消納風電預測偏差功率的電采暖負荷群運行調度策略

嚴干貴，趙 陽，楊玉龍，趙磊洋，闞天洋，楊森林，盧曉東

（1. 東北電力大學現代電力系統仿真控制與綠色電能新技術教育部重點實驗室，吉林吉林 132012；2. 國網遼寧營銷服務中心，遼寧沈陽 110000；3. 國網冀北電力有限公司承德供電公司，河北承德 067000；4. 國網青海省電力公司，青海西寧 810008）

0 引言

以碳基能源為主導的能源供給模式造成了嚴峻的生態環境問題［1］，威脅著經濟社會的可持續發展；開發利用可再生能源成為能源供給低碳化轉型的重要戰略選擇，構建以風電、光伏等新能源為主體的新型電力系統是能源電力行業碳減排國家戰略，風電功率受風速波動影響具有強不確定性，高比例不確定性電源聯網將影響電力供應的可靠性及經濟性，進而阻礙能源供給低碳化轉型發展［2］。最近，國家能源局頒發《關于鼓勵可再生能源發電企業自建或購買調峰能力增加并網規模的通知》［3］，鼓勵風電場購買調節能力以促進風電大力發展和充分消納。同時，風電處于由補充電源逐步向主體電源轉變的進程中，風電功率可預期性尤為重要，通過購買調節資源提高風電功率精準性將是新型電力系統研究的重要課題。

新型電力系統中“源側”主動調節能力弱化［4］，挖掘“荷側”調節能力受到廣泛關注［5］。近幾年，電采暖負荷規模不斷擴大，且具有可時移特性，是重要的存量調節資源，挖掘其調節潛力可有效促進風電消納。目前“荷側”調節資源研究主要聚焦于儲能負荷、大型工商業負荷、電動汽車以及空調負荷［6-7］等。電采暖負荷是我國北方地區新興的大規?？蓵r移負荷［8-9］，具有巨大的可挖掘潛力。目前，電采暖負荷建模［10］及控制廣受關注［11］：電采暖負荷的時移特性主要與建筑物傳熱過程相關，通常采用一階等值熱力學模型或更為精確的二階等值熱力學模型［12］；針對電采暖負荷控制問題，主要以蓄熱式電采暖為研究對象，考慮電采暖用戶的經濟性和熱舒適性［13］，研究其優化控制策略，以實現與風電的協調運行［14］。由于電采暖負荷單體容量小、數量多，直接調控負擔重、可行性差，如何有效聚合其時移能力，匹配大規模風電功率，現有研究對此關注不足。

據此，本文擬挖掘電采暖負荷調節功率作為電網輔助備用容量，在分析電采暖負荷時移特性的基礎上，構建電采暖負荷群分組輪流調控的運行調度策略，挖掘電采暖負荷群聚合調節潛力，匹配風電預測偏差功率，提高風電功率可預期性，促進源-荷協調發展。本文主要貢獻為構建了基于負荷聚合商的電采暖負荷群響應風電預測偏差功率的調度架構，在分析電采暖負荷群調節能力的基礎上，提出了消納風電預測偏差功率的電采暖負荷群優化組合方法。最后，通過設計算例仿真對所提出的運行調度策略的有效性和經濟性進行驗證。

1 面向風電場預測偏差功率消納的電采暖負荷群調度原理

1.1 風電場預測偏差功率

開展風電場功率預測是合理安排系統發電備用需求的重要基礎，當風電場實際發電功率超出其預測范圍時，偏差功率可能不允許入網，導致風電場運營效益受損，同時不利于電力系統的風電消納。風電場預測及實測功率如附錄A 圖A1 所示。由圖可知：19:00—21:00 時段實測風電功率超過預測上限25%的偏差功率，其中19:00—20:00 時段實測風電功率超過預測上限35%的偏差功率，即部分時段風電功率因超出預測值而棄風。

1.2 消納風電預測偏差功率的電采暖負荷群調度架構

電采暖負荷群可通過負荷聚合商，在電網調度中心的統一調度下，與風電場進行協調互動：電網調度中心根據風電場出力信息及電采暖負荷群調節容量信息，向二者發布調度指令，調用電采暖負荷群調節能力消納風電場預測偏差功率，提升電網風電消納規模；負荷聚合商實時監測電采暖負荷狀態，根據電網調度中心下達的調度指令，控制電采暖用戶的用電行為。消納風電場預測偏差功率的電采暖負荷群調度架構如圖1所示。

