王秀麗，張凱，曾平良，鎖濤

(1.西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，西安市 710049；2.國(guó)網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，成都市 610041；3.中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京市 100085；4.西安西電國(guó)際工程有限責(zé)任公司，西安市 710075)

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基于多場(chǎng)景的風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃

王秀麗1，張凱2，曾平良3，鎖濤4

(1.西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，西安市 710049；2.國(guó)網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，成都市 610041；3.中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京市 100085；4.西安西電國(guó)際工程有限責(zé)任公司，西安市 710075)

結(jié)合大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的需求，在建立風(fēng)電場(chǎng)出力多場(chǎng)景概率模型的基礎(chǔ)上，提出了兩步的風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)與輸電網(wǎng)擴(kuò)展協(xié)調(diào)規(guī)劃綜合模型。模型聯(lián)合考慮了風(fēng)電場(chǎng)接入和輸電網(wǎng)建設(shè)情況，同時(shí)兼顧了對(duì)規(guī)劃方案技術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、協(xié)調(diào)性及適應(yīng)性這4個(gè)方面的要求，實(shí)現(xiàn)了規(guī)劃方案的綜合效益最優(yōu)化。最后以考慮風(fēng)電接入的測(cè)試算例驗(yàn)證了所提出模型的有效性。

風(fēng)電；電網(wǎng)規(guī)劃;源網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃；多場(chǎng)景概率

0 引 言

近年來(lái)，隨著環(huán)境惡化和能源短缺兩大問(wèn)題日益突出，風(fēng)能在全球范圍內(nèi)得到了迅猛發(fā)展。2015年，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)總量突破1億kW，預(yù)計(jì)到2020年，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)總量將達(dá)到2.3億kW，相當(dāng)于13個(gè)三峽電站[1]。隨著風(fēng)電資源的大規(guī)模接入電網(wǎng)，如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展的協(xié)調(diào)規(guī)劃，促進(jìn)風(fēng)能的有效利用顯得尤為重要。

當(dāng)前有關(guān)風(fēng)電接入的源網(wǎng)協(xié)調(diào)性規(guī)劃多側(cè)重于風(fēng)電接入后的電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題。文獻(xiàn)[2-3]主要從經(jīng)濟(jì)性的角度求解風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展的最優(yōu)方案，考慮風(fēng)電出力特性及風(fēng)電接入后對(duì)于系統(tǒng)調(diào)峰的影響，引入調(diào)節(jié)機(jī)組，將調(diào)節(jié)機(jī)組選址問(wèn)題與電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題相結(jié)合，建立了針對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)的源網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[4]建立了考慮系統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)安全性的源網(wǎng)統(tǒng)一規(guī)劃模型，目標(biāo)函數(shù)重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了保證系統(tǒng)安全性的相關(guān)投入，除風(fēng)電等電源開(kāi)發(fā)成本、網(wǎng)損成本、火電機(jī)組造成的環(huán)境成本等常規(guī)成本外，還包含了系統(tǒng)預(yù)防控制成本、系統(tǒng)緊急控制成本等；文獻(xiàn)[5-8]分別建立了風(fēng)電場(chǎng)接入線路與輸電系統(tǒng)擴(kuò)展協(xié)調(diào)規(guī)劃模型及風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)建設(shè)的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，并采用基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的概率方法或魯棒線性規(guī)劃理論求解；文獻(xiàn)[9-10]應(yīng)用多場(chǎng)景概率方法，考慮多種不確定性因素，以場(chǎng)景分析和概率計(jì)算的方式對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力加以描述，并通過(guò)權(quán)系數(shù)區(qū)分不同決策者對(duì)于N-1事故校驗(yàn)下系統(tǒng)過(guò)負(fù)荷率的重視程度，建立了相應(yīng)的含風(fēng)電場(chǎng)接入的輸電網(wǎng)柔性規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[11]則通過(guò)對(duì)多種規(guī)劃方案的可靠性分析與比較，確定含大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)的最優(yōu)電網(wǎng)規(guī)劃方案。

