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研究 | 光热发电与风电联合运行经济效益分析

2022.04.08 来自:综合智慧能源

摘要:风力发电和光热发电在多数工业化国家中应用广泛,但风力发电存在不稳定和波动等问题。光热发电的热储存能力可以有效减少风力发电的不稳定性,因此建立了风力发电与光热发电联合运行的模型。其中联合运行策略用两阶段随机优化模型来表示,其目的是在考虑实时不平衡结算的情况下,将日前市场收入最大化。为了更加直观地展示该模型给电网带来的经济效益,分别建立了风力发电与光热发电独立运行和联合运行2种情况下的模型,并通过算例对两者的总收益进行对比。算例表明,风力发电与光热发电联合运行系统可以有效地缓解实时不平衡问题,并明显提高了收益。


引言


近年来,随着全球工业化进程的加快,为实现经济的可持续发展,对新能源发电技术的研究与应用势在必行。风能和光能都是自然界中蕴藏量丰富的可再生资源,充分利用风能、光能对于缓解人类能源危机具有重大意义。然而,风能的波动性和不稳定性对电力系统正常运行产生了严重的影响,这极大地削弱了新能源在电力市场的竞争力。光热技术能弥补其他可再生能源技术的部分缺陷,在可再生能源领域达到互补作用。风能和光能单独发电稳定性较差,且输出功率波动较大,无法保证电力系统的稳定性和可靠性。而风光联合运行则能够综合利用风能和光能特性使两者实现互补。


与风能和光能单独发电相比,可以提高能源利用效率,促进我国节能减排事业的发展,进一步增强可再生能源的市场竞争力。目前,对于风光联合运行的研究方向,主要有光热发电系统的最优运行与其容量问题,及风光联合运行的调度方法。多数风能与太阳能混合发电的研究方向是太阳能热气流发电与风力发电的混合运行,以及风光互补发电系统,并指出风光互补发电系统的资源利用率比独立运行的分布式发电系统高26%~40%。文献研究了光热储能和风力发电联合运行的成本及调度问题,主要对发电成本、功率波动等方面进行了优化。此类文献主要集中在光热发电的优化或风光混合发电系统的成本优化问题上,很少考虑到风光联合运行给电网带来的经济效益。


本文介绍了电力市场的交易价格机制,及风力发电与光热发电联合运行的框架。分别建立了风力发电与光热发电独立运行和二者联合运行2种情况下的模型,通过仿真算例验证模型的可行性和合理性。通过对比独立运行和联合运行给电网带来的经济效益,得出结论。


1、风力发电与光热发电联合运行模式


1.1 市场交易价格机制


本文基于日前市场和平衡市场这两种短期电力市场进行讨论。在日前市场中,发电企业提供其每小时需供应电量的数据,操作员提供一种以成本为导向的经济调度算法来进行市场结算。而平衡市场将日前市场中实时发电量与市场出清量的偏差定义为不平衡价格,根据偏差选取合适的价格,以此来减小系统的不平衡。当实际发电量小于出清量时,不平衡价格为负,即生产不足,发电企业需支付负不平衡价格的偏差;当实际发电量大于出清量时,不平衡价格为正,即生产过剩,发电企业需支付正不平衡价格的偏差。


本文对平衡市场采用双价格机制,与单一价格机制相比,前者考虑了不平衡价格的正负,更有利于系统恢复平衡。平衡市场双价格机制可表述为



式中:μt+,μt-,μDA,t和μRT,t分别为时间间隔t的正不平衡价格、负不平衡价格、日前市场价格和平衡市场价格。


在双价格机制下,电价取决于不平衡价格的正负。与整个系统不平衡方向相反的偏差,按日前市场价格定价;与整个系统不平衡方向相同的偏差,按平衡市场价格定价。即正不平衡价格不高于日前市场价格,负不平衡价格不低于日前市场价格。


1.2 联合运行模式


基于上述交易机制,在发电量和市场价格不确定的情况下,风力发电企业在日前市场提交报价,将导致不平衡结算的利润损失。因此,发电企业的最优报价策略是在日前市场的利润和平衡市场的不平衡成本之间进行权衡。由于不平衡电价往往表现出波动性且难以预测,因此寻求降低实时出力不确定性的方法是风力发电企业实现市场利润最大化的关键。光热发电能够有效抑制风力发电实时出力的不确定性,二者如果联运都将得到激励。


