可中断负荷合同 篇1
在我国,“十一五”规划把积极推动、鼓励可再生能源发展作为重点发展战略之一。《可再生能源中长期发展规划》[1]中提出,到2020年,中国的可再生能源消费量将达到能源消费总量的15%,其中电力的20%将来自于可再生能源。
可再生能源具有清洁、高效、无污染的特点,存在巨大发展机遇的同时也给电力系统带来了一系列挑战。一方面随着规模扩大,系统有功功率不平衡的现象大为增加,需要更多的可控备用进行调度;另一方面,可再生能源以多样化分布式电源(Distributed Generation,DG)为载体接入电网,需要与各种资源协调优化,尽可能实现安全经济运行。未来电力系统仅仅依靠对电源的调度和控制无法保证可再生能源安全经济有效运用,还必须借助智能电网和市场机制使电力用户自愿参与到实时电力平衡中来,以应对可再生能源入网对电网安全的冲击[2],实现电力工业“开源节流”。
作为需求侧管理中的一项重要措施,可中断负荷(Interruptible Load,IL)具有较快的响应速度,能有效调动用户互动积极性,参与到含可再生能源系统调控中来,实现以较小的经济代价维持有功供需平衡。较于传统IL研究集中于系统调峰备用、阻塞管理,未来智能电网建设中,由于可再生能源的加入及其相关技术的研发,扩充了负荷的概念,某些载体在时间或空间上具备了可中断的性质,这种新型的IL成为一种经济节能的调度手段,进一步深化了能源结构,同时也促进了电力市场建设。
本文对IL的基本概念、主要特性和国内外的研究现状进行概括和总结,特别介绍了大规模风电接入、微网双向控制、移动式可中断负荷、分布式能源优化下IL的概念扩充、参与形式、应用研究方法和问题。最后,对能源大规模集中接入和分散接入下IL市场设计、备用框架、继保配合、电能质量控制、风险评估等方面进行了分析,并对未来发展研究进行了展望。
1 可中断负荷固有本质
IL是指那些在特定时段允许有条件停电,并给予一定补偿的特殊负荷。一般说来,这些负荷本身对供电可靠性的要求不是太高,在一定的经济补偿下,对小概率的停电事故可以容忍[3]。
IL通过合同或竞价的形式,围绕着电价,在电力市场开展实施[4]。文献[5]中列举了几种典型的IL合同,虽然各地实施方式不尽相同,但其内容大都包括了合同有效期、提前通知时间、最小中断量、中断持续时间、补偿费用等。一般说来,持续时间越长、中断量越大、中断频率越高、提前通知时间越短,IL补偿优惠越大。我国部分省市实施过IL,其对象主要是钢铁等工业大用户[6],如2003年河北省曾提出实施IL补偿办法,在夏季高峰时期,根据调峰需要鼓励适合的大用户(用电量在2万k W以上)实施负荷中断:负荷每中断1万k W累计停1h补贴1万元[7]。
自引入IL概念以来,国内外学者对其进行了大量的研究[8,9,10,11,12,13,14,15,16],其基本模型可简单描述为
其中:C反映了IL的中断成本,这与市场模式、实时电价、激励方式、合同内容密切相关;P则代表了具体网架结构下负荷中断量值;t反映了时序关系;而式(2)、式(3)分别体现了实施IL下的能量平衡及合同内容限制约束,如中断最小时间间隔、中断持续时间等。用户愿意实施IL的可能性在于电力公司对用户的激励程度和补偿价格。文献[17]根据公司风险偏好设计了一种基于用户类型的可中断合同以鼓励用户上报真实缺电成本。文献[18]采用博弈论指出了IL补偿定价应满足个人理性约束和激励相容约束。文献[19]则引入停电阈值价格概念,实现了补偿和利润的联动机制,按阈值价格由低到高的先后顺序调用IL。这些方面大多是以经济杠杆确定(1)中C值的大小,进而有序调用IL。而具体到IL常规应用,如阻塞管理[20,21]、调峰备用[22,23]等,则需要将基本模型进行迁移,综合考虑具体场景下机组响应、网络阻断、发电成本、网损、电压水平等多方面因素。此外,文献[24]引入了秒级可中断负荷(Seconds Level Interruptible Load,SIL)的概念,考虑系统突发扰动后,通过市场手段激励SIL参与秒级调频备用,保持频率稳定,有一定借鉴意义。
随着智能电网概念的提出,在大量间歇性能源接入系统的新形势下,IL主要特性及其应用研究如图1所示,其智能化调度管理的过程是机遇亦是挑战。
1)计及IL的混合模型朝着随机化、多目标化、多维化方向延伸,如同时考虑发电侧电源和需求侧负荷的不确定性等,以及由此带来的大型非线性系统求解问题。
2)IL概念有了新的拓展,如微网整体作为“虚拟负荷”接受主网供电、移动式负荷等中存在的中断机制、技术实现及补偿方法设计问题。
3)集中式或分散式多种能源框架下实施IL的激励方式、协调配合及风险评估问题。
2 可再生能源接入下新型可中断负荷研究
