趙 碩,胡 健,王云鵬,于 娣,劉尚奇
(山東理工大學 電氣與電子工程學院,山東 淄博 255049)
在“雙碳”背景下,綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system,IES)為降低碳排放提供了新的解決方案[1-2]。燃氣機組數(shù)量的顯著增長和電轉氣(power to gas,P2G)技術的不斷成熟提升了電力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)之間相互依存性[3],電- 氣綜合能源系統(tǒng)(integrated electricity-gas energy system,IEGES)成為了研究的熱點。
目前,已有較多文獻針對IEGES經(jīng)濟調度方面進行了探討。吳靜等[4]考慮電轉氣等裝置設計了綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化運行結構,并驗證了模型的經(jīng)濟效益;Zhang等[5]提出基于數(shù)據(jù)驅動的魯棒優(yōu)化方法的IEGES兩階段調度模型。但上述文獻的調度模型僅考慮了IEGES的經(jīng)濟性,忽略了碳排放問題。
隨著多能流耦合的不斷加深,綜合需求響應(integrated demand response,IDR)可以在需求響應(demand response,DR)的基礎上,通過負荷轉移或削減以及改變用能類型,讓消費者參與需求側管理,提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性。曾鳴等[6]對綜合需求響應做出了定義;李政潔等[7]在綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度的基礎上引入綜合需求響應,以運行成本最小為目標提出了綜合能源系統(tǒng)調度模型;Li等[8]提出一種考慮綜合需求響應的兩階段最優(yōu)運行模型,以提升系統(tǒng)運行穩(wěn)定性,實現(xiàn)能量供需平衡。但上述文獻并沒有考慮系統(tǒng)的環(huán)境效益,并且調度主體為輸電網(wǎng),對配網(wǎng)研究較少。
針對以上問題,文中建立耦合燃氣機組與電轉氣裝置的IEGES配網(wǎng)結構的低碳經(jīng)濟調度模型。該模型考慮用戶側綜合需求響應對系統(tǒng)調度的影響,同時利用通用分布處理風電出力不確定性,對模型線性化處理后利用NSGA-Ⅱ算法求解多目標優(yōu)化模型,最后通過算例分析驗證所提出的系統(tǒng)模型的有效性。
氫氣雖然更清潔、熱值更高,但由于存儲和運輸比較困難,故一般選擇將其進一步轉化為天然氣加以利用。綜合能源系統(tǒng)配網(wǎng)結構如圖1所示。配電網(wǎng)側的能量來源主要包括上級電網(wǎng)購電與新能源發(fā)電部分,而配氣網(wǎng)側能量主要來源于上級氣網(wǎng)。燃氣機組(gas turbine,GT)和電轉氣裝置通過耦合實現(xiàn)能量在電力網(wǎng)絡和天然氣網(wǎng)絡相互轉換,進一步改善系統(tǒng)的經(jīng)濟運行,并且可以降低碳排放。

圖1 電- 氣綜合能源系統(tǒng)配網(wǎng)結構示意圖
電轉氣裝置作為綜合能源系統(tǒng)中的重要能源耦合部分,其反應過程包括電制氫氣與氫氣甲烷化[9],運行方式如圖2所示。
反應過程如下式所示:
2H2O→2H2+O2
(1)
CO2+4H2→CH4+2H2O
(2)
通過以上2個步驟,即可將電能轉化為天然氣。

