宋 宇 李 涵 楚皓翔 李 斌

計(jì)及可靠性的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配比研究

宋 宇 李 涵 楚皓翔 李 斌

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司超高壓分公司，南京 211102）

風(fēng)電、光伏發(fā)電系統(tǒng)具有天然的波動(dòng)性與隨機(jī)性特點(diǎn)，使發(fā)電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估難度增加。本文采用序貫蒙特卡洛算法對(duì)發(fā)電系統(tǒng)可靠性進(jìn)行研究，再以發(fā)電系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行的總費(fèi)用期望等年值最小為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮可再生能源規(guī)劃建設(shè)成本、可再生能源年度補(bǔ)貼收益、常規(guī)火電機(jī)組年度運(yùn)行成本、發(fā)電系統(tǒng)碳市場(chǎng)收益及系統(tǒng)電量損失總成本等因素，構(gòu)建計(jì)及發(fā)電系統(tǒng)可靠性的風(fēng)光機(jī)組容量配比優(yōu)化模型。最后研究典型算例IEEE-RBTS系統(tǒng)下風(fēng)光發(fā)電容量最優(yōu)配比，并在某區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了該模型的有效性。

蒙特卡洛；風(fēng)光互補(bǔ)；可靠性；經(jīng)濟(jì)性

0 引言

加快發(fā)展新能源被認(rèn)為是優(yōu)化我國(guó)能源結(jié)構(gòu)、促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略措施。在目前“雙碳”目標(biāo)的背景下，削減煤炭直接消費(fèi)、降低煤炭在一次能源消費(fèi)中占比、擺脫對(duì)煤炭的高度依賴是必然趨勢(shì)[1]，而大力發(fā)展風(fēng)力、光伏等新能源發(fā)電是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的重要方式。提高風(fēng)電和光伏的入網(wǎng)水平成為發(fā)電系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢(shì)，而風(fēng)力、光伏發(fā)電的波動(dòng)性和隨機(jī)性為電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估增加了難度[2]。

現(xiàn)有的風(fēng)光容量規(guī)劃研究思路大多是從實(shí)際運(yùn)行的層面出發(fā)，結(jié)合風(fēng)、光的互補(bǔ)特性優(yōu)化系統(tǒng)，從而提高其運(yùn)行的魯棒性[3]。然而，該研究思路的實(shí)施往往會(huì)導(dǎo)致對(duì)可再生能源的過(guò)度投資，從而使整個(gè)系統(tǒng)的建設(shè)成本難以合理控制，造成不必要的資源浪費(fèi)。

在規(guī)劃期進(jìn)行電力系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)，能夠?qū)崿F(xiàn)在追求規(guī)劃投建與實(shí)際運(yùn)行全過(guò)程的經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的同時(shí)，減少對(duì)可再生能源過(guò)度投資的情況，并且保證可再生能源能夠被有效利用。為保證發(fā)電系統(tǒng)整體具有更高的經(jīng)濟(jì)性，一方面，要合理分配風(fēng)光發(fā)電的容量比例，另一方面，要更多關(guān)注系統(tǒng)可靠性的約束條件。

針對(duì)發(fā)電系統(tǒng)機(jī)組配比的優(yōu)化，目前通常的做法是利用時(shí)序仿真法[4]，其優(yōu)化目標(biāo)為電力系統(tǒng)的總效益最大化，構(gòu)建考慮風(fēng)、光發(fā)電出力的年度時(shí)序生產(chǎn)模擬的電力系統(tǒng)仿真模型。然后，在仿真模型的基礎(chǔ)上，借助優(yōu)化算法進(jìn)行最優(yōu)容量配比的 求解。

本文建立計(jì)及發(fā)電系統(tǒng)可靠性的風(fēng)、光發(fā)電年度生產(chǎn)仿真模型，以發(fā)電系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行的總費(fèi)用期望等年值最小為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)及可再生能源規(guī)劃建設(shè)成本、可再生能源年度補(bǔ)貼收益、常規(guī)火電機(jī)組年度運(yùn)行成本、發(fā)電系統(tǒng)碳市場(chǎng)收益及系統(tǒng)電量損失總成本共五個(gè)因素，將風(fēng)光系統(tǒng)接入典型算例IEEE-RBTS系統(tǒng)與某區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行仿真。在算例分析中，采用蒙特卡洛算法進(jìn)行隨機(jī)生產(chǎn)模擬，模擬各機(jī)組的時(shí)序出力，分析系統(tǒng)的建設(shè)成本、運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)損失費(fèi)用，得到在實(shí)際應(yīng)用中，使成本最低且效益最高的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量配比。

