基于分布式固體電儲熱能量轉移的電熱聯合系統優化調度策略

紀慧超，王海鑫，楊俊友，王康，馮佳威，李延珍

(1.沈陽工業大學 電氣工程學院，遼寧 沈陽 110870；2.東北電力大學 自動化工程學院，吉林 吉林 132012)

0 引 言

在大規模風力發電接入電網的條件下，風電消納問題一直是電力系統優化調度面臨的挑戰[1-4]。由于熱電聯產機組(combined heat and power，CHP)輸出的電能和熱能之間存在耦合特性，極大限制了風電消納[5-6]。因此，迫切需要解決電熱聯合系統優化調度中的棄風問題。

由于固體電儲熱(solid electric thermal storage,SETS)可將電網負荷低谷時段電能轉化為熱能進行儲存[7]，并在電網負荷峰值時段釋放。因此，SETS電熱時移特性廣泛應用于電熱聯合系統調度，以提高CHP調節靈活性，從而提高風電消納[8-10]。文獻[11]在電熱聯合系統中調度的集中式SETS主要用于電網側，此類SETS由電網、電廠、供熱企業等主導投資建設。但集中式SETS的容量上限約束了風電消納能力。為推動新型儲能快速發展，支撐以新能源為主體的新型電力系統構建，促進“碳達峰”和“碳中和”，我國多個省市政府通過政策補貼鼓勵不同類型用戶獨立投資建設分布式固體電儲熱(distributed solid electric thermal storage,DSETS)[12-14]。

近年，國內外學者提出多種含SETS的電熱聯合系統優化調度策略。文獻[15]提出考慮含SETS供熱系統多重熱慣性的優化策略，利用熱網、SETS、建筑物熱慣性提升風電消納能力。文獻[16]提出SETS啟?？刂撇呗?，對風電進行二次消納。文獻[17]提出聯合SETS、熱泵、抽水蓄能的優化策略減小棄風。文獻[18]提出一種基于SETS的風電消納多目標優化控制方法，通過調節SETS檔位，進而控制SETS功率消納棄風。然而，上述文獻所考慮的集中式SETS一般用于電力系統緊急調峰備用，所用方法不適用于協調優化調度多種類型的DSETS。

相比網側集中式SETS，考慮基于用戶側DSETS進行優化調度的研究較少。文獻[19]在電熱聯合系統二級熱網中配置DSETS，并采取中斷策略對其進行控制，但處于不同地理位置的二級熱網DSETS仍完全受控于供熱公司或電網，未考慮不同類型DSETS用戶用電行為差異的因素。文獻[20]提出一種DSETS集群控制方法，將多種類型DSETS集合成單個聚合體，運用中心點聚合算法對其控制，但本質仍為優化調度DSETS集群總功率，缺少考慮單一用戶DSETS耗電功率。文獻[21]提出一種考慮DSETS用戶用電消費行為特性的優化調度策略，對不同類型用戶的用電消費行為特性進行區分并建模，通過協調控制不同類型用戶DSETS提高風電消納，但該策略忽略了DSETS電制熱和熱能儲存時移特性，缺乏調度靈活性。綜上所述，針對電熱聯合系統中的DSETS，上述研究缺少考慮DSETS能量轉移對風電消納的影響。

因此，針對上述研究存在的問題，本文提出一種基于DSETS能量轉移的電熱聯合系統優化調度策略，相比現有DSETS調度策略，在考慮不同類型DSETS用戶用電消費行為特性基礎上，根據用戶可承受調度偏差情況，對每個用戶的DSETS實施不同等級的能量轉移控制。通過算例分析驗證所提策略的有效性，實現DSETS大規模調度。

