【弃风“心结”有“新解”】 基于电源灵活系数的风电接入潜力分析

　　中国的风电产业在过去的10 年经历了快速的发展。从2005 年《可再生能源法》实施起，风电装机从100 万千瓦的水平，连续5 年翻番式增长，到2010 年接近3000 万千瓦，之后4 年以年均1500 万以上的速度增长，到2015 年3 月，并网装机突破了1 亿千瓦。目前，超过8000 万千瓦机组已经核准或者在建。

　　与此同时，随着风电并网规模的扩大，2010 年后风电的弃风问题日益显着。相对于风电的设计负荷率水平，风电的实际运行小时数往往要低5% － 20%，严重影响项目的经济性与整个风电产业的发展质量。按照国家能源局的统计口径，2012 年平均弃风率17%，2013 年下降为11%，2014 年在全国来风情况普遍偏小的背景下，平均利用小时数1893小时，弃风率8%。在一些风电装机集中的地区，比如辽宁、内蒙、甘肃等地，利用小时数比理论水平更低，弃风率总体上仍旧超过20%。这使得中国虽然在装机容量上在2013 年就已经居于世界第一位，但是从发电量来看，仍旧比美国低10% 以上。

　　尽管发展迅速，但是风电在中国庞大电力系统中的份额仍旧显得微小，仅占目前总装机的7%，发电量不到3%。主要OECD 国家的风电发展与运行经验表明，在20% 发电份额以内，风电并网带给系统的技术挑战不是不可逾越的，成本的增加也是可管理的。但是这一基本的结论显然与中国的现实不一致。中国的电力系统与结构有其自身的特点，煤电为主，灵活机组不足，仍旧是一个高度管制的系统，并且作为一个大国，其内部高度非均一性的特点使得风电的分布显着地集中在某些地区。这些特点都构成相比OECD 国家在风电消纳方面的劣势。但是，在3% 的风电比例下出现约10% 的弃风，以上的这些原因是否能够足够解释这一弃风的程度仍旧是一个未知的问题。

　　本文即从电力系统运行的角度研究风电接入潜力的问题。以京津塘电网为例，通过引入电源灵活系数，测算系统运行灵活度的需求与供应约束下的风电接入潜力。这一灵活系数以一种简化的形式，衡量系统运行中周期运行、辅助服务、负荷跟踪等运行灵活性（运行备用）需求。相比风电进入系统的可能的低谷 /高峰调峰的约束（规划备用），电源灵活系数约束的要求往往更高。它的确定，可以来源于更高分辨率的系统生产模拟，以及对某种电源技术特性的分析。

　　国内外研究现状

　　严重的弃风限电问题备受政府、学界、工业界与公众关心。如何理解弃风的原因关系到可能的解决方案的具体形式。对于如何解释弃风的原因，诸多文献从不同的角度给出了分析，并提出了相应的解决方案。典型的弃风原因的解释有以下几个方面：

　　一、电力系统的灵活性不够。简而言之，电力系统的灵活性可以表述为系统面临各种波动继续保持供需平衡的能力，其中电网系统向上调节与向下调节的能力与速率是关键。Pei et al. （2015）从这一视角对风电丰富的几个地区进行了讨论。 Li et al.（2015）从技术角度对减少弃风的措施进行了探讨。

　　二、电网风电发展不协调。其提供的解决方案是将电源与电网纳入统一规划，确保二者的协调发展。 Yang et al.（2012）、 He et al.（2013）主要是从这一视角进行了讨论。

　　三、火电与风电的利益分割。这种视角多见于国内媒体的观察，“统筹二者的利益”自然是其解决方案。应该讲，这种视角是比较具有误导性的。它转移了话题，跳过“做蛋糕”的系统最优化问题（回答怎么样的风电弃风是最优的），直接解读为“分蛋糕”的分配问题（这个当然也是重要的，但是无疑是第二位的），将追求效率为基本价值目标的经济议题，变成了一个充满妥协意味的政治议题。

　　四、体制机制的动态角度。比如缺乏竞争机制，风电事实上在系统运行中在一定程度上给火电让路。部分研究从风电系统成本分摊角度提及了对电网的激励不足，从价格机制角度提及了对电力系统灵活机组的建设激励不足等，这包括 Pei et al. （2015）, Zhao et al. （2012），Kahrl et al.（2011）等。

　　这些视角与分析都可以在一定程度上解释弃风的原因，提出的解决方案在一定范围内可能也是有效的。但是，有三个问题仍旧是无法解决的。

　　第一，其关注的时间尺度可能有所不同。比如将风电弃风的原因归结于风电发展过快，而电网跟不上，比如二者建设周期不同的视角，是个典型的短期与项目级的视角。事实上，一个典型的风电项目可行性研究报告，其中重要不可或缺的章节就是电网接入方案。项目的电网接入设计，本来就是项目边界内的一部分，二者是“项目与电网统一规划”的。但是超越了项目层面，所谓“缺乏协调”的说法就更像是对存在问题的另一种表述，而不构成对原因的分析，其解决方案、统一规划也缺乏相应的方法论。这种归因，也容易混淆哪个是目标，哪个是条件，有哪些物理、环境、经济约束是起作用的，而哪些是需要改变的。风电的发展如果是目标，那么其他的基础条件，包括电网基础设施在内，都是需要提升以满足风电发展的途径。风电的目标确定，往往基于的是更广的能源、经济与环境系统的发展要求，比如节能减排目标、新兴产业发展等等。条件提升的过程中可能会遇到可行性的障碍，比如短期内的投资缺口、工期问题等，但是这不存在不能改善的绝对性“边界”。

