基于預測偏差懲罰和綠色證書交易的商服中心綜合能源系統日前調度優化

張東月，張照彥，王培光，王 森，成霄楠，石松鎧

(河北大學電子信息工程學院，河北 保定 071000)

0 引 言

隨著世界對能源需求的與日俱增，全球生態環境遭到嚴重破壞。為了減少碳排放，提高能源利用率，各國學者對能源展開了一系列的研究，智能電網 (smart grid)、綜合能源系統 (integrated energy system，IES)和能源互聯網(energy internet)等概念先后出現。目前綜合能源規劃、控制和調度的研究成為能源領域的重點研究方向[1]。冷熱電聯供的綜合能源系統耦合了多種設備和能源形式，通過優化協調各類設備滿足用戶的負荷需求，實現了能源的多級利用，提高了能源的利用效率。

迄今為止，國內外許多學者在綜合能源系統的優化調度方面的研究已經取得了許多寶貴的學術成果。在能源系統的構成方面，文獻[2]將微網分為蓄電池、新能源、電網微網及用戶共3個主體進行規劃，分析了蓄電池在一個調度周期內的循環次數對微網運行的影響，以及不同配比下的可再生能源利用率對優化調度成本的影響。在設備容量配置方面，文獻[3]提出了一種將儲熱對機組的供熱備用轉換為機組發電備用的綜合能源系統模型；驗證了模型對新能源消納的有效性，提升了系統運行效率，減少了機組規劃容量的需求。在能源利用方面，文獻[4] 針對風電的消納問題，在綜合能源系統中引入電鍋爐、儲氣設備，電轉氣(power to gas，P2G)技術，考慮需求響應負荷，分4種方案建立了經濟最優調度模型，通過驗證得出最優方案。在考慮了新能源的魯棒性方面，文獻[5]提出了新的能源系統優化模型，為了預測風光等新能源特性，采用了概率分布函數和累積密度函數；為了應對新能源的不確定性和非線性，模型考慮了工業用戶、商業用戶和居民的需求側響應和階梯電價；優化模型降低了智能微電網的運營成本和污染物排放，同時提高了新能源利用率。在環境機制方面，文獻[6]基于碳交易和綠色證書交易機制，建立了考慮CVaR(conditional value at risk)的碳-綠色證書聯合交易的IES低碳經濟調度模型；綜合考慮碳排放權交易(carbon emission trading，CET)和綠色證書交易(green certificate trading，GCT)的特點，比較不同調度模型的結果，并分析不同CET價格和綠色證書價格對系統運行成本的影響。

以上研究很少涉及用戶的熱負荷與熱水負荷分開，本文細化了熱負荷，使熱水負荷單獨計算，可以在滿足用戶更加靈活的負荷需求上成本最低。本文基于風電出力懲罰提出了一種可再生能源出力預測偏差懲罰，結合碳交易和綠色證書交易機制，闡述了碳交易和綠色證書交易機制對含有可再生能源預測偏差懲罰的系統影響；綜合能源系統模型結合分時電價、蓄電池壽命及充放能的特性約束，使用風光等可再生能源作為非主力供電單元，減少運行成本；采用GNU線性規劃工具集(GNU linear programming kit, GLPK)求解工具，輸入典型日負荷進行求解，得到最優的日前調度策略。

1 系統設備

本文采用高溫型地源熱泵系統+雙蓄系統，利用夜間谷段蓄能，白天尖峰時段放能，滿足部分用能需求，降低系統運營成本。冷熱源選擇地埋管形式的地源熱泵系統，地源熱泵機組供冷的同時可以回收部分的冷凝熱，為需要熱水的場所提供熱量，凸顯一機多用的優點，同時又能實現綠色環保的設計理念。

1.1 系統結構

綜合能源系統由光伏組件、風電機組、蓄電池、儲冷（熱）水箱、地源熱泵、太陽能集熱器和電鍋爐構成，系統結構如圖1所示。

圖1 綜合能源系統的結構圖

其中冷負荷由地源熱泵和蓄冷（熱）罐提供，熱負荷由地源熱泵、蓄冷（熱）罐和太陽能集熱器提供，電負荷由配電網、太陽能、風能和蓄電池提供，熱水負荷夏季由地源熱泵夏季制冷熱回收、電鍋爐和太陽能集熱器提供，冬季由電鍋爐和太陽能集熱器提供。

