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适应新能源发展的电力规划方法研究（上）

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摘要：研究了一种适应新能源发展的电力规划电力电量平衡和调峰计算方法。该方法首先建立了常规机组、新能源机组、负荷的概率分布模型，再进行卷积积分求出系统充裕度，并通过失负荷期望(LOLE)指标小于给定值完成电力电量平衡计算：在此基础上，提出了系统电力盈余系列指标，在假设所有常规机组都压到最小技术出力前提下，可通过该指标进行调峰计算，并求出具体时刻的弃风、弃光电量。算例表明，所提方法能正确反映新能源机组出力的随机性，合理计及新能源机组在电力电量平衡中的作用：对新能源高占比系统，因弃风、弃光现象时有发生，所提调峰计算方法更适用于对新能源电量消纳的计算。

关键词：电力规划方法，电力电量平衡，调峰能力，新能源发展

0引言

截至2015年年底，中国发电装机容量达到15.3亿kW。其中风电1.31亿kW、光伏发电0.42亿kW，均居世界首位[1-2]。2016年，全国新增风电、光伏发电装机1930万kW、3454万kW，全年发电量已占全国总发电量的5%[3-4]。在风电、光伏发电等新能源发电大规模发展的同时，弃风、弃光现象也越来越严重。据统计，2016年全国风电平均利用小时数1742h，全年弃风电量达到497亿kW·h，平均弃风率为17%[3]。弃风、弃光产生的直接原因是系统消纳能力不足，但根本原因是新能源出力的随机性和波动性以及系统调峰能力建设的滞后[1]。

为减少弃风、弃光电量，需从规划和运行两方面着手。其中，电力规划阶段合理计及新能源机组容量价值并进行调峰计算，是首要解决的问题。目前，对此类问题的解决尚处经验估算阶段，如将风电容量按5%左右计入装机规划、按70%左右计入调峰计算且未考虑风电大发和最大负荷的同时性等[5]。电力系统充裕度分析是一种概率性方法，能全面考虑各种机组组合故障以及负荷预测不确定性的影响[6]。充裕度方法已在含新能源的电力系统随机生产模拟中得到广泛应用[7-10]。本文提出一种将充裕度原理应用于电力电量平衡和调峰计算的方法，可合理计及新能源机组容量价值，并能详细模拟因系统调峰能力不足导致的弃风、弃光现象，尤其适用于对新能源高占比系统的电力规划，为进一步优化电力系统装机结构、提高新能源消纳占比提供了有利工具。

1含新能源的电力电量平衡和调峰计算的特点与需求

1.1电力平衡的时间尺度

以常规火电为主的系统，因火电机组出力特性全年没有本质区别(若考虑供热机组，仅需校验供暖期、非供暖期2种工况)，所以只需针对最大负荷做电力平衡即可。以水电为主的系统，因水电机组出力特性各月有差别，所以一般需按月进行电力平衡[11]。而对含新能源发电(本文指风电、光伏发电等)的电力系统，因其出力特性时刻变化，需更精确的平衡时间尺度。对中长期规划而言，一般可按小时进行电力平衡。

1.2新能源的容量价值和系统调峰能力

常规火电机组可靠性很高，大型火电机组强迫停运率都在1%以下[12]。因此，规划阶段做电力平衡时，可视为可信电源，按实际容量计入平衡即可。但新能源发电出力随机性很大，若将不能满出力视为一种“故障”，则其等效“可靠性”会很低，有效容量难以保证。因此，对新能源一般不按其装机容量计入电力平衡，实际操作中往往采用较为保守的策略，不计及或很少计及(如按装机容量5%～10%)新能源容量。这就导致新能源容量价值未被正确评估，客观上放大了常规电源的装机需求，削弱了新能源的替代作用。

另一方面，同样因为新能源发电出力具有随机性，实际运行时，其出力往往比规划阶段计入电力平衡的容量大得多。为充分消纳新能源电量，就不得不压低常规机组出力，为新能源调峰。当系统调峰能力不足时，就会造成弃风、弃光。

可见，受新能源发电出力随机性的制约，一方面在规划阶段为保证装机充裕，对新能源容量价值计及不足，导致常规机组装机偏高；另一方面，运行阶段某些时刻新能源实际出力又很大，系统缺乏必要调峰措施，导致常规机组出力被压制，是造成弃风、弃光和常规机组利用小时数偏低的根本原因。因此，有必要研究一种可恰当计及新能源在电力电量平衡中的容量价值，并合理反映系统调峰能力的方法，以切实减少弃风、弃光电量，合理安排常规机组利用小时数。

2充裕度指标和模型

2.1系统充裕度和充裕度指标

系统充裕度是指电力系统维持持续供给用户总的电力需求和总的电能量的能力[13]。充裕度大于0时，表示系统可用装机大于负荷，即发电能力可满足负荷需求(对应电力平衡中的“盈余”状态)；充裕度小于0时，表示系统可用装机小于负荷，即发电能力不能满足负荷需求，会出现供电中断(对应电力平衡中的“亏缺”状态)。充裕度是一种概率性分析方法，已在国外电力规划领域得到广泛应用。

为量化系统充裕度，较常用的是失负荷期望(lossofload