考慮多能互補的綜合能源系統優化調度研究

周 渙，鄭全新，徐詩傲，程 鵬

（荊楚理工學院電子信息工程學院,湖北 荊門 448000）

0 引言

隨著經濟社會的快速發展，能源利用與環境保護之間的矛盾不斷激化，能源問題逐漸引起社會的重視。改變現有的能源利用結構和提高能源的利用效率是應對能源危機和環境污染問題的兩種主要途徑。IES 能綜合系統能源的生產、傳輸與分配等各個環節，對于構建能源互聯網、提高能源利用率、促進可再生能源開發以及實現節能減排目標有著顯著意義［1-4］。

在對IES 的優化調度研究中，核心任務是不同類型能源之間如何實現優勢互補。 當前，針對大型用能設施的新型城市或產業園區，通過以冷熱電聯產機組為核心的多能源轉換設備，來提升IES 能源利用效率與系統整體效益。目前，對于IES 的研究中，借鑒了計算機技術等技術，通過大數據與云計算等信息技術，實現電能、天然氣、冷熱能等多種能源融合利用和協同供應的IES 構建，推動能源供應側與能源需求側的雙向流動與動態平衡。使冷、熱、電、氣等不同能源之間耦合度加深，不再是彼此獨立、互不相連的個體［5-6］。

在多能互補調度方面，基于冷、熱、電等多能源之間耦合互補供能方式，是IES 的關鍵特征之一。IES中的多能互補供能，不但提升了系統的用能效率，而且提升了對新能源的消納水平［7］。 文獻［8-9］在IES 中同時接入電能、天然氣、光伏發電與風機，構建了優化目標為降低系統運行成本的經濟調度模型并制定了相應的優化策略，但是該策略沒有考慮風光電負荷的波動性對系統穩定運行的擾動影響；文獻［10］的優化對象為區域級的IES，在其中加入光伏與儲能單元，提出了以經濟成本最小為目標的優化模型，并制定了對應的優化策略，但是未考慮系統設備出力波動性問題；文獻［11］中的IES 包括光伏發電與內燃機出力，將系統運行分為“以熱定電”和“以電定熱”兩種情況，對不同情況下的成本效益與環保效益進行對比分析；文獻［12］對冷熱電三聯供系統提出了主動調度方法；文獻［13-14］提出了針對區域能源系統的協同規劃方法；文獻［15-16］建立了熱電聯供系統的隨機優化模型，并考慮了清潔能源出力及負荷的不確定性；文獻［17］把IES 中的不同類負荷詳細劃分，以提升系統控制的精確性。

針對以上問題，本文主要對多能互補的IES 進行優化調度研究?；贗ES 內部多種能源之間的互補關系和考慮可再生能源的消納，綜合考慮IES 組成的多樣性和能量流動的復雜性，建立系統中各能源設備的數學模型，并在分析典型IES 組成和結構特征的基礎上，提出一種通用的IES 能量流描述方法，建立IES 多能互補模型，以IES 日運行成本最小為目標，對其進行優化調度研究。

1 IES 多能互補結構框架與建模

1.1 IES 多能互補基本架構

本文所研究的基于多能互補的IES 架構主要包括：能源生產環節、多能轉換環節和儲能環節。 能源生產環節包括向電網購電、向氣網購氣、燃氣輪機（GT）、燃氣鍋爐（GB）及可再生能源（包含光伏發電（PV）與風機（WT））接入；多能轉換環節包括電轉氣機組（P2G）、電熱泵（EH）、電制冷機（EC）、雙效吸收式制冷機（DAC）、單效吸收式制冷機（SAC）、吸收式熱泵（AR）、尖峰加熱器（PC）、余熱鍋爐（WH）；儲能環節包含電儲能（ES）、熱儲能（HS）和冷儲能（CS）。

1.2 IES 主要能源設備建模

1.2.1 風機（WT）建模

對于風力發電系統，其發電功率與風速的關系如圖1 所示。

圖1 風速-功率發電關系曲線圖

其數學模型如式（1）所示：

式中：vin為最小風速，vout為最大風速；Pwind，N為額定功率；vrs為額定風速，v為實際風速。

1.2.2 光伏（PV）建模

光伏的輸出的功率如式（2）所示：

式中：為第i個光伏發電預測出力；ηPV為光照效率；S為光照面積；為光照強度。

1.2.3 電轉氣（P2G）機組的功率轉換模型如式（3）所示：

式中：和ηP2G分別為第i個P2G 裝置的耗電功率、 生產的天然氣量和效率；為直接儲存到儲氣罐的天然氣；為P2G 直接供應的天然氣量；和分別為儲氣罐的供應量和存儲量；和分別為P2G 設備最小最大耗電約束；為最大儲氣量；T為日前計劃時間段，ΔT為日前計劃時間間隔。

