适应辅助服务市场化的自动发电控制调频容量实时计算方法

仇 进, 吴继平, 滕贤亮, 徐 瑞, 于昌海

(1. 河海大学能源与电气学院, 江苏省南京市 210098; 2. 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司, 江苏省南京市 211106; 3. 智能电网保护和运行控制国家重点实验室, 江苏省南京市 211106)

0 引言

二次调频作为一种重要的辅助服务,是保证电力系统发电与负荷实时平衡、维持系统频率稳定的重要技术手段。自动发电控制(AGC)调频容量是电网调度用来应对系统预测发电计划出力与实际用电负荷之间的功率缺额而设置的备用容量[1]。如果系统中的AGC调频容量设置过多,虽然有利于电网的频率稳定,但参与调频辅助服务的发电机组为保持足够的AGC调频容量需要预留大量的调节空间,机会成本大大提高,降低了发电厂运行的经济性; 如果预留的AGC调频容量过小又不利于电网频率的安全[2]。在实施调频辅助服务市场后,调度机构既要保证电网发用电的实时平衡满足电网频率考核的要求,又要减少调频服务的冗余购买保证电网运行的经济性,就必须对电网 AGC 调频容量需求进行准确计算。

传统的AGC调频容量的计算方法主要有三种:①根据调度员的调度运行经验确定[1-3];②在运行经验的基础上,根据预先设定的计算公式和实际运行数据进行计算[3];③采用概率统计等方法根据机组历史调节数据对当天需要的调频容量进行预测[1-3]。随着风电、光伏等新能源大规模并网发电,其间歇性和波动性对电网频率的影响越来越显著,为保持电网的频率稳定,风电、光伏发电接入电网后对AGC调频容量的需求明显增加,传统的AGC调频容量的计算方法越来越不适用。文献[1]以浙江电力系统为例,提出了基于负荷预测偏差概率统计和控制性能标准(CPS)考核指标违反修正的AGC调频容量计算方法,新能源接入和电网机组发电计划等因素并未考虑。文献[4]提出了BAAL(balancing authority area control error limits)标准下的调频容量的预测,同时考虑了最大允许越限时间、安全裕度和控制性能标准CPS2补充约束的影响,仅考虑了负荷本身,忽略了负荷预测精度及机组发电计划对容量计算的影响。文献[5]较文献[4]考虑了机组发电计划,对AGC容量需求的成分进行了分析,考虑到去除一些不可跟踪的高频负荷部分,考虑计划跟踪、旋转备用等因素的影响,结合风电并网的影响,最终计算出AGC的容量。文献[6]根据不同类型机组的AGC调节特性,并考虑风电出力特点,建立了含风电AGC辅助服务需求评估模型,详细地分析了风电并网的情况,对其预测误差进行了分析,为确定新能源并网情况下的AGC调频容量提供了参考。

综上所述,现有文献分别从负荷预测、评价标准、发电计划和新能源等多种角度对AGC调频容量的计算方法进行了深入分析。但随着辅助服务市场化的推进,尤其是调频现货市场的逐步建立,需要一种可在线化运行的AGC调频容量实时计算方法,实时计算出电网的调频容量需求并与市场交易系统对接,在保证电网运行安全的同时提高电网运行的经济性。本文从省级电网的运行现状出发,从电网发用电平衡的角度,综合考虑负荷预测、新能源发电预测、联络线交换计划、机组发电计划及控制性能考核评价标准等多种因素,分别计算影响电网功率平衡的各种偏差分量,最终得到全网总体的调频容量需求。在此基础之上,针对实际运行中不满足考核指标的情况,可以利用区域控制性能评价指标对计算结果进行修正,得到更为合理的AGC调频容量需求,在保障电网运行安全的前提下,提高辅助服务市场的经济性。AGC调频容量主要用于分钟级波动分量的调节,以区域控制偏差(ACE)作为参考量,通过将区域控制偏差控制在死区范围内来保证电网的发用电平衡[5]。

