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风光互补对电网输电服务价格的影响

2017-01-12阚红军章伟荆博

能源研究与信息 2016年3期
关键词:电力市场可靠性

阚红军+章伟+荆博

摘 要: 风电和光电各自出力的不稳定性提高了输电服务成本,制约了它们的发展.利用风能和太阳能的互补性可提高发电的可靠性.研究了风光互补后对电网输电服务价格的影响,提出了考虑可再生能源并网的输电服务价格函数表达式,建立了以该函数值最小为目标,以系统发电不足概率(LOLP)和能量缺失率(LPSP)为约束条件的输电服务价格优化模型.采用粒子群算法对目标函数进行求解,对风光互补前后的输电服务价格进行对比,并求出使输电服务价格最低的风光容量配比.通过对实例系统进行计算,验证了该方法的有效性,指出风光互补能有效地降低输电服务价格.

关键词: 风光互补; 可靠性; 电力市场; 输电服务

中图分类号: TK 89文献标志码: A

文章编号: 1008-8857(2016)03-0138-05

Abstract: Costs of power transmission service have been increasing due to the instability of wind power and solar energy,which has become a barrier of their developments.Mutualcomplementing of wind and solar could improve their reliability.Influence of windsolar hybrid generation system on the transmission service price was discussed.Considering the grid connected operation of renewable energy,a transmission service price function was proposed.Taking the minimum function value as the objective and the loss of load probability(LOLP) and loss of power supply probability(LPSP) as the constraints,an optimal model for transmission service price was built.Particle swarm optimization was adopted to solve this objective function.Comparison of transmission service price was made before and after the combination of wind and solar and the optimum ratio of wind and solar was found when the lowest transmission service price reached.This case study verified the reliability of this method and pointed out that the windsolar hybrid generation system could effectively reduce the transmission service price.

Keywords: windsolar hybrid generation system; reliability; power market; transmission service

随着可再生能源发电技术的不断成熟,大规模并网型风力和光伏发电将成为很有前景的发展方向[1-2].然而,新能源电厂一般建立在内蒙古、甘肃等欠发达地区,当地无法消纳,必须通过远距离输变电线路输送到负荷中心区域,而单一的风电和光伏出力的波动性及间歇性更易给远距离输电网络带来各种不稳定性问题,需要增强电网建设及维护以保证系统的可靠性,这极大地提高了输电服务成本,因此,研究新能源发电对输电服务价格的影响有着重要意义[3-5].

风能和太阳能有较强的互补性,大型并网风光互补发电系统是新能源发电及有前途的利用形式[6].与单独的风力发电及光伏发电相比,风光互补发电系统功率输出更平稳,增加了电网对间歇性能源发电的吸收接纳程度[7].目前,很多学者对风光互补发电系统自身的投资、运行与维护费用进行了研究,然而少有研究外界因素对其经济性的影响.大规模可再生能源电能传输所需的输电服务是电力市场关注的热点,降低输电服务价格对新能源的发展十分重要.

本文从发电出力的角度分析风光互补后对电网输电服务价格的影响.针对大规模风光互补系统,基于风速和光照条件的历史数据,在不同风光容量比例的条件下,得到为了维持系统规定的可靠性所需的备用容量,计算相应的输电服务价格,同时以输电服务价格最低为目标函数,以可靠性指标为约束条件求解最经济风光互补比例.利用风光的互补特性减少输电服务价格,为推动风能和太阳能达到或接近常规电源的性能,以及进一步评估风能、太阳能资源价值提供参考.

设η为终止条件,基于粒子群算法计算最优风光容量比例的流程为

(1) 对粒子群初始化,在风光互补发电系统功率的取值范围内,随机取每个粒子的值,以及初始化个体最优解和全局最优解.

(2) 对每个粒子中并网风电容量、光电容量和需要备用容量进行变更.

