基于电碳耦合的配电网电源规划

施 勇，顾唯华，刘 睿，徐 韬，陈 聪，沈海丹，贺 康

(1.国网上海市电力公司崇明供电公司，上海 202150；

2.上海电力大学，上海 200090)

“节能”“减排”“可持续发展”已然成为当着世界能源产业发展的重要趋势，电力行业也提出了低碳环保的新要求。

在电力系统中实现“低碳”主要有两种方法[1]：一种是吸收和固定二氧化碳，在电力系统中主要体现在电厂碳捕集能力的提升；
另一种是提高清洁能源的比例，减少对化石能源的过度依赖，在电力系统中主要体现在风、光等可再生能源装机容量的增加[2-4]。由于碳捕集存在诸多限制，因此高比例可再生能源接入电网就成为大趋势，随之也带来了电源规划方面的转变。

以常规电源为主的传统电力系统电源规划，首先是进行负荷预测，然后根据峰荷确定电源容量，并留有一定量的备用，这样就能够保障电量、电力供需之间的平衡。

传统电源(火电、水电)既能保证稳定性又能提供灵活性，满足负荷侧灵活性需求。文献[5]建立了以规划期内费用最小为主要目标的传统电力系统电源规划模型，其中灵活性需求主要来源于负荷侧的波动。

在新型电力系统中，高碳机组(火电)在系统中的装机比例降低及可再生能源(风电及光伏)的大幅接入电网导致整个系统的灵活性需求急剧增加，电力系统的灵活性问题迫切需要解决。在这种情况下，就需要添加灵活性资源来满足系统的灵活性需求[6-7]。

目前国内外有不少关于各侧灵活性资源如何协调配置的研究。文献[8]在电源的规划方面将风光等分布式电源、主动负荷及大电网供电纳入考虑范畴，并将其都视为等效电源，建立每类电源的成本-时间曲线，求解最小费用目标函数；
文献[9]分别设置微型燃气轮机、储能及需求响应作为灵活性资源，建立了含高比例可再生能源的电源双层规划模型，上层为规划层目标是电源的中长期规划成本最小，下层为运行层求解年运行成本的最优解，上层模型提供配置方案，下层模型提供运行策略，双层模型不断迭代求得最优解；
文献[10]选取源层(DG运营商)-网层(配电公司)-荷侧(需求侧响应)三方利益协调的配电网规划模型，追求三侧的经济型求解最优的电源规划方案；
文献[11]采用K-means聚类将负荷与风速数据进行聚类分析，处理了风电和负荷之间的相互不确定性问题，在此基础上建立了风-火-储-可中断负荷联合电源规划模型；
文献[12]对各类型灵活性资源进行建模，并代入了灵活性定量评估的环节来保证系统充足的灵活性，考虑运行与规划两个时间尺度，建立了中长期的电源规划模型；
文献[13]考虑到风电出力与负荷预测的不确定性，在模型中加入考虑系统总预测误差不确定性的旋转备用容量约束，建立了基于碳交易的考虑风、荷不确定性的低碳电源规划模型，采用随机机会约束规划法将不确定约束条件确定化；
文献[14]对电力系统的灵活性供需关系进行分析，提出了灵活性充裕度与灵活性运行安全域，同时以储能为主要的灵活性资源，提出了考虑灵活性供需平衡的源-网-储一体化规划方法。

本文在考虑碳约束的情况下建立源-网-荷-储协同电源规划模型，选择以火电机组、水电机组、风电机组及光伏电池作为电源。模型中考虑高比例的风电和光伏资源，而这些资源具有明显的波动性和随机性。因此，为了保障整个系统的稳定性，本文分别在源端、荷端和储端安排灵活性资源对源端出力及负荷侧需求进行调节，建立了由投资成本模型和生产模拟运行成本模型组成的电源规划模型。

系统的总规划成本可由投资成本及生产运维成本求和得到。

Ccost=Cinv+Cp

(1)

式中Ccost——系统的总规划成本；
Cinv——新型电力系统在规划年内的投资建设成本；
Cp——系统整体的生产运维成本。

3.1 投资成本模型

3.1.1 目标函数

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中Cinv,a,t——电力系统中常规电源的投资建设成本；
Cinv,b,t——源端、荷端及储端配置的灵活性资源的投资成本；
daτ——第τ年是否支付投资建设成本，0，1变量；
T——规划期；
M——风电机组、光伏电池、水电厂、火电厂、生物质能五类常规电源；
N——源端、荷端及储端配置的灵活性资源；
Paτ和caτ——第τ年常规电源增加的装机容量和单位装机容量建设成本；
Ya——各类电源的使用寿命；
θ——利率。

