工業園區分布式綜合能源系統的規劃與調度

薛凱，王帥，馬金鵬，胡曉陽，種道彤，王進仕，嚴俊杰

（西安交通大學動力工程多相流國家重點實驗室，陜西 西安 710049）

為應對環境污染與氣候變化，構建清潔低碳、安全高效的能源體系迫在眉睫[1]。天然氣已在供熱領域得到廣泛應用，在能源結構調整中扮演重要角色。與傳統能源供應方式相比，分布式綜合能源系統具有清潔高效、多輸入多輸出、靠近用戶等特點，通過多種能源互補利用，促進節能減排與碳中和目標的實現[2-3]。能量就地生產與消納，能減少能源網絡的建設與運營成本，提高能源利用效率[4]。

工業園區能耗集中、負荷多樣且規律明顯，供能設備與運行策略的選取決定了能量的分配及系統的運行成本與排放水平，其關鍵是保證能源供應穩定可靠的條件下使經濟性與環保性最佳。由于日內負荷與光伏出力均不斷波動，合理的容量規劃與調度能充分發揮系統靈活調節的能力，提升可再生能源消納和運行經濟性[5]。羅艷玲等[6]采用列隊競爭算法優化了某工業區的設備容量，驗證了優化后的系統在經濟性上的優越性。黃宗宏等[7]采用改進遺傳算法分析了以內燃機和燃氣鍋爐為主體電源的工業園區經濟調度，以發電成本最小為優化目標。潘華等[8]采用布谷鳥搜索算法對具有確定裝機規模的含風機、光伏、燃氣輪機、鋰電池的虛擬電廠進行日前經濟調度，發現分時電價相比于固定電價能降低成本，提高收益。賀慶等[9]通過ε-約束法對搭配3 種制冷設備的燃氣蒸汽聯合循環進行調度優化，使得系統經濟性和能效性相比于常規的順序啟停模式有明顯提升。陳厚合等[10]以工業園區運行成本最小為目標，在不多配置儲能設備的前提下優化調度，降低上網購電量和運行成本。可見，目前對園區分布式綜合能源系統的規劃與調度多為單一目標，在多目標的研究案例中也主要以經濟性和環保性為優化目標，很少考慮到與主網交互的穩定性。

光伏發電是目前極受青睞的能源利用形式，屋頂光伏系統與集中式光伏相比具有更低的安裝成本，能通過自發自用和需求響應實現有效消納[11]。此外，地源熱泵是性能系數高、應用成熟的電熱泵技術之一[12]，通過輸入少量電能將陸地淺層低品位熱能向高品位熱能轉移。本文考慮可再生資源稟賦與冷、熱、電、蒸汽多負荷需求，因地制宜地提出了應用于工業園區的耦合光伏、地源熱泵、天然氣內燃機、電池的分布式綜合能源系統，基于負荷需求特性，考慮分時電價和分季節氣價，進行容量規劃與日前調度，綜合考慮各能量轉換設備間的能源耦合與運行約束，提高可再生能源利用率的同時，通過天然氣內燃機和儲能來補充供能與平抑波動，保證能源供應的可靠性，以期為園區能源系統的規劃調度提供理論指導。

1 分布式綜合能源系統設計

1.1 系統結構

工業園區分布式綜合能源系統由各能量生產、轉化與存儲元件、能量傳輸網絡和各類負荷構成，主要設備包括天然氣內燃機、余熱鍋爐、太陽能光伏、地源熱泵、吸收式制冷機、換熱器、鋰離子電池等，與公共電網和天然氣網連接，如圖1 所示。輸入能量包括太陽能、地熱能、天然氣和公共電網的電能，共同滿足工業園區的電、熱、冷、蒸汽需求。園區電力來源分為4個部分：光伏發電、內燃機發電、電池放電和上網購電。內燃機余熱包括排氣和缸套冷卻水的熱量，溫度在400℃以上，熱負荷由地源熱泵和內燃機余熱共同滿足，冷量由地源熱泵與吸收式制冷機聯合供應。

圖1 工業園區分布式綜合能源系統能流圖

1.2 設備模型

（1）天然氣內燃機天然氣內燃機技術成熟、發電效率高、啟動快、設備集成度高、單位成本低，相比于燃氣輪機，其部分負荷工況下運行性能更好，出力衰減受環境影響更小，在負荷波動頻繁的多聯供系統中應用廣泛[13]。i時刻的負載率（βGE,i）、實時發電效率（ηGE,i）、消耗天然氣能量（VGE,i，MW）、余熱功率（QGE,i，MW）可用式(1)～式(4)計算[14]。

