風(fēng)電作為可再生能源中最具經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的發(fā)電方式，其裝機(jī)容量的快速增長(zhǎng)對(duì)電網(wǎng)傳統(tǒng)的運(yùn)行控制模式產(chǎn)生重大影響，增加了系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的難度。當(dāng)前風(fēng)電場(chǎng)出力1h前預(yù)測(cè)的誤差可達(dá)10%～15%，風(fēng)電具有的波動(dòng)性和間歇性增大了系統(tǒng)不平衡功率波動(dòng)幅值和速率。在實(shí)時(shí)調(diào)度時(shí)間尺度上主要由自動(dòng)發(fā)電控制（Automatic Generation Control, AGC）機(jī)組承擔(dān)調(diào)節(jié)任務(wù)。

目前，電網(wǎng)AGC機(jī)組出力基準(zhǔn)點(diǎn)由調(diào)度中心在調(diào)度計(jì)劃制定過程中通過超短期負(fù)荷及風(fēng)電預(yù)測(cè)信息確定。在高風(fēng)電滲透率和高預(yù)測(cè)誤差情況下，參與控制的AGC機(jī)組會(huì)偏離最佳運(yùn)行點(diǎn)，付出較高的調(diào)節(jié)成本。

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，可利用儲(chǔ)能設(shè)備、抽水蓄能電站、燃?xì)廨啓C(jī)和壓縮空氣儲(chǔ)能等來(lái)緩解風(fēng)電隨機(jī)性和波動(dòng)性帶來(lái)的影響，但存在經(jīng)濟(jì)成本較高的問題。近年來(lái)，不少研究開始關(guān)注負(fù)荷側(cè)資源主動(dòng)參與電網(wǎng)互動(dòng)，來(lái)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電消納能力的提升。

相比于傳統(tǒng)的發(fā)電資源，需求響應(yīng)（Demand Response, DR）在運(yùn)行控制方面有多種優(yōu)勢(shì)。首先，參與DR的負(fù)荷量大，據(jù)美國(guó)聯(lián)邦公用事業(yè)監(jiān)管委員會(huì)報(bào)告可知，美國(guó)DR能夠抵消20%的峰值負(fù)荷；其次，DR資源能夠迅速響應(yīng)調(diào)度和控制指令，并且沒有常規(guī)發(fā)電機(jī)組的調(diào)節(jié)慣性；最后，DR資源的分散分布有利于緊急情況下制定精準(zhǔn)控制方案。

關(guān)于將DR用于平衡風(fēng)電波動(dòng)的相關(guān)研究，主要集中在DR平衡風(fēng)電波動(dòng)的潛力分析、參與風(fēng)電消納的DR調(diào)度策略以及對(duì)旋轉(zhuǎn)備用容量的影響等方面。在DR平衡風(fēng)電波動(dòng)的潛力分析中，分別從DR資源在不同時(shí)間尺度上的響應(yīng)能力和響應(yīng)特性、協(xié)同發(fā)電資源優(yōu)化等方面研究了如何平衡風(fēng)功率波動(dòng)，但尚未進(jìn)一步研究需求響應(yīng)潛力（Demand Response Potential, DRP）的量化計(jì)算方法。

在參與風(fēng)電消納的DR調(diào)度策略方面，分別從多類型負(fù)荷參與DR、日前調(diào)度模型、分鐘級(jí)時(shí)間尺度下的風(fēng)電場(chǎng)與AGC機(jī)組分布式協(xié)同實(shí)時(shí)控制模型等角度進(jìn)行了研究，但這些研究未能考慮風(fēng)功率波動(dòng)可能導(dǎo)致的電網(wǎng)潮流越限風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[20]提出計(jì)及網(wǎng)絡(luò)安全約束的價(jià)格型DR實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度建模方法，但是研究者未考慮負(fù)荷參與DR會(huì)改變之后的DRP，即DRP的時(shí)變性。

本文針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)導(dǎo)致的功率不平衡問題，構(gòu)建了基于時(shí)變DRP的風(fēng)光荷協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型與方法，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電消納最大化的目標(biāo)。在滿足功率平衡、發(fā)電機(jī)爬坡率、潮流線路等約束前提下，以風(fēng)電消納最大作為優(yōu)化目標(biāo)，通過對(duì)智能家電的DRP時(shí)變性進(jìn)行量化評(píng)估，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電、火電機(jī)組和負(fù)荷的協(xié)同控制，以促進(jìn)風(fēng)電的消納。

圖1 需求響應(yīng)和AGC機(jī)組協(xié)同控制原理圖

結(jié)論

本文針對(duì)空調(diào)、熱水器和電動(dòng)汽車等智能家電個(gè)體的動(dòng)態(tài)運(yùn)行特性進(jìn)行了分析，構(gòu)建了智能家電在滿足群體分布特性前提下的聚合數(shù)學(xué)模型，并提出以風(fēng)電消納最大化為目標(biāo)、計(jì)及潮流越限約束、基于DRP時(shí)變性構(gòu)建綜合發(fā)電側(cè)AGC機(jī)組、風(fēng)電和用電側(cè)智能家電參與需求響應(yīng)的實(shí)時(shí)控制模型。

該模型將智能家電參與響應(yīng)融入到實(shí)時(shí)控制環(huán)節(jié)中，與發(fā)電側(cè)共同平抑系統(tǒng)不平衡功率。得到結(jié)論如下：

1）單純依靠AGC機(jī)組調(diào)節(jié)能力無(wú)法實(shí)現(xiàn)供需平衡，考慮加入智能家電進(jìn)行風(fēng)火荷協(xié)同實(shí)時(shí)控制可在保證AGC機(jī)組調(diào)節(jié)能力的同時(shí)提高風(fēng)電消納量。

2）DRP具有隨負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)的不同會(huì)發(fā)生改變的時(shí)變性，考慮智能家電DRP時(shí)變性實(shí)現(xiàn)風(fēng)火荷協(xié)同實(shí)時(shí)控制有助于降低切負(fù)荷量和棄風(fēng)量。

3）發(fā)電機(jī)爬坡率和潮流約束均是制約風(fēng)電消納能力的關(guān)鍵因素之一，在優(yōu)化控制中考慮兩者約束有利于提高實(shí)時(shí)調(diào)度的可靠性。