王 洲,張中丹,李 媛,王 濤,廖小群
(1.國網甘肅省電力公司經濟技術研究院,甘肅 蘭州 730050; 2.西安科技大學 通信與信息工程學院,陜西 西安 710054)
現階段,社會生產規模的擴大和人們對生活質量要求的提高,能源需求量日益增加,不可再生能源消耗速度加劇。不可再生能源具有分布不均、儲量有限的特點,不僅利用率較低,還會排放有害物質。這使得能源供給面臨資源耗竭、環境污染雙重考驗[1-2]。在上述背景下,能源生產和轉換等環節發生很大改變,清潔能源的可持續開發趨勢越發明顯。當前已被開發的可再生能源主要有風能、潮汐能等形式,能源體系呈現出低碳、高效的特點。因此,建立多能互補的綜合能源供給側具有重要意義[3-4]。
目前,國內綜合能源調度的相關研究已取得較大進展,將需求響作為維持多元能源供需平衡的重要決策,劃分需求響應為價格和激勵。針對激勵需求響應,通過直接負荷控制,補償具有儲能效果的負荷,針對價格需求響應,計算各個調度時間段的生產成本,最小化電力調度的耗費成本[5]。此外,相關學者充分考慮了風力放電以及光伏出力過程的波動性,構建了能源調度的非線性概念模型,再利用整數線性規劃確定模型的最優解[6]。還有學者針對多能靈活性的綜合能源,建立多能靈活性狀態方程,控制電力調度的各個時間尺度,最小化日運行成本,修正能源日調度計劃[7]。
結合以上理論,本文提出了多能互補環境下綜合能源供給側協調調度方法,建立綜合能源供給側協調調度模型。通過求解模型獲得最佳調度策略,互補不同種類能源的優勢。
基礎的綜合能源系統結構如圖1所示。

圖1 基礎的綜合能源系統結構Fig.1 Basic integrated energy system structure
首先分析供給側多元負荷控制特性,在綜合能源供給側接入互補能源,通過整合多種形式的能源來提供熱負荷、氣負荷、電負荷等多元負荷。根據可利用能源結構以及負荷側所需能源種類,選取供給側的能源轉換設備種類,共同供給電負荷和熱負荷,通過供氣網絡配置儲氣裝置,供給氣負荷,實現電—熱—氣耦合[8]。當能源供給側對負荷側的多能互補需求,產生響應時,令直接負荷控制參與需求響應,分析直接負荷控制對電—熱—氣耦合的影響,增加負荷側的彈性。在此基礎上,構建如下的協調調度模型。
1.1.1 構建綜合能源供給側調度目標函數
根據綜合能源供給側的多能互補調度目標,計算目標函數。將綜合能源微網運行成本最小化,作為供給側調度多元負荷的目標。由于儲熱裝置和儲氣裝置運行成本固定,為此忽略不計這2項成本。計算常規發電機組運行成本C1:
(1)
式中,ai、bi、ci為發電過程的成本系數;N1為機組數量;P1為發電機組的有功出力[9]。
計算燃氣機組運行成本C2:
(2)
式中,ei為第i臺燃氣機組成本系數;A為天然氣低熱值;di為第i臺燃氣機組的產氣量;hi為第i臺機組轉化效率;N2為燃氣機組數量。
結合光伏發電實際出力,計算光伏發電運行成本C3:
(3)
式中,fi為第i個光伏電源成本系數;gi為溫度系數;T1、T2分別為測試溫度和實際工作溫度;K1、K2分別為測試輻射強度和實際輻射強度;N3為光伏電源數量[10-11]。
根據風力發電實際出力,計算風力發電運行成本C4:
(4)
式中,N4為風電機組數量;Li為額定功率,v1、v2、v3分別為實際、切入和額定的風速;ki為第i臺風機成本系數。
根據電鍋爐用電功率計算電鍋爐運行成本C5:
(5)
式中,N5為電鍋爐數量;Z為鍋爐產熱量;Mi為電鍋爐成本系數;Bi為電鍋爐的能源轉換率[12]。
熱電聯產機組運行成本C6為:
(6)
式中,N6為熱電聯產機組數量;l1為散熱損失率;l2為回收率;zi為制熱系數;Fi為機組額定制熱功率;j為燃氣機組發電效率;Ji為熱電聯產機組成本系數。
將上述得到的各項運行成本疊加,可以得到綜合能源微網運行成本。至此完成對綜合能源供給側調度目標函數的計算。
1.1.2 設計綜合能源供給側調度約束條件
通過設計調度約束條件使供給側根據目標函數調度能源時,達到熱量平衡、天然氣平衡、電力平衡。確定電力平衡約束條件,使耗電量和購電量達到平衡,表達式為:
P1(t)+P2(t)+P3(t)+P4(t)+P5(t)=
F1(t)+F2(t)+F3(t)
(7)
式中,P1(t)為t時刻的常規機組發電功率;P2(t)為t時刻光伏出力;P3(t)為風力發電功率;P4(t)為燃氣機組發電功率;P5(t)為熱電聯產機發電功率;F1(t)為t時刻負荷側的實際供電負荷;F2(t)為電鍋爐用電功率;F3(t)為設備用電功率[13-14]。
確定熱量平衡約束條件,使能源轉換設備產生的熱量,與儲氣裝置供給熱負荷相平衡,表達式為:
(8)
式中,G1(t)為熱電聯產機組的制熱功率;G2(t)為電鍋爐的制熱功率;G3(t)為儲熱裝置的存儲熱量,;G4(t)為t時刻的實際供熱負荷;I1為供熱網絡熱能利用比例;I2為儲熱裝置儲放熱效率[15-16]。
確定天然氣平衡約束條件,實現機組用氣量和氣網購氣量之間的平衡,表達式為:
(9)
式中,O1(t)為t時刻的熱電聯產機組耗氣量;O2(t)為燃氣機組耗氣量;O3(t)為儲放氣量;O4(t)為氣網購氣量;q為儲放氣效率。
供需平衡約束完畢后,假設機組運行時間的下限值為p1、停機時間的下限值為p2,令設備的運行時間大于下限值[17],對機組啟停時間進行約束,表達式為:
(10)

