基于GAMS的光伏发电消纳体系研究

薛 斌

(江苏省电力公司检修分公司，江苏南通 226006)

光伏发电作为一种可再生能源，越来越受到各国学者的关注。对于如何对光伏发电消纳也成为了业界一个普遍关注的问题，在该领域已经取得了不少的成果。其中文献[1]对于并网光伏电站低电压穿越进行了仿真与分析，文献[2]对大型光伏电站并网特性及其低碳运行与控制技术进行了深入的分析，通过逆变器多模式控制策略来实现大型光伏电站的低碳调度并以此获得最高的低碳效益，由于光伏电能在转换过程中不产生无功也不消耗无功，在逆变过程中要消耗无功，因此就要对光伏电站进行无功补偿，文献[3]对具有无功功率补偿和谐波抑制的光伏并网功率调节器的控制和调节方面进行了研究。虽然以上这些文章并不是完全针对光伏发电消纳，但是对于光电消纳方面还是有一定的借鉴意义的。

就模型而言，现在对于光伏消纳模型的研究主要是考虑如何将光伏出力的波动以及不确定性减小到最低。文献[4]主要就是论述的一种平滑方法，通过该种方法建立一个包括光电，风电和蓄电池的混合储能系统，以此来将系统的出力波动降到最低。在现有的文献中，极少有将光伏发电机组和传统机组综合起来考虑进行消纳。

1 光伏发电消纳模型及求解方法

1.1 光伏发电消纳分析模型

式（1）中：F为所有机组发电的总费用函数；T为一个调度周期；I为调度机组的台数；Ci为发电费用函数式；Ci[Pi（t）]=+βPi+γ，其中α，β，γ为机组i的费用函数的系数；ui（t）=1为机组i 在t时段开机；ui（t）=0为关机；Pi（t）为机组i 在t时段的有功出力；Si为机组i的开机费用；xi（t）为以该时段前机组i 最后一次开机时段为时间起点，并且中间没有停机，整个过程内的时段累计开机时间，为正值；相类似的有机组的连续累计停机时间为负值。

（1）功率平衡约束：

式（2）中：Pload（t），PL（t）分别为t时段的负荷和网损。

（2）旋转备用约束：

式（4）中：R（t）为t时段所需的旋转备用。

（3）由于每台机组都有一定的容量限制，则：

式（5—7）中：Pi，min，Pi，max，Qi，min，Qi，max分别为机组i的有功和无功出力上下限；Ppvi，max为光伏机组i的出力上限。

（4）发电机组在增加功率和减少功率时也要受一定约束：

式（8，9）中：Pi，down，Pi，up分别为机组i的有功出力的下降和上升限制。

（5）机组最小开机和关机时间。机组不能频繁地开关，必须开机/ 关机一段时间之后才能关机/ 开机，即：ui（t）=1，此时；ui（t）=0，此时

（6）线路功率限制：

式（10，11）中：Pjk，min，Pjk，max为节点j 到节点k 之间线路的最小和最大有功传输功率；Qjk，min，Qjk，max为节点j 到节点k 之间线路的最小和最大无功传输功率。

（7）节点电压限制，这里就是要将节点电压限制在一定范围内，即：

且有：

1.2 模型求解

该模型采用通用代数建模系统（GAMS）求解。GAMS 是一款数学规划和优化的高级建模系统，特别为求解线性、非线性和混合整数最优化问题而设计，它允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上，使用GAMS，数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入，模型以简练的代数声明来描述，对于人和机器都很容易读懂，相关约束的整个集合被输入到一个声明中，GAMS 自动生成每个约束等式，至于执行的费时的细节将由GAMS 系统来处理。GAMS的操作大抵可分为3个步骤：（1）建立GAMS输入文件；（2）执行GAMS 程序；（3）输出GAMS 求解结果。

2 算例分析

2.1 算例1

用一个IEEE26 机24 节点系统进行测试，其系统图如图1 所示。将全天24 h 平均分为24个时段，仿真结果均为标幺值（下同）。

首先为分析方便，暂时不加入光伏机组，只考虑常规机组的机组组合问题。仿真结果如表1、表2 所示（篇幅所限，只列出Unit1，Unit17，Unit19 和Unit26的数据，Unit2—Unit9 与Unit1 类似，此处略去）。

算例1 所有机组发电的总费用为771 981.021 元。Unit1—Unit9 由于运行费用相对其他机组较高，因此从总体上来看，它们的出力较少，并且停机时间也比较长；在第18时段这9 台机组都有比较多的出力，因为负荷在该时段突然增加，其他机组基本上已经满发，所以需要通过增加费用相对较高的机组来平衡负荷。

图1 IEEE26 机24 节点系统图

表1 机组出力表（1—12时段）p.u.

