梯级互补储能对新能源的长期消纳作用分析

2022-12-05成楸语王义民谢小平

水利学报 2022年11期

明波，成楸语，黄强，王义民，谢小平，程龙

(1.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安 710048；2.国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司，青海西宁 810008；3.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西西安 710065)

1 研究背景

在“碳达峰、碳中和”以及“构建以新能源为主体的新型电力系统”等国家重大战略背景下，我国清洁能源的发展必将迎来历史性机遇[1]。截止2020年底，我国风、光、水清洁能源装机规模分别为2.82亿kW、2.54亿kW、3.40亿kW，世界占比高达38.6%、35.6%、28.1%[2]。然而，根据《中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望》，要实现“双碳”目标，2030年，2050年以及2060年的清洁装机须达到25.7亿kW、68.7亿kW和76.8亿kW[3]。对于规模如此庞大的清洁能源体系，如何提高新能源的消纳水平，是能源转型阶段亟待攻克的瓶颈问题。实施多能互补运行管理[4-7]、跨区域电力消纳[8-10]以及增加储能设施[11]是促进新能源消纳的三个主要途径。相较于前两者，储能被认为是支撑新能源深度消纳的基础性技术。目前，储能主要包括：机械储能、电化学储能、化学储能、电气储能、热储能等[12-15]。尽管目前国内外主流储能技术均取得了较大突破，但或多或少地存在技术不够成熟、开发成本较高、安全隐患大或者难以大规模推广等缺陷[16]。因此，亟待探索能够大规模开发，并且安全、高效的新型储能方式，以助力“双碳”目标和新型电力系统的实现。

目前，我国已建成十四大水电基地，形成了世界最大规模的流域梯级水电站群[17]。流域梯级水电站群可将富余的电能以水的势能形式进行存储，具有巨大的储能潜力。利用流域梯级水电站群建设梯级互补储能是一种新思路。其原理是，在梯级水电站之间建设大型泵站，利用新能源余电驱动泵站，将下级水库的水转移至上级水库，同时利用传统水电机组发电。与传统抽水蓄能电站不同，梯级互补储能不受地形因素影响，可在原有梯级水电站的基础上直接进行改造，并且抽水储能与发电可同步进行，灵活性较强；同时，通过合理调度，不会产生严重的生态环境问题。然而，现有文献缺少对梯级互补储能概念以及运行方式的相关介绍，特别是对于梯级互补储能消纳新能源作用机制方面缺乏足够的认识。鉴于此，本文首先对梯级互补储能的定义、运行方式进行介绍，在“以水定电”模式下，结合模拟和优化方法，探索梯级互补储能对新能源的长期消纳作用，具体包括如下三个问题：梯级互补储能消纳电网弃电的整体运行效率有多高；梯级互补储能中梯级水电站电量增加的主控因素有哪些；储能运行模式下，梯级水电站运行方式又是如何变化的。本文以龙羊峡-拉西瓦梯级互补储能为例，验证结果的合理性和有效性。

2 梯级互补储能的定义及运行方式

梯级互补储能是在梯级水电站水库之间增设大型泵站，服务大规模新能源消纳的水工程集合体(图1)。其本质依然是抽水储能，但其建设、运行管理方式与传统抽水蓄能不同。此外，与电化学储能相比，梯级互补储能具有调节周期长、容量大、安全系数高等优点。储能原理是通过梯级水电站水库以及泵站的联合调蓄以循环利用水资源，从而实现剩余电能的时移。具体运行方式可概括为：当新能源产生剩余电能(实际发电量低于最大发电能力，即“弃风、弃光”)时，采用大型泵站从下级水库抽水至上级水库，将剩余电能以水的势能储存，即充电；当电网用电需求不能满足时，通过水电站原有机组发电，即放电。

