劉 然，張曉宇，林酉闊

(1.國網(wǎng)天津市電力公司檢修公司，天津 300000；2.國網(wǎng)河北省電力有限公司物資分公司，石家莊050000)

0 引 言

圍繞能源危機和環(huán)境污染問題，以太陽能、風(fēng)能等清潔能源替代化石能源進行發(fā)電，完成以電代煤、以電代油的能源模式轉(zhuǎn)變，是盡快擺脫化石能源依賴的唯一出路[1]。未來幾十年，高污染的傳統(tǒng)火力發(fā)電機組的裝機容量會逐漸減小，清潔可再生能源發(fā)電容量的比例將大幅提升[2]。以風(fēng)、光為代表的新能源出力波動性一直以來都是各學(xué)者研究的熱點，如何解決未來大范圍可再生能源接入電網(wǎng)后的有效消納，逐漸成為重點研究方向。

微網(wǎng)是目前解決局部地區(qū)內(nèi)數(shù)量龐大、形式多樣的分布式電源并網(wǎng)問題的常用方法[3]。但構(gòu)建微網(wǎng)對地理條件和能源結(jié)構(gòu)要求嚴(yán)格[4-5]，且其在大電網(wǎng)故障后會主動解開公共耦合點“逃離”。近年來，一種有效整合新能源并網(wǎng)發(fā)電的技術(shù)手段——虛擬電廠(Virtual Power Plant，VPP)被廣泛討論。無須改變電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，VPP更適用于地理聚集程度較低的可再生分布式能源的調(diào)度和管理，VPP將規(guī)模化的、地理位置分散的分布式電源和傳統(tǒng)電源通過通信設(shè)施集成一個實體，可充分發(fā)揮各個供電單元的靈活性，有效平抑新能源功率波動性，實現(xiàn)新能源的有效消納[6-7]。

需求響應(yīng)資源伴隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展而得到廣泛應(yīng)用[8]。文獻[9]針對新能源接入電網(wǎng)后給系統(tǒng)帶來的穩(wěn)定性問題，研究了長時間尺度下含風(fēng)電的用戶側(cè)分時電價定價方法，用基于價格的需求響應(yīng)方式來加強對風(fēng)電的消納。文獻[10]提出了一種替代作用的分散式主動需求響應(yīng)系統(tǒng)，通過對所選擇的負(fù)載組進行作用，可以最大限度地降低峰值負(fù)載，同時使終端用戶使用能量的舒適度最小化。負(fù)荷側(cè)需求管理是改善用戶用電行為、優(yōu)化系統(tǒng)能源管理重要的一環(huán)[11]，將其和VPP結(jié)合起來，對大范圍內(nèi)有效消納可再生能源具有重大意義。文獻[12]依據(jù)不同需求響應(yīng)機理，建立了基于激勵的和基于價格的需求響應(yīng)VPP模型，并對其參與機組組合優(yōu)化調(diào)度問題進行了研究。文獻[13]考慮機組運行約束和需求響應(yīng)約束，以最大化VPP收益為目標(biāo)建立了VPP內(nèi)部需求響應(yīng)的VPP優(yōu)化調(diào)度模型，得出了需求響應(yīng)能提高VPP對主網(wǎng)售電量、促進整體收益的結(jié)論。文獻[14]的恒溫可控電器設(shè)備主動參與到VPP能量管理中去，以減少負(fù)荷高峰切負(fù)荷總量為目的，極大發(fā)揮恒溫可控負(fù)荷在保證用戶供電可靠性方面的作用。文獻[15]將可中斷負(fù)荷作為系統(tǒng)備用，建立了以調(diào)度費用期望值最小為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化調(diào)度模型。而文中的需求響應(yīng)是某些電力用戶智能用電的表現(xiàn)，即以該電力用戶和VPP運營管理者日前協(xié)定的具有彈性特性的可控負(fù)荷作輔助備用，通過遠程控制終端接受VPP能量管理中心的直接控制。

首先，提出基于負(fù)荷分級理論的可控負(fù)荷概念，然后將其作為新型需求響應(yīng)成分引入VPP，構(gòu)建可控負(fù)荷參與的多源結(jié)構(gòu)VPP；其次，以上網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率穩(wěn)定為目標(biāo)，兼顧風(fēng)、光實時消納，建立考慮可控負(fù)荷參與的VPP協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型；最后，對IEEE14算例進行仿真，驗證所提模型的有效性。

