基于多能互補的綜合能源微網優化調度方法研究

李劍鋒,楊春來,郝曉光,張德隆,袁曉磊

(1.國網河北省電力有限公司電力科學研究院,河北 石家莊 050021;2.華北電力大學,北京 102206)

隨著能源和環境問題的日益凸顯,尋求可替代能源、提高能源的利用效率成為人們關注的焦點之一。綜合能源系統作為一種實現多種能源子系統之間協調規劃、運行和管理的新型一體化系統,對于構建新型的能源消費市場、提升可再生能源的利用率具有重要意義[1]。國家發改委和國家電網有限公司出臺了《關于推進多能互補集成優化示范工程建設的實施意見》《推進綜合能源服務業務發展2019-2020年行動計劃》等相關政策,對于促進綜合能源系統及其相關技術的發展與應用起到重要作用。然而,綜合能源系統包含多種能源類型,各種能源之間存在耦合關系,系統的運行較為復雜[23],這些問題對綜合能源微網優化運行產生不利影響,限制綜合能源系統的推廣和應用。

以下對綜合能源系統優化運行方法進行了研究,構建了考慮多能源類型、多轉換裝置的綜合能源微網優化運行模型,建立了綜合能源微網中各單元的運行模型和平衡關系,最后利用遺傳算法對綜合能源微網優化調度問題進行了求解,驗證了所建立模型的可行性。

1 優化調度模型

綜合能源微網中含有冷、熱、電、氣4種能源形式,包含微燃氣輪機、光伏發電、風力發電、蓄熱槽、蓄電池、燃氣鍋爐、吸收式制冷機和電制冷機。綜合能源微網示意見圖1。針對該綜合能源微網系統,建立了系統優化運行模型,并考慮各個單元的運行模型和相互關系,建立約束條件的數學模型。

圖1 綜合能源微網示意

1.1 運行成本的優化模型

綜合能源微網優化運行的目標是使系統的運行成本最低或收益最大[48],系統的運行成本包括從電網購電成本C g和購買天然氣的成本C f,運行收益為向電網售電的收益Cs。優化目標函數為系統的運行成本

式中:p g,t為電價;P g,t為系統從上級電網的購電功率;Δt為時間;p ng,t為天然氣價格;G gt,t為微燃氣輪機的熱值;G gb,t為燃氣鍋爐的熱值;H ng為天然氣熱值;p s,t為系統向上級電網售電的價格;P s,t為售電功率。

1.2 約束條件

1.2.1 冷功率約束

在綜合能源系統中,吸收式制冷機是提高能源綜合利用效率的重要設備,其驅動能源為熱能,工質為溴化鋰或氣水溶液,將輸入的熱量轉為冷量輸出,轉換性能系數取決于輸入熱量值與輸出冷量的比值。系統中與冷功率相關的設備為吸收式制冷機、電制冷機與冷負荷,其平衡關系為

式中:CO ac為吸收式制冷機的制冷系數;H ac,t為輸入吸收式制冷機的熱功率;CO ec為電制冷機系數;P ec,t為輸入電制冷機的電功率;C L為冷負荷。

1.2.2 熱功率約束

系統中與熱功率相關的設備包括燃氣鍋爐、微燃氣輪機、蓄熱槽和余熱回收裝置。熱功率平衡關系為

式中:H hr,t為余熱回收裝置吸收的熱功率;H gb,t為燃氣鍋爐產生的熱功率;H ac,t為輸入吸收式制冷機的熱功率;H tst,t為蓄熱槽的充放熱功率;H L,t為熱負荷;ηhe為熱交換器效率。

式中:P mt,t為微燃氣輪機輸出電功率;ηmt為微燃氣輪機發電效率;ηhr為余熱回收裝置效率。

蓄熱槽是綜合能源系統中的蓄熱裝置,釆用蓄熱槽能起到削峰填谷、緩解冷熱電負荷比與燃氣輪機供給不匹配的矛盾。蓄熱槽的運行約束為

式中:E tst,t為蓄熱槽在t時刻的熱能;ηtst,ch、ηtst,dis分別為充放熱效率。

1.2.3 電功率約束

與電功率相關的設備或主體有微燃機、電制冷機、蓄電池、光伏、風電、用戶、電網,電功率平衡約束為

式中:P mt,t為微燃氣輪機輸出電功率;P g,t為系統從電網購電的功率;P ec,t為輸入電制冷機電功率;P b,t為蓄電池充放電功率;P s,t為向電網的售電功率;P L,t為電負荷功率;P PV,t為光伏功率;P W,t為風電功率。

