田景奇，方 旭，王天堃，顾永正，张军峰，魏书洲，王金星

（1.国电电力发展股份有限公司，北京 100020；2.上海电力大学能源与机械工程学院，上海 200090；3.三河发电有限责任公司，河北 廊坊 065201；4.河北省燃煤电站污染防治技术创新中心，河北 廊坊 065201；5.华北电力大学能源动力与机械工程学院，北京 102206）

为实现“双碳”目标，我国非化石能源发电量呈增加趋势[1]，预计到2030 年，非化石电力比例将达到49%[2-3]。然而，可再生能源并网带来的间歇性和波动性给原有电力系统带来了新挑战[4-6]。为实现新能源电力的消纳，火电机组需以高煤耗和低经济性为代价完成系统的调峰调频[7-10]。方旭等[11]以“热电解耦”为需求背景，评述了热电联产系统冷端余能供热改造方式，对比了背压、热泵余热回收及低压缸“零出力”3 种供热改造方式的特点和经济效应。王金星等[12-13]以性能评价为视角从扩大热电比、增设电热转换装置以及耦合储能系统3 个方面探讨了提高系统灵活性的应用方式，并以耦合储能为对象分别从单一储热装置、电热转换-储热装置以及热化学转化-储热装置3 个方面评述了将储能应用于火电机组灵活性改造的特点，同时指出需要重点考虑蓄电装置的衰退性能。Wang 等人[14]以提高热电联产机组灵活性为目标，对比分析了热电联产机组调峰能力与可再生能源消纳之间的关系，并提出了一种适用该系统的调度方案。对于调峰机组的经济 性问题，吴瑞康等[15]发现超临界660 MW 机组在32%额定负荷（210 MW）时，供电煤耗将升高近3 g/(kW·h)。为此，降低对原火电机组的灵活性需求是提高调峰机组经济性运行能力的有效途径之一。

结合发电源的特点，实现降低机组负荷需求的波动性不仅是降低火电机组灵活性需求的有效途径之一，也是降低非设计工况煤耗的重要方面。风电与光电在一天周期内的互补性为削弱新能源电力的峰谷差提供了研究前景[16-19]。例如，Moradi 等人[20]基于风光互补技术建立了集输电网-发电技术-储能装置一体化多时段模型，并给出了相关设备的类型和规模。Shugay 等人[21]根据太阳能光伏和风能在时间、空间上随机的特点，建立了高精度的太阳能和风能预测模型，用于预测太阳能和风能的负载频率和电网对可再生能源负荷需求行为，不仅可降低燃煤电厂调峰压力，同时也为电力系统的稳定运行提供了保障。Khalid 等人[22]以蓄电池储能技术为目标，提出了一种通用的风光互补发电系统最优容量计算方法，为风光互补电厂带来明显效益。然而，对风光互补性参数的优化仍有待进一步系统展开，尤其是结合风电容量百分数的优化还比较匮乏。

如前所述，耦合储能装置能够进一步降低新能源电力与负荷需求间的匹配性需求。蓄电池作为一种可跨时间尺度实现源-荷互补设备，与其他储能装置相比，具有启停迅速、运行灵活等特点。例如，沈学良等[23]通过多电源用户蓄电池储电系统研究，实现了蓄电池充放电过程功率平衡控制与电压及频率平衡控制。李娜等[24]对复合储能系统的充放电进行研究，提出了系统充放电策略，既能保证吸收风力发电系统生成的电能，又能向负载提供稳定的电能。Miao 等人[25]提出了一种基于预测风电的蓄电池储能策略，使联合风储系统的经济效益最大化，建立了联合风储系统经济效益优化模型。为此，结合系统运行特点，进一步耦合储能装置有利于深度挖掘其消纳新能源电力的潜力。

为在实现可再生能源消纳的同时保证传统火电厂的经济运行，本文结合风电-光伏互补特点，以及蓄电池特性，以2×350 MW 机组为例进行参数优化设计，同时兼顾对风电容量的优化以及蓄电池辅助调节，获得了不同方案下系统对新能源电力的消纳情况，以期对已有燃煤机组进行可再生能源消纳改造技术研究提供参考。

