基于多元融合的智慧園區電能源低碳調控方法研究

鄭 慶,林愷豐,何淑琳,楊 翾，江文濤，李小峰

(1.國網浙江省電力有限公司金華供電公司，浙江 金華 321000)(2.國網杭州供電公司，浙江 杭州 310000)

我國經濟社會的持續發展，促使低碳高效發展模式逐漸成熟，也是智慧園區電能源的未來發展方向[1-3]。通過有效結合生活理念與建筑藝術、信息技術、電子技術等現代化技術，將生活空間打造得更加舒適、安全、便捷、開放的空間被稱之為智慧園區。具體體現在園區基礎設施、安全保障、管理和服務等各個方面[4]，其實現主要依附于電能源。配電網是電能源的主要供電方式。而現代園區所面臨的問題是如何打造出低碳綠色的智慧園區。

秦婷等人提出基于碳交易的電-熱-氣綜合能源系統低碳經濟調度方法[5]。通過建立分碳排量區間的階梯型計算模型計算碳交易成本，實現低碳調控；劉剛等人提出基于可控負荷提升風電接納能力的優化調度[6]，在充分考慮棄風因素與可控負荷影響的基礎上，構建電網優化調度的雙層優化模型，降低發電成本。

為實現智慧園區的經濟成本以及環境成本均可調控，將多元融合技術引進智慧園區的電能源低碳調控中，利用多元融合可將多方面的、存在一定聯系性的觀點充分融合在一起，從多個角度進行事物或狀態分析的能力，提出基于多元融合的智慧園區電能源低碳調控方法，打造出低碳綠色的智慧園區。

1 基于多元融合的智慧園區電能源低碳調控優化運行模型

1.1 目標函數

假設智慧園區中存在K臺分布式發電機組、M個儲能元件，那么將智慧園區中T個時段內總碳排放成本最小視為智慧園區電能源低碳調度優化運行模型目標，如式(1)所示：

(1)

式中：ET為連續T個時段內的智慧園區碳排放總成本；PGk.t為第k臺分布式發電機組在第t時段有功出力，kW；eGk.t為第k臺分布式發電機組在第t時段機組碳勢,kg；PG0,t為在第t時段來自主網有功功率,kW；eG0,t為在第t時段來自主網的主網碳勢，kg。E1、E2分別為智慧園區的經濟調度成本、環境調度成本。

因為潮流分布的函數是碳流，且潮流分布影響著節點碳勢。在智慧園區內機組參數決定目標函數中出現的碳勢eGk,t,主網運行狀態影響eG0,t，二者均未受到智慧園區運行狀態干擾，式(1)的目標函數是線性函數。

1.1.1 經濟調度成本

將棄風懲罰成本和煤耗成本最低視為智慧園區經濟調度的目標，其函數具體表述為

(2)

式中：T為調度時段，h；Nm為常規火電機組臺數；Ng為碳捕集機組臺數；Nchp為熱電聯產機組臺數；fmi、fgi、fchpi分別為第i臺火電機組、碳捕集機組、熱電聯產機組的成本函數，均為二次函數；pmi,t為常規火電機組i在t時刻發電功率，kW；pzi,t為碳捕集機組i在t時刻總發電功率，kW；pchpi,t為熱電聯產機組i在t時刻發電功率,kW；qchpi,t為熱電聯產機組i在t時刻供熱功率,kW；EW為棄風懲罰成本，可表示為

(3)

1.1.2 環境調度成本

碳排放成本最低是智慧園區環境調度目標，其目標函數具體表述為

(4)

式中：KE為單位碳排放量價格；emi、egi、echpi分別為第i臺火電機組碳排放量函數、第i臺碳捕集機組碳排放量函數、第i臺熱電聯產機組碳排放量函數,均為二次函數；Ec為碳捕集設備捕集CO2量，表達式為

(5)

式中：pci,t、pi,0分別表示碳捕集機組i在t時刻捕集能耗、碳捕集設備i捕集單位CO2消耗電功率,kW。

1.2 約束條件

1)潮流方程約束

在任意時段模型都要滿足智慧園區潮流方程。即

(6)

式中：Pi,t為節點i在第t時段注入有功功率，kW;Qi,t為節點i在第t時段注入無功功率,kW；Ut,t為節點i在第t時段電壓，V;Uj,t節點j在第t時段電壓,V；Gi,j、Bi,j和θij,t分別為節點i、j電導、電納以及第t時段間相角差，(°)。

2)線路潮流約束

Sl,t≤Slmax

(7)

