含风电—抽水蓄能联合发电系统优化调度及其研究现状

【摘要】本文介绍了风力发电机组出力的特点，在此基础上结合抽水蓄能发电的特点，分析了风电-抽水蓄能联合发电系统降低系统运行成本，提高系统稳定性的原理，并总结了风电-抽水蓄能联合发电系统优化调度的方法。

【关键词】风力发电；抽水蓄能；调度；优化

1.风力发电机组出力特点

风能是新能源中非常重要的组成部分，风能作为一种清洁、可再生能源，越来越受到人们的重视。风力发电是通过风力发电机将风能转化为电能，由于风能有着间歇性、随机性的特点，风力发电机的出力也会随机波动。电力系统最重要的任务就是为负荷提供充足可靠的电能，若有功功率不能时刻平衡，会影响系统的频率和稳定性，所以，风机出力的不连续、不稳定必将给含风电的电力系统的调度带来新的挑战。

风力发电机组的有功出力可表示为分段函数[1]：

式中：为风力机额定功率，为切入风速，为额定风速，为切出风速。从该分段函数可以看出，在风速不同的情况下，风机的有功出力会随着风速变化，且不连续。而且风速受季节和时间的影响，尤其是在电力系统的负荷低谷出现的夜间，往往风速较大，这也使风力发电存在着“反调峰”的特点，电力系统调度会遇到新的难题。

2.风—蓄联合发电系统

考虑风力发电机有功出力随机变化、不连续的特点，在含有风力发电机的电力系统的调度中，常常通过提高风电预测精度或是提高除风电机组以外的其它机组的旋转备用容量来应对风机出力的随机变化。以火电-风电联合系统为例，若考虑节能减排，优先将风电上网，那么火电机组则会作为平衡风电实际出力和预测误差以及承担系统负荷变化的调频调峰机组，则需要火电机组的出力在短时间内产生相应的变化才能保持系统的频率稳定，而火电机组受升、降爬坡速率的约束，且在出力不同时运行效率有很大的差别，这样反而可能增加了系统的发电成本，而且在风力过剩的情况下不得不舍弃多余的风力。所以，学者们开始考虑在含有风电的系统中加入储能系统（如蓄电池、飞轮储能、压缩空气储能、抽水蓄能电厂等），在电力系统负荷低谷时，将多余的“风电”储存在储能系统中，而在电力系统负荷高峰时，释放储能系统中的能量，供给本地负荷使用，以此来提高系统的调峰调频能力，同时也可以防止由于风电穿透率低而造成的风电浪费的情况。

在现有的储能系统中，抽水蓄能电站出现已有100多年的历史，技术也已比较成熟。抽水蓄能电站在电力系统负荷低谷时，发电机组作电动机运行，消耗系统中电能将下水库的水抽到上水库；在电力系统负荷高峰时，发电机组作发电机运行，上水库放水至下水库，水冲击水轮机将水的重力势能（动能）转化为电能，以平衡负荷功率。所以抽水蓄能电站有很好的“削峰填谷”的作用。

针对风速概率分布的威布尔函数中，分析了不同月份由于概率分布函数中参数的不同时，风力机的能量和风能可利用小时数，在给定的情况下，平均风速和抽水量之间成正比关系，证实了利用风电进行抽水蓄能是可行的。[1]

以风电-抽水蓄能联合运行获得最大经济效益为目标函数，对一天24时段的风-水联合系统运用改进遗传算法进行优化，证明了采用风-水联合系统的调度模式可以提高系统的经济效益，并提出了一种在考虑抽水蓄能电站投资成本下系统整体经济效益时确定抽水蓄能系统最佳容量的方法。[2]

综上所述，在风电的发达地区若有条件能建立建设合适的抽水蓄能电站不仅可以减少风电给电力系统调度带来的不确定性，增强系统的调频调峰能力，而且能够提高整个系统的经济效益。

3.含风电—抽水蓄能联合发电系统数学模型

含风电—抽水蓄能联合发电系统数学模型的目标函数一般为系统的经济效益最高（发电成本最小）[3][4]：

式中：为总计划优化调度的时段数，为时段上网电价，为时段风电场的总有功出力，为时段抽水蓄能电厂的总有功出力，为抽水费用，为时段抽水蓄能电厂抽水所消耗的有功功率。在上述目标函数中未计及风电和抽水蓄能电厂的建设成本，该成本常用单位容量的建设成本为定值计算。

约束条件一般包括：系统负荷平衡约束，旋转备用约束，机组有功出力上下限约束，爬坡速率约束，系统中除风电之外机组的最小开机、停机时间约束及优化时段内启停次数约束，抽水蓄能机组上、下水库库容约束等。在优化调度中，有的变量是连续变量，有的是离散变量，这给该优化问题的求解增加了一定的难度。考虑到风电机组输出功率的随机波动，在含有风电系统的调度中，系统的负荷平衡约束显得尤为重要，对于风电出力的模拟和系统负荷平衡约束的处理人们也采用了不同的方法。另外，其它约束的处理方法也是多种多样的。