圖1 電采暖負荷群實時跟蹤風電功率的調度架構Fig.1 Scheduling framework for real-time tracking wind power by electric heating load group

負荷聚合商與風電場通過電力交易中心，采用雙邊交易方式［15］，確定交易電量及電價。風電場通過出售棄風電量，增加自身售電收益；負荷聚合商通過購入低于零售電價的棄風電量，降低用電成本，激勵電采暖用戶參與消納風電預測偏差功率。

具體地，省級電力交易中心發布交易公告后，負荷聚合商與風電場經過雙邊協商達成交易意向，通過電力交易平臺申報相關交易信息，省級電力交易中心對雙邊協商交易意向進行匯總、校核，并將結果提交至省級電網電力調度中心進行安全校核，安全校核通過后，電力交易中心發布雙邊交易結果，最后由省級電網調度中心下達調度指令。

2 電采暖負荷群組合調控原理

電采暖單元負荷的調節能力由其溫升-功率特性，即調節功率及可持續時間來表征。調節功率大小為其負荷功率大小，可持續時間為室內溫升／溫降達到舒適溫度區間邊界所用時間。根據室內溫度狀況，可提供向上調節功率（正向調節）或向下調節功率（負向調節）。

電采暖負荷群的調節能力由所包含的負荷單元的調節能力及組合使用方式決定。本文假定電采暖負荷群組中包含若干個電采暖負荷小組，而每個電采暖負荷小組由若干個單元負荷組成，且各小組中每個單元負荷具有相同的傳熱特性參數、額定功率和初始溫度，即同質負荷。這保證了在一個控制周期內該小組中各單元負荷的溫升-功率特性一致，負荷小組內各單元負荷可統一控制。由此，電采暖負荷小組將作為本文的最小控制單位，負荷小組的調節功率為各單元負荷調節功率之和，調節可持續時間為單元負荷調節時間。進一步地，對負荷小組進行靈活組合，即可獲得所需要的調節能力，即調節功率和可持續時間在一定范圍內可調。

另一方面，對于多個電采暖負荷群，可以采用輪流調控方式來響應電網調節需求，電采暖負荷群組輪流調控示意圖見附錄A 圖A2，假設采用定時長（15 min）調控，下面簡述電采暖負荷群輪流調控過程。時段1：電采暖負荷群組1參與調節，其功率由計劃功率P0升高為P1，其他群組功率保持計劃功率不變，不參與調節。另外，由于群組1參與調節，改變了組內電采暖負荷用電計劃，后續時段需要考慮負荷反彈功率的影響［16］。時段2：電采暖負荷群組2參與調節，其功率由計劃功率P0升高為P2，其調節功率一方面要滿足風電預測偏差功率的調節需求，同時也要考慮補償群組1的反彈功率，而其他群組不參與調節。依此類推，其他時段調節過程類似。由此，當給定風電預測偏差功率時，通過上述輪流調控方式增加電采暖負荷群組功率以響應風電消納需求，并利用電采暖負荷的蓄熱特性存儲棄風電量，從而減小后續無風電預測偏差功率時的電采暖負荷群組功率。

3 電采暖負荷群響應風電消納優化模型

負荷聚合商需提前制定用戶日前用電計劃。根據上述負荷群組合控制原理，負荷聚合商可調用N個電采暖負荷群組（群組序號用n表示，n=1，2，…，N）；每個群組中包含C個負荷小組（小組序號用c表示，c=1，2，…，C），每個負荷小組中有U個同質單元負荷。則時段i群組n中第c個小組的負荷日前計劃用電功率Y i，n，c0如下：

各電采暖房間的室內溫度應控制在設定的舒適溫度范圍之內，在電采暖功率P的激勵下，室內溫升變化規律如下［17］：

棄風時段i（i=1，2，…，I1，其中I1為棄風時段數）采用負荷群組輪流調控方式，以最小化風電預測偏差功率（實際功率與預測功率之差）與電采暖負荷群調節功率差值為目標，以滿足室內舒適溫度為約束，優化各時段電采暖調節功率值，目標函數如下：

