考虑氢-氧双循环系统运行灵活性的协调优化调度

2023-08-09吕运强董增波刘翔宇李慧斌

电力系统自动化 2023年15期

吕运强，杨鹏，2，董增波，刘翔宇，3，李慧斌，3

（1.国网河北省电力有限公司，河北省石家庄市 050021；2.新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），北京市102206；3.华北电力大学电气与电子工程学院，河北省保定市 071003）

0 引言

截至2022 年7 月底，中国风、光新能源装机占比达28.0%，分别同比增长17.2%和26.7%［1］。新能源出力的随机性和间歇性，显著压缩了电网的运行空间，给电网带来了弃风弃光与负荷弃限的双重风险［2］。2021 年国内外高频次出现的能源电力短缺问题，折射出了高比例新能源电力系统电力电量平衡面临的严峻挑战。随着新能源占比的快速提升，电网的新能源利用率逐步降低，电力电量平衡难度越来越大。传统电力系统的灵活性［3-4］资源以火电厂和抽水蓄能电站为主，火电机组的调节能力受到最小技术出力限制，抽水蓄能投资大、建设周期长，中国已投产的40 余座抽水蓄能电站的电源总装机占比仅为1.5%［5］。以华北地区某省级电网为例，预计新能源利用率将从2022 年的96.3%快速下降到2025 年的87.5%，亟须挖掘新的灵活运行模式，以应对未来新能源渗透率进一步提升的场景，满足电力电量平衡需求。

氢能作为二次能源，是需求广泛的工业原料和燃料，具有低碳环保及可大规模、长周期存储的优点。“绿电制氢”模式［6］可实现电氢能源耦合，提升新能源消纳，已成为增加电力系统灵活运行能力的热点研究方向。在氢能利用方面，电解水产生的氢气可用于工业转化、气网掺氢［7-8］、燃料电池［9］、综合能源系统［10-11］、交通［12］等领域。在电力平衡方面，新能源大发时电解槽作为可控负荷消纳绿电［13］，负荷高峰时氢能转化为支撑电源［14］，增加了电网的灵活性资源，扩展了电网调峰运行空间，在提升综合经济性的同时降低碳排放水平［15］。文献［9］将电转氢与燃料电池相结合，作为灵活性资源，参与电力电量平衡调度。文献［14］构建了燃氢燃气轮机参与的电-热-氢多能互补系统，提升氢储能效率的同时扩充了电网的运行调节空间。文献［16］通过多源互补与输配协同，实现了综合能源系统的运行灵活性提升。上述研究在减少弃风弃光和提升电网运行灵活性方面具有参考价值，但未计及“电制氢”副产品——氧气在电网灵活调节中的作用。

目前，煤电正向调节型电源转型，在众多煤电灵活性改造方案中，富氧燃烧低负荷不停炉技术［17-18］改造投资少，在30%额定功率可稳定运行，最低可运行于15%额定功率的深度调峰状态，是挖掘煤电机组深度调峰能力的重要技术路线，也是利用“电制氢”副产品氧气的良好途径。现有文献对富氧燃烧技术的研究主要集中在电网调峰、低碳环保及经济运行方面。文献［19］研究了富氧稳燃技术在提升机组经济效益、实现深度调峰及超低排放方面的作用；文献［20］将富氧燃烧技术引入电-气-热综合能源系统，并建立低碳经济调度模型，获得综合经济性最优的调度方案。但在富氧燃烧机组参与多类型灵活性资源联合优化调度、提升新能源消纳能力方面仍有待进一步研究。

针对新型电力系统发展背景下，电力平衡能力不足、调节灵活性欠缺、电力保供难度大的问题，本文探讨一种考虑氢-氧双循环系统运行灵活性的协调优化调度模式，建立包含电解水装置、富氧深调机组、掺氢燃机的氢-氧双循环机制。通过多类型调节资源联合优化调度，提高电网灵活运行水平，减少弃风弃光与负荷弃限，在实现综合经济效益提升的同时，减少CO2排放。

1 氢-氧双循环系统运行机制

规模化电解水已被大规模应用于消纳弃风弃光，其基本原理是在弃风弃光时段，通过电解槽将富余电能转化成氢气与氧气，起到能源储存的作用。在此基础上，可进一步提升运行灵活性的氢-氧双循环机制如图1 所示。其中，氢资源通过掺氢燃气轮机燃烧转化成发电上调灵活性资源，构成氢循环；氧资源通过富氧深调煤机转化成发电下调灵活性资源，构成氧循环。

图1 氢-氧双循环机制示意图Fig.1 Schematic diagram of hydrogen-oxygen dual-cycle mechanism

氢循环：天然气掺氢比低于20%时，燃气轮机运行特性基本不受影响［21］，无需升级改造。电解槽生成的氢气可直接供应燃气轮机燃烧，也可通过天然气管网和地下盐穴长周期混合储存［22］，可增加燃气轮机气源，填补天然气供应缺口，提升负荷高峰时段的出力上限，减少负荷弃限。

