提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法

本发明涉及电力系统，涉及一种电力系统调峰方法，更为具体地，涉及一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法。

背景技术：

1、风电作为重要的可再生能源发电形式，截止2022年底，中国的风电装机容量达到约3.7亿kw。然而，风电出力具有强随机性，其大规模并网必然要求电力系统在部分时段降低传统电源的出力水平，传统电源出力水平过低又会导致系统无法提供足够的旋转备用容量，消纳空间与旋转备用之间的矛盾加剧了弃风限电的现象，该问题在中国西北地区尤为突出。

2、目前提高火电的运行灵活性技术分为两种：火电深度调峰改造技术及火储耦合技术。其中，火储耦合技术虽然打破了电能即发即用的特点，但需要额外配置成本较高的储能系统，规模化应用受限。因此电力系统广泛采用深度调峰改造技术提高火电机组的灵活性。火电机组深度调峰改造成为深度调峰机组后，虽然提高了机组的调峰深度，但并未解决调峰与备用间的矛盾，也不符合低碳转型的策略。此外，随着风电并网比例不断增加，仅通过改造火电机组已无法兼顾系统的风电消纳与旋转备用的需求。

3、含大容量储热系统的光热电站是一种新型太阳能利用形式，近年来光热电站的装机容量中国西北地区快速上升。储热系统可以实现能量的大规模存储及低损耗时移，光电解耦特性使得光热电站具有出力可控的能力。此外，光热电站的调峰深度与响应速率均优于同等容量的火电机组。然而，光热电站承担旋转备用任务时需保持一定的出力水平，虽然降低了火电机组的旋转备用压力，但也挤压了风电的消纳空间。并且储热系统的热源单一使得光热电站的运行灵活性受到光照条件的限制。

4、风电出力具有强随机性，其大规模并网必然要求电力系统在部分时段降低传统电源的出力水平，传统电源出力水平过低又会导致系统无法提供足够的旋转备用容量，消纳空间与旋转备用之间的矛盾加剧了弃风限电的现象，该问题在中国西北地区尤为突出。此外，传统电源的调节能力有限，且碳排放污染严重，无法有力支撑风电消纳。

5、故，如何有效提高系统的调峰空间并兼顾风电消纳所需的旋转备用容量成为亟需解决的难题。

6、因此，亟需一种能够兼顾能量转换与旋转备用，充分挖掘含电加热器的光热电站的源-荷双重调峰与旋转备用能力的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，以解决现有技术风电消纳与旋转备用之间存在矛盾的问题，并且减少风电的弃风现象，降低火电机组的运行压力，从而促进了电力系统的可持续发展。

2、本发明提供的一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其中，包括：

3、使电站系统中的光热电站与深度调峰机组共同承担电力系统中的旋转备用任务，且令所述光热电站为电站系统提供所有的下旋转备用容量与部分上旋转备用容量；

4、基于电站系统中的光热电站、风电场和火电机组建立火电-光热电站联合调峰数学模型，并设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数；其中，所述目标函数为电站系统中火电机组的调峰总成本、风电场与光热电站的运维总成本、碳交易成本、弃风惩罚成本，以及旋转备用成本之和；

5、根据所述目标函数中各个变量的约束条件建立约束条件数学模型，并对所述约束条件数学模型进行线性化处理以形成约束函数；

6、将所述目标函数和所述约束函数集成在预设的函数求解软件中，并利用所述函数求解软件中的求解器在所述约束函数的限制下对所述目标函数进行优化求解以获取火电机组中常规机组、火电机组中调峰机组、风电场、光热电站的最佳出力。

7、优选地，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，所述目标函数为：

8、

9、其中，t与t分别表示当前调度时段与总调度时段；为所述火电机组的调峰总成本；为所述风电场与光热电站的运维成本之和；为所述碳交易成本；为所述弃风惩罚成本；为所述旋转备用成本。

10、优选地，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

11、所述风电场与光热电站的运维成本之和且其中，为风电场的运维成本；为光热电站的运维成本；为风电场的运维成本系数；ptwp为风电场的并网功率；

12、其中，的表达式为：

13、其中，与分别为光热电站的发电成本与启停成本；为光热电站的储热系统运维成本；scsp为光热电站的单次启停成本；为t时段光热电站的发电状态的二进制变量；stes为光热电站的储热系统的单位初始建设成本；emax为光热电站的储热系统储热量上限；r、y分别为光热电站的储热系统的贴现率及使用年限；为t时段光热电站出力。