圖2 電轉氣運行方式示意圖
氣流量與消耗的電功率以及CO2量存在如下2種關系:
(3)
GP2G(t)=ρGCO2(t)
(4)
式中:GP2G(t)為電轉氣裝置在t時刻轉換所得的天然氣流量,kcf;PP2G(t)為電轉氣裝置在t時刻的消耗功率,MW;φP2G為能量轉換效率;ψ為能量轉換常數(shù),通常取3.4 MBtu/MW·h;Hg為熱值系數(shù),通常取1.026 MBtu/kcf;ρ為合成天然氣所需要的CO2流量系數(shù);GCO2(t)為對應消耗的CO2流量,kcf。
電轉氣裝置運行成本可由下式表示:
FP2G(t)=CP2GPP2G(t)
(5)
式中:CP2G為電轉氣裝置的單位運行成本,取120 $/MW[10]。
綜合能源系統(tǒng)中考慮需求響應可以更靈活消納可再生能源以及有效減少調度成本。用戶的需求響應方式包括可削減負荷、可轉移負荷與可替代負荷[11],如下式所示:

(6)

在調度周期內可削減負荷與可轉移負荷需受一定比例限制,如下式所示:
(7)

(8)

需求側可削減負荷、可轉移負荷與可替代負荷總量分別滿足下式:

(9)
(10)
(11)

在系統(tǒng)調度周期內需要根據(jù)用戶的相關貢獻給予適當經(jīng)濟補償[12],需求響應補償成本為:
(12)

在保證系統(tǒng)運行約束的前提下,綜合能源系統(tǒng)運行目標函數(shù)包括系統(tǒng)經(jīng)濟運行成本與低碳排放成本。
3.1.1系統(tǒng)經(jīng)濟運行成本函數(shù)
從經(jīng)濟運行的角度出發(fā),系統(tǒng)的經(jīng)濟運行成本函數(shù)包括系統(tǒng)運行成本與需求響應補償成本。
F1=FOP+FIDR
(13)
系統(tǒng)運行成本包括系統(tǒng)購氣成本(15)、購電成本(16)、風電場棄風成本(17)和運行維護成本(18)以及電轉氣裝置運行成本(5)。
(14)
Fg(t)=CgG(t)
(15)
Fe(t)=CeP(t)
(16)
ΔFw(t)=CwΔPw(t)
(17)
(18)

3.1.2系統(tǒng)低碳目標函數(shù)
該系統(tǒng)CO2排放量由購能消耗的CO2排放量、燃氣機組的CO2排放量以及電轉氣裝置的儲碳部分組成。根據(jù)各部分的CO2排放量建立低碳目標函數(shù):
(19)
(20)
式中:ωe、ωg分別為向電網(wǎng)購電和天然氣網(wǎng)消耗的CO2排放系數(shù),單位分別為t/MW·h,t/kcf·h[13];αg、βg與γg為燃氣機組的碳排放系數(shù)[14];τg為電轉氣裝置轉化單位天然氣的等效儲碳值,取2.5 t/(kcf·h-1)[15]。
3.2.1配電網(wǎng)運行約束
1) 有功功率平衡
(21)

2) 無功功率平衡
[Qij(t)-[Iij(t)]2Xij]
(22)

3) 線路運行約束
(23)
(24)

4) 風電運行約束
(25)
(26)

3.2.2配氣網(wǎng)運行約束
1) 氣流量平衡
GGT(t)-GP2G(t)-Gmn(t)
(27)

2) 天然氣潮流約束
在氣網(wǎng)中,可以運用著名的Weymouth方程來處理天然氣潮流[16]。
(28)

(29)
式中:Cmn為管道方程參數(shù);πm(t)為t時刻節(jié)點m氣壓,πn(t)為t時刻節(jié)點n氣壓,Pa;Smn為符號變量,當m節(jié)點氣壓高于n節(jié)點時取1,否則取-1。
因配氣網(wǎng)的氣壓等級一般較低,且管道的內徑較小,故不考慮壓縮機等調壓設備的影響。
3) 儲氣裝置約束

(30)

(31)
(32)

3.2.3耦合裝置約束
1) 電轉氣裝置約束
電轉氣裝置約束見式(3)(4)。
2) 燃氣機組約束
(33)

(34)
Ig(t)-Ig(t-1)=yg(t)-zg(t)
(35)
yg(t)+zg(t)≤1
(36)

3) 燃氣機組啟停時間
(37)
(38)

