基于源网协调与容量决策的风力发电装机容量分配方法

雷志勇,李中胜

(福建水利电力职业技术学院 电力工程系，福建 永安 366000)

风力发电技术成熟性较高、开发条件较简单、商业化前景较好，逐渐受到各个国家的高度重视[1]。中国风能资源非常丰富，为风力发电技术的发展与应用提供了充足的资源支撑[2]。

中国工业化进程的不断推进，使得能源发展面临着较大的难题，电力系统升级与更新势在必行，以此来提升可再生能源电力占比。相较于传统能源，可再生能源对环境污染程度较小，是未来能源结构优化的重点与关键[3]。但是，风力发电技术与常规发电技术不同，风能资源无法控制，致使风电具有随机、不可控、波动较大等特征，为风力发电技术的应用带来了较大的阻碍。随着风力发电规模的不断扩张，需要对风力发电装机容量进行合理地安排与配置，以此来有效解决风力发电并网的问题，保障电网整体运行的稳定。

综上所述，在源网协调与容量决策的背景下，对风力发电装机容量分配方法进行研究，致力于求取最佳的风力发电装机容量分配结果，以最小的功率损耗，获得最大的风电综合收益，为容量决策提供精准的数据支撑，对于保证电网系统经济、安全运行具有重要的现实意义。

1 风力发电装机容量分配方法

1.1 源网协调规划模型构建

《电力体制改革方案》指出：将电网与发电厂划分为两个相互独立的个体，进行独立经营。原有的源网协调规划方式是依据电量及其负荷预测数据规划电源，以此为基础进行电网相关规划[4]。但其已经无法适应现今电力市场需求，严重阻碍了电力系统规划的灵活性。以目前电力行业背景环境为基础，设置源网协调规划模式，具体如图1所示。

图1 源网协调规划模式

虽然电网与发电厂独立经营，但是整个电力系统也需要源网规划，使其具备一定的协调性，以此来保障电力系统的可靠性与安全性，防止电力冗余、浪费等现象的发生。从本质角度出发，源网协调是指根据市场供求、竞争关系，以科学的方式，对现有风力发电资源进行合理地分配，使得社会剩余价值达到最大化。

依据上述分析，构建源网协调规划模型，以综合成本最小化作为目标函数[5]，则源网协调规划模型目标函数表达式为

(1)

式中:Stoal为综合成本最小化；xj为待建机组j的投建情况；Cj为待建机组j的价格；Oj与Ej分别表示待建机组j的运行成本与发电量；Oi与Ei分别为原有机组i的运行成本与发电量；yl为输电线路l的投建情况；Ll为输电线路l的单位价格。

源网协调规划模型约束条件表达式为

(2)

式中:约束条件分别为电力约束、电量约束、输电线路投资总额约束与线路潮流上限约束。Pj与Pi分别为待建机组j与原有机组i的出力；P为目标年度总电力需求量；E为目标年度用户侧总电量需求；L为方案设置资金；U为电压幅值；Gmn为mn线路的电导；Bmn为mn线路的电纳；Pmnmax为mn线路能够承受的最大传输功率；cosθmn与sinθmn分别为mn线路相位差值的余弦数值与正弦数值。

1.2 风力发电装机容量极限分析

风电是一种清洁、可再生能源，由源网协调规划基础出发，深入分析风力发电装机容量极限，为后续装机容量分配打下坚实的基础[6]。

多数风电场主要位置处于电力系统边缘，风电接入电网时，风力发电装机容量关系着整个电网系统的经济效益与稳定性。近几年，风电并网规模持续增加，风力发电场输出功率特有的随机特性会影响电力系统输出电压的稳定性[7]。根据已有文献研究成果可知，当风电场规模较小时，综合收益会随着装机容量的增加而增长；而当风电场规模达到临界值后，综合收益会随着装机容量的增加而下降。从经济效益角度出发，此时风力发电装机容量达到饱和[8]。

依据上述分析可知，要想确认风力发电装机容量，选取两个性能指标，分别为风电穿透功率极限与风电场短路容量比。其中，风电穿透功率极限计算公式为

(3)

