虚拟电厂落地适应性分析——以阿荣旗奶源基地为例*
Adaptability Analysis of Virtual Power Plant Implementation:A Case Example from Arongqi Milk Source Base
通讯作者: 何麟,男,1993年生,工程师。主要研究方向为新能源优化配置及能量管理。E-mail:407476115@qq.com
收稿日期: 2023-04-14 修回日期: 2023-06-15
基金资助: |
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Received: 2023-04-14 Revised: 2023-06-15
作者简介 About authors
张赢,男,1980年生,高级工程师。主要研究方向为电力系统分析、供电企业管理等。E-mail:
赵建勇,男,1987年生,博士研究生。主要研究方向为电机控制及新能源发电。E-mail:
林嘉恒,男,1998年生,硕士研究生。主要研究方向为配电网降损及规划。E-mail:
为研究增设虚拟电厂对阿荣旗奶源基地电网改造的适应性,首先基于虚拟电厂的演进趋势以及我国发展现状,提出一套针对合约型向市场型转型的两阶段虚拟电厂运行优化模型,并基于实际情况选定两阶段的控制设备分别为电锅炉和蓄电池储能进行最优调度仿真。其次基于仿真结果,分析一阶段合约型虚拟电厂中电锅炉作为价格型负荷侧响应的经济收益,以及二阶段市场型虚拟电厂中储能对系统削峰填谷的意义。最后,通过对比虚拟电厂和扩建变电站的传统方案在系统运行稳定性和经济性上的差异,得到“虚拟电厂可以作为响应电力体制改革和清洁能源转型过渡阶段的有效思路”的结论,并根据分析结果对虚拟电厂在现阶段的实际规划和发展提出了建设性意见。
关键词:
In order to analyze the adaptability of virtual power plants(VPP) to the Arongqi milk source base power grid renovation, firstly, based on the evolutionary trend of VPP and the current situation of its development in China, a two-stage VPP operation optimization models are proposed, which is in response to the current situation of contract-based to market-based transition, and the electric boilers and battery storage control are respectively selected for optimal dispatch simulation based on practicalities. Secondly, based on the simulation results, the economic benefits of the electric boiler as a price-based load response in the first stage, and the significance of energy storage for peak load shaving in the second stage are analysed. Finally, by comparing the differences in system stability and economics between VPP and traditional substation expansion, it is concluded that VPP can be an effective way to respond to the transition phase of power system reform and clean energy transition. The results of this analysis provide constructive advice on the planning and development of VPP.
Keywords:
本文引用格式
张赢, 赵建勇, 何麟, 林嘉恒.
ZHANG Ying, ZHAO Jianyong, HE Lin, LIN Jiaheng.
1 引言
