王毛毛，佘 瑾，張 且，金之瑜

(1.三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.國(guó)網(wǎng)咸寧供電公司，湖北 咸寧 437000)

近年來，全球風(fēng)電發(fā)展迅速，隨著風(fēng)力發(fā)電研究的日臻進(jìn)步，我國(guó)已成為風(fēng)電裝機(jī)容量最大的國(guó)家[1]。然而風(fēng)電出力存在間歇性和隨機(jī)性的特點(diǎn)，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)會(huì)對(duì)電網(wǎng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成負(fù)面影響[2]。

如何應(yīng)對(duì)風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)問題已經(jīng)刻不容緩，研究人員越來越青睞儲(chǔ)能系統(tǒng)與風(fēng)電聯(lián)合運(yùn)行[3]。針對(duì)風(fēng)電和抽水蓄能聯(lián)合供電的理論研究，文獻(xiàn)[4]建立了風(fēng)電并網(wǎng)的3種可行的運(yùn)行方案，優(yōu)選出了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合系統(tǒng)的最佳運(yùn)行方案。文獻(xiàn)[5]從提高風(fēng)電場(chǎng)效益和供電可靠性的角度出發(fā)，建立了風(fēng)電-抽水蓄能電站聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的優(yōu)化模型，證明了風(fēng)電-抽水蓄能電站的聯(lián)合運(yùn)行能夠提高風(fēng)電場(chǎng)的收益和供電可靠性。文獻(xiàn)[6]構(gòu)建了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的小型模擬電網(wǎng)，驗(yàn)證了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)是最大化開發(fā)利用風(fēng)能資源的有效途徑。文獻(xiàn)[7]研究了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合日運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)度問題，研究了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合日運(yùn)行的優(yōu)化方法，提出了電網(wǎng)消納風(fēng)電出力的新模式。

目前，對(duì)于風(fēng)電-抽蓄聯(lián)合系統(tǒng)的研究主要考慮效益最大化，而本文主要考慮的是聯(lián)合體輸出波動(dòng)。隨著風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行的推進(jìn)，如何平抑風(fēng)電輸出波動(dòng)愈顯重要。電力市場(chǎng)環(huán)境下，風(fēng)蓄聯(lián)合體的安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于電改的推進(jìn)具有重要意義。

1 考慮輸出波動(dòng)的風(fēng)蓄聯(lián)合運(yùn)行模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

在已知風(fēng)能資源的前提下，提前一天優(yōu)化風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電和抽水蓄能電站的輸出，來獲得日輸出功率最平滑[8]，用聯(lián)合輸出功率的均方差來判斷聯(lián)合體出力平滑的指標(biāo)：

(1)

1.2 約束條件

風(fēng)電場(chǎng)約束:

(2)

電網(wǎng)功率限制約束:

Pmin≤(Pw,t+Pg,t)≤Pmax

(3)

式中：Pmin、Pmax分別為風(fēng)蓄聯(lián)合體輸送給電網(wǎng)的最小、最大功率。

抽水蓄能電站抽水工況約束：

(4)

式中：Pp,t為第t時(shí)段抽水的總功率；ut表示第t時(shí)段處于抽水狀態(tài)時(shí)抽水蓄能機(jī)組的數(shù)量；Pp,min、Pp,max為單臺(tái)抽水機(jī)組最小、最大抽水功率；ηp為抽水蓄能機(jī)組處于抽水時(shí)的效率；Emax為抽水蓄能電站上水庫(kù)最大可運(yùn)行水庫(kù)儲(chǔ)能；Et為第t時(shí)段抽水蓄能電站上水庫(kù)的水庫(kù)儲(chǔ)能。

t時(shí)刻受上水庫(kù)最小運(yùn)行庫(kù)容和機(jī)組本身額定功率的局限，該站的總發(fā)電出力應(yīng)小于等于可供發(fā)電機(jī)組數(shù)的最大發(fā)電功率總和，或小于等于可供發(fā)電的最大可利用庫(kù)容。故發(fā)電工況約束：

(5)

式中：Pg,t為第t時(shí)段該站發(fā)電的總功率；kt為t時(shí)段處于發(fā)電狀態(tài)的該站機(jī)組數(shù)量；Pg,min、Pg,max為單臺(tái)抽水蓄能機(jī)組最小、最大發(fā)電功率；Emin為該站上水庫(kù)最小可運(yùn)行水庫(kù)儲(chǔ)能；Et為第t時(shí)段該站上水庫(kù)的水庫(kù)儲(chǔ)能；ηg為抽水蓄能機(jī)組發(fā)電效率。

抽水蓄能電站的抽水蓄能機(jī)組不能同時(shí)發(fā)電和抽水，抽發(fā)互斥約束：

Pp,t*Pg,t=0

(6)