3.1.2 约束条件

(1)电力约束

(7)

(8)

(9)

(2)电量备用约束

(10)

式中Hat、Dt、Sdt——第t规划年各类常规电源的年利用小时数、全年社会用电需求和用电量备用率。

(3)电源利用小时数约束

(11)

(4)资源禀赋约束

(12)

(5)电源比例约束

(13)

式中 分子、分母——第t年清洁能源发电与整个系统的总发电量，发电量由年利用小时数与最终装机容量的乘积得出；
εt——第t年清洁能源发电量的最小占比。

(6)碳排放约束

(14)

(7)其他约束

(15)

3.2 生产模拟运行成本模型

3.2.1 目标函数

(16)

(17)

(18)

Eat=ΔPatHat

(19)

(20)

3.2.2 约束条件

(1)机组出力上下限约束

(21)

(2)功率平衡约束

(22)

式中Pt,d——运维过程中各个时刻的负荷需求。

以上海崇明电网作为算例，进行中长期电源规划。根据当地实际情况设置灵活性资源：源端(燃气电厂)、荷端(电动汽车)、储端(储能装置)。

4.1 负荷情况分析

根据崇明电网数据，过去10 a崇明电网的峰荷情况如表1及图1所示。

表1 2010—2020年崇明电网年最高负荷及其增长率

图1 2010—2020年崇明电网年最高负荷及其增长率

由图1可以看出，崇明在过去10 a里峰荷有3次较大幅度的下降，分别在2011年、2014年及2018年。年最高负荷总体呈现上升趋势，并且在2018年之后随着崇明生态岛产业布局的逐步实施，“十四五”期间年最高负荷增长率将呈现缓慢增长趋势。

2010—2020年崇明电网全社会用电量及其增长率情况如表2及图2所示。

表2 2010—2020年崇明电网全社会用电量及其增长率

图2 2010—2020年崇明电网全社会用电量及其增长率

由图2可以看出，崇明电网2012和2014年受经济增长放缓、天气异常等因素影响，全社会用电量有所下降，全社会用电量增长率也因此下降，但随着全社会用电量的平缓提升，其增长率也将平稳增长。

随着“崇明世界级生态岛”概念的提出，工业将逐步迁出崇明岛，崇明岛用电量增长放缓。后续随着崇明生态岛新形态的开发，崇明全社会用电量将呈稳定增长趋势。

4.2 场景建立

根据《崇明供电公司乡村电网规划报告》，“十四五”期间崇明电网全社会用电量年均增长率为7.03%、峰荷年均增长率为8.22%，2025—2035年全社会用电量年均增长率为0.58%，峰荷年均增长率为1.44%。

本文根据以上预测结果建立初始场景一，为了方便计算取“十四五”期间全社会用电量年均增长率为7%，峰荷年均增长率为8%，2025—2030年全社会用电量年均增长率为0.5%，峰荷年均增长率为1.5%。故场景一中2021—2030年内负荷及全社会用电量预测结果如表3所示。

表3 场景一2021—2030年崇明电网峰荷及会社会用电量预测

考虑到负荷的波动性，本文在场景一的基础上将各时期峰荷及全社会用电量增长率增加0.5%建立场景二，在场景一的基础上将各时期峰荷及全社会用电量增长率增加1%建立场景三，各场景情况如表4所示。

表4 各场景峰荷及全社会用电量变化率 %

4.3 电源基本数据

本文在对崇明电力系统电源进行规划时，为了预防新能源的过度装机及考虑崇明生态岛的低碳属性，根据当地现有的电源数据及其规划年内资源剩余可开发潜力，对各类电源规划期内的最大新增装机进行限制，其中负荷侧灵活性资源的响应潜力假设为规划年的10%。具体电源数据如表5所示。

表5 现有电源数据及其规划年内的装机限制 MW

4.4 规划结果及分析

本文以前文建立的规划模型为基础，针对崇明生态岛的负荷及电源数据，利用Cplex软件进行求解，得到各个场景2030年的规划结果如表6所示。

场景一中，2030年可再生能源发电占比为60.0%，相比初始装机时的53.9%已有较大改进，同时也达到了规划目标中在2030年可再生能源发电占比达到60%的目标。场景一与初始装机相比光伏装机增加178 MW，剩余负荷由荷侧、储侧灵活性资源提供。同时电源配置符合可再生能源配备至少15%的储能装机要求。