全球性能源短缺促使各国加强了对可再生能源的应用研究和开发,如欧盟出台了加快可再生能源发展的白皮书,美国推出了抢占科技主导地位的绿色电力计划,我国“863”、“973”等国家重点研究发展规划也开始立项。在含可再生能源系统中实施IL实为一种低碳化的调控手段,通过需求侧响应的方式构建能源间歇性消纳及能量优化框架,在Con Edison、EDF、PJM智能电网示范工程[25]中有了一定的尝试和效果。本文主要从大规模风电接入、微网双向控制、移动式负荷中断、分布式能源优化四个方面探讨新型IL的研究和发展。
2.1 大规模风电接入
在我国,大量风电机组集中并网,形成容量几十万甚至上百万千瓦的风电场,使得传统以火电、水电为主的电力系统成为多种能源混合系统。
由于在风电中广泛应用的双馈感应电机不能有效进行快速调峰调频[26],现实中反调峰出现的概率也较大,考虑将IL作为调峰备用手段,为缓解大规模风电调峰压力开辟了一条市场化新道路[27]。其优点在于:
1)减少或避免发电侧扩建投资巨额成本;
2)快速响应实时跟踪风功率变化;
3)体现不同用户的互动意愿,引导科学用电;
4)反映节能减排的低碳调度模式。
故而有必要研究计及IL下如何确定风电系统最优备用及其经济调度策略。目前在风电规划调度中主要是基于确定性备用的方法,增加与风电等容的调峰备用,但这种方式难以反映风电功率的物理实质,不太经济科学。文献[28]提出了一种随机备用标准下的概率模型,考虑风电出力预测误差及其旋转备用和IL的竞价,模拟机组Markov过程,建立以机组、线路停运率的场景概率模型,通过仿真得出了随机备用模型优于确定性模型的结论。配合用电激励措施,文献[29]在风电经济调度中模型中同时融入IL和用电激励机制,减少了低谷时段弃风量,降低了高峰时段购电费用。
值得注意的是,市场环境下,经济性服务于可靠性[30]。在加入IL进行风电随机模拟生产计算中需要注意可靠性效益问题,应结合机组的强迫停运率、负荷和风电出力预测偏差等不确定因素,建立综合可靠性评估指标体系。而具体研究IL中断位置及量值问题时,传统方法主要通过建立灵敏度指标实现,式中η代表场景目标参考值(文献[31]取的是峰荷时段有功缺额,文献[5]取的是有功网损),μ代表对应系统变化量,一般可取为节点注入有功功率。若区分负荷重要程度进行选择时,可通过数学、管理学科决策分析方法,如模糊聚类、层次分析等实现;若考虑到网络攻击下系统安全性时,可从脆弱性[32]角度进行IL调用,η取为系统安全水平能量差值;若考虑到能源出力网络分布时,可根据供电路径[33]进行节点负荷中断操作。
2.2 微网双向控制
微网中的能量多为可再生能源,以DG和储能装置形式,联合向负荷供电,其本身对外表现为一个整体,通过电力电子设备与主网相连。
结合微网双向控制特性,这里对其负荷中断形式和方法分别进行讨论。
1)考虑微网孤岛运行时负荷控制问题。根据不同供电质量要求,微网中的负荷可以分为敏感负荷、可调节负荷、以及IL三种[34]。这里IL一般指的是那些非敏感的负荷,当微网遭受到异常情况时,可通过切除连接IL的馈线来维持自身的正常运行[35]。研究IL过程中涉及到如何选择对微网能量流动起较大作用且对电力公司利益最优化的用户签约。然而在对申报用户评估过程中存在各种不确定性因素,目前主要采取概率论、模糊理论、粗糙集理论等方法,文献[36]提出将D-S证据理论用于其中,考虑到政策变动、技术实施、违约诚信、用户行业类型等风险指标以及可避免成本、用户生产经营等收益指标进行分层推理。
2)微网本身可以看作是与主网相连的“虚拟负荷”,需要与主网电力公司签订电力供应和中断合同,明确中断持续时间、中断补偿方式等信息,规定在主网电力供应紧张而微网中电力富余情况下中断其“负荷”特性,部分DG机群和储能装置及时响应外界控制信号,进行“功率圆”[37]邻近供电,微网侧获得补偿费用或主网电价优惠,从而保障整个电力网络安全经济运作。
对于我国而言,微网是促进农村多能互补的有效形式。在中国农村适合的地区,考虑以户、村为单位,建立沼气发电池、小水电、小型风电、家用光伏等设施构建微网运行管理体系,在村委会办公地建立通信控制室,在与每户明确中断协议的前提下,通过电力计量装置实时监测,前期运作时采取在负荷高峰时段人工通知手动中断方式,调控负荷曲线满足人均用电需求,并逐步完善和发展。
2.3 移动式可中断负荷
移动式负荷是目前新兴的一类负荷概念,利用其分布式储能技术,作为接收可再生能源电力的可控负荷。电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)[38],即是作为与电网之间双向互动和能量交换的移动式负荷新技术,改善能源结构的同时也减少了碳排放机会。
这里构想的新型负荷中断方式,一般针对已经注册签订合同的私人电动汽车[39],从调度模式上,分为“负荷流中断”和“状态中断”两类。