1.2 設備模型

1.2.1 電鍋爐模型

該設備用來滿足用戶的熱水負荷，電鍋爐模型如下式所示：

式中：Heb——電鍋爐制熱量；

Peb——電鍋爐制熱消耗的電功率；

H-ebmin、Hebmax——電鍋爐制熱量最大、最小值；

β 電鍋爐的電熱轉換效率，一般在0.90～0.95之間。

1.2.2 地源熱泵模型

地源熱泵是根據用戶負荷需求，以地下土壤為熱源或冷源，利用地下土壤溫度全年恒定的特點，以少量的電能為驅動力，來提供用戶所需要的熱負荷、冷負荷和熱水負荷。一般熱泵的輸出能源與輸入電能的比值在4以上，所以地源熱泵是一種效率高、能耗低的供能設備。根據能效比建立模型如下式所示：

式中：Pgt——地源熱泵制冷或制熱消耗的電功率；

COPh、Hg——地源熱泵制熱能效比與產熱量；

COPl和Lg——地源熱泵的制冷能效比與產冷量；

Pgtmin、Pgtmax——地源熱泵消耗最小與最大電功率；

Hgc——地源熱泵熱回收熱量；

ηh——熱回收效率；

Zgt——地源熱泵的制冷制熱狀態。

1.2.3 可再生能源誤差模型

風電/光伏等可再生能源具有隨機性和波動性，對于實際發電的預測會有一定偏差，文獻[7]提出將風電預測誤差分布看作一個分段指數分布，且分段指數模型比正態分布、拉普拉斯等分布的誤差更小，其概率密度函數為：

式中：μ0——概率密度序列最大概率密度點對應的標準化誤差值；

b1、b2——形狀參數。

計算出兩段累積分布函數的交點值b1/(b1+b2)，兩段指數分布在形狀上具有獨立性，本文分別求取符合兩段分布的誤差值，隨機生成小于交點值的累積概率密度F(x)，根據反函數對應生成小于相對誤差μ0的誤差值x，隨機生成大于交點值的累積概率密度F(x)，根據反函數對應生成大于相對誤差μ0的誤差值x，本文把日前調度的步長分為24個時段，兩段誤差分布生成的誤差值的個數分別為b1/(b1+b2)×24和24×(1-b1/(b1+b2))。

根據誤差模型建立的風電機組模型為：

式中：Pwt——風力預測發電功率；

光伏發電模型為：

式中：Ppv——光伏預測發電功率；

太陽能集熱器模型為：

式中：Qstc——太陽能集熱器的預測輸出功率；

2 目標函數與約束

2.1 目標函數

綜合能源系統的運行總成本主要包括系統向電網購電的成本、向電網售電的收益、發電設備的發電成本和系統的運行維護成本。本文系統的可再生能源作為非主力供電單元，其所產生電量較低，故系統不向電網售電，所以不考慮售電收益?？紤]到蓄電池頻繁充放電會導致壽命降低，從而間接增加系統的成本[8]，本文將蓄電池的更換費用折算到成本中，可以更真實地反映目標成本。本文約束了蓄電池的初始狀態和結束狀態，所以不需要儲能電池的電量懲罰。

儲能電池的使用壽命一般會受其放電深度的影響，但是在其壽命周期內電池總的循環電量基本不變[9]。且充放電總量為恒定值，由下式可以得到儲能電池每循環充放單位電量的成本：

Crpe——儲能電池的更換成本；

Q——儲能電池生命周期內放電總量。

風力發電、光伏發電和太陽能集熱器出力無法控制，其運行成本難以調整，本文忽略不計。

綜上，目標函數如下式所示：

式中：Coc——運行成本；

Clife——儲能電池壽命成本；

Cctc——碳交易成本；

Cgreen——綠色證書交易成本；

Cdev——可再生能源偏差懲罰成本。

2.1.1 運行成本

運行成本為購電總成本，如下式所示：

式中：Ce,t——分時電價；

Pbuy——系統的買電量。

2.1.2 蓄電池壽命成本

蓄電池壽命成本如下式所示：

其中Pbd為儲能電池的放電功率。

2.1.3 碳交易成本

碳交易機制是將碳排放權以商品自由交易的形式實現低碳環保目的的一種機制，國家政府部門對各個碳排放源分配一定量的初始碳排放額度[10]。當碳排放源的實際碳排放額超過初始分配額度時，需到碳交易市場購買超量的碳排放額度；反之，當實際碳排放額低于初始分配額度時，可將多余的碳排放額度作為商品，轉交碳交易市場進行出售盈利[11]：

