計及電動汽車和冷負荷響應的多樓宇聯合優化調度研究

門向陽，楊藍文，潘杰，胡永沈

（深圳供電局有限公司，廣東 深圳518000）

0 引言

社會不斷發展的同時，化石能源短缺、環境污染、能源利用率較低等問題也日漸凸顯，能源互聯網作為能源系統的新一步革新，能有效實現多種能量雙向互補與集成優化，并逐漸成為提高能源利用效率的重要方式［1］。近年來，大量分布式能源設備應用于樓宇側，以樓宇為主體的微網系統通過可再生能源、冷熱電聯供系統、儲能設備等形成了多能源互聯系統。當樓宇間產生功率交互時，勢必會影響各樓宇設備的出力，從而影響系統整體的運行。因此研究多個樓宇的聯合優化調度，對降低經濟運行成本，提高新能源的利用效率具有重要意義。

有關多能源互聯型微網的研究已取得一定進展。在單微網優化方面，文獻［2］分析了需求側響應對建筑樓宇綜合能源系統的優化調度影響；文獻［3］基于樓宇熱平衡方程構建樓宇虛擬儲能系統，在保證溫度舒適度的前提下優化冷熱電聯供系統（CCHP）樓宇微網運行。

在多微網聯合運行方面，文獻［4］介紹了我國5種典型的多微網系統，并選取相關實例進行場景應用分析；文獻［5］同時對多微網制冷、制熱的微源進行優化，并對比分析微網獨立運行和多微網聯合運行2種方式，指出多微網聯合運行能有效降低總運行成本，但未考慮電動汽車等對系統的影響。目前國內對多微網系統的研究還處于起步階段，鮮有文章同時考慮多能源互聯型樓宇和樓間功率交互等因素，且大多文獻未在多微網聯合調度中考慮車輛到電網（V2G）技術和溫度舒適度限制。

在上述研究背景下，本文主要研究計及冷熱電3種負荷的多樓宇綜合能源系統聯合優化調度，首先通過CCHP和燃氣鍋爐等元件將天然氣能源引入樓宇系統，又綜合利用風能和光伏等可再生能源，構建典型的能源互聯型樓宇。然后計及用戶的溫度舒適度，并考慮電動汽車參與樓宇系統優化調度，以日總運行成本為優化目標，建立考慮樓間功率交互的多樓宇聯合調度數學模型。為增強說服力，文章在仿真分析中引入各樓宇獨立運行的模式，對比2種運行方式的經濟性。為觀察不同溫度懲罰值對系統的影響，本文討論了多種溫度懲罰值下室溫和成本的變化。最后，為樓宇經濟運行提出合理化建議。

1 樓宇微網結構與數學模型

1.1 典型系統結構

本文研究的樓宇微網典型結構如圖1（a）所示。隨著大數據、互聯網技術快速發展，智能化終端可以完成對用戶或企業使用電、熱、氣等能源數據的采集。本文建立一個集中控制系統以保證各樓宇可靠互聯，集中控制系統收集每時刻各樓宇的能源信息，有效實現樓宇間的功率調度。聯合運行模式的互聯結構見圖1（b）所示。

圖1 樓宇系統及聯合運行結構圖Fig.1 The structure diagram of building system and joint operation mode

