為系統(tǒng)的備用約束。
(2)火電機組約束為
式中Pimax、Pimin分別為機組i的最大、最小有功出力;Toni為機組i的實際連續(xù)運行時間;TUi為機組i的最小持續(xù)開機時間。式(9)、(10)為火電機組的出力約束、連續(xù)啟停時間約束。
(3)熱電聯(lián)產(chǎn)機組運行約束
式中:Dhload,t為系統(tǒng)的熱負荷需求;Pkmin、Pkmax分別為機組k的最大、最小有功出力;Dkmin、Dkmax分別為機組k 的最大、最小供熱量;Pkmax(Dk,t)、Pkmin(Dk,t)為在一定供熱狀態(tài)下,對應的發(fā)電限制的上下限;Dkmax(Pk,t)、Dkmin(Pk,t)為在一定電負荷狀態(tài)下,對應的供熱量的上下限。式(11)、(12)分別為熱電機組的發(fā)電和供熱約束,式(13)表示所有供熱機組的供熱量必須滿足用戶的熱負荷需求,式(14)、(15)描述了供熱機組的熱、電負荷之間相互制約的關系。式(16)為熱電機組的啟停狀態(tài)約束,在冬季時段,熱電機組不能關停,非供暖期間則視具體情況而定。
(4)PHS機組約束
式中:Ppmax,t、Ppmin分別為水泵的最大、最小功率;Phmax,t、Phmin分別為水輪機的最大、最小功率;Emin、Emax、Et分別為PHS水庫的最小儲能值,最大儲能和t時段的儲能;ηp、ηh分別為PHS的抽水效率、發(fā)電效率;Δt為每個時段的時長。式(17)~(20)為PHS的發(fā)電和抽水功率限制;式(21)、(22)為PHS的水庫的存儲容量限制,文中將PHS中水庫的儲水容量用電量表示,因此水庫的庫容可以用PHS的儲存的電能表示;式(23)表示PHS在同一時段只能有1個工況。
(5)風力發(fā)電場約束
式中:Nwg為風力發(fā)電機數(shù)目;Pwg,t為風電機在時段t的預測可利用風電功率;Pwn為風機的額定功率;Vt為時段 t的預測風速;Vcin、Vcf為切入、切出風速;為常系數(shù)。式(24)、(25)為風場輸出功率,不考慮風電機組的同時率。
遺傳算法(genetic algorithms,GA)結合了計算機科學與進化論思想,利用計算機的強大計算搜索能力,模擬生物進化遺傳機制,是一種全局優(yōu)化概率隨機搜索算法,在電力系統(tǒng)中得到了廣泛應用。本文采用實數(shù)編碼的GA,在遺傳操作過程中對個體進行調(diào)整使之滿足各約束條件,并選取了適合本文的適應度函數(shù),從而減小搜索空間,提高搜索效率。具體步驟如下:
(1)整理原始數(shù)據(jù)。包括負荷及風速風機特性,PHS的參數(shù)及系統(tǒng)內(nèi)火電、熱電機組的數(shù)據(jù)等。
(2)本文采用實數(shù)編碼,染色體長度根據(jù)研究時段內(nèi)系統(tǒng)中火電機組數(shù)量和PHS的抽水發(fā)電工況確定。根據(jù)預測風速計算風電場的輸出功率,隨機生成初始種群。種群中每個個體染色體長度為N+Q+P+2P,其中N為火電機組的組合數(shù)量,Q為熱電機組的組合數(shù)量,P為PHS的工況數(shù)量,2P為PHS水輪機輸出的有功功率和水泵抽水機組的組合數(shù)量。在火電機組、熱電機組開停機情況和PHS的工況確定后,火電機組和熱電機組的出力按等耗量微增率準則確定。
(3)個體調(diào)整方法。為保證種群具有良好的特性,根據(jù)系統(tǒng)中不同的約束條件,采用不同的處理方法,使得每個個體均滿足各項約束。
1)對于火電機組的連續(xù)啟停時間約束,按以下策略進行修正。首先對于機組i的連續(xù)啟動、停運時間進行判斷,如果滿足約束條件,則不需要進行修正;如果不滿足約束條件,則延長機組i的啟動、停運時間,直到滿足最小啟動、停運時間約束為止。
2)對于系統(tǒng)的旋轉備用約束,按以下策略進行修正。當t時段的開機機組最大出力之和小于系統(tǒng)的負荷和備用需求之和時,首先檢查當前解中t時段是否有停運機組。如果沒有則終止修正;如果有,則從停運機組中選擇一臺機組改為開機,此時不能違背機組的連續(xù)啟停時間約束。
