含風(fēng)力發(fā)電的市級電網(wǎng)區域可再生能源規劃方案確定及重要因素影響

  0 引言

 

  當前，我國以煤為主的能源生產(chǎn)和消費結構給大氣環(huán)境造成嚴重污染、導致CO2 排放量居高不下、能源供應不可持續[1]。在2009 年12 月哥本哈根聯(lián)合國氣候變化會(huì )議召開(kāi)前夕，我國自主承諾要在2020 年實(shí)現單位GDP 的CO2 排放比2005 年減少40%~45%，非化石能源的比重達到15%。在逐漸形成的以大型集中式發(fā)電和分布式發(fā)電相結合的第三代電網(wǎng)中，非化石能源發(fā)電的比例將會(huì )有較大提高[2-3]。可再生能源(renewable energy sources，RES)規劃作為發(fā)展中的一個(gè)基礎環(huán)節，對整個(gè)可再生能源優(yōu)化、有序、高效地發(fā)展起著(zhù)重要作用。

 

  文獻[13-15]依據研究對象的可再生資源狀況及潛力、電力供需現狀及特點(diǎn)等實(shí)際情況，對包含一種可再生能源發(fā)電或幾種能源組合的發(fā)電形式進(jìn)行了可再生能源規劃，制定出的不同規劃方案為可再生能源的開(kāi)發(fā)利用提供了參考。但是，研究中不涉及CO2 減排約束下規劃方案的制定，也不考慮在建有多個(gè)風(fēng)速觀(guān)測站的情況下風(fēng)速數據綜合處理的問(wèn)題。

 

  本文以建有多個(gè)測風(fēng)站的某市級電網(wǎng)為研究實(shí)例，依據其歷史負荷數據、風(fēng)資源數據，以可再生電力混合優(yōu)化模型(hybrid optimization model forelectric renewables，HOMER)為研究平臺進(jìn)行了含風(fēng)力發(fā)電的可再生電力能源規劃研究。以經(jīng)濟性最優(yōu)為目標，確定了不同CO2 減排目標下可執行的能源規劃方案，給出了各方案下風(fēng)力發(fā)電比例的參考值和污染物排放量，研究了向電網(wǎng)送電量、從上級電網(wǎng)購電價(jià)格、風(fēng)速、風(fēng)電成本、電煤價(jià)格等因素對能源規劃的影響，為該區域制定可再生能源發(fā)展政策提供了參考。

 

  1 算例簡(jiǎn)介

 

  某市級電網(wǎng)在 2000—2005 年間保持了12.7%的負荷年均增長(cháng)率，負荷的概率分布如圖1 所示。

 

  至2006 年底，電網(wǎng)火電裝機容量為345MW，包括了全部汽輪發(fā)電機組以及小容量的柴油發(fā)電機組，電力缺口由與其連接的上級電網(wǎng)供應。除火電外，僅有很小容量的風(fēng)電機組在運行，其電力供應能力非常有限，本文在分析中作了忽略。

 

  該電網(wǎng)屬于風(fēng)能最佳區，風(fēng)力大，有效風(fēng)能利用率高，風(fēng)力周期性變化規律很強。平均風(fēng)速為5.47 m/s，風(fēng)能密度大于200 W/m2，全年風(fēng)速大于3 m/s 小時(shí)數達6 000~7 500 h，開(kāi)發(fā)條件也比較成熟。由于地域范圍較廣、地形較復雜，風(fēng)速觀(guān)測站數量很多。

 

  為方便分析，本文在能源規劃中做如下簡(jiǎn)化：

 

  將算例電網(wǎng)總電源裝機容量等效為1 臺345MW的汽輪發(fā)電機；電網(wǎng)負荷不進(jìn)行分級分類(lèi)，全部設為基礎負荷；上級電網(wǎng)等效為售電容量和購電容量一定的單元；僅以一個(gè)縣域可開(kāi)發(fā)風(fēng)資源為可利用風(fēng)能資源總量進(jìn)行能源規劃，采用文獻[16]的平均風(fēng)速參與因子法對該縣域內風(fēng)速觀(guān)測站的歷史數據進(jìn)行綜合處理，得到描述該區域風(fēng)資源狀況的風(fēng)速數據，其概率分布如圖2 所示。在不特別說(shuō)明的情況下，安裝風(fēng)機的地域選為平均風(fēng)速為5.85m/s 的縣域。