1)“负荷流中断”主要通过时间或空间上负荷流的转移来体现中断的概念。通过对城市中电动汽车编号并加装计量设备,统计地区大量历史数据,大致得到时间层次上不同编号电动汽车大致地理分布情况和规律,如图2中电动汽车a按统计值分区在某时段应在S1充电站(或换流站)充电(或换电池)。然而通过实时负荷预测,该时段需要暂停S1的充电业务以缓解区域电力供应紧张状况。考虑通过电价激励的方式,调高C1,降低C2、C3,并提前通知电动车a最新价格信息和推荐充电站距离信息D2、D3,通过用户综合考虑优化选择,完成负荷流的时间和空间转移,平衡地区负荷,实现中断。
2)“状态中断”是指电动汽车在低谷时段充电,当用电高峰来临时,通过DC/AC变换器等装置,暂时中断其“负荷”角色,充当电网临时“电源”的特性。这里考虑以充电站(换电站)为单位实施。调度中心结合地区负荷高峰、地理位置、时间预测,通过计算充电站等效节点灵敏度或考虑区域负荷重要程度等因素,确定某时段中断实施的充电站,提前通知该站中断“负荷”状态(即放电)的开始时间和持续时间,并按常规电动车电池放电速度将持续时间分段。考虑电动车电池放电存在阈值,即用于缓解电网电力供应紧张状况的电量不能超过事先规定的电池容量百分比,以实际电动车放电时间长短落在某个时间区段进行补偿。这里的补偿主要可以考虑充电时的电价优惠。
值得注意的是,实施的过程依赖于电力电子设备、继电保护装置和智能化计量设备的及时响应和控制,具体流程机制还有待完善和改进。
2.4 分布式能源优化
从广义上来讲,DG相当于用户侧的发电系统,可以在用户选择的时间段运行,与IL联合应用,能够实现资源优化配置,给电力系统提供了一种较有前景的能量管理模式。
文献[40]建立了配电公司(Distribution Company,Disco)控制下DG和IL选择性获取能量最优的市场结构和模型。当节点电价高于某阈值时调用IL,IL和发电公司同时参与日常市场竞价确定节点电价信息,之后由ISO出清结算。Disco则根据利润最大化安排DG量以获得能量最优模型。仿真结果显示该模型同时结合了DG和IL的效用,使得购电方案更加合理高效。文献[41]则提出了一种融合DG和IL的新方法,建立反映Disco到输电系统连接点处的集中经济模型,以实现能源和备用市场的有效交易。此外,考虑到市场环境中的风险问题,文献[42]考虑需求响应和价格不确定性,提出了基于a-CVa R条件风险约束下随机规划的方法。文献[43]则基于CVa R提出了一个含DG的负荷服务实体采购模型,对不同场景下的情况进行了分析。
从上述分析可以发现,联合能量优化需要一定的电力市场开放和配置条件,如在北美地区,大用户和Disco本身就占有了约占负荷增长量的25%的DG。由于我国电力工业目前尚未进行输配分离,文献[44]建议可进行大用户,尤其是有条件的县供电公司(包括地方电力公司)参与竞价试点,逐渐积累经验。
3 研究展望
随着近年来可再生能源的大力规划发展,一方面虽然在能源并网过程中可以进行用电资源调度、实施高效的电力市场机制[29],但其中仍存在着备用协调、继保配合等难题;另一方面在分布式能源发展、智能化水平加深的背景下一些新型IL的概念及所包含的技术还有待进一步完善,故而很有必要对新环境下IL应用发展及其带来的一系列问题进行深入研究。
1)大规模集中式风电、光伏等可再生能源并网发电给大电网带来诸多影响,如其自身存在的随机性、波动性、间歇性一定程度上威胁着系统的安全可靠水平。市场环境下IL的参与和特性融合提供了一种新的备用思路,但由于IL控制精度不高,不适合于频繁动作的场合,如何结合当地经济和负荷需求、能源政策等建立数学模型,进一步研究IL与发电侧备用(Reserve Capacity of Generation Side,RCGS)、各种储能设备的调度策略以及实施过程中系统频率、电压等的变化和控制问题,建立如图3所示的备用框架,亟待研究和解决。
2)分散式可再生能源接入后,进一步扩展了IL的概念:移动式负荷下“负荷流中断”、“状态中断”等现象的出现,微网多电源系统中断控制等,其中涉及的实施机制、技术等有待明确和完善。此外,需要根据不同类型微网分别建立数学模型进行分析,协调DG和IL的优化配合,由此可延伸到含DG的配电网紧张状态和故障恢复状态下如何优化进行负荷中断的问题。
实施IL会影响到系统电能质量,可能产生频率偏移、瞬时供电中断等现象,很有必要在独立运行模式和并网运行模式下分别仿真负荷中断操作前后系统电压、频率波动变化情况,研究其控制策略。
此外,与负荷中断操作配合的继电保护是另一难题。针对DG保护、交流微网保护和直流微网保护[45]不同场景,其中涉及诸如电流故障切除与负荷切除时限如何配合以及负荷如何有效恢复的设计与仿真等问题,有待进一步研究。
3)IL的实现依赖于用户的响应程度以及有效的补偿机制方案,需要针对不同区域不同种类能源利用场景设计备用市场结构、电价激励机制、电力公司用电调度方案、中断用户选取策略等。
