王穎杰, 詹紅霞, 楊孝華, 王博
(1. 西華大學(xué)電氣與電子信息學(xué)院,四川 成都 610039; 2. 國網(wǎng)重慶市電力公司云陽供電分公司,重慶 404500)
開源節(jié)流是降低運(yùn)行成本、減少棄風(fēng)的有效途徑。“開源”即尋找更加清潔的能源,“節(jié)流”即提高能源利用效率。在此背景下,大力使用分布式能源、提高綜合能源利用效率已成為研究熱點(diǎn)[1]。熱電聯(lián)產(chǎn)(combined heat and power,CHP)、電鍋爐和燃?xì)忮仩t為電、熱、氣等多種能源建立了耦合轉(zhuǎn)換的橋梁,彌補(bǔ)了多能聯(lián)供的不足[2]。由于熱、電沖突,“以熱定電”模式導(dǎo)致風(fēng)電上網(wǎng)能力有限,棄風(fēng)現(xiàn)象嚴(yán)重。綜合需求響應(yīng)和CHP加裝電鍋爐、儲熱是促進(jìn)可再生能源消納的有效方式。文獻(xiàn)[3]利用儲能技術(shù)的時空平移特性消納可再生能源。文獻(xiàn)[4]協(xié)調(diào)電力系統(tǒng)和區(qū)域供熱系統(tǒng),建立考慮熱網(wǎng)特性的電熱聯(lián)合調(diào)度模型,研究熱網(wǎng)特性對風(fēng)電消納的影響。文獻(xiàn)[5]以CHP聯(lián)供為研究對象,考慮電鍋爐的作用,解決了棄風(fēng)問題。上述文獻(xiàn)考慮了綜合能源協(xié)同優(yōu)化,針對CHP熱電耦合導(dǎo)致的棄風(fēng)問題進(jìn)行研究,但實(shí)際運(yùn)行費(fèi)用較高、效率較低,且儲能容量小,對可再生能源波動的平抑效果欠佳。
需求響應(yīng)分為價格型和激勵型,價格型是通過電價引導(dǎo)用戶進(jìn)行用電自主調(diào)整,激勵型是通過經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償激勵用戶進(jìn)行負(fù)荷中斷[6]。文獻(xiàn)[7]指出,用戶側(cè)儲能響應(yīng)是需求側(cè)的重要組成部分,把儲能融入需求響應(yīng),可求解儲能的充放電過程,計算儲能系統(tǒng)的容量。需求響應(yīng)已拓展至電、熱、氣、冷的綜合需求響應(yīng)[8],文獻(xiàn)[9]以上級調(diào)峰需求為優(yōu)化目標(biāo),提高高峰負(fù)荷的電價,增加CHP出力,減少向大電網(wǎng)購電的功率。文獻(xiàn)[10]以光熱電站解決太陽能發(fā)電的消納問題,對電、熱負(fù)荷設(shè)定分時電價,降低高峰電、熱需求。上述文獻(xiàn)鮮有針對考慮綜合需求響應(yīng)的可再生能源消納問題的研究。
為此,文中提出計及綜合需求響應(yīng)的源荷優(yōu)化方法,分析綜合需求響應(yīng)和電鍋爐、儲熱對風(fēng)電消納的作用。首先,在電力側(cè)構(gòu)建價格需求響應(yīng),在熱力側(cè)以熱網(wǎng)的延遲性、模糊性供熱舒適度建立電、熱綜合需求響應(yīng)模型;然后,在源側(cè)建立電鍋爐和儲熱,增加CHP的靈活性;最后,建立包含CHP、風(fēng)電和燃?xì)忮仩t多種能源耦合設(shè)備的能源模型,以系統(tǒng)的日運(yùn)行費(fèi)用及棄風(fēng)成本最小為目標(biāo),在Matlab中調(diào)用CPLEX對模型進(jìn)行求解。