氧循环：电解水产生的氧气可作为煤电富氧燃烧的助燃介质，提升燃烧稳定性，释放燃煤机组的深调能力。产生的氧气（或经储气罐）供应煤机富氧深调运行，可在新能源大发时段，降低煤电的最小技术出力水平，增加煤电的运行调节空间，进而增加新能源消纳，减少弃风弃光。

氢-氧双循环机制可协调新能源和火电出力特性，实现电力时空平移与灵活调节，起到利用绿电增加新能源消纳的作用，显著拓展电力系统的调峰运行区间。同时，电力系统绿电消纳比例的提升，可减少化石燃料消耗，降低碳排放水平。

2 氢-氧双循环机制调节特性建模

电力系统的运行灵活性具有方向性特征，可分为上调灵活性与下调灵活性，保持系统充裕的运行灵活性可提升电力平衡能力，抵御新能源随机波动风险，提升经济性和可靠性。

2.1 电解槽负荷调节特性

电解槽负荷可以实现30%～120%额定功率的调节［23］，具备快速启停能力，能够作为可调负荷为电力系统提供运行灵活性，其满足的约束条件与灵活性供应能力为：

2.2 富氧深调机组调节特性

富氧深调煤电机组可实现低负荷稳燃不停炉，降低机组的最小技术出力，提高下调灵活性水平，其灵活性供应能力为：

2.3 燃气机组混氢燃烧调节特性

燃气轮机掺烧氢气可以在燃气不足时增加气源，提高其上调灵活性水平，燃气轮机的灵活性供应能力为：

此外，常规可调机组、储能和柔性负荷等灵活性资源也可以给系统提供调节能力，其灵活性供应能力与运行约束可参考文献［25］，本文不再赘述。

3 调度模型的建立与求解

3.1 成本核算

3.1.1 新能源与负荷弃限成本

当系统存在电力盈余或电力缺口时，会导致新能源或负荷弃限，弃限成本为：

当系统上调灵活性不足时，会导致系统出现切负荷风险；当系统下调灵活性不足时，会导致系统出现弃风弃光风险；采用条件风险价值对系统源荷随机波动风险进行如下量化：

式中：Cel，t为t时段电解槽工作成本；Nel为电解槽数量；Sel，u，t为t时段电解槽u的运行成本系数；Cel，u，ZJ为电解槽u的一次性购置成本；Yel，u为电解槽u的使用寿命。

天然气管网输送混氢天然气和地下盐穴大规模存储的方式，具有储量大、成本低、密封性好等优点，是氢能的理想储运方式。其成本除压缩机运行成本外，还包含长距离输气通道建设的投资、运维成本，将上述成本折算到单位气体的成本模型为：

式中：Cgas，t为t时段的气体运输成本；Cgas，p，t为t时段输气通道p单位气体的压缩机运行成本；QgasD，p，t为t时段输气通道p的气体量；Cgas，p，ZJ为输气通道p的建设投资成本；Ngas为输气通道数量；Ygas，p为输气通道p的运行寿命，以20 年计算。

3.2 目标函数

以电网的综合成本最小为优化目标，综合成本包括煤电机组富氧燃烧改造成本、机组发电成本、储能运行成本、柔性负荷调度成本、电解槽工作成本、气体储输成本、外购天然气成本、新能源负荷弃限成本与风险成本，则目标函数为：

式中：Cg，t、Cess，t、Ccl，t、CNG，t、Ccurtt分别为t时段煤电机组发电成本与富氧燃烧改造成本、储能运行成本、柔性负荷调度成本、外购天然气成本、新能源与负荷弃限综合成本；Ng、Ng1、Ness、Ncl、Ng2分别为煤电机组、富氧深调灵活机组、储能、柔性负荷、燃气轮机的数量；T为总时段数；Cg，i，t为煤电机组i的成本系数；Pg，i，t为t时段煤电机组i的实际出力；Cg1，f，ZJ为富氧燃烧机组f的富氧燃烧改造成本；Yg1，f为富氧燃烧机组f的运行寿命；Cess，e为储能e的一次性购置成本；Yess，e为储能e的使用寿命；Eess，e为储能e的额定容量；Pess，e，t为t时段储能e的实际功率；Scl，k，t为t时段柔性负荷k的成本系数；Pcl，k，t为t时段柔性负荷k的实际中断量；μNG为天然气价格。

3.3 约束条件

1）有功功率平衡约束

为保证电力系统的有功功率平衡，机组发电功率、新能源并网功率、储能功率之和与负荷并网功率之和应相等。

式中：Nw、Npv、Nlo分别为风电机组、光伏发电机组、负荷的数量；Pwind，w，t、Ppv，v，t、Pload，l，t分别为t时段风电机组w、光伏发电机组v、负荷l的功率。

2）富氧机组与燃气轮机运行约束

富氧深调灵活机组、掺氢燃烧燃气轮机的运行应满足以下约束：

式中：uf，t、uj，t分别表示t时段富氧深调灵活机组f与掺氢燃烧燃气轮机j的运行状态。式（18）分别为富氧灵活机组的富氧状态约束、掺氢燃气轮机的掺氢状态约束、机组出力约束与爬坡约束。

