水风光互补系统装机容量配置解析优化及敏感性分析.pdf
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1、 年 月水利学报 第 卷第 期文章编号:()收稿日期:;网络首发日期:网络首发地址:?基金项目:国家杰出青年科学基金项目();国家重点研发计划项目();中国华能集团有限公司科技项目()作者简介:陈祥鼎(),硕士生,主要从事水风光互补调度研究。:通信作者:刘攀(),博士生导师,教授,主要从事水库调度研究。:水风光互补系统装机容量配置解析优化及敏感性分析陈祥鼎,刘攀,吴迪,马黎,龚兰强,黄康迪,(武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北 武汉 ;中国电建贵阳勘测设计研究院有限公司,贵州 贵阳 ;中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院,北京 )摘要:水风光装机容量优化配置对于提高能源利用效
2、率具有重要意义,但传统的以系统净效益最大为目标的数值模拟方法难以刻画明晰互补系统净效益、装机容量、电价、成本等经济技术参数之间的定量关系。为此,本文提出装机容量配置的解析优化方法。首先构建风光弃电率函数,以精准模拟长时段风光弃电量;然后基于成本 效益模型解析最优装机函数,并采用数值模拟方法检验;最后,对最优装机函数泰勒展开,以评估容量配置中最优装机和互补系统净效益对各经济技术参数的敏感性。以雅砻江流域二滩水风光互补工程为实例,研究结果表明:提出的解析优化方法经检验可精确配置装机容量;最优装机和净效益最敏感的参数均为上网电价,最不敏感参数均为运行维护成本,系统净效益对上网电价敏感性为运行维护成本
3、的 倍。研究可为流域水风光互补电站规划设计提供技术支持。关键词:水风光多能互补;解析优化;最优装机函数;经济技术参数;敏感性分析中图分类号:文献标识码:?研究背景大力开发清洁能源是我国实现双碳目标的重要途径 。以风能和太阳能为代表的清洁能源具有分布广泛、资源丰富和建设周期短等优点,然而由于易受环境条件影响,单独的风光出力因波动性较强无法被电网消纳,会产生严重的弃电 。由于水电储能和调节性能优异 ,且水电、风电和光电出力具有天然的日内、年内互补特性 ,逐渐形成了三种能源联合运行打捆送出的模式,即流域水风光多能互补系统 ,该系统可以有效克服流域内风光电的送出和消纳难题 。混合可再生能源规划设计事关
4、互补系统的经济性、安全性和稳定性,包括确定电力系统的最佳配置、特定节点的发电机组的最佳位置、类型和尺寸等,使系统以最低成本满足负荷要求 。装机容量作为互补系统中的关键参数,直接关系到系统运行的可靠性与经济性 。配置规模过小会导致资源无法被充分利用而浪费,而过大又会使过剩的风光电无法被消纳而提高系统的投资成本。目前,多能互补系统容量配置方面的相关研究主要利用数值模拟方法开展,主体框架是:以系统的整体经济效益最大或新能源电力消纳最优为目标构建装机容量优化数值模型,综合考虑系统的水风光资源约束、功率输出约束、负荷约束等条件,并选用如动态规划、遗传算法求解,从而配置风、光最优接入规模。如张舒捷等 构建
5、了一种以实现经济效益最大化为目标的水光电站容量优化模型,选用遗传算法对光伏容量配置寻优;宋士瞻等 考虑风电和光伏多个约束构建了风电和光伏效益最大模型以优化装机,研究表明风电和光伏的最优装机差异较大。等 通过最大化全生命周期的净收入,提出了一种集成到水电站中的光伏电站优化装机容量的方法,研究选择目前世界上规模最大的龙羊峡水电 光伏发电项目作为案例,计算了不同出力情景下的最优光伏装机容量。等 提出了一个同步确定水光系统光伏容量和长期运行规则的框架,实例研究验证了该框架的有效性。等 开发了一个气候水文运行框架,确定在气候变化条件下适合并入水电系统的光伏电站容量,研究表明在一定的装机容量范围内互补系统
6、有良好的适应气候变化的运行能力。然而,以往的研究方法计算过程复杂,难以明晰经济技术参数与最优装机容量和互补系统净效益之间关系,而解析优化方法只需获取少量参数即可进行容量配置,并能够量化最优装机、互补系统净效益对上网电价、装机成本等各经济技术参数的敏感性,有助于明确装机规划中各要素之间关系,为未来经济技术参数变化情形提供装机规划调整策略。鉴于上述问题,本文耦合短期弃电规律、中长期优化调度、成本 效益分析模型,提出了一种装机容量配置解析优化方法,定量分析装机规划与经济技术因素内外两方面对系统总效益影响。首先,建立耦合短期弃电的中长期优化调度模型求解风光弃电率函数;其次,解析基于该函数的成本 效益模
