隨著中國新一輪電改政策的頒布,將會有越來越多的售電公司參與市場交易。在多種類型的售電公司中,發電型售電公司具備發電能力和配網運營權,其擁有的分布式電源(DistributedGeneration,DG)給其帶來了較大的盈利空間,同時給系統的運營也帶來了巨大挑戰。
由于負荷預測必然產生偏差,而售電公司中長期交易合同購買的電量均為計劃值,產生偏差電量無法避免。因此,采用偏差電量考核的舉措來解決偏差電量的問題已成為各地電力市場交易規則中的一項基本政策。在偏差電量考核機制下,售電公司必須面對供給側和需求側波動所帶來的偏差電量考核風險。
發電型售電公司由于具備可控DG,其運營具有一定靈活性,能夠通過調整DG的出力在一定程度上彌補產生的偏差電量,但任意調用DG可能對電網運行的穩定性產生沖擊。因此,售電公司如何優化其運營策略,在保證系統安全優質運行的前提下,減少偏差電量,實現更多的盈利具有重要的研究意義。
目前,國內外學者對售電公司的研究主要集中在經營策略上,而對于偏差電量考核機制下含DG的售電公司的多目標優化調度研究較少。
基于上述背景,本文針對具備發電能力并擁有配網運營權的售電公司,采用日前市場和實時市場相結合的交易方式,建立了偏差電量考核機制下售電公司多目標優化調度模型。該模型以售電公司收益最大化和配網電壓偏差最小化為優化目標,綜合考慮了風電接入,可控DG、少量可中斷負荷(Interruptible Load,IL)的調用。
由于風電出力具有較大的波動性,采用各時段相同的日前購電策略將會使得在風電出力較大或較小的時段偏差電量急劇增加,故本文結合售電公司所轄配網區域DG接入的具體情況制定動態日前購電策略,并利用可控DG和可中斷負荷來降低售電公司在實時市場中的交易量。采用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II, NSGA-II)對模型進行迭代優化,最后通過多場景的對比分析,驗證了本文模型及算法的有效性。
圖1 售電公司總虧損費用
圖2 含DG的售電公司優化調度流程
本文研究了偏差電量考核機制下具備發電能力并擁有配網運營權的售電公司的優化調度問題,以售電公司整個調度周期收益最大化和配電網電壓偏移最小化為優化目標。通過本文的算例分析可以得出如下結論:
本文的研究主要著眼于DG的運行調度以及日前購電策略對售電公司運營的影響,未考慮實時市場電價的不確定性。實際電力市場中實時市場的電價具有較大的波動。后續研究將建立更加完善的定價模型并考慮需求側資源調動對用戶滿意度的影響。