1 风-光-蓄电-燃煤多能互补系统

风-光-蓄电-燃煤多能互补系统主要由燃煤机组、风力发电（风电）、光伏发电（光伏）以及蓄电池构成，其系统示意如图1 所示。其中，燃煤机组为亚临界2×350 MW 机组，为满足机组运行的安全性，耦合系统最低运行负荷为2 台机组额定负荷的40%（280 MW），升降负荷速率限制为额定负荷的2%/min（14 MW/min）。通过设定单一消纳、互补消纳和蓄电池辅助消纳3 种 情景分别对该多能互补耦合系统进行参数优化分析：1）单一消纳情景指燃煤机组分别与风电或光伏耦合，以满足电网负荷要求；2）互补消纳情景指燃煤机组与风电-光伏耦合，满足电网负荷要求，同时通过调整风电和光伏的嵌入比例，实现二者的互补性消纳；3）蓄电池辅助调节情景则是在互补消纳的基础上，通过蓄电池调整“源-储-荷”的匹配性，实现更高比例的新能源电力嵌入。

图1 风-光-蓄电-燃煤多能互补系统示意Fig.1 Schematic diagram of the wind-solar-electricity storage and coal-fired multi-energy complementary system

为进一步分析多能互补系统参数间定量关系，选用1 天内（1 440 min）的实际参数进行模型验证，结果如图2 所示。系统电负荷为2 台机组共同承担的供电需求，单位风电功率反映当风电容量折算为1 MW时的风电功率波动情况，单位光伏功率反映光伏容量折算为1 MW 时的光伏功率波动情况。由图2 可见，光伏主要在白天生产，而此时风电输出为低谷，这为多能互补系统参数优化设计的可行性提供了依据。

图2 风-光-蓄电-燃煤多能互补系统电负荷、单位风电功率及单位光伏功率曲线Fig.2 Change curves of the electrical load,unit wind power and unit photovoltaic power of the wind-solar-electricity storage and coal-fired multi-energy complementary system

2 多能互补系统运行逻辑

分别以燃煤机组的调节区域约束、风电和光伏的波动特性以及电网需求特点和蓄电池参数设定为基准，构建多能互补系统模型。该模型的特点是在满足发电功率与用电负荷需求匹配的前提下，实现新能源电力的更高占比。为满足外界负荷要求以及对风电、光伏的消纳，2 台350 MW 燃煤机组需进行调峰运行，风-光-蓄电-燃煤多能互补系统的运行逻辑如图3 所示。需要指出的是，本文设定双机组具有相同性能，二者间电负荷均匀分配，等额承担新能源电力消纳。

对于单一消纳（图3a)），需先设定一个风电或光伏比例系数i（整数），当燃煤机组可以消纳，则增大比例系数i，否则减小比例系数i，通过循环计算得出一个单独消纳风电/光伏的最大消纳总量。

对于互补消纳有2 种方式：

1）设定一个风电比例系数i和一个光伏比例系数j（整数）。当燃煤机组满足可调，增大光伏比例系数j。否则增加风电比例系数i，循环计算得出最大互补消纳总量（图3b)）。

2）将风电和光伏看作一个整体新能源电力，设其比例系数为i，其中风电比例系数为j。判断燃煤机组是否可调：若可调，则增加新能源电力比例系数i和风电比例系数j；反之，则减少比例系数i。计算得出最大新能源电力消纳总量（图3c)）。

蓄电池调节辅助运行逻辑如图3d)所示。设新能源电力比例系数为i，当满足燃煤机组可调时，增大比例系数i，蓄电池起辅助燃煤机组调峰的作用。

图3 多能互补系统运行逻辑Fig.3 Logic operation diagram of multi-energy complementary system

3 结果与讨论

3.1 风、光电力单一消纳

图4 展示了2×350 MW 燃煤机组单独消纳风电、光电的计算结果。由图4 可以看出，该机组在最低运行负荷（额定负荷的40%，即280 MW）和升降负荷速率限制为14 MW 的约束下，消纳风电总量占比为1.45%（风电容量设定为13 MW），消纳光伏总量占比为3.20%（光伏容量设定为49 MW）。风电和光伏的消纳体现出不同特点：风电在0～600 min和900～1 440 min 内消纳负荷在6 MW 功率上下对称波动，在中午时段600～900 min 消纳负荷较低（约3 MW）；光电则表现出与风电强烈的互补特性，光伏消纳负荷由450 min 开始逐渐由0 上升到约45 MW 并保持相对稳定，到800 min 后再逐渐下降。需要说明的是，本文计算得到的风电和光伏功率均以图2 波动数据为基础，因此计算得到的功率可认为是风电和光伏的容量。

