深度文章｜促进风电消纳的发电权交易优化方法-第2页-北极星售电网

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2.1 弃风限电的概率原理

系统发生弃风的典型场景为负荷低谷且风资源丰富时，系统内常规电源无法下调功率，导致部分风电无法上网而发生弃风。在中长期场景下，风电预测不准甚至无法预测，时序方法应用受限，因此，本文基于随机生产模拟方法进行中长期弃风电量评估。

对一段时期内的负荷进行统计，形成累积概率分布曲线（见图 2）。机组组合方法中优化电源出力以满足负荷需求的过程对应于随机生产模拟中对负荷曲线包络面积进行填充。随机生产模拟的本质是概率体系下的电量平衡，以风电功率长期概率分布代替时序数据进行电量计算。

以图 2 为例，机组 A 承担系统基荷，该部分负荷的累积概率为 1，A 的所有发电量均可直接消纳，没有弃电现象。机组 B 承担负荷区段累积概率小于 1，若机组不能有效调节其功率大小，则有一定概率会发生弃电。机组各状态有一定的发生概率，因此该部分面积与发电概率乘积代表弃电总量期望。

2.2 弃风电量评估计算

假设目标系统内包括火电和风电两类电源，火电机组由公网统一调度（以下简称为 “ 统调”）的火电机组和自备电厂机组组成。根据风电优先原则，机组生产安排时，除了火电机组必须满足的最小出力（基荷）之外，首先安排风电机组，然后安排剩余火电机组容量。如果火电基荷与风电出力理论功率超过负荷峰值，则会发生弃风。随机生产模拟 [17] 的步骤如下。

（1）根据历史数据生成研究周期内区域内公网发电负荷（不含自备电厂供电负荷）的等效持续负荷曲线（equivalent load duration curve, ELDC）。

基于等效电量函数法，对等效持续曲线进行离散化，生成电力负荷序列 [18] 。

等效持续负荷曲线定义为

（7）安排剩余的火电机组参与生产，填补未满足电量。安排方式同上。

需要说明的是，风电在 ELDC 下的安排位置仅取决于火电机组的基荷容量位置，因此，该方法暗含了风电与系统负荷为独立变量的假设。已有研究根据实际运行数据证明了风电功率与负荷之间呈现弱相关性 [19] ，也显示二者之间的相关系数随时间变化剧烈 [20] ，这都反映了运行尺度下风电波动性与负荷波动性关联性较弱，二者之间峰谷值出现不同步的特征，与运行经验相吻合。因此，本文不考虑风电、负荷的波动相关性、同时性等特征，随机生产模拟方法独立性条件自然满足，该模型的评估结果能够反映一段时间内的弃能情况。

3 发电权交易优化方法

本节基于弃风评估模型对发电权交易进行优化，讨论日内交易时间、自备电厂最大允许交易功率、启动交易风电理论功率阈值对减小弃风量的影响。通过在固定交易时段和固定风电功率区间内进行交易的方式，进行生产模拟计算，获得不同参数设置下的弃风情况，给出最优交易方案。在生产模拟中，假设自备电厂少发的电量完全由风电企业提供，系统等效持续负荷曲线无变化，而公网上网风电累积概率曲线发生变化。风电累积概率曲线如何变化是分析重点。

3.1 交易场景选择

在中长期交易优化中，应首先确定发电权交易的时段范围和风电理论功率范围。对研究周期