低碳目標下燃煤機組主輔市場聯合優化研究

張興平，黨小璐

（1.華北電力大學經濟與管理學院，北京 102206；2.新能源電力與低碳發展研究北京市重點實驗室（華北電力大學），北京 102206）

構建以新能源為主導的新型電力系統是電力系統實現“雙碳”目標的重要技術路徑。由于新能源出力的波動性與不確定性，系統調峰需求不斷加重。鑒于我國煤電占比高、調峰靈活性資源不足的國情，通過加大燃煤機組的調峰深度來提高現有煤電的靈活性，將是緩解電力系統調峰壓力的有效方式之一[1-2]。

許多學者對燃煤機組深度調峰時的經濟性進行了深入分析。文獻[3-4]根據機組的能耗特性，構建了燃煤機組不同調峰階段的能耗成本模型。文獻[5-8]根據我國各地區調峰輔助服務市場的實際情況，對機組深度調峰的經濟性進行了探究。文獻[9]發現現有條件下燃煤機組深度調峰來提供靈活性時，系統總調峰成本高，經濟性有待提升。文獻[10-13]的研究表明，在不同調峰深度下，燃煤機組的經濟性有所差別，且不同類型燃煤機組參與深度調峰的經濟性也不同。此外，文獻[14]發現，以一個發電廠中2 臺機組的總收益最大為目標進行負荷優化分配時，能夠提高發電企業的整體收益。因此，從燃煤機組的角度出發，在現有深度調峰的補償標準下，燃煤機組經濟性很難得到保障。

隨著我國電力市場的發展，發電商將同時面臨電能市場和輔助服務市場。由于電能市場不能完全反映靈活性調峰資源的價值，并且燃煤機組在參與電能市場與調峰輔助市場的電量等方面存在耦合關系，因此學者們開始考慮兩市場的聯合出清[15-18]。文獻[19-20]提出了通過日前電能量市場預出清與兩市場聯合再出清的分步計算方法，有效解決了日前電能交易和深度調峰交易融合問題。

已有研究多從單個燃煤機組的經濟性進行分析。電力系統技術特點決定了各發電主體并不是孤立的存在，彼此之間進行耦合時可能具有很好的整體協同效果。本文將燃煤機組視為一個有機的整體，從整體的角度來進行探究。同時現有研究側重于考慮燃煤機組經濟效益，而燃煤機組在深度調峰低負荷運行時發電煤耗率也顯著增加，為更好地實現低碳目標，系統整體的環境效益值得進一步關注。

基于此，本文考慮不同類型燃煤機組的技術特性，以燃煤機組系統整體經濟性最優為目標，構建燃煤機組參與電能市場與輔助服務市場的兩階段優化模型，從經濟效益和環境效益兩方面對不同深度調峰方案的效果進行探究。

