孤岛型多能互补系统的规划与运行优化模型研究

2022-03-16侯磊马涛蔡毅李娜贾永会金泰潘崇超

电测与仪表 2022年3期

侯磊，马涛，蔡毅，李娜，贾永会，金泰，潘崇超

(1. 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司，河北保定 071699； 2. 哈尔滨电工仪表研究所有限公司，哈尔滨 150028； 3. 国网综合能源服务集团有限公司，北京 100053； 4. 北京科技大学智慧能源研究中心，北京 100083)

0 引言

近年来，环境污染和能源危机等问题日趋严重，为世界能源产业带来了巨大挑战，以可再生能源为主体的能源结构转型已经成为我国乃至全世界的主要研究方向[1]。随着能源互联网的发展和能源市场化的推进，能源领域出现了新的商业模式与参与主体[2]。IES作为能源互联网的物理载体，在能效提升，绿色环保等方面展现了极大的优势，可以有效实现多能流的梯级利用，提高系统的经济效益[3]。在此背景下，构建多能互补系统，推动综合能源服务发展，成为我国能源系统转型重点发展方向；其中，孤岛型IES对于解决大电网出现故障，无法保障稳定供能等问题具有重要意义[4]。

容量配置优化一直是IES的重点研究内容，在孤岛模式具有更重要的作用。文献[5]通过建立柔性负荷模型，以经济成本最小和一次能源消耗量最少为优化目标，优化系统配置，有效提高了系统的经济性，减少了一次能源的消耗。文献[6]以南方某园区为例，对影响多能互补系统规划的内外部因素分别进行分析，提出了适用于区域多能互补系统的优化配置框架。文献[7]考虑系统的经济、环保、可靠性，提出计及电热能量交易的容量配置优化方案，降低了系统运行成本。文献[8]提出了多区域多能互补系统的两阶段优化配置方法，将多区域和单目标规划进行对比，体现出多区域多能互补系统规划的优越性。文献[9]建立了风-光氢多能互补系统优化模型，并考虑了电动汽车的随机充电需求，对系统进行容量配置规划，提高了系统经济性。文献[10]将系统中能源设备的配置及运行约束进行统一化表达，考虑设备替换的分期规划，以经济性最优为目标，求解结果证明该方法减少了系统的设备投资和运行成本。

在运行阶段，调度策略研究一直是该领域的研究重点。文献[11]提出了计及需求侧管理及储能装置的系统优化模型，起到移峰填谷作用，并减少了系统运行成本。文献[12]建立了含有蓄热电锅炉的多能互补系统优化调度模型，计算得到各设备在蓄热式电锅炉不同运行模式下的出力情况和运行成本；文献[13]考虑了系统运行的不确定性，提出了新能源负荷双重不确定性的分布式鲁棒优化模型，降低了系统运行风险。文献[14]为提高多能互补系统中的可再生能源消纳能力，提出含P2G过程的电气系统联合运行模型。文献[15]结合区块链技术，在多能互补系统中引进绿色证书跨链交易，促进了可再生能源的消纳，缓解了政府财政补贴压力。文献[16]考虑了IES的电气耦合关系，构建了电气IES的精细化潮流稳态模型，并基于粒子群算法进行模型求解及有效性验证。

综上所述，IES在规划与运行阶段，都取得了突破性的进展，但已有的研究成果大多局限IES的并网模式研究，关于孤岛模式下IES的容量配置与运行调度研究相对较少。基于此，根据孤岛型IES结构特点，构建计及精细化容量配置约束与激励型需求响应的两阶段优化模型，并采用混合整数非线性规划理论进行求解。

