園區綜合能源系統日前優化運行研究

邱發祥，王明遠，潘廣旭，馮媛媛，亓新宏

（1.山東科技大學，山東 青島 266590；2.山東建筑大學，山東 濟南 250102；3.國網山東省電力公司日照供電公司，山東 日照 276826；4.國網山東省電力公司東營供電公司，山東 東營 257000；5.國網山東綜合能源服務有限公司，山東 濟南 250021）

0 引言

由于傳統石化資源的大量開發和利用，環境污染問題日益加劇，清潔、低碳、高效的能源供應體系成為近年來研究的熱點［1］。綜合能源系統（Integrated Energy System，IES）作為能源互聯網的重要物理載體，可充分利用各種能源子系統在時間和空間上的耦合特性，實現多種能源優勢互補，有效提高能源的綜合利用水平［2］，受到國內外學者的廣泛關注。

園區綜合能源系統（Park Integrated Energy System，PIES）作為IES 的典型應用，具有負荷利用率高、可再生能源接入比例大、產用能形式多元化等特點［3］。與傳統電網不同，PIES 具有冷、熱、電等多種能源，各種能源之間相互耦合，能流過程更為復雜，運行過程涉及的范圍更廣。同時，PIES 距離用戶側較近，系統內各設備的運行性能對系統的能源供應影響較大。因此，開展PIES 優化運行研究對消納可再生能源、提高能源綜合利用效率以及降低供能成本等具有重要意義［4］。

目前，對能源互聯網背景下的多能協同優化運行問題已有較多研究。文獻［5］基于冷、熱、電的多能流耦合關系以及多種儲能形式，建立最小化系統運行成本的多能優化模型。文獻［6-10］建立考慮風光出力等多種不確定性因素對系統優化調度的影響的IES 優化模型。文獻［11］考慮系統之間的耦合特性，建立運行成本最低的IES 優化運行模型。文獻［12-14］利用冷熱電聯供系統的多能互補特性，實現系統能量的優化調度。文獻［15］提出考慮能源價格的IES優化模型，同時根據IES 的能耗和運行特點，建立了完整的調度方案。文獻［16］考慮綜合能源系統收益分配問題，建立了不同運營模式下各市場主體的收益計算模型。上述文獻從系統的耦合特性、可再生能源及需求響應的不確定性等多方面，對IES的優化運行過程進行了研究，但大多只考慮了經濟性目標，缺少對于環保性要求的考慮；同時，上述文獻缺少針對PIES運行過程的研究分析。

針對上述問題，首先分析典型PIES 的能源結構，研究PIES 的運行機理；然后基于上述系統結構，對系統內的關鍵設備進行穩態建模；隨后，鑒于目前對于環保問題的重視，建立考慮系統運行成本最低和碳排放量最少的多目標日前優化模型；通過引入碳排放懲罰因子，將多目標問題轉化成單目標問題進行優化求解；最后，通過算例對比分析了PIES 在不同優化目標下的碳排放情況和運行成本。

1 PIES架構分析及運行機理

1.1 典型架構

園區綜合能源系統依靠系統的管控中心實現各能源子系統的優化控制運行。管控中心通過信息采集裝置獲取系統的供給側、多能耦合側、能源存儲側和用戶側的能流信息，由操作員根據采集到的能流信息和預先設定的運行計劃，通過管控中心對系統各部分進行統一管控調度，形成了生產、輸送、分配、存儲和使用的完整供能架構［17］，如圖1所示。

圖1 園區綜合能源系統典型結構

PIES 涉及電、熱、冷、氣等多種能源的生產、轉換、存儲及使用，打破了傳統能源子系統之間相互割裂的狀態，通過對多能源子系統的優化控制，可以充分發揮各能源之間的互補優勢，降低對環境的污染，有效提升系統運行的經濟性和環保性［18］。

1.2 運行機理

PIES 的運行過程受多種因素的影響，例如當日的天氣情況、用戶側的能源需求情況、當地可再生能源的供應情況。選取青島某園區作為研究對象，其供能結構如圖2所示。

圖2 青島某園區供能結構

系統以燃氣輪機作為主要供能設備，通過燃燒天然氣，產出高質量的電能供給系統內的電負荷和用電設備；燃氣輪機在發電的同時產生大量的高溫余熱，通過利用余熱鍋爐將其轉化為可直接利用的熱能供給吸收式制冷機或系統部分熱負荷需求。

