调峰运行方式范文

调峰运行方式范文（精选4篇）

调峰运行方式 第1篇

当前经济的发展与能源之间的关系日益密切, 国家要取得长足发展, 能源建设工作要与经济建设工作同步发展, 在当前经济发展环境下, 国家的发展如果没有能源作为依托, 那么经济发展也就缺少了支撑, 影响国家产业发展, 造成较大损失, 因此国家的经济水平直接取决于国家能源水平。为确保经济快速发展, 必须有足够的能源保障, 驱动工业、农业等行业发展。在当前经济发展形势下, 中国高度重视能源建设工作, 建成了一批9E级燃气发电机组, 有效的解决了能源紧张问题, 起到了非常积极的作用。发电企业经过多年发展, 取得了长足进步, 因燃料价格便宜, 为企业发展提供了较好支撑, 有效的确保了企业良好的经济效益, 推动了经济发展。本文对9E燃气轮机调峰运行方式对转子寿命和维修周期的影响问题进行了探析。

2 GE公司算法的评估

本文以A电厂的两台9E燃气轮机为研究对象, 对其运行方式进行研究, 探讨运行方式对转子寿命和维修周期的影响。A电厂两台9E燃气轮机是使用GE公司所倡导的方法进行检修周期评估, 通过对A电厂9E燃气轮机的评估, 提出了新的维修周期计算方法, 并提出了方法局限性, 提出了合适的AGC负载操作模式, 并以此为依据对9E燃气轮机计算方法进行分析, 对9E燃气轮机调峰运行方式对转子寿命和维修周期的影响进行分析。

2.1 GE公司算法的评估

2.1.1GE公司算法简介

GE公司提供的维修手册中对转子的维修周期方法进行了评估, 随着设备的运行, 其维修周期的设定会随着设备的情况而不断进行完善和修改, 本文基于最新版本对GER -3620 转子的维修周期进行分析。

从表1中可以看到GE公司对9E燃气轮机在理想运行条件下的维修周期的设定, 此维修周期是假设在理想状态下的理论值, 以推荐的转子维修周期基准, 展开9E燃气轮机调峰运行方式对转子寿命和维修周期的影响问题的分析。在实际生产条件下, 理想状态是很难达到的, 机组的运行条件处于动态变化过程中, 每批燃料种类有所区别, 所产生的热量不同;不同的燃烧种类决定了燃烧温度不同, 不同的温度设定环境下, 蒸汽的喷注量有限, 机组的跳闸情况及启动速率和转子材料等因素都会对转子寿命和维修周期产生较大影响。

对A电厂两台机组的运行情况进行分析, 可以看到2015 年的运行情况, 1、2 号机组开始和结束时间的修理系数分别为1.21和1.15;经过修正后可看到1、2 号机组的实际维修周期分别为4132 倍和4348倍。对其进行分析可看到1、2 号机组的安全运行年限分别为22 和20年, 在这种情况下对维修周期进行计算。

2.1.2GE算法的适用性讨论

通过对GE所提供的维修周期和维修系数的计算, 充分考虑燃气轮机循环时的转子温度变化情况, 对其进行分析, 可看到由于调峰机组启停频繁, 难免会导致应力集中, 从而缩短了维修周期和转子使用寿命。在对GE推荐的算法修正后, 启动相关系数计算方法, 如果之前停止了很长时间, 转子中心温度低, 介质的温度取决于启动过程, 与温度无关, 介质启动导致转子金属温度变化, 在高热应力作用下, 缩短了转子寿命。如果燃气在操作中, 应当避免或减少单元数量的开始和停止的频率, 以延长转子使用寿命和维护周期。

3 维修周期的确定

2015 年4 月到2015 年10 月来对变负荷运行的维修系数进行分析, 可看到1号机组的实际维修周期为11.2 年, 2 号机组的维修周期为11.4 年, 对维修周期进行分析, 采用GE算法能算出实际维修周期。对平均负荷运行维护系数和大修检查结果进行分析适时修正, 以确定保养周期, 并对具体操作进行分析, 以进一步提高精度, 在实际工作中可采用三维计算方法或软件对转子寿命和维修周期进行更精准的计算分析。

基于GE公司的启停次数分析计算, 对安全运行年限进行分析看到运行年限分别为22 年和20 年, 针对9E燃气轮机调峰运行方式对转子寿命和维修周期的影响问题进行分析, 采用AGC负载的操作模式, 能确保维护周期的合理性, 并正确评估设备寿命, 对电厂设备的维护管理加以引导分析。

