基于水电调节的多能互补发电系统研究综述

2021-11-16徐连琛金晓辉练金城刘德民刘小兵

水电与抽水蓄能 2021年5期

徐连琛，金晓辉，练金城，刘德民，4，刘小兵，唐雯，李珍

（1．西华大学流体及动力机械教育部重点实验室，四川省成都市 610039；2．天津港航工程有限公司，天津市 300000；3．牡丹江水文水资源中心，黑龙江省牡丹江市 157000；4．东方电机有限公司研究试验中心，四川省德阳市 618000）

0 引言

为应对全球环境问题带来的一系列的挑战，2020年国家发展改革委提出要加快突破风光水储互补的技术瓶颈[1]。风电及光伏发电的大规模装机时代即将到来，作为火电和核电的补充，风光水等新能源电站在装机总容量中的占比越来越高。据国家统计局统计2020年风电及光伏的装机容量同比增长分别高达34.6%和24.1%[2]。

风电以及光伏发电存在一定的随机性、波动性、反调峰性且难以预测[3]。需要调节性能较强的水电及专门的大容量储能装置进行调节。利用水电优良的调节性能及储能装置的储存与释放对电网中的波动进行时空调节，减小其并网对电网稳定运行的影响[4]。目前所运用的典型的技术如图1所示[5]。

图1 典型储能技术Figure 1 Typical energy storage technology

在上述的这些储能方式中，抽水蓄能是应用最广泛的大型储能装置，抽水蓄能电站启停速度快，运行范围广，能很有效地应付负荷的变化[6]。

新能源电站之间的运行具有良好的互补作用，在日际运行中，白天阳光充足，光电出力强，而夜间风力充足，风电出力强。在年际运行中，夏秋两季降水充沛但风力不足，冬春两季风力较强但缺乏降水，水能不足。因而新能源电站的运行过程具有明显的互补性。同时水电机组作为优质的调节电源以及水电先行建设的场地和送出通道优势，通过风光水储耦合互补，可同时解决风电光伏的消纳问题和水电弃水问题，对提高新能源的消纳比例、提升现有输电线路利用率具有重要意义[7]。正因为常规水电与抽水蓄能电站在新能源电站运行过程中重要的调节作用，因而研究基于水能调节的多能互补发电系统能够有效地减小大量的新能源电站并网造成的不稳定问题，具有重要的研究意义。

1 各能源现状及特性

1.1 各能源特点及发展现状

风能是一种存储量巨大且分布极其广泛的可再生能源。风能间歇且波动，同时还具有反调峰特性。其反调峰特性主要表现为在日间负荷较大时，出力因风速降低而达不到预期。风能的随机性使其大规模并网成为电网运行的不稳定因素，其总容量一般要求不超过电网总容量的10%。有功调节能力是大规模风电场所必须具备的能力之一，当风能充足时，电场需有能力快速调节机组出力以参与电网的调节。风机同样具有启停较快的优点，但由于其不稳定的特性，单独参与调节时调节能力较差。

我国风电事业起步较晚，20世纪50～60年代时对风电机组进行了一些探索性的研究，但由于国内技术的落后以及西方国家的长期技术封锁，在风电技术上未能取得实质性的成果。70年代末期，在国家的支持之下，研究人员开始研究小型离网风力发电机以解决偏远山区及艰苦海岛地区的供电问题，1996年国家计委推出一系列的发展计划标志着我国风电事业进入了规模化发展的阶段[8，9]。截至2010年，我国风电装机容量已跃居世界第一位[10]。截至2020年，陆上风电总装机容量达到了2.71亿kW[11]。随着陆上风电资源的大规模开发，优质风能资源区电厂逐渐饱和，风电发展的目光开始着眼于海上风电建设。由于海上风电存在不占用土地，风力稳定发电量大等优点，已经成为当今世界风电建设与发展的新方向[12]。海上风电机组的发电时间更长[13]，发电总量更大。国内第一个大型海上风电场于2008年投入运行。2020年，我国海上风电新增装机容量306万kW，截至2020年底，海上风电装机容量达到939万kW。

