李少勤，薛靜杰，陳偉偉，韓立芝，周文進

(1.國網新疆電力有限公司，新疆 烏魯木齊 830000； 2.國網新疆電力有限公司經濟技術研究院，新疆 烏魯木齊 830000；3.北京國網信通埃森哲信息技術有限公司，北京 100010)

我國現有的發(fā)電能源以煤炭為主，但是在能源危機以及環(huán)境保護影響下，提高風電等可再生能源在電網中的占比就變得格外重要。風能作為一種清潔、可再生的新能源，在減緩能源危機以及改善碳排放等方面潛力巨大。然而由于風力發(fā)電的不確定性，以及電力負荷所具備的周期性，單一存在的風力發(fā)電機組經常會出現棄風現象，為了能夠靈活地調整風力所帶來的電能，促進風電消納，改善風力發(fā)電的能源結構，使其成為綜合能源系統，成為了風電機組的重要組成部分。

文獻[1]優(yōu)化了綜合能源源—荷協同滾動進行了調度，使用場景樹分析法定量分析綜合能源系統中的需求響應以及風電消納原理，計算運行成本的最低值，改進了綜合能源系統的調度模型，得到了滾動模型的優(yōu)化解。文獻[2]通過聯絡線設計了一種管道能流交互系統，在二階錐松弛方法的線性方程潮流求解中，通過多區(qū)域電氣綜合能量解耦裝置，獲取了分散集中的優(yōu)化算法，重新構建了集中式的優(yōu)化模型。文獻[3]在考慮需求響應以及風電不確定性的基礎上，設計了一種風力發(fā)電能源系統的調度算法，在模糊方程中擬合風電歷史數據，提出了基于多場景定理的不確定性調度模型，在需求響應的不確定性基礎上，使用模糊期望約束的方式，將非線性約束以及線性約束統一提供給模型，對其進行優(yōu)化處理。以上集中和綜合能源系統調度模型均考慮了風電不確定性，但是其均未考慮風電消納作用下火電廠以及電熱廠對環(huán)境以及成本的作用。因此本文基于環(huán)保成本對風電消納綜合能源系統調度模型做出了優(yōu)化設計，以提供一種能夠在減少碳排放量的基礎上，更加經濟的調度方法。

1 基于環(huán)保成本設計風電消納綜合能源系統調度模型

1.1 建立綜合能源系統調度成本模型

1.1.1 火電機組成本目標函數

火電機組中使用燃料作為電機運行的基本動力，在進行機組燃料耗量特性的線性化函數模型構建過程中，可以將原始的耗能成本函數轉變?yōu)椋?/p>

(1)

式中，Wa，b，c為火電機組在a、b、c三段分段出力的功率；kd，p為分段線性化的燃料損耗斜率特征；P0，1為從最初階段到a階段的機組最小耗能[4-5]。

在分段求解中，燃料的傳送方向與單位時間內的消耗數量存在如圖1所示的關系。圖1中，定義燃料傳送的管道為xy，其中，Ax表示燃料傳送的方向，當x=1時，燃料由初始節(jié)點被傳送至節(jié)點1[6]。By表示燃料消耗的數量，當y=1時，燃料被消耗1單位。

圖1 燃料消耗分段線性化表示Fig.1 Segmented linear representation of fuel consumption

1.1.2 風電機組成本目標函數

風力發(fā)電具有極大的隨機性，因此規(guī)劃風電機組的功率約束，需要以動態(tài)規(guī)劃為前提。在現有的綜合能源系統調度模型中，火力發(fā)電十分穩(wěn)定，且所需投資規(guī)模較小，因此在相同條件下，火力發(fā)電一般具備優(yōu)先權[7-8]。但是火力發(fā)電需要排放污染，在以環(huán)保為準則的前提下，需要調整這種優(yōu)先權，以風力發(fā)電為主。此時的運行成本以1個二次函數的形式表示：

(2)

通過以上公式，可以獲取綜合能源系統中火電機組與風電機組的發(fā)電成本。

1.2 含風電消納的能源調度模型動態(tài)尋優(yōu)

由于風力發(fā)電所具備的隨機性，風電機組經常會出現風電消納現象[9]。為保證風力發(fā)電在機組內的電能存儲平衡，需要保證機組內的發(fā)電功率與所需負荷相等，此時的約束條件為：

