面向新型电力系统电量平衡的可调节负荷互动潜力分析
时间：2023-03-09 22:45:02 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
韩凝晖，周 颖，石 坤，李德智，陈宋宋
（中国电力科学研究院有限公司，北京 100192）
随着碳达峰、碳中和与新型电力系统目标的提出，以新能源为主体的现代能源体系逐步建立，传统化石能源在终端用能的占比随之逐步减少［1—2］。未来，清洁能源占比不断提升和终端能源消费节能减排将是长期重点工作，电力系统运行模式也将向源网荷储协同互动转变。电力负荷需求响应深度契合我国能源绿色低碳发展战略。2020年，国家电网有限公司在《电力需求响应工作两年行动计划（2020—2021年）》文件中提出了构建占年度最大用电负荷5%的可调节负荷资源库的目标。2021年7月13日，国家电网有限公司印发《构建以新能源为主体的新型电力系统行动方案（2021—2030）》，进一步提出加强调节能力建设，提升系统灵活性水平，到2025、2030年，可调节负荷容量分别达到5 900万kW、7 000万kW。
国外在工商业用户可调节负荷潜力评估研究方面做了许多工作。有学者考虑工业负荷参与电网调度的可调容量和参与时间等因素，在网架结构和断面潮流确定的条件下，通过离线仿真方法，计算工业负荷参与电网调度前后风、光电的出力上限值，继而提出了工业负荷对提升电网可再生能源消纳能力的评估方法［3］。有文献分析了美国电解铝行业的情况，总结了电解铝工业提供辅助服务实验项目的成果，提出可通过直接功率控制实现电解铝负荷的快速动态响应，并具备提供调频服务的能力［4］。部分学者提出利用基于改进灰靶法针对大用户在检修、轮休、错时和避峰等业务场景下的负荷调控潜力进行量化分析，可得到各场景下的量化需求响应潜力［5］。有学者对荷兰地区建筑热泵的灵活需求响应潜力进行仿真，通过电力市场的价格信息引导终端用能设备热泵进行用能调节，研究证明聚合热泵进行需求响应对电网供需平衡调节有较大作用［6］。有学者对中央空调的集群降负荷潜力进行建模分析，针对需求响应温度设定、持续时间、提前通知时间、复合增长幅度、室外气温等5个因素影响下可调节负荷潜力变化规律进行建模，研究证明中央空调参与需求响应潜力巨大［7］。文献［8］构建压缩机热动态、热电池等模型，并基于参数辨识、蒙特卡洛模拟或马尔可夫链等方法对大量分散空调聚合特性的分析，实现空调群组可调节潜力评估。
为充分考虑不同类型用户用电行为对于负荷可调节潜力的影响，有学者提出采用基于MED的识别方法，提高用户用电行为分类精度［9］。在此基础上，文献［10］针对电力系统负荷数据量大、用户行为影响因素复杂的情况，提出了一种用电行为综合分类方法，采用BP神经网络等方法对一次聚类和二次聚类结果进行反向调整修正，最终得到充分考虑用户负荷特性和可调节潜力的综合聚类结果，提高了潜力预测的质量与精度。对于需求响应项目初期潜力评估的研究，由于终端用户负荷数据采集精度限制，导致需求响应历史数据缺失，难以支撑可调节负荷潜力的精细化评估。对此，文献［11］提出一种深度子领域自适应网络分析方法，实现可调节潜力概率分布的分析。在此基础上，国网公司组织中国电科院等单位完成了建筑、工业、居民、新兴负荷等领域典型行业可调节负荷潜力评估方法研究。
整体而言，对于可调节负荷单体特性、聚合潜力及容量核证方式，国内外专家学者已有较为详尽的研究成果，但对于可调节负荷对区域电网的影响分析仍缺乏系统性的研究。目前，我国新型电力系统规划中，仍未考虑可调节负荷对区域电网电力电量平衡的影响。本文在前期可调节负荷潜力评估的基础上，提出面向电力电量平衡的可调节负荷潜力计算方法，分析不同调节时长对电力系统电力平衡与电量平衡的支撑作用，进一步验证可调节负荷在新型电力系统规划建设中的应用效果。
1.1 新型电力系统负荷特性及发展趋势分析