图1 梯级互补储能结构示意图

3 梯级互补储能调度规则型式

调度规则是指导水电站水库运行的最有效工具之一。本研究在“以水定电”模式下，依据调度规则生成梯级互补储能长系列调度过程。考虑梯级互补储能的基本构成单元(上级水库、下级水库以及泵站)，确定其调度规则通用型式。根据当前时段电网可能产生的弃电量以及上、下级水库时段初蓄水量，生成当前时段梯级互补储能调度决策(即当前时段上、下级水电站出力及泵站的抽水流量)，函数型式如下：

(1)

在梯级互补储能中，上、下级水库可分别依据其自身的调度规则确定其调度决策。上、下级水库调度规则型式可分别表示为：

(2)

(3)

图2 SOP示意图

(4)

式中：P为决策出力；PEA为可用能量对应出力；Pfirm为水电站保证出力；PR为以出力形式表征的正常蓄水位对应蓄能；EA为可用能量；EAfirm为保证出力对应能量；EAR为正常蓄水位对应蓄能。

4 梯级互补储能多目标优化调度建模

为提高梯级互补储能的整体运行效能，本研究构建多目标储能调度模型，在模拟-优化框架下进行求解，通过优化上述调度规则参数，以协调水力发电、水资源利用与新能源消纳之间的关系。为不失一般性，考虑水力发电、新能源消纳以及水库供水三个基本功能，构建梯级水电站年平均发电量最大、梯级水电站发电历时保证率最高、缺水指数最小以及电网余留弃能最小(即在一定的“弃风、弃光”水平下泵站消纳的新能源量达到最大)多目标优化模型。须指出的是，研究系统自上游至下游共包含M级水电站和M-1级泵站，假定最后一级水库承担下游供水任务，且发电与供水相结合。

4.1 目标函数

(1)梯级水电站年平均发电量最大：

(5)

(2)梯级水电站发电历时保证率最高：

(6)

(3)电网余留弃能最小：

(7)

(4)缺水指数最小：

(8)

4.2 约束条件

(1)水量平衡约束：

(9)

(2)水位约束：

(10)

(3)下泄流量约束：

(11)

(4)电站出力约束：

(12)

5 储能调度模型优化求解

布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法是一种新颖的启发式全局搜索算法，该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高，已得到广泛的研究和应用[18-20]。本文采用基于非支配排序和拥挤距离的多目标布谷鸟搜索算法(Multi-objective Cuckoo Search，MOCS)[21]优化梯级互补储能调度规则参数，优化变量包括调度图的上、下基本调度线位置参数、调度图区间出力值以及泵站提水流量，如下：

(13)

在模拟-优化过程中，须满足两类约束条件：(1)上、下调度线不交叉；(2)调度线不能波动太大。其他约束条件(如水量平衡、库容、下泄流量)在模拟模型中直接修正决策即可满足。针对约束(1)，采用罚函数进行处理；针对约束(2)，采用二维编码策略进行处理，即只优化调度图的关键节点参数(横、纵坐标)，节点间其他节点参数采用线性插值的方法获取，二维编码策略如图3所示。其中，上调度线含3个关键节点(t1，x1)、(t2，x2)和(t3，x3)，优化变量7个，分别为t1，t2，t3，x1，x2，x3，x4；下调度线含2个关键节点(t′1，x′1)、(t′2，x′1)，优化变量为5个，分别为t′1，t′2，x′1，x′2，x′3。整体优化过程是，通过输入径流数据驱动基于调度规则的模拟模型，采用MOCS算法不断更新调度规则参数，最终使得目标函数逐渐逼近最优；在满足终止条件以后，算法停止迭代，从而得到优化问题的Pareto解集。

图3 调度图关键节点示意图(上调度线有3个关键节点，优化变量为7个；下调度线有2个关键节点，优化变量为5个)

