考慮最優出力區間和碳交易的園區綜合能源系統優化調度模型

楊國朝

（國網天津市電力公司城東供電分公司，天津 300250）

隨著人們對生態環境的重視，對生態環境保護提出了更高的要求。同時國家已經采取了更加有力的政策和措施來進行生態環境的保護，并提出2030年前碳達峰，2060 年前碳中和的戰略目標。為了實現這一目標，就需要降低工業生產中的二氧化碳的排放，并且隨著新能源技術的發展，很多工業園區都通過新能源與傳統能源相結合的方式來進行園區能源提供，通過綜合能源系統（IES）來實現減少碳排放的目標。然而要實現綜合能源系統的經濟運行，就需要對傳統的能源調度方式進行優化，充分結合設備的最優出力區間來進行對綜合能源系統園區進行優化，從而來實現園區能源的優化調度和碳排放達標。

1 最優出力區間園區綜合能源系統優化調度模型

1.1 基于統一母線式結構園的園區綜合能源系統模型

考慮到園區的耗能結構為典型的電-氣－熱耦合的典型耗能結構，所以在進行園區綜合能源系統模型構建中采用了統一母線結構。并通過該系統來為園區內的用戶提供電負荷、熱負荷和冷負荷，其中負荷由光伏發電裝置和熱電聯產（CHP）機組以及外部電網供電來進行提供。熱負荷通過CHP 機組、燃氣鍋爐和電鍋爐來進行提供，冷負荷則通過電制冷機（EC）和吸收式制冷機（AC）來進行提供。同時考慮到夏季的熱負荷和電負荷的需求情況通過彈性矩陣來對其需求響應進行刻畫，而冷負荷則通過用戶滿意度模型來進行需求響應刻畫。

1.2 需求響應模型

首先是電負荷需求與熱負荷需求響應根據彈性矩陣來進行刻畫，電負荷需求響應的計算中，為了將后續的計算進行簡化，這里將電價彈性系數設置為-0.3，將彈性電負荷設置為0.6。同時考慮到電價的變化區間不能太大，所以對電價的變化量與初始電價的比值的大小進行限定，同時需要將一個調度周期內的總電負荷設置為相同的值，熱負荷需求響應的計算方式與電負荷需求響應的計算方式基本相同，但是需要考慮到熱負荷的使用主要是用來對設備的正常運行進行維持，所以彈性熱負荷設置為0.3。

冷負荷需求響應是通過舒適度模型來進行計算。在計算過程中，首先需要對室內溫度與冷負荷之間的關系進行確定，這里根據電路模擬的等效熱參數方法來對建筑的一階熱力學模型進行構建。同時，室內溫度在一定范圍內的變化人體不能進行有效感覺，所以在一定范圍內波動的室內溫度并不會對人們的舒適度產生影響，所以可以用PMV 指標來對用戶的舒適度進行表示，這里可以根據ISO7733 的標準來將PMV的取值范圍設置在-0.5 ≤PMV ≤0.5 的范圍內。從而就可以得到最大冷負荷和最小冷負荷的指標，并且需要將冷負荷在一個周期內的變化量設置為0。

1.3 園區設備模型

根據園區綜合能源系統可以知道CHP 能夠將天然氣轉化為電能和熱能，所以CHP 機組的制熱過程可以通過公式（1）進行表示，發電過程可以通過公式（2）表示。并且CHP 的發電功率會存在一定的限制，可以通過公式（3）來進行表示，而CHP 的最大爬坡約束和最大滑坡約束則通過公式（4）和（5）來進行表示，園區其他設備均可以通過這個方式來進行模型的構建。

而在進行電儲能的建模過程中需要考慮到充放電過程中的功率約束問題，并且還需要考慮到儲能的實時調頻功能，并根據預測的調頻容量價格線來進行調頻容量的預留。這樣就可以根據優化計算來得到儲能容量區間和實時調頻容量價格來實現對當前儲能容量在有功市場與調頻市場的分配比進行計算。同時必須在調度周期模式將儲能恢復到初始狀態來保證調度計劃的周期性。

在光伏發電的模型建設過程中需要充分考慮光伏發電的不確定性。但是當前很難對光伏發電的出力進行準確的預測，所以可以根據光伏處理的上下限來通過盒式不確定集來實現光伏發電出力的模型建設，