(3)

(4)

(5)

在考慮風電消納的背景下，機組出力過小，而接收功率過大，就會導致棄風現象，此時機組風電出力的約束條件為：

(6)

想要在這些約束條件中獲得最優(yōu)路徑，需要簡化動態(tài)規(guī)劃的計算尋優(yōu)過程，如圖2所示。

圖2 最優(yōu)路徑尋優(yōu)Fig.2 Optimal path optimization

圖2中，A為系統的消納出力，B為系統向外輸送的電能，C為系統通過風力獲取的電能[13]。在對i+x個時段進行組合計算時，可以通過尋優(yōu)計算獲取動態(tài)簡化的路徑尋優(yōu)，保證函數的有效遞推。

1.3 風電消納綜合能源系統調度模型

風力發(fā)電機組的電力經濟調度是指在不改變現有電網運行機制的基礎上，協調環(huán)保與經濟效益。要嚴格風電排放，優(yōu)先風電，確保風力發(fā)電成本最低。當前市場化模式下，風資源投入高，常規(guī)調度模式不考慮燃煤電廠的污水排放特性，使得相同的工作條件下燃煤電廠更容易獲得調度優(yōu)先權。因此，綜合考慮單位環(huán)保利益后，提出環(huán)境懲罰成本：

CE=ηESE

(7)

式中，CE為環(huán)境懲罰成本；ηE為懲罰系數；SE為機組排污量。

根據上述公式，可以構建考慮環(huán)保成本的風電消納綜合能源系統調度模型，如圖3所示。

圖3 考慮環(huán)保成本的風電消納綜合能源系統調度模型Fig.3 Dispatching model of wind power consumption integrated energy system considering environmental protection cost

1.4 設計風電消納綜合能源系統調度算法

由于風力發(fā)電的不確定性，想要在考慮風電消納問題的同時，保證環(huán)保成本，就需要一個多線程的動態(tài)模糊參數約束規(guī)劃算法，而且其中需要具備較多的隨機變量，以保證算法能夠得到最優(yōu)解。此時的算法流程如圖4所示。

圖4 算法求解流程Fig.4 Algorithm solution process

由圖4可知，在給定的大規(guī)模模糊參數約束規(guī)劃問題中，存在一個給定隨機變量的抽樣技術，在收斂維度與適應性均較強的情況下，可以廣泛應用求解精度作為群體進化的概率最優(yōu)解搜索算法。當前文定義的成本函數獲得發(fā)電出力以及發(fā)電量后，需要逐一判定3類約束條件是否滿足要求[14-15]。若不滿足要求，需要另外換取風力發(fā)電機序列，進行優(yōu)化計算的二次約束，并再次判定三類約束條件是否滿足，若仍不滿足，則需要初始化發(fā)電機組，再次計算風電消納作用下綜合能源系統的調度發(fā)電成本，直至約束條件被滿足。之后更新適應度函數值，并更新發(fā)電機組的初始變量，得到調度的最優(yōu)解。

2 實驗分析

2.1 設置風電系統節(jié)點及系統參數

為測試上文中設計的風電消納綜合能源系統調度模型的有效性，以如圖5所示的節(jié)點系統為例，驗證文中的調度模型與算法示例。

圖5 IEEE 24節(jié)點系統Fig.5 IEEE 24 node system

由圖5可知，在該綜合能源系統調度模型中，有24個節(jié)點，包括4個熱力系統與20個電力節(jié)點，其中節(jié)點1為熱電廠，節(jié)點2為火電廠，節(jié)點3為風電場，節(jié)點4為一個待安裝儲熱裝置或電熱轉換裝置的熱電廠[16-17]。

風電系統調度模型中風電功率以及用電負荷功率的預測結果如圖6所示，系統中綜合能源系統機組出力情況如圖7所示。設定日前調度的周期為24 h，電力調度的單位時間為1 h，此時單位碳排放量的價格為16元/t。

