促进可再生能源消纳的跨省区实时优化调度方法及应用

方必武，姜 拓，陈亦平，张 勇，杨 林，王 科

（中国南方电网电力调度控制中心，广东省广州市 510663）

0 引言

为了应对日益凸显的环境污染、气候变化等问题，中国已明确提出“碳达峰·碳中和”的战略发展目标［1-2］。电力工业是中国重要的碳排放来源，2021 年中国电力碳排放量占据全国碳排放总量的四成以上［3］，电力系统的低碳化转型已成为实现上述“双碳”目标的重要途径。为了促进电力系统的低碳化转型，国家发展改革委在《完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》中明确指出要统筹布局以可再生能源电力送出为主的大型电力基地，实现可再生能源局域及广域的高效利用［4］。然而，中国可再生能源赋存与电力消费中心通常呈逆向分布特性［5-6］，充分利用跨省区输电通道容量，实现广域范围内可再生能源资源的优化配置具有重要的战略意义［7-16］。例如，文献［8］建立了一种计及光伏预测和负荷预测不确定性的日前-实时跨省区双级优化调度模型，提高了送端电网的光伏消纳水平；文献［9］提出了一种梯级水电厂参与跨省调峰的优化调度模型，并采用一种两阶段搜索方法进行求解。文献［10］将传统的省级电网安全约束经济调度模型扩展到跨省区大电网，并针对求解性能进行了仿真分析。文献［11］给出了一种梯级水电跨省消纳的多目标中短期优化调度模型，并提出了相应的变时间尺度求解方法。文献［12］提出了一种改进牛顿方法来求解跨省区优化调度问题，仿真结果显示该方法相较于传统的交替方向乘子法以及原始对偶内点法具有更快的收敛速率。文献［13］构建了一种跨省区鲁棒优化调度模型，并采用近似动态规划方法进行分布式求解。此外，从模型求解的角度，目前应用最为广泛的求解方法包括商业软件求解［17-19］、启发式算法求解［8］以及分布式算法求解［12-15］等。与此同时，一些研究也关注了电力市场环境下跨省区可再生能源消纳的市场出清和结算问题［20-24］。例如，文献［20］基于中国西北电网，讨论了新能源参与的省间实时平衡电力市场，并给出了相应的竞价出清模型。文献［21］基于电网调峰能力的量化评估，提出了一种省间调峰互济交易机制。

事实上，上述理论研究成果均具有一定的参考指导意义，但应用于工程实践以解决实际调度运行中面临的日内调控问题仍有待进一步验证。为此，本文提出了一种面向实际工程应用的可再生能源跨省区消纳实时优化调度方法，并实现了系统开发和部署。首先，通过集成超短期负荷预测以及新能源出力预测，实现了可再生能源送出需求及消纳空间的在线自动感知，解决了传统调控模式下人工感知相对滞后的问题。其次，通过直流匹配控制断面筛选及通道裕度计算，送受电力自动匹配及滚动计划修编，解决了传统调控模式下直流输电通道电力分配不尽合理、计划修编流程繁琐的问题。最后，通过潮流安全校核及计划迭代调整，规避了传统调控模式下漏校验或者误校核的风险，保障了计划调整的可行性及安全性。该系统自投入长周期闭环试运行以来运行平稳，有效地促进了可再生能源资源的广域深度利用。

1 南方电网日内跨省区实时调控现状

南方电网覆盖中国广东、广西、云南、贵州、海南五省区，其中云南电网与中东部主网异步联网运行。南方电网拥有丰富的可再生能源储备，以水电为例，乌江、澜沧江、金沙江、红水河四大流域水能蕴藏丰富，截至2021 年底，水电装机容量达到120 GW，占总装机容量的32.3%。上述可再生能源电力主要通过西电东送输电通道进行跨省区消纳，总体上形成了“云贵送两广”的跨省区输电格局，图1 进一步展示了南方电网所辖五省区之间的跨省区送受电关系。