1 基于DSETS的電熱聯合系統架構

1.1 系統結構

基于DSETS的電熱聯合系統結構如圖1所示，此系統結構依賴于集中式通信網絡協調控制信息層和物理層兩部分，在信息層設立專有調度中心實現綜合調度和調控，此信息層主要用于采集和分析物理層DSETS用電負荷數據，對DSETS實施能量轉移調度。DSETS用電負荷數據通過交換機上傳至數據庫，利用數據庫存儲的歷史數據預測DSETS功率，從而為調度中心提供可調度DSETS運行限制條件，建立能量轉移調度模型，最后由調度中心通過交換機將優化后的調度結果發送至DSETS。上述集中式通信網絡可通過統一規劃網絡架構和規?；臻g擴展，動態調整系統帶寬資源、拓撲和鏈路管理、路由選擇、多域網絡域間切換等方式，減小其對所提系統實用性的影響。

圖1 基于DSETS的電熱聯合系統結構Fig.1 Structure of combined electricity and heat systems based on DSETS

物理層主要包括風電場(wind power plant,WPP)、熱電廠(thermal power plant,TPP)、電能儲存單元(electric energy storage,EES)(如蓄電池)、CHP、熱能儲存單元(heat accumulator,HA)(如熱水儲存罐)、電負荷(electric load,EL)、熱負荷(heat load,HL)以及多種不同類型(服務區類、居民類、工廠類、商業類等用戶)DSETS。HL由CHP、HA供熱，DSETS輔助熱網調節。CHP將產生的多余熱能用HA儲存，當HL需求增大時，將HA儲存的熱能釋放[22]。EL由WPP、TPP、EES、CHP供電，EES在負荷低谷時段儲存電能，峰值時段釋放電能。DSETS消耗電能產生熱能，并以熱能形式儲存。

由于集中式SETS一般由電網、電廠、供熱企業主導投資建設，即SETS容量與投資成本相關。因此，基于上述集中式通信網絡調度DSETS可以有效增加調控的電儲熱容量，促進風電消納并降低DSETS用戶用電成本，實現電網與用戶互利共贏。

1.2 基于DSETS的能量轉移策略假設條件

能量轉移策略的實施要充分考慮DSETS用戶參與電網調控的意愿，在保證電網調度靈活性和用戶儲熱需求的前提下設置調度協議偏差閾值，該協議中規定偏差閾值大小與電網調節DSETS的深度相關，其值越大給予用戶的調度補貼越多。因此，假設被調度的用戶已經與電網簽訂調度協議，且根據自身實際情況選擇了調度偏差閾值，將其DSETS作為需求側資源直接響應電網調控。

由于能量轉移策略調度的DSETS用戶具有較強用電規律，且相應DSETS歷史負荷曲線呈現突增突減的變化。因此，假設參與調度的DSETS僅有啟動和停止兩種工作狀態。

2 DSETS電熱聯合系統調度模型

基于DSETS能量轉移調度模型框架如圖2所示，模型框架輸入為電熱負荷、風電功率預測數據。

圖2所示能量轉移調度模型中協議偏差閾值Δδx,n為DSETS實際調度功率與預測功率平均誤差上限δx,n,up和下限δx,n,down的差值。在能量轉移調度模型中首先需要判斷協議偏差閾值Δδx,n是否為0，當協議偏差閾值Δδx,n為0時，對DSETS實施等值能量轉移調度；當協議偏差閾值Δδx,n大于0時，對DSETS實施增值能量轉移調度，并且在增值能量轉移調度中儲存的多余熱能可用于輔助熱網調節。結合模型框架中各傳統單元約束模型、電熱網約束模型，以減少棄風和最小化系統運行成本為目標進行優化調度。

圖2 基于DSETS能量轉移調度模型框架Fig.2 Model framework for energy transfer schedule based on DSETS

2.1 電熱聯合系統優化目標函數

電熱聯合系統優化目標函數包括DSETSs調度成本、TPPs和CHPs燃煤成本、HAs和EES投資及運行成本、WPP棄風懲罰，表達式為

(1)

2.2 電熱聯合系統各傳統單元調度模型

2.2.1 TPP模型

1)TPP運行成本。

TPP運行成本為

CTPP(Pf,t)=ξf,0(Pf,t)2+ξf,1Pf,t+ξf,2,?f∈ITPP,t∈T。

(2)