最大啟停次數(shù)限制：

(7)

(8)

(9)

(10)

上水庫(kù)庫(kù)容從第t時(shí)段到第(t+1)時(shí)刻的變化滿足上水庫(kù)變化約束：

(11)

式中：Et+1、Et分別為第(t+1)時(shí)刻、第t時(shí)段抽水蓄能電站上水庫(kù)的水庫(kù)儲(chǔ)能。

上庫(kù)容安全約束：

Emin≤Et≤Emax

(12)

式中：Emin、Emax分別為上水庫(kù)安全運(yùn)行最小、最大庫(kù)容儲(chǔ)能。

為保障每天發(fā)電耗水量和抽水儲(chǔ)水量基本相同，上庫(kù)容經(jīng)濟(jì)約束：

|E24-E0|≤εΕ

(13)

式中：E24為1天運(yùn)行周期最后時(shí)刻的庫(kù)容儲(chǔ)能；E0為1天運(yùn)行周期最初時(shí)刻的庫(kù)容儲(chǔ)能；εΕ為保存上水庫(kù)可持續(xù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的最大庫(kù)容儲(chǔ)能差。

2 模型求解

風(fēng)電出力可分為平穩(wěn)、振蕩、上爬坡、下爬坡4種不同類型[9]。本文以裝機(jī)容量為4 000 MW的風(fēng)電場(chǎng)為例，為驗(yàn)證模型能在不同風(fēng)電出力場(chǎng)景下具有可行性，取風(fēng)電基地4種典型的風(fēng)功率預(yù)測(cè)曲線樣本，風(fēng)電場(chǎng)的每天可利用的風(fēng)能大體可分為4類，如圖1所示。

圖1 不同風(fēng)功率預(yù)測(cè)曲線樣本分類

樣本1為下爬坡特性風(fēng)電類型，其白天的風(fēng)功率輸出值較少，風(fēng)功率輸出值多在夜間輸出；樣本2為上爬坡特性風(fēng)電類型，其風(fēng)功率輸出與電力系統(tǒng)負(fù)荷變化趨勢(shì)接近一致；樣本3為平穩(wěn)風(fēng)電類型，全天風(fēng)功率輸出基本不變，趨勢(shì)為平緩穩(wěn)定；樣本4則表現(xiàn)為強(qiáng)烈的風(fēng)功率輸出波動(dòng)性，變化強(qiáng)度劇烈。本文抽水蓄能電站參數(shù)如表1、表2、表3所示。

表1 抽水蓄能電站機(jī)組參數(shù)

表2 上水庫(kù)庫(kù)容參數(shù) MWh

表3 并網(wǎng)約束 MW

本文基于粒子群算法，不僅改進(jìn)了慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子，且重新調(diào)整了原有的參數(shù)，改進(jìn)后的粒子群算法參數(shù)如表4所示。

粒子群算法是一種始于對(duì)鳥群捕食行為研究的優(yōu)化算法，其大量應(yīng)用在電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制以及優(yōu)化規(guī)劃方面，這些問題的共同點(diǎn)是都為非線性高維度問題，而粒子群算法能夠很容易地解決這些問題[10-11]。改進(jìn)粒子群算法求解流程如圖2所示。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證本文約束條件不等式修正及所改進(jìn)粒子群算法的有效性，證明模型的可行性，以4種典型樣本風(fēng)電功率為研究對(duì)象進(jìn)行仿真，得到優(yōu)化后的風(fēng)電場(chǎng)、抽水蓄能電站以及風(fēng)蓄聯(lián)合體的日前計(jì)劃出力。

表4 改進(jìn)粒子群算法的參數(shù)

圖2 改進(jìn)算法求解流程

3.1 樣本1 (下爬坡風(fēng)電)

圖3 抽水蓄能電站的最優(yōu)日出力變化曲線(樣本1)

圖3中橫、縱坐標(biāo)分別表示時(shí)間、機(jī)組出力，其中出力為正，表示機(jī)組處于發(fā)電狀態(tài)；出力為負(fù)，表示抽水蓄能電站機(jī)組處于抽水狀態(tài)。

當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)出力為樣本1下爬坡風(fēng)電時(shí)配合抽水蓄能電站并網(wǎng)時(shí)，風(fēng)電出力最大峰谷差從2 266 MW降至1 172 MW,下降48.28%；出力均方差從656 MW下降到312 MW，下降52.23%；出力均值由2 407 MW下降到2 364 MW，下降1.8%；并網(wǎng)電量由57 772 MWh下降到56 742 MWh，下降1.8%。風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最大在第22時(shí)刻，為2 805 MW，風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最小在第18時(shí)刻，為1 633 MW。風(fēng)蓄聯(lián)合體平均輸出功率為2 364 MW，累計(jì)發(fā)電量為56 742 MWh，出力均方差為312.8 MW。