3)多余機組檢查。如果某些時段有過多機組投入運行,例如某時段所有機組都開機,雖然滿足約束條件但是不經(jīng)濟也不合理,這時要對多余機組進行修正,關閉多余機組[12]。同時,不能違背機組的連續(xù)啟停時間約束。
(4)計算目標函數(shù)時,首先檢驗個體是否滿足所有約束條件。當個體不滿足約束時,則目標函數(shù)值F返回1個較大的懲罰值;如果滿足所有約束,則計算運行成本得出目標函數(shù)值。為了使得PHS盡量在負荷低谷時抽水,在負荷高峰期間發(fā)電,引入PHS的懲罰費用系數(shù),評價函數(shù)由目標函數(shù)轉換,其表達式為
式中:Cp,t為抽水懲罰系數(shù);Ch,t為發(fā)電懲罰系數(shù),其計算公式為
當抽水懲罰系數(shù)和發(fā)電懲罰系數(shù)小于或等于0時,PHS的虛擬運行費用可以減小系統(tǒng)成本;且發(fā)電懲罰系數(shù)和抽水懲罰系數(shù)越小,適應度函數(shù)越大。這樣能夠使得PHS在滿足約束條件的情況下盡可能在峰谷時段工作,減少火電機組出力的頻繁調(diào)整,降低系統(tǒng)的運行成本費用,提高搜索效率。
(5)保存種群中最大適應度值對應的個體,然后按選擇、精英保存、交叉和變異等步驟進行遺傳操作實現(xiàn)種群的不斷進化,直到滿足迭代次數(shù),得到全局最優(yōu)解。
本文主要從系統(tǒng)的運行成本、PHS的單位凈利潤Pprofit、凈負荷峰谷差變化率 σn來評價系統(tǒng)運行的效果。
式中:Ct為t時刻的上網(wǎng)電價;Cp,t為t時刻的抽水費用;Ccost為PHS的投資成本費用;CE,rated為PHS的能量費用;CPHS,rated為PHS的功率費用;COM為運行維護費用;r為社會折現(xiàn)率;Y為 PHS的生產(chǎn)使用年限;Pnload,pv為等效負荷的峰谷差,將風電作為負負荷處理,系統(tǒng)負荷減去風電為等效負荷;Pload,pv為凈負荷峰谷差,等效負荷減去PHS的發(fā)電及抽水功率即為凈負荷。PHS的造價成本包括固定投資成本和運行維護費用;固定投資成本包括能量成本和功率成本;能量成本包括系統(tǒng)的電力變換設備和系統(tǒng)中的一些輔助設備費用,與PHS的水庫的存儲容量即儲能上限成正比;功率成本與PHS的額定功率成正比[13]。
火電機組采用IEEE10機系統(tǒng),美元兌人民幣的匯率為1美元兌換6元人民幣,火電機組參數(shù)見文獻[14]。系統(tǒng)中有250臺額定功率為1MW的風機,采用Matlab7.0中的雙饋感應風力機數(shù)據(jù),其風速-功率特性如圖1所示。PHS的固定投資成本包括能量費用72元/(kW·h)和功率費用3 000元/kW[13]。年運行維護費用為成本投入的5%,生產(chǎn)期按50年計。抽水費用為上網(wǎng)電價的0.5倍[14]。
冬季供暖期(11月至次年3月)供熱機組采用以熱定電的運行方式[15],首先滿足熱負荷需求,剩余汽量用來發(fā)電。2臺熱電機組參數(shù)見文獻[16],其中標煤成本為300元/t。為保持系統(tǒng)總容量不變,熱電機組并網(wǎng)后,停開2號火電機組,增加1臺10號火電機組。熱負荷參數(shù)詳見文獻[17],其他參數(shù)見文獻[18-19]。系統(tǒng)總裝機容量為2 302MW,包含1 652MW火電機組、250MW熱電機組和400MW熱電機組。
本文的優(yōu)化時間段取為24 h,上網(wǎng)電價采用“峰谷平”三段電價,高峰時段(07:00~11:00和17:00~21:00)電價為 0.75元/(kW·h),平峰時段(11:00~17:00和 21:00~23:00)電價為 0.5元/(kW·h),低谷時段(00:00~07:00和23:00~24:00)電價為0.25元/(kW·h)。由于式(30)為年成本,本算例分析的時間段為1天,即式(29)中的T為1天,故式(30)要除以365。