式中：ηc——電能碳排放系數，取0.272；

CT——免費碳排放額度；

2.1.4 綠色證書交易成本

綠色證書交易制度基于可再生能源配額制，兩種制度相互配合，企業在完成分配的可再生能源額度后生產的多余發電就轉化為綠色證書，進入市場交易，但是實際電量還是由自己消納；而沒有完成配額的企業就會進入市場購買證書，來避免配額懲罰，綠證交易是對除水電外其他可再生能源電量生產和消費的有效憑證[12]。綠色證書交易成本如下式所示：

Pmake——可再生能源實際消納量；

Pres——可再生能源日配額量。

本文的CET和GCT均屬于日前小時級市場，即系統根據每小時所獲得的綠色證書數量和碳配額量參與市場交易。

2.1.5 偏差懲罰成本

當可再生能源的實際輸出功率大于預測出力時就會造成浪費，應以懲罰來表示這部分的損失；當可再生能源實際輸出功率小于預測出力時，為避免不滿足負荷需求，則需要其他常規能源額外增加出力來補償可再生能源的出力不足，這樣將造成其他常規能源產生一定的備用費用[13]，降低了可再生能源的優勢。偏差懲罰成本如下式所示：

式中：α1、α2——高估懲罰成本系數和低估懲罰成

本系數，α1、α2取電價市場價格0.6元；

Pnew——可再生能源的實際出力。

2.2 儲能約束

蓄電池起削峰填谷的作用，為了防止蓄電池的充電及放電深度過大導致壽命減少，需要添加下式約束條件來限制儲能電池的電量狀態：

式中：SOCt——t時間段的儲能電池的儲能狀態值；

SOCmin、SOCmax——綜合能源系統調度中儲能電池的最小與最大的儲能狀態值；

SOC0、SOCend——調度開始時刻與結束時刻的儲能狀態。

考慮在同一時間段內，電池的充電狀態與放電狀態不可以同時存在，因此，儲能電池的充放電狀態需要遵守下式的約束條件：

其中Xt、Yt分別為蓄電池的充電和放電狀態。

蓄電池的放電和充電過程，如下式所示：

式中：ηbc、ηbd——儲能電池的充放電效率；

Sbs——儲能電池的額定容量；

Pbc——儲能電池的充電功率。

考慮蓄電池的使用壽命與充放電功率大小有關，約束單位時間內充放電最大功率，如下式所示：

同理儲熱與儲冷也符合上述約束，并設SOHt、SOLt為t時間段內儲熱、儲冷狀態值，Mt、Nt分別為蓄熱和放熱狀態，At、Bt分別為蓄冷和放冷狀態，ηcc、ηcd分別為蓄放冷效率，ηhc、ηhd分別為蓄放熱效率，Shs、Scs為蓄熱與蓄冷的額定容量，Pcc、Pcd分別為蓄放冷功率，Phd、Phc分別為蓄放熱功率。

2.3 能量平衡約束

2.3.1 電能平衡約束

式中：P——用戶買電量；

Pper——用戶電負荷；

2.3.2 熱能平衡約束

Hper——用戶熱負荷。

2.3.3 冷能平衡約束

其中Lper為用戶冷負荷。

2.3.4 熱水平衡約束

式中：H——用戶需求熱水的熱負荷；

Hgc——地源熱泵制冷時熱回收的冷凝熱；

ηl——冷凝熱回收效率。

2.4 模型線性化

本文建立的綜合能源系統優化調度模型為非線性，需要將其轉化為混合整數線性規劃問題進行求解，對于其中的非線性耦合關系，例如儲能設備的出力特性約束中包含出現0,1變量與正數變量相乘的關系。V(t)為0,1變量，X(t)為正數變量。為了對V(t)X(t)線性化，先假定X(t)一個較大的上限值設為Xmax。增加兩個臨時變量Y(t)，Z(t)。線性化的步驟如下[14]：

加入等式約束：

加入不等式約束：

這樣Y(t)完全等價于V(t)X(t)，但增加了2個變量和3個約束。

3 案例分析驗證

本文選取雄安新區商服中心的綜合能源系統為研究案例，系統包含地源熱泵、光伏發電、風力發電、蓄電池、冷熱雙蓄、電鍋爐和太陽能集熱系統。系統中光伏板與太陽能集熱器面積都為600 m2，光伏發電系統的蓄電池容量為1 000 kWh，小時級碳配額為100 kg/h，碳交易價格為200 元/h，小時級可再生能源配額為200 kWh，綠色證書交易為每本100元，案例中的設備詳細參數如表1～表2所示。

表1 出力設備參數表

表2 儲能設備參數設置

選取夏季典型日和冬季典型日的負荷數據為運行工況，把日前調度的步長分為24個時段，電價采用分時電價進行動態經濟調度，將調度模型轉換為MILP模型，采用Pyomo+GLPK進行優化求解。用戶側冷、熱水、電負荷的預測值如圖2所示。