图4 2×350 MW 燃煤机组单独消纳风电、光电的计算结果Fig.4 Calculation results for single consumption of wind/solar energy in 2×350 MW coal-fired unit

3.2 风-光电力互补消纳

图5 展示了风电-光伏互补情景下风电-光伏的耦合消纳情况。由图5 可以看出：风电-光伏互补时，风电、光伏的消纳量分别约142.51 MW·h 和366.32 MW·h；而单独消纳时，风电和光伏的消纳量仅为165.31 MW·h 和364.51 MW·h。风电、光伏单独消纳时，仅能实现风电消纳总量的1.45%或者光伏消纳总量的3.2%（结合图4），而互补消纳不仅可以实现风电1.25%的消纳比例，还可以实现光伏2.95%的消纳比例，具体如图6 所示。

图5 消纳总量与风电、光伏容量的相关性Fig.5 Correlation between total consumption and wind power and photoelectric capacity

图6 互补消纳形式Fig.6 Complementary absorption form

由此可见，无论是消纳系数还是消纳功率都能体现风-光耦合消纳的优势。此外，从消纳系数看，计算得到的风电和光伏最大消纳系数分别为14%和60%，光伏消纳系数约是风电消纳系数的4 倍，这是因为风电在白天发电负荷相对较小，在凌晨和夜间相对较大，与外界电力负荷需求相反。为此，可通过优化风电消纳比例，实现更大容量的风电-光伏消纳。

3.3 风电容量优化

基于3.2 节的推测，详细分析了风电消纳比例对风-光互补消纳量的影响，结果如图7 所示。由图7 可以看出，将风电容量设定为原风电容量的19%时，由于其大大降低了风电自身的波动性，更有利于风电-光伏间的互补，导致新能源电力的消纳总量达到最大值，接近800 MW·h。

图7 风电消纳比例对风-光互补消纳量的影响Fig.7 Effect of wind-power consumption proportion on total consumption of new energy

图8显示了在最优风电容量下的新能源电力消纳情况。由图8 可见：风电消纳总量占比为3.72%，光伏消纳总量占比为3.19%；与风电容量优化前相比，风电消纳总量占比和光伏消纳总量占比均明显提高。

图8 最优风电容量下新能源电力消纳情况Fig.8 New energy power consumption under conditions with the optimal wind power capacity

3.4 蓄电调节辅助

为进一步提高对新能源电力的消纳，先设定蓄电池相关参数，放电速率设为73.7 MW，容量设为48.5 MW·h。通过计算，在该蓄电池参数下，新能源电力、蓄电池充放电和燃煤机组的电负荷情况如图9 所示。需要指出的是，蓄电池充放电功率为非零阶段均为蓄电池启动阶段。由图9 可明显看出：蓄电池充放电在某个具体的时间点需要较大；最终对新能源电力消纳总量占比可达到22.55%。

图9 蓄电池辅助调节下新能源电力的消纳情况Fig.9 New energy power consumption with battery auxiliary regulation

综上所述：在单一消纳情景下，风电和光伏的消纳比例分别为1.45%和3.20%；在互补消纳情境下，风电和光伏的消纳比例可达到4.20%，进一步优化风电容量百分比可将新能源电力消纳总量占比增加至6.91%；在本文设定的蓄电池参数下，新能源电力消纳总量占比可达到22.55%。

4 结 语

1）对于单一消纳方式，分别对风电和光伏的容量设定进行优化。其中，消纳风电总量占比为1.45%（风电容量为13 MW），消纳光伏总量占比为3.20%（光伏容量为49 MW）。

2）采用耦合风-光互补消纳方式后，新能源电力总消纳量可达到4.20%，其风电容量为11 MW、光伏容量为45 MW。

3）风电容量降为原容量的19%时，新能源电力的消纳比可进一步提高到6.91%，达到最优。

4）通过设定蓄电池参数可将其新能源电力消纳总量占比提高到22.55%。