以成本最优为目标的电力系统灵活调节产品优化配置分析

本文是电力论文，由于火电机组、水电机组、负荷侧和储能系统等灵活调节产品提供者的特点、提供方式等有很大不同，所以分别构建了他们各自的成本量化模型，并深入分析了提供者预留的灵活调节产品被调用和中标但未被调用两种状态下的成本情况及成本量化模型。根据灵活调节产品的优化配置理论，构建了满足灵活性需求条件下的以成本最优为目标的优化配置模型，并通过算例对模型进行求解、算例结果验证了所建立模型的科学性和有效性。具体工作和研究成果如下：（1）从灵活调节产品及其成本量化、优化配置三方面总结了现有的相关研究现状，并指出目前的研究中尚存在的问题与不足。分析并总结了灵活调节产品的定义，并以时间尺度和方向为分类标准对灵活调节产品进行了分类。本论文从灵活调节产品的成本结构进行分析，主要考虑提供者从接收到灵活调节产品需求到完成灵活调节的过程中所花费的成本。在此过程中提供者的成本主要有发电成本和一些附加成本，发电成本包括初始投资折旧费、燃料成本和运行维护成本；附加成本包括对机组进行灵活改造的成本、响应成本和机会成本。本文首先阐明了灵活调节产品的成本性态及优化配置理论。接着分析了灵活调节产品成本的构成，并对每一个构成因素进行量化分析，最终得到各灵活调节产品提供者成本的量化模型。最后研究在满足灵活性需求的条件下应该如何配置各提供者的灵活调节产品才能使总配置成本最小。本文的研究思路如图1-1所示：本课题主要研究的是灵活调节产品的成本量化及其优化配置问题。

第1章绪论

对灵活调节产品的成本进行量化研究首先能够引导用户合理的进行资源调配。不考虑灵活调节产品时用户主要是根据自己的生活习惯和需求用电，这种用电方式使系统的供给与需求更加不平衡，致使资源配置不合理。其次，对灵活调节产品的成本进行量化研究对电力系统具有指导作用。它可以指导电力系统建设更加完备的需求响应体系、减轻供需不平衡的现状、降低峰值的负荷。还可以指导用户改善用电方式，推进个性化用电的实施，提高可再生能源利用率，使电网能够经济、稳定地运行。对灵活调节产品进行成本量化与优化配置研究是实施灵活调节产品市场化模式的基础，有助于挖掘现存发电资源的潜力，有利于直观评价系统现存资源实际可行域的大小，并有利于在不过度增加投资的情况下，找到兼顾电力系统经济性与安全性的运行方式。而且还能够了解各参与方的成本，为交易市场上灵活调节产品的定价和政府的激励政策提供依据，为现实中进行灵活调节产品的优化配置提供参考。由此可见，对灵活调节产品的成本与优化配置进行研究不仅能够保障电网稳定运行，还可以确保电网生产和居民生活安全、实现资源的合理配置。为了提高清洁能源的消纳能力，缓解电力供需矛盾，研究电力系统中的灵活调节产品是必然的发展趋势。在现有文献的基础上，如何制定出灵活调节产品的成本量化模型并对其进行优化配置是本课题研究的重点。可再生能源因为波动性比较大、输出的功率不可控，大规模的可再生能源并网将对电网稳定运行构成威胁，这对系统的灵活性来说是一个难题。所以为了使电力系统更加灵活，我们应如何利用并调控灵活性资源，并使得可再生能源优先被消纳是目前需要研究的关键性问题。若想使灵活调节产品参与到电力市场的交易中，其提供者必须要知道其成本才能对其进行价值评估，从而在电力市场上进行报价。由于影响因素的不同各提供者的成本也不一样，通过对各影响因素的分析，分别构建了火电机组、水电机组、可中断负荷和储能系统的成本模型。

