史光耀,邱曉燕,趙勁帥,馬菁曼
(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川成都 610065)
隨著生態(tài)環(huán)境污染的加劇以及化石能源的日益枯竭,清潔能源在電力系統(tǒng)中的地位愈發(fā)重要,風(fēng)能作為重要的清潔能源,其應(yīng)用近年來(lái)在國(guó)內(nèi)得到快速發(fā)展[1]。但風(fēng)電的不確定性會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行成本上升,棄風(fēng)率增加等問(wèn)題。傳統(tǒng)的解決辦法一般是通過(guò)火電機(jī)組預(yù)留備用容量來(lái)應(yīng)對(duì),然而如何合理設(shè)置備用容量存在爭(zhēng)論,備用容量過(guò)大則大幅增加了系統(tǒng)運(yùn)行成本,備用容量過(guò)小則會(huì)引起棄風(fēng)或?qū)ο到y(tǒng)可靠性帶來(lái)影響[2]。
諸多學(xué)者針對(duì)考慮風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行問(wèn)題展開(kāi)研究。文獻(xiàn)[3]針對(duì)考慮風(fēng)電不確定性并網(wǎng)帶來(lái)的問(wèn)題,根據(jù)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃理論建立經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,算例結(jié)果表明置信水平影響運(yùn)行成本。文獻(xiàn)[4]建立了考慮風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng)多目標(biāo)調(diào)度模型,通過(guò)合理安排火電機(jī)組啟停計(jì)劃提高運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與可靠性。文獻(xiàn)[5]考慮風(fēng)電的不確定性會(huì)造成系統(tǒng)的備用容量增加,通過(guò)建立滾動(dòng)調(diào)度模型,大幅減少了系統(tǒng)預(yù)留備用,提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。
上述研究試圖從各個(gè)方面解決該問(wèn)題,有些學(xué)者從風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的時(shí)間尺度特性著手,將風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)時(shí)刻與被預(yù)測(cè)時(shí)刻之間的時(shí)間差定義為預(yù)測(cè)超前時(shí)間,根據(jù)文獻(xiàn)[6]可知風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)誤差隨著預(yù)測(cè)超前時(shí)間的減小而減小,因此可以通過(guò)制定滾動(dòng)調(diào)度策略,以減少風(fēng)電不確定性帶來(lái)的影響。隨著智能電網(wǎng)的深入建設(shè)與電力市場(chǎng)的放開(kāi),需求側(cè)資源開(kāi)始參與到電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行中,需求響應(yīng)(Demand response,DR)是需求側(cè)資源參與電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行的具體表現(xiàn)方式。文獻(xiàn)[7]為解決風(fēng)電出力不確定性問(wèn)題,建立需求響應(yīng)參與下的風(fēng)電消納魯棒隨機(jī)優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[8]建立兩階段隨機(jī)規(guī)劃風(fēng)電消納機(jī)組組合模型,可以在一定程度上解決風(fēng)電出力不確定性的影響。需求響應(yīng)在解決風(fēng)電出力不確定性問(wèn)題中得到了一些應(yīng)用,考慮到需求響應(yīng)具有時(shí)間尺度特性,因此可以按照其不同的時(shí)間尺度特性參與系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行。