我国正处于电力市场的过渡阶段,在实施IL的过程中存在着观念、机制、技术设备上的障碍[4],需要逐步克服。在一些适合的地区,可以结合当地自然条件、经济发展、网架建设、负荷特性等,以“先试行后推广”[6]的方式实施IL,逐步完善调用补偿机制。
4)实施IL具有一定风险,以单一指标来衡量实施IL后系统风险和效益是不科学的,需要建立起多维多层次评估体系。综合指标的表达式可简单表述如下
其中,ρ1代表实施IL的安全性,主要考察系统电压、频率稳定情况;ρ2代表实施IL的经济性,以反映市场架构、设计机制和效益问题;ρ3代表实施IL的可靠性,主要反映系统对质量标准以及不间断供应的度量,通常与系统充裕度有关;ρ4代表实施IL的环保性,以此反映节能减排下的等效碳效益;代表各种指标相互作用运算符,通常采用多目标决策分析的方法。
4 结语
本文对IL的主要特性和应用研究进行了较为全面的综述,并特别探讨了可再生能源接入下,IL参与系统调峰备用、能量优化等情况,以及其中涉及的微网双向控制中断、移动式负荷中断等新兴概念。IL的特性融合和协调调度有利于增强用电灵活性,提高系统可控备用容量,通过与发电侧资源、储能技术等协调配合,建立起有效的能量消纳框架和科学的风险评估体系,为改善能源结构、促进市场化建设提供了新的思路。
含可再生能源系统环境下新型IL研究涉及到市场结构设计、规划、调度等各个环节,其具体实施过程还与电价激励策略、电能质量控制、继保配合、计量设备研发等密切相关。因此,如何进一步完善概念、机制和技术问题,充分发挥IL的效益,还需要深入研究。
摘要：对可中断负荷(IL)的基本概念、主要特性、激励补偿机制和应用研究进行了阐述。大量多样化可再生能源接入系统带来一系列机遇和挑战,IL的特性融合和协调调度为其发展提供了新的思路,一些新的概念和问题也随之产生。主要从大规模风电接入、微网双向控制、移动式负荷中断、分布式能源优化四个方面对IL概念扩充、参与形式、应用研究方法和问题等进行了探讨。最后,对能源集中接入和分散接入下IL市场设计、备用框架、继保配合、电能质量控制、综合指标评估等方面进行了分析,并对未来发展研究进行了展望。
可中断负荷合同 篇2
关键词：可中断负荷,需求响应,不确定性分析,风险评估,机会约束规划,优化,负荷调度
0 引言
需求响应[1]DR (Demand Response) 项目中的可中断负荷IL (Interruptible Load) 项目在国外电力市场中已得到了广泛的应用, 一些国家和地区先后引入了IL措施。 它通过与用户签订合同来确定IL, 灵活性较强, 能有效控制峰谷差, 提高社会资源利用率。随着需求侧的逐步放开, IL作为一种虚拟的备用发电容量资源和输电容量资源, 在调峰、降低阻塞和新能源消纳等方面越来越受到关注[2,3,4]。 我国经济发展迅速而出现的电力供应紧张局面、人们环保节能意识的增强以及IL自身所具有的优势, 使得IL项目的开展具有迫切性和可行性。
复杂系统的处理往往难以回避定性的、不精确的、不完全的和不确定的信息[5]。 在实施IL项目时, 从获取数据、下发命令、用户执行等各个环节均存在不确定性。 文献[6]考虑各不确定性影响因素建立了IL风险收益评估模型。 文献[7 - 9]在IL优化决策过程中分别考虑了现货价格的不确定性、发生意外事故的不确定性对备用水平的影响, 以及多种能源需求的不确定性。 但IL优化决策中的成本模型基本都是采用确定性成本模型, 文献[10-12]以合同中约定的补偿价格来确定IL成本, 文献[3, 7, 13-14]根据激励相容原理使用户上报用户类型参数, 从而建立二次模型来确定IL成本。 但由于没有考虑IL不确定性的影响, 无法反映IL的实际成本, 在调用IL资源时难免有一定的盲目性, 因此必须要考虑IL的不确定性[15]。
文献[16]中已建立了初步的IL成本模型, 考虑了IL削减量不确定造成的补偿费用成本不确定性, 但该模型中不确定性越大, 成本越低, 导致削减不可靠的用户会被优先调用以降低成本, 在优化模型中将方差作为优化目标的一部分, 物理意义不清晰, 且未考虑发电机与IL共同参与的调度流程。 本文在已有研究成果的基础上对IL项目中的不确定性进行分析梳理, 阐述了各种不确定性因素的分类和影响, 提出了有IL参与的日前优化调度流程, 对IL响应不确定性和削减需求不确定性进行描述, 建立IL成本和风险的期望值模型。 该不确定性模型能更为合理地反映电力公司在负荷高峰期调用IL的真实成本。
1 考虑响应不确定性的IL成本
1.1 IL不确定性分析