另外，各時段各群組的輪流調控狀態滿足如下輪控狀態矩陣X=[xi，n]的約束：

后續無棄風時段i（i=I1+1，I1+2，…，I1+I2，其中I2為無棄風時段數），所有電采暖負荷處于降溫減功率運行狀態，以舒適溫度約束下總的電采暖負荷功率Ytotal最小為目標，具體如下：

根據上述優化結果，分析負荷聚合商參與調節后的用電成本，其計算表達式如式（10）所示。

式中：CEHL為電采暖負荷群參與調節后的用電成本；pc為居民用電價格；pW為風電場棄風電價。

4 算例分析

4.1 算例簡介

本文算例共設置6 個群組（即N=6），每個負荷群組由10 棟高層居民樓電采暖負荷組成。假設各棟居民樓布局相同，各層房屋布局如附錄A 圖A3所示。根據房間的面積、所處位置，可分為5 類房間，且同類房間建筑熱特性完全相同，每棟樓各類房間數均為17［18］，各類房間傳熱參數及電采暖負荷功率如附錄A 表A1 所示。根據各房間電采暖負荷額定功率，可得1 個電采暖負荷群組的負荷總容量為1.377 MW（170×8.1 kW），6 個負荷群組共計8.262 MW。

假設室內初始溫度均勻分布在區間［18，26］℃，按初始溫度將每群組內的同類電采暖負荷分為5組，每個負荷群組中共計25個負荷小組（即C=25），每個負荷小組中包含單元負荷34 個（即U=34）。同理，每個負荷小組的初始墻體溫度均勻分布在區間［18，18.5］℃。依據國家供暖標準，室內溫度不得低于18 ℃。依據ISO 7730 標準，人體最舒適溫度為24 ℃左右，并且不得高于26 ℃，所以將舒適溫度范圍設定為［18，26］℃。

為驗證所提出的電采暖負荷群響應風電消納調度策略的有效性，設置如下2 種風電功率預測誤差上、下限情景，假設風電場裝機容量為10 MW，15 min為一個調度周期。

情景1：電采暖負荷群響應風電功率超出預測上限25%的偏差功率，風電誤差跟蹤優化時段為19:00—20:30，共6 個周期（即I1=6），后續降溫減功率運行時段為20:30—24:00，共14 個周期（即I2=14），每個周期由1 個電采暖負荷群組進行調節，共計6個群組輪流參與響應。

情景2：電采暖負荷群響應風電功率超出預測上限35%的偏差功率，風電誤差跟蹤優化時段為19:00—20:00，共4 個周期（即I1=4），后續降溫減功率運行時段為20:00—24:00，共16 個周期（即I2=16），每個周期由1 個電采暖負荷群組進行調節，共計4個群組輪流參與響應。

電采暖負荷控制周期應小于其最短可移時長，本文將其設置為1 min；負荷聚合商與風電場雙邊交易達成的棄風電價設置為0.125元／（kW·h），居民電價為0.525 元／（kW·h）；室外溫度曲線如附錄A 圖A4 所示。計算環境為GAMS 27.3.0，本文模型為混合整數規劃模型，采用CPLEX求解器對其進行求解。

4.2 電采暖負荷單元調節能力分析

圖2 上圖為電采暖房間室內溫度在舒適溫度區內循環往復自然變化曲線，t=tcut時關閉電采暖功率（功率降至0），室內溫度隨之下降；t=tre時，室內溫度降至舒適溫度區下限，開啟電采暖功率，室內溫度隨之上升，如此往復。圖2 下圖為電采暖負荷響應風電消納的上調功率曲線，調節功率等于其額定功率，圖中Δtup為電采暖負荷上調可持續時間，Eup為上調期間的用電量。

圖2 電采暖單元加熱功率和溫升曲線Fig.2 Curves of heating power and rising temperature of electric heating unit

根據電采暖負荷房間傳熱參數，通過仿真計算上述5類房間溫升過程，得到5類典型電采暖負荷單元溫度變化過程曲線如附錄B 圖B1 所示，其中舒適溫度區間為［18，26］℃，初始室內溫度為18 ℃，室外溫度為-17 ℃，圖中最大上、下調持續時間分別為室溫從18 ℃升至26 ℃及從26 ℃降至18 ℃所用時間。

