基于碳捕集系統(tǒng)靈活運(yùn)行的電力系統(tǒng)多目標(biāo)調(diào)度模型

閆鵬達(dá),張曉輝,鐘嘉慶

(1. 國(guó)網(wǎng)山西省電力公司 檢修分公司，山西 太原 030006；2. 河北省電力電子節(jié)能與傳動(dòng)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(燕山大學(xué))，河北 秦皇島066004)

基于碳捕集系統(tǒng)靈活運(yùn)行的電力系統(tǒng)多目標(biāo)調(diào)度模型

閆鵬達(dá)1,張曉輝2,鐘嘉慶2

(1. 國(guó)網(wǎng)山西省電力公司 檢修分公司，山西 太原 030006；2. 河北省電力電子節(jié)能與傳動(dòng)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(燕山大學(xué))，河北 秦皇島066004)

碳捕集系統(tǒng)靈活運(yùn)行對(duì)火電機(jī)組的運(yùn)行帶來(lái)了影響，在其靈活運(yùn)行模式的基礎(chǔ)上，提出了靈活度的概念。給出了碳捕集(Carbon Capture and Storage, CCS)系統(tǒng)靈活運(yùn)行時(shí)的運(yùn)行成本以及減排效率的公式。在此基礎(chǔ)上建立了考慮CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，采用多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性(Multi-Objective Bacterial Colony Chemotaxis, MOBCC)算法對(duì)所建模型進(jìn)行優(yōu)化求解，對(duì)火電機(jī)組的出力進(jìn)行優(yōu)化。算例分析中將所建的調(diào)度模型與傳統(tǒng)調(diào)度模型進(jìn)行對(duì)比分析，仿真結(jié)果說(shuō)明了所提模型的有效性。

碳捕集系統(tǒng)；靈活度；多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法；低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度；多目標(biāo)優(yōu)化

0 引言

近年來(lái)，伴隨著經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的同時(shí)，由能源消耗產(chǎn)生的溫室效應(yīng)引起了人們的高度重視。為減少CO2的排放，各行業(yè)均應(yīng)行動(dòng)起來(lái)。而電力行業(yè)作為CO2的排放大戶(hù)，其排放量達(dá)到了全國(guó)碳排放總量的50%[1,2]。為了減少CO2的排放量，電力部門(mén)采取了一些措施：例如，大力發(fā)展風(fēng)能等清潔能源以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的化石燃料，然而，由我國(guó)資源稟賦所決定，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)傳統(tǒng)燃煤機(jī)組仍然是發(fā)電主力的格局不會(huì)改變，因此，研究如何減少傳統(tǒng)燃煤機(jī)組的碳排放量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

從現(xiàn)階段的技術(shù)水平來(lái)看，CO2捕集和封存(Carbon Capture and Storage，CCS)系統(tǒng)具有巨大的減排潛力，其減排效率可達(dá)90%～95%[3,4]。目前針對(duì)CCS系統(tǒng)的研究和利用已經(jīng)逐步展開(kāi)。文獻(xiàn)[5,6]深入分析了CCS系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，并就其對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的安全以及高效方面進(jìn)行了探討，CCS系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)的調(diào)峰性能以及效益進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[7,8]將CCS系統(tǒng)引入到電源規(guī)劃領(lǐng)域：文獻(xiàn)[7]65考慮到CCS系統(tǒng)發(fā)展的階段性，引入CCS系統(tǒng)發(fā)展成熟度的概念，建立了階段性減排的電源規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[8]2689認(rèn)為當(dāng)CCS系統(tǒng)發(fā)展不成熟時(shí)，可借助成本較小的碳捕集預(yù)留(Carbon Capture Ready，CCR) 系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行CO2減排，當(dāng)技術(shù)成熟時(shí)再將其加以改造，基于CCR系統(tǒng)和CCS系統(tǒng)建立了低碳電源規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[9-11]將CCS系統(tǒng)引入到電力系統(tǒng)調(diào)度領(lǐng)域：文獻(xiàn)[9]991針對(duì)CCS系統(tǒng)的能量流進(jìn)行分析，建立了基于CCS系統(tǒng)的低碳調(diào)度模型；文獻(xiàn)[10]159對(duì)CCS系統(tǒng)的啟停進(jìn)行約束，建立了基于碳減排日指標(biāo)約束下的調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)發(fā)電廠和電網(wǎng)的協(xié)調(diào)減排；文獻(xiàn)[11]1602將碳排放賦予經(jīng)濟(jì)價(jià)值，在此基礎(chǔ)上研究了含CCS系統(tǒng)的調(diào)度方式。上述文獻(xiàn)雖已將CCS系統(tǒng)引入到電力系統(tǒng)的不同領(lǐng)域，但基本上是在其靜態(tài)運(yùn)行方式下的研究。文獻(xiàn)[12]對(duì)CCS系統(tǒng)的運(yùn)行原理進(jìn)行了詳細(xì)地分析，認(rèn)為其具有靈活運(yùn)行的潛力。