 

  2 能源規劃方案的確定

 

  2.1 HOMER 模型

 

  HOMER 是由美國可再生能源實(shí)驗室(NationalRenewable Energy Laboratory，NREL)著(zhù)手研發(fā)的可再生能源混合發(fā)電經(jīng)濟?技術(shù)?環(huán)境優(yōu)化分析計算模型。它以?xún)衄F值成本(net present cost，NPC)，即可再生能源混合發(fā)電系統在其生命周期內的安裝和運行總成本)為基礎，模擬不同可再生能源系統規模、配置，在一次計算中能同時(shí)實(shí)現仿真、優(yōu)化和靈敏度分析3 種功能。其優(yōu)化和靈敏度分析算法，可以用來(lái)評估系統的經(jīng)濟性和技術(shù)選擇的可行性，可以考慮技術(shù)成本的變化和能源資源的可用性。它能夠模擬系統的運行過(guò)程，提供全年每小時(shí)各種可再生能源發(fā)電量及系統電力平衡情況；能夠詳細計算系統全年燃料、環(huán)境、可靠性、電源、電網(wǎng)等各項成本；能給出不同限制條件下的最優(yōu)化可再生能源發(fā)電規劃方案。

 

  2.2 當前電網(wǎng)仿真模型及計算結果

 

  目前，算例電網(wǎng)處于聯(lián)網(wǎng)運行狀態(tài)，電網(wǎng)結構中不含風(fēng)力發(fā)電，其簡(jiǎn)化結構如圖3 所示。圖中：

 

  汽輪發(fā)電機用模塊“G345”表示；上級電網(wǎng)用“Grid”模塊模擬；基礎負荷用模塊“Primary load”表示。

 

  在上述的等效系統中，汽輪發(fā)電機G345 是由多臺200MW 以下的中小型機組等效組成的，因此該機組的基本造價(jià)費用(不含脫硫設備)按200 MW機組的造價(jià)水平，取為2 777 元/kW[20]。貼現率按電力建設項目的長(cháng)期投資利率取為6.36%[20]，機組的維護費用率取3%，壽命為25 a，年利用小時(shí)數為5 500 h。

 

  對上述模型進(jìn)行分析，仿真中設定從電網(wǎng)購電容量為245 MW，某市級電網(wǎng)與大電網(wǎng)間的購電價(jià)格為0.4 元/kW?h。經(jīng)計算得，火電發(fā)電量占供電總量的85%，其余電量由上級電網(wǎng)提供；火力發(fā)電邊際成本為0.296 元/kW?h，該市級電網(wǎng)電力生產(chǎn)成本(cost of energy，COE)為0.361 元/kW?h，火電機組年運行小時(shí)數達8 712 h，容量系數為89%，機組壽命僅有15.7 a，全年煤耗量為1 049 721 728 kg。圖4 是火電機組輸出功率的概率分布圖。顯然，火電機組全年運行在滿(mǎn)載狀態(tài)的概率有56%。圖5 是火電輸出功率和從電網(wǎng)購電功率隨負荷變化的散點(diǎn)圖。從圖5 易知，在負荷較小時(shí)，主要靠調節小容量的柴油機配合上級電網(wǎng)送電來(lái)調節電力平衡；隨著(zhù)負荷增大，逐步投入適當容量的火電機組；當負荷超過(guò)火電機組總容量后，則依靠大電網(wǎng)的送電功率來(lái)維持平衡，直至聯(lián)絡(luò )線(xiàn)輸送功率最大值。

 