　　第二，弃风解决方案的提出缺乏显现的价值标准。技术上，有很多的供应与需求侧的措施可以减少弃风的发生（比如 Lund et al. （2015）的综述）。一般而言，只要投入足够，弃风问题肯定能解决。比如造一个足够大的电力系统，本地有消纳不了的情况，就通过外送解决，每个风场配一个巨大的储能系统等等。衡量弃风的解决方案，不能停留在“有效”的阶段，而是基于更明确的价值标准，比如哪种方式成本更低，长期更有利于可持续发展的标准去判断。

　　第三，原因能否足够解释弃风的程度仍旧是未知的。技术上电力系统的灵活性不够是风电弃风的原因，但是由于弃风程度在一个连续的区间上，这些因素能否完整解释弃风的发生仍旧是需要探讨的。是否还有其他的原因导致了弃风？维持目前的电网系统不变，弃风是否存在可以改善的空间？这些都是值得进一步探讨的问题。

　　这些观点由于视角不同，关注的时间尺度不同，是不能加总来解释弃风的总体原因的。理解弃风的原因需要定量的分析以解决连续区间的问题。文献中存在基于电力系统结构与需求特性的系统仿真研究，特别是一些基于现有电网结构的“消纳能力”研究，比如谢国辉等（ 2014）、王新雷等（2014）。也有基于特定典型电网平衡困难时期（比如低谷调峰等）等约束下风电的潜力研究，比如白建华等（ 2010）、刘德伟等（ 2011）。这些研究通常是静态的，因为考虑的时间尺度小（通常是逐小时，甚至 15分钟级别），可以看做是一种系统仿真，对中长期的动态变化（比如电源结构变化问题）是不涉及的。王新雷等（ 2014）对京津塘电网的风电接入能力，从系统调峰容量平衡的角度，对多个典型日逐小时进行了模拟测算。研究显示，在冬季供热期，低谷需求时段（全年的约30%），大多存在调峰容量不足的问题，全年弃风电量比例为11%。但是作者的这一结果对火电的调峰潜力设定为容量的50%，并且不允许出现“启停调峰”（这是市场竞价情况下的普遍现象，煤电本身也不存在技术障碍）。模拟的结果对这些前提设定异常敏感，而这些前提的稳定性在一般意义上并不是一定的。

　　而更大时间尺度与动态的风电在电力系统中的角色研究，已经属于规划问题（比如从一年到几年）或者政策评估问题（从几年到十几年、几十年）。过去，这些问题的方法论通常并不考虑供应的波动性（有些需求的波动性也不考虑，比如大尺度的综合评估模型IAM）。由于这种波动通常意味着额外的成本（这个程度从已有研究看，跟发电成本往往在一个量级，见Ueckerdt（2013）），在风电、太阳能和光伏大发展以及未来需要更多（甚至出现纯可再生能源系统）的背景下，不考虑波动性因素已经无法满足模拟的要求。在大尺度的能源电力模型中，嵌入对更小时间尺度（通常是小时级的，因为风电在这个级别的波动最大）波动性的考虑，是一个研究与模型开发的热点。张树伟（2015）、Ueckerdt（2015）、Blanford （2014）等是基于统计意义上的年8760 小时出力曲线，考虑风电出力波动性的典型工作。

　　电源灵活系数的引入

　　电源灵活系数的引入，来源于Sullivan（2013）对Message － Macro 模型中对可再生能源行为添加的新的约束形式。它以一种简化的形式，通过定义一个位于[?1,1] 区间的系数，衡量系统运行中周期运行、辅助服务、负荷跟踪等运行灵活性（运行备用）特点。不同的机组具有不同的系数，表征其不同的灵活程度。系数的具体取值可以通过更高分辨率的生产模拟获得，这些结果具有一定的相似性。其中，需求与可再生能源由于波动性存在预测误差，其系数为负，代表着灵活性的需求。其他机组可以提供不同程度向上或者向下的调节，并且具有不同的调节速率与可靠性，其系数位于[0,1] 之间，天然气机组的系数可以预见地将比煤电要大，而抽水蓄能具有双向的灵活调节能力，系数最大为1。

