需求響應下的并網型風-光-沼微能源網優化配置

俞發強, 張名捷, 程 語， 陳達偉, 楊函煜, 黎燦兵

(1. 廣東電網有限責任公司清遠供電局，廣東 清遠 511500； 2. 上海交通大學 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室，上海 200240； 3. 南京工業大學 電氣工程與控制科學學院，南京 211816)

生物質能作為一種可再生能源，其集成水平相較于風能、光能、氫能仍較為落后[1-2].在我國廣袤的農村地區，生物質能源豐富，農作物秸稈、禽畜糞便等均可通過發酵產生沼氣，在減輕農村環境壓力的同時為戶主提供能源[3].我國的沼氣發展始于20世紀六七十年代，全國各地興建700多萬處戶用沼氣池[4].然而，沼氣產量與溫度密切相關，多數沼氣池由于難以越冬、缺乏維護而廢棄.此外，沼氣池能源形式單一，主要用作生火、照明，因此投資回報低，主要靠國家補貼[5].

盡管如此，沼氣具有與天然氣相似的物理特性，可以作為氣體燃料通過熱電聯產(CHP)燃氣機組轉化為電能和熱能，與其他可再生能源集成于微能源網中，滿足用戶熱、電、冷、氣等多種負荷需求.這一優良性質引起了學者的關注，開展了一系列關于多能互補的微能源網研究.通過混合多種能源，如光伏、風力發電(簡稱風電)、柴油發電等，充分挖掘不同能源間的互補特性，可實現波動性可再生能源的消納以及穩定的電力供應[6].例如，文獻[7]評估了當地生物質資源的分布情況，提出了“風-光-沼-儲”的微電網，研究發現沼氣發電與傳統的柴油發電相比，可減少經濟成本20%和CO2年排放量 48 t；文獻[8]提出一種考慮失電率的“風-光-沼-儲”微電網，系統主要依賴沼氣發電為用戶供電；文獻[9]提出利用太陽能沼氣發電滿足農村地區的炊事、照明等基本生活需求.

通過引入需求側響應來增強微能源網的靈活性，可進一步提高其經濟性.例如，文獻[10]通過建立轉移、轉換和可削減模型的需求響應機制，對含天然氣和儲能的微能源網進行優化調度，有效降低了系統的運行成本；文獻[11-12]充分考慮用戶舒適度，并將其作為需求側響應的約束條件，進行微能源網優化運行調度；文獻[13]對儲電、蓄冷、儲熱3種儲能裝置進行建模，實現了電、熱、冷多能源優化調度.上述文獻均通過電力存儲或熱力存儲，配合可調度負載進行需求側響應規劃，其儲能裝置的成本較高.

沼氣適合大量儲存，實際上，是一種優良的儲能介質.通過電加熱或熱電聯產機組可以對發酵池進行增溫，提高沼氣產量，相當于將多余能量轉化為沼氣儲存.自2012年以來，我國沼氣產業已經基本告別家用微型沼氣池的階段，開始朝規模化、集中化、專業化方面發展.中、大型養殖場受到環保部門的嚴格把控，需要投資建設大規模沼氣工程作為其污染物排放的處理手段[14].此外，養殖場中具有大量可調節的負荷，如飼料攪拌機、廠棚增溫設備、加工設備等，為園區微能源網的優化配置、調度提供了基本場景[15-16].

總體來說，國內外對含沼氣的混合可再生微能源網的研究更側重于利用農林生物質原料實現沼氣發電或熱電聯產，減少對化石燃料的依賴以及環境排放，沼氣在微網中的功能模式相對比較單一[17-19].此外，利用沼氣發電或熱電聯產的發電量和產熱量極大程度上受到沼氣產量的影響[20-22]，而目前對于沼氣發酵速率和產量的精細化建模并未被充分考慮在現有的微能源網規劃研究中.與此同時，沼氣易儲存的類儲能特性使其具有成為低成本儲能介質的潛力，加以充分利用養殖場園區內大量可調節負荷參與需求響應，含沼氣的微能源網將擁有較大優化空間，具有一定研究價值.

