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隨著新能源大規(guī)模接入電網(wǎng)，電網(wǎng)的不確定性逐漸從負荷單側轉變?yōu)樵?、荷雙向不確定性。傳統(tǒng)調度模型在優(yōu)化目標函數(shù)中考慮棄風、切負荷最小，其結果可能是系統(tǒng)為應對不確定性不計代價地預留盡可能多的靈活性資源，這種粗放式的調度模式不僅帶來昂貴的運行成本，且隨著更多新能源裝機和燃煤機組的退役，可調度的靈活性電源日益減少，使得該方法難以為繼。

因此，系統(tǒng)調度應該具備對于靈活性資源提供運營所需靈活性大小的度量能力，從而實現(xiàn)靈活性資源調度的精打細算。另一方面，需求側資源的快速發(fā)展使得系統(tǒng)靈活性資源變得更加多樣化。在此背景下，研究面向源荷互動的優(yōu)化調度策略，以實現(xiàn)系統(tǒng)稀缺的靈活性資源用在刀刃上。

近年來眾多學者在優(yōu)化調度模型中考慮靈活性需求，增加系統(tǒng)運行靈活性。部分學者應用確定性模型，在模型中添加靈活性需求最小值約束，從而滿足一定范圍內的系統(tǒng)不確定性，美國加州電力市場（California Independent System Operator, CAISO）和美國中西部電力市場（Midcontinent Independent System Operator, MISO）已將該調度模型應用于實際中。

相關學者對增加系統(tǒng)運行靈活性調度策略進行了一定的研究，主要關注靈活性容量預留上，較少關注靈活性資源的爬坡響應特性，即在實際調度時其可調度性。常規(guī)備用配置模型僅考慮單時段不確定性的影響；CAISO在其調度模型中關注了爬坡響應特性，添加了時段間的爬坡約束。有學者在日前進行備用配置時，考慮了機組備用爬坡的極端場景，爬坡約束更為嚴格，優(yōu)化調度結果能夠應對不確定性置信區(qū)間內的任一出力結果，但是其應用在日內及實時時間尺度的魯棒性較強，成本較高。

以上方法主要基于修改靈活性備用配置的爬坡約束，增加系統(tǒng)響應靈活性需求的能力，但是沒有著眼于研究爬坡約束嚴格程度與系統(tǒng)靈活性可調度性之間的聯(lián)系，同時缺乏量化靈活性備用可調度性大小的評價指標。

針對這一問題，東南大學電氣工程學院、中國電力科學研究院的研究人員提出場景覆蓋指數(shù)評價指標，計算系統(tǒng)基于已知靈活性備用配置結果的可覆蓋的不確定性場景集與目標覆蓋場景集的比值，即可應對的隨機場景比例，準確描繪靈活性備用配置結果的可調度性大小。進一步建立計及場景覆蓋指數(shù)與需求側參與的日內靈活性資源平衡策略研究，該調度策略能夠根據(jù)決策者的風險偏好進行相應的優(yōu)化調度策略調整。

圖1 計及場景覆蓋指數(shù)與需求側參與的靈活性資源調度框架

圖2 模型轉換及求解示意圖

圖3 模型求解流程

研究人員基于場景覆蓋指數(shù)評價指標，分析了靈活性資源可調度性對調度結果的影響。算例結果表明：

1）在調度模型中考慮場景覆蓋指數(shù)約束可以實現(xiàn)靈活性備用的合理配置，增強系統(tǒng)靈活性資源的可調度性。而在靈活性資源調度方面，考慮源荷互動等需求響應措施能夠進一步在系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性與靈活性方面達到雙贏。

2）根據(jù)運行模擬結果，當SCImin限值設置越高時，靈活性備用可覆蓋場景增多，降低了爬坡不足懲罰成本。但為實現(xiàn)更高的場景覆蓋指數(shù)必付出更高的備用配置成本反而有可能造成整體經(jīng)濟性下降。

綜合考慮兩方面要求，調度人員可以根據(jù)系統(tǒng)實際風險需求，在靈活性調度中設置合適的SCI限值并采用該模型進行靈活性爬坡備用的優(yōu)化設置。

研究人員指出，系統(tǒng)最終的棄風量不僅與備用的可調度性有關，還與備用的預留量密切相關。本次研究將靈活性需求作為已知量進行處理，未考慮靈活性需求量對系統(tǒng)調度優(yōu)化的影響。隨著新能源接入系統(tǒng)比例的增加，系統(tǒng)靈活性需求也將逐漸增加，有必要結合備用預留量及其可響應量，對系統(tǒng)平衡策略進行研究，今后將對此做更進一步的深入探討。

本文編自2022年第13期《電工技術學報》，論文標題為“計及爬坡場景覆蓋的高比例新能源電網(wǎng)平衡策略研究”。本課題得到國網(wǎng)公司科技項目資助（支持發(fā)電負荷雙側報價的省級日前電力現(xiàn)貨市場優(yōu)化出清技術研究與開發(fā)）的支持。