新能源参与电力系统调峰调频的仿真研究

究

摘要：“碳达峰、碳中和”目标下，我国每年风光新能源的新增装机容量将达到75GW，电力系统正经历绿色低碳转型和能源结构变革。新能源渗透率的升高使电网面临日益严峻的电力电量不平衡问题，新能源随机性、波动性和间歇性对电网安全稳定运行的冲击日益加剧。传统火电等灵活性资源发展受限，电化学储能作为前景广阔的灵活资源将在新型电力系统中充当重要角色。因此，面向系统调峰、调频等需求合理配置电化学储能是缓解新能源电网电力电量不平衡矛的重要措施。

关键词：新能源;电力系统;调峰调频;仿真研究 引言

为保证电力系统输送电力的可靠性，需要规划最佳电力系统结构，利用具有间歇性的新能源仿真电力系统调峰调频。电力系统调峰调频的合理性意义重大，它会对整个电力系统的运行与用户供电的质量产生直接影响。我国传统的电力系统主体规划单一，为此需要加大配电网基础设施建设的投入，提高供电可靠性。但目前其仍存在运行成本高昂等问题，部分乡镇供电设施、线路老化，供电能力低。为提升电力系统水平，保证电网供电安全性，基于新能源的随机性提出多目标的调峰策略，通过次梯度投影控制方法提出调频策略，但前者的收敛速度较慢，寻求最优解的难度较高，规划决策时间长，后者的过程繁琐，规划效率低。

1典型日下调峰-调频运行模拟

以满足系统调峰调频需求为导向的储能配置研究需对其双重辅助服务效果进行量化。本文采用典型日两阶段运行模拟的方法量化储能对系统调峰-调频的贡献。具体思路是通过对规划年的负荷、风电、光伏时序曲线进行聚类得到典型日曲线；再基于典型日曲线进行两阶段运行模拟得到系统运行成本；将储能配置前

后运行成本求差即可得到储能的贡献。两阶段运行模拟亦使储能配置优化问题包含了调峰-调频双重应用场景的运行约束。前述对时序曲线进行聚类是因为若以全年时序负荷、风电、光伏功率进行优化会存在求解规模过大的问题，考虑到负荷、风电、光伏功率有明显的季节性，可采用K-means聚类方法得到典型日功率曲线来表征全年的功率曲线。聚类步骤为：首先，随机选择D个初始聚类质心（规划典型日）；其次，对年时序功率曲线以日为单位划分的365个聚类单元进行聚类；最终，得出D种规划典型日以及各典型日的对应天数。利用典型日的功率数据进行后续优化可大幅降低求解规模，缩短求解时间。

2新能源参与电力系统调峰调频仿真方法 2.1用户侧及新能源侧双边交易调峰机制

电力系统调峰运营机制要求新能源电站、电网侧储能电站和用户侧于日前提交调峰需求容量和调峰投标容量，由调度出清各侧投标容量、功率。本文提出的含储能用户与新能源双边交易调峰机制的核心思路为：日前由新能源电站申报预测出力曲线及调峰需求容量，负荷侧由负荷聚合商申报整合负荷曲线及可平移负荷转移容量，其中双方申报调峰容量及负荷转移量一致的，可直接在日内达成交易，而不经过储能调峰消纳。新能源侧向下调峰表示新能源的多余功率，即相当于需购入负荷增加功率，双方投标达成一致的可直接达成交易；同理，新能源侧向上调峰表示新能源相对历史出力曲线的需求功率，即相当于购入负荷降低功率。用户向上调峰表示用户于该时段投标负荷增加的功率，同理，用户向下调峰表示用户于该时段投标负荷减少的功率。为了减小电网侧调峰压力，新能源出力与负荷不确定性一致的可直接交易消纳，变相增加了新能源出力预测准确性，既推动负荷侧参与调峰积极性，也无需耗费储能容量平稳新能源出力。