1.2.4 電熱泵（EH）與電制冷機（EC）建模

電熱泵的模型可由其能效比表示， 即EH 消耗的電功率與其制熱功率可用能效比系數COPEH表示，如式（4）所示：

電制冷機的模型如式（5）所示：

式中：和COPEC分別為該設備的制冷功率、耗電功率和能效比。

1.2.5 電儲能（ES）建模

電儲能環節采用的設備為蓄電池，其模型如式（6）所示，在電儲能的數學模型中，為其在T時段容量；為其充放電功率；EES，max為其容量；ηchr和ηdch分別為充放電效率；ζES為自放電系數。

1.2.6 熱儲能（HS）建模

模型如式（7）所示，在熱儲能的數學模型中，為其在T時段容量；ΨHS為其散熱損失率；和分別為其在T時段的吸放熱功率；ηHSch和ηHSdis分別為其吸放熱效率。

1.2.7 冷儲能（CS）建模

儲冷裝置的數學模型如式（8）所示，在冷儲能模型中，為其在T時段的容量；σCS為其散熱損失率；和分別為其在時段的吸放冷功率；ηlch和ηldis分別為其吸放冷效率。

1.3 IES 能量流模型模型描述

能量的梯級利用主要是針對能量為熱能形式時，遵循“溫度對口，梯級利用”原理，各品位的熱能采取與之對應的利用方式。 例如，高溫高壓的高品位蒸汽熱能用于發電，中溫中壓的中品位蒸汽熱能用于吸收式制熱或制冷，低溫低壓的低品位水汽熱能用單效吸收式制冷機或者用于供暖等，燃料燃燒產生的高品位熱在對口的利用方其中層層降溫，充分利用，從而實現能源高效利用。

本文所建IES 模型，以母線式結構能量流方法為基礎，根據各能量類型對母線進行分類。 母線按能量類型分成：冷、熱、電和氣母線，同時包含IES 中各能源設備和各類型負荷。IES 能量流動示意圖如圖2所示。

圖2 IES 能量流動示意圖

如上圖2 所示，電負荷由網、風電、光伏出力、電儲能及燃氣輪機共同供應；不同溫度差異的熱負荷由系統內燃氣輪機發電排出的余熱、儲熱裝置和各熱能轉換設備共同供給；氣負荷由氣網和P2G 共同供應；冷負荷由冷儲能和各冷能轉換設備供給。

2 基于多能互補的IES 優化調度

2.1 優化目標

多能互補的IES 的調度目標是減少系統的運行成本， 減少棄風棄光。 目標函數包括系統的購電成本、購氣成本、設備運行維護成本、設備的折舊成本、設備的啟停成本及系統棄風棄光懲罰成本。 目標函數如下：

其中，購電成本：

購氣成本：

式中：ζgas為燃氣價格。

設備運行維護成本：

式中：γm，i為設備運行維護成本；為設備的輸出功率。

設備折舊成本：

這里主要指電儲能的折舊成本。

式中：Cbat，rep為蓄電池的更換成本，Qliferime為單個電池全壽命輸出總功率，Cbw為折舊成本。

棄風懲罰成本：

式中：KΔT為ΔT時刻的棄風單價；Pwt為在ΔT時刻的功率；Pwst為時刻的預測功率。

棄光懲罰成本：

式中：SΔT為ΔT時刻的棄光單價；Ppv為ΔT時刻的功率；Ppvt為ΔT時刻的預測功率。

設備啟停成本：

式中：Css，i為設備i單位時刻的啟停成本；為設備i在時段T的啟停狀態。

2.2 約束條件

電功率平衡約束：

式中：為電負荷功率。

天然氣功率平衡約束：

式中：為購買天然氣量。

熱功率平衡約束：

熱功率平衡方程主要細致分為蒸汽熱平衡、高溫熱平衡、中溫熱平衡和低溫熱平衡方程。 式中：是蒸汽熱負荷；是高溫熱負荷；是中溫熱負荷；是低溫熱負荷。

電氣網絡約束及消納風光電約束：

熱功率約束：

對于熱負荷來說，本文認為余熱鍋爐（WH）、燃氣鍋爐（GB）、電熱泵（EH）和熱儲能（HS）的能量傳遞為高溫熱水，通過雙效吸收式制冷機（DAC）、尖峰加熱器（PC）和吸收式熱泵（AR）進行熱交換，其中為熱負荷。