式中，PGE,i為內燃機i時刻的發電功率，MW；NGE為內燃機單機額定功率，MW；ηGE,R為內燃機額定發電效率；λGE為熱電比。

（2）余熱鍋爐 余熱鍋爐用于回收內燃機余熱，其i時刻的回收熱功率（QWHB,i，MW）可表示為式(5)。

式中，ηWHB為余熱鍋爐的熱效率。

（3）光伏 光伏出力受太陽輻射的影響，可通過式(6)來計算[15]。

式中，PPV,i為光伏組件在i時刻的輸出功率，MW；IPV,i是水平面太陽能總輻照量，W/m2；NPV是光伏組件安裝容量，MW；IPV,s是標準條件下的輻照度，W/m2；KPV是綜合效率系數，包括光伏陣列效率、逆變器轉化效率、交流并網效率等。

（4）地源熱泵 電能驅動地源熱泵利用地熱能為用戶供暖與制冷，i時刻供熱功率（HGP,i，MW）與制冷功率（CGP,i，MW）分別可用式(7)和式(8)計算[16]。

式中，PGP,i為地源熱泵i時刻消耗的電功率，MW；λGP,H和λGP,C分別是制熱和制冷的性能系數。

（5）鋰離子電池 儲電設備常被用于降低可再生能源輸出的波動性，有利于系統穩定運行。發電充足時可將盈余電量儲存，依電力供應情況適時放電以滿足園區電負荷需求。鋰離子電池因能量密度高、運行穩定等特點，常被用于綜合能源系統中，其i時刻的儲電量（EES,i，MWh）可由式(9)計算得到[17]。

（6）吸收式制冷機 吸收式制冷機的制冷劑采用溴化鋰水溶液，i時刻的制冷功率（CAC,i，MW）與其性能系數（λAC）有關，用式(10)計算。

式中，QAC,i為吸收式制冷機i時刻消耗的熱功率，MW。

（7）換熱器 換熱器i時刻的供熱功率（HHE,i，MW）與其消耗熱功率（QHE,i，MW）有關，用式(11)計算。

式中，ηHE是換熱器的換熱效率。

2 優化模型

2.1 優化方法

分布式綜合能源系統是具有多設備、多變量、多目標的復雜能源系統，本文采用遺傳算法和二代非支配排序遺傳算法分別對單目標和多目標優化進行求解，二者都有選擇、交叉、變異等操作，通過種群進化更新產生全局最優解。調度優化模型考慮了經濟性、環保性和與主網交互的穩定性3 個方面，以1h 為時間步長，一天可分為24 個決策階段。多目標優化時對各評價指標均分權重，采用基于歐幾里得距離的LINMAP方法獲取最優點。具體求解過程如圖2所示。

圖2 求解過程示意圖

（1）確定基本輸入參數，包括負荷需求、氣象和技術經濟數據、種群設置等，根據指定的操作策略，給出設備模型和約束條件，構建適應度函數。

（2）種群初始化，獲得每個粒子的適應度，找到該代的精英粒子，計算相應性能指標和目標函數，通過進化形成新的種群，滿足終止條件或達到迭代次數上限時停止迭代。

（3）單目標優化通過遺傳算法輸出全局最優解；多目標優化通過二代非支配排序遺傳算法得到帕累托解集，以各目標最優值組成虛擬的理想點，將帕累托解集中距離理想點最近的點確定為最優點。

2.2 評價指標

（1）費用年值 費用年值[Wac，萬元（本文價格均以人民幣計算）]被定義為年化投資成本、年運行成本和年維護成本之和減去年化補貼，常被用于衡量系統的經濟性，如式(12)。

式中，Winv為年化投資成本，萬元；Wope為年運行成本，萬元；Wmai為年維護成本，萬元；Wsub為光伏發電年化補貼，萬元。具體計算如式(13)～式(16)。

式中，i0為年利率；y為設備壽命，年；un和分別是設備n的單位成本和單位維護成本，CNY/MW；Nn是設備n的容量，MW；Egrid,i是i時刻購入的電量，MWh；ugrid,i是上網購電的分時電價，CNY/MWh；Fng,i為i時刻的天然氣消耗量，m3；ung,i是天然氣的分季節氣價，CNY/m3；EPV是太陽能光伏年總發電量，MWh；usPV是光伏發電單位補貼，CNY/MWh；ysub是光伏發電補貼年限，年。

