Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности

Оптимизация режима электроэнергетической системы (ЭЭС) является одной из важнейших задач диспетчерского управления независимо от того, в какой среде взаимодействия производителей и потребителей она функционирует. Хотя при этом критерии и методики поиска управляющих воздействий могут быть различными.

Поскольку график нагрузки всех энергосистем не постоянен и иногда имеет значительные перепады, соответственно должна изменяться и выработка электроэнергии. Иногда это невозможно на одном и том же оборудовании, иногда не удовлетворяет принятым критериям оптимальности управления, тогда возникает задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО). В полученном решении должны выполняться ограничения на допустимость режима работы энергосистемы и самих генераторов. Особенно острой эта задача становится в выходные и праздничные дни, когда потребление резко снижается и часто даже физически невозможно оставить все генерирующие мощности в работе.

До недавнего времени все станции и сети были единым предприятием, и поэтому в прозрачности решений о составе оборудования никто не был заинтересован, так как основным приоритетом являлось выполнение договорных обязательств и поддержание системной надежности. Оптимальность же выбора работающего оборудования не представляла интереса по причине оплаты электроэнергии по тарифу всех расходов на выработку электроэнергии. Отсутствие инвестиционной составляющей в тарифе привело к тому, что появилась тенденция к недостатку генерирующих мощностей. Использование тарифов не способствовало снижению издержек на производстве, а наоборот стимулировало их увеличение. Данное положение могло измениться лишь в случае демонополизации всей отрасли и развития конкуренции[49].

В настоящее время требуются серьезные капиталовложения в энергетику для ее развития, так как исчерпан накопленный ранее запас. Для привлечения частных инвестиций в генерацию был запущен процесс создания состязательных взаимоотношений в сфере выработки и продажи электроэнергии. Первым шагом на этом пути стал запуск с 1 ноября 2003 конкурентного сектора «5−15%» оптового рынка электроэнергии [2,3], в котором цена от 5 до 15 процентов электроэнергии формируется на основе торгов. Стоимость определяется принципом уравновешивания спроса на товар его предложением. В дальнейшем планируется переход к 100% продаже электроэнергии через аукцион конкурентного рынка электроэнергии.

При сохранении существующего порядка планирования возможны ситуации, когда генераторы, подавшие заявки выше равновесной цены, будут вырабатывать минимальную мощность и станут ценопринимающими. Такая ситуация невыгодна как генераторам, вырабатывающим минимальную мощность (и получающим за нее по равновесной цене, которая ниже их заявки), так и другим генераторам, чья заявка не была полностью реализована [57]. В этих условиях необходимо совместить выбор состава генерирующего оборудования и аукцион электроэнергии. Полученный процесс должен обеспечивать оптимизацию по принятым участниками критериям, с целью получения максимальной прибыли продавцами электроэнергии и наименьшей стоимости ее для покупателей, при условии соблюдения ограничений генерирующих блоков, резервов и передающей сети.

В настоящее время на рынке электроэнергии и мощности отсутствует механизм формализованного определения состава работающего генерирующего оборудования. Это обусловлено переходным периодом в энергетике и отсутствием отечественных разработок по данной теме, применимых в новых условиях и доведенных до промышленной эксплуатации. При планируемом дальнейшем увеличении объема сектора свободной торговли электроэнергией состав оборудования будет оказывать все большее влияние на стоимость электроэнергии и прибыль участников рынка. Внедрение процедуры формализованного выбора состава оборудования даст следующие выгоды для участников рынка [59]:

Прозрачность — отсутствие дискриминации участников по нерыночным критериям. Таким образом, участники рынка будут получать лучшее представление о перспективах инвестирования средств и гарантиях получения прибылей. Это поможет привлечь частных инвесторов.

Оптимальность — в результате процесса планирования будет получаться распределение нагрузки между станциями, приводящее к минимальным издержкам на выработку электроэнергии, либо к максимальному благосостоянию участников планирования. Очевидно, если в работе будут оставаться агрегаты, вырабатывающие электроэнергию по более низкой цене, а более дорогие остановлены, то получится лучшее распределение нагрузки между агрегатами, находящимися в работе. Все это приведет к снижению стоимости электроэнергии для всех участников рынка. Данная ситуация будет выгодна потребителям и эффективным генерирующим компаниям, так как потребители получат электроэнергию по более низкой цене, а генерирующие компании дополнительную прибыль.

Приведение в действие механизма ВСВГО потребует организации новых технических, правовых, информационных, финансовых взаимоотношений субъектов рынка.