考虑到日内实际电网运行在发电侧和负荷侧均存在着电力偏差，充分利用各省区净负荷预测偏差以及机组灵活调节能力可以创造可再生能源的跨省区消纳空间。净负荷是指用电负荷减去新能源机组（风电、光伏、径流式水电等）出力所得到的差值。在本文的后续内容中，当净负荷的实际值高于预测值时记为正偏差，反之为负偏差。对于送端省份，当净负荷预测存在负偏差或者省内可再生能源机组存在上调能力时，可再生能源具有跨省区送出需求；对于受端省份，当净负荷预测存在正偏差或者省内化石能源机组（火电、气电等）存在下调能力时，可再生能源具有跨省区受入需求。

表1 展示了2021 年南方五省区净负荷偏差的统计结果。这里，送端省份（云南、贵州）仅统计负偏差结果，受端省份（广东、广西、海南）仅统计正偏差结果。可以看到，各省区的净负荷偏差电量均超过1 TW·h，偏差总时长均超过了3 000 h。进一步地，若考虑送受端省份同时存在送出及受入电力需求，在不考虑输电通道容量约束的前提下，利用净负荷偏差跨省区消纳可再生能源的电量空间达到2.466 TW·h，总计时长为4 065 h。

表1 2021 年南方五省区净负荷预测偏差统计情况Table 1 Net load prediction error statistics of five provinces in southern China in 2021

目前，实现上述送受电力需求匹配主要通过调度人员在日内对省间输电计划进行人工干预。以2021 年为例，省间输电计划人工干预次数达到11 573 次，占全部日内计划调整次数的29%。由于调度员人工干预跨省区计划的操作流程较为繁琐，且存在送受端消纳需求感知滞后、潮流断面校核困难等问题，通常仅在偏差极为明显时才进行计划调整且习惯性调整断面约束较少的通道，导致大量消纳空间未被利用且输电通道利用极不均衡，调度员利用跨省区输电通道促进可再生能源消纳受到极大制约。为此，本文希望通过跨省区实时优化调度系统实现上述送受需求之间的最优匹配，并合理利用各个省间输电通道，充分发挥大电网跨省跨区的调节能力促进可再生能源消纳。值得说明的是，由于海南与广东联络线潮流通常控制在一定范围内，本文暂不考虑海南参与跨省区实时优化调度。

2 跨省区实时优化调度模型

2.1 目标函数

本文考虑的跨省区实时优化调度模型通过省间直流输电计划及省内机组出力计划的实时修编，实现跨省区可再生能源消纳电量的最大化，同时考虑省区间的电量分配优先顺序以及同走廊内各输电通道的电量分配优先顺序，其目标函数的数学形式如式（1）所示。

对于送端省份，当净负荷预测出现负偏差时，为了避免挤占省内可再生能源的消纳空间，需要调整省间输电计划来尽可能消除净负荷预测负偏差对消纳空间带来的影响。对于受端省份，省间输电计划调整需要额外的电力受入空间，尽可能地满足净负荷预测正偏差能够为跨省区可再生能源消纳提供最大的受入空间。此外，当送端省份出力可控的可再生能源机组出力存在上调节能力或受端省份化石能源机组出力存在下调节能力时，利用跨省区输电通道可以进一步实现可再生能源消纳。由此，式（1）的第1、2 项分别表示送、受端省份利用净负荷预测偏差实现的消纳电量，第3、4 项分别表示送、受端省份利用机组灵活调节能力实现的消纳电量，最后一项是用于控制各输电通道的电量分配方式的罚项。

同时，考虑到从电网运行的角度，受水位涨落、电力供应等中长期因素的影响，不同时期内省区间送出（受入）电量的调控原则可能发生变化，不同送（受）端省份送出（受入）可再生能源电量的优先顺序存在差异，相同省份利用负荷偏差消纳和机组调节消纳的优先顺序亦不相同，因此在目标函数中设置权重分配系数进行控制。以送端省份优先保障可再生能源电力增送，受端省份优先满足负荷需求为例，权重系数可按如下方式进行设置：