1 發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估模型

1.1 風(fēng)力發(fā)電可靠性評(píng)估模型

目前應(yīng)用最為廣泛的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組主要有雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)（doubly-fed induction generator, DFIG）與永磁同步發(fā)電機(jī)（permanent magnetic synchronous generator, PMSG）[5]。就應(yīng)用情況而言，永磁同步發(fā)電機(jī)相對(duì)更加適應(yīng)低風(fēng)速的環(huán)境，且實(shí)際運(yùn)行中故障率低，本文算例中發(fā)電系統(tǒng)考察的風(fēng)力發(fā)電機(jī)為永磁同步發(fā)電機(jī)。

計(jì)及元件故障與風(fēng)速的影響，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)三狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程如圖1所示。

圖1中，A為正常工作狀態(tài)；B為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)處于故障的狀態(tài)；C為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)處于降額狀態(tài)。s為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)正常工作時(shí)的故障率；b為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)正常工作時(shí)發(fā)生功率降額的概率；s為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)從故障狀態(tài)恢復(fù)到正常狀態(tài)的修復(fù)率；b為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)從降額狀態(tài)恢復(fù)到正常狀態(tài)的修復(fù)率。

圖1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖

在三狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型中，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)可由正常運(yùn)行狀態(tài)向故障和降額兩種狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)移[6-7]。當(dāng)其處于正常狀態(tài)還未進(jìn)入故障狀態(tài)前，正常運(yùn)行持續(xù)時(shí)間AB為

式中：AB為[0, 1]內(nèi)隨機(jī)數(shù)；MTTFAB為故障前平均持續(xù)時(shí)間。

當(dāng)其處于正常運(yùn)行狀態(tài)還未進(jìn)入降額狀態(tài)前，正常運(yùn)行的持續(xù)時(shí)間AC為

式中：AC為[0, 1]內(nèi)隨機(jī)數(shù)；MTTFAC為降額前平均持續(xù)時(shí)間。

風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)可由故障狀態(tài)、降額狀態(tài)經(jīng)過(guò)修復(fù)、調(diào)整進(jìn)入正常運(yùn)行狀態(tài)，其故障狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間BA和降額運(yùn)行的持續(xù)時(shí)間CA可表示為

式中：BA和CA均為[0, 1]內(nèi)隨機(jī)數(shù)；MTTRBA和MTTRCA分別為故障后平均修復(fù)時(shí)間與降額后平均調(diào)整時(shí)間。

1.2 光伏發(fā)電可靠性評(píng)估模型

并網(wǎng)光伏系統(tǒng)由光伏電池模塊、DC-DC變換器、DC-AC逆變器、控制器及濾波模塊等組成。

光伏電池模塊產(chǎn)生直流電，通過(guò)DC-AC逆變器進(jìn)行直-交變換接入電網(wǎng)。光伏電池、DC-DC變換器、DC-AC逆變器及濾波器等元件的故障均會(huì)導(dǎo)致光伏系統(tǒng)并網(wǎng)的失敗[8]。

考慮到元件故障與太陽(yáng)照射的原因，將系統(tǒng)的工作狀態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后的光伏系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖如圖2所示。

圖2 光伏系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖

圖2中，A為正常狀態(tài)，B為停運(yùn)狀態(tài)，停運(yùn)狀態(tài)包括光伏機(jī)組因防孤島保護(hù)切斷與電網(wǎng)的連接或光伏機(jī)組故障（包括光伏電池陣列、DC-DC變換器、濾波器模塊及DC-AC逆變器四種故障情況）。PV為光伏系統(tǒng)的故障發(fā)生率；PV為光伏系統(tǒng)的故障修復(fù)率。

在光伏發(fā)電系統(tǒng)雙狀態(tài)模型里，PV與PV對(duì)應(yīng)光伏發(fā)電系統(tǒng)故障狀態(tài)的發(fā)生率與修復(fù)率，單位為次/年。一般來(lái)說(shuō)，光伏并網(wǎng)系統(tǒng)的具體組成與具體參數(shù)很難獲取，修復(fù)時(shí)間等各項(xiàng)時(shí)間參數(shù)也難以精確計(jì)算，因此，故障率PV與修復(fù)率PV需要參考現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)及專家工作經(jīng)驗(yàn)等方面因素進(jìn)行估算。

1.3 常規(guī)火力發(fā)電可靠性評(píng)估模型

常規(guī)火力發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，可以分為兩狀態(tài)到五狀態(tài)不等[9]，通過(guò)分析歷年火力發(fā)電機(jī)組的故障和停運(yùn)時(shí)長(zhǎng)，可以發(fā)現(xiàn)其存在一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。通常情況下，常規(guī)火電機(jī)組可能的運(yùn)行狀態(tài)有額定運(yùn)行、降額運(yùn)行、例年檢修、突發(fā)故障等狀態(tài)，其概率按照統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律可以設(shè)為固定值。