本文為解決風(fēng)電場(chǎng)接入系統(tǒng)與輸電網(wǎng)擴(kuò)展的協(xié)調(diào)規(guī)劃問(wèn)題，建立兩步式電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃綜合模型，尋求綜合效益最優(yōu)的規(guī)劃方案。第一步，從社會(huì)利益最大化角度出發(fā)，建立了風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)與輸電網(wǎng)擴(kuò)展協(xié)調(diào)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)模型。風(fēng)電場(chǎng)出力利用多場(chǎng)景概率技術(shù)處理，利用聯(lián)合編碼的遺傳算法求解該模型，得到若干較優(yōu)的初選方案。第二步，利用層次分析法，建立一個(gè)綜合考慮技術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、協(xié)調(diào)性、適應(yīng)性這4個(gè)方面要求的綜合評(píng)價(jià)體系，對(duì)各初選方案進(jìn)行重新評(píng)定排序。最后以考慮風(fēng)電接入的改進(jìn)Garver 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為測(cè)試算例，驗(yàn)證所提模型的有效性。

1 風(fēng)電場(chǎng)出力模型

風(fēng)電場(chǎng)輸出功率一般在0到額定輸出功率之間波動(dòng)，且近似服從威布爾分布[12]，其尺度參數(shù)和形狀參數(shù)由觀測(cè)到風(fēng)速的期望值與標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計(jì)算得到。且風(fēng)電場(chǎng)的功率輸出僅與風(fēng)速有關(guān)，可近似表示為

(1)

式中：P表示風(fēng)電場(chǎng)輸出功率；Prate表示風(fēng)電場(chǎng)額定輸出功率；V表示風(fēng)機(jī)輪轂高度處的風(fēng)速；Vci表示風(fēng)機(jī)切入風(fēng)速；Vrate表示風(fēng)機(jī)額定風(fēng)速；Vco表示風(fēng)機(jī)切出風(fēng)速[13]。由此便可根據(jù)不同風(fēng)速得到風(fēng)機(jī)的功率輸出情況。

多場(chǎng)景概率技術(shù)就是對(duì)未來(lái)環(huán)境中的各種不確定因素進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得到一系列可能出現(xiàn)的情景，并將這些情景歸納成多個(gè)場(chǎng)景，通過(guò)場(chǎng)景的發(fā)生概率來(lái)決定其對(duì)方案的影響程度，概率越大，影響也隨之越大[14]。多場(chǎng)景概率技術(shù)是基于情景分析法得到的，既考慮了未來(lái)的不確定情況，又考慮了各場(chǎng)景的重要程度，在工程上得到了很好的應(yīng)用。

本文將多場(chǎng)景概率技術(shù)運(yùn)用到風(fēng)電場(chǎng)出力模擬中，由于電網(wǎng)規(guī)劃只考慮風(fēng)電場(chǎng)的外部特性，故可將其等值為1臺(tái)風(fēng)機(jī)。取風(fēng)電場(chǎng)1的等值風(fēng)機(jī)參數(shù)為：Prate=100 MW，Vci=3 m/s，Vrate=10 m/s，Vco=22 m/s，風(fēng)速服從威布爾分布，尺度參數(shù)c=6.5，形狀參數(shù)k=3。將風(fēng)電場(chǎng)出力進(jìn)行10 000次蒙特卡羅模擬，可得風(fēng)電場(chǎng)出力概率分布如圖1所示。

圖1 風(fēng)電場(chǎng)1出力概率分布圖Fig.1 Output distribution of wind farm 1

2 負(fù)荷模型

在傳統(tǒng)電網(wǎng)規(guī)劃中，負(fù)荷一般取一個(gè)典型狀態(tài)，忽略負(fù)荷因不同用電情況而可能產(chǎn)生的區(qū)域性差異分布特點(diǎn)對(duì)輸電網(wǎng)絡(luò)潮流分布的影響。這會(huì)造成最優(yōu)規(guī)劃方案存在一定程度的片面性，無(wú)法適應(yīng)規(guī)劃地區(qū)全年負(fù)荷的變化?；诖耍疚膶⒏鶕?jù)負(fù)荷隨季節(jié)變化的特點(diǎn)，將全年劃分為NT個(gè)典型負(fù)荷狀態(tài)，建立一個(gè)多狀態(tài)負(fù)荷模型，對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)行計(jì)算選擇，以保證最優(yōu)規(guī)劃方案的全面性，防止因負(fù)荷分布特點(diǎn)隨季節(jié)變化而出現(xiàn)局部過(guò)負(fù)荷的情況發(fā)生。