式中：N为送端省份的数目；M为受端省份的数目。

值得说明的是，在市场环境下上述权重分配系数亦可根据各省份的价格信号进行设置。另外，有如下两点讨论：

1）出力可控的可再生能源机组或化石能源机组出力计划的修编量会同时影响两种不同消纳方式下消纳电量的计算。因此，实际的修编结果取决于不同消纳方式的优先顺序。

2）若不考虑消纳优先顺序（权重系数均为1）以及直流网损（直流输电效率为1），则目标函数前4 项将退化为，其本质上是利用跨省区输电通道实现可再生能源消纳电量的最大化。由于送、受端省份都需要考虑不同消纳方式的优先顺序，将其分别进行了拆分，从而形成了目标函数的前4 项。

此外，考虑到相同走廊内存在不同的直流输电通道，此时优化调度模型为多解问题，本文进一步引入了输电通道电量分配函数的相关罚项。当按照输电效率优先原则、通道裕度优先原则或者通道裕度等比例原则分配时，相应的分配函数f1(Ξ)、f2(Ξ)、f3(Ξ)分别由式（4）至式（6）给出。

式中：ΩDC为直流输电通道构成的集合；ΩTCj为与直流输电通道j处于相同走廊的直流输电通道的集合（含通道j）；κj为直流通道裕度；μjt为某一直流通道裕度在同走廊直流通道裕度中的占比。

2.2 约束条件

2.2.1 净负荷预测偏差需求约束

各省份应尽可能地满足省内净负荷预测偏差，从而最大化提升可再生能源的跨省区消纳能力，即：

2.2.2 潮流方程约束

跨省区实时优化调度模型应满足潮流方程约束，即：

2.2.3 断面控制约束

为了保障电网运行的安全稳定，实时优化调度模型进行计划修编后，系统潮流方式应满足断面控制要求，如式（11）所示。

式中：gnm和bnm分别为支路（n，m）的电导和电纳。

2.2.4 直流运行约束

3 实用化求解方法及工程实施应用

如前所述，式（1）至式（17）共同组成了跨省区实时优化调度模型。然而，上述模型中存在着较强的非线性因素，直接进行求解将会给跨省区实时优化调度系统的开发及部署带来巨大的困难和挑战。事实上，由于实时优化调度的时间尺度较短，且需要预留出调度人员的干预时间，因此对优化计算的稳定性及计算效率提出了较高的要求。特别地，跨省区可再生能源消纳实时优化调度计算结果通常作为省内优化调度计算的边界条件［25］，这进一步提高了对优化计算稳定性的要求。因此，针对本文考虑的特定模型，以保障收敛性以及计算效率为前提开发工程实用化的求解方法是一种更加合理的选择。本章将从工程实施应用的角度出发，介绍一种实用化的求解方法，其求解流程如图2 所示。其中，为了更加方便地处理机组爬坡、水电厂出力计划修编电量等时段耦合约束，该求解流程逐调度时段进行滚动计划修编。针对每一个调度时段，依次进行直流匹配控制断面筛选、直流输电通道裕度计算、送受端省份之间的送受电力匹配、直流及机组滚动计划修编、计划修编后潮流方式的安全校核、计划迭代调整等关键计算步骤，下面将依次针对上述计算步骤进行讨论。

图2 实用化求解方法流程图Fig.2 Flow chart of practical solving method

3.1 直流匹配控制断面筛选及直流通道裕度计算

事实上，在电网的实际运行中，直流输电系统的送端及受端通常存在着一些和直流输送功率关联较强的控制断面，其调控主要通过改变直流输送功率来实现。为了保证直流输电计划修编后上述控制断面不会越限，需要对直流匹配控制断面进行筛选，并在此基础上对考虑断面约束的直流通道裕度进行计算，以此作为直流输电计划修编的最大可行范围。这里，针对某一个调度时段，本文首先以未进行计划修编时的潮流方式作为给定运行点，计算某一直流功率对所有控制断面的灵敏度系数，采用的潮流方式及灵敏度系数计算方法如文献［28］所示。进一步，采用上述灵敏度系数作为判断依据来筛选与该直流通道相匹配的控制断面，即有：