3.2 樣本2 (上爬坡風(fēng)電)

當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)出力為樣本2時(shí)配合抽水蓄能電站并網(wǎng)時(shí)，在抽水蓄能電站的作用下風(fēng)力最大峰谷差從2 409 MW降至1 559 MW，下降35.3%；出力均方差從791 MW下降到520 MW，下降34.36%；出力均值由2 724 MW下降到2 596 MW，下降4.7%；并網(wǎng)電量由65 378 MWh下降到62 312 MWh，下降4.7%。風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最大在第12、13、19、21—23時(shí)刻，為3 200 MW，風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最小在第5時(shí)刻，為1 641 MW。風(fēng)蓄聯(lián)合體平均輸出功率為2 596 MW，累計(jì)發(fā)電量為62 312 MWh，出力均方差為519 MW(見圖4)。

3.3 樣本3(平穩(wěn)風(fēng)電)

圖4 抽水蓄能電站的最優(yōu)日出力變化曲線(樣本2)

當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)出力為樣本3平穩(wěn)風(fēng)電配合抽水蓄能電站并網(wǎng)時(shí)，風(fēng)力最大峰谷差從1 185 MW降至606 MW,下降44.3%；出力均方差從360 MW下降到165 MW，下降54.2%；出力均值由2 594 MW下降到2 568 MW，下降1%；并網(wǎng)電量由62 258 MWh下降到61 635 MWh，下降1%。風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最大在第12時(shí)刻，為2 896 MW，風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最小在第8時(shí)刻，為2 236 MW。風(fēng)蓄聯(lián)合體平均輸出功率為2 568 MW，累計(jì)發(fā)電量為61 635 MWh，出力均方差為152 MW，棄風(fēng)量為0(見圖5)。

圖5 抽水蓄能電站的最優(yōu)日出力變化曲線(樣本3)

3.4 樣本4 (振蕩風(fēng)電)

當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)出力為樣本4振蕩風(fēng)電時(shí)配合抽水蓄能電站并網(wǎng)時(shí)，風(fēng)力最大峰谷差大小從3 569 MW降至1 693 MW,下降52.56%；出力均方差從876 MW下降到453 MW，下降48.2%；出力均值由1 974 MW下降到1 906 MW，下降3.4%；并網(wǎng)電量由4 736 MWh下降到45 760 MWh，下降3.4%；風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最大在第1時(shí)刻，為2 668 MW，風(fēng)蓄聯(lián)合體出力最小在第8時(shí)刻，為975 MW。風(fēng)蓄聯(lián)合體平均輸出功率為1 906 MW，累計(jì)發(fā)電量為45 760 MWh，出力均方差為453 MW，棄風(fēng)量為0。由圖6可知，抽水蓄能電站的作用極大改變了震蕩型風(fēng)電波動(dòng)驟陡、驟急的特點(diǎn)。

3.5 4種樣本仿真結(jié)果

圖6 抽水蓄能電站的最優(yōu)日出力變化曲線(樣本4)

由表5可知：以均方差作為波動(dòng)性劇烈程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，仿真算例可知：與單一風(fēng)電出力結(jié)果進(jìn)行比較，采用風(fēng)蓄聯(lián)合出力后，4種風(fēng)電樣本中的振蕩風(fēng)樣本的出力波動(dòng)改善最明顯，其波動(dòng)性下降52.6%；與單一風(fēng)電出力結(jié)果進(jìn)行比較，采用風(fēng)蓄聯(lián)合出力后，對(duì)于下爬坡、平穩(wěn)兩種風(fēng)樣本的出力效果改善高達(dá)50%以上；而且即使對(duì)于改善效果最小的上爬坡風(fēng)樣本，其波動(dòng)劇烈程度也下降了34.4%。

表5 4種樣本分析結(jié)果 MW

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了考慮輸出波動(dòng)的風(fēng)電-抽蓄聯(lián)合日前優(yōu)化運(yùn)行模式，以風(fēng)蓄聯(lián)合體輸出最平滑為目標(biāo)，模型中考慮了輸電線路的限制、抽水蓄能機(jī)組約束和上水庫(kù)約束等限制條件，采用改進(jìn)的粒子群算法，對(duì)建立的模型進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，該模式利用抽水蓄能電站的儲(chǔ)能作用，將風(fēng)電場(chǎng)輸出功率進(jìn)行了平滑化，大大降低了風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的波動(dòng)，具有很強(qiáng)的魯棒性，為清潔能源風(fēng)電的大規(guī)模并入電網(wǎng)奠定了基礎(chǔ)，對(duì)實(shí)際生產(chǎn)具有重要意義。