虚拟电厂的应用国外起步要早于国内,且发展阶段也普遍领先。德国厂商Next Kraftwerke是欧洲最大的虚拟电厂运营商,涵盖数据采集、电力交易、电力销售、用户结算等全链条的解决方案,具有高超资源聚合能力和多元成熟商业模式[5⇓-7]。特斯拉通过智能平台Autobidder构建的“车+桩+光+储+荷+智”的新能源闭环生态,在美国德州已步入探索自主型虚拟电厂模式的阶段[8]。近年来国内各地积极响应国家政策和电网公司的号召,相继开展虚拟电厂的实践示范。2022年5月,部署于国电投深圳能源的虚拟电厂完成了国内首次虚拟电厂调度用户负荷参与电力现货市场的盈利,标志着国内虚拟电厂建设逐步由邀约并网向联合电力市场的转型[9]。文献[10⇓⇓-13]结合国内外发展现状,分析了不同虚拟电厂运行模式的控制策略以及优化方法,从不同视角对虚拟电厂的特征内涵进行了深度剖析。此外,国网内蒙古东部电力有限公司重视电力体制改革政策,落实提质增效保能源供应的理念,大力推行智慧配电网试点工作,为虚拟电厂落地可行性的分析工作提供了支持。基于以上分析,对于已建成虚拟电厂的控制理论和运行优化的研究已较成熟,但将理论落实的虚拟电厂实地规划适应性分析仍有极大发掘空间,而虚拟电厂试点的大规模应用也正是符合我国电力体制改革和绿色能源转型思路的重要规划方向。
综上,本文根据虚拟电厂的发展升级规律提出对应的虚拟电厂两阶段运行优化策略。以阿荣旗地区奶源基地的电网改造工程为依托,探讨了虚拟电厂方案与传统电网扩建方案在系统运行经济性效益和稳定性影响上的区别。得出了在现阶段虚拟电厂调控能力范围下的方案落地适应性结论,作为该地区电网规划的指导意见,并对虚拟电厂在未来发展过程中存在的预见性问题提出了解决建议。
2 虚拟电厂发展趋势综述
虚拟电厂实质上是将分布式发电机组、可控负荷和分布式储能设施、电动汽车充电桩等电气设备通过物联网有机结合,配合人工智能、5G通信、大数据、区块链等技术,实现对各类分布式能源进行整合调控的载体[14]。其作为一个特殊电厂参与电力市场经济调度和电网运行,是现阶段电力需求响应发展升级的体现。
虚拟电厂是安全高效进行新能源消纳的有效手段,是满足新型电力系统需求侧互动响应能力提升的重要工具。作为提升电力系统调节能力的重要手段之一,虚拟电厂将新能源电力与传统能源和储能装置通过集成的模式提供给系统,助力电力系统由传统的“源随荷动”的运行模式向“源荷互动”转变,从而保障在智能协同调控和决策支持下其对大电网呈现出稳定的电力输出特性,成为新型电力系统安全稳定运行的有效抓手。
此外,在电力供需趋紧的背景下,虚拟电厂因在实际运行中突出的经济效益,使其在电网规划中的应用呈现出可观的前景。在需求侧,随着城市集群化的趋势我国电力峰谷差矛盾日益突出,各地年最高负荷95%以上峰值负荷累计不足50 h,虚拟电厂可提供的削峰填谷作用有着极大的经济效益空间。在供给侧,日渐成熟的技术手段促使虚拟电厂落地应用成本不断下降。根据国家电网数据显示,通过火电厂实现电力系统削峰填谷,满足5%的峰值负荷需要投资4 000亿;而通过虚拟电厂,在建设、运营、激励等环节投资仅需要500~600亿元[15]。虚拟电厂显示出较强的经济性,有望成为新型电力系统建设的重要方向。
按照资源类型,可将虚拟电厂分类为需求型(负荷型)、供给型(电源型)和混合型。需求侧资源型以可控负荷以及用户侧储能、自用型分布式能源(Divided distributed generation,DDG)等资源为主,具有功率调节能力,可以参与辅助服务市场,但能量出售属性不足。供给侧资源型以公用型分布式能源(Public distributed generation,PDG)、电网侧和发电侧储能等资源为主,具有能量出售的能力,可以参与能量市场,并视实际情形参与辅助服务市场。混合资源型由分布式发电、储能和可控负荷等资源共同组成。其中,日本和德国以储能和分布式电源为主,美国以可控负荷为主。
按照发展阶段,可将虚拟电厂分为合约型(邀约型)、市场型和自主型。目前欧美已进入市场型阶段,并积极探索自主型模式,国内大部分尚处于合约型阶段,向市场型迈进是必由之路。合约型阶段为虚拟电厂初始阶段,通过专项资金、特定合同、激励政策引导聚合商参与,完成邀约、响应和激励流程。在不同牵头单位和市场的驱动下,虚拟电厂的组织方式将逐步从邀约型转变为市场型,在市场型阶段主体通过参与电能现货市场、辅助服务市场获得收益。自主型阶段是高级发展阶段,将能实现跨空间自主调度,既包含可调负荷、储能和分布式能源等基础资源,也包含由这些基础资源整合而成的微网、局域能源互联网。各阶段虚拟电厂对于系统运行的主要意义以及参与方式如表1所示。
表1 “合约型-市场型-自主型”演进模式表
发展 阶段 | 本质涵义 | 目的 | 工具 | 场景 |
---|---|---|---|---|
1.0 合约型 | 通过需求侧响应激励资金池推动市场需求 | 削减 峰荷 | 需求 响应 | 供热 供冷 |
2.0 市场型 | 通过市场交易引导用电方加入电力市场 | 电力 平衡 | 现货 市场 | 调峰 调频 |
3.0 自主型 | 通过信息化强化市场主体参与力度 | 能源 改革 | 智能 算法 | 有源 负荷 |
针对阿荣旗奶源基地的虚拟电厂落地可行性研究分析,结合该地区电力系统建设现状和虚拟电厂的建立逻辑,本文提出一种分别对应合约型和市场型的两阶段虚拟电厂运行优化模型。模型既涵盖了两类设备的经济性优化控制,又考虑了虚拟电厂的发展规划过程,通过完善的控制算法使得该虚拟电厂尽快适应向自主型阶段的过渡转变。
3 两阶段虚拟电厂运行优化模型
3.1 一阶段价格型需求响应模型
阿荣旗奶源基地职工宿舍采用电锅炉作为唯一供暖方式,由于电锅炉未配置蓄热罐,在日常使用时不能合理在峰谷电价的市场下安排合理出力,而是全天无差别全功率运行,导致用于取暖的费用较高昂。通过配置蓄热罐将锅炉以虚拟电厂的型式参与可控负荷的运行调度,以改变锅炉出力的方式实现对分时电价的需求响应,完成对基础合约型虚拟电厂的构建。其最优经济目标[16]函数如下