隨著新能源尤其是風(fēng)力發(fā)電的并網(wǎng)運(yùn)行，其對(duì)電力系統(tǒng)的碳減排也起到了巨大的作用[13]。已有大量的文獻(xiàn)就風(fēng)電場(chǎng)引入電力系統(tǒng)后，對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和減排問(wèn)題造成的影響進(jìn)行了研究。例如，文獻(xiàn)[14]采用改進(jìn)的粒子群算法研究了當(dāng)引入風(fēng)電場(chǎng)后，通過(guò)優(yōu)化傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組的出力實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟(jì)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)[15]在調(diào)度過(guò)程中考慮CO2的成本價(jià)值，建立了以系統(tǒng)發(fā)電成本最小以及CO2排放成本最小的電力系統(tǒng)多目標(biāo)調(diào)度模型。

綜上所述，本文將以CCS系統(tǒng)的靈活運(yùn)行為基礎(chǔ)，兼顧系統(tǒng)火電機(jī)組以及風(fēng)電場(chǎng)，建立基于碳捕集系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，包含系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度目標(biāo)和系統(tǒng)低碳調(diào)度目標(biāo)，并綜合考慮系統(tǒng)的功率平衡約束、機(jī)組出力上下限約束、機(jī)組爬坡等約束條件，采用多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法(Multi-Objective Bacterial Colony Chemotaxis， MOBCC)對(duì)算例進(jìn)行優(yōu)化求解，驗(yàn)證了本文所提模型的有效性。

1 CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行

1.1 CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行原理

目前，已有較多的文獻(xiàn)對(duì)CCS系統(tǒng)的運(yùn)行狀況進(jìn)行了研究，但基本上均是對(duì)CCS系統(tǒng)在靜態(tài)運(yùn)行狀況下的分析，即認(rèn)為CCS系統(tǒng)與火電機(jī)組的運(yùn)行相匹配，CCS系統(tǒng)不能夠單獨(dú)控制。然而，在實(shí)際運(yùn)行中CCS系統(tǒng)與火電機(jī)組之間的耦合關(guān)系相對(duì)較弱，它們之間的能流主要是火電機(jī)組向CCS系統(tǒng)提供再生熱能以及壓縮CO2所需電能，這些能量流動(dòng)的大小對(duì)CCS系統(tǒng)的運(yùn)行水平具有決定性的作用。從CCS系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制方面可以看出，CCS系統(tǒng)有靈活運(yùn)行的潛力，在一定程度上可以獨(dú)立于火電機(jī)組單獨(dú)對(duì)CCS系統(tǒng)進(jìn)行控制，可將其等效為一個(gè)可以靈活控制的負(fù)荷，其運(yùn)行情況與其能量流有密切關(guān)系[12]10。

1.2 CCS系統(tǒng)運(yùn)行靈活度

CCS系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中將消耗功率，可將其消耗功率分為啟動(dòng)功率和減排功率，啟動(dòng)功率主要為了維持CCS系統(tǒng)的正常運(yùn)行；減排功率則為了捕集系統(tǒng)的CO2排放，CCS消耗的功率可由下式表示：

