園區綜合能源規劃仿真系統設計分析

胡 楠，黃 峰，楊 鳴

（國網江蘇省電力有限公司 南通供電分公司，江蘇 南通 226000）

0 引言

“十四五”是我國能源轉型變革的關鍵時期，能源需求發生新變化，高質量發展要求更加突出，綠色轉型出現新形勢，能源創新發展進入新階段［1—3］。

南通中創區及周邊區域能源類型多樣，已規劃建設有儲能、充電樁、熱泵、冷水機組等資源，周邊經濟技術開發區包含豐富的分布式光伏資源，但多種能源系統間的運行相互獨立［4］。目前市面上綜合能源規劃仿真平臺質量參差不齊，文獻［5］調研并選取了最具備代表性的10個平臺，從應用場景、研究方法以及模型種類等方面對包括COMPOSE、DER?CAM、EnergyPLAN等在內的主流IES規劃仿真平臺進行了優勢與缺點分析，指出重視模型變化與發展、真實反應用戶在電力系統的參與度，是當前綜合能源規劃仿真平臺所缺失的。

目前，針對樓宇及園區級綜合能源系統的規劃一般是針對設備類型和設備容量的組合優化，缺乏對實際用能主體的互補潛力、利用共享或分配形式的考慮，難以準確評估系統運行時多能耦合帶來的互補效益［6—7］。同時，當前尚無適用于評估綜合能源系統投資運行可靠性、經濟性的平臺系統，針對綜合能源系統規劃、運行決策缺少科學有效的仿真工具支撐［8—9］。

能量樞紐［10］理論的推廣可以實現對區域和跨區不同空間尺度的綜合能源系統的建模［11］。能量樞紐的定義是將一個綜合能源系統抽象成為雙端口（輸入+輸出）網絡結構［12］。能量樞紐包括能量轉換設備、能量傳導設備、能量存儲設備，隨著多能源儲能、分布式可再生能源并網等園區多元化用能、儲能、產能形式的出現，構建整體系統設備框架的能量樞紐站對于園區的綜合能源多級利用有著重要意義［13—14］。

綜上所述，針對園區級別的綜合能源系統規劃面臨著來自能源側、設備側、耦合方式、運行優化的諸多挑戰［15］。在大力發展和消納可再生能源的新形勢下，為實現區域綜合能源系統的整體部署和規劃，以及特色園區綜合能源的合理規劃和實地運用，亟需開發一套成熟可靠的軟件層面的解決方案。

新型園區能源互聯網規劃與運行優化系統可實現規劃仿真、運行優化與協調控制從預案到實景的閉環、優化從局部到全局的閉環，可提供園區能源互聯網全過程智慧解決方案。

1 規劃仿真系統的規劃模塊

新型商業、科創類園區綜合能源系統具有規模小、靠近用戶側、源荷多樣、運行靈活的特征，在能源系統中占據重要地位，是綜合能源服務的落腳點，而規劃設計是開展綜合能源服務的首要任務。

本文打造專門針對綜合能源系統的規劃分析軟件平臺，旨在協調優化配置園區內外能源資源，滿足園區內現有及潛在能源需求，從而加速綜合能源服務落地。軟件能通過以規劃評估流程為導向的人機界面為電力公司營銷人員、綜合能源系統業主快速提供綜合能源系統規劃設計方案，包括設備選型、設備定容、設備數量以及運行策略等。同時可以為設計者、業主提供基于規劃設計方案的運行表現及經濟性分析，并提供包括動態回報周期、內部收益率、整體能效水平、單位產能碳排放量等多維度的評價指標。

綜合能源規劃平臺由5 大核心模塊組成，分別為自然稟賦分析模塊、負荷估算模塊、設備數據庫模塊、經濟參數設置模塊和優化比選模塊。該平臺研發的核心是以規劃流程為導向的區域綜合能源系統規劃評估，規劃流程圖如圖1所示。

圖1 規劃平臺流程圖Fig.1 Planning plat flow chart

1.1 自然稟賦分析模塊

為保證規劃方案的可靠性和真實性，規劃平臺創建了涵蓋全國700余座氣象站的3年內自然資源稟賦歷史數據的數據庫，包括氣溫、風速及輻照等信息，用于為可再生能源利用技術提供數據支撐，如太陽能發電和風力發電。

