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Capacity Optimal Plan of Thermal Power Flexibility Transformation Based on Probabilistic Production Simulation 本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
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近年來，中國“三北”地區(qū)頻發(fā)棄風棄光現(xiàn)象，系統(tǒng)內靈活調節(jié)資源缺乏[1]，尤其日內調峰能力不足是其關鍵原因之一。籌措靈活性資源成為解決問題的核心途徑，在現(xiàn)有技術經濟條件下，火電靈活性改造的可行性最高。
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火電機組靈活性改造包括3類[2]：①具有更低的最小穩(wěn)定功率；②實現(xiàn)更快的功率向上/向下調節(jié)變化率（上/下爬坡率）；③允許更加頻繁的開/停機操作和更短的開/停機時間。機組最小穩(wěn)定功率是決定新能源上網空間[3]的關鍵因素，一般都將機組調節(jié)容量增加值或最小穩(wěn)定功率減少值作為火電靈活性改造程度的主要指標。國家發(fā)展改革委、國家能源局在2016年推行火電機組靈活性改造試點工程，并在電力發(fā)展“十三五”規(guī)劃中明確，至2020年底，“三北”地區(qū)內進行靈活性改造的火電機組總容量應達2.15億kW，火電調峰能力增加4500萬kW[4]。
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然而，系統(tǒng)的靈活調節(jié)需求隨風/光電源、負荷和電網運行特性動態(tài)變化而難以準確預測。目前的調峰補償機制以機組少發(fā)電量作為費用核算標準，因此，靈活性改造的需求和收益都存在很大的不確定性，火電廠易陷入過度投資或無序競爭的兩難抉擇而延遲乃至放棄改造。截至2019年初，“三北”地區(qū)完成靈活性改造的機組容量僅為4069萬kW[5]，遠低于國家規(guī)劃預期。因此，針對整個區(qū)域電網，如何根據精細成本和中長期電量評估科學規(guī)劃靈活性改造容量，成為地區(qū)能源管理部門和火電廠共同關注的關鍵問題。 內.容.來.自：中`國*碳-排*放*交*易^網 t a npai fa ng.com
不同于常規(guī)電源規(guī)劃方法[6-7]，靈活性改造容量規(guī)劃是既有電源的二次規(guī)劃，其邊界條件更為嚴苛，必須計入負荷、可再生能源以及常規(guī)電源運行特性，同時又要考慮市場環(huán)境的影響，因此，常規(guī)規(guī)劃方法難以直接應用。已有研究關注單廠單機的最佳改造決策，文獻[8]和[9]通過實物期權分析方法分別建立了燃煤機組和燃氣機組的發(fā)電廠商改造決策模型，但未分析其可再生能源消納效果，且未涉及多機組間的協(xié)調。文獻[10]建立了多機組靈活性改造容量規(guī)劃的系統(tǒng)長期調度模型，在靈活性改造投資主問題中綜合考慮了改造后的實時運行子問題，實現(xiàn)了改造方案的多時段優(yōu)化求解。類似地，也有研究探討火電靈活改造和輸電網聯(lián)合規(guī)劃[11]，但都采用了基于機組組合的優(yōu)化模型，對場景選擇、可再生能源功率曲線數據要求較高[12]。可見，現(xiàn)有研究都未能有效模擬源荷的概率運行特性，導致靈活性改造容量規(guī)劃不夠精確。另外，靈活性改造的成本效益分析方面有較多成果，著重討論直接經濟效益[13]和環(huán)境效益[14]，但未能從月度以上時間尺度分析改造后機組運行方式調整帶來的成本變化。綜上，靈活性規(guī)劃需要在更為精細的成本分析基礎上，建立一套考慮系統(tǒng)中長期概率特性的模型。 本*文@內-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網 t an pa i fa ng . c om
本文聚焦非供熱火電機組降低最低穩(wěn)定功率的靈活性改造，最低穩(wěn)定功率降低幅值即為增加的靈活性容量。火電靈活性改造容量優(yōu)化規(guī)劃是電源裝機已經確定后的容量空間二次配置，受既有裝機情況和技術經濟性的共同約束。 本*文@內-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網 t an pa i fa ng . c om
本文的總體研究框架如圖1所示。優(yōu)化變量為各臺火電機組的改造容量，優(yōu)化目標為在計算周期內所有火電機組的靈活性改造廣義成本之和最小，約束條件為各臺機組改造容量技術上限。本文所述的計算周期為1年。 夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
圖1 靈活性改造容量規(guī)劃的總體框架
Fig.1 General framework of capacity plan of thermal power flexibility transformation 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
優(yōu)化目標中，靈活性改造的設備更新等投資成本和調峰輔助交易成本反映電網的經濟性；售電收益損失和發(fā)電成本增量反映發(fā)電商的經濟性并兼顧環(huán)境效益等外部因素。
