風光儲氫綜合能源系統容量配置策略優化研究

白金彤,董鶴楠,楊雨琪,馬少華,寧 晨

(1.沈陽工業大學電氣工程學院,遼寧 沈陽 110870;2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院,遼寧 沈陽 110006;3.朝陽燕山湖發電有限公司,遼寧 朝陽 122004)

0 引言

我國正值技術與經濟不斷發展且對電力需求日漸增長的階段,能源枯竭與環境污染等問題也隨之加劇。為堅定可持續發展理念,我國提出“雙碳”目標正推動著風能、光能等可再生能源的發展,但一些地區大量擴張風光機組,其發電高峰往往與用電高峰相反,導致棄風棄光現象嚴重,造成了大量能源浪費。

為提高綜合能源系統對可再生能源的利用率,將電解水制氫引入系統中[1],并對電制氫單元不斷優化,提出了一系列模型與策略。在文獻[2]中為降低風電的隨機性,在時間上對電解槽精確控制,提出一種基于最小二乘的超短期組合預測模型;文獻[3]為更好地結合電制氫與綜合能源系統,提出一種堿性電解槽寬功率適應模型,提高了制氫效率;在文獻[4]中利用粒子群算法,考慮系統投資、運行及維護保養成本最低和不同購氫渠道情況下的各儲能單元容量優化配置;文獻[5]提出了一種基于供需平衡的兼顧系統調度靈活性與運行經濟性的調度策略;文獻[6]以全年制氫最大收益為目標,考慮不同典型日下風光制氫綜合能源系統容量配置。上述文獻分別對綜合能源系統自身性能與經濟效益進行優化,但對兼顧穩定性與經濟性的研究尚有不足。

本文基于各單元運行特性并考慮各個設備約束條件,構建一種風光儲氫綜合能源系統數學模型;進而提出一種綜合考慮可靠性、經濟性及棄電率的多目標容量配置策略;再通過MATLAB軟件及商用求解器CPLEX進行系統模型建立及優化求解,結果突出了儲氫技術的重要性及不同目標權重對該系統運行結果的影響。

1 風光儲氫綜合能源系統及模型

1.1 風光儲氫綜合能源系統組成

本文建立由風電和光伏發電技術為能源供給,并由堿性電解槽制氫,氫氣存至儲氫罐中配合燃料電池和蓄電池及電負荷構成的獨立發電系統,如圖1所示。

圖1 綜合能源系統結構

當風光出力較高或用戶負荷較低時,富余電量由蓄電池進行存儲并供給電制氫單元進行制氫與儲氫;當風光出力較低或用戶負荷較高時,蓄電池迅速反應并進行啟停動作,平滑電網功率波動[7],同時由儲氫系統與燃料電池系統進行發電補足,富余氫氣還可進入下游產業,提供經濟效益。

1.2 風光儲氫綜合能源系統建模

a.風力發電模型

根據目前對風力發電技術的研究,可近似得到風力發電功率PW的數學模型[8],如式(1)所示。

(1)

式中:PWN為風機額定功率;vWN為風機額定風速;vin、vout分別為風機的切入、切出風速;ηt為機械傳動效率;ηw為電力轉換效率;ρa為空氣密度;AW為葉輪面積;Cp為風力利用系數;v為實際風速。

b.光伏發電模型

光伏發電輸出功率采用符合工程應用的計算方式,如式(2)、式(3)所示。

Ps=ηsAsI

(2)

η(I,Ts)=(a1+a2+a3lnI)·[1-0.005(Ts-25)]

(3)

式中:As為光伏板陣列總面積;I為光伏板接收輻照度總和;ηs為光伏板光電轉換效率;Ts為光伏面板運行溫度;a1、a2、a3為光伏面板受到的輻照參數。

c.蓄電池模型

蓄電池充放電狀態如式(4)、式(5)所示[9]。

(4)

(5)

式中:SOCt和SOCt-1分別為蓄電池在t和t-1時刻的容量;δ為蓄電池內在放電率;PXCH(t)為t時刻蓄電池充電功率;ηXCH為蓄電池充電效率;PXDI(t)為蓄電池t時刻放電功率;ηXDI為蓄電池放電效率;CXCA,max為蓄電池容量允許最大值。

d.堿性電解槽模型

堿性電解槽產氫量和電解槽消耗功率存在函數關系,如式(6)所示[10]。

(6)

式中:VH2為電解槽制氫的體積;ηH2為電解槽制氫效率;PH2為電解槽制氫所耗電量;LH2為氫氣低熱值;ρH2為氫氣密度。

e.高壓儲氫罐

高壓儲氫罐的儲氫量如式(7)所示[11]。

(7)

式中:SHT,t為t時刻高壓儲氫罐的儲氫量;SHT,t-1為t-1時刻儲氫量;qHT,in、qHT,out分別為儲氫罐輸入、輸出的氣體量;δHT為儲氫罐中儲能消耗率;ηHT,in、ηHT,out分別為儲氫罐輸入、輸出的效率。

f.燃料電池

質子交換膜燃料電池氫氣能量與功率輸出的關系如式(8)、式(9)所示。

(8)

