王宁玲， 刘嘉康， 陈宏彬， 武青群， 郭喜燕， 杨志平

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院，北京 102206)

0 引 言

关注全球气候变化和实现“双碳”目标日益成为能源电力行业的主要任务;构建新型电力系统,促进清洁能源发展和碳交易市场应运而生。据统计;截至2021年8月底,全国风电装机容量22.8亿kW,同比增长9.5%;太阳能发电装机容量约2.8亿kW,同比增长24.6%。清洁能源的大力发展可以在一定程度上减轻环境污染降低碳排放。在北方供暖需求较大地区,如何在供暖期减少碳排放,优化热电负荷比,在“双碳”背景下提高热电联产机组经济性引起普遍关注。

针对“双碳”背景下热电机组负荷优化问题,学者们开展了相关主题域研究。文献[1]分析了碳交易机制对带储能热电联合系统的影响,构建优化调度模型,并验证了碳交易对热电联合系统能源结构的优化作用。文献[2]将发电权交易成本、碳排放权交易成本计入企业成本,建立了以发电企业总利润最大化为目标的模型,得到发电企业利润和碳排放特性。文献[3]建立了考虑碳交易成本的含风电电力系统热电联合调度模型,提高风电消纳的同时降低碳排放量。文献[4]采用模糊双目标优化方法和帝国竞争算法得到热电联合系统经济性和低碳性的运行策略。文献[5]考虑碳排放对冷热电三联系统的影响,引入了碳排放权交易成本函数,建立了联供系统低碳调度多目标优化模型,降低了联供系统的综合运行成本。

火电机组厂级负荷优化分配[6]通常采用保证高效率机组优先运行的效率法[7],以煤耗微增率和负荷变化曲线相切为最优的等微增率法[8]、基于运筹学的单纯形法、整数规划、动态规划方法等[9]。随着计算机技术发展,遗传算法、粒子群算法等进化算法日益受到关注[10]。为了获得全局最优解,文中综合采用进化算法和遍历算法求解并校核机组热电负荷优化分配结果。

本文在当前政策背景下,建立热电联产机组调峰和碳交易模型。并在模型的基础上建立热电联产电厂的收益模型,利用模型得到机组收益模型;确定4种典型热电场景下2台抽凝机组热电负荷分配方案及其相应的运行调节策略。

1 碳交易配额与交易

1.1 碳排放交易成本模型

碳排放量作为可交易的配额,通过市场手段调动相关企业的节能减排积极性,引导企业逐步降低碳排放。《2019-2020年全国碳排放权交易配额总量设定与分配实施方案》规定年碳排放达到2.6万t及以上的企业进行碳排放配额和碳排放量交易[11-14]。企业的实际碳排放和配额的差值可以进行售卖或购入,当企业的实际碳排放小于其碳排放配额时,额外的碳排放额度可以按照实时碳价出售;反之,不足的碳排放额度则需要按照当时的碳价购入。

假定每单位碳排放额度的价格为C,则碳交易成本的模型可以表示为

(1)

式中:CCO2为碳交易收益,元;C为碳价,元/t;Aa为碳排放总量,t;A为碳排放配额,t;l为发电厂机组数目,台。

1.2 碳交易配额方式

目前碳排放配额方法采用基准值法核算相关企业拥有机组的配额量,总配额量为其所拥有的各类机组配额量之和[15]。

采用基准法核算机组配额总量的公式为

A=Ae+Ah

(2)

式中:A为碳排放配额,t;Ae为机组供电碳排放配额,t;Ah为机组供热碳排放配额,t。

其中机组供电的碳排放配额计算公式如下:

Ah=Be×Eq×Fl×Fr×Ff

(3)

式中:Be为机组所属类别的供电基准值,tCO2/MW·h;Eq为机组供电量,MW·h;Fl为机组冷却方式修正系数,如果凝汽器的冷却方式是水冷;则机组冷却方式修正系数为 1;如果凝汽器的冷却方式是空冷;则机组冷却方式修正系数为 1.05。Fr为机组供热量修正系数,燃煤机组供热量修正系数为1-0.22×供热比;Ff为机组负荷(出力)系数,修正系数其中Ff的选取方法如表1所示。