4 结论

9E燃气轮机在正常工作模式下, 用于计算基于所述启动时间和运行时间的维持系数是转子的实际维护周期。燃气轮机在每个工作循环过程中, 如进行频繁启动、停止操作会让负载加重, 影响转子寿命, 因每个启动和停止是处于可变负荷的操作周期, 所以转子的工作寿命会大大缩短, 维修费用相应增加。改进操作模式, 对9E燃气轮机调峰运行方式进行调整, 以提高设备的维修周期。实践证明, 该操作算法是正确的, 能有效降低维修周期, 提高使用寿命。建议电厂在操作中, 要做好9E燃气轮机调峰运行方式的操作, 降低AGC峰值强度, 提升效益。

参考文献

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[4]张奇, 王官庆, 翟慧娟.我国分布式电源的发展及综合效益指标体系分析[J].华东电力, 2012.

调峰运行方式 第2篇

燃气-蒸汽联合循环机组由于可以实现快速启停,是目前调峰电厂最佳机组配置形式之一,能够很大程度地解决电网峰谷差问题。

由于单台机组装机容量的限制,燃气-蒸汽联合循环调峰电厂普遍采用多台机组平行配置形式。调峰电厂的运行特点,使得多数时间内无法保证所有机组都处于满负荷工作状态,这就使科学合理地协调各机组的负荷分配比例、达到电厂的综合发电效率最高成为一个重要和必要的研究课题[1,2,3,4]。然而,目前绝大多数调峰电厂仅仅考虑机组运行的安全性和可靠性,忽略机组发电负荷分配的高效性,简单地将电网中调的发电量按均分或固定的单一分配比例分配到各台发电机组,造成全厂发电机组的综合发电效率低下。

燃气-蒸汽联合循环调峰电厂负荷优化分配本质上属于混合整数规划问题,其中既有开启机组台数的整数变量,又包含每台机组负荷占总发电负荷比例的连续变量。许多优化方法已经在该方面得到了尝试,其中最具代表性的是动态规划数学优化方法[5,6,7,8,9,10],其基本思想是按照机组开启序列,进行顺序优化,每一最优结果都建立于前面最优结果之上,从而保证获得最优值。

鉴于此,本文基于联合循环调峰电厂负荷优化分配问题中整型变量和连续变量维数较少、问题的非线性不很严重的特点,利用动态规划方法优化调峰电厂发电机组负荷分配。通过在线监测方法获得某电厂发电机组的实际负荷效率特性曲线,根据曲线的特点对调峰电厂原有的发电负荷分配方案进行了优化改造,效果表明:电厂的综合发电效率得到了提升,且不需增设额外硬件设施,可获得良好的经济效益。

1 运行优化方案建立

1.1 电厂机组配置现状

该电厂的燃气轮机为美国GE 公司的9E级重型燃气(燃油)轮机。余热锅炉为三压无补燃强制循环锅炉,与PG9171E型燃机相匹配,该锅炉不仅适用于以天然气为燃料的燃机排气,也适用于以轻油为燃料的燃机排气,亦可作为相近的低含尘大流量中低温烟气的余热回收设备。汽轮机由上海汽轮机有限公司制造,为额定功率55000kW的LZN55-5.6/0.65型双压单缸单轴冲动凝气式汽轮机。发电机为GE制造的容量为120MW的9A5型的燃汽轮机发电机和上海电机厂制造的容量为60MW的QFS型蒸汽轮机发电机。电厂4台180MW燃气-蒸汽联合循环发电机组最大发电负荷为720MW。燃气-蒸汽联合循环流程如图1所示。

1.2 优化的出发点

机组负荷优化分配是指在电网总的发电负荷调度下,合理确定所有可用机组的启、停状态和各机组间的负荷分配,并满足各种约束条件,使得全厂综合发电效率最佳的一种优化调度,这也是总煤耗最低的一种优化调度。

改造前,该调峰电厂仅仅从机组稳定运行和电网安全运行的角度出发,将电网中调的发电负荷按均分或固定的单一比例分配到厂内各台机组。当发电量需求不同时,并不涉及如何优化发电机组之间的负荷分配,使得电厂的综合发电效率最高。发电机组的负荷和效率往往是非线性关系,简单地按均分或固定的单一比例分配发电负荷,绝不是最佳的负荷分配方案,往往造成电厂综合发电效率不高。因此笔者将利用该电厂发电机组的负荷与效率的特性曲线,针对电网不同的中调发电量,研究如何分配厂内各机组的发电负荷,以获得最高的综合发电效率,实现电厂的运行优化和节能。