圖1 風電機風速-功率特性曲線Fig.1 Wind speed and power characteristic curve of wind turbine
向系統(tǒng)中分別加入不同容量的PHS,對應的水庫存儲容量為PHS的額定功率下持續(xù)工作3 h,研究系統(tǒng)中熱電機組比例分別為0%、20%和50%時的運行情況。
對于熱電機組而言,必須先滿足熱負荷要求。首先采用等微增率法對熱負荷進行分配。當熱電機組的熱負荷達到一定值時,往往不能滿出力發(fā)電。圖2所示為系統(tǒng)負荷。由圖2可知,2號機組在供熱量達到最大時,能夠發(fā)出的有功功率最大值僅為170MW,幾乎不能調(diào)整出力。1號機組出力調(diào)整范圍大約在額定容量的70% ~90%,可調(diào)整范圍很小。如果熱電機組比例為0%時,不含PHS時火電機組的最低出力為300MW;熱電機組比例為20%時,不含PHS時常規(guī)機組(包括火電、熱電)的最低出力為479~499MW,由此可見系統(tǒng)的最低出力變大了。這意味著,系統(tǒng)接納風電的空間變小了。熱電機組在系統(tǒng)中比例提高到50%,不含PHS時常規(guī)機組的最低出力為653~693MW,此時為02:00~04:00時段,可利用風電功率加上常規(guī)機組的最小出力之和大于系統(tǒng)負荷,因此不得不對風電采取限制措施。
圖2 系統(tǒng)中日負荷情況Fig.2 Daily load of power system
含風力-抽蓄發(fā)電的電力系統(tǒng)運行成本如圖3所示,通過非線性擬合得到了系統(tǒng)的運行成本和PHS容量的關系曲線。
圖3 系統(tǒng)中熱電機組比例不同時的系統(tǒng)運行成本Fig.3 System operation costs with different proportions of thermal power
由圖3可知,當PHS容量適當時,加入PHS后系統(tǒng)的運行成本明顯減少。若系統(tǒng)中無熱電機組,PHS容量為150MW時,系統(tǒng)的運行成本最小。熱電機組比例為20%時,PHS容量為200MW時,系統(tǒng)的運行成本最小。熱電機組比例為50%時,PHS容量達到150MW時,系統(tǒng)的棄風電量為0;PHS容量達到250MW時,系統(tǒng)的運行成本最小。系統(tǒng)加入了熱電機組后,對PHS的容量需求也越來越大。而當PHS大于某一功率時,PHS是利用系統(tǒng)中的富余電能抽水。當PHS的容量過大時,為了充分利用PHS容量會發(fā)生過充的情況,增加系統(tǒng)的運行成本,具體如表1所示。
表1 系統(tǒng)中熱電機組比例不同時PHS的單位凈利潤Tab.1 Net profit of PHS with different proportions of thermal power
從表1可看出,在并網(wǎng)風電系統(tǒng)中配置PHS可以獲得經(jīng)濟效益,系統(tǒng)中熱電機組比例越高,PHS的凈利潤越大,說明在含有熱電機組時PHS的利用率更高。加入熱電機組后PHS的效益變化明顯,這是由于熱電機組加入后,系統(tǒng)的向下調(diào)整容量減少了,系統(tǒng)接納風電的空間變小了。因此能夠為PHS提供更多的低谷抽水功率。