1.2 樓宇設備模型

（1）CCHP系統

本文采用燃氣輪機作為CCHP系統的原動機，燃氣輪機輸出功率為

式中：Pgas(t)為燃氣輪機t時刻消耗的天然氣功率；ηMT為燃氣輪機的發電效率。

排氣余熱功率為

式中：ηL為散熱損失率。

吸收式制冷機的制冷功率與吸收熱功率關系為

式中：COPAR、QAR,in(t)、QAR(t)分別為吸收式制冷機的性能系數、熱功率、輸出功率。

熱交換器能源功率為

式中：QHE,in(t)、QHE(t)分別為換熱器輸入、輸出功率；ηHE為熱交換器的熱效率。

為防止出現熱負荷供應不足，引入燃氣鍋爐作為CCHP的輔助鍋爐，燃氣鍋爐的出力模型為

式中：PGB(t)和QGB(t)分別為t時刻燃氣鍋爐耗氣和制熱功率；ηGB為燃氣鍋爐氣熱轉換效率。

（2）空調模型

以夏季典型日為場景，僅考慮空調制冷的情況，即

式中：QAC(t)、PAC(t)、COPAC(t)分別為空調的制冷功率輸出、消耗的電功率、制冷能效比。

（3）儲能模型

蓄電池儲能容量和充放電功率應滿足下列關系

式中：WSB(t)為t時段蓄電池容量；PSB,c(t)、PSB,d(t)和ηSB,c、ηSB,d分別為t時段的充放電功率和充放電效率。

1.3 冷負荷模型

冷負荷是指為達到要求室溫環境，由制冷系統從建筑物內部帶走的熱量，其大小與室內外熱源密切相關。室外熱源主要由圍護結構（外墻和屋頂）傳熱和透過玻璃窗的太陽輻射形成，而室內負荷由人體散濕散熱和用電設備散熱引起［6］。文獻［3］證明樓宇的蓄熱特性與冷負荷需求有一定關系，同時使樓宇具有類似儲能的特性，能進一步提高系統的經濟性。根據能量守恒得到樓宇蓄熱特性的表達式為

式中：QTv(t)為建筑物的蓄熱量；ρ為空氣密度；C為空氣比熱容；V為室內空氣容量；Tin(t)為t時段室內溫度。

因此，建筑物冷負荷需求為

式中：Q1=kwallFwall(Tout(t)-Tin(t))為建筑外墻與室外傳遞的熱量，其中kwall為建筑外墻的傳熱系數；Fwall為建筑外墻面積；Tout(t)為t時刻室外溫度；Q2=kwinFwin(Tout(t)-Tin(t))為建筑外窗與室外傳遞的熱量，其中kwin為建筑外窗的傳熱系數；Fwin為建筑外窗的面積；Q3=λSCItFwin為太陽熱輻射傳遞的熱量，其中λSC為遮陽系數；It為太陽輻射功率；Qheat為室內熱源的發熱功率。

1.4 EV模型

本文電動汽車采取有序充放模式，假設總調度時間為T，共有N臺電動汽車可參與調度，對任意車輛k∈N，其相關參數的類型均一致［7］。設車輛k開始接入樓宇時間為Tk,in，離開樓宇時間為Tk,o，則電動汽車的可操作狀態參數εk(t)可表示為

式中：1為電動汽車k可參與調度；0為不可進行充放操作。

本文假設參與調度的電動汽車動力電池均為鋰電池。在單個時段內，視鋰電池為恒功率充放電。

t時刻車輛k的實際充放功率可表示為

式中：Pk,EV,in(t)、Pk,EV,out(t)分別為t時刻車輛k的充電和放電功率；ηc、ηd分別為電動汽車的充放效率。

t時刻車輛k的電量為

2 多樓宇微網聯合調度模型

2.1 目標函數

人對環境最直觀的感受是溫度。因此引入溫度懲罰函數［3］和室溫約束，以此來描述人體對外部環境的滿意度。多樓宇微網聯合調度模型的優化目標是在運行周期T內M個樓宇的總運行成本最低，即