1.3 机组负荷优化分配的数学模型

当电厂内可运行的机组为n台,电网对电厂的总调度发电负荷为D时,机组负荷优化分配的数学模型如下。

目标函数:全厂内机组负荷分配最优,全厂的综合效率发电最高。

${\rm Z}{}_{\max }=\max \frac{D}{{\displaystyle \sum _{i=1}^n\frac{U{}_i{\rm P}{}_i}{f{}_i(p{}_i)}}}(1)$

式中:Z全厂内机组发电的综合效率;D电网中调发电负荷;fi(pi)第i台发电机组的负荷效率特性函数;Pi第i台机组的发电负荷;Ui第i台机组的运行状态(0表示停机,1表示运行)。

每台机组的负荷要受到自身发电能力的限制:

Pi,minPiPi,max (2)

式中:Pi,min第i台机组发电的发电负荷下限;Pi,max第i台发电机组的发电负荷上限。

此外,各机组的负荷分配需满足电网中调发电功率和机组发电负荷余量的限制。

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}U}{}_i{\rm P}{}_i-D=0(3)\\ {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}U}{}_i{\rm P}{}_{i,\max }-D\ge {\rm P}{}_r(4)\end{array}$

式中:Pr机组发电负荷余量的限制值。

因此,n台机组运行的负荷优化分配的数学模型描述如下:

${\rm Z}{}_{\max }=\max \frac{D}{{\displaystyle \sum _{i=1}^n\frac{U{}_i{\rm P}{}_i}{f{}_i(p{}_i)}}}$

St:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{i,\min }{\rm P}{}_i{\rm P}{}_{i,\max }\\ {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}U}{}_i{\rm P}{}_i-D=0\\ {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}U}{}_i{\rm P}{}_{i,\max }-D\ge {\rm P}{}_r\end{array}$

从调峰电厂发电机组负荷优化分配的数学模型可知,发电厂内机组负荷优化分配的运行和控制优化问题就是在满足约束条件下求解一个有整型变量U,连续变量P及非线性函数fi(pi)的混合整数非线性规划问题。如果将效率负荷关系函数分段线性化,则问题可以简化为混合整数线性规划问题,即在满足各机组负荷之和等于全厂负荷的约束条件下的前提下,并考虑具有一定的可调节空间,需要启动几台机组、如何分配机组的负荷才能实现综合发电效率最高,实现电厂的运行处于最优状态。

2 负荷效率特性曲线的获得

负荷效率特性曲线是决定每台机组能够分配到多少负荷的最重要因素,也是决定分配到各台机组负荷是否最优的基础。因此,发电机组负荷效率特性曲线的确定非常重要。由于发电机组的效率不仅与负荷有关,还与机组运行状况等许多因素相关,因此为了使得负荷效率特性曲线尽可能地反映实际情况,使得优化分配得到的负荷组合尽可能最优,需通过在线监测的方法获得负荷效率特性曲线。

通过对运行参数的在线监测,可以实时得到发电机组负荷与效率的关系,通过这种方法获得的负荷效率特性曲线是准确的、可靠的。通过在线监测得到的电厂某台180MW机组的负荷效率特性曲线,如图2所示。

3 负荷优化分配的动态规划模型及求解方法

3.1 负荷优化分配的动态规划模型

采用动态规划优化方法进行求解,负荷优化分配的动态规划模型可描述为:假设可参与调峰的发电机组总台数为n,则整个决策过程可以分为n个阶段,假设第k个阶段的状态变量为xk,代表前面k台发电机组分配到的总发电负荷;决策变量为pk,代表第k台机组分配到的负荷;mk(pk)为允许决策集合,代表第k台机组所能承担的负荷范围;最优函数Zk(xk),代表前k台机组总负荷为xk时的综合发电效率。

采用顺推算法,状态转移方程为:

xk=xk-1+pk (k=1,2,,n) (5)

最优函数为:

${\rm Z}{}_k(x{}_k)=\max \frac{x{}_k}{{\displaystyle \sum _{j=1}^k\frac{{\rm P}{}_j}{f{}_j(p{}_j)}}}(6)$

递推方程为:

Zk(xk)=max{Zk-1(xk-1+Z(x,p,f)} (7)

其中:

$\begin{array}{l}{\rm Z}(x,p,f)=\frac{{\rm P}{}_k}{{\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})+\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)}}-\\ \frac{x{}_{k-1}\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)}}{\left({\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})+\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)}\right){\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})}\end{array}$

边界条件为:

Z1(x1)=maxf1(p1) (8)

允许决策集合为:

mk(Pk)={Pk|Pk,minPkPk,max} (9)

3.2 负荷优化分配的动态规划求解方法

假定:电网中调的总负荷为D,参与负荷分配的发电机组台数为n,n的取值取决于发电总负荷D处于几台机组的负荷范围内,且遵循“尽量少开发电机组的原则”。

采用顺推算法求解机组的负荷优化分配,其决策过程可归结为“顺序造表、逆序查表”。具体的决策过程如下。

第1级决策。

p1,minx1p1,max (10)

Z1(x1)=f1(P1) (11)

x1=p1 (12)

假设1#发电机组的发电效率最高,则x1=p1,最优函数即为1#机组的负荷效率特性函数,最优值即可通过函数求解直接获得。

第2级决策。

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{i=1}^{2}p}{}_{i,\min }x{}_2{\displaystyle \sum _{i=1}^{2}p}{}_{i,\max }(13)\\ {\rm Z}{}_2(x{}_2)=\max \{{\rm Z}{}_1(x{}_1)+{\rm Z}(x,p,f)\}(14)\end{array}$

其中:

$\begin{array}{l}{\rm Z}(x,p,f)=\frac{{\rm P}{}_2}{{\rm Z}{}_1(x{}_1)+\frac{{\rm P}{}_2}{f{}_2(p{}_2)}}-\\ \frac{x{}_1\frac{{\rm P}{}_2}{f{}_2(p{}_2)}}{[({\rm Z}{}_1(x{}_1)+\frac{{\rm P}{}_2}{f{}_2(p{}_2)})]{\rm Z}{}_1(x{}_1)}\\ x{}_2=x{}_1+p{}_1(15)\\ p{}_{2,\min }p{}_{2}p{}_{2,\max }(16)\end{array}$

假设1#,2#机组的综合发电效率最高,x2=p2+x1,最优函数由1#,2#机组的负荷效率特性函数确定,可通过坐标轮换法获得相应于x2的最优负荷分配方案,使得负荷量为x2时这2台发电机组的综合发电效率最高。

第k级决策。

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}p}{}_{i,\min }x{}_k{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}p}{}_{i,\max }(17)\\ {\rm Z}{}_k(x{}_k)=\max \{{\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})+{\rm Z}(x,p,f)\}(18)\end{array}$

其中:

$\begin{array}{l}{\rm Z}(x,p,f)=\frac{{\rm P}{}_k}{{\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})+\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)}}-\\ \frac{x{}_{k-1}\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)}}{[({\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})+\frac{{\rm P}{}_k}{f{}_k(p{}_k)})]{\rm Z}{}_{k-1}(x{}_{k-1})}\\ x{}_k=x{}_{k-1}+p{}_k(19)\\ p{}_{k,\min }p{}_{k}p{}_{k,\max }(20)\end{array}$

假设第k号机组和前k-1台发电机组的综合发电效率最高,xk=pk+xk-1,最优函数由k台机组的负荷效率特性函数确定,可通过坐标轮换法获得相应于xk的最优负荷分配方案,即负荷量为xk时这k台发电机组的综合发电效率最高。

依此类推,通过n级决策,完成了动态规划的“顺序造表”。当电网中调的发电负荷为D时,通过“逆序查表”即可获得第n台机组的负荷pn,相应的总负荷为D-pn时第n-1台机组的负荷为Pn-1,依此类推,可获得参与调峰的发电机组的最佳负荷分配为(p1,p2,,pk,,pn),保证了整个发电机组的综合发电效率最高,实现电厂发电机组的运行优化。

4 优化改造实例分析

改造前该调峰电厂对于电网中调的发电量,按照负荷均分或固定的分配比例原则将发电负荷分配到各台机组,从而向电网供电。例如,当电网中调30万kW的发电负荷量,该电厂一般采取开启3台发电机组,各台机组的发电负荷为10万kW;当电网中调20万kW的发电负荷量,该电厂一般采取开启2台发电机组,每台机组的发电负荷为10万kW。运用本文建立的负荷优化分配的数学模型及动态规划求解方法,进行了优化,优化结果如表1、表2所示。

从表1和表2可以看出,针对不同的发电负荷需求,利用本文的方法总能找到一个最佳的机组发电负荷分配方案,使得负荷分配优化后的调峰电厂的综合发电效率明显提高。

将本文提出的发电机组负荷优化分配方法运用在该调峰电厂的负荷优化改造项目,改造后,调峰电厂的综合发电效率提高了1.5%以上,年节约能源量超过840.33吨标准煤,取得了良好的经济效益。

