抽水蓄能助力風(fēng)光穩(wěn)定外送的最佳配置策略
桑林衛(wèi)1, 衛(wèi)璇1, 許銀亮1, 孫宏斌2
（1. 清華大學(xué) 清華大學(xué)深圳國際研究生院，廣東 深圳 518000; 2. 清華大學(xué) 電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系，北京 100084）
摘要：跨區(qū)域、大規(guī)模的新能源電力輸送是應(yīng)對國內(nèi)風(fēng)光資源與負(fù)荷中心逆向分布特點(diǎn)與實(shí)現(xiàn)碳中和的必然要求，而風(fēng)光出力固有的隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性給新能源打捆穩(wěn)定輸送帶來了挑戰(zhàn)。水電具有的“電源+儲(chǔ)能”的雙重身份為平抑新能源波動(dòng)、提升-風(fēng)-光-水混合能源系統(tǒng)靈活性，以及促進(jìn)新能源打捆外送提供了解決思路。以抽水蓄能為例，針對風(fēng)-光-抽水蓄能混合能源系統(tǒng)，提出一種計(jì)及抽水蓄能電站運(yùn)行功率約束、庫容約束、進(jìn)出水量約束的容量配置優(yōu)化方法，旨在量化抽水蓄能對新能源打捆外送的助力效果，即確定單位抽水蓄能可支撐的新能源外送容量，構(gòu)建并求解以最小化抽水蓄能投資成本為目標(biāo)且滿足各典型運(yùn)行場景的容量規(guī)劃模型。
引文信息
桑林衛(wèi), 衛(wèi)璇, 許銀亮, 等. 抽水蓄能助力風(fēng)光穩(wěn)定外送的最佳配置策略[J]. 中國電力, 2022, 55(12): 86-90, 123.
SANG Linwei, WEI Xuan, XU Yinliang, et al. The optimal allocation strategy of pumped storage for the collaborative operation with wind/solar generation[J]. Electric Power, 2022, 55(12): 86-90, 123.
引言
近年來，世界各國都先后勾畫了“在2050或2060年實(shí)現(xiàn)碳中和”的藍(lán)圖[1-2]，為有效推進(jìn)能源系統(tǒng)的低碳轉(zhuǎn)型，須大力發(fā)展新能源逐步替代傳統(tǒng)火電。預(yù)計(jì)2050年，新能源將成為中國及世界范圍內(nèi)第一大電源[2]。隨著新能源規(guī)模和滲透率持續(xù)攀升，電力系統(tǒng)波動(dòng)性、不穩(wěn)定性等問題更加凸顯，必將給電網(wǎng)安全運(yùn)行和新能源消納帶來重大挑戰(zhàn)[3]。
水電因其具有啟停靈活、反應(yīng)迅速且清潔無污染等優(yōu)勢，未來將在能源系統(tǒng)中占據(jù)重要地位[4]。同時(shí)，水電“電源+儲(chǔ)能”的雙重身份使其逐漸成為應(yīng)對新能源隨機(jī)性、間歇性、波動(dòng)性的重要途徑，在促進(jìn)新能源集中消納[5]、降低系統(tǒng)調(diào)峰難度[6]、提高跨區(qū)域輸電通道利用率[7]、提升電網(wǎng)運(yùn)行安全性和可靠性方面具有重要作用[8]。根據(jù)最新復(fù)核成果，中國水力資源技術(shù)可開發(fā)裝機(jī)容量為687 GW，剩余可開發(fā)容量占比約46.12%[9]。水電開發(fā)極大受限于地理位置、建設(shè)條件、經(jīng)濟(jì)性等多種制約因素，因此，為確保流域風(fēng)光水系統(tǒng)在滿足基本技術(shù)經(jīng)濟(jì)約束下實(shí)現(xiàn)對所開發(fā)水電的充分利用，亟須在規(guī)劃層面做好與相應(yīng)水電容量匹配的風(fēng)光容量設(shè)計(jì)。