Актуальность темы

Проведение реформ в электроэнергетике России требует изменений в методах и алгоритмах планирования режимов работы Единой энергетической системы (ЕЭС).

Развитие рыночных взаимоотношений предполагает создание конкуренции между участниками, в результате чего поставщики и покупатели будут бороться между собой за возможность продавать и покупать электроэнергию (ЭЭ). В целях развития и повышения своей инвестиционной привлекательности им необходимо получать ясные рыночные сигналы. Для этого процесс планирования должен опираться на регламентированные и четко формализованные процедуры. Все участники хотят иметь четкое представление о механизмах принятия тех или иных решений. Это требует пересмотра существующих технологий планирования работы ЕЭС, так как появляются новые задачи и изменяются требования к имеющимся.

В настоящее время в процессе планирования краткосрочных режимов работы задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО) решается с помощью заранее подготовленного списка приоритетов, который составляется на основе затрат на выработку электроэнергии. При использовании данного метода не гарантируется оптимальность получаемого решения для всего промежутка планирования, а ограничения самих генерирующих блоков и передающей сети учитываются эмпирически, что приводит к завышенной роли «человеческого фактора» в принятии решений.

Одна из причин отсутствия развития методик ВСВГО находится в прошлом. Ранее в СССР существовал дефицит генерирующих мощностей, при котором все оборудование находилось в работе и его отключение могло быть вызвано лишь техническими неисправностями, профилактикой, режимом передающей сети, но никак не экономическими критериями. По этой причине генераторы в нашей стране строились с расчетом на то, что они должны как можно реже отключаться. Соответственно, не развивались и алгоритмы определения оптимального состава оборудования. С введением рыночных взаимоотношений появилась необходимость в глубокой модернизации алгоритмов планирования и управления энергосистемами.

В электроэнергетике необходимо учитывать условия увеличения конкуренции на рынке, такие как прозрачность и оптимальность принятия решений, влияющих на доходы и расходы участников. Существующий алгоритм отбора генерирующих блоков по приоритету не в полной мере отвечает данным требованиям. Для участников рынка остается непонятным, на каком основании системный оператор планирует отключение тех или иных блоков. Поэтому требуется разработка формализованного ВСВГО, удовлетворяющего требованиям прозрачности и оптимальности получаемых решений.

Наряду с алгоритмами, разработанными в 70-е годы прошлого столетия для управления плановой энергетикой, появились новые подходы, связанные с появлением программных продуктов (так называемых решателей), реализующих различные задачи математического программирования в канонической постановке. Создание на их основе методики планирования больше соответствует требованиям рынка. В первую очередь речь идет об использовании смешанно-целочисленного линейного программирования (СЦЛП). Полезно также отметить, что решение задачи ВСВГО предъявляет высокие требования к программному обеспечению (ПО) и аппаратной части компьютеров из-за большой размерности и целочисленности переменных.

В результате внедрения алгоритмизированной методики ВСВГО участники рынка должны получить следующее:

S уверенность в соответствии состава оборудования заданным критериям управления в условиях конкурентного рынка;

•S знание о беспристрастности в принятии решений;

S возможность проверки результатов и формирования стратегии поведения на последующих интервалах планирования.

Анализ отечественных исследований по имеющимся источникам показал отсутствие успешных попыток программной реализации ВСВГО, применимых в рыночных условиях. Это определяет актуальность решения проблемы разработки и практической реализации формализованного алгоритма ВСВГО крупных энергосистем.

Цель работы. Задачей диссертационного исследования явилась разработка математической модели и программного обеспечения формализованного ВСВГО крупных энергосистем в новых условиях экономического взаимодействия генераторов, поставщиков и потребителей электроэнергии.

Научная новизна.

1. Проанализирован опыт и направление развития рынков электроэнергии в мировой практике с позиции решения задачи ВСВГО.

2. Разработана математическая модель задачи выбора состава оборудования на основе использования СЦЛП с учетом российских условий и особенностей планирования режимов работы крупных энергосистем.

3. Обоснована возможность применения матрицы сетевых коэффициентов для учета сетевых ограничений в задаче ВСВГО.

4. Разработан алгоритм выбора состава оборудования на основе нелинейной оптимизации с использованием характеристик относительного прироста расхода топлива (ХОП) и метода «динамических переходов».

5. Проведено сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе СЦЛП и использования ХОП и метода «динамических переходов», определены направления дальнейшего совершенствования разработанных методик.