圖2 用戶側負荷預測

光伏、風電機組及太陽能集熱系統24 h的出力根據其預測出力曲線所確定，如圖3所示?；谏鲜鲇脩糌摵蓴祿涂稍偕茉搭A測出力，建立綜合能源系統模型，并得到優化調度結果。

圖3 可再生能源的出力預測

圖4為冬季典型日電平衡。冬季太陽輻照低，時間短。00:00-09:00時間光伏不出力；此時夜間電價較低，儲能電池不宜放電，適合充電，到電價峰值時再放出，供電單元只有風電機組和從電網購電；優先使用風電，缺額部分由電網購電；09:00-17:00輻照充足，光伏出力，此時電價較高，儲能電池不宜充電，適合放電，此時供電單元為蓄電池、光伏、風電機組和電網買電，優先使用光伏、風電和蓄電池，缺額部分由電網購電；17:00-24:00時間內無光照，電價相對較高，蓄電池放電，供電單元有蓄電池、風電和電網購電，優先使用風電和蓄電池，缺額部分由電網購電。

圖4 冬季典型日電平衡

圖5為冬季典型日熱平衡出力圖，圖6為冬季典型日熱水平衡出力圖。

圖5 冬季典型日熱平衡

圖6 冬季典型日熱水平衡

冬季熱負荷需求較高，供熱設備有地源熱泵、冷（熱）雙蓄罐和太陽能集熱器，供熱水設備有電鍋爐和太陽能集熱器，00:00-09:00無光照所以太陽能集熱器不出力，此時只有地源熱泵制熱供熱，電鍋爐供熱水，此時間段電價較低，蓄熱罐內熱量不滿，所以蓄熱罐在此時間段蓄熱；09:00-12:00有光照，太陽能集熱器優先供熱水，此時電價較高，供熱由地源熱泵和蓄熱罐供熱，優先消耗蓄熱罐達到功率最大值，缺額部分由地源熱泵提供，熱水提供優先消耗太陽能集熱器產熱，缺額由電鍋爐提供；12:00-16:00太陽能產熱充足，熱水負荷比較小，太陽能集熱器產熱除了供熱水外還有剩余供熱，此時間段電價相對較低，蓄熱罐適宜蓄熱到電價高時再放熱，16:00-22:00此時電價較高，無光照，太陽能集熱器不出力，供熱單元只有地源熱泵和蓄熱罐，蓄熱罐放熱，熱水只由電鍋爐提供，22:00-24:00此時電價下降，蓄熱罐開始蓄熱，供熱只由地源熱泵提供，熱水只由電鍋爐提供。

圖7為夏季典型日電平衡。在夏季太陽光照高，并且時間長，00:00-07:00為夜晚無光照，此階段電價較低蓄電池適宜充電，在電價平價或峰值放出，此時供電單元只有風電機組和電網購電，優先使用風電，07:00-12:00光照時間充足，供電單元為光伏、風電、蓄電池和電網購電，優先使用光伏、風電和蓄電池，缺額部分由電網購電承擔，此時光伏和風電的發電量比較多，電網購電比較少，12:00-18:00光照較強，電價較低適宜蓄電池充電，18:00-22:00電價為峰值，無光照無光伏產電，蓄電池放電，供電單元為蓄電池、風電機組和電網購電，22:00-24:00電價較低，蓄電池適宜充電，供電單元為風電機組和電網購電。由于地緣熱泵制冷的熱回收功能，使得熱水不需要電鍋爐提供就可以滿足，所以電鍋爐出力和用電量都為0。