式中：Ωj为筛选出的控制断面集合；sjl为直流输送功率对控制断面的灵敏度系数；δ为灵敏度系数阈值。进一步，计算同时满足断面控制约束与直流运行约束的直流通道裕度，如式（19）所示。

式中：Pl0为给定运行点下的控制断面潮流。

3.2 送受电力匹配及滚动计划修编

当完成如式（2）、式（3）所示的送（受）端省份送出（受入）可再生能源电量优先顺序设置，以及如式（7）、式（8）和式（15）、式（16）所示的净负荷预测偏差及机组备用容量评估后，该求解方法将进一步以最大化消纳可再生能源为原则进行送受端省份之间的送受电力匹配，在此基础上，结合直流通道裕度将省间送受计划的调整分配至不同直流输电通道。

首先，本文将送、受端省份的净负荷预测偏差及机组备用容量按照优先顺序分别依次进行排列。然后，按照优先级从高到低的顺序将送、受序列集中撮合匹配，直至某一方序列全部分配完毕。此外，由于部分省份间可能不存在直接的送受电通道或者送受电计划，此时亦可优先调用后续顺位的送（受）端省份参与匹配。以南方电网为例，表2 给出了送受电力匹配的一个示例（送出端主导）。

表2 送受电力匹配示例Table 2 Examples of sending and receiving power matching

考虑到贵州与广西电网之间不存在直接送受电计划，因此送受电力匹配过程中贵州优先与后续顺位的广东进行匹配。在给定的示例中，云南共增送广东750 MW 电力（700 MW 用于平抑广东净负荷偏差，50 MW 由广东机组下调承担），云南共增送广西350 MW 电力（150 MW 用于平抑广西净负荷偏差，200 MW 由广西机组下调承担），贵州共增送广东300 MW 电力（全部用于平抑广东净负荷偏差）。

在送受电力匹配的基础上，进一步结合直流通道裕度情况将网间送受电计划偏差分配至相同走廊内不同的直流输电通道上，并进行直流输电计划的修编。上述分配原则包括输电效率优先原则、通道裕度优先原则或者通道裕度等比例原则，调度人员亦可人工设置通道分配优先序列。

3.3 潮流安全校核及计划迭代调整

为了保证修编后的潮流方式能够满足式（11）所示的断面控制约束，需要对其进行安全校验。若安全校验通过，则该调度时段的计划修编结束，否则进行修编计划的迭代调整。迭代调整可根据直流或机组对越限控制断面的灵敏度系数大小选择性地调整直流通道传输裕度或机组可调节空间，进而重新进行计划修编计算。以直流通道传输裕度调整为例，式（20）给出了直流通道传输裕度的调整方式。

3.4 实时优化调度系统的工程实施应用

目前，跨省区实时优化调度系统已完成系统开发并部署在中国南方电网调度控制中心调度台，现已进入闭环试运行阶段，其主要控制界面如附录A图A1 所示。图中展示了各省份送受电力匹配后满足的送受电需求、本周期参与计划修编的直流输电通道以及修编结果、人工干预控制界面以及计算流程监视窗口。附录A 图A2 进一步展示了省间送受序列设置及直流输电通道设置界面，调度人员可在其中进行序位设置以及直流计划修编分配方式的设定。此外，从计算时序的角度，根据计划修编原则，目前该实时优化调度系统以30 min 为计算周期启动上述求解流程，修编未来T+0.5 h 至T+2.25 h 期间共8 个调度时段（单位时段长度为15 min）的日内滚动计划。

图3 进一步展示了实时优化调度系统的架构。可以看到，该系统由平台层、基础层以及应用层依次构成。其中，平台层为实时优化调度系统提供了基础的平台环境，具体包括硬件平台、软件支持平台以及数据库支持平台。在此基础上，基础层为实时优化调度系统的功能实现提供了基础数据与计算服务调用，具体包括数据管理、潮流方式安全校核以及备用监视等功能。最后，应用层用于实现实时优化调度系统的各项核心功能以及数据回溯功能，包括调度模式切换、送受需求管理、滚动优化计算、计划下发控制以及可视化展示等功能。