式中,Pt.EB为第t时段的温控负荷功率,Ct为t时段对应电价。阿荣旗2022年12月份气温走势如图1所示,其室外最低温度为-29 ℃,选择气温-15~-29 ℃为冬季典型日,将一天分为N=48个时段,即时间间隔Δt取值为0.5 h。
图1
锅炉出力的程度通过宿舍温度直接反映,密闭室内温度满足的物理规律表达式[17]如下
式中,Tt为t时段宿舍室温,αH为建筑的隔热能力系数,对于密封较好的建筑通常取值0.95,Et为热交换流失热量,αP为电锅炉能力系数,本例中职工宿舍楼取暖面积为18 667 m2,因此取值为3×10-3 ℃/ (kW·h)。对于该模型的约束条件如下所示
其中,冬季室内温度在19~24 ℃时人体感觉较为舒适,因此分别取为室温约束的下限和上限。电锅炉功率则通过其额定容量约束。
3.2 二阶段市场型削峰填谷模型
虽然目前我国市场型虚拟电厂还处于试点和探索阶段,但随着我国电力市场改革的不断推进,电力市场将逐渐走向成熟,市场型虚拟电厂得以迅速发展,由邀约型向市场型的转变是大势所趋。
为体现在电力现货市场经济下储能最优配置对削峰填谷的作用[20],二阶段市场型虚拟电厂的目标函数表达式如下
其中,两目标分别表示峰谷净负荷的最小值以及储能削峰填谷运行方式下的日收益最大值(用Ct.ES表示)。
通过定义St=0或1来表示储能元件的充放电状态,对不同状态的约束条件可表示为如下
充电状态(S=0)时
放电状态(S=1)时
式中,
通过两阶段对不同类型虚拟电厂模型的优化控制,比较其投入前后的经济性效益以及系统运行状态,体现虚拟电厂对于负荷侧响应优化的意义,并实现虚拟电厂运行经济效益的闭环管理。整体流程思路如图2所示。
图2
4 虚拟电厂实际落地应用背景
4.1 实际地区负荷现状
为全面贯彻落实国家、自治区和呼伦贝尔市关于奶业振兴工作部署,阿荣旗依托伊利绿色智能示范应用项目,建设规模化养殖场13个,分布在亚东、六合、向阳峪、复兴、得力其尔五个乡镇及那吉屯、格尼合农场境内,用地16 211亩(1亩=666.67 m2)。13座奶源基地分别接入3座110 kV变电站和1座220 kV变电站。针对接入亚东110 kV变电站为4座奶源基地,采用虚拟电厂调度的方式优化其主变运行环境,并与扩建变电站的方式进行经济性对比。
四座奶源基地分别为优然牧业第二示范牧场、赛科星万头奶牛养殖示范牧场、阿荣旗富民乳业发展经营管理有限责任公司(修刚)牧场以及晟和万头奶牛养殖示范牧场(以下简称为牧场1~4)。其中,牧场1位于阿荣旗亚东镇六家子村,由呼伦贝尔优然牧业示范牧场有限责任公司投资建设,占地面积1 333亩,规划养殖规模1万头牛。牧场2位于阿荣旗得力其尔乡马河村,由呼伦贝尔赛科星牧业有限责任公司投资建设,占地面积1 600亩,规划养殖规模1.2万头牛。牧场3位于阿荣旗亚东镇福合村,占地面积1 500亩,规划养殖规模为1.2万头牛。牧场4位于阿荣旗亚东镇尖山子村,由呼伦贝尔晟和农牧有限公司投资建设,占地面积1 800亩,规划养殖规模1万头牛。具体的负荷情况如表2所示,地理接线如图3所示。
表2 亚东110 kV变电站下辖牧场运行情况对比表
编号 | 接线方式 | 投运负荷/ MW | 未投运负 荷/MW |
---|---|---|---|
1 | 通过10 kV线路直接接入亚东110 kV变电站 | 2.2 | 1.4 |
2 | 通过10 kV线路接入得力其尔35 kV变电站,上端接亚东110 kV变电站 | 1 | 1 |
3 | 通过10 kV线路直接接入亚东110 kV变电站 | 0 | 3.5 |
4 | 通过10 kV线路接入三岔河35 kV变电站,上端接亚东110 kV变电站 | 0 | 4 |
图3
通过实地调研得知,奶源基地的主要负荷为挤奶机、牛奶冷藏设备、排风系统、饮水槽保温设备、粪便处理设备等。此外优然牧业第二示范牧场职工宿舍采用电锅炉供暖,目前制热功率为1.4 MW,即将再安装1.4 MW电锅炉1台,届时电采暖负荷将达到2.8 MW,电采暖负荷在负荷高峰时段会增加亚东110 kV变电站的带载压力,容易引起变压器过载,影响电网的安全稳定运行。通过安装蓄热罐的方式,一阶段虚拟电厂即获得2.8 MW的可控负荷。电采暖负荷按照峰谷电价进行收费,呼伦贝尔分时电价时段划分如表3所示。
表3 呼伦贝尔市分时电价表
时段划分 | 尖 | 峰 | 平 | 谷 |
---|---|---|---|---|
时间 | 18:00—20:00 | 7:30—11:30 17:00—21:00 | 5:00—7:30 11:30—17:00 21:00—22:00 | 23:00—5:00 |
电价浮动 | 120%峰 | +50% | 1 | -50% |
4.2 优化方案投资对比
目前亚东110 kV变电站采用1台容量为20 MV·A的主变供电,现有除奶源基地外的固定负荷7.2 MW。当4座奶源基地全部投产后,奶源基地总负荷达到13.1 MW,此时变电站供电总负荷达到20.3 MW,变压器将过载运行。