首先，平臺根據用戶選址，基于地圖API接口進行經緯度解析，將項目的地理位置坐標與數據庫中的氣象站位置坐標進行匹配。具體采用KNN 回歸算法，找到所選地址的幾個近鄰站點，并用權重衡量距離對相似度的影響，從而確定所選地址的自然資源屬性。通過自然稟賦分析模塊，規劃平臺能夠獲取全國范圍內具有較高參考價值的自然資源信息，并與用戶的負荷特性進行匹配和校正。

1.2 負荷估算模塊

規劃平臺面向差異化的用戶需求提供了3 種電-熱-冷負荷建模方法。第一種是核心設備建模，基于通用設備、石化設備、機床設備等7 大類27 種核心用能設備的技術參數和工作時間進行負荷估算；第二種是細分行業建模，基于4 大類43 個行業的典型負荷特性進行負荷估算；第三種是業務類型建模，基于4類地塊業務分類，包括住宅、工業、辦公和學校，考慮不同業務的負荷特性和數據時間類型進行負荷估算。3種負荷估算方法均支持用戶數據導入和實時修改。

1.3 設備數據庫模塊

規劃平臺設備模型庫模塊涵蓋4 大類33 種多能核心設備，分別為發電機組、儲能設備、供熱/制冷設備和燃料電池，詳細類別如表1 所示。用戶可點擊“設備模型”按鈕查看設備建模文檔，點擊設備圖標進行品牌型號選擇和物理經濟參數自定義。此外，用戶可根據實際需要在此模塊定義多個規劃方案，在優化頁進行進一步的對比分析。

表1 規劃平臺設備模型庫Table 1 Device model library of planning planform

1.4 經濟參數設置模塊

用戶可在經濟參數設置模塊設置多能源購售價格、金融參數以及新能源補貼參數。其中，購電價格按地區、用電類型以及價格機制進行逐級區分，能源站購熱和購冷價格由用戶自定義。在燃料價格部分，用戶可根據實際市場情況設置天然氣階梯氣價、峰谷氣價以及其他常見燃料價格（如煤炭、柴油、生物質氣等）。財務參數包括融資比例、融資年限和還款方式等。此外，用戶可根據當地政策設置光伏、風機以及儲能的詳細補貼參數。

2 規劃仿真系統的規劃模塊數學建模

2.1 優化目標

規劃平臺優化比選模塊提供數據驅動的規劃方案可視化分析及比選。針對用戶不同的偏好及需求，平臺支持設置不同的優化目標，包括經濟性最優、環保性最優和能效性最優。平臺具備引擎隊列優化的加速求解功能，通過對方案數量及復雜度進行自動評估，能夠根據評估結果進行計算引擎選擇。此外，規劃平臺還支持多規劃方案情況下的多引擎并發計算，優化流程如圖2所示。優化結束將自動生成可視化規劃報告，通過圖表的形式多維度展示系統的經濟性、能效性、環保性等多維度指標評估結果。

圖2 計算引擎隊列優化流程Fig.2 Optimization flowchart of computation engine queue

2.1.1 經濟性最優

系統目標函數由如下6項組成

式中:Cinv為系統初始年等值投資成本；Com為系統運行和維修費用；Cfuel為染料費用；Cgrid為與電網電能交互費用；Cstation為從能源站購能費用；Csubsidy為新能源和儲能補貼。分別分別為蓄電池、儲熱罐、冰蓄冷空調在t時刻的輸出功率。

系統初始年等值投資成本Cinv的表達式如下

式中:γ為所有設備的集合；Ri為資金回收率；invi為設備i的單位容量初始投資成本，元/kW 或元/kWh；Capi為設備的安裝容量，kW 或kWh；y為設備投資回收年限；r為銀行利率值，本文取6.7%。