式中：Sl,t、Slmax分別為t時刻經過第l條支路的復功率和第l條支路能夠承受的最大傳輸功率,kW。

3)儲能元件運行約束

容量約束和電量約束是儲能元件運行約束主要的兩類。其中，儲能的充放電功率限制是容量約束，對第m個儲能元件，存在：

-POmax,m≤Psm,t≤PImax,m

(8)

式中：Psm,t為第m個儲能元件在第t時段充電功率,kW；PImax,m為儲能元件最大充電功率，kW;POmax,m為儲能元件最大放電功率,kW。電量約束由兩部分組成，假設儲能元件處于充電狀態：

(9)

式中：Δt為各時段時長,h；Qmax,m、Qsm,t-1為表示儲能元件m的最大充電電量和t-1時段內所存儲的電量,W。

儲能元件放電狀態下的表達式為

(10)

4)功率平衡約束

(11)

式中：pgi,t、pwi,t分別為碳捕集機組i、風電機組i在t時刻凈發電功率、調度風電功率,W；p1,t為t時刻智慧園區用電負荷,W；pebi,t為電鍋爐i在t時刻用電功率,W；Neb為電鍋爐個數。

5)熱力支路約束

熱力管道節點溫度、流量和傳熱方程可表述為

(12)

6)供熱平衡約束

在實際熱網中，熱負荷在各自區域內部平衡[7]，多個分區之間并無熱量交換。智慧園區的熱源和區域供應關系以矩陣HMI表示：

(13)

式中：M、I分別為供熱區域數量和熱源數量；區域m由熱源i供熱用和不由熱源i供熱用的表達方式分別為hmi=1、hmi=0。

區域m熱功率平衡約束表達式為

(14)

2 低碳調控優化運行模型求解方法

2.1 多時段耦合問題的簡化方法

多時段耦合問題通常是求解低碳調控優化運行模型時需要考慮內容。為此遵循下述方法對分布式機組與儲能元件的出力序列存在相鄰時段的耦合現象實施簡化，求解低碳調度模型：

(1)在智慧園區中，燃氣機組在可控分布式機組中占有絕大部分，考慮到該機組起停和爬坡性能顯著，假若給予足夠時段長度，則：PDGkmax=PUGkmax=PGkmax。此時爬坡約束在模型中沒有效果。

(2)對于儲能元件，依據式(9)和式(10)逐時段更新儲能元件運行的充放電約束條件即可。不需要另行設計儲能元件運行爬坡約束，因為儲能裝置調節能力和狀態切換速度一樣出色。

綜上所述，根據分布式發電與儲能元件的特性[8]，智慧園區總的調度運行結果可通過逐時段更新儲能運行邊界條件并優化求解的方法得到，因為本優化調度模型中時段間耦合并不對模型求解產生實質影響。

2.2 儲能元件儲熱放熱速率與發電機組電功率最小協調關系

若使含儲能元件和發電機組協同下正好完全消納棄風電量[9]，則需要儲能元件儲熱放熱速率和發電機組電功率協調關系在pwq,t=Δpwk,t時最小。全部消納的風電儲熱放熱速率和發電機組電功率在一定供熱范圍內成線性關系，具體表示為

(15)

式中：pebn,t為發電機組n在t時刻的用電功率，W；qhsm,t為儲能裝置m在t時刻的儲放熱速率,m3/h；pwk,t為包含儲能元件和發電機組的智慧園區在t時刻的棄風消納空間。pml,tmin、pgj,tmin分別為常規火電機組l、碳捕集機組j在時間t的最小發電功率、和最小凈發電功率,W；Cmi為熱電聯產機組i背壓運行時電熱功率彈性系數、ηn為電熱轉換效率；ai為熱電聯產機組供熱比例；hl,t為換熱站l在t時刻的供熱量，p1,t為t時刻智慧園區負荷；Neb、Nhs為發電機組數量、儲熱裝置數量。

儲熱裝置和發電機組協調供熱時[10-11]，直線上所有點都表示在此放熱速率和電功率下，風電恰好被全部消納。點A為智慧園區儲熱裝置未工作時，為實現風電完全消納，需要配置最小發電機組電功率為

(16)

點B表示智慧園區發電機組不工作時，極限消納風電儲熱配置總放熱速率最小為

(aiCmi)

(17)

儲熱元件和發電機組協調供熱時，存在儲熱放熱速率和電功率不足問題[12-13]，使風電無法全部消納[14]；但建議不要選過高于直線上的點避免投資浪費。在規劃建設中，選擇最適合的儲熱裝置和發電機組要衡量儲熱和發電機組的成本[15]。