机组供热的碳排放配额计算公式如下:

Ae=Bf×Qh

(4)

式中:Bf为机组所属类别的供热基准值,tCO2/GJ;Qh为机组供热量,GJ。

2 热电联产机组调峰模型

2.1 热电联产机组调峰介绍

近年来风电和光伏发电成本不断降低,新能源不断上网[16],热电联产机组开始参与调峰[17]。热电联产机组进行调峰时,机组效率和经济性会有所降低,为此,国家对于参与调峰的机组进行补偿。按照调峰深度分为有偿调峰和无偿调峰,如图1所示。

图1 热电机组调峰图Fig. 1 Pitch peak of thermoelectric unit

图中,Pmax为机组最大负荷界限,P01为有偿调峰与无偿调峰的界限,电负荷低于P01可获得第一档的调峰补偿;同理P02为第二档的调峰界限、P03为第三档的调峰界限,低于对应界限可获得相应补偿。

热电联产机组的供热和供电特性具有强耦合关系。随着热负荷上升,机组电负荷的可调节范围不断缩小[16],热电联产机组厂级热电负荷优化具有重要意义。

2.2 热电联产机组调峰收益模型

热电联产机组实际运行中的成本主要有:燃煤成本、设备损耗、运行成本等,其中燃煤成本为其中的主要部分。为维持机组深度调峰过程中的稳定燃烧[18,19],一般采用投油、调整燃烧器等保证机组燃烧稳定。调峰收益按照不同调峰深度进行不同的补偿。其补偿规则如下:

(5)

式中:Cpv为机组调峰补偿费用,元;P为机组电负荷,MW;Cp1、Cp2、Cp3为机组一档、二档、三档调峰补偿报价,元/kW·h;h为为调峰小时数,h。

3 负荷优化分配模型及求解

3.1 机组成本模型的构建

热电联产机组收益主要来源于供热、供电、调峰、以及碳交易;本文主要考虑机组的燃料成本。建立机组的收益模型,全厂收益目标函数为

maxCz=Cre+Cdian+Cpv-Cfuel+CCO2

(6)

式中:Cz为机组总收益,元;Cre为机组供热收益,供热量×供热价格,元;Cdian为机组供电收益,供电量×供电价格,元;Cpv为机组调峰收益,元;Cfuel为机组燃料成本,燃料量×燃料价格,元;CCO2为机组进行碳交易获得的收益当机组排放高于配额时此项为负,低于配额此项为正,元。

功率约束为

(7)

Pmin≤Pj≤Pmax

式中:Pz为总的电负荷,MW;Pj为j号机组提供的电负荷,MW;Pmin为j号机组功率的下限,MW;Pmax为j号机组功率的上限,MW。

供热约束为

(8)

Qmin≤Qj≤Qmax

式中:Qz为总的热负荷,MW;Qj为j号机组提供的热负荷,MW;Qmax为j号机组提供最小供热功率,MW;Qmin为j号机组提供最大供热功率,MW。

机组发电与供热在其耦合范围内即机组在其热电特性图的范围之内。具体计算流程如图2所示。

图2 计及碳交易、调峰与机组运行经济成本计算结构图Fig. 2 Including carbon trading, peak adjustment and unit operation economic cost calculation structure chart

3.2 负荷分配不均数

为描述两台机组不同负荷分配方案对机组收益的影响定义机组的负荷分配不均数。具体定义及计算如下:

aE=|P1-P2|

(9)

aQ=|Q1-Q2|

(10)

式中:aE为电负荷分配不均数,某一可行的热电分配方案两台机组分配到的电负荷差值取绝对值,MW;P1为该方案中一号机组分配到的电负荷,MW;P2为该方案中二号机组分配到的电负荷,MW;aQ为热负荷分配不均数,与aE相同的热电分配方案两台机组分配到的热负荷差值取绝对值,MW;Q1为该方案中一号机组分配到的热负荷,MW;Q2为该方案中二号机组分配到的热负荷,MW。

分配不均数表示在所有满足外界用电用热需求的热电负荷分配策略中两台机组的电热负荷差值。将其与不同策略下机组的收益变化结合可以用来分析不同热电负荷分配策略对机组总收益的影响。来指导运行人员在实际进行热电负荷优化分配时合理的分配负荷,在实际运行中,应当避开收益变化大的区域对应热电分配不均数。