6 研究实例

6.1 龙羊峡-拉西瓦梯级互补储能龙羊峡-拉西瓦梯级互补储能主要由三个部分构成(图4)：龙羊峡水电站、拉西瓦水电站、龙-拉泵站。龙羊峡水电站是黄河上游龙羊峡-青铜峡河段的“龙头”水库，是一座具有多年调节性能的大型综合利用水利枢纽工程。拉西瓦水电站的水库末端与龙羊峡水电站尾水衔接，是一座日调节电站。龙羊峡、拉西瓦水电站参数如表1所示。根据《黄河上游梯级储能工厂初步规划报告》[22]，龙-拉泵站规模初拟为1000 MW(4×250 MW)，单台泵站最大抽水流量为172.5 m3/s，平均效率系数η为0.9。

图4 龙羊峡-拉西瓦梯级储能示意图

表1 梯级水电站水库参数表

利用龙羊峡-拉西瓦梯级互补储能消纳某电网弃电，2015年风、光弃电总量为211.73亿kWh。根据该电网负荷特性曲线，假定一天中共有6个小时(负荷低谷期)会存在弃电，此时泵站开启，即泵站实际运行6小时，如图5所示。通过泵站机组最大流量与机组台数，确定泵站日平均提水流量最大值为172.5 m3/s。

图5 梯级互补储能典型日运行过程

6.2 方案与参数设置调度模型输入为龙羊峡2006—2015年日入库径流资料，依据唐乃亥水文站日径流资料和相应流域面积比值推求得到。为使得中长期调度计算更精准，采用变综合出力系数[23]，依据龙羊峡、拉西瓦机组的N-H-Q曲线计算得到。

为评估梯级互补储能对新能源弃电的消纳效果，本研究共设置4种调度方案，如表2所示。其中方案一、二为模拟调度方案，方案三、四为多目标优化调度方案。通过类比方案一、二，探讨加入泵站对于梯级电站发电效率的影响及其影响因素。通过对比方案三、四，探讨梯级互补储能运行效率系数(梯级水电站增发电量与泵站消纳弃能的比值)。需要说明的是，方案三优化对象是梯级水电站(不包含泵站)，调度结果可作为梯级电站增发电量的本底值，优化目标函数分别为：梯级水电站多年平均发电量最大、梯级水电站发电历时保证率最高和缺水指数最小。方案四优化的对象是梯级互补储能，相比于方案三多了目标函数f3，即电网余留弃能最小，且方案四优化了泵站不同月份的抽水流量。在优化方案中，MOCS算法种群规模、迭代次数分别为200和2000。

表2 方案设置表

7 结果分析与讨论

7.1 储能模式对梯级电站发电效率的影响方案一和方案二中泵站抽水流量为固定值，取值从0～172.5 m3/s之间变化(步长5 m3/s)，分别生成36组模拟结果，泵站耗能、龙羊峡发电量、拉西瓦发电量随泵站抽水流量的变化见图6。

图6 梯级水电站电量随泵站抽水流量变化图

如图6所示，两种方案下的调度结果变化规律趋于一致，泵站能耗、龙羊峡发电量随着泵站抽水流量的增加而增加，而拉西瓦发电量几乎无变化，稳定在100亿kWh左右。方案一中，当泵站抽水流量达到最大值172.5 m3/s时，泵站多年平均消纳弃电量为25亿kWh，占总弃电的11.81%，龙羊峡发电量74.45亿kWh，拉西瓦发电量99.82亿kWh，梯级电站总发电量174.27亿kWh，相比于不抽水时梯级电站发电量增加16.1亿kWh；方案二中，当泵站抽水流量达到最大值172.5 m3/s时，泵站多年平均消纳弃电量为24.93亿kWh，占总弃电的11.77%，龙羊峡发电量75.42亿kWh，拉西瓦发电量99.51亿kWh，梯级电站发电量174.92亿kWh，相比于不抽水时梯级电站发电量增加9.68亿kWh。综合方案一和方案二可知，梯级互补储能在利用泵站抽水消耗弃电时，上级电站发电量增加，下级电站发电量几乎无变化。