(3) 对每个粒子计算风电和光电发出的功率以及相对应的备用容量情况,由此判断是否满足电网的可靠性指标.若满足则计算目标函数Ft+1,并与粒子个体最优解和全局最优解进行比较.粒子的当前计算值优于个体最优解时,则粒子当前计算值会替换个体最优解;若同时优于个体最优解和全局最优解,则全局最优解也会被粒子当前计算值替换,转至步骤(4);若不满足,转至步骤(2).

(4) 判断目标函数是否满足min Ft+1-min Ft≤η,若满足则结束计算,若不满足则转至步骤(2)继续计算.

4 算例分析

本文在已加入风光互补发电系统的某地区电网测试模型的有效性.根据该地区(北纬37°25′)风速和光照条件历史数据,以1 a为研究周期,1 h为步长,分别得到风速、太阳辐射量和负荷随时间的变化曲线,如图2所示.

针对本文算例,设风电和光电的总装机容量为100 MW,在光电容量比例k为0~1时,计算研究周期内等可靠性下的输电服务价格,得到的分布曲线如图3所示.

由图3可知,与单独风电和光电相比,风光互补后,分摊到可再生能源电厂的输电服务价格明显下降.当接入风电容量60 MW、光电容量40 MW时,其经济性最优.对比结果如表1所示.

光电系统、风电系统及风光互补系统所承担的输电服务费用分别为0.27、0.29、0.22 元·(kW·h)-1.风光互补弥补了独立风电和光电的不足,有效减少了输出功率的波动和电力供应中断的问题,可向电网提供更加可靠的电能,同时减少了备用容量的使用.通过对比发现,相比于单一类型机组参与的发电系统,风光互补系统输电服务费用分摊得要低些.

5 结 论

单独的风电和光电系统很难保证稳定的电能输出,风光互补后能有效提高出力的安全可靠性.输电是影响可再生能源发电资源价值的重要因素之一.分别计算了光电系统、风电系统及风光互补系统三种情况下待定机组所分摊的输电费用,得出风光互补后输电服务费用降低的结论,证明了本文所用模型的有效性.合理的输电价格会给参与电力市场的各成员提供准确的经济信号,有利于输电资源的优化使用,提高了风电和光电资源的价值,在一定程度上提高了可再生能源发电进入市场竞争的能力,促进了社会发展中新能源的推广和普及.

参考文献:

[1] 李智,韩学山,杨明,等.计及接纳风电能力的电网调度模型[J].电力系统自动化,2010,34(19):15-19.

[2] 陈炜,艾欣,吴涛,等.光伏并网发电系统对电网的影响研究综述[J].电力系统自动化,2013,33(2):26-32.

[3] 蔡国伟,孔令国,杨德友,等.大规模风光互补发电系统建模与运行特性研究[J].电网技术,2012,36(1):65-71.

[4] 张轶,鲁国起,张焰,等.光伏电站并网对电网可靠性的影响[J].华东电力,2010,38(5):700-706.

[5] 王卿然,张粒子,谢国辉.跨地区电力交易输电服务价格机制[J].电力系统自动化,2010,34(13):11-15.

[6] LIU C H,CHAU K T,ZHANG X D.An efficient windphotovoltaic hybrid generation system using doubly excited permanentmagnet brushless machine[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2010,57(3):831-839.

[7] 李碧辉,申洪,汤涌,等.风光储联合发电系统储能容量对有功功率的影响及评价指标[J].电网技术,2011,35(4):123-128.

[8] 雷亚洲,王伟胜,印永华,等.基于机会约束规划的风电穿透功率极限计算[J].中国电机工程学报,2002,22(5):32-35.

[9] 王银杰,胡国文,王林.风光互补系统多阶段充电控制策略研究[J].能源研究与信息,2014,30(3):178-181.

[10] 周明,赵颖,李庚银.发电权交易对电网输电服务成本的影响[J].电网技术,2010,34(1):134-138.

[11] 杜松怀.电力市场[M].3版.北京:中国电力出版社,2008.

[12] 刘佳,李丹,高立群,等.多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法[J].中国电机工程学报,2008,28(31):22-28.

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