式中:WPPmax为在稳定前提下，风电并网容量最大值；PWT为装机容量最大值；SL*max为电力系统负荷最大值[9]。

风电场短路容量比计算公式为

(4)

式中:K反映的是风电并网后，并网节点处电压的变化程度；Pwind为单位风电场设置的额定容量；Ss c为风电并网节点的短路容量；In与Un为风电并网连接点的电流与电压。

短路容量是指在风电正常运作背景下，某一个风电并网节点出现三相短路故障时对应的功率数值，反映着风电场供电性能的强弱[10]。在电力系统中，风电并网节点主要位于变电站高压侧，此处节点的短路容量普遍较小，表明电力系统受风电波动的影响越小。发达国家风电场短路容量比区间标准为3.3%～5%，而中国电力系统架构较为薄弱，风电场位置较为边缘，风电并网节点短路容量比较小，若是利用国外的标准，风电场规模会受到比较大的限制，故在实际应用过程中，中国风电场短路容量比通常大于10%，有利于我国风力发电技术的发展与应用[11]。

1.3 装机容量分配问题描述

根据上述确定的风力发电装机容量极限，采用数学模型描述风力发电装机容量分配问题，构造装机容量分配目标函数，简化装机容量分配过程[12]。

常规情况下，风力发电综合收益由多种因素共同决定，例如发电成本、环境效益、发电效益、服务成本等。为了方便研究的进行，此研究确保发电成本与环境效益基本相同，以售电收益与服务成本为主，构造装机容量分配目标函数[13]。

设定电力系统中节点i处风力发电装机容量为Wi，则风电机组总数量为

(5)

式中:ent为取整函数；PR为同类型风电机组的额定功率[14]。

节点i处风电场年均发电量的期望值表达式为

Ei=8 760ni(1-l)Pai.

(6)

式中：l为风电损失系数；Pai为风电场年均功率的期望值。

假设风电场正常运作，在一定的年限范围内，其售电收益与服务成本表达式为

(7)

式中:f1与f2为售电收益与服务成本；d为风电并网节点范围；e为并网节点的无功补偿区间；ρ1与ρ2为风电上网电价与无功补偿单位容量维护成本；PA(η,y)为年金现值系数；η为折现率；y为年限；Qc i为在电压越限情况下，并网节点无功补偿容量需求值[15]。

确定电力系统中风力发电综合收益之和，即为装机容量分配目标函数，表达式为

(8)

上述构造的装机容量分配目标函数需要在一定的约束条件下才能进行求解，主要包括风电装机容量约束、节点电压约束、风电穿透率约束、机组出力约束与潮流约束等，约束条件表达式为

(9)

式中:QG i,Qc i与QLi为节点i的机组出力、节点补偿容量与负荷功率；Ui与Uj为电压幅值；Gij为节点电导；Bij为节点电纳；δij为节点电压相位差值；Wi为风力发电装机容量；Wmax为电力系统最大允许接入风电容量。

1.4 装机容量分配问题求解

此研究应用进化策略求解上述构造的装机容量分配目标函数，求解结果即为风力发电装机容量分配最佳结果[16]。

在(μ+λ)-ES进化策略中，起决定性作用的即为适应度函数。在研究过程中，以上述装机容量分配目标函数为基础，构造(μ+λ)-ES进化策略的适应度函数，表达式为

(10)