優(yōu)化過程中，首先建模各類成本與發(fā)電量的函數關系，通過隨機生產模擬技術[15]求解靈活性改造前后的機組發(fā)電量變化，從而得到廣義成本各部分費用與各機組改造容量間的量化關系。利用遺傳算法求解以上優(yōu)化模型，獲得靈活性改造容量的規(guī)劃結果。 內.容.來.自：中`國*碳-排*放*交*易^網 t a npai fa ng.com
定義機組容量的相關變量如式（1）所示， 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
式中：Pi為機組i的額定容量；Pi.min、
分別為靈活性改造前后的機組最低穩(wěn)定功率；Pi.adj、
分別為機組靈活性前后的可調節(jié)容量；ΔPi為機組i經過靈活性改造后最低穩(wěn)定功率減少量，即為靈活性改造容量。上述變量單位均取MW。 本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
靈活性改造規(guī)劃模型的優(yōu)化目標為 本+文`內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a np ai fan g.com
約束條件為 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
式中：N為整個區(qū)域內參與靈活改造的火電機組總數；
分別為機組i的靈活改造成本、調峰補償、深調狀態(tài)發(fā)電成本增量、售電收益損失；C1為系統(tǒng)棄電成本；
為機組理論最低穩(wěn)定功率。本文認為新能源的單位發(fā)電成本為0，棄電成本暫定為棄電電量E1與單位棄電電量成本k1的乘積，在不考慮新增機組的情況下，系統(tǒng)棄風棄光電量為火電改造容量的函數如式（7）所示，
國內普遍實行分檔調峰補償機制，約束條件（3）將優(yōu)化變量ΔPi分為一檔改造容量ΔPi,1和二檔改造容量ΔPi,2，在不同調峰深度下，單位電量補償價格不同；a2為調峰補償政策內第二檔調峰深度系數，詳見3.2節(jié)分析。式（4）和 （6）為改造容量上下限約束；式（5）限制僅當ΔPi,1=Pi.min-a2Pi時，ΔPi,2容量空間方可進行改造。
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機組靈活改造的設備投資成本是影響發(fā)電廠參與深度調峰積極性的重要因素。實現(xiàn)靈活性改造的技術路徑包括改變燃燒方式、單磨煤機運行、升級控制系統(tǒng)、加裝輔助燃燒裝置等[16]，不同改造措施的效果-成本曲線有所差異，但改造成本與最低穩(wěn)定功率減少量基本滿足線性關系，靈活性改造所需一次投資費用約為100～500歐元/kW[16]。表1梳理了典型火電機組改造項目的效果及投資情況。 本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
表1 典型靈活性改造工程投資及效果
Table 1 Investment and effect of flexibility reformation projects 本*文`內/容/來/自:中-國-碳^排-放“交|易^網-tan pai fang . c o m
基于以上工程實踐，假設改造一次總投資Ct為新增可調節(jié)容量的線性函數。 本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
式中：η為剩余利用價值系數[18]，該值與電廠運行壽命相關；kt為改造投資系數；ΔP為機組靈活性改造容量。 本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
國內調峰市場基本以“分階段報價、補償費用由電源分攤”模式為主，現(xiàn)行規(guī)則一般將火電的40%～50%額定容量定為第一檔，40%以下為第二檔，各檔內具有不同的報價上下限。單臺機組的深度調峰交易成本Cb為[19]
式中：kb1、kb2為第一、第二檔內的補償價格，元/kWh；Eb1、Eb2為第一、第二檔的深度調峰補償電量。 本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
機組在深度調峰狀態(tài)下，由于煤炭燃燒效率下降而增排溫室氣體[13]、壽命減少[16]、投油穩(wěn)燃[17]、發(fā)電量減少造成的固定成本分攤上升[20]等原因，等效的煤耗成本較原有狀態(tài)有所增加。靈活性改造后的發(fā)電成本增量Cc可由式（10）進行計算， 本+文`內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a np ai fan g.com
式中：
為深調運行煤耗成本的平均值；ko為原始最低穩(wěn)定功率狀態(tài)下的煤耗成本；Ec為深調運行狀態(tài)總發(fā)電量。
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機組度電成本特性方程如式（11）所示[21]， 本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
式中：x為機組發(fā)電功率；Pi.nor為機組成本特性曲線拐點的容量點，本文取為機組未經靈活改造時的最低穩(wěn)定功率容量點；a、b、c分別對應傳統(tǒng)成本特性的3個系數；d、e分別為深度調峰段的度電成本，其中d<0且e>0。 本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
火電機組參與深調后必然減少常規(guī)發(fā)電量，造成收益下降，將其也納入成本變動的構成部分，收益損失為 本/文-內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