3）电解槽运行约束

规模化电解水制氢、氧的电解槽输入功率可以在允许的范围内调节，产生氢、氧的量与消耗电量成正比，其应满足如下约束：

4）储气装置运行约束

储气装置需满足的气体容量与气体单位流量约束如下：

5）线路潮流安全约束

线路上的功率应满足的潮流安全约束如下：

4 算例分析

4.1 仿真算例

采用改进的IEEE 39 节点系统搭建仿真分析算例，改进后的IEEE 39 节点系统如附录A 图A1 所示，系统配置如表A1 所示，电解槽、柔性负荷和储能的详细参数如表A2 所示，新能源与负荷预测曲线如图A2 所示。线路、常规负荷和火电机组的详细参数参照文献［26］。

4.2 氢-氧双循环机制有效性分析

为检验氢-氧双循环机制的有效性，设置3 种运行模型进行对比分析，3 种模式的具体运行策略如表1 所示。通过3 种模式的计算分析，得到新能源及负荷的弃限量与弃限风险，如表2 所示。

表1 3 种模式的运行策略Table 1 Operation strategies of three modes

表2 不同调度模式的对比Table 2 Comparison of different dispatch modes

由表2 可知，模式1 氢-氧双循环机制的总成本最低，相比模式2、模式3 分别下降1.90%、14.08%。氢-氧双循环机制与模式2 相比，新能源、负荷弃限量分别下降99.21%、41.24%，弃限风险分别下降31.13%、19.14%；氢-氧双循环机制与模式3 相比，新能源、负荷弃限量分别下降了99.68%、41.24%，弃限风险分别下降48.45%、41.51%。

4.3 电力平衡能力分析

3 种调度模式下的电力平衡、新能源和负荷弃限等情况如图2 所示，模式3 灵活调节资源欠缺，在01：00—04：00 与16：00—17：00 时段存在大量新能源弃电。模式2 在上述时段投入电解槽负荷消纳风光，但受限于电解槽配置，无法全部消纳风光；模式1 在此时段不仅投运电解槽负荷，还调动4 台灵活机组进入富氧深调状态运行，源荷双侧共同拓展调节空间，充分减少新能源弃电；在19：00—21：00 时段内，系统负荷水平较高，掺氢燃气轮机进行错峰发电，减少系统的负荷弃限，实现能量的时空调节，提高系统的源荷解耦能力。

图2 3 种调度模式下系统的电力平衡情况Fig.2 Electric power balance of system with three dispatch modes

在24 h 内，模式1 中电解槽共投运596 MW·h，产生氢气的上调燃气轮机发电152 MW·h，产生氧气的下调煤电机组发电1 859 MW·h。电解槽、掺氢燃气轮机和富氧燃烧煤电机组增加的调峰能力之比为1∶-0.26∶3.12（负数表示上调能力）。

4.4 风险承受能力分析

为检验不同调度模式对新能源随机波动风险的承受能力，基于高斯混合模型建立新能源出力随机波动的概率密度函数，如附录A 所示。依据概率密度函数，进行1 000 次蒙特卡洛抽样，3 种调度模式在不同新能源随机波动情况下的累积弃风弃光量、弃负荷量结果如图3 所示。

图3 不同新能源出力波动下的累积弃限量Fig.3 Accumulated abandonment capacities with different output fluctuations of renewable energy sources

由图3 可知，相较于模式2、模式3，模式1 的累积弃负荷量分别下降15.61%、15.19%，累积弃风弃光量分别下降51.87%、60.49%，且随着新能源出力随机波动风险增大，调度模式1 的优势更加明显。

4.5 碳排放量分析

对3 种调度模式的碳排放量进行分析，结果如图4 所示。

图4 3 种调度模式的碳排放量分析Fig.4 Carbon emission analysis of three dispatch modes

模式1 为风、光清洁能源提供了多种消纳途径，降低了煤电的供能比例，在01：00—04：00、16：00—17：00 两个时段内，煤电富氧深调拓展了新能源消纳空间，电储能与氢储能将绿电储存并转移到其他时段进行消纳，进一步减少了碳排放量。模式1 在上述两个时段的碳排放量较模式3、模式2 分别下降28.02%、29.49%，全天碳排放量分别下降4.88%、9.12%。

4.6 经济性目标与灵活性目标的协调

本文兼顾系统运行的经济性和灵活性，将源荷弃限量与随机波动风险分别折算计入综合成本目标中，其成本系数之比即为两者的重要性权重比值。在灵活性目标权重与经济性目标权重的比值变化时，调度模型计算得到的负荷与新能源弃限风险成本、运行经济成本、综合成本如表3 所示。

表3 不同优化权重下各类成本的变化Table 3 Changes of various costs under different optimization weights

当灵活性目标权重与经济性目标权重的比值为1.0 时，系统综合成本取得最小值。当权重比值从0提升至1.0 时，灵活性目标权重的提高大幅提升了系统灵活性水平，系统综合成本也随之下降；当权重比值从1.0 提升至2.0 时，系统综合成本有所提升。因此，经济性和灵活性目标存在最优匹配比例，确定合理的权重系数，可实现系统综合效益的提升。