表2 机组出力表（13—24时段）p.u.

2.2 算例2

将光伏发电加入到该电网中来，和算例1的模型相比，将Unit1 和Unit19 替换为光伏机组，并且Unit19是6 台光伏机组的并联。仿真结果如表3、表4 所示（篇幅所限，只列出Unit1，Unit17，Unit19 和Unit26的数据）。

表3 机组出力表（1—12时段）p.u.

表4 机组出力表（13—24时段）p.u.

算例2 所有机组发电的总费用为723 993.231 元。由表3、表4 可见，由于将Unit1 换成光伏机组之后，其在第1 到第24时段内大都是满发，正是因为光伏出力是不需要消耗煤的，没有发电成本，所以该机组一般选择满发。

对比算例1的结果可看出：

（1）由于Unit1 和Unit17 是在同一节点上，而Unit1 在第1 到第4时段是没有出力的，为了保持该节点功率平衡，在考虑网络传输功率的条件下就有2 种选择，Unit17 直接增加发电或者相邻节点上的Unit26增加出力，最后的结果是Unit17 多出力，原因是Unit 17的发电成本低于Unit26；

（2）在加入光伏机组后，与光伏节点相连线路的流出功率会增加，这样也符合整个系统的成本最小化。

2.3 算例3

算例2 可看出，光伏机组的加入会使得成本降低，又由于其中有很多线路的传输功率值还远远没有达到上限，因此可提高光伏机组的出力值，来看是否会使整个系统的成本更低。在这里将每台机组的出力放大到原来的10 倍，仿真结果如表5、表6 所示（篇幅所限，只列出Unit19，Unit21，Unit22，Unit23的数据）。

表5 机组出力表（1—12时段）p.u.

表6 机组出力表（13—24时段）p.u.

算例3 所有机组发电的总费用为654 638.688 元。对比算例2 可得出如下结论：

（1）在第8 到第12时段，与Unit19 所在节点邻近节点的Unit21—Unit23的出力都相应减少或者减少为0，但Unit19 却没有满发，这是因为线路已经接近满载，这样虽然费用大大减少，但是长期运行会使得线路老化严重，系统风险增加；

（2）算例3 中从Unit19 所在节点流出的无功功率大大减少，说明光伏发电需要消耗大量无功功率，因此在对光伏进行大规模消纳的时候，要考虑在光伏节点处注入无功，否则就会造成系统的不稳定。

3 结束语

提出了一个综合考虑光伏发电机组和传统机组的消纳体系，建立了相应的光伏发电消纳分析体系的数学模型，对标准的IEEE26 机24 节点系统及其演变的2个系统算例采用GAMS 求解，通过对计算结果的分析，得出以下结论：

（1）本文所建立的数学模型和采用的GAMS 是有效的。

（2）光伏发电机组的加入会降低机组整体的发电成本，应优先选择发电成本低的机组增加出力。

（3）要在确保系统稳定的前提下，增加机组出力，可适当在光伏节点注入无功。

再下一步可从以下方面深入研究。选取哪些节点为光伏节点对提高系统的经济性最佳以及在光伏节点注入无功对系统稳定性的影响。

[1]陈 波，朱凌志，朱晓东.并网光伏电站低电压穿越仿真与分析[J].江苏电机工程，2012，31(5)：13-17.

[2]艾 欣，韩晓男，孙英云.大型光伏电站并网特性及其低碳运行与控制技术[J].电网技术，2013，37(1)：15-23.

[3]汪海宁，苏建徽，张国荣，等.具有无功功率补偿和谐波抑制的光伏并网功率调节器控制研究[J].太阳能学报，2006，27(6)：540-544.

[4]LI L L,DING Q,LI H,et al.Optimal Dispatching Method for Smoothing power Fluctuations of the Wind-Photovoltaic-Battery Hybrid Generation System[C].ISGT Asia,Tianjin:IEEE,2012：1-6.