含電轉(zhuǎn)氣及儲能的綜合能源系統(tǒng)多目標優(yōu)化調(diào)度

王亭嶺，劉國慶，趙迪迪

含電轉(zhuǎn)氣及儲能的綜合能源系統(tǒng)多目標優(yōu)化調(diào)度

王亭嶺，劉國慶，趙迪迪

（華北水利水電大學 電力學院，河南 鄭州 450045）

為滿足綜合能源系統(tǒng)的多種能量管理及優(yōu)化調(diào)度，構(gòu)建了含電轉(zhuǎn)氣及儲能的綜合能源系統(tǒng)混合潮流優(yōu)化調(diào)度算法。基于能源集線器理論，建立了含能量轉(zhuǎn)換設備和能量儲存設備在內(nèi)的能量中心數(shù)學模型。在計及電力系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)和耦合環(huán)節(jié)的相關(guān)約束后，以運行經(jīng)濟成本和污染氣體排放量最小為目標，通過混合潮流優(yōu)化調(diào)度方法得出多種方案；再利用模糊決策確定出最終調(diào)度方案。確定的調(diào)度方案可兼顧安全性、經(jīng)濟性、環(huán)保性等多種約束，保證綜合能源系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。仿真結(jié)果表明，所提算法可以為綜合能源系統(tǒng)和能量中心提供多維度的調(diào)度方案，引入電轉(zhuǎn)氣和儲能裝置后能有效減少綜合能源系統(tǒng)運行的經(jīng)濟成本和污染氣體排放量及在含電轉(zhuǎn)氣設備時應計及電轉(zhuǎn)氣運行成本對調(diào)度的影響。

綜合能源系統(tǒng)；電轉(zhuǎn)氣；儲能裝置；能源集線器；多目標優(yōu)化調(diào)度

0 引言

能源是驅(qū)動社會發(fā)展和人類生活基礎。隨著環(huán)境問題日益突出，人們對可持續(xù)能源的需求極為迫切[1]。我國二氧化碳排放力爭2030年前達到峰值，力爭2060年前實現(xiàn)碳中和。區(qū)域綜合能源系統(tǒng)[2-4]（regional integrated energy system，RIES）逐步成為人類用能的發(fā)展趨勢，可滿足能源梯級利用和清潔高效的要求。所以，RIES的多目標優(yōu)化調(diào)度是亟需解決的問題。

能源集線器[5]（energy hub，EH）通過轉(zhuǎn)換矩陣描述RIES能源之間的轉(zhuǎn)化、傳輸和儲能。文獻[6,7]基于EH模型，研究了可再生能源的不確定性和需求響應。文獻[8]建立了考慮約束條件的電熱能源系統(tǒng)優(yōu)化模型，研究了風能供熱效益。文獻[9]采用EH的方式描述了含風能、沼氣和儲能裝置等全可再生能源系統(tǒng)。電轉(zhuǎn)氣（power to gas，P2G）技術(shù)[10, 11]在電價低谷或可再生能源出力過剩時將電能轉(zhuǎn)化為易大量存儲的天然氣儲能，同時消耗二氧化碳，實現(xiàn)經(jīng)濟運行，減少溫室氣體排放。儲能裝置有能量時序轉(zhuǎn)移作用[12]，能改善系統(tǒng)運行的靈活性。

能量中心（energy center，EC）作為RIES的核心環(huán)節(jié)，EC中鮮有同時考慮到P2G和儲電/儲熱/儲氣裝置。文獻[13]分析了P2G對風能消納能力的影響。文獻[10]在P2G的基礎上進一步細化制氫和甲烷化過程，旨在實現(xiàn)能源的多級利用。文獻[14]建立含冷熱電聯(lián)供及儲能裝置的系統(tǒng)，驗證儲能裝置能夠解耦熱電聯(lián)系并降低運行成本。文獻[15]在儲能裝置中考慮3類電力柔性負荷，減少了設備資金投入。上述文獻并未同時考慮P2G和儲能裝置對系統(tǒng)內(nèi)部運行特性的影響，且未研究P2G運行成本對RIES優(yōu)化調(diào)度方案的影響。