优化改造结果表明:在实际运行中,本文建立的负荷优化方法可实现调峰电厂发电机组负荷分配优化,改造后可实现较大的经济效益,且不存在发电用硬件设备的投入,是一种最切实可行的节能技改方案。

5 结论

在分析现有调峰电厂机组配置和负荷分配特点的基础上,提出了负荷优化分配的基本策略,继而建立了机组负荷优化分配的数学模型、动态规划优化的求解模型和方法。结合调峰电厂发电机组的负荷效率特性曲线,对原有的机组负荷分配方案进行了优化改造。改造效果表明:本文建立的调峰电厂发电机组负荷优化分配方法切实可靠、改造效果显著,可使得电厂综合发电效率大大提升,实现了调峰电厂的运行优化和节能增效。

参考文献

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调峰运行方式 第3篇

燃气联合循环机组的调峰方式一般包括:(1)两班制运行,即夜里短时间停运,早上再启动。(2)低负荷运行,带基荷机组降至最低技术出力运行,当电网负荷增大,机组快速带负荷。在供气充足的情况下,某电厂两套燃气联合循环机组采用一套机组连续运行,另一套机组调峰的运行方式。但近些年供气一直呈现量少价升的形势,通常所供的天然气只能维持一套燃气联合循环机组运行,严重影响电厂发电效益。本文主要对电厂燃气联合循环机组低负荷连续运行和两班制调峰运行经济性进行简要分析。

1 联合循环机组启停经济性分析

某电厂燃气联合循环调峰机组与连续运行机组的区别在于:联合循环调峰机组启停过程耗气量、厂用电量、耗水量及启停的设备损耗折旧费用有所不同。

已知条件如下,气价:0.9275元/m3,上网电价:0.4203元/k Wh,反供电价:0.65元/k Wh,除盐水价:e3=10元/t,联合循环机组单位电量折旧额为0.08元/k Wh。

调峰机组启动到并网和机组开始减负荷到解列计算如下:(1)燃气轮机启动到并网耗气:800m3;(2)燃气轮机启动耗厂用电量:200k Wh;(3)燃气轮机并网后到汽机并网需要1 h,耗气25200m3,厂用电量:1166k Wh,发电量:34000k Wh。(4)汽轮机从开始减负荷到机组解列需要0.5h,耗气3800m3,厂用电量1555k Wh,发电5400k Wh。

以天然气价格:0.9275元/m3,上网电价:0.4203元/k Wh计算,启机所耗的天然气及厂用电费用共:(800+25200)×0.9275+(200+1166)×0.65=25002.9元,而上网电量价费用为:34000×0.4203=14290.2元,故实际的联合循环启机消耗费用应为:25002.9-14290.2=10712.7元RMB。

停机所耗的天然气及厂用电费用共:3800×0.9275+1555×0.65=4535.2元,上网电量价费用为:5400×0.4203=2269.6元。故实际联合循环停机消耗费用应为:4535.2-2269.6=2265.6元。

这样,联合循环机组启停机一次所消耗的费用总共为:10712.7+2265.6=12978.3元。

2 两班制调峰与连续运行经济性分析

2.1 建立模型分析

假设:总供气Mm3,上网电价为e1元/k Wh,天然气价格为:f元/m3,气耗为X,除盐水水价格为:w元/t,耗水量为H吨,反供厂用电价格:e2元/k Wh,停机后厂用电量:G,调峰折旧费用:K1,连续运行发电折旧费用:K2。启停费用:Y=12307元。

调峰机组:耗完供气M,发电获得的总毛利润:Y1=e(M÷X1)-(f×M)-(e2×G)-(w×H)-K1-12307(1)连续运行机组:耗完供气M,发电获得的总毛利润:Y2=e(M÷X2)-(f×M)-K2(2)

针对联合循环机组进行具体分析,算式(1)中,第一项e(M÷X1),因调峰机组开机的时间、调峰负荷不能够确定,气耗X1是一个变量,故第一项为变量。第二项(f×M),因供气M不变,故第二项为定值。第三项(e2×G),因机组停机时间不确定,故厂用电量G为变量。第四项(w×H),调峰机组启停一次的耗水量H为定值,即H=40t。第五项K1,调峰折旧费用因发电量不确定,故为变量。

算式(2)中,第一项e(M÷X2),因机组连续运行,根据海南电网调峰机组实际情况,在M一定的情况下,电网下达的负荷不变,因此气耗X2也是不变的,故第一项为定值。第二项(f×M)为定值。第三项连续运行发电折旧费用K2,在发电量一定的情况下K2是不变的。