在本文的可靠性模型中，考慮到原始信息不完善，為對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行最可靠的靜態(tài)穩(wěn)定性分析，常規(guī)火力發(fā)電系統(tǒng)采用兩狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型。

常規(guī)火電機(jī)組起停概率模型中，具有兩種可能狀態(tài)：一種是正常運(yùn)行時(shí)輸出額定功率；另一種則是在故障、檢修等狀態(tài)下的停運(yùn)形式，不輸出任何功率。可表示為

式中：x為發(fā)電機(jī)組起停狀態(tài)；為[0, 1]內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù)；FOR為強(qiáng)迫停運(yùn)率。

常規(guī)火力發(fā)電系統(tǒng)也采用雙狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，火電機(jī)組的正常運(yùn)行持續(xù)時(shí)間與故障持續(xù)時(shí)間表示形式與式（5）和式（6）類同，不作進(jìn)一步闡述。

2 基于序貫蒙特卡洛的可靠性評(píng)估方法

2.1 可靠性評(píng)估指標(biāo)

電力系統(tǒng)中常用的可靠性指標(biāo)有[9]：電力不足持續(xù)時(shí)間（loss of load duration, LOLD），電力不足概率（loss of load probability, LOLP），電量供應(yīng)不足期望值（expected energy not supplied, EENS）。三種指標(biāo)值越小，代表該系統(tǒng)越可靠。對(duì)電力系統(tǒng)可靠性進(jìn)行評(píng)估時(shí)，既要考察失電概率，也要考慮失電后果，從而評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性、嚴(yán)重性，因此，選用這三種指標(biāo)作為系統(tǒng)可靠性評(píng)估指標(biāo)，計(jì)及系統(tǒng)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)波動(dòng)性。三種指標(biāo)表達(dá)式為

式中：t為第個(gè)負(fù)荷水平的時(shí)間長(zhǎng)度（h）；為系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生的概率；為系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的序數(shù)；C為狀態(tài)的負(fù)荷供應(yīng)不足量（MW）；為系統(tǒng)運(yùn)行的總時(shí)間；F為多級(jí)負(fù)荷模型中第個(gè)負(fù)荷水平下系統(tǒng)出現(xiàn)負(fù)荷功率缺額的狀態(tài)集合；NL為發(fā)電系統(tǒng)檢修規(guī)劃過(guò)程中負(fù)荷水平分級(jí)的集合。

2.2 序貫蒙特卡洛

序貫蒙特卡洛仿真能夠考慮系統(tǒng)時(shí)序性等諸多因素，計(jì)算相關(guān)工作與時(shí)間因素作為可靠性評(píng)估指標(biāo)，能夠真實(shí)地模擬生產(chǎn)，計(jì)算各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，因此對(duì)系統(tǒng)可靠性評(píng)價(jià)起到了重要作用[10]。此外，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)模型需要體現(xiàn)時(shí)序特性，此時(shí)就需要把年度長(zhǎng)時(shí)間尺度整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況都反映出來(lái)。

首先基于場(chǎng)景生成算法，生成風(fēng)電、光伏出力的時(shí)序數(shù)據(jù)；接著與負(fù)荷模型結(jié)合，計(jì)及風(fēng)光系統(tǒng)的約束條件，判斷出系統(tǒng)當(dāng)下的運(yùn)行狀況；然后進(jìn)行大規(guī)模模擬，統(tǒng)計(jì)得到可靠性指標(biāo)LOLD、LOLP與EENS。序貫蒙特卡洛模擬流程如圖3所示。

圖3 序貫蒙特卡洛模擬流程

3 計(jì)及發(fā)電系統(tǒng)可靠性的風(fēng)光容量配比優(yōu)化模型

3.1 經(jīng)濟(jì)性評(píng)估指標(biāo)

經(jīng)濟(jì)性評(píng)估指標(biāo)包括可再生能源規(guī)劃建設(shè)成本、可再生能源年度補(bǔ)貼收益、常規(guī)火電機(jī)組年度運(yùn)行成本、發(fā)電市場(chǎng)碳收益、系統(tǒng)電量損失總成本。

本文使用產(chǎn)電比及平均電價(jià)折算倍數(shù)的平均加權(quán)來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)的電量損失評(píng)估模型，以降低對(duì)缺電損失的估算誤差。發(fā)電系統(tǒng)的可靠性成本函數(shù)表示為

3.2 目標(biāo)函數(shù)