式中：Cd為靈活性改造后的發(fā)電收益減少量；kd為單位電價，元/kWh；Ed為機組參與深度調峰后減少的發(fā)電量。
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廣義成本模型中，除靈活改造成本與機組改造容量直接關系外，其余成本均與發(fā)電量相關。本節(jié)利用隨機生產模擬方法[15]，建立發(fā)電量與機組改造容量關系模型，對火電機組靈活性改造前后的系統(tǒng)分別進行發(fā)電量估算。主要步驟為：
1）根據歷史數據生成研究周期 （經典值為1年）內目標區(qū)域所有發(fā)電負荷的等效持續(xù)負荷曲線（equivalent load duration curve，ELDC）。 內-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網 t an pa i fa ng . c om
2）確定模擬年內火電機組的開機臺數，并按照煤耗率升序排列。 本`文-內.容.來.自：中`國^碳`排*放*交^易^網 ta np ai fan g.com
3）依次安排火電機組最小負荷容量部分 （最低穩(wěn)定發(fā)電功率）參與生產。 夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
4）根據集中式風電場、光伏電站和分布式能源的年度可用功率曲線生成新能源最大發(fā)電能力概率密度函數，構建新能源電源多狀態(tài)機組模型，安排新能源電源參與生產，計算其發(fā)電量。 本+文`內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
5）安排火電機組的可調節(jié)容量部分參與生產。 本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
6）計算系統(tǒng)棄能電量[15]。 本文`內-容-來-自；中_國_碳_交^易=網 tan pa i fa ng . c om
7）返回步驟3），在不同的火電靈活改造容量下，重新計算，獲得對應的棄能電量，得到式（7）中的棄能電量函數。
上述電量模型有以下假設：
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1）暫不考慮火電機組故障，即強迫停運率設為0。 本`文@內-容-來-自；中_國_碳排0放_交-易=網 t an pa ifa ng . c om
2）靈活性改造前后，火電機組的等效煤耗率排列順序不變，各機組參與安排的次序不變。 本+文+內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a np ai fan g.com
本節(jié)將建立2.2節(jié)中深度調峰補償電量Eb1、Eb2的計算模型，生產模擬過程示意如圖2。假設某區(qū)域中有N臺非供熱火電機組，對第i臺機組，圖2（a）為其靈活性改造前的發(fā)電生產情況，其最低穩(wěn)定功率容量部分承擔B1區(qū)域電量，可調節(jié)容量部分承擔C1部分電量。A1部分為1～i-1臺火電機組的最小負荷部分承擔電量，W1為i+1～N臺火電機組最小負荷部分、新能源電源、CHP機組和1～i-1臺火電機組的可調節(jié)容量部分共同承擔電量。當該區(qū)域內火電經過靈活性改造，機組的發(fā)電安排情況有所變化，如圖2（b）所示。圖2中各變量的關系如下： 本*文@內-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網 t an pa i fa ng . c om
式中：xa1、xb1、xw1、xc1分別為圖2（a）中的各部分電量的容量區(qū)間；xa2、xb2、xw2、xe2、xe3、xd、xc2分別為圖2（b）中的各部分電量的容量區(qū)間。
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式（13）為機組i的最小負荷容量部分位置變化，其在ELDC下前移容量為第1～i-1臺火電機組的靈活性改造容量。式（14）表示機組i原始的最低穩(wěn)定功率B1部分與改造后的B2、E2、E1和D部分容量之和相等。式（15）為原有的可調節(jié)容量部分C1對應下圖的C2部分。式（16）為機組i的參與生產結束位置變化關系，W1與W2區(qū)域相比，相差第i+1～N臺火電機組的最小負荷容量減少值。式（17）為第二檔深度調峰電量的容量關系，E2區(qū)域為第二檔調峰補償電量，a2為第二檔調峰深度系數。同理，式（18）為第一檔深調容量位置公式，a1為第一檔調峰深度系數。 內-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網 t an pa i fa ng . c om
定義第一、第二檔靈活性改造容量為 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
圖2 火電機組靈活性改造前后生產模擬承擔負荷示意圖
Fig.2 Diagram of electricity supplied by thermal units in production simulation before and after flexibility reformation 本+文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 ta np ai fan g.com
進一步地，圖2（b）中關鍵容量點的位置計算公式為 本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
式中：∑Pther為區(qū)域內所有CHP機組容量之和；Pw.k為新能源電源第k個狀態(tài)下的發(fā)電功率；∑Pkw.k為區(qū)域內的最大新能源電源功率。xa2、xw2確定后，結合式（14）～（18）可求出其他關鍵容量點位置。