　　电力系统要安全稳定运行，必须满足这一灵活性的平衡。用公式表示即是：

　　其中，为可调节发电类型的发电，区分不同负荷位置；为灵活性系数。

　　这里，我们以京津塘电网的全年逐小时出力负荷曲线（2012 年）为例，根据其峰荷、腰荷与基荷的比例与形状，确定各种电源的灵活系数。

　　数据与结果

　　2012 年底京津塘地区最大负荷约4800 万千瓦，总装机规模5600 万千瓦，风电约672 万千瓦，其中主要在冀北634 万千瓦。冀北风电主要集中在张家口和承德地区，张家口地区风电装机容量约465 万千瓦；承德地区风电装机容量约165 万千瓦，其弃风限电情况较为严重，2013 年之后有日益严重的趋势，2014 年属于全国弃风最严重的地区，弃风率超过20%。

　　图 2给出了 8760小时的负荷曲线以及持续负荷曲线。从图 2可以看出，京津塘地区峰谷差约 50%，基荷 2500万千瓦左右，峰荷 800万千瓦（ 1500小时以内），中间部分是腰荷。根据 Ueckerdt（2011）类似的方法，确定负荷与各种电源的灵活系数，如图 2 所示。考虑到京津塘气电多带有供热功能，并且以供热为主，其灵活性较常规天然气机组略低。

　　根据灵活度平衡，与各种电源的灵活系数（如图 3），计算系统保持平衡的最大风电发电量份额，大约在 350亿千瓦时，是当前风力发电量的 3.5倍左右。从这个角度讲，京津塘电网从系统灵活性出发，仍旧具有电网完全不改造就接纳目前装机 3倍以上风电的能力，也就是 2000万千瓦，其发电量超过当年总发电量（约 3300亿千瓦时）的 10%。

　　讨论与分析

　　通过以上的核算，基本可以认为，京津塘地区出现的弃风限电，无法用电网相关的技术原因去足够解释 20%以上的弃风。那么，这种严重的弃风现象该如何解释？

　　2012年火电利用小时数 5600小时以上， 2013年 5500小时揭示了部分原因。在起作用的短期电力市场中，风电可以以边际成本低的优势，以零报价上网，在压低市场价格的同时，获得市场份额，优先满足或低或高的电力需求。风电对传统电源的挤压，是其技术特点与电力市场设计所决定的。同时，成本低（指的是可变成本，固定部分已经沉没，不体现在决策之中）的排序优先是有效率的市场建设的要求。

　　而我国显然缺乏这样的市场基础设施，调度体系中仍然维持的所有机组“平均上网小时数”的政策，并且省级政府具有巨大的自由量裁权。否则，由于已有风电的有效竞争，火电的利用率根本无法达到超过 60%的水平。

　　如果改变调度规则，火电机组的市场份额将受到进一步压缩，甚至有些省份在某些时段会成为一个纯可再生能源电力供应系统，火电完全“沦为”备用。应该讲，这是全局有效率的选择，是基于本地资源禀赋、技术特点以及社会经济形态下的“最优”的电源结构的反映，无疑是一个需要努力的方向。这是机制安排问题，不是风电与传统电源间的所谓利益“分饼”游戏。从这个角度讲，建立电力市场，是解决风电弃风问题的重要一环。

　　市场如果建立，风电本身与电网接入成本之外的系统相关成本，包括特性成本与平衡成本，可以通过专门的辅助服务市场显示其构成与变动。在起作用的电力市场中，这种成本自然会显现并有相应的承担主体。比如由于风电出力的时候市场价格低，而风电不出力的时候市场价格高，那么平均来看，风电的单位发电收益水平就比不上具有灵活调节性能的天然气；风电出力预测有误差，其业主就必然需要在平衡市场购买相应的平衡服务，以实现自己在日前市场的发电承诺；系统需要为大规模的风电出力波动提供更高水平的旋转备用等资源，这一系统服务也必然会以某种形式（比如分摊到输配成本、风电自身承担、调度收费）得以在一定主体范围内消化。

　　当然，必须指出的是，京津塘内部可能存在进一步的非均一性问题（比如个别地区传输容量受限），影响风电在网内的消纳与自由流动，会在一定程度上限制风电的接入潜力。这种更小地理尺度的问题需要一个更高分辨率、具体案例级的分析或者仿真，以确定电网进一步发展建设，特别是增强配电网能力的政策措施。本文的主要贡献在于提供一个较大时间与地理尺度下的分析视角与方法。

　　结语

　　本文通过引入电源灵活系数，表征电力系统运行备用调节供需平衡的能力，对京津塘电网在此灵活性约束下的消纳能力，以 2012年的负荷出力曲线为例，进行了测算。结果表明京津塘电网在电网完全不改造情况下，可以接纳 2012年装机 3倍以上风电的能力，也就是 2000万千瓦，其发电量超过当年总发电量（约 3300亿千瓦时）的 10%。弃风出现的原因主要在于缺乏市场竞争机制，导致风电无法在短期现货市场对火电形成有效的竞争份额挤压。从这个角度讲，建立电力市场，是解决风电弃风问题的关键所在。

　　来源：《风能》2015年第11期；

　　作者：张树伟（卓尔德环境研究中心、中国人民大学经济学院能源经济系）；秦旭映（清华大学核能与新能源技术研究院）