3.3 約束條件

本文構(gòu)建包含常規(guī)火電機(jī)組與可再生能源機(jī)組的電源擴(kuò)展規(guī)劃模型，該模型涉及的約束條件表述如下。

（1）功率平衡

（2）火電機(jī)組功率限制

（3）可再生能源發(fā)電機(jī)的功率限制

式（32）和式（33）分別表示風(fēng)電機(jī)組、光伏

（4）可靠性約束

（5）線路的潮流方程和功率限制

4 算例分析

4.1 IEEE-RBTS系統(tǒng)

將風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)接入IEEE-RBTS系統(tǒng)進(jìn)行仿真，火電機(jī)組具體參數(shù)詳見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。以某地區(qū)的風(fēng)速、光照強(qiáng)度及負(fù)荷數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，結(jié)合該地區(qū)能源的時(shí)空分布特性和負(fù)荷的需求特性，分析典型算例下的風(fēng)、光容量最優(yōu)配比設(shè)計(jì)。

待建風(fēng)電機(jī)組（單機(jī)額定功率2MW）成本為1 690萬(wàn)元/臺(tái)，其使用壽命為20年，貼現(xiàn)率為6%；待建光伏機(jī)組成本為780萬(wàn)元/MW，其使用壽命為25年，貼現(xiàn)率為6%。風(fēng)、光機(jī)組發(fā)電的補(bǔ)貼電價(jià)均為0.1元/(kW·h)。發(fā)電系統(tǒng)的碳價(jià)格為80.32元/t，火電機(jī)組的碳排放率為1.04kg/(kW·h)，發(fā)電系統(tǒng)的每小時(shí)允許的碳排放信用額為99.5t。電量損失賠償機(jī)制中，產(chǎn)電比法與平均電價(jià)折算倍數(shù)法的加權(quán)平均系數(shù)分別為0.36、0.64，產(chǎn)電比為6.652元/(kW·h)，電價(jià)倍數(shù)為25，電力系統(tǒng)平均電價(jià)來(lái)自于江蘇省現(xiàn)行實(shí)時(shí)電價(jià)。

為保證目標(biāo)函數(shù)的收斂性與抽樣模擬運(yùn)算結(jié)果的穩(wěn)定性，本文所構(gòu)建的模型利用序貫蒙特卡洛方法，每一個(gè)規(guī)劃方案模擬50次取均值。

為了分析風(fēng)光互補(bǔ)特性對(duì)發(fā)電系統(tǒng)可靠性的影響，在發(fā)電機(jī)組規(guī)劃建設(shè)中，采取如下四種電源規(guī)劃策略（考慮到系統(tǒng)的常規(guī)火電機(jī)組容量充裕和響應(yīng)減少碳排放政策的需求，不將火電機(jī)組的建設(shè)納入規(guī)劃中）以滿足負(fù)荷增長(zhǎng)需求。

策略1：電源擴(kuò)展規(guī)劃中，僅規(guī)劃建設(shè)風(fēng)電機(jī)組。

策略2：電源擴(kuò)展規(guī)劃中，僅規(guī)劃建設(shè)光伏機(jī)組。

策略3：電源擴(kuò)展規(guī)劃中，同時(shí)規(guī)劃建設(shè)風(fēng)電機(jī)組和光伏機(jī)組，比例為2:1。

策略4：電源擴(kuò)展規(guī)劃中，同時(shí)規(guī)劃建設(shè)風(fēng)電機(jī)組和光伏機(jī)組，比例為1:2。

在對(duì)發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行序貫蒙特卡洛規(guī)劃模擬與風(fēng)電容量配比優(yōu)化過(guò)程中，風(fēng)電容量、光伏容量各自按10MW等步增加容量建設(shè)，得到系統(tǒng)的電力不足持續(xù)時(shí)間、發(fā)電系統(tǒng)的年度運(yùn)行總成本和風(fēng)光建設(shè)成本等年值隨建設(shè)容量的變化關(guān)系如圖4與圖5所示。其中，年度運(yùn)行成本包括可再生能源年度補(bǔ)貼收益（取負(fù)）、常規(guī)火電機(jī)組年度運(yùn)行成本、發(fā)電系統(tǒng)碳市場(chǎng)收益和系統(tǒng)電量損失總成本。

圖4 風(fēng)電機(jī)組建設(shè)容量對(duì)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響

圖5 光伏機(jī)組建設(shè)容量對(duì)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響

從圖4和圖5可以看出，隨著系統(tǒng)內(nèi)可再生能源機(jī)組的擴(kuò)建，對(duì)于系統(tǒng)可靠性而言，系統(tǒng)失電的風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)；對(duì)于系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性而言，可再生能源機(jī)組裝機(jī)容量的增加必然導(dǎo)致其建設(shè)成本等年值的增加，而系統(tǒng)的總成本會(huì)呈現(xiàn)先降低后增加的變化規(guī)律——風(fēng)電機(jī)組在70MW附近策略1總成本最低，光伏機(jī)組在50MW附近策略2總成本最低。原因在于，可再生能源在一定滲透率范圍內(nèi)，能夠降低系統(tǒng)的電量損失成本和減小火電機(jī)組的燃煤消耗，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)總成本的有效控制；然而，過(guò)度投建會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)部可再生能源的過(guò)剩而消納過(guò)低，系統(tǒng)可靠性增強(qiáng)不明顯甚至?xí)兴档?，裝機(jī)建設(shè)的成本在總成本中逐漸突出。

