【精彩论文】促进新能源消纳的混合发电系统

促进新能源消纳的混合发电系统

杨昆¹, 孙磊¹, 房超运¹, 张怡²

（1. 上海电力大学 电气工程学院，上海 200090; 2. 华北理工大学 电气工程学院，河北 唐山 063000）

摘要：太阳能发电功率逐日增加，以往单一的光伏发电系统并网运行的可调度性和可控性不足，提出了一种新的混合发电系统以提高调度的灵敏性。此系统包括风电场、光伏电厂、光热电站和电加热器。电加热器主要是将多余的风能、光能转化为热能并储存在太阳能发电厂的储热罐中，利用储热光热电站良好的可调度性和可控性，提高系统的旋转备用和爬坡能力，削减风光出力随机性与不确定性，从而提高新能源的消纳量。以系统净收益最大为目标建立模型，在技术约束下最大限度地提高系统利润并研究了不同气候条件下混合发电系统对新能源消纳的影响。

引文信息

杨昆, 孙磊, 房超运, 等. 促进新能源消纳的混合发电系统[J]. 中国电力, 2022, 55(2): 145-151.

YANG Kun, SUN Lei, FANG Chaoyun, et al. Hybrid power generation system to promote new energy consumption[J]. Electric Power, 2022, 55(2): 145-151.

引言

随着环境问题逐渐加重，人类对可再生能源的需求逐渐增加，可再生能源发电装机容量也迅速增加^[1-6]。在各种可再生能源技术中比较成熟的是太阳能和风能，它们廉价、丰富且更利于环保^[7-9]。根据2020年以前全球太阳能和风能安装数据可得最初风能装置的增长速度很快，后来太阳能装机容量在2013年超过了风能。在中国，2019年风电光伏发电装机容量占全球总装机容量的45%^[10-12]。技术限制、电网接入管理等问题减少了风电机组光伏发电机组设备利用小时数，导致大量新能源得不到利用^[13-16]。

为了提高风光发电的可靠性，减少新能源的浪费，本文提出将风光发电和其他形式的能源相结合。文献[17-18]考虑到风速的统计特征，重点关注目前风力发电的优化调度。源荷功率具有随机性，风力发电和太阳能光伏发电具有一定互补性^[19-22]。光热发电是收集太阳能和发电的另一种有前途的技术。与光伏系统不同，热能储存用于光热发电。热能储存系统比机电存储或化学存储经济得多，而且便于大规模实施^[23]。光热发电是一种与其他间歇性能源相结合的理想发电技术^[24]。张汇泉等人提出了一种风力发电厂日前调度策略，该调度基于双层数学规划方法^[25]。以上只研究了独立运行风电和光热发电电力系统，并且在风电波动时没有采用额外的措施。本文在混合动力系统中引入了光伏发电系统和新型的电加热器。电加热器将缩减的风力发电转换为热能，然后将热能储存在热能存储系统中，利用储热系统的可调度性，将新混合动力系统的调度问题定义为一个在技术操作约束下实现利润最大化的混合整数模型，采用Matlab对模型进行求解。
1  混合发电系统运行优化模型目标函数

以系统净收益最大为目标函数，即

式中：为时段t系统发电所获得的总收益；为系统时段t运行所耗费的总成本；T为一个时间周期。

各电站时刻t售电收益为

式中：为风电机组时刻t发电上网电量；为光伏发电机组时刻t发电上网电量；为光热电站发电机组时段t发电上网电量；为时刻t分时电价。

式中：为光伏机组运行成本；为光伏发电成本系数；为弃光惩罚成本系数，系数为光伏出力预测；为风电机组运行成本；为风电发电成本系数；为弃风惩罚成本系数；为风电出力预测；为光热电站运行成本；为光热电站发电成本系数；为光热电站启停成本系数；为光热电站启停状态；为加热装置运行成本；为加热装置运行成本系数；为系统分时电价；为时刻t加热装置用电量。

2  混合发电系统运行优化模型约束条件

传热流体能量平衡约束为

式中：为流入传热体的太阳能；为排出存储的热能；为来自光热电站的热能存储的热功率，为电源块的热功率输入。热能存储器中能量平衡约束为式中：为输入热能存储器的总热能；为电加热装置转换热效率；为输出热能存储器的总热能；为从集中太阳能到热能存储器中的热效率；为输出电加热器热功率；γ为热能存储器的散热系数；∆t为时间间隔；E_t为热能存储器的存储水平。发电系统发电功率和热功率输入约束为式中：为输入发电系统的热功率；为发电系统的上网电量；为发电系统的最小上网电量；为发电系统的最大上网电量。风电场风力平衡约束为式中：为可利用的风力；为风电上网电量；为风电给电热器提供的电量；为弃风发电量。储热系统储放热约束为式中：分别为光热电站的储热系统最大储热和放热功率。光热电站运行约束包括4种约束，如下。（1）机组开机时间约束为式中：为机组的最小运行时间；分别为二进制变量，表示了机组是开机或关机状态；为机组运行约束状态。（2）机组关机时间约束为式中：为机组的最小关机时间。（3）机组爬坡约束为式中：分别为机组的上下爬坡速率。（4）机组出力约束为式中：分别为机组的最小、最大出力。储热系统的放热功率约束为式中：分别为储热系统的最小、最大放热功率。系统最大允许偏差约束为式中：为一天中开始和结束时热能存储系统中的热量；ε为一天中开始和结束时热能存储系统存储水平允许的偏差。每个周期内弃风弃光发电量约束为式中：分别为系统风电功率、光热发电功率和光伏发电功率。
3  算例分析

