风电波动性及对系统灵活性不足的源荷互动策略研究

吕 盼，樊国旗，李小腾，樊国伟，瞿迪庆，徐晨龙，施振威，陈 聪，黄东航

（1.国网新疆电力公司，新疆 乌鲁木齐 830011；2.国网金华供电公司，浙江 金华 321001；3.国网陕西省电力公司电力科学研究院，陕西 西安 710010）

0 引言

“双碳”目标下，高比例风电可以促进社会可持续发展和能源清洁低碳转型[1-3]，但是由于风电的波动性和随机性对电力系统带来了巨大的挑战，会因风电功率波动越限造成惩罚，和因风电随机性导致风电和负荷不同步造成的系统爬坡灵活性不足[4-5]。

针对此类问题，文献[6]采用改变快速分类的非支配序遗传算法提高电解槽和超级电池能量分配的计算效率;文献[7]通过穷举法确定功率指令最佳分解点，降低储能配置成本；文献[8]结合储能特点对储能出力进行二次分配，增加储能电池使用寿命；文献[9]提出风电调峰评估模型，衡量并网风电场不同调峰特性需要承担的调峰成本；文献[10]指出风电和负荷不同步变化，会导致系统调峰所需的爬坡能力不足；文献[11]利用随机生产模拟方法，考虑爬坡能力特性，计算风电接入容量；文献[12]提出以爬坡等灵活性评估标准演绎未来西北电网发展。上述文献，并没有综合考虑风电波动性和随机性带来的越限惩罚和灵活性不足问题，在爬坡灵活性评估方面仅通过火电机组衡量系统爬坡等灵活性资源，未考虑通过源荷互动，降低风电对系统灵活性不足的影响。

因此，本文提出一种风电波动性及对系统灵活性不足的源荷互动策略，针对风电功率波动越限问题，通过蓄电池和超级电容平抑，针对风电负荷不同步导致的灵活性不足问题，通过对风电荷负荷状态的划分和不同状态调用不同资源提高负荷和风电的同步性，通过某地区实际算例，验证本文策略的可行性。

1 风电功率波动影响及控制策略

1.1 风电功率波动影响

某新能源基地按照文献[4]标准，1 min时间尺度下风电功率波动临界值为51.87 MW（装机容量的3%）。某日风电功率波动和风电功率如图1所示，其中深色为风电功率波动，浅色为风电功率。

图1 风电功率波动和风电功率

风电功率波动通过风电功率越限次数和风电功率波动分布概率衡量。

风电功率波动越限次数v如式（1）所示，风电功率波动越限判断Ut如式（2）所示，风电越限惩罚成本Cw,y如式（3）所示：

式中：dPw,t为风电功率波动变化值；cw,t为风电单次越限惩罚成本。

风电功率波动分布概率σw如式（4）所示：

式中：Ng,w为风电功率波动总次数；Nw为风电某功率波动范围的次数。

1.2 小波包分解方法风电功率分解

将原序列按照小波分解方法，分解成不同频率的功率序列，三层小波包分解示意图如图2所示。

图2 三层小波包分解示意图

小波包三层分解公式如式（5）所示：

式中：0S为原风电功率序列；3,iS为分解后的第3层的第i个风电功率序列。

将风电功率序列按照小波包分解的方法，分解成低频、中频和高频分量，通过蓄电池平抑中频分量和超级电容平抑高频分量后，与原低频序列组成输出序列，输入序列功率如式（6）所示，其具体控制策略如图3所示。

图3 风电功率控制策略

式中：w,,stP为储能平抑后风电功率；w,tP为风电功率；b,tP为蓄电池平抑功率；c,tP为超级电容平抑功率。

2 风电灵活性影响及匹配策略

2.1 风电灵活性影响

风电存在随机波动性，当风电和负荷同时增大或减小时，风电增加系统灵活性状态，会减小系统的爬坡压力；当风电和负荷不能同时增大或者减小时，风电降低系统灵活性状态，会增加系统的爬坡压力；为衡量风电对系统灵活性的压力，通过公式（7）计算系统灵活性压力ò。

式中：l,dtP为负荷功率变化率。

风电功率波动分布概率fσ如式（8）所示：

式中：g,fN为灵活性不足总次数；fN为灵活性不足某范围的次数。

2.2 风电与负荷状态划分

当风电与负荷不能同时增大或减小时，风电降低系统灵活性，增大系统爬坡压力。为更精确划分降低系统灵活性状态关系，将其划分为如图4的8种状态，其中深色为风电，浅色为负荷。前4个状态负荷增加风电减小，后4个状态负荷减少风电增加；①代表负荷增大风电减小，记为增中；②代表负荷增大风电减大，记为增极大；③代表负荷增小风电减小，记为增小；④代表负荷增小风电减大，记为增大；⑤代表负荷减小风电增大，记为减中；⑥代表负荷减小风电增小，记为减小；⑦代表负荷减大风电增极大，记为减大；⑧代表负荷减大风电增小，记为减大。