價格型需求響應(yīng)可以引導(dǎo)用戶合理用能,平衡能量供應(yīng)和用戶側(cè)需求,在削峰填谷中起著重要作用[11]。實(shí)時電價較分時電價更能反映不同時段價格和用電需求的關(guān)系,實(shí)時電價模型為[12]:
(1)
式中:Wp為一天的總電負(fù)荷;P0(t)為t時刻的電負(fù)荷;T為一天24個時段;Pav為平均電負(fù)荷;γ為電價浮動因子;D0為基準(zhǔn)電價,文中取分時電價;D(t)為需求響應(yīng)后的實(shí)時電價;Dmin,Dmax分別為電價的最小和最大值。
價格型需求響應(yīng)采用價格彈性矩陣描述可控電力負(fù)荷。
(2)
式中:E(i,i)為自彈性系數(shù);E(i,j)為交叉彈性系數(shù);P0i為初始電負(fù)荷;D0i為需求響應(yīng)前的分時電價;ΔPi,ΔDi分別為用能需求和電價的改變量。
價格需求響應(yīng)模型為:
Pde,t=P0+P0E(Dt-D0)/D0
(3)
式中:Pde,t為需求響應(yīng)后的電量;P0為初始電負(fù)荷需求;E為價格彈性矩陣;Dt為需求響應(yīng)后的實(shí)時電價;D0為初始時刻的分時電價。
為了防止用戶響應(yīng)過度,將用電滿意度引入需求響應(yīng)中,用電改變量越大,滿意度越低。用電滿意度rse為:
(4)
式中:ΔP(t)為用電改變量。
可調(diào)熱負(fù)荷以溫度作為調(diào)節(jié)尺度,保證用戶室內(nèi)溫度在適合的區(qū)間內(nèi)進(jìn)行調(diào)控,從而調(diào)度熱負(fù)荷需求,達(dá)到節(jié)能減排的作用[13]。熱負(fù)荷采用一階熱力學(xué)模型,描述功率與溫度變化關(guān)系的計算模型為:
(5)
式中:Qload,t為t時刻的熱負(fù)荷;N為用戶數(shù)量;R為建筑物熱阻;Tin,t+1,Tin,t分別為t+1時刻和t時刻的室內(nèi)溫度;Tout,t為t時刻的室外溫度;τ為熱慣性常數(shù),τ=RC,其中C為建筑物比熱容;Δt為單位調(diào)度時間。
供熱舒適度有一定的模糊性,故可在一定范圍內(nèi)調(diào)節(jié)溫度,用戶對此范圍內(nèi)的溫度不敏感,其約束為:
(6)
式中:T0,t為原始室內(nèi)溫度;ΔTs,t為改變的溫度;ΔTmax為溫度改變量最大值。
另一方面,考慮到熱負(fù)荷有一定的延續(xù)性,受熱物體總是在時間上滯后供熱物體,建立供熱系統(tǒng)溫度自回歸滑動平均(auto regression moving a-ve-ra-ge,ARMA)模型[14]:
(7)
式中:Tg,t為t時刻的供水溫度;Th,t為t時刻的回水溫度;J為系統(tǒng)熱慣性階數(shù)大小;α,β,γ,θ,φ,ω均為供熱系統(tǒng)參數(shù)。
需求響應(yīng)需要綜合考慮負(fù)荷調(diào)整、用電滿意度及用戶的自身利益,故有如下約束。
(1) 負(fù)荷調(diào)整的上限約束。
|ΔP(t)|≤αmax(t)P0(t)
(8)
式中:αmax為負(fù)荷的最大變化率。
(2) 為保證用戶在可接受范圍內(nèi)調(diào)整用電習(xí)慣,采用用電滿意度來約束電負(fù)荷調(diào)節(jié)量。
rse,min≤rse
(9)
式中:rse,min為用戶用電滿意度的下限。
(3) 用戶只有購電成本更小才會參加需求響應(yīng),故需求響應(yīng)后的購電成本應(yīng)小于或等于需求響應(yīng)前的購電成本。
(10)
電、熱綜合需求響應(yīng)的風(fēng)電上網(wǎng)空間見圖1。