图3 实时优化调度系统架构Fig.3 Architecture of real-time optimal dispatching system

4 算例分析

目前跨省区实时优化调度系统已完成系统开发并部署在中国南方电网调度控制中心调度台，现已进入试运行阶段。本文选取试运行期间两个典型的场景进行分析，分别为：1）云南、贵州两省的送出需求大于广东、广西两省（简称两广）的受入需求（记为场景1，用于代表低谷时段云贵可再生能源出力偏高的场景）；2）云南、贵州两省的送出需求小于（两广）的受入需求（记为场景2，用于代表高峰时段两广电力负荷偏高的场景）。跨省区实时优化调度系统以30 min 作为计算周期，每个30 min 整点时刻（T）提前10 min 启动计算，修编未来T+30 min 起共8 个15 min 调度时段的日内滚动计划。此外，考虑到送端省份内水电厂的水位控制要求，送端省份备用利用系数设置为0，其他系统全局参数设置如附录A表A1 所示。

4.1 场景1：云贵送出大于两广受入

本文考虑试运行期间某日07：00 的计算周期（修编当日07：30—09：15 期间的滚动计划值），该计算周期在10 min 内完成了优化调度计算以及修编计划下发，该时间符合系统运行要求。本文进一步选取该计算周期中的第1 个时刻点（07：30）进行分析，人工设置送受序列为：电力送出时云南优先于贵州，电力受入时广东优先于广西，且贵州与广西之间不存在直接送受电计划，同时消纳可再生能源时，受端省份优先利用净负荷预测偏差，其次利用机组灵活调节能力。此外，采用通道裕度等比例原则进行同走廊内直流功率偏差分配。表3 给出了该时刻点各省的净负荷预测偏差以及省内机组考虑安全约束下的备用容量评估结果。

表3 净负荷预测偏差及机组备用容量（场景1）Table 3 Net load prediction errors and reserve capacity of generation units (scenario 1)

可以看到，该时刻云南、贵州均有电力送出需求，广东、广西均有电力收入需求，且云贵的送出需求大于两广的受入需求。根据省间送受序位对上述需求进行匹配，匹配结果如表4 所示。

表4 送受电力匹配结果（场景1）Table 4 Results of sending and receiving power matching (scenario 1)

可以看到，云南大部分的净负荷偏差通过匹配两广的净负荷偏差进行消纳，同时广东省内机组的下调空间充足，云南剩余的净负荷偏差以及贵州的全部净负荷偏差通过广东下调省内机组出力来创造额外的消纳空间。经过匹配，云南共增送广东850.25 MW 电力（747.55 MW 用于平抑广东净负荷偏差，102.70 MW 由广东机组下调承担），云南共增送广西151.70 MW 电力（全部用于平抑广西净负荷偏差），贵州共增送广东197.63 MW 电力（全部由广东机组下调承担）。进一步，依据通道裕度等比例原则修编直流传输功率，不同输电走廊下各直流的通道裕度以及直流计划修编量如表5 所示（送端功率）。

表5 直流通道传输裕度及计划修编量（场景1）Table 5 Transmission margin and plan revision of DC channels (scenario 1)

图4 展示了计划修编前以及修编后（经过安全校核）各控制断面的负载率。可以看到，各个控制断面的初始负载率以及修编后负载率均未超过100%，这表明潮流方式满足安全约束。

图4 计划修编前后控制断面负载率（场景1）Fig.4 Load ratio of control sections before and after plan revision (scenario 1)