（2）二氧化碳排放量 綜合能源系統的CO2排放量（D，萬噸）是天然氣燃燒釋放CO2與購電對應的CO2之和[18]，前者采用元素分析法，后者使用排放因子法進行計算，如式(17)～式(19)。

式中，Dng,i是i時刻天然氣燃燒的CO2排放量，萬噸；Dgrid,i是電網購電的CO2排放量，萬噸；ωC是天然氣收到基碳元素含量，t/104m3，可用式(20)計算；Ong是天然氣的碳氧化率；θgrid是電網排放因子，t/MWh。

式中，Lng是天然氣收到基低位發熱量，GJ/104m3；αng是天然氣單位熱值含碳量，t/GJ。

（3）年均購電波動 年均購電波動（Z，kWh/h）被用于表征并網型分布式能源系統與主網交互的穩定性，可通過式(21)計算。該值越小，系統從電網購電量變化越平緩，電網所受影響越小，供電可靠性越高[19]。

2.3 決策變量

在系統設備容量規劃過程中，根據費用年值、二氧化碳排放量和年均購電波動最小化的目標，設定決策變量計算如式(22)。

式中，NGP是地源熱泵額定容量，MW；NES是電池安裝容量，MW。

2.4 約束條件

根據熱力學定律與設備特性，優化過程的約束主要包括能量平衡約束、設備與運行約束。電、熱、冷、蒸汽負荷均需保持供需平衡，如式(23)～式(26)。

式中，Pu,i、Hu,i、Cu,i和Su,i分別是工業園區i時刻的電負荷、熱負荷、冷負荷與蒸汽負荷，MW；SWHB,i是i時刻余熱鍋爐供應的蒸汽能量，MW。

此外，內燃機和地源熱泵的運行功率均不小于其額定功率的10%，如式(27)、式(28)所示[13,20]。

荷電狀態（γi）為電池實時剩余電量與標稱容量之比。為避免過充過放對電池的影響，延長使用壽命，所儲電量需保持在一定范圍，且充放電功率不能超過其額定功率，如式(29)～式(31)。

3 案例分析

3.1 邊界條件

本文以西安市某工業園區為例，電負荷以典型日運行負荷曲線循環，蒸汽需求為4.5t/h，全年逐時冷熱負荷根據生產實際模擬獲得，如圖3 所示。供熱期為每年的11 月15 日—次年3 月15 日，最大熱負荷出現在1 月12 日10 點，為2693.62kW；供冷期為每年的5月15日—9月15日，最大冷負荷出現在8 月1 日13 點，為5153.55kW。相比于熱負荷而言，冷負荷波動更為明顯。由于該園區對溫度控制較為嚴苛，冷熱負荷需完全由園區分布式能源系統來滿足，因此采用以熱定電的運行策略。

圖3 工業園區全年冷熱負荷

西安市工商業用戶采用分時電價原則進行電能交易，分為一般工商業用電和大工業用電兩種，本工業園區屬于后者。根據執行要求，110kV電壓等級各時段及對應電價如表1 所示。其中，夏季的7月、8月和冬季的1月、12月各有2h為尖峰時段。

表1 110 kV大工業用電分時電價

工業園區天然氣執行季節性價差，11月1日—次年3 月31 日的天然氣單價為2.67CNY/m3，4 月1日—10月31日為2.23CNY/m3。通過市場詢價與文獻調研，各設備的主要性能及經濟參數如表2所示。

表2 設備性能及經濟參數[13,17,20,21]

3.2 容量規劃結果

分別以費用年值最小、CO2排放量最少、年均購電波動最小3個指標與綜合指標最優為目標，通過混合整數規劃對系統設備進行容量配置，分別記為S1、S2、S3 和S4。根據建筑屋頂的可利用面積限制，光伏安裝上限為24MW，按照10%的光伏裝機容量為最低要求來配套儲能設施，儲能配置時間2h。4種目標規劃下的容量配置與評價指標結果如表3所示。綜合目標規劃中的帕累托解集如圖4所示，解集被分成了不連續的3段，這是由于內燃機數量的尋優為整數規劃，3段解集從上到下分別對應內燃機數量為3臺、4臺、5臺，經LINMAP法尋優得到的最優點位于內燃機為5臺的解集內。