本文提出一種并網型風能-太陽能-沼氣多能互補微能源網優化配置方法.根據微生物發酵動力學模型和沼氣發酵的溫敏特性，提出沼氣的類儲能特性，對沼氣與電能之間的“電能-化學能(氣體)-電能”的能量變換機制所涉及的產氣、儲氣、用氣過程進行差異化、精細化建模.同時考慮需求側響應，進一步增加系統靈活性，利用分時電價節省購電成本，從而將投資成本和年度運行成本降至最低.通過對全年的12個典型場景進行仿真，驗證所提微能源網模型的有效性.

1 風-光-沼微能源網模型

1.1 目標函數

作為并網的微能源網，需求側管理(DSM)是最小化發電和負載之間不平衡的必要解決方案.根據負荷靈活性可分為關鍵、可時移和可調負荷.關鍵負荷，例如電梯和照明負載，與人員生命安全息息相關，應當優先保障電力供應；可時移負荷則指在時間上可以進行平移的電力需求，例如空調的使用；可調負荷是在可接受范圍內功率需求可調的負荷.

本模型的最終目標是最小化并網型風-光-沼微能源網(見圖1)的年度總成本，包括初始投資成本和運營成本.其中，運營成本包括維護成本、從電網公司銷售/購買能源的成本和需求側管理成本.因此，優化模型可由下式描述：

圖1 風-光-沼微能源網Fig.1 Integrated energy system of wind-solar-biogas

minCtotal=CINV+CM+CGrid+Cd

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

1.2 發酵池建模

沼氣發酵池作為光-沼微網的關鍵組件，運行階段應充分考慮AD蓄熱與溫度特性.由于用戶級光-沼微網多以規模較小的地埋式AD為主，可假設：在厭氧消化過程中，放熱能量很小，并且微生物產生熱量可被忽略；沼池周圍的環境溫度和周圍土壤溫度分布均勻；原料所帶入的熱量可忽略.由此，根據能量守恒原理，AD的傳熱過程及發酵溫度的變化可通過下式約束表示：

Td(τ+1,s)=Td(τ,s)+

(6)

(7)

(8)

沼氣產量由原料類型、進水揮發性固體濃度、發酵池容量、發酵溫度等多種因素決定.為了表示沼氣發酵過程中的溫度敏感性，提出一種基于微生物反應動力學的沼氣產量預測模型:

(11)

所產生的沼氣將被直接儲存在儲氣罐中用于沼氣機組發電.由此，儲氣罐中的儲氣量可用下式描述：

(12)

(13)

發酵所產生的沼氣送往CHP機組進行發電，發電量與耗氣量的關系由下式表示：

(14)

式中：ηu為能量轉化效率系數.

1.3 約束條件

容量約束.包括太陽能、風電、沼氣發電和儲氣罐的容量：

(15)

(1) 波動性新能源出力約束：微能源網內各新能源出力應受限于對應的規劃容量，同時與當地氣候條件相關.因此，在對微能源網進行優化配置時，需根據風能、光照輻射的預測數據確定風電、光伏出力上下限：

(16)

(17)

(2) 其他常規約束：

(24)

2 模型線性化處理

由于約束式(6)～(11)是非線性的，不能直接求解，所以首先對模型中存在的非線性約束分段線性化.

在所提出的沼氣發酵動力學模型中，當模型只考慮發酵溫度對厭氧發酵速率影響時，其他環境因素可視作模型參數，則根據約束式(6)～(8)的函數關系，發酵溫度對單位容積沼氣發酵速率的影響最終可通過非線性一元函數Gt=f(Tt)表示，如圖2所示.

圖2 溫度與發酵速率的函數關系Fig.2 Fermentation rate versus temperature

針對Gt=f(Tt)非線性問題，采用分段線性化方法處理非線性約束.分段線性化方法如下：對于任意t時刻，在發酵溫度Tts的取值范圍[Tt0,TtS]，即溫度范圍15～60 ℃內，依次確定S個分段點Tt0，Tt1，…，TtS，引入0-1變量qts和特殊序列2(SOS2)變量組zts，其中約束表示SOS2變量組中，有且只有相鄰的兩個0-1變量不為0.最終Gt=f(Tt)滿足如下約束.

(29)

3 模型驗證

最終該模型以式(1)～(5)為目標函數，包括傳熱約束式(6)～(8)、發酵約束式(9)～(11)、沼氣與電能轉化約束模型式(12)～(13)、儲氣罐約束模型式(14)～(17)、有功平衡及功率限制約束式(18)～(24)，形成混合整數線性規劃(MILP)問題，可通過GAMS軟件中的Cplex求解器直接求解.

