衛(wèi)鵬杰

（國網山西省電力公司電力調度控制中心，山西 太原 030001）

0 引言

隨著風電、光伏等清潔能源的大規(guī)模持續(xù)接入，山西電網清潔能源并網運行裝機容量逐年快速攀升。2019 年8 月底，山西電網風電、光伏裝機容量占總裝機容量的29.7%，預計2020 年底將達到40%左右。2018 年10 月26 日中午時段，清潔能源最大出力占當時統(tǒng)配用電負荷的50%。隨著清潔能源裝機容量進一步增加，2020 年清潔能源最大出力占當時統(tǒng)配用電負荷比例極有可能進一步增至55%。清潔能源發(fā)電的波動性對電網統(tǒng)配用電負荷預測的影響越來越大，對電力平衡和電網安全的影響越來越大，尤其是電力現(xiàn)貨市場開啟后，嚴重影響各發(fā)電企業(yè)的機組出力與市場收益。分析研究清潔能源發(fā)電波動性對電網統(tǒng)配用電負荷的影響，具有重要的現(xiàn)實意義。它不僅有利于提升電網統(tǒng)配用電負荷預測的準確率，促進更為精確地編制機組發(fā)電計劃，保障電網安全；更有利于進一步強化電力生產精細化管理，更為科學、有效地消納清潔能源。

1 電網統(tǒng)配用電負荷影響的算法研究

接入電網的清潔能源主要是風電、光伏，具體可分為集中式風電、集中式光伏、分布式風電、分布式光伏。定義并網運行的集中式風電裝機容量為Pw1、分布式風電裝機容量為Pw2、集中式光伏裝機容量為Pp1、分布式光伏裝機容量為Pp2，單位均為MW。定義PΔ為統(tǒng)配用電負荷受清潔能源波動性影響值，PΔw1、PΔw2、PΔp1、PΔp2分別為統(tǒng)配用電負荷受集中式風電出力波動性影響值、受分布式風電出力波動性影響值、受集中式光伏出力波動性影響值及受分布式光伏出力波動性影響值，則

1.1 同地區(qū)某時刻統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法

電網統(tǒng)配用電負荷為各發(fā)電機組出力的代數(shù)和，即某時刻統(tǒng)調發(fā)電機組出力之和減去外送電力，包含了統(tǒng)調電廠的廠用電。網供用電負荷為某時刻所有省調調管主變壓器高壓側下載電力之和減去電力損耗值。實際工作中，若網供用電負荷不變，統(tǒng)配用電負荷則受場（站） 用電變化的影響。因分布式能源出力可等效為負的用電負荷，所以網供用電負荷主要受分布式能源出力變化的影響[1]。

1.1.1 統(tǒng)配用電負荷受集中式風電出力波動性影響的算法

統(tǒng)配用電負荷受集中式風電出力波動性影響的算法為

式中：ηw為某地區(qū)風電場平均場用電率；λw為某地區(qū)風電等效出力系數(shù)；ηc為某地區(qū)燃煤火電廠平均廠用電率。相同參數(shù)含義不變，不再贅述（下同）。

1.1.2 統(tǒng)配用電負荷受分布式風電出力波動性影響的算法

假設分布式光伏與集中式風電發(fā)電等效出力系數(shù)一致，則統(tǒng)配用電負荷受分布式風電出力波動性影響值為

1.1.3 統(tǒng)配用電負荷受集中式光伏出力波動性影響的算法[2]

統(tǒng)配用電負荷受集中式光伏出力波動性影響的算法為

式中：ηp為某地區(qū)光伏電站平均站用電率；λp為某地區(qū)光伏等效出力系數(shù)。

1.1.4 統(tǒng)配用電負荷受分布式光伏出力波動性影響的算法

假設分布式光伏與集中式光伏發(fā)電等效出力系數(shù)一致，則統(tǒng)配用電負荷受分布式光伏出力影響值為

綜上，某一地區(qū)統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法為

1.2 全省某時刻統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法

全省某時刻統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法為

式中，n 為全省地區(qū)數(shù)，i 為地區(qū)編號（初始值為1），Piw1為第i 個地區(qū)集中式風電裝機容量，Piw2為第i 個地區(qū)分布式風電裝機容量，Pip1為第i個地區(qū)集中式光伏裝機容量，Pip2為第i 個地區(qū)分布式光伏裝機容量，λiw為第i 個地區(qū)風電等效出力系數(shù)，ηiw為第i 個地區(qū)風電場平均場用電率，λip為第i 個地區(qū)光伏等效出力系數(shù)，ηip為第i 個地區(qū)光伏電站平均站用電率，ηic為第i 個地區(qū)燃煤火電廠平均廠用電率。