本节所进行分析的数据均来源于国网公司的实际运行数据。总体来看，我国最高负荷持续攀升，夏冬两季“双峰”特征明显，随着新型电力系统建设的不断推进，我国供需形势严峻。2021年1月7日，国网公司经营区夏季最高负荷达9.6亿kW，同比增长27.7%，已超过2020年同期最高负荷8.75亿kW。预计2025、2030年公司经营区最高负荷将达到12.8亿、14.1亿kW，区域电网负荷最大日峰谷差率将达到36%、40%，最大日峰谷差达到4亿kW，电网调峰压力持续增加［12］。负荷特性发展趋势如下：
一是我国新能源装机比例将快速提升，新能源发电的随机性、波动性和反调峰特性，将对电力系统稳定运行造成冲击。同时分布式新能源的大量接入，将导致负荷侧呈现源-荷随机性。
二是用户侧波动性、冲击性新兴负荷规模不断增长。截至2021年底，中国新能源汽车保有量达到784万辆，其中纯电动汽车保有量640万辆，占新能源汽车总量的81.63%。预计2025年电动汽车数量将达到2 000万辆，新增充电负荷将达2.4亿kW。除此之外，数据中心、5G基站、边缘计算设备等数字基础设施将新增电力负荷1.87亿kW。
三是终端电气化水平的不断提升。双碳目标下，其他行业有通过电能替代转移碳排放的需求，增量用电需求将进一步推高尖峰负荷，为电力系统平衡带来挑战。据分析，2021—2030年用电量增速区间为3.6%～5.5%，至2030年，电能占终端能源消费占比预计将达32%～38%。
1.2 极端天气对负荷影响分析
近年来，温室效应导致极端天气出现的频率越来越高，进而导致尖峰负荷加速攀升。以冬季为例，由于受寒潮天气影响，供暖负荷占比增速明显。从2021年1月部分省份最大负荷和电采暖负荷实际运行数据看出，北方集中供暖区域电采暖负荷占比在10%以下，而南方非集中供暖省份，尤其是江苏、浙江长三角一带，在寒潮天气下，电采暖负荷占比为29%～38%，已经占到1/3，供暖负荷需求较高。
“十四五”和“十五五”期间，用户电采暖需求将进一步增加，带来电采暖负荷持续攀升，预计高峰时段电采暖负荷占比为50%～60%，夏季降温负荷占比为30%～35%。
分行业看，大工业、一般工商业用电负荷相对比较稳定，基荷约占总负荷的50%，而居民生活用电占比很大。冬季受寒潮天气影响，全月取暖负荷波动较大，如图1所示。
图1 2021年1月典型行业日负荷构成情况Fig.1 Daily load composition of typical occupations in January 2021
综上所述，新型电力系统背景下，在通过传统手段对大工业负荷进行优化调节的基础上，进一步挖掘居民制冷采暖负荷、电动汽车等新兴负荷资源的可调节潜力，可以有效降低电网峰谷差，提升源荷互动效果。
随着碳中和与新型电力系统目标的提出，我国新能源装机规模将不断提高［13］。截至2021年，我国新能源累计装机达6.4亿kW，占总装机比重达26.7%。其中，我国风电和光伏并网容量分别为3.3亿和3亿kW，分别占总发电并网容量的14%和13%。“双碳”目标下，我国新能源将呈现跨越式增长态势，预计到2030年，我国新能源装机和发电量占比将分别增长至41%和22%［14］。
2.1 高比例新能源电网负荷特性
根据国内不同区域特点，在华东、华中、西北、东北、西南区域分别选取典型省份，开展用电负荷与新能源出力适配性分析，可以得出新能源占比高的地区夏冬两季反调峰特性明显，其中冬季的匹配性最差。冬季典型日源荷匹配特性如图2所示。
图2 冬季典型日源荷特性曲线Fig.2 Supply and demand characteristics of typical day in winter
2.2 新型电力系统电量平衡问题分析
新能源占比的不断提升，将对新型电力系统不同时间尺度下电力电量平衡造成冲击［15］。
2.2.1 日平衡分析
（1）新能源出力波动性较大，最小出力处于较低水平。2020年日内新能源出力波动占平均负荷比例超过45%，各省、区域、公司经营区新能源最小日平均出力水平分别为3.6%、8.0%和10.7%，新能源最小瞬时出力水平分别为0.2%、1.1%和5.0%，且区域间互补效果不明显，对电力电量平衡的支撑能力较弱，高比例新能源电力系统的供电可靠性难以保障。不同范围内新能源最小日平均出力如图3所示。