在总供气一定的情况下,当Y1=Y2时,调峰机组与连续运行机组利润一样,当Y1>Y2时调峰机组利润高,当Y1<Y2时连续运行机组利润高。

2.2 实例计算

启机共耗气量:25200+800=26000m3,发电量34000k Wh,停机耗气3800m3,发电量:5400k Wh。启停机一次共消耗天然气:26000+3800=29800m3,发电量:34000+5400=39400k Wh。根据电厂实际情况,全厂停机后的厂用电量为:0.0625k Wh/h。燃气轮机满负荷时的天然气流量为55000m3/h,一套燃气联合循环机组满负荷为200MW,调峰机组以次日零点停机为准。

以天然气供90万m3计算为例,对于调峰机组,除去机组启停后,满负荷运行所需的天然气为:900000-29800=870200m3,满负荷运行时间为:870 200÷55000=15.8h,满负荷连续运行机组总发电量为20×15.8=31万k Wh,调峰机组总发电量为316+3.4+0.54=319.94万k Wh。理想调峰机组的运行时间为:15.8+1+0.5=17.3h,调峰机组停机时间为24-17.3=6.7h,因启停一次相当于10h,故调峰机组均负荷为319.94÷(17.3+10)=11.7万k W,启停一次损耗所分担的电量为11.7×10=117万k Wh。对于连续运行机组而言,根据海南电网调频规律情况,发电气耗为0.32k Wh/m3,总发电量则为90÷0.32=281.25万k Wh。因调峰机组停机6.7h,故耗厂用电量0.0625×6.7=0.44万k Wh,通过算式(1)得出:Y1=3 199 400×0.4203-900 000×0.927 5-4400×0.65-40×10-(1170000+3199400)×0.08-12307=144838.82元。通过算式(2)得出:Y2=2812500×0.4203-900000×0.9275-2812500×0.08=122 343.75元。因Y1>Y2,故在总供气90万m3时,调峰机组比连续运行机组的利润还要高,此时的供气情况下应采用机组调峰方案。

同样方法的实例计算得出,在供天然气95万m3时出现了Y1=Y2,达到了临界点,在供气95万m3以上时出现Y1﹤Y2,95万m3以下时Y1﹥Y2。通过各供气情况分别计算出调峰机组理想的启机时间。

通过上述实例计算分析和实践验证,在供天然气95万m3时,调峰机组与连续运行机组的效益达到平衡点,即在供气95万m3以下,采用机组两班制调峰的效益较好,在95万m3以上,采用机组连续运行来调峰的效益较好。

3 结语

本文对200MW燃气联合循环机组启停经济性进行了分析,通过建模、实例分析和实践得出了两班制调峰和低负荷运行效益的平衡点,提出了合理的调峰方案,可供燃气联合循环机组调峰参考运用。

参考文献

[1]焦树建.燃气-蒸汽联合循环[M].北京:北京机械工业出版社,2000

调峰运行方式 第4篇

目前,我国的电源结构中,由于风、光电等新能源的超常规发展,水电、抽水蓄能、气电等快速调节电源所占比例逐步减小,使电网通过常规手段进行系统调频、调峰的压力不断增大。随着电网中大规模风、光电基地的建成,渗透率的逐渐提高,其具有的随机性、间歇性、反调节性及出力波动大等特点,以及预测的不准确性对电网安全运行产生了威胁。在新能源接入电网负荷较低的时候,其发电负荷的波动对电网调峰的影响较低,但当新能源接入电网负荷提升到一定比例时,电网需要针对风、光电的出力波动采取预控措施[1,2,3,4]。尤其在某些特殊运行日中,当负荷实际曲线明显高于预测曲线、伴随风、光电功率实际曲线明显低于预测曲线时,净负荷将出现持续性大幅值的预测偏差,电网必须进行更快、更深的频率调节。

近年来,与大规模新能源相配套的水、火电等常规能源发展速度放慢,在电网并网电源比例中,水、火电机组所占比例呈逐年下降趋势。以某省级电网为例,2012 年底,水、火电等常规电源装机容量为22 864.1 MW,占总装机容量的75.89%,而风、光电等新能源装机容量为7 256.6 MW,占24.1%。经过两年的发展,截止2014 年底,水、火电等常规能源装机容量26 666 MW,占总装机容量的63%,增加3 802 MW,与此同时风、光电等新能源装机容量1 5244 MW,占总装机容量的36.37%,增加7 987.4 MW。随着新能源机组容量比例的不断提高,尤其在水电进入满发、防凌期后,基本丧失调峰能力,电网仅仅依靠火电机组旋转备用容量无法克服风、光电最大出力所带来的频率波动,电网调峰将面临很大的困难[5,6,7,8]。