3 風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃綜合模型

3.1 初選方案生成

對(duì)于規(guī)模已確定建設(shè)的風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃而言，風(fēng)電場(chǎng)接入系統(tǒng)與否，以及與之相關(guān)的電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃方案是值得關(guān)注的問(wèn)題，將對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行產(chǎn)生重大影響。為此，本文從社會(huì)利益最大化角度出發(fā)，建立了包含發(fā)輸電側(cè)各項(xiàng)費(fèi)用在內(nèi)的風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展協(xié)調(diào)規(guī)劃模型。在模型構(gòu)建過(guò)程中，采用如下假設(shè)：

(1)規(guī)劃期內(nèi)火電、水電、核電等機(jī)組的規(guī)劃情況已經(jīng)確定，只考慮風(fēng)電接入與輸電線路建設(shè)的協(xié)調(diào)規(guī)劃問(wèn)題。

(2)不同節(jié)點(diǎn)接入風(fēng)電場(chǎng)間相互獨(dú)立，不考慮不同節(jié)點(diǎn)風(fēng)況間的相關(guān)性。

模型目標(biāo)函數(shù)主要由風(fēng)電場(chǎng)投資等年值成本pAICW、輸電網(wǎng)擴(kuò)展投資等年值成本pAICL、規(guī)劃水平年年度運(yùn)行成本pAOC、規(guī)劃水平年年度安全校核成本pALLC及常規(guī)機(jī)組的年度排污費(fèi)用pPEC這5個(gè)部分組成，即

minf=pAICW+pAICL+pAOC+pALLC+pPEC

(2)

(1)風(fēng)電機(jī)組投資成本等年值為

(3)

式中：βW表示風(fēng)電機(jī)組投資的等年值折算系數(shù)；NW表示規(guī)劃期內(nèi)建設(shè)風(fēng)電機(jī)組總數(shù)；On表示第n個(gè)風(fēng)電機(jī)組的投資費(fèi)用。

(2)輸電網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展投資成本等年值為

pAICL=βL∑Oijnij

(4)

式中：βL表示表示輸電線路投資的等年值折算系數(shù)；Oij表示節(jié)點(diǎn)i—j之間新建單條線路的投資費(fèi)用；nij表示節(jié)點(diǎn)i—j之間新建線路總數(shù)。

(3)規(guī)劃水平年年度運(yùn)行成本為

(5)

(6)

式中：φ表示單位切負(fù)荷費(fèi)用；λik表示在場(chǎng)景狀態(tài)i下，系統(tǒng)在負(fù)荷狀態(tài)k下的切負(fù)荷量。

(5)常規(guī)機(jī)組的年度排污費(fèi)用為

(7)

式中：pSEC、pNEC、pDEC、pCEC分別表示常規(guī)機(jī)組的年度二氧化硫、氮氧化物、煙塵、二氧化碳排污費(fèi)用；ηS、ηN、ηD、ηC分別表示二氧化硫、氮氧化物、煙塵、二氧化碳的單位排污費(fèi)用；χS、χN、χD、χC分別表示常規(guī)機(jī)組二氧化硫、氮氧化物、煙塵、二氧化碳的單位排放量；ψi表示常規(guī)機(jī)組在場(chǎng)景狀態(tài)i下的年發(fā)電量。

模型目標(biāo)函數(shù)的約束條件為

P=Bθ

(8)

|q|≤qmax

(9)

PGmin≤PG≤PGmax

(10)

(11)

系統(tǒng)的場(chǎng)景狀態(tài)i為投運(yùn)的各獨(dú)立風(fēng)電場(chǎng)相應(yīng)場(chǎng)景的組合，ρi的計(jì)算式為

ρi=∏ρi1ρi2…ρiNw

(12)

式中ρi1,ρi2,…,ρiNw分別表示組成系統(tǒng)場(chǎng)景狀態(tài)i的各獨(dú)立風(fēng)電場(chǎng)相應(yīng)場(chǎng)景的場(chǎng)景概率。