式中ξf,0、ξf,1、ξf,2為第f臺TPP運行成本系數。

2)TPP約束。

TPP機組輸出功率上下限和單位時間機組爬坡能力表達式為：

Pf,min≤Pf,t≤Pf,max,?f∈ITPP,t∈T；

(3)

Rf,downΔt≤Pf,t-Pf,t-1≤Rf,upΔt,?f∈ITPP,t∈T。

(4)

式中：Pf,min、Pf,max分別為第f臺TPP最小和最大發電功率；Rf,down、Rf,up分別為第f臺TPP向下和向上的爬坡速率；Δt為調度時間間隔。

2.2.2 CHP和HA模型

1)CHP和HA運行成本。

CHP和HA運行成本為：

CCHP(Pj,t,Hj,t)=ξj,0(Pj,t+υjHj,t)2+

ξj,1(Pj,t+υjHj,t)+ξj,2,

?j∈ICHP,t∈T；

(5)

?k∈IHA,t∈T。

(6)

式中：ξj,0、ξj,1、ξj,2為第j臺CHP運行成本系數；υj為第j臺CHP在進氣量不變時多抽取單位供熱熱量時發電功率減小量[22]；ξk,0、ξk,1、ξk,2分別為k臺HA操作成本系數、熱功率和容量投資成本系數；Hk,rated、Sk,max、Tk分別為第k臺HA額定功率、最大儲熱容量、服務年限。

2)CHP約束。

CHP機組運行約束條件為：

(Pj,min-υj,0Hj,t)≤Pj,t≤(Pj,max-υj,2Hj,t),?j∈ICHP,t∈T；

(7)

υj,1(Hj,t-Hj,med)≤Pj,t,?j∈ICHP,t∈T；

(8)

0≤Hj,t≤Hj,max,?j∈ICHP,t∈T；

(9)

Rj,downΔt≤Pj,t-Pj,t-1≤Rj,upΔt,?j∈ICHP,t∈T。

(10)

式中：Pj,min、Pj,max分別為第j臺CHP最小和最大發電功率；Rj,down、Rj,up分別為第j臺CHP向下和向上的爬坡速率；υj,1、υj,0、υj,2分別為第j臺CHP背壓斜率、最小和最大電出力對應斜率；Hj,med為第j臺CHP最小發電功率對應供熱功率；Hj,max為第j臺CHP輸出的最大供熱功率[23]。

3)HA約束。

HA運行約束為：

(11)

(12)

2.2.3 WPP模型

1)WPP運行成本。

WPP棄風懲罰成本為

(13)

2)WPP約束。

WPP輸出功率上限為

(14)

2.2.4 EES模型

1)EES運行成本。

EES運行成本為

[(ξq,1Pq,rated+ξq,2Sq,max)/Tq],

?q∈IEES,t∈T。

(15)

式中：ξq,0、ξq,1、ξq,2分別為q組EES運行成本系數、電功率和容量投資成本系數；Pq,rated、Sq,max、Tq分別為第q組EES額定功率、最大儲電容量、服務年限。

2)EES約束。

EES運行約束為：

(16)

(17)

2.3 DSETS能量轉移策略及模型

2.3.1 DSETS能量轉移策略優勢

DSETS能量轉移策略示意圖如圖3所示。

圖3 DSETS能量轉移策略示意圖Fig.3 Schematic diagram of energy transfer strategy of DSETS

2.3.2 DSETS能量轉移模型

1)DSETS運行成本。

DSETS運行成本需考慮調度成本和用戶用電成本。DSETS運行成本構成如圖4所示，其中包括：a)峰谷電價、b)峰谷補貼、c)調度缺額懲罰、d)熱網輔助獎勵。a)峰谷電價，DSETS調度成本按實際峰谷電價計算。b)峰谷補貼，DSETS調度功率超出用戶實際需求部分，根據峰谷時段進行補貼。c)缺額調度懲罰，當能量轉移調度結果小于用戶實際需求時，導致用戶熱舒適性降低，需進行相應懲罰。