式中:pe为惩罚因子，常规情况下，pe取值均为负。

根据(μ+λ)-ES进化策略求解目标函数的步骤如下：

1)初始化(μ+λ)-ES进化策略种群，基于个体分量对装机容量进行初步分配；

2)随机选取风电并网节点，设置固定的参数，计算相应的风电场售电收益；

3)利用恒功率因数(设置为1)控制风电机组，其无功功率与有功功率基本持平。通过潮流计算，获取电压越限节点需要的补偿容量，同时计算风电并网需要的无功补偿成本；

4)依据式(10)对初始个体(总数为μ)与新个体(总数为λ)适应度数值进行计算与更新；

5)对式3)与4)进行重复迭代，满足迭代停止条件后，输出最佳个体，获得的最终结果即为风力发电综合收益最大时各个并网节点的最佳装机容量[17]。

通过上述过程实现了风力发电装机容量的分配，并保障了风电并网的最大收益，为风力发电技术的发展与应用提供更加有效的帮助。

2 仿真测试与结果分析

2.1 测试准备

此研究以IEEE-30节点系统作为具体测试对象搭建仿真测试平台。使用Matlab储存风力发电装机容量决策分配方法和源网协调算法，在Simulink中搭建风电节点系统和源网协调规划模型，通过Matlab本身的OPC协议通信，完成节点系统的接线，搭建全部装机容量分配仿真模型。在仿真模型中设置4个风电并网节点，其接线情况如图2所示。

图2 IEEE-30节点系统接线

如图2所示，为了保障实验的顺利进行，基准功率设置为100 MVA，WPPmax设置为40%，风电并网最大装机容量设置为189 MW，无功补偿单位容量维护成本ρ2为5万元/MVar，折现率η为8%，风电损失系数l为0.08。

将风电并入电力系统中，标记风电与电力系统之间的连接点，为后续潮流、装机容量分配等计算提供便利。实验采用WT1500-D82型号风力发电机，该发电机的功率为1 500 kW，风速为10 m·s-1。

2.2 仿真结果分析

以仿真平台的IEEE-30节点系统为基础，选取节点7、节点9、节点15与节点21作为风电并网节点，主要是因为上述4个节点的无功裕度较低，具体如图3所示。

图3 风电并网节点无功裕度

如图3所示，在无功裕度为0时，节点7、节点9、节点15与节点21对应的风电并网节点注入功率在10～24.5 kW范围内，而其他节点注入功率均在25 kW 以上。由于节点过多，若是对其进行全部展示，图3过于混乱，故只对选取节点具体数值进行展示。

为了验证提出方法的应用性能，比较实际的风电并网节点装机容量分配结果和应用文中研究方法得到的仿真结果，根据研究目的，以有功、无功损耗以及综合收益作为衡量指标，有功、无功损耗越小，性能越好，综合收益越大。实际的风电并网节点装机容量分配结果来源于某新建风电场的试运行数据。为了将误差控制在不影响结果的程度，设置两种单节点风电装机容量区间，分别为[0,80]kW与[0,50]kW，获得风电并网节点装机容量分配结果如表1、表2所示。

表1 文中方法的风电并网节点装机容量分配结果

表2 实际风电并网节点装机容量分配结果

对比表1和表2数据，在区间[0,80]kW和区间[0,50]kW时，应用文中方法的装机容量分配结果近乎平均分配，有功损耗分别为0.083 4 p.u.和0.073 5 p.u.，无功损耗分别为0.188 1 p.u.和0.036 0 p.u.，综合收益为2.812 8×109元和 2.557 6×109元，与实际分配结果相比，应用提出方法后，在不同单节点风电装机容量区间内，均能够以较小的有功与无功损耗，获得最大的风力发电综合收益。在单节点风电装机容量区间为[0,50]kW时，装机容量分配结果更加合理，获得的电力系统结构更加稳定，有功与无功损耗也更低。应用提出方法获得的装机容量分配结果符合现今中国风电并网实际应用的需求，充分证实了提出方法的有效性。提出方法取得优势结果是因为文中首先构建了源网协调规划模型，建立装机容量分配目标函数，简化装机容量分配问题，减少了分配本身的损耗；采用进化策略求解装机容量最佳分配结果，使分配更加合理均匀，减少损耗，最大程度增加综合收益。

3 结束语

为了降低风电并网装机容量分配的电力损耗，提高综合收益，提出基于源网协调与容量决策的风力发电装机容量分配方法。构建源网协调规划模型，分析发电装机容量极限，构造装机容量分配目标函数；采用进化策略求解装机容量分配目标函数，输出容量分配最优结果，能够在较小的有功与无功损耗情况下，实现风力发电综合收益的最大化，证实了装机容量分配的合理性与有效性，为风力发电技术发展与风电并网应用提供更加有效的帮助，也为装机容量分配研究提供一定程度的参考与借鉴。