基于山东电网的辅助服务报价策略及调峰预测模型研究

安如山，靳旺宗，李晓强

（神华国华寿光发电有限责任公司，山东 寿光 262700）

0 引言

随着电力体制改革的深入，为了保障山东省电力系统安全、稳定、经济运行，促进风电、光伏发电、核电等清洁能源消纳，发挥市场在资源配置中的决定性作用，2018年山东电力辅助服务市场投入试运行。本文从山东发电侧电力市场的试运行实践出发，针对某1 000 MW机组，基于成本分析提出了3种辅助服务报价策略模型，并根据对山东省新能源分布特点和装机容量的分析提出调峰预测模型。研究将理论与实践结合，提出的模型简单实用，为火电厂科学合理地参与辅助服务市场提供决策依据。

1 辅助服务报价策略模型

1.1 报价成本核算

报价成本核算主要包括固定成本和燃料成本两部分。

1）固定成本。固定成本核算以月度固定成本总额和预测售电量为基础，计算出固定成本单价，各负荷率下的固定成本单价相同。

2）燃料成本。确定各负荷率下的供电煤耗率和月度燃料单价的预测值，计算出各负荷率下的月度燃料成本单价。

以标杆电价为基准，减去各负荷率下的固定成本单价与燃料成本单价，核算出各负荷率下的度电利润［1］。

1.2 报价模式

报价模式有3种，具体如表1所示。

表1 3种模式报价表

1.2.1 报价模式一

报价模式一为利润最小模式，调峰优先。该模式下计算出各负荷段发电利润，分配至损失电量中作为报价标准，保证补偿后的度电利润大于零。

报价模式一以抢调峰电量为切入点，尽量报低价，保障优先被调用，争取更多调峰电量，靠其他被调用机组高价出清。该模式适用于调峰深度大、调峰电量多或机组长时间低负荷运行的情况。

1.2.2 报价模式二

报价模式二为利润最大模式，发电优先。该模式以70%负荷率时的发电利润为基准，计算出各档低限负荷率时的损失利润，分配到损失电量中，达到每一档补偿后的利润等于基准发电利润。

报价模式二以保证机组稳定经济运行为前提，尽量避免时间短、深度大、电量少的调峰，防止负荷短时间内剧烈波动造成机组不安全因素及发电成本的增加。该模式适用于电网频繁调峰且调峰电量少、调峰时间短的情况。

1.2.3 报价模式三

报价模式三为度电利润相等模式，兼顾调峰与发电。该模式以70%负荷率度电利润为目标，计算出每档需补偿的利润，分配至损失电量，保证补偿后度电利润均等于目标利润。

报价模式三考虑电量约束条件，当发电计划曲线低于70%、机组长时间低负荷运行时，在保证机组度电利润的前提下，争取获得更多调峰电量。该模式适用于机组计划发电量较低，调峰时适当提高报价，得到更多补偿，以抵消低负荷运行所造成的发电成本增加。

每天或每月根据实际的固定成本单价、燃料单价、各负荷档的供电煤耗率输入表1，即可计算出上述3种报价模式的具体报价，为报价员提供参考。

2 辅助服务调峰预测模型

2.1 山东省风能资源和风电情况

2.1.1 山东省风能资源分布情况

山东省风能资源总体分布主要表现为冬季与春季风速较大，夜间风速较大，白天风速较小。沿海地区的风速比较大，低山和丘陵地区的风速比较小，山地外围风速比山地中部大，平原地区风速比山地大而比沿海的要小。山东省规划的海上与陆上风电基地主要位于风能资源最为集中、最有开发价值的沿海岸平坦陆地及浅海地带。目前，山东省已投产的风电场都位于沿海陆地，如烟台长岛地区、威海以及青岛部分地区，大多数通过变电站升压至110 kV电压等级接入配电网。由于近几年风电迅速发展，并且风电有较强的反调峰特性，对输电网的影响较大，需要火电机组进行调峰和调频。

文献［2］对山东省各月和一天中各时段的风力资源研究表明，风电场输出功率的水平高于规划容量90%的时期大多数集中在每年的12月到次年5月，概率接近70%；风电场输出功率低于规划容量10%的时期基本集中在每年的6月到11月，概率接近55%。每天21：00到次日05：00，风电场综合输出功率比较高。

2.1.2 山东省风电场分布情况

截至2018年3月底，山东省并网风电场138座，机组6 342台，装机容量为10 721.3 MW。风电占电网总装机容量的13.44%。山东省风电装机容量按地区统计的分布情况如表2所示。

表2 风电装机容量分布情况表（按地区）

由表2可以看出，风电场分布在全省15个地市，主要集中在东部沿海地区（烟台、潍坊、威海、东营、青岛、滨州、日照），占全省风电的79.66%。

2.1.3 山东省风电负荷预测

目前，山东地区风电机组主要为变桨距双馈型异步风电机组，容量大部分为兆瓦级［3］。图1为山东地区普遍采用的一种风电机组的风速-功率曲线，从图中可以看出各风速对应的功率。

图1 风电机组风速-功率曲线

综合图1中的风速-功率曲线和蒲福风级表对应的风级可以得出各风力等级对应的风机负荷率。当风速为4 m/s（3级）时，风机负荷率为10%；当风速为7 m/s（4级）时，风机负荷率为50%；当风速大于10 m/s（5级）时，风机达到满负荷。通过中央气象台网站提供的天气预报中的风力等级和各时段风速，再结合各地风电容量及风速-功率曲线预测次日风电负荷曲线［4］。