圖1 電、熱綜合需求響應(yīng)的風(fēng)電上網(wǎng)空間Fig.1 Wind accommodation improvement space of electro-thermal integrated demand response
圖1中,ΔP1為電價需求響應(yīng)后用電負(fù)荷在低谷時期的抬升負(fù)荷,如式(11)所示;ΔP2為熱負(fù)荷需求響應(yīng),如式(12)所示,其在用戶不敏感溫度范圍內(nèi)進(jìn)行調(diào)節(jié),降低夜間熱負(fù)荷的需求,減少CHP“以熱定電”的電功率,增加風(fēng)電上網(wǎng)。ΔP1與ΔP2構(gòu)成了電、熱綜合響應(yīng),促進(jìn)風(fēng)電消納。
(11)
(12)
式中:Qh(t)為需求響應(yīng)前的熱負(fù)荷;Qdh(t)為需求響應(yīng)后的熱負(fù)荷;λgt為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率;λloss為散熱損失系數(shù);εrec為余熱回收率;μlb,h為溴冷機(jī)制熱效率。
文中研究的綜合能源系統(tǒng),主網(wǎng)主要包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)、CHP、電鍋爐、電儲能和熱儲能、燃?xì)忮仩t。文中研究的為并網(wǎng)運(yùn)行模式,通過風(fēng)機(jī)、CHP、儲電、微網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互功率共同滿足電力負(fù)荷平衡。CHP、電鍋爐、燃?xì)忮仩t和儲熱配合滿足熱負(fù)荷需求,運(yùn)行模型如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)運(yùn)行模型Fig.2 System operation model
2.1.1 風(fēng)電機(jī)組模型
風(fēng)電機(jī)組的輸出功率為:
(13)
式中:Pw,t為風(fēng)電出力;v為實(shí)際風(fēng)速;vci,vco分別為切入和切出風(fēng)速;PWe為風(fēng)電裝機(jī)容量;vr為額定風(fēng)速。
2.1.2 光伏模型
光伏陣列輸出功率為[15]:
Ppv,t=PSTCG(t){1-k[T(t)-TSTC]}/GSTC
(14)
式中:Ppv,t為光伏輸出功率;PSTC為標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下最大輸出功率;G(t),GSTC分別為t時刻的光照強(qiáng)度和標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度;k為溫度系數(shù),文中取-0.5;T(t)為光伏表面溫度;TSTC為標(biāo)準(zhǔn)條件下的光伏表面溫度。
2.1.3 CHP模型
CHP是集線器中最重要的設(shè)備,實(shí)現(xiàn)了天然氣與電、熱力的連接,通過余熱回收裝置對余熱進(jìn)行回收,實(shí)現(xiàn)能源的梯級利用[16],其模型為:
Qgt,t=Pgt,t(1-λgt-λloss)/λgt
Qlb,h,t=Qgt,tεrecμlb,h
(15)
式中:Pgt,t為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電功率;Qgt,t為微燃機(jī)的余熱量;Qlb,h,t為溴冷機(jī)制熱功率。
2.1.4 儲能模型
儲能裝置是能源網(wǎng)重要的設(shè)備之一,實(shí)現(xiàn)能量在不同時間尺度的轉(zhuǎn)移,儲能裝置在能源過剩或者價格低廉時進(jìn)行能源存儲,在需求高峰時刻或價格高昂時進(jìn)行放能。儲電和儲熱的充放過程類似,故采用廣義儲能模型為[17]:
(16)
式中:x為能量類型,x為e表示電,x為h表示熱;Ex,t+1為充或放能后的能量;Ex,t為充或放能前的能量;δx為儲能系統(tǒng)能量損失率;Px,c,t,Px,d,t分別為充、放能功率;μx為0-1變量,μx為0表示放能,μx為1表示充能;Ex,min,Ex,max分別為最小和最大儲能量;Δt為1 h;調(diào)度周期取24 h。
儲熱與電鍋爐配合供熱系統(tǒng)的風(fēng)電提升空間如圖3所示。