進一步地，由于假設火電機組強迫停運率為0，因此，ELDC僅在新能源電源多狀態(tài)模型的影響下進行修正，而所有火電機組的調峰容量部分均在新能源全容量之后參與，所以機組i的調峰容量改造前后參與生產模擬時所使用的ELDC完全相同，如式（22）所示。 本*文`內/容/來/自:中-國-碳^排-放“交|易^網-tan pai fang . c o m
以上分析給出了改造后火電機組的負荷承擔位置和ELDC，假設在圖2中E2和E1的ELDC為近似線性，則第一、第二檔深調補償電量為 本/文-內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
式中T 為研究周期。
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本節(jié)將建立2.3節(jié)中深調運行狀態(tài)總發(fā)電量Ec的計算模型。圖3為機組深度調峰后參與生產安排的示意圖，假設xe3為式（11）中的發(fā)電成本特性畸變點Pi.nor，則在研究周期T內，機組i深度調峰的運行概率為L2(xe3)，圖中Ec部分積分即為深調狀態(tài)的總發(fā)電量。
圖3 深度調峰后最小負荷容量發(fā)電量計算示意圖
Fig.3 Diagram of electricity supplied by minimum load of thermal units after flexibility reformation 本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
本節(jié)將建立2.4節(jié)中減少的發(fā)電量Ed的計算模型。機組i經過靈活性改造，圖3中的E1、E2、D為靈活性改造前的最小負荷容量，該部分容量在ELDC上方的電量Ed為深度調峰后的電量損失，計算公式如 （26）所示。
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前述所提靈活性改造容量配置模型中，目標函數構成復雜，與一般機組組合或容量規(guī)劃模型在數學形式上有較大區(qū)別。一方面，優(yōu)化目標中深度調峰交易成本、運行煤耗增加成本與發(fā)電量減少成本通過ELDC求解，ELDC為非顯式數學描述，難以獲得數學表達式，以內點法為代表的傳統(tǒng)優(yōu)化求解方法難以直接應用；另一方面，單臺火電機組在ELDC下承擔負荷位置受其他機組改造容量影響，因此，各機組的成本與其它機組優(yōu)化變量高度耦合。 內/容/來/自:中-國-碳-排-放*交…易-網-tan pai fang . com
一般系統(tǒng)內的ELDC尾部往往可以通過三次函數進行擬合，在函數形式上，ELDC呈現(xiàn)非凸特性。因此，該優(yōu)化模型具有多變量、強非線性、非凸特點。 內/容/來/自:中-國/碳-排*放^交%易#網-tan p a i fang . com
本文利用遺傳算法進行求解，通過模擬生物進化過程進行尋優(yōu)，對目標函數的性質幾乎沒有要求，具有實現(xiàn)方便、原理明確的優(yōu)點[22-23]，詳細流程如圖4所示。 本+文`內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a np ai fan g.com
圖4 優(yōu)化模型求解流程
Fig.4 Process of optimization calculation 本*文@內-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網 t an pa i fa ng . c om
基于北方某區(qū)域電網實際數據構建算例系統(tǒng)。電源包括火電和新能源場站，其中火電11臺機組總容量為2590 MW，原始條件下火電機組總最小穩(wěn)定功率為1315 MW，靈活性改造后的極限最低穩(wěn)定功率為802 MW，具體機組參數見附錄A。區(qū)域內新能源電源全年最大功率為1297 MW，最小功率為400 MW，功率均值為756 MW，新能源電源功率時序曲線、概率密度曲線見附錄圖B1—圖B2。區(qū)域內負荷全年最大值為2200 MW，最小值為1 560.2 MW，均值為1 895.1 MW，負荷時序曲線見附錄圖B3。仿真模擬時間周期為8760 h。 本/文-內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
在初始情況下，按照文獻[24]所提方法進行棄電率評估，可得現(xiàn)有棄電率為24.6%，全年棄電量為1 629.0 GWh，消納電量為4 993.1 GWh。
假設火電標桿上網電價為0.3元/kWh，單位棄電量成本取值范圍為0.4～1.2元/kWh，第一檔深度調峰補償價格為0.4元/kWh，第二檔深度調峰補償價格為0.5元/kWh。
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優(yōu)化計算中，單次優(yōu)化遺傳代數按計算要求取100～400代不等，每代個體均為55個。遺傳算法的參數交叉概率設置為0.9，變異概率為0.20。計算中假設所有機組的靈活性改造壽命年限均為10年，剩余利用價值系數取0.9。 本*文@內-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網 t an pa i fa ng . c om
4.2.1 系統(tǒng)棄電率與火電最低穩(wěn)定功率關系 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