式中：Cs,op(t)、Cs,gas(t)、Cs,grid(t)、Cs,eg(t)、Cs,wd(t)分別為t時刻樓宇s的維護成本、天然氣成本、主網交互成本、樓宇間功率交互成本和溫度懲罰成本；Ps,WT(t)、Ps,PV(t)、Ps,MT(t)、Qs,GB(t)、Ps,AC(t)、Ps,AR(t)、Ps,HE(t)和CWT、CPV、CMT、CGB、CAC、CAR、CHE分別為t時刻樓宇s的風機、光伏、燃氣輪機、燃氣鍋爐、空調、制冷機和熱交換器的輸出功率與單位維護成本；Ps,SB,c(t)、Ps,SB,d(t)、CSB分別為t時刻蓄電池的充放功率與單位維護成本；Cgas為單位天然氣成本；Ps,gas(t)為氣源點提供的氣功率；Qs,GB(t)為t時刻樓宇s燃氣鍋爐的輸出熱功率；LHVG為天然氣低熱值；CBE、CSE、Ps,BE(t)、Ps,SE(t)分別為與主網交互的購售電成本和購售電功率；Cbuy、Csell分別為樓宇間功率購售價格；Ps,bf(t)、Ps,sf(t)分別為t時刻樓宇s由其他樓宇購買的功率和向其他樓宇輸送的功率；γwd為溫度懲罰值；Ts,in(t)、Ts,set(t)分別為樓宇實際室溫和用戶期望溫度。

2.2 約束條件

（1）平衡約束

聯合系統首先滿足電、熱、冷等能量平衡［8］，電動汽車作為一種特殊的儲能設備，優先滿足自身樓宇的能源需求，約束為

式中：Ps,EV,out(t)為t時刻電動汽車的總放電功率；Ps,EV,on(t)、Ps,EV,nb(t)分別為電動汽車輸出功率用于自身樓宇和傳輸到其他樓宇的功率。

（2）能源交互約束

樓宇微網與主網、2樓宇微網間功率交互約束為

式中：Ps,g,min、Ps,g,max、Ps,eg,min、Ps,eg,max分別為樓宇s與主網交互功率限制和樓宇間功率交互上下限。

（3）供氣約束

受天然氣源供應量和管道流量限制，樓宇允許接收天然氣流量需滿足供應限制。即

式中：Qs,g,max(t)為時刻樓宇s的最大天然氣供應量；Qs,max為樓宇s總調度時間內天然氣限制。

（4）可控機組約束

可控機組包括燃氣輪機和燃氣鍋爐，由于可控元件的出力限制和爬坡約束形式類似，統一為

式中：Ps,C(t)為樓宇s的可控機組C在t時刻出力；Ps,C,min和Ps,C,max分別為可控機組C的出力上下限；Rs,C,up和Rs,C,down分別為可控機組C的上下爬坡速率；Δt為單位調度時間。

（5）蓄電池約束

蓄電池容量、功率和始末狀態約束為

式中：Ws,V(t)、Ps,V(t)分別為t時刻蓄電池的容量和功率；Ws,V,min、Ws,V,max和Ps,V,min、Ps,V,max分別為蓄電池的容量和功率下限和上限。

（6）電動汽車約束

電動汽車是一種特殊的儲能裝置，其容量和功率約束形式與蓄電池約束相同。電動汽車也是一種需求負荷，參與樓宇調度的前提是要滿足其基本需求。本文假定低于60%電量的電動汽車具有充電需求，且離開樓宇時至少充至額定容量的80%；不低于60%電量的電動汽車沒有充電需求，離開樓宇時刻的容量應與進入樓宇時相同。

上述經濟優化調度模型為混合整數規劃問題，其中電動汽車狀態值εk(t)為0-1型變量，其余變量均為連續型變量，在MATLAB中調用CPLEX［9］求解。

3 算例分析

3.1 算例設置

建立3個距離較近且可進行功率交互的樓宇系統，所有樓宇隸屬同一能源運營商，聯合運行結構與圖（b）相同，其中樓宇1和樓宇2均采用如圖1（a）所示的典型結構，樓宇3不包括吸收式制冷機、燃氣鍋爐和風機，其余設備與典型樓宇結構相同。樓宇內各設備相關參數如表1所示。