圖3 儲熱與電鍋爐配合供熱系統(tǒng)的風(fēng)電提升空間Fig.3 Wind accommodation improvement space of heat storage and electric boiler
圖3中,風(fēng)電消納提升空間包括兩部分:電鍋爐用電消納的風(fēng)電為ΔP3,如式(17)所示;電鍋爐產(chǎn)熱和儲能放熱使CHP“以熱定電”減少的電量為ΔP4,如式(18)所示;ΔP3與ΔP4共同構(gòu)成了風(fēng)電上網(wǎng)的空間。
(17)
(18)
式中:PEB,t為電鍋爐的用電量;QEB,t為電鍋爐消納風(fēng)電量的產(chǎn)熱量;ηEB為電鍋爐的效率;Ph,d,t為儲熱的放熱量。
電、熱綜合系統(tǒng)中,考慮一天的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保成本最優(yōu),即以購電成本、購氣成本、碳排放成本、棄風(fēng)成本和運(yùn)行維護(hù)成本最小為優(yōu)化目標(biāo)。具體表達(dá)式為:
minF=F1(X)+F2(X)+
F3(X)+F4(X)+F5(X)
(19)
其中,電、熱綜合系統(tǒng)與電網(wǎng)的交互成本為:
(20)
式中:Cb,t,Pb,t分別為購電電價和購電電量;Cs,t,Ps,t分別為售電電價和售電電量。
購買天然氣的成本可表示為:
(21)
式中:cg為天然氣單價;Pgt,t,Hgb,t分別為CHP和燃?xì)忮仩t的功率;ηge,ηgh,gb分別為CHP的產(chǎn)電效率和產(chǎn)熱效率。
碳排放成本為:
(22)
式中:ε為二氧化碳的單位排放費(fèi)用;βe,βg分別為購電和用氣的等效碳排放系數(shù)。
棄風(fēng)成本為:
(23)
式中:ω為棄風(fēng)懲罰成本;Pw,f為預(yù)測的風(fēng)電功率;Pw為風(fēng)電上網(wǎng)功率。
CHP、燃?xì)忮仩t、電鍋爐、風(fēng)電和光伏的運(yùn)行維護(hù)成本為:
(24)
式中:Ci為機(jī)組i的運(yùn)行維護(hù)成本;Pt,i為機(jī)組i出力值;N為機(jī)組總數(shù)。
(1) 功率平衡約束。
電功率的平衡關(guān)系為:
Pb,t+Ppv,t+Pw,t+PCHP,t=
Ps,t+Pdee,t+PEB,t+PES,t
(25)
式中:Pw,t為風(fēng)電功率;PCHP,t為CHP產(chǎn)電功率;Pdee,t為需求響應(yīng)后的電負(fù)荷功率;PEB,t為電鍋爐消耗電功率;PES,t為儲能充放電功率,充電為正,放電為負(fù)。
熱力子系統(tǒng)的功率平衡關(guān)系為:
QGB,t+QLB,h,t+QEB,t=Qdh,t+QHS,t
(26)
式中:QGB,t,QLB,h,t,QEB,t分別為燃?xì)忮仩t、CHP和電鍋爐產(chǎn)熱功率;Qdh,t為需求響應(yīng)后熱負(fù)荷;QHS,t為儲熱的充放熱功率,充熱為正,放熱為負(fù)。
(2) CHP、燃?xì)忮仩t和電鍋爐機(jī)組的出力約束。
(27)
式中:Pi,min,Pi,max分別為機(jī)組i的最小、最大出力;γi,down,γi,up分別為機(jī)組i的向下、向上爬坡率。
(3) 大電網(wǎng)交互功率約束。
(28)
式中:Pmin,Pmax分別為大電網(wǎng)交互的最小和最大功率。
模型中CHP、風(fēng)電、大電網(wǎng)交互、儲能和電鍋爐配合滿足電負(fù)荷的需求,CHP產(chǎn)熱、燃?xì)忮仩t和儲熱配合滿足熱負(fù)荷的需求。文中建立的調(diào)度模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,在Matlab中調(diào)用CPLEX求解器進(jìn)行求解。為驗(yàn)證模型的通用性,分4個情景對模型進(jìn)行對比分析。
情景一:系統(tǒng)為CHP+儲熱,且不考慮綜合需求響應(yīng);情景二:系統(tǒng)為CHP+儲熱+電鍋爐,且不考慮綜合需求響應(yīng);情景三:系統(tǒng)為CHP+儲熱+電鍋爐,僅考慮電力需求響應(yīng);情景四:系統(tǒng)為CHP+儲熱+電鍋爐,考慮綜合需求響應(yīng)。
天然氣流量與功率的轉(zhuǎn)換系數(shù)aLHV為9.7 kW·h/m3;調(diào)度周期為24 h;供暖用戶數(shù)M為400;R為16;C為0.525;最舒適的溫度θcom為21;不敏感溫度區(qū)域的上、下限θup,θlo分別為22,20;rse,min為0.85;αmax為0.1;熱網(wǎng)階次J為2;風(fēng)機(jī)的額定功率為600 kW;光伏最大輸出功率為250 kW。暫不考慮電、熱功率和風(fēng)電、光伏功率的預(yù)測誤差,日出力曲線見圖4。微網(wǎng)各機(jī)組參數(shù)見表1,儲能參數(shù)見表2,分時電價見表3。