圖4 DSETS運行成本Fig.4 Operation cost of DSETS

以上a)、b)、c)3種情況調度單價按照峰谷時段區分，對于d)熱網輔助獎勵，調度單價在調度周期內保持一致。由于參與熱網調節的DSETS利用增值調度儲存多余能量，對增值調度功率已進行補貼，因此采取統一的調度單價獎勵用戶。

根據上述分析，DSETS的運行成本為：

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

2)DSETS電網能量轉移約束。

DSETS能量轉移調度約束為

(24)

式中：δx,n,up和δx,n,down分別為第x類n臺DSETS實際調度功率與預測功率平均誤差的上限和下限，協議偏差閾值Δδx,n=δx,n,up-δx,n,down。

為表征調度功率與DSETS用戶需求功率的差距，設計了調度結果偏離系數，用于指導熱網調節，計算方法為

(25)

DSETS調度功率限制為：

(26)

式中：Px,n,min和Px,n,max分別為第x類n臺DSETS最小和最大輸出功率；εx,n,t為第x類n臺DSETS在時刻t啟停二元標志，啟動為1，停止為0。

3)DSETS熱網能量轉移約束。

DSETS參與熱網調節調度輸出熱功率限制為：

(27)

(28)

(29)

當第x類n臺DSETS調度結果偏離系數αx,n>1時，輔助熱網調節，調度熱功率約束為：

(30)

對第x類n臺DSETS在時刻t實施能量轉移時，如果δx,n,up=0和δx,n,down=0，此時第x類n臺DSETS在時刻t不參與熱網調節，Hx,n,t=0。如果δx,n,up和δx,n,down不等于0，且表征調度功率與DSETS用戶需求功率的偏離系數αx,n>1時，利用約束條件式(28)～式(30)求解第x類n臺DSETS在時刻t的Hx,n,t；而當偏離系數αx,n≤1時，此時第x類n臺DSETS在時刻t同樣不參與熱網調節，Hx,n,t=0。

2.4 電熱聯合系統電熱負荷約束

2.4.1 電負荷平衡約束

電網電平衡約束為

(31)

2.4.2 熱負荷不平衡約束

由于供熱循環水在熱網和建筑物中具有熱慣性，因此熱負荷維持在限定范圍內可滿足用戶熱需求[25-26]，熱網熱負荷不平衡約束為

(32)

2.5 調度仿真模型說明

建立的優化調度模型為混合整數二次規劃(mixed integer quadratic programming,MIQP)模型，分別利用TOU、等值能量轉移、增值能量轉移3種不同策略調度DSETS，下面對以上3種調度仿真模型進行說明。

2.5.1 TOU調度模型

模型約束條件參考式(3)、式(4)、式(7)～式(12)、式(14)、式(16)、式(17)、式(26)、式(27)、式(31)和式(32)。

2.5.2 等值能量轉移調度模型

模型約束條件參考式(3)、式(4)、式(7)～式(12)、式(14)、式(16)、式(17)、式(24)、式(26)、式(31)和式(32)，式(24)中δx,n,down=0、δx,n,up=0。

2.5.3 增值能量轉移調度模型

增值能量轉移調度模型的目標函數如式(1)所示。

模型約束條件參考式(3)、式(4)、式(7)～式(12)、式(14)、式(16)、式(17)、式(24)～式(26)、式(28)～式(32)。當DSETS用戶允許調度功率與預測功率的平均誤差在一定范圍內波動時，可將DSETS儲熱容量的五分之一作為調節范圍，式(24)中δx,n,down=0、δx,n,up=0.2。

3 算例分析

算例仿真數據采用某省電網公司DSETS實際運行數據。在Intel-Core-i5-CPU和8G內存配置的計算機上進行仿真，利用MATLAB-R2018a和YALMIP工具箱進行建模，IBM-CPLEX優化器對建立的MIQP模型進行求解。