當系統的電負荷需求已滿足，而冷、熱負荷需求供應不足時，可采用燃氣鍋爐或電制冷機進行輔助供能。同時，系統中加入了冷、熱、電3 類儲能設備，使系統可在平抑功率波動的同時，實現削峰填谷的經濟可靠運行。另外，系統接入了部分光伏發電設備，提高了可再生能源的消納率。

當電負荷需求較大時，系統可通過外部電網進行購電，使系統的電功率達到動態平衡。同時，考慮到供能系統與外部電網之間的信息通道的建設費用問題，本系統采用“并網不上網”運行模式。

不同類型的儲能裝置特點各異，如電儲能裝置具有能量密度高、功率密度小等特點。而冷儲能和熱儲能在本質上都屬于儲熱，具有蓄能密度低，占地面積大，冷、熱損耗大等特點。在系統的運行過程中，各類儲能裝置被用來補充用能高峰時相應負荷的缺額或吸收多余能量。如冷負荷需求高峰時，在基本供冷方式的基礎上，優先采用儲冷裝置供冷，此時若采用電儲能裝置進行電—冷轉化，會增加相應電制冷設備的運維費用。3 種儲能裝置之間不直接進行轉化，優先利用方式根據各類負荷供能的經濟性進行選擇。

2 PIES能源設備建模

PIES 的負荷需求具有一定的季節性，夏季側重于冷負荷需求，冬季側重于采暖需求。系統的冷負荷需求可由電制冷機、吸熱制冷等設備供應；熱/熱水供應可來自余熱鍋爐、燃氣鍋爐等設備。同時，系統通常會配置一定容量的儲能設備，通過分時儲放能控制，進一步提高系統運行的經濟性和靈活可靠性［19］。按照能量流轉的環節將設備分為能源生產單位、能源轉換單元和能源存儲單元，其中能源生產單位主要設備包括光伏系統（Photovoltaic System，PV）、燃氣輪機（Gas Turbine，GT）和燃氣鍋爐（Gas-fired Boiler，GB）；能源轉換單元主要設備包括余熱鍋爐（Heat Recovery Boiler，HRB）、吸收式制冷機（Absorption Chiller，AC）和電制 冷 機（Electrical Chiller，EC）；能源存儲單元主要設備為蓄電池、儲熱罐和蓄冷槽。建立相應設備的穩態功率模型如下。

2.1 能源生產單元

2.1.1 PV

PV的穩態功率模型為

式中：t為一個調度周期內設備的運行時段；PPV(t)、PSTC(t)分別為PV 實際情況下的出力和標況下的出力；GAC(t)、GSTC(t)分別為PV實際情況下和標況下的光照強度；Tc(t)、Tr(t)分別為PV 組件的實際溫度和標況溫度；k0為功率溫度系數。

2.1.2 GT

GT的穩態功率模型為

式中：PGT(t)、QGT(t)分別為GT 輸出的電功率和熱功率；、分別為GT 的發電效率和產熱效率；VGT(t)為GT 的天然氣使用量；HG為天然氣的低位發熱值，取9.7 kWh/m3；Δt為單位時段，取1h。

2.1.3 GB

GB的穩態功率模型為

式中：QGB(t)為GB 的輸出熱功率；VGB(t)為GB 的天然氣耗量；HG為天然氣的低位發熱值；ηGB為GB的氣熱轉化效率。

2.2 能源轉換單元

2.2.1 HRB

HRB的穩態功率模型為

式中：(t)、(t)分別為HRB 的輸出和輸入熱功率；ηHRB為HRB的轉化效率。

2.2.2 AC

AC的穩態功率模型為

式中：CCOP，AC為AC 的性能系數；(t)、(t)分別為AC的輸出冷功率和輸入熱功率。

2.2.3 EC

EC的穩態功率模型為

式中：CCOP，EC為EC的制冷能效比；QEC(t)、PEC(t)分別為EC的輸出冷功率和輸入電功率。

2.3 能源存儲單元

由于電、冷、熱儲能模型類似，此處用統一的儲能模型表示。PIES儲能單元的充、放能狀態的數學模型為

式中：下標j表示儲能單元的類型，通常情況下，儲電可用E 表示，儲熱用H 表示，儲冷用C 表示；δj為儲能單元自身的儲能消耗率分別為儲能單元的充、放能功率分別為儲能裝置的充、放能效率。

