智能電網(wǎng)中的多能源協(xié)同優(yōu)化策略

【關(guān)鍵詞】智能電網(wǎng)；多能源協(xié)同；優(yōu)化策略；能源建模；預(yù)測技術(shù)

引言

隨著全球都在推動能源轉(zhuǎn)型，環(huán)保要求也越來越高。智能電網(wǎng)作為現(xiàn)代能源系統(tǒng)的關(guān)鍵，需要實現(xiàn