假設樓宇都為辦公樓宇，要求總調度時間內室溫最大偏差為2.5℃。每個樓宇均采用相同建筑材料，外墻和外窗的傳熱系數統一取1.092 W/（m2·K）和2.8 W/（m2·K）［3］，相關數據來自文獻［3］。

燃氣輪機均采用“以熱定電”的運行方式，單位天然氣價格為2.05元/m3，LHVG為9.78 kWh/m3。樓宇間購電價格為0.21元/kW，售電價格為0.20元/kW。取溫度敏感度系數為1。電動汽車統一采用慢充方式，電動汽車充放電功率小于4 kW，額定容量均為40 kWh。為保證電動汽車有效與樓宇實現交互，規定電動汽車允許充放時間在工作時間內且第1 h和最后1 h不進行相關操作。電動汽車到達樓宇的初始電量服從N（0.5，0.4）正態分布，考慮到電動汽車的實際行駛情況，本文設初始電量的定義域為［0.2，0.9］。各樓宇最大接入車數、工作時間和設定標準溫度如表2所示。

表1 樓宇內相關設備參數Table 1 The related equipment parameters of buildings

表2 樓宇相關參數Table 2 The related parameters of buildings

3.2 樓宇聯合運行結果分析

算例仿真運行結果如圖2所示。

由圖2（b）可知，樓宇1和樓宇2在19:00—24:00和1:00—6:00向樓宇3輸送功率，而樓宇1在9:00—18:00接受來自其他樓宇的輸送功率。因樓宇3在非工作時段沒有可再生能源出力，其他樓宇在晚間風機出力有余，同時樓宇1工作時段新能源產出不足。結合圖2（b），在9:00—10:00和16:00—18:00樓宇2和樓宇3通過購電向樓宇1輸送功率，而在峰時段3個樓宇基本不向主網購電，說明聯合系統借助相關儲能設備使供電方式更為靈活經濟。為獲取更多的售電收益，在聯合運行模式下，樓宇3也存在向主網輸送功率的情況。可以看出樓宇間進行功率交互，既減少峰時段樓宇向主網的購電功率，降低購電成本，又提供消納可再生能源的新途徑，降低棄風棄光。

聯合運行時各樓宇儲能充放功率情況，如圖3所示。SB表示蓄電池、EV表示電動汽車。

由圖3可知，在聯合調度模式下，2樓宇電動汽車充放規律趨于相似，充放功率平滑度相對提高。相比于獨立運行，樓宇2的電動汽車和蓄電池在16:00—18:00充電量均減少，而在19:00—20:00進行放電操作，說明其儲能性設備也受到其他樓宇負荷的影響。電動汽車在滿足自身需要的同時，也通過樓間交互功率參與其他樓宇的優化調度。

圖2 聯合運行時交互功率Fig.2 Interactive power under coordinated operation

圖3 聯合運行時各樓宇儲能充放功率Fig.3 Energy storage charging and discharging power of each building under coordinated operation

3.3 對比分析

3.3.1 經濟性分析

由仿真計算，聯合運行模式的總運行成本為6 093.10元，獨立運行的總成本為6 559.66元，聯合運行較獨立運行的成本下降7.1%左右。各樓宇與主網交互成本對比如圖4所示。

圖4 各樓宇與主網交互成本對比圖Fig.4 The comparison of buildings with main network’interactive cost

圖4表明聯合運行模式下樓宇1、樓宇3與主網交互成本顯著下降，但樓宇2交互成本增加，致使樓宇2總成本提高。這是因樓宇2放棄部分時段的售電收益轉而向其他樓宇供電以降低總運行成本。可見，聯合運行模式并不能使每個樓宇都處于最經濟的運行狀態。由于3個樓宇屬同一運營商，在保證總成本降低的前提下，各樓宇成本允許存在起伏。

3.3.2 設備輸出對比

樓宇1在獨立運行與聯合運行時的制冷功率和室溫情況，如圖5所示。

圖5 獨立及聯合運行時樓宇1制冷功率和室溫Fig.5 The cooling power and room temperature of building 1 under indeperdent and combined operation

