基于目标优化的火电协助消纳风电的经济补偿模型

于 超，房 芳

(1. 电力规划设计总院，北京 100120，2. 国家电网信息通信分公司，北京 100053)

0 引言

随着我国新能源开发力度的加强以及风电技术的日趋成熟，风电装机规模逐年上升。我国陆上风能主要分布在东北、西北和华北地区，与负荷中心逆向分布，风电需要并网通过输电通道送至负荷中心。但是风能自身具有不稳定性、随机性、波动性等特点，对电网接入要求较高。电网考虑自身对风能的接纳能力和安全运行，有时会限制接入部分风电场电力，造成风电场电量损失，导致弃风现象发生。欧美等国家研究表明快速跟踪负荷的燃气电站及抽水蓄能可以很好地辅助促进风电发展。西班牙的燃气电站和抽蓄电站比例为34%，是风电装机容量的1.7倍；而美国这一比例高达47%，是风电装机容量的13倍[1-7]。

风电出力的不稳定性需要其他辅助电源为其提供调峰，降低风电出力波动对系统稳定造成的冲击。文献[8-11]在分析弃风原因的基础上，提出了一种风电就地消纳方式，主要为运用价格机制，激发利益相关方的积极性，并通过实例验证了方法的有效性。文献[12-14]分析了风电消纳面临的问题，提出了一种低碳消纳机制，主要为解决大规模风电消纳问题，并研究了不同阶段风电参与市场竞争的可行性，设计了一套辅助服务市场方案。

为引导发电侧调峰电源提供辅助服务，可以通过政策刚性约束和经济柔性激励两方面来实现，即一方面可以强制风电消纳，另一方面可以通过建立激励机制鼓励机组参与联合调度。然而，火电为风电提供调峰服务，一方面降低了火电的发电能效，对火电原有的经济效益造成影响，另一方面也挤占了其他电源参与调峰服务的市场空间。因此，要实现火电协助消纳风电的目的，关键在于能否对火电调峰进行合理的经济补偿。本文通过分析火电参与调峰服务对火电经济效益的影响以及火电参与调峰程度对风电弃风的影响，以目标优化理论为基础，建立了火电提供辅助服务的经济补偿计算模型，并通过算例分析验证了模型的可行性。

1 风电对火电发电效益的影响

1.1 风电对火电出力的影响

火电出力可以随系统负荷高低进行调整，而风电出力受来风条件影响，白天出力低，晚上出力高，与系统负荷相比，具有逆负荷分布的特性，这会给火电机组造成较大的调峰压力。

图1 风电与火电出力分布

图1为某地区典型日系统负荷及风火电出力情况，系统最大最小负荷差为1 650 MW。在系统中不存在风电机组时，火电机组的出力按该分布进行调度。在系统中存在风电机组时，系统最大最小负荷差为2 260 MW，其主要原因是风电机组的加入，使得低谷时段火电机组减少了发电份额，导致系统峰谷差加大。通过分析可知，风电接入会导致火电机组的调峰压力增加。

1.2 风电对火电启停次数的影响

风电接入电力系统后，会引起火电机组的启停次数增加。如有风电参与的情况下，火电机组会出现频繁的启停，而没有风电参与的情况下，仅有少数机组存在启动变化。比较启停成本，风电参与下火电的启停成本约为129万元，而没有风电参与下火电的启停成本仅为28万元。因此，风电接入系统后除了火电机组启停频率增加，启停成本也有大幅度的提高。

1.3 风电对火电发电煤耗的影响

表1给出了不同情况下火电机组的利用效率，如表所示，风电参与下，各火电机组的发电功率明显低于风电不参与的情况，部分机组甚至出现了出力完全被挤占的情况(机组6、9)。火电机组低出力的情况下，发电煤耗水平也相对较高。据统计，风电参与下，火电机组的平均发电煤耗为326.0 g/kWh；没有风电参与下，火电机组的平均发电煤耗为324.6 g/kWh。

表1 火电机组利用效率比较

2 火电调峰对风电消纳的影响计算模型

风电参与发电调度，会增加原有火电机组的调峰压力，增加火电机组的启停次数，降低火电机组的能效水平。如果缺乏相应的补偿机制，火电机组将不愿意承担风电的调峰功能。下面将研究风电消纳与火电调峰的相互影响，计算以调峰深度为敏感条件下的风电消纳情况。

2.1 目标函数

以风电弃风最小为优化目标，研究火电机组调峰不同参与程度下的风电消纳情况，构建风、火电联合调度模型。

式中：Qaw,t为风电在t时刻的弃风电量，z为弃风总量。

式中：δt为t时刻风电的最大等效利用率，即发电功率占装机容量的比值(不弃风情况下)，其大小由风力决定；Pw为风电总装机容量；Qw,t为t时刻风电场的实时发电功率。