1 孤岛型IES结构

孤岛型IES是指当大电网出现故障时，内部用能负荷只能靠IES内部满足。孤岛型IES的结构如图1所示。从图1中可以看出：冷负荷由吸收式制冷机(Absorption Chiller ，AC)、电制冷机(Electric Chiller，EC)及蓄冷槽(Cooling Storage，CS)供应；电负荷由风机(Wind Turbine，WT)、光伏(Photo-Voltaic，PV)、燃气轮机(Gas Turbines，GT)及蓄电池(Electricity Storage，ES)供应；热负荷由燃气锅炉(Gas Boiler，GB)、余热锅炉(Waste Heat Boiler，WHB)、地源热泵(Ground Source Heat Pump，GSHP)及储热罐(Heat Storage，HS)供应；气负荷则由气网、电转气(Power to Gas，P2G)及储气罐(Gas Storage，GS)供应。充分考虑IES中各设备的运行特性及能量耦合特性，对各设备出力模型简化处理，具体数学功率模型参考文献[17-18]的表达方式，此处不在赘述。

图1 孤岛型IES结构图

2 孤岛型IES两阶段优化模型

2.1 规划阶段优化模型

2.1.1 目标函数

在规划阶段，孤岛型IES以年经济效益作为优化目标：

FECO=Finv+FYOC-FRV

(1)

式中Finv为设备投资成本；FYOC为年运行成本；FRV为设备残值费用。

(1)设备投资成本。

(2)

(3)

式中N为系统设备数量；Un为设备单位投资成本；Pn,rated为设备容量；r为设备折现率，取值0.067[17]；Ln为设备寿命。

(2)系统年运行费用。

(4)

(3)系统残值费用。

(5)

2.1.2 约束条件

在规划阶段，主要针对设备容量配置约束建模，具体数学表达式如下：

(1)燃气轮机。

燃气轮机是孤岛型IES的核心供电设备，其容量配置与电负荷有关，表达式如下：

(6)

(2)燃气锅炉。

在孤岛模式下，系统无法向电网购电，GB成为IES的核心供热设备，其容量配置由热负荷确定：

(7)

(3)余热锅炉。

WHB的热源源于GT所发出的热，其容量取值与GT的容量有关，表达式如下：

(8)

(4)吸收式制冷机。

在孤岛模式下，由于负荷需求完全由IES内部供应，所以吸收式制冷机将成为IES的核心供冷设备，其容量配置仅受到冷负荷的限制，表达式如下：

(9)

(5)电制冷机。

孤岛模式下，电制冷机受到能源转换特性的限制，只能作为辅助设备进行供冷，表达式如下：

(10)

(6)地源热泵。

地源热泵与电制冷机的能量转化特性相似，都是以电能作为动力源，所以在孤岛型IES中，作为辅助供热设备，其容量与WHB及GB的实时出力及热负荷有关。表达式如下:

(11)

(7)电转气。

P2G设备是唯一的供气设备，其容量配置应满足如下约束：

(12)

储能设备、光伏与风机等设备的容量配置约束参考文献[19-20]，此处不再赘述。

2.2 运行阶段优化模型

2.2.1 目标函数

运行阶段的目标函数由系统的日运行成本及需求响应补偿成本组成，具体表达式如下：

(13)

FDR(t)=(cE,CDPCD(t)+cE,UPPUP(t))

(14)

式中FDR(t)为t时刻需求响应补偿成本；PCD(t)，PUP(t)分别为t时刻电负荷的削减/上行负荷；cE,CD，cE,UP分别为削减/上行单位成本；其他运行成本与规划阶段表达形式相同。

2.2.2 约束条件

(1)设备出力约束。

(15)

(2)母线平衡约束。

(a)电母线平衡约束。

(16)

(b)气母线平衡约束。

(17)

(c)热母线平衡约束。

QWHB(t)+QGSHP(t)+QGB(t)+QHS,D(t)=Hload(t)+QHS,C(t)

(18)

式中:QWHB(t)，QGSHP(t)，QGB(t)分别为t时刻WHB，GSHP，GB的输出功率；QHS,C(t)，QHS,D(t)为t时刻储热罐的充放功率；

(d)冷母线平衡约束。

QEC(t)+QAC(t)+QCS,D(t)=Cload(t)+QCS,C(t)