3 實驗分析

選取某省市的智慧園區為實驗對象，分析本文研究基于多元融合的智慧園區電能源低碳調控方法性能。該智慧園區包含A、B、C三個區域，存在兩個8個節點的熱力系統以及1個20個節點電力系統，存在三座熱電廠、三座火電廠以及三座風電場。其中每個熱電廠包含儲熱裝置和熱電機組數量分別為1個和2臺，A、B、C三個區域的供熱分別由熱電廠1、2、3負責，區域B的供熱由節點6處安裝一臺60 MW的電鍋爐提供。本文方法的調控周期選擇24 h，調度時段選擇1.5 h，智慧園區的電能源調控數據選取某日上午9∶00至次日上午8∶00。單位碳排放量價格為16元/t，電鍋爐的電熱轉換系數為0.98。

3.1 不同狀況的低碳經濟調度性能分析

實驗分別通過以下四種狀況分析本文方法的經濟調度性能：火電廠未設置碳捕集裝置，智慧園區未配備儲熱裝置及電鍋爐為狀況A；火電廠設置碳捕集裝置，但未配備儲熱裝置和電鍋爐為狀況B；火電廠設置碳捕集裝置，智慧園區配備儲熱裝置，但未配備電鍋爐為狀況C；火電廠設置碳捕集裝置，智慧園區配備儲熱及電鍋爐為狀況D。

表1是四種狀況下本文方法調控后實驗智慧園區電能源的低碳經濟調度性能對比情況，由表1可以看出：相比于其他三種狀況，狀況D的經濟成本最低，總成本值最低，節約總成本值最高，且棄風被完全吸納。這是由于狀況4中有碳補裝置，儲熱裝置和電鍋爐，在智慧園區電能源調控的經濟性和低碳性方面起到了很好作用，并且棄風被完全吸納。雖然狀況D的碳排放成本高于狀況B和狀況C，但是狀況B、C是以較高經濟成本換取碳排放成本較低，導致智慧園區的經濟性很差。而調控后狀況D權衡經濟成本和碳排成本，不但總成本值最低而且棄風總電量為零。

表1 不同狀況低碳經濟調度性能對比表

以狀況D為例，選取文獻[5]的基于碳交易的調控方法和文獻[6]的基于可控負荷的調控方法為本文方法對比方法，統計三種方法的低碳調度性能，結果如表2所示。

表2 三種方法的調控性能

分析表2數據可知，本文方法的經濟成本最低，相較于基于碳交易方法和基于可控負荷方法的就經濟成本分別低于210.41萬元、68.12萬元。本文方法的碳排放成本相較于基于可控負荷方法較高，相較于碳交易方法略低，原因是基于碳交易方法為節省碳排放成本，在一定程度上犧牲了經濟成本，而本文方法將二者實現有效的權衡，最終節約了3.81%的總成本，相比兩種對比方法分別節省總成本2.15%、2.73%。同時本文方法調控后的棄風總電量為零，說明棄風被完全吸納，另外兩種方法的棄風均未被完全吸納。綜上分析可知，本文方法調控性能優勢顯著。

3.2 優化結果

應用本文方法調控過程中智慧園區儲能元件的運行優化結果見圖1。

圖1 儲能元件優化運行結果

分析圖1可以得出：第1至9時間段，放電碳勢呈現下降趨勢，因為此時間段里儲能元件處于充電狀態，隨著充電時間持續，放電碳勢不斷下降。第10至19時間段，儲能處于放電情況，放電碳勢呈現穩定不變的狀態。第20至24時間段，放電碳勢數值明顯高于第11至第19時間段數值，此時儲能元件重置為充電狀態。由此可得出，主網低碳階段，儲能元件處于充電狀態，吸收低碳電能；主網高碳階段，儲能元件釋放所存儲的低碳電能，可以有效降低此時段高碳電能使用，最終達到低碳減排的效果。

智慧園區的優化運行結果如圖2所示。

圖2 智慧園區的優化運行結果

由圖2可以得出，智慧園區在第1至第9時段、第19至第24時段里完全吸收主網低碳電能，平均用電碳排放強度和主網碳勢相等；智慧園區在第11至第19時段里完全利用自身相對低碳的資源，使智慧園區在全時段內達到低碳優化效果。

4 結 論

本文利用多元融合理論實現智慧園區電能源低碳調控方法，分析儲能元件充放電過程對智慧園區電能源碳排放的影響，在用電量不改變情況下，用電碳排放強度在低碳時段呈現穩定不變的狀態，高碳時段呈現下降趨勢，完全利用了智慧園區中的低碳資源，達到低碳減排的效果，從此實現低碳綠色多元融合的智慧園。