本文在文獻(xiàn)[5]提出的滾動(dòng)調(diào)度模型基礎(chǔ)上,提出一種計(jì)及風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差和需求響應(yīng)時(shí)間尺度特性的滾動(dòng)調(diào)度策略,在日前調(diào)度階段引入基于日前小時(shí)電價(jià)(Day-ahead hourly varying price,DAP)的價(jià)格型需求響應(yīng),通過(guò)場(chǎng)景分析法處理風(fēng)電功率的不確定性,在運(yùn)行成本中考慮火電機(jī)組運(yùn)行的環(huán)境成本,以日前調(diào)度計(jì)劃階段確定的火電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)為基礎(chǔ),在日內(nèi)滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃中將風(fēng)電功率的更新為短期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。最后通過(guò)算例對(duì)所提調(diào)度策略的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該策略使負(fù)荷曲線得到改善,同時(shí)促進(jìn)了風(fēng)電消納并提高了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。
DR按照實(shí)施方式的不同可以分為價(jià)格型需求響應(yīng)(Price-based DR,PDR)和激勵(lì)型需求響應(yīng)(Incentive-based DR,IDR)[8]。不同類(lèi)型的負(fù)荷參與DR的方式與能力不同,有些類(lèi)型的負(fù)荷能夠快速響應(yīng)調(diào)度中心發(fā)出的調(diào)度信號(hào)以及電價(jià)的變化,有些負(fù)荷則需要提前被告知調(diào)度計(jì)劃或者電價(jià),給予其準(zhǔn)備時(shí)間,提前制定用電計(jì)劃才能做出響應(yīng)??梢缘贸鯠R具有多時(shí)間尺度的特性,按照實(shí)施方式不同可以分為如下兩個(gè)模型。
PDR按照電價(jià)的制定方式不同具有不同的時(shí)間尺度,制定方式包括分時(shí)電價(jià)(Time-of-use,TOU)、尖峰電價(jià)(Critical-peak-pricing,CPP)、實(shí)時(shí)電價(jià)(Real-time-pricing,RTP),其中采用RTP方式,具有響應(yīng)速度快,響應(yīng)方式靈活的特點(diǎn),但該方式較為理想化,實(shí)施難度高且響應(yīng)的不確定性大[9]。采用TOU和CPP方式具有實(shí)施簡(jiǎn)單,響應(yīng)效果明顯等特點(diǎn),但是對(duì)于負(fù)荷的調(diào)整缺乏靈活性。為了兼顧上述兩者的優(yōu)點(diǎn),本文采用其他學(xué)者所提出的日前小時(shí)電價(jià)制定方式[10],將一日內(nèi)的電價(jià)分為24個(gè)時(shí)段,根據(jù)次日風(fēng)電預(yù)測(cè)功率及負(fù)荷預(yù)測(cè)值制定各時(shí)段電價(jià),用戶(hù)作出響應(yīng)提前確定用電計(jì)劃,可知該方式下的DR的時(shí)間尺度為1d。在實(shí)施DAP的前提下,基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)用戶(hù)參與PDR行為進(jìn)行建模,根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)與電價(jià)的關(guān)系,擬合后得到用戶(hù)參與PDR后的負(fù)荷值與售電電價(jià)的關(guān)系如下式:
(1)
式中:PD,t表示t時(shí)段的原始負(fù)荷值;α表示參與PDR的負(fù)荷占總負(fù)荷的比例;rt表示實(shí)施PDR后t時(shí)段的電價(jià);rs表示實(shí)施PDR前的原始電價(jià);PD,act,t表示實(shí)施PDR后t時(shí)段的負(fù)荷值。
從電力公司的角度,用戶(hù)參與PDR的調(diào)度成本CPDR為
(2)
式中:T表示一個(gè)調(diào)度周期的調(diào)度時(shí)段數(shù)。
本文中能夠參與IDR 的負(fù)荷根據(jù)需要提前被告知調(diào)度計(jì)劃的時(shí)間不同可以分為兩類(lèi)[5]:
① 1類(lèi)IDR:需提前1d告知用戶(hù);
② 2類(lèi)IDR:需提前2h告知用戶(hù)。
可知兩類(lèi)IDR的時(shí)間尺度分別為1d和2h,用戶(hù)參與IDR的調(diào)度成本分為容量成本與電量成本兩部分,電量成本根據(jù)IDR用戶(hù)階梯報(bào)價(jià)曲線求解,如圖1所示,據(jù)此可知IDR的調(diào)度成本CIDR,j為