4.3 電采暖負荷響應風電預測偏差功率效果

情景1 和情景2 下電采暖負荷群組合優化響應風電場預測偏差功率曲線仿真結果分別如附錄B 圖B2（a）、（b）所示。通過優化組合和輪流控制電采暖負荷，電采暖負荷群組的用電功率曲線與風電預測偏差功率相近，可實現偏差功率消納。

圖3 為情景1 和情景2 下調節前、后電采暖負荷群功率曲線?？梢?，調節后的功率均高于調節前，這表明在風電預測偏差功率大于0 的時段，電采暖負荷群始終提供了正的調節功率。

圖3 調節前、后電采暖負荷群功率曲線Fig.3 Curves of electric heating load group power before and after regulation

4.4 電采暖負荷消納棄風效果

電采暖負荷響應前、后風電棄風概率對比如表1所示。由表可知，調節后情景1 下各時段棄風概率為0～0.04%，情景2 下各時段棄風概率為0～0.04%，可見電采暖負荷群響應風電預測偏差功率降低了風電棄風概率。

表1 調節前、后的風電棄風概率對比Table 1 Comparison of wind power curtailment probability between before and after regulation

附錄B表B1為幾種舒適溫度范圍下的風電棄風概率。由表可知：當舒適溫度范圍寬（如［18，26］℃）時，電采暖負荷可調功率大、棄風消納能力強，棄風概率僅為0.052%；當舒適溫度變化范圍僅2 ℃（如［21，23］℃）時，風電棄風概率增至1.746%；而當電采暖負荷不參與調節時，棄風概率高達43.154%，故電采暖負荷參與電網調節可顯著降低棄風。

4.5 電采暖負荷消納棄風經濟性分析

負荷聚合商通過電力交易中心與風電場進行雙邊交易，本文算例中棄風電價低于零售電價，激勵電采暖用戶消納風電預測正偏差功率，并利用其蓄熱能力，可降低后續無棄風時段的用電量，通過對比電采暖負荷參與、不參與調節2 種情況下的總用電量，分析電采暖負荷參與調節的經濟可行性。

表2給出電采暖負荷用電情況。情景1，消納棄風電量431.00 kW·h，后續減少電量349.12 kW·h，總用電成本減少129.3 元，調節前、后無棄風時段電采暖用電功率曲線如圖4 所示；情景2，消納棄風電量171.63 kW·h，后續減少電量160.25 kW·h，總用電成本減少63.86元。此外，風電場通過雙邊交易售出原計劃棄風電量而獲得額外收益，情景1、2 分別獲益53.88、21.45元。

圖4 情景1下調節前、后電采暖負荷群功率曲線（無棄風時段）Fig.4 Curves of electric heating load group power before and after regulation under Scenario 1（in time period without wind power curtailment）

表2 電采暖負荷群實時跟蹤風功率經濟性Table 2 Economy of electric heating load group for real-time tracking wind power

綜上，利用本文所提出的源荷互動策略可實現源、荷互利。

表3 給出了由雙邊交易確定的棄風電價對電采暖負荷群參與風電實時跟蹤調節的經濟性?？梢婋S著棄風電價的提高，電采暖負荷群用電成本逐漸增加，可能導致其參與調節不具備經濟可行性，如：情景1 下當棄風電價等于0.525 元／（kW·h）時，調節后用電成本增加了43.44 元；情景2 下當棄風電價等于0.525 元／（kW·h）時，調節后用電成本增加了4.82元。

表3 棄風電價對電采暖負荷群用電成本的影響Table 3 Influence of wind power curtailment price on cost of electric heating load group

5 結論

本文挖掘電采暖負荷調節功率作為電網輔助備用，響應風電場預測偏差功率，提高風電消納，得到主要結論如下：①設計了基于負荷聚合商的電采暖負荷群響應風電場預測偏差調度架構，以提升電網風電消納能力；②設計了電采暖負荷群響應風電預測偏差功率的輪流調控優化響應策略；③構建了電采暖負荷群響應風電場預測偏差功率消納算例系統，當電采暖負荷群功率需求與風電場裝機容量相近時，可減少棄風電量99%以上，棄風概率降至0.04%以下；④利用電采暖負荷群調節能力響應風電功率預測偏差，可降低電采暖用戶用電成本，具有一定的經濟性。

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