考慮消納效益的多能源樞紐荷源協調優化方法

代子闊, 曾光, 史可鑒, 李磐旎

(1.國網遼寧省電力有限公司, 沈陽 110006; 2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院, 沈陽 110006;3.北京中恒博瑞數字電力科技有限公司, 北京 100085)

隨著風電產業的迅速發展,當前中國使用風電的范圍逐漸增大,風電的消納效益隨之增高,如何解決消納問題是現如今大多數研究的難題。隨之而來的,是市場對能源的需求急劇增高[1-2],當前使用能源的用戶大多是工業與住宅用戶,因此對能源質量的需求也非常明顯,隨著中國風電及光伏為代表的新能源并網比例的逐年增加,采用荷源有功協調控制能有效提高新能源消納水平,現階段能源質量較多無法滿足多能源樞紐的需求,因此,急需設計荷源協調優化方法,使多種能源可以互相轉換,降低用戶的開銷[3]。

當前已有中外學者對多能源樞紐荷源協調優化方法做出了研究,例如,孫碣等[4]研究考慮新能源消納的區域多能源系統網格化儲能協調優化模型,考慮多能源網絡中的能量傳輸特性,通過儲能節點調整容量和儲能節點,構建基于電網的儲能協調優化模型。但該模型未考慮住宅與工業兩種情況的能源樞紐荷源優化。李文博等[5]研究考慮不確定性的區域能源互聯網源-荷-儲協調優化方法,確定次日電價策略、需求側響應和機組運行計劃。以當天內總運營成本最小為目標,提前對荷源協調進行優化。但該方法無法有效提升運行收益。Faridpak等[6]提出基于多步運行方法的綜合電力和天然氣能源協同優化。通過生成隨機場景來實現與風速、太陽輻射和負載波動相關的不確定性和風險分析。在使用替代拉格朗日松弛之前,通過二維分段線性化進行線性化,對能量存儲和可再生能源進行調度優化處理。但該方法未考慮能源系統的運行成本。周晟銳等[7]提出了一種基于機會約束的多能源樞紐電氣互聯綜合能源系統日前經濟調度方法,在對能源樞紐、電力系統和天然氣系統精細建模的基礎上,考慮風電和負荷不確定性,建立含機會約束的日前調度模型,利用商業軟件對模型進行求解。但該方法的可再生能源消納效率并不高。

為解決以上方法中存在的問題和不足,現提出一種考慮消納效益的多能源樞紐荷源協調優化方法。通過考慮多能源系統的約束條件,依據最小化住宅能量樞紐運行總成本構建住宅能量樞紐模型,以最大化工業能量樞紐運行總收益為目標構建工業能量的樞紐模型。基于以上兩層模型的約束條件,采用多目標加權尋優算法,設計多目標混合整數線性規劃模型,依據庫恩塔克(Kuhn-Tucker)條件理論進行多種能量樞紐荷源協調全局最優解的優化。為多能源樞紐的經濟運行及荷源協調優化提供新的技術途徑。

1 多能源樞紐荷源協調優化方法

以最小化住宅能量樞紐運行總成本和最大化工業能量樞紐運行總收益為目標,設計住宅與工業能量樞紐模型,研究基于消納效益的多能源樞紐荷源協調優化過程。

1.1 住宅能量樞紐模型

1.1.1 能量轉換設備與系統建模

冷熱電聯供系統中的燃氣輪機在輸出電功率時,會逐漸制造出熱能[8],形成高溫蒸汽余熱,該余熱經過蓄熱設備、制冷機以及余熱鍋爐會制造出相應的熱、冷功率,其中燃氣輪機運行中的電出力表示為

(1)

余熱鍋爐運行中的熱出力表示為

(2)

冷熱電聯供系統的熱出力表示為

(3)

冷熱電聯供系統的冷出力表示為

(4)

1.1.2 住宅能量樞紐模型優化調度

1)目標函數

依據住宅經濟運行成本,構建優化調度目標函數,其中成本中包含購電、購氣費用,購電費用中還包含住宅從備用市場采購電力的花銷[9-10],依據劃分的備用容量提供開銷。以此構建的目標函數為

Ccost=Cgas+Cgrid

(5)

(6)

(7)

minC居=Ccost+Cgas+Cgrid

(8)

2)約束條件

功率均衡約束:在住宅能量樞紐運行過程中,需實時保障冷、熱、電功率能夠均衡實現約束。約束條件為

(9)

(10)

冷熱電聯供系統約束:設計系統設備約束條件為

(11)

(12)

(13)

1.2 工業能量樞紐模型

以最大化工業能量樞紐運行總收益為目標,構建基于工業能量的樞紐模型,其中具體需要熱、電、冷3種能量需求[11-12],以描述能源、負荷與網絡之間的轉換情況與耦合情況。

1.2.1 能量樞紐耦合關系的數學形式

在工業能力樞紐模型中,采用不同能量耦合設備,完成能量的傳輸、保存與調整,單個能量樞紐中各個元件的耦合情況表示為

(14)

依據式(14)將不同能量耦合設備建模表示為

(15)

(16)

1.2.2 工業能量樞紐模型優化方法

(1)目標函數。當能量樞紐運行時,為有效優化成本,需考慮冷熱電的負荷情況,最大程度地改善運行開銷[13-14],因此設計目標函數為每小時中工業用電開銷與燃氣開銷之和,計算公式為

maxCi=(C1+C2)-

(17)