當系統(tǒng)中無熱電機組時,PHS容量為150MW時的凈利潤最高;熱電機組比例為20%時,PHS容量為200MW時的凈利潤最高;熱電機組比例為50%時,PHS容量越小,凈利潤越大,此時PHS的凈利潤隨著容量的增加反而減小了。這是由于熱電比例為50%時系統(tǒng)存在棄風,PHS儲存棄風時沒有抽水成本。并且系統(tǒng)中機組的開機情況發(fā)生了變化,PHS在平峰時段(12:00~17:00),可抽水容量減小了,PHS的日利用率減小了,所以凈利潤變小了,經(jīng)濟效益減少了。此時受到PHS造價的影響,PHS的容量越小則其經(jīng)濟效益越好。值得注意的是,PHS容量為200MW時的凈利潤小于PHS容量為250MW的凈利潤,這是由于PHS容量為200MW時在22:00~24:00時段也抽水了的緣故。
σn表示系統(tǒng)的凈負荷峰谷差變化率,這個值為正值,則說明系統(tǒng)的峰谷差變小了,如果為負值,說明系統(tǒng)的峰谷差變大了。熱電機組比例變化時的σn數(shù)據(jù)如表2所示。由表2可知:無PHS時,系統(tǒng)的σn為負值,表明風電加大了系統(tǒng)的峰谷差,風電呈現(xiàn)了反調(diào)峰特性;在同一熱電比例下,隨著PHS容量的增加,σn越來越大,凈負荷峰谷差越來越小,PHS有效地降低了系統(tǒng)的峰谷差;PHS容量相同時,當熱電機組比例增加時,σn變化不大。值得注意的是,PHS容量為250MW時,系統(tǒng)中熱電比例為0%時的σn遠小于熱電比例為20%和熱電比例為50%時的σn。系統(tǒng)中無熱電機組時,需要的調(diào)峰容量更少。但是PHS容量過大時,為充分利用PHS,有時在高峰時段抽水太多發(fā)生過調(diào)峰現(xiàn)象。
表2 系統(tǒng)中熱電機組比例不同時的凈負荷峰谷差變化率Tab.2 Change rate of net load peak valley difference with different proportions of thermal power
綜合表1、2可知,系統(tǒng)的凈負荷峰谷差變化率在抽水蓄能為200MW時達到最大值。圖4為抽水蓄能容量分別為150、200MW時的日運行情況,負值表示抽水蓄能電站處于抽水工況。由圖4可得,抽水蓄能為200MW時在第8和18時段沒有達到儲能上限,而150MW可以達到儲能上限,可以看出PHS容量為150MW更能充分利用儲能資源。
圖4 PHS充放電曲線Fig.4 PHS charging and discharging curves
綜合表1、2和圖4可得:當系統(tǒng)中無熱電機組時,PHS容量為150MW時各項評價指標最優(yōu);當系統(tǒng)中熱電比例為20%時,PHS容量為200MW時各項評價指標最優(yōu);當系統(tǒng)中熱電比例為50%時,PHS的凈利潤最大時的PHS容量和系統(tǒng)運行成最小時的PHS容量并不一致。可見,當系統(tǒng)中熱電比例越高,系統(tǒng)對PHS的容量需求越大。
當系統(tǒng)中熱電機組比例為20%時,PHS容量為200MW時各項評價指標最優(yōu)。為此,研究系統(tǒng)中熱電比例為20%時PHS的最優(yōu)水庫存儲容量。將PHS的水庫中水的容量用水庫儲存的電能表示,水庫庫容的變化等效于水庫中儲能如圖5所示,單位凈利潤如表3所示。PHS的儲能上限表示PHS在額定功率下的持續(xù)放電時間,PHS在額定功率為150,200MW,對應的水庫存儲容量可以持續(xù)放電1,2,3,4 h時系統(tǒng)的運行情況,其他參數(shù)保持不變。
圖5 PHS水庫存儲容量不同時系統(tǒng)的日成本費用Fig.5 Daily cost of the system when PHS reservoir storage capacity is different
由圖5和表3可看出,隨著PHS水庫存儲容量的提高,系統(tǒng)的運行成本也逐漸減少,PHS的水庫存儲容量達到600MW·h以后,系統(tǒng)的運行成本和PHS的凈利潤不再變優(yōu)。PHS的額定功率為150、200MW時,持續(xù)放電時間為1 h時,此時PHS的凈利潤為負值。當PHS的功率相同時,水庫存儲容量越高,則其凈利潤越高,PHS容量為150MW 時,水庫存儲容量達到450MW·h,凈利潤最大;PHS為200MW時時水庫存儲容量達到600MW·h,凈利潤最大。
