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随着全球能源短缺，可再生能源受到了各国政府的重视。风力作为一种可再生的清洁能源，是取之不尽，用之不竭的，可开发利用的规模是非常巨大的，一方面风电可以节约化石燃料减少环境污染和资源浪费，同时由于风电的不确定性和波动性，使得风电在进行大规模并网的时候出现比较多的困难。近年来我国政府政策对于风电进行扶持，使得风电快速发展，其规模越来越大，对于电力系统的影响也越发明显，因此研究风电并网对于电力系统稳定性具有重要意义。随着信息技术等的发展，需求侧响应给与了传统的电力系统调度新的解决思路，通过将需求侧和供应侧结合起来形成一个良性环节，逐渐成为了各国学者的研究重点。 传统的负荷管理通过使用额外的机组发电来保证高峰供电，增加了发电成本的同时其调度效果也不是很好。需求侧响应是市场化条件下电力需求管理侧的部分，需求侧响应可以分为基于价格和基于激励性的响应，前者主要是用户根据电价对用电进行调整，后者则是基于合同来激励用户进行用电调整。可中断负荷是一种典型的激励型需求侧响应，即在用电高峰或者紧急情况下，电力调度中心可以根据双方签订的可中断合同进行电力调度，从而保证电力系统的安全运行。由于中国的需求侧响应研究发展较晚，目前还处于起步阶段，因此在需求响应与供电之间依然面临较多的问题：
可中断负荷作为一种典型的需求响应，通过电力公司和用户之间签订可中断合同，在电网高峰或者紧急情况下，用户负荷中心按照协议进行中断，削减系统运行的高峰负荷，从而保证了电网的供需平衡。同时可中断负荷的使用有利于市场运行，不仅可以节约开支，减少不必要的容量投资，而且可以给用户和企业带来短期的经济效益并减少市场投机行为。
① 由于受到风速、季节、来凤方向以及地理位置等的影响，风电出力具有随机波动性，因此对于电力系统来说风电不是一种友好能源。而前面这些问题都是自然不可控因素，所以只能通过电力系统自身来进行优化调度。 ② 同时风力其稳定性比较差，以及不能储存，对于单机组运行的发电机来说，如果要保证不间断供电就必须有相应的储能设施。 ③ 一般来说风电场的位置比较偏远，处于电力系统的末端，因此在风电传输和并网的时候比较困难。 通过上述内容可以看到风力虽然储量丰富，但是在实际开发利用中困难较多，其最大的缺点就是随机性，从而影响并网和电力系统稳定性。
由于风电的波动性，导致风电出力也是波动的，对电力系统的稳定性造成较大的影响，并能够在很短的时间内出现启动并网和停机离网的现象，对于电力系统而言是不理想的。同时风电波形还可能引起电网的频率波动，在风电过多时增加电网频率，风电不足时减低电网频率，使得电网的频率控制难度增加。
风电从理论上来说不需要消耗燃料，因此其运行成本应该是很低的，同时通过与火电机组的结合，可以在一定程度上分担火电消耗，减少污染物的排放。 但是实际的风电是具有随机波动性的，因此在并网之后需要进行调节，最为明显的就是启停控制，而随着风电并网规模的扩大，启停控制和负荷调节的成本也在不断上升。同时由于技术限制，往往需要在电力系统中预留一部分的备用容量来增加系统的可靠性，这也增加了成本开支。总体而言，风电随机性会增加系统的成本。 风电作为一种可再生能源，是目前使用最为广泛的发电方式之一。同时风电作为改善我国能源结构的重要环节，受到了政府相关政策的大力支持。文献[4]对于目前中国风力资源的储量和产业现状等做了分析，并提出相应的发展建议。 虽然风电场有着无可比拟的优势，但是由于风力本身具有随机波动性，因此对于电网来说是不理想的，为了最大可能的利用风电，就必须将风电的这种缺陷进行处理。通过建立含有波动性的风电模型，以考虑成本的优化调度模型入手，可以初步建立相关的调度模型。同时考虑到需求侧响应，使用可中断负荷，在一定程度上可以提高电网运行的安全稳定性。 文献[6]根据风电具有的典型的波动性特征，提出了一种风电波形成本的计算方法。通过构建“等电量-顺负荷”的无风电波动成本场景，并使用CPLEX进行求解，得到了结论如下：首先，“等电量-顺负荷”可以真实替代考虑风电波动成本的情景，同时通过算例仿真，验证了当风电并网规模越大的时候，风电出力和负荷越不相关，风电的波动成本也会越大。 文献[7]在考虑风电波动性的基础上，将需求响应融合进日前调度计划，同时在目标函数中纳入风电备用成本，并增加正负旋转的备用约束，通过将可中断负荷作为系统备用，建立了日前经济调度模型和运行模型。为了模拟风电出力情况，使用蒙特卡洛算法进行可中断负荷前后的电力供应情况。通过算例仿真得到以下结论：通过使用可中断负荷，在低谷时段，峰谷分时电价吸引用户增加用电需求，从而消纳更多的风电资源，减小了风电弃风量；在峰荷时段，可中断负荷削减了用电需求，从而减小了风电的波动性，保证了电力系统运行的稳定性。对于电力系统的经济性和风电利用率的提高都是有利的。 文献[9]针对基于用户意愿的可中断负荷模型进行了研究，就如何激励用户积极参加可中断负荷合同的制定等一系列问题进行分析，并以最小成本为目标函数建立了仿真模型。