十九大以來(lái)我國(guó)新時(shí)代社會(huì)主要矛盾成為研究熱點(diǎn)，取得了很多有價(jià)值的理論成果?？傮w來(lái)看，集中在對(duì)主要矛盾新論斷的內(nèi)涵、提出過(guò)程及轉(zhuǎn)化依據(jù)、化解方式、重要意義等方面的研究[1][2]。而對(duì)社會(huì)主義初級(jí)階段新舊主要矛盾之間的關(guān)系以及其轉(zhuǎn)化邏輯缺乏深入研究，對(duì)其轉(zhuǎn)化的時(shí)代價(jià)值還有待挖掘。本文將著重從“變”與“不變”的視角分析新時(shí)代社會(huì)主要矛盾的特點(diǎn)，從理論、歷史和實(shí)踐三個(gè)維度探究社會(huì)主要矛盾“變”的內(nèi)在邏輯，探究這一新論斷對(duì)于習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想的形成、國(guó)家治理的現(xiàn)代化以及全面深化改革的推進(jìn)的重大意義。

以上模型可利用遺傳算法求解，遺傳算法特別適合于此類整數(shù)規(guī)劃求解，通過(guò)成批地對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)化尋優(yōu)，可以一次得到多個(gè)優(yōu)化方案。為綜合考慮風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)與輸電網(wǎng)擴(kuò)展情況，染色體編碼應(yīng)同時(shí)包含這兩部分內(nèi)容，具體編碼方式如圖2所示。

圖2 染色體編碼示意圖Fig.2 Schematic diagram of chromosome coding

染色體前半部分為風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)基因段，用Gw1,Gw2,…,Gwi,…,Gwn1共n1個(gè)基因表示擬增加的n1個(gè)風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)與否情況，采用0-1編碼方式，Gwi為0代表第i個(gè)風(fēng)電場(chǎng)未投入建設(shè)運(yùn)行，反之為1則代表第i個(gè)風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)投運(yùn)。染色體后半部分為輸電網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展基因段，用Gl1,Gl2,…,Gli,…,Gln2共n2個(gè)基因表示與電源建設(shè)及負(fù)荷增長(zhǎng)相適應(yīng)的輸電網(wǎng)絡(luò)建設(shè)情況，采用實(shí)數(shù)編碼方式，Gli定義為輸電網(wǎng)絡(luò)走廊i已有線路與新建線路之和。

通過(guò)以上模型求解可獲得多個(gè)初選最優(yōu)及次優(yōu)方案，需進(jìn)一步深入評(píng)價(jià)。

3.2 初選方案綜合評(píng)價(jià)排序

3.2.1 技術(shù)性指標(biāo)

電力系統(tǒng)規(guī)劃的基本要求就是保證電能安全有效地輸送到用戶，因此技術(shù)性評(píng)價(jià)是對(duì)規(guī)劃方案優(yōu)劣判斷極其重要的方面。這里主要從可靠性層面和線路負(fù)載合理性層面對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)行技術(shù)性評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)體系如圖3所示。

圖3 評(píng)價(jià)體系Fig.3 Evaluation system

(1)可靠性。

根據(jù)所建模型要求，規(guī)劃方案可靠性評(píng)估為發(fā)輸電系統(tǒng)的可靠性計(jì)算?？紤]風(fēng)電機(jī)組和線路的停運(yùn)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行N次蒙特卡羅模擬抽樣，計(jì)算系統(tǒng)的電力不足概率(ρLOLP)和電量不足期望值(EEENS)。同時(shí)，采用風(fēng)電場(chǎng)對(duì)電量不足貢獻(xiàn)系數(shù)(λWEENSB)指標(biāo)來(lái)表征風(fēng)電場(chǎng)接入電網(wǎng)后對(duì)整個(gè)系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)。各指標(biāo)定義為

(13)

(14)

(15)

式中：Ti和Ci分別表示第i次蒙特卡羅模擬抽樣得到的系統(tǒng)停電時(shí)間和切負(fù)荷量；EEENS1和EEENS2分別表示風(fēng)電場(chǎng)接入前后系統(tǒng)的電量不足期望值，Prate表示風(fēng)電機(jī)組的額定容量。