圖4 電、熱負(fù)荷和風(fēng)電、光伏的日功率曲線Fig.4 Daily power curve of electricity,heat load and wind power,photovoltaic

表1 微網(wǎng)機(jī)組參數(shù)Table 1 Unit parameters of micro grid

表2 儲能參數(shù)Table 2 Parameters of energy storage

表3 分時電價Table 3 Time of use price
情景一優(yōu)化結(jié)果如圖5所示。系統(tǒng)內(nèi)的電負(fù)荷由CHP、風(fēng)電、光伏、儲電池和大電網(wǎng)交互功率共同滿足,熱負(fù)荷由CHP、燃?xì)忮仩t和儲熱配合共同滿足。CHP受“以熱定電”剛性需求、儲熱罐容量限制,使其調(diào)節(jié)裕度、風(fēng)電上網(wǎng)空間有限。在01:00—07:00和23:00—24:00,儲電和大電網(wǎng)交互達(dá)到上限,多余的風(fēng)電被迫棄用。在06:00—07:00雖有棄電,但儲電池達(dá)到容量最大值,繼而在07:00被迫進(jìn)行放電,使儲電池有一定的容量,在08:00再次進(jìn)行充電,避免棄風(fēng)。

圖5 情景一調(diào)度結(jié)果Fig.5 Scheduling results of scenario one
情景二優(yōu)化結(jié)果如圖6所示。加入電鍋爐后,增加了CHP的調(diào)節(jié)裕度,在消納風(fēng)電的同時進(jìn)行供熱。在00:00—01:00和01:00—06:00,處于電價低谷時期,相比于燃?xì)忮仩t,電鍋爐的供熱成本更低,優(yōu)先使用電鍋爐進(jìn)行供熱,其不足的熱量再由燃?xì)忮仩t補(bǔ)充。在07:00—08:00,處于電價平時段,但為避免棄風(fēng),電鍋爐保持出力。在09:00—19:00,電價在平、峰時段,CHP的發(fā)電成本更低,熱負(fù)荷優(yōu)先由CHP提供,電鍋爐停機(jī)。

圖6 情景二調(diào)度結(jié)果Fig.6 Scheduling results of scenario two
情景三優(yōu)化結(jié)果見圖7。實(shí)時電價需求響應(yīng)后,其對電負(fù)荷的削峰填谷能力更強(qiáng),電負(fù)荷在實(shí)時電價引導(dǎo)下進(jìn)行調(diào)整。在01:00—07:00電價較低時,增加用電量。在11:00—14:00和18:00—21:00購售電價較高時,減少電負(fù)荷使用,增加11:00—14:00的售電收益,減少18:00—21:00的購電成本,提升風(fēng)電的上網(wǎng)空間,降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。

