煤電廠調峰收益優(yōu)化算法與實踐探究

摘要：近年來，由于能源戰(zhàn)略的持續(xù)改革，低碳和無碳等清潔能源發(fā)展迅猛。傳統(tǒng)發(fā)電廠為適應降低碳排放的要求，發(fā)電機組的深度調峰成為新常態(tài)。針對某省份的電力輔助服務交易條例進行了闡釋，并構建了數(shù)據(jù)模型庫。通過對多級發(fā)電單元參與深度調頻市場的成交數(shù)據(jù)進行大規(guī)模數(shù)據(jù)研究，最終推出了一種計算火力發(fā)電單元投入電力調頻輔助服務所涉及的成本及利潤的數(shù)學模型，期望為行業(yè)人士提供決策依據(jù)。

關鍵詞：煤電廠調峰收益優(yōu)化算法應用實踐

中圖分類號：TM621

OptimizationAlgorithmandPracticalExplorationofPeakShavingRevenueinCoal-FiredPowerPlants

ZHANGJinhui

SStateEnergyGroupHenanElectricPowerCo.，Ltd.，Zhengzhou，HenanProvince，450000China

Abstract：Inrecentyears，duetothecontinuousreformofenergystrategy，cleanenergysuchaslow-carbonandcarbon-freehasdevelopedrapidly.Inordertomeettherequirementsofreducingcarbonemissions，thetraditionalpowerplantshavemadedeeppeakshavingofgeneratorunitsthenewnorm.Inthispaper，theregulationsofelectricauxiliaryservicetradinginacertainprovinceareexplained，andthedatamodelbaseisconstructed.Byconductinglarge-scaledataresearchonthetransactiondataofmultistagepowergenerationunitsparticipatingindeepfrequencymodulation（FM）market，thispaperfinallyintroducesamathematicalmodeltocalculatethecostandprofitinvolvedinpowerFMauxiliaryserviceofthermalpowergenerationunits，hopingtoprovidedecision-makingbasisfortheindustry.

Keywords：Coal-firedpowerplant;Peakshavingrevenue;Optimizationalgorithm;Algorithmpractice

近年來，隨著能源需求增加和環(huán)保壓力增大，新能源發(fā)電裝機占比不斷增大。新型能源的波動性及常規(guī)燃煤電站裝備比例和運行時間的年年減少，這與當前電網(wǎng)調節(jié)高峰時段等支持功能主要依賴燃煤發(fā)電機組的事實形成了明顯的對照，致使供電系統(tǒng)、能源生成以及電力消費之間的協(xié)同作業(yè)遭遇重大考驗[1]。調節(jié)電力供需平衡的輔助服務市場涵蓋了深層次的發(fā)電機組調節(jié)交易以及火力發(fā)電廠的緊急開停市場等活動。在此過程中，通過減少火力發(fā)電機組的功率輸出，深層次的調峰交易致力于緩解因風能與太陽能擴張而產(chǎn)生的風電和光伏過剩問題，并為新型能源的吸納創(chuàng)造了必要條件。

1火電機組調峰發(fā)展現(xiàn)狀

在電能供應體系的輔助功能中，根據(jù)負載變更的程度，調峰作業(yè)可分為常規(guī)調節(jié)與補償性調節(jié)。接入電網(wǎng)的火力發(fā)電機組需依照《雙重規(guī)定》的規(guī)范，依據(jù)其發(fā)電能力參與到電力系統(tǒng)的峰值調控中?；诖?，聯(lián)網(wǎng)運行的發(fā)電裝置必須提供的一項輔助服務是基礎的負荷調節(jié)。對于接入電網(wǎng)的發(fā)電設備來講，調控其開關運行以平衡電力需求的行為稱為有償調峰，這包括基礎的功率調整及進一步的深入調節(jié)[2]。通過調節(jié)聯(lián)網(wǎng)的發(fā)電單元，有效完成了電網(wǎng)中負荷高峰的削減和低谷的補充。

