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新疆阿勒泰地区可再生能源发电的出力特性分析

2014-04-12常喜强肖桂莲

电力与能源 2014年2期
关键词:塔城地区阿勒泰地区置信度

周 专,常喜强,吕 盼,王 琳,肖桂莲

(1.国网新疆电力公司经济技术研究院,乌鲁木齐 830013;2.国网新疆电力调度控制中心,乌鲁木齐 830002)

新疆能源分布不均,阿勒泰地区风能、水能、太阳能资源丰富,塔城地区风能资源丰富,两地区的可再生能源呈现“小集中、大分散”形式。此外两地区与新疆主网联系相对较薄弱,仅由2回220 k V通道送出,存在电力外送受限情况。两地区电网内集中了风电、水电、光伏、火电4种电源种类,其中风电和水电比例较大。由于风电和光伏出力具有规律性、间歇性和波动性特点,在一定程度上影响了电网联络线控制和对可再生能源的消纳。如何最大限度地消纳和利用可再生能源,成为电网调度部门所面临的重要问题之一[1-3]。

风电和光伏出力受自然条件因素的影响,具有随机性、波动性和间歇性。而阿勒泰地区的水电是径流式的,没有库容,不存在调节能力。当阿勒泰地区风电、光伏、水电大发时,受联络通道传输极限的限制,导致可再生能源不能完全被接纳。如何最大限度地接纳和利用好可再生能源,对风电、火电、水电、光伏4种电源出力优化调度,成为调度运行所考虑的一个重要问题。本文针对阿勒泰地区可再生能源出力规律,提出了可再生能源利用原则以及对可再生能源的接纳能力。

1 阿勒泰和塔城地区电源情况

塔城地区火电和风电总装机容量为996.5 MW(风电为346.5 MW,火电为650 MW),水电为15.5 MW;阿勒泰地区水电、风电和光伏总装机容量为567 MW,其中风电为297 MW,水电为250 MW,光伏发电为20 MW(峰值容量)。两地区的风电、水电、光伏发电呈现较强的季节性,水电夏季发电性能较好,且无调节库容,多为径流式水电站。由于水电站单机容量较小以及网架的原因,水电机组以110 k V接入电网;各风电场以110 k V集中接入220 k V升压站。

塔城地区主要是农业和照明负荷,负荷季节特性较强,最大负荷为430 MW,最小负荷为80 MW。阿勒泰地区主要是农业和照明负荷,也呈现出较强的季节性。最大负荷为370 MW,最小负荷为200 MW。

2 电网运行受制因素

2.1 网架结构

阿勒泰地区电网通过220 k V丰龙线和220 k V丰齐线与塔城电网相联。塔城地区电网则通过220 k V丰泉一、二线和220 k V泉铁线以及220 k V克铁线与新疆主网相联。两地区的电网结构示意图如图1所示。

图1 阿勒泰和塔城地区电网结构示意图

2.2 网络约束

由于阿勒泰和塔城地区电网与主网联系薄弱,受网架结构及电力系统运行自身特性约束,联络断面的传输功率有一定的限制。各断面的稳定极限如表1所示。

表1 各断面的稳定极限 MW

2.3 受制因素

由于阿勒泰和塔城地区的电源共用一个通道送出,相互之间存在一定制约性和依赖性。

1)火电属于稳定电源,随季节、气候变化不大,运行相对可控,但受发电量计划因素、机组检修时间、机组正常运行稳定性影响。

2)风电属于不稳定电源,随季节、气候变化大,运行不可控,受自身风资源因素、机组检修时间、机组正常运行稳定性影响。

3)水电属于半稳定电源,多为小机组、径流式水电站,无调节库容,受来水量控制,随季节、气候变化相对大,受机组检修时间、机组正常运行稳定性影响。夏季发电出力较大,冬季发电出力较小,春秋季发电出力不稳定。