1 新能源接入对电网调峰的影响分析

1.1 某省级电网风、光电发展趋势

作为可再生能源的风、光能有着巨大的发展潜力。目前,世界上许多主要的发达国家和发展中国家为应对日益严峻的气候变化和能源危机双重挑战,正在大力发展风、光电等新能源。虽然中国风、光电起步晚,但装机容量增长速度最快[9]。

而作为中国风、光能储存最丰富的地区之一,某省级电网新能源发展飞速,装机容量不断增加,截至2014 年底,全省发电装机容量达到41 910MW , 已并网的新能源装机占总装机容量的36.38%,其中风电装机10 076 MW,占24.04%;光电装机5 170 MW,占12.34%。另外,该省50 m高度风能资源3 级以上的面积为4.7 万km2,太阳能电站平均辐照强度2 368 W/m2,平均年累计日照时间3 756 h,风、光电潜在开发量、可开发装机容量均居全国前列。同时,新能源发电量也在不断增加,1~11 月,新能源发电总量已经达到了48.9 亿k Wh[10]。根据该电网拟定的截至2020 年的新能源发展规划,风、光电在电网中所占的比重将会进一步增加。

1.2 风电系统调节特性分析

由于风力资源的多变性导致了风电出力的不确定性,电网用电负荷的峰谷值和风电出力的峰谷值之间相关性很小,且用电负荷的峰谷值变化通常小于风电出力的峰谷值变化。因此风电大规模并入电网情况下,风电出力的变化速率将是影响系统调频的重要考量因素[11,12]。根据统计风电基地出力每月最大负荷变化速率数据表明,全网风电1 min、5min、15 min最大负荷变化速率年平均值则分别达到264 MW、354 MW及521 MW。

风电反调峰特性也对电网的调峰能力产生较大影响。风电反调峰特性是指风电日内出力增减变化曲线与系统用电负荷曲线相反。在衡量风电在调峰方面的作用时,最常见的方法是从负荷峰谷差角度、风电出力与负荷变化趋势角度这两方面进行研究。

风电反调峰出现概率是从负荷峰谷差角度进行研究分析。该方法用原始负荷减去风电负荷得到净负荷,然后再对原始负荷峰谷差与净负荷峰谷差进行对比分析。假设用ΔPvi代表风电接入前后系统峰谷差的变化值量。

式中:Pvi为原始负荷峰谷差;Pvi′ 为净负荷峰谷差,如果ΔPvi为负则表明该电网内风电起到反调峰作用,ΔPvi为正则表示该电网内风电起到正调峰作用。

依据式(1)对某电网2013 年3 月份的负荷数据进行分析。如图1 所示,ΔPvi基本为负值,即该电网风电基本全部表现为反调峰特性,反调峰率出现概率为90%。

从风电出力与电网负荷变化趋势角度衡量是通过对风电出力对电网负荷的实时贡献情况进行研究分析。风电的随机波动性导致各个时间点对负荷的贡献有“正、负”之分,当风电变化趋势与负荷变化趋势相同时,风电该时段的出力对电网负荷的贡献作用为正,如果风电变化趋势与负荷变化趋势相反时,风电该时段的出力对电网负荷的贡献作用为负。据此定义风电对电网负荷波动贡献率指标。由于短时间尺度下负荷波动不大,同时风电波动的随机性过强,调频机组来不及动作;而长时间尺度下,负荷的波动性特点又无法体现出来,所以,选择时间尺度为1 h,然后综合全月的数据进行分析。

假设风电对负荷波动贡献率为Cr,即相邻时间点风电出力变化值Pl与负荷变化值Pw之比:

依据式(2)对某电网2013 年3 月份的数据进行分析,如图2 为每天(综合每小时变化情况)风电负贡献率出现概率情况,结果表明,该电网风电月均负贡献出现概率为49.4%

1.3 光伏发电对系统调峰影响分析

随着大容量光伏发电系统接入,对电网线路潮流、电能质量、调频调峰能力以及经济性运行均产生了较大的影响。光伏夜间不能发电,具有明显的间歇特性,而随着光照强度和环境温度的不同,光伏电池的工作电压相应发生改变,导致光伏发电输出的负荷具有较大的随机性和波动性[13,14]。