Q=QF,inηC,H2

(9)

式中:VH2為氫氣常溫下的體積;ηC,H2為儲氫罐儲氫效率;NA為阿伏伽德羅常數為6.02×1023;VM為氣體摩爾體積(常溫),約24.5 L/mol;C0為產生的單位庫侖電子數量;UFN為額定輸出電壓;Q為燃料電池能量;QF,in為輸入氫氣燃料化學能;ηF為燃料電池能量轉化效率,取45%。

2 容量優化配置模型

2.1 容量配置目標函數

a.經濟性指標

風光儲氫綜合能源系統年綜合成本函數如式(10)—式(12)所示。

C=minf0

(10)

C=CY+(CC+CR+CZ)τ

(11)

(12)

式中:C、CY、CC、CR、CZ分別為系統的全壽命周期總投資等年值成本、初始投資等年值成本、運維成本、殘值成本、置換成本;r為實際年利率;n為系統運行年限。

CY取決各單元設備購設成本,如式(13)所示。

CY=nSCS+nWCW+nH2CH2+nFCF+nHTCHT+nXCX

(13)

式中:CS、CW、CH2、CF、CHT、CX分別為光伏、風電、電解槽、燃料電池、儲氫罐、蓄電池的單價;nS、nW、nH2、nF、nHT、nX分別為其各模塊數量。

系統運維成本CC如式(14)所示。

CFCPF(t)+CHTCPHT(t)+CXCPX(t))

(14)

式中:CSC、CWC、CH2C、CFC、CHTC、CXC分別為各單元單位功率的運維成本;PS(t)、PW(t)、PH2(t)、PF(t)、PHT(t)、PX(t)分別為t時刻其運行功率;T為系統研究年限,本文風光儲氫綜合能源系統研究年限為20年。

置換成本CZ為風光儲氫綜合能源系統設備到期后進行更換的費用。其中電解池、蓄電池、燃料電池等設備壽命一般為10年,故需進行更換并計入置換成本,如式(15)所示。

CZ=CH2ZNH2+CFZNF+CXZNX

(15)

式中:CH2Z、CFZ、CXZ分別為電解池、燃料電池、蓄電池的置換成本;NH2、NF、NX為更換次數。

設備殘值CR為在系統內設備達到壽命終期后產生殘余價值的和,可將初始投資按一定折損比例α計算[12],如式(16)所示。

CR=αCC

(16)

式中:α取值5%。

b.可靠性指標

通過對缺電率(loss of power supply probability,LOPSP)即系統供電能力與負荷需求之間的差距來評估系統可靠性,如式(17)—式(18)所示。

LOPSP=minfL

(17)

(18)

式中:PL(t)為負荷需求功率。

為方便進行經濟性分析,將其轉換為缺電懲罰費用,統一量綱,如式(19)所示。

CLFa=αLFaLOPSP

(19)

式中:CLFa、αLFa分別為缺電懲罰費用及系數。

c.棄電率指標

系統運行過程中因風光不穩定性與不確定性造成棄風棄光等能源浪費,降低利用率,將這部分損失轉換為棄風棄光懲罰費用[13],如式(20)—式(22)所示。

CEFa=minfE

(20)

PESW=PW(t)-PP(t)-PL(t)-PH2(t)-PX(t)

(21)

CEFa=αEFaPESW

(22)

式中:CEFa為棄風棄光懲罰費用;PESW為棄風棄光功率;αEFa為棄風棄光懲罰系數。

本文以風光儲氫綜合能源系統為研究對象,以系統各單元容量為優化對象,以投資成本、負荷缺電率和棄電率最低為指標,以最小綜合費用為目標進行容量配置優化,設置目標函數如式(23)所示。

f=min[ω1f0+ω2fL+ω3fE]

(23)

式中:ω1、ω2、ω3為各指標重要程度權重系數。

2.2 容量配置約束條件

考慮功率平衡約束和各電力單元的運行特性約束保障系統長期穩定運行[14-16],如式(24)—式(29)所示。

a.功率平衡約束為

(24)

b.儲能充放電約束與功率約束

電池應避免過充過放,有如下約束:

SOCmin≤SOC≤SOC max

(25)

(26)

式中:SOCmin、SOC max分別為電池允許最小和最大容量值;PDI,min、PDI,max、PCH,min、PCH,max分別為允許最小、最大放充電功率。

c.最大容量約束為

(27)

式中:nW,max、nS,max、nH2,max、nHT,max、nF,max及nX,max分別為風電機組、光伏板陣列、電解池、儲氫罐、燃料電池及蓄電池的最大配置數量。

d.電解池功率約束為

PH2,min

(28)

式中:PH2,max為電解池出力上限,受額定功率限制;PH2,min為電解池出力下限,受最小負載率限制。

e.燃料電池功率約束為

PF,min

(29)

