高水电比重系统随机电力电量平衡模型与算法

发布时间：2021-06-14 03:27

　　针对高水电比重系统中电力电量平衡问题,首先考虑利用典型周负荷曲线进行电力电量平衡分析,以更好地计及工作日和非工作日不同的负荷曲线对可调水电站库容及火电站开机的影响。为恰当考虑风电场和光伏电站出力的不确定性和波动性,建立了基于随机优化的随机电力电量平衡模型,从概率的角度更好地分析和衡量风光电站对电量平衡的贡献。为方便该模型的求解,对非线性的水电转换函数进行线性化处理,得到混合整数规划模型,采用CPLEX对模型进行求解。以某高水电比重系统作为算例进行仿真分析,验证了所提随机电力电量平衡模型与算法的正确性和有效性,从概率的角度定量分析了风光电站的电量贡献。 

【文章来源】：水电能源科学. 2020,38(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

典型周风光出力曲线及负荷曲线

算例1的电力电量平衡结果见图2，不同电源在典型周电量贡献及贡献比例见表3。由于系统可调节水电站容量较大，而风电场和光伏电站容量相对较小，所以此算例中无弃水弃风弃光。因为径流式水电站的发电流量等于来水量，不可调节，所以图2(a）中只画出了3个可调水电站的调度结果。其中水电站1、2为梯级水电站，且水电站1位于上游。由图2(a）可知，由于水电站2为下游梯级水电站，来水充足。为了充分利用清洁能源，减少弃水，水电站2在典型周内几乎一直处于满发状态。与之相对应的，水电站1、3的来水量小于最大发电流量。为了充分发挥水电站的调峰能力，水电站1、3在不同或相邻时刻之间的出力也变化较大。由图2(b）可知，容量较大且发电成本较低的火电站1在典型周内一直处于开机状态。在工作日（周一到周五）负荷高峰时期，火电站1处于满发状态以获得较好的经济性。在周末负荷较低时，则降低出力来满足系统调峰需求。火电站2、3则根据负荷大小来确定开机方式，一般火电站2、3只需一个开机就可满足负荷供给。值得注意的是，在周二负荷最大时，且此时风电场出力较小，所以全部火电站均开机以保证系统电力平衡。此外，对比图2(a）、（b）可知，火电站的出力较为平稳，而水电站的出力波动较大，可见水电站承担了系统大部分的调峰工作。

算例2中进一步研究风光电站出力不确定性对电力电量平衡的影响，风电场和光伏电站的预测误差选取20%。利用拉丁超立方采样，生成5 000个场景，根据风光出力场景消减技术，最后得到5个典型周的风光出力曲线，见图3。每个场景所对应的概率，不同场景下风电场和光伏电站的电量贡献见表4。图3中风光出力波动较小，在典型周的电量贡献较稳定。算例3中进一步加大了风电场和光伏电站的预测误差，得到的5个风光出力场景见图4。由图4可知，风光出力的波动区间明显增大，所需系统提供的调峰容量更大。表5中给出了算例3中不同场景下风电场和光伏电站的电量贡献。对比表4、5可知，随着风光电站预测误差的增大，不同场景下风光电站的电量贡献波动也更大。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高比重水电调峰能力的电站优化运行策略[J]. 张程翔,刘天琪,曾雪婷.  水电能源科学. 2017(10)



本文编号：3228969