基于间歇式新能源消纳能力的电网灵活性模型研究

李顺福，张国荣，任灵，王志国，郦铭，闫小向

（1.国网甘肃省金昌供电公司，甘肃 金昌 737100，2.国网甘肃省电力公司兰州供电公司，甘肃 兰州 730030，3.南京德软信息科技发展有限公司，江苏 南京 210031）

大力发展新能源已是全球公认的应对能源紧缺、环境污染和气候变暖等问题最具战略意义的领域之一。我国风电并网机组容量截至2016年底累计已超过1.2亿千瓦，约占全部发电机组容量的10%，到2020年，以风电为主的新能源机组容量占比预计将达总机组容量的20%。与传统能源相比，新能源具有建设时间短、维护成本低等优点，同时也存在出力随机性、间歇性强等缺点。尤其在间歇式新能源占比变大时，将系统的潮流分布特性变化为双向的、不可预测的，这就给电网的可靠运行带来了安全隐患。

1 技术现状分析

电力系统运行遵循安全、可靠、经济的原则，随着高比例的新能源接入电力系统，灵活性成为现代电力系统运行新的指标。所以说，优化电力系统的运行需要兼顾可靠性、经济性、灵活性，使其保持最佳运行状态。

国内对电网系统灵活性定义为在某个时间尺度内（如30s、5mins、30mins、60mins等），系统响应电网中功率变化（既包括新能源出力的变化，也包括负荷功率的变化）的能力。中国电科院曾平良博士所带的一课题组提出利用灵活性评估的方法改善电力系统应对新能源出力不确定性的方法，目前该项目尚处于在研阶段。

2 灵活性评价指标模型构建

灵活性评价指标模型的构建，要能够明确体现新能源消纳能力随机性的特点及系统灵活性状态。由于间歇式能源出力与负荷功率变化具有波动幅度大的特性，我国关于风电场输出功率波动范围的相关标准如表1所示。

表1 风电场有功输出波动峰值

针对间歇式新能源出力的随机性，可作为电力系统灵活性资源的系统设备主要有以下六大类：水电/火电等传统能源、电网互联、负荷管理及负荷响应、储能、微网、可控的新能源。其中，部分蓄能设备的性能与经济特性如下表2所示。

表2 部分蓄能设备性能与经济特性

通过分析以上数据，本文从应对电网功率变化能力的角度，以风电输出功率变化为例，说明电力系统灵活性评价指标的模型求解过程。

2.1 目标函数

本文定义的目标函数是在风电场出力不确定性前提下，电网系统能承受风电场出力的最大波动范围，体现系统对电网功率供应不足的应对能力。本文以风电为例，介绍灵活性评价指标目标函数。

从本质上讲，灵活性所具有的向上和向下两个方向性建模求解属性相同。这里以向上方向性指标为目标对象，其目标函数描述为：

式中，ΔPwi为某区域风电场i的出力变化，以风电场功率向上的变化为负，ΔPwi≥0，Nw为某区域风电场的数量。

值得注意的是，本文使用的目标函数对研究区域内的全部风电场无全部包含要求，针对不同的研究对象，选择对应的风电场即可，具有较强适应性。

2.2 灵活性指标约束条件

该指标的约束条件分通用约束条件和灵活资源约束。通用约束条件在灵活性指标算法中必须涵盖，主要包括节点功率平衡、线路约束、电压约束、预备约束及风电场功率变化约束，各通用约束条件的描述见文献，本文以下主要描述灵活性资源约束的相关因素。

（1）时间尺度的选择

在灵活性指标建模中，将时间尺度参数赋一固定数值，由于随机性因素持续时间较短暂，为了适应灵活性特点并满足相关标准，赋予固定数值，即：

当持续时间超出30分钟时，该问题可以采用传统方法求解，灵活性指标参考意义不大。

（2）火电机组

火电机组的有功输出响应灵活性的时间尺度变化。火电常规机组的有功出力约束综合灵活性时间尺度、常规机组爬坡率及其极限出力描述为：

式中，PTG,max、PTG,min分别表示火电机组输出功率的峰值、谷值，rTd、rTu分别表示火电机组的向下和向上爬坡率，PTG为火电机组出力，PTG,0为火电机组当前出力。水电站与火电机组有功输出约束类同，这里不再描述。

（3）可中断负荷

可中断负荷的出力受客户用电出力预期和供需端协议的最大出力变化影响。可中断负荷的出力约束可理解为：

式中，PIL，0、PIL，max分别表示可中断负荷的当前出力及其出力峰值，PIL是可中断负荷的有效出力，ΔPIL，max为可中断负荷的最大出力变化范围，通常取决于客户和供电公司签订的协议约定。

（4）区域电网互联

区域电网互联的出力受最大交换功率和最大传输功率的限制。区域电网互联的出力约束可理解为：

式中，PLine，max、PLine,0分别表示互联区域线路上的最大传输有功功率和实时传输有功功率，Pc表示互联区域的出力，ΔPex,max表示互联区域最大交换功率限制。

（5）储能系统

储能系统出力受自身总储能容量和系统最大出力的限制，其出力约束可以理解为：

式中，Ps表示储能系统的输出功率，Ps,max表示储能系统的最大输出功率限值，Ws,max、Ws,0分别表示储能系统的储能上、下限。

2.3 系统灵活性评价模型分析

图1中，场景2表示系统的灵活性充足；场景1和3表明了在负荷功率溢出常规机组出力上、下限值时，系统对灵活性资源调节能力欠缺。

图1 灵活性评价模型分析

2.4 结论

通过本文研究，可以得到以下结论：第一，该评价指标能够定量评估电力系统中特性不同的灵活调节电源。第二，通过分析灵活性评价指标的规律求得最优解，为优化调节电源的容量配比和多点布局提供参考依据。

3 结语

本文在综合考虑电网安全可靠经济运行的基础上，搭建电网灵活性评价指标的量化模型，为电网新建灵活调节电源和储能的容量和布点方案提供技术支撑，在优化新能源并网的调峰问题上具有明显的经济效益，对新能源的发展利用起到良好促进作用。

参考文献：

[1]肖定垚.含大规模可再生能源的电力系统灵活性评价指标及优化研究[D].上海：上海交通大学,2015.

[2]李海波,鲁宗相,乔颖,曾良平.大规模风电并网的电力系统运行灵活性评估[J].电网技术,2015(6).