1 可控負(fù)荷模型

1.1 負(fù)荷分級與可控負(fù)荷

電力負(fù)荷依重要程度不同可分為三級：一級和二級負(fù)荷要求可靠的電力供應(yīng)，從系統(tǒng)能量管理角度視為不可控負(fù)荷；三級負(fù)荷在系統(tǒng)高峰期可進行分段切除，為電網(wǎng)的實時功率平衡做彈性貢獻。將三級負(fù)荷中可以隨時下調(diào)或切除而不會對用戶造成明顯影響的負(fù)荷成分定義為可控負(fù)荷，比如功率可調(diào)的取暖、制冷、充電樁等彈性較大的負(fù)荷。

電力負(fù)荷隨國民經(jīng)濟發(fā)展而不斷豐富，隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和居民用電水平的提高，整體用電結(jié)構(gòu)和需求發(fā)生較大變化，可控負(fù)荷的比例在逐漸增加。不論是工業(yè)負(fù)荷、農(nóng)業(yè)負(fù)荷、商用負(fù)荷，還是民用及其他負(fù)荷，內(nèi)部均可細(xì)分為可控負(fù)荷和不可控負(fù)荷。這里需要與可中斷負(fù)荷的概念進行區(qū)分，后者僅適用于大型工業(yè)用戶或商業(yè)用戶，其以所簽訂合同為約束去調(diào)動用戶積極主動參與[16]，而前者是基于負(fù)荷分級，在與某些或全部三級負(fù)荷間協(xié)定后，直接受能量管理中心調(diào)度控制的彈性負(fù)荷成分。

1.2 可控負(fù)荷儲備率與可控負(fù)荷參與度

定義可控負(fù)荷儲備率為

全天可控負(fù)荷儲備率理論上為一時變函數(shù)，可依據(jù)歷史數(shù)據(jù)擬合得到。依據(jù)負(fù)荷變化規(guī)律及生活習(xí)慣，將時變函數(shù)近似線性簡化為分段函數(shù)，原因有如下兩點：考慮到人們的日常生活習(xí)慣，負(fù)荷低谷期用電多為剛性需求，負(fù)荷彈性小，可控負(fù)荷比例較小；在負(fù)荷高峰時段，可控負(fù)荷密集，集中效應(yīng)下的彈性更為突出。

因此，可將日負(fù)荷曲線劃分為4個時間段[17]，來建立以日為單位、小時為尺度的全天可控負(fù)荷儲備率分段函數(shù)，其表達式為

式中：ΔTlow為低谷時段：(0∶00-7∶00)；ΔTmorhigh為早高峰時段：(8∶00-12∶00)；ΔTnighigh為晚高峰時段：(19∶00-21∶00)；ΔTflat為平緩時段：(7∶00-8∶00、12∶00-19∶00、21∶00-23∶59)。

考慮到負(fù)荷彈性與系統(tǒng)運行安全問題，實際可控負(fù)荷參與度較好的區(qū)間設(shè)定為[0.6，0.8]，其值過低會導(dǎo)致儲備浪費、過高會造成備用不足。

2 可控負(fù)荷參與的虛擬電廠建模

將可控負(fù)荷響應(yīng)成分作為VPP多能體系的一部分，定義VPP為以先進能量管理系統(tǒng)和可靠通信控制設(shè)備為基礎(chǔ)，將地理位置分散的分布式能源、傳統(tǒng)發(fā)電單元及可參與負(fù)荷調(diào)節(jié)的彈性電力用戶集成在一起的類電廠空間實體。如圖1所示，VPP實例包含風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、傳統(tǒng)發(fā)電機組和用戶側(cè)可控負(fù)荷響應(yīng)成分。

圖1 可控負(fù)荷參與的VPP實體

模型以信息流和能量流為核心。信息流經(jīng)通信控制中心，實現(xiàn)VPP各個單元和能量管理中心間的雙向交互。首先，通信控制系統(tǒng)采集各單元本時段運行狀態(tài)信息，并傳送至能量管理中心；然后，能量管理中心經(jīng)過優(yōu)化決策，再由通信控制系統(tǒng)將下一時段的計劃下達給各發(fā)電單元；最后，由控制系統(tǒng)完成協(xié)議控制。能量流是信息流決策結(jié)果的具體表現(xiàn)，用以協(xié)調(diào)VPP內(nèi)各單元間的功率分配。

由于VPP只可運行于并網(wǎng)狀態(tài)，所以大電網(wǎng)強制要求VPP上網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線為穩(wěn)定可靠的功率值，否則系統(tǒng)可能會因多個VPP出力帶來的多源擾動問題而崩潰。完善VPP內(nèi)多能源結(jié)構(gòu)間的協(xié)調(diào)優(yōu)化配合，是解決這一問題的有效手段。