為保證上級電網(wǎng)與氣網(wǎng)安全穩(wěn)定運行,本文的系統(tǒng)模型不出售電能與氣能。
式(26)存在隨機變量,難以直接求解。本文利用通用分布(versatile probability distribution)更好地擬合風電預測誤差。該分布在不同時間尺度與置信度下能較好地擬合實際風電分布,提升調度決策的準確性[17]。其概率密度函數(shù)f(x)與分布函數(shù)F(x)表達式分別如下:

(39)
F(x)=[1+e-α(x-γ)]-β
(40)
式中:x為隨機變量;α、β、γ為分布函數(shù)的形狀參數(shù)[18]。
分布函數(shù)的逆函數(shù)為:
(41)
式中cv為置信度。
為將式(26)轉換為通用分布函數(shù)表達式,首先轉換為式(42):

(42)
再將式(42)轉換為式(43):

(43)
VPD分布的擬合過程見表1。求得各個區(qū)間的置信度如表2所示。

表1 VPD擬合過程

表2 VPD分布區(qū)間及置信度
上述支路潮流模型為非線性規(guī)劃模型,模型及約束條件中包含二次項,運用線性化處理方式將模型轉化為線性模型。
4.2.1IDR方程線性化


(44)

(γe(t)+ηe(t))]
(45)

(γg(t)+ηg(t))]
(46)

(47)

(48)

(49)
(50)
式中:θe(t)、 ?e(t)、γe(t)、ηe(t)為配電網(wǎng)側的恒非負變量;θg(t)、 ?g(t)、γg(t)、ηg(t)為配氣網(wǎng)側的恒非負變量。
4.2.2燃氣機組碳排量方程線性化
首先將式(20)分段線性化[20],分為y段,可表示為:
(51)
(52)
式中:Ki,x為分段線性化后的各段斜率;Fi,0為燃氣機組運行最小功率的碳排量,t;Pi,x,GT(t)為t時刻燃氣機組分段功率,MW。
4.2.3配氣網(wǎng)約束線性化
式(28)的約束是非線性非凸的,難以直接求解。定義2個0-1變量Kmn、Knm。當Kmn=1時,表示天然氣流量從m節(jié)點輸入在n節(jié)點輸出;Kmn=0,表示天然氣從n節(jié)點輸入在m節(jié)點輸出或管道內無天然氣流量。Knm同理。管道內氣體的流動方向可表示為:
Kmn+Knm≤1
(53)
式(28)的Smn可表示為:
Smn=Kmn-Knm
(54)
對式(28)平方化可得:
(55)

Kmn,1[Gmn,1(t)]2+…+
Kmn,y[Gmn,y(t)]2
(56)

分段線性化原理如圖3所示。

圖3 分段線性化原理示意圖
在本文建立滿足經(jīng)濟效益及環(huán)境效益的多目標函數(shù),由于量綱不同無法直接加權處理,應用搜索能力強、收斂型好的NSGA-Ⅱ算法進行求解[21]。
定義模糊隸屬度函數(shù)為:
(57)
(58)

根據(jù)各時段電網(wǎng)和氣網(wǎng)運行功率以及耦合機組的功率作為決策變量,通過NSGA-Ⅱ算法得到 Pareto最優(yōu)前沿后,使用模糊隸屬度函數(shù)選取綜合隸屬度最大的作為折衷解[22]。模型求解流程如圖4所示。
以改進的IEEE 33節(jié)點電力系統(tǒng)和20節(jié)點天然氣系統(tǒng)組成的綜合能源測試系統(tǒng)進行算例分析,如圖5所示。電力系統(tǒng)節(jié)點5與節(jié)點14接入風電機,天然氣系統(tǒng)節(jié)點5與節(jié)點11接入儲氣裝置。燃氣機組、電轉氣裝置以及儲氣裝置具體參數(shù)見文獻[23]。系統(tǒng)日負荷功率變化曲線如圖6所示,風電預測值與通用分布處理后的實際運行功率如圖7所示。配電網(wǎng)節(jié)點的電壓范圍為[0.95,1.05]p.u.,p.u.為標幺值。可削減、可轉移、可替代電/氣負荷的接入比例如表3所示;電能、天然氣等能源價格如表4、5所示[24]。