若在亚东110 kV变电站扩建1台容量为20 MW·A的变压器使主变容量达到40 MV·A,此时奶源基地全部投产后负载率为50.75%,运行条件良好,但方案投资需要500万元。
若采用虚拟电厂方案,牧场1职工宿舍采用功率为2.8 MW的电采暖供热,可作为可控负荷参与需求侧响应,在电网负荷高峰时减少出力,在电网负荷低谷时增加出力,并在此基础上配置储能削峰填谷,可以有效防止变压器过载运行。该方案一阶段只是改变电锅炉的运行方式,只需要增加相应的智能采集和控制设备,固定投资为75万元,二阶段储能安装费用按200万元/MW计算。但相比于扩建方案的纯支出,虚拟电厂两阶段在经济性上都会有效益收回,并且可以提高设备的利用率,因此从经济性角度方案可行性较高。通过典型日的运行仿真,从奶源基地参与价格型需求侧响应和市场型需求侧响应两个层面,来分析虚拟电厂方案的实施可行性。
5 基于实地负荷的仿真分析
5.1 两阶段调度结果
图4
图5
图6
通过控制电锅炉的出力,可以保证职工宿舍的室内温度在19~24 ℃范围内变化。通过室内温度曲线可以看出,在夜间和中午室内温度偏低,但夜间职工休息时有被褥无需较高室温,且中午阳光充足也会提高室内温度,符合职工的生活规律,因此能够保证职工的供暖需求。此控制结果下输出的日最优购电成本为7 203元,比现供暖方案减少日购电成本近15 000元。各电价时段电锅炉的出力汇总如表4所示。
表4 各电价时段电锅炉出力汇总表
序号 | 时间段 | 图中 点位 | 输出 功率/kW | 电价时段 |
---|---|---|---|---|
1 | 0:00—4:30 | 0~9 | 750 | 谷时段 |
2 | 4:30—5:00 | 10 | 2 800 | 谷时段 |
3 | 5:00—6:00 | 11~12 | 0 | 平时段 |
4 | 6:00—6:30 | 13 | 550 | 平时段 |
5 | 6:30—7:00 | 14 | 2 700 | 平时段 |
6 | 7:00—8:00 | 15~16 | 0 | 7:00—7:30平时段 7:30—8:00高峰时段 |
7 | 8:00—8:30 | 17 | 450 | 高峰时段 |
8 | 8:30—16:00 | 18~32 | 550 | 8:30—11:30高峰时段 11:30—16:00平时段 |
9 | 16:00—16:30 | 33 | 2 650 | 平时段 |
10 | 16:30—17:30 | 34~35 | 0 | 16:30—17:00平时段 17:00—17:30高峰时段 |
11 | 17:30—0:00 | 36~48 | 700~800 | 17:30—21:00高峰时段 21:00—22:00平时段 22:00—0:00谷时段 |
通过分析电锅炉作为一阶段合约型虚拟电厂的最优出力控制结果,其通过价格型需求响应对电网经济性与稳定性影响,获得以下结论。
(1) 电锅炉可以在电价高峰时段少出力,平时段和低谷时段多出力的前提下,实现供暖要求。在此基础上,输出结果中电锅炉通常会在临近高峰时段前一小时左右接近满负荷出力,这样能够保证在高峰时段室内适宜温度保持时间更长,从而既减少在高峰时段出力,又有效减少了热量的非必要散失。
(2) 在夜间和中午时段不需要室温过高的时段,要保证室内温度大于19 ℃,电锅炉可以通过储热回流的方式以500~800 kW的功率持续出力,即只需要额定功率的18%~29%,通过该方式控制可变负荷能够大幅减少电能的消耗。以上两点皆符合价格型需求响应模式对分时电价的电力消费行为改变,通过成本预算结果可体现其对系统运行经济性的正面效益。
(3) 在系统运行稳定性的角度,电锅炉参与需求侧响应之后,能够有效降低亚东110 kV变电站的高峰负荷,从而可减轻变压器的带载压力,提高电力系统的安全运行水平。虚拟电厂参与需求前后的负荷曲线如图7所示,电锅炉参与需求侧响应之后,最大可削减电力负荷1.9 MW。
图7
按奶源基地投入运行的负荷现状来看,主变在满负荷运行时带载10.4 MW,经电锅炉参与需求侧响应削减峰值负荷后,变电站供电负荷降至8.5 MW,负载率为42.5%。根据110 kV变压器经济运行曲线,此时已接近该容量变压器的最有经济运行区间,这对变压器的使用寿命延长和整个下辖系统输配电的稳定性和经济性都有显著的提升。
然而,随着奶源基地的建设发展,当4座牧场全部投产后,总负荷为20.3 MW,经电锅炉参与调节后的供电负荷为18.4 MW,此时变压器负载率为92%,仍处于重载运行状态。虽然电锅炉参与需求响应后,能够减少电网投资,且降低奶源基地的运营成本,但无法摆脱随着负荷增加地区主变的重过载问题。这严重威胁了电网的安全稳定运行,本着安全第一的原则,无法单一采用一阶段合约型虚拟电厂方案单独调控,需要引入二阶段市场型虚拟电厂进一步优化。
二阶段虚拟电厂的削峰填谷优化模型针对储能设备进行调控,通过峰谷差价进行获利。首先假设只按负荷最优为目标进行优化,可得到配置不同容量的储能设备对应的日削峰填谷最大收益。在不计及国家补贴政策的前提下,将收益全部视为对投资成本的回收,得到的汇总如表5所示。
表5 储能装置参与削峰填谷日最大收益汇总表
储能容量/ (MW/MW·h) | 日收益/元 | 建设成本/万元 | 回收周期/年 |
---|---|---|---|