計算不同火電最低穩(wěn)定功率下系統(tǒng)棄電率和棄電量，得到變化趨勢結果如圖5所示。隨著火電最低穩(wěn)定功率降低，棄電率下降速率減緩，當火電最低穩(wěn)定功率分別為1250 MW、1150 MW時，系統(tǒng)棄電率可控制在20%、10%以下，此時，火電靈活性改造總容量分別為65 MW、165 MW。 夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
圖5 不同火電最低穩(wěn)定功率下系統(tǒng)棄電情況
Fig.5 Changes of curtailment rate with different minimum stable power of thermal units
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4.2.2 機組靈活性改造容量方案
進一步探討不同棄電成本下的優(yōu)化結果。計算獲得不同單位棄電量成本下，廣義成本最小時的火電機組改造總容量和系統(tǒng)棄電率（下稱“最優(yōu)棄電率”），結果如圖6所示。由圖可知，當單位棄電成本大于 0.5元/kWh時，靈活性改造容量為正，說明靈活性改造能夠減少廣義成本。當單位棄電量成本超過1元/kWh時，改造容量增加緩慢，最優(yōu)棄電率基本維持在5%水平上。若單位棄電成本直接取風電上網電價，考慮到國內大部分地區(qū)的新能源電價水平，則系統(tǒng)棄電率控制在8%水平的可行性最高。 內-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網 t an pa i fa ng . c om
圖6 不同單位棄電成本下的系統(tǒng)最優(yōu)方案
Fig.6 Changes of optimal scheme with different unit curtailed energy cost
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11臺機組的具體改造容量規(guī)劃結果如表2所示。由表2可知，改造容量分配方案基本滿足“大容量機組優(yōu)先”原則，660 MW、350 MW、330 MW機組為主要改造機組。隨著單位棄電量成本增加，各機組改造容量單調增加，但在棄電成本取1.0元/kWh時，125 MW機組的改造容量突然超過稍大容量的機組，結果局部存在波動，說明小容量機組的改造效果相近。在單位棄電成本由0.6元/kWh增加至0.7元/kWh時，660 MW機組的改造容量突然從52 MW增加至 140 MW，這是由于在該價格范圍內，靈活改造容量的總需求變化較為劇烈，同時，660 MW機組接受第二檔深度調峰補償的臨界改造容量為68 MW，在棄電成本變?yōu)?.7元/kWh后，改造其他機組帶來的成本增量將大于660 MW第二檔深調補償成本，所以繼續(xù)優(yōu)先改造660 MW機組。
表2 機組靈活性改造容量分配方案
Table 2 Reformation plan scheme MW 本`文@內-容-來-自；中_國_碳排0放_交-易=網 t an pa ifa ng . c om
4.3.1 各類成本變化
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圖7展示了改造成本、調峰補償成本、發(fā)電成本增量、售電收益損失、總棄電成本各部分成本總和以及目標函數值隨單位棄電量成本的變化趨勢。可以看出，隨著單位棄電成本上升，最優(yōu)結果下的目標函數值逐漸增加，但增速逐漸放緩。棄電總成本在單位棄電成本0.5～0.8元/kWh范圍內下降明顯，而后下降逐漸趨緩，結合圖 6，可知在較高的風電電價水平下，繼續(xù)提高風電電價對靈活改造吸引力減弱。另一方面，火電靈活性改造容量增加后，棄電成本降低意味著新能源電源收益上升，在新能源電價高于常規(guī)電源電價的情況下，靈活性改造導致系統(tǒng)整體用電成本增加。 本`文-內.容.來.自：中`國^碳`排*放*交^易^網 ta np ai fan g.com
另外，在算例所設場景下，改造成本、發(fā)電成本增量占比較小，與單位棄電成本成近似線性關系。除棄電成本外，火電機組的調峰補償成本在其他4項成本中最多，并且在單位棄電電價超過0.9元/kWh后，高于棄電成本，維持在4億元左右。由于兩檔補償價格的不同，調峰補償成本變化趨勢與售電收益損失有所不同。 本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
圖7 各類成本總和變化趨勢
Fig.7 Changes of various cost with different unit curtailed energy cost 本`文@內-容-來-自；中_國_碳排0放_交-易=網 t an pa ifa ng . c om
4.3.2 單臺機組成本變化分析
對11臺機組的成本進行詳細分析，以研究不同機組改造容量對各類成本的影響。原始場景下火電最低穩(wěn)定功率低于負荷最小值，任一機組減少同等水平的最低穩(wěn)定功率，對減少棄電效果相同，因此，各臺機組的改造容量與棄電成本變化關系完全相同。 本`文@內-容-來-自；中_國_碳排0放_交-易=網 t an pa ifa ng . c om
各臺機組深調狀態(tài)發(fā)電成本增量、售電收益損失隨單位棄電成本的變化，分別如圖8和圖9所示。各臺機組的兩類成本整體上變化趨勢類似，除660 MW機組外，各機組的兩類費用隨單位棄電成本增加逐步上升。從成本上看，所有機組的售電收益損失是其深調狀態(tài)發(fā)電成本增量的10倍左右。在單位棄電成本大于0.8元/kWh時，對660 MW機組改造容量保持146 MW不變，但是其深調狀態(tài)發(fā)電成本增量卻呈下降趨勢，說明其深調狀態(tài)發(fā)電量受其他機組改造容量影響而發(fā)生改變。圖8也反映出深調狀態(tài)發(fā)電成本增量的與機組容量并不完全相關，如100 MW機組在局部的發(fā)電成本增量會高于稍大容量機組。該結果說明火電機組經靈活性改造后中長期電量變化較復雜，與本身改造容量和其他機組發(fā)電情況相關。
