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  • 頭條基于需求響應(yīng)潛力時變性的風(fēng)火荷協(xié)同控制方法
    2020-03-02 作者:寧佳、湯奕、高丙團(tuán)  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報》  |  點擊率:
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    導(dǎo)語南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院、東南大學(xué)電氣工程學(xué)院的研究人員寧佳、湯奕、高丙團(tuán),在2019年第8期《電工技術(shù)學(xué)報》上撰文指出,隨著可再生能源并網(wǎng)容量的不斷提高,可利用智能需求響應(yīng)技術(shù)提升電網(wǎng)消納可再生能源的能力,但如何定量評估具有時變特性的需求響應(yīng)潛力(DRP)是一個亟待解決的問題。 該文提出一種考慮DRP時變性的風(fēng)電、火電和負(fù)荷實時協(xié)同控制技術(shù),以實現(xiàn)風(fēng)電功率的最大消納。首先,基于空調(diào)、熱水器和電動汽車等智能家電的動態(tài)運行特性,建立智能家電的聚合響應(yīng)數(shù)學(xué)模型;其次,在分析DRP時變特性的基礎(chǔ)上提出DRP的定量計算方法;最后,綜合考慮風(fēng)電波動性、火電機(jī)組爬坡特性、DRP時變性以及電力網(wǎng)絡(luò)潮流越限等約束,提出風(fēng)火荷協(xié)同控制優(yōu)化方法,以實現(xiàn)風(fēng)電功率消納的最大化。仿真算例結(jié)果表明該文所提方法的有效性和合理性。

    風(fēng)電作為可再生能源中最具經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的發(fā)電方式,其裝機(jī)容量的快速增長對電網(wǎng)傳統(tǒng)的運行控制模式產(chǎn)生重大影響,增加了系統(tǒng)運行調(diào)度的難度。當(dāng)前風(fēng)電場出力1h前預(yù)測的誤差可達(dá)10%~15%,風(fēng)電具有的波動性和間歇性增大了系統(tǒng)不平衡功率波動幅值和速率。在實時調(diào)度時間尺度上主要由自動發(fā)電控制(Automatic Generation Control, AGC)機(jī)組承擔(dān)調(diào)節(jié)任務(wù)。

    目前,電網(wǎng)AGC機(jī)組出力基準(zhǔn)點由調(diào)度中心在調(diào)度計劃制定過程中通過超短期負(fù)荷及風(fēng)電預(yù)測信息確定。在高風(fēng)電滲透率和高預(yù)測誤差情況下,參與控制的AGC機(jī)組會偏離最佳運行點,付出較高的調(diào)節(jié)成本。

    為應(yīng)對上述挑戰(zhàn),可利用儲能設(shè)備、抽水蓄能電站、燃?xì)廨啓C(jī)和壓縮空氣儲能等來緩解風(fēng)電隨機(jī)性和波動性帶來的影響,但存在經(jīng)濟(jì)成本較高的問題。近年來,不少研究開始關(guān)注負(fù)荷側(cè)資源主動參與電網(wǎng)互動,來實現(xiàn)風(fēng)電消納能力的提升。

    相比于傳統(tǒng)的發(fā)電資源,需求響應(yīng)(Demand Response, DR)在運行控制方面有多種優(yōu)勢。首先,參與DR的負(fù)荷量大,據(jù)美國聯(lián)邦公用事業(yè)監(jiān)管委員會報告可知,美國DR能夠抵消20%的峰值負(fù)荷;其次,DR資源能夠迅速響應(yīng)調(diào)度和控制指令,并且沒有常規(guī)發(fā)電機(jī)組的調(diào)節(jié)慣性;最后,DR資源的分散分布有利于緊急情況下制定精準(zhǔn)控制方案。

    關(guān)于將DR用于平衡風(fēng)電波動的相關(guān)研究,主要集中在DR平衡風(fēng)電波動的潛力分析、參與風(fēng)電消納的DR調(diào)度策略以及對旋轉(zhuǎn)備用容量的影響等方面。在DR平衡風(fēng)電波動的潛力分析中,分別從DR資源在不同時間尺度上的響應(yīng)能力和響應(yīng)特性、協(xié)同發(fā)電資源優(yōu)化等方面研究了如何平衡風(fēng)功率波動,但尚未進(jìn)一步研究需求響應(yīng)潛力(Demand Response Potential, DRP)的量化計算方法。

    在參與風(fēng)電消納的DR調(diào)度策略方面,分別從多類型負(fù)荷參與DR、日前調(diào)度模型、分鐘級時間尺度下的風(fēng)電場與AGC機(jī)組分布式協(xié)同實時控制模型等角度進(jìn)行了研究,但這些研究未能考慮風(fēng)功率波動可能導(dǎo)致的電網(wǎng)潮流越限風(fēng)險。文獻(xiàn)[20]提出計及網(wǎng)絡(luò)安全約束的價格型DR實時優(yōu)化調(diào)度建模方法,但是研究者未考慮負(fù)荷參與DR會改變之后的DRP,即DRP的時變性。

    本文針對大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)導(dǎo)致的功率不平衡問題,構(gòu)建了基于時變DRP的風(fēng)光荷協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型與方法,以實現(xiàn)風(fēng)電消納最大化的目標(biāo)。在滿足功率平衡、發(fā)電機(jī)爬坡率、潮流線路等約束前提下,以風(fēng)電消納最大作為優(yōu)化目標(biāo),通過對智能家電的DRP時變性進(jìn)行量化評估,實現(xiàn)風(fēng)電、火電機(jī)組和負(fù)荷的協(xié)同控制,以促進(jìn)風(fēng)電的消納。

    基于需求響應(yīng)潛力時變性的風(fēng)火荷協(xié)同控制方法

    圖1 需求響應(yīng)和AGC機(jī)組協(xié)同控制原理圖

    結(jié)論

    本文針對空調(diào)、熱水器和電動汽車等智能家電個體的動態(tài)運行特性進(jìn)行了分析,構(gòu)建了智能家電在滿足群體分布特性前提下的聚合數(shù)學(xué)模型,并提出以風(fēng)電消納最大化為目標(biāo)、計及潮流越限約束、基于DRP時變性構(gòu)建綜合發(fā)電側(cè)AGC機(jī)組、風(fēng)電和用電側(cè)智能家電參與需求響應(yīng)的實時控制模型。

    該模型將智能家電參與響應(yīng)融入到實時控制環(huán)節(jié)中,與發(fā)電側(cè)共同平抑系統(tǒng)不平衡功率。得到結(jié)論如下:

    1)單純依靠AGC機(jī)組調(diào)節(jié)能力無法實現(xiàn)供需平衡,考慮加入智能家電進(jìn)行風(fēng)火荷協(xié)同實時控制可在保證AGC機(jī)組調(diào)節(jié)能力的同時提高風(fēng)電消納量。

    2)DRP具有隨負(fù)荷運行狀態(tài)的不同會發(fā)生改變的時變性,考慮智能家電DRP時變性實現(xiàn)風(fēng)火荷協(xié)同實時控制有助于降低切負(fù)荷量和棄風(fēng)量。

    3)發(fā)電機(jī)爬坡率和潮流約束均是制約風(fēng)電消納能力的關(guān)鍵因素之一,在優(yōu)化控制中考慮兩者約束有利于提高實時調(diào)度的可靠性。

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