(3)
圖1 IDR用戶(hù)報(bào)價(jià)曲線Fig.1 IDR user’s quote curve
研究表明實(shí)際風(fēng)電功率可以表示為風(fēng)電預(yù)測(cè)功率與誤差之和[11],假設(shè)t時(shí)段的風(fēng)電功率為隨機(jī)變量PWT,t:
PWT,t=PWT,t,f+ΔPWT,t
(4)
本文采用基于場(chǎng)景分析的隨機(jī)規(guī)劃法[8,12],解決考慮風(fēng)電不確定性的調(diào)度問(wèn)題,通過(guò)生成多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)景,使得決策量在多個(gè)場(chǎng)景均能滿足要求,選擇使所有場(chǎng)景期望成本之和最小的調(diào)度策略作為最優(yōu)解。根據(jù)PWT,t的分布模型,運(yùn)用蒙特卡洛隨機(jī)抽樣技術(shù)隨機(jī)生成多個(gè)風(fēng)電輸出功率場(chǎng)景,運(yùn)用同步回代消除法[13]對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行削減至Ns個(gè)場(chǎng)景,則最終求得的最優(yōu)解Ffinal表示為
(5)
式中:Pr(s)表示第s個(gè)場(chǎng)景發(fā)生的概率;Fs表示第s個(gè)場(chǎng)景下的最優(yōu)解。
本文提出一種日前-日內(nèi)的滾動(dòng)調(diào)度策略,在日前調(diào)度計(jì)劃的基礎(chǔ)上,增加日內(nèi)滾動(dòng)修正計(jì)劃,同時(shí)考慮需求響應(yīng)的多時(shí)間尺度特性,實(shí)現(xiàn)了多時(shí)間尺度下火電機(jī)組與需求側(cè)資源的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)配置。圖2展示了滾動(dòng)調(diào)度策略的實(shí)施流程。
圖2 滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃實(shí)施流程Fig.2 Process of rolling scheduling plan
日前調(diào)度計(jì)劃每1d進(jìn)行一次,在該階段根據(jù)負(fù)荷以及日前風(fēng)電的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),不考慮風(fēng)電功率的不確定性,以系統(tǒng)的運(yùn)行成本最低為目標(biāo),在該階段需要確定的調(diào)度量為:火電機(jī)組的出力;PDR的調(diào)用量;1類(lèi)IDR的調(diào)用量。
日內(nèi)滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃每2h執(zhí)行一次,日前階段確定的傳統(tǒng)機(jī)組、PDR、1類(lèi)IDR調(diào)度量作為已知量參與到該階段計(jì)劃,將風(fēng)電功率更新為預(yù)測(cè)超前時(shí)間為2h的短期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),同時(shí)考慮其不確定性,以系統(tǒng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo),確定2類(lèi)IDR的調(diào)度計(jì)劃,至此整個(gè)滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃的實(shí)施流程結(jié)束。
3.1.1 目標(biāo)函數(shù)
日前調(diào)度計(jì)劃模型中考慮火電機(jī)組的環(huán)境成本,同時(shí)加入棄風(fēng)懲罰項(xiàng),目標(biāo)函數(shù)為
minF1=CG+CG,EC+CPDR+
(6)
式中:CG表示火電機(jī)組發(fā)電成本,參照文獻(xiàn)[11]采用二次函數(shù)表示;CG,EC表示火電機(jī)組發(fā)電的環(huán)境成本;PWT,loss,t表示t時(shí)段的棄風(fēng)量;λWT,loss表示棄風(fēng)懲罰系數(shù)。
火電機(jī)組發(fā)電的環(huán)境成本計(jì)算公式如下[14]:
(7)
式中:Ve,k表示第k類(lèi)污染物的污染成本;n表示排放的污染物種類(lèi);Qk表示每單位發(fā)電量第k類(lèi)污染物的排放量;WG,t表示t時(shí)段火電機(jī)組發(fā)電量之和;Vk表示第k類(lèi)污染物的超標(biāo)排放懲罰額度。
3.1.2 約束條件
① 系統(tǒng)有功功率平衡約束:
PG,t+PWT,t,f-PWT,loss,t=PD,act,t+
(8)
式中:PG,t表示t時(shí)段火電機(jī)組出力之和。
② 火電機(jī)組出力約束:
火電機(jī)組的主要約束有出力上下限約束、爬坡約束以及旋轉(zhuǎn)備用約束,詳細(xì)可見(jiàn)文獻(xiàn)[11]。
③PDR約束:
最大、最小電價(jià)約束:
rmin≤rt≤rmax
(9)
負(fù)荷的調(diào)整速率約束:
(10)
式中:rup和rdown分別表示表示一個(gè)調(diào)度時(shí)段間隔Δt內(nèi)的負(fù)荷增加和減少的最大速率。
一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)用戶(hù)負(fù)荷總量平衡約束:
(11)
④IDR約束:
(12)
(13)
3.2.1 目標(biāo)函數(shù)
滾動(dòng)調(diào)度是一個(gè)多時(shí)間尺度優(yōu)化問(wèn)題,其調(diào)度目標(biāo)仍為系統(tǒng)運(yùn)行成本最低,在日前調(diào)度階段所確定的已知量基礎(chǔ)上,求得使所有場(chǎng)景期望成本之和最小的調(diào)度策略,該階段的目標(biāo)函數(shù)為
(14)
(15)
3.2.2 約束條件
① 系統(tǒng)有功功率平衡約束:
PG,t+PWT,t,f-PWT,loss,t,s=PD,act,t+
(16)
② IDR約束:
(17)
(18)
本文算例采用IEEE30節(jié)點(diǎn)6機(jī)系統(tǒng),包含1個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、火電機(jī)組的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)等數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)[15],負(fù)荷與風(fēng)電功率預(yù)測(cè)曲線如圖3所示,采用蒙特卡洛方法隨機(jī)生成1 000個(gè)風(fēng)電場(chǎng)景,經(jīng)過(guò)削減后的風(fēng)電場(chǎng)景數(shù)s取10個(gè),棄風(fēng)懲罰系數(shù)[8]λWT,loss取500元/MWh。參與PDR的用戶(hù)占比α取值10%,rs取0.6元/kWh,rmin取0.3元/kWh,rmax取0.9元/kWh。1類(lèi)IDR與2類(lèi)IDR每時(shí)段增減電量的上限分別為±20MW和±10MW,IDR負(fù)荷聚合商的報(bào)價(jià)曲線參數(shù)見(jiàn)表1。根據(jù)風(fēng)電日前以及短期預(yù)測(cè)精度[16],取日前和短期誤差δWT,t分別為0.2PWT,t,f和0.05PWT,t,f, 隨機(jī)生成一組誤差,圖4給出了不同預(yù)測(cè)超前時(shí)間下風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)誤差的對(duì)比。算例采用在Matlab軟件中調(diào)用Cplex軟件進(jìn)行求解。
表1 IDR聚合商報(bào)價(jià)參數(shù)Tab.1 Parameters of IDR aggregator quotation
圖3 負(fù)荷預(yù)測(cè)與風(fēng)電功率預(yù)測(cè)圖Fig.3 Load prediction and wind power prediction curve
圖4 不同預(yù)測(cè)超前時(shí)間風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差對(duì)比Fig.4 Comparison of different prediction of advance time wind power prediction error
根據(jù)給定算例參數(shù),按照所制定的滾動(dòng)調(diào)度流程,進(jìn)行日前調(diào)度計(jì)劃,在此階段確定的DAP優(yōu)化電價(jià)曲線如圖5所示,用戶(hù)響應(yīng)PDR后的負(fù)荷曲線如圖6所示。由圖5和圖6可以看出,實(shí)施DAP后會(huì)改變用戶(hù)的負(fù)荷曲線,負(fù)荷的峰谷差值下降26.7%,負(fù)荷的均方差值下降57.4%,可見(jiàn)實(shí)施DAP可以明顯地減小負(fù)荷的峰谷差,改善負(fù)荷的波動(dòng)性。
圖5 DAP優(yōu)化電價(jià)曲線Fig.5 Optimization price of DAP
圖6 PDR前后負(fù)荷曲線Fig.6 Load curve of before and after PDR