針對以上問題，本文提出一種含P2G及儲電/儲熱/儲氣裝置的RIES多目標優(yōu)化調(diào)度方法。首先建立含P2G及儲能的EH模型，構(gòu)建多目標優(yōu)化調(diào)度模型。然后通過NSGA-II算法（nondominated sorting genetic algorithm II）得到Pareto前沿面，再通過模糊選擇的決策方法獲得最優(yōu)折衷解。最后，在IEEE 30節(jié)點電力系統(tǒng)和14節(jié)點天然氣系統(tǒng)為前提，通過6個EC耦合的系統(tǒng)為例進行仿真分析，驗證所提模型和方法的正確性。

1 RIES數(shù)學模型

本文中RIES主要由3部分組成，分別為電力系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)和耦合環(huán)節(jié)。

1.1 電力系統(tǒng)模型

交流模型為：

式中：ΔP、ΔQ為節(jié)點有功功率和無功功率不平衡量；P、Q為節(jié)點注入有功功率和無功功率；V、V分別為、節(jié)點電壓幅值；G、B為支路電導和電納；為電壓相角差。

1.2 天然氣系統(tǒng)模型

含燃氣壓縮機的管道圖如圖1所示。

圖1 含燃氣壓縮機的管道圖

圖中：、、、為管道節(jié)點；com、cp為壓縮機流入和消耗流量；f、f為壓縮機入口和出口管道流量。

含壓縮機的天然氣系統(tǒng)模型[16]為：

式中：、為管道系數(shù)；、、、分別為相應節(jié)點的燃氣壓力；cp為壓縮比；gas為天然氣溫度；gas為天然氣熱值；為壓縮機多變指數(shù)。

不含壓縮機的天然氣管道流量方程[16]為：

1.3 耦合環(huán)節(jié)模型

在RIES中存在許多耦合設備。為簡化，文中的電、熱負荷指EC出口的負荷，并將設備效率假設為定值。

第一類EC[18]如圖2所示，輸入輸出關(guān)系為：

式中：vAC為輸入電功率分配系數(shù)；ηT為變壓器效率；ηAC為中央空調(diào)能效比；和為CHP發(fā)電和產(chǎn)熱效率；Pe和Ph為輸入的電能與天然氣功率；Le和Lh為輸出的電負荷與熱負荷。

第二類EC[18]如圖3所示，輸入輸出關(guān)系為：

式中：vCHP為天然氣分配系數(shù)；ηGB為燃氣鍋爐效率。

第三類EC如圖4所示，其中P2G技術(shù)分為電解和甲烷化兩個流程，如圖5所示，輸入輸出關(guān)系為：

圖5 P2G技術(shù)原理

2 多目標優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型

2.1 目標函數(shù)

本文以經(jīng)濟成本和污染氣體排放量最小為多目標構(gòu)建優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型。為減小電力系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗，經(jīng)濟成本中計及網(wǎng)絡損耗造成的經(jīng)濟損失部分。其中，經(jīng)濟成本包含電力和天然氣成本、經(jīng)濟損失和P2G運行成本，模型為：

式中：P2G為P2G消耗的電功率。

污染氣體排放量包含購電和消耗天然氣時產(chǎn)生的污染氣體[19]，模型為：

式中：為從電網(wǎng)購電時產(chǎn)生污染氣體的種類，包括CO2、CO、SO2和氮氧化物；e,i,t為時刻購電時第種污染氣體的排放因子；g,j,t為時刻消耗天然氣時第個EC的排放因子；、分別為污染氣體排放種類和EC的數(shù)量。

2.2 約束條件

2.2.1 電力系統(tǒng)

電壓約束和功率約束分別為：

2.2.2 天然氣系統(tǒng)