1 燃煤機組參與電能市場和調峰輔助服務市場的兩階段優化模型

1.1 模型構建思路

本文提出的兩階段優化模型，是通過電能市場預出清和兩市場聯合再出清2 個階段進行優化。

預出清階段，根據預測日負荷曲線與可再生能源預測出力曲線，以燃煤機組系統總成本最低為目標來優化各燃煤機組的計劃出力。

再出清階段，根據實際日負荷曲線與可再生能源實際出力曲線，在預出清階段傳遞的機組運行出力計劃的基礎上，以燃煤機組系統總收益最大為目標，優化各燃煤機組的實際運營。

1.2 預出清階段模型

1.2.1 目標函數

燃煤機組調峰的過程分為常規調峰、不投油深度調峰和投油深度調峰3 個階段[9]。

1）常規調峰階段，燃煤機組的調峰成本僅考慮運行煤耗成本，表示為：

式中：a、b、c為機組耗量特性函數的系數；P為機組運行出力；Scoal為單位燃煤價格。

不投油深度調峰和投油深度調峰階段，燃煤機組由于壓低出力增加了損耗成本[21]，表示為：

式中：β為燃煤機組實際運行損耗系數，其數值在不投油深度調峰階段低于投油深度調峰階段；Sunit為機組建造成本。

2）投油深度調峰階段，燃煤機組需要投油助燃以保證機組安全運行。增加的投油成本為：

式中：Eoil為投油深度調峰階段投入的燃油耗量；Soil為單位燃油價格。

綜上，燃煤機組運行成本表示為：

式中：Pmax為機組最大出力；Pmin為機組常規調峰階段的最小技術出力；Pa為機組不投油深度調峰階段的最低穩燃出力；Pb為機組投油深度階段的穩燃極限出力。

3）預出清階段目標函數為燃煤機組總運行成本以及啟動成本之和最低，表示為：

式中：T為調度時段數；N為機組臺數；Pn,t,plan為機組n在時段t的計劃出力；un,t為機組n在時段t的啟停狀態；Cup,n為機組n的啟動成本。

1.2.2 約束條件

1）機組出力約束：

式中：Pn,min、Pn,max為機組n的最小、最大出力。

2）系統功率平衡約束：

式中：Pnew,t為時段t可再生能源預測出力；Pload,t為時段t系統預測負荷。

3）系統備用約束：

式中：μ為系統備用率。

4）系統安全約束，即電力系統任一機組故障時，電力系統應能保證穩定運行：

5）機組爬坡速率約束：

式中：Vn為機組n出力的最大爬坡速率。

6）機組啟停機時間約束：

式中：Xn,t,on、Xn,t,off分別為機組n在時段t已連續開、停機時間；Tn,on、Tn,off分別為機組n最短連續開、停機時間。

1.3 再出清階段模型

1.3.1 目標函數

電能市場中，利用預出清階段模型輸出的各機組計劃出力，計算得到各機組的發電煤耗邊際成本，將其作為各機組的電能市場報價。同時根據各機組報價由低到高來對機組進行調用，假設每臺機組的計劃出力都在電能市場上成交，即邊際成本最高的機組的報價為電能市場出清電價，表示為：

輔助服務市場中，燃煤機組在常規調峰階段提供的調峰輔助服務是無償的，而在深度調峰階段提供的調峰輔助服務為有償調峰輔助服務（即深度調峰輔助服務）。

燃煤機組總收益為電能市場收益（發電收入與運行煤耗成本之差）和深度調峰收益（深度調峰補償與深度調峰額外成本之差）之和減去棄可再生能源懲罰成本[3]。再出清階段目標函數為燃煤機組系統總收益最大，表示為：

式中：SD,t為電能市場在時段t的出清價格；Pn,t為機組n在時段t的實際運行出力；Δt為調度時段時間間隔；SF,t為調峰輔助市場在時段t提供深度調峰服務的補償價格；Qn,t為機組n在時段t的深度調峰電量；Snew為棄可再生能源懲罰成本系數；Qnew為棄可再生能源懲罰電量。

1.3.2 約束條件

1）機組實際出力約束：

式中：下標max、min 分別表示機組n在時段t的運行出力最大、最小值。

2）實際功率平衡約束：

式中：PNew,t為時段t可再生能源實際出力；PLoad,t為時段t系統實際負荷。

3）可再生能源實際出力約束：

式中：PNew,t,pr為時段t可再生能源實際出力能力。

4）當棄可再生能源率高于最大棄可再生能源率時，對超出部分電量進行懲罰：

式中：γ為允許的最大棄可再生能源率。

5）機組實際出力爬坡速率約束：

6）在某一時刻機組提供調峰輔助服務之后，要保證該機組下一時刻有能力回到其計劃出力值：

1.4 模型求解

本文基于MATLAB 平臺對兩階段模型進行求解。燃煤機組調峰運行成本為機組出力的分段函數，本文引入布爾變量來對目標函數進行改寫，且改寫后的深度調峰成本項為非線性約束，參照文獻的方法，將考慮深度調峰成本的函數中的混合整數非線性約束轉換為線性約束來求解[22]。