图4 风电与负荷状态划分

2.3 风电与负荷匹配策略

人体适宜温度范围为+20 ℃~+24 ℃，因此可以根据风电和负荷的关系改变室内温度。电解铝负荷电压可以在0.9 p.u~1.1 p.u.工作，因此可以改变电解铝负荷两端电压，改变电解铝负荷功率。当增小时，影响较小不处理；当增中时，热负荷增大；当增大和增极大时，电解铝负荷增大。当减小时，影响较小不处理；当减中时，热负荷减小；当减大和减极大时，电解铝负荷减小。匹配策略如图5所示。

图5 不同状态匹配策略

调用总成本C如式（9）所示：

式中：r()C t为调用热负荷成本；d,l()C t为调用电解铝负荷成本；d,l,tP为调用电解铝负荷功率；rc为调用热负荷单位成本；d,lc为调用电解铝负荷单位成本。

约束条件包括热负荷功率调用约束如式（12），电解铝负荷调用功率约束如式（13）。

式中：Pr,max为热负荷最大调用功率；Pd,1,max为电解铝负荷最大调用功率。

3 算例分析

某地区电解铝负荷200 MW，通过电压调节电解铝负荷最大可达242 MW，最小可达162 MW。风电功率波动单次越限惩罚成本为175元/次，电解铝负荷调用成本为200元/MWh,热负荷调用成本为150元/MWh。

3.1 风电波动评估

将该日原始风电功率序列按照3层小波包分解的方法，得到如图5所示的8个风电功率序列。

图6 小波分解功率序列

第二序列和第三序列分配给蓄电池，第四至第七序列分配给超级电容。

不同功率配置的蓄电池和超级电容情况下，越限次数如图7所示。

图7 不同功率配置的蓄电池和超级电容的越限次数对比

由图7可知，蓄电池配置为40 MW、超级电容配置为60 MW时为最佳容量，储能平抑后风电越限次数为18次，原始风电越限次数179次，继续增大配置容量对风电功率波动越限次数减少不明显。储能平抑后风电功率波动相对原始风电功率波动减少89.7%，限惩罚成本为3 150元，相比原越限惩罚成本31 325元减少21 875元。

原始风电功率波动和储能平抑后风电波动及其概率分布分别如图8和图9所示。

图8 原始风电功率波动和储能平抑后风电波动

图9 原始风电功率波动和储能平抑后风电波动概率分布

由图8可知，配置储能后能够有效平抑风电功率波动。由图9可知，原始风电功率波动分布在-10 MW~10 MW范围内为34.9%，储能平抑后风电功率波动分布在-10 MW~10 MW范围内为78.3%，降低了43.4个百分点。

3.2 风电调峰评估

某日负荷功率如图10所示，选取其中4个风电和负荷状态；状态1：25~49时段，风电增大负荷减小，记为增大；状态2：73~97时段，风电减小负荷增大，记为增大；状态3：129~145时段，风电增大负荷减大，记为减极大；状态4：258~267时段，风电增小负荷减小，记为增小。

图10 负荷功率和部分风电与负荷状态划分

原始灵活性压力和源荷互动后灵活性压力及其概率分布分别如图11和图12所示。

图11 原始灵活性压力和源荷互动后灵活性压力

图12 原始灵活性压力和源荷互动后灵活性压力概率分布

由图11计算可知灵活性压力为1 025.6 MWh，源荷互动平衡后灵活性压力为248.7 MWh，降低灵活性压力75.8%；源荷互动后87.5%的灵活性压力小于20 MW，相比源荷互动前59.8%的灵活性压力小于20 MW，提升了27.7个百分点。热负荷调用量为322.6 MWh，电解铝负荷调用量为251.9 MWh，总调用成本为9.887万元。

5 结论

本文提出一种风电波动性及对系统灵活性不足的源荷互动策略，解决风电功率波动越限和系统灵活性不足问题，实际算例表明，本文策略具有良好的平抑效果，并得到如下结论：

1）通过蓄电池和超级电容组合充放电可以有效减少风电功率波动越限惩罚成本，且可以降低风电功率波动范围；并计算出配置蓄电池和超级电容最佳容量为40 MW和60 MW。

2）通过对风电和负荷的状态划分，并根据不同的状态调用不同的资源，可以有效降低系统灵活性压力。