管道壓力約束和燃氣壓縮機壓縮比約束為：

式中：min、max為管道壓力上、下限，采用標幺值表示；min、max為壓縮比上、下限。

2.2.3 耦合環(huán)節(jié)

耦合環(huán)節(jié)約束主要由設備容量約束、EC輸入輸出約束和儲能裝置約束組成。第一類和第二類EC輸入輸出約束可由設備容量約束表示：

儲能裝置數(shù)學模型[12]可以統(tǒng)一表示為：

第三類EC輸入輸出約束為：

3 多目標優(yōu)化算法

NSGA-II算法由Srinivas和Deb在NSGA的基礎上提出，目前在多目標優(yōu)化方面有廣泛的應用[20-22]。NSGA-II算法能得出多個可行解，但需要為運行人員提供一種明確的調(diào)度方案，所以在獲得最優(yōu)前沿面后，利用模糊選擇求取最優(yōu)折衷解。

模糊隸屬滿意度函數(shù)[23]為：

對最優(yōu)前沿面的非支配解標準化處理函數(shù)為：

式中：為目標函數(shù)個數(shù)；為非支配解集中個體數(shù)目；為目標函數(shù)權(quán)重賦值，值取1。

為有效求解構(gòu)建的多目標優(yōu)化調(diào)度模型，基于MATLAB平臺對目標函數(shù)、約束條件和NSGA-II算法進行編程，多目標優(yōu)化調(diào)度流程如圖6所示。

圖6 多目標優(yōu)化調(diào)度流程圖

4 算例分析

4.1 系統(tǒng)介紹

本文系統(tǒng)由IEEE 30節(jié)點與14節(jié)點天然氣系統(tǒng)[24]組成，兩者通過6個EC耦合，結(jié)構(gòu)如圖7所示。EC耦合位置如表1所示，其中EC1、EC2和EC3為第一類；EC4、EC5和EC6為第二類；第三類由EC6改進。分時電價[25]如圖8所示，天然氣價格為2.51元/m3。每個EC負荷[24]假設相同，如圖9所示。電力系統(tǒng)節(jié)點電壓和天然氣系統(tǒng)節(jié)點壓力約束分別為0.9 p.u.≤≤1.1 p.u.和0.2 p.u.≤≤1.3 p.u.。能量中心和儲能裝置參數(shù)見附表。購電時，CO、CO2、SO2以及氮氧化物的排放因子[24]分別為0.008、0.864 7、0.039、0.030 9；消耗天然氣時，排放因子[17]為0.04，t/(MW·h)。假設仿真時間步長內(nèi)，負荷、電價和設備出力都保持不變。

圖7 系統(tǒng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

表1 EC位置

圖8 分時電價

圖9 電負荷和熱負荷

4.2 場景描述

為研究P2G和儲能裝置對RIES運行調(diào)度的影響，設置4種不同場景。詳細場景分類介紹如表2所示。表中符號×表示不含此項，符號√表示含有此項。場景1，只含第一類和第二類EC；場景2，在EC6中只加入P2G和儲氣裝置，不含儲電、儲熱裝置也不考慮P2G運行成本；場景3，在場景2的基礎上考慮P2G運行成本；場景4，含有P2G和儲能裝置。

表2 場景分類

4.3 多目標間的特征關(guān)系分析

為分析多目標之間的關(guān)系，以場景1的01:00時刻優(yōu)化結(jié)果進行分析，得出Pareto前沿面如圖10所示。01:00時刻電力系統(tǒng)節(jié)點電壓如圖11所示，可知節(jié)點電壓均在正常范圍內(nèi)。

圖10 場景1的01:00時段Pareto前沿面

圖11 場景1的01:00時段節(jié)點電壓

由圖10可知，當經(jīng)濟成本最小為145.14元時，污染氣體排放量最大為0.35 t；當污染氣體排放量最小為0.26 t時，經(jīng)濟成本最大為263.89元；因此兩個目標之間存在一定矛盾關(guān)系并且呈現(xiàn)近似反比。折衷解為1=167.63元，2=0.32 t。因此，采用多目標優(yōu)化調(diào)度能有效平衡兩者。