太阳能同样是储量巨大且分布广泛的清洁能源。可利用量远超风能、水能。由于光伏发电本身的特点，只能在白天发电，其日出力特性存在明显的波动。且气象因素也对其存在影响，使得电站出力产生波动。阴雨天气、云层厚度等都会影响到光伏电站的出力情况。与风电类似，光伏发电也具有季节性的特点，同时其季节性特征也与地域有关，由于光伏电站装机容量以及气象条件的限制，光伏电站不适于对电网短时间的大负荷的变化进行有功调节。1995年，两个功率分别为10kW和20kW的光伏电站在西藏自治区建成[14]。截至2020年，全国光伏发电累计装机容量达到253.43GW，同比增长24.1%[15]。

相较于风电及光伏发电，水力发电技术发展较早且比较成熟，且水电因其调节性能在电网中的作用无可替代。水电因径流量的影响，具有明显的季节性特点。水电机组启停速度快，运行范围广，调节能力强，可以针对电网波动进行及时的调节。我国水力资源极其丰富且分布较广，水电可开发量巨大，1910年于昆明建成了第一座水电站——龙石坝水电站，其扩建后的装机容量为6000kW[16]。在建的白鹤滩水电站预计于2022年完工，装机容量为1600万kW。抽水蓄能电站自20世纪50年代开启了快速发展的进程，60～80年代进入了建设的黄金期[17]。2021年5月，国产首台700m以上扬程的抽水蓄能机组在敦化投入试运行。截至2020年，我国水电总装机容量达3.8亿kW，其中常规水电3.4亿kW，抽水蓄能4000万kW。

1.2 各能源特性

风轮从风中吸收的功率可以用式（1）表示：

式中：P——风轮输出的功率；

CP——风轮的功率系数；

A——风轮扫略面积；

ρ——空气密度；

v——风速；

R——风轮半径。

其中CP的最大理论值约为0.593，也就是贝茨极限。风轮机的有效功率见式（3）：

式中：K——单位换算系数；

Ca——空气高度密度换算系数；

Ct——空气密度修正系数；

η——风轮机全效率，一般取25%～50%。

风电的不稳定性导致其对电网调峰调频具有重要的影响。侯佑华、房大中[18]等通过对内蒙古电网风电的研究，得到了风电有功功率波动及出力情况，见图2和图3。

图2 风电功率变化概率分布Figure 2 Probability distribution of wind power changes

图3 风电出力情况Figure 3 Wind power output

高德宾等[19]通过对2008年东北电网风电的研究，指出东北电网风电特性随季节变化明显。春季出力最大，秋冬季较大，夏季出力最小。同时风电场也存在明显的昼夜特性，风电场昼夜发电量对比情况见图4[20]。

图4 风电场昼夜发电对比Figure 4 Day and night power generation comparison of wind power plants

光伏系统的输出功率见式（4）：

式中：fPV——光伏降额因子；

YPV——光伏阵列容量；

IT——接收的实时太阳能辐射水平；

IS——标准太阳能辐射量， IS=1kW/m2。

由于风电出力反调峰特性的存在，在风电出力较高但电网负荷较小的时段就会出现弃风现象[21，22]。而光伏发电相较风电，其受光照强度影响较大，且与组件的光敏特性有关，同时其昼夜发电量与电网用电负荷的匹配性优于风电[23，24]。当风电夜间出力分布小于10%，白天出力在40%～90%范围内的概率不低于10%，且出力正午达到最大出力时，为光伏发电的理想状态[25]。吴振威等[26]通过对某光伏电站日出力特性的研究指出光伏电站短时波动可能超过50%，其日出力曲线如图5所示。黎嘉明[27]等通过对甘肃某电站的研究，得到随时间变化的电站出力频率分布图，见图6。作者提出光伏发电往往具有双峰值、非单调的特点，在短时云层扰动及日地运动的影响下会出现出力的波动。风光等可再生能源波动从秒级时间尺度到分钟级时间尺度对电力系统的影响主要在调峰调频方面，水电机组启停速度快，对负荷响应迅速，因而在调峰调频上具备快速反应能力[28]，马吉明[29]等通过对青海省电网运行的研究，提出风光等间歇性能源的大规模入网会增大等效负荷的峰谷差，对电网的总负荷和调节能力的要求随之增大，可能出现在弃光弃风的同时还要外购电力的矛盾状态，这种矛盾状态可通过引入抽水蓄能电站进行解决。图7为新能源入网之后的等效负荷图，图8为典型的日调度图。