3.1 電熱聯合系統仿真數據

電熱聯合系統仿真結構如圖5所示。圖中包括2臺熱電機組(TPP1和TPP2)、2臺熱電聯產機組(CHP1和CHP2)、1個風電場WPP、2個儲熱罐(HA1和HA2)、1組蓄電池EES和4種DSETS類型用戶：(a)用戶類型1為高速服務區、(b)用戶類型2為居民建筑、(c)用戶類型3為工廠、(d)用戶類型4為商業建筑。且每種類型分別有4臺DSETS，共計16臺DSETS。上述DSETS的用電和調度補貼參數參考文獻[14,21]、各發電機組參數參考文獻[24]、HA和EES參數參考文獻[28]設置。

圖5 電熱聯合系統仿真結構Fig.5 Simulation structure of combined electricity and heat system

EL、HL、風電預測曲線如圖6所示，其中電、熱負荷以及風電機組預測輸出風電功率曲線參考文獻[21,24]，由于EL與人類活動正相關，HL與環境溫度負相關，夜間風力較強，因此EL峰值與HL相反。TPPs、CHPs、HAs、EES、DSETSs詳細仿真參數如表1～表5所示。

圖6 電熱負荷及風電預測功率曲線Fig.6 Curves of electric heat load and wind power prediction

根據文獻[21]提出的預測方法，采取聯合信息物理融合的負荷預測方法和迭代二叉樹三代算法，來獲取4種類型用戶DSETS預測功率曲線。首先利用信息物理融合方法預測DSETS的電量值，然后將預測的電量值與供熱月份、環境溫度同時作為樣本屬性輸入迭代二叉樹三代算法，根據此分類算法計算的信息熵和信息增益來確定決策樹中對應的父節點和葉節點，最后獲得4種DSETSs類型用戶預測功率如圖7所示。

表1 TPPs仿真參數Table 1 Simulation parameters of TPPs

表2 CHPs仿真參數Table 2 Simulation parameters of CHPs

表3 HAs仿真參數Table 3 Simulation parameters of HAs

表4 EES仿真參數Table 4 Simulation parameters of EES

表5 DSETSs仿真參數Table 5 Simulation parameters of DSETSs

圖7 4種DSETSs類型用戶預測功率Fig.7 Power prediction of four DSETSs customers

3.2 基于DSETS能量轉移的電熱聯合系統優化調度驗證

為驗證DSETS能量轉移策略的有效性，針對3種工況進行對比仿真分析。

工況1：利用傳統TOU策略對DSETS進行優化調度。

工況2：對DSETS實施等值能量轉移調度策略。

工況3：對DSETS實施增值能量轉移調度策略。

3.2.1 電網調度結果對比

圖8為3種工況電功率調度結果。在工況1～工況3，調度輸出電功率可以滿足EL需求。3種工況下TPP1和TPP2基本保持機組最小出力，CHP1和CHP2輸出電功率受熱負荷限制變化，EES在1:00～7:00和21:00～24:00電網負荷低谷時段儲存多余電能，并在8:00～21:00時段釋放電能。

圖8 3種工況電功率調度結果Fig.8 Scheduled results of electric power on the three operation conditions

下面針對TPPs、CHPs、EES在各調度時刻的電功率變化進行橫向對比。圖9為3種工況TPPs調度電功率結果對比。在工況1～工況3條件下，優化調度TPP1+TPP2輸出電功率結果相同，且與EL峰谷時段需求變化一致。由于1:00～9:00和17:00～24:00時段EL需求小，WPP輸出功率較大。因此導致TPP1和TPP2以最小發電功率運行。

圖9 TPPs電功率對比Fig.9 Comparison of TPPs electric power

圖10為3種工況CHPs調度電功率結果對比。由圖可知，在工況2和工況3條件下，CHP1+CHP2調度電功率大于工況1，并且在3:00～24:00時段，工況3調度電功率大于工況2。結果表明電能轉移策略可以提高CHPs的調節靈活性。