2 算例分析

2.1 算例基本情況與參數設置

本文算例地區總裝機容量為11 802 MW。其中燃煤機組7 000 MW，風電機組1 940 MW，光伏機組2 134 MW，水電機組728 MW。圖1 為典型日基本情況。表1 為燃煤機組參數[22-24]。圖2 為燃煤機組度電成本曲線（根據文獻[13]與1.2.1 中燃煤機組運行成本公式計算得出）。Pmin、Pa、Pb分別設為Pmax的50%、40%和30%。系統備用率為13%。煤價為700 元/t。棄可再生能源懲罰成本為0.6 元/(kW·h)[9]。允許最大棄可再生能源率設定為5%。燃煤機組因提供深度調峰服務而少發的電量，根據《華北區域并網發電廠輔助服務管理實施細則》，按照0.25 元/(kW·h)進行補償。

表1 燃煤機組參數Tab.1 Parameters of the coal-fired units

2.2 深度調峰方案設置

方案1：所有機組均不進行深度調峰。

方案2—方案29：考慮深度調峰的不同機組類型與調峰深度設置情景，具體見表2。其中，深度調峰機組類型是假設僅有該類型機組進行深度調峰，即該類型機組運行負荷可低于最大技術出力的50%；同時其他類型機組不進行調峰，其出力保持在最大技術出力的50%～100%。調峰深度指能夠深度調峰的機組在深度調峰時能達到的最大調峰深度。例如方案7 的情況為：300 MW 機組運行負荷的范圍在其最大技術出力的40%～100%，同時600 MW 和1 000 MW 機組應運行在其最大技術出力的50%～100%。

表2 深度調峰方案設置Tab.2 Deep peaking scheme setup

2.3 結果分析

2.3.1 不同深度調峰方案下系統經濟效益分析

不同深度調峰方案下燃煤機組系統收益情況如圖3 所示。

燃煤機組系統總收益隨深度調峰方案變化的差異較大。調峰深度為60%（對應方案3、方案7、方案11、方案15、方案19、方案23、方案27）時的經濟性優于其他調峰深度，其中方案3 的經濟性最優。

下面從調峰深度和深度調峰機組類型2 個方面進行說明。

圖4 為所有機組均不進行深度調峰的方案1 和所有機組均能深度調峰但調峰深度不同的方案（方案2—方案5）中燃煤機組深度調峰整體收益情況。當深度調峰機組組合一定時，隨著機組調峰深度的增加，系統總收益先增后降，調峰深度為60%時經濟性最優。隨著機組調峰深度的加大，深度調峰補償和深度調峰額外成本均增加，但后者增幅更大。當機組調峰深度低于60%時，深度調峰補償能夠彌補因深度調峰而增加的額外成本。當機組調峰深度高于60%時，機組進入投油深度調峰階段，損耗成本進一步加大，額外增加的投油成本使得額外成本顯著增長（圖2），但深度調峰補償在所有深度調峰階段的補償價格相同，因此燃煤機組系統經濟效益受損明顯。