在电力市场过渡期的IL管理主要通过合同进行。 多时间尺度的IL调度可作为电力系统调度的补充[17]。 IL的不确定性主要来源于用户基线负荷、用户的响应行为、IL削减需求等多个因素。 用户基线负荷预测类似于短期负荷预测, 针对单个用户负荷进行预测, 不确定性问题更为突出。 当系统调度员向用户发出中断命令时, 用户应自觉地做出响应进行负荷削减。 合同中补偿价格的设置是以经济手段激励用户履行合同积极响应, 惩罚价格的设置是以经济手段提高合同约束力, 降低用户违约概率。 但用户的实际响应情况受用户对响应效益的理性判断、次日突发状况和用户响应信誉的影响, 使得用户的响应行为具有不确定性。 IL削减需求取决于负荷预测、传统机组出力、新能源发电预测、线路阻塞情况、元件故障情况、备用水平等因素, 由于这些因素的不确定性, IL削减需求存在不确定性。
1.2 IL支付成本
对签订了IL合同的用户下发负荷削减命令后, 应定期进行费用结算, 合理的补偿和惩罚可以刺激消费者积极可靠地参与IL项目。 但用户响应情况存在不确定性, 用户有可能欠响应或过响应, 即用户实际负荷削减量有可能比要求的少或者多, 因此用户得到的费用结算也存在不确定性。 本文在文献[18]的基础上提出一种考虑用户响应不确定性, 同时计及补偿成本和惩罚成本的IL用户费用结算方法。 本文所提及的时段长度均为1 h。 由于用户响应不确定性, 实际削减负荷与要求削减负荷之差 ξ 是随机量, 采用充足的历史数据可对用户实际负荷的预测误差进行估计, 一般认为其服从正态分布[19,20]。 可以得到用户i在时段t的总收入为:
其中, Pr , i , t为用户i在时段t被要求削减的容量;r1, i和r2, i分别为IL合同中约定的补偿单价和惩罚单价。
1.3 IL风险成本
根据风险理论, 风险费用评估是一种将风险和经济因素放在同一价值尺度上来衡量的方法[21]。 风险损失费用可用单位停电费用损失r乘以期望缺供电量计算。 当用户欠响应时, 电力公司需要承担重新购买高价备用容量和维护网络安全稳定性等风险, 假设单位停电损失ro已知。 当用户过响应时, 电力公司需要承担售电量减小的风险, 此时的损失价格为售电价格rp。 对于电力公司而言, 用户i每小时风险成本为:
其中, ξi为第i个用户实际削减负荷与要求削减负荷之差;假设电力公司可根据历史统计数据得到用户响应情况的概率分布, g (ξi) 为 ξi的概率密度函数。
2 削减总需求不确定性
在负荷高峰期由于负荷水平很高, 供电能力和机组爬坡能力有限, 往往会形成容量缺额。 新能源发电的参与, 使得备用水平提高, 加剧了容量缺额紧张。 本文假设IL的优化决策在同时间尺度调度系统之后, 由IL来满足系统容量缺额。
2.1 容量缺额的不确定性描述
容量缺额主要源于两方面:一是系统供电不足, 二是机组爬坡能力不足。
(1) 系统供电不足导致的容量缺额。
其中, PL, t为时段t的预测负荷; Pb, t为时段t的备用容量;Pg max, t为时段t可开机机组最大总出力;Pn, t为新能源发电时段t预测出力。
由于负荷预测和新能源的不确定性等, 容量缺额呈现一定的不确定性, 可用均值和随机偏差来表示:其中, 和分别为时段t的削减需求、负荷预测期望值和新能源出力的均值; ξR 1, t、 ξL, t和 ξn, t为随机偏差, ξR1, t的概率密度函数为 ξL, t和 ξn, t的概率密度函数的卷积, 假设 ξL, t和 ξn, t都服从正态分布, 均值都为0, 方差分别是 σL, t和 σn, t, 根据独立正态分布随机变量的特性, ξR1, t也服从正态分布, 均值为0, 方差 σR, t= σL, t+ σn, t。
(2) 机组爬坡能力不足导致的容量缺额。其中, Pramp, t为所有机组从时段t-1到时段t的爬坡能力之和。
考虑负荷预测的不确定性, 机组爬坡能力不足导致的容量缺额也可表示为的形式。
2.2 削减总需求的机会约束建模
在IL优化决策中, 若要调用IL资源来完全满足削减需求, 代价会非常高, 比较合理的选择是满足削减需求的概率达到一个可接受的值。 本文采取机会约束规划来描述削减需求的不确定性, 机会约束规划中, 允许决策在一定程度上不满足约束, 但该决策使约束成立的概率不小于某一置信水平 α[5]。 因此削减需求与IL用户削减总量的关系如下:
其中, N为IL用户总数;Pr{·}为事件发生的概率;PR, t为容量缺额, PR, t= max (PR1, t, PR2, t) ;xi, t表示IL是否中断, 是本文模型中的控制变量, xi, t=1 表示用户i在时段t中断负荷, xi, t= 0 则表示用户正常用电。
可见, 置信水平 α 越高, ξR, t的方差越大, 需要调用的IL就越多。 因此选择合适的置信水平, 并提高负荷预测和新能源出力预测的精度是提高IL项目经济性的重要手段。
3 IL调度优化决策模型