1.3 同時刻同區(qū)域相鄰日期統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法

同時刻同區(qū)域相鄰日期統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法為

1.4 同時刻相鄰日期全省統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法

同時刻相鄰日期全省統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的算法為

式中，Δλiw為第i 個地區(qū)不同日期同一時刻風電出力系數(shù)變化值，－1≤Δλiw＜1；Δλip為第 i 個地區(qū)不同日期同一時刻光伏出力系數(shù)變化值，－1≤Δλip＜1。

2 電網統(tǒng)配用電負荷影響算法的實用化分析

根據發(fā)電企業(yè)實際運行經驗，燃煤火電廠平均廠用電率ηc=10%，風電場平均場用電率ηw=2%，光伏電站平均站用電率ηp=2%。假設全省相關系數(shù)均一致，則

考慮到目前分布式風電裝機容量較少，統(tǒng)配用電負荷受分布式風電出力影響值暫忽略不計，即Pw2=0，Piw2=0，則

若集中式風電、集中式光伏、分布式光伏容量Pw1、Pp1、Pp2采用實際值，則同一地區(qū)單日某時刻統(tǒng)配用電負荷受清潔能源發(fā)電波動性影響的主要影響因子為風電、光伏等效出力系數(shù)，同一區(qū)域不同日期同一時刻統(tǒng)配用電負荷變化量的主要影響因子為該時刻風電、光伏等效出力系數(shù)變化值。

3 算法驗證

在實際應用中，獲取風電、光伏預測出力數(shù)據，充分考慮清潔能源波動性，依據上述算法計算電網統(tǒng)配用電負荷在后夜、午高峰、晚高峰3個關鍵時刻電網統(tǒng)配用電負荷波動情況，有利于更為科學、合理地安排機組運行方式。擬將山西11 個地區(qū)擬合為一個區(qū)域，以山西電網2019 年10 月15 日清潔能源實際出力、16 日和17 日清潔能源預測出力，計算清潔能源發(fā)電出力波動性對山西電網統(tǒng)配用電負荷的影響。

參照集中式風電裝機容量11 750 MW、集中式光伏裝機容量7 230 MW、分布式光伏裝機容量2 660 MW，可計算風電計算系數(shù)為-1 070.56，光伏計算系數(shù)為-3 318.73，詳情見表1。

根據表1 可計算山西電網2019 年10 月16 日與15 日、17 日與16 日在同一時刻，集中式風電、集中式光伏出力波動量及出力系數(shù)變化量，見表2，為計算對統(tǒng)配用電負荷的影響提供基礎數(shù)據。

表1 山西電網2019 年10 月15 日、16 日、17 日同時刻清潔能源出力及出力系數(shù)計算表

根據式（16）、式（17） 及表2 相關數(shù)據，可計算山西電網 2019 年10 月16 日、17 日相對于前一日清潔能源發(fā)電出力波動性對山西電網統(tǒng)配用電負荷的影響，具體結果見表3、表4。

實踐證明，本算法可較為精確地計算分析清潔能源發(fā)電出力波動性對電網統(tǒng)配用電負荷的影響。受清潔能源出力變化影響，17 日的預測值跟實際值之間偏差增大，準確率有所降低，尤其是中午時段尤為突出。另外，算例中僅考慮了后夜、午高峰、晚高峰這3 個關鍵時刻的電網統(tǒng)配用電負荷波動情況，如果依據上述算法計算電網統(tǒng)配用電負荷96 點的波動，則可以繪制出清潔能源發(fā)電出力波動性對山西電網統(tǒng)配用電負荷影響的全天曲線圖，提升機組開機的科學性，更為精確地編制機組發(fā)電計劃，進一步促進清潔能源的消納，保持電力平衡。

表2 10 月16 日與15 日相比、17 日與16 日相比同時刻清潔能源出力波動量及出力系數(shù)變化量計算結果表

表3 10 月16 日與15 日相比、17 日與16 日相比同時刻清潔能源出力波動量對統(tǒng)配用電負荷波動性影響計算結果表

表4 10 月16 日與15 日相比、17 日與16 日相比同時刻清潔能源出力波動對統(tǒng)配用電負荷影響預測情況分析表

4 結論與展望

做好統(tǒng)配用電負荷預測是保證電網安全穩(wěn)定運行、提升精益化調度，進一步促進清潔能源消納，適應我國電力市場化要求的重要舉措。綜合考慮氣象信息、新能源的影響，結合山西實際，根據本文算法，可以實現(xiàn)清潔能源出力波動對負荷預測影響的跟蹤預估，在此基礎上，進一步做好、做精統(tǒng)配用電負荷、母線負荷預測，以解決當前及未來清潔能源裝機容量突增引起的清潔能源消納突出的矛盾及滿足電力市場改革中現(xiàn)貨市場對負荷預測高精度的需求。