進(jìn)行滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃,最終得到各類(lèi)型DR的調(diào)用情況如圖7所示。由圖中可以看出PDR與1類(lèi)IDR主要起削峰填谷的作用,在用戶(hù)用電的高峰期(5:00~21:00)減少用電量,在用電的低谷期(22:00~4:00)增加用電量,使負(fù)荷從高峰期轉(zhuǎn)移到低谷期,可以用來(lái)改善長(zhǎng)時(shí)間尺度下的風(fēng)電反調(diào)峰特性。2類(lèi)IDR在整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)波動(dòng)較為劇烈,主要用來(lái)減輕風(fēng)電不確定性帶來(lái)的影響,平抑風(fēng)電的波動(dòng)性。3類(lèi)DR資源的調(diào)用總量順序?yàn)椋篜DR>IDR1>IDR2,這是由于PDR調(diào)用成本較低,1類(lèi)IDR次之,2類(lèi)IDR的調(diào)用成本最高,這樣的調(diào)用策略下系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性最佳。
圖7 各類(lèi)DR調(diào)用情況Fig.7 Dispatch result of DR
為了更加直觀展現(xiàn)風(fēng)電的不確定性對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行帶來(lái)的影響及本文所提出策略的有效性,本文對(duì)比了3種調(diào)度運(yùn)行模式:模式1采取不考慮風(fēng)電的不確定性的傳統(tǒng)日前調(diào)度運(yùn)行方式,模式2采取考慮風(fēng)電不確定性的傳統(tǒng)日前調(diào)度運(yùn)行方式,模式3采取本文所提的時(shí)間尺度特性的滾動(dòng)調(diào)度運(yùn)行方式。表2給出了3種模式下的調(diào)度結(jié)果對(duì)比。
表2 3種模式下調(diào)度結(jié)果對(duì)比Tab.2 Comparison of scheduling results under three modes
由表2中模式1與模式2調(diào)度結(jié)果的對(duì)比可以看出,考慮風(fēng)電不確定性后,系統(tǒng)的各項(xiàng)成本均有所增加,棄風(fēng)率提高,風(fēng)電的不確定性對(duì)系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行帶來(lái)嚴(yán)重的影響。模式2與模式3的結(jié)果顯示采用本文所提出的滾動(dòng)調(diào)度策略可以顯著減少棄風(fēng)電量,增加風(fēng)電消納率。系統(tǒng)清潔能源的滲透率增加,火電機(jī)組的運(yùn)行成本以及系統(tǒng)的環(huán)境成本有所降低,體現(xiàn)了風(fēng)電作為清潔能源在環(huán)保方面的優(yōu)勢(shì)。雖然調(diào)用DR資源增加了部分調(diào)度成本,但是系統(tǒng)的最終總運(yùn)行成本有較為明顯的降低,證明了本文所提調(diào)度策略的有效性。
本文對(duì)考慮風(fēng)電不確定性的電力系統(tǒng),通過(guò)制定滾動(dòng)調(diào)度策略,緩解由風(fēng)電不確定性對(duì)系統(tǒng)造成的棄風(fēng)率增高、運(yùn)行成本增加問(wèn)題,并進(jìn)行了算例仿真,結(jié)果表明:
① 由于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值存在誤差,當(dāng)在傳統(tǒng)的日前調(diào)度運(yùn)行方式中考慮風(fēng)電不確定性時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行的各項(xiàng)成本均有所增加,同時(shí)棄風(fēng)率會(huì)提高。
② 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差與需求響應(yīng)均具有時(shí)間尺度特性,風(fēng)電功率預(yù)測(cè)超前時(shí)間越短,預(yù)測(cè)精度越高,對(duì)參與需求響應(yīng)的用戶(hù),按照其負(fù)荷類(lèi)型的不同,具有不同的響應(yīng)時(shí)間。兩者的時(shí)間尺度特性相契合,可以用來(lái)制定合理的調(diào)度策略。
③ 采用本文所制定的滾動(dòng)調(diào)度策略,可以降低負(fù)荷的峰谷差、均方差,同時(shí)可以增加風(fēng)電的消納率,提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。