含风电场的电力系统环保经济调度
中国电工技术学会主办，2017年6月21-24日在河北省张北县举办，大会围绕新能源发展战略、系统关键技术、微电网及储能等重要议题展开交流。浏览会议详情和在线报名参会请长按识别二维码。
青岛大学、淄博供电公司的研究人员张坤亚、马平、赵世文、张洪瑀，在2017年第3期《电气技术》杂志上撰文指出，随着人们的环保意识逐渐提高，电力行业中的环保问题日益受到人们的重视。
基于此，将电力生产过程中环境污染问题量化为环境成本计入经济调度的总成本中，同时针对风能的间歇性、不确定性给电力系统带来的影响，引入了低估和高估风电出力的成本，建立了含风电场的电力系统环保经济调度模型。
以某地区24h负荷数据为参考，通过多种群遗传算法分析了计入环境成本的调度模型对电力系统购电成本、火电排污量的影响，仿真结果验证了模型的可行性以及有效性。
随着人类能源消费量的大幅增长，能源开发利用带来的环境问题日益突出，主要表现在化石能源燃烧带来的包括温室气体、有毒气体等排放[1]。而电力行业作为能源消费的主力之一，正在大规模调整其能源消费结构以及大力发展可再生能源发电。
风电作为一种重要的可再生能源，得到了迅速的发展[2]。然而在现有的电力市场机制下，电力系统经济调度模型少有考虑环境成本，而风电的优势之一就是它的清洁性，这间接导致风电的竞争力降低。文献[3]提出了为促进风电的发展，应考虑火电生产的环境污染和能源消耗等外部成本，让风电的优势在电力系统购电成本中客观的反映出来。
目前，国内外对于风电并网的电力系统动态经济调度的研究还处于起步阶段，研究成果相对较少。文献[4]为保障含风电场的系统的安全性和稳定性，在调度模型中引入了正负旋转备用约束以及风机的爬坡容量约束，并根据旋转备用约束的容量大小确定风电机组的计划出力，实现风电场的出力最大化，同时确保了系统的安全性，这种建模是通过预留100%的备用容量确保系统的稳定性，过于保守，缺乏经济性。
文献[5]为使调度结果能够表达决策者的意愿，建立了基于模糊理论的电力系统动态经济调度模型，从而更好地适应风机输出功率的随机性，这种建模对决策者的主观意识依赖性太强，缺乏对事物的客观性评价。
文献[6-7]根据风速概率模型，通过公式转换得出风电出力的概率模型，并以此分析由预测不准确而产生的正、负备用成本以及弃风的惩罚成本，通过在目标函数中引入惩罚成本，使优化结果充分的考虑风能的随机性和波动性。
本文在以上研究的基础上，考虑了风电运行维护成本，以及高估和低估风电的成本，同时在传统火电购电成本的基础上加入了环境成本，并将环境成本的定价以风电平均成本为参考，建立了计及环境成本的含风电场电力系统动态经济调度模型。
对电力系统动态经济调度问题的求解方法主要包括拉格朗日法松弛法、直接搜索法等传统算法和遗传算法、进化规划算法、粒子群算法等启发式人工智能算法[8-10]，本文基于多种群遗传算法(multiplepopulation genetic algorithm, MPGA)，通过MATLAB工具箱，以一个含有5个火电机组和一个风电场的系统作为算例，对所提出的模型进行仿真分析，验证了模型的合理性及有效性。
图4 环保电力系统经济调度
结论
本文在建立含风电场的电力系统动态经济调度模型时，将环境效益合理的计入电力系统的经济调度成本中，使在当前电力市场环境下的风电更具竞争力，同时又根据风电的平均价格，给发电的环境成本定价提供一定参考，使风电优先上网更合理。引入了高估和低估风电出力的成本，使调度模型充分考虑了风电的随机性、波动性，从而使调度模型更加符合实际运行要求。