4.含风电—抽水蓄能联合发电系统优化调度研究现状

将抽水蓄能机组处于抽水、发电或空闲状态用整数表示，引入不平衡量且调度时段内机组的实际出力与该时段机组的平均出力不超过不平衡量，来反映风速的随机性和风场的最大注入功率。[3]并针对某系统中的火电、风电和抽水蓄能的联合调度采用混合整数规划进行了优化，通过多种运行方式下的仿真结果对比了风蓄协调不参与和参与优化时各火电机组的出力变化情况和系统的运行成本。结果表明，采用风蓄协调优化不仅可以降低整个系统的运行成本，而且可以平滑各火电机组的出力，对系统的安全稳定运行有重要意义。[4]用多目标克隆算法对风电-抽水蓄能电站联合运行的系统进行了优化，多目标优化中不仅考虑了系统的效益最大，而且把联合运行系统的输出功率波动最小作为另一个优化目标。[5]以15min为一个优化时段，建立了全天24小时含96个时段的风电-抽水蓄能联合运行的模型，该模型中将抽水蓄能电站中机组运行状态用二次约束来反映，对于系统的实际出力与上报出力之间的偏离，用与该时段上网电价成比例的惩罚费用加入目标函数。利用GAMS优化软件中的混合整数规划进行求解。对比了不同负荷偏离和机组启停次数限制条件下系统的成本。[6]在节能调度的条件下，考虑风电优先上网，为了稳定系统在短时间内可能出现的频率波动，考虑火电机组和抽蓄机组的分钟级爬坡速率约束。基于蒙西电网的实际数据，对该系统的联合运行进行了仿真分析，结果表明，在供热期和非供热期，蒙西电网应采取不同的运行方式来降低系统的运行成本。文献[7]提出了一种考虑风电输出功率不确定性的鲁棒优化方法，该方法以系统运行成本最低为优化目标，在制定日前发电计划时考虑了风电输出功率对于系统最坏的影响，即在上下限之间变化，采用Bender’s分解求得最优解，用蒙特卡洛抽样对结果进行评价。对6母线和118母线系统进行了仿真，结果证明，采用抽水蓄能机组代替火电机组可以提高系统的稳定性。[8]将经济学中配点法应用于风电-抽水蓄能联合系统的优化问题的求解，将混合整数规划问题分析分解成仅含离散变量的抽水蓄能机组状态的优化和仅含连续变量的机组负荷分配两部分，并对实际系统进行了仿真，对比加入抽水蓄能系统和不含抽水蓄能系统的系统的效益。[9]提出了一种用于求解风电-抽水蓄能联合系统的混合整数规划方法，在该方法中风电出力与预测误差用蒙特卡洛方法考虑，机组组合及负荷分配则用随机安全约束机组组合算法来求解。

5.总结

大量的研究成果表明，将抽水蓄能电站和风电联合运行，不仅可以降低联合系统输出功率的波动，而且可以提高整个系统的经济效益。

参考文献

[1]陆俊杰，陈光会等.不同风速概率分布参数下的风力抽水储能分析[J].华东电力，2009，37（6）：1038-1041.

[2]潘文霞，范永威等.风电场中抽水蓄能系统容量的优化选择[J].电工技术学报，2008，23（3）：120-124.

[3]张鹏，刘继春，吕林等.基于风蓄协调的节能调度方法[J].电力系统保护与控制，2011，39（2）：29-34.

[4]王晓兰，李志伟.风电-抽水蓄能电站联合运行的多目标优化[J].兰州理工大学学报，2011，37（5）：78-82.

[5]胡泽春，丁华杰，孔涛.风电-抽水蓄能联合日运行优化调度模型[J].电力系统自动化，2012，26（2）：36-41.

[6]徐飞，陈磊等.抽水蓄能电站与风电的联合优化运行建模及应用分析[J].电力系统自动化，2013，37（1）： 149-154.

[7]Ruiwei Jiang，Jianhui Wang，Yongpei Guan.Robust Unit Commitment With Wind Power and Pumped Storage Hydro[J].IEEE Trans on Power System.2012，27（2）： 800-810.

[8]Feng Gao，Arne Hallam，Chien-Ning Yu.Wind Generation Scheduling with Pump Storage Unit by Collocation Method[C].Power & Energy Society General Meeting，2009.

[9]Mohammad E.Khodayar，Mohammad Shahidehpour，Lei Wu.Enhancing the Dispatchability of Variable Wind Generation by Coordination With Pumped-Storage Hydro Units in Stochastic Power Systems[J].IEEE Trans on Power System.2013，28（3）：2808-2818.

作者简介：赵辛欣（1985—），女，湖北宜昌人，硕士，三峡大学电气与新能源学院助教，研究方向：电力系统优化运行。