(1)

定義系統(tǒng)的靈活度為CCS系統(tǒng)消耗功率與CCS系統(tǒng)滿(mǎn)額運(yùn)行時(shí)消耗功率的比值，可由下式表示：

(2)

式中：α為CCS系統(tǒng)運(yùn)行靈活度；Pccs,m為CCS系統(tǒng)滿(mǎn)額運(yùn)行時(shí)的功率消耗，MW。

2 考慮碳捕集系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型

2.1 系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

(1)火電機(jī)組的發(fā)電成本

火電機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中將消耗化石燃料，在運(yùn)行過(guò)程中其發(fā)電成本與出力的關(guān)系可由二次函數(shù)來(lái)表示，如下式：

(3)

式中：N表示傳統(tǒng)火電機(jī)組數(shù)目；T表示調(diào)度周期時(shí)段；ai、bi和ci分別表示火電機(jī)組i的發(fā)電成本系數(shù)，元/(MW2·h)、元/(MW·h)、元/h；PGit表示火電機(jī)組i在t時(shí)段總的出力，MW。

(2)風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電成本

風(fēng)電場(chǎng)在運(yùn)行過(guò)程中并不消耗化石燃料，因此其發(fā)電成本僅包含風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行和維護(hù)成本，其發(fā)電成本可由下式表示：

(4)

式中：M表示風(fēng)電場(chǎng)數(shù)目；cw表示風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電成本系數(shù)，元/MW·h；Pwjt表示風(fēng)電場(chǎng)j在t時(shí)段的出力。

(3)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

綜上所述，系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度目標(biāo)由傳統(tǒng)火電機(jī)組的發(fā)電成本和風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電成本組成，可由下式表示：

minF1=min(Fgen+Fw)

(5)

2.2 系統(tǒng)碳排放調(diào)度模型

傳統(tǒng)火電機(jī)組在消耗化石燃料的同時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的CO2，其CO2的排放量與出力的關(guān)系可由下式表示：

(6)

式中：w、v以及u分別表示火電機(jī)組i的碳排放系數(shù)，t/(MW2·h)、t/(MW·h)、t/h；A表示沒(méi)有裝設(shè)CCS系統(tǒng)的火電機(jī)組的集合。

對(duì)于裝設(shè)有CCS系統(tǒng)的火電機(jī)組時(shí)，當(dāng)CCS系統(tǒng)滿(mǎn)額運(yùn)行時(shí)，其減排效率可以達(dá)到85%，但當(dāng)CCS系統(tǒng)處于靈活運(yùn)行的狀態(tài)時(shí)，其減排效率必將受到影響，因此裝設(shè)有CCS系統(tǒng)的火電機(jī)組，其CO2排放量與出力的關(guān)系可由下式表示：

(7)

式中：η表示CCS系統(tǒng)滿(mǎn)額運(yùn)行時(shí)的減排效率；B表示裝設(shè)有CCS系統(tǒng)的火電機(jī)組的集合。

綜上所述，系統(tǒng)碳排放調(diào)度目標(biāo)由傳統(tǒng)火電機(jī)組的碳排放量和裝設(shè)有CCS系統(tǒng)的火電機(jī)組的碳排量共同組成，可由下式表示：

(8)

2.3 系統(tǒng)約束條件

(1)CCS系統(tǒng)功率平衡約束

(9)

式中：Pgit表示火電機(jī)組i的凈出力，MW；Pccs,i表示機(jī)組i向CCS系統(tǒng)提供的功率，MW；PGit表示機(jī)組i總的出力。

(2)功率平衡約束

(10)

式中：PDt表示系統(tǒng)在t時(shí)段的負(fù)荷需求，MW。

(3)機(jī)組出力約束

(11)

式中：Pi,min表示機(jī)組i的出力下限，MW；Pi,max表示機(jī)組i的出力上限，MW。

(4)火電機(jī)組爬坡約束

(12)

(5)風(fēng)電穿透功率極限約束

(13)

式中：μ表示風(fēng)電穿透功率系數(shù)。

3 基于CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型求解

3.1 多目標(biāo)函數(shù)