(2)線路負(fù)載合理性。

(16)

(17)

(18)

式中：nmax和nmin分別表示負(fù)載率超過(guò)90%及不足10%的線路條數(shù)；n表示線路總條數(shù)；li(i=1,2,…,n)表示第i條線路的負(fù)載率。

3.2.2 經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)

對(duì)于一種規(guī)劃方案，除了需要分析其技術(shù)上是否可靠實(shí)用，經(jīng)濟(jì)可行性分析同等重要。本文利用投資成本、運(yùn)行成本、安全校核成本和排污費(fèi)用這4個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量方案的經(jīng)濟(jì)性，費(fèi)用值已通過(guò)模型第一步計(jì)算得到。

3.2.3 協(xié)調(diào)性指標(biāo)

電力系統(tǒng)是個(gè)密不可分的整體，任何局部問(wèn)題均會(huì)給整個(gè)系統(tǒng)帶來(lái)巨大影響。如何協(xié)調(diào)系統(tǒng)不同區(qū)域間的負(fù)載狀況、協(xié)調(diào)風(fēng)電機(jī)組與常規(guī)機(jī)組的出力分配、促進(jìn)系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行，對(duì)電力系統(tǒng)發(fā)展來(lái)說(shuō)極為重要。本文利用負(fù)載不均衡度(Δl)和棄風(fēng)電量比率(w)這2個(gè)指標(biāo)來(lái)表征規(guī)劃方案的協(xié)調(diào)性，表達(dá)式為

(19)

(20)

式中：Ca表示風(fēng)電機(jī)組年棄風(fēng)電量；C表示風(fēng)電機(jī)組的年可發(fā)電量。

3.2.4 適應(yīng)性指標(biāo)

規(guī)劃方案能否適應(yīng)未來(lái)負(fù)荷增長(zhǎng)需要、具有多大供電潛力，也是衡量一個(gè)規(guī)劃方案優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)。本文利用系統(tǒng)可擴(kuò)展負(fù)荷(GLEC)和網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展閾度(eExline)這2個(gè)指標(biāo)來(lái)表征規(guī)劃方案的適應(yīng)性，表達(dá)式為

GLEC=Gmax-Ω

(21)

(22)

式中Gmax表示在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造和負(fù)荷約束情況下，系統(tǒng)所有機(jī)組的最大可發(fā)電能力；Ω表示系統(tǒng)負(fù)荷總量；Nmlinei表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)最大出線數(shù)；Nlinei表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)出線數(shù)；r表示節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)。

計(jì)算初始方案的各個(gè)指標(biāo)值，并對(duì)各指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)量綱規(guī)范化處理[15]，加權(quán)求和便可得到初始方案的綜合評(píng)價(jià)值，即

(23)

式中：Tj表示第j個(gè)初始方案的綜合評(píng)價(jià)值；ωi表示用層次分析法得到的第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值；xji表示第j個(gè)方案的第i個(gè)指標(biāo)的規(guī)范取值,14項(xiàng)指標(biāo)見(jiàn)圖3。

4 算法流程

模型的求解過(guò)程分2步完成：(1)利用風(fēng)電場(chǎng)和輸電網(wǎng)聯(lián)合編碼的遺傳算法求解風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展的協(xié)調(diào)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)模型，得到若干初始規(guī)劃方案；(2)利用所建綜合評(píng)價(jià)體系，對(duì)各初始方案進(jìn)行重新評(píng)價(jià)排序，選擇綜合效益最好的規(guī)劃方案。算法流程圖如圖4所示，其中Ng為最大遺傳代數(shù)。

