區域多能源電網可再生能源發電容量規劃及投資收益優化模型

張 濤， 劉樹森， 王 闖， 居 輝

（1.國網盤錦供電公司， 遼寧 盤錦 124010； 2.中廣核新能源投資（深圳）有限公司遼寧分公司， 遼寧 沈陽110000； 3.沈陽工業大學， 遼寧 沈陽 110870）

0 前言

在“再電氣化”的能源發展背景下，越來越多的電制氫、電制熱、電制天然氣、氫燃料電池、甲烷燃料電池、化學電池儲能、天然氣儲能、氫氣儲能、熱儲能等多能源轉換、存儲、消費元件接入了傳統的電力系統中。 可以預見，隨著電動汽車、氫燃料電池汽車、集中和分布式風電、集中和分布式光伏、光熱發電等新能源供能和消費規模的不斷擴大，隨著物聯網等信息物理融合技術的飛速發展和技術普及，未來將會形成以傳統電網為核心的多能源形式緊密耦合和高效協調的多能源電網[1]，[2]。

目前，國內外針對多能源系統和電網電源容量規劃所開展的研究顯示，區域多能源電網中可再生能源的配置容量，一方面決定了多能源電網的協調自治能力及其功能質量，另一方面也在很大程度上影響著區域多能源電網的投資收益效率。 文獻[3]以提高多能源系統協同優化水平和運行效益，縮短投資回收周期為目標，在研究虛擬儲能、可再生能源協調配置、分時電價等因素關系的基礎上， 提出了虛擬儲能容量與收益協調優化模型，提高了多能源系統中儲能優化配置水平。文獻[4]為解決在綜合能源系統規劃中，多能源供能設備利用率對系統容量規劃制約問題， 在可再生能源供能、多種類負荷不確定性研究的基礎上，提出一種能夠有效提高設備利用小時數的多能源系統容量優化配置模型。 文獻[5]針對多個多能源系統規劃協調問題，基于多能源線性化模型，研究能源網絡與能源樞紐分層協調規劃模型， 提出了能夠較好兼容多能源組成部分和系統分層調度的多能源系統規劃方法。

以上研究主要是針對多能源系統或電網容量規劃問題， 在滿足多能源系統或電網的電力需求前提下， 以最小容量或最大投資收益為目標而進行系統規劃或電源容量優化。目前，針對多能源設備大規模接入電網后的源荷不確定性、 多能源轉換協調以及電網可靠性等綜合因素制約下， 以可再生能源比例提升與投資收益兼顧的可再生能源發電容量規劃的研究尚少。

本文首先以地區級多能源電網中電、熱、燃氣等多種類型能源的供能、轉換、存儲、消費的協調自治優化、電網建設投資收益最大化為目標，研究實現多能源系統供能質量、供能效率、供能收益等因素的相互協同，優化區域多能源系統可再生能源發電容量規劃方法；然后，研究區域多能源電網中，多能源負荷在不確定性下的價格響應，建立基于分時段供能價格響應及供能質量控制成本約束的可再生能源投資收益優化模型；最后，結合東北某城市多能源電力系統運行數據，根據傳統電網、熱網和燃氣網供能、儲能參數，對該系統可再生能源配置容量和投資收益進行優化仿真分析。 研究結果表明，可再生能源發電容量規劃及投資效益優化模型，能夠在兼容供能質量和供能價格時段特性的前提下，較好地提升電網可再生能源容量配置和投資收益水平。

1 區域多能源電網結構

在傳統的電力系統基礎上， 接入較大規模的可再生能源發電、電制熱鍋爐、電制天然氣及天然氣燃料電池、 熱電聯產機組形成多能源電力系統， 能夠同時滿足一定地理區域內的電、熱、天然氣等多種能源形式的負荷需求。一般意義上的區域級多能源電力系統如圖1 所示。 該區域級多能源電力系統， 不僅能夠通過系統內部的能源轉換與存儲， 實現高效的區域內多種能源自治運行，同時還可與上級燃氣網、電網進行能量交互， 為上級能源主干網絡提供一定的峰谷調節能力。 因此，區域級多能源電力系統，是實現能源互聯網的重要綜合能源供給、轉換、存儲和消費單元。 區域級多能源電力系統在為內部負荷和外部網絡提供能源時都可產生收益， 區域內可再生能源發電規模在較大程度上決定了系統總運行成本和投資收益。

圖1 區域級多能源電力系統拓撲模型Fig.1 Regional-level multi-energy electric power system topology model