图5 某光伏电站某日出力曲线Figure 5 The output curve of the spot energy power station

图6 某光伏电站出力持续时间分布图Figure 6 Distribution of output duration of a photovoltaic power station

图7 逐月可调节电量及等效负荷图Figure 7 Monthly adjustable power and equivalent load diagram

图8 典型日调度图（一）Figure 8 Typical daily dispatch diagram（No.1）

图8 典型日调度图（二）Figure 8 Typical daily dispatch diagram（No.2）

水电机组的输出功率与水头和水力损失等因素有关，作用于转轮上的水流所具有的有效功率见式（5）：

式中：γ——水的容重；

H——工作水头；

Qe——有效流量；

He——有效工作水头；

ηs——水力效率。

水电各类型机组启动及爬峰速度汇总见表1[30]。

表1 水电各类型机组启动及爬峰速度汇总表Table 1 Starting speed and peak climbing speed of various types of units

电网的无功功率平衡和有功功率的平衡同样重要。无功功率的变化会影响电网的电压稳定性，进而影响电能的质量。保持电压稳定同时也可以保证电力系统的稳定性。风力发电机在并网运行时需要从电网系统中吸收无功，致使电网系统中的无功水平降低，导致系统电压降低。可能造成电网风电接入点及其邻近母线上电压越限，甚至会导致电网系统出现电压崩溃乃至解列。因而在风电大规模并网运行时，需要对电网进行无功调节，以稳定电网电压保证电网安全稳定运行，抽水蓄能机组在水轮机工况和水泵工况下均具有较强的调相功能，同时较为灵活，是电力系统维持无功功率水平的重要保障[30]。

2 不同能源之间的互补性研究

近几年，国内多能互补的工程在探索中不断发展，在多能互补上积累了不少经验，其中风水互补、水光互补及风光水互补为目前的研究热点。

2.1 风水互补研究

水电与风电具有良好的互补特性。由于水库的存在，上游来水量的短时波动被水库蓄水能力消除，使得水电机组具有良好的容量特性。当风电出力预期较大时，可减少水电出力，当风电出力预期较小时，可增大水电出力，良好的调度能力可以使得水电对风电的日波动特性进行平抑。在季节尺度上，水电同风电也有良好的互补特性。冬春枯水期，风力较强，风电场需要巨大的调节能力，此时水电可通过调节出力来满足风电的调节需求，而在丰水期，水电机组调节能力有限，但夏秋季节风力也有限，对水电的调节能力要求不高，水电有限的调节能力即可满足需求。

风水互补发电原理是利用水电出力可短时迅速调节的能力来实时补偿风电的随机性、间歇性输出[31]。畅建霞等[32]提到在水力发电的补偿性输出的叠加下，风水联合运行可以平抑风电的随机性和间歇性，获得较为稳定的电能。国内外对于风水互补的主要研究内容集中于互补发电系统的优化调度和控制方法两个方面。

风水互补发电系统的优化调度是在满足发电侧与负荷侧实时供需平衡需求的前提下，同时尽量保证电力系统的可靠性、经济性与环保性。李杏等[33]对风水互补中风电的随机性进行了数学描述，假设风场的风速服从如公式（6）的双参数的Weibull分布。

式中：u——自然风速，m/s；

k——形状系数；

c——尺度系数，m/s。

其拟合出的风速概率密度分布与实际风速概率密度分布对比及风速与风电场输出功率关系见图9，图中Pwn为输出功率，Pwr为额定输出功率，uco表示切出风速，uR为额定风速，uci为切入风速，u为位于与风机轮毂相同高位置的风速。

图9 风速概率密度及风速与风电场输出功率曲线Figure 9 Wind speed probability density and wind speed and wind farm output power

