深度文章|促进风电消纳的发电权交易优化方法
可再生能源高速增长推动中国能源消费清洁化转型的同时 [1] ,其不确定性和源网矛盾也带来了严重的弃风弃光问题。从技术和管理多措并举解决这一问题,成为行业的焦点 [2] 。以促进可再生能源消纳作为重要任务之一的中国电力市场改革,已开展了诸多尝试。一方面,建立了以现货交易 [3] 、调峰市场 [4] 、调频市场 [5] 为代表的市场框架,能够在缩短调度、物理交割交易周期,充分调用系统灵活性资源方面发挥重要作用;另一方面,可再生能源正步入“后补贴”甚至“无补贴”时代,风光发电平价、竞价上网,可再生能源项目竞标并网 [6] ,正促使可再生能源电力回归真实价值,发挥电力市场配置优化资源的重要作用。电网消纳能力是实现新能源平价上网的必要前提。为解决当前弃风弃光矛盾,在积极推进外送跨区消纳的同时,进一步挖掘就地消纳潜力也是一个关键途径。以新疆、甘肃为代表的西北地区,普遍面临着自备电厂装机过多引发的系统调峰能力不足问题,因此,通过常规电源与风光电源的发电权交易扩增可再生能源上网空间,具有较强的操作性和经济可行性,是缓解弃风弃光问题的重要途径。
(1. 国网甘肃省电力公司经济技术研究院,甘肃 兰州 730050;2. 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学 电机系),北京 100084)
近年来局部地区电网的企业自备电厂装机比例有上升趋势,引发了诸多矛盾。由于自备电厂对冲了部分工业负荷容量,减小了波动性电源的发电空间;而其机组容量小,燃烧效率低,污染严重;另外,部分自备电厂管理监督不到位,存在安全隐患。在电力装机愈加充足、全国电网互联规模不断扩大、清洁能源比例逐渐攀升的形势下,减少或者改造自备电厂,成为必然选择。但是直接关闭自备电厂,迫使企业全部依靠电网供电,并非合理之举。而风电企业与自备电厂通过发电权交易,可以保证企业的收益,同时增加风电上网电量。
已有关于发电权交易的研究大多集中在其市场属性上,对宏观的市场模式 [7-8] 和参与方的交易策略 [9-10] 关注较多。而在发电权交易效果评估优化方面,研究工作相对较少,现有发电权交易的效益分析多聚焦于节煤、减排两方面 [11-16] ,且大多基于历史运行数据统计而来;部分涉及消纳能力提升效果的评估多为策略优化结果的简单比较,缺少成体系的完整模型和机理分析。另外,多采用机组组合方法,其本质依然属于经济调度范畴,对交易信息平台要求较高,在现货市场建设还未成形的条件下,落地应用还有难度;该方法对时序数据完整度要求较高,且局限于日内运行优化,难以适用于发电权交易常用的月、年尺度。
本文以月、年等中长期尺度的随机生产模拟为方法基础,分析发电权交易促进新能源消纳的效益。在对发电权交易执行方式及影响因素进行原理性分析基础上,构建了基于源荷概率模型的风电消纳量关键指标计算方法,量化分析其促进新能源消纳、减少弃风的效益;结合自备电厂的运行特征和发电权交易的交易特点,探究发电权交易时间、交易功率等关键参数对降低弃风量的影响,进一步优化交易效果。最后通过完整的算例进行了验证。
自备电厂通过与风电企业进行发电权交易将本厂的发电电量腾让给风电机组,厂内负荷需多购系统电力来满足供应,增加了系统供电负荷进而扩大了风电上网电量空间。
发电权交易双方通过双边协商、集中交易等方式确定月度或年度交易总电量后,电量实际执行有 2 种方式:(1)利用 AGC 系统对风电限电电量进行发电权交易 [15] ;(2)由调度部门在日前编制双方发电计划 [7] ,电量交割按计划进行。其中,第 1 种方式基于实时信息进行交易,对信息采集平台要求较高。在该方式下,前期的计划交易电量完全失去约束作用,交易执行结果存在较大不确定性,双方的经济效益难以预判。因此,本文主要基于第 2 种方式进行分析。
现有实践过程中,双方的电量计划是一种总量约束,实施中按照月度结算,当月的误差量必须在下一月份及时滚平,在年度进行电量总清算,完成交易。在实际运行中,电网部门需在日前为可再生能源电站制定发电权交易发电计划,同时制定自备电厂的减出力发电计划,使双方按照既定曲线 所示。该种交易方式遵循“计划电+市场电”的组成原则,方便计算过网电费,可操作性强,调度成本较低,不必大规模更新调度方式,在现货市场建设过渡期具有很好的适用性。但该方式对系统调度部门要求较高,消纳提升量完全取决于日内的运行计划的编制,自备电厂削减出力水平将直接影响系统消纳能力,日内计划编制时调度人员应依据风资源和企业负荷情况进行判断。因此,本文尝试从中长期角度对运行计划的编制给出参考信息,帮助调度人员合理安排月内每天的运行方式,实现风电消纳提升最大化与月度电量执行偏差最小化的最佳平衡。