(19)

式中QEC(t)，QAC(t)分别为t时刻EC，AC的输出功率；QCS,C(t)，QCS,D(t)为t时刻蓄冷槽的充放功率；

(e)烟气母线平衡约束。

QGT(t)=QWHBin(t)+QAC,in(t)

(20)

(3)储能约束。

(a)状态约束。

0≤θES,C(t)+θES,D(t)≤1

(21)

(b)上下限约束。

(22)

式中γES,C，γES,D分别为最大充放能倍率。

(c)储能容量约束。

(23)

式中WES(t)为t时刻储能设备的容量；SOCMin，SOCMax分别为储能设备的最小、最大容量状态；

(4)需求响应约束。

主要考虑需求响应的可中断负荷,具体表达式如下：

(a)可中断容量约束。

(24)

(b)单次中断时间约束。

(25)

(c)可中断次数约束。

(26)

式中NPE，NPS分别为调度周期内中断负荷的最大允许次数，取值为4。

(d)可中断负荷削减/上行互斥约束。

ωPS(t)+ωPE(t)≤1

(27)

(e)能量守恒约束。

(28)

3 案例分析

3.1 基础数据

考虑了用能负荷的季节性特征，参考文献[21]的典型日选取原则，将全年划分为夏季，过渡季、冬季3个典型日场景，Dk分别取153，110，102。以河北某园区作试点案例，各典型日负荷曲线如图2～图4所示；风速及光照强度等气象数据通过专业气象大数据软件小麦芽WheatA获取，污染物排放系数见表1,需求响应削减/上行的单位补偿成本分别取0.12和0.04，天然气价格取0.25元/kW·h；孤岛型IES中各设备经济性参数见参考文献[20,22]，单位调度时间取1 h。所构建的孤岛型IES两阶段优化模型，属于混合整数非线性规划模型，可以采用文献[18]中提到的约束嵌套法进行线性化处理，在Matlab +Yalmip环境下建模，并调用Cplex求解器求解。

表1 污染物排放系统及环境治理成本

图2 夏季典型日负荷曲线

图3 过渡季典型日负荷曲线

图4 冬季典型日负荷曲线

3.2 规划阶段分析

为探究储能设备在孤岛型IES中重要作用，在规划阶段通过以下两种场景进行对比分析：

场景1是采用冷、热、电、气联供的运行模式[23-25]，电负荷由可再生能源出力设备及燃气轮机供应，热负荷由地源热泵、燃气锅炉及余热锅炉供应，冷负荷由电制冷机及吸收式制冷机供应，气负荷由天然气网与P2G供应；场景2是在场景1的基础上引入储能设备。

孤岛型IES在规划阶段的经济性优化结果如表2所示。可以看出，相较于场景1，场景2因为引入了储能设备，导致投资费用及维护费用有所提高，但大大较低了系统的燃料费用，同时环境治理费用也有所降低，年经济总成本较低了196 830元，具有更高的经济效益。孤岛模式下，大电网处于瘫痪故障状态，储能设备并不能根据峰平谷时刻做出合理的充放，所带来的经济效益并不是很突出。所以，孤岛型IES引入储能最大目的是改变IES的灵活调节能力，解耦多能流的能量转换特性，伴随少量经济效益提高的同时，污染物排放量也略有下降。

表2 规划阶段经济性优化结果

表3为两种场景下的容量配置优化结果。从表3中数据可以看出，孤岛模式下的冷热电联供系统成为IES的核心供能单元，燃气轮机、余热锅炉及吸收式制冷机在两种场景下都具有较高的优化结果；因为孤岛模式下IES的用能负荷仅靠内部供应，所以两种场景下，P2G及储气罐都没有被选中；P2G受到能源转换特性的限制，并不适用于孤岛型IES；对比场景2下四种储能设备的容量配置优化结果，储气罐并没有被孤岛型IES选中；同时，由于热负荷需求相对较大，储热罐的容量配置远大于其他储能设备；因为可再生能源出力单元仅受到实时电负荷的约束，所以无论系统是否引入储能设备，PV与WT的容量优化结果无变化；基于可再生能源出力单元的容量配置优化结果，构建光伏与风机的预测出力曲线，如图5所示。