1/1 | 203.75 | 200 | 26.96 |
1/2 | 203.21 | 400 | 53.93 |
2/2 | 301.70 | 400 | 36.32 |
2/3 | 321.35 | 600 | 51.15 |
2/4 | 980.28 | 800 | 22.36 |
3/3 | 228.06 | 600 | 72.10 |
3/4 | 982.50 | 800 | 22.30 |
3/5 | 1 346.50 | 1 000 | 20.35 |
3/6 | 1 634.21 | 1 200 | 20.12 |
4/4 | 1 049.07 | 800 | 20.89 |
4/5 | 1 412.19 | 1 000 | 19.40 |
4/6 | 1 270.33 | 1 200 | 25.88 |
4/7 | 1 605.35 | 1 400 | 23.89 |
4/8 | 1 306.24 | 1 600 | 33.56 |
5/5 | 1 556.36 | 1 000 | 17.60 |
5/6 | 1 377.12 | 1 200 | 23.87 |
5/7 | 1 562.83 | 1 400 | 24.54 |
5/8 | 1 948.32 | 1 600 | 22.50 |
5/9 | 1 913.58 | 1 800 | 25.77 |
5/10 | 1 290.59 | 2 000 | 42.46 |
根据表5中结果可知,储能装置的功率、容量大小与成本回收周期之间并没有明显的联系,因此对储能装置的功率和容量进行合理选择,并制定正确的优化控制策略便显得尤为重要。由于现阶段储能装备的安装成本仍较为高昂,配置总容量5MW·h以上的储能装置不符合现实经济条件。根据储能最优经济性分析一般选取总供电容量的10%~20%进行配置。此外,磷酸铁锂电池的使用寿命通常为8年,而储能利用削峰填谷、峰谷电价差套利的方式最短回收周期为17.6年,已经远超于锂电池的使用寿命,因此通过单一市场型虚拟电厂方案无法满足响应电力市场激励政策的要求,需要一阶段的收益填补部分差额。
当同时以负荷和收益作为最优目标,得到的最优配置容量为2.5 MW/4 MW·h,符合储能经济配置容量的要求。此时,取充放电效率均为0.95,根据仿真结果,绘制出储能装置削峰填谷后的净负荷曲线,得出储能每0.5 h的充放电策略如图8所示,并计算出日最大收益。
图8
可以看出在储能参与削峰填谷的作用下,净负荷曲线更加平滑,表明储能参与调控有效抑制负荷的波动,提高了系统的整体容量。控制后削减的最大负荷为1.7 MW,此时的主变最大供电负荷为16.7 MW,处于重载运行的边缘区间。此外,按该容量配置的储能削峰填谷日的最大收益为1 265.18元,假设一阶段全部收益视为投资成本,仅需要1.47年即可收回成本,远小于蓄电池使用年限,即之后的运行收益皆可视为利润,体现了负荷侧响应参与电网调度的经济性优势。
5.2 虚拟电厂落地适应性分析
根据仿真结果,当4座牧场全部投入运行后,总负荷为20.3 MW,变压器处于过载运行状态。经过虚拟电厂两阶段优化后,最大负荷降至16.7 MW,负载率为83.5%,仍未低于80%处于重载运行状态,因此,在将来新增1台20 MW变压器是不可避免的电网扩建规划。但不可忽视的是,根据虚拟电厂落地适应性仿真结果,依旧可以看到虚拟电厂在现阶段对该电网运行的重要意义。
首先,基于现阶段负荷的投入情况,采用虚拟电厂的方式可以有效地平滑负荷出力,提升系统稳定性。在奶源基地未都投入运行之前,虚拟电厂都可以作为扩建主变的有效替代方案,这极大地延缓了配电网规划的投资。与此同时,随着新牧场的投入,会有更多的可控负荷并网,只要通过合适的政策合约和算法加以引导,可使该地区虚拟电厂的响应范围更广。因此通过虚拟电厂代替扩建的方式,也未尝不能实现。综合以上两点优势,虚拟电厂可以使管理企业的资金池更为充沛,作为扩建规划过渡阶段的备选方案体现出了强适应性。
其次,基于本例对虚拟电厂落地可行性的仿真预测,总结了以下敏感问题可能出现在未来虚拟电厂发展的过程中。
(1) 在价格型需求响应市场中,电锅炉的出力受到室外温度和自身额定功率的限制,案例是以典型日室外温度变化曲线为基础,制定的电锅炉出力策略。但在实际运行过程中,每天各时段的室外温度不尽相同,因此需要提高气候预测的准确性,从而减少室内温控误差。
(2) 在市场型需求响应市场中,通过制定储能装置的充放电策略来对负荷曲线进行削峰填谷,利用峰谷电价差进行套利。案例是以典型日负荷曲线为基础,计算日最大削峰填谷收益。但在实际运行过程中,每天的负荷曲线不尽相同,因此需要提高负荷预测的准确性,从而保证储能充放电策略的准确性。
(3) 无论参与何种型式的虚拟电厂,均需要提高电力用户的电气智能化、自动化水平,才能实现对负荷、储能装置的实时优化调度和控制。因此需要增加智能监测、控制设备,这将增加电力用户的改造成本。
(4) 虚拟电厂的作用是利用区域内已有电力设备资源,通过优化聚合、统一调配,来实现对负荷曲线的移峰填谷,从而减少电网设备的投资。电力用户做出各种生产生活方式的改变,均要以获取经济利益为前提。这将在一定程度上降低公司的售电量,影响公司的运营收益。
