电力市场环境下的电网规划 完全总结
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电力市场环境下的输电网规划
(整理文献和读书笔记)
一、背景
随着我国电力改革的发展和深入,将实现发、输、配彻底分离,并在发、配电领域引入自由竞争,而在输电领域仍保持国家自然垄断性质。
这种改革模式决定了电网公司将作为一个独立的、特殊的市场参与者,受政府或相应机构的监管,向市场供需各方提供公平、公正和公开的输电服务,并收取一定的费用,以支付运营成本和满足电网扩容的需要。
对政府来说,需要解决如何制定电网的运营规则以及完善电力市场机制等问题,将局部利益和最优化社会效益的总体目标统一起来;而对于电网公司来说,如何定义电网规划的目标、建立新的规划原则以及发展新的规划模型和工具成为主要的任务。
电力市场中的电网建设需要解决电网投资方式、输电服务定价、电网规划的方式及方法3个主要问题。
二、电网的投资方式
在电力市场环境下,电网的投资需要大量的资金并且投资回收是一个长期的过。
因为投资时间越长不确定性就越多,如电源规划、负荷变化、政策变化等不确定因素,因此投资回收的风险很大,大部分投资者不太会选择长期的电网投资。
所以,如何确定电网的投资方式,以及如何保证投资回收是电网规划中的一个主要问题。
电网投资总的来说可以采取以下两种方式,即①垄断性的电网公司投资方式和②基于市场的投资方式。
类似传统的电力企业,垄断的电网公司可以对电网进行有效的投资,以及采用其它的措施提高电网的输电容量或消除输电限制。
因这种方式具有垄断企业的普遍问题,所以政府需使用一些控制垄断企业盈利的方法来保证较好的社会效益。
在采用边际电价或区域性电价的电力市场中,电网阻塞会导致各区域或节点之间的电价产生较大的差异,这时可考虑基于市场的电网投资方式,让希望从新建输电线路中获益的投资者根据市场情况自愿地进行相应的线路投资。
基于市场的电网投资还可以由电网公司通过向市场参与者拍卖输电网阻塞合同(TCC)方法来获得。
当购买了一定容量的TCC之后,不管将来电网是否出现阻塞情况, TCC中规定容量的电力传输都不受此影响,供电方或用电方也无须支付额外的输电阻塞费用。
对于不同的国家和不同的电力体制改革模式,不管电网规划最终由政府、电网公司、市场参与者、ISO等何种实体负责进行,都需要有一个专门的政府部门对电网规划和投资进行审查,将市场中的各种局部利益和全局利益融合起来,保证电网建设符合社会总体效益最优的原则,并确保电网运行安全可靠。
三、输电服务定价方法
合理的输电服务定价体系是实现市场条件下电网投资回收的前提。
目前国际上电力市场仍处于一个研究发展阶段,输电服务定价还没有一个完善的解决方法,这种情况将很大程度上制约电网规划的顺利实现。
目前输电定价方法可以大致分成四类:①基于成本分摊的定价方法②边际输电价格③区域性电价④输电合同
基于成本分摊的定价方法将输电网的运行和投资成本综合起来,按一定的算法分摊到用户上。
根据分摊算法的不同,有邮票法、MW-Mile法、潮流跟踪法等。
邮票法将电网的所有
成本平均分摊到所有用户上,据此计算出单位电量的输电费用。
该方法易于操作和计算分析,但未考虑输电的潮流分布及输送距离。
MW-Mile法在计算DC潮流的基础上,得到某项输电交易的潮流在所有的线路上的分布,并根据输送功率与相应线路的长度乘积确定输电费用。
潮流跟踪法则根据AC潮流的计算结果,得到每个节点的注入或流出功率在电网各线路潮流中的分布情况,进而得出相应的输电费用。
基于最优潮流(OPF)的边际输电价格是在实时电价理论的基础上发展起来的。
根据AC 或DC网络,该方法使用OPF计算出全网各节点或区域的边际电价,各节点或区域之间的边际电价差即为相应的输电价格。
区域性电价方法是将电网分成若干区域分别进行电厂竞价,由于各地区之间的传输能力有限,最后的市场成交价格会有一定的差别,根据这个差别就可以计算得到区域间的输电价格。
基于输电合同的定价方法是一种较新的方法,其基本思路是将线路的输电容量作为输电权利合同出售给需要的市场参与者,
政府对电网公司的收益均有严格的管制,电网投资回报体制在很大程度上影响电网企业的健康发展。
价格上限法更符合电力市场化要求,使得电网企业在设定的输电收入以内有动力提高电网工作效率,但没有扩展电网的激励,成本加成法能激励电网企业发展和扩大电网,但是对电网企业提高效率没有很强的激励作用。
四、电力市场对电网规划的新问题
电力市场改革以后,一方面电网企业作为受政府严格监管的垄断部门,电网规划应追求整个社会利益的最大化;另一方面,电网部门被单独划出,电网投资者的直接目的将从原有的发、输、配电总体利益最大化转变成电网运行和建设利益最大化。
电力市场条件下对电网规划的新要求:
(1)提供足够的输变电容量,保证竞争市场电力交易的顺利进行。
(2)市场的开放性,允许其它市场参与者公平地接入和使用这些输变电设备。
(3)根据符合需求和网架需要安排电网建设,而不是无条件地满足所有电厂和所有机组的送出要求,电网规划方案应该能体现对电源规划的反作用,引导电源分布。
(4)单独核算电价中有关电网部分的费用,即输电服务价格,同时根据电网规划的可靠性水平和将来的市场预期核算电网输电效益,按照经济效益确定电网规划方案。
(5)电网的经济适应性,由于市场情况下不确定性的增加,电网规划方案应该能适应比原先大的多的场景变化。
电力市场下增加的不确定性:
(1)新的机组(或电厂)的类型、位置、容量、投运时间,以及旧机组和旧电厂的退役或停运等情况基本上由发电公司自行确定,
(2)未来负荷发展的不确定性,除了负荷发展本身的不确定性,还应考虑需求侧管理的影响,即考虑负荷在DSM下的不同负荷特性。
(3)相对于电源项目,线路建设周期往往较长,电源建设的不确定性有可能导致线路建设失去原来的意义.
