调峰约束下电网接纳风电能力的研究

马晓迪， 黄 梅

(北京交通大学电气工程学院，北京100044)

调峰约束下电网接纳风电能力的研究

马晓迪， 黄 梅

(北京交通大学电气工程学院，北京100044)

针对我国目前风电大规模装机与电网现有接纳能力之间的矛盾，对电网调峰能力以及调峰能力对于风电接纳的影响作了具体分析。并结合一个区域电网的实例，采用遗传算法定量计算了在电网调峰能力约束下的风电接纳水平，以及风电接纳水平对电网运行成本的影响。

风电接纳能力；调峰；火电机组；遗传算法

随着风电技术的发展，目前我国的风电装机容量已较高，许多地区的风电场也已形成规模。但现有的电网状况还不能完全满足大规模的风电并网的要求，风电建设规模与电网接纳风电容量之间形成了矛盾。根据《2012年中国风电发展报告》数据显示，在我国风电装机容量较大的几个地区(东北三省、西北电网等)，风电并网发电量也未超过总电量的10%。影响风电接纳能力的因素除了风电自身的波动性、低电压穿越能力等以外，还要考虑电网的影响。电网影响因素主要包括：电网的负荷水平与负荷特性、电源结构及调峰能力。

目前已有一些针对电网调峰约束下风电接纳能力的研究成果。文献[1]以概率化分析方法进行研究，分析了大规模风电接入对电力系统调峰的影响。文献[2]通过对规划年份时序负荷曲线与风电出力时序曲线的模拟，分析了大规模风电对系统调峰的影响。文献[3]结合西北的资源特点，考虑负荷特性、电源特性等，给出了水电、火电为风电调峰的调峰能力计算方法。文献[4]根据电网尖峰和低谷时刻的网供电力，建立了电网在调峰能力约束下，电网低谷时刻风电接纳容量的计算方法。文献[5]是以电网调峰裕度分析为基础来研究电网风电接纳能力。文献[6]也是通过考虑风电特性系数修正后的系统最大调峰裕度来判断电网接纳风电能力的限值。

总的来说，目前关于电网调峰约束下的风电接纳能力的研究，主要是根据电网的调峰裕度、负荷峰谷差来计算，或是对电网接纳风电能力进行评估或概率计算。本文则主要从电网火电机组的调峰能力角度出发，定量计算电网调峰能力约束下的风电接纳水平，以及在此基础上风电接纳容量的变化对整个电网运行成本的影响。

1 电网调峰能力对风电接纳的约束

1.1 系统负荷平衡约束

风电接入电网，首先要考虑的约束条件即为风电、火电与总负荷之间的功率平衡，如式(1)：

图1中的等效负荷即为接入风电后的火电厂等效出力曲线。根据负荷平衡，等效负荷为原始负荷与风电出力之差[7]。

当增加风电的投入量时，等效负荷会整体减小。但由于风电的波动性较大，风电的增加也会增加等效负荷的波动性。而火电机组本身的调峰能力有限，其出力变化速度、幅值等指标应在规定的变化范围之内，其出力曲线也应在规定的范围内波动。因此火电调峰能力约束了风电的允许最大接纳水平。

1.2 电网调峰能力的约束

电网的调峰能力主要指的是电网的调峰容量和调峰速度，主要是由电网的电源构成决定的。目前国内风电富集地区的电源构成大都以火电为主。机组调峰能力，即机组对系统负荷变化的跟踪能力，是机组启停时间、出力变化幅值和出力调整速率等因素的综合体现。

1.2.1 机组出力变化范围

机组的出力变化范围是由最大、最小技术出力决定的，出力变化范围越大，则调峰能力越强。机组的出力应满足以下条件：

1.2.2 机组爬坡速率

爬坡速率即机组的出力调整速率，出力调整速率越快，则调峰能力越强。机组的出力在爬坡速率的约束下应满足以下条件：

1.2.3 机组启停时间

汽轮机组的启动过程是将转子由静止或盘车状态，加速至额定转速并接带负荷至正常运行的过程，停机过程则与之相反。按照启动前的停机时间及汽轮机金属温度，机组的启动分为冷态启动、温态启动、热态启动等方式。机组的启停时间需要满足以下条件：

2 电网接纳风电的运行成本

2.1 火电成本2.1.1火电厂的运行成本

火电机组单位时间内的耗煤量与其发出的有功功率的关系，称为耗量特性(图2)[8]。

图2 机组耗量特性曲线

机组的耗量特性可表示为：

对于多台(两台或两台以上)的发电机组或发电厂，如果它们的耗量微增率都如图2这样是随负荷单调递增且连续可微的，那么可以用等微增率准则来求取它们的负荷分配，即当负荷的分配使这些机组的微增率都相等时，总的燃料消耗量将是最小的。

2.1.2 火电机组的启停成本

会上，著名白酒专家高景炎宣读了产品鉴评结果，举行了颁奖仪式。江苏省食品工业协会副会长孙林对峰会进行了小结并举行了会旗交接仪式。会议完成各项议程，圆满结束。

火电机组启动时需要消耗煤、油等，在正常的出力范围内运行时则只需耗煤。由于油的价格要远高于煤，因此机组的启动成本一般比较高，且机组的频繁启停会使设备可靠性降低，因此在满足负荷平衡的前提下，应尽量减少机组的启停次数。

启动成本：

火电机组的启停与机组的开关机组合方式有关，采取合适的机组组合方式，可以有计划地降低启停成本。

2.2 风电场的运行成本

根据WMEP数据库中的数据，陆上风电场每千瓦运行和维护成本随着风电机组额定功率的增加而降低，如图3。

图3 每千瓦运行费用与风电机组额定功率的关系

3 基于遗传算法的最大风电接纳计算

用遗传算法求解电网调峰约束下的最大风电接纳水平或接入风电后电网的最小运行成本，即用遗传算法求解函数最优化问题，主要依靠适应度函数值的大小来区分每个个体的优劣。适应度函数是根据约束条件产生的，遗传算法模型的建立关键在于寻求适应度函数的约束条件。