設備運行約束：

式中：和為時刻設備運行和停機時間，和分別為系統設備最短運行和最短停機時間。P和分別為設備i輸入輸出功率的上下限；Ri和Di分別為設備i輸入輸出功率的上下爬坡速率。為設備輸入輸出功率，輸入為正，輸出為負。

儲能設備約束：

式中：和分別為儲能設備i的最大最小容量；和分別為儲能設備i的初始和終止狀態；和分別為儲能設備i的最大充放電功率；和分別為儲能設備i的充放能0-1 狀態變量，為1 表示充能，為1 表示放能。

3 算例分析

3.1 算例基本情況

本文所考慮多能互補的IES 供能架構如圖3 所示。

圖3 考慮多能互補的IES 供能架構

本文以中國西北地區某IES 為研究對象，進行算例分析。 上圖3 中包含IES 的能源生產設備、多能轉換設備設備、儲能設備和各能源的能量流關系。 IES 中各設備的運行維護費用和相關參數如表1、表2和表3 所示。

表1 各能源設備運行維護費用參數

表2 各儲能設備參數

表3 各能源設備參數

基于多能互補的IES 中冷、電、氣、各品位熱以及光伏風電負荷預測出力如圖4 至圖5 所示。

圖4 IES 冷-熱-電預測負荷曲線

圖5 IES 風光電負荷預測負荷曲線

3.2 IES 優化調度運行結果與分析

以1h 為間隔進行優化仿真，在該步長下，各能源設備協同出力優化調度均滿足時間尺度要求。針對用戶不同能源需求供應相對應的電能、冷能和各品位的熱能。 分時電價數據為：峰時段08：00-12：00，14：00-21:00，電價為0.824 元/kW·h；平時段06:00-08:00，12:00-14:00，21:00-23:00，電價為0.542 元/kW·h；谷時段：23:00-06:00，電價為0.325 元/kW·h；天然氣價格為2.512 元/m3。 以IES 日運行成本最小為目標函數，運用混合整數規劃的方法對算例進行求解，各時段用戶的用能策略及電、熱、冷和氣功率平衡情況如圖6 至圖9 所示。

圖6 電功率優化調度結果

由圖6 可得：谷電價時段，是風電大發時段，電網對風電消納有限，會造成大量棄風現象，不利于系統的經濟性。 因此，在IES 優化調度下，能量轉換設備與儲能設備相互配合，協同互補出力。 在峰平電價時段，從電網購電電價比較高，采用GT 出力更具優勢，配合風光機組出力特性滿足電負荷需求。 此時段，電儲能放電向系統補充電負荷。 GT 發電的收益高于電網購電，達到滿發狀態，節約了IES 的用能成本。

由圖7 可得：儲熱設備的引入以多能互補原則打破了“以熱定電”，使熱負荷也能參與到系統調度當中。在電價低谷時段，使用電熱泵制熱成本較低；在峰平電價時段，電轉熱成本上升，使用天然氣供熱，經濟性更佳。

圖7 熱功率優化調度結果

由圖8 可得： 儲冷裝置在低谷電價時段以蓄冷， 在峰平時段用儲存的冷量來供應全部或部分冷負荷。 同時，由于夜間電價低谷時期，電制冷機進行工作更加經濟，不足冷能由吸收式制冷機補充。

圖8 冷功率優化調度結果

由圖9 可得：P2G 與儲氣設備引入，電-氣之間雙向轉換，購能及能量使用方式變得靈活。 在電價處于低谷時段時，P2G 投入使用，將電網沒有消納的電量轉化為天然氣，可供應氣負荷或進行儲存；在電價處于峰平時段時，使用電轉氣成本較高，P2G 停止工作，GT 和GB 消耗天然氣。

圖9 天然氣優化調度結果

由圖6 至圖9 可知優化調度計劃滿足IES 中各負荷需求。

4 結論

表4 為本文模型優化前后的日成本費用對比情況。

表4 IES 優化調度前后用成本用對比

綜上所述，IES 經過優化調度后，實現了系統內多能互補和能量的協同利用，不但提高了能源利用率，而且降低了自身的用能成本，獲得額外的經濟效益。 在經過優化后，節約了12.7%的用能費用。