基于二部圖理論的區域綜合能源系統站-網規劃

羅憲民,郭長星,姜 林

(1.東北電力大學,吉林 吉林 132012;2.國網松原供電公司,吉林 松原 138000;3.長春華信電力成套設備有限公司,長春 130021;)

0 引言

近年來,為提高能源利用效率應對化石能源供應不足以及環境日益惡化的問題,合理規劃多能互補的區域綜合能源系統(regional integrated energy system,RIES)成為當今研究的熱點[1-2]。RIES是由能源站、管網、負荷(用戶)構成。其中,能源站是由能源產生、存儲和轉換設備構成,包括熱電聯產機組(combined heat and power,CHP)、燃氣輪機(gas turbine,GT)、電鍋爐(electric boiler,EB)、電儲能(electric energy storage,EES)、光伏(photovoltaic,PV)、燃氣鍋爐(gas fired boiler,GB)、電轉氣技術(power to gas,P2G)等。

目前,已有研究中能源站-網協同規劃[3-4]較少,文獻[5-7]在傳統P中位模型的基礎上對站-網進行規劃。文獻[8]基于混合潮流提出了考慮源荷互動的綜合能源系統站-網協同規劃模型。文獻[9-10]考慮了負荷特性建立協同規劃模型。但上述文獻中RIES站-網規劃方案不夠經濟,因此,本文基于二部圖理論提出了RIES站-網規劃模型,并考慮了能源站的容量約束,使能源站規劃更加合理。另外,RIES是以電力系統為核心的多能源耦合系統,電力系統運行的首要條件是滿足供電可靠性要求,重要電負荷須滿足不間斷供電的要求?，F有研究中負荷均為單端供電模式,單端供電模式僅有一個輸入源,一旦線路或設備發生故障可能造成巨大的經濟損失,因此,為保證綜合能源系統中重要電負荷的供電可靠性,本文對重要電負荷采用雙端供電模式。

本文基于二部圖理論建立了RIES站-網規劃模型。首先,基于二部圖理論建立能源站選址定容-管網布局聯合規劃模型,以規劃總成本最小為目標,并考慮了能源站容量上下限約束和重要電負荷對于供電可靠性的要求;其次,基于能源站選址和管網布局聯合規劃結果并考慮設備間多能互補特性,建立了設備容量配置規劃模型;最后,通過算例分析結果驗證了本文所提模型的合理性、有效性。

1 能源站選址定容-管網布局聯合規劃模型

RIES能源站選址定容-管網布局聯合規劃是指同時進行能源站選址定容規劃及管網布局規劃。聯合規劃已知條件為待選能源站的位置、各負荷節點最大綜合負荷(包括各負荷節點的電負荷、熱負荷、氣負荷)、已有的街道。根據《城市綜合管廊工程技術規范》[11],為避免多種能源管線建設時反復挖開地面,影響市容市貌及居民出行體驗,綜合能源系統中的管線通常采用綜合管線,即電網、熱網、氣網的管線統一鋪設在一個管廊內。負荷普遍存在管道共用現象[9],即管徑由管道相連的負荷量決定,綜合管線的管徑主要由熱負荷決定,得到供能方案后可求得管徑[12]。

1.1 二部圖理論

二部圖是圖論模型中的一種(見圖1)。其定義為:對于一個無向圖G=(V,E),頂點集合V可分為兩個子集A和B,并且子集A和B中的元素沒有交集,E為任何一條邊的邊集合,一個頂點在子集A中,另一個頂點在子集B中,則稱G為二部圖。

圖1 二部圖模型

根據圖論思想,待規劃RIES中的候選能源站和負荷可用節點來表示,已有的街道構成邊,由此形成的圖記為G0。設G0中的負荷節點和候選能源站節點分別為集合A和集合B,道路節點看作中間節點。候選能源站節點的權值為能源站的容量,負荷節點的權值為負荷量,圖中每條邊均有對應的權重,即管線投資成本。RIES站-網規劃需要在候選能源站節點集合中選擇一個子集,并在所有道路集合中選擇一個子集,然后確定供能關系,即規劃出子集A和B中的元素最佳的連接關系,因此,可基于此建立改進聯合規劃模型。此外,考慮到重要電負荷對供電可靠性的要求,本文對重要電負荷采用雙端供電模式。在此基礎上,計算管線投資成本與能源站投資成本之和,并選取最經濟的供能方案。

1.2 聯合規劃模型

1.2.1 目標函數

本文將管線投資成本、能源站投資成本以及失負荷懲罰成本的和作為聯合規劃模型的目標函數,其表達式為:

(1)

(2)