對(duì)比策略1與策略2可以發(fā)現(xiàn)，在可再生能源機(jī)組擴(kuò)展規(guī)劃過(guò)程中，在同等裝機(jī)容量下，策略1的電力不足持續(xù)時(shí)間小于策略2的值，策略1的年度運(yùn)行成本遠(yuǎn)低于策略2的值，進(jìn)而保證了策略1的總成本低于策略2。由此可知，風(fēng)電機(jī)組對(duì)發(fā)電系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響均高于光伏機(jī)組，故在電源擴(kuò)展規(guī)劃過(guò)程中應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增加風(fēng)電機(jī)組的占比。

基于本文建立的計(jì)及發(fā)電系統(tǒng)可靠性的風(fēng)光容量配比優(yōu)化模型，調(diào)用CPLEX，得到系統(tǒng)在規(guī)劃70MW風(fēng)電機(jī)組、33MW光伏機(jī)組時(shí)，能夠在保證系統(tǒng)具備足夠可靠性的同時(shí)，達(dá)到系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的目的。此外，針對(duì)策略1與策略2，通過(guò)所構(gòu)建模型的優(yōu)化模擬，確定建設(shè)70MW風(fēng)電機(jī)組時(shí)，策略1實(shí)現(xiàn)最優(yōu)；建設(shè)47MW光伏機(jī)組時(shí)，策略2實(shí)現(xiàn)最優(yōu)。

為了從不同的風(fēng)光比例、不同裝機(jī)容量的角度對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的可靠性和綜合成本（或效益）深入分析，對(duì)上述三種電源優(yōu)化方案與初始方案（風(fēng)光均不建設(shè)）展開(kāi)詳細(xì)對(duì)比，各指標(biāo)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

方案1：風(fēng)光均不建設(shè)的基準(zhǔn)方案（風(fēng)0MW，光0MW）。

方案2：僅建設(shè)風(fēng)電的優(yōu)化方案（風(fēng)70MW，光0MW）。

方案3：僅建設(shè)光伏的優(yōu)化方案（風(fēng)0MW，光47MW）。

方案4：風(fēng)光互補(bǔ)建設(shè)的優(yōu)化方案（風(fēng)70MW，光33MW）。

根據(jù)表1可知，方案1～4的總費(fèi)用期望等年值分別為13 084.93萬(wàn)元、8 943.95萬(wàn)元、12 078.96萬(wàn)元和8 561.90萬(wàn)元。方案4的經(jīng)濟(jì)性顯著，相比初始無(wú)風(fēng)光建設(shè)的純火電發(fā)電系統(tǒng)，該方案充分利用了風(fēng)光的互補(bǔ)特性，實(shí)現(xiàn)風(fēng)光差異系數(shù)最低，進(jìn)而能夠降低34.57%的總費(fèi)用期望等年值。

表1 四種電源規(guī)劃方案下系統(tǒng)各指標(biāo)數(shù)據(jù)

由于方案1中無(wú)風(fēng)電或光伏機(jī)組，發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組出力僅為火電機(jī)組的出力，其年度變化情況如圖6所示。

圖6 方案1中發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組出力年度變化情況

因此，風(fēng)電機(jī)組對(duì)發(fā)電系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響均高于光伏機(jī)組，在對(duì)發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，更傾向于建設(shè)風(fēng)電機(jī)組。比較方案2、方案3與方案4，系統(tǒng)在尋求最優(yōu)風(fēng)光容量配比的過(guò)程中并沒(méi)有一味地增加風(fēng)電的建設(shè)容量，而是輔以光伏機(jī)組的建設(shè)。結(jié)合預(yù)測(cè)的時(shí)序風(fēng)速數(shù)據(jù)，某風(fēng)電場(chǎng)7月典型日風(fēng)速曲線如圖7所示。

圖7 某地區(qū)風(fēng)電場(chǎng)7月典型日風(fēng)速曲線

該時(shí)間段內(nèi)，風(fēng)電場(chǎng)出力具有較為顯著的反調(diào)峰特性，即負(fù)荷高峰時(shí)，風(fēng)機(jī)出力較少；負(fù)荷低谷時(shí)，風(fēng)機(jī)出力較高，這導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組的有效利用率降低。這一狀況造成風(fēng)電機(jī)組對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷需求的支撐能力降低，而一定容量的光伏機(jī)組能夠彌補(bǔ)風(fēng)電的日出力反調(diào)峰的特點(diǎn)，共同實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的削峰填谷。相比于僅建設(shè)70MW風(fēng)電的方案2，該時(shí)間段內(nèi)，方案4還建設(shè)了33MW的光伏機(jī)組，使差異系數(shù)減少至0.21，降低了22%。因此，方案4相比方案2與3，總費(fèi)用期望等年值降低了4.27%與29.12%。

