高比例新能源滲透下天然氣發電裝機容量分配研究

范坤樂，楊承，王平，馬曉茜

(華南理工大學 電力學院，廣東 廣州 510641)

隨著國家經濟建設發展與工業化快速推進，我國能源發展面臨資源與環境雙重壓力，在此背景下我國提出構建新一代電力系統，力求大幅提高非化石能源電力占比。相比于傳統能源，可再生能源具有良好的可再生性和環保性，因此大規模開發與利用可再生能源是保障我國能源安全、優化一次能源結構、發展低碳經濟的重要舉措之一[1]。2018年11月15日，國家能源局發布《關于實行可再生能源電力配額制的通知(征求意見稿)》，明確我國可再生能源自2019年1月1日起正式進行配額考核，售電企業和電力用戶以實際消納可再生能源發電量為主要方式來完成配額。

在能源轉型形勢下，為了進一步提升可再生能源消納、調整能源結構，趙勇強等人從電網企業戰略的角度提出升級電力市場體系，推動清潔能源消納[2]；張振宇等人研究不同跨區直流外送模式對降低可再生能源棄電率的促進作用[3]；王中夫等人建立魯棒調度模型，以適應風電的波動性[4]；李海等人提出可再生能源消納影響因素貢獻度，并定量分析各因素間的相互作用和關系[5]；張儒峰等人提出電-氣綜合能源系統雙層優化調度模型，研究系統運行特性對風電的消納作用[6]；文獻[7]指出電網調峰和電力外送能力是制約新能源消納的主要因素。文獻[3-6]主要從電力系統靈活性建設和電力市場機制完善等方面進行新能源消納定性探索，但文章使用的場景分析主要針對當前現狀，沒有對未來情形進行適當預測；文獻[7]則主要從整個電網靈活性角度分析新能源消納，無法體現某種調峰電源的作用。

經濟規劃靈活性高、調頻快速、調峰深度優的天然氣發電(以下簡稱“氣電”)，對提高可再生能源發電消納能力[8]和氣電經濟性具有重要意義。鑒于鮮有文章將已規劃新能源消納量與靈活性電源規劃結合考慮，本文研究滿足新能源消納約束條件下的裝機容量規劃，在深入掌握燃氣輪機及其供能系統的調峰變工況特性及經濟性的基礎上[9-10]，以高比例可再生能源電力系統發電結構為邊界條件，研究多約束、不同型式氣電機組裝機容量的經濟規劃問題。

1 可再生能源發電量消納空間及氣電現狀

1.1 可再生能源快速崛起

我國2015—2018年風力和太陽能逐年發電量如圖1所示。

2015年風力發電量、太陽能發電量分別為1.680 6×1011kWh、3.830×1010kWh，二者在總發電量中占比3.67%；2018年風力發電量、太陽能發電量分別增至3.253 2×1011kWh、8.945×1010kWh，二者在總發電量中占比提高了2%。其間，風力發電量、太陽能發電量年均增長率分別為24.63%、32.67%，風、光總發電量年均增長率為26.20%，可再生能源發電快速崛起。

圖1 我國2015—2018年風力和太陽能逐年發電量Fig.1 Annual power generation by wind and solar energy from 2015 to 2018 in China

文獻[11]提出可再生能源可以在一定程度上代替常規能源以降低電力系統的備用容量，但以風、光為代表的可再生能源發電出力存在隨機性和波動性[12-13]，其出力的不確定性給電網規劃和調控提出難題[14-16]。隨著用電負荷峰谷差增大，目前的電力系統調節能力難以適應可再生能源的大規模并網及消納要求[17]。雖然近兩年多地棄風、棄光局面有所好轉，但仍不樂觀。據國家能源局發布，2018年棄風電量2.770×1010kWh，棄風率達7%；棄光電量5.49×109kWh，棄光率為3%。

1.2 氣電穩步發展

我國2015—2018年氣電裝機容量變化如圖2所示，可見，氣電裝機容量逐年增加，從2015年的66.37 GW增大至2018年的83.30 GW?；谖覈娏I發展堅持清潔低碳、綠色發展的基本原則，《電力發展“十三五”規劃》仍強調提高天然氣利用比例，2020年氣電裝機容量將達到110 GW以上，占比超過5%。

圖2 我國2015—2018年氣電裝機容量Fig.2 Installed capacity of gas-fired power generation units from 2015 to 2018 in China

氣電主要是指燃氣輪機及其聯合循環發電，根據供能系統原動機單機容量大小、系統覆蓋范圍及供能種類，氣電可分為集中式發電(centralized generation，CG)、熱電聯供(cogeneration of heating and power，CHP)以及分布式能源站3種型式。分布式能源站可同時滿足冷、熱、電負荷需求，其供冷系統一般由熱驅動的溴化鋰吸收式制冷機組構成，因而，后文將天然氣分布式能源站歸為熱電聯供范疇。集中式發電和熱電聯供均采用燃氣-蒸汽聯合循環配置。