Практическая ценность работы. Исследования алгоритмов решения задачи ВСВГО позволили создать программное обеспечение (ПО), которое может быть положено в основу формализованного определения состава работающего оборудования крупных энергообъединений. Разработанная программа «UnCom» включена в состав программного комплекса «Rastr», являющегося широко распространенным в энергосистемах России и служащего для расчета режима, оптимизации по активной и реактивной мощности, оценки состояния и решения других электроэнергетических задач.

Алгоритмы ВСВГО были проверены в ходе тестирований программы «UnCom» в Центральном диспетчерском управлении ЕЭС России и ОДУ Урала. Тестирование проводилось для нужд краткосрочного планирования на сутки вперед, в итоге были получены положительные результаты. В дальнейшем планируется промышленная реализация ВСВГО для ЕЭС России в рамках процесса подготовки к проведению торгов на сутки вперед.

Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением теории расчета и моделирования электроэнергетических систем, а также проведенными вычислительными экспериментами на реальных данных суточного планирования режима ОЭС Урала и ЕЭС России.

Апробация работы. Материалы работы докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях:

S второй международной научно-технической конференции «Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт», г. Тобольск, 2004 г.;

S второй Всероссийской научно-технической конференции «Энергосистема: управление, качество, конкуренция», г. Екатеринбург, 2004 г.;

S международной научно-технической конференции «2005 IEEE Russia Power Tech», г. Санкт-Петербург, 2005 г.;

S пятой научно-практической конференции с международным участием в рамках выставки «Энергетика и электротехника. Светотехника», г. Екатеринбург, 2005 г.- Всероссийской научно-практической конференции «Технологии управления режимами энергосистем XXI века», г. Новосибирск, 2006 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ [105−112], в том числе 3 работы в реферируемых изданиях ВАК.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и одного приложения. Объем работы составляет 144 страницы основного текста, 44 рисунка, 39 таблиц, включает список литературы из 112 наименований.

Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы: показана ее актуальность, сформулирована цель работы, отражена научная новизна и практическая ценность.

В первой главе описываются предпосылки появления интереса к ВСВГО. Представлена текущая ситуация в структуре энергетической отрасли в России и зарубежных странах, анализируются причины начала реформирования. Особое внимание уделено методам суточного планирования при различных формах организации конкурентного рынка электроэнергии. Проводится анализ мировых тенденций развития и дается характеристика текущей стадии. Описывается структура создаваемого рынка электроэнергии и процедура осуществления суточного планирования. Показана необходимость процедуры ВСВГО при проведении торгов электроэнергией и сформулированы основные требования к ней.

Во второй главе формулируется в общем виде задача ВСВГО, приводятся описания математических подходов к ее решению. Кратко представляется суть алгоритмов и их эффективность, осуществляется анализ на предмет их применимости для решения поставленной задачи.

Третья глава посвящена алгоритму ВСВГО, разработанному на основе смешанно-целочисленного программирования и реализованному в программе «UnCom». Описываются основные части математической модели и ее особенности, характерные для условий нашей страны.

В четвертой главе представлено описание алгоритма ВСВГО, основанного на использовании ХОП и метода «динамических переходов». Затрагиваются основные аспекты реализации и описывается алгоритм.

Производится сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе смешанно-целочисленного программирования и на использовании ХОП и метода «динамических переходов».

Излагаются направления дальнейших модификаций методик и программного обеспечения ВСВГО.

Приложение содержит акт внедрения программного обеспечения на основе разработанных алгоритмов ВСВГО в ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС».

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные электрические системы» ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет — УПИ», г. Екатеринбург.

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю Петру Ивановичу Бартоломею и научному консультанту Владимиру Геннадьевичу Неуймину за постоянную поддержку и помощь в работе.

4.8.Выводы.

1. В соответствии с целевой моделью оптового рынка электроэнергии и мощности был разработан алгоритм выбора состава оборудования на основе оптимизации загрузки генераторов по ХОП, использующий метод динамических переходов для определения интервалов отключения генерирующих блоков.

2. Алгоритм был реализован в составе программного обеспечения «UnCom», базирующегося на программном комплексе «Rastr».

3. Была проверена работоспособность разработанной методики на ряде тестовых расчетов.

4. По результатам сравнения алгоритмов выбора состава оборудования можно отметить:

S Алгоритм на основе СЦЛП дает лучший результат по расчету топлива по линейной модели.

S Алгоритм на основе ХОП, хотя и является менее проработанным, чем на основе СЦЛП, дает сравнимый, а в ряде случаев лучший результат.

•S Алгоритм на основе ХОП приводит к меньшему количеству отключаемых генераторов в процессе расчета, что положительно влияет на системную надежность.