3.3 模型求解方法

EBSILON 仿真系统为研究热力系统常用的软件[20,21],通过内置方法可以快速进行变工况计算,结合系统的热量平衡和能量平衡,所得计算结果更加严谨准确;利用python、MATALAB、C++等程序调用可实现多次快速变工况计算,可求解得到机组的最优结果。

4 实例分析

4.1 电厂概况

以华北地区2台 350 MW 超临界一次中间再热间接空冷抽汽凝汽式汽轮发电机组为案例,机组型号为 CJK350-24.2/0.4/566/566,单炉膛平衡通风、∏型布置、全钢架悬吊结构直流煤粉锅炉。机组额定抽汽量为380 t/h,最大抽汽量为550 t/h。机组调峰达到40%及以下时需要用发热量高的煤种2,表2、3、4为机组相关数据,图3为机组的EBSILON热力系统模型。

图3 机组热力系统图(VWO工况)Fig. 3 Unit thermal system diagram (VWO working condition)

图4 机组电热特性Fig. 4 Thermal characteristics of unit

表2 机组纯凝工况参数

表3 电厂燃料成分及经济参数

表4 华北地区调峰补偿价格

基于单台机组的成本和碳排放量建立机组调峰经济性模型,2台相同机组在4种运行场景下,分别考总成本最优和最低碳排放进行热电负荷优化分配。

表5为仿真结果与设计图之间的误差,EBSILON 平台搭建模型的最大误差为4.3%,满足工程计算需求;仿真误差较小,满足机组的供热供电负荷经济性计算需求。

表5 机组EBSILON模型系统准确性验证

计算得到机组的总收益和碳排放。如图5所示,机组碳排放量会随机组热电负荷的升高而升高,电热特性图中的斜线为等主蒸汽流量线。当主蒸汽流量一定时,机组锅炉侧消耗的煤量和碳排放量确定。

图5 机组碳排放与热电负荷之间关系Fig. 5 Relationship between unit carbon emission and thermoelectric load

如图6所示,在热电特性图上机组的等收益线为一条弧线,这是机组调峰收益、供热收益、碳交易和原料价格波动相互作用的结果。机组收益最小值位于245 MW附近,在于该处的供热收益低调峰补偿少;机组的最大收益集中在低电负荷处,在于该处机组的调峰收益最大,尽管燃料利用效率低,但其余各项补偿收入多。

图6 机组总收益与热电特性之间关系Fig. 6 Relationship between total unit revenue and thermoelectric characteristics

4.2 计算模块与计算流程

如图7所示,基于python和EBSILON平台建立机组经济性计算模块并完成相应计算。

图7 计算流程图Fig. 7 Calculation flow chart

4.3 不同场景的热电负荷分配

2台机组为同期同型号机组。2台机组在额定工况下可提供700 MW的电负荷,在最大供热能力下可满足800 MW的热负荷。以该地区冬季典型热负荷为基础选择4种场景:高电高热、低电低热、高电低热、低电高热,热负荷需求如图8所示。以热负荷需求为基础选择在机组在满足热负荷的前提下选择最高和最低电负荷。

图8 该地区冬季供热负荷Fig. 8 Heating load in winter in this area

表6所示为基于进化算法求解得到的热电负荷分配结果。从以上结果分析得出:

表6 4种场景及优化后的负荷及优化算法对比

(1)从收益来看,高热低电场景是热电联产电厂收益最高的场景,而低热高电场景的收益最低。原因在于热电联产机组在高热低电场景中调峰和供热为主要收益,低热高电场景机组没有调峰收益但燃料成本高,导致总体收益低。与此同时,高热低电情景下热电联产电厂整体效率低碳排放高,对机组在低负荷的运行稳定性有较高要求。

(2)调峰能提高热电联产电厂的收益,高热高电场景下机组负荷较高;机组收益主要来源于供热和供电,当燃料成本高于其供热供电收益时,电厂甚至面临亏损。为此,部分电厂在煤价过高时选择停机来避免亏损。