  另外，仿真計算給出了污染物排放量計算結果：CO2、CO、未燃燒的碳氫化合物(unburnedhydrogen carbon，UHC)、煙霧和煙塵以及液體滴等顆粒物(particulate matter，PM)、SO2、NOx 的排放量分別為2 984. 325 888、19.572 188、0.011 720、2.554932、23.619840、1.310480 Gg/a。

 

  2.3 含風(fēng)力發(fā)電的能源規劃

 

  2.3.1 含風(fēng)力發(fā)電的電網(wǎng)仿真模型

 

  含風(fēng)力發(fā)電的能源規劃中，需要根據規劃對象的風(fēng)資源狀況進(jìn)行風(fēng)機型號選擇。所選風(fēng)機在滿(mǎn)足達到目標容量、適用于當地風(fēng)資源等各種限制條件外，同時(shí)也應易于與當地各種自然條件相適應[13]。

 

  本文采用華銳風(fēng)電科技(集團)股份有限公司生產(chǎn)的SL1500 型風(fēng)機[21]，其造價(jià)水平參考文獻[22]取為4 814 元/kW，壽命為25 a。

 

  2.3.2 無(wú)外送電量的規劃方案確定

 

  在本部分的研究中，以 2.2 節中僅有火電機組時(shí)的CO2 排放量為基準，設定CO2 減排目標分別為7%、10%、15%、20%、40%，從電網(wǎng)購電容量為245MW，向電網(wǎng)售電容量為0，從上級電網(wǎng)購電價(jià)格為0.4 元/kW?h，煤價(jià)為0.8 元/kg [23]，進(jìn)行HOMER優(yōu)化計算，部分結果列于表1 中。

 

  可以看出，對本文算例而言，隨著(zhù)減排比例的提高，風(fēng)機數量和可再生能源發(fā)電比例的增長(cháng)速度都逐漸加快，前者的增速快于后者，這說(shuō)明風(fēng)機數量與相應的可再生能源發(fā)電比例呈非線(xiàn)性關(guān)系，增加風(fēng)機數量可以提高可再生能源發(fā)電比例的優(yōu)勢是逐漸消退的。COE 先出現了緩慢下降，在CO2減排率為45%時(shí)達到最低點(diǎn)，之后快速增長(cháng)，即表明投入風(fēng)力發(fā)電帶來(lái)的經(jīng)濟效益不會(huì )隨風(fēng)電規模的擴大而持續增長(cháng)。這是因為，在沒(méi)有儲能裝置的情況下，雖然增大風(fēng)電裝機容量，但由于風(fēng)電本身的間歇性而不能滿(mǎn)載運行，相當于過(guò)度裝設風(fēng)電機組，提高了資本成本；在CO2 減排率高于45%的強制約束下，只能通過(guò)頻繁投切風(fēng)電及火電機組來(lái)人為地增加風(fēng)力發(fā)電時(shí)間，這也會(huì )嚴重折損機組壽命，增加了運行成本。

 

  針對上述情況，可以考慮3 種解決方案：一是增設儲能設備；二是引入其它形式的可再生能源發(fā)電；三是允許向上級電網(wǎng)送電。若在該區域電網(wǎng)裝設大容量儲能設備，所需設備數量龐大，也會(huì )大幅度提高供電成本，而后兩種方案更為可行，本文僅對第3 種方法進(jìn)行分析。

 

  2.3.3 含外送電量的規劃方案確定

 

  在前述分析中，均設定不向上級電網(wǎng)送電。在本部分中，重新設定了向上級電網(wǎng)的送電容量。經(jīng)過(guò)詳細分析發(fā)現，在不同CO2 減排目標下外送電量的最大容量限制不同，其值列于表2 中。其中，風(fēng)機數量1 是在平均風(fēng)速v 為5.85 m/s 的地區實(shí)現各CO2 減排目標時(shí)所需的最小風(fēng)機數量；風(fēng)機數量2是在平均風(fēng)速為4.67 m/s 的地區實(shí)現各CO2 減排目標時(shí)所需的最小風(fēng)機數量；風(fēng)機數量2 大于風(fēng)機數量1。表中：“—”表示沒(méi)有可行解，即在平均風(fēng)速為4.67 m/s 的地區安裝數量1 的風(fēng)機，不能實(shí)現CO2 減排目標；“*”表示在相應的減排目標下，在平均風(fēng)速為7.00 m/s 的地區安裝風(fēng)機數量2 的機組，可外送電量的最大容量值達到風(fēng)電裝機容量。