4)光伏发电属于不稳定电源,随季节、气候变化相对大,运行不可控,受自身光资源因素、天气晴朗程度、机组检修时间、机组正常运行稳定性影响。

5)两地区负荷特性变化较大,多为农业和照明负荷,夏季农业机井灌溉负荷较大,冬季负荷较小,夏冬季负荷最大相差200 MW以上。夏季受下雨、降温气候影响较大,波动负荷在100 MW以上。

3 各清洁能源出力特性分析

3.1 塔城地区

塔城地区的火电出力要根据风电出力、地区负荷变化以及断面功率变化随时进行调整,需留有一定的旋转备用容量,以保证对电压调整和控制,以及电网安全。塔城地区风电在冬季和夏季的出力曲线见图2。

由图2可以看出,塔城地区风电出力波动较大且呈现出反调峰特性,在负荷高峰时段,风电出力下降,增大塔城地区负荷的峰谷差。塔城地区风电出力冬季波动比夏季大,因此冬季需留有充足的旋转备用容量。

3.2 阿勒泰地区

阿勒泰地区风电和光伏出力也具有间歇性和随机性。某一天可再生能源与地区负荷的出力曲线如图3所示。

从图3可以看出,在风电高峰时段,仅风电出力就能满足阿勒泰地区的负荷,而在风电低谷时段,负荷又需要水电和主网来提供,这就使得该地区发电计划的出力安排需考虑多种因素。由于光伏发电出力在白天,而主网用电负荷分早高峰、晚高峰2个阶段,光伏发电出力最大时约在14:00,负荷早高峰在10:00~13:00,因此光伏发电出力仅对早高峰时段有一定的贡献,但存在一定的时差性。阿勒泰地区的水电站都是径流式的,其出力受上游来水量影响,水电出力不随着负荷以及风电、光伏电站出力变化而变化。因此,风电、水电和光伏3种可再生能源发电共存,增大了阿勒泰地区运行电网调整的难度。

图2 塔城地区风电出力曲线

图3 阿勒泰地区某一天可再生能源出力曲线

3.3 两地区风电出力比较

由于阿勒泰和塔城地区均存在大量风电,通过分析这两地区风电出力特性,找出风电的互补性,可指导该地区风电的运行与控制,以及联络线的运行控制。两地区某个风电出力曲线见图4。

从图4可以看出,两个地区风电场出力存在一定的相关性,在时间上风电场的出力不是同时增加或降低,而是存在一定的时差性。两地区虽然都位于新疆北部地区,但阿勒泰地区主要受西伯利亚高压气候和本地区多山气候的影响产生大风,塔城地区相对于阿勒泰地区偏西部,受该地区高山盆地地形以及蒙古高压气候影响产生大风,两者风资源有一定的时间重合性,在冬季和春季风大,夏季和秋季风相对较小,但也存在着一定的差异性。

图4 两地区某风电出力曲线

4 风电出力大时的网损分析

4.1 置信度分析

发电容量置信度指在保持系统可靠性水平不变的前提下,并网电站能够替代的常规机组发电容量占电站装机容量的百分比,数学表达式为:

式中:CC为发电容量置信度;CSN为电站总装机容量;ΔC为电站能够替代的常规发电机组容量[5-6]。

通过对阿勒泰和塔城地区风电和光伏发电的出力数据统计得到:塔城地区风电置信度为40%,即风电发电出力为150 MW;阿勒泰地区风电置信度为35%,即风电发电出力为90 MW;阿勒泰地区光伏发电置信度为28%,即光伏发电出力为6 MW。

4.2 阿勒泰地区风电出力大时对网损的影响

通过分析阿勒泰地区风电在置信度功率90 MW以上和以下情况,比较系统网损变化。风电出力大时,为维持系统电压,各传输线路上的无功增大,地区电网总损耗为7.3 MW;风电出力小时,地区电网总损耗为4.12 MW。风电出力大时,无功损耗和有功损耗均有一定程度增加,虽然通过调整风电场动态无功补偿容量,损耗可以有所降低,但由于风电场均位于电网的末端,系统短路容量小,电压随着无功和有功功率的变化较大,随着风电出力的增大,依然有一定的损耗增加。