考慮到需求負荷的不確定性、太陽輻射帶來的優化結果的變化，采用基于典型場景的方法，選擇一年的12個場景來模擬各種新能源和負荷的組合情況，如圖3所示.其中，風速和太陽能采用標幺值表示，基準值為年最大出力值.成本投資組成如表1所示.

表1 系統各部分成本組成Tab.1 Economic specifications of system components

圖3 各場景中電力負荷與新能源波動Fig.3 Electrical and renewables profiles in each scenario

在負荷需求響應中，考慮到一些負載具有可切換或時移的特性，其允許的最大移出/移入需求在冬季為50 kW，在夏季為200 kW.如表2所示的分時電價用于引導用戶進行負荷需求響應，以實現優化運行.

表2 分時電價Tab.2 Time-of-use electricity price 元/(kW·h)

考慮負荷需求響應的微能源網優化配置結果如表3所示.可以看出，總成本與發酵池的最大容量成負相關.發酵池的容量增加，總成本就會降低，這表明沼氣發酵系統可以有效降低系統成本.其中，主要原因是沼氣發電更為靈活、可調度性強，利用高峰電價向電網提供功率支撐是其收入的重要來源.此外，增加沼氣發電使得微能源網對于風電、光伏以及的投資更低.不具備負荷需求響應的微能源網優化結果如表4所示.對比表3和表4，當負荷參與需求響應后，系統總成本可降低3%～9%，年收益增加127%～240%.

表3 考慮負荷需求響應的系統優化配置結果Tab.3 Optimal sizing results for system considering DSM

表4 不考慮負荷需求響應的系統優化配置結果Tab.4 Optimal sizing results for system without considering DSM

圖4給出了一個典型場景中的每日最優調度來說明微能源網與負荷需求響應的性能.可以觀察到光伏和風電的輸出主要分布在白天，而夜間負荷較低，并且此時可低價從電網購電維持本地負荷，并使用廉價電力進行增溫，提高沼氣產量并儲存在儲氣罐中，從而實現電能轉化為易儲存的生物質能.由于風電的間歇性，沼氣發電成為白天負荷的主要承擔者，并在高峰電價階段向電網售電.因此，間歇性的新能源與沼氣發電具有互補特性，充分利用沼氣的易儲存特性可大大降低系統成本.

圖4 典型場景中風光出力曲線及最優沼氣發電曲線Fig.4 Operation of solar and wind generation, and optimal generation of BES

儲氣罐中的沼氣儲量如圖5所示.夜間通過廉價電力對發酵池進行增溫，并提高沼氣產量.在中午12時左右，沼氣儲量超過80%，并且屬于高峰電價時段.因此，沼氣發電在12—13時出力增加，并向電網售電，獲取額外利潤.在12—16時，儲氣罐中的沼氣儲量進一步增加并達到峰值.在接下來的4 h中，沼氣發電成為系統負荷的主要承擔者，并且向電網售電以獲取利潤.至24時，沼氣量仍接近50%，可以確保次日的沼氣供應.值得注意的是，圖4與圖5為12個典型場景之一，每個場景結束后，其剩余沼氣儲量并不一定為50%，但在連續的12個場景中，沼氣儲量是連續供應、不間斷的，因此其供電可靠性為100%.

圖5 1 d內沼氣儲量變化趨勢Fig.5 Variation of biogas storage in a day

4 結語

提出一種風-光-沼微能源網，可通過電加熱提高沼氣發酵溫度，從而將電能轉化為生物質能儲存，而沼氣可通過熱電聯產機組發電，實現多種能量流的耦合.將需求側響應機制應用于并網微能源網，使得投資成本降低3%～9%的情況下，年收益增加127%～240%.在日常優化調度中，夜間多余的電能轉化為沼氣儲存在儲氣罐中，在白天可以穩定連續地滿足客戶需求.通過對比研究，顯示該微能源系統在經濟性方面具有較大優勢.然而，基于生物質的設施受到周圍生物質能源可用性的限制，未來工作將考慮生物質可利用性的約束以及與其他可再生能源的協同規劃.