14、优选地，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

15、碳交易成本

16、其中，c为碳交易基准价；d为碳排放区间长度；τ为碳交易价格增长幅度；

17、

18、其中，分别为火电机组中的碳排放量与碳排放配额；分别为火电机组中深度调峰机组的碳排放系数与碳配额度；和分别为火电机组中常规火电机组的碳排放系数与碳配额度；为所述深度调峰机组的出力；为所述常规火电机组的出力。

19、优选地，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

20、所述弃风惩罚成本的函数模型为：

21、

22、其中，scs和分别为电站系统中弃风惩罚系数与弃风量；为风电预测出力；

23、所述旋转备用成本

24、其中，为火电机组的旋转备用成本系数；分别为火电机组中深度调峰机组提供的上、下旋转备用容量；分别为火电机组中常规火电机组提供的上、下旋转备用容量。

25、优选地，根据所述目标函数中各个变量的约束条件建立约束条件数学模型的过程，包括：

26、围绕所述电站系统中火电机组的调峰总成本、风电场与光热电站的运维总成本、碳交易成本、弃风惩罚成本，以及旋转备用成本建立系统功率平衡约束条件数学模型、旋转备用约束条件数学模型、深度调峰机组运行约束条件数学模型、含电加热器的光热电站运行约束条件数学模型、风力发电运行约束条件数学模型，以及常规火电机组运行约束条件数学模型。

27、优选地，系统功率平衡约束条件数学模型为：

28、

29、其中，ptwp为风电场的并网功率；为t时段光热电站出力；为所述深度调峰机组的出力；为所述常规火电机组的出力；pteh为电加热器的运行功率；ptload为负荷功率预测值；

30、所述旋转备用约束条件数学模型包括深度调峰机组约束条件数学模型和常规火电机组约束条件数学模型；其中，

31、所述深度调峰机组约束条件数学模型为：

32、

33、其中，分别为深度调峰机组提供的上、下旋转备用容量；为所述深度调峰机组的出力；和分别为所述深度调峰机组的上、下爬坡速率；ut,j为调峰机组的运行状态变量。分别为所述深度调峰机组的出力上限和出力下限。

34、所述常规火电机组约束条件数学模型为：

35、

36、其中，分别为常规火电机组提供的上、下旋转备用容量；为所述常规火电机组的出力；和分别为所述常规火电机组上、下爬坡速率；和分别为常规火电机组出力上、下限；为所述常规火电机组的运行状态变量；

37、优选地，所述深度调峰机组运行约束条件数学模型包括三种状态；其中，

38、深度调峰机组处在基本调峰阶段时，将深度调峰机组在基本调峰阶段时的运行成本作为深度调峰机组运行约束条件数学模型；

39、深度调峰机组处在深度调峰阶段时，将深度调峰机组在基本调峰阶段时的运行成本与深度调峰机组在深度调峰阶段的机组寿命损耗成本的和作为深度调峰机组运行约束条件数学模型；

40、深度调峰机组处在降低出力的阶段时，将深度调峰机组在基本调峰阶段时的运行成本、深度调峰机组在深度调峰阶段的机组寿命损耗成本，以及深度调峰机组的投油成本的和作为深度调峰机组运行约束条件数学模型；

41、所述深度调峰机组运行约束条件数学模型为：

42、

43、其中，表示不同状态下深度调峰机组的运行成本；表示深度调峰机组在基本调峰阶段时的运行成本；表示深度调峰机组在深度调峰阶段的机组寿命损耗成本；表示为深度调峰机组的投油成本。

44、优选地，所述含电加热器的光热电站运行约束条件数学模型包括：

45、调峰负荷模式下储热系统约束条件数学模型：

46、

47、其中，et,in、et,out分别为t时段储热系统的储热功率与放热功率；分别为储热系统的储热、放热运行状态的二进制变量；ηin、ηout分别为储热系统的储热效率与放热效率；βeh为电加热器的运行效率；为t时段镜场向储热系统提供的热功率；为t时段储热系统向发电机提供的热功率；et为t时段储热系统的储热量；ρtes表示储热系统的散热系数；emax、emin分别为储热系统储热量上、下限；tfull为光热电站满负荷运行小时数；为光热电站的出力上限；ηh-e为热电转化效率；e0、et分别为调度始末时段储热系统储热量；