根据提前通知时间和用户特性的不同, IL可参与日前计划、滚动计划和实时调度等多种时间尺度的系统调度。 上文提出的考虑响应不确定性的IL成本建模方法, 可适用于多时间尺度的优化决策。 本文侧重于研究IL参与日前调度的优化决策, 日前调度有充足的时间进行动态优化计算, 一般是以安全为约束, 以经济为目标。 应充分利用IL, 与高峰期调度结合, 缓解容量缺额降低备用压力, 提高系统可靠性。
3.1 IL参与日前调度的方式
根据2.1 节所描述的容量缺额特点, 给出IL参与日前调度的方式如图1 所示。
3.2 优化决策模型的目标函数和约束条件
本文在IL优化决策模型中考虑用户响应的不确定性和负荷削减需求的不确定性, 建立单目标期望值模型, 以调用IL总成本的期望值最小为优化目标。目标函数如下:
其中, T为IL事件总时长。
由该模型结构特点和期望值算子基本性质可得:
由此可见, 在进行优化计算之前, 可先计算出电力公司在时段t调用用户i的IL成本期望值Ctotal, i .t, 以此避免采用蒙特卡洛法带来的庞大计算量。
为了与传统方法对比, 在算例中也对固定补偿成本目标函数f1进行了优化计算。
由于不同的电力企业对风险的考虑侧重程度不同, 可为优化目标设定风险系数。 通过调节风险系数大小来选择对风险不确定性的侧重程度, 如下:
其中, λ 为风险系数, λ<0.5 为风险回避者, 偏好于低风险的用户, λ>0.5 为风险偏好者, 偏好于风险大的用户, λ=0.5 为风险中立者, 希望预期成本最小化。该目标函数须满足如下约束条件。
a. 削减量约束条件见式 (7) , 可将该问题转化为其等价类进行求解[5]。
b. 削减间隔时间约束条件:
其中, 时段j开始中断负荷;时段k恢复用电;Tmin, i为用户i 2 次负荷削减事件间隔时间的最小值。
c. 削减持续时间约束条件:
其中, 时段j开始中断负荷;Tdur, i为用户i的负荷削减持续时间。
d. 削减总次数约束条件:
其中, NT, i为用户i在T时段内中断最大次数。
由此可见, 本文所提出的基于风险评估和机会约束的不确定性IL优化决策模型, 通过优化目标期望化和约束条件等价化处理后, 是一个整数规划模型。
4 算例及分析
4.1 算例数据介绍
为了验证本文提出的IL参与日前调度的流程以及不确定性IL优化决策模型的有效性, 算例采用广西某市的负荷数据和IEEE 30 节点系统的发电机数据, 并以该市若干工业负荷数据为基础进行计算。IL可视为多个用户的集合, 根据中心极限定理, 负荷削减量可近似视为服从正态分布[22]。 假设实际削减负荷与要求削减负荷之差 ξ 呈均值为0 的正态分布。 用 ξ 的标准差 σ 占要求削减负荷量Pr, i的比例来表示用户的响应可靠程度, 即 σ / Pr, i越小表示用户响应越可靠。
(1) 第1 组。 不同行业的企业由于电价在成本效益中所占比例不同, 当用户的补偿价格和惩罚价格越高时, 一般情况下用户响应可靠性越高。 60 个用户来自3 个行业, 数据在表1 的基础数据上变化得到。
(2) 第2 组。 60 个用户分为3 个小组, 每一小组都固定2 个参数不变, 第3 个参数变化, 如表2 所示。
假设电力公司缺电成本为10 元/ (k W·h) , 电价为1 元/ (k W·h) 。 在MATLAB中采用YALMIP建模工具箱进行建模, 调用CPLEX求解。
4.2 IL参与日前调度
根据3.1 节的流程图进行日前调度计算, 得到各个时段的负荷削减量如表3 所示。 假设每个时段的负荷削减需求均呈正态分布, 方差为均值的1 %, 置信水平为0.9。 采用第1 组用户参与IL优化决策, 机组组合和IL调度结果如图2 所示。
4.3 确定性和不确定性IL优化决策对比
采用第1 组用户参与优化决策, 并设置3 种优化场景如表4 所示。
计算电力公司在整个优化时段f、 f1和对IL的实际支付成本期望值以对比分析不同优化场景对各成本的影响, 见表5。场景3 优化结果只能保证50 % 的概率满足削减总需求。 由于总需求要求低, 因此所调用的用户较少, 导致场景3 成本最低, 但也会导致电力公司不能达到削减负荷要求, 额外削减负荷的风险增大。
万元
为了与补偿价格对比, 将用户的总成本期望值除以IL容量得到用户的综合价格。 图3 和图4 分别为IL用户调用情况与补偿价格和综合价格的关系, 阴影表示该用户被调用。 场景2、3 优先调用补偿价格较低的用户, 但总成本期望值较高。 场景1 能够调用一些虽然补偿价格较高但综合价格较低的用户, 合理反映IL成本。
确定性模型无法考虑用户响应不确定性对成本的影响, 削减需求估计较为保守, 使得负荷削减较少, 但增加了额外削减负荷的风险。 而本文提出的不确定性模型则在考虑用户响应不确定性的基础上更为合理地反映IL成本, 能考虑削减需求的满足概率。
4.4 用户IL成本的影响因素