系統運行和維修費用Com的表達式如下

式中:T為規劃周期；omi為設備i的單位運行和維修費用，元/kW 或元/kWh；分別為電相關、冷熱相關設備在t時刻的輸出功率，kW。

燃料費用Cfuel由發電機組共同產生，表達式如下

式中:kgas、kcoal、kdiesel、kbiogas和kbiomass分別為天然氣、煤炭、柴油、沼氣和其他生物質的單位熱值價格，元/kWh；ηGT、ηCHP、ηCFG、ηDG、ηBGG和ηBMG分別為燃氣發電機、燃煤發電機、柴油發電機、沼氣發電機和生物質發電機的效率；分別為燃氣發電機、燃煤發電機、柴油發電機、沼氣發電機和生物質發電機在t時刻的輸出功率，kW。

與電網電能交互費用Cgrid的表達式如下

式中:kpur、ksale分別為系統向電網的購、售電價格，元/kWh；分別為t時刻系統的購、售電功率，kW。

從能源站購能費用Cstation的表達式如下

式中:kheat、kcool分別為園區向外部能源站購熱、購冷的價格，元/kWh；分別為t時刻系統向園區外部能源站購熱、購冷的功率，kW。

新能源和儲能補貼Csubsidy的表達式如下

式中:CapPV、CapWT分別為太陽能裝機容量、風力發電機裝機容量；subPV,install、subWT,install分別為光伏、風機的初裝補貼，元/kW；subPV,generate、subWT,generate分別為光伏、風機的度電補貼，元/kWh；subBT、subTST和subIC分別為蓄電池、儲熱罐和冰蓄冷空調的儲能補貼，元/kWh；分別為太陽能發電、風力發電設備在t時刻的輸出功率，kW。

2.1.2 環保性最優

系統環保性用污染氣體排放量衡量，目標函數組成如下

式中:Egas、Ecoal、Ediesel、Ebiogas、Ebiomass分別為天然氣、煤炭、柴油、沼氣、其他生物質燃燒產生的污染氣體。

天然氣燃燒產生的污染氣體Egas的表達式如下

式中:coegas為天然氣燃燒的排放因子，kg/kWh；為燃氣鍋爐t時刻的輸出熱功率，kW；ηGB為燃氣鍋爐的熱效率。

煤炭燃燒產生的污染氣體Ecoal的表達式如下

式中:coecoal為天然氣燃燒的排放因子，kg/kWh；lllr為線損率。

柴油燃燒產生的污染氣體Ediesel的表達式如下

式中:coediesel為柴油燃燒的排放因子，kg/kWh。

沼氣燃燒產生的污染氣體Ebiogas的表達式如下

式中:coebiogas為沼氣燃燒的排放因子，kg/kWh。

其他生物質燃燒產生的污染氣體Ebiomass的表達式如下

式中:coebiomass為其他生物質燃燒的排放因子，kg/kWh。

2.1.3 能效性最優

用一次能源利用率（primary energy ratio，PER）表征系統的能效性，目標函數如下

2.2 系統約束條件

2.2.1 電能平衡約束

2.2.2 熱能平衡約束

2.2.3 冷能平衡約束

2.2.4 設備輸出功率上、下限約束

2.2.5 設備占地面積約束

式中:areai為設備i的單位容量占地面積，m2/kW或m2/kWh；Areai,max為設備i的最大占地面積，m2。

2.2.6 與電網電能交互功率約束

2.2.7 設備選取狀態約束

式中:selectedi為設備i選取狀態，selectedi=1 表示設備i被選取；M取值為106kW。

2.2.8 蓄電池運行約束

2.2.9 蓄熱槽運行約束

2.2.10 冰蓄冷空調運行約束

2.2.11 電空調運行約束

2.2.12 熱泵運行約束

2.2.13 氫燃料電池運行約束

3 南通中央創新區規劃仿真系統

南通中央創新區是以江海特色產業科技創新為主導的創新花園城。本文針對中央創新區特色能源需求，為創新區建設現狀及未來能源場景提供低碳、經濟、高效的一站式能源解決方案，基于綜合能源仿真平臺給出方案的運行可行性評估，實現智能規劃輔助決策，并進一步推動數據的大屏可視化展示。目前，南通中央創新區已完成部分建設，包括以金鷹世界為核心的商貿區及以科創中心為核心的科創島鏈區域，對于建成區域內的高密度商業樓宇及科創型企業，冷熱負荷總量高達131 MW，其供能需求密度高、供能質量要求高、清潔供能期望高，圖3展示了南通中央創新區區域政府的地域規劃及預估的分區負荷。針對以上需求，本文從清潔替代、電能替代、協同高效供能3個角度出發，開展能源站集中供能方案評估，對中央創新區供能方案進行優化升級，制定清潔高效的能源解決方案。本文依托所提的綜合能源規劃平臺與綜合能源能量仿真平臺，為南通中央創新區提供能源站規劃及設備仿真方案。