表6 多类型灵活性资源规划结果 MW

场景二中，2030年可再生能源发电占比为60.0%，相比初始装机时的53.9%已有较大改进，同时也达到了规划目标中在2030年可再生能源发电占比达到60%的目标。场景二与初始装机相比光伏装机增加178 MW，剩余负荷由荷侧、储侧灵活性资源提供。同时电源配置符合可再生能源配备至少15%的储能装机要求。

场景三中，2030年可再生能源发电占比为60.9%，相比初始装机时的53.9%已有较大改进，同时也达到了规划目标中在2030年可再生能源发电占比达到60%的目标。场景三与初始装机相比光伏装机增加200 MW，剩余负荷由荷侧、储侧灵活性资源提供。同时电源配置符合可再生能源配备至少15%的储能装机要求。

4.5 低碳约束对规划结果的影响分析

以崇明生态岛的电力数据为基本算例建立源-网-荷-储协同规划模型，顺应国家碳达峰、碳中和要求，为了达到生态岛低碳要求设置了两种约束对整个电力系统的碳排放进行约束。

针对两种低碳约束条件进行分析，可以将一个具体场景展开为4种情况进行分析，研究两种约束条件对系统规划年内规划结果的影响。首先对场景一～场景三进行分析，将3个场景分为4种情况：两种低碳约束条件都考虑(条件一)；
不考虑碳排放约束(条件二)；
不考虑电源比例约束(条件三)；
两个约束都不考虑(条件四)。规划的具体结果如表7～9所示。

对场景一～场景三的规划结果进行分析，可以发现场景一和场景二在两种低碳约束条件都考虑和只考虑电源比例约束时的规划结果相同，另外两种情况的规划结果相同。但是，场景三的4种条件下的规划结果均相同。对3个场景的规划结果进行分析可以得出：两个低碳约束条件仅会影响系统的光伏装机及储端可再生资源的装机。在场景三中，光伏装机容量达到规定值不再变化，故在不同低碳约束条件下的规划结果都保持相同。

表7 场景一各种情况下的规划结果 MW

表8 场景二各种情况下的规划结果 MW

表9 场景三各种情况下的规划结果 MW

为了对两种低碳约束条件对生态岛电力系统的规划结果的影响进行评估，需要对约束条件真正影响的指标进行分析。本文采用两个低碳约束条件的目的是为了达到生态岛电力系统低碳的要求，因此可以采用高碳机组的装机容量在整个生态岛电力系统总装机容量的占比来描述两种约束条件的效果。

各场景在不同约束条件下高碳机组装机容量的占比如表10所示。

表10 各场景在不同约束条件下高碳机组装机容量的占比 %

如表10分析结果所示，在不加两个低碳约束条件限制时高碳机组装机容量在总装机容量的占比要大于考虑两种低碳约束条件的情况，可以证明低碳约束条件达到了低碳的效果。另外对场景一和场景二的高碳机组装机容量占比进行分析发现碳排放约束对高碳机组装机容量占比没有体现，对低碳效果指标起到作用的是电源比例约束。对两种低碳约束条件的作用进行分析也易得此结论，因为碳排放约束并不会影响生态岛电力系统中各电源的装机占比，仅对高碳机组进行限制，而真正影响占比的是电源比例约束。

从投资和运行维护两个部分对电力系统源-网-荷-储各侧电源装机容量进行中长期规划，建立了电力系统源-网-荷-储协同优化配置模型。以崇明生态岛电力系统为基本算例，结合地域相关政策及当地实际情况对崇明生态岛的电源结构进行规划，针对不同场景给出相应的电源规划情况，可为电力系统的可靠供电提供建设性意见。对两种低碳约束条件进行分析，研究了两种低碳约束条件达到低碳效果的不同形式，分析了两种低碳约束条件都存在时对电源装机容量规划结果的影响，讨论了系统在高碳机组装机容量受到限制无法扩建时，采用光伏及储能调节系统中可再生能源的占比。

本文没有考虑电力系统的灵活性量化的问题，若可以将灵活性转化为数值指标，就可以对各种灵活性资源的灵活性进行评估，这对解决如今新型电力系统面临的灵活性资源选择的问题有很大帮助。通过对两种低碳约束条件进行分析，采用高碳机组装机容量的占比(可再生能源装机容量占比)来对两种低碳约束条件进行评估，但是碳排放约束在低碳上的效果没有体现出来。因此，为了描述低碳约束条件的作用，需要一个可以对碳排放约束进行评估的指标。