為此，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究，文獻(xiàn)[10]針對光伏、小水電和抽水蓄能電站的混合能源系統(tǒng)，建立了以系統(tǒng)投資成本最小和售電收益最大為目標(biāo)的雙層系統(tǒng)容量規(guī)劃模型。算例結(jié)果表明，抽水蓄能接入后混合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益提升了1.6倍。文獻(xiàn)[11]定義了互補(bǔ)性指標(biāo)衡量混合系統(tǒng)的風(fēng)光水出力互補(bǔ)性，以該指標(biāo)最大化為目標(biāo)規(guī)劃中國雅礱江流域錦屏一號水電站支撐的風(fēng)電場、光伏電站的最佳選址和容量規(guī)模。文獻(xiàn)[12]分別從投資者和系統(tǒng)的角度，優(yōu)化抽水蓄能的容量配置，以期最大化抽水蓄能的投資回報(bào)或最大限度提高新能源滲透率。文獻(xiàn)[13]引入棄風(fēng)率和棄光率，基于帕累托最優(yōu)理論，采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對可靠性和投資成本2個(gè)目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡分析。文獻(xiàn)[14]探索了梯級水庫的調(diào)節(jié)性能，結(jié)果表明通過多站之間水力與電力相互協(xié)調(diào)，風(fēng)光波動(dòng)性得到有效平抑，但卻對水電站的日發(fā)電量和水庫水位穩(wěn)定性造成不利影響。上述研究大多從經(jīng)濟(jì)效益、可靠性以及新能源消納3個(gè)角度對混合能源系統(tǒng)規(guī)劃問題進(jìn)行研究，并未考慮實(shí)際地區(qū)由于資源分布差異帶來的源荷不匹配現(xiàn)象，進(jìn)而需要將新能源打捆遠(yuǎn)距離輸送，亟須深入挖掘水電對新能源對外輸送的助力效果。
文獻(xiàn)[10-14]采用歷史全年風(fēng)光出力作為新能源預(yù)測值輸入規(guī)劃模型中，加大了模型的計(jì)算復(fù)雜度。而在電網(wǎng)實(shí)際規(guī)劃中，新能源出力的不確定性對系統(tǒng)容量配置決策產(chǎn)生極大影響[15]，如何有效刻畫不確定性成為混合能源系統(tǒng)容量優(yōu)化配置的熱點(diǎn)問題。目前，優(yōu)化模型中處理不確定性的常用方法主要有隨機(jī)優(yōu)化[16-18]和魯棒優(yōu)化[19-25]。隨機(jī)優(yōu)化采用場景集來刻畫新能源出力不確定性，其思路在于基于歷史數(shù)據(jù)得到的典型場景可模擬實(shí)際運(yùn)行的各種場景[26-27]。
綜上所述，鑒于國內(nèi)風(fēng)光資源與電力負(fù)荷中心的逆向分布特點(diǎn)，大規(guī)模新能源電力需要跨區(qū)域大規(guī)模輸送，且存在大量水資源待開發(fā)利用，有必要研究考慮新能源對外輸送約束且與水電相匹配的風(fēng)光水資源配置策略。本文以抽水蓄能為例，首先基于四川某地區(qū)一年的實(shí)際風(fēng)光出力，結(jié)合負(fù)荷數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚類分析，得到該地區(qū)一年的典型場景，進(jìn)而提出一種考慮水電助力新能源對外輸送能力的風(fēng)-光-抽水蓄能配比規(guī)劃策略，并分析了不同光伏占比、允許波動(dòng)率、輸送通道容量對優(yōu)化結(jié)果的影響。
1 抽水蓄能建模
抽水蓄能電站類型多樣，目前主流抽水蓄能電站采用基于可逆式水泵的水輪機(jī)，其在電網(wǎng)負(fù)荷需求處于峰值時(shí)放水發(fā)電，滿足系統(tǒng)電力的需求；在電網(wǎng)負(fù)荷需求處于低谷時(shí)，吸收系統(tǒng)過量電能抽水并存放于上游水庫。
本文主要研究抽水蓄能電站的運(yùn)行模型和成本模型。
1.1 抽水蓄能電站的運(yùn)行模型
2 考慮風(fēng)光水打捆波動(dòng)的對外輸送規(guī)劃模型
為實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”和“碳中和”，在未來幾十年中，風(fēng)電和光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的裝機(jī)容量將不斷增加。風(fēng)光資源豐富的地區(qū)的風(fēng)光實(shí)際出力往往大于負(fù)荷需求，因此，需要打捆外送至負(fù)荷需求較高的地區(qū)。
然而，考慮到風(fēng)電和光伏的出力具有較強(qiáng)的波動(dòng)性、間歇性和不確定性，直接將風(fēng)光打捆外輸出，其聯(lián)合出力特性往往與外部電網(wǎng)的負(fù)荷特性不符合，影響外部電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行。利用抽水蓄能的調(diào)節(jié)能力平抑風(fēng)光出力的波動(dòng)性，將風(fēng)光水打捆，然后通過特高壓等輸電線路輸送至外部電網(wǎng)。
