于国强(1979), 男, 硕士, 高级工程师, 从事电厂热工自动化控制与应用工作(E-mail:
刘克天(1980), 男, 博士, 副教授, 研究方向为电力系统分析计算、电力系统频率稳定控制
胡尊民(1981), 男, 学士, 工程师, 从事电厂热工涉网试验相关工作
当前,火电机组亟须进行深度调峰改造来提高电网大规模新能源消纳能力。文中对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度进行研究。首先,分析火电机组深度调峰成本,建立火电机组深度调峰的能耗成本、运行补偿收益以及备用容量成本的数学模型;然后,以综合运行成本最低为目标函数,建立考虑火电机组运行约束的深度调峰调度模型,并使用分支定界法求解调度模型;最后,以8台火电机组、1个风电场和1个光伏电站构成测试系统,分别从调峰深度、新能源消纳量、火电企业收益等方面对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度进行分析。算例结果表明:在文中所建优化调度模型中,火电机组深度调峰能显著提高新能源消纳量,但火电机组单位发电成本提高,火电机组效益明显下降。在当前深度调峰补偿标准下,火电机组深度调峰效益低于基本调峰。
Currently, thermal power units need to undergo deep peak regulation transformation to improve the power grid's ability of large scale new energy consumption. In this paper, the deep peak regulation optimal scheduling of thermal power units under large-scale new energy grid connection is studied. Firstly, the cost of deep peak regulation of thermal units is studied and the different cost mathematical models of deep peak regulation are proposed including energy consumption, operating compensation and spinning reserve capacity. Then, taking the lowest comprehensive operating cost as the objective function, a deep peak regulation scheduling model considering the operating constraints of thermal power units is established, and the branch and bound method is used to solve the scheduling model. Finally, the test system is composed of eight thermal power units, one wind farm and one photovoltaic power station. The deep peak regulation optimal dispatching of thermal power units under large scale new energy grid connection is analyzed from the aspects of peak regulation depth, new energy consumption and thermal power enterprise income. The analysis results show that the new energy consumption of thermal power units can be significantly increased by peak regulation of thermal power units, but the benefit of thermal power units decreases significantly with the further increase of peak regulation depth. Under the current compensation standard of deep peak regulation, the benefit of deep peak regulation of thermal power units is lower than that of basic peak regulation.
截至2021年年底,中国并网风电3.3亿kW,并网光伏3.1亿kW[