48、调峰负荷模式下负荷低谷时段，电加热器的最大运行功率约束条件模型：

49、

50、其中，为电加热器的运行状态；分别为电加热器的运行功率上限与下限；分别为电加热器可提供的上、下备用容量；

51、调峰负荷模式下负荷高峰时段，光热电站的爬坡速率与处理上下限约束条件模型：

52、

53、其中，为t时段光热电站发电状态的二进制变量；分别为光热电站的出力上、下限；分别为t时段光热电站可提供的上、下备用容量；分别为光热电站的向上、向下爬坡速率；

54、其中，ηh-e为热电转化效率；为t时段tg消耗的热功率；为t时段镜场向发电机提供的热功率；为光热电站的出力下限；为t时段储热系统向发电机提供的热功率；

55、et,mf为t时段镜场收集热功率；ηmf表示镜场的能量收集效率；smf表示镜场总面积；dt表示t时段光照辐射强度；为t时段镜场向储热系统提供的热功率；为t时段光热电站未利用的热功率；

56、光热电站启停约束条件模型：

57、

58、分别为汽轮发电机的最小开、关机运行时长；分别为汽轮发电机开、关机状态的二进制变量；为t-1时段的运行状态变量；

59、优选地，所述风力发电运行约束条件数学模型为：

60、

61、其中，ptwp为风电场的并网功率；为风电预测出力；

62、所述常规火电机组运行约束条件数学模型为：

63、

64、

65、

66、其中，分别为t-1时段所述常规火电机组的出力与运行状态；分别为常规火电机组的最小开机与关机时长；分别为常规火电机组的开机及关机状态。

67、从上面的技术方案可知，本发明提供的一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，首先在电站系统中，使光热电站与深度调峰机组共同承担电力系统中的旋转备用任务，令光热电站为电站系统提供所有的下旋转备用容量与部分上旋转备用容量，基于电站系统中的光热电站、风电场和火电机组建立火电-光热电站联合调峰数学模型，并设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数，再根据目标函数中各个变量的约束条件建立约束条件数学模型，而后对约束条件数学模型进行线性化处理以形成约束函数，再将目标函数和所述约束函数集成在函数求解软件中，并利用函数求解软件中的求解器在约束函数的限制下对所述目标函数进行优化求解以获取火电机组中常规机组、火电机组中调峰机组、风电场、光热电站的最佳出力，从而形成兼顾能量转换与旋转备用的火电-光热电站联合调峰优化运行策略。并且通过充分挖掘含电加热器的光热电站的源-荷双重调峰与旋转备用能力，实现了光热电站与火电机组之间的协同运行，有效提高系统的低碳运行能力，该种联合调峰优化运行策略不仅解决了风电消纳与旋转备用之间的矛盾，还能够减少风电的弃风现象，降低火电机组的运行压力，从而促进了电力系统的可持续发展。

技术特征：

1.一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，所述目标函数为：

3.如权利要求2所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

4.如权利要求3所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

5.如权利要求4所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，在设立所述火电-光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数的过程中，

6.如权利要求5所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，根据所述目标函数中各个变量的约束条件建立约束条件数学模型的过程，包括：

7.如权利要求6所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，

8.如权利要求7所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，

9.如权利要求8所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，

10.如权利要求9所述的提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，其特征在于，

技术总结
本发明提供一种提高新能源消纳能力的电站联合调峰方法，通过设立火电‑光热电站联合调峰数学模型中关于最小总运行成本的目标函数，再根据目标函数中各个变量的约束条件建立约束条件数学模型，而后对约束条件数学模型进行线性化处理以形成约束函数，再将目标函数和所述约束函数集成在函数求解软件中，并利用函数求解软件中的求解器在约束函数的限制下对所述目标函数进行优化求解以获取最佳出力，实现光热电站与火电机组之间的协同运行，有效提高系统的低碳运行能力，解决风电消纳与旋转备用之间的矛盾，还能够减少风电的弃风现象，降低火电机组的运行压力，促进电力系统的可持续发展。

技术研发人员：张大海,贠韫韵,孙锴,史一茹
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23