关键词：风电；需求侧响应；优化调度
为了缓解能源供求紧张局面以及保护自然生态环境，近年来我国大规模发展风力发电。风力发电一方面为电力系统提供大量清洁能源，另一方面自身间歇性、波动性和随机性的特点，也对传统电网的正常运行带来巨大冲击。例如传统电网调度存在局限性，造成各地风电场出现严重的弃风现象，电量损失问题日益突出，因此亟需研究风电优化调度模型。随着风电并网容量的增加以及各种需求侧资源接入电网，仅仅利用发电侧资源进行优化调度，已经不能满足含风电电网经济调度的要求，提出运用需求侧响应理论协调优化风电并网。
一、含风电的系统调峰能力
电力系统调峰能力一般指正常运行机组调峰容量能够满足负荷调峰需求的能力，其主要取决于系统电源结构，还与用电结构、传输容量等有关。目前，我国电源结构主要以火电机组为主，而且煤电机组占绝大部分，机组灵活调节能力较差。随着我国产业结构的升级，用电负荷峰谷差有不断增大的趋势，加大了系统的调峰需求。而且，随着风电产业的发展，由于其具有随机性和间歇性的特点，风电大规模并网后会给电力系统调峰能力带来巨大挑战。因此，对含风电的系统调峰能力进行了一定的研究。目前对含风电的系统调峰能力分析与评估主要从电量平衡、电力平衡以及调峰充裕性角度进行研究。[4]采用基于电量平衡的调峰能力算法，通过有调节能力的水电机组平滑处理具有随机波动性的风电出力，以达到水电和风电协调运行的目的。其虽然从整体上考虑电力系统的电量平衡，但是没有考虑电力平衡及风电并网后的概率性问题。
二、电价的响应行为建模
电力公司响应项目，用户根据自身用电特性选择合适的项目并与电力公司签订协议。协议规定用户的参与方式以及用户可以获得的收益，如折扣电价或断电补偿。本文模型中电力公司对用户同时实行经济补偿和能量补偿两种激励方式。用户与电力公司签订ILL 合同，电力公司采用电价折扣的方式向用户支付可中断负荷的容量经济补偿; 能量补偿则体现在直接负荷控制策略中。
1、等效负荷建模。为研究负荷在含风电电网直接负荷控制项目中的响应行为，提出等效负荷的概念。等效负荷是将风机出力与对应时段的电网负荷相叠加得到的等效数据，即
2、直接负荷控制策略。采用直接负荷控制策略，对等效负荷实施负荷控制: 全时段控制策略和单时段控制策略。全时段控制策略将受控负荷中断类负荷的最大允许中断时段; 单时段控制策略中断类负荷的最大允许中断时段的一半。系统负荷控制以15 min 为1个时段，假设可控负荷每天最大中断时间为3 h，即最大允许中断时段为12个时段，并按“222”的比例进行能量补偿。
3、用户满意度。传统的直接负荷控制项目中，控制信号由电网调度机构发出，用户只能被动接受电网调度。这种控制模式单一地以电网公司为主体，所得到的优化结果可能会损害用户的利益，造成用户对电网公司的不满，因此优化调度模型引入用户满意度约束，并结合用电量对其进行量化，［1］提出的用户满意度指标对优化调度模型进行约束，即
实施直接负荷控制前，用户按照自己意愿进行用电消费，用电量改变量为零，此时用户满意度最大; 实施直接负荷控制后，用户用电量发生变化，形成新的负荷曲线，用户满意度下降。
三、含风电电网优化模型
构建优化模型，上层直接负荷控制模型以可控负荷的负荷控制组数为变量，对系统等效峰荷进行优化; 下层机组组合模型以机组出力为变量，对系统调度总成本进行优化。上、下层模型通过优化负荷进行数据传递，并且两层模型之间存在优化目标协调递进的关系。
1、目标函数。模型目标函数包含等效峰荷最小及调度总成本最小。其中调度总成本包含机组运行成本、机组起停成本以及可中断容量成本。机组运行成本为机组出力的二次函数形式，起停成本折算到机组的起动成本。由于风电不消耗一次能源，故不考虑其经济成本。可中断容量成本为ILL 合同规定的与用户可中断容量相关的固