1 市场环境下AGC调频容量计算模型

省级电网作为电网发用电平衡控制的主体,互联电网中典型省级电网的频率控制模型见图1。电网可调控机组包括常规机组和新能源机组,常规机组一般可以分为非AGC机组、跟踪日前计划机组、跟踪日内滚动计划机组和AGC调频机组,同时通过省间联络线Pab与其他电网互联,以送出为正。

图1 省级电网模型Fig.1 Provincial grid model

省级电网调度机构在实施频率控制时,通过控制AGC调频机组的出力满足全网发用电平衡。在负荷—发电平衡中,可将发电部分分为几种分量:联络线计划分量、跟踪日前计划机组分量、跟踪日内滚动计划机组分量和AGC调节分量,如图2所示。

图2 参与频率调节的各种分量Fig.2 Various components involved in frequency adjustment

因此,从全网发用电平衡角度出发,AGC调频容量需求可以全网负荷为基准,通过计算负荷变化导致的调频容量需求、新能源出力分量、联络线计划调节分量、机组发电计划调节分量,得到AGC调频容量需求,即

P=Pload-Penergy-Pline-PG-plan

(1)

式中:Pload为负荷变化导致总调频容量需求;Penergy为新能源的发电出力;Pline为联络线计划调节分量;PG-plan为跟踪计划机组的调节分量。

2 AGC调频容量计算算法

2.1 负荷变化分量

如前所述,AGC调频容量主要用于调整计划发电出力与实际负荷之间的功率不平衡,因此电网所需的AGC上调容量和下调容量与负荷变化情况密切相关。在计算AGC调频容量时,首先根据历史负荷实际数据和当日的负荷超短期预测数据对AGC调频容量进行初步的计算。

1)基于负荷超短期预测数据,将一天分为若干(例如24个)时段,每时段计算一次,取每个时段的最高负荷和最低负荷的差值作为该时段负荷变化导致的调频需求量Pload,如式(2)所示。

Pi,load=Li,max-Li,min

(2)

式中:Pi,load为第i个时段负荷导致的调频需求量;Li,max为第i个时段的最高负荷值;Li,min为第i个时段的最低负荷值。

2)由于实际负荷与超短期预测负荷数据肯定会存在一定偏差,但随着超短期负荷预测方法的持续研究和逐步完善,超短期负荷预测结果已较为准确。同时AGC频率控制是一个长周期的控制过程,个别点或个别时段预测偏差量较大并不影响电网平衡,相关的控制性能考核评价标准也是允许的,因此可以通过统计本电网过去一段时间(例如一个月)相似日同时段的实际负荷La与超短期预测负荷Ls之差的平均值,得到该时段的负荷预测偏差ΔPload。

ΔPi,load=avg(Lia-Lis)

(3)

式中:avg(·)为求平均值函数;ΔPi,load为第i个时段的负荷预测误差;Lia为第i个时段的负荷实际运行值;Lis为第i个时段的负荷超短期预测值。

3)负荷变化导致的调频需求和负荷预测偏差之和作为负荷分量的总调频需求。

2.2 新能源出力分量

如果电网有大量新能源(如光伏、风电)并网,新能源的波动性、低预测性将导致电网的调频需求大大增加,这时就需要对新能源出力波动导致的调频需求进行单独计算。可以将新能源发电出力视作“附加负荷”(记作Lad),与原始负荷Lr叠加后得到净负荷Leq[6],计算得到计及新能源出力的调节负荷分量,并将之作为区域负荷波动。其中,新能源发电出力的计算方法如下。

将新能源预测出力Penergy视作“附加负荷”,采用滚动平均法[7]得到平滑负荷曲线。即

(4)

式中:LFt为经滚动平均法平滑处理后,t时刻的负荷值;Lt为原t时刻的负荷值;2M为滚动求平均的负荷量值个数。

通过式(4)可以得到平滑后的新能源预测出力曲线,新能源预测出力的变化同样是控制区发用电平衡需关注的一部分,因此需将每个时段新能源预测出力变化作为调频需求的一部分,通过计算某时段初始和结束时刻出力大小的差,就能算出每个时段内新能源发电出力变化导致的调频需求，即

Penergy=LN,t+Δt-LNt

(5)