2 各類型氣電規模分配計算模型

2.1 規劃流程

各類型氣電裝機容量分配具體步驟如圖3所示，集中式發電機組取i=1，熱電聯供機組取i=2，n為機組類型，Lmin為最低負荷率，相關邊界條件和約束條件如后文所述。

圖3 各類氣電裝機容量分配計算流程圖Fig.3 Calculation flow chart of capacity allocation for gas-fired power generation units

2.2 邊界條件

邊界條件由文獻[18]給出，即：①氣電裝機容量及其發電量，見表1；②發電量結構，見表2。

表1 氣電裝機容量及發電量Tab.1 Capacity and power generation of gas-fired units

表2 發電量結構Tab.2 Power generation power structure 1012 kWh

2.3 氣電機組調峰深度與經濟性

2.3.1 工況網及負荷特性

以典型F級重型燃氣輪機發電機組為例，采用機組變工況特性分析方法[19-20]獲得其在國際標準(ISO)環境條件下的全工況網及負荷特性，如圖4所示，其中：供電功率相對值定義為供電功率與純凝工況額定功率之比；相對效率定義為系統綜合能源利用率與純凝工況的設計供電效率之比，設純凝工況的設計供電效率為56.0%；Ph/Ph,max為運行供熱功率與系統最大抽汽供熱功率之比；r0為設計熱電比。供熱效率取為88.0%。

圖4 典型氣電機組負荷工況網及負荷特性Fig.4 Overall part-load regulation chart and characteristics of typical gas-steam combined cogeneration units

可見，若設計熱電比為0.4，即保證供熱功率Ph/Ph,max=0.665，系統運行于EF線上，此時系統最大供電功率相對值為0.931，最小值為0.619，熱電聯供系統的電力調峰深度為31.2%，按熱電聯供“好處歸電”法對應的供電效率為66.40%～68.16%。集中式發電采用純凝工況運行，其供電功率相對值為0.535～1，即其電力調峰深度為46.5%，相應供電效率為56.00%～50.27%。

2.3.2 調峰情景下的千度電成本

以460 MW等級改進F型燃氣-蒸汽聯合循環機組為例，分析集中式發電項目和熱電聯供項目的千度電成本，結果如圖5所示，條件為：環境溫度15 ℃；熱價80 元/GJ；熱電聯供的設計熱電比取0.4；集中式發電、熱電聯供項目的年平均利用時間分別取 2 580 h、3 270 h；年運行時間分別取 4 500 h、5 280 h；集中式發電項目的單位綜合造價取2 465元/kW；熱電聯供項目的單位綜合造價取2 800 元/kW；項目運營期20 a；內部收益率8%。

圖5 460 MW氣電項目千度電成本隨氣價的變化Fig.5 Variation of the cost per megawatt hours of 460 MW gas-fired power generation units

由圖5可知，集中式發電項目千度電成本高于熱電聯供項目的千度電成本。當天然氣價格為2.5 元/m3(標準狀態下的體積，下同)時，設計熱電比為0.4的熱電聯供項目千度電成本為573.5 元/MWh，集中式發電項目千度電成本為670.1 元/MWh。天然氣價格每增加1 元/m3，集中式發電項目千度電成本平均增加213.2 元/MWh，熱電聯供項目成本千度電成本平均增加250.7 元/MWh。

2.4 約束條件

規劃過程中，需同時滿足下述條件。

2.4.1 機組供電功率相對值范圍

前已述及，當設計熱電比取0.4時，熱電聯供機組供電功率相對值范圍為0.619～0.931；集中式發電機組的供電功率相對值范圍為0.535～1。

2.4.2 對可再生能源消納貢獻度

水電、煤電、氣電等電源調節能力在促進可再生能源消納中扮演重要角色，這些電源可有效跟蹤因高比例可再生能源接入電力系統所產生的負荷變化，并且平衡可再生能源的出力波動。若按水電、煤電、氣電的調峰深度及發電量分別計算各調峰電源對新能源發電量的消納空間，并按比例來分攤氣電對可再生能源的應有貢獻量，則可引入氣電對可再生能源消納的貢獻度

式中Wa,g、Wa,c、Wa,h分別為燃氣機組、燃煤機組及水電機組對可再生能源的發電量消納空間。

將風/光發電量記為Wn，氣電促進可再生能源發電量的消納空間Wa,g滿足

Wa,g≥Wnx.