3 虛擬電廠協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化模型

基于所構(gòu)建的VPP，以日為單位、小時為尺度，以VPP時序上網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率穩(wěn)定性最大為目標(biāo)，把VPP對內(nèi)和對外聯(lián)絡(luò)線的電力供需平衡、機組出力范圍和爬坡速率限制、可控負(fù)荷參與度及VPP整體上網(wǎng)功率波動范圍要求作為約束，建立考慮可控負(fù)荷參與的VPP協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化模型。

目標(biāo)函數(shù)為

考慮各約束分別如下：

①功率平衡約束

②傳統(tǒng)電廠出力范圍約束

需要說明的是，該研究側(cè)重VPP內(nèi)各出力單元間的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，此處不考慮傳統(tǒng)電廠內(nèi)部機組組合問題，只簡化考慮其整體出力水平。

③傳統(tǒng)電廠相鄰時間段整體爬坡速率約束

式中：ΔPup和ΔPdown分別為傳統(tǒng)電廠的爬坡上限和爬坡下限。

④可控負(fù)荷參與度約束

0.6≤ξt≤0.8

⑤VPP整體上網(wǎng)功率波動范圍約束

4 算例分析

4.1 數(shù)據(jù)說明

如圖2所示，改進IEEE14標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)包含1臺發(fā)電機(G)、3臺無功補償設(shè)備(C)，14條母線(帶載母線11條)；另在配網(wǎng)接入2個額定容量為49.5 MW的風(fēng)電場(W)和3個額定容量為10 MW的光伏電站(PV)。引入能量管理系統(tǒng)和通信控制設(shè)備，并考慮帶載母線中可控負(fù)荷成分，構(gòu)成多能源結(jié)構(gòu)的VPP實體。

圖2 改進IEEE14系統(tǒng)

VPP內(nèi)各單元參數(shù)設(shè)置如下：

①火電廠的技術(shù)參數(shù)

Pg,min=50 MW、Pg,max=350 MW

ΔPup=40 MW/h、ΔPdown=30 MW/h

②可控負(fù)荷參數(shù)

考慮不同可控負(fù)荷參與下的VPP模型，設(shè)置4個VPP場景：場景1無可控負(fù)荷參與；場景2考慮可控負(fù)荷儲備率統(tǒng)一為20%；場景3采用所建立的可控負(fù)荷儲備率分段函數(shù)，考慮了更符合實際用電情況的可控負(fù)荷比例；場景4比場景3整體的可控負(fù)荷比例增大1.5倍。具體參數(shù)如表1所示。

表1 4個場景的參數(shù)設(shè)置Table 1 Parameter settings for 4 scenarios

③VPP上網(wǎng)功率波動范圍

Ps,min=50 MW、Ps,max=70 MW

場景1作為對照組，由于無可控負(fù)荷參與，其上網(wǎng)功率波動范圍設(shè)定為[5，35]。

④負(fù)荷及新能源發(fā)電預(yù)測結(jié)果

選定非極端天氣下的某正常工作日，對次日轄區(qū)負(fù)荷以及風(fēng)電場和光伏電站出力進行預(yù)測，將新能源出力在VPP能量管理中心進行合成，所得負(fù)荷及風(fēng)光預(yù)測曲線如圖3所示。由圖可知，風(fēng)光合計出力在2∶00-5∶00出現(xiàn)小波動、7∶00-11∶00出現(xiàn)爬坡陡升、18∶00-23∶00與負(fù)荷預(yù)測結(jié)果對比呈現(xiàn)明顯反調(diào)峰特性型。

圖3 負(fù)荷及風(fēng)光預(yù)測曲線

4.2 仿真結(jié)果及分析

該考慮可控負(fù)荷參與的VPP協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化模型為典型的二次規(guī)劃模型，用LINGO軟件進行編程，帶入4個算例場景分別進行求解，得到VPP協(xié)調(diào)優(yōu)化結(jié)果，如表2和圖4～8所示。

圖4 時序可控負(fù)荷參與度

表2 4個場景的優(yōu)化結(jié)果Table 2 Optimization results for 4 scenarios

由表2可知，考慮可控負(fù)荷參與后，VPP整體上送功率明顯增加，且可控負(fù)荷儲備率越高，VPP整體上送功率越大。相比于場景3，場景4的上送功率提高程度不明顯，這是因為場景3的可控負(fù)荷儲備率已經(jīng)足夠應(yīng)對其內(nèi)部新能源的波動性。同理，場景4比場景3可控負(fù)荷參與度均值小，也說明其可控負(fù)荷儲備率偏高，造成備用浪費。