污染氣體排放最小和經(jīng)濟成本最小時，各EC的運行情況如圖12、圖13所示。

圖12 污染氣體排放量最小時EC運行情況

圖13 經(jīng)濟成本最小時EC運行情況

由圖可知：

（1）污染氣體排放量最小時，兩類EC運行情況相同。此時電熱負荷比例接近CHP機組熱電比（1.33），系統(tǒng)運行在購買天然氣通過CHP機組供能，少量購電彌補電能缺額工況。

（2）經(jīng)濟成本最小時，由于購電價格低于CHP機組發(fā)電價格，所以第一類EC負荷全部由購電提供。同時，燃氣鍋爐效率遠高于CHP機組供熱效率，所以第二類EC電負荷全部由購電提供，熱負荷全部由燃氣鍋爐供應。兩類EC的CHP機組均不啟動。

（3）天然氣價格是影響系統(tǒng)運行成本的主要因素。污染氣體排放量主要受電網(wǎng)供電的排放因子決定。

4.4 不同場景下優(yōu)化調(diào)度結(jié)果分析

4.4.1 P2G成本對優(yōu)化調(diào)度影響

對場景2進行優(yōu)化，得到折衷解為1=7 214.33元、2=9.101 1 t。與場景1折衷解1=7 623元、2=9.334 8 t相比可發(fā)現(xiàn)，P2G不僅能顯著減少系統(tǒng)運行成本，同時能降低污染氣體排放量，充分證明所提模型的可行性。

圖14 P2G成本對優(yōu)化調(diào)度的影響

由圖14可以看出：隨著P2G成本系數(shù)增加，P2G功率會隨之減小，且系統(tǒng)經(jīng)濟成本會先增加后減少。對比場景1可以發(fā)現(xiàn)，P2G仍具有降低經(jīng)濟成本作用，但效果受到成本系數(shù)影響。

成本系數(shù)在0～6時，經(jīng)濟成本與之成正比；在6～10時，經(jīng)濟成本與之成反比。可以發(fā)現(xiàn)：當P2G運行成本在一定范圍內(nèi)，能產(chǎn)生較好的經(jīng)濟效果，系統(tǒng)會啟動P2G以降低污染氣體排放量；當P2G成本過高時，啟動P2G不再具有經(jīng)濟性，會限制P2G出力以兼顧經(jīng)濟指標。

綜上所述，P2G運行成本較高時，一定程度上會影響系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。這說明在RIES優(yōu)化調(diào)度中應考慮P2G運行成本因素，也證明所提模型必要性。

4.4.2 P2G和儲能裝置對系統(tǒng)運行影響

為分析P2G和儲能裝置對系統(tǒng)運行的影響，分別對場景1、場景2和場景4進行24 h優(yōu)化。3種場景折衷解如表3所示。

表3 不同場景折衷解

由表3可知，與場景2相比，場景4經(jīng)濟成本降低了1.14%，污染氣體排放量降低了0.95%，說明儲能裝置可以和P2G配合，使RIES實現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度，這充分驗證了所提模型的有效性。場景4和場景1相比，經(jīng)濟成本降低了6.45%，同時污染氣體排放量降低了3.43%。

為分析系統(tǒng)內(nèi)部運行機理特征，本文對場景1，2，4優(yōu)化結(jié)果進行對比，系統(tǒng)大致分為低電價（1:00—7:00，23:00—24:00）、中間電價（其他時段）和高電價（11:00—14:00，19:00—20:00）3種運行狀態(tài)。不同場景下EC6的購電量和購氣量如圖15所示。

對比圖15中不同場景可知，從場景1到場景2、場景4，低電價時購電量逐漸增加，將電能轉(zhuǎn)化為天然氣或進行儲存。高電價時3種場景購電量都下降，而購氣量均增加，以平衡多目標之間的矛盾關(guān)系。24 h內(nèi)場景1的購氣量大于場景2和場景4，直接導致經(jīng)濟成本的增加，引入P2G和儲能裝置后實現(xiàn)電熱解耦，增加系統(tǒng)運行靈活性。