(5) 需求侧响应需要电力用户对实时电价和电网邀约做出反应,而目前呼伦贝尔地区电力用户对虚拟电厂的认知水平不足,应加强虚拟电厂的科普和宣传工作,便于后续工作的顺利开展。
最后,基于呼伦贝尔市阿荣旗奶源基地的实际情况,可以提出适当的发展建议。当前,该地区的电力负荷小,多数变压器处于轻载运行状态,即便出现尖峰负荷,以现有的变压器及线路承载力也基本能够满足要求。但随着电采暖数量的增多、电动汽车的推广,未来可能会出现局部地区负荷越限的现象,而此时虚拟电厂能够发挥削峰填谷的作用,保障电能的可靠供应。因此,提早开展虚拟电厂专题研究,在负荷集中的园区、工商业等场景进行试点尝试是十分必要的,具体建议如下所示。
(1) 构建需求响应激励资金池,将尖峰电价增收资金用于需求响应激励,谷时段资源主体可参照标杆电价向下竞价出清,实现需求响应补偿费用由政策补贴向市场化转变。
(2) 不断扩大需求响应覆盖面,逐步引入电采暖、居民家电、充电桩等负荷,汇聚各类可控资源。
(3) 随着我国电力市场改革的日渐成熟,以及地区分布式电源、储能、通信网络、配网自动化的发展,可逐步开展第二代市场型虚拟电厂的示范项目建设。探索区块链技术在虚拟电厂中的应用,进而建设成本低廉、公开透明的电力交易平台。
6 结论
为解决阿荣旗奶源基地下辖的亚东110 kV变电站向4座奶源基地供电后,引起的变压器过载问题,基于实地调研提出了主变扩建和虚拟电厂两种建设方案,针对虚拟电厂落地的适应性分析,结论如下所述。
(1) 通过建设成本经济性比较,发现虚拟电厂建设方案明显优于主变扩建方案,因此从经济性角度分析方案可行。
(2) 借助Julia软件仿真详细分析了奶源基地参与价格型虚拟电厂和市场型虚拟电厂的实施可行性,作为符合虚拟电厂从合约型到市场发展规律的两阶段运行优化策略。在一阶段合约型模型分析中,经过电锅炉可控负荷的需求响应之后,主变仍运行在重载状态,通过二阶段市场型模型进一步控制,将满负荷主变运行状态控制在贴近正常运行状态的边缘。
(3) 由于现阶段的虚拟电厂参与电力辅助服务市场的形式单一、地区峰谷电量差较小等原因,最终得出结论为:虽然最后全部奶源基地负荷投入运行后,通过扩建主变保证亚东110 kV变电站的可靠供电是最有效的解决方案,但虚拟电厂作为在电网扩建的过渡阶段支撑该地区电网经济稳定运行的备选方案,在负荷水平不断发展的过程中有着较强的落地适应性。对于虚拟电厂从合约型到市场型的研究和试点分析,既符合了电力市场逐步向需求侧转型的现状,也深化了电网体制改革的思想。
参考文献
虚拟电厂基础特征内涵与发展现状概述
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DOI:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.06.003
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在国家“30·60”战略推动下,虚拟电厂成为开展新型电力系统建设、解决能源变革的重要手段,是实现“双碳”目标的一个重要发展方向,为新能源电力的安全高效利用开辟了一条新的路径。首先,对虚拟电厂的内涵概念进行阐述,并在此基础上分析了我国虚拟电厂产生的客观大背景,结合目前我国虚拟电厂的外部政策环境剖析了当前虚拟电厂的主流业务板块;然后,简要介绍了国内外已经开展的虚拟电厂应用案例,进而归纳出虚拟电厂当前和未来快速发展所必须的可控资源、关键技术、市场机制等支撑要素;其次,对虚拟电厂的3个发展阶段进一步阐述,并对我国虚拟电厂发展中的现实问题进行了概况分析;最后,在完成对虚拟电厂基础特征内涵与发展现状概述的基础上对虚拟电厂在未来的发展进行了展望。
Overview on the characteristics,connotation and development status of virtual power plants in China
[J].
DOI:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.06.003
[本文引用: 1]
To achieve the "30·60" goal,virtual power plants have been taken as an important measure to construct a new power system and complete energy transformation. It is also the development direction for the safe and efficient utilization of new energy. The connotation and overall characteristics of virtual power plants are introduced. And against the backdrop of the status quo in China, the main business segments of a virtual power plant and its political environment are