多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題可描述為

(14)

式中：fi(X)表示目標(biāo)函數(shù)i；X表示決策向量為n維；m表示目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)；gj(X)和hk(X)分別表示等式約束和不等式約束。

3.2 Pareto最優(yōu)前沿

圖1 最優(yōu)Pareto前沿示意圖

當(dāng)系統(tǒng)中同時(shí)存在多個(gè)目標(biāo)函數(shù)時(shí)，經(jīng)優(yōu)化后得到許多符合約束條件的解，但無(wú)法簡(jiǎn)單地對(duì)解的優(yōu)劣程度進(jìn)行判別，這種解一般被人們稱(chēng)為Pareto最優(yōu)解(Pareto optimal solutions)，所有的Pareto解組成的集合被稱(chēng)為Pareto最優(yōu)解集。由Pareto最優(yōu)解集所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)可構(gòu)成一個(gè)最優(yōu)的目標(biāo)域，該區(qū)域即被稱(chēng)作Pareto 最優(yōu)前沿，如圖1所示，其中縱坐標(biāo)f1以及橫坐標(biāo)f2表示2個(gè)待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，點(diǎn)A、B、C、D、E以及F構(gòu)成的實(shí)線段為2個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)前沿，它們均為2個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，通過(guò)改變2個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重來(lái)選取其最終解；點(diǎn)G、H、I、J、K以及處于目標(biāo)函數(shù)的搜索區(qū)域內(nèi)，不落于最優(yōu)前沿，非最優(yōu)解。3.3 模型優(yōu)化方法

應(yīng)用多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法(Multi Objective Bacterial Colony Chemotaxis，MOBCC)對(duì)基于CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型進(jìn)行求解，MOBCC算法流程圖如圖2所示。

圖2 MOBCC算法的優(yōu)化流程

4 算例分析

在本文所提算例中有6個(gè)火電機(jī)組和1個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)出力以及預(yù)測(cè)負(fù)荷見(jiàn)圖3，風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電成本為11.6$/MW，η為0.90，假設(shè)風(fēng)電出力能夠全額上網(wǎng)。

圖3 風(fēng)電出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

4.1 3種不同的調(diào)度方案

對(duì)于含CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，采用了3種調(diào)度方案：(1)以系統(tǒng)發(fā)電成本最小為目標(biāo)，不考慮系統(tǒng)的碳排放，此時(shí)CCS系統(tǒng)將以最小出力運(yùn)行。(2)以系統(tǒng)的碳排放最小為目標(biāo)，不考慮系統(tǒng)的發(fā)電成本，此時(shí)CCS系統(tǒng)保持最大出力運(yùn)行。(3)采用本文提出的CCS靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，此時(shí)CCS系統(tǒng)將靈活運(yùn)行。利用MOBCC算法對(duì)方案3進(jìn)行優(yōu)化求解，得到其Parote最優(yōu)前沿，如圖4。

圖4 優(yōu)化結(jié)果

4.2 3種調(diào)度結(jié)果分析

對(duì)本文提出的含CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，采用MOBCC算法進(jìn)行優(yōu)化得到其Parote前沿，本文2個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重均為0.5，得到最優(yōu)的調(diào)度結(jié)果，火電機(jī)組不同時(shí)段的凈出力以及CCS系統(tǒng)消耗功率和靈活度如表1所示。火電機(jī)組的詳細(xì)參數(shù)分別見(jiàn)表2，其中第1個(gè)和第2個(gè)機(jī)組裝設(shè)有CCS系統(tǒng)，且CCS系統(tǒng)出力介于0.01 p.u.和0.3 p.u.之間；表2中與有功功率相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如Pmax、Pmin均為標(biāo)幺值，基準(zhǔn)值取100 MW；機(jī)組碳排放系數(shù)w、v、u均取10-3t/h。

3種優(yōu)化調(diào)度方案下機(jī)組總的出力(含CCS系統(tǒng)消耗功率)變化如圖5～7所示。

表1 機(jī)組最優(yōu)出力

表2 系統(tǒng)6機(jī)組參數(shù)

