关键词：小型燃气轮机；机组组合；优化调度；粒子群算法

Abstract: Taking the minimum amount of abandoned wind power as the objective function, a wind-thermal power dispatching system including small gas turbines is established. The particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to obtain the optimal output of each part of the thermal power, wind power and small gas turbines. The example shows that the addition of small gas turbines has a good peak shaving effect, and proves the correctness and effectiveness of the model.

Key words: Small gas turbine; Unit combination; 0ptimal scheduling; Particle swarm optimization

1 引言

目前，风力发电在我国发展迅速，并网规模持续增大。风电的不断加入一方面节约了能源、降低了排放量，另一方面也给电网调度带来了困难。由于风电本身具有反调峰和波动性大等特点，如果仅仅依靠传统的火电机组进行调峰，当峰谷差特别大的时候火电机组可能需要频繁启停或者出力难以跟随负荷的急速变化，这样不仅会使火电成本不断提高，还会造成大量的弃风，甚至影响电网的安全运行。因此，针对大规模的风电并网现状，必然要建立多种调峰手段相协调工作的调度机制，优化出力配置，以减小风电弃风量，提高调度系统的经济性和可靠性。

国内外有关风电并网的调度研究应用了多种调峰电源和优化方法。文献[1]提出了一种风电储能联合调度系统，利用混合整数规划和场景削减技术进行优化求解。文献[2]中分析了燃气轮机和风电互补发电系统的可行性，并搭建了相关模型。文献[3]分析风电并网系统低谷时段的调峰能力，所搭建模型为0-1整数规划模型，最后通过实例验证了其有效性。文献[4]采用Delta方法将多目标非线性模型转化为线性，优化求解了系统的总弃风量和启停费用。文献[5]提出了一种通过储能系统进行削峰的有效可行的方法。文献[6]则以常规机组低谷时刻的负调峰能力和系统运行成本为多目标，利用归一化法线约束方法进行求解得到了优化后的机组组合方案。

为了提高风电利用效率并且减小火电机组调峰压力，势必要加入新的调峰电源来配合风-火系统。小型燃气轮机具有启停迅速、污染小、热效率高、经济性好等特性，非常适合作为调峰电源。我国早期建设的部分燃气轮机目前利用率低、经营艰难^[7]，若使其参与系统调度，不仅能增加调峰容量，还能使其获得调峰收益。因此本文在传统风-火系统基础上加入小型燃气轮机机组，建立联合机组调度模型，得到机组组合优化结果。

2 风-火-燃系统优化调度模型建立

附图 风电预测与负荷值

由表1可以看出，小型燃气轮机参与调度之后，一个调度周期内的总弃风量大幅减少，减少了7776.4MW；火电机组开启数量减少了8次；火电机组总运行费用减少了41940美元。

表2和表3分别为包含小型燃机和不包含小型燃机系统的各个火电机组在61-84时段的出力；表4为小型燃机机组在61-84时段的出力。可以看出61-70时段为负荷低谷时段，此时风电预测值很高，小型燃机基本处于停机状态，仅靠风电和火电出力就可以满足负荷需求。之后71-84时段负荷逐渐上升到达高峰时段，而风电预测值很小，小型燃机机组相应开启参与调峰，弥补出力不足。这说明小型燃机参与调峰在减少弃风量、节约火电机组运行成本方面有很好的效果。

5  结论

本文分析了小型燃气轮机参与含风电和火电系统的调度问题。针对风电出力的不确定性和显著的反调峰特性，小型燃气轮机能够很好地和火电机组配合，在负荷高峰的时候迅速出力弥补负荷需求，在负荷低谷的时候及时停机，使风电利用率提高。从仿真结果也可以看出，小型燃气轮机的加入减少了弃风量，也减少了火电机组的启停次数和总运行费用，具有良好的经济性。

参考文献：

[1]吴雄，王秀丽，李骏，等.风电储能混合系统的联合调度模型及求解[J].中国电机工程学报，2013，33(13)：10-17.

[2]包能胜.风电-燃气轮机互补发电系统若干关键问题的研究[D].北京：清华大学，2007.

[3]杨冬锋，周苏荃，鲍锋.风电并网系统低谷时段的调峰能力分析[J].电网技术，2014，38(6)：1446-1451.

[4]孙欣，方陈，沈风,等.考虑风电出力不确定性的发用电机组组合方法[J].电工技术学报，2017，32(4)：204-211.

[5]A.Rahimi, M.Zarghami, M.Vaziri, etc. A Simple and Effective Approach for Peak Load Shaving Using Battery Storage Systems[J]. 45th North American Power Symposium, NAPS 2013:1-5.

[6]向红吉，戴朝华，明杰,等.考虑低谷时刻负调峰能力及风电预测区间的多目标机组组合优化研究[J].电网技术，2017，41(6)：1912-1918.

[7]徐润涛.我国燃气轮机机组发电站的发展概况及其展望[J].燃气轮机机组技术，1998,11(3)：5-10,17.

作者简介：

梁杉杉（1994-），女，硕士研究生，就读于大连交通大学，研究方向为电网调度与调峰运行