式中:Z為能源站選址定容-管網布局聯合規劃總成本;M為負荷節點集合;N為候選能源站節點集合;F為重要電負荷節點集合,且F∈M;α1為單位容量、單位長度管道建設成本;li為節點i的綜合負荷量,li=Qe,i+Hh,i+Pg,i,Qe,i為負荷節點i的電負荷需求量,Hh,i為負荷節點i的熱負荷需求量,Pg,i為負荷節點i的氣負荷需求量;dij為負荷節點i與候選能源站節點j之間的最短距離;yij為0或1變量,表示候選能源站節點j是否為負荷節點i供能,若是,yij=1,否則yij=0;β為電力線路單位長度投資成本;zij為0或1變量,表示候選能源站節點j是否為重要電負荷節點i供能,若是,則zij=1,否則zij=0;Cj為能源站j的初始投資費用,包括運行維護費用、占地費用、設備投資費用;Vj為能源站j的容量;cES,j為能源站j單位容量所需投資成本;xj為0或1變量,表示候選能源站j是否被選中,若是,xj=1,否則xj=0;Ns為典型日數量,取Ns=3;PLoss,i為第i個典型日失負荷;Ds,i為第i個典型日在一個規劃年中對應的時間,其中夏季92天,過渡季183天,冬季90天;cp為單位功率失負荷懲罰成本;Δt為時間步長,本文取Δt=1 h。

1.2.2 約束條件

1)負荷需求約束:

(3)

(4)

式中:n為候選能源站節點數量。

2) 能源站容量約束:

(5)

(6)

3) 供能關系約束:

yij≤xj

(7)

2 設備容量配置規劃模型

2.1 目標函數

完成能源站選址定容和管網布局規劃后對能源站內設備進行規劃,根據選址定容及管網布局結果,每個能源站連接的負荷節點已經確定,但能源站內設備類型及容量未定。設備容量規劃的目標函數為最小總投資成本,可用公式(8) —(12)表示:

minC=Ce+Co

(8)

(9)

Co=Cbuy+Cop

(10)

(11)

Cbuy=∑Pktδk

(12)

式中:C為設備容量配置規劃總成本;Ce為設備投資成本;E′為設備類型集合;Vjs為能源站j中設備s的容量;βs為設備s單位容量成本;Co為年運行成本,包括運行維護成本Cop和購能成本Cbuy;Pt,j,s為t時刻能源站j中設備s的運行功率;θjs為能源站j中設備s單位功率運行維護成本;Pkt為能源k在t時刻的消耗量;δk為能源k單位消耗量成本。

2.2 約束條件

2.2.1 設備容量約束

設備容量的約束公式為:

(13)

(14)

2.2.2 功率平衡約束

1) 電功率平衡約束:

(15)

2) 熱功率平衡約束:

(16)

3) 氣功率平衡約束:

(17)

4) 設備運行約束:

0≤Pt,j,s≤ot,j,sVjs

(18)

式中:ot,j,s為t時刻能源站j中設備s運行因子,取1時表示設備s運行,取0時則表示不運行。

5) 爬坡約束:

(19)

6) EES約束:

(20)

(21)

0≤cch+ddis≤1

(22)

(23)

2.3 站-網規劃模型求解方法

能源站選址定容-管網布局聯合規劃問題是復雜的非線性混合整數規劃問題,現有研究中多采用枚舉法[5-6]對該類問題進行求解,即遍歷所有可行解以尋求最優解,其優點是易于理解,能夠遍歷到所有可行解,但枚舉法計算量大,求解時間長。因此本文采用CPLEX求解器與粒子群算法相結合的方式求解此問題。設備容量配置規劃模型是典型的非線性混合整數規劃問題,可將非線性約束線性化[7]后直接用CPLEX求解器求解。

3 算例分析

3.1 算例簡介

本文選取了某一典型電-熱-氣RIES為例驗證所提出模型和算法的合理性。由于系統內各負荷和光伏出力均呈現較強的季節性,選取1個規劃年中的3個典型季節進行算例分析,分別為過渡季(3月至5月,9月至11月)、夏季(6月至8月)、冬季(12月至2月),由此構成3個典型日場景。根據光照強度、溫度計算得出3個典型日下的光伏出力。各節點間的連接關系及供能路徑見圖2,圖中有6個候選能源站節點、26個負荷節點、78個路網節點;表1為負荷數據,表2為候選能源站數據,表3為管道數據,表4為設備數據,表5為設備爬坡率數據,表6為分時電價數據。