 

  分析表 2 數據可得如下結論：如果僅安裝能達到減排目標所需的最少數量的風(fēng)機，則區域電網(wǎng)可外送電量是非常有限的；如果適當增加風(fēng)機數量，外送電量的最大容量將會(huì )大幅度提高。

 

  2.3.4 規劃方案計算結果比較

 

  1）電力供應結構比較。

 

  表 4 列出了各種規劃方案的電力供應結構，主要是風(fēng)電、火電、從電網(wǎng)購電的電量及各自所占比例。

 

  分析表中數據易知，風(fēng)力發(fā)電的引入，降低了火電機組滿(mǎn)載運行的概率值，降低了火電機組發(fā)電及從電網(wǎng)購電的比例，風(fēng)電比例隨著(zhù)風(fēng)機數量的增加而得到提高。圖7 給出了方案4 中風(fēng)電輸出功率、火電輸出功率和從電網(wǎng)購電功率的概率分布圖。

 

  限于篇幅，圖8 僅給出了方案4 的風(fēng)電輸出功率、火電輸出功率和從電網(wǎng)購電功率隨負荷變化的散點(diǎn)圖。分析表明，隨著(zhù)風(fēng)電比例的增大，火電輸出功率和從電網(wǎng)購電功率的可調節范圍也變大，區域電網(wǎng)的供電裕度得到明顯改善。

 

  2）經(jīng)濟成本比較。

 

  規劃方案4 的經(jīng)濟成本如圖9 所示。圖中，橫坐標包括了資本成本(capital) 、重置成本(replacement)、運行成本(operating)、燃料成本(fuel)和節約的成本(salvage)5 項內容；縱坐標表示凈現值成本，描述了風(fēng)電(SL1500)、火電(G345)和電網(wǎng)購電(grid)在所列各項成本中所占比例。

 

  從圖 9 中可以看出，當外送電量較大時(shí)，有大量從電網(wǎng)購電的成本被抵消，區域電網(wǎng)的等效運行成本從而也大幅減少，提高了運行的經(jīng)濟性。另外，與其它方案的經(jīng)濟成本比較發(fā)現，在沒(méi)有外送電量或者外送電量較少的情況下，從電網(wǎng)購電成本隨著(zhù)減排目標的提高而增長(cháng)，與火電相關(guān)的成本變化主要表現在燃料成本的減少，運行成本、重置成本略有降低。風(fēng)電成本變化主要體現在資本成本的增加上，這是因為在CO2 減排率和外送電量均較大的條件下，方案4 中風(fēng)機數量最多，相應的運行成本也有所提高。

 

  3）污染物排放量分析。

 

  在不同 CO2 減排目標下，各規劃方案污染物排放量列于表5 中。分析可知，方案1—3 中，隨著(zhù)CO2 減排率增大和風(fēng)機數量的增多，CO、UHC、PM、SO2、NOx 的排放量都有明顯減少，煤耗量也大幅降低，表現出風(fēng)力發(fā)電對節能減排所起的顯著(zhù)作用。方案4 在滿(mǎn)足CO2 減排15%的條件下，由于有較大大容量的外送電量，區域內火電機組的運行時(shí)間比其它方案要長(cháng)，所以消耗了更多的燃料，污染物排放量也有所增加。

 

  通過(guò)電力供應結構、經(jīng)濟成本、污染物排放量3 個(gè)方面的比較，得出如下結論：

 