目前关于新能源并网与深度调峰经济性分析的研究较少。文献[
火电机组深度调峰优化既要考虑发电成本变化,还要考虑新能源并网所带来的收益。文献[
目前,对于新能源和火电机组深度调峰下多能源互补联合调度研究较少,且大多忽略了提高新能源消纳所带来的收益。文中对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度模型进行研究,以综合成本最低为目标,引入备用容量来应对风光荷的预测误差及突发事件;考虑油耗、机组寿命、环境等因素对深度调峰经济性的影响,分别从调峰深度、新能源消纳量、火电企业收益等方面对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度进行分析。
火电机组深度调峰分为不投油深度调峰(deep peak regulation without oil, DPR)和投油深度调峰(deep peak regulation with oil, DPRO)2个阶段[
不同于常规调峰,深度调峰不仅包含燃料等显性成本,还包括锅炉稳燃的投油成本、磨损寿命损失、燃烧不充分而产生的环境污染等隐性成本,导致火电厂经济效益大幅降低。
(1) 火电机组煤耗成本。通常采用耗量特性计算煤耗成本,表达式[
式中:
(2) 机组寿命损耗成本。用转子低周疲劳特性计算机组寿命损耗成本,参考Manson-Coffin公式,寿命损耗成本[
式中:
参考文献[
式中:
(3) 投油成本。在DPRO阶段,锅炉的燃烧稳定性下降,须投油助燃以保障机组的正常运行。投油成本为:
式中:
(4) 环境附加成本。在DPRO阶段,投油燃烧后会产生烟尘、氮氧化物等污染物,导致火电厂废弃排污增加,而过量污染物排放将带来政府罚款。故DPRO阶段的环境附加成本为:
式中:
基于上述成本,火电机组正常运行及深度调峰阶段的运行成本函数为:
式中:
一段时间内机组启停成本为:
式中:
考虑机组启停成本的深度调峰成本
以华东区域有偿调峰服务补偿标准为例,有偿调峰基准为机组负荷率的60%,常规燃煤机组按低于基本调峰下限少发电量给予补偿。补偿标准分为4档,如
华东区域深度调峰补偿标准
Compensation standard of deep peak shaving in East China
负荷率 | 补偿标准/[元·(MW·h)-1] |
50%~60% | 20 |
40%~50% | 40 |
30%~40% | 80 |
30%以下 | 160 |
以每小时为1个单位统计周期计算火电机组深度调峰的补偿收益[
式中:
新能源并网须要增加额外备用容量来应对预测误差与突发事件[
式中:
根据火电机组深度调峰成本分析,以综合运行成本最小为目标函数,即:
参与深度调峰,火电机组运行约束主要包括机组出力约束、系统功率平衡约束、机组爬坡约束、机组启停时间约束、新能源出力约束以及旋转备用约束[
(1) 火电机组出力约束。
(2) 系统功率平衡约束(忽略网络损耗)。
(3) 机组爬坡约束。
式中:
(4) 机组启停时间约束。
式中:
(5) 新能源出力约束。
式中:
(6) 系统旋转备用约束。
式中:
机组优化调度是一个混合整数非线性规划问题,文中采用分支定界法寻求全局最优解,这种方法具有很好的收敛度,其本质是以“松弛”、“分支”、“定界”、“剪枝”为基础,通过反复迭代寻找最优解[
步骤1:设定最优解的值
步骤2:分支。最优解中选择一个不符合整数约束条件的解,其值设为
步骤3:定界。判断子问题是否存在整数解,若存在,找出原松弛问题的目标值并将其设为分支问题的下界。
步骤4:从待分支队列中依次选取松弛子问题进行分支求解,并且修正原问题的上、下界。
步骤5:根据剪枝原则,剪去部分无效子问题。
步骤6:检查所有分支的解及目标。
以8台火电机组、1个风电场、1个光伏电站构造算例系统进行仿真分析,火电机组参数参见
火电机组参数
Parameters of thermal power unit
容量/MW | 火电机组煤耗系数 | 投油油耗/t | ||
1 000 | 0.000 078 7 | 0.138 77 | 8.246 03 | 0.263 |
800 | 0.000 080 5 | 0.141 19 | 11.461 9 | 0.255 |
500 | 0.000 083 5 | 0.156 94 | 11.261 1 | 0.243 |
300 | 0.000 090 3 | 0.157 32 | 14.212 6 | 0.201 |
参照华东地区火电机组调峰标准,机组负荷率低于60%时即表示已经进行深度调峰,机组负荷率低于45%则表示已经进行DPRO。假设所有机组的最小技术出力为30%机组额定容量,煤炭价格为545元/t,油耗成本为6 092元/t,环境附加成本为408元/t,负荷预测误差率
参照华东地区火电机组调峰标准,文中设置了5种调峰深度场景,调峰深度分别为50%、55%、60%、65%和70%,以某地24个时段内总的弃风率和弃光率来表征新能源消纳能力,采用分支定界算法求解5种不同调峰深度下的优化调度模型,计算结果如