4.2 场景2：云贵送出小于两广受入

本文接下来考虑试运行期间某日09：00 的计算周期（修编当日09：30—11：15 期间的滚动计划值，属早峰爬坡段）。该计算周期在10 min 内完成了优化调度计算以及修编计划下发。本文进一步选取该计算周期中的第1 个时刻点（09：30）进行分析，人工设置送受序列同场景1，采用通道裕度优先原则进行同走廊内直流功率偏差分配。表6 给出了该时刻点各省的净负荷预测偏差以及省内机组考虑安全约束下的备用容量评估结果。

表6 净负荷预测偏差及机组备用容量（场景2）Table 6 Net load prediction errors and reserve capacity of generation units (scenario 2)

由于贵州的新能源电力预测为负偏差，同时负荷预测为正偏差，此时贵州不存在增加外送电力的需求，该时刻由云南与两广之间进行送受电力匹配，且云南的送出需求小于两广的受入需求。根据省间送受序位对上述需求进行匹配，匹配结果如表7所示。

表7 送受电力匹配结果（场景2）Table 7 Results of sending and receiving power matching (scenario 2)

由表7 可见，由于广东净负荷预测偏差足以消纳云南外送电力，该时刻仅有云南增送广东1 085.17 MW 电力（全部用于平抑广东净负荷偏差）。依据通道裕度优先原则修编直流传输功率，不同输电走廊下各直流的通道裕度以及直流计划修编量如表8 所示（送端功率）。

表8 直流通道传送裕度及计划修编量（场景2）Table 8 Transmission margin and plan revision of DC channels (scenario 2)

由于云南送广东的通道中LX1GD 与LX2GD的裕度最高，因此分配时优先占用了通道LX1GD，其余偏差均分配给了通道LX2GD。图5 展示了该时刻计划修编前后的控制断面负载率。可见，各个控制断面的初始负载率以及修编后的负载率均未超过100%，表明潮流方式满足安全约束。

图5 计划修编前后控制断面负载率（场景2）Fig.5 Load ratio of control sections before and after plan revision (scenario 2)

4.3 工程应用效果分析

本文以西电东送电量中占比最高的云南送出西电为例进行说明，图6 展示了跨省区实时优化调度系统自投入长周期闭环试运行以来，2021 年各月份中由该系统调增的云南送出电量（由云南水电调增实现，反映出云南增加的水电消纳电量）及其占日前计划电量的比例。

图6 2021 年跨省区实时优化调度系统调增云南送出电量Fig.6 Increment of output power from Yunnan province of China by cross-provincial real-time optimal dispatching system in 2021

可以看到，2021 年利用云南省净负荷预测负偏差以及水电机组的上调节能力，通过跨省区实时优化调度系统增加的水电消纳电量月均达到91 GW·h 时，全年累计达到1.094 TW·h，累计增送电量占计划送电电量的0.75%。

5 结语

为了实现可再生能源资源的广域优化配置，提高资源的利用效率，解决传统调控模式下可再生能源消纳面临的送受需求感知滞后、通道分配不尽优化、潮流断面校核困难等问题，本文提出了一种面向实际工程应用的可再生能源跨省区消纳实时优化调度方法，并实现了优化调度系统的工程开发和系统部署。该系统充分考虑了不同送（受）端省份送出（受入）可再生能源电量的优先顺序以及各省份利用净负荷预测偏差和机组灵活调节能力消纳可再生能源电量的优先顺序，并通过输电通道裕度计算、送受电力需求匹配、通道计划增量分配、潮流方式安全校核等步骤实现日内滚动计划的修编。系统试运行期间典型场景下的运行结果表明，该系统的优化计算效率和优化计算稳定性满足实际工程应用需求，且能够实现可再生能源送出需求及消纳空间的在线自动感知，各省份送受需求之间的最优匹配，以及送受电力偏差在各输电通道之间的合理分配，计划修编后的潮流方式严格满足系统控制要求，能够促进不同调度运行场景下可再生能源资源的广域深度利用。

后续应进一步挖掘抽水蓄能等能量存储环节或者负荷侧的灵活调节能力，探究促进可再生能源跨省区消纳的源网荷储联合优化调度模式以及开发相应的应用系统。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。