2 計算分析

本次研究中，園區的各項參數設置如表1 所示。并選取在夏季環境進行調度優化計算，將室內溫度維持在26 ℃來作為冷負荷需求標準來對冷負荷的上限和下限進行確定。

表1 園區各項參數

本次計算中采用了三種不同的方式來進行計算，方式1 為考慮累計負荷改變量，獲取設備最優出力區間以及負荷改變量的上限和下限，然后根據光伏發電實際出力來對設備的出力和需求響應在區間內進行調整方案來進行計算；方式2 是不考慮累計負荷變量，僅考慮設備最優出力期間，根據日前調度光伏出力預測出需求響應，然后不對需求響應進行調整，僅調整設備出力方案來進行計算。方式3 是通過日內滾動優化算法進行計算。

2.1 不確定集邊界參數和需求響應影響分析

探究不確定集邊界和需求響應的影響過程中，通過對算法中的參數范圍進行改變，從而來計算方式1和方式2 兩種方式的成本。計算過程中日內實際光伏出力按照10 000 組光伏出力，且滿足10%彼岸準差的預測出力值的正態分布進行計算；將碳交易的成本設置為30 元/噸，儲能調頻容量售價設置為日前預測值的5%波動。計算結果如表2 所示。

表2 方式1 和方式2 兩種情況成本對比（元）

根據表2 兩種方式的成本結果可以發現，在相同的不確定集情況下，方式1 的成本低于方式2 的成本，這是因為需求響應雖然能夠在園區能源系統的用能情況進行改變，來實現降低成本，但是要實現更好的成本降低需要將能源的使用和能源的供應進行有效的結合。所以在進行能源優化的過程中需求響應實施策略與新能源出力情況具有較為明顯的關系。日前優化中通過光伏出力最壞的方式來進行方案制定所得到的方案不一定是光伏出力最壞的情況，需要根據實際情況來進行進一步的調整。所以在優化方案中引入負荷累計改變量來對需求響應的上下限進行確定，可以有效提升日內調整的靈活度，從而來實現更高的經濟效益。

2.2 與日內滾動優化算法的對比分析

日內滾動優化方案是根據光伏發電的日前預測出力來制定日前調度計劃以及需求響應策略，然后在日內調度過程中建設可以得到當前時段和未來β 個時段的光伏出力值，并通過日前預測來對后續時段的光伏出力情況進行表示，得到的結果如表3 所示。

表3 日內滾動優化計算結果（元）

根據表3 可以發現在日內滾動優化計算中，隨著參數β 的增加，所得到的成本就越低，造成這種情況的原因是光伏出力的信息量對光伏出力后續的不確定性會產生影響，隨著信息的增多，不確定性會降低，從而對調度計劃所產生的影響就越小。與方式1 進行比較可以發現其總成本遠遠高于方式1 的總成本，在相同步確定集中僅當β=5 時的總成本與方式1 的總成本相近，但是需要對多個時段的光伏出力進行準確的預測是非常困難的，所以采取園區能源體系進行優化計算能夠具備更好的效果。

可以發現，隨著碳交易價格的提升，碳交易成本將呈現上升后下降的趨勢，碳交易成本的最大值出現在碳交易價格為34 元/t 時。這是因為根據園區能源系統的用能方式不能實現經濟性和碳排放同時達到最優的效果。在較低碳交易價格情況下，運行成本在園區能源系統的用能成本中起到主導性作用，這時會更加注重用能的經濟性，這會導致園區的減碳量較低。隨著碳交易價格的提升，碳交易價格在園區能源系統的用能中占據主導作用，這時就會選擇更低的碳排放方式來降低碳交易成本，從而有效地提升了減碳量。

3 結語

文章通過基于最優出力區間和碳交易來對園區能源系統的調度算法進行優化，在魯棒優化調度基礎上來進行進一步優化處理，從而實現在光伏出力最壞情況下各個設備的最優出力區間和需求響應中負荷累計該變量的上下限。計算結果表明通過優化算法能夠有效降低園區碳交易成本，提升減碳量并有效降低能源使用成本，實現了更好的能源利用。