本文提出風(fēng)光水打捆的對外輸出模型，其目標(biāo)是利用抽水蓄能電站的調(diào)節(jié)能力平抑風(fēng)光的波動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)風(fēng)光水打捆對外輸出穩(wěn)定的功率。該模型的建立主要分為以下4個(gè)步驟：（1）根據(jù)地區(qū)的裝機(jī)情況確定光伏占比pr，按照光伏占比將風(fēng)光出力打捆；（2）建立以最小化抽水蓄能電站的規(guī)劃成本為目標(biāo)的優(yōu)化模型；（3）考慮風(fēng)光水對外輸出的波動(dòng)率作為約束調(diào)節(jié)；（4）優(yōu)化求解得到最優(yōu)的抽水蓄能的庫容和裝機(jī)容量，最后輸出抽水蓄能和風(fēng)光的配比。
3 算例分析
采用中國電科院規(guī)劃仿真平臺中四川省的光伏、風(fēng)機(jī)出力和負(fù)荷數(shù)據(jù)驗(yàn)證提出的算法。（1）基于Kmeans++的典型日聚類方法；（2）考慮對外輸送功率穩(wěn)定的抽水蓄能比例規(guī)劃方案。在聚類分析和對外輸出的規(guī)劃模型基礎(chǔ)上，聚焦于單位風(fēng)電所需抽水蓄能的裝機(jī)容量，即抽水蓄能和風(fēng)光之間的規(guī)劃配比，功率取1 MW為標(biāo)幺值（p.u.），單位裝機(jī)容量和庫容的成本取1萬元為統(tǒng)一金融單位（m.u.）。
本文所構(gòu)建的模型均采用Python 3.6實(shí)現(xiàn)，其中，聚類分析模型基于Sklearn算法包實(shí)現(xiàn)，對外輸出的規(guī)劃模型基于Cvxpy算法包建模、基于商業(yè)求解器Gurobi求解，編程環(huán)境為Jupyter Notebook。
在風(fēng)-水-荷聚類分析得到的典型場景的基礎(chǔ)上，研究不同風(fēng)光比例、不同風(fēng)光允許波動(dòng)率和輸送通道通道容量對抽水蓄能裝機(jī)容量的影響。
風(fēng)電和光伏的日內(nèi)波動(dòng)明顯不同，但風(fēng)電在夜間出力會(huì)高于白天出力，風(fēng)光存在一定互補(bǔ)性。在不同光占比下，單位風(fēng)光所需的抽水蓄能裝機(jī)比例的變化情況如圖1所示。可以看出，在不同風(fēng)光允許波動(dòng)率下，抽水蓄能的裝機(jī)容量隨光伏占比的增加先下降后上升，說明風(fēng)光打捆的波動(dòng)性先下降后上升，故風(fēng)光的互補(bǔ)性隨著光伏占比的增加呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。此外，風(fēng)光對外輸出的允許波動(dòng)率越大，抽蓄裝機(jī)容量也會(huì)相應(yīng)減少。
圖1 不同光伏占比下抽水蓄能的裝機(jī)比例
Fig.1 Pumped storage ratios under different PV portion
不同對外輸出的允許波動(dòng)率對抽水蓄能裝機(jī)比例的影響如圖2所示?？梢钥闯觯诓煌夥急认?，隨著對外輸出允許波動(dòng)率的增加，抽蓄的裝機(jī)容量均呈現(xiàn)明顯下降趨勢。允許波動(dòng)率越高，需要平抑的風(fēng)光容量相應(yīng)減少，因此對抽蓄的容量要求也相應(yīng)減少。
圖2 不同風(fēng)光波動(dòng)率下抽水蓄能的裝機(jī)比例
Fig.2 Pumped storage ratios under different output fluctuations
4 結(jié)語
本文研究了抽水蓄能助力以風(fēng)電、光伏為代表的新能源打捆輸出的最佳配置策略，利用抽水蓄能的調(diào)節(jié)能力實(shí)現(xiàn)了風(fēng)光水打捆對外穩(wěn)定輸出?；谔崛〉牡湫腿?，構(gòu)建了風(fēng)光水對外輸出的規(guī)劃模型，聚焦單位風(fēng)光所需的抽蓄裝機(jī)容量，分析了不同光伏占比、不同允許波動(dòng)率和傳輸通道容量對抽水蓄能裝機(jī)容量的要求，通過實(shí)驗(yàn)規(guī)劃了不同場景下抽蓄的裝機(jī)容量。