圖3 南通中央創新區區域規劃及分區負荷Fig.3 Regional planning and regional load of Nantong central innovation zone

3.1 南通中央創新區規劃

3.1.1 蒸汽換熱+冷水機組能源站配置（方案一）

方案一充分考慮創新區周邊資源稟賦，形成以熱電廠發電余熱為系統主要熱源，通過架設熱蒸汽輸送管線、在能源站建設大型汽-水換熱系統，構建蒸汽換熱+冷水機組及部分吸收式制冷機組的能源站供應解決方案。方案一的優勢是系統以熱蒸汽為熱源，整體投資費用較低，且采暖費用低。在區域聚集區內建設能源站3 座，盡管需新增管廊投資費用，但可降低裝機容量，實現用能互補，提升總體能源利用效率；方案一的劣勢是蒸汽管道需架空鋪設于地面以上，影響區域外觀。蒸汽源每年有一定檢修期，且熱源發生故障后，停汽時間長，一般2-3 d以上。運行評估顯示，以蒸汽熱源為冷熱供應源，運行費用較低、可對熱電廠余熱進行有效利用，但新增管廊投資費用較高、每年需停機檢修、且蒸汽架空管線影響整體區域外觀，且熱源發生故障后，停汽時間長，對于穩定供能有較高的挑戰。

3.1.2 燃氣鍋爐供熱+電制冷機+熱電聯產能源站配置（方案二）

分布式熱電聯產是較新的供能方式，方案二構建了以燃氣鍋爐供熱+電制冷機供能為主、熱電聯產系統為熱源及供冷耗電作補充的能源站供能方案。

運行評估顯示，電制冷機由于耗電量較大，通過熱電聯產系統對電制冷機的供冷電需求進行補充，可節省部分購電費用，且產生的余熱可補充燃氣鍋爐供熱。由于當前熱電聯產系統的單位投資價格高，本方案的投資規模較蒸汽方案高約87%，且燃氣價格在冬季一般處于高位，整體運行成本較高，投資回收年限需12.54 a，投資風險及整體經濟性較差。

3.1.3 電制冷機+電鍋爐+冷熱雙蓄能源站配置（方案三）

方案三針對南通風力發電潛力巨大、清潔綠色等政策導向性好等發展定位，提出以清潔能源消納、提升總體能效為目標的綜合供能解決方案。該方案以電能替代、清潔低碳為核心，構建以電制冷機、電鍋爐及冷熱雙蓄為主體的能源綜合解決方案。

運行評估顯示，該方案以電力作為冷熱供應源、可在風力大發期間利用冷熱雙蓄系統消納新能源、降低日間負荷。由于電制冷及電采暖系統技術成熟、設備購置成本較低，不需要額外架設蒸汽管線等，因此方案三的系統整體投資額較方案一、方案二低。盡管電采暖在日間峰值期間價格高，但通過低谷期的儲能補充，可有效提升系統的整體運行經濟性。

3.1.4 方案對比

上述3個方案投資參數對比如表2所示。

表2 3種規劃方案參數對比Table 2 Parameters comparison of 3 planning schemes

通過將上述3 個方案進行橫向比對，可發現方案三的投資總額最低，綜合能耗及碳排放優勢最為明顯。目前投資總額和投資回收期均處于領先位置，考慮到新能源在南通的快速發展，此方案不僅將進一步提升經濟性，對于未來南通發展全面綠色轉型態勢下所面臨的高比例新能源消納難題，也將是潛在的重要解決途徑之一。

4 結束語

本文匹配南通中央創新區發展進度，建立了一套完整、科學的能效提升驅動的規劃仿真系統，可提供園區能源互聯網智慧解決方案。所提中央創新區規劃仿真系統符合國家能源戰略，適應南通地區能源特色與發展需求，有利于產業結構調整和產業升級，對江蘇乃至全國綜合能源運行仿真規劃具備較高的借鑒意義。