图3 不同范围内新能源最小日平均出力Fig.3 Minimum daily average output of new energy in different areas
（2）系统调峰能力存在缺额，不足以支撑高比例新能源消纳。新型电力系统中能源消费侧含高比例分布式电源与可调节负荷资源，终端用户源-荷角色转换随机性大。新能源电量渗透率与利用率之间相互制约，2030年若保证新能源利用率95%，国网经营区的调峰能力缺额为1.96亿kW。若以新能源电量最大为目标，可增加新能源消纳电量约1 600亿kWh，但新能源利用率将降低2%。
2.2.2 长周期平衡分析
（1）新能源与负荷匹配性较差，对电力平衡支撑能力较差。由于受到夏冬两季制冷与采暖负荷影响，目前我国负荷夏、冬季节性尖峰负荷快速增长，尤其冬季受寒潮天气影响，供暖负荷占比增速明显。而我国风电为春、秋高峰，光伏发电为夏季高峰。新能源月度电量分布与负荷需求不匹配，存在季节性电量平衡难题。
（2）系统长周期调节能力不足。目前电网主要的调节手段，如电化学储能、抽水蓄能等，调节周期均较短，通常为日（周）级。电制氢及氢燃料技术具备较长周期的调节能力，但目前尚处于初期示范阶段，难以应对新型电力系统建设带来的季节性电力电量平衡问题。
根据用户行业类别的不同，其负荷特性与调节方式差异较大。总体来说，工业用户整体具有较大的可调节潜力，商业楼宇用户可调节资源主要包括制冷、采暖等温控负荷，居民用户主要可调节资源包括制冷、制热设备。除此之外，电动汽车等新兴负荷也具有一定的负荷调节潜力。
3.1 工业负荷可调节潜力分析模型
大工业用户负荷整体较稳定，均为典型的高耗能行业，一般采用三班24 h连续工作制，除检修时间和节假日外通常满负荷运行，全年波动不大。根据行业类型与生产工艺不同，可调节潜力差异较大，本文以钢铁和电解铝行业为例进行分析。
3.1.1 钢铁
钢铁主要生产性负荷设备包括电炉、轧钢机等，在炼钢流程中，高炉经还原冶炼得到的铁水，经铁水预处理兑入顶底复吹氧气转炉，经吹炼去除杂质，将钢水倒入钢包中，经二次精炼使钢水纯净化，然后钢水经凝固成型连铸成为钢坯，在经轧制工序最后成为钢材。目前大多使用超高功率电弧炉，其负荷模型如下所示
式中：ton为电炉通电起弧时刻；
toff为电炉彻底断电时刻；
Δtup为电炉从起弧到达稳定额定功率所需的时长，通常为5～10 s；
Δtdown为关停电炉到电弧炉功率为0所需的时长，通常不大于10 s；
Pe为电炉运行时的额定功率；
δ(t)为(-δmax,δmax)之间的随机值，表示电炉在稳态运行时的随机功率波动，根据实际工况，δmax通常可设为5%～20%。
3.1.2 电解铝
电解铝行业一般为三班24 h连续工作制，全天负荷小幅波动。在生产条件允许的情况下，电解铝行业可调节设备主要为铸造炉、铸造机等生产性负荷。电解铝的生产过程为：在电解槽中，电解氧化铝加入熔融冰晶石为溶剂，碳素体作为阳极，铝液为阴极，通入强大的直流电流，在电解槽两极上进行电化学反应。
综合典型用户生产数据分析，行业可调节潜力约占总负荷的22%，响应时间通常小于2 h。
3.2 商业楼宇可调节潜力分析模型
对于商业楼宇用户与居民用户，大部分可调节潜力来自于制冷和采暖等温控负荷［16—17］。
空调制冷和采暖负荷，其可调节潜力计算模型如下式
式中：tDB为需求响应持续时间；
PDR,decreased为集中式空调系统可削减有功功率；
EER为集中式空调系统制冷能效比；
c为空气的比热容，一般选取温度为300 K时空气的定压比热容，值为1.005 kJ/（kg·K）；
S为建筑物的制冷面积；
H为建筑物的平均层高；
ρ为空气的密度，一般选取温度为300 K时的干空气密度，值为1.177 kg/m3；
Tlimit为用户设置的制冷温度，室温24℃时，人体感觉最舒适；
Tset为建筑物用户可承受的室内最高温度。
空调、直热式电采暖设备属于温控负荷，其调节时长主要受到用户室内温度约束；
综合考虑各类设备，居民负荷可调节潜力约占居民总负荷的10%～20%，调节时长为0.5～2 h。