圖10 CHPs電功率對比Fig.10 Comparison of CHPs electric power

圖11為3種工況EES調度電功率結果對比。由圖可知，工況1中EES在4:00、22:00、24:00時刻調度電功率大于工況2和工況3，由于工況2和工況3中消納風電大于工況1，因此工況1條件下，在4:00、22:00、24:00時刻EES需要儲存多余電能。

圖11 3種工況EES電功率對比Fig.11 Comparisons of EES electric power on the three operation conditions

3.2.2 熱網調度結果對比

圖12為3種工況熱功率調度結果。在工況1～工況3條件下，調度輸出熱功率可滿足HL需求。由圖可知，工況1中DSETS儲存的熱能釋放到熱網，工況2為能量轉移等值調度，不參與熱網調節，工況3在工況2的基礎上將儲存多余熱能用于輔助熱網調節。CHP1和CHP2調度熱功率與DSETS和HAs儲熱容量變化相關。

圖12 3種工況熱功率調度結果Fig.12 Scheduled results of heat power onthe three operation conditions

下面對CHPs、HAs、DSETS在各調度時刻的熱功率變化進行橫向對比。圖13為3種工況CHPs調度熱功率結果。由于工況2和工況3調度電功率大于工況1，因此，在圖13中谷值時段工況2和工況3可調度熱功率同樣大于工況1。由于峰值時段EL需求量大，HL需求量和WPP輸出功率較小，因此，圖13峰值時段工況1調度熱功率大于工況2和工況3。

圖13 CHPs熱功率對比Fig.13 Comparison of CHPs heat power

圖14為3種工況HAs調度熱功率結果。由圖可知，在7:00、8:00、20:00～24:00時段，工況1相對于工況2和工況3調度熱功率減小，在13:00時刻調度熱功率增加。由于工況1將DSETS消耗電能儲存的熱能完全釋放到熱網，HA1和HA2調度的儲放熱功率減小。因此結果表明DSETS對熱網調節影響較大。

圖14 3種工況HAs熱功率對比Fig.14 Comparisons of HAs heat power on the three operation conditions

圖15為工況1和工況3DSETS熱功率調度結果。工況3調度熱功率小于工況1，由于工況3僅調度增值能量轉移策略超出用戶需求部分熱能，因此小于工況1。工況1和工況3調度結果表明，DSETS有助于熱網調節，且工況3中DSETS對于熱網調節能力小于工況1，但在工況1中DSETS要完全服務電網調度，而工況3在滿足DSETS用戶需求的條件下，再為電網調度服務。因此工況3的調度策略相比于工況1，用戶的熱舒適性更好。

圖15 工況1和工況3 DSETS熱功率調度結果Fig.15 Scheduled results of DSETS heat power on the operation condition 1 and 3

3.2.3 DSETS調度結果對比

圖16為工況1的DSETS調度結果。將DSETS調度結果與圖7中DSETS預測功率對比，圖7(a)調度功率為4×11 MW，圖16(a)為4×7 MW，圖16(b)相比圖7(b)在6:00時刻調度功率減少4 MW，圖16(c)相比圖7(c)在4:00、6:00、22:00、24:00時刻調度功率分別減少4 MW，僅圖16(d)調度功率與圖7(d)相等。調度結果表明，在工況1條件下調度的電功率小于用戶需求。

圖16 工況1 DSETSs調度結果Fig.16 Scheduled results of DSETSs on the operation condition 1

圖17為工況2的DSETS調度結果。由于WPP在11:00～15:00時段輸出功率較小，因此將圖7(a)中14:00和15:00時刻儲存的能量轉移至圖17(a)中4:00和7:00時刻儲存，圖17(b)、圖17(c)調度功率與圖7(b) 、圖7(c)相等，圖7(d)中15:00和16:00時刻儲存的能量轉移至圖17(d)中22:00和24:00時刻儲存。在工況2條件下調度的DSETS電功率可滿足用戶需求，且相比工況1增加了風電消納。