圖4 模型求解流程框圖

圖5 電- 氣綜合能源系統(tǒng)配網(wǎng)結構節(jié)點示意圖

圖6 系統(tǒng)電/氣負荷日功率曲線

圖7 風電預測值及實際可用功率

表3 需求響應接入類型及比例

表4 分時電力價格

表5 分時天然氣價格
在系統(tǒng)內引入IDR后,電負荷與氣負荷如圖8、9所示。

圖8 需求響應前后電負荷量變化曲線

圖9 需求響應前后氣負荷量變化曲線
由圖8可得,在需求響應接入系統(tǒng)前,電力負荷具有很明顯的峰谷差,在中午12∶00時都出現(xiàn)了明顯的用電高峰,在凌晨4∶00時出現(xiàn)了明顯的低谷;當需求響應接入系統(tǒng)后,可轉移電負荷會受到能源價格的影響,將用能高峰的部分負荷轉移到電價相對較低的時期,再加上一部分可削減電負荷和可替代電負荷的作用,會降低電負荷曲線的峰谷差,達到削峰填谷的目的,緩解高峰時期的用電壓力。
由圖9可得,類似于電力系統(tǒng),天然氣系統(tǒng)在接入需求響應后,用戶自主調整自己的用氣行為,使一部分可轉移負荷從用氣負荷高峰轉移到低谷使用,再配合可削減和可替代負荷,以達到削峰填谷的目的,緩解高峰時期用氣壓力。
表6分別為計及需求響應和不計及需求響應時,電- 氣綜合能源系統(tǒng)的運行成本。

表6 不同情況下的優(yōu)化運行成本
從表6中可得,當系統(tǒng)內計及需求響應后,總成本降低了3%。因為在分時能源價格的影響下,考慮IDR時,系統(tǒng)在氣價峰時和平時削減電負荷,一定程度上降低了電力系統(tǒng)對天然氣的需求;在電價峰時和平時削減氣負荷,一定程度上也降低了天然氣系統(tǒng)對電能的需求,這導致總購電成本和購氣成本均有一定程度的降低。
當系統(tǒng)考慮IDR后,風電可以得到及時的消納,棄風成本降低,IDR的作用使得系統(tǒng)降低了對于燃氣機組發(fā)電的需求,因此燃氣機組運行成本降低。
不同場景下碳排量分布如圖10所示。

圖10 不同場景的碳排量
從圖10中可得,不考慮IDR時,碳排量達到46.69 t,考慮IDR后,伴隨著可再生能源消納量增加,碳排放量下降了5.7%,尤其是在7-19時段,CO2減排效果明顯,但在1-6時段及22-24時段減排效果不佳。整體上能夠有效地降低電- 氣綜合能源系統(tǒng)的CO2排放水平,促進綠色可持續(xù)發(fā)展。
利用電與氣雙側的需求響應以及負荷間的耦合特性使得系統(tǒng)靈活性更高,可以顯著降低系統(tǒng)運行成本與碳排放量,更加有利于電- 氣綜合能源系統(tǒng)在低碳環(huán)境下運行。
對電- 氣綜合能源配網(wǎng)系統(tǒng)進行了建模,將模型轉化為線性規(guī)劃模型求解。算例結果表明綜合需求響應可以在系統(tǒng)調度中起到削峰填谷的作用,減少系統(tǒng)的購能需求,降低系統(tǒng)運行成本,并且可以增加可再生能源的消納,減少系統(tǒng)的碳排量。在后續(xù)的研究中,將進一步考慮源側與荷側不確定性對系統(tǒng)優(yōu)化調度的影響。