圖7 夏季典型日電平衡

圖8為夏季典型日冷平衡，圖9為夏季典型日熱水平衡。

圖8 夏季典型日冷平衡

圖9 夏季典型日熱水平衡

夏季冷負荷需求較高，供冷設備有地源熱泵和蓄冷罐，供熱水設備有電鍋爐、太陽能集熱器和地源熱泵的熱回收。由于熱水負荷較小，所以太陽能集熱器和地源熱泵的熱回收足夠滿足熱水負荷需求，00:00-06:00無光照，電價處于波谷，所以此時間段蓄冷罐適合蓄冷，供冷只由地源熱泵提供，熱水由地源熱泵產生的熱回收提供；06:00-12:00光照充足，電價處于波峰位置，所以此時蓄冷罐以放冷為主，供冷由地源熱泵和蓄冷罐共同承擔，熱水由太陽能集熱器和電鍋爐共同出力，優先消耗太陽能產熱，如果產熱不足則缺額部分由電鍋爐承擔；12:00-16:00冷負荷較高，電價處于平價，蓄冷罐選擇蓄冷直到電價峰值再放出，此時熱水負荷較低，太陽能集熱足夠滿足，所以地源熱泵熱回收和電鍋爐不出力；16:00-18:00電價回升，蓄冷罐放冷，此時熱水負荷較大，太陽能集熱不能滿足熱水負荷，所以缺額部分由地源熱泵熱回收出力；18:00-24:00無光照，太陽能集熱不出力，蓄冷罐由電價高低決定是否蓄冷，熱水只由電鍋爐提供。

不同場景結果對比，考慮碳排放，綠色證書對綜合能源系統的影響，建立3個場景對比分析驗證：

1）場景1：只有可再生能源偏差懲罰成本。

2）場景2：可再生能源偏差懲罰成本+碳排放。

3）場景3：可再生能源偏差懲罰成本+碳排放+綠色證書交易。

由圖10可以明顯看出在夏季場景3的可再生能源消納比場景1和場景2高，碳排放量比場景1和場景2低。

圖10 夏季可再生能源消納與碳排放

表3為夏季時綜合能源系統的3種場景運行結果對比。由表可知，夏季典型日的場景1總成本為8 721.88元，場景2比場景1高292.18元，場景3為8 417.52元，比場景1減少304.36元，比場景2減少596.54元；場景1的碳排放為3 868.85 kg，場景2比場景 1減少 33.49 kg，場景 3比場景 2減少6.00 kg；場景1風電的消納7 449.38 kWh場景2比場景1提高了46.23 kWh，場景3比場景2提高了22.03 kWh；場景 1光伏消納 3 216.09 kWh，場景2比場景1提高了76.81 kWh，太陽能集熱消納均為1 657.97 kWh。

表3 夏季各場景調度結果對比

由圖11可以明顯看出在冬季場景3的可再生能源消納比場景1和場景2高，碳排放量比場景1和場景2低。

表4為冬季時綜合能源系統的3種場景運行結果對比。由表可知，冬季典型日場景1總成本為12 691.91元，場景2比場景1高659.91元，場景3比場景1高242.61元；場景1的碳排放為5 887.24 kg，場景2比場景1減少32.07 kg，場景3比場景2減少 5.99 kg；場景1風電消納 7 449.38 kWh，場景 2比場景1提高了46.23 kWh，場景3比場景2提高了22.03 kWh；場景1光伏消納1 789.05 kWh，場景2和場景3比場景1提高了71.56 kWh，太陽能集熱消納均為1 570.12 kWh。

表4 冬季各場景調度結果對比

由上述對比結果可以分析出，場景1的碳排放最高，場景1未考慮碳排放和綠色證書收益，雖然總成本比較低，但是向環境多排放了大量的二氧化碳，并且可再生能源的消納最少；場景2加入了碳排放成本，所以總成本最高，碳排放比起場景1有所減少，并且可再生能源的消納較場景1也得到提升；場景3既加入了碳排放成本，又考慮了綠色證書收益，可再生能源消納越多，綠色證書收益越高，系統的總成本就會越少，場景1到場景3的碳排放逐漸降低，可再生能源消納逐漸增大。

4 結束語

本文結合可再生能源偏差懲罰、碳交易機制和綠色證書交易機制，對綜合能源系統調度進行優化，對比分析3種調度結果，得到結論如下：

1）將碳交易機制引入含可再生能源偏差懲罰的綜合能源調度模型，目標函數以系統運行成本、碳交易成本和偏差懲罰成本為最小總成本，可能會增加總成本，但是會減少對環境的碳排放，使系統更趨向于清潔性系統，響應國家的“雙碳”政策。

2）將綠色證書交易機制加入上述的含可再生能源偏差懲罰和碳交易機制的綜合能源系統中，增加了綠色證書收益。當綠色能源增加時，額外收益增加，大大減少了系統的總成本，并且由于清潔能源使用的增加，碳排放隨之減少更多，而且提高了可再生能源發電的消納。

綜上所述，由于可再生能源出力偏差與預測出力之間的關系，使可再生能源的出力在優化過程中要受到經濟性的制約，使可再生能源的消納不完全，在引入可再生能源偏差懲罰的綜合能源系統中加入綠色證書交易機制和碳交易機制，可以減少因可再生能源偏差懲罰導致的棄風、棄光，減少系統的總成本、促進可再生能源的消納，可以減少對環境的碳排放量。