表1 負荷數據

表2 候選能源站數據

表4 設備數據

表5 設備爬坡率數據

表6 分時電價

圖2 候選能源站及負荷節點連接關系及供能路徑

3.2 規劃結果分析

3.2.1 能源站選址定容-管網布局聯合規劃結果分析

在5種場景下,分別基于不同的建模方法對能源站選址定容及管網布局規劃進行算例分析,并對不同場景規劃方案進行對比,見表7。

表7 不同場景規劃方案對比

1) 場景1:P中位模型[6],能源站擬建設數量設為3～5個。

2) 場景2:二部圖規劃模型不考慮容量約束以及供電可靠性。

3) 場景3:二部圖規劃模型考慮容量約束但不考慮供電可靠性。

4) 場景4:二部圖規劃模型。

5) 場景5:P中位模型[6],同時考慮能源站的容量約束和重要電負荷的供電可靠性約束。

從表7可以看出,場景2相比場景1更佳經濟,場景3、場景4由于規劃約束的增加,使得規劃成本有所增加,場景5較場景4成本增加。

各場景的能源站容量規劃結果見圖3。從圖3可以看出:場景1規劃的能源站28超過其應有的容量上限,能源站30、32超過其應有的容量下限,不符合實際;場景2規劃的能源站32沒有滿足容量下限要求。場景3、場景4規劃的能源站均符合實際。在能源站-網規劃中考慮容量約束具有一定的必要性,雖然場景4規劃成本有所增加,但規劃方案更加合理、更加符合實際。場景5能源站規劃容量均符合實際,與場景4相比,場景5的規劃總成本高,由此驗證了本文所提基于二部圖理論建立的模型相較于P中位模型具有更好的經濟性。

圖3 各場景的能源站容量規劃結果

綜上所述,考慮能源站容量上下限約束、重要電負荷的供電可靠性約束時,本文模型總成本相較于P中位模型降低了8.47%,其規劃方案更加合理、供電可靠性更高、失負荷概率更低。系統中節點1和節點19中的電負荷為重要電負荷,選擇的另一個輸入源分別是能源站31、32,雖然增加了能源站投資成本,但是減少了重要負荷斷電造成的政治經濟損失,規劃方案更加合理可靠。

本文所提方法求解的能源站節點與負荷節點間的供能路徑(即綜合負荷供能方案)見圖2,能源站規劃結果信息見表8。結合表8及供能路徑可確定該區域能源站最終選擇的位置、容量以及管網布局。

表8 能源站規劃結果

3.2.2 設備容量配置規劃結果分析

在滿足各負荷節點需求的基礎上,實現最優的設備容量配置,對以下2種場景設備容量配置規劃結果進行分析:

1) 場景1:不考慮EES,僅考慮燃氣機組、PV、P2G,不考慮爬坡約束;

2) 場景2:考慮EES,考慮爬坡約束。

場景1的規劃成本為2.693×108元;場景2的規劃成本為2.512×108元?？梢钥闯?相比場景1,加入EES的場景2的規劃方案經濟性更好。場景2各能源站內設備配置見表9。

表9 場景2各能源站內設備容量配置

下面以冬季典型日能源站31中設備實時出力為例進行分析,場景1設備出力見圖4。由于冬季熱負荷較大,GT和GB出力均處于較高的水平,而PV出力受到光照、溫度等因素的影響出力較少,只在09:00-17:00時段向系統提供電能。此外,由于場景1未考慮設備爬坡約束,GT出力波動較大,從而導致在實際中GT出力不能滿足負荷需求。

圖4 場景1能源站31中設備實時出力

場景2設備實時出力見圖5。場景2因為考慮了設備爬坡率約束,燃氣機組出力須滿足該設備的爬坡約束要求,相比場景1,場景2下的燃氣機組出力波動幅度有所降低,能夠滿足實際要求。此外,EES在05:00-07:00時進行充電,08:00時EES進行放電,由于光照強度很小時PV出力較小,此時可通過EES放電來滿足電負荷需求,白天通過PV出力可以促進可再生能源消納,EES、PV和燃氣機組的配合使系統運行更加靈活,更能保障負荷的供電可靠性。綜上,通過多能互補設備的規劃,能夠更加合理地分配資源,促進可再生能源消納。

圖5 場景2能源站31中設備實時出力

4 結論

本文基于二部圖理論提出了RIES能源站-網規劃模型,算例結果表明,本文所提方法能夠實現能源站選址定容-管網布局聯合規劃以及設備容量配置規劃,得出以下主要結論。

1) 本文基于二部圖理論提出的RIES站-網規劃模型實現了能源站選址定容和管網布局的協同規劃,其中,能源站的規劃均能夠滿足容量上下限約束,更符合實際,規劃方案更加合理,且總成本相較于P中位模型降低了8.47%,提升了系統的經濟性,通過雙端供電降低了失負荷懲罰成本,使系統的供電可靠性有所提高。

2) 計及設備的多能互補特性降低了能源站內設備的總投資成本,促進了可再生能源的消納,通過考慮爬坡約束能夠有效降低燃氣機組的出力波動,使設備出力和容量配置更加合理,多能設備出力配合使系統運行更加靈活高效。綜上所述,本文基于二部圖理論建立的RIES站-網規劃模型具有更好的經濟性和可靠性。