表3 容量配置與評價指標結果

圖4 綜合目標優化帕累托解集

由以上計算結果可知，以費用年值最小為目標時的光伏容量達上限值，冷熱負荷均由地源熱泵提供，因此吸收式制冷機和換熱器的容量均為0，余熱鍋爐所需容量相對較小，2MW 的內燃機需要3臺，儲能容量為此時的光伏裝機容量下的最低要求。以CO2排放量最少和以年均購電波動最小為單目標的優化結果相同，這是因為在當前的約束條件下二者優化方向均為減少上網購電量。此時光伏仍為上限值24MW，內燃機為5 臺，由于此時內燃機余熱量大，供熱與制冷均利用余熱，所以地源熱泵為0，余熱鍋爐、吸收式制冷機、換熱器的容量均相應增加，儲電容量達上限32MWh。此時的最佳配置方案與費用年值單目標優化相比，CO2排放量減少0.26 萬噸，年均購電波動降低198.49kWh/h，費用年值增加329.62萬元。三目標綜合優化下的容量配置更接近于后者，僅儲能容量較小，這與兼顧經濟性有關，此時費用年值為5116.51 萬元，CO2排放量為3.57萬噸，年均購電波動933.19kWh/h。

3.3 典型日調度

分布式綜合能源系統的運行調度是指在對常規負荷與可再生能源出力進行預測的基礎上，考慮電網購電的分時電價，輔以儲能調控手段，使系統運行的綜合性能最優。為直觀反映該分布式能源系統的實際運行效果，以綜合目標下的最優配置容量為設計方案，分別選取1月15日和7月15日為供熱季與供冷季的典型日來分析一天24h 內的運行情況，其熱負荷與冷負荷完全由吸收式制冷機與換熱器來供應，如圖5所示，橫軸上方與下方分別表示供熱季典型日熱負荷與供冷季典型日冷負荷的供需匹配情況。

圖5 典型日冷熱負荷調度

典型日電負荷調度結果如圖6所示，受太陽輻射條件的影響，2個典型日各時刻投運內燃機數量有所差異。在供熱季典型日，太陽能的可利用時間為8:00—18:00，持續10h，最大小時輸出功率為6.41MW，全天太陽能發電38.97MWh。2:00—21:00有3臺內燃機滿負荷運行，其他時間有2臺滿負荷運行。1:00—7:00 和中午12:00—13:00 有多余電量存儲到電池中。9:00—11:00與15:00—24:00間需要上網購電，全天購電量為49.55MWh。供冷季典型日光照條件更佳，太陽能可利用時間高達14h，最大小時輸出功率出現在14:00，為12.81MW，全天太陽能發電97.98MWh，為供熱季典型日的2.51 倍。全天有2 臺內燃機滿負荷運行，7:00 與11:00—16:00有多余電量進行存儲，全天購電量為34.73MWh，僅為供熱季典型日的70.09%。

圖6 典型日電負荷調度

兩個典型日的電池荷電狀態如圖7所示，由于輻射強度和投運內燃機數量的不同，二者存在較大差異。供熱季典型日時，電池在凌晨用電低谷時充電，于7:00 充滿，在上午用電高峰9:00—10:00 放電。12:00—13:00的日照條件較好，電池經短暫充電后放出，之后荷電狀態維持0.1 不變。在供冷季典型日，電池在7:00—9:00 間短暫充放電后，于11:00開始充電直至充滿，17:00開始放電，達到最小荷電狀態限制后保持不變。

圖7 典型日電池荷電狀態

3.4 年性能分析

通過系統最優容量配置下的運行調度，全年可利用光伏發電22550.81MWh，內燃機發電44746.47MWh，上網購電量共計25150.33MWh，分布式能源系統的用電自給率達到72.80%，冷熱自給率均為100%。日內購電的最大峰谷差為10.36MWh，比全從電網購電減少了10.30%，使分布式系統與主網交互更為平穩。在CO2減排方面，分布式能源系統的內燃機和上網購電對應的CO2排放分別為2.11萬噸和1.46萬噸，相比于全從電網購電時的5.23 萬噸而言減少了31.74%。在經濟性方面，年最大支出為購氣成本，最小支出為維護成本，具體經濟性計算結果如表4所示。

表4 多目標優化配置年經濟性

3.5 敏感性分析

能源系統的綜合性能易受環境、市場等影響，本節對不同光伏容量、電價變化、氣價變化3種因素下的儲能配置與性能指標進行探討。

3.5.1 光伏容量對系統性能的影響

根據以上計算可知，在以各單一目標及多目標優化下，光伏的最佳容量均為優化過程的上限值，因此光伏的利用對該系統的經濟性、環保性、穩定性都是有益的。為驗證這一結論，并得出不同光伏容量下的最佳儲能配置，將光伏上限降低為20MW、16MW、12MW、8MW、4MW、0MW 分別進行配置，各場景下光伏的優化結果均達到最大值，其儲能配置與各評價指標如圖8所示。