圖7 情景三調(diào)度結(jié)果Fig.7 Scheduling results of scenario three
情景四優(yōu)化結(jié)果如圖8和圖9所示。考慮熱負(fù)荷需求響應(yīng)后熱負(fù)荷受供熱舒適度和熱慣性兩方面的影響,其溫度在20~22 ℃之間變化。在不影響用戶舒適度的前提下,使01:00—07:00和23:00—24:00的熱負(fù)荷減少,故CHP“以熱定電”的發(fā)電功率減少。15:00—21:00提高熱負(fù)荷需求,CHP“以熱定電”減少電價較高時段的購電成本。將熱負(fù)荷作為柔性負(fù)荷參與微網(wǎng)調(diào)度,一定程度上彌補(bǔ)了儲電、儲熱充放功率和儲能容量有限的缺點(diǎn)。

圖8 情景四電調(diào)度結(jié)果Fig.8 Scheduling results of scenario four

圖9 情景四熱調(diào)度結(jié)果Fig.9 Thermal scheduling results of scenario four
情景一至情景四的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對比如表4所示。由表4可知,相比于情景一,情景二加裝電鍋爐的棄風(fēng)消納量顯著提升,因?yàn)槠湎{一定棄風(fēng)的同時,轉(zhuǎn)換成熱,解耦了CHP“以熱定電”的剛性需求,加大了風(fēng)電的上網(wǎng)空間。情景一至情景四的風(fēng)電消納率分別為86.42%,91.29%,94.81%,96.83%,證明該模型可提高風(fēng)電消納能力。相比于情景一,情景四的購電成本減少了271.5元,碳排放處理成本減少了4.36元,總的經(jīng)濟(jì)成本減少了2 633.2元,系統(tǒng)運(yùn)行更加環(huán)保。
情景四中,分別將購電價格和售電價格提高和降低,對比電價對系統(tǒng)的影響,氣價和碳價不變,同理對氣價和碳價采用相同的措施,進(jìn)行算例分析。分析結(jié)果如表5—表7所示。

表5 電價變動對優(yōu)化結(jié)果的影響Table 5 Impact of electricity price changeon optimization results 元
由表5可知,電價變化對購電成本和售電收益的影響較大,電價降低使得棄風(fēng)成本增加。由表6可知,當(dāng)氣價變化時,購電價格不變,但售電價格有所變動,購氣成本增加,其余成本基本不變。由表7可知,碳價變化時,只對碳排放成本有影響,而對其他成本影響較小。綜上,系統(tǒng)的運(yùn)行成本主要受電價和氣價的影響,且電價的變化會影響多個成本的變化,氣價只對購氣成本產(chǎn)生影響。

表6 氣價變動對優(yōu)化結(jié)果的影響Table 6 Impact of gas price changeon optimization results 元

表7 碳價變動對優(yōu)化結(jié)果的影響Table 7 Impact of carbon dioxide price changeon optimization results 元
文中建立了考慮綜合需求響應(yīng)的多能互補(bǔ)微網(wǎng)模型,以經(jīng)濟(jì)成本最小為目標(biāo),優(yōu)化了供能側(cè)和負(fù)荷側(cè)的平衡關(guān)系。得到如下結(jié)論:
(1) 在負(fù)荷側(cè),隨著電、熱負(fù)荷的耦合加深,文中在建立價格型需求響應(yīng)的基礎(chǔ)上,考慮熱網(wǎng)的溫度模糊性和熱負(fù)荷的熱慣性,將柔性熱負(fù)荷參與調(diào)度,建立熱網(wǎng)的需求響應(yīng),減少購電和購氣成本。
(2) 在電源側(cè),加裝電鍋爐,相比于CHP+儲熱,電鍋爐的消納風(fēng)電能力更強(qiáng)。在消納風(fēng)電的同時,解耦CHP“以熱定電”的需求,促進(jìn)風(fēng)電上網(wǎng)。
(3) 文中考慮了微能源網(wǎng)電、熱系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)調(diào)度,分析了發(fā)電機(jī)組和產(chǎn)熱機(jī)組的協(xié)調(diào)優(yōu)化,提高了能源利用效率,降低了系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本。