在圖1 所示的區域多能源電網中， 以電網為主要能源載體，電、熱、燃氣3 種能源網絡經過3種能源間的轉換與存儲單元， 實現網間能源形式的交互。 電、熱、燃氣可以根據區域內3 種能源消費的實時狀態進行轉換、存儲和分配，該特性能夠協調各類能源供給與消費的不同峰谷特性， 平衡地區內能源總量消費的時間特征。因此，在區域多能源電網內可再生能源發電規劃過程中， 充分考慮可再生能源發電特性、 多種類能源形式間的轉換和存儲特性、電網內多能源負荷特性、多能源消費收益之間的協調優化， 能夠有效地提高可再生能源規劃及其投資收益水平。

2 考慮不確定性的多能源轉換約束模型

2.1 多源負荷不確定性模型

將區域多能源電網中的電、熱、氣負荷分為可調節負荷和不可調節負荷， 考慮不確定性的多能源電網負荷模型為

式中：PM-U，PM-C分別為多能源電網內的不可控負荷、可控負荷需求值；fMU，fMC分別為多能源電網內的不可控負荷、可控負荷的時間特性；ζ，ξ 為可控負荷調節時間參數；ΔLU，ΔLC分別為不可控負荷、可控負荷的不確定性；ts，te分別為電網一個調度周期的開始時間、結束時間。

2.2 可再生能源功率不確定性模型

考慮可再生能源輸出功率不確定性， 區域多能源系統中可再生能源功率特性為

式中：PRE為多能源電網中總可再生能源發電輸出功率； fRE為多能源電網中可再生能源發電時間特性； ΔLR為可再生能源發電出力的不確定性。

2.3 多能源轉換約束模型

考慮系統內包含上級電網、火電機組、熱電機組、可再生能源發電、上級燃氣網等電、熱、燃氣供給單元和能源轉換、存儲單元，多能源電網內電、熱、氣負荷和供能單元間的功率平衡模型為

式中：PM-E，PM-T，PM-G分別為區域多能源電網中電、熱、 氣負荷的需求功率；PEG，PGG，PRE，PCP，PCL分別為區域多能源電網中上級電網、上級氣網、可再生能源、熱電機組、火電機組輸入電網的功率；κ11～κ35分別為區域多能源電網中各能源供給單元與各種類負荷間的供能效率或能源轉換系數。

3 考慮價格響應的可再生能源收益模型

3.1 多能源電網可再生能源價格響應模型

在多能源電網中， 將所有能源供給資源分為兩類：一是由區域內可再生能源供能的能源供給，即區域可再生能源供給單元； 二是由其他能源供給資源供能的能源供給， 即區域非可再生能源供給單元。 考慮區域可再生能源供給單元和區域非可再生能源供給單元， 在一個調度周期內[ts，te]，分別以價格 PRIRE（t），PRIURE（t）向負荷供能。 此時，為保證調度周期內各自的多能源供能質量， 區域可再生能源供給單元和區域非可再生能源供給單元的供能成本為

CRE，CURE分別是與可再生供能、 非可再生供能質量無關的基礎供能成本。 這一成本的高低是由可再生能源和非可再生能源供能設備的發展水平決定的，屬于固有成本，無法通過容量優化配置去影響其大小。

?RCQRE，?UCQURE是為保證系統供能質量而隨著系統中多能源供給、轉換、存儲與需求之間的波動及波動的不確定性， 對供能系統進行調節所產生的供能成本。 區域多能源電網內部協調運行水平越高，對應的調節成本就越小。?R，?U為單位供能調節成本參數。 該參數與多能源電網總的調度運行控制系統投入有關， 與可再生能源的裝機容量配置無關， 在進行容量配置時， 可認為其為常數。 CQRE，CQURE為供能可靠性成本，也即裝機容量成本。 CQRE，CQURE與系統協調運行能力無關，與系統中可再生供能和非可再生供能設備裝機容量有關。 裝機容量越大，裝機容量成本越高，系統的可靠性也越高，供能質量也越好。 裝機容量成本為

式中：ρR，ρU為單位裝機容量成本參數。

在上述供能質量成本下， 區域多能源電網中負荷對價格的響應：

式中：σ 為供能價格響應參數；γ 為供能質量響應參數；PL（0）為系統初始能源消費需求。

3.2 可再生能源供能收益模型

在可再生能源裝機容量一定的區域多能源電網中，可再生能源供能收益可表示為

式中：ERN1=PRIRE（t）-CRE-?RCQRE（t）；φ 為可再生能源供能收益折現率；e-φt表示可再生能源發電設備投運后， 在當前投資額度下的供能收益與折現率r 成負指數關系，隨著時間推移，初期投資所投入設備的供能能力或保證一定質量的供能能力將呈指數形式下降。