黄春雷等[34]基于效益最大化的角度建立了考虑水电调峰对风电消纳贡献的水电年度运行目标函数，见式（7）。

式中：EH,t——水电站t时段的发电量；

Eb,t——保证电量；

Pmax,t——t时段水电站预想出力；

γt——t时段日负荷率。

曾鸣等[35]基于风力发电预测和市场电价的不确定性提出了一种协调计划，大幅降低了弃风率并提高了现有输电线路的利用率。Kern J D等[36]从发电流量和经济效益两个角度对风电互补前提下的水电站及水库运行的影响进行了研究。Gebretsadik Y 等[37]通过对两个非洲国家的风水互补模型进行研究，得出水电可以平抑风电出力的间歇性，这两个国家经风水互补之后风电渗透率提高约45%。

杨瑾诚等[38]以黄河流域的八座梯级电站为对象，提出一种梯级风水互补运行的调度策略，缓解了风电出力波动，在减小弃风率的同时保障了库容安全，其负荷预测曲线及功率输出曲线见图10。安源等[39]以黄河上游五座水电站及甘肃酒泉的风电站进行互补研究，建立了一种优化调度模型，其电站出力季节互补性及互补优化调度出力过程见图11。

图10 负荷预测曲线及功率输出曲线Figure 10 Load forecast curve and power output curve

图11 风电及水电的季节互补性及互补优化调度出力过程Figure 11 Seasonal complementarity of wind power and hydropower and the process of complementary optimal dispatch output

风电单独上网时，弃风率高达70%，经风水互补优化后大幅降低至约4.1%。使得联合系统的出力基本保持稳定，可满足电网稳定性的要求，对风电的大规模并网运行提供了可行的方式。Chen等[40]基于风电的不确定性，建立了一种短期风水热调度模型和模型求解的方法。Pimenta等[41]建立了一个基于巴西资源条件下的风水混合系统模型，通过改善水库储水以提高国家能源安全。张自宽等[42]以云南某大型水电站为例，通过六个风水互补系统方案的比较，发现基于月平均出力的情况分析得到的弃风率要低于基于水电站日运行调度情况下的弃风率，提出了风水互补发电系统的最佳容量配置方法。

焦健等[43]对风电水电互补系统进行了基于模糊控制的仿真计算，结果显示风电独立运行时发出的功率紊乱，具有较强的波动，不能直接接入电网。而通过风水互补之后，系统输出功率相较独立风电较为平稳，能够顺利并网。利用模糊控制对联合系统进行优化，可以平抑风电短时波动，使得系统持续输出稳定的电能。能克服风水蓄互补发电系统的效率低、规模小的缺点，为风电的大规模并网提供了另一种思路。李宏伟等[44]以云南电网为例提出一种优化风水互补系统的调度方式，对联合系统中各子系统的调节速度进行分析，通过建模计算解决了风电出力变化超过电网调节速度的问题。田建伟等[45]对风电和水电各自的特点及互补特点进行了分析，并依此建立了远距离大容量风水互补发电系统优化调度模型，结果表明，该系统可支持风电大规模并网发电，同时表明远距离水电出力可以平抑风电出力的波动，但其对电网稳定性的影响还需深入研究。

对于风水互补过程中的机组振动问题，杨秀媛等[46]对风水联合运行的计划制定、协同优化控制和网络约束等问题进行了深入的研究，在风水联合运行的应用研究中出现了水电机组的压力脉动及结构振动问题。水电机组压力脉动及结构振动主要是因为风电的不稳定特性使水电负荷变化频繁，机组运行工况频繁切换，导致水电机组偏离设计工况运行，进入“振动区”，从而导致压力脉动及结构振动的产生[47，48]。应在联合运行过程中合理调整水电机组负荷，避免水电机组进入振动区运行。当水轮机发生压力脉动及结构振动时，容易造成疲劳破坏，影响水电站以及电网的安全运行[49]。目前多能互补发电控制主要包括自动发电控制（automatic generation control，AGC）和自动电压控制（automatic voltage control，AVC）两种形式，优先通过风能等新能源机组进行无功调节，在难以满足电网需求时，再调用水电机组进行无功调节，从而增加水电机组运行可靠性和稳定性[50，51]。杨三根等[52]通过对风水联合调度情况下的AGC控制进行研究，建立了风水互补系统的AGC备用容量优化模型，经计算模拟得知模型有效，能充分运用水电特性进行调节。

