含抽水蓄能电站的电力系统动态环境经济调度与效益分析

李浩闪，李燕青

(华北电力大学 河北省输变电设备安全防御重点实验室，河北 保定 071003)

抽水蓄能电站作为电力蓄能装置，具有启停迅速、工况转换灵活等热点，在电力系统中承担调频、调相、备用、黑启动等作用，在我国抽水蓄能电站的发展也受到越来越多的重视。然而，抽水蓄能电站由于在抽水发电过程中存在能量损失，需要对其进行全面的效益评估，避免能量浪费的错误认识阻碍其发展。随着环境问题的日益突出，电力系统对环境经济调度进行了越来越多的研究［1－2］。文献［3］提出了较为全面的综合评价指标，但是没有对抽水蓄能电站的环境效益做出具体计算。文献［4－5］从抽水蓄能电站施工的角度分析了对环境的影响。文献［6］利用“有无对比”的方法，对抽水蓄能电站的经济效益和环保效益进行了建模和计算。但是以上文献都未从调度的角度研究抽水蓄能电站的经济环保效益。

本文针对抽水蓄能电站在电力系统动态环境经济调度中的价值合理评估问题，在抽水蓄能机组采用两部制电价(电量电价加容量电价)基础上［7］，构建了含抽水蓄能电站的电力系统动态环境经济调度模型，分析了抽水蓄能机组在调度中的作用以及抽水发电的合理性。

1 抽水蓄能电价机制

1.1 容量电价

为了保证抽水蓄能电站的投资回报和还贷能力，抽水蓄能电站的容量收入包括电厂的固定成本和还贷利润。电站的利润来自提供的容量和电量服务，因此将资本利润按照一定的比例纳入容量费用中，同时需要考虑税金收入。

式中:Rc为容量收入;Cd为固定成本;T为税金及附加;B为利润收入;N为抽水蓄能机组的可用容量;Pc为容量电价。

固定成本(Cd)=财务费用+固定资产折旧+

固定修理费+(管理费用+

材料费+其他费用)×P+

保险费+摊销费+

职工工资和福利费×P1

税金及附加(T)=所得税+城市建设维护税+

教育费附加合理利润收入(B)=

换代利润+资本金利润(R)×

分配系数(P2)

1.2 电量电价

电量电价主要包含抽水费用和补偿电厂的可变运行费用。

式中:Re为容量收入;Cv为可变运行成本;Te为可变税金及附加;B为利润收入;Pcp为抽水电价;Pcg为发电电价;Qpp为抽水电量;Qpg为发电电量。

2 动态调度建模

2.1 目标函数

在抽水蓄能电站两部制电价的基础上，通过引入环境名义补偿成本，将环境经济多目标调度问题转化为传统意义上的经济调度问题。抽水蓄能电站并网的电力系统动态环境经济调度的目标是使电网的总购电成本最小，即

式中:F为购电费用;T为调度时刻数;N为火电机组的数量;FGit为第i个火电机组t时刻的购电费用;rc为折合到调度时间段内的抽水蓄能容量费用;Pppt为t时刻抽水蓄能的抽水功率;Ppgt表示抽水蓄能机组抽水蓄能机组t时刻发电功率。式中:Foit表示机组i在t时刻的运行成本;Frit表示机组i在t时刻的环境补偿成本;Poit表示机组i在t时刻不计环境名义补偿成本的价格;Prt为t时刻火电机组的环境补偿价格;αi、βi、γi、ξi、λi为机组的废气排放系数。

2.2 约束条件

系统功率平衡的约束为

式中:Ppt表示抽水蓄能机组的功率;PDt表示t时刻系统的负荷值。

系统备用约束为

式中:PGmaxi表示火电机组i最大发电功率;PpG表示抽水蓄能机组的最大发电功率;βD分别表示负荷波动系数。式(1)表示系统的备用容量满足负荷波动需求。

火电机组爬坡速率的约束为

式中:UGi、DGi表示机组i相邻时段出力容许的出力上升值和出力下降值。

机组出力约束为

式中，PGmini表示火电机组i最小发电功率。

抽水蓄能机组抽水功率的约束为

式中:PP表示抽水蓄能机组的最大抽水功率;Pppt表示抽水蓄能机组t时刻的抽水功率。

抽水蓄能机组蓄能量的约束为

式中:Et+1、Et分别表示抽水蓄能机组在t+1和t时刻的储能量;Δt表示时间间隔;ηp表示水泵抽水效率;ηh表示水泵发电的效率;Ppgt表示抽水蓄能机组抽水蓄能机组t时刻发电功率;Emax表示抽水蓄能机组的最大蓄能量。