圖6 風電預測與電負荷預測Fig.6 Wind power forecasting and electricity load forecasting

圖7 綜合能源系統機組出力情況Fig.7 Output of integrated energy system units

2.2 棄風消納情景仿真

在風電系統運行初期，經常會出現由于風力過高且用電需求較小，導致的電網接納不足現象，此時部分風力發(fā)電機會自動停止運行，這樣的現象被稱為棄風現象[18]。根據圖4中對未來24 h內風電功率以及用電負荷功率的預測，可以大致得到以下4種情景模式，分別對其進行仿真分析。①情景1。節(jié)點2中不安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內不配置儲熱裝置與電熱轉換裝置。②情景2。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內不配置儲熱裝置與電熱轉換裝置。③情景3。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內只配置儲熱裝置，無電熱轉換裝置。④情景4。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內既配置儲熱裝置，又配置電熱轉換裝置。

結合圖5中的功率預測結果，與4個情景模式，可以得到棄風電量對比結果如圖8所示。

圖8 4種情景模式下棄風情況對比Fig.8 Comparison of wind curtailment under four scenarios

在情景1中，20：00—4：00為電力負荷的低谷階段，由于風電機組生成與輸出的電力不均衡，會產生大量棄風，情景1所示的系統中棄風電量能夠達到3 110 MWh。在情景2中，由于在火電廠中安裝了碳捕集裝置，夜晚的棄風現象出現了一定的緩解，但是仍然擁有1 580 MWh的棄風電量[19-20]。情景3和情景4分別在熱電廠內配置了儲熱裝置與電熱轉換裝置，風電上網空間進一步提高，棄風現象也進一步減小，此時的棄風電量分別為420、83 MWh。

由于電熱廠與火電廠中碳捕集裝置、儲熱裝置以及電熱轉換裝置難以完全消耗夜間風力造成的棄風現象，因此需要在節(jié)點4的電熱廠中安裝一個儲熱裝置或電熱轉換裝置，以保證完全消耗此系統中的風電消納，此時可以得到情景5和情景6。①情景5。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內既配置儲熱裝置，又配置電熱轉換裝置，節(jié)點4只安裝儲熱裝置。②情景6。節(jié)點2中安裝碳捕集裝置，節(jié)點1內既配置儲熱裝置，又配置電熱轉換裝置，節(jié)點4只安裝電熱轉換裝置。情景5和情景6對風電消納的影響如圖9所示。

圖9 儲熱裝置與電熱轉換裝置出力情況Fig.9 Output of heat storage device and electrothermal conversion device

由圖9可知，在白天由于整體風力功率較小，且用電負荷較大，導致風電機組可以增大出力，在滿足熱負荷的前提下，可以將剩余的熱量存入儲熱裝置。而在夜晚由于風電功率較大，出現了棄風現象，導致儲熱裝置需要放出熱量，以保證熱電綜合能源系統的強迫出力。根據情景5在節(jié)點4中安裝一個儲熱裝置，可以在需要的情況下放出或存儲熱量，消耗夜間多余的風電出力。在圖9所示的電熱轉換裝置的出力中，夜間棄風階段的風電機組負荷較小，因此電熱轉換裝置將風電功率轉換成供熱功率，而根據情景6所述在節(jié)點4中增加一個儲熱裝置，可以有效地增加電熱轉換裝置在夜間的出力，促進風電機組的電能消耗。

2.3 不同情景模式下調度成本及棄風量對比

通過對比以上6種情景模式中風電消納電熱綜合能源系統調度的經濟性能，得到調度對比結果見表1。

表1 不同情景模式下調度對比結果Tab.1 Comparison results of scheduling under different scenarios

由表1可知，在保證碳排放處理的前提下，情景1的系統調度總成本約為869.72萬元，棄風電量為3 110 MWh，為6種情景模式下的最大值。相比起情景1，情景2、情景3和情景4的調度總成本以及棄風電量依次降低，直至情景5和情景6時，棄風電量達到0，碳排放處理成本小于10萬元，調度總成本小于800萬元。由以上數據可知，減少棄風量可以有效地降低調度總成本。

3 結語

本文在考慮環(huán)保成本的前提下，設計了一種基于風電消納的綜合能源系統調度模型，對不確定的風力作用進行了條件約束，通過對綜合能源系統的調度，解決了棄風現象對風力發(fā)電機組的消極作用，并獲取了一個以環(huán)保成本為中心的能源調度優(yōu)化算法，在保證碳排放量減少的同時，降低了電機的發(fā)電成本。