PDF《基于负荷参与的源荷互动调峰多目标优化方法》

电动汽车、 蓄热电锅炉负 荷也在此地大量分布.2)调节速度快.电动汽车 的充放电能力来源于其蓄电池, 目前蓄电池已能够 实现快速充放电.电动汽车的调节速度很大程度上 智能电网 Smart Grid 第34卷第11期 电网与清洁能源 与调度模式相关, 优化后的控制调度模式可实现分 钟级的调节[2-3] .蓄热电锅炉调节速度较快, 能够针 对风电出力做出一定幅度的功率调整, 调整尺度可 以达到小时级[4] .高载能负荷的功率调整需要根据 风电出力预测在日前做出调整计划, 可以实现日内 级别的调节[5-6] .3)调节精度较高. 在大规模风电接入电网的调峰分析方面, 文献 [7]应对外送通道建成后对系统调峰的影响, 建立了 考虑风电送出影响的省际调峰模型;

文献[8]提出了

24 时段调峰裕度指标, 考虑动态正负旋转备用, 建 立了以电网运行成本最优为目标的模型;

文献[1]把 火力发电机组的调峰过程细分为

3 个相互关联的 阶段, 从多角度对其经济性进行了分析;

文献[9]针 对风电与抽水蓄能的联合调峰机制进行了研究, 但 抽水蓄能容量较小, 调峰效果有限.上述文献从传 统的电网调峰层面进行了分析, 但未涉及负荷参与 调峰的研究. 文献[10-11]从负荷侧出发, 挖掘了负荷侧的调 峰资源.文献[12-13]探讨了需求侧管理 (即DSM) 对调峰的影响, 为以节能减排为目的的互动调峰研 究指出了新思路.文献[6]提出了高载能负荷参与 调峰的运行模式, 弃风现象得到了初步缓解, 但调 节速度与精度不足以满足风电的迅速波动. 本文充分挖掘高载能负荷、 蓄热电锅炉及电动 汽车的调节潜力, 提出基于负荷参与的源荷互动调 峰方法.分析了源荷互动调峰在风电消纳领域的 作用与机理, 建立了以电网风电消纳电量最大与系 统运行成本最小为目标的源荷调峰多目标优化模 型, 并采用改进遗传算法进行求解.通过算例验证 了优化模型的可行性和有效性.

1 可调节负荷参与系统调峰分析 1.1 大规模风电并网对系统调峰的影响 为尽可能多地消纳风电, 在分析风电并网对调 峰的影响时, 可将风电视为负的负荷, 叠加至电网 负荷之上, 形成等效负荷. 如图

1 所示, 风电出力夜间大白天小, 具有典 型的反调峰特性.与负荷曲线相比, 等效负荷曲线 的低谷点大幅下降, 低于常规电源的最小出力极 限.若此时仅采用常规的调峰方式, 既增加了系统 调峰成本, 也会造成风电送出受阻.此外, 等效负 荷峰谷差较之原始负荷显著增大, 进一步增大了调 峰难度. 图1 风电并网对调峰的影响 Fig.1 The influence of wind power integration on peaking regulation 1.2 可调节负荷参与系统调峰可提高风电消纳能力 图2中传统模式下的等效负荷曲线为负荷 PL 与 风电出力 PW 的差值, 其功率 Pequi 的数学表达式为: Pequi = PL - PW (1) 图2 源荷互动调峰原理 Fig.2 The principle of source-load interacting peaking regulation 从图

2 可看出, t1 到t2 时段内, 传统调峰模式 下的等效负荷低于常规电源的最小出力极限PG. min , 阴影部分表示出现了弃风, 其面积表示弃风 量的大小: Waban = ∫t1 t2 (PG. min - Pequi)dt (2) 在源荷互动调峰模式下, 在弃风时段内投入容 量为 Pinter 的可调节负荷, 则等效负荷可表示为 P? equi = PL + Pinter - PW (3) 弃风电量为 W? aban = ∫t1 t2 (PG. min - P? equi)dt (4)