7、型推求最优装机函数,并与数值模拟方法比较以检验合理性;最后,进一步解析最优装机函数分析装机规划中的各经济技术参数敏感性。以雅砻江流域二滩水电站及周边风光系统为研究对象,检验所构建解析优化方法的可行性和合理性。研究方法 风光弃电率函数和传统水电站存在弃水类似,水风光互补电站中普遍存在弃风、弃光的情况。当互补系统的出力大于该时刻负荷需求,或超出了电网输送能力就会产生弃电。由于风电、光伏功率与装机容量成线性关系 ,扩大风光装机规模会使实际风光出力也相应地线性增加,在水电调节能力有限的情况下风电弃电率、光伏弃电率也会相应提高,因此本研究做出假设:在一定装机范围内,风电多年平均弃电率与风电装机呈线性,光
8、伏多年平均弃电率与光伏装机呈线性。,()式中:、为风电、光伏多年平均弃电率;、为风电装机、光伏装机容量,;、为装机容量下、上限值;、为弃电率函数系数。求解风光弃电率函数包括以下三个步骤。()模拟短期弃电:基于水电、风电和光伏的日内、年内特性考虑了汛期和非汛期两种基本弃电情景如图 ,进而构建弃电损失模型模拟不同装机容量下对应的弃电损失函数,该函数可表征月平均水电出力与风光弃电率之间的关系。图 短期弃电情形()汛期水库水位达到上限值(汛限水位或正常高水位),入库流量较大使发电流量也取到上限时,此时无法降低水电出力 。为了满足互补电站出力与负荷需求间的平衡必须弃掉多余风光电。()非汛期存在可调节库容
9、时,水电出力达到下限值无法继续降低时,互补电站的出力仍然大于负荷需求,此时必须弃掉多余的风光电。()中长期模拟水电出力:为模拟水风光互补系统各调度时段内水电出力,建立了以互补系统多年净发电量最大为目标函数的中长期优化调度模型:珔(,)()珔(,)()()()()式中:为水风光互补系统调度期 内的总发电量,;为第 时段过程中水电机组的平均出力,;珔(,)为风电装机容量为、光伏装机容量为 在第 时段的净出力,;()、()分别为风电、光伏装机容量为、时的出力,;()为水电出力为 时的弃电率;为调度时段长,月。模型综合考虑的约束条件包括水量平衡约束、库容约束、发电流量约束、边界条件约束、保证出力约束、
10、非负约束等,利用惩罚系数约束系统保证出力,目标函数更新为式()。利用动态规划对该模型进行求解,决策变量设定为水位,调度时段为月尺度。(,),(,)()式中:为惩罚系数;为互补电站保证出力,。()统计逐时段弃电量:将模拟出的各调度期内平均水电出力回代入弃电损失函数,统计各时段内风光弃电量,进而推求多年平均风光弃电率与装机容量的关系如式(),拟合求取式()中的各系数。()()?()()()?()()式中:()、()分别为风电、光电装机为、时的弃电率;()、()为风电装机 时各时段内的弃电量和发电量,;()、()为光伏装机容量为 时各时段内的弃电量和发电量,。最优装机函数技术经济分析是确定风光装机容
11、量的一种通用框架,该框架通过对互补系统全生命周期成本和收益评估开展优化设计。除了运行成本之外,全生命周期成本通常还包括资本成本和维护成本两个部分,统称为“固定成本”。在计算成本时,还必须考虑货币价值随时间的变化。在所有可能的互补系统容量配置中,具有最大净现值的配置被称为最优配置 。需要明确的是,由于本文中水电站已经建成并投产运行,水电收益不影响风光装机,因此构建的成本 效益模型中:风光发电收益为收益的唯一来源,区分了风电、光伏上网电价的差异,并假定电价在互补电站运行期间不随时间变化;成本包括初始投资成本和运行维护成本,初始投资成本为装机容量与单位装机成本的乘积,运行维护成本来源于机组维修、检测
12、等多方面,为风光发电量与单位发电量运维成本的乘积 ,对净效益折现以考虑货币价值随时间的变化。模型以互补系统全生命周期净现值最大为目标函数。()(),()(珔),(珔),()式中:为互补电站全生命周期净效益,、为风能电站、光伏电站净效益,元;为风能电站、光伏电站运行寿命,年;、为风电和光伏上网电价,元?();,、,分别为风能电站、光伏电站的装机成本,元?;,、,分别为风能电站、光伏电站的运行成本,元?();、为风电和光伏的装机容量,;、为风电和光伏发电量,;、为风电、光伏多年平均出力系数;为折现率;为一年的运行小时数。在各经济技术参数恒定的情况下,联立式()、()()后得,互补系统净效益为一多元
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