(1)求解电网调峰约束下最大风电接纳水平

目标函数为风电接纳容量最大。约束条件包括：系统功率平衡，即式(1)；火电厂出力变化范围，即式(2)；火电厂出力调整速率，即式(3)、(4)；火电机组启停时间，即式(5)、(6)。

(2)求解不同容量的风电接入后，电网的最小运行成本

目标函数为风电和火电的总发电成本最小：

约束条件包括：

系统功率平衡，即式(1)；火电厂出力变化范围，即式(2)；火电厂出力调整速率，即式(3)、(4)；火电机组启停时间，即式(5)、(6)；火电运行成本，即式(7)；系统启动成本，即式(8)；风电运行成本等。

4 算例分析

4.1 算例描述

基于我国某省电力系统的一个区域电网进行算例分析。该区域电网拥有18个火电厂，包含28台火电机组，装机总容量为6 620 MW。表1为该区域电网部分火电机组的参数。

表1 部分火电机组运行参数

本文的计算分别针对该区域电网冬季、夏季的典型日负荷曲线，如图5(a)、(b)，以及两种典型的风电出力曲线如图6 (a)、(b)。风电日内出力增减趋势与系统负荷基本相同的称为风电正调峰；风电日内出力增减趋势与系统负荷曲线相反的称为风电反调峰。

4.2 计算结果及分析

4.2.1 现有调峰能力下的最大风电接纳水平

以风电最大接入量为目标，电网调峰能力为约束，计算得到四种负荷-风电模型搭配情况下的最大风电接纳水平及约束条件，如表2。

表2 电网调峰约束下风电最大接纳水平

图5 两种典型的日负荷模型

图6 两种典型的风电场日出力模型

计算结果表明，在仅考虑调峰能力的情况下，电网可接纳的风电比例是较高的，在30%以上，而根据《2012年中国风电发展报告》的数据，目前的风电并网容量水平不足10%。因此在目前我国风电并网水平下，火电的调峰能力并没有限制风电的接入。

另外，计算结果还显示，在影响电网调峰能力的众多因素中，火电机组的出力调整速率是较为严苛的条件，是产生表2中四个最大接纳数据的约束因素。

4.2.2 以成本最小为目标的调峰约束条件下的风电接纳水平

考虑成本的情况下，在表2结果的基础上，基于遗传算法可以算出不同容量的风电接入后，系统总的最小运行成本，以及满足最小运行成本的机组组合方式和各机组的时序出力。

计算得到四种负荷与风电模型搭配情况下的风电容量-最小运行成本-对应火电机组启停方式之间的关系图，如图7 (a)～(d)。

图7 风电容量比例与总运行成本的关系

从图中可以看出，由于风电的运行成本远小于火电，因此随着风电装机容量的增加，整体的运行成本呈降低的趋势。图7中特殊点产生的原因可以通过计算所得的火电机组的组合方式来做出如下解释。

(1)通常风电的增加会降低总成本，但如果造成多台机组的启停运行，总成本反而增加。图中较大容量风电加入导致的成本升高，就是由于多台火电机组参与启停调峰引起的，如图7(b)中的风电容量增加至35%、36%时，图7(c)中风电容量增加至41%时，图7(d)中风电容量增加至20%及以上时。在这些情况下，由于风电容量过高，火电承担的负荷波动过大，因此有两台以上的大中型火电机组参与启停调峰，而启停成本远高于运行成本，导致总运行成本偏高。

(2)当参与调峰启停的火电机组只有一台，且其容量较小、启动成本较小时，总的运行成本不会明显升高。如图7(a)和7 (c)中，风电容量偏低时也有火电机组参与启停，但计算结果表明这种情况下只有一台机组参与启停且为启停费用较小的机组。因此在有需要的情况下，可以允许小容量机组启停调峰。

5 结论

风电的接纳能力因电网的负荷水平以及原有火电机组调峰能力的不同而不同，本文以一个较为典型的区域电网为算例，将遗传算法运用到风电接纳能力的计算中，定量计算出在电网调峰能力约束下的风电接纳水平，并得出以下结论：

(1)在目前我国的风电并网不足10%的现况下，电网的调峰能力还未成为限制风电接入的因素，即在仅考虑现有电网调峰能力约束的情况下，风电还可以更大规模并网。在影响电网调峰能力的众多因素中，火电机组的出力调整速率是最为严苛的条件。

(2)在火电机组调峰能力允许的情况下，应同时考虑成本问题来计算最佳的风电接纳水平。当风电并网容量增加到较高水平时，电网就要采取使部分火电机组启停的方法来满足系统调峰，这通常会增加系统运行成本。

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Study on grid accommodation of wind power refined with peak-shaving capacity based on genetic algorithm

In order to solve the conflict between the large-scale installed wind and restrict access of grid,a detailed analysis of the grid peak-shaving was made and wind acceptance was constrainted.The genetic algorithms were used to make a quantitative calculation of the grid accommodation of wind power refined with peak-shaving capacity in an example of regional power grid.A calculation of the different running costs was made after wind accepting.

accommodation of wind power;peak-shaving;thermal power;genetic algorithm

TM 315

A

1002-087 X(2015)10-2263-04

2015-03-22

马晓迪(1988—)，女，山东省人，硕士生，主要研究方向为新能源及发电技术。导师：黄梅(1959—)，女，北京市人，教授，主要研究方向为电力系统稳定与控制、继电保护、分布式电源及新能源发电技术等。