3.3 电动汽车可调节潜力分析模型
电动汽车无序充电时充电负荷随机性较大，充电具有高频次波动、高容量占用和低电量贡献等特征。文献［18］介绍了电动汽车动力电池的剩余可用电量即电池荷电状态（state of charge，SOC）定义和影响因素，探讨了常见SOC的估算方法，提出了卡尔曼滤波的在线评估和智能评估神经网络方法是主流。文献［19］提出了一种基于CSOC的电动汽车充电负荷概率数值计算建模方法，确定车辆单次出行起始的SOC概率密度函数，实现充电功率概率密度函数的数值计算。常见的电池剩余可用电量SOC的计算方法包括安时积分法、等效电路法、卡尔曼滤波法等，但以上方法均未考虑电池随循环次数增长造成电池衰减、电池内阻变化等，电池剩余可用电量的计算误差较大。
由于电池内部结构较为复杂，呈现出高度的非线性，导致SOC值不可直接测量获取，只能通过测量参数并结合一些算法间接得到。电池剩余SOC随循环次数增长电池的衰减加快，所以需要依据健康状态动态调整。环境温度对锂电池的容量，也有很大的影响。例如，在-20℃的环境下，锂电池的充电效率以及容量与常温时有较大的差别，此时电池容量下降到只有45℃时的60%。
基于主要品牌电动汽车近一年实际运行数据，实时计算电动汽车动力电池的剩余可用电量SOC。对单次充电过程采用安时积分法计算充电容量，用健康指数进行修正。
式中：SOC0为电动汽车起始时的电池荷电率；
ηc为电池充电能效；
I为充电电流；
t为电动汽车在正常功率下充电时间；
QN电动汽车电池容量。
电动汽车充电桩接入车联网后，可以看做可中断负荷，其调节时长可由电池容量与充放电功率进行计算，可调节潜力计算模型如下所示
式中：PDR,decreased为电动汽车可削减有功功率；
SOCmax为电动汽车充电完成时的电池荷电率。
随着电动汽车并网技术的持续推广，电动汽车充电桩具有双向充放电能力，其最大可调节潜力可达200%，是优质的可调节负荷资源。
3.4 可调节负荷效益分析
自2014年上海正式启动国内首次需求响应试点，我国各地区持续推进需求响应实施工作，通过市场化的手段解决电网调峰问题，促进新能源消纳［20］。需求响应应用场景主要包括削峰和填谷，其中削峰响应实施时间大多集中在制冷、采暖负荷需求较大的夏、冬负荷尖峰期，填谷响应实施时间主要集中在全社会用电负荷较低、新能源弃电严重的节假日期间。
根据相关试点案例，可调节负荷经济效益主要体现在以下几个方面［21—22］：
一是节约发输配电投资效益。相较于新建发输配电设施的高额投资和较低利用率，开展需求响应以提升系统运行灵活性更具经济性和实操性。
二是促进新能源消纳效益。通过可调节负荷可以实现与新能源的反调峰特性形成互补，有效提升电网运行安全性。通过新能源发电企业合理让利，促进客户在新能源大发时段多用电，降低用电客户成本，增加新能源消纳，同时起到改善负荷特性、提高电网负荷率的作用。
三是节能减排效益。可调节负荷具有较好的节能减排效益，可以有力支撑双碳目标的实现。主要体现在两方面：一是通过提高需求响应能力所节约的发输配电投资建设带来的节能减排收益；
二是通过需求响应能力所促进的新能源消纳等效的节能减排收益。
统计数据表明，近年来我国95%以上尖峰负荷最大单次持续时间为7～8 h，97%以上尖峰负荷最大单次持续时间为5～7 h［23］。然而，可调节负荷资源响应时长通常仅为0.5～2 h，难以在时间尺度上充分满足系统需求。目前，我国新型电力系统规划中，仍未考虑可调节负荷对区域电网电力电量平衡的影响。因此，亟待开展可调节负荷对电力电量平衡支撑能力的可信性计算，从而支撑新型电力系统的示范建设。
4.1 考虑电量平衡的可调节潜力评估方法
电量平衡指在进行电力平衡后，对规定的时间内各类发电设备的发电量与预测用电量的平衡。面向电量平衡的削峰填谷响应，应考虑在高峰（低谷）负荷持续时间内，系统整体电量的盈余（缺额），通过可调节负荷设备的调节，削减（增加）电量，使得系统电量整体平衡。如图4所示，阴影部分面积为负荷高峰（低谷）期通过需求响应削峰（填谷）所需电量。