式（8）表明，較高的可再生能源裝機容量能夠帶來較高的可再生能源供能可靠性， 相應地增加供能收入；裝機容量增大也帶來成本增加，質量水平的提高會帶來需求增大； 質量提高也會帶來可再生能源投資成本增加。因此，可再生能源容量規劃的優化， 即是在可再生能源供能收益和可靠性之間找到最優解。

4 可再生能源容量與收益優化模型

在區域多能源電網的可再生能源容量規劃中， 假設可再生能源設備的技術經濟參數保持恒定， 系統經濟調度策略能夠較好地滿足運行成本優化。 同時考慮區域多能源電網可再生能源容量優化與收益優化的目標函數為

可再生能源容量優化與收益優化的約束函數主要有多能源電網實時功率平衡約束和多能源電網實時運行狀態約束。

（1）多能源電網實時功率平衡約束

在區域多能源電網內，電、熱、燃氣能源供給與需求間功率約束為

式中：PME（t）為多能源電網中各電、熱、燃氣能源消費單元的能源需求；PSUP（t）為多能源電網中各電、熱、燃氣能源供給單元的出力；PLOS（t）為多能源電網中電、熱、燃氣網絡能源損耗。

（2）多能源電網實時運行狀態約束

為保證區域多能源電網內電、熱、燃氣能源供給可靠性和供能質量， 多能源電網應滿足的運行約束為

式中：PELSUP（t）為區域多能源電網中所有電源在時刻 t 的輸出功率函數；PGSSUP（t）為區域多能源電網燃氣供能設備在時刻t 的輸出功率函數；PTHSUP（t）為區域多能源電網熱力供能設備在時刻t 的輸出功率函數；UEL（t）為電網節點在時刻t的電壓波動函數；EBT（t）為多能源電網內儲能系統儲能設備在時刻t 的荷能狀態函數。

5 仿真算例分析

以東北某地區級多能源電網實際運行數據為基礎，結合階梯電價、燃氣價格和熱力價格，仿真分析可再生能源在不同配置規模下的系統運行特性與投資收益。 該地區多能源電網電、熱、氣典型日負荷曲線如圖2 所示。 區域級多能源電力系統參數如表1 所示。

圖2 區域級多能源電力系統電、熱、氣典型日負荷曲線Fig.2 Multi-energy load curves of regional-level multi-energy electric power system

表1 區域多能源電網非可再生供能參數Table 1 Non-renewable energy supply parameters of regional-level multi-energy electric power system

根據目前采用的電、熱、燃氣供能系統分時段供能價格機制， 本文設定多能源電網中供能價格的時段特性如表2 所示。同時，考慮區域多能源電網中對綜合供能質量的要求和可再生能源不確定性對供能可靠性的影響， 本文針對不同的系統供能可靠性指標要求， 分析對應的可再生能源容量配置情況，如表3 所示。

表2 多能源供能分時段價格Table 2 Prices of multi-energy supply at each time

表3 不同供能質量水平下所需的可再生能源配置Table 3 Necessary configuration of renewable energy devices under different energy supplement quality

表3 數據表明， 隨著對供能可靠性要求的增加，可再生能源容量配置需求呈現加速上升趨勢，相應也將導致初始投資和后期運維費用增加。

考慮如表4 所示的可再生能源投資和運維成本等收益參數要求，在給定的投資收益要求下，設區域多能源電網供能可靠性要求為0.998 以上，且按表2 實行階段供能價格機制， 則表1 所示的多能源電網中可再生能源容量配置優化結果如表5 所示。

表4 可再生能源發電設備投資收益參數Table 4 Parameters of renewable energy equipment investment and benefit

表5 多能源電網可再生能源最優配置Table 5 Optimal configuration of renewable energy in multi-energy electric power system

由表5 數據可知， 采用本文的可再生能源容量配置與投資收益協調優化方法， 能夠較好地兼顧兩者關系，在確保較高的供能可靠性前提下，實現較小的容量配置和較好的投資收益。

6 結論

在進行區域多能源電網中的可再生能源容量配置時， 不僅要考慮供能區域內的多種類負荷的不確定性和可再生能源出力的不確定性對供能質量的影響， 同時也須要考慮可再生能源供能與非可再生能源供能協調所帶來的供能質量控制成本， 方可有效協調不確定性與供能質量控制間的技術經濟優化問題。

區域多能源電網采用分時段供能價格機制，不僅能有效提升系統多能源供能協調自治水平，減小可靠性成本， 還能夠有效優化可再生能源容量配置，提升多能源電網供能收益水平。

針對特定的區域多能源電網中的電、熱、燃氣負荷需求特性及非可再生能源供能設備參數，本文提出的可再生能源容量配置及其投資收益優化模型， 在相同供能質量要求下， 容量配置減小了12.4%，投資回收周期縮短了17%。