考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法

技术领域

本发明涉及电力系统自动化技术领域，具体涉及考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法。

背景技术

由于风电等清洁能源环保性强，有利于实现低碳经济、优化能源结构，近年来其装机容量大量增长。随着风电在电力系统中渗透率越来越高，其弊端也不断显现出来，由实际风速的特点如不稳定性、不可预期性等引起的风力发电随机、剧烈的波动给电网发电计划和调度等带来了巨大挑战。由于风电出力具有不确定性，风电大发时段常常会出现系统中供电量大于负荷需求量的现象，导致大量弃风产生，此即风电的反调峰特性。随着电力消费持续增长，电网荷侧峰谷差日益增大，加之源侧清洁能源发电的不确定性及反调峰特性，电力系统现有调节资源难以满足调峰要求，系统调度负担越来越重，大规模清洁能源消纳空间明显不足。

冬季供暖时期，热电联产(combined heat and power，CHP)机组按“以热定电”的模式运行，为满足热负荷需求，通常需要长时间高强度输出热力资源，而风电机组由于具有不确定性，往往需要弃风运行以维持电网稳定性。在CHP系统中加装储热装置，可以利用储热对热能的灵活储放能力，打破传统“以热定电”的工作模式，在风电高发时间段系统供热量大于热负荷需求时，利用储热可以储存多余的热能，从而减少弃风产生。目前国内外研究集中在风电场和含储热装置的CHP电厂联合运行模式的优化上，用单一储热装置协调风电上网收益和惩罚费用，对储热装置的容量要求较高。在当前电力系统火力发电占比高的背景下，火电机组的灵活运行能力若能被充分有效挖掘，将对电力系统的调峰能力起到较大的提升作用。火电机组深度调峰作为火电灵活性改造技术实践最为成功的一种，是当前提升新能源消纳能力最实用最有效的方法之一。

除了在源侧挖掘灵活调峰资源之外，需求侧响应也是促进新能源消纳的一大研究热点。通过动态分时电价对电力用户用电行为进行引导，适当制定用户参与调峰辅助服务的激励电价等，使原本处于用电高峰期的负荷转移至负荷低谷时段，而低谷期的负荷用电量通过需求响应达到明显提升，由此有效改变负荷曲线，降低风电反调峰特性对系统消纳风电的负面影响，在不损害用户用电利益的基础上，减轻电网调峰压力。

风电等清洁能源接入电网比例不断升高，系统调峰压力不断增大，弃风现象大量存在，针对现阶段综合考虑储热、火电深度调峰和需求响应协调调度来提高风电消纳量的研究较少、源侧与荷侧灵活调峰资源挖掘不充分的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法，系统包括CHP机组、火电机组、风电机组及储热装置等，优化变量为电负荷、分时电价及储热装置的充放热功率，优化目标为系统总调度成本最小化，调度总成本包括火电机组运行成本、CHP机组运行成本、风电运维成本及弃风惩罚成本。针对模型求解问题，本发明将模型转化为一个混合整数规划问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法，包括下列步骤：

步骤1：根据蓄热装置建立蓄热模型，当蓄热装置在t时刻的储热量为C

C

式中，σ为蓄热装置的自放热率，即在单位时间里蓄热装置的热能损失率，P

其中，

步骤2：根据火电机组建立火电深调模型，得到火电深调成本，火电深调成本为，

C

式中，C

步骤3：构建用户响应模型，具体如下，

式中，S

步骤4：以电负荷、分时电价及蓄热装置的充放热功率为优化变量，系统总调度成本最小化为优化目标，计算调度总成本，调度总成本为

min C

P

式中，C

优选的，所述步骤2中，机组的寿命损耗成本C

其中，γ

优选的，所述步骤2中，进行等效转换后的线性约束为

式中，c

优选的，所述步骤4中，还包括有电功率平衡约束、热功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束和CHP机组最大最小出力约束，具体如下，

电功率平衡约束，

式中，P

热功率平衡约束，

式中，P

火电常规机组出力应满足如下约束，

火电深度调峰机组出力应满足如下约束，

CHP机组出力应满足，

式中，

优选的，还包括有旋转备用约束、启停约束和机组爬坡约束，具体包括，旋转备用约束为，

式中，

当t时刻火电机组的运行状态和相邻时刻的运行状态不相同时，机组的出力应等于最小出力值，以保证机组的安全稳定运行，启停约束为，

机组爬坡约束为

本发明的有益效果是：

(1)源侧通过储热装置打破“以热定电”传统，改善CHP机组电热特性曲线，同时通过火电机组深度调峰提升电力调节容量和调节灵活性；

(2)荷侧通过基于调峰激励电价和分时电价的需求响应模型来协调用户的用电行为，减小电网峰谷差；

(3)源荷侧联合优化调峰方法以系统总调度成本最小为目标，综合考虑了储热约束、火电机组寿命损失成本及用户响应满意度约束等，在最大限度降低系统调度运行成本的同时，优化系统调峰效果，减少风电弃风量，进一步促进大规模风电友好并网。