5 算例分析

5.1 規(guī)劃方案初選

本文算例采用Garver 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)[16]，該系統(tǒng)原始接線情況如圖5所示。取風(fēng)電場(chǎng)1接入節(jié)點(diǎn)2，額定功率為100 MW，風(fēng)機(jī)參數(shù)為：Vci=3 m/s，Vrate= 10 m/s，Vco=22 m/s，風(fēng)速服從威布爾分布，尺度參數(shù)c=6.5，形狀參數(shù)k=3。風(fēng)電場(chǎng)2接入節(jié)點(diǎn)3，額定功率取為50 MW，風(fēng)機(jī)參數(shù)為：Vci=4 m/s，Vrate=10 m/s，Vco=25 m/s，風(fēng)速服從威布爾分布，尺度參數(shù)c=6.7，形狀參數(shù)k=2.3。將這2個(gè)風(fēng)電場(chǎng)出力按需要?jiǎng)澐譃?個(gè)不同場(chǎng)景：0，[0, 0.3Prate]， [0.3Prate, 0.6Prate]，[0.6Prate,Prate]，積分得到相應(yīng)場(chǎng)景概率，并按風(fēng)電場(chǎng)出力特點(diǎn)對(duì)各場(chǎng)景進(jìn)行出力簡(jiǎn)化，2個(gè)風(fēng)電場(chǎng)具體場(chǎng)景劃分情況如表1所示。負(fù)荷考慮夏冬這2種典型負(fù)荷狀態(tài)，建立1個(gè)NT=2的兩狀態(tài)負(fù)荷模型，負(fù)荷分布如表2所示。

圖4 算法流程圖Fig.4 Flowchart of algorithm

圖5 Garver 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)Fig.5 Garver 6-bus system表1 風(fēng)電場(chǎng)景劃分Table 1 Scene partitioning of wind power

利用風(fēng)電場(chǎng)和輸電網(wǎng)聯(lián)合編碼的遺傳算法，求解式(2)及式(8)～(11)表示的風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展的協(xié)調(diào)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)模型，完成規(guī)劃方案初選工作。表3詳細(xì)列出了求解出的4種較優(yōu)規(guī)劃方案，并與狀態(tài)枚舉法得到的最優(yōu)方案進(jìn)行對(duì)比。

表2 典型負(fù)荷狀態(tài)

Table 2 Typical load situations

表3 初始規(guī)劃方案Table 3 Initial planning schemes

從表3中遺傳算法得到的4個(gè)最優(yōu)方案可以看出，都只建設(shè)投運(yùn)風(fēng)電場(chǎng)1，而舍棄風(fēng)電場(chǎng)2。說(shuō)明風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)并不是越多越好，而應(yīng)根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)狀況及規(guī)劃地區(qū)負(fù)荷特點(diǎn)，協(xié)調(diào)風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展二者之間的關(guān)系，保證全社會(huì)利益最大化。同時(shí)由表3尋優(yōu)結(jié)果還可以看出，本文采用全新編碼方式的遺傳算法求得的最優(yōu)規(guī)劃方案，與狀態(tài)枚舉法所得最優(yōu)方案完全相同，說(shuō)明本文所提模型與算法的有效性，能得到令人滿意的計(jì)算結(jié)果。

將風(fēng)電場(chǎng)1的有功出力進(jìn)行10 000次的蒙特卡羅模擬抽樣，計(jì)算表3所列 4個(gè)初選規(guī)劃方案的各項(xiàng)費(fèi)用期望值，并將總費(fèi)用期望值與表3基于多場(chǎng)景概率風(fēng)電出力模型所得的總費(fèi)用值進(jìn)行對(duì)比，具體如表4所示。

表4 不同風(fēng)電出力模型下費(fèi)用值

Table 4 Cost in different wind power output model

從表4可看出，風(fēng)電出力基于多場(chǎng)景概率技術(shù)得到的模型總費(fèi)用值與風(fēng)電出力進(jìn)行10 000次蒙特卡羅模擬得到的模型總費(fèi)用期望值基本一樣。這說(shuō)明在電力系統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程中，利用多場(chǎng)景概率技術(shù)表征風(fēng)電出力不確定性，可以達(dá)到與蒙特卡羅模擬相似的精度，但計(jì)算量卻有了很大的下降。由此可以得出如下結(jié)論，在電力系統(tǒng)規(guī)劃中，基于風(fēng)電出力多場(chǎng)景概率模型得到的規(guī)劃方案基本涵蓋了風(fēng)電出力的各種情況，反映了風(fēng)電出力的不確定性，多場(chǎng)景概率技術(shù)是考慮風(fēng)電接入源網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃中行之有效的風(fēng)電處理方式。