图4 可调节负荷互动对电量平衡的影响Fig.4 Effect of adjustable load interaction on power balance
实现占最大负荷x%可调节潜力的容量平衡计算公式如下
式中：Pi为第i个负荷的可调节潜力；
Pmax-Px%,max为最大负荷与最大负荷x%之间的差值。
考虑电量平衡的计算公式如下
式中：ti,max为第i个负荷最大调节时长；
t0为x%最大负荷的开始时间；
t为x%最大负荷的结束时间；
为t0到t时间段内区域总用电量。
4.2 算例分析
以南方某省份为例，该区域2020年全年最大负荷11 700万kW，全年平均负荷7 000万kW，新能源总装机3 230万kW，其中光伏装机1 683万kW，风电装机1 547万kW。以该区域夏季最大负荷日和新能源大发典型日为例进行计算，结果如下。
（1）夏季最大负荷日
根据前述方法，选择该区域夏季最大负荷日作为典型日，以满足区域电网90%～97%以上最大负荷的削峰能力，可调节负荷平均调节时长为1～3 h的情况为例，对比考虑电量平衡约束时不同调节时长所需可调节负荷容量的差异，如图5所示。图5中横轴为调节能力满足区域电网的最大负荷占比，纵轴为所需的可调节负荷容量。
图5 不同调节时长下所需可调节容量对比Fig.5 Comparison of adjustable capacity requirements in different adjustment periods
根据迭代计算可知，在考虑电量平衡情况下，系统所需的可调节负荷容量随着最大负荷占比的增加而快速增加。
（2）新能源最大出力日
选择该区域夏季新能源最大出力日作为典型日，同样以满足区域电网90%～97%的最大负荷的削峰能力，可调节负荷平均调节时长为1～3 h的情况为例，对比不同调节时长对于电量平衡的支撑效果，如图6所示。图6中纵轴为考虑电量平衡约束时与不考虑电量平衡约束时的负荷可调节能力的比例。
图6 不同调节时长下电量支撑能力对比Fig.6 Comparison of power quantity supporting capacity under different regulating periods
采用实际数据对比该区域2020年冬季最大负荷日可调节负荷与电量的差异。该日尖峰负荷的95%(P95%,max)以上时间段为17:30—21:30，持续时间为4 h，尖峰负荷的90%(P90%,max)以上时间段为16:00—22:00，持续时间为6 h。
仅考虑电力平衡约束时，该区域可调节负荷资源最大削峰潜力为1 937.9万kW，约占最大负荷11 700万kW的16.6%。在考虑电量平衡约束时，根据不同类型可调节负荷对应的调节时间段及负荷同时率，计算可得该区域实际削峰潜力约占最大负荷的8.5%，仅约为不考虑电量平衡时调节潜力的50%。
新型电力系统规划建设需要充分挖掘能源消费侧灵活资源，通过“源荷互动”解决系统平衡问题。本文在前期可调节负荷潜力评估的基础上，提出了面向电力电量平衡的可调节负荷潜力计算方法。由于各行业灵活资源调节市场不同，在尖峰负荷持续时间较长时，电量平衡是通过可调节负荷削峰填谷的主要制约因素。本文以典型省数据为例，分析了不同调节时长对电力系统电力平衡与电量平衡的支撑作用，并以典型日数据为例，对比了传统可调节潜力评估结果在考虑系统电量平衡时的实际效果差异。研究结果表明，在考虑电量平衡约束时，当调节时长较长而削峰需求较小时，可调节负荷容量基本可以覆盖全部缺口。但随着削峰需求增加，系统尖峰负荷持续时间将快速增长，负荷可调节能力将严重不足。
因此，在新型电力系统示范区规划建设中，一是要充分考虑可调节负荷对区域电网电力电量平衡的支撑能力，适当减少火电备用容量，实现通过网荷互动减少碳排放；
二是在后续需求响应策略制定与执行中，要考虑不同行业在不同时间段内的负荷同时率，分批有序开展调节；
三是要进一步挖掘响应时间较长的可调节负荷资源，以更好的支撑系统电量平衡；
四是应构建可调节负荷广泛参与的常态化市场运行体系，并探索更多的商业模式，引导用户参与积极性。D