由圖5可知，聯合運行模式下，樓宇1的燃氣輪機出力降低，鍋爐出力增加，雖主要供冷元件仍是空調，但吸收式制冷機輸出功率增加。這是因樓宇間的交互功率減輕了電負荷需求壓力，從而減輕燃氣輪機出力需求，也使燃氣鍋爐有較多的可用天然氣。但在11:00—13:00負荷壓力仍較大，而此時購電成本又較高，所以制冷機則通過吸收燃氣鍋爐的熱量制冷。

3.3.3電動汽車的影響

計算樓宇1、樓宇2電動汽車輸出功率的使用情況，如圖6所示。樓宇1電動汽車全部用于自身樓宇的消耗，樓宇2電動汽車基本輸送至其他樓宇。結合樓宇1、樓宇2的負荷特點，樓宇1負荷壓力較大供不應求的時刻較多，因此樓宇1所屬電動汽車主要用于滿足自身需求。而樓宇2能源供應量相對充足，從而有較多電動汽車功率輸出至相鄰樓宇。

圖6 聯合運行時各電動汽車輸出情況Fig.6 The output of each electric vehicle under coordinated operation

為對比不同電動汽車的管理模式對系統的影響，本文對無序充電（電動汽車到達時刻即開始充電）和有序充電2種運行模式進行對比仿真，無序及有序充電成本分別為6177.50元、6146.20元，顯然有序充電經濟性更優。

3.3.4 溫度靈敏性

為衡量制冷舒適度，本文加入溫度懲罰項，不同溫度懲罰值對優化結果有一定影響。圖7表明聯合運行時不同懲罰值下各樓宇溫度的變化情況。樓宇3溫度變化基本未受影響是由于聯合調度時樓宇3可再生能源充足，能量滿足溫度舒適度要求。γT=0.8時，樓宇1、樓宇2室溫距離設定值都較遠，舒適度很低；γT=1.4時，樓宇2舒適度有明顯改善，部分時段與設定溫度相同；γT=1.5時，樓宇1舒適度得到較大改善，大部分時段為設定值溫度。為了增加對比性，本文將懲罰值增加到10元/℃，發現所有樓宇在工作時段都處于設定溫度。不同的溫度懲罰值會影響制冷負荷，懲罰值越大，溫度舒適度越大，所需制冷量也就越大。樓宇總運行成本和溫度懲罰值關系如表3所示。可以看出，2種運行模式的總成本都隨著γT的增大而增加，但聯合運行的總成本總是低于獨立運行模式，當懲罰值較大時，聯合運行經濟優勢更為明顯。

表3 γT與總成本的關系Table 3 Relationship betweenγT and total cost

4 結束語

本文以夏季能源互聯型樓宇場景為例，構建了聯合調度模型。通過對樓宇獨立運行和聯合運行2種模式的仿真結果對比分析，得到結論如下。

（1）樓宇聯合調度模式能降低系統運行的總成本，特別對于可再生能源出力不同的樓宇，能源較多的樓宇會向能源較少一方輸送功率，以緩解其負荷壓力。既能提高新能源的利用率，又能降低總體運行成本。

（2）在聯合運行模式下，電動汽車從宏觀層面參與樓宇調度，不僅調節自身樓宇的運行狀態，還可通過集中控制系統參與其他樓宇的優化調度。在一定程度上緩解負荷峰值壓力，降低運行成本。

（3）樓宇的溫度舒適度對運行結果有較大影響。溫度懲罰價格越高，溫度舒適度越容易得到滿足，但制冷需求也隨之增加，導致運行成本有所提高，聯合運行的優勢更加明顯。

（4）聯合運行模式下，各樓宇的成本存在起伏，并不是所有樓宇成本都會降低。當樓宇運營商為多方時，可根據實際情況，以簽訂供需協議或制定輸送功率價格的方式，為供能方提供補償。