附图说明

图1为本发明考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的附图1，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例均落入到本发明的保护范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1所示，考虑用户侧响应的含储热CHP与火电深调联合优化调峰方法，现有文献在考虑需求响应的基础上，对风电场及常规火电机组联合调峰调度方法进行了研究，证明了该方法能有效改善系统运行经济性，减少弃风现象，包括下列步骤：

步骤1：根据蓄热装置建立蓄热模型，当蓄热装置在t时刻的储热量为C

C

式中，σ为蓄热装置的自放热率，即在单位时间里蓄热装置的热能损失率，P

其中，

步骤2：根据火电机组建立火电深调模型，得到火电深调成本，由于火电机组深度调峰根据深度的不同，可分为不投油深度调峰阶段和投油深度调峰阶段，在不投油阶段，深调成本包括启停、煤耗成本和寿命损耗成本，而在投油深调阶段，其成本由煤耗及启停成本、寿命损耗成本和投油成本共同组成，火电深调成本(包含常规机组调峰成本)为，

C

式中，C

步骤3：构建用户响应模型，用户侧响应通常可以分为三种模式：可转移负荷、可中断负荷及可增调负荷，由于本文主要研究提升风电消纳的调峰优化调度，故不考虑可中断负荷调峰。可增调负荷虽可获得相应的调峰激励奖励，但同时也会增加用电成本，效益不大，因此也不予考虑，参与联合调峰的用户响应模型仅考虑可转移负荷，其特性是用户全天的用电总量不变，用电功率可以在一定范围内调节，且用电时间可以灵活调整，通过分时电价引导这部分负荷跟随风电出力曲线，增大风电消纳空间。考虑用户响应前后用电消费支出情况，引入用户响应满意度参数S

用户作为电力消费者，参与调峰服务应满足一定的满意度约束以保证其用电质量，

可转移负荷的调控容量及调控时间段应满足如下约束，

分时电价在优化前后应满足如下约束：

ρ

式中，S

步骤4：以电负荷、分时电价及蓄热装置的充放热功率为优化变量，系统总调度成本最小化为优化目标，计算调度总成本，考虑用户响应、含储热装置的CHP及火电深度调峰多主体联合优化进行调峰调度，优化变量为电负荷、分时电价及储热装置的充放热功率，优化目标为系统总调度成本最小化，调度总成本包括火电机组运行成本、CHP机组运行成本、风电运维成本及弃风惩罚成本，调度总成本为

min C

为了保持稳定供热，CHP机组一般不允许停机，故不考虑启停成本，其运行成本可表示为

P

式中，C

值得说明的是，所述步骤2中，火电机组参与深度调峰时，其调峰成本受调峰深度影响，调峰深度越大，机组寿命损耗越大，因此火电参与深调场景时，除应考虑煤耗成本以外，还应考虑深度调峰带来的寿命损耗成本，机组的寿命损耗成本C

其中，γ

值得说明的是，所述步骤2中，进行等效转换后的线性约束为

式中，c

值得说明的是，所述步骤4中，还包括有电功率平衡约束、热功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束和CHP机组最大最小出力约束，具体如下，

电功率平衡约束(不计网络损耗)，

式中，P

热功率平衡约束，忽略传输过程中的蓄热装置的热能损失，

式中，P

火电常规机组出力应满足如下约束，

火电深度调峰机组出力应满足如下约束，

CHP机组出力应满足，

式中，

值得说明的是，还包括有旋转备用约束、启停约束和机组爬坡约束，具体包括，旋转备用约束为，

式中，

当t时刻火电机组的运行状态和相邻时刻的运行状态不相同时，机组的出力应等于最小出力值，以保证机组的安全稳定运行，启停约束为，

机组爬坡约束为

值得说明的是，根据上述优化目标以及约束条件，采用CPLEX求解器进行求解，并在MATLAB中用Yalmip工具箱对CPLEX进行调用，将模型转化为一个混合整数规划问题。

综上所述，本实施例的工作原理为模型通过优化电负荷、分时电价及储热装置的充放热功率，使系统总调度成本(包括火电机组运行成本、CHP机组运行成本、风电运维成本及弃风惩罚成本)最小化，在保证调峰经济性的同时，减少弃风量，促进新能源消纳，源侧通过在热力系统中配置储热装置，打破“以热定电”传统，改善CHP机组电热特性曲线，风电大发时段储热，用户用热高峰时期放热，有效缓解风电不确定性波动造成的弃风问题，加大风电消纳空间；同时，源侧火电机组参与深度调峰提升电力调节容量和调节灵活性，基于机组寿命损耗成本进行不同调峰深度的调峰成本建模，荷侧通过基于动态分时电价的需求响应模型协调用户的用电行为，减小电网峰谷差，考虑用户响应前后用电消费支出情况，引入用户响应满意度参数实现对用户侧调峰资源的经济调控。