圖8 各臺機組深調狀態(tài)發(fā)電成本增量變化
Fig.8 Changes of base load cost of each unit
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圖9顯示了經過靈活改造后機組發(fā)電量的復雜變化，對660 MW機組，當單位棄電成本在0.7元/kWh以下時，其承擔了系統(tǒng)所有的靈活改造需求，發(fā)電量不斷減少，電量收益減少值呈增加趨勢。當單位棄電成本超過0.8元/kWh后，其他機組開始改造，660 MW機組的發(fā)電量有所上升，其售電收益損失曲線在后半段呈下降趨勢。 本+文+內/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網-tan pai fang . com
4.3.3 不同機組改造容量對目標函數值的影響 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
表2所示結果說明靈活改造優(yōu)先從大機組開始，下面對該結果進行驗證分析。在不同的單位棄電量成本下，將各機組的發(fā)電成本增量、改造成本、售電收益損失、調峰補償成本分別除以各自的改造容量，獲得改造容量均攤成本，如圖10所示。如前所述，各臺機組改造對系統(tǒng)棄電緩解貢獻程度相同，因此，機組的改造容量均攤成本決定了改造順序。圖中選取了幾個典型機組在單位棄電成本分別為0.9、1.0、1.1、1.2元/kWh時進行計算。由圖可知，隨機組容量下降，單位改造容量的均攤成本增加，660 MW機組的均攤成本明顯低于其他機組，且隨單位棄電成本的上升而逐漸下降，其他機組則無明顯變化。 本+文`內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
圖9 各臺機組售電收益損失變化
Fig.9 Changes of reduced energy revenue of each unit 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
該結論也可由圖8和圖9進行佐證，660 MW機組的發(fā)電成本增量和售電收益損失均攤到單位改造容量后，明顯低于其他機組。實際系統(tǒng)中，小容量機組本身已經作為調峰電源使用，其發(fā)電份額本身占比不大，而國內新能源富集大省發(fā)掘新能源消納空間應優(yōu)先開發(fā)基荷承擔機組的發(fā)電份額，因此，也應首先對大機組進行改造。雖然大機組經過改造后，可能造成發(fā)電煤耗增加，但是從總成本上看，改造大機組的方案經濟性占優(yōu)。
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圖10 不同單位棄電成本下各機組單位改造容量均攤成本
Fig.10 Average cost of each unit reformation capacity with different curtailed energy cost
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本文建立了區(qū)域電網多臺非供熱火電機組的靈活性改造容量優(yōu)化規(guī)劃模型，在火電改造成本、調峰交易成本、售電收益損失、深調狀態(tài)發(fā)電成本增量、系統(tǒng)棄電成本五部分費用最小的優(yōu)化目標下，給出了各臺機組的最優(yōu)改造容量方案。通過理論建模和數值仿真，本文得到以下結論。 夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
1）經濟性最佳的靈活性改造順序為大容量機組優(yōu)先，該方案能夠有效減少大機組承擔的系統(tǒng)基荷電量，增強系統(tǒng)調峰能力。
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2）仿真算例中，當新能源電價低于0.5元/kWh時，不進行火電靈活改造時經濟性最佳，從廣義成本上看，火電靈活性改造不具備正效益。該結果表明風/光電源實現(xiàn)平價、競價上網后，新能源消納增量收益難以補償火電改造成本，火電進行改造的積極性降低。 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
本文所提模型細致考慮了市場參數對整體經濟性及各機組電量的影響，能夠從中長期角度進行火電機組改造規(guī)劃。研究可為政府部門的規(guī)劃提供量化分析基礎，同時為火電廠參與深度調峰市場提供中長期經濟效益分析方法。
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[1]NOSAIR H,BOUFFARD F.Reconstructing operating reserve:flexibility for sustainable power systems[J].IEEE Transactions on Sustainable Energy,2015,6(4):1624-1637. 內.容.來.自：中`國`碳#排*放*交*易^網 t a np ai f an g.com
[2]IEA.Status of power system transformation[R].International Energy Agency,2011.