图1为风力发电厂与光热发电厂联合运行结构。


图1风力发电与光热发电联合运行模式

Fig.1 Joint operation mode of wind power and CSP


2、风力发电与光热发电联合运行模型


在建立的仿真模型中,提出下列假设。


(1)实时风力发电量、光热发电量和电价的不确定性具有一系列情景特征。


(2)日前市场电价可由预测得出,并认为风力发电厂和光热发电厂是价格接受者。


本文分别建立了多座风力发电厂与光热发电厂独立运行和联合运行的仿真模型,将二者收益进行对比。


2.1 独立运行策略


2.1.1 风力发电厂运行策略


风力发电厂m的供应策略可表述为以下两阶段随机优化模型:



式中:Lm WPP为风力发电厂的收入,元;t为时间,h;s为场景参数;T和I分别为时间集合和情景集合;DA代表日前市场;WPP代表风力发电厂;λs为情景参数的权重;PWPP,PWPP+和PWPP-为特定情境下风力发电厂的输出功率和实时正、负不平衡功率,MW。


上述目标函数旨在最大化风力发电厂的市场收入LWPP m。式(4)限制了风力发电厂日前供应电量的最大值,式(5)计算了日前供应输出的正负偏差,式(6)和(7)限制输出偏差。


2.1.2 光热发电厂运行策略


光热发电厂n的供应策略可表述为以下两阶段随机优化模型:


式中:Ln CSP为光热发电厂的收入,元;CSP,EH,PC分别表示光热发电厂、电加热器和光热发电厂的能量循环;PCSP,PCSP+和PCSP-为特定情境下光热发电厂的输出功率和实时正、负不平衡功率,MW;PEH和Psolar为电加热器和太阳场的热功率,MW;Pthc和Pthd分别为热能储存系统的充、放电热功率,MW;PSU为光热发电厂启动时的能耗,MW;ηc和ηd分别为热储能系统的充、放电效率;ηPC和ηEH为能量循环和电加热器的转换效率;εPC为光热发电厂的能量循环启动状态时的二进制变量;En,th,max和En,th,min为热储能系统的最大和最小充电状态,MW;φn,c和φn,d分别为光热发电厂充、放电状态下的二进制变量。


式(12)表示光热发电厂热能的瞬时平衡,式(13)表示可行的操作间隔,式(14)和(15)限制了操作范围内的充放电率,式(16)确保充放电状态不会同时发生,式(17)限制了热能储存的充电量,式(18)限制了能量循环的输出功率,式(19)计算了带有热储能设备和电热器的光热发电的净功率输出。


2.2 联合运行策略


风力发电厂和光热发电厂的联合运行策略可表述为以下两阶段随机优化模型。



式中:Lsum为风力发电厂和光热发电厂的总收入;上标sum表示联合运行中的变量;ϕ为所有风电力发厂和光热发电厂的集合。约束条件为式(12)—(19)。上述联合供应策略中,式(22)计算了联合供应中的不平衡量。


3、算例分析


本文研究了3座风力发电厂和1座光热发电厂的联合运行策略,分别表示为WPP1,WPP2,WPP3和CSP。风力发电厂装机容量分别为500 MW,300MW和200MW。光热发电厂技术参数见表1。


表1光热发电厂技术参数

Table 1 Parameters of PV power plants


为了验证提出模型的准确性和可行性,本文对比了风力发电厂与光热发电厂在独立运行和联合运行时的收益。先分别计算出WPP1,WPP2,WPP3和CSP独立运行时的预期收益,再将四者联合运行,得出此时的预期收益。最后对2种运行模式下的收益进行对比分析,结果见表2。


表2独立运行和联合运行的预期收益


由表2可见,联合运行的预期收益比独立运行高出4000元。由于风光联合运行系统有效地利用了风能和光能的特性,使两者实现互补。这意味着一种更有效的运行模式,在非高峰时期储存风能,在高峰时段或风力发电商处于负不平衡状态时利用额外的风力发电并增加供电量,通过这种方式来提升联合运行的总预期收益。


4、结论


提出了一种考虑实时不平衡结算的风力发电厂与光热发电厂在日前市场联合运行的最优策略。首先介绍了电力市场的交易价格机制和风光联合运行系统的框架,分别建立了风力发电厂与光热发电厂在独立运行和联合运行的模型,最后以3座风力发电厂和1座光热发电厂为例,通过仿真分析,验证了风光联合运行系统的可行性和准确性。与独立运行相比,风光联合运行有效地缓解了风力发电与光热发电的波动性和不确定性,并提高发电系统的可靠性和资源的利用率,从而提高经济收益。


注:本文转自《综合智慧能源》期刊,联合作者为华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室潘丽、王剑晓、李庚银,清华大学低碳能源实验室杜尔顺。转载此文是出于传递更多信息之目的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者与本网联系。




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