3 PIES日前優化模型

3.1 目標函數

3.1.1 經濟性目標

針對PIES 日前優化運行過程，主要考慮將系統的運維費用、購電費用和購氣費用最少作為系統的運行成本，建立經濟性目標函數為

式中：F1為系統的總經濟成本；Cop、Cgrid、Cgas分別為系統的運維成本、購電成本和購氣費用。

式中：N為設備種類，本文中1～N分別為光伏、燃氣輪機、燃氣鍋爐、余熱鍋爐、吸收式制冷機、電制冷機以及冷、熱、電3 類儲能設備；M為同類設備的臺數；Qk，i(t)為第k類設備第i臺的實際出力；ck，i為第k類設備第i臺的單位出力運維費用。

式中：Pgrid(t)為系統的實際購電功率；cele為電網的單位購電成本。

式中：Vgas(t)為系統實際天然氣購氣量；cgas為天然氣的單位價格。由于系統內使用天然氣的設備僅有燃氣輪機和燃氣鍋爐，因此有

式中：VGT(t)、VGB(t)分別為燃氣輪機和燃氣鍋爐的天然氣使用量。

3.1.2 環保性目標

主要考慮電網購電和使用天然氣所產生的CO2對環境的污染，以碳排放量最小作為環保性指標，建立目標函數為

式中：F2為系統總的碳排放量；γgrid為電網的碳排放系數；γgas為天然氣的碳排放系數。

3.2 約束條件

3.2.1 功率平衡約束

功率平衡約束條件為

3.2.2 設備的運行約束系統的設備需要滿足出力約束，即

3.2.3 儲能裝置的相關約束

儲能裝置的相關約束為

3.2.4 能源網絡約束

能源網絡的約束條件為

式中：Pmax(t)為電網與系統之間的最大交換功率；Gmax(t)為單位時段內系統購入天然氣的上限。

3.3 模型求解

建立多目標優化模型可表示為

式中：F1(x)為系統的總經濟成本；F2(x)為系統的碳排放量；h(x)、g(x)分別為系統的能量平衡約束和設備運行約束；x為系統各時刻設備的出力、系統購電量和天然氣的購氣量。

多目標優化問題相較于單目標優化問題而言，求解難度大大增加，對于此類問題的處理方式大多是將多目標問題轉化為單目標問題，然后選擇合適的單目標優化算法或求解器進行求解。

為實現多目標優化問題到單目標優化問題的轉化，引入碳排放懲罰因子，將碳排放量轉化為碳排放懲罰費用，將其加入經濟性目標中。其中，碳排放懲罰費用可表示為

式中：Cenv為系統的碳排放懲罰費用；GCO2(t)為t時段系統的碳排放量；cCO2為碳排放懲罰因子。

因此，系統總的經濟成本Ctotal可表示為

CPLEX 求解器具有編程語言多樣化、求解效率高等優點。在MATLAB R2019a 平臺中利用集成在MATLAB 中的Yalmip優化求解軟件包對問題進行建模，并調用CPLEX求解器進行求解。

4 算例分析

4.1 基礎數據

選擇青島某園區夏季典型日為一個完整的優化運行周期，以每小時作為一個優化時段，共計24 個時段，該夏季典型日負荷需求及光伏出力曲線如圖3所示，其他相關參數如表1—表4所示。

圖3 夏季典型日負荷需求及光伏出力曲線

表1 各設備的運維成本及輸出功率范圍

表2 儲能設備相關參數

表3 分時電價及氣價

表4 其他參數

4.2 仿真分析

分別以經濟性最優、環保性最優和考慮系統經濟性和環保性的綜合目標最優3 種優化目標對模型進行仿真分析，具體結果如表5所示。

表5 不同優化目標下PIES的優化指標對比

由表5 可知，在綜合目標最優模型下，系統的購氣量相比于環保性最優運行時減少了3 013.4 m3，但購電量卻增加了13 564.2 kWh，從而導致系統的碳排放量增加了1 976 kg，但總經濟成本卻減少了5 265元；而相比于經濟性最優運行時，系統的購電量下降了1 291 kWh，購氣量增加了199.6 m3，系統的總經濟成本相比于經濟性最優運行時增加了939元。通過對比分析可以發現，在綜合優化目標下，通過優化調度系統內的各設備的運行方式和出力，可有效降低系統的運行費用，平衡經濟與環境之間的效益，實現系統的低碳經濟運行。