2.2 水光互补研究

同风电类似，光伏发电出力特性也有明显的随机和波动的特点。水光互补的运行方式能够平抑光伏发电的出力波动，使得其能够达到并网条件，可显著的减少弃光率。

Alexandre等[53]提出了一种评估水光互补系统子系统之间时间互补特性的方法，并研究了水光互补系统的理论性能极限。B. François[54]等以某欧洲国家为例，研究了水光互补系统中短期调度所需的储能系统容量。龙羊峡水光互补电站作为国内第一座大型的水光互补试验电站也已经投入运行，对此国内外学者进行了诸多的研究。杨学伟[55]等通过对云南楚雄风光水互补系统在给定总有功和给定总负荷两种不同工况进行分析，提出了一种互补系统的实时控制策略。马吉明等[56-57]通过研究青海的水光互补，提出增建抽水蓄能电站以提高水电对光伏不稳定出力的补偿能力。钱梓锋等[58]通过对龙羊峡水互补工程在不同天气类型下的分析，得出晴天对提升调峰能力作用明显，互补后总出力在晴天时提升效果明显，三种天气情况下的总出力过程曲线见图12。

图12 不同天气情况下水光互补总出力过程Figure 12 The total output process of water and light complementary under different weather conditions

张娉等[59]通过研究龙羊峡的水光互补，提出了三种不同运行方案，分析了不同方案下水光互补的影响及效益。田旭[60]等在分析水光互补调度时考虑了火电的参与，火电平均负荷及弃光率见图13，提出从弃光率的角度来看，枯水年水光互补效果较好，平水年在汛期水光互补效果较差。在冬季，由于对火电的供暖需求较高，无法降低出力，水光互补系统出力受到了电力平衡的约束。在夏季汛期，水电机组满负荷出力，难以对光伏电站进行调节，使得弃光率提升。明波等[61]建立了以调峰能力最大化为目标的日调节水光互补数学模型，对水光互补发电系统进行了分析，建立了一个能使系统出力在电网负荷最高时出力最大的目标函数，见式（8）。

图13 火电平均负荷及弃光率Figure 13 Average load and curtailment rate of thermal power

式中：Nmax——调度期内系统负荷最大值；

Ns,i——水电机组s在i时段的出力；

Ng,i——光伏机组g在i时段的出力；

T——调度期总时长。

安源等[62]总结了国内外研究成果，对水光互补原理、优化调度模型、水电对光伏发电补偿的衡量指标、弃光原因分析以及水光互补系统调峰能力分析。庞秀岚等[63]以龙羊峡水光互补光伏电站为例，提出水光互补可以稳定光伏出力，且有利于当地自然环境，降低光电场区的蒸发量及风速，利于植被生长。刘娟楠等[64]从电量平衡角度核算了水光互补短期调度中，光伏对水电站运行的影响，得出水光互补后，龙羊峡及各梯级水库和电站的流量及发电量变化不大，但互补系统的运行使得电网调控的难度明显上升。

龚传利等[65]提到龙羊峡电站通过跨越振动区策略设置有效地降低了机组运行过程中跨越振动区运行的次数。为光伏发电运行变化设置调节死区，在变化大于死区时，水电机组进行调节，避免了水电机组频繁进行工况切换导致内部流动不稳定的现象，通过试验得到跨越振动区策略设置在跨越振动区次数还可以维持电厂较高效益的结论。庞秀岚等[66]提到龙羊峡电站进行了水光互补协调运行的AGC和AVC控制试验，其中AGC试验结果符合调度要求，不过由于无功补偿装置技术上的不足，AVC试验虽满足试验要求但难以满足大规模调度应用。黄鹤等[67]提到采用水光互补AGC系统可以使得光伏电站以最大功率运行，且在消耗最少水量的前提下使水电站发电量更大，同时能考虑水电机组的振动区及室蚀区等不可运行区。王明军等[68]提到龙羊峡电站的水光互补AGC系统在出现电网波动时，可通过调节水电站的无功协调控制光伏电站无功补偿设备，能够保证电网的电压处于合理水平，该系统设计目前已满足调度要求，为日后的水光互补发展提供了调度经验。目前针对水光互补过程中水电机组振动问题的研究较少，在日后的研究中仍当加以重视。