由圖16可見，場景3的P2G在低電價時出力小于場景2和場景4，在高電價時相反，這主要是由于低電價時P2G運行成本影響較大，不具經(jīng)濟性；不計及運行成本時，P2G出力會大幅增加，將電能轉(zhuǎn)化后儲存；高電價時啟動P2G經(jīng)濟效益會改善。這證明了RIES優(yōu)化調(diào)度中應計及P2G運行成本。

圖16 不同場景下P2G功率

由圖17可以看出，儲能裝置在夜間低電價時充能，高負荷電價增加后放能，實現(xiàn)削峰填谷和降低用能成本。

圖17 場景4儲能裝置出力

5 結(jié)論

提出一種含P2G和儲能裝置的多目標優(yōu)化調(diào)度方法。設置4種不同場景對比分析，可以得出：（1）通過電、氣能源系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)優(yōu)化，能夠有效權(quán)衡多目標間的矛盾關(guān)系，獲得最佳調(diào)度方案。（2）能量轉(zhuǎn)換設備能實現(xiàn)能源間相互替代和優(yōu)勢互補。（3）P2G和儲能裝置能同時降低經(jīng)濟成本和污染氣體排放量，符合RIES的應用理念。（4）在RIES中計及P2G運行成本，會影響系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案。

附表A 能量中心和儲能裝置參數(shù)

Tab.A Parameters of energy center and energy storage device

設備名稱變壓器CHP機組中央空調(diào)燃氣鍋爐P2G 容量/kW200200100100200 儲能設備儲氣裝置儲電裝置儲熱裝置 最大儲能量Pmax/kW600600600 最小儲能量Pmin/kW00.4Pmax0.4Pmax 充/放能效率10.960.98 自損率00.010.02 初始狀態(tài)/kW0.5Pmax0.5Pmax0.5Pmax

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Multi-objective Optimal Scheduling of Integrated Energy System Including Power-to-Gas and Energy Storage

WANG Tingling, LIU Guoqing, ZHAO Didi

(School of Electric Power, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450045, China)

In order to satisfy various energy management and optimal scheduling of the integrated energy system, a hybrid power flow optimal scheduling algorithm including power-to-gas and energy storage for the integrated energy system was constructed.Based on the theory of energy hub, the mathematical model of energy center including energy conversion equipment and energy storage equipment was established.After considering the related constraints of power system, natural gas system and coupling link, aiming at minimizing the economic cost of operation and the emission of polluting gas, a variety of schemes were obtained through the hybrid power flow optimization dispatching method, and then the final dispatching scheme was determined by fuzzy decision-making.The proposed scheduling scheme can take into account the security, economy, environmental protection and other constraints to ensure the stable operation of the integrated energy system.The simulation results show that the proposed algorithm can provide a multi-dimensional scheduling scheme for the integrated energy system and energy center, and the introduction of power-to-gas and energy storage devices can effectively reduce the economic cost of the integrated energy system and the emission of polluting gas, as well as the impact of the power-to-gas operation cost on the scheduling when the power-to-gas equipment is included.

integrated energy system; P2G; energy storage device; energy hub; multi-objective optimization scheduling

10.3969/j.ISSN.1672-0792.2021.10.001

TM734

A

1672-0792(2021)10-0001-10

2021-06-21

國家自然科學基金聯(lián)合基金（U1804149）；河南省高等學校重點科研項目（19A470002）

王亭嶺（1975—），男，副教授，主要研究方向為電力系統(tǒng)優(yōu)化運行、分布式控制與優(yōu)化；

劉國慶（1995—），男，碩士研究生，研究方向為綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度；

趙迪迪（1998—），女，碩士研究生，主要研究方向為配電網(wǎng)無功優(yōu)化。