求解模型,獲得綜合能源供給側協調調度最優解。由章節1.1內容可知,目標函數為線性函數加權組成,其權值和函數項系數均為正值,限制目標函數中的整數參量,再采用分支定界法,反復分割模型全部解空間,得到關于模型解的不同子集[19]。設定每個子集的下界和上界,刪除無法達到子集下界、或超出子集上界的可行解[20]。迭代更新子集的上界和下界,根據迭代次數,改變阻尼系數這一迭代參數,計算公式為:
(11)
式中,r為上界和下界的迭代次數;y1、y2分別為收斂誤差最大值、最小值;x為阻尼項的均衡因子。
在此基礎上,繼續分割模型解空間,不斷篩選可行解,直至獲得解空間中的全局最優解,該最優解下的目標函數決策變量,即為能夠實現綜合能源微網運行成本最小化的最優調度參數,獲得能源供給側最優調度策略。
至此完成綜合能源供給側協調調度最優解的求解,實現了基于多能互補的綜合能源供給側協調調度方法設計,該方法的具體實現流程如圖2所示。

圖2 綜合能源供給側協調調度實現流程Fig.2 Flow chart of integrated energy supply side coordinated dispatching
為驗證上述設計的多能互補環境下綜合能源供給側協調調度方法的有效性,設計如下實驗。
以某工業園區為研究對象,綜合能源包括上級能源接入、供給側、負荷側3部分,上級能源接入包括2組光伏電池、電網、氣網、1臺風力發電機,供給側為能源轉換設備,其中光伏發電轉換效率為16%,儲能裝置和儲氣裝置的充放電損耗率分別為0.04、0.02,負荷側有電、熱、氣3種能源需求。園區中各機組運行參數見表1。

表1 能源轉換設備運行參數Tab.1 Operating parameters of energy conversion equipment
園區儲能電站容量為60 MW,電鍋爐初始狀態為開機半滿發狀態,常規發電機組、燃氣機組、熱電聯產機組初始狀態為停機狀態,根據用戶實際負荷和園區地理位置的自然條件,可得到24 h內用于平衡約束的負荷需求量,如圖3所示。

圖3 園區多元負荷需求量Fig.3 Multiple load demand of park
2.2.1 多能互補情況測試
調度工業園區綜合能源供給側,測試園區電負荷、熱負荷、氣負荷的多能互補情況。電力、熱量、天然氣平衡及多能互補情況如圖4所示。其中,正值為產電功率、產熱功率、產氣量,負值為耗電功率、耗熱功率、耗氣量。

圖4 電力、熱量、天然氣平衡及多能互補情況Fig.4 Electricity balance,heat balance,natural gas balance and multi-energy complementarity
由上述實驗結果可以看出,在應用本文方法后,綜合能源供給側調度完畢后,各能源轉換設備與儲能裝置相匹配。耗電功率與園區電負荷需求量之和幾乎等于產電功率、耗熱功率與園區熱負荷需求量之和,幾乎等于產熱功率、耗氣量與園區天然氣需求量之和,也幾乎等于產氣量。由此可知產電功率和耗電功率、產熱功率和耗熱功率、產氣量和耗氣量互補平衡,充分滿足了園區對多元負荷的需求量。
2.2.2 調度成本測試
測試應用本文方法調度后能源供給側的運行成本,24 h內園區的購電量、售電量、購氣量如圖5所示。

圖5 園區購電量、售電量、購氣量Fig.5 Purchase of electric quantity,sold electric quantity and purchased gas in park
已知園區峰時段的電價為1.24元/kWh、氣價為2.65元/m3;平時段電價為0.68元/kWh、氣價為2.41元/m3;谷時段電價為0.33元/kWh、氣價為2.02元/m3。由圖5可知,園區各時段的購電量、售電量、購氣量,將24 h內總的購電量、售電量與電價相乘,總購氣量與氣價相乘,可得購電成本、購氣成本、售電成本分別為1 039.4、1 209.3、35.9元,結合設備開停機費用25.3元,可以得到最終調度成本為2 238.1元,符合能源調度運行成本的預期要求。
研究設計了一種多能互補環境下綜合能源供給側協調調度方法。應用該方法后,電能、熱能、天然氣的生產和消耗達到平衡,消納了太陽能、風能,充分滿足了居民負荷需求,且能源調度成本較低。但此次研究仍存在一定不足,在今后的研究中,會對棄風和棄光增加懲罰費用,進一步提高風力發電和光伏出力。