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基于新能源供熱的風(fēng)電消納優(yōu)化研究

2021-04-26 04:12:56劉景霞李安萍
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年10期
關(guān)鍵詞:成本優(yōu)化

劉景霞 李安萍

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 包頭014010)

中國(guó)“三北”地區(qū)是棄風(fēng)量最大的地區(qū),同時(shí)也是我們研究攻克的難點(diǎn),其中內(nèi)蒙古地區(qū)具有豐富的風(fēng)力資源,但是目前內(nèi)蒙古地區(qū)以熱電機(jī)組為主,并且在冬季供暖期,熱電機(jī)組存在“以熱定電”的局限性,會(huì)大幅增加風(fēng)電并網(wǎng)的可調(diào)性,風(fēng)力發(fā)電本身具有季節(jié)性和不確定性這些因素,使得風(fēng)電消納的問題存在。如果風(fēng)電大發(fā)為了維護(hù)電網(wǎng)的平衡就只能采用棄風(fēng)的手段。為了解決這些問題政府出了很多政策,鼓勵(lì)用新能源電力供熱取代傳統(tǒng)的供熱,并且采用蓄能技術(shù)儲(chǔ)蓄棄風(fēng)降低棄風(fēng)率。文獻(xiàn)[1]提出以風(fēng)電、蓄熱式電鍋爐聯(lián)合構(gòu)成供熱系統(tǒng)并且結(jié)合熱負(fù)荷用戶的需求建立優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[2]加入蓄熱式電鍋爐進(jìn)行供熱,調(diào)節(jié)電網(wǎng)降低棄風(fēng)率。文獻(xiàn)[3]提出把蓄能裝置加入含有風(fēng)電的電網(wǎng)中提升電力系統(tǒng)的調(diào)節(jié)能力和風(fēng)電的消納能力。結(jié)合上述材料本文以蓄熱式電鍋爐為基礎(chǔ)的風(fēng)電場(chǎng)就地消納。

本文以提高棄風(fēng)利用率和降低經(jīng)濟(jì)成本為評(píng)估條件,建立以最小運(yùn)行成本最大消納功率為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)比傳統(tǒng)模式進(jìn)行仿真求解。

1 蓄熱式電鍋爐加入新能源供暖

蓄熱式電鍋爐目前分為固體蓄熱式電鍋爐和水箱蓄熱式電鍋爐,其工作的原理分別是以水能蓄熱和蓄熱磚蓄熱。相比起水箱蓄熱式電鍋爐固體蓄熱式電鍋爐具有占地面積小、蓄熱更穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),本文采用固體蓄熱式電鍋爐。由電能轉(zhuǎn)換為熱能儲(chǔ)存在蓄熱磚中,在熱負(fù)荷用戶需求時(shí)把儲(chǔ)存的熱能釋放,具體的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示。

2 蓄熱式電鍋爐優(yōu)化模型

本文以實(shí)現(xiàn)最低運(yùn)行成本消納最大棄風(fēng)量為最終目的,綜合考慮各種約束條件建立優(yōu)化模型。

2.1 建立數(shù)學(xué)模型

圖1 蓄熱式電鍋爐系統(tǒng)圖

先建立最大消納棄風(fēng)的目標(biāo)函數(shù)

其中T 為調(diào)度周期,定為1 天。調(diào)度時(shí)長(zhǎng)為1h,即T=24h,t為調(diào)度時(shí)段,Pa,t為t 時(shí)段蓄熱式電鍋爐所消納的棄風(fēng)功率,目標(biāo)函數(shù)的定義在于實(shí)現(xiàn)

其中P預(yù)(t)是在t 時(shí)刻預(yù)計(jì)消納的棄風(fēng)功率,P實(shí)(t)在t 時(shí)刻實(shí)際產(chǎn)生的棄風(fēng)功率。

在建立最小運(yùn)行成本的目標(biāo)函數(shù)

minC=Qa(Ca+Cn)+QbCt

蓄熱式電鍋爐消納的棄風(fēng)電量為Qa,MWh;蓄熱式電鍋爐消納的非棄風(fēng)電量Qb,MWh

Ca與風(fēng)電場(chǎng)簽訂的協(xié)定電價(jià),0.2617¥/kWh,

Cn電網(wǎng)公司輸配電成本,0.11¥/kWh

Ct分時(shí)電價(jià)

在內(nèi)蒙古某地,國(guó)家為了鼓勵(lì)新能源供暖發(fā)布的分時(shí)電價(jià)政策,其中0:00-5:00 為谷段,0.33¥/kWh;8:00-12:00、14:00-21:00 為用電高峰段,0.80¥/kWh;其他時(shí)間為平段,0.55¥/kWh。

