№ 3
ИЗВЕСТИЯ АКАДЕМИИ НАУК ЭНЕРГЕТИКА
2014
УДК 621.311.1
СРЕДНЕСРОЧНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ВЫРАБОТКИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В УСЛОВИЯХ ОПТОВОГО РЫНКА
© 2014 г. НЕЧАЕВ И.А., ПАЛАМАРЧУК С.И.
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения РАН(ИСЭМСО РАН),
г. Иркутск e-mail: palam@isem.sei.irk.ru
В странах, где значительная доля выработки электроэнергии приходится на гидроэлектростанции, особую значимость при управлении режимами электроэнергетических систем приобретает среднесрочное планирование загрузки электростанций. В условиях оптового рынка генерирующие компании формируют собственные стратегии поведения. Системный оператор решает задачу планирования, минимизируя суммарные затраты потребителей на покупку электроэнергии. Статья представляет математическую формулировку задачи планирования выработки электроэнергии в среднесрочной перспективе с учетом ценовой эластичности потребления, олигопольного состояния оптового рынка и стремления генерирующих компаний получить максимум своей прибыли. Задача рассматривается в двухуровневой постановке для периода планирования, разделенного на конечное число временных интервалов. При этом учитываются запасы воды в водохранилищах, расход воды через турбины, холостые сбросы воды, случайный характер боковой приточности и кас-кадность расположения водохранилищ по руслу реки. В статье приводится алгоритм решения таких задач. Рассмотренный численный пример демонстрирует применимость предложенных моделей и важность учета рыночных условий при среднесрочном планировании выработки электроэнергии.
Ключевые слова: электроэнергетическая система, оптовый рынок, планирование выработки, динамическое программирование, двухуровневая оптимизация, равновесие по Нэшу.
MID-TERM GENERATION SCHEDULING IN THE WHOLESALE MARKET ENVIRONMEN
I.A. Nechaev, S.I. Palamarchuk
Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (ESI SB RAS)
e-mail: palam@isem.sei.irk.ru
In Russia and other hydro-dominated countries the mid-term generation scheduling is getting increasingly important for the electric power system operation. Working in a market environment, generating companies are aimed at building their own strategies of production. System operator solves the problem of generation scheduling by minimizing the total purchase costs of consumers. The paper presents a mathematical formulation of the mid-term generation scheduling problem, taking into account price elasticity of demand, oligopoly situation in the wholesale market, and the intentions of generating companies to get the largest profit. The problem is considered in a two-level statement for scheduling period divided into
the finite number of time intervals. Consideration is also given to water storages, turbine outflows, water spillages, random character of lateral water inflows, and cascade location of power plants along the river bed. The paper presents an algorithm for calculation of the problem. A numerical example demonstrates the applicability of the proposed models and importance of taking into account the electricity market features for mid-term generation scheduling.
Key words: electric power system, wholesale market, generation scheduling, dynamic programming, bi-level optimization technique, Nash equilibrium.
Введение. В соответствии с задачами "Генеральной схемы размещения объектов электроэнергетики России до 2030 года" [1] одно из центральных мест отводится разработке концепции обеспечения эффективных экономических механизмов и условий для осуществления в короткие сроки инновационного развития и технического перевооружения электроэнергетики. Выполнение поставленной задачи требует совершенствования методов планирования выработки электроэнергии в рамках оперативно-диспетчерского управления.
В "Правилах оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике" [2] определено, что Системный оператор (СО) при централизованном планировании (прогнозировании) электроэнергетических режимов обязан обеспечить сбалансированность потребления и выработки электрической энергии, а также оптимальное распределение нагрузки между объектами генерации по критерию минимизации суммарных затрат покупателей электроэнергии. При планировании режимов электроэнергетических систем (ЭЭС) учитываются утвержденный прогнозный баланс производства и поставок электроэнергии (мощности), действующие и прогнозируемые цены (тарифы) на нее, а также технико-экономические характеристики оборудования [2].
В практике оперативно-диспетчерского управления накоплен большой опыт краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного планирования режимов. В разные годы математическим постановкам и методам решения таких задачи были посвящены работы многих отечественных авторов: Арзамасцева Д.А., Болотова В.В., Горнштейна В.М., Крумма Л.А., Марковича И.М., Филипповой Т.А., Холмского В.Г., Цветкова Е.В., Шаханова В.С. и др. Среди зарубежных авторов наибольший вклад в развитие методов решения проблемы планирования режимов внесли Carpentier J., Dommel H., Flotabo N., Nakamura S., Pereira M. и др.
Традиционно планирование режимов было направлено на снижение суммарных издержек, связанных с производством электроэнергии на тепловых электростанциях в ЭЭС. С развитием рыночных отношений в электроэнергетике и принятием усовершенствованных Правил оперативно-диспетчерского управления [2] начали модернизироваться постановки задач, совершенствоваться методы и алгоритмы их решения [3].