在一個分析周期T內，可再生能源發電量的理論消納空間Wa可表達為[21]

式中：Wl為區域內負荷電量；Wt為區域凈外送電量，孤立系統中Wt為0；Lmax為區域內調峰電源的最高供電負荷率，純凝供電機組Lmax=1；β為區域內調峰電源的平均調峰深度；λ為電網負荷率，定義為分析周期T內電網平均負荷與最大負荷之比；C+為考慮可再生能源參與負荷平衡后的正備用裝機容量。

影響電網負荷率λ的因素復雜，當居民、商業負荷增速快于工業負荷時，電網負荷率往往呈下降趨勢[22]。后文分析中，假設λ=0.80。

集中式發電機組多采用日啟停方式調峰，計及啟停時間后，設日內帶負荷運行15 h，則其平均調峰深度

式中LCG為集中式發電機組的平均負荷率。

熱電聯供機組的平均調峰深度

βCHP=LCHP,max-LCHP.

式中LCHP、LCHP,max分別為熱電聯供機組的供電平均負荷率及技術最大負荷率。

燃煤機組的調峰深度取50%；設水電機組對可再生能源發電量的消納空間主要集中于枯水季節，調峰深度設為33.3%。

2.4.3 氣電成本

從經濟性角度考慮，取規劃期內集中式發電項目千度電成本不高于670 元/MWh。

3 氣電裝機容量規劃結果

3.1 裝機容量與發電量

3.1.1 裝機容量與比例

規劃期氣電裝機容量分配結果如圖6所示，其中，括號內批注數值為裝機容量，單位GW。

隨著非水可再生能源在能源電力系統中的比例大幅度提高，由圖6可知，系統中要求的集中式發電調峰機組容量占氣電裝機容量的份額逐漸提高，由2020年的56.6%提高到2035年的78.2%，裝機容量從62.2 GW增長至290.0 GW。

熱電聯供機組容量雖逐年增加，即由2020年的47.7 GW增加至2035年的81.0 GW，但其在氣

圖6 氣電容量分配結果Fig.6 Capacity allocation of gas-fired power generation units

電裝機容量中的份額逐漸下降，即由2020年的43.4%下降至2035年的21.8%。

2035年，氣電機組對可再生能源發電量的消納空間達到期望值，且熱電聯供機組的調峰深度達到設計供熱工況(熱電比0.4)的最大值；在其余規劃年份，氣電機組對可再生能源發電量的消納空間有所富裕。

3.1.2 發電量與比例

規劃期集中式發電機組與熱電聯供機組的發電量占天然氣發電量的份額如圖7所示，圖中括號內批注數值為發電量，單位1011kWh。

圖7 天然氣發電量規劃結果Fig.7 Power generation planning for gas-fired power generation units

集中式發電機組的發電量由2020年的1.443 5×1011kWh增長至2035年的7.082 5×1011kWh，發電量占天然氣發電量的份額從52.5%提高至2035年的76.2%；熱電聯供機組的發電量由2020年的1.306 5×1011kWh升高至2035年的2.217 5×1011kWh，發電量份額則由47.5%下降至23.8%。

考慮10%備用容量[23]，在規劃期2020年、2025年、2030年、2035年，集中式發電機組的年平均利用時間分別為2 579 h、2 579 h、2 579 h、2 714 h，熱電聯供機組的年平均利用時間分別為3 268 h、3 692 h、3 681 h、3 268 h。其中，集中式發電機組年平均利用時間2 579 h對應千度電成本為670 元/MWh，此為規劃的約束條件之一。熱電聯供機組年平均利用時間 3 268 h，則對應負荷率為0.619，此為熱電聯供機組在設計熱電比為0.4時的最低技術出力。

3.2 調峰性能

3.2.1 調峰深度與可再生能源發電量消納空間

規劃期各類氣電機組的運行調峰深度及其對可再生能源發電量的實際消納空間如圖8所示，圖中括號標注值為可再生能源發電量消納空間，單位1011kWh。

圖8 氣電調峰深度與可再生能源消納量Fig.8 Peak regulation depth and renewable energy consumption quantity

可見，集中式發電機組的實際運行調峰深度為62.3%～64.2%，而熱電聯供機組的實際調峰深度為23.2%～31.2%。

3.2.2 年平均運行熱電比與負荷率

規劃期氣電機組負荷率及熱電聯供機組的運行熱電比如圖9所示。

圖9 氣電年平均負荷率與熱電比Fig.9 Annual average load rate and heat-power ratio

由圖9可見，在設計熱電比為0.4的情形下，年平均運行熱電比為0.572～0.646，滿足《熱電聯產管理辦法》(發改能源〔2016〕617號文)規定的“采暖型聯合循環項目供熱期熱電比不低于60%，供工業用汽型聯合循環項目全年熱電比不低于40%”。

在可能的運行工況范圍內，熱電聯供機組供電負荷率越低，則其熱電比越大。圖9中顯示的2025—2030年熱電聯供機組負荷率較高，一是因為可再生能源發展尚未達到峰值；二是系統在滿足可再生能源發電量消納空間、集中式發電項目千度電成本、技術最低出力等約束條件下，優先調度熱電聯供機組的發電負荷。