  4 組含外送電量的規劃方案是在不同CO2 減排目標下確定的，污染物排放量與無(wú)風(fēng)力發(fā)電相比都有明顯減少，其中規劃方案3 的排放量最少，環(huán)境效益最優(yōu)。

 

  與沒(méi)有風(fēng)力發(fā)電相比，風(fēng)力發(fā)電的引入，降低了火電機組發(fā)電及從上級電網(wǎng)購電的比例；火電輸出功率和從電網(wǎng)購電功率的可調節范圍也變大，區域電網(wǎng)的供電裕度得到明顯改善；在設定風(fēng)電成本與火電成本可相比擬且低于從上級電網(wǎng)購電價(jià)格的條件下，風(fēng)電的引入大幅度提高了區域電網(wǎng)自供電的能力，區域電網(wǎng)的等效運行成本也大幅減少，從而提高了經(jīng)濟性。其中，規劃方案4 的經(jīng)濟性最優(yōu)，對風(fēng)資源的利用最為充分，相應的區域電網(wǎng)供電裕度最大。

 

  對所研究的區域電網(wǎng)，可以分階段制定風(fēng)電發(fā)展的規劃。若設定CO2 減排15%，以經(jīng)濟性最優(yōu)為標準時(shí)，方案4 則為選擇結果。該方案的風(fēng)機數量、風(fēng)電送出容量、風(fēng)電成本可以為風(fēng)電場(chǎng)規模的確定、風(fēng)電送出所需的電力基礎設施建設以及風(fēng)電入網(wǎng)政策扶持提供參考。

 

  3 影響能源規劃的重要因素研究

 

  在能源規劃方案的制定中，從上級電網(wǎng)購電價(jià)格、風(fēng)速、風(fēng)電成本、煤價(jià)、向上級電網(wǎng)售電功率等因素直接影響了能源規劃的優(yōu)化計算結果。在本部分，以規劃方案4(CO2 減排15%)為例，研究這些因素對規劃方案經(jīng)濟性、可行性、環(huán)境友好程度的影響程度進(jìn)行了靈敏度分析，為在不同條件下選擇最佳規劃方案提供參考。

 

  COE 對向上級電網(wǎng)售電功率、從上級電網(wǎng)購電價(jià)格、煤價(jià)的靈敏度分析面積圖，并標出了電力生產(chǎn)成本值。圖中，不同的COE 值用不同顏色標識。

 

  分析圖 10(a)中各參數的變化趨勢，當向上級電網(wǎng)送電功率一定時(shí)，COE 值隨著(zhù)從電網(wǎng)購電價(jià)格的升高有明顯增長(cháng)；當從電網(wǎng)購電價(jià)格一定時(shí)，COE值隨著(zhù)向上級電網(wǎng)送電功率的升高有明顯減小。

 

  對 COE 值的變化率進(jìn)行分析，得出如下結論：

 

  從上級電網(wǎng)購電價(jià)格的升高將直接導致區域電網(wǎng)電力生產(chǎn)成本的提高；與區域電網(wǎng)向外送電量為0時(shí)相比，向外有輸送電量時(shí)，購電價(jià)格對電力生產(chǎn)成本的影響要小，即表明向外輸送電量能夠降低發(fā)電成本對購電價(jià)格的靈敏度。向上級電網(wǎng)售電能夠降低區域電網(wǎng)的電力生產(chǎn)成本；售電價(jià)格越高，電力生產(chǎn)成本對向外輸送電量值的靈敏度越高；購電價(jià)格越高，電力生產(chǎn)成本對向外輸送電量值的靈敏度越高。

 

  同理，分析圖10(b)中各參數的變化趨勢可知：

 

  煤價(jià)的升高導致了區域電網(wǎng)電力生產(chǎn)成本的迅速提高，電力供應綜合經(jīng)濟性快速惡化；增加向上級電網(wǎng)售電量，電力生產(chǎn)成本對煤價(jià)的靈敏度有微小程度的升高。向上級電網(wǎng)售電能夠降低區域電網(wǎng)的電力生產(chǎn)成本；煤價(jià)越高，電力生產(chǎn)成本對向外輸送電量值的靈敏度越低。

