大规模光伏电源接入下电力系统运行调度方法研究

张建功 刘 学 李 宁

（国网河北省电力有限公司沧州供电分公司，河北 沧州 061001）

0 引言

当前温室气体引发的全球气候变化已成为全人类面临的严重问题，积极应对气候变化、发展低碳经济已成为国际社会的普遍共识［1-2］。在这个背景下，发现并积极应用新清洁能源非常重要。为满足国家对能源的使用需求及对环境的改善需求，我国也在积极应用清洁能源。近年来，我国在电力系统中接入大量的光伏、风力等清洁能源电源，用新能源发电来替代传统火电，以解决电力行业发展带来的能源紧缺和环境污染问题［3］。电力是人们日常生活中不可或缺的能源，对人民的工作和生活都有着重要影响［4］。电力缺乏将导致各个领域无法有序运行。我国电力工业历史悠久，相关研究也已经取得了众多成果，且伴随社会经济进步，我国人均用电量也越来越大，故对大规模光伏电源接入电力系统的优化调度方法研究是非常重要的。

光伏发电主要依赖太阳能，易受天气等因素的影响，整体不确定性较高，输配电波动较大，直接影响电力系统的运行安全性。此外，受地形、地理等因素的影响，容易出现光伏能源浪费问题。目前，国内的相关研究一般是对光伏发电特点进行综合分析，提出通过发电预测来完成电力系统运行调度，以提高发电平稳性。此外，我国相关研究人员还结合电力系统的实际运行要求，设计出规模化分布式光伏电源集群划分方法，用以优化电力系统运行调度方法［5］。而大多数调度方法还使用保守度可调的鲁棒模型来描述运行不确定因子，尽管调度平稳性有所提高，但易受时间平滑作用的影响，导致电力系统的运行成本偏高。为解决上述问题，本研究设计出一种全新的大规模光伏电源电力系统运行调度方法。

1 大规模光伏电源电力系统运行调度方法设计

1.1 构建大规模光伏接入的电力系统运行调度模型

大规模光伏接入电力系统在运行过程中易受太阳辐照度、温度等的影响，出现较高的随机波动性。因此，本研究利用模态分解技术来消除参与噪声［6］，关键的光伏接入功率预测参数x(i)见式（1）。

式中：ck(i)为不同的光伏接入模态分解量；RN为分解残差值。

在光伏计入电力系统运行调度预测过程中，可能受集成作用的影响，导致难以获取最优分解值，因此，本研究利用模态混叠算法生成最优分解式NAk，见式（2）。

式中：Lk为分解噪声等级；σ为光伏发电标准差。

此时要计算不同模态分解量间的相关系数，生成运行功率分解值。电力系统预测运行功率区间mek见式（3）。

式中：CK,CK2,....,CK-1分别为不同预测区间下的光伏分解均值。

根据上述预测运行区间可获取虚假模态分量，此时得到的综合调度指标K见式（4）。

式中：CRK为特定的调度频率分量，在实际预测过程中，随接入光伏发电量变化，其运行功率区间也会发生动态改变。因此，本研究设计的方法使用分段惯性权重法来计算局部全局搜索能力，提高调度收敛性能，此时构建的电力系统运行调度模型w见式（5）。

式中：a为迭代次数；t为迭代时间；wend为最终惯性权重；δ为初始惯性权重。

由此，完成电力系统运行功率预测模型的建立。

1.2 经济调度目标函数设计及求解

为解决电力系统运行过程中受时间平滑作用影响而出现的调度成本过高问题，本研究将电力系统运行调度转换成一种多目标优化问题，即将调度经济因素看成多维决策变量，此时生成的电力系统大规模光伏电源接入经济调度目标函数minf见式（6）。

式中：f1(x),f2(x),...,f n(x)分别为不同的调度经济因素。

根据经济因素的均衡关系可进行加权平均处理，即要确定不同调度群组的输入训练样本变量，见式（7）。

式中：xi、yi均为调度分量。

待确定样本变量后，可生成经济调度参数取值范围，此时可利用调度支配关系进行求解，产生的经济均衡调度解包括两类，即可行解和不可行解，利用Pareto 来获取经济最优调度解集。待上述步骤完毕后，可计算出上述目标函数的标准化满意度，若计算的标准化满意度满足电力系统运行调度需求，证明此时得到的经济性因素调度均衡参数合理。反之，则需要重新进行求解，直至满意度满足最终的调度要求。

以光伏发电的燃料为例，其在不同调度周期中消耗的成本总数不同。因此，本研究对上述设计的目标函数进行优化，生成了燃料成本优化目标函数F(PG)，见式（8）。

式中：ai、bi、ci分别为第i台机组的燃料成本；PG为光伏电站输出的有功功率；T为调度周期。

使用粒子群算法对式（8）进行求解，得到的最优解vk，见式（9）。

式中：w为运动惯性因子；c1、c2为常数加速值；r1、r2为随机实数为粒子移动速度；为速度权重控制因子；为控制速度；为粒子经历的最优位置。经过上述计算可得电力系统调度运行的最优解。在光伏电源接入过程中，电力系统运行调度成本可能会出现预测偏差，需要根据发电功率价格惩罚系数进行调整，在最大程度上保证电力系统的运行调度经济性。

2 实例分析

2.1 概况及准备

为验证本研究设计的大规模光伏电源电力系统运行调度方法的实际调度效果，以X 电网的电力系统为例，进行实例分析。已知该电网供电面积为14.8万km2，服务总人口超4 000万，发电规模较大，早期使用火电发电，因传统能源价格上升，接入了光伏电源和风力发电机。本研究以该电力系统的若干条输电线路为例，生成的算例分析模型如图1所示。

图1 算例分析模型

由图1 可知，该风电场属于分期建设风电场，使用的发电机组较多，风电机组包括#A01～#A66。为提高实例分析的有效性，随机抽取机组，使用YonSuite 记录电力系统在不同时间下的运行调度成本。

2.2 应用效果与讨论

结合实际情况，可进行电力系统运行调度实例分析，即随机抽取若干个组合机组，使用本研究设计的大规模光伏电源电力系统调度方法进行调度，记录不同日期的运行调度成本，并将其与原本的运行调度成本对比，实例分析结果见表1。

表1 实例分析结果

由表1 可知，本研究设计的大规模光伏电源电力系统运行调度方法在不同组合的运行机组下的运行成本远低于电力系统原有的运行成本。上述实例分析结果证明，本研究设计的大规模光伏电源电力系统运行调度方法的调度效果较好，具有可靠性，有一定的应用价值。

3 结语

在工业化时代，我国能源消耗量越来越高，不可再生能源总数越来越少。为满足能源需求，需要接入大规模光伏、风力等可再生能源。受可再生能源的动态可变性影响，在输配电过程中容易出现失稳风险，影响电力系统的调度效果，因此，本研究设计了一种全新的大规模光伏电源电力系统运行调度方法。实例分析结果表明，本研究设计的电力系统运行调度方法的调度效果较好、可靠性高，具有一定的应用价值。本研究的研究成果为提高可再生能源供电效果做出了一定贡献。