隨著新型能源發(fā)電占比逐漸提高，聯(lián)網(wǎng)發(fā)電單元的調頻性能同樣映射出電網(wǎng)系統(tǒng)吸納新能源接入發(fā)電的能力。發(fā)電網(wǎng)絡的構架差異以及系統(tǒng)吸納能力的不一致，導致采用多樣化的調頻操作模式。在能源供給結構以火力發(fā)電為主導、電力來源波動較小時，日間用電高峰與低谷差異可通過實行雙班作業(yè)并減少蒸汽負荷運行來有效應對；對此，通常依賴那些容量不大但啟動和停止靈活的發(fā)電單元來滿足用電需求。這兩個辦法各具特色，在特定階段它們同樣成了我國調節(jié)電力峰谷差距的主要策略之一。伴隨著我國在電能領域政策的實施與技術的提升與壯大，國內電網(wǎng)系統(tǒng)逐漸步入了寬廣的電力網(wǎng)絡和超高壓的新紀元，容積龐大、性能指標先進的燃煤發(fā)電機組數(shù)量穩(wěn)步增長，同時風力發(fā)電和太陽能發(fā)電等替代能源接入電網(wǎng)的份額持續(xù)攀高，這改變了電源的構成并導致電力系統(tǒng)的波動性增強[3]。這兩個峰值調整方法難以匹配現(xiàn)行電網(wǎng)的特性，很少被采納。處于如此環(huán)境下，使得高參數(shù)燃煤電站以低負荷運作進行調頻調峰成為相對主流的方法，此舉不僅安全可靠，而且經(jīng)濟高效，且具備直觀和靈敏的優(yōu)勢。

在中國北方，對火力發(fā)電機組調節(jié)靈活性的研究與試驗項目已經(jīng)吸引了廣泛關注[4]。對燃煤發(fā)電機組的調節(jié)峰值性能展開探究和優(yōu)化，主要專注于實現(xiàn)鍋爐在低載荷下的穩(wěn)定燃燒與主輔機的協(xié)同發(fā)展，審查影響燃煤發(fā)電機組深度調峰的各種因素，并對其調峰作業(yè)的成本效益進行分析，包括普通機組的周期性開停成本評估；同樣結合電力系統(tǒng)的負荷分配、熱電聯(lián)產(chǎn)等視角進行了綜合的理論洞察和算法開發(fā)研究。目前，采用的調查技術主要包括順序遞增法、直線優(yōu)化技術、復合整數(shù)最優(yōu)化技術、基因編程技術、仿生免疫技術、模擬神經(jīng)網(wǎng)絡技術、蟻集優(yōu)化技術和微粒群最優(yōu)化技術等，旨在增強系統(tǒng)的調節(jié)峰值能力。

2煤電廠調峰收益優(yōu)化算法案例分析

本文以一家熱力發(fā)電廠作為案例，對其調節(jié)負荷產(chǎn)生的經(jīng)濟效益進行了優(yōu)化算法的研究。該供暖發(fā)電廠配備了4個供熱機組，全都是高低壓聯(lián)合缸型的機組，其設計狀態(tài)參數(shù)詳見如表1所示。

2.1機組熱電關系

依照該熱力發(fā)電廠的供暖工作狀況設計圖，能夠獲得發(fā)電機組的熱電聯(lián)產(chǎn)負荷曲線，由此推導出調頻操作的上限和下限[5]。計算＃１和＃２號熱電聯(lián)產(chǎn)機組的發(fā)電功率與抽取凝汽的相關性。發(fā)現(xiàn)當抽蒸汽量保持不變時，發(fā)電的效率會在發(fā)電組的最低發(fā)電量和最高發(fā)電量間波動，抽取供暖用的蒸汽量增多，相應地發(fā)電量就會減少。

依照機組預定的供暖狀態(tài)，可以獲得#3和#4供暖機組發(fā)電能力與抽取蒸汽量之間的關系。發(fā)現(xiàn)在蒸汽提取量增至特定數(shù)額時，發(fā)電效能呈現(xiàn)最小水平。進而若持續(xù)擴大抽取的蒸汽體積，熱電裝置的供汽量將呈上升趨勢，因此在抽出蒸汽量進一步提升之際，其發(fā)電效能亦將步步提升。

依照該火力發(fā)電站不同機組規(guī)劃運行狀態(tài)下的出力與抽氣量之相關性曲線所示，通過數(shù)學模型擬合得到的功率特征方程展現(xiàn)如下：

式（1）中：P1、P2、P3、P4分別表示＃1、＃2、＃3及＃4機組各自對應的發(fā)電功率，單位為MW；D1、D2、D3、D4分別表示各個機組＃1、＃2、＃3、＃4相對應的抽汽量，單位為t/h。