方案2～4的發(fā)電系統(tǒng)機(jī)組出力年度變化曲線分別如圖8～圖10所示。

根據(jù)圖8～圖10的年度機(jī)組出力仿真數(shù)據(jù)能夠看出，對(duì)于6節(jié)點(diǎn)IEEE-RBTS系統(tǒng)，建設(shè)70MW風(fēng)電機(jī)組和33MW光伏機(jī)組，能夠充分實(shí)現(xiàn)風(fēng)光資源的協(xié)調(diào)互補(bǔ)，有效降低火電機(jī)組的運(yùn)行出力，從而獲得更多的可再生能源年度補(bǔ)貼收益、發(fā)電系統(tǒng)碳市場(chǎng)收益，降低火電機(jī)組年度運(yùn)行成本。

圖8 方案2中發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組出力年度變化情況

圖9 方案3中發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組出力年度變化情況

圖10 方案4中發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組出力年度變化情況

觀察風(fēng)電機(jī)組和光伏機(jī)組出力可知，由于該地區(qū)風(fēng)速大多分布在額定風(fēng)速附近而光照在夜間為0，相比于光伏機(jī)組實(shí)際出力，風(fēng)機(jī)實(shí)際出力更接近于額定功率，進(jìn)而保證了系統(tǒng)獲取更多的可靠性支撐。

此外，較之另外三種方案，方案4具有最高的可靠性，LOLD、LOLP和EENS分別為0.67h/年、7.7×10-5和3.22MW·h/年，將電量損失總成本降至了最低，為3.09萬(wàn)元，充分保證了發(fā)電系統(tǒng)可靠性。

綜上所述，方案4為含風(fēng)光出力發(fā)電系統(tǒng)的電源擴(kuò)展規(guī)劃最優(yōu)方案，該方案充分發(fā)掘了風(fēng)光互補(bǔ)的特性，確定了風(fēng)電機(jī)組的最優(yōu)配比——70MW風(fēng)電機(jī)組和33MW光伏機(jī)組，即風(fēng)電機(jī)組與光伏機(jī)組在總裝機(jī)容量的占比為20.41%和9.62%時(shí)，所規(guī)劃的電源擴(kuò)展方案在保證系統(tǒng)足夠可靠的同時(shí)，能夠使發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

4.2 實(shí)際區(qū)域電網(wǎng)

4.1節(jié)對(duì)IEEE-RBTS系統(tǒng)進(jìn)行了風(fēng)光容量配比優(yōu)化研究，設(shè)計(jì)的規(guī)劃方案兼顧了發(fā)電系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟(jì)性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型對(duì)實(shí)際電網(wǎng)的有效性與可行性，本節(jié)以某地區(qū)區(qū)域電網(wǎng)為例進(jìn)行算例分析，該區(qū)域電網(wǎng)拓?fù)淙鐖D11所示。

圖11 某區(qū)域電網(wǎng)拓?fù)?/p>

在該區(qū)域電網(wǎng)中，常規(guī)機(jī)組為2臺(tái)總裝機(jī)容量600MW的火電機(jī)組；可再生能源已有裝機(jī)總?cè)萘?00MW，包括裝機(jī)總量250MW的風(fēng)電場(chǎng)及裝機(jī)總量150MW的光伏電站?？紤]到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)新用戶的接入及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用戶電量需求的提高，負(fù)荷增長(zhǎng)率為5%，該區(qū)域電網(wǎng)亟需提高發(fā)電系統(tǒng)的總裝機(jī)容量。為更好響應(yīng)節(jié)能減排的能源發(fā)展戰(zhàn)略，計(jì)劃建設(shè)風(fēng)電和光伏機(jī)組，待建機(jī)組經(jīng)濟(jì)成本與可靠性數(shù)據(jù)同4.1節(jié)所述。該區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)，風(fēng)電場(chǎng)最大規(guī)劃裝機(jī)容量為500MW，光伏電站最大裝機(jī)容量為300MW。