式(17)中:C1為營業業務收入;C2為期末余額;Ce(k)為k時刻下的峰谷電價;Cg(k)為恒定氣價;Pe(k)為k時刻下輸入的電力;Vg(k)為天然氣功率流;maxCi為工業樞紐模型最大總收益。

(2)約束條件。在工業能量樞紐運行時,需分別約束熱、電、冷的分配系數分別為α、β、γ,電能源守恒約束表示為

0≤α、β、γ≤1

(18)

(19)

(20)

1.3 多目標函數計算方法

根據上述兩層模型的約束條件得到荷源協調優化運行中存在的問題,采用多目標優化方法,設計多目標混合整數線性規劃模型,實現荷源協調優化,設計兩層調度模式,分別為住宅能量樞紐與工業能量樞紐中的minCr、maxCi,并在進行計算之前,將其調整為權重系數ω1、ω2,調整兩層目標函數為單層目標,同時,ω1+ω2=1,0≤ω1,ω2≤1。

1.3.1 計算策略

采用多目標加權尋優算法,尋取最佳功率劃分情況的全局最優解,其中,設FPvar為凸函數,凹函數為s1,Pvar,s2,Pvar,…,sm,Pvar,均可進行求導。并設線性函數為h1,Pvar,h2,Pvar,…,hl,Pvar。設計拉格朗日算子計算公式為

L(Pvar,μ,λ)=FPvar-μsPvar-λhPvar

(21)

式(21)中:Pvar為局部最佳功率解集;λ、μ分別為拉格朗日乘子、因子集合;FPvar為凸函數;sPvar為凹函數;hPvar為線性函數。

(22)

1.3.2 計算步驟

為實現存在多種能量樞紐荷源協調全局最優解的優化,依據上述算法以及庫恩塔克(Kuhn-Tucker)條件理論,設計求解步驟[15-16]如下。

(1)給定權重系數w1、w2。

(2)選取YALMIP求解器,計算優化問題的局部最優解集Pvar。

(3)分析是否通過迭代計算全部的權重系數,若計算完成,繼續下一步,若未計算完成,則回到步驟(1)再次設定權重系數。

(4)判斷minCr、maxCi,是否滿足最優成本與收益,若滿足,繼續執行下一步,若不滿足返回至步驟(1)。

2 實驗分析

采用仿真形式驗證本文方法性能,在MATLAB平臺中,應用本文所提出的考慮消納效益的多能源樞紐荷源協調優化方法對模擬中的住宅、工業樞紐模型進行分析。

選取遼寧省沈陽市一居民樓住宅在2022年10月30日能量樞紐的冷、熱、電功率在不同情況下的需求,分析結果如圖1所示。

圖1 住宅不同負荷下功率需求Fig.1 Power demand of residential buildings under different loads

根據圖1可知,住宅能量樞紐在不同負荷情況下,電負荷所需功率最高,其用電高峰均集中在白天時段,而冷負荷功率需求最低,熱負荷功率需求相對高于冷負荷,根據此分析,本文方法可作為住宅能量樞紐運行總成本的計算依據,為能量樞紐的經濟環保運行提供新的方法。

分析24 h內住宅樞紐與工業樞紐的風電出力、光伏出力情況,分析結果如圖2所示。

圖2 不同樞紐風電、光伏出力Fig.2 Wind power and photovoltaic output of different hubs

由圖2可得出住宅與工業樞紐運行的日消耗成本,其中,風電出力均高于光伏出力,而工業出力要遠遠高于住宅出力,住宅的風電出力僅在50～65 MW/h波動,而工業風電出力在200～300 MW/h,相對來說,兩者的光伏出力相差較小。因此本文方法可促進可再生能源的消納。

分析采用本文方法優化后兩個樞紐的能源消耗情況,將兩個樞紐合并在一起進行統計供氣量與購電量,分析結果如圖3所示。

圖3 能源消耗分析Fig.3 Analysis of energy consumption

根據圖3可知,采用本文方法優化荷源協調后,供氣量在一日中始終低于購電量,說明電力使用消耗較大,同時,購電量消耗均在300 kW/h以下,且供氣量也相對較低,因此采用本文方法進行優化可明顯降低多能源樞紐的運行成本,有效減少開銷。主要是由于本文方法采用多目標優化方法,設計多目標混合整數線性規劃模型,實現了荷源協調優化,使得綜合能源消耗降低。

分析優化后多能源樞紐的運行收益,以文獻[4-5]方法為對比方法,不同方法的運行收益結果如圖4所示。

圖4 不同方法的運行收益結果Fig.4 Operating income results of different methods

根據圖4可知,隨著多目標迭代計算次數的增加,本文方法在迭代60次時趨于穩定,穩定日收益為38 000元,明顯高于文獻[4]方法及文獻[5]方法,由此可知,采用本文方法進行荷源優化,可明顯提升運行收益。主要是由于本文方法在Kuhn-Tucker條件下利用多目標加權尋優算法,求得了存在多種能量樞紐荷源協調全局最優解,從而獲得較高的運行收益。

3 結論

考慮消納效益的多能源樞紐荷源協調優化方法,設計工業、住宅樞紐模型,并構建模型目標函數與約束條件,采用多目標函數優化方法實現模型求解,完成荷源協調優化,得出以下結論。

(1)本文方法可作為住宅能量樞紐運行總成本的計算依據,為能量樞紐的經濟環保運行提供新的方法。

(2)本文方法在住宅與工業能量樞紐的運行應用中,可促進可再生能源的消納,降低多能源樞紐的運行成本,有效減少開銷。

(3)本文方法進行多能源樞紐荷源協調優化,可明顯提高運行收益。