expounded. Given the existing cases home and abroad, the supporting elements including controllable resources,key technologies and market mechanism for the rapid development of virtual power plants are summarized. Then, the problems in the promotion of virtual power plants in China are summarized based on the three development phases. Based on the understanding on the connotation and basic characteristics,it is believed that virtual power plants are promising in integrated application with digitalization,intelligentization,cloud sharing,artificial intelligence,big data,Internet of Things and other technologies.
project and current status of virtual power plant:A review
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Refined peak shaving potential assessment and differentiated decision-making method for user load in virtual power plants
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Algorithms for technical integration of virtual power plants into german system operation
[J].DOI:10.25046/astesj URL [本文引用: 1]
国外虚拟电厂成功的启示
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Insights from the success of foreign virtual power plants
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虚拟电厂参与电网调控与市场运营的发展与实践
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Development and practice of virtual power plant participating in power grid regulation and market operation
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智慧能源管理平台支撑需求侧变革—以特斯拉智慧能源平台Autobidder建设为例
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Smart energy management platform supports demand-side transformation:Take the construction of Tesla’s smart energy platform autobidder as an example
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虚拟电厂的优化调度技术与市场机制设计综述
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为应对环境污染的持续加剧和化石燃料的日益短缺,推进落实“双碳”目标,风电、光伏等可再生能源在电网中的接入比例不断提高。然而,可再生能源发电具有间歇性和波动性,且接入位置分散,增加了电力系统安全稳定运行的难度。虚拟电厂的提出为解决可再生能源问题提供了新思路,阐述了虚拟电厂(VPP)的概念与实现架构,并从综合能源、电动汽车、可再生能源3个角度分析了VPP参与系统运行优化调度的关键技术,分别实现与电、热、气等综合能源的交互并降低系统运行成本,缓解电动汽车无序充放电对电网产生的负面影响,平抑可再生能源的间歇性和波动性出力。此外阐述了市场环境下VPP基于博弈论等方法的市场策略,并梳理了VPP典型工程应用,为我国VPP的建设与发展提供借鉴。
Review of optimal dispatching technology and market mechanism design for virtual power plants
[J].