與4.1節(jié)類似，基于本文構(gòu)建的優(yōu)化模型，得到四種規(guī)劃方案。

方案1：風(fēng)光均不建設(shè)的基準(zhǔn)方案（風(fēng)250MW，光150MW）。

方案2：僅建設(shè)風(fēng)電的優(yōu)化方案（風(fēng)417MW，光150MW）。

方案3：僅建設(shè)光伏的優(yōu)化方案（風(fēng)250MW，光286MW）。

方案4：風(fēng)光互補(bǔ)建設(shè)的優(yōu)化方案（風(fēng)417MW，光201MW）。

四種方案優(yōu)化的數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

結(jié)合表2數(shù)據(jù)可以看出：在僅建設(shè)風(fēng)電的情況下，該區(qū)域電網(wǎng)新建167MW的風(fēng)電機(jī)組能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)，總費(fèi)用期望等年值為6.89億元；在僅建設(shè)光伏的情況下，該區(qū)域電網(wǎng)新建136MW的光伏機(jī)組能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)，總費(fèi)用期望等年值為9.42億元；在風(fēng)電、光伏互補(bǔ)建設(shè)的情況下，該區(qū)域電網(wǎng)新建167MW的風(fēng)電機(jī)組與51MW的光伏機(jī)組能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)，總費(fèi)用期望等年值為6.45億元。方案4不僅利用了風(fēng)光互補(bǔ)的特性，降低了差異系數(shù)，增加了可再生能源的上網(wǎng)容量，還降低了區(qū)域電網(wǎng)的電力不足持續(xù)時(shí)間，提高了整體的可靠性。

表2 四種電源規(guī)劃方案的數(shù)據(jù)分析

圖12展示了上述四種規(guī)劃方案對(duì)區(qū)域電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響。方案4同時(shí)規(guī)劃了區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)的風(fēng)電與光伏裝機(jī)容量，合理配置了新建風(fēng)電場(chǎng)與光伏電站的容量，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)函數(shù)總費(fèi)用的最小化。該方案的建設(shè)成本等年值為1.73億元，以投資新建167MW的風(fēng)電機(jī)組與51MW的光伏機(jī)組為代價(jià)，相比于基準(zhǔn)方案（方案1），實(shí)現(xiàn)了總費(fèi)用期望等年值32.53%的降額，并降低了89.36%的電力不足持續(xù)時(shí)間，兼顧了區(qū)域電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性與可靠性。

圖12 不同規(guī)劃方案對(duì)區(qū)域電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性的影響

作為該區(qū)域電網(wǎng)的最優(yōu)電源規(guī)劃方案，方案4的可靠性已在4.1節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)的討論。同時(shí)，風(fēng)光的互補(bǔ)特性是影響電源規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性的重要因素。因此，以方案4作為運(yùn)行場(chǎng)景，討論在規(guī)劃?rùn)C(jī)組投運(yùn)后，不同季度下該區(qū)域電網(wǎng)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電的日平均輸出功率情況，如圖13所示。

圖13描繪了方案4在四個(gè)不同季度下的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電日平均輸出功率。由于該區(qū)域風(fēng)電場(chǎng)具有明顯的反調(diào)峰特性，相比于單獨(dú)風(fēng)電出力與單獨(dú)光伏出力，風(fēng)光互補(bǔ)出力的總輸出功率更加穩(wěn)定，尤其是在08:00～18:00期間，風(fēng)光的輸出功率曲線得到了有效的改善。

根據(jù)方案4的優(yōu)化結(jié)果，可得到在規(guī)劃建設(shè)后含417MW風(fēng)電機(jī)組與201MW光伏機(jī)組的發(fā)電系統(tǒng)中，不同發(fā)電模式下的風(fēng)光差異系數(shù)對(duì)比見(jiàn)表3。

表3 最優(yōu)規(guī)劃方案下不同發(fā)電模式的差異系數(shù)對(duì)比

結(jié)合四個(gè)季度可再生能源不同發(fā)電模式的對(duì)比，可知風(fēng)光互補(bǔ)出力的差異系數(shù)均小于單獨(dú)風(fēng)電出力與單獨(dú)光伏出力的差異系數(shù)，表明風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電的總輸出功率更加穩(wěn)定。

5 結(jié)論

本文首先建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組三狀態(tài)停運(yùn)模型、光伏發(fā)電機(jī)組和常規(guī)火電機(jī)組雙狀態(tài)停運(yùn)模型；通過(guò)序貫蒙特卡洛統(tǒng)計(jì)得到可靠性指標(biāo)；然后綜合考慮可再生能源規(guī)劃建設(shè)成本、可再生能源年度補(bǔ)貼收益、常規(guī)火電機(jī)組年度運(yùn)行成本、發(fā)電系統(tǒng)碳市場(chǎng)收益及系統(tǒng)電量損失總成本五個(gè)因素，構(gòu)建了計(jì)及發(fā)電系統(tǒng)可靠性的風(fēng)光機(jī)組容量配比優(yōu)化模型。在IEEE-RBTS系統(tǒng)及實(shí)際區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明：

1）在電源擴(kuò)展規(guī)劃過(guò)程中，風(fēng)光裝機(jī)總?cè)萘康奶岣咭欢ǔ潭壬夏軌蚪档拖到y(tǒng)的EENS、LOLD與LOLP，增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性；同等容量的情況下，風(fēng)電機(jī)組相比光伏機(jī)組能夠使系統(tǒng)獲得更高的可靠性。

2）當(dāng)風(fēng)光滲透率達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)，加大風(fēng)光裝機(jī)建設(shè)對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響不再明顯，甚至?xí)a(chǎn)生負(fù)面作用。

3）合理配置風(fēng)、光的機(jī)組容量能夠讓風(fēng)光出力曲線變得更加平緩，減少單一類型可再生能源出力的波動(dòng)性。

[1] 周亞敏. 以碳達(dá)峰與碳中和目標(biāo)促我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)[J]. 中國(guó)發(fā)展觀察, 2021(增刊1): 56-58.

