多能互補綜合能源電力系統的建設模式初探

張明 王斯

【摘 要】我國電力行業的快速發展離不開國家經濟的支持和國家政策的扶持，才有今天的局面和規模。全球能源轉型正處于關鍵階段，發展多能互補綜合能源電力系統是實現能源轉型的重要途徑。在此背景下，首先針對不同場景探討多能互補綜合能源電力系統的建設模式，并分別以城市級大系統和園區級小系統為載體，結合各自能源結構特點，提出適用于各場景下的綜合能源電力系統建設模式。

【關鍵詞】多能互補綜合能源;電力系統;建設模式初探

引言

科學技術的快速發展帶動我國整體經濟建設發展迅速，其中電力行業的發展尤為迅速。為了滿足電網企業的發展要求，電力企業應大力開展多能互補能源系統的運行優化，針對多能互補能源系統的運行規劃問題，制定具體而詳盡的優化策略，以此確保多能源進行協同優化與互補，使可再生能源得到最大限度的利用。

1多能互補能源系統介紹

多能互補能源系統是將分布式能源作為核心的，其可實現對不同區域的多能源供應，從而使熱、電、水、燃氣、冷等供能形式進行有效整合，進而實現對多能源的協同優化與互補，最大限度的提高可再生能源的利用效率。此外，還可為能源的梯級利用提供技術支持，使能源綜合利用水平得到進一步的提高。不過，由于多能互補能源系統在運行過程中的變量復雜、特性眾多、隨機性較強，這也使多能互補能源系統屬于一種較為典型的非線性系統。相比于傳統的能源系統，多能互補能源系統的規劃問題要更加復雜，為了解決其系統規劃問題，國內外許多學者都紛紛開展了大量的研究，并取得了一系列的成果。

2多功能互補的可行性分析

隨著科學技術的不斷發展，能源監控技術、控制技術和管理技術不斷完善，各種新型的能源利用系統被開發和廣泛應用，不同能源之間耦合越來越緊密，基本實現了多能源功能利用狀態下的能源優勢互補。綜合能源系統是多能互補在區域能源供應中重要的實現形式，通過能源源、能源網、用能點等協調和緊密互動，實現功能系統的全面科學分析、設計和運行。這與計算機技術的發展有密切聯系。通常，綜合能源系統一般涵蓋供電系統、供熱系統、供水系統以及其他基礎能源供給系統。多能互補系統的構建核心就相對單純，通過優化能量生產、傳輸、存儲和管理等幾個方面，在充分考慮系統穩定性的基礎上，實現各個能源系統的協調與配合，以集成化的方法提高能源利用效率，進而降低生產成本。

3城市能源結構分析

從供能組成來講，城市層面的綜合能源電力系統除需從輸電系統饋入電能外，還需消納居民樓宇、城市周邊的中小型可再生能源機組并網功率，調度“以熱定電”熱電聯產機組供熱時產生的電功率，以及接納電動汽車反向饋入配電系統的功率。在能源需求方面，城市綜合能源系統中的電力負荷除了居民用電、商業用電、工業用電等常規形式外，還會出現以電動汽車充電負荷為代表的新型靈活電力負荷。此外，電力系統與其它能源系統間的耦合設備的電能消耗，也是綜合能源電力系統負荷的一個重要特性。在熱力負荷方面，杭州市地處長江以南，冬季無居民生活供暖負荷，全年熱負荷以工業供熱為主，具有分散式、小容量等特點，且主要以供冷需求為主。

4多能互補能源系統運行的優化策略

1.系統容量優化，由于多能互補能源系統在利用MRM法確定設備容量時，僅對用戶的實際負荷需求進行了考慮，但卻并沒有對系統的運行費用及設備成本等進行考慮，因此需要對MRM法進行相應的優化。我國學者鄭衛東等人便將遺傳算法與MRM法進行了結合應用，以此實現了對多能互補能源系統的設備容量優化，使原動機容量、太陽能發電面積占比、電制冷比系數等成為優化變量。通過分析其優化結果，可以了解到利用遺傳算法與MRM法來進行優化，相比于以往的分供系統，多能互補能源系統在全年綜合指標上得到了大幅提高。通過解析法對多能互補能源系統在不同負荷區間中的頻數進行了統計，從而確定了不同容量匹配方案所獲得的經濟收益以及滿負荷運行時數，并對凈現值進行了對比，從而篩先出最佳的容量匹配方案來對多能互補能源系統中的熱泵與燃氣三聯供設備的容量進行了優化設計。在對多能互補能源系統的設備容量進行優化時，則將優化目標設定為最小運行成本，通過條件風險價值的引入來對多能互補能源系統的風險量度進行了衡量，并以投資理論為分析理論，對虛擬電廠的容量優化配置模型中的風險量度進行了充分考慮，從而分析了虛擬電廠容量配置中各個因素所帶來的影響，如環境成本影響、風險偏好影響、運行負荷影響等。2.運行策略優化，在對多能互補能源系統的運行策略進行優化時，我國學者也進行了相應的研究，王成山便按照能量類別，以能量傳遞所具有的不同形式分別構建了多能互補能源系統的設備模型，并通過集中母線來對多能互補能源系統的框架進行了構建，從而構建了日前動態經濟調度值范圍在0—1之間的多能互補能源系統的混合整數線性規劃模型，進而使多能互補能源系統中不同設備的運行狀態及運行方式得到有效調節，大大提高了系統的運行經濟性。我國學者錢虹等人還根據多能互補能源系統在運行過程中的調度周期，建立了該系統設備的優化配置運行策略模型，并利用Matlab軟件求解了多能互補能源系統的混合整數規劃問題，從而使多能互補能源系統中的各個供能機組在調度周期中獲得了經濟性最高的運行策略。

5人工智能在綜合能源電力系統中的潛在應用展望

綜合能源電力系統的發展依托多種能源載體間的靈活轉換和各能源網絡間的高度耦合，其規劃、運行、控制等問題的數學模型具有高維度、非線性、多目標的特點，傳統的建模方法及求解算法難以有效地進行處理。近年來，人工智能（AI）技術，如人工神經元網絡、機器學習、智能搜索、智能控制，在數據處理能力、學習能力、計算能力方面取得了長足進步，為解決高維度、非線性、多目標的復雜問題提供了有效途徑。如利用AI技術的強學習能力對電、氣、冷、熱等負荷需求進行動態準確預測;利用大數據技術對綜合能源電力系統運行中產生的復雜大數據進行處理和提煉，進而輔助運行人員做出最優決策;利用AI技術的邏輯處理能力分析多能源主體的博弈，在規劃和運行層面實現協同優化等。

結語

多能互補的綜合能源電力系統在經濟、能源利用效率和環保等方面有著可觀的效益，是實現能源轉型的重要途徑。與傳統的能源系統獨立運行模式不同，綜合能源電力系統可實現多種能源的協同運行和梯級利用，有效提高能源利用效率。最后，針對人工智能快速發展和泛在電力物聯網積極推進的工業背景，對未來綜合能源電力系統的發展進行了簡要展望。

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（作者單位：新能鳳凰（滕州）能源有限公司）