表3 多能互补系统设备容量配置优化结果

图5 可再生能源出力曲线

3.3 运行阶段分析

在运行阶段，基于规划阶段的优化结果，对孤岛型IES展开调度策略研究；为探究激励型需求响应对系统的影响，以夏季典型日为例，对以下两种场景展开分析：场景1是日运行成本为优化目标，结合规划阶段场景2的优化结果，构建孤岛型IES运行优化模型并求解；场景2是在场景1的基础上引入激励型需求响应，目标函数中补充了需求响应补偿成本，约束条件中补充了精细化可中断负荷约束。

表4为两种场景下孤岛型IES的运行阶段经济性优化结果，从中可以看出，场景2可以有效提高孤岛型IES的经济效益，整个调度周期的总成本较低；

表4 运行阶段经济性优化结果

场景1和场景2的设备种类，型号一致，但随着激励型需求响应的引入，系统的维护费用、燃料费用及环境治理费用皆有所减低，虽然增加了部分需求响应补偿成本，但IES日运行总费用仍降低了486.25元。

在需求响应模式下，激励政策都可以改变用户的能源消费行为，从而改变负荷基线。图6为场景2负荷优化结果及实时改变量，图中的柱状图为正时，表示该时刻负荷上行，反之表示该时刻负荷削减；从中可以看出，负荷削减发生在2∶>00～3∶>00和5∶>00～6∶>00两个时间段，负荷上行仅发生在16∶>00～17∶>00；在整个调度周期内，电负荷上行1次，削减2次，共转移电能468.45 kW。

图6 负荷优化结果及其改变量

在系统容量配置与运行模式确定的情况下，IES的调度策略决定其经济效益，图7为孤岛型IES在夏季典型日场景2的调度优化结果。从图7中可以看出，孤岛型IES的内部能量需求由可再生出力设备、CCHP系统、地源热泵、电制冷机及多类型储能单元等装置共同满足；电制冷机、地源热泵的输入电功率及电负荷由可再生能源机组及燃气轮机满足，其中燃气轮机作为CCHP系统的核心设备，是系统的最大电出力单元；热负荷与冷负荷主要靠CCHP系统中余热锅炉与电制冷机满足，其他出力单元辅助供能；气负荷及燃气轮机的输入气功率仅靠购买天然气来满足；由于引入了多种储能设备及需求响应，提高了孤岛型IES的灵活调节能力，可以有效提高系统经济效益。

图7 场景2的运行阶段调度结果

图8为孤岛型IES在场景2下的冷、热、电三种储能设备荷电状态，对比图2与图6夏季典型日的负荷结构看出，需求响应后的电负荷在4∶>00～7∶>00数段的需求较小，而冷负荷的需求量较大，需要CCHP系统满足冷负荷，此时，蓄电池将燃气轮机产生的多余电量储存起来；而16∶>00～18∶>00时段的电负荷需求较大，且冷负荷需求开始下降，蓄电池又需要保持调度始末负荷状态一致，所以此时又开始放电来满足用电需求；由于夏季冷负荷的需求较大，蓄冷槽在整个调度期都处于工作状态，随着负荷结构变化和新能源出力曲线变化进行合理充放；夏季典型日的热负荷需求较少，且负荷曲线比较平缓，通过CCHP产生的余热与地源热泵便可实现供需平衡，所以无需储能罐出力来平抑负荷波动，储热罐在整个调度期内几乎处于静止状态，但为了抵消自损功率，满足调度始末守恒约束，进行少量的充放。