式中:LNt为t时刻的新能源预测出力;LN,t+Δt为t+Δt时刻的新能源预测出力。

由于新能源波动性大、可预测性低,新能源预测偏差是调频容量需求计算中不可忽视的部分。考虑到不同类型新能源的波动性及可预测性存在差异,为保证新能源调频容量需求计算的准确性,将风电和光伏的预测偏差分开计算。

对于风电预测偏差,可以通过统计过去一段时间本地区风力的实际发电与预测发电之差的概率分布,得到风电预测偏差的累积分布曲线[8],通过设置覆盖一定概率分布要求(例如90%)得到风电预测偏差值,作为风电预测偏差的调频容量需求。

对于光伏发电,考虑到其波动性较风电更大,同时一天中不同时段的光照强度存在较大的差异,可以分时段地统计光伏实际发电与预测发电之差的概率分布,例如07:00—10:59,11:00—14:59,15:00—17:59等几个时段,统计过去每个时段里光伏实际发电与预测发电的偏差,得到光伏预测偏差累积分布曲线[8],通过设置覆盖一定概率的分布要求(例如95%)得到该时段光伏预测偏差值,作为该时段光伏预测偏差的调频容量需求。

针对得到的风电预测偏差及光伏预测偏差,可以采用比重系数法进行叠加。例如在白天,风电及光伏预测偏差的比重系数分别取0.4和0.6;在黑夜其比重系数分别取1和0。

附录A图A1为某省级电网的新能源预测偏差累积分布曲线;绿线表示风电预测偏差概率分布;红线表示光伏发电预测偏差概率分布。由曲线可以看出,风电覆盖概率为90%时,风电预测偏差值约为225 MW;光伏发电覆盖概率为95%时,光伏预测偏差值约为346 MW。

新能源出力变化分量和预测偏差分量之和作为新能源调频容量分量需求。

2.3 联络线计划分量

在互联电网中,省级电网的发电部分除了调管范围内的常规机组和新能源机组,省间交换电力同样是全网发用电平衡的一部分,省级电网间会通过联络线进行功率交换,交换计划的变化同样会对AGC实际的调频需求产生影响,因此,在计算AGC调频需求时同样需要考虑联络线交换计划的变化导致的调频需求分量,该分量可以用计算时段开始和结束时刻控制区与相邻区域交换计划的差值来表征,计算方法如式(6)所示。

Pline=Pline,t+Δt-Pline,t

(6)

式中:Pline,t和Pline,t+Δt分别为t和t+Δt时刻联络线交换计划。

2.4 机组发电计划分量

如前所述,负荷、新能源和联络线交换计划都可以看成是AGC调频容量的需求,这部分需求最终都需要由电网调管的机组来进行调节,只是调节方式因机组采用的控制模式的不同而有所不同。一般省级电网调管范围内的机组控制模式主要可以分为3类:第1类机组投入自动控制模式,负责频率调整;第2类机组投入跟踪计划模式,这类机组出力跟踪机组的发电计划;第3类是当地控制模式(非AGC机组),跟踪调度下发的日前发电计划,日前发电计划日前下发到电厂后不再修正。跟踪计划机组根据跟踪计划方式的不同,可以划分为跟踪日前计划AGC机组、跟踪实时计划AGC机组。其中,跟踪日前计划AGC机组跟踪的同样是日前发电计划,但在日内可以根据需要对计划进行人工修正。实时计划AGC机组跟踪的是实时计划,一般滚动修正周期为15 min。

假定电网调管范围内有M台非AGC机组,其出力变化量可以计算为:

(7)

式中:Pi,t和Pi,t+Δt分别为第i台非AGC机组t和t+Δ时刻的计划出力。

有N台跟踪日前发电计划AGC机组,其出力变化总量计算为:

(8)

式中:Pj,t和Pj,t+Δt分别为第j台跟踪日前发电计划机组t和t+Δt时刻的计划出力。

有L台实时滚动跟踪计划AGC机组,其调节量为:

(9)

式中:Pk,t和Pk,t+Δt分别为第k台实时滚动跟踪计划AGC机组t和t+Δt时刻的出力。

综上所述,通过综合3种跟踪计划机组的计划出力变化总量,可以得到跟踪计划机组的总调频容量为:

PG,plan=Pnon,AGC+PAGC,plan+PAGC,plan′

(10)

考虑到机组在跟踪计划调节过程中会存在一定的调节偏差,该偏差可用机组的调节精度来度量,跟踪计划机组的调节偏差量ΔPG,plan取各机组调节精度求和。

2.5 AGC调频容量需求

通过上述各个分量的计算方法,基于发用电平衡原则将各个分量的调频需求叠加可以得到AGC调频容量初始值,如式(11)所示。

P=(Pload+ΔPload)-(Penergy-ΔPenergy)-

Pline-PG,plan+ΔPG,plan

(11)

式中:ΔPenergy为新能源预测偏差;ΔPG,plan为跟计划机组偏差量。

对于容量需求计算中的各个分量,由于不同电网的特性不同,例如负荷特性、新能源占比等。各个分量导致的调频需求所占的比重不同,应该针对电网特性引入不同分量的比重系数。同样的,对于负荷预测偏差、新能源预测偏差、计划模式机组控制偏差,考虑到各种偏差存在一定的互补性,实际应用时可根据电网实际运行结果和相关控制评价标准对计算得到的调频容量进行再修正。

2.6 AGC调频速率需求

为了能够满足电网调控性能的要求,避免出现调节时容量够但调节速率达不到要求的问题,在调频容量的计算中应考虑到偏差分量的变化速率。在每一个计算调频容量的时段内(以每5 min一个点,每 1 h一个时段为例),计算出该时段所需调频容量的同时,也计算出该时段偏差量的变化速率,某时段AGC调频速率需求取该时段偏差量变化速率的最大值,如式(12)所示。

(12)

式中:Vc为时段内最大的调频速率需求;ΔPi,t+Δt为第i个计算点t+Δt时刻的偏差量;ΔPi,t为第i个计算点t时刻的偏差量;Δt为计算调频容量的某个时间段。

根据实时计算所得的每个时段调频容量需求,在市场中购买调频容量时不仅需要满足每个时段所需的调频容量,还要对提供调频服务的机组调节速率提出一定的要求。保证调频容量足够的同时,调节速率也能达到要求,满足电网频率控制的需要。

3 基于考核性能指标的调频容量再修正

根据式(11)和式(12)可以得到AGC调频的容量需求和速率需求,在市场上购买调频服务后,可根据电网实际控制效果、考核性能评价指标对调频容量的计算结果进行进一步修正[9-10]。下面以国内电网广泛采用的CPS为例说明调频容量的修正方式。CPS主要包括CPS1指标和CPS2指标,其中CPS1指标主要考察控制区ACE平均值与频率偏差平均值之间的关系,是以1 min的平均值为基准,对控制区调频速率有比较高的要求;CPS2指标考察控制区ACE的平均值是否满足给定门槛值的要求,是以10 min的平均值为基准,对控制区的调频容量和持续调节能力进行评价。这两个指标评价方式和评价对象各有侧重,因此基于考核性能指标对调频容量进行修正时需要分别针对CPS1和CPS2指标进行独立考虑。

1)首先确定不满足考核性能指标的频繁程度,对于任意一个考核时段内,通过统计过去一段时间(例如一周)内不满足考核性能指标的次数,如果不满足考核要求的次数较少,AGC调频容量保持不变;如果不满足考核要求的次数较多,则需要根据不满足考核指标情况进行对应的修正。

2)当该时段内出现不满足考核要求的次数较多时,如果是CPS1指标不满足考核指标要求,由于CPS1指标对控制区调频机组的调节容量和调节速率要求比较高,CPS1指标不满足要求应立即对调频容量进行修正,修正方式如式(13)所示,修正系数λ可以取0.1。

ΔP=λP

(13)

3)如果是CPS2指标βCPS2不满足考核指标要求,由于CPS2指标考核的是控制偏差的平均值,在修正时可以根据不满足考核指标的程度进行相应的修正。

如果式(14)条件满足,则说明调频容量不满足考核指标要求的程度不严重,在修正调频容量需求时,可适当增加调频容量需求,例如λ可取为0.05。

L10<|βCPS2|<2L10

(14)