2.2 建立約束條件

2.2.1 棄風(fēng)約束

研究消納棄風(fēng),所以t 時(shí)刻所消納的棄風(fēng)功率要小于所產(chǎn)生的棄風(fēng)功率

Pa,t<<Pw,t

2.2.2 功率平衡約束

功率平衡包括蓄熱式電鍋爐熱功率平衡和電功率平衡

Qc,t=Qc,t-1+Hio,t·h

Peh,t=Pa,t+Pn,t

其中Qc,t表示在t 時(shí)刻蓄熱式電鍋爐所儲(chǔ)存的熱量;Qc,t-1表示在t-1 時(shí)刻蓄熱式電鍋爐所儲(chǔ)存的熱量;Qc,t-1

表示蓄熱式電鍋爐在t 時(shí)刻釋放出來的熱量;Peh,t表示蓄熱式電鍋爐在t 時(shí)刻所產(chǎn)生的電功率;Pa,t表示蓄熱式電鍋爐在t時(shí)刻所消納的棄風(fēng)功率;Pn,t表示蓄熱式電鍋爐在t 時(shí)刻所消納的電網(wǎng)功率。

2.2.3 電鍋爐功率約束

0<<Pt<<Pmax

其中Pt為電鍋爐在t 時(shí)刻所產(chǎn)生的功率滿足大于0 小于最大額定功率。

2.2.4 蓄熱罐約束

Qmin<<Qt<<Qmax

其中Qt為蓄熱罐在t 時(shí)刻所儲(chǔ)存的熱量,滿足大于最小蓄熱量小于最大蓄熱量。

2.2.5 供熱約束

Qh,t>>Qh,min

其中Qh,t為蓄熱式電鍋爐在t 時(shí)刻所釋放的熱量,它滿足大于等于熱負(fù)荷在t 時(shí)刻最小需求的熱量。

2.3 基于粒子群算法的優(yōu)化算法

本文采用粒子群算法為多目標(biāo)優(yōu)化的算法,它的流程圖如圖2 所示。

圖2 粒子群算法流程圖

3 仿真分析

本文以電腦模擬以一天為周期24 小時(shí)棄風(fēng)量,通過與未進(jìn)行優(yōu)化的傳統(tǒng)模型進(jìn)行對(duì)比分析,并且通過仿真求解對(duì)仿真波形圖進(jìn)行講解。

3.1 日供熱對(duì)比

圖3 優(yōu)化前后供熱對(duì)比

從圖3 中我們可以清楚的看到相比優(yōu)化前的深色線,優(yōu)化后的淺色線更加的平穩(wěn)、穩(wěn)定,這樣既保證了熱負(fù)荷用戶的供熱需求、提高了用戶的舒適度,同時(shí)也避免了熱量溢出導(dǎo)致的浪費(fèi)。

圖4 優(yōu)化前后蓄熱罐能量的變化

3.2 蓄熱罐能量的變化

從圖4 中我們可以觀察到優(yōu)化后蓄熱罐對(duì)熱量的蓄量明顯比優(yōu)化前更加充裕,同時(shí)也意味著對(duì)能量的利用率也得到了提高。

3.3 電鍋爐加熱功率的變化

圖5 優(yōu)化前后鍋爐加熱功率對(duì)比

從圖5 中我們可以看出優(yōu)化后相比優(yōu)化前在用電的高峰期加熱功率明顯下降,這樣一方面錯(cuò)開用電高峰期的高電價(jià)節(jié)約了成本,另一方面風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)提供了更多的可調(diào)性。

圖6 優(yōu)化前后非棄風(fēng)功率的對(duì)比

3.4 非棄風(fēng)功率的變化

從本文中可以理解所謂非棄風(fēng)功率實(shí)際上就是從電網(wǎng)直接購(gòu)電的部分,因?yàn)閲?guó)家政策的發(fā)行在用電高峰期越少的購(gòu)電則越節(jié)約成本。從圖6 中我們可以明顯的看到優(yōu)化后相比優(yōu)化前在用電高峰期減少了購(gòu)電在用電的低谷期則增加了購(gòu)電這從一定程度上節(jié)約了大量的成本,進(jìn)一步保障了以最小成本為目標(biāo)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。

3.5 棄風(fēng)功率的變化

圖7 優(yōu)化前后棄風(fēng)功率應(yīng)用對(duì)比

通過圖7 我們可以發(fā)現(xiàn)通過優(yōu)化后的曲線更加接近風(fēng)電場(chǎng)在該時(shí)刻所產(chǎn)生的棄風(fēng)資源,這樣極大程度上保證了我們第一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。

3.6 最終數(shù)據(jù)的對(duì)比

圖8

優(yōu)化前所消納的棄風(fēng)約為134MW,所需要的成本為194688 元,優(yōu)化后所消納的棄風(fēng)約為145MW,所需要的成本為180154 元,滿足了多目標(biāo)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié)論

本文通過對(duì)蓄熱式電鍋爐目前的局限性以及現(xiàn)有棄風(fēng)消納所存在的問題進(jìn)行分析并解決,利用粒子群算法對(duì)傳統(tǒng)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化并通過仿真得出優(yōu)化結(jié)果。通過對(duì)比分析本次優(yōu)化取得了較為理想的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了最大消納棄風(fēng)和最小成本的目標(biāo)函數(shù)。

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