适应新能源发展的电力规划方法研究(下).docx

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适应新能源发展的电力规划方法研究（下）

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4.3调峰计算流程

首先，根据本文方法计算系统电力平衡，确定开机方式，未开机电源不纳入调峰计算。其次，优先将新能源和负荷的概率分布函数代入式(1)，形成扣减新能源出力后的系统剩余负荷(residualload)概率分布函数，以体现优先消纳新能源电量原则。再次，校验这时系统的EEOS指标，如果EEOS＞0，说明在不投入任何常规机组情况下，系统即电量过剩，则应调整新能源装机规模，并重做电力平衡。最后，对各常规机组，用最小技术出力修正其出力概率分布函数，依次代入式(1)，求出系统最终的EEOS指标。如果EEOS＞0，说明在所有常规机组都压到最小技术出力情况下，系统仍电量过剩，则该时刻需弃风或弃光，且EEOS的值即为弃风、弃光电量。

实际计算中，不应仅针对某一时刻，而应对全年各月典型日各小时都进行计算，即可求出因系统调峰能力不足而导致的弃风、弃光现象发生的准确时刻以及系统全年弃风、弃光电量。

5算例分析

5.1简单系统算例

为说明本文方法有效性，先以一个简单系统为例：该系统年最大发电负荷10000MW；现有风电机组3000MW，火电机组8200MW(含4×1000MW、4×600MW常规机组，6×300MW供热机组)。火电机组强迫停运率统一取1%。

为反映供热机组特性，算例区分非供暖期(4月—10月)与供暖期(11月一次年3月)2种不同情况。非供暖期按容量优先原则，首先调用1000MW机组：供暖期则最先调用300MW供热机组。纯凝工况下，火电机组最小技术出力系数取50%；供热工况下，分别取60%(8:00—18:00)、80%(19:00—次日7:00)。

(1)电力平衡

根据本文方法，求出算例系统各月典型日开机需求，如图2所示。

图2算例系统每月典型日开机需求

Fig.2Powerdemandofatypicaldayforeverymonthinexamplesystem

由图2可见，7月份该系统开机需求最大，为装机控制月。不考虑风电时，该月火电开机需求为10398MW，对比现有8200MW装机，尚需规划新增2198MW火电机组；考虑风电时，火电开机需求为10178MW，尚需规划新增1978MW火电机组。因此，3000MW风电机组的加入，可节约火电装机220MW。这一结论，与现有方法通常选取风电装机容量的5%～10%计入电力平衡是一致的。

(2)电量平衡和调峰能力

根据本文方法，求出算例系统各月典型日风电应发电量(电量平衡结果)、实发电量(调峰能力校验后结果)如图3所示。

图3算例系统每月典型日风电电量

Fig.3Windenergyofatypicaldayforeverymonthinexamplesystem

由图3可见，供暖期(11月一次年3月)火电机组调节困难，加上风电大发，弃风现象严重。但因这时风电大发，实际消纳电量仍大于全年平均值。

春秋季(4月—5月、10月)无供暖压力时，弃风主要原因是风电相对大发。而夏季(6月—9月)风电出力较小，系统调峰压力降低，弃风率下降，但利用小时数也低于全年平均水平。上述结果与风电系统实际特点一致，证明了本文方法的有效性。

根据本文方法的进一步计算结果，全年风电应发电量为6.763×106MW·h，利用小时数2254h。但受调峰能力限制，实际消纳风电电量6.265×106MW·h，弃风率7.35%，利用小时下降166h。可见，对含新能源电力系统，仅计算电量平衡没有意义，须同时计算调峰能力，方可确定新能源的实际消纳电量。这也证明了本文方法的必要性。

5.2实际系统算例

以中国北方某实际系统为例，2020年该系统最大发电负荷16600MW；规划装机：煤电合计14061MW(纯凝8821MW、供热4040MW、点对网受入1200MW)、气电合计4806MW；规划跨区网对网受入3950MW。火电强迫停运率按实际取值，调峰计算区分供暖期与非供暖期。

为体现本文模型对新能源高占比系统的有效性，假设该系统风电规划装机3000MW、光伏发电规划装机6000MW，分别占最大负荷的18%和36%。

(1)电力平衡

根据本文方法，该系统装机控制月为12月。当月系统最大发电负荷为16600MW。不考虑新能源时，火电开机需求为17727MW，再考虑检修备用1000MW(最大1台机)后，总规划装机需求为18727MW，对应系统备用率为12.8%。结果与该系统习惯上取备用率为14%基本一致，且略有减少。

考虑新能源装机后，该系统火电开机需求为17162MW，比之