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摘要：风电在当前应对能源危机和环境变化的背景下快速发展，然而风电并网消纳问题日益突出。需求响应正逐步成为消纳风电的一条重要途径。文章从风电场的角度出发，考虑风电场与需求响应资源的互动，提出风电场对需求响应资源的购买策略，基于成本效益分析构建风电场购买需求响应消纳风电的模型，。算例分析表明，风电场购买需求响应资源可以增加其收益，有助于风电消纳。
关键词：风电消纳；需求响应；成本效益分析
引言
风电是低碳、清洁、可持续的重要可再生能源，对实现可持续发展具有重要意义。2012年我国并网风电达5258万千瓦，取代美国成为世界第一风电大国[1]。同时，我国《可再生能源中长期发展规划》[2]中明确要求，到2020年，中国可再生能源消费量将达到能源消费总量的15%。虽然我国风电装机容量发展迅速，但2011年我国弃风电量比例高达11.12%，远高于同时期间歇性能源接入比例更高的欧盟各国的2%左右[3]，可见我国在充分接纳清洁能源方面面临较大压力。
由于风电具有有随机性、波动性、间歇性与反调峰特性[4]，使得风电并网时常常切风[5]，大规模风电消纳成为目前电网急需解决的问题[6]。电网对于风电的消纳能力取决于系统中灵活可调资源的多少。但当前的电力运行管理、调度机制和价格体系仍没有针对风电的特点做出实质性的调整，现有运行体制急需改变。
现有文献已对风电消纳模式和机制做了一些探索。一是风电全额消纳模式[7]（或称弃风量最小模式）有增加系统整体排放水平之嫌[8]。二是允许合理弃风的能耗最小消纳模式[9]可能会限制风电发展。
现有风电消纳模式无法应对风电接入的双重效应，风电全额消纳的负面效应和风电发展之间的矛盾亟待解决。随着智能电网全球战略的推广，越来越多的需求响应，资源以双向互动的形式被发掘出来，为有效解决大规模风电消纳问题提供了崭新的解决思路。
1 风电场购买需求响应消纳风电的框架概述
在此考虑风电场购买需求响应资源以消纳超额风电，风电场根据电网调度ISO给出的预调度结果，制定超额风电消纳决策，并向负荷代理商购买对应的需求响应资源，向电网调度ISO提交新的风电曲线，，从而可以有效减小弃风。
考虑到风电场购买需求响应资源在消纳超额风电上的明显效果后，在此提出风电场系统的需求响应购买决策运行机制。风电场购买需求响应消纳超额风电的运行机制的参与方为：风电场WF、需求响应负荷代理商DR、电网调度ISO。机制运行过程中，风电场和电网调度、负荷代理商之间分别有电量和金钱的交互。
2 风电场购买需求响应消纳风电的模型
风电场参与系统调度的需求响应购买决策是一个混合整数规划问题。在优化问题上，通过风电场系统的需求响应购买决策获得预期收益最大化。
2.1 目标函数
风电场参与系统调度的目标函数为最大化风电场预期收益，如式（1）所示。
2.2 约束条件
（4）风电场给电网调度的调度曲线不确定性约束：
3.2 结果分析
3.2.1 风电场成本效益分析
风电场在未购买需求响应和购买不同需求响应资源下的总收益及各项成本如表2所示。
表2 不同策略下的风电场的收益及成本
由表2可知：
1）风电场购买需求响应资源后，经济性得到显著提高。风电场未购买需求响应资源时，由于切风惩罚巨大，导致风电场收益为-1.23104$，即风电场要亏损一定的费用；而风电场购买需求响应资源后，风电场的收益均为正，且均大于1.69104$。
2）风电场购买不同类型的需求响应资源，对其经济性影响不同：在需求响应资源较短缺时，需求响应资源的容量对风电场的收益影响最大。
3.2.2 未被消纳的风电量分析
风电场在未购买需求响应和购买不同需求响应资源下的未被消纳的风电量如表3所示。
表3 不同策略下的未被消纳的风电电量
从表3可以看出：
1）风电场购买需求响应资源后，风电消纳问题得到了显著缓解。风电场未购买需求响应资源时，风电场的未消纳电量为598MW；风电场购买需求响应资源后，风电场的未消纳电量小于等于381MW。
2）在需求响应资源较短缺时，风电场购买的需求响应资源容量越大，越能解决风电场风电消纳的问题。其中，风电场购买负荷代理商3和5的需求响应资源后，风电场未被消纳的电量最小，风电场的风电未消纳电量仅为83MW。
4 总结
本文从风电场的角度出发，在进行成本效益分析的基础上，制定向负荷代理商购买对应的需求响应资源的决策，向电网调度ISO提交新的风电曲线已实现更多的风电消纳。本文的主要结论如下：
（1）风电场购买需求响应资源后，经济性得到显著提高。风电场购买不同类型的需求响应资源，对其经济性影响不同：在需求响应资源较短缺时，需求响应资源的容量对风电场的收益影响最大。
（2）风电场购买需求响应资源后，风电消纳问题得到了显著缓解。在需求响应资源较短缺时，风电场购买的需求响应资源容量越大，越能解决风电场风电消纳的问题。
参考文献：
[1]李俊峰等. 2012中国风电发展报告[M]. 北京：中国环境科学出版社，2012.
[2]国家发改委. 可再生能源中长期发展规划[R].2007.
[3]Clifford E，Clancy M. Impact of Wind Generation on Wholesale Electricity Costs in 2011[R]. SEAI/EirGrid，Ireland，2011.
[4]雷兴 风电接入带来的不确定性研究[D]：[博士学位论文]. 山东：山东大学电力系统及其自动化系，2012.
[5]Wang B，Liu X，Zhu F，et al. Unit Commitment Model Considering Flexible Scheduling of Demand Response for High Wind Integration [J]. Energies，2015，8：13688-13709.
[6]Ogimi K，Uchida K，Yona A，et al. Optimal operation method of wind farm with demand response[C]// Renewable Energy Research and Applications（ICRERA），2012 International Conference on. 2012：1-6.
[7]New Energy and Industrial Technology Development Organization. [Online]. Available：http：//www.nedo.go.jp/
[8]张粒子，周娜，王楠. 大规模风电接入电力系统调度模式的经济性比较[J]. 电力系统自动化，2011，35（22）：105-110.
[9]Watson R. Large scale integration of wind power in an island utility-an assessment of the likely variability of wind power production in Ireland[C]//Power Tech Proceedings，2001 IEEE Porto. IEEE，2001，4（4）：1-6.
作者简介：
杨雪纯，女，江苏常州，助理级工程师，电力市场。
论文作者:杨雪纯
论文发表刊物:《河南电力》2018年13期
论文发表时间:2018/12/27
标签：风电论文; 风电场论文; 需求论文; 资源论文; 电网论文; 收益论文; 电量论文; 《河南电力》2018年13期论文;