第2章灵活调节产品的理论基础

2.1灵活调节产品的定义与分类

灵活调节产品不仅能使电力系统更具灵活性，并且还能更好地服务于电力系统的动态供需平衡。为了保持电力系统的供需平衡，调度机构可以快速、准确地对灵活调节产品进行调控。在对灵活调节产品进行优化配置之前将其进行分类，一方面可以减少灵活调节产品的筛选时间，更好地满足系统的灵活性需求；另一方面能够依据灵活性需求的特点形成可以配置的灵活调节产品的集合，在满足成本最优条件下可以直接进行配置。电力系统中的灵活调节产品类型多样，根据灵活性需求的特点，可以将其分为不同的种类，最终形成可调用灵活调节产品的集合，以便在进行灵活调节产品优化时直接调用。通常意义上的电力系统灵活调节产品包括：水力、火力、燃气发电等传统的电力供应；抽水蓄能电站、蓄电池等储能设施；电动汽车、可控负荷、微电网等负荷侧的管理对象[45-51]，灵活调节产品受其自身灵活性特点的影响可以从时间尺度和方向两个方面对其进行分类。根据灵活性需求的时间不同可以将灵活调节产品分为两种，一种是中长期的灵活调节产品，一种是短期的灵活调节产品。中长期的是指像负荷管理等可以经过合理的规划、削峰填谷等手段提高系统灵活性的产品。短期的指的是能够快速响应灵活性需求并满足系统短时间内出现的灵活性不足的产品。当时间尺度不同时，对风电的预测误差也会有很大差别，再加上电网的调节能力的不同。以此为分类标准可以将其分为日前、日内、实时三类。本文主要研究的是短期的灵活调节产品的特性，以满足系统由于受到波动性影响出现的短时灵活性需求。但是在灵活调节需求下，如何合理地优化配置现有的灵活调节产品才能使参与者的总成本最小为了解决这个问题，基于上述成本分量及灵活调节产品优化配置问题的目标，构建了灵活调节产品成本的优化配置模型，由于遗传算法对于求解非线性的优化问题非常有效，所以本论文将通过遗传算法对算例进行求解，从而求解出总成本最小时各灵活调节产品提供者配置的容量。

2.2灵活调节产品的成本及优化配置相关理论

国际可再生能源署发布报告称若世界范围内的气温温升控制在2℃以内，那么到21世纪中叶可再生能源提供的电能应达到85%，其中，风电和光伏等能源的比例应达到58%。风电和光伏属于波动性比较大的可再生能源，它们的接入要求系统必须具有比较好的灵活性来应对这种不确定因素，保障电网的运行安全。在这种情况下，必须重视灵活性在电力系统的规划和运行中的作用。挖掘电力系统中的灵活调节产品不仅能够激励大家积极参与电力系统的灵活调节，消纳更多的清洁能源。而且，由国外的先进经验可知：提前设计电力系统中的灵活性比出现灵活性问题后再寻求解决方法更经济、有效，另一方面通过释放电力系统中现存的灵活性资源而不是投资新的昂贵设施，既能整合大量的可再生能源，又有利于降低成本，增加收益。为了电力系统的稳定、经济运行和社会利益的最大化引入灵活调节产品是必需的。虽然有各种各样的措施可以用来改善电网中系统的灵活性，但是在现有的这些措施中，一般都是只关注其自身运行时的特点和它们各自可以为系统提供的灵活性，而对于每种改善灵活性的措施之间的协调性和机组配置灵活调节产品的成本等问题尚未有足够的关注。由于不同措施的调节范围、调节成本等有很大差异，所以为了更合理地利用这些灵活调节产品，需要对不同的灵活调节产品的成本进行量化分析。另外，为了进一步确定灵活调节产品在进行配置时的组合原则，减少或消除灵活性供需不平衡的风险，需要对灵活调节产品的优化配置模型进行研究。通过本论文的研究可以实现对灵活调节产品的高效利用和合理配置，进而促进可再生能源的消纳。

第3章灵活调节产品成本模型构建.........................................................................................15

3.1灵活调节产品的成本量化............................................................................................15
3.2各灵活调节产品提供者的成本模型............................................................................19
第4章灵活调节产品的优化配置算例研究.............................................................................27
4.1算例背景........................................................................................................................27
4.2优化配置模型的求解方法............................................................................................28
4.3算例分析........................................................................................................................32
结论...............................................................................................................................................36

第4章灵活调节产品的优化配置算例研究

4.1算例背景

由于预测误差，东北地区某一风电场输出功率出现波动，为了保障电网能够安全、稳定运行，需要容量为50MW，需求时间为15分钟的灵活调节产品来完成系统对波动能源的调节。为了满足风电场的这种灵活需求，需要电力系统配置相应容量的灵活调节产品。由我国的电网发展现状可知：发电容量占比最大的是火电，但由于调节速率慢，火电机组难以快速在短时间内调节。由于受场地、水文特征、水库调节能力等方面的约束，水电机组在电网中占的容量比例并不大且分布不均。但是在装机容量相同时，水电机组的调节速率快于火电机组，能更快速地进行灵活调节。根据风电接入系统指南可知：风电机组必须保持在一定的范围内正常运行，若超过这个范围就迫切需要通过灵活调节来使系统保持稳定。在风电集中区域增加储能装置，能够在超过给定范围时适当地调整风电的出力运行，以保证能给系统留有较多的时间进行灵活调节，并能够安全、稳定运行。电池储能系统的惯性时间常数为0，这表示储能系统能够在非常短的时间内按照额定的功率向系统输入或者输出一定量的能量。水电和火电系统每分钟的调节能力分别是额定容量的10%和0.5%，从短时间的功率调节能力来看，电池储能系统的调节能力比这两者都要好，因此，与传统的机组相比，用电池储能来平滑变化速度较快的大容量发电系统（例如风力发电）能使系统更快的保持平衡和稳定。需求侧管理的转型和升级可以优化需求侧的存量资源，需求侧的响应质量的提高可以通过更改传统的“以下达指令”为主的调控模式来实现。例如，可以通过将用户侧的电动汽车和分布式储能等增量资源聚集起来进行有序的操作和管理，从而使大量的分散资源发挥作用参与到系统的灵活调节中去。