式中:PF,max為燃料電池出力上限,受額定功率限制;PF,min為燃料電池出力下限,受最小負載率限制。

f.儲氫罐存儲約束

引入等效荷電狀態Sohc來研究儲氫罐的存儲狀態,如式(30)、式(31)所示。

Sohc,min

(30)

Sohc=psht/pmax

(31)

式中:Sohc,min、Sohc,max分別為儲氫罐容量允許的最小、最大值;psht、pmax分別為儲氫罐內的壓強和最大壓強。

3 算例分析

3.1 基礎數據與參數設置

以我國某地區為例,基于四季歷史負荷數據及四季中的各1個典型日進行分析,構建時間尺度上的容量分配模型。儲能設備技術參數如表1所示,能源轉換設備經濟參數如表2所示。設定SOC范圍為0.1～0.9,Sohc范圍為0.2～0.8,風速、光照強度及電負荷之間關系如圖2所示。

表1 儲能設備技術參數

表2 能源轉換設備經濟技術參數

由圖2可知,負荷是典型雙峰曲線,即存在早晚2個用電高峰,冬夏季負荷情況較春秋季需求更大。春秋兩季光照時間較長,但光照強度中等,當地總體風力資源豐富且夜間風力明顯大于日間。由風光資源結合來看,當地夏季光照強度高且時間較長,但風力較小;冬季光照時間短且強度相對較弱,不過風力總體較夏季強。可見風光資源都存在不確定性與季節性,但在時間分布上存在一定的互補特性。

3.2 優化結果

a.有無儲氫技術的系統容量配置

第1種運行方式設為有儲氫技術的風光儲氫綜合能源系統,第2種只含蓄電池作為儲能。投資成本、負荷缺電率和棄電率3個指標權重系數設為均權,配置結果如表3所示,參數結果如圖3所示。

由表3可知,只通過蓄電池進行儲能對蓄電池、風機與光伏板需要較大容量配置,而有儲氫技術的系統雖增加了電制氫設備和儲氫設備,但減少了幾乎2/3的蓄電池用量,這表明有儲氫技術的系統能有力分擔蓄電池配置。由圖3可知,方式1下的目標函數值更低,是未來“雙碳”趨勢下的更優選擇。

(a)負荷曲線

(b)光伏出力標幺值曲線

(c)風機出力標幺值曲線

表3 2種運行方式容量配置結果

圖3 2種運行方式下的各參數結果

b.權重系數對容量配置的影響

針對投資成本、負荷缺電率和棄電率3個目標函數,設置3組權重系數,即ω1、ω2、ω3的第1組全為1/3,第2組分別為0.5、0.3、0.2,第3組分別為0.3、0.5、0.2。具體容量配置如表4所示,各參數結果如圖4所示。

表4 3組權重系數下的容量配置

由表4和圖4可知:①按第2組權重分配即經濟性權重較高時,因目前制氫設備成本相對較高,制氫模塊和蓄電池的容量配置所需較少,風光機組配置較多,光伏電池較風電機組所需成本較低,故容量配置更大,然而,這種配置方式會導致負荷缺電率和棄風棄光率在3組配置里最高且差距較大,從可靠性的角度來看,系統性能較差,并且存在較多的能量浪費;②當系統缺電率占比較高即按第3組權重分配時,系統配置將優先滿足負荷需求,導致發電單元、儲能和制氫系統的容量較大,系統可靠性強,制氫系統配置成本較高,經濟性較差。

圖4 3組權重系數下的各參數結果

可見在多目標容量配置優化中,根據系統所需場景及工程目標改變目標函數權重十分必要。對于本文系統來說,當權重系數相對平衡時,系統綜合性能較為優越。

c.負荷增長對容量配置的影響

在上述算例中默認負荷恒定不變,但實際系統運行中負荷會不斷增長,參考相關文獻,本文設定系統負荷年增長2%,則在運行的第20年將達到最初需求的1.457倍,若此時未進行新的合理容量配置,負荷缺電情況將十分顯著,甚至已不足以滿足負荷需求。因此,定期調整各個單元的容量配置,以確保綜合能源系統在其壽命周期內向用戶提供可靠的電能供應。由表1可知,蓄電池、燃料電池和電解槽在第10年結束時達到壽命終期,需進行設備更換,同時可進行系統各單元容量配置調整,滿足用戶側負荷需求,且第20年時缺電率低于10%,容量配置更新后如表5所示。

表5 含負荷增長的容量配置結果

4 結語

本文建立了風光儲氫綜合能源系統,并考慮全壽命周期負荷增長,提出一種滿足各設備約束條件以投資成本、負荷缺電率和棄電率為優化目標的多目標容量配置優化方法。通過MATLAB及商用求解器CPLEX進行優化分析,對比有無儲氫技術參與的2種運行方式及考慮目標函數不同權重對容量配置的影響,分析得出有儲氫技術即風光儲氫綜合能源系統運行方式且3種優化目標等權重下的容量配置系統可靠性較好。該方法可為研究風光儲氫綜合能源系統容量配置優化提供參考。