表3 PHS水庫存儲容量不同時的單位凈利潤Tab.3 Net profit of PHS when PHS reservoir storage capacity is different
綜合表1、3可知:當水庫存儲容量相同時,如果PHS在額定功率下持續(xù)放電時間小于等于3 h時,PHS的額定功率越小的,則其凈利潤和σn越大;如果額定功率下的持續(xù)放電時間大于等于3 h時,功率越大,凈利潤和σn越大,這是由于PHS受造價的影響突出。PHS的造價主要分為與功率相關的功率成本和與儲能相關的能量成本,并且功率成本約占造價成本的90%。所以,PHS庫容的大小對其經(jīng)濟效益影響顯著,并且PHS的庫容不能太小,否則難以補償投入的固定成本。
由圖4、5可知:當水庫存儲容量相同時,PHS的功率越大,則系統(tǒng)的運行成本越低。這是由于PHS在高峰時段的發(fā)電功率高,可以減少調(diào)峰機組在高峰時段的開機次數(shù)。綜上,PHS的最優(yōu)容量為200MW,水庫存儲容量達到600MW·h,此時PHS容量約占系統(tǒng)總容量的9.4%。
在表1中,PHS的單位凈利潤是采用峰谷電價比為3∶1計算的。如果改變峰谷電價比,即在平段電價的基礎上按比例上下浮動,計算系統(tǒng)中無熱電機組時PHS的單位凈利潤結果如表4所示。
由表4可看出:在峰谷電價比為1∶1時,PHS的單位凈利潤為負值,此時PHS的收入不足以支付PHS的造價成本。當峰谷電價比提高到1.25∶1時,PHS容量為50MW時,PHS的單位凈利潤為0.2元/(MW·h),剛好達到盈利;PHS容量升高到250MW時,PHS的單位凈利潤出現(xiàn)負增長,此時PHS的收入不足以回收PHS的造價成本。當峰谷電價比為1.5∶1時,PHS容量小于250MW 時,PHS的單位凈利潤均為正值;PHS容量為250MW時,PHS的單位凈利潤為負值。峰谷電價比為2∶1及3∶1時,PHS的單位凈利潤均為正值。
表4 系統(tǒng)中無熱電機組時PHS的單位凈利潤Tab.4 Net profit of PHS without thermal units
(1)PHS的造價中功率成本約占總造價的90%。受到PHS造價的影響,PHS的功率比水庫存儲容量對其的經(jīng)濟效益影響更大。PHS的水庫存儲容量不宜過小,PHS額定功率為150MW時水庫存儲容量為150MW·h,PHS額定功率為200MW時水庫存儲容量為200MW·h,即占總容量的7.2%和9.4%時,經(jīng)濟效益為負值,不能盈利。受到PHS造價的影響,只有峰谷電價比達到一定比率時,PHS提供的功能才能獲得回報。文中峰谷電價比必須達到1.25∶1時PHS才能實現(xiàn)盈利。并且此時PHS容量不能太大,當 PHS容量為250MW,約占系統(tǒng)總容量的11.5%時的經(jīng)濟效益仍然為負值,不能盈利。
(2)系統(tǒng)存在棄風時,PHS的容量配置必須從系統(tǒng)的運行需求和PHS的經(jīng)濟效益這2個方面考慮。熱電機組比例提高到50%時,系統(tǒng)存在棄風。此時系統(tǒng)的運行成本最小時的PHS容量占總容量的11.5%,而PHS的容量越小,其經(jīng)濟效益越好。
(3)對PHS的容量進行優(yōu)化配置時需要綜合考慮系統(tǒng)的機組的組成、負荷及風電出力、PHS的造價和整個系統(tǒng)的經(jīng)濟運行等多方面的影響因素。通過對該系統(tǒng)的經(jīng)濟運行分析,綜合分析各項技術經(jīng)濟指標,得到該系統(tǒng)中抽水蓄能電站的最優(yōu)容量為200MW,水庫存儲容量為600MW·h,占總容量的9.4%。
[1]衣立東,朱敏奕,魏磊,等.風電并網(wǎng)后西北電網(wǎng)調(diào)峰能力的計算方法[J].電網(wǎng)技術,2010,34(2):129-132.
