考虑需求响应的电力新能源风力发电调节方法研究

引言:

随着全球能源结构向清洁低碳转型，风力发电凭借资源储量丰富、环境影响小等优势，已成为全球能源转型的核心力量。我国风电产业发展成效显著，截至 2024 年底，全国风电装机容量突破 4 亿千瓦，年发电量占全社会用电量比例超过 12% ，为能源结构优化与“双碳”目标实现提供了重要支撑。然而，风能的固有随机性、间歇性和波动性特征，导致风电出力难以精准预测，大规模并网后对电力系统的调节能力提出了更高要求。

一、风力发电调节的技术痛点与需求响应潜力分析

1.风力发电并网的核心技术挑战

受风速、风向、气温等气象因素影响，风电出力具有强随机性。目前短期（0-24 小时）预测误差普遍在 10%-20% ，超短期（0-1 小时）误差在 5%-10% ，难以满足电力系统精准调度需求，导致供需失衡风险增加。传统电力系统主要依赖火电、水电等可调节电源平抑波动，但火电调峰存在响应速度慢（通常需 30 分钟以上）、深度调峰成本高（1-2 元/kWh）等问题；水电调峰受季节与地理条件限制，调节容量有限。当风电出力骤增或骤减时，系统难以快速平衡功率缺口，可能引发频率偏差超过允许范围（ ±0.2 Hz），威胁电网安全。在负荷低谷时段或电网输送能力受限区域，风电出力常超过系统接纳能力。2023 年我国风电弃电量约 200 亿千瓦时，主要集中在西北、华北等风电富集地区，弃风率虽较往年下降，但仍造成清洁能源浪费与经济损失。风电通过变流器并网，缺乏同步发电机的惯性支撑，大规模并网会降低系统惯量，导致频率稳定裕度减小。当发生突发故障时，系统频率可能快速跌落，增加稳定控制难度。

2.需求响应的调节潜力与优势

用户侧负荷涵盖工业、商业、居民等多个领域，具备丰富的调节潜力。据测算，我国用户侧可挖掘的需求响应资源约占最大用电负荷的 5%-8% ，相当于数千万千瓦的调节容量，足以支撑大规模风电消纳需求。其中，工业高耗能负荷调节潜力占比达 60% 以上，商业与居民柔性负荷占比约 40% 。不同类型用户的响应速度存在差异，可匹配不同时间尺度的风电波动调节需求。工业可中断负荷可实现 15-30 分钟级响应，适用于应对风电出力骤降；商业空调、照明等负荷可实现 5-10 分钟级响应，适用于平抑短期波动；居民智能家居、电动汽车充电等负荷可实现分钟级响应，适用于超短期调节。需求响应的单位调节成本显著低于传统电源调峰，用户侧需求响应综合成本约为 0.2-0.5 元/kWh，仅为火电深度调峰成本的 1/4-1/2。同时，需求响应无需消耗化石能源，可减少碳排放，与新能源电力系统的低碳发展目标高度契合。

3.需求响应与风电调节的协同性机制

风电出力高峰通常出现在特定时段（如夜间、午后），需求响应可引导用户将用电负荷转移至这些时段，实现时空上的供需匹配。例如，在风电出力高峰时，通过低谷电价激励电动汽车充电、储能设备储电；在出力低谷时，削减可中断负荷，减少供电压力。针对风电出力的短期波动，需求响应可通过聚合大量柔性负荷形成“负荷池”，利用负荷的随机性对冲风电的波动性。例如，通过智能控制商业空调的启停时间，可形成平滑的调节效果，平抑风电出力的高频波动。需求响应可降低对传统调峰电源的依赖，减少调峰成本与碳排放成本。同时，用户通过参与需求响应可获得电价优惠或补贴，实现电力系统与用户的双赢。

二、考虑需求响应的风力发电调节框架构建

1.总体框架设计

负责数据采集与状态监测，包括风电预测系统、智能电表、气象监测站、负荷控制终端等设备。实时采集风电出力数据、用户用电数据、气象数据、系统频率与电压数据等，为调节决策提供数据支撑，数据采集频率不低于 1 分钟/次。核心是制定需求响应策略与调节方案，基于感知层数据构建优化模型。根据风电预测结果、系统运行状态与用户负荷特性，确定价格信号或激励措施，明确调节时段、调节容量与参与用户类型，确保调节方案的经济性与可行性。负责调节指令的下发与用户响应的实施，包括需求响应平台、用户侧控制系统、通信网络等。通过平台向用户推送电价信息或调节指令，用户侧设备根据预设策略自动调整用电行为，如工业负荷的启停、商业空调的温度调节、电动汽车充电时间的优化等。

对调节效果进行实时监测与量化评估，指标包括风电消纳率、弃风率、系统频率偏差、用户响应率、调节成本等。根据评估结果反馈至决策层，优化后续调节策略，形成闭环改进机制。

2.关键技术模块设计

采用融合气象数据的机器学习模型，提升预测精度。短期预测（0-24小时）采用基于注意力机制的 LSTM（长短时记忆网络）模型，输入历史风电数据、气象预报数据（风速、风向、湿度等），预测精度提升至 85% 以上；超短期预测（0-1 小时）采用随机森林模型，结合实时气象监测数据，预测精度提升至 90% 以上。预测结果按 15 分钟间隔输出，为需求响应策略制定提供时间尺度依据。

聚焦高耗能设备（如电解槽、电弧炉、空压机），通过签订可中断负荷合同确定调节容量（单用户调节容量不低于 1MW）、响应时间（ ⩽15 分钟）与补偿标准（0.3-0.5 元/kWh），形成稳定的调节资源池。以大型商场、办公楼的空调、照明、电梯负荷为对象，通过实时电价信号引导负荷平移。例如，在风电出力高峰时段实施低谷电价，激励用户增加用电；在出力低谷时段实施高峰电价，引导用户减少用电。依托智能家居系统，聚合电动汽车充电桩、热水器、空调等柔性负荷，通过手机 APP 推送电价信息或调节建议，用户可自主选择参与，调节响应时间 ⩽5 分钟，单户调节容量 5-10kW。

构建以系统运行成本最小化、弃风率最小化为目标的优化调度模型，约束条件包括：风电出力+常规电源出力 ⊏, 用户负荷 ⁺ 网损；需求响应调节容量≥风电预测误差波动范围；如商业空调温度偏差 ⩽±2% ，居民用电中断时长 ⩽10 分钟；

如工业设备启停次数 ⩽ 每日 2 次，避免频繁操作影响设备寿命。模型采用混合整数规划算法求解，输出各时段需求响应调节指令，实现风电与负荷的最优匹配。

结论：

考虑需求响应的风力发电调节方法通过挖掘用户侧资源潜力，为解决风电并网波动性问题提供了高效、经济的技术路径。研究表明，构建“感知-决策-执行-评估”的闭环调节框架，结合分场景的需求响应策略，可显著提升风电消纳率、降低弃风率，增强电力系统的灵活性与稳定性。案例应用验证了该方法在提升新能源利用率、降低系统运行成本、减少碳排放等方面的显著效益。

参考文献：

[1]刘洪波,张崇,孙同,高风电渗透率下考虑电网频率支撑需求的储能系统配置方法[J].电力自动化设备,2021,041(010):36-43.

[2]贲树俊,胡楠,韩伟,等.考虑需求响应虚拟电厂的新能源电力系统两阶段优化调度研究[J].电力需求侧管理,2020,22(1):7.

[3]张君黎,徐政.考虑约束的新能源电力系统惯量分区配置方法[J].太阳能学报,2023,44(9):18-28.