 

  分析圖 10(c)中各參數的變化趨勢可知：從上級電網(wǎng)購電價(jià)格的升高導致電力生產(chǎn)成本的顯著(zhù)提高；煤價(jià)升高時(shí)，電力生產(chǎn)成本對從上級電網(wǎng)購電價(jià)格的靈敏度變化微小。

 

  煤價(jià)的升高導致了區域電網(wǎng)電力生產(chǎn)成本的迅速提高；從上級電網(wǎng)購電價(jià)格越高，電力生產(chǎn)成本對煤價(jià)的靈敏度越高。

 

  需要說(shuō)明的是，圖10(b)(c)中的空白區域表示

 

  優(yōu)化計算在尋優(yōu)方向上受到約束條件限制，如果能適當調整該限制值，將能求得經(jīng)濟性更優(yōu)的規劃方案。圖10(b)(c)的約束條件分別為火電裝機容量、從上級電網(wǎng)購電容量限制。

 

  在 HOMER 的風(fēng)電成本中，包括了資本成本、重置成本和運行維護成本3 個(gè)部分。圖11 給出了電力生產(chǎn)成本隨風(fēng)電資本成本變化的關(guān)系圖。圖中橫坐標風(fēng)電成本系數表示期望的風(fēng)力發(fā)電成本與當前成本的比值。從圖11 可以看出，雖然隨著(zhù)風(fēng)電成本系數的減小，電力生產(chǎn)成本有所減小，但是幅度較小。這是因為在能源規劃方案中，火力發(fā)電的比重最大，風(fēng)力發(fā)電的比重相對較小，火電的生產(chǎn)成本對區域電力生產(chǎn)成本的影響更大，而風(fēng)電成本的影響較小。

 

  在上文所述的規劃方案中，均是以平均風(fēng)速為5.85 m/s 的縣域風(fēng)資源為可再生能源提供者的基礎上提出的。但是，開(kāi)發(fā)利用該市級電網(wǎng)區域內的風(fēng)資源，并不是僅考慮在某一個(gè)限定的地域內建立風(fēng)電場(chǎng)，而是要考慮在不同的風(fēng)速地區安裝風(fēng)機，因此有必要對不同風(fēng)速進(jìn)行靈敏度分析。結合市級電網(wǎng)風(fēng)速分布圖，對平均風(fēng)速為4.67、5.85、7.00 m/s的情況進(jìn)行分析，各指標計算結果列于表6。

 

  比較表中數據可以看出，隨著(zhù)平均風(fēng)速的增大，風(fēng)電容量系數明顯提高，電力生產(chǎn)成本、總凈現值成本、運行費用都明顯減小，污染物的排放量也明顯減少，環(huán)境效益顯著(zhù)提高。

 

  4 結論

 

  本文以某市級電網(wǎng)為研究實(shí)例，依據其歷史負荷數據、風(fēng)資源數據，采用HOMER 研究平臺，對其進(jìn)行了基于風(fēng)資源的可再生電力能源規劃。以CO2 減排目標為主要約束條件，以經(jīng)濟性最優(yōu)為目標函數，制定出了4 種可執行的能源規劃方案，給出了各方案下風(fēng)力發(fā)電比例的參考值和污染物排放量，研究了網(wǎng)間購電售電價(jià)格、風(fēng)速、風(fēng)電成本、電煤價(jià)格、向電網(wǎng)送電量等因素對能源規劃的影響。

 

  就長(cháng)期規劃而言，要持續降低污染物排放量，提高CO2 減排率，需要進(jìn)一步提高電網(wǎng)對風(fēng)電的消納程度，制定多種可再生能源協(xié)調發(fā)展的規劃及合理的調度控制策略，研發(fā)低成本大容量的儲能裝置，從而達到供電經(jīng)濟性、可靠性與環(huán)境友好性綜合最優(yōu)的目標。