2.2目标函数

新能源参与电力系统运行过程中的发电成本主要包含煤耗成本与启动成本，发电机组i在h时段的发电成本Fi(Phi):

式中，Ai、Bi、

Ci分别为燃料费用系数;Phi为发电机组输出的有功功率。启动成本和机组的停

机时间关系密切［8-9］，新能源参与电力系统的调峰模型内，以最小总运行成本为目标的目标函数:

式中，M为总场景数;pm为第m场景概

率;T为调峰总时段，N为机组总数;uhi为开停机状态，uhi=0时是停机，uhi=1时是开机。机组处于深度调峰时的出力需添加额外运行成本，添加至总运行成本内:参考可中断负荷调峰时，需为用户提供停电导致的损失费用。

2.3储能运行及AGC调频分析

储能系统调峰、调频出力及SoC变化曲线如图1所示，图中方案1和方案2的储能日前运行并不相同，可知考虑储能频率响应会影响储能日前调峰运行。方案1、方案2和方案3均能使系统频率和区域联络线传输功率保持在正常区间内，方案2的AGC征用容量与方案3基本相同，说明储能若不参与调频，则系统的频率调整均由常规机组完成；方案1的AGC征用容量远小于方案2，说明储能响应ACE信号可以减少常规机组的功率调整，因为储能系统调频比火电机组调频的成本更低，因此方案系统调频成本更低，综上，在规划阶段考虑储能调峰调频运行可以更好匹配系统的实际储能需求。

图1储能调峰、调频出力及SoC变化曲线 2.4净负荷曲线拟合

（１）确定典型场景。首先分析能源流向，能源输入型更注重高峰负荷时分布式电源的削峰作用，能源输出型更注重低谷负荷时分布式电源的上送能力。然后分析区域内主流分布式能源各自的出力年曲线特征和春夏秋冬四季典型日曲线特征，初步分析春夏秋冬和晴天阴天各类典型场景对总负荷特性曲线的影响，选择影响大的一个或多个典型场景作为本区域净负荷曲线计算典型场景。（２）计算典型场景分布式电源出力曲线。各典型场景下叠加主流分布式电源出力曲线，得到各典型场景下的分布式电源出力特征曲线。（３）计算典型场景净负荷曲线。各典型场景下的分布式电源出力特征曲线叠加总负荷特征曲线，得到各典型场景下的净负荷曲线。（４）分析得到净负荷曲线。分析各典型场景下的净负荷曲线，选择负荷绝对值最大的场景下的净负荷曲线作为本区域的净负荷曲线。

3结论

（1）新能源消纳方面，一是跟踪新能源计划出力，统计分析实际与计划差值并对其进行容量配置和调度；二是统计分析新能源历史输出功率或对其滤波获取期望的平滑功率序列，然后以实际出力与平滑功率序列的差值作为容量配置依据，并据此调度储能资源；三是通过建立电化学储能参与的新能源消纳模型，对弃风弃电现象给予惩罚，然后通过优化方法确定储能规模和调度策略。相比于前2种方法，第3种方法能够兼顾经济和性能，获取更高的收益。（2）调峰方面，利用参数或非参数状态统计方法计算维持电力系统平滑或使峰谷差在期望范围内的功率及能量缺额，据此配置电化学储能容量，该方法目标单一，无法实现储能配置的综合效益；而根据峰谷差最小、综合成本最小等设计的建模优化方法，能够考虑当前用电政策、不同储能特征以及储能的全生命周期，提高储能容量的经济性和系统的可靠性。

结束语

本文研究新能源参与电力系统调峰调频的仿真方法，并以某市接入新能源的电力系统为研究对象，使用本文方法对其进行调峰调频。通过仿真软件模拟调峰调频情况，仿真结果表明，本文方法应用后该电力系统的频率数值和有功功率数值均呈现降低态势，电网负荷波动率数值下降明显，电力系统运行较为稳定，且调峰充裕度数值较高，具备较优秀的调峰能力。

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