式中:SoC t為蓄電池的荷電狀態;ηch、ηdis分別為充放電效率。

與上級電網的功率交互約束

1.3 求解算法

遺傳算法是一種隨機全局搜索和優化的方法,具有簡單、通用、魯棒性強和良好的全局尋優能力等優點,對于綜合能源系統優化運行模型具有良好的適用性。遺傳算法模仿了自然界的生物進化機制,其本質是一種高效的全局搜索方法,能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識,進而求得問題的最優解。

利用遺傳算法求解綜合能源微網優化運行模型,其計算流程如圖2所示,主要的求解步驟如下。

圖2 遺傳算法的基本流程

步驟1,隨機生成初始種群,設置種群規模、交叉率、變異率和最大迭代次數等參數。

步驟2,計算種群中所有個體的適應度,即每個個體的目標函數值。

步驟3,對上一代群體進行選擇、交叉、變異操作,產生新一代群體,替換并保存新一代群體中適應度函數值較高的個體。

步驟4,判斷是否滿足停止條件。如滿足,則結束并輸出最優解;如不滿足,則轉到步驟2重新進行迭代計算。

步驟5,輸出問題的最優解,結束。

2 仿真計算

本節對綜合能源微網的優化運行模型進行仿真分析,采用如圖3所示的數據作為輸入數據,包括電負荷、熱負荷、冷負荷、光伏發電和風力發電。算例中采用的分時電價數據如表1所示。

圖3 輸入數據曲線

表1 算例中采用的分時電價數據

根據綜合能源微網的優化運行模型、輸入數據和參數,可以得到以下仿真結果。圖4和圖5是夏季某一天的仿真結果,此時假設熱負荷為0,用戶只有用電需求和用冷需求。在01:00-08:00,電制冷機可以滿足用戶的大部分用冷需求,由于燃氣輪機成本較高,此時燃氣輪機用來滿足一部分用冷需求,同時發出一部分電能供電負荷使用。在09:00-22:00,雖然用戶用電需求下降,但由于此時氣溫高,用戶用冷需求較大,在電制冷機達到了其額定功率的情況下,仍然難以滿足冷負荷需求,因此,需要吸收式制冷機工作,燃氣輪機需要供給吸收式制冷機75～140℃的熱水用于制冷,此時,燃氣輪機發電較多,用戶從電網購電相應減少。在22:00以后,用冷需求下降,燃氣輪機運行功率降低。

圖4 夏季電功率曲線

圖5 夏季冷功率曲線

圖6和圖7是冬季某一天的仿真結果,此時假設冷負荷為0,用戶只有用電需求和用熱需求。由于同時有電和熱需求,因此,燃氣輪機一直處于運行狀態,燃氣輪機首先滿足的是用戶的熱需求,在以熱定電的條件下,用戶再從電網中購電,此外,蓄電池配合充放電以滿足用戶對電能的需求。整個過程中,由于用戶的負荷較大,風光發電和燃氣輪機發電難以滿足,用戶一直處于購電狀態,未向外部電網售電。

圖6 冬季電功率曲線

圖7 冬季熱功率曲線

微燃氣輪機與蓄熱槽配合可以滿足用戶的熱需求,燃氣輪機多發的熱量存儲在蓄熱槽中,并在供熱能力不足時,蓄熱槽放熱進行補充。燃氣鍋爐在此情況下沒有參與運行,是由于鍋爐只能供熱,而燃氣輪機可以在供電的同時將多余的熱量供給熱負荷,從而降低了系統運行成本。

在不考慮分時電價的情況下,一天的平均電價為0.69元/k Wh,在夏季,系統的運行成本為26 000元;在冬季,系統的運行成本為39 760元。在考慮分時電價的情況下,在夏季,系統的運行成本為25 850元;在冬季,系統的運行成本為39 520元。由此可以看出,考慮分時電價有利于降低系統的運行成本。

3 結論

本文構建了考慮多能源類型、多轉換裝置的綜合能源微網優化運行模型,并利用遺傳算法對綜合能源微網優化調度問題進行了求解,算例分析表明:

a.綜合能源微網中冷、熱、電3種能源均可以達到各自的平衡;

b.蓄電池和蓄熱槽在調節電功率和熱功率方面發揮了重要的作用;

c.在選取的算例中,微燃氣輪機和蓄熱槽配合供熱,燃氣鍋爐沒有參與運行,節省了燃氣成本,而且分時電價有利于降低系統的運行成本。

此外,在未來的研究中,將考慮不同能源之間的交易機制,將能源的價格考慮到優化運行模型中,并在多時間尺度上研究綜合能源微網的優化運行問題。