为了分析用户响应可靠程度、补偿价格和惩罚价格对IL成本的影响, 采用第2 组负荷进行计算。 将用户的支付成本期望值除以IL中断容量得到用户的支付价格。 各用户的综合价格和支付价格分别如图5 和图6 所示。
可见, 随着补偿价格的降低、惩罚价格的升高, IL综合价格和支付价格均降低;但随着用户响应可靠程度的增大, IL综合价格降低, IL支付价格升高。
基于本文所提出的模型, 会在满足约束条件的情况下优先选择IL综合价格较低的用户, 即那些补偿价格较低、惩罚价格较高且响应更为可靠的用户。 而用户在合同约定补偿价格和惩罚价格不变的情况下, 提高响应可靠程度, 有助于提高所得到的支付费用。 因此按照该模型进行优化调度, 对于用户而言, 能够促进用户努力提高响应可靠程度, 以提高参与IL项目的收益;对于电力公司而言, 则有助于降低电力用户调用IL的总成本。
4.5 风险系数的影响
采用第1 组用户参与优化计算, 当风险系数 λ从0 至1 变化时, 固定补偿成本、不确定性总成本和风险成本变化趋势见图7。 随着风险系数增大, 固定补偿总成本变小, 风险成本变大。 而当风险系数为0.5 时, 不确定性总成本达到最小值。
4.6 削减需求不确定性对优化结果的影响
在削减需求均值和置信水平不变的情况下, 改变削减需求的概率分布方差进行求解。 削减需求的变化以时段1 为例, 其他时段的变化趋势相同。
削减需求方差占均值的百分比变化时成本及削减需求曲线如图8 所示。 可见, 削减需求方差减小即削减需求的预测更为精确时, 实际削减需求减少, 此时相应的IL成本降低。 根据本模型中的机会约束条件, 提高削减需求预测准确度有助于减小削减需求, 相应地减小IL成本。 换言之, 相同的IL总成本下提高预测准确性可以减少运行风险。
5 结论
本文基于风险评估和机会约束对不确定性IL优化决策方法及其参与日前调度的流程进行研究。首先对IL的不确定性进行分析, 再考虑用户响应不确定对可中断支付成本和风险成本进行建模, 考虑削减需求不确定性建立机会约束模型, 提出不确定性IL优化决策模型, 最后给出算例分析。 可得以下结论。
首先, IL参与日前调度有助于解决由于系统供电不足和机组爬坡能力不足导致的容量缺额。
其次, 所提出的模型采用考虑不确定性的IL支付成本和考虑不确定性的IL风险成本之和作为目标函数, 优化结果能更为合理地反映受用户响应不确定性影响的IL总成本, 使电力公司调用IL总成本的期望值最低。 根据所提出模型的特点, 在进行优化计算前, 可首先计算出每个用户IL支付成本期望值和风险成本, 避免了在优化过程中采用蒙特卡洛法带来的巨大计算量。
第三, 用户响应可靠程度较高时, 用户获得的IL支付金额较高, 并能降低电力公司调用IL的总成本, 从而促使用户积极提高IL响应可靠性。 相同的IL总成本下提高削减需求预测准确性可以减少运行风险, 这有助于促使电力公司努力提高负荷和出力的预测准确度。
可中断负荷实施方案的设计 篇3
【关键词】可中断负荷；实施方案；设计分析
可中断负荷的实施方案可分为短期和长期进行设计。短期看来，可中断负荷是解决目前高峰期，尤其是尖峰期缺电的重要手段，所以，可中断负荷主要在用电高峰期实施，首要问题是降低尖峰期负荷；长远看来，可中断负荷应作为调节负荷曲线，提高能源利用效率，实现电力资源整体优化配置的有效机制。
一、可中断负荷短期实施方案的设计
短期方案的主要目的是解决日前高峰期，尤其是尖峰期缺电的问题，因此，实施方法比较简单，给用户的电价折扣率或补偿标准也较为单一。结合我国的实际情况，将较多地借助政府部门的行政协调能力，以保证实施的效果。实施方案中的关键问题是实施时间、实施目标、实施对象、补偿标准、结算方式等。
1．实施时间。实施时间为每年的用电高峰期。我国的年用电高峰期一般出现在冬、夏两季，各地区可根据本电网的负荷特点及缺电情况，选择具体的实施时间。在实施期间负荷中断的时间为日负荷的尖峰时段，如某些地区的日负荷尖峰在晚8点一9点，即可选择在这个时间进行负荷中断管理。
2.操作主体。可中断负荷方案的具体操作出各省(区)电力公司进行。省(区)电力公司根据本省(区)内电力供需的情况，决定是否实施可种断负荷、实施的企业以及操作方式等，并积极同用户进行协商，尽量争取用户的支持。在方案实施过程中间用户的协调以及具体中断的执行则由相关供电企业完成。
3．实施对象。实施对象为受电容量较大，并且中断潜力也较大的大工业用户。推荐容量标准为3．5万kv·A以上；推荐实施行业为冶金、建材、化工、化纤和造纸等。具体实施企业的名单由省区电力公司拟定，并在获得政府认可、实施中断企业同意的基础上确定。对于具体中断的时间，应提前一天通知企业，如有特殊情况，最晚不应迟于实施前2h，以使中断企业做好充分的准备，减少缺电损失。每次中断持续的时间不应超过4h，尽量减少对企业的影响。对某实施企业中断的负荷占该企业总负荷的比例不宜过大，应以维持企业主要生产线的基本运转，同时可起到较为明显的中断效果为准，建议对企业中断负荷的比例控制在20％一50％之间。