在模拟调度方案中，进一步探索梯级互补储能运行效率系数(梯级水电站增发电量与泵站消纳弃电的比值)，结果见图7。

图7 梯级互补储能效率系数图

如图7所示，梯级互补储能运行效率系数总体上随着泵站抽水流量的增加然后减小最后趋于稳定。方案一、二中，梯级互补储能运行效率系数稳定值分别为0.66和0.37。考虑到泵站抽水的最终目的是尽可能多的消耗电网弃电，抽越多水消耗弃电越多。当泵站抽水流量达到最大值172.5 m3/s时：方案一中效率系数为0.644，即10度弃电换6.4度水电；方案二中效率系数为0.388，即10度弃电换3.9度水电。平均来看，在模拟调度情景中，梯级互补储能运行效率系数约为0.516，即10度弃电换5.2度水电。

7.2 梯级电站发电效率变化的影响因素为进一步探究梯级水电站电量变化的主控因素，需要分析梯级电站发电流量、发电水头随泵站抽水流量变化，结果见图8。

图8 梯级电站发电流量和水头随泵站抽水流量的变化图

从图8可知，随着泵站抽水流量的增加，拉西瓦发电流量与拉西瓦发电水头均未发生明显变化，分别维持在650 m3/s和220 m左右。因此，拉西瓦发电量不随泵站抽水流量的变化而变化。龙羊峡发电水头稳定在140 m左右，但龙羊峡发电流量随着泵站抽水流量的增加而增加，方案一中龙羊峡多年平均发电流量从620 m3/s增加到700 m3/s，方案二中发电流量从640 m3/s增加到716 m3/s，两种方案下的龙羊峡发电流量增幅分别为12.9%和11.8%。因此，在储能运行模式下，龙羊峡发电量增加的主控因素是其发电流量，而非水头。

7.3 储能运行模式下梯级水库运行方式的转变规律以方案三的最优解(梯级电站发电量为171.2亿kWh、发电保证率为100.0%、缺水指数为56.6)为基准，对方案四中Pareto解集进行筛选，得到3组均衡解，如表3所示，对应调度规则见图9。

表3 梯级互补储能多目标优化均衡解相关指标

(注：a1和a2对应解1；b1和b2对应解2；c1和c2对应解3)

结合图9和表3可知，在储能运行模式下，上级水库调度图加大出力区(Ⅰ)和保证出力区(Ⅱ)面积明显增大，降低出力区(Ⅲ)面积变小，并且三个区间的最优决策出力数值均明显变大。其原因是：在泵站抽水时，会导致上游水库水量增加，为避免水库产生弃水，迫使水电站发电出力增大。此外，根据图9中泵站每月抽水流量可以发现，除8月抽水流量(约为130 m3/s)相对偏小外，其他月份都接近最大抽水流量172.5 m3/s。这是由于泵站以最大流量抽水可以尽可能消纳新能源弃电，但是当水库处在汛期(如8月份)蓄水量较大时，进一步抽水可能会导致弃水发生，此时，泵站抽水流量需要相对减小。

此外，从表3中可知，泵站年平均消纳弃电量为19亿kWh，约占电网总弃电(211.73亿kWh)的9%。相比于基准值(方案三)，梯级电站年平均发电量增加了13.3亿kWh。因此，梯级互补储能运行效率系数为0.7，即10度弃电换7度水电。为进一步分析储能运行方式下梯级电站发电量增加的原因，表4给出了梯级互补储能多目标优化均衡解中发电要素的变化情况。

表4 梯级互补储能模式下龙羊峡水库调度图决策出力变化

由表4可知，梯级电站发电量增加了7.8%左右，其中龙羊峡发电量增加22.7%，拉西瓦发电量减少0.6%左右。其中，龙羊峡发电水头呈现下降趋势，下降约0.7%，而发电流量增加为23.3%。而对于拉西瓦，其发电水头下降0.5%左右，同时发电流量减少0.2%左右。因此，在优化情景中，上级电站发电量增加，下级电站发电量几乎无变化，并且发电流量增加是影响上级电站发电量增加关键控制因素，这一结果与模拟调度相一致。