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进一步,在2019年1月2日18:00,继续对未来7日的省级电网数据进行多日机组组合优化计算。对于1月1日进行的多日机组组合计算后在1月3日新增启动的燃煤机组,采用与上述相同的方式将其设置为必开机组,以参与1月2日的多日机组组合优化计算。
根据上述3个步骤进行循环迭代计算,通过提前足够的时间对机组进行新增开机通知及开机状态设置,实现了开机准备时间较长的燃煤机组能够在日前出清环节中新增启动。另一方面,在日前市场出清环节前增加的多日机组组合优化模型,充分考虑了未来多日的电网负荷特性,特别是针对未来多日内电网负荷突变的情况,以多日的时间尺度对机组运行方式进行统筹优化,可以使预先安排的燃煤机组的启停方式更加合理。
3 案例分析
本文以我国某省2018年1月的冬季典型日的电网数据为对象,研究了本文建立的多日机组组合优化模型,作为日前出清计算的前置环节,对日前市场优化结果合理性的改进作用。本算例中,多日机组组合的优化周期设置为1月14—20日共7天,选取每日的整点作为优化时段,优化计算的执行开始时间设置为1月13日18:00。该7日的全网负荷短期预测值如图2所示。系统的正备用值取为当天高峰负荷的3%,负备用值取为当天低谷负荷的3%。
全省参与优化的机组总台数为189台,总装机容量为74 642 MW。其中,燃煤机组76台;燃气机组64台;其余为核电、水电、风电、光伏等清洁能源机组,其总装机容量为12 467 MW,在本优化模型中都作为固定出力机组,风电和光伏按预测值全额消纳。本算例中,各发电机组的运行价格采用5段报价方式,第1报价段的机组起始、终止端出力分别为0和机组的最小技术出力,后4段根据该机组申报出力的增加递增申报价格。以163#燃煤机组为例,该机组的运行价格申报情况如表1所示。
为支撑区域电网的电压稳定,设置了系统最小运行方式必开燃煤机组25台,总装机容量为
表1 163#机组分段运行价格申报情况Tab. 1 Operating price declaration of 163# unit
15 950 MW。由于11#—16#机组所在电厂的燃煤库存量限制,将装机总容量为2640 MW的该厂在7日内的总可发电量上、下限值分别设置为354 800 MW•h和266 000 MW•h。外来电力包括特高压交直流电力、省间计划和交易电力以及省内的分部直调机组出力,外来电力在本算例中作为固定曲线不参与优化,该7日的外来电力曲线如图3所示。
设燃煤机组的开机提前通知时间为30 h。采用本文所建立的多日机组组合模型,对上述典型日的电网数据进行优化计算,得到前3日的燃煤和燃气机组开、停机情况如表2所示。由图1可以看出,多日机组组合第二日(即1月15日)为星期一,负荷水平较前一日有明显提升,且在一周的工作日内保持相当的数值,直至星期六负荷水平略有下降。为了实现发电总费用最低的优化目标,多日机组组合在一周内对所有机组的运行方式进行了统筹优化安排:在第二日负荷早高峰前新增了2台燃煤机组,以提高后续几日全网的整体发电能力;同时,由于该省冬季典型日的负荷峰谷差较大,为了满足峰时段的系统负荷和备用需求,在工作日白天负荷水平较高的时段新增开启了一定容量的燃气机组,燃气机组的启动费用较燃煤机组低,且燃气机组的最小连续运行时间一般只需几小时。
选取多日机组组合计算的第二日作为优化对象,进行日前市场出清计算。本算例中的日前市场出清模型,采用发电机组单边报价的方式,各机组的报价情况与多日机组组合算例中的相同;日前出清模型以发电总费用最低为优化目标,计及系统功率平衡、机组运行状态、电网运行安全等约束,定价方式采用节点边际电价。以15 min为间隔设置优化时段,对1月15日的电网数据进行日前出清优化计算,得到该日的燃煤和燃气机组开、停机情况如表3所示。通过优化结果可以看出:由于1月15日日的负荷水平较前一日有明显提高,基于前一日日前市场的出清结果得到的各机组初始状态,为了保证该日负荷高峰时段的系统供电能力,需要新增开启一定容量的可优化机组。但由于燃煤机组新增开
表2 多日机组组合的前3日燃煤、燃气机组开停机情况Tab. 2 Start-up and shutdown situation of coal-fired and gas-fired units in the first three days after the multi-day unit commitment
表3 第一次日前市场出清的燃煤、燃气机组开停机情况Tab. 3 Start-up and shutdown situation of coal-fired and gas-fired units after the first day-ahead market clearing
机需要30 h的提前通知时间,因此在白天负荷峰值时段新增开启了大量运行费用较高的燃气机组。
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