不同调峰深度下经济调度指标
Optimal dispatch index under different peak load regulation depths
指标 | 调峰深度/% | ||||
50 | 55 | 60 | 65 | 70 | |
弃风率/% | 16.9 | 5.2 | 2.7 | 0.3 | 0 |
弃光率/% | 30.3 | 14.4 | 8.5 | 1.0 | 0 |
综合运行成本/万元 | 1 791.42 | 1 679.92 | 1 582.08 | 1 525.68 | 1 537.79 |
补偿收益/万元 | 0.30 | 111.31 | 183.12 | 236.17 | 241.99 |
发电成本/[元·(kW·h)-1] | 0.245 | 0.251 | 0.256 | 0.263 | 0.267 |
负荷预测功率及火电机组出力
Load forecast power and thermal power unit output
由
风电、光伏出力预测曲线及不同调峰深度下风电、光伏的并网消纳功率分别如
风电预测功率及并网消纳功率
Prediction wind power and grid connected power consumption
光伏预测功率及并网消纳功率
Photovoltaic prediction power and grid connected power consumption
调峰深度为55%时各火电机组出力见
55%调峰深度下火电机组出力
Output of thermal power unit under 55% peak load regulation depth
调峰深度为60%时各火电机组出力见
60%调峰深度下火电机组出力
Output of thermal power unit under 60% peak load regulation depth
调峰深度为65%时各火电机组出力见
65%调峰深度下火电机组出力
Output of thermal power unit under 65% peak load regulation depth
综上,如果允许弃风弃光,当火电机组调峰深度控制在55%~60%时,既能获得比较理想的新能源消纳水平,又能够避免机组出力的大幅度波动,提升调峰时系统机组的安全性。
假定以上8台机组隶属于同一个火电企业,在不考虑其他成本的前提下,火电企业上网电价为0.3元/(kW ·h)。以当前调度日为例,计算火电企业日收益
式中:
计算不同调峰深度下火电企业整体日收益,结果如
火电企业日收益
Daily income of thermal power enterprises
参数 | 调峰深度/% | ||||
50 | 55 | 60 | 65 | 70 | |
火电上网电量/(MW·h) | 73 119.4 | 66 929.28 | 61 800.1 | 58 010.72 | 57 595 |
发电成本/[元·(kW·h)-1] | 0.245 | 0.251 | 0.256 | 0.263 | 0.267 |
日收益/万元 | 402.16 | 327.95 | 271.92 | 241.64 | 190.06 |
由
基于深度调峰下火电机组运行状态和特性,文中建立了火电机组不同调峰阶段的成本模型,引入备用容量成本来应对新能源出力预测的波动性和一些突发事件所带来的额外成本,研究风电、光伏并网下火电机组深度调峰优化调度问题。通过算例分析得到以下结论:
(1) 从算例仿真看,火电机组深度调峰运行能显著提升新能源消纳量,随着调峰深度的增加,火电企业的单位发电成本增加,其增加的主要原因是深度调峰期间获得的调峰收益不能弥补机组磨损、投油成本和环境附加成本。在进行深度调峰优化调度时,仅以火电机组煤耗特性来表征火电成本的经济优化调度具有一定局限性。这对规模化新能源接入的调峰控制具有一定借鉴意义。
(2) 火电机组深度调峰能够有效促进新能源消纳,减少系统负荷峰谷差。但随着调峰深度的增加,机组出力会出现剧烈波动,导致系统运行安全性下降。在制定深度调峰调度计划时,应对系统安全性给予考虑。
(3) 在文中设定的深度调峰补偿标准下,对于算例系统,即使考虑深调收益,火电机组的整体效益仍然很低;同时,火电企业还要承担深度调峰过程中所产生的事故风险。在进行调峰调度时,应制定一个合理双赢的补偿制度,如提高有偿调峰服务的补偿标准、对进行灵活性改造的机组进行补偿、建立电力用户分担调峰辅助服务费用等,提升火电企业参与深度调峰的积极性,推动更多火电企业参与深度调峰,促进新能源消纳。
本文得到江苏方天电力技术有限公司科技项目(KJ201926)资助,谨此致谢!
http://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202202/t20220228_1827971.html. ]]>
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