當機組調峰深度一定時，所有機組均能夠進行深度調峰的方案經濟性最優。各方案電能市場收益相近，系統總收益之間的差距主要在于深度調峰收益。以60%調峰深度下的不同深度調峰機組組合為例，其深度調峰情況如圖5 所示。各方案調峰電量相同，但各機組提供深度調峰輔助服務與無償調峰輔助服務的量不同，且深度調峰收益與深度調峰電量正相關。結合圖2 和圖5 可知，調峰深度為60%時，各機組度電成本增幅均顯著低于深度調峰補償（0.25 元/kW·h），因此由任一機組提供更多的深度調峰輔助服務都能使整體的深度調峰收益進一步提高，從而提高燃煤機組系統總收益。同時600 MW和1 000 MW 機組在不投油深度調峰階段的度電成本明顯低于300 MW 機組。所以算例條件下，由度電成本較低的600 MW 和1 000 MW 機組提供大部分深度調峰輔助服務的方案3 和方案27 的經濟性優于其他方案。2 個方案間的區別在于時段20:00—22:00，方案3 由300 MW 機組代替600 MW 機組進行深度調峰，此時系統實際負荷與可再生能源實際出力之差最大。相比方案27，該時段方案3 中機組8 和機組9（300 MW）的調峰深度從35%提高到60%，機組4—機組7（600 MW）的調峰深度從60%降低到10%。由圖2 可知，該情況下機組8 和機組9 的度電成本增幅低于機組4—機組7 的度電成本降幅，而2 個方案中機組4—機組9 的總出力基本相同，故方案3 總成本更低。

綜上，在額外成本增幅較小的不投油深度調峰階段進行深度調峰有助于整體經濟性的提升，即深度調峰應選擇經濟適宜的調節水平；同時在一定的負荷水平與調節需求下，為達到燃煤機組系統整體經濟最優的目標，應根據不同類型機組成本特性來對調峰電量進行合理分配，即各類型機組要相互配合，充分發揮不同機組的技術優勢。

2.3.2 不同深度調峰方案下系統環境效益分析

燃煤機組進行深度調峰能夠提高可再生能源消納率并降低碳排放。由于燃煤機組之間技術特性存在差異，不同方案下系統環境效益提高程度不同。不同深度調峰方案下系統的碳排放與可再生能源消納率如圖6 所示。由圖6 可以看出，方案1（所有機組均不能夠深度調峰）的碳排放最高且可再生能源消納率最低。這是因為預出清階段按照計及深度調峰成本的總運行成本最低來優化各機組計劃出力時，算例典型日情況下，各機組基本不進入深度調峰階段，且300 MW 和600 MW 機組大部分時刻接近50%最大技術出力運行。因此在沒有機組能夠深度調峰時，方案1 中某些時刻系統沒有足夠的向下調節能力來消納可再生能源。

由圖6 還可以看出，當深度調峰機組組合一定時，隨著機組調峰深度的增加，碳排放逐步下降，可再生能源消納率逐步上升，此時燃煤機組總出力的減少能夠促進碳排放的降低。不同類型機組在相同的調峰深度下提供調峰輔助服務時，對降低碳排放和消納可再生能源的作用有所不同，且可再生能源消納率的提高并不意味著碳排放的降低。由圖2可知，隨著燃煤機組調峰深度的增加，其度電成本增幅越來越大，且不同類型機組增幅有所不同。以燃煤機組系統總收益最高為目標進行出清時，在不棄可再生能源（可再生能源消納率高于95%）的基礎上，各機組將運行在相對經濟的階段。因此即便燃煤機組有充足的調節能力，可再生能源也可能并未完全消納。同時各方案間碳排放的差距一方面來源于增加的可再生能源替代煤電對碳排放的降低，另一方面來源于不同類型燃煤機組煤耗特性差異對碳排放的影響。

以調峰深度為70%時，碳排放最低方案21（300 MW 和600 MW 機組能夠深度調峰）和可再生能源消納率最高的方案29（600 MW 和1 000 MW機組能夠深度調峰）為例，2 個方案深度調峰電量構成情況如圖7 所示。

為消納可再生能源而降低同樣的出力時，由于燃煤機組技術特性的不同，其因深度調峰增加的額外成本與提供深度調峰輔助服務獲得的補償不同。2 個方案的深度調峰總電量接近，但提供深度調峰的機組類型與機組所處的深度調峰階段不同。