3.1  仿真系统

以IEEE-14节点为仿真系统，系统结构如图1所示。在1节点接入光热电站和电加热装置，在2节点接入风电场，在3节点接入光伏电站。

图1  IEEE-14节点仿真系统Fig.1  IEEE-14 node simulation system
3.2  算例参数

本文系统中包含光伏电厂、风电场、光热电站和电加热装置各1个，其中电加热装置最大功率为50 MW。风电场以及太阳光辐射强度预测采用预测数据如图2及图3所示。光热电站参数^[17]如表1所示，日前分时电价如下表2所示。

图2  风电场预测功率Fig.2  Predicted power of wind farm
图3  太阳光辐射强度预测Fig.3  Forecast of solar radiation intensity
表1  CSP电站运行参数Table 1  Operating parameters of CSP power station
表2  日前分时电价Table 2  Electricity price in advance
3.3  算例结果分析3.3.1  系统对新能源消纳分析

根据优化求解结果，分析不同天气情况时电加热装置对新能源消纳效果分析如下。晴天阴天光伏发电预测功率以及有无电加热装置对光伏消纳情况的对比分别如图4及图5所示。电加热装置对风电消纳的情况如图6所示，不同天气情况系统运行效益如表3所示。

图4  晴天光伏发电预测与消纳功率对比

Fig.4  Comparison of forecast and consumed power of photovoltaic power generation in clear days

图5  阴天光伏发电预测与消纳功率对比

Fig.5  Comparison of PV power generation forecast and consumption power on cloudy days

图6  风力发电预测与消纳功率对比

Fig.6  Comparison diagram of wind power forecast and consumed power

表3  不同运行模式有无电加热装置系统收益对比

Table 3  Benefit comparison of different operating modes with or without electric heaters system

由图4~6可知，系统无电加热装置时会存在大量的弃风弃光的现象。加入电加热装置以后，风电和光伏的消纳功率几乎等于其预测功率很大程度上提高了新能源的消纳量。由表3可知，加入电加热装置后在每一种运行模式下系统收益都相应有所提高。3.3.2  加入电加热装置对光热电站运行影响分析

晴天和阴天时有无电加热装置光热电站储热容量的对比分别如图7及图8所示。由对比可得在晴天时有电加热装置会响应提高光热电站的储热量，但是提高储热量的比例大约占总储热量的10%。总体来看在阴天时电加热装置提高储热量的比例占总的储热量大约在40%。

图7  晴天时有无电加热装置光热电站储热量对比

Fig.7  Comparison of heat storage in photothermal power stations with or without electric heating devices on sunny days

图8  阴天时有无电加热装光热电站储热量对比

Fig.8  Comparison of heat storage in photovoltaic power station with or without electric heating on cloudy days

4  结语

本文建立了风电光伏光热和电加热装置联合运行的优化模型，对不同天气电加热装置对系统效益和新能源消纳效果进行仿真求解，研究发现如下。（1）电加热装置可以在电网产生弃风弃光时从电网购电，将所产生的热量存储在光热电站的储热系统中，能够有效降低系统弃风弃光量。（2）电加热装置和光热电站联合运行能够提高光热电站得到储热容量，从而提高系统的调度灵活性。特别在阴天时的场景下，由于电加热装置的引入，可以很大程度提高光热电站的调度灵活性。（3）电加热装置加入系统中在不同的天气场景下均能提高系统的经济效益。在无光照时期对系统经济效益的提高明显高于有光照时期经济效益提高量。（责任编辑　杨彪）

作者介绍

杨昆（1982—），女，博士，讲师，从事电力系统调度优化及电力市场研究，E-mail：[e-mail]；

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孙磊（1995—），男，通信作者，硕士研究生，从事新能源消纳研究，E-mail：[e-mail]；

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房超运（1998—），男，硕士研究生，从事辅助服务研究，E-mail：[e-mail]；

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张怡（1983—），女，副教授，从事电力系统负荷频率控制研究，E-mail：[e-mail].

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编辑：杨彪

校对：蒋东方

审核：方彤

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