本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
[3]LI G Y,LI G D,ZHOU M.Comprehensive evaluation model of wind power accommodation ability based on macroscopic and microscopic indicators[J].Protection and Control of Modern Power Systems,2019,4(4):215-226.
[4]國家發(fā)展改革委，國家能源局.電力發(fā)展“十三五”規(guī)劃[R].北京：國家發(fā)展改革委，國家能源局，2016. 本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
[5]李帥.“十三五”已過半，煤電靈活性改造緣何僅完成兩成？[J].能源，2019，(2)：34-37.
[6]Kamalinia S ,Shahidehpour M.Generation expansion planning in wind-thermal power systems[J].IET GENERATION TRANSMISSION & DISTRIBUTION,2010,4(8):940-951.
[7]趙理威，張新燕，趙理飛，等.大規(guī)模風光火容量配置研究分析[J].電力建設，2016，37(7)：105-111. 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
ZHAO Liwei,ZHANG Xinyan,ZHAO Lifei,et al.Research and analysis on capacity allocation of large scale wind-PVthermal-bundled power[J].Electric Power Construction,2016,37(7):105-111(in Chinese).
本文@內/容/來/自:中-國-碳^排-放-交易&*網-tan pai fang . com
[8]GLENSK B,MADLENER R.Evaluating the enhanced flexibility of lignite-fired power plants:a real options analysis[J].Energy Conversion and Management,2018,177:737-749.
本+文+內/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網-tan pai fang . com
[9]GLENSK B,MADLENER R.The value of enhanced flexibility of gas-fired power plants:a real options analysis[J].Applied Energy,2019,251:113-125. 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
[10]李星梅，鐘志鳴，閻潔.大規(guī)模風電接入下的火電機組靈活性改造規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)自動化，2019，43(3)：51-57. 本+文+內/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網-tan pai fang . com
LI Xingmei,ZHONG Zhiming,YAN Jie.Flexibility reformation planning of thermal power units with large-scale integration of wind power[J].Automation of Electric Power Systems,2019,43(3):51-57(in Chinese).
禸嫆@唻洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
[11]WANG Y C,LOU S H,WU Y W,et al.Coordinated planning of transmission expansion and coal-fired power plants flexibility retrofits to accommodate the high penetration of wind power[J].IET Generation Transmission & Distribution,2019,13(20):4702-4711.
禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
[12]田鑫，張健，李雪亮，等.基于時序運行模擬的山東電網光伏發(fā)電消納能力評估[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2020，48(8)：34-43.
TIAN Xin,ZHANG Jian,LI Xueliang,et al.Evaluating photovoltaic accommodation ability for the Shandong power system based on sequential operation simulation[J].Power System Protection and Control,2020,48(8):34-43(in Chinese). 內.容.來.自：中`國`碳#排*放*交*易^網 t a np ai f an g.com
[13]林俐，田欣雨.基于火電機組分級深度調峰的電力系統(tǒng)經濟調度及效益分析[J].電網技術，2017，41(7)：2255-2262. 本+文+內/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網-tan pai fang . com
LIN Li,TIAN Xinyu.Analysis of deep peak regulation and its benefit of thermal units in power system with large scale wind power integrated[J].Power System Technology,2017,41(7):2255-2262(in Chinese).