由圖4可知，場景2可控負(fù)荷參與度波動較大，低谷時段參與度低、高峰時段參與度偏高，分別造成了備用浪費和備用不足問題；而場景3和場景4大部分時刻的可控負(fù)荷參與度均落在0.6～0.8之間。從可控負(fù)荷整體分布進行分析，場景3可控負(fù)荷參與度接近0.8，場景4則更接近0.6；說明場景3的可控負(fù)荷儲備率調(diào)節(jié)能力得到了較好地發(fā)揮，而場景4則參與程度偏低，但場景4可控負(fù)荷儲備率有容納更大容量的波動性新能源的潛力。

由圖5可知，場景1無可控負(fù)荷成分，其VPP上送功率在9∶00-10∶00及18∶00-19∶00發(fā)生了小范圍波動，在21∶00-23∶00發(fā)生了較大波動。

由圖6可知，場景2中VPP整體上網(wǎng)功率值穩(wěn)定為51.52 MW。這是由于可控負(fù)荷在新能源整體波動范圍較大的8∶00-12∶00和18∶00-22∶00時間段積極參與了輔助調(diào)峰，且傳統(tǒng)機組的工作環(huán)境相比場景1得到了明顯改善，爬坡曲線相對平緩，在8∶00-11∶00和18∶00-21∶00時間段尤為突出。

圖6 場景2優(yōu)化結(jié)果

如圖6和圖7所示，將場景3和場景2的優(yōu)化結(jié)果進行對比。對曲線局部變化情況進行分析，在負(fù)荷低谷時期1∶00-6∶00，雖然場景2的可控負(fù)荷儲備率高于場景3，但場景3的可控負(fù)荷削減量明顯高于場景2，即可控負(fù)荷參與度更高，且場景3傳統(tǒng)機組出力可穩(wěn)定在200 MW以上；由于場景3比場景2在負(fù)荷低谷期出力水平高，在早高峰7∶00-11∶00階段場景3的傳統(tǒng)電機組出力爬坡要更緩和；從16∶00過渡到21∶00，場景3比場景2的傳統(tǒng)機組爬坡更平緩。對曲線總體變化水平進行分析，場景3的傳統(tǒng)機組整體出力范圍以及波動情況明顯好于場景2。以上分析說明，場景3中VPP模型設(shè)置的可控負(fù)荷分段函數(shù)參數(shù)比場景2中可控負(fù)荷取為一恒定值在協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型中有更好的適應(yīng)性，能更好地輔助調(diào)峰，減輕傳統(tǒng)機組的調(diào)峰壓力。

圖7 場景3優(yōu)化結(jié)果

如圖7和圖8所示，對比場景3和場景4的優(yōu)化結(jié)果曲線。在可控負(fù)荷儲備率增加1.5倍后，傳統(tǒng)機組的曲線整體出力變化范圍有所減小，但其波動程度和VPP整體上送功率并未得到明顯改善。由此可知，場景4可控負(fù)荷儲備率偏高，輔助調(diào)節(jié)能力未能全部發(fā)揮。

圖8 場景4優(yōu)化結(jié)果

可控負(fù)荷儲備率應(yīng)按照VPP內(nèi)部新能源裝機容量和波動情況來合理確立，過高的可控負(fù)荷儲備會造成輔助浪費，額外增加VPP管理者的運營成本。

5 結(jié) 語

基于負(fù)荷分級理論，深度挖掘三級負(fù)荷潛力，以可控負(fù)荷儲備作為改善負(fù)荷曲線的方法，增加了需求側(cè)彈性。通過將該可控負(fù)荷引入VPP，建立了考慮可控負(fù)荷參與的VPP協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型，以實時消納新能源發(fā)電和保證上網(wǎng)功率穩(wěn)定為目的，兼顧VPP內(nèi)各單元的技術(shù)約束，使VPP整體達到了有效平抑新能源波動和減輕傳統(tǒng)機組運行壓力的效果。將考慮可控負(fù)荷參與的VPP協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化模型的4個場景用LINGO軟件進行仿真求解，仿真結(jié)果表明：

1)依托VPP技術(shù)，可在大地理范圍內(nèi)實現(xiàn)新能源的有效并網(wǎng)消納。

2)考慮可控負(fù)荷參與后，VPP系統(tǒng)的整體上網(wǎng)功率水平提高，且所建立的可控負(fù)荷儲備率函數(shù)比簡單考慮可控負(fù)荷儲備率為一恒定值在模型中有更好的適應(yīng)性，可使可控負(fù)荷以更高的參與度參與到協(xié)調(diào)調(diào)度中，更大程度減小傳統(tǒng)機組出力的峰谷差，改善爬坡環(huán)境，并進一步提高VPP整體上網(wǎng)功率。

3)盲目增加可控負(fù)荷儲備率可造成過度備用，導(dǎo)致資源浪費?？煽刎?fù)荷合理儲備率由VPP發(fā)展規(guī)模和新能源波動程度共同決定。