圖17 工況2 DSETSs調度結果Fig.17 Scheduled results of DSETSs on the operation condition 2

圖18為工況3的DSETS調度結果。圖18(a)調度功率相比圖17(a)在21:00時刻增加調度功率4 MW，圖18(b)調度功率相比圖17(b)在4:00、7:00、21:00～23:00時段增加調度功率4×5 MW，圖18(c)調度功率相比圖17(c)在7:00、8:00、21:00時刻增加調度功率4×3 MW，圖18(d)調度功率相比圖17(d)在21:00時刻增加調度功率4×1 MW。工況3調度DSETS功率大于工況2，增加的調度功率用于消納更多棄風，因此，相比工況2提高了電熱聯合系統調度靈活性。

圖18 工況3 DSETSs調度結果Fig.18 Scheduled results of DSETSs on the operation condition 3

上述工況2和工況3的調度協議偏差閾值分別為0和0.2，為進一步分析不同調度協議偏差閾值對電網調控深度的影響，根據圖17和圖18的調度結果，將4種類型用戶的DSETS在各調度時刻的功率之和除以消納的風電總功率，分別獲得工況2和工況3條件下DSETS為電網調控消納風電的貢獻值，即偏差閾值為0和0.2時，此貢獻值分別為2.07%和2.63%。在給定DSETS仿真容量的條件下，與工況2設置的偏差閾值0相比，工況3中偏差閾值為0.2時，可為電網消納風電多提供0.56%的調度空間。因此，調度協議偏差閾值越大越有利于電網進行深度調控。

3.2.4 風電消納結果對比

圖19為WPP調度結果對比。在1:00～3:00時段工況3消納風電大于工況1和工況2，5:00～7:00時段工況3和工況2消納風電大于工況1，3種工況條件消納風電功率順序為工況3>工況2>工況1。

3種工況仿真結果如表6所示。由于工況1基于TOU調度DSETS，此工況下僅利用峰谷電價計算DSETS的運行成本，而工況2和工況3對DSETS實施能量轉移調度，其運行成本在工況1的基礎之上還包括電網給予用戶的調度補貼。因此，表7中工況2和工況3的系統運行成本大于工況1。又由于工況3對DSETS實施增值能量轉移調度，其調度的功率更多且電網調節DSETS的深度更強。因此，工況3中電網給予用戶的調度補貼大于工況2。雖然工況2和工況3的系統運行成本相比工況1提高了，但工況2和工況3的棄風率相比工況1分別減小0.5%和1.05%，從而降低了碳排放，有效促進了“碳中和”的發展。

圖19 WPP調度結果對比Fig.19 Comparison of scheduled results of WPP

表6 3種工況仿真結果Table 6 Simulation results of three operation conditions

4 結 論

本文針對傳統網側集中式SETS優化調度容量受投資成本限制和不同類型SETS用戶能量儲存與消耗的時間異步性問題，提出一種基于DSETS能量轉移的電熱聯合系統優化調度策略，根據不同工況對DSETS實施等值或增值能量轉移。通過仿真算例驗證，得到如下結論：

1)當WPP輸出風電功率增加或減小時，調度策略能夠改變DSETS啟動或停止命令，實現能量轉移靈活消納風電；

2)與傳統基于TOU調度策略相比，所提等值能量轉移和增值能量轉移調度策略，棄風率分別減小了0.5%和1.05%，有效減小棄風；

3)調度協議偏差閾值設置為0.2，相比偏差閾值為0時，DSETS為電網調控消納風電多提供0.56%的調度空間，即調度協議偏差閾值越大越有利于電網進行深度調控，減小棄風。

后續研究將深入探討DSETS能量轉移調度策略，提高風電消納，減小碳排放對系統運行成本的影響，通過建立電熱聯合系統的全壽命周期目標函數，計及碳排放和碳交易分析能量轉移策略對系統經濟性的影響。為電網合理有序調度DSETS，促進“碳中和”提供經濟性的指導。