本+文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 ta np ai fan g.com
[14]KUBIK M L,COKER P J,BARLOW J F.Increasing thermal plant flexibility in a high renewables power system[J].Applied Energy,2015,154:102-111.
本`文@內-容-來-自；中_國_碳排0放_交-易=網 t an pa ifa ng . c om
[15]馬彥宏，姜繼恒，魯宗相，等.基于隨機生產模擬的火電機組深度調峰提升新能源消納能力評估方法[J].全球能源互聯(lián)網，2019，2(1)：35-43. 本`文-內.容.來.自：中`國^碳`排*放*交^易^網 ta np ai fan g.com
MA Yanhong,JIANG Jiheng,LU Zongxiang,et al.Assessment method of conventional units with deep peakshaving for renewable energy accommodation based on probabilistic production simulation[J].Journal of Global Energy Interconnection,2019,2(1):35-43(in Chinese). 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
[16]Agora Energiewende.Flexibility in thermal power plants-With a focus on existing coal-fired power plants[R].Berlin:Agora,2017. 本文`內-容-來-自；中_國_碳_交^易=網 tan pa i fa ng . c om
[17]Ea Energianalyse.Thermal power plant flexibility[R].Denmark,2018.
本@文$內.容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網 t a np ai fan g.c om
[18]王建學，李清濤，王秀麗，等.大規(guī)模新能源并網系統(tǒng)電源規(guī)劃方法[J].中國電機工程學報，2020，40(10)：3114-3123.
WANG Jianxue,LI Qingtao,WANG Xiuli,et al.A generation expansion planning method for power systems with large-scale new energy[J].Proceeding of the CSEE,2020,40(10):3114-3123 (in Chinese). 本`文@內/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網-tan pai fang. com
[19]應益強，王正風，吳旭，等.計及新能源隨機特性的電網深度調峰多目標策略[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2020，48(6)：34-42.
夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
YING Yiqiang,WANG Zhengfeng,WU Xu,et al.Multiobjective strategy for deep peak shaving of power grid considering uncertainty of new energy[J].Power System Protection and Control,2020,48(6):34-42(in Chinese). 本*文`內/容/來/自:中-國-碳^排-放“交|易^網-tan pai fang . c o m
[20]楊志平，李柯潤，王寧玲，等.大數據背景下燃煤發(fā)電機組調峰經濟性分析[J].中國電機工程學報，2019，39(16)：4808-4818. 本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
YANG Zhiping,LI Kerun,WANG Ningling,et al.Economic analysis of peaking regulation of coal-fired generating units under big data[J].Proceeding of the CSEE,2019,39(16):4808-4818(in Chinese). 內.容.來.自：中`國*碳-排*放*交*易^網 t a npai fa ng.com
[21]林俐，鄒蘭青，周鵬，等.規(guī)模風電并網條件下火電機組深度調峰的多角度經濟性分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2017，41(7)：21-27. 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
LIN Li,ZOU Lanqing,ZHOU Peng,et al.Multi-angle economic analysis on deep peak regulation of thermal power units with large-scale wind power integration[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(7):21-27(in Chinese). 本`文內.容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網 t a npai fan g.com
[22]ZHANG Q F,LI H.MOEA/D:a multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2007,11(6):712-731. 本%文$內-容-來-自；中_國_碳|排 放_交-易^網^t an pa i fang . c om
[23]WHITLEY D.Using reproductive evaluation to improve genetic search and heuristic discovery[C]//Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms on Genetic Algorithms and Their Application.1987:108-115.
[24]李海波，魯宗相，喬穎，等.基于非時序生產模擬的風電消納評估方法[J].電力建設，2015，36(10)：129-137.
LI Haibo,LU Zongxiang,QIAO Ying,et al.Evaluation method of wind power accommodation capacity based on non-sequential production simulation[J].Electric Power Construction,2015,36(10):129-137(in Chinese).
附錄A 仿真系統(tǒng)火電機組參數
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表A1 仿真系統(tǒng)火電機組參數表
Table A1 Parameters of thermal units in case study
附錄B 新能源、負荷數據 本文`內-容-來-自；中_國_碳_交^易=網 tan pa i fa ng . c om
圖B1 新能源功率時序曲線（全年）
Fig.B1 Renewable power annual profile 本/文-內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com
圖B2 新能源概率密度曲線（全年）
Fig.B2 Probability distribution of renewable power
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圖B3 負荷時序曲線（全年）
Fig.B3 Power load annual profile
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