圖8 光伏容量對系統性能的影響

在光伏的裝機容量變化過程中，內燃機保持5臺不變，地源熱泵、余熱鍋爐、吸收式制冷機、換熱器的容量均不變，鋰離子電池的容量分別降為7.15MWh、6.09MWh、5.13MWh、3.79MWh、2.78MWh、1.41MWh、0.70MWh。費用年值、CO2排放量、年均購電波動均隨著光伏裝機的下降呈現增大趨勢。當光伏降為0 時，費用年值為5589.38萬元，CO2排放量為4.77 萬噸，年均購電波動為1022.24kWh/h，相比于光伏裝機24MW時分別增加9.42%、33.61%、9.54%。可見，太陽能光伏的利用對碳減排具有十分重要的意義。

3.5.2 電價對系統性能的影響

分時電價作為重要的經濟性參數，其波動通過對運行成本的影響而改變儲能配置與各性能指標。以表1中的分時電價為基準，從當前價格分別增減10%與20%，分析購電價格對系統綜合目標優化結果的影響，如圖9所示。在電價變化過程中，光伏容量與內燃機臺數不變，供熱與制冷的來源依然是換熱器與吸收式制冷機。當電價降低20%時，鋰離子電池最佳容量為6.53MWh，此時的費用年值為4791.79 萬元，年CO2排放量為3.5776 萬噸，年均購電波動為933.90kWh/h。當電價增加20%時，鋰離子電池最佳容量為8.90MWh，此時的費用年值為5446.98 萬元，年CO2排放量為3.5622 萬噸，年均購電波動為930.68kWh/h。可見，隨著電價以基準值的80%增至120%，儲能容量和費用年值逐漸增大，CO2排放量和年均購電波動逐漸減小，因此經濟性變差而環保性和穩定性增強。在電價變化-20%～20%的過程中，3 個評價指標分別變化了13.67%、-0.43%、-0.34%。因此，費用年值對電價的變化最敏感，這是由于隨著電價的增長，上網購電對應的年總購電費用增長明顯，且電池容量增大了36.29%。

圖9 電價對系統性能的影響

3.5.3 氣價對系統性能的影響

天然氣價格的改變會影響內燃機運行的經濟性，從而改變系統的總體性能。以當前氣價為基準，分別增減10%與20%，分析其敏感性，如圖10 所示。在氣價變化過程中，光伏容量與內燃機臺數依舊保持不變。當氣價降低20%時，鋰離子電池最佳容量為6.18MWh，此時的費用年值為4637.55 萬元，年CO2排放量為3.5802 萬噸，年均購電波動為934.46kWh/h。當氣價增加20%時，鋰離子電池最佳容量為9.49MWh，此時的費用年值為5607.23 萬元，年CO2排放量為3.5587 萬噸，年均購電波動為929.76kWh/h。可見，當天然氣價格從基準值的80%增至120%時，3 個評價指標分別變化了20.91%、-0.60%、-0.50%。CO2排放量和年均購電波動呈下降趨勢，而費用年值對天然氣價格的變化最為敏感。這是由于隨著氣價的增長，購氣對應的費用增長明顯，且電池容量增大了53.56%。

圖10 氣價對系統性能的影響

4 結論

本文提出了一種適用于工業園區分布式綜合能源系統容量規劃與運行調度的模型，以西安市某工業園區為案例，考慮當地資源稟賦與園區負荷特性，實現能量的協同供應。以CO2排放量、費用年值、年均購電波動為評價指標，采用分時電價與分季節氣價，通過全時模擬獲得各能源設備的最佳配置與運行調度，具有良好的經濟與社會效益。主要結論如下。

（1）在當前案例條件下，多目標規劃時的光伏裝 機 為24MW，內 燃 機5 臺，電 池 需 配 置7.15MWh，此時費用年值為5116.51 萬元，全年排放CO2約3.57萬噸，年均購電波動933.19kWh/h。

（2）通過運行調度，案例園區的年用電自給率可達72.80%，冷熱自給率均為100%。日內購電的最大峰谷差為10.36MWh，比全從電網購電減少10.30%，使分布式系統與電網交互更為平穩。內燃機和上網購電對應的CO2排放分別為2.11 萬噸、1.46萬噸，總排放量比全購電減少31.74%。

（3）通過敏感性分析可知，光伏的利用可顯著減少CO2排放，費用年值對電價和天然氣價格的變化最為敏感。