4.3 阿勒泰和塔城地区风电出力大时对网损的影响

通过分析两地区风电分别在置信度功率90、150 MW以上和以下情况,比较系统网损变化。风电出力大时两地区总损耗为13.92 MW,而在风电出力小时两地区总损耗为9.47 MW。

4.4 风电出力波动对网损的影响

风电出力超过一定容量变化时,导致各传输线路上功率波动,进而导致系统的电压不稳定,从而使系统网损增大并影响其经济运行。通过仿真模拟分析可知:阿勒泰和塔城地区风电出力波动在置信度为20%以上时,系统系统网损会增加。可通过提高SVC利用率,动态调整满足电压要求,进而降低网损,使系统经济运行。

5 各电源出力控制原则

由于两地区多余的电力都必须通过一个通道送出,两地区电源出力特性共同作用影响这个通道。在两地区风电出力大时,风电基本满足两地区负荷需求,但考虑到电网安全,火电要留有适当的备用容量,以应对风电、光伏发电出力变化,还但要兼顾水电发电出力的影响。

1)夏季水电一般带基荷且不能调整,白天要考虑风电、光伏发电出力的变化,火电厂作为调整。夜晚要考虑风电出力的变化,火电厂作为调整。在日前计划安排火电出力时,考虑风电、光伏发电的置信度容量。实时控制时并与风电、光伏发电的功率预测系统关联,动态调整。

2)冬季白天要考虑风电、光伏发电出力的变化,火电厂作为调整。夜晚要考虑风电出力的变化,火电厂作为调整。在日前计划安排火电出力时,考虑风电、光伏发电的置信度容量。实时控制时并与风电、光伏发电的功率预测系统关联,动态调整,

3)春秋两季,水电为不稳定电源,白天要考虑风电、光伏发电、水电出力的变化,火电厂作为调整。夜晚要考虑风电、水电出力的变化,火电厂作为调整。在日前计划安排火电出力时,考虑风电、光伏发电的置信度容量。实时控制时并与风电、光伏发电的功率预测系统关联,动态调整。

4)火电厂宜在夏季安排机组检修。风电、水电、光伏发电需统筹考虑。

5)阿勒泰和塔城地区的风电出力要综合考虑,不能按同一性考虑,而要考虑两者的差异性。

6 结论

1)阿勒泰和塔城地区的出力配合,冬季:白天风电、光伏发电和火电出力互相配合;晚上风电、火电互相配合。夏季:白天风电、光伏发电和水电出力互相配合;晚上风电和水电出力互相配合。同时,火电要留有适当的备用容量,以便于功率控制和系统调压要求。

2)阿勒泰和塔城地区风电场出力存在一定的相关性,但在时间上风电场出力不是同时增加或降低,而是存在一定的时差性。

3)风电出力大时,系统的网损大,并且风电出力波动会影响系统电压。因此,各风电场要提高SVC利用率,以满足电压调整要求,进而降低网损,使系统经济运行。

4)加强对两地区风电功率、水电功率预测数据的研究和开发,在提高预测精度的同时,积极研究两地区的风电、光伏的关联性。

[1] 杜朝波,卢勇,严玉廷.并网光伏发电系统运行特性分析[J].云南电力技术,2009,35(19):5-8.

[2] 赵晶,赵争鸣,周德佳.太阳能光伏发电技术现状及其发展[J].电气应用,2007,26(10):6-10.

[3] 梁双,胡学浩,张东霞,王皓怀,方鑫.光伏发电并网大电网面临的问题与对策[J].电网与清洁能源,2010,26(4):52-59.

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