4．补偿标准。从理论上来讲，具体补偿标准或给予的基本电费折扣率应根据实施可中断负荷的电力系统可免成本、中断企业的缺电损失、电价等因素综合确定。但是，对于短期方案，应侧重于操作简便、各方易于接受的特点。因此，在近期内实施可中断负荷，建议采取较为简单的补偿形式，具体标准由政府、电力监管部门、省区电力公司、实施企业协商确定，以实施企业同意、电力公司可以承受为准。
(1)根据中断次数及时间来确定赔偿数额，有利于可中断负荷的实施双方，即电网公司和用户，较为直观地确定自身的成本与收益，易于被各方接受，同时，结算方式较为简单，实施方便。因此，这种可中断电价的形式简单，目前具有较强的实用性与操作性；(2)若采用电价折扣率形式的可中断电价，确定合理的电价折扣率所涉及的因素较多，包括用户的电费总支出、缺电损失等方面。因为各地具有实施可中断负荷潜力的用户特点不同、各种用户的缺电损失与电费总支出不同、各地执行的电价标准也不同。因此，无法提供—个统一的电价折扣率标准予以参考。而采用根据中断次数和中断时间来确定补偿金额的方法将各种复杂的因素在—定程度上简单化，并且具有初步的实施经验，可以起到在短时间内指导可中断负荷开展的作用，因此，在短期方案中采用这种补偿形式的可中断电价标准；(3)采用根据中断电量确定补偿金额的标准，有利于激励电网公司有效控制负荷中断的次数及时间，减少经济损失。由于采用该种补偿标准，电网公司的成本支出直接与负荷中断的次数及时间挂钩，电网公司会综合考虑各种需求侧管理的手段，合理地减少对用户负荷中断的次数及时间；若采用电价折扣率的补偿标准，因为电网公司的成本支出已经确定，可能会较多地选用对用户负荷中断的方式来解决电力的供需缺口。因此，采用根据中断电量确定补偿金额的补偿标准，可以有效地减少用户的经济损失。
基于以上理由，在短期方案中推荐采用根据中断电量确定赔偿数额的实施方式。不可否认的是，采用电价折扣率形式的补偿标准，可以综合考虑各种因素的影响，如果各种实施条件具备，将会有更高的合理性和科学性，因此，在可中断负荷实施的长期方案中，推荐了这种补偿标准，并对于测算方法进行了较为详细的阐述和实例计算。当然，如果在近期内某些地区可以根据本地区的特点测算出准确的电价折扣率标准，也可采用第二种，即电价折扣率形式的补偿标准。
二、可中断负荷长期实施方案的设计
长期方案的实施目的与短期方案有所不同，它不仅要解决某个时期尖峰缺电的问题，而且更多地强调将可中断负荷这种需求侧管理的方法作为一种长期机制，予以实行，以通过可中断电价的刺激，引导用户需求，优化负荷曲线，实现系统资源的优化配置。
1．实施时间。实施时间不再局限于用電高峰期，全年任何时候需要降低负荷时都可应用该措施。对各用户中断的时间可根据要求具体安排。
2．实施形式。实施形式多样化，用户既可选择全年中断特定次数的形式，也可选择只在用电高峰季节中断。并且，中断的次数和持续时间也有多种选择。
3．电价折扣标准。相对于不同的实施形式，给予的电价折扣率也存在差别，一般是用户中断的次数越多，持续时间越长，电价折扣率越大。具体制定电价折扣率时遵循以下原则：
(1)该措施主要对用户的负荷进行管理，因此，建议针对基本电费进行折扣。故折扣率＝折扣额／实施期的基本电费
(2)理论上电费折扣额应大于用户的实施费用，即电费折扣额＞在中断时段总的缺电损失+为实施该方案进行投资的折旧+调整生产的费用-调整生产后可以挽回的损失
因为用户的实施费用往往无法精确地计算，因此，确定电费折扣额的最小值时可征求用户的意见，参考其可以接受、愿意实施的最低标准来进行。
（3)理论上电费折扣额应小于电力系统可免成本与其他成本费用之差，即电费所扣额＜可免投资成本+可免运行成本-其他成本费用电力系统的可免投资成本、可免运行成本等数据可进行较为准确的测算，例如：高峰负荷降低1kw，可免调峰电厂的投资成本约为火电5000元，水电6000元。因此，电费折扣额的最大值可以有较为具体的计算结果。
(4)电费折扣额在最大值与最小值之间选择，应注意保证用户和电力系统都达到一定的收益率。
(5)各地区的用户特点、电源建设成本、系统运行成本等都有所不同，因此，各地要根据本地区的实际情况，利用上述方法，具体计算、选择本地区适宜的电价折扣率，保证可中断负荷的实施效果。
如果上述几种形式的可中断负荷管理方法配合使用，可以使该项措施发挥更大的作用，并可保证其作为一种长效机制予以推广，使整个电力系统的资源得以优化配置，具有较好的经济效益和社会效益。
参考文献
[1]段登伟,刘俊勇,刘继春,吴集光.基于激励原理的可中断负荷[J].四川大学学报(工程科学版),2005年03期