DOI:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.02.009
[本文引用: 1]
In order to cope with the continuous aggravation of environmental pollution and increasing shortage of fossil fuels,the proportion of renewable energy such as wind power and photovoltaic in power grid has been soaring.However,renewable energy power generation is intermittent and fluctuating,and its access points are scattered,which increases the difficulty of safe and stable operation of the system.Virtual power plants provide a new train of thought for the problem above.The concept and implementation architecture of a VPP are expounded.The key technologies for VPPs to participate in power system optimal operation scheduling are analyzed from three perspectives,integrated energy,electric vehicles and renewable energy.The technologies realize the interaction between electricity,heat,gas and other integrated energy, lower the operating cost of the system,alleviate the side effects of disordered charging and discharging of electric vehicles on the power grid,and suppressed the intermittent and fluctuating output of renewable energy as well.In addition,the VPP's market strategies based on game theory and other methods under market environment are analyzed.Sorting out the typical engineering applications of VPPs can provide reference for the construction and development of VPPs in China.
Economic assessment of multi-operator virtual power plants in electricity market:A game theory-based approach
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基于虚拟电厂及负荷聚集商的用户侧储能适应性研究
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Research on user-side energy storage adaptability based on virtual power plant and load aggregator
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Optimal routing and charging of an electric vehicle fleet for high-efficiency dynamic transit systems
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安徽省芜湖市:筹建虚拟电厂助推节能降碳
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Anhui Province: Preparing to build a virtual power plant to promote energy conservation and carbon reduction
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上市公司积极布局虚拟电厂千亿级市场或启
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Listed companies actively deploy virtual power plants in the 100-billion-level market
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基于分时电价的含风-光-气-储虚拟电厂经济调度
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Economic dispatch of wind/pv/gas/storage virtual power plant based on time-of-use power price
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一种基于深度学习的供热策略优化方法
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在中国北方,冬季楼宇集中供暖采用的策略通常为气候补偿器,但是该策略严重依赖人工经验,调节相对粗放,如何优化供热控制策略对于保持楼宇室温的稳定舒适十分重要。对此,提出了一种基于深度学习的供热策略优化方法,通过学习历史真实数据信息从而对原始控制策略进行优化。首先以学习室内温度变化的热力学规律为目标,提出了一种深度多时差分网络MTDN(Multiple Time Difference Network)来对下一时刻的室温进行预测,该网络不仅准确率高,而且符合物理规律;然后将MTDN当成模拟器,以表征人体热反应的评价指标作为相关奖励项,使用基于最大熵强化学习思想的SAC(Soft Actor Critic)算法作为策略优化器与之交互训练,从而学习到一个稳定优秀的供热控制策略;最后基于天津某个换热站的真实数据,设计相关实验分别对模拟器预测能力和策略优化器策略控制能力进行评估。验证得出:相比其他类型的预测模拟器,该模拟器不仅预测精度高,并且符合物理规律;同时,相比原始策略,该策略优化器所学的策略在随机采样的多个时段内均可以保证室内温度更加稳定舒适。
Heating strategy optimization method based on deep learning
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Typically, the strategy of central heating for buildings in winter is climate compensator.However, this strategy heavily relies on manual experience with a relatively simple regulation.Therefore, how to optimize the heating control strategy is very important to keep the indoor temperature stable and comfortable.For this task, this paper proposes a heating strategy optimization method based on deep learning and deep reinforcement learning, which can optimize the original control strategy based on real historical data.The paper first develops a deep MTDN (Multiple Time Difference Network) as the simulator to predict the next time slot's room temperature.By learning the thermodynamic law of indoor temperature change, the network has high accuracy and confirms the physical laws.After that, the SAC (Soft Actor-Critic) algorithm based on maximum entropy reinforcement learning is employed as the strategy optimizer to interact with the simulator.Here, we use the evaluation index of the human body's thermal response as the reward to train and optimize the heating control strategy.Based on the real data of a heat exchange station in Tianjin, we evaluate the predictive ability of the simulator and the control ability of the strategy optimizer, respectively.The results verify that, compared with other types of prediction simulators, this simulator not only has high prediction accuracy but also conforms to physical laws.At the same time, compared with the original strategy, the strategy learned by the strategy optimizer can ensure that the indoor temperature is more stable and comfortable in multiple time periods of random sampling.
基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法
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Model predictive control based energy collaborative optimization control method for energy storage system of virtual power plant
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Bi-level load peak shifting and valley filling dispatch model of distribution systems with virtual power plants
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