由圖2 可知：在投油深度調峰階段，機組1（1 000 MW）的度電成本遠低于機組8 和機組9（300 MW）的度電成本；且機組4—機組7（600 MW）在不投油深度調峰階段的度電成本顯著低于機組2和機組3（600 MW）在投油深度調峰階段的度電成本。因此在深度調峰度電補償價格不變的前提下，方案29 中各機組降低出力的意愿要高于方案21的，故方案29 在以燃煤機組系統總收益最高為目標出清時能夠保證更多可再生能源的消納。同時根據表1 中各機組在不同出力下的發電煤耗率情況，方案21 中由機組2 和機組3 與機組8 和機組9 在相應調峰階段提供深度調峰電量時的發電煤耗率低于方案29 中由機組1 與機組4—機組9 提供深度調峰電量時的發電煤耗率，因此在燃煤機組總出力接近時，方案21 的碳排放更低。

因此，燃煤機組進行深度調峰能夠提高可再生能源消納率并降低碳排放，但不同深度調峰方案之間由于不同類型機組特性差異，可再生能源消納率的提高不一定能保證系統碳排放降低。

2.3.3 不同深度調峰方案下系統綜合效益分析

燃煤機組系統經濟收益、碳排放和可再生能源消納3 個方面的目標難以同時達到最優?？紤]三者同等重要時，使用線性加權法對各方案的綜合效益進行打分（各指標權重均為1/3），結果如圖8 所示。由圖8 可以看出，方案3 為最優方案。此方案下所有機組能在不投油深度調峰階段深度調峰保證燃煤機組整體經濟性最優，并且有足夠的調節能力保證可再生能源的消納；同時深度調峰電量主要由煤耗特性較優的600 MW 和1 000 MW 機組提供，因而整體碳排放處于較低水平：故此方案可以兼顧經濟和低碳目標。

因此，為達到系統綜合效益最優，不僅需要各機組運行在各自成本特性較優的調峰區間，還需要不同技術特性的燃煤機組相互配合來充分發揮各機組技術優勢達到系統整體最優。所有類型機組之間不進行協同運營（或僅有部分類型機組進行協同運營）時會對整體的燃煤機組效率造成損失，從而使得燃煤機組系統綜合效益降低。

3 結論及建議

1）合理測算不同區域不同類型燃煤機組最優調峰區間，提升燃煤機組效率

燃煤機組在最優深度調峰區間內運行時，既能保證燃煤機組整體經濟性最優，又具有較好的減排效果。應根據當地的電力系統運行特征和機組特性，合理測算不同類型機組的最優調峰區間，據此對不同燃煤機組采取差異化策略，著重挖掘適宜調峰的機組靈活性潛力，避免不適宜調峰機組的效率損失，從而提升燃煤機組效率，更好地實現電力系統低碳轉型的目標。

2）進一步完善電力市場的輔助服務補償機制

深度調峰補償價格固定的條件下，當燃煤機組調峰深度超過最優調峰區間時，其整體經濟性受損。燃煤機組在提供調峰輔助服務時承擔了較高的成本，應得到合理的價值回報。對于靈活調節機組，應合理評估其電力服務價值，進一步完善調峰輔助服務補償機制，激勵燃煤機組主動滿足以新能源為主體的新型電力系統對輔助服務的需要。如考慮分段深度調峰補償，或許能夠更有效地調動機組參與深度調峰的積極性。

3）引導燃煤機組協同運營來消納可再生能源

整體而言，由于燃煤機組的技術特性存在差異，不同燃煤機組之間在消納可再生能源時具有明顯的協同效應。因此，有效發揮燃煤機組之間的協同效應有助于大規?？稍偕茉锤咝Ы尤腚娏ο到y。未來應不斷探索并完善這種協同效應的發揮機制，如可以在電力市場中以經濟激勵引導燃煤機組主動進行合作，且在合作的同時保有一定競爭性；也可以通過建立健全燃煤機組協同運營相關機制，引導各類型機組，在合適的時間提供合適數量的輔助服務，并獲得合理的經濟收益。