通过一系列的算例仿真，表明了基于用户意愿的可中断负荷合模型可以引导用户自愿参加可中断负荷项目，相比于传统的调度形式更适用于目前的市场环境。同时也说明了可中断负荷模型在需求侧响应的实施中具有一定的可行性和优势，是一种可以采取的调度方式。 文献[10]通过比较不同类型的需求响应手段的使用范围和优缺点，并选用了可中断负荷作为需求侧响应，并将其融入到机组组合问题中去，通过将常规的机组成本和考虑可中断负荷的成本作为目标函数，构建考虑可中断负荷的风电成本约束，建立了基于可中断负荷的机组组合优化模型，并制定了成本最低的机组组合调度计划。通过算例仿真得到结论如下：一方面可中断负荷能够使得用户在尖峰用电时刻中断了部分用电，峰谷差明显减小，平缓了用电负荷曲线，提高了负荷率和设备使用率。另一方面，在机组组合中加入了可中断负荷之后，有效的避免了因保证系统运行稳定而频繁启停发电效率差的小型机组，从经济角度来说提高了电网的运行经济性。 总之，考虑可中断负荷可以有效削减峰荷，缓解系统的调峰压力，提高系统运行的可靠性。随着智能电网的不断发展，用户侧的需求响应也会越来越成熟，部署可中断负荷的需求也会越来越大，因此可中断负荷的研究也变得非常重要。
目前基于需求侧响应的优化调度方案的研究也比较成熟，其模型的建立、优化算法的选择等都取得了一定的成果，但是随着风电在电力系统中的比重越来越大，风电的大规模并网所带来的一系列问题并没有一个非常完善的解决方案。在中国，风电规模近年来呈现出爆发式增长，但是其调度方案大部分是比较陈旧的有序供电等，在风电高的时候弃电率比较高，而在风电量少的时候则使用备用机组发电来进行平衡，并没有将风电的优势很好的利用到，同时还在一定的程度上增加了成本开支。随着电力系统信息化和智能化的发展，需求侧响应和供给侧的结合成为了研究重点，可中断负荷在中国已经在江苏以及河北等省份试运行，初步取得了成效，获得较好的反馈，但是由于可中断负荷要求相对来说较高，对于普通的家庭用户而言，制定可中断负荷合同其效果十分有限，因此一般需要和具有一定规模以及用电规律的企业达成协议。对于中国的工业现状而言，想要采取这样大规模的可中断负荷，还是比较困难的。除此以外，目前很多考虑可中断负荷采取的经济优化调度方案在考虑电力随机性的情况下进行的，但是由于影响可中断负荷的因素众多，很难全部考虑到，因此实际调度方案的使用效果与理想预期存在一定的差异。对于整个电力系统来说，安全性和经济性是值得考虑的问题，可中断负荷下的成本目前还是比较高的，主要在于风电的启停和调度上面，因此对于这部分成本可以继续降低的话对于可中断负荷的发展是非常有利的。当然有学者提出了多种需求侧响应结合的方式来进行优化调度，针对不同的情景可以采取不同的调度方案，这也是将来的一种研究趋势。 |
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四、方案（设计方案、或研究方案、研制方案）论证：
风电波动成本模型的建立； 由于风电的出力是波动的，因此在电力系统中进行供需平衡的时候，就会带来额外的成本，这就是风电波动成本，由于这部分成本无法量化，因此可以结合经济调度来进行分析。首先对风电出力进行等效替代，构造无风电波本成本场景，之后分别计算有波动成本和无波动成本情况下的总成本，将两者相减就可以求出风电波动成本。如下图：
基于上图的“等电量-顺负荷”场景，其计算公式可以量化为如下式子：
上式中，第一个公式表示“等电量”，其中表示替代电源总电量，实际的风电出力总量为。第二个公式表示“顺负荷”，该式说明替代电源和负荷曲线的变化率是相同的。 通过上面的式子，可以将风电出力等电量转换为顺负荷曲线，之后对于原风电场景和顺负荷替代场景进行系统成本求解，两者的差值就是风电波动成本。 风电波动成本的求解流程图如下所示：
针对上图进行波动成本的计算步骤如下： 1）在风电为原出力的情况下，利用C#接口调用CPLEX所建的经济调度模型，求解系统总成本，记为； 2）根据式，采用C#计算出等效替代电源； 3）在风电为等效替代电源出力的情况下，利用C#接口调用CPLEX所建的经济调度模型，求解系统总成本，记为； 4）则常规电源平衡风电波动的波动成本为 不同于单风电场的波动成本模型，多风电场（风电集群）时由于需要进行成本分摊，而各个风电机组的发电量等有所差异，因此就需要选择合适分摊模型来进行求解。针对这个问题，可以采取以下的求解方案： 1）在所有风电场均为原出力的情况下，求解经济调度优化模型，得到系统总成本； 2）根据下面公式，依次求得风电场的等效替代出力曲线；
3）在所有风电场均为等效替代电源出力的情况下，求解经济调度优化模型，得到系统总成本； 4）步骤1）和步骤3）所得的系统成本之差即为风电集群的波动成本。 针对多风电场中某一风电场带来的波动性成本，不再做研究。
通过文献查阅，本设计拟采用静态合作博弈中的不可分成本的平均分摊解（EANs）和Shapley等方法等进行求解。 EANs分摊原理：