抽水蓄能机组发电功率约束为

式中:PG表示抽水蓄能机组最大发电功率。

2.3 模型的求解

粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是一种基于种群的智能算法，越来越多的应用于电力系统调度问题求解中。针对粒子群算法在寻优过程中易于陷入局部最优的问题，本文采用引入粒子浓度认知的粒子群算法对模型进行求解［8］。借鉴人工免疫算法中抗体基于个体适应度和浓度的繁殖策略，增加粒子的多样性，改善粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。具体算法步骤参考文献［8］。

3 算例分析

以文献［9］的10机系统进行分析，机组数据和负荷数据参见文献［9］，系统的负荷备用取为5%。抽水蓄能电站的最大蓄能量为800 MW·h，最大发电功率为120 MW，最大抽水功率为最大发电功率的Ch倍(Ch为比例系数［2］，对于抽水蓄能电站一般取1.0～1.2，这里取1.2)，水库1 d的初始蓄能量为0 MW·h。取 ηp=0.8，则由 ηg= ηhηp，ηg为抽水发电的转换效率取为0.75，ηh=0.9375。抽水蓄能机组的容量电价为125.4万元/(MW·a)，电量电价为0.042万元/MW。各单位时间t内火电机组的环境名义补偿价格为0.004万元/t。粒子群算法的规模为100，迭代次数为2000次。运行粒子群算法对问题进行求解，得到抽水蓄能机组的调度结果如图1所示。

图1 抽水蓄能机组的出力Fig.1 Output of pumped－storage plant

抽水蓄能机组在负荷低谷时段抽水，高峰时段发电。负荷低谷时火电机组的排污量较小，高峰时排污量大，环境补偿成本大，火电机组的煤耗成本与环境名义补偿成本之和高于抽水蓄能机组的发电成本，抽水蓄能机组具有竞争力。抽水蓄能机组通过低谷抽水高峰发电，以低成本(包括煤耗成本和环境名义补偿成本)的火电出力(低谷时段)替代部分高成本的火电出力(高峰时刻)，说明尽管抽水发电过程中存在能量损失，但是仍然能够带来经济效益。抽水蓄能机组在负荷高峰时刻的发电位置最高，从而起到调峰的作用，缓解火电机组的调峰压力。抽水蓄能机组运行前后负荷的变化情况如图2所示。D0表示原负荷，D1表示抽水蓄能机组调峰后的等效负荷。由此说明了抽水蓄能机组在环境经济调度中低谷抽水高峰发电运行时，不仅能够削峰填谷，减小系统调峰压力，而且能够带来经济效益。

图2 原负荷与抽水蓄能削峰填谷后的负荷Fig.2 Original load and load after load shifting of pumped－storage

各火电机组的出力情况如图3所示。

图3 火电机组的出力Fig.3 Output of thermal units

由机组参数可知，机组7和机组9的燃料成本较其他机组要高，但是安装了污染物治理装置后，排污性能较好。在考虑环境补偿成本的经济调度条件下，高峰时刻机组7和机组9仍然得到较大的调度权。机组10虽然燃料成本较低，但是其排污性能差，在负荷高峰时刻的调度量较小。因此在环境经济调度情况下，机组可以通过降低煤耗和减小污染物排放两种途径获得较高的调度权。

4 结论

1)抽水蓄能电站在环境经济调度中通过低谷抽水高峰发电，不仅能够削峰填谷，减小火电机组的调峰压力，而且能够带来经济效益，体现了抽水蓄能机组在调度中的经济价值。

2)解决了抽水蓄能机组抽水发电过程中由于存在能量损失造成的年利用小时数少和得不到合理调度的问题。

3)模型为抽水蓄能机组的调度提供了一种新策略，同时与传统的低谷抽水高峰发电调度策略能够取得较好的衔接，实现平稳过渡，同时也说明传统调度策略的经济性和合理性。

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