以風電、光伏為代表的大規模間歇性可再生能源(Intermittent Renewable Energy Sources, IRES)正在加速能源結構的低碳化轉變。但是,大規模IRES并網發電,需要電力系統中有足夠的靈活性資源實時響應IRES的變化。
現有的靈活性資源主要有四個來源:可調度發電廠的靈活運行、儲能設施、跨省跨區交易和需求側資源。相比于其他三類靈活性資源,可調度發電廠的靈活運行是目前為電力系統提供靈活性最主要的方式。對于含有極高份額不靈活火電廠(尤其是燃煤電廠)的電力系統(如中國、波蘭)而言,實施靈活性改造是提升電力系統靈活性最為現實可行的選擇。
近年來,各區域紛紛建立調峰服務市場,以期通過調峰補償或懲罰的方式激勵火電機組進行改造。
但是,有關研究均忽略了不同機組的博弈特性及其不同投資主體的博弈關系。機組單獨規劃在改造初期可能收益可觀,但系統大規模進行靈活性改造后,電廠的長期收益存在較大不確定性,存在由市場競爭帶來的投資風險。而系統統一規劃方法使用統一目標函數進行投資決策,難以描述改造投資主體間的博弈現象,不能兼顧發電企業的改造投資意愿。
博弈理論目前在電力系統領域研究廣泛,主要應用于定價決策、收益分配和調度規劃等問題。雖然博弈理論已在電力系統的多類規劃問題中得到了應用,但是將其應用于靈活性改造規劃(Flexibility Retrofits Planning, FRP)問題的研究鮮見報道。
圖1 靈活性改造涉及子系統示意圖
FRP問題考慮的時間周期較短,是對既有的發電擴展規劃方案進行合理的修繕和補充。另外,為了更快速地響應系統調度指令,機組經過改造后,其調峰能力、爬坡速度和起動時間等多種運行參數都可能會發生改變。
但是,這些運行細節(靈活性約束)通常會被傳統發電規劃模型忽略,僅在較短時間尺度的機組組合模型中才能被捕捉。因此,在考慮FRP問題時,需采用基于機組組合的時序模擬方法。
但是,這種做法卻引入了大量的二進制變量,在解決規劃模擬問題時計算量巨大。基于此,華北電力大學電力工程系等單位的研究人員,考慮引入快速機組組合(Fast Unit Commitment, FUC)模型模擬系統多投資主體的動態博弈。
FUC模型的決策變量都是連續的,在IEEE測試系統和我國某實際系統環境下與傳統機組組合模型相比,FUC計算速度快2萬倍,且仿真結果只存在不到1%的誤差。但是,FUC模型以機群為單位進行優化,忽略了機組間可行改造方案及投資成本的差異性和多樣性,因此,研究人員提出一種考慮多投資主體博弈的兩階段FRP模型。
圖2 發電企業間博弈行為示意圖
首先,在系統博弈規劃階段,通過引入FUC模型,提出發電企業在電量和調峰市場的收益模型,在此基礎上,基于不同投資主體的博弈機理分析,提出一種解決改造博弈問題的快速求解方法;其次,在企業規劃階段,考慮機組多方案改造和多參數變化,建立發電企業多技術改造規劃模型;最后,基于我國東北某電網數據進行算例分析,并與統一規劃方法進行對比,證明本文所提方法的有效性與合理性。
圖3 火電機組靈活性改造兩階段規劃方法
研究人員最后認為:
在未來的研究中,將會進一步考慮企業或集團內部的利潤分配及靈活性改造的工程周期等問題,為規劃部門、發電企業等部門提供幫助。
以上研究成果發表在2020年第11期《電工技術學報》,論文標題為“考慮多主體博弈的火電機組靈活性改造規劃”,作者為郭通、李永剛、徐姍姍、高亞靜、劉教民。