[2]張寧,周天睿,段長剛,等.大規(guī)模風電場接入對電力系統(tǒng)調(diào)峰的影響[J].電網(wǎng)技術,2010,34(1):152-158.
[3]白陽,曾慶楓.大規(guī)模風電接入后在冬季供熱方式下電網(wǎng)的控制方式[J].電力技術,2010,19(10):1-7.
[4]王芝茗,蘇安龍,魯順.基于電力平衡的遼寧電網(wǎng)接納風電能力分析[J].電力系統(tǒng)自動化,2010,34(3):86-90.
[5]侯佑華,房大中,白永祥,等.大規(guī)模風電運行的調(diào)度模式設計[J].中國電力,2010,43(8):67-72.
[6]Ummels B C,Gibescum,Pelgrum E,et al.Impacts of wind power on thermal generation unit commitment and dispatch[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2007,22(1):44-51.
[7]張鵬,劉繼春,呂林,等.基于風蓄協(xié)調(diào)的節(jié)能調(diào)度方法[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2011,39(2):29-34.
[8]周瑋,彭昱,孫輝,等.含風電場的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[J].中國電機工程學報,2009,29(25):13-18.
[9]García-González J,de la Muela Rm R,Santos Lm,et al.Stochastic joint optimization of wind generation and pumped-storage units in an electricity market[J].IEEE Transactions on power systems,2008,23(2):460-468.
[10]楊俊杰,周建中,喻菁,等.一種求解大規(guī)模機組組合問題的混合智能遺傳算法[J].電網(wǎng)技術,2004,28(19):47-50.
[11]潘文霞,范永威,朱麗,等.風電場中抽水蓄能系統(tǒng)容量的優(yōu)化選擇[J].電工技術學報,2008,23(3):120-124.
[12]高山,單淵達.遺傳算法搜索優(yōu)化及其在機組啟停中的應用[J].中國電機工程學報,2001,3(3):45-48.
[13]Schoenung Sm,Hassenzahl W.Long vs.short-term energy storage:Sensitivity analysis[R].New Mexico:Sandia National Laboratories,2007.
[14]夏澍.基于差分進化算法的含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[D].北京:華北電力大學,2010.
[15]林章歲,羅利群.福建省風電出力特性及其對電網(wǎng)的影響分析[J].電力建設,2011,32(12):18-23
[16]李冬.基于廠級調(diào)度的熱電負荷優(yōu)化分配系統(tǒng)的研究[D].北京:華北電力大學,2010.
[17]許明子.基于粒子群算法的供熱負荷組合預測[D].大慶:東北石油大學,2011.
[18]劉勇.河北南網(wǎng)負荷特性分析與負荷預測研究[D].北京:華北電力大學,2007.
[19]Lee T Y.Short term hydroelectric power system scheduling with wind turbine generators using the multi-pass iteration particle swarm optimization approach[J].Energy Conversion and Management,2008,49(4):751-760.
[20]趙士和.抽水蓄能電站上網(wǎng)電價現(xiàn)狀與展望[J].電力技術經(jīng)濟,2004,16(2):36-38.
[21]楊曉東,石建,劉峻,等.“十二五”期間大規(guī)模風電接入對福建電網(wǎng)的影響及對策分析[J].電力建設,2012,33(7):9-13.