2.2 约束条件

电力系统调度应该满足以下条件：

1)电力平衡约束条件

式中：ui,t为机组i在t时刻的启停状态变量，如果机组处于停机状态，则为0，如果机组处于启动状态，则为1；Qi,t为火电机组i在t时段的发电量；Gt为系统负荷在t时段的实时用电需求；l为线损率。

2)系统发电备用约束

火电机组的发电出力需要留有一定的调整裕度，即：

3)火电机组功率约束

4)机组爬坡速率约束

5)机组启停时间约束

6)风电机组出力约束

风电机组的出力受来风量约束，即：

3 火电机组的经济补偿计算模型

风电并网后，在负荷低谷时段，火电机组需参与深度调峰，这样以来火电机组的发电出力将会降低，发电能效降低[15-17]。因此，要调动火电机组参与调峰的积极性，需建立合理的补偿机制。

本届展会以“科学发展·低碳节能”为主题，以科技创新、清洁高效、节能减排为主要内容，来自中国及其他近10个国家的煤炭企业、煤炭洗选设备制造企业、煤矿节能及环保设备企业、煤化工及石化企业和相关科研院所的200多家单位参加了展览，展览面积超过1.3万m2，集中展示了煤炭洗选加工、资源综合利用、发展循环经济、矿区生态环境保护和煤化工及石油化工等领域的新技术、新工艺、新产品和新成果，充分体现了绿色、低碳、环保的理念。人民日报等20多家新闻媒体对展览会进行了采访报道。

调峰机组的经济补偿与火电机组的发电煤耗相关，煤耗越高其补偿额度越大，而发电煤耗则与火电机组的利用率有关。因此，火电机组调峰的经济补偿需要基于其利用率进行计算。

1)风电并网前火电机组的能效水平，可建立以下优化模型：

在负载率η1下，各机组的发电煤耗水平为：

那么系统的平均煤耗水平为：

2)风电并网后火电机组的能效水平，可建立以下优化模型：

在负载率η2下，各机组的发电煤耗水平为：

3)风电并网后火电机组调峰的经济补偿费用为：

式中：Pcoal为煤价。

如果系统总调峰需求为L，那么，火电为风电调峰应获得的补偿费用为：

4 算例分析

4.1 火电机组不同调峰深度对风电消纳的影响

火电机组的能效水平与火电机组参与调峰的深度有直接关系。假设三种情景，火电参与调峰深度逐渐下降，发电上网比例逐渐上升，即机组发电出力按0%(情景1)、2.5%(情景2)、5%(情景3)进行风、火电联合调度，出力优化情况见表2。

结果显示，随着火电机组参与调峰深度的下降，自身发电上网份额上升的同时，风电弃风率也呈上升趋势。情景1风电弃风率为8.6%；情景2风电弃风率提高至8.95%；情景3风电弃风率提高至9.3%。

由表2还可以看出，随着火电机组调峰深度的下降，火电机组的利用率呈上升趋势，单位供电煤耗进一步下降。情景1火电机组的供电煤耗为354.2 g/kWh；情景2火电机组的供电煤耗下降至353.7 g/kWh；情景3火电机组的供电煤耗进一步下降至353.1 g/kWh。

表2 系统调度优化结果

通过以上分析可以得出结论，火电机组降低调峰深度与调峰幅度，一方面可以提高发电能效，减少单位发电煤耗，降低发电成本，另一方面有助于其增加发电市场份额，增加经济收益。因此，风电并网下，没有经济补偿条件下火电机组缺乏参与调峰的积极性。

4.2 调峰辅助服务经济补偿测算

根据公式 (12)、(13)与 (16)、(17)，可以计算各时段机组的发电出力以及负载率。经测算风电并网前后火电机组的平均负载率为0.65与0.45。

结合机组耗量特性参数，可以测算出各机组的平均发电煤耗水平，见表3。

表3 火电机组的煤耗水平 (g/kWh)

根据式(15)、(19)可以分别求得风电并网前后火电机组的平均煤耗率为342.3 g/kWh、355.5 g/kWh。根据式(21)可以计算单位电量调峰补偿单价为8.9元/MWh。按照火电机组调峰量3 358 MWh/d计算，需要支付火电机组2.99万元/d的调峰补偿费用。

5 结语

风电并网后，在最大程度的全额消纳电量要求下，风电的弃风问题得到缓解，但火电机组承担其调峰服务影响其正常的经济效益，打破了原有市场份额的均衡状态。本文通过分析火电参与调峰服务对火电经济效益的影响以及火电参与调峰程度对风电弃风的影响，建立了基于目标优化理论的火电为风电提供辅助服务的经济补偿模型。通过算例分析表明，给予火电机组合理的调峰补偿不但可以保证火电机组的经济效益，还可以促进风电的消纳水平，提高风电机组的利用效率。