式中:L10为控制区ACE在10 min的平均值限值。

如果式(15)条件满足,则表示电网调频容量严重不足,需要增加AGC调频容量, AGC调频容量的修正方式如式(16)所示。

|βCPS2|≥2L10

(15)

ΔP=max(2L10,0.1P)

(16)

4)如果在任意一个考核时段内,从未出现不满足考核指标的情况,说明AGC调频容量可能存在冗余,可相应地减少AGC容量(例如λ取-0.01)然后再对修正后的AGC调频容量进行评价,循环修正。

综上所述,AGC调频容量实时计算方法的算法流程如图3所示。

图3 AGC调频容量计算算法流程图Fig.3 Flow chart of AGC frequency modulation capacity calculation algorithm

4 算例分析

南方某省级电网负荷特性复杂,表现为负荷峰谷差大、变化速率大、新能源接入较少等特点。对该电网某天机组实际控制结果数据进行统计分析,将每天分为48个时段(30 min为一个计算间隔),附录A图A2和图A3分别为每个时间段内AGC调频机组的上、下调频次数和上、下调频深度情况,并将其与一天的负荷变化情况进行对比。

从附录A图A2和图A3中可以得出,机组上、下调次数和深度的基本走势与负荷趋势相近。在早高峰(06:00—09:00)时间段，负荷处于爬坡阶段,机组上调深度明显更大; 在中午(11:00—13:00)时间段,负荷水平下降,机组下调深度大;在负荷平稳阶段,总体调频深度比较小。因此,在辅助服务市场化后,应根据不同时段负荷波动的情况实时购买调频容量以满足安全性、经济性要求。

同样的,对华北某省级电网进行统计分析,该电网负荷峰谷差比较小，但新能源装机容量比例较大,并网的新能源总容量达到该电网装机总容量的15%左右。基于该电网某日机组实际控制结果数据,每天分48个时段(30 min为计算间隔),附录A 图A4和图A5分别为每个时段机组上、下调次数和上、下调节深度情况。

由于该电网负荷较平稳,但新能源出力比例较大,在凌晨(00:00—06:00)时段,由于新能源出力较大,新能源出力的波动性和低预测性使得AGC调频容量需求反而比爬坡阶段更大。因此,针对这类电网新能源预测偏差是AGC调频容量需求计算最重要的部分。

利用本文提出的计算方法计算华北某电网一天中每小时所需的AGC调频容量,计算用时不超过5 s,考虑到该电网负荷波动不大,新能源出力较大,因此取负荷变化分量、负荷预测偏差分量的比重系数为0.8；取新能源出力分量比重系数为0.9,新能源预测偏差分量比重系数为1；联络线分量及机组出力分量比重系数取为1。每个时段各个分量的调频需求计算结果见附录A表A1,计算各时段调频需求结果如图4所示。

图4 每小时所需的AGC调频容量Fig.4 AGC frequency modulation capacity per hour

基于发用电平衡角度滚动计算电网的AGC调频容量需求,一天中系统在凌晨06:00时所需的最大AGC调频容量为2 435.057 MW,目前该电网实际投入的AGC 调频容量约3 500 MW。因此,采用本方法可以较为准确地预测系统所需的调频容量,避免冗余购买而造成资源浪费,提高了系统运行的经济性。

5 结语

本文从电网发用电平衡的角度出发,综合考虑负荷预测、新能源功率波动、联络线交换计划、机组发电计划等多种因素,分别计算出影响电网功率平衡的各种分量,最终得到系统所需的AGC调频容量。然后再针对实际运行中不满足考核指标的情况,利用CPS指标对计算结果进行修正,得到更为合理的AGC调频容量需求。不仅保障了电网频率的安全稳定,同时避免了资源浪费,提高了辅助服务市场的经济性。并以华北某电网为例,计算出该电网所需的AGC调频容量,与目前实际投入的容量作对比,证实了该方法的有效性。

为保证算法的实时性,本文在新能源预测偏差方面并没有利用聚类分析等复杂算法,在新能源预测偏差计算精度方面还存在不足。另外,调频容量中各计算分量权重系数合理设置方法、调频容量需求实时计算、调频服务市场和AGC控制闭环策略还有待进一步研究。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

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