因此，重點對綜合優化目標下的設備運行情況進行詳細分析，以便進一步明確各設備的運行情況，指導實際園區系統進行優化調度安排。系統內各設備的出力情況如圖4—圖6所示。

圖4 電平衡優化調度

圖5 冷平衡優化調度

圖6 熱平衡優化調度

由圖4—圖6 可知，系統的電、冷、熱能源通過相互耦合、協同互補，完成了整個調度周期的負荷供給。在23：00—07：00 時段，系統優先利用低谷電能為電制冷機和電負荷供電，同時補充電儲能裝置的部分電能缺額。此時段系統的熱負荷需求主要靠燃氣鍋爐提供。在07：00—11：00 和17：00—22：00 時段，處于用電高峰，電價相對較高，因此采用燃氣輪機供電，同時采用電儲能裝置進行補充供電，以提高經濟性；燃氣輪機為余熱鍋爐提供了大量可用余熱，余熱鍋爐將余熱轉化為可直接利用的熱能供給系統熱負荷需求和吸收式制冷機制冷，同時利用蓄熱裝置儲能。在11：00—17：00 和22：00—23：00 時段，此時電價處于平價時段，電負荷需求相對降低，此時用電的經濟性高于使用燃氣輪機，特別是在11：00—17：00 時段，冷負荷需求達到高峰，系統在優先利用光伏出力的基礎上，采用電網購電的方式滿足電負荷和冷負荷需求，同時補充儲電和儲冷裝置的能量，但由于購電功率的限制，不足負荷需求由燃氣輪機提供。

在綜合最優目標下，系統儲能裝置的功率變化如圖7 所示。在低電價和平電價區間時，系統優先利用低價電能補充電儲能裝置電能缺額。低電價時段由于沒有余熱產生，熱負荷需求優先由熱儲能裝置提供，儲熱容量達到最小值后采用燃氣鍋爐供熱。在07：00—11：00 和17：00—22：00 用電高峰時段，電儲能裝置開始出力，補充部分電能缺額，直至電儲能容量達到最小值；由于此時段主要采用燃氣輪機供能，因此產生大量余熱，經余熱鍋爐轉化后供給吸收式制冷機和熱負荷需求，同時補充儲冷和儲熱裝置的能量缺額。在11：00—17：00 時段，冷負荷需求達到高峰，儲冷裝置開始供能，其儲冷容量快速下降，達到最小容量值后，由吸收式制冷機補充部分冷負荷缺額。在12：00—15：00 時段，出于經濟性考慮，熱負荷需求優先由儲熱裝置提供。根據相關約束條件，始末儲能容量須相同，因此在22：00—23：00 平電價區間，系統補充電儲能容量，在18：00—24：00 時段，系統逐漸補充儲冷和儲熱裝置的儲能容量，使其達到初始容量值。

圖7 儲能裝置的容量變化

PIES 根據分時電價和光伏出力情況，合理調整購電量和天然氣購氣量，在滿足系統多元負荷需求和設備運行約束的基礎上，對系統內各種供儲能設備進行優化調度，實現了冷、熱、電多元負荷的供需平衡，在兼顧環保性的同時，最大限度降低了系統的日運行經濟成本，實現了系統的低碳經濟運行。

5 結語

通過引入碳排放懲罰因子，將考慮經濟性和環保性的多目標日前優化模型轉化成單目標問題進行求解。通過算例對比分析可以發現：相對于單一經濟性目標，在綜合目標下系統的經濟成本略有增加，但碳排放量有所減少，對環境更加友好；而對比單一的環保性目標來講，系統的碳排放量增加16.2%，但經濟性成本下降19.4%。由此可見，所建模型在綜合最優目標下，可以充分發揮系統的多能互補優勢，減少能源浪費，平衡經濟與環境之間的效益，實現系統的低碳經濟運行。

研究中采用光伏設備作為新能源的代表，沒有考慮風電等可再生能源的優化調度，同時忽略了新能源出力的間歇性和波動性對系統運行的影響。因此，在后續研究中，可以分析風電等可再生能源的加入對系統設備出力的影響，進一步研究其功率波動對系統優化運行造成的影響。