圖5 方案1下各機(jī)組最優(yōu)出力

圖6 方案2下各機(jī)組最優(yōu)出力

圖7 方案3下各機(jī)組最優(yōu)出力

由表1、2和圖5～7分析可知，在方案1下，以經(jīng)濟(jì)調(diào)度為目標(biāo)，相比于其他機(jī)組，機(jī)組3的經(jīng)濟(jì)性最好，所以機(jī)組3出力較多，由于不考慮系統(tǒng)的碳排放，CCS系統(tǒng)僅保持最小出力；在方案2下，以系統(tǒng)碳排放為調(diào)度目標(biāo)，結(jié)合圖5和圖6可知，機(jī)組3在運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)濟(jì)性和低碳性均較好，另外，為了減少系統(tǒng)碳排放量，配置了CCS系統(tǒng)的機(jī)組1和機(jī)組2的出力也將增大，并且此時(shí)CCS系統(tǒng)在全額工作；在方案3下，由表1可知，CCS系統(tǒng)的靈活度在0.033 3和0.993之間波動(dòng)，通過(guò)調(diào)節(jié)CCS系統(tǒng)的運(yùn)行可有效控制系統(tǒng)的碳排放，同時(shí)兼顧了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

4.3 CCS系統(tǒng)對(duì)調(diào)度的影響

3種方案下，系統(tǒng)的發(fā)電成本和碳排放量，如表3所示。由表3可知，通過(guò)CCS系統(tǒng)的靈活運(yùn)行，可兼顧系統(tǒng)的發(fā)電成本以及碳排放，且本文優(yōu)化過(guò)程中將目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重均設(shè)為0.5，在實(shí)際運(yùn)行中可根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，通過(guò)改變權(quán)重來(lái)優(yōu)化機(jī)組以及CCS系統(tǒng)的出力。

表3 不同模式下調(diào)度結(jié)果

5 結(jié)論

本文考慮了CCS系統(tǒng)靈活性運(yùn)行的潛力，提出CCS系統(tǒng)運(yùn)行靈活度的概念，在低碳調(diào)度目標(biāo)中考慮CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行時(shí)的減排效率；在經(jīng)濟(jì)調(diào)度目標(biāo)中考慮CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)成本的變化，建立了基于CCS系統(tǒng)靈活運(yùn)行的多目標(biāo)調(diào)度模型，采用MOBCC算法對(duì)所建模型進(jìn)行優(yōu)化求解，與傳統(tǒng)調(diào)度模型進(jìn)行比較，驗(yàn)證了本文所提模型的有效性。

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Multi-objective Optimization Dispatching Based on Carbon Capture and Storage Flexible Operation for Power Grid

YAN Pengda1，ZHANG Xiaohui2，ZHONG Jiaqing2

( 1.State Grid Maintenance Co.of SEPC， Taiyuan 030006，China； 2. Key Lab of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province，Yanshan University，Qinhuangdao 066004，China)

The flexible operation of the carbon capture system has brought an important impact on the thermal power units, and the concept of the flexibility is defined in this paper based on the flexible operation mode. The formula of the costs and efficiencies of the carbon capture and storage (CCS) system is given under the flexible operation mode. On this basis, this paper established a multi-objective optimization dispatching model with flexible operation of the CCS taken into account. The multi-objective bacterial colony chemotaxis (MOBCC) algorithm is applied to solve the problem to optimize the output of units. The results of the dispatching in this paper are compared with those of the traditional dispatching model, which verifies the validity and feasibility of the proposed optimization model.

arbon capture and storage；flexibility；multi-objective bacterial colony chemotaxis algorithm；low-carbon economic dispatch；multi-objective optimization

10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.04.009

2017-02-26。

國(guó)家自然科學(xué)基金(61374098)；河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2016049)。

TM721

A

1672-0792(2017)04-0049-06

閆鵬達(dá)(1990-)，男，碩士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

張曉輝(1973-)，女，碩士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與控制、電力系統(tǒng)繼電保護(hù)、優(yōu)化方法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。