在上式中，为该静态合作博弈中参与者的个数；为第个参与者的EANS分摊解（即风电集群内第个风电场的分摊波动成本）；为第个参与者需要承担的可分成本；为所有参与者合作的总成本（即风电集群的波动成本）；为除第个参与者外其他参与者的总成本（即集群里除第个风电场外其他风电场的自有波动成本之和）；为所有参与者的不可分成本。 可中断负荷模型的建立： 可中断负荷模型的建立需要制定合适的可中断合同，在合同制定的过程中需要考虑如最大可中断容量、最大中断可持续时间、最小中断时间间隔、提前通知时间以及中断时间等。在一些约束条件的建立中，可以只考虑其中的几个因素，对于中国目前的而电力市场而言，用户调查并不能准确的反映可中断负荷的真实成本，因此中国采取的是首先由用户报价，之后电力公司根据市场行情进行联合优化调度。在考虑日前计划性的基础上，用户提前一天给电网调度中心报价以及可中断容量等，其流程如下： 可中断负荷的调用成本模型如下所示： 上式中表示第j个可中断用户支付的总补偿，为容量补偿成本，为电量补偿成本，表示第j个用户的容量补偿价格，表示第j个用户的最大可中断能力，表示第j个用户的单位可中断负荷的补偿价格，表示第j个用户在实际调度中的中断电量，表示可中断用户的调用状态。 上式中单独考虑在某一个时段t，在该时段内的可中断负荷成本可以使用上式进行计算，同时由于固定价格、单位成本等需要协商解决，可以按照目前比较主流的价格来替代。
将需求响应的可中断负荷作为互动资源，同时将上一章的可中断负荷模型加入电力系统的调度中，建立考虑可中断负荷的风电波动成本的经济调度模型。 ① 目标函数 根据前面的叙述，可以以电力系统总成本最小为目标，构建出优化调度模型，min f=机组运行费用 可总段负荷调用成本。 ② 约束条件 在机组的常规约束条件下，添加可中断负荷的约束，即可中断负荷的可调能力、可中断负荷最大中断可持续时间约束、可中断负荷最小调用时间间隔约束等。 ③ 算例仿真 在上述模型的基础上，使用IEEE 30节点标准系统进行算例仿真，比较加入可中断负荷之后的有效性。
采用IEEE标准30节点系统模型，进行仿真验证。设定一些如系统数据和机组参数、风电模型参数以及可中断负荷模型参数等，使用CPLEX和vs得出比较真实的仿真结果。 对于仿真结果的分析，要考虑到电力系统的工作要求。以此要求对结果进行对照分析，观察有无IL的时候，得到的最优经济调度结果。 |
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五、进度安排：
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六、参考文献 [1] Hirth L, Ueckerdt F, Edenhofer O. Integration costs revisited – An economic framework for wind and solar variability ☆[J]. Renewable Energy, 2015, 74:925-939. [2] Katzenstein W, Apt J. The cost of wind power variability[J]. Energy Policy, 2012, 51(6):233-243. [3] Yang W, Yu R, Nambiar M. Quantifying the benefits to consumers for demand response with a statistical elasticity model[J]. IET Generation Transmission amp; Distribution, 2014, 8(3):503-515. [4] Demand Response Based Operation Model in Electricity Markets with High Wind Power Penetration[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2018, PP(99):1-1. （翻译前4节） [5] 翟桥柱, 王凌云. 需求侧响应对降低发电成本的效益估计[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(7):1198-1205. [6] 黄永皓, 尚金成, 康重庆, 等. 电力日前交易市场的运作机制及模型[J]. 电力系统自动化, 2003, 27(3): 23-27. [7] 耿建，徐帆，姚建国，等. 求解安全约束机组组合问题的混合整数规划算法性能分析[J]. 电力系统自动化, 2009, 33(21): 24-27. [8] 方杰.基于可中断负荷的机组组合优化调度模型 [9] 陈建军.基于用户意愿的可中断负荷合同模型研究 [10] 马肖一.计及可中断负荷和风电介入的随机经济调度方法研究 [11] 朱磊.计及风电接入的需求响应对电力系统可靠性的影响研究 [12] 孔祥清.可中断负荷参与系统备用研究综述 |
资料编号：[194296]