2.2發(fā)電廠機組運作模式

表1為各機組的相關參數(shù)。經(jīng)過關于最簡運作模式的實例分析，獲悉了該發(fā)電廠在各種運行狀態(tài)下機組最優(yōu)匹配方案與熱電負荷分布的詳細情況。參照這家電廠各機組規(guī)劃的工作狀態(tài)，可以推斷出：當全廠的熱能供應量達到1.5×104kJ/h、2.0×104kJ/h、2.5×104kJ/h和3.0×104kJ/h這4個不同級別時，若停止＃3機組的作業(yè)，此時，電廠的最低功率輸出會低于同時運轉4組機組與中止＃2機組作業(yè)時電廠的最低功率輸出。在整個工廠的總供熱量達到3.5×103kJ/h的條件下，4臺機組的同時運作構成了該組合中最優(yōu)的運轉搭配。

2.3機組匹配分析

隨著供熱情情況的不同，發(fā)現(xiàn)3種不同機組配置下的整廠深度調峰收益先是上升后下降；而在四臺機組的運作之下，整廠深度調峰的總收益于第四工況時觸及頂點；而當停止運行#＃2機組后，整廠的深度調峰總收益在＃2工況時達到最高；同樣地，停用#＃3機組時，該總收益在第三工況獲得最大值。在運行狀態(tài)一提供供暖時，全工廠調峰效益達到最優(yōu)需要暫停＃3機組；在運行狀態(tài)二提供供暖時及運行狀態(tài)四時，四部機組全面投入時全工廠調峰效益達到最優(yōu)；而運行狀態(tài)三的供暖中，中斷＃3機組能獲得最大的全工廠調峰效益；最后在運行狀態(tài)五供暖期間，須保持四部機組運作以確保滿足供熱需求[6-8]。

2.4單一機組的調峰收益

該省的取暖時間通常從11月的中旬持續(xù)到＃2年的3月中旬。本研究選定了2020年12月、2021年1—2月這個電站的發(fā)電量和調峰記錄，以此來分析售電利潤和平抑負荷的補償利潤。

依據(jù)這家發(fā)電廠＃1機組在2019年12月初至月底的抽蒸汽數(shù)據(jù)顯示，日均抽蒸汽量維持在100t。假若依照最低運作模式進行，那么其日均最低發(fā)電功率將達到190MW。因此，每小時進行深度調節(jié)峰值的補償利潤達到了257.4元。若以每天9h作為深度負荷調整的周期，則日常該調節(jié)作用可帶來的補償利潤為23166元。于是，該電站在2019年的最后一個月，針對#1發(fā)電機組的深層次調頻補貼利潤達到了718.146萬元[9]。

依據(jù)這座發(fā)電站＃1機組在2020年2月初至月底的供暖數(shù)據(jù)分析，抽取蒸汽的參數(shù)顯示，日均抽汽量達到了127t。若采用最節(jié)能的操作模式，則其日均最低發(fā)電量能夠達到185MW，而且每小時深度調峰所帶來的額外收益能達到2772元。若設定每天進行深度調峰的時長為九小時，那么該日通過深度調峰能獲得的補償性收入將是24948元。該發(fā)電站2月份#1機組實施調頻負荷調節(jié)后的額外收益高達6985440元。

2.5實際運行的調峰收益

在比較了現(xiàn)實操作條件與預定設計條件后，觀察到＃1和＃2機組在實際操作中與設計狀態(tài)的偏差不大，實際操作在很多處與預設的設計狀態(tài)相吻合。鑒于工廠中的#3與#4機組正在進行提高背壓的改進作業(yè)，一旦改進完成，整個工廠#3和#4機組的最低運行輸出水平將會下降[10]。通過分析得出，＃3機組在實際操作中與其預設的操作狀態(tài)存在顯著偏差，其實際最低發(fā)電量明顯低于設計時預定的最低發(fā)電量。

3結語

據(jù)以上分析，鑒于新能源吸納及其調峰能力的限制，火力發(fā)電設備負責了眾多調峰、調頻等輔助功能?；鹆Πl(fā)電裝置里，數(shù)量不少的供暖系統(tǒng)在采暖季節(jié)得同時應對供應熱能和發(fā)電的雙重職責。供暖系統(tǒng)與其固有的熱力發(fā)電屬性的制約，同樣為峰值調控造成了極大挑戰(zhàn)。在確保滿足供暖要求的前提下，增強系統(tǒng)峰值調控性能極為關鍵。

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