弃风功率是影响发电权是否进行交易的直接因素,而风力资源是影响发电权交易是否执行的间接因素。在本文所聚焦的时间范围和执行方式下,调度人员能够通过历年积累的风资源数据对未来月的风电理率分布进行预测,其难度较直接预测弃风情况更低,因此,风电理率(限电前风电功率)将作为影响发电权交易效果的主要因素。发电权交易启动时的风电理率阈值设置太小时,发电权交易电量上升,但火电机组负荷率下降甚至停机,造成系统电源向上调峰能力不足;风电理率阈值设置太大则限制多采用机组组合方法,其本质依然属于经济调度范畴,对交易信息平台要求较高,在现货市场建设还未成形的条件下,落地应用还有难度;该方法对时序数据完整度要求较高,且局限于日内运行优化,难以适用于发电权交易常用的月、年尺度。
本文以月、年等中长期尺度的随机生产模拟为方法基础,分析发电权交易促进新能源消纳的效益。在对发电权交易执行方式及影响因素进行原理性分析基础上,构建了基于源荷概率模型的风电消纳量关键指标计算方法,量化分析其促进新能源消纳、减少弃风的效益;结合自备电厂的运行特征和发电权交易的交易特点,探究发电权交易时间、交易功率等关键参数对降低弃风量的影响,进一步优化交易效果。最后通过完整的算例进行了验证。
自备电厂通过与风电企业进行发电权交易将本厂的发电电量腾让给风电机组,厂内负荷需多购系统电力来满足供应,增加了系统供电负荷进而扩大了风电上网电量空间。
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现有实践过程中,双方的电量计划是一种总量约束,实施中按照月度结算,当月的误差量必须在下一月份及时滚平,在年度进行电量总清算,完成交易。在实际运行中,电网部门需在日前为可再生能源电站制定发电权交易发电计划,同时制定自备电厂的减出力发电计划,使双方按照既定曲线 所示。
该种交易方式遵循“计划电+市场电”的组成原则,方便计算过网电费,可操作性强,调度成本较低,不必大规模更新调度方式,在现货市场建设过渡期具有很好的适用性。但该方式对系统调度部门要求较高,消纳提升量完全取决于日内的运行计划的编制,自备电厂削减出力水平将直接影响系统消纳能力,日内计划编制时调度人员应依据风资源和企业负荷情况进行判断。因此,本文尝试从中长期角度对运行计划的编制给出参考信息,帮助调度人员合理安排月内每天的运行方式,实现风电消纳提升最大化与月度电量执行偏差最小化的最佳平衡。
弃风功率是影响发电权是否进行交易的直接因素,而风力资源是影响发电权交易是否执行的间接因素。在本文所聚焦的时间范围和执行方式下,调度人员能够通过历年积累的风资源数据对未来月的风电理率分布进行预测,其难度较直接预测弃风情况更低,因此,风电理率(限电前风电功率)将作为影响发电权交易效果的主要因素。发电权交易启动时的风电理率阈值设置太小时,发电权交易电量上升,但火电机组负荷率下降甚至停机,造成系统电源向上调峰能力不足;风电理率阈值设置太大则限制消纳量。因此,合理设置启动交易时的风电理率阈值能够保证消纳电量和系统安全。此外,最大交易功率受自备电厂可减少发电功率的影响,决定了发电权交易的最大潜力。
由于风电的不确定性,部分时刻的发电权交易分解电量可能执行不足,风电理率难以满足自备电厂所属企业的用电需求,因此除了配合完善的结算校核机制外,本文在中长期预排计划中根据风资源情况给出最佳交易时段。
综上,发电权交易优化的目的是给出日内交易时间、自备电厂最大允许交易功率、启动交易风电理率阈值 3 类参数的确定方法,对日内计划的编制提供指导信息。
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近日,全国各地2023年1月电网企业代理购电价格陆续公布。北极星售电网汇总了2022年7月-2023年1月各地电网企业代理购电价格,如下图所示:以下为2023年1月各地电网企业代理购电价格表,顺序依次为:江苏、安徽、广东、山东、山西、北京、河北、冀北、河南、浙江、上海、重庆、四川、黑龙江、辽宁、吉林
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