通过对山东省风电负荷和当时风速的研究提出山东省风电负荷Pw的预测函数：

式中：v为综合风速，取值为烟台、潍坊、威海、东营、青岛、滨州、临沂对应时段的风速与各地风电装机容量的比例乘积之和。因风速很小时风机无负荷，如各地风速＜1 m/s，则风速按0计算。α为修正值，一般取经验值，根据烟台地区的风级进行修正，因为烟台地区的风电装机容量最大，当风级为3～4级时，修正值为-500 MW；当风级为4～5级时，修正值为-300 MW；当风级为5级以上时，不修正。

2.2 山东省太阳能资源和光伏发电情况

2.2.1 山东省太阳能资源分布情况

山东省可利用太阳能发电资源丰富，太阳能资源分布特点主要表现为南少北多，低值出现在鲁西南，最低值在曹县；高值出现在鲁北和黄河三角洲，最高值在庆云［5］。全省各地太阳总辐射年变化趋势以5月份最大，12月份最小。虽然7月份天文总辐射最大，但是山东省6，7月份正处于汛期，阴雨天较多，日照较少，受阴雨天的影响，辐射强度受到影响。而5月份正处于夏季风最盛行时期，副热带高压稳定控制山东，多晴好天气，天文总辐射仅次于6，7月份，太阳总辐射最大。12月份，山东省处于冬季，天文总辐射与实际总辐射都处于最低点。通过对每日光伏发电负荷曲线分析发现，光伏发电每日的最高负荷出现在12：00—13：00之间［6］。

2.2.2 山东省光伏电站分布情况

山东省光伏电站的项目种类较多，主要分为集中式光伏和分布式光伏两大类。城乡居民、商业用户以及在塑料大棚建设的光伏电站接入电网，取得了一定收益。

截至2018年3月底，山东电网光伏发电容量为11 017.04 MW，其中集中式光伏电站209座，容量为6 076.07 MW；分布式光伏发电项目111 603个（居民个人项目101 861个），容量为4 940.97 MW，全省17个地区均有分布。山东省光伏发电装机容量按地区统计的分布情况如表3所示。

表3 光伏发电装机容量分布情况表（按地区）

由于光伏发电项目具有扶贫政策支持、技术成熟、设备安装简单等特点，所以未来几年光伏发电会快速增长，调峰市场会越来越大。济宁地区光伏发电发展最早（2010年），潍坊地区光伏发电规模最大，共31个集中式光伏电站和19 027个分布式光伏项目，容量达1 908.79 MW。

从表3可以看出，山东省光伏发电主要集中在潍坊、泰安、济宁、德州、聊城、菏泽等地区。通过中央气象台网站提供的天气预报各时段天气现象和云量，再结合各地光伏发电容量情况，预测光伏发电负荷曲线。

2.2.3 山东省光伏负荷预测

由于光伏负荷曲线与开口向下的一元二次函数f(x)=ax2+bx+c曲线相似，此函数的零点为太阳的起、落时间，对称轴为中午12：00左右，根据季节光伏发电最大时间有所变化，极大值为。已知3个点，共6个已知数，即可解出此函数，从而将函数编制到Excel表中。

根据历史光伏发电曲线和光伏发电集中地区的天气现象和云量，只要每天根据天气预报预测出光伏发电的最高值，即可计算出光伏发电负荷曲线。

2.3 山东省新能源负荷预测

根据预测出的风电和光伏负荷曲线，将各时段相应的风电和光伏负荷相加，即可得到次日的新能源发电负荷曲线，如图2所示。

图2 新能源负荷预测曲线

2.4 山东省直调公用机组调峰情况预测

取D为当日，每天通过收集D-1日全网用电、直调发电、风电、光伏负荷曲线，结合电网公司公布的D+1日短期负荷预测曲线，通过以下公式计算D+2日的直调公用机组负荷预测曲线：

式中：P（D+2）为后天直调公用机组负荷预测值；P（D-1）为昨天直调负荷；PN（D-1）为昨天新能源负荷；PN（D+2）为后天新能源负荷预测值；P（D+1）为明天短期负荷预测值；Pe（D-1）为昨天全网用电负荷；β为修正值。

修正值根据经验确定，一般情况修正值为昨天直调公用发电最低负荷减去昨天直调发电最低负荷。

通过每日电网公司公布的直调公用机组可调出力，算出70%负荷，低于70%负荷时全网需要调峰，得到的调峰情况预测曲线如图3所示。

图3 调峰情况预测曲线

通过对调峰辅助服务市场报价情况的分析，预测后天的最高出清价，从而指导电厂制定合理的报价方案。

3 应用情况

自山东电力辅助服务市场化运营以来，某电厂以报价策略模型和负荷预测模型为依据，制定每日报价方案，在辅助服务市场竞争中获得了绝对优势。2018年3—12月，获得补偿1 266万元，并获得基础奖励电量5.36亿kW·h（装机占比3.7%，奖励电量占比10.7%）；2019年获得补偿5 497万元，并获得基础奖励电量9.2亿kW·h；2020年获得补偿6 309万元，并获得基础奖励电量32.2亿kW·h，累计获利约6.6亿元。

4 结语

本文通过分析调峰对生产成本的影响，建立了3种辅助服务报价策略模型：利润最小模式、利润最大模式、度电利润相等模式。通过对山东省风力资源和风电情况分析、太阳能资源和光伏发电情况分析，得到风电和光伏负荷预测函数；通过调峰情况预测曲线指导电厂制定合理的报价方案。某电厂在该报价策略模型和负荷预测模型的指导下制定报价方案，取得较好效益。