(4)电力交易的不确定性导致新的潮流模式,使得原有的网架不一定适应现在的潮流模式,往往有可能造成新的传输瓶颈。
五、市场条件下的电网规划步骤
(1)预测未来的电源规划和负荷变化趋势。
(2)预测未来的电力市场情况和电价水平。
(3)各种规划方案的分析和筛选。
(4)提出候选的规划方案。
(5)估算可能的收益情况。
(6)风险评估和投资分析。
六、电力市场环境下电网规划建模
1. 电力市场环境下对可靠性的不同处理方法
传统的电网规划可以看作是满足一定可靠性下追求经济性最优,如传统的N-1约束,为了避免因微小的违反约束而增加大量的资金投入;而后提出了柔性约束的电网规划,但实际上这样的处理中并未解决可靠性增加和资金投入的对应关系,从而面临权重取舍的困难。
在电力市场条件下,可靠性在电网规划的应用中有很多的表现形式,主要可以分为两类。
①以电力市场信号表达的过负荷约束②以经济性形式表达的可靠性约束。
以电力市场信号表达的过负荷约束又分为①以线路阻塞费用作为过负荷指标、②以不同的区域(节点)的边际电价差作为过负荷指标和③以输电系统备用容量为可靠性指标三种。
以经济性形式表达的可靠性约束是把可靠性作为经济性能而不是约束条件加入到目标函数中成为优化的对象,从根本上解决了柔性约束规划中权重取舍的难题。
又分为①将系统(或系统部分)等值为包含故障发生概率、修复时间、不可用率等参数的可靠性模型,依据不同用户的缺电损失评价获得可靠性的经济评价和②根据电力市场中的输电阻塞费用结合场景发生概率来评定可靠性的经济性两种。
2 电力市场环境下电网规划建模方法
(1)市场环境下应用市场信息的启发式电网规划方法
传统的启发式电网规划模型为以线路对过负荷程度的减小的贡献和线路造价的比值为指标的逐步加线法和逐步减线法。
现有的电力市场情况下的启发式电网规划模型大多数利用了电力市场中的各种能够反映可靠性要求的经济信号,根据所得的经济指标排序并以启发式的方法确定电网规划方案。
分以下四种:①以节点清算价格差为基础的启发式电网规划②基于平均阻塞费用指标(ACCI)的启发式电网规划③基于单位电力的边际传输成本的启发式电网规划④基于简单增加指标的启发式电网规划。
(2)电网规划对不确定性信息的处理
分为①多场景方法和②数学方法处理不确定型变量两种方法。
多场景方法的实质就是通过将难以用数学模型表示的不确定性因素转变为较易求解的多个确定性场景问题来处理,从而避免建立十分复杂的电网规划模型。
如①等微增率准则的电网灵活规划方法②电网灵活规划方法③考虑场景发生概率的电网规划模型和④蒙特卡罗分析方法。
数学方法处理不确定性变量的方法是用数学方法定量表达不确定性的方法,建模精确。
如①随机规划方法②灰色规划方法③模糊规划方法④盲数规划方法⑤联系数理论规划方法和⑥单一不确定性描述的电网规划等。
(3)考虑阻塞管理的输电网规划方法
在满足安全性的约束条件下,以投资和运行费用最小为目标。
这样的网络规划未必能满足阻塞管理的要求,也未必是现有阻塞管理手段下的最优网络等问题。
阻塞管理是通过调整发电机出力、负荷及网络参数使系统潮流满足线路的容量约束。
建立基于最优潮流的阻塞管理模型计算最小购电成本或最大社会效益,将阻塞管理费用加到目标函数中,记及阻塞管理及剩余容量的电网规划模型能够显著提高规划方案的经济性,保证网络潮流的合理分布,减少阻塞的可能性,增加网络在负荷变化时的灵活性。
七、电力市场环境下电网规划模型计算
针对各种输电网规划模型,大致可以分为三大类:①数学优化算法②启发式算法和③智能算法。
数学优化算法的核心思想是将电网优化规划问题转化为一般的数学优化模型,并在数学层面上求解,其中包括①线性规划②分解方法③分支定界法等。
启发式算法的思想是建立决策变量和某种有效指标之间的灵敏度关系,在初始网络(冗余网络)中逐条加入(删除)候选线路,组成输电网络。
主要包括逐步扩展法和逐步倒推法,随着电力市场的发展,提出了应用市场信息的启发式输电网规划方法,
智能算法是模拟自然界中一些“优化”现象研究出的一类比较新的优化求解算法,适用于求解大规模组合优化问题以及目标函数或某些约束条件不可微的非线性优化问题。
主要包括:①遗传算法②蚂蚁算法③粒子群算法④Tabu搜索法以及它们的改进算法。