定费用。目标函数为：
2、模型算法。对于优化模型进行分层求解。上层模型使用线性规划方法求解，得到符合用户满意度要求的新等效负荷曲线。下层模型分解成起停计划及经济分配两个子问题。首先结合负荷需求，使用逆序停机法得到机组状态组合的初始可行解，再根据机组运行的约束条件，对初始可行解进行修正和局部寻优，得到机组的起停计划; 最后使用遗传算法进行机组出力的经济分配。优化模型计算，标准遗传算法的交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变。当个体适应度小于种群平均适应度时，适应度值比较集中，容易导致算法陷入局部收敛。采用一种改进的自适应遗传算法［2］进行求解，其中对于交叉概率和变异概率改进为：
遗传算法可以根据个体适应度自适应调节交叉和变异概率。当个体适应度超过种群平均适应度，则降低交叉和变异概率，使得种群个体适应度值更加集中; 当个体适应度低于种群平均适应度，则分别提高交叉和变异概率，从而增强种群的多样性，在一定程度上避免算法陷入局部最优。
以某地区为研究对象进行仿真分析，包含一个五机系统和一个小型风电场。5台火力发电机组，小型风电场含20 台规格为600 kW 的风电机组，总最大出力为12 MW。日最高负荷约506 MW，其中空调总负荷为150 MW，可控空调负荷为50 MW，即m = 50 MW。将空调负荷分为10 组，每组控制负荷可以减少5 MW 的空调负荷，即b = 5 MW。控制时段选择负荷高峰时期9: 00～22: 00，以15 min 为一个时段，考虑52 个时段的负荷控制。
优化模型使用MATLAB 软件进行编程计算。为方便分析，将只进行机组组合计算的数学模型称为方案1，采用全时段控制策略的双层优化模型称为方案2，采用单时段控制策略的双层优化模型称为方案3，将激励响应引入优化调度模型后，系统总成本出现下降，方案2、方案3 相对方案1 分别下降约13% 和11%。这是由于激励响应平缓负荷曲线，使得机组起停状态变化变少，从而机组起动成本出现大幅下降。对比两种方案，发现方案2 的总成本相对较低。这得益于全时段控制策略平缓负荷的效果较好。相对于方案1 原始等效负荷，方案2、3 均实现了对负荷削峰填谷的目的。其中方案2 平缓负荷曲线的效果最明显，峰荷下降高达22 MW。因此对于等效负荷实施激励响应措施可以优先考虑方案2。
需求侧响应理论引入含风电的电网优化调度，联合发电侧和需求侧资源进行风电消纳;通过对激励响应行为的建模，进一步丰富了需求侧响应理论在风电调度中的应用。算例结果验证了所提模型的经济性及正确性，结合深入分析优化方案，得出以下结论:相比于仅仅利用发电侧资源优化风电并网的传统模型，所提出的基于需求响应理论的双层优化模型更具成本优势。相同条件下，采用全时段控制策略的双层模型优化效果更好。
参考文献：
［1］黄杨，胡伟，闵勇．计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度［J］． 电力系统自动化，2016( 9) : 41-47．
［2］姚建国，杨胜春.应对风电消纳中基于安全约束的价格型需求响应优化调度建模［J］． 中国电机工程学报， 2017( 31) ．
［3］ 王蓓蓓，刘小聪，李扬．面向大容量风电接入考虑用户侧互动的系统日前调度和运行模拟研究［J］．中国电机工程学报， 2017( 22) ．
论文作者:高键
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年11期
论文发表时间:2019/12/2
标签：负荷论文; 风电论文; 模型论文; 机组论文; 时段论文; 电网论文; 用户论文; 《当代电力文化》2019年11期论文;