5.2 初選方案綜合評(píng)定排序

用層次分析法可以得到綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)中14個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量為ω=[0.166 3，0.166 3，0.099 9，0.056 2，0.021 4，0.049 3，0.130 3，0.049 9，0.019 5，0.049 9，0.023 9，0.071 6，0.079 6，0.015 9]。利用式(23)計(jì)算表3中4個(gè)初始規(guī)劃方案的綜合評(píng)價(jià)值，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

Table 5 Comprehensive evaluation results

從表5可看出，模型第一步得到的最優(yōu)規(guī)劃方案1雖然在4個(gè)方案中經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)最好，但由于技術(shù)性評(píng)價(jià)較差，綜合效益評(píng)價(jià)不如規(guī)劃方案3；規(guī)劃方案4經(jīng)濟(jì)性投入最多，但高投入并未帶來(lái)相匹配的技術(shù)性、協(xié)調(diào)性及適應(yīng)性方面的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，還可以看出，規(guī)劃方案3綜合評(píng)價(jià)值最高，與其余3個(gè)方案相比優(yōu)勢(shì)明顯，為4個(gè)方案中綜合效益最優(yōu)的方案，應(yīng)是Garver 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)擴(kuò)展建設(shè)的最佳選擇，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

6 結(jié) 論

本文以風(fēng)電場(chǎng)出力和負(fù)荷分布的多場(chǎng)景概率模型為基礎(chǔ)，建立了風(fēng)電場(chǎng)接入與輸電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃綜合模型，有效涵蓋了風(fēng)電出力的隨機(jī)性及負(fù)荷的季節(jié)特征。在規(guī)劃過(guò)程中，將風(fēng)電場(chǎng)接入情況和輸電網(wǎng)的擴(kuò)展?fàn)顩r聯(lián)合考慮，避免了電源與電網(wǎng)分開(kāi)考慮帶來(lái)的資源浪費(fèi)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了社會(huì)利益的最大化；同時(shí)，模型還考慮了對(duì)規(guī)劃方案在技術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、協(xié)調(diào)性及適應(yīng)性這4個(gè)方面的要求，克服了規(guī)劃過(guò)程中僅考慮經(jīng)濟(jì)性或可靠性帶來(lái)的規(guī)劃方案片面最優(yōu)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了方案的綜合效益最優(yōu)化。

圖6 最優(yōu)規(guī)劃方案Fig.6 Optimal planning scheme

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(編輯：蔣毅恒)

Coordinated Planning of Wind Farm Integration and Transmission Network Based on Multi-Scenario

WANG Xiuli1，ZHANG Kai2，ZENG Pingliang3，SUO Tao4

(1. School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China;2. State Grid Sichuan Economic Research Institute, Chengdu 610041, China;3. China Electric Power Research Institute, Beijing 100085, China;4. Xian Electric Engineering Company Limited, Xi’an 710075, China)

Combined with the demand of large-scale wind power integration, this paper put forward a two-step coordinated planning comprehensive model between wind farm construction and transmission network expansion, based on the multi-scenario probability model with wind power. Both wind power integration and grid construction were taken into consideration in this model. The model also took into account the technicality, economy, coordination and adaptability of the planning scheme, and realized the comprehensive benefit optimization of the planning scheme. Finally, the test case with wind power integration verified the effectiveness of the proposed model.

wind power; power grid planning; generation and transmission coordinated planning; multi-scenario probability

國(guó)家電網(wǎng)公司“千人計(jì)劃”專項(xiàng)支持項(xiàng)目(考慮不確定性因素的電網(wǎng)規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究與開(kāi)發(fā))。

TM 715

A

1000-7229(2015)10-0046-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.10.007

2015-07-03

2015-09-10

王秀麗(1961)，女，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃和電力市場(chǎng)；

張凱(1989)，男，碩士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行和規(guī)劃；

曾平良(1962)，男，博士，“千人計(jì)劃”國(guó)家特聘專家，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與規(guī)劃；

鎖濤(1963)，男，工程師，主要研究方向?yàn)殡娏υO(shè)備設(shè)計(jì)與國(guó)際貿(mào)易。