2014 年该省级电网中,光伏发电总量达到40亿k Wh。如图3 所示,该电网全年光伏发电出力Pmax范围为1 200~2 600 MW,且光伏发电占总发负荷最大比例Pct.A和占总用电负荷最大比例Pct.B超过10%的概率分别达到了66.67%和91.67%。与此同时,由于光伏大规模后对系统调频、调峰产生了较大的压力,全年由于电网安全保障约束条件限制和电力电量平衡能力不足发生弃光电量约有20 亿k Wh。因此当光伏系统大规模并网运行时,须增加旋转备用容量,来消除光伏发电不稳定引起的调频、调峰问题。

2 常规电源开机方式与调峰能力关系研究

2.1 水电机组开机方式与调峰能力分析

某电网水电装机容量7 360 MW,除黄河、白龙江梯级水电具备调峰能力外,其余约4 500 MW均为径流式水电站或者地方小水电站,基本不具备调峰能力。但水电受来水、防凌、下游灌溉用水等因素的影响,全年调峰能力差异较大。如表1 所示,该电网除10、11 月份外,其余时刻由于受到黄河进入防凌期后,梯级水电站出力向上调整能力受限;水电大发期间,机组负荷向下调节能力受到限制,总体对电网的调峰能力减弱,尤其在上游来洪水期间,水电机组基本满发,基本丧失调峰能力。

2.2 火电机组开机方式与调峰能力分析

某电网火电装机容量18 700 MW,其中供热电厂装机容量接近6 800 MW,在供热期,供热机组需维持基本出力,供热机组基本只有上备用容量,而无下备用容量,调峰能力很小。调峰机组在1 至3 月份,全网开启火电机组比例较大,调峰能力最强,而在水电大发期间,全网火电开机容量较小,供热机组又占据一定容量,纯凝机组发电负荷较低,调峰能力最小。

2.3 电网调峰能力分析

由上文所述可知,电网调峰能力受水电、火电等常规能源开机方式影响较大。在风、光电等可再生能源大规模接入电网后,火电机组开机容量进一步压缩,导致电网调峰压力明显增大。分析该电网调峰能力时,设定全网发电、用电基本等值情况下,火电机组负荷调节能力按照45%~50%考虑,全网峰谷差按照最大及平均分别考虑,风电按照高峰、低谷时段平均发电出力(低谷时段电量占45%左右,高峰时段电量占16%左右)方式考虑,高峰期间火电机组旋转备用容量按60 万k W考虑。在不考虑风、光电的影响下,该电网调峰能力如表3 所示。

如图4 所示,全网允许接纳新能源容量为2 260~3 530 MW,而风、光电实际出力已达2 420~4 140 MW。该电网在新能源大规模接入后,仅在1、2 月份能够满足调峰要求,其他时段系统调峰困难。尤其在黄河进入防凌期和满发期后,水电将基本丧失调峰能力,此时,系统调峰将主要依靠火电机组完成。但在用电负荷处于谷值期间,如果风电大发,火电机组负荷比例将偏低,电网负荷调节困难;在用电负荷处于峰值期间且由于无风导致风电出力为零情况下,全网必须留取600 MW及以上火电旋转备用容量,这将造成火电机组开机方式偏大。

万k W

2.4 提高系统调峰能力的方法及建议

综上所述,风、光电等新能源大规模接入电网后,使系统在调峰方面存在一定的问题及困难。为提高电网的调峰能力,使电网在保证安全、稳定运行和电能质量的前提下尽可能降低风、光电弃用率,需要在以下方面进行研究和探讨。

(1) 充分发掘水、火电等常规电源机组的调峰能力,深入研究火电机组深度调峰和功率快速调节技术,并在火电旋转备用容量无法克服风电波动的时候,考虑临时开启火电机组来进行系统调频、调峰的方法和模式。

(2) 加快新能源送出通道建设,增加电力外送规模,有效增加新能源消纳能力,减少由于通道受阻导致的新能源限电现象发生。

(3) 研究本地高载能企业主动参与电网内新能源消纳及系统调峰的模式,增强新能源的就地消纳能力,缓解系统调峰压力。

(4) 规划抽水蓄能、储能电站的建设,在电网负荷处于高峰期时输出功率,负荷处于谷值期时吸收功率,改善系统的峰谷差,平滑负荷曲线。

(5) 提高风、光电功率预测准确率,使电网调度部门尽可能制订合理的水火电开机方式和火电旋转备用容量,确保电网的安全稳定运行。

3 结论