(3)对比4个场景碳排放收益可知,机组在相同电负荷下热负荷越高碳交易收益越多。对比两种优化方式可以看到,在热负荷低时单台机组供热;热负荷高时则由一台机组承担大部供热量,其余由另一台补足。这种分配方式可以带来低碳排放量,但收益较差。而这种分配方案是目前热电联产电厂的主要负荷分配方法,上表也验证了相比于传统分配方法,考虑收益最优的负荷分配方法更有助于机组营利。

(4)从高热高电场景到高热低电场景,可行热电负荷组合数减少了几十种,从低热高电场景到高热高电场景减少了2 286种,表明热负荷对电负荷的约束作用。热负荷越高则电负荷可调节范围越小,可行的热电负荷组合就越少。

(5)从碳交易来看,热电联产机组在4个场景下通过碳交易获得的收益在总收益中所在比重较大,电负荷越高表明机组通过碳交易获得的收益越大。随热负荷增大,供热获得的配额也不断升高有助于机组通过碳交易营利。碳交易在一定程度上会促进热电联产电厂的节能减排。

4.4 机组热电负荷分配不均数对机组收益的影响

图8、9、10、11所示为2台案例机组在4种场景下的热电负荷分配不均数,其变化情况如图所示。

图9高热高电场景下,2台机组电负荷分配不均数一定,热负荷分配不均数对机组收益影响大;在进行负荷分配时热负荷分配不均数越大对收益影响越大。对实际运行在高电高热场景下,2台机组分配的热负荷分配不均数大,应当优先调节电负荷来避免机组总收益发生大的波动。

在图10低热低电场景下对机组收益变化产生大的影响的是电负荷分配不均数。热负荷分配不均数对机组收益影响小,这是在低热低电的背景下调峰为机组收益的主要来源,电负荷在机组间分配直接影响到调峰的收益。调节时应当减少电负荷波动主要调节热负荷来避免机组收益发生大的波动。

图10 低热低电场景热电负荷分配不均数对机组收益的影响Fig. 10 Influence of uneven distribution of thermoelectric load on unit revenue in low heat and low power scenarios

图11为低热高电的场景,可以在图中看到一条对称线在电负荷分配不均数为60 MW左右。这条线上热负荷的波动会对机组收益有明显的影响,而电负荷差值对机组收益的影响则从中心向两边渐渐变小。在此区间运行调节时应当避开电负变化量为60 MW的这条线来避免机组总收益发生大波动。

图11 低热高电场景热电负荷分配不均数对机组收益的影响Fig. 11 Influence of uneven distribution of thermoelectric load on unit revenue in low heat and high power scenarios

图12为高热低电的场景,可以看到热电负荷分配不均数均对机组总收益有大的影响。原因是在高热低电的背景下供热收益以及调峰收益都会对机组总收益产生大的影响。因此在这种情景下调节时应当同时考虑热负荷与电负荷避免对机组总收益产生大的影响。

图12 高热低电场景热电负荷分配不均数对机组收益的影响Fig. 12 Influence of uneven distribution of thermoelectric load on unit revenue in high heat and low power scenarios

5 结 论

建立计及调峰和碳交易的热电联产机组经济性模型,以某热电联产机组为案例,采用进化算法确定典型场景下的热电负荷分配策略和总体收益分布。

(1)参与调峰以及碳交易可提高热电联产机组收益,高热低电场景收益显著高于高热高电的场景,收益相差可达25 158.92元。

(2)收益最大模型与碳排放最低模型相比,机组收益差额最大值可达8 441.34元,只考虑碳排放目标,在一些场景下不利于热电机组收益。

(3)在热电负荷低的场景下热电联产机组效率低,在实际运行中碳排放量很容易超过限制;此时,热电联产电厂应及时购入碳配额,来减少碳超额排放带来的支出;按照目前碳价,碳交易对机组的收益影响较小。

(4)在高热高电场景下应当尽量避免2台机组热负荷出现大的变化,来避免总收益产生大波动,在外界负荷变化时应当减少热负荷的波动调节电负荷。在低热低电场景下避免电负荷出现大变化量,负荷变化时应当减少调电负荷调节优先调热负荷。在低热高电场景下进行机组调节时应当避开特定的电负荷分配不均数。在高热低电场景下电热负荷分配不均数均会对机组总收益产生大的影响。