S Разница в нагрузках блоков проявляется только для небольшой части блоков, обеспечивающих регулирование частоты. Основная часть блоков оказывается либо на минимуме, либо на максимуме своего регулировочного диапазона.

S Разница в расходе топлива при расчетах по алгоритмам на основе линейной и нелинейной моделей оказывается незначительной, т. е. в приделах инженерной погрешности и погрешности исходных данных.

S В процессе проведения расчетов выяснилось, что поиск отключаемого блока на основе перерасхода топлива дает менее выгодный результат, чем критерий среднего удельного расхода топлива блоком на интервале планирования. В результате оказалось, что выгоднее отключать блок с максимальным средним удельным расходом топлива. 5. Поставлены цели дальнейшего совершенствования алгоритмов программного обеспечения ВСВГО при помощи:

S Унификации обмена данными с другими программными комплексами посредством использования унифицированной модели хранения исходных данныхS Расчета агрегированных коэффициентов влияния и опасных сечений в результате утяжеления исходного режима до полученного в результате предварительного ВСВГО, вместо использования предварительно рассчитанных, что позволит лучше учесть сетевые ограничения и, соответственно, улучшить качество планированияS Использования модуля оптимизации по активной мощности, что обеспечит учет нелинейности параметров электрической сети и поддержание напряжения в узлах электрической схемы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Радикальные преобразования в электроэнергетике стали мировой тенденцией, затронувшей большинство развитых и ряд развивающихся государств мира. Внедрение в России конкуренции в энергетике совпадает с современными направлениями реформирования и требует изменений в системе суточного планирования режима работы энергообъединений. Использование формализованного ВСВГО в процессе планирования режимов на сутки вперед обеспечивает прозрачность и оптимальность принимаемых решений.

В ходе проведенной работы получены следующие результаты:

1. Проанализированы методы поиска решения целочисленных задач и показана возможность применения их для выбора состава оборудования.

2. В соответствии с целевой моделью оптового рынка электроэнергии и мощности разработана математическая модель централизованного выбора состава работающего генерирующего оборудования на основе решения задачи смешанно-целочисленного линейного программирования.

3. Для упрощения поиска решения генераторы разбиты на типы «обычный» и «неотключаемый», соответствующие реальным режимам работы блоков, а также введены ослабления балансовых ограничений с помощью генераторов, отнесенных к специальному типу «балансирующий». Это привело к значительному сокращению времени поиска решения сложной многопараметрической задачи ВСВГО.

4. Предложен метод учета сетевых ограничений на основе агрегированных коэффициентов влияния. Для учета нелинейности при задании сетевых ограничений предлагается метод последовательной коррекции сетевых коэффициентов.

5. Произведен оценочный расчет размерности получаемой задачи смешанно-целочисленного программирования. Показано, что реальные задачи уровня ЕЭС могут иметь несколько десятков тысяч переменных и несколько сотен тысяч ограничений, и предложенные алгоритмы в состоянии справится с такой большой размерностью.

6. Алгоритмизирована и реализована в виде программного обеспечения методика ВСВГО на основе ХОП и метода «динамических переходов», основным достоинством которой является учет нелинейности в затратах на выработку электроэнергии. Проверена ее корректность при расчетах с различными исходными данными.

7. Выполнено сравнение двух алгоритмов ВСВГО, использующих СЦЗЛП и ХОП. Метод на основе ХОП показал лучший результат по расходу топлива, рассчитанного по нелинейной модели, однако существенного влияния нелинейности при этом не выявлено. Расчеты на реальных данных (схема, содержащая 331 генератор, 820 узлов, 1300 ветвей) показали работоспособность алгоритмов. Рекомендован алгоритм на основе СЦЛП.

8. Разработано программное обеспечение UnCom, реализующее ВСВГО для крупных энергосистем, на нем проведены тестовые расчеты на реальных данных суточного планирования ОЭС Урала и ЕЭС России, акт внедрения в ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС» приведены в приложении.

9. Намечены задачи исследования и пути совершенствования алгоритмов ВСВГО в направлении:

S объединения линейной модели ВСВГО и нелинейной оптимизации по активной мощности;

S лучшего учета нелинейности расходных характеристик посредством увеличения числа ступеней ценовых заявок на выработку электроэнергии.

10. Намечены этапы дальнейшего развития разработанного программного обеспечения: переход к унифицированной модели хранения и доступа к исходным данным с другими программными комплексами;

S внесение изменений в порядок формирования сетевых ограничений.

S переход к двухуровневой оптимизации по составу оборудования и активной мощности.