3.2.3 發電氣耗率與成本

規劃期各年氣電的氣耗率及千度電成本如圖10所示。

圖10 氣耗率與千度電成本Fig.10 Gas consumption rate and per megawatt hours power cost

由圖10可知，日啟停集中式發電項目的千度電成本可控制在659.4～670.0 元/MWh，熱電聯供項目的千度電成本則可控制在574.3～594.4 元/MWh。2035年，由于調峰需求，需要容量占比較多的集中式發電機組進入調峰以消納可再生能源發電量，其發電成本有所下降，即659.4 元/MWh；而熱電聯供機組則需深度調峰，按以熱定電(設計熱電比0.4)模式進入最低技術出力工況運行，千度電成本回升至594.4 元/MWh。

3.2.4 集中式發電機組運營對策

我國氣電機組多以調峰調頻為主，集中式發電機組一般采用日啟停運行方式，2012年調峰調頻機組容量約占氣電機組總容量的70%[24]。高調峰深度意味著機組在低負荷運行時效率下降較快，發電成本相對較高，導致集中式發電調峰項目經濟性差[19,25]。以300 MW改進F級集中式發電項目為例，不同年運行時間和年平均利用時間時發電成本如圖11所示，環境溫度15 ℃，氣價2.5 元/m3。

圖11 年運行時間對集中式發電項目千度電成本的影響Fig.11 Effect of annual operating hours on CG megawatt hours power cost

由圖11可知，不同年運行時間下，年平均利用時間對千度電成本的影響趨勢是一樣的：隨著年平均利用時間提高千度電成本降低，且利用時間在2 000 h以下時，曲線斜率較大，上網電價變化幅度大。例如年運行4 000 h時，當年平均利用時間從1 000 h升高到2 000 h時，千度電成本降低226.1 元/MWh；從2 000 h升高到3 000 h時，千度電成本降低89.4 元/MWh。因此，在年運行時間較低的情況下可以通過提高燃氣機組的年平均利用時間，提高機組年平均負荷率以提高經濟性。

3.3 規劃情景下發電用天然氣量

天然氣熱值取35 MJ/m3，則規劃期各年發電用天然氣消費量及比例如圖12所示。

圖12 各規劃期發電用天然氣量及比例Fig.12 Gas consumption quantity and percentage in different planning periods

據《2050年世界與中國能源展望》(2018版，石油經濟技術研究院編制)，在規劃期2020年、2025年、2030年、2035年，我國天然氣消費量預計分別為3.215 7×1011m3、4.510 2×1011m3、5.431 8×1011m3和6.238 8×1011m3。預測2020年發電用天然氣量為5.856 1×1010m3，至2035年其消費量達到1.909 37×1011m3，環比逐年增長約8.20%。

2020—2035年間，發電用天然氣比例較平穩增長，由2020年的18.21%增至2035年的30.60%，年均增長0.826%；2030年后，增速開始回落。按發電用天然氣比例的增長趨勢，未來我國將面臨天然氣保供壓力。

4 結論

本文在深入掌握燃氣輪機及其聯合循環發電機組調峰經濟性的基礎上，結合高比例可再生能源電力系統相關定量特征，以可再生能源發電量消納空間、氣電千度電成本、供電技術出力范圍等多約束條件，對集中式發電、熱電聯供等型式的氣電機組的裝機容量分配進行規劃研究，主要結論如下：

a)熱電聯供機組容量逐年增加，但因高比例可再生能源消納需求，其在氣電裝機容量中的份額逐漸下降，即由2020年的43.4%下降至2035年的21.8%。日啟停集中式發電調峰機組在規劃期容量分配分別為：62.2 GW、133.9 GW、227.2 GW、290.0 GW。

b)在規劃期的末年，氣電機組對可再生能源發電量的消納空間達到期望值，且熱電聯供機組的調峰深度達到設計供熱工況(熱電比0.4)的最大值；在其余規劃年份，機組對可再生能源發電量的消納空間有所富裕。

c)集中式發電項目的千度電成本可控制在659.4～670.0 元/MWh，熱電聯供項目的千度電成本則可控制在574.3～594.4 元/MWh。集中式發電機組深度調峰面臨高成本壓力。

d)發電用天然氣消費量比重持續上升，由2020年的18.21%增長至2035年的30.60%，2035年增速變緩，預計我國未來天然氣供需壓力將增大。

廣東省海域遼闊，港灣和島嶼眾多，具有較大的有效風能密度和風功率密度等級，海上、陸上風能資源豐富，大力發展風電已呈趨勢；因此，本文工作可對廣東省風電背景下的各類型氣電裝機容量分配提供理論參考。