不同方向的灵活调节产品

4.2优化配置模型的求解方法

灵活调节产品的优化配置模型是一个非线性、二维、强约束的动态优化问题，尤其是本文所建立的优化目标函数中考虑了火电机组、水电机组、蓄热电采暖和锂离子电池各自的成本及约束，直接求取最优解较为困难。目前的研究中主要是通过传统优化算法及智能优化算法求解这类问题。传统算法对于求解单极值问题非常适用，有明确的全局最优解。智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，采用智能优化算法的根本原因是为防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优解。智能算法中的粒子群算法的收敛速度较快，但在后期容易陷入局部最优问题；遗传算法比较擅长解决全局最优化问题，它主要是通过迭代的方式寻找全局最优解，并且对解决非线性问题有很好的适用性，本论文中的优化配置模型也是一个非线性并寻找最优解的问题，所以基于遗传算法思想来设计本文的优化配置方法是非常合适的。在解决实际的灵活调节产品配置问题时，需要将各灵活调节产品提供者的总费用模型看作整个种群的适应度函数，将每个灵活调节产品提供者配置的容量看作变量，通过二进制编码方式模拟出要求解的问题，接着让遗传算子进行选择、交叉和变异，促使种群不断进化，并最终找到满足迭代终止条件的整个种群的最优解。作为遗传算法的三个基本遗传算子，选择、交叉和变异的获得方式和作用都不同。通过局部法、适应度比例法等方法可以得到选择算子，其目的主要是直接或通过交叉产生新一代的方式将优秀个体的基因遗传下去。交叉和变异称为基因重组，在遗传操作中，最重要的一步就是将算子进行交叉，此过程可以替换掉上一代有些个体的某些基因结构，从而生成新个体。变异算子是指改变种群中的某些个体的基因。正常情况下要更好地适应环境，种群必须根据自然情况不断进化，从而不断提高适应自然的特性。遗传算法中变异的目的大致可分为两种，一种是提高算法的检索能力。当算法接近最佳解决方案时，搜索能力越强，算法收敛能力就越快。另一种是适应环境。为了防止出现局部结果最佳的情况，需要提高种群的多样性。其变异方法可以通过二进制以及实值变异方法。

 

结论

深入剖析了灵活调节产品的成本性态及优化配置理论，为之后对灵活调节产品进行成本量化和优化配置研究奠定了理论基础。（2）依据火电机组、水电机组、需求侧和储能系统等灵活调节产品提供者的特点和提供方式建立了各自的成本量化模型，根据灵活性影响下的约束条件，以总的配置成本最小为目标，建立了灵活调节产品的优化配置模型，并通过算例对模型进行求解，算例结果验证了所建立的模型的科学性和有效性。由算例得出的最优配置结果表明了在需求量为50MW，时间为15分钟时火电机组和水电机组的配置容量较大，因为他们的发电成本较低，虽然他们会受爬坡速率的影响但在成本和速率的双重约束下优先配置火电机组的容量才能使总成本最优，这也从侧面反映了灵活调节产品的优化配置是以传统优化为基础的。（3）提出了各灵活调节产品提供者配置容量的一些建议。主要包括配置前要对灵活调节产品进行分类和进行优化配置时不仅要以传统优化为基础，还要全面考虑各种影响因素。因为各种因素对总成本产生的影响程度不同，只有综合考虑了各种因素才能在配置的时候得到最优的配置结果。本文对灵活调节产品的成本量化及其优化配置方面进行了一定的研究，并取得了一定的成果，但仍有几个方面需要进行进一步的完善与深入研究：（1）由于灵活调节产品的成本比较复杂，涉及的内容比较多，限于作者本人查阅文献范围受限，经验不足等方面的局限性，可能使得本论文对灵活调节产品的成本构成总结不全，可能会漏掉某些对灵活调节产品成本影响比较大的构成部分，在今后还需继续学习，深入研究，从多角度、全面地对灵活调节产品的成本构成加以思考。
参考文献（略）