2.3 风光水互补研究

Jacobson[69]等针对风电、光伏的随机性对电网造成的不利影响，研究并计算了一个风光水互补系统低成本的运行方案。罗毅等[70]研究了一种风光水互补发电模型，以功率波动幅度最小化的同时获得最大化的效益为目标，并采用粒子群算法进行了求解。吴万禄等[71]构建了一种风光蓄互补发电模型，并对该模型的四种调度策略进行了仿真分析，得出了不同调度策略的最佳应用范围。王亮等[72]以青海某地区为例，验证了其提出的一种风光水互补发电系统优化运行模型。

朱燕梅等[73]基于水风光的互补特性以金沙江上游典型水风光电站为例进行日内联合发电计算，初步证明水电可以在日内对风光出力波动进行调节。张歆蒴等[74]通过对雅砻江下游某风光水互补基地进行研究，从尽可能减少弃光和弃风的角度出发，将提高梯级水电蓄能作为目标，建立了一个互补发电模型，简要讨论了风光水协调运行对梯级水电调度运行造成的影响，结果表明梯级水电可以有效调节补偿大规模的风电和光电出力波动，模型中风电光伏接入点的功率波动并没有得到有效缓解。典型日风光互补优化结果见图14。

图14 典型日风光互补优化结果Figure 14 Wind-solar hybrid optimization results on a typical day

陈丽媛等[75]通过建模提出一种风—光—水互补发电系统调度策略，建立了以最低成本为目标的优化模型，其目标函数见式（9）。

式中：i=1，2，3——风电，光伏，水电；

Mi，Ci、Pi——数量，成本和有功功率；

u(Pi)——操作成本；

kcoe——补偿系数；

PEENS——未达预期值的系统功耗；

et=1，0——电网并网与否；

pg——并网电价；

Pgridt——电网供应的电量；

αk——污染物排放系数；

βk——污染物处理费用；

Qgridk——第k种污染物排放量。

以功率平衡为约束条件，仿真计算得到风电、光伏、水电装机容量的分配为31%、15%和30%，不足部分需电网提供。

常瑞莉等[76]以某装机容量1200MW的水电站为例，设计并配置了一套经济性最好的配置方案。吴虹剑等[77]通过对风光水储微网配置的研究，提出风光水电装机容量分别占总容量的21.66%、28.51%和50.32% 时，各子系统出力及综合效益达到最优点。袁简等[78]为某水电站配置风光发电装置，在建立分布式电源容量配置模型之后并设置三个评估指标：新能源互补性、供电可靠性、波动性。对比有无设置评估指标的分布式电源容量配置问题，结果表明：研究新能源互补发电系统的容量配置问题，除了建立基本的目标函数和约束条件外，额外设置评估指标能够更好地提高系统的供电可靠，有效应对外界因素引起的功率波动以及负荷缺点现象。上述研究中风光水的联合运行大多从中长期调度策略的角度出发侧重于系统运行成本与经济效益的考虑，将风光水电源作为一个综合电力集合进行整体调峰发电效果的讨论，没有对风电光伏出力波动平抑进行单独的考量。

叶林等[79]针对风光水互补发电系统的特性评价指标进行研究，从各子系统和联合系统两个角度出发，构建了一种全新的评价指标，指出系统的运行性能与季节变化有一定关系。李树林等[80]对风光蓄互补发电系统进行了研究，指出互补系统可以优化系统运行情况。仿真实验结果表明，互补系统在接入电网后可有效降低弃风率，同时火电出力降低且峰谷差变小。降低了电网的整体运行成本。在考虑风光相关性后，互补系统中风光子系统出力提高，抽水蓄能系统出力降低，抽水蓄能机组得以承担其他电网给予的任务，考虑相关性前后的风电利用率及各子系统出力情况见图15。