Структурные изменения в энергокомпаниях и реформирование оптового рынка электроэнергии последних лет требуют совершенствования методик среднесрочного и долгосрочного планирования режимов. В существующих постановках задач учитываются не все особенности работы ЭЭС в условиях оптового рынка, а именно:
— потребление электроэнергии в среднесрочной и долгосрочной перспективе имеет ценовую эластичность [4, 5]. СО должен адекватно моделировать поведение рыночных цен и рассматривать возможную реакцию потребителей электроэнергии на изменение цен;
— большинство поставщиков стремятся получить максимум своей прибыли. Достижение минимума суммарных затрат на производство электроэнергии в ЭЭС не является их основной целью;
— отдельные электростанции входят в состав генерирующих компаний (ГенКо), которые преследуют свои корпоративные цели. При планировании режимов следует учитывать не индивидуальные интересы электростанций, но их поведение в рамках генерирующей компании;
— отдельные поставщики способны влиять на рыночные цены. Рынки электроэнергии относятся к рынкам с несовершенной конкуренцией. Задача планирования
режимов должна учитывать олигопольный характер оптового рынка, на котором планирование выработки одним поставщиком должно принимать во внимание возможное поведение других ГенКо.
Для обеспечения экономически эффективной работы энергосистемы, имеющей в своем составе гидроэлектростанции (ГЭС), необходимо планировать режим ЭЭС с учетом: ограниченных запасов воды, водохозяйственных и экологических ограничений, случайного характера приточности воды в водохранилища.
Для успешного решения задачи планирования загрузки электростанций требуется разработка новых вариантов ее постановки и применение новых методов решения. Это — цель данной работы. Здесь представлены основные положения разработанной методики среднесрочного планирования выработки электроэнергии, когда балансы электрической энергии и мощности разрабатываются на период от одного месяца до одного года. Предлагаемая методика учитывает перечисленные особенности работы ЭЭС в условиях оптового рынка.
Принятые обозначения
Введем параметры, используемые при описании задачи планирования режимов ЭЭС: N — число узлов в ЭЭС; I — число тепловых электростанций (ТЭС) в ЭЭС; f — число ТЭС, входящих в f-ю ГенКо; J — число ГЭС в ЭЭС; J — число ГЭС, входящих в f-ю ГенКо; F — количество ГенКо; f — номер одной из ГенКо; T — число временных интервалов t в периоде планирования; Qj — расход воды через турбины j-й ГЭС на интервале t, м3; Qjтах — максимально допустимое значение для Qj, м3; Sj — холостой сброс воды j-й ГЭС на интервале t, м3; Sj max — максимально допустимое значение для Sj, м3; Vj — запас воды в водохранилище j-й ГЭС на начало интервала t, м3; Vjmin, Vj max — ми-
rrt 3 тyt + 1 ч
нимально и максимально допустимые значения для Vj, м3; Vj — случайный запас воды в водохранилище j-й ГЭС на конец интервала t (на начало интервала t + 1), м3; AAtj — случайный объем боковой приточности воды в водохранилище j-й ГЭС на интервале t, м3; рГЭС — мощность j-й ГЭС на интервале t, МВт; РуГэСтт и РуГэСтах — минимально и максимально допустимые значения для РуГЭС, МВт; РтЭС — мощность ;-й ТЭС на интервале t, МВт; РтЭСтт
и Р"ТЭСтаХ — минимально и максимально допустимые значения
для Ртэс, МВт; Р'аЪ — величина перетока мощности из узла a в узел b на интервале t,
МВт; РЪа — величина перетока мощности из узла b в узел a на интервале t, МВт; P'aD — мощность потребления в узле a на интервале t, МВт; Aab — потери мощности в связях между узлами a и b.
В результате решения задачи планирования определяются РтЭС, P/гэс, Qj, Sj, Vj, Р'аЪ, PL t = \T.
Моделирование режимов ЭЭС для целей среднесрочного планирования
Для составления прогнозов балансов производства и поставок электроэнергии необходимо выполнять расчеты установившихся режимов ЭЭС. Для оперативного управления и краткосрочного (суточного) планирования режимов используются нелинейные уравнения установившихся режимов (балансов активной и реактивной мощности в узлах сети) с учетом значений модулей и фаз напряжений, коэффициентов трансформации трансформаторов и автотрансформаторов. Получить такую информацию для перспективных режимов, удаленных от момента планирования, — сложная задача. Процесс
решения трудоемок и требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому для среднесрочного планирования и для целей коммерческого учета, оправдано использование упрощенного моделирования режимов ЭЭС. Упрощения следующие [6]:
— рассматривается распределение только активной мощности, а распределение реакт
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.