[2] 李蕓. 含大規(guī)?？稍偕茉吹碾娏ο到y(tǒng)可靠性評(píng)估[D]. 銀川: 寧夏大學(xué), 2020.

[3] 郭光華, 杜穎, 范云鵬, 等. 以電為核心的綜合能源系統(tǒng)研究綜述[J]. 山東電力技術(shù), 2021, 48(8): 1-7, 24.

[4] 陳聰偉, 江修波, 劉麗軍. 考慮時(shí)序與儲(chǔ)能配合的分布式電源優(yōu)化配置研究[J]. 電氣技術(shù), 2017, 18(6): 41-47.

[5] 徐偉, 陳俊杰, 劉毅, 等. 無(wú)刷雙饋獨(dú)立發(fā)電系統(tǒng)的改進(jìn)無(wú)參數(shù)預(yù)測(cè)電流控制[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2021, 36(19): 4002-4015.

[6] 湯偉, 楊雪瑞, 姚愷豐, 等. 基于風(fēng)電規(guī)?；刖W(wǎng)技術(shù)的機(jī)組啟停間歇聯(lián)合協(xié)調(diào)方法研究[J]. 自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用, 2021, 40(11): 144-148.

[7] 朱晨曦, 張焰, 嚴(yán)正, 等. 采用改進(jìn)馬爾科夫鏈蒙特卡洛法的風(fēng)電功率序列建模[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2020, 35(3): 577-589.

[8] 應(yīng)飛祥, 汪宇航, 李琰, 等. 計(jì)及可靠性的含風(fēng)光機(jī)組小型發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)估[J]. 電氣工程學(xué)報(bào), 2020, 15(3): 13-21.

[9] 金堯, 王瑜, 胡慶虎. 考慮間歇性能源的發(fā)輸電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 電氣技術(shù), 2017, 18(5): 68-70, 73.

[10] 白樺, 王正用, 李晨, 等. 面向電網(wǎng)側(cè)、新能源側(cè)及用戶側(cè)的儲(chǔ)能容量配置方法研究[J]. 電氣技術(shù), 2021, 22(1): 8-13.

[11] 唐念, 夏明超, 肖偉棟, 等. 考慮多種分布式電源及其隨機(jī)特性的配電網(wǎng)多目標(biāo)擴(kuò)展規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2015, 39(8): 45-52.

[12] 應(yīng)飛祥. 計(jì)及可靠性的含風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)估及新能源消納研究[D]. 昆明: 云南民族大學(xué), 2019.

[13] 陸明璇, 周明, 黃瀚燕, 等. 含快速線路篩選的電力系統(tǒng)發(fā)輸電協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2021, 41(20): 6949-6959.

[14] BILLINTON R, KUMAR S, CHOWDHURY N, et al. A reliability test system for educational purposes-basic data[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 1989, 4(3): 1238-1244.

Optimal proportion study of wind-solar hybrid generation system considering reliability

SONG Yu LI Han CHU Haoxiang LI Bin

(State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd Extra-High Voltage Branch Company, Nanjing 211102)

Wind power and photovoltaic power generation systems have the characteristics of natural volatility and randomness, which increases the difficulty of risk assessment of power generation systems. In this paper, the sequential Monte Carlo method is used to study the reliability of power generation system, the optimization goal is to minimize the expected annual value of the total cost of the planning and operation of the power generation system, considering factors such as the planning and construction cost of renewable energy, the annual subsidy income of renewable energy, the annual operating cost of conventional thermal power units, the carbon market income of the power generation system, and the total cost of system power loss, etc. An optimization model for the capacity ratio of wind and solar power units considering the reliability of the power generation system is established. Finally, the optimal ratio of wind and solar power generation capacity under a typical example IEEE-RBTS system is studied, and further simulation verification is carried out in a certain regional power grid. The calculation example analysis verifies the validity of the model.

Monte Carlo; wind-solar hybrid; reliability; economy

2021-12-15

2022-01-18

宋 宇（1989—），男，江蘇省南通市人，碩士，工程師，主要從事繼電保護(hù)及自動(dòng)化相關(guān)工作。