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随着高比例新能源接入电网，系统在安全、可靠性等方面面临着新的挑战，通过改进日内平衡资源配置方案增加系统调度的运行灵活性的相关研究受到广泛关注。 东南大学电气工程学院、中国电力科学研究院有限公司的研究人员亢丽君、王蓓蓓、薛必克、冯树海，在2022年第13期《电工技术学报》上撰文，在日前既有调度方案的基础上，在日内2h尺度确定快机开停机及各类灵活性资源的出力、灵活性预留结果，并关注灵活性预留的可调度性，建立场景覆盖指数以评价该备用配置方案在实时时间尺度系统可响应量。基于此构建计及日内爬坡场景覆盖的高比例新能源电网日内平衡策略。 算例结果说明该日内平衡策略由于更精确地计及了机组爬坡特性，而使得系统灵活性资源的预留具备可量测性，提高了系统的灵活性水平，减少了弃风/切负荷事件的发生概率。
随着新能源大规模接入电网，电网的不确定性逐渐从负荷单侧转变为源、荷双向不确定性。传统调度模型在优化目标函数中考虑弃风、切负荷最小，其结果可能是系统为应对不确定性不计代价地预留尽可能多的灵活性资源，这种粗放式的调度模式不仅带来昂贵的运行成本，且随着更多新能源装机和燃煤机组的退役，可调度的灵活性电源日益减少，使得该方法难以为继。
因此，系统调度应该具备对于灵活性资源提供运营所需灵活性大小的度量能力，从而实现灵活性资源调度的精打细算。另一方面，需求侧资源的快速发展使得系统灵活性资源变得更加多样化。在此背景下，研究面向源荷互动的优化调度策略，以实现系统稀缺的灵活性资源用在刀刃上。
近年来众多学者在优化调度模型中考虑灵活性需求，增加系统运行灵活性。部分学者应用确定性模型，在模型中添加灵活性需求最小值约束，从而满足一定范围内的系统不确定性，美国加州电力市场（California Independent System Operator, CAISO）和美国中西部电力市场（Midcontinent Independent System Operator, MISO）已将该调度模型应用于实际中。
相关学者对增加系统运行灵活性调度策略进行了一定的研究，主要关注灵活性容量预留上，较少关注灵活性资源的爬坡响应特性，即在实际调度时其可调度性。常规备用配置模型仅考虑单时段不确定性的影响；CAISO在其调度模型中关注了爬坡响应特性，添加了时段间的爬坡约束。有学者在日前进行备用配置时，考虑了机组备用爬坡的极端场景，爬坡约束更为严格，优化调度结果能够应对不确定性置信区间内的任一出力结果，但是其应用在日内及实时时间尺度的鲁棒性较强，成本较高。
以上方法主要基于修改灵活性备用配置的爬坡约束，增加系统响应灵活性需求的能力，但是没有着眼于研究爬坡约束严格程度与系统灵活性可调度性之间的联系，同时缺乏量化灵活性备用可调度性大小的评价指标。
针对这一问题，东南大学电气工程学院、中国电力科学研究院的研究人员提出场景覆盖指数评价指标，计算系统基于已知灵活性备用配置结果的可覆盖的不确定性场景集与目标覆盖场景集的比值，即可应对的随机场景比例，准确描绘灵活性备用配置结果的可调度性大小。进一步建立计及场景覆盖指数与需求侧参与的日内灵活性资源平衡策略研究，该调度策略能够根据决策者的风险偏好进行相应的优化调度策略调整。
图1 计及场景覆盖指数与需求侧参与的灵活性资源调度框架
图2 模型转换及求解示意图
图3 模型求解流程
研究人员基于场景覆盖指数评价指标，分析了灵活性资源可调度性对调度结果的影响。算例结果表明：
1）在调度模型中考虑场景覆盖指数约束可以实现灵活性备用的合理配置，增强系统灵活性资源的可调度性。而在灵活性资源调度方面，考虑源荷互动等需求响应措施能够进一步在系统运行的经济性与灵活性方面达到双赢。
2）根据运行模拟结果，当SCImin限值设置越高时，灵活性备用可覆盖场景增多，降低了爬坡不足惩罚成本。但为实现更高的场景覆盖指数必付出更高的备用配置成本反而有可能造成整体经济性下降。
综合考虑两方面要求，调度人员可以根据系统实际风险需求，在灵活性调度中设置合适的SCI限值并采用该模型进行灵活性爬坡备用的优化设置。
研究人员指出，系统最终的弃风量不仅与备用的可调度性有关，还与备用的预留量密切相关。本次研究将灵活性需求作为已知量进行处理，未考虑灵活性需求量对系统调度优化的影响。随着新能源接入系统比例的增加，系统灵活性需求也将逐渐增加，有必要结合备用预留量及其可响应量，对系统平衡策略进行研究，今后将对此做更进一步的深入探讨。
本文编自2022年第13期《电工技术学报》，论文标题为“计及爬坡场景覆盖的高比例新能源电网平衡策略研究”。本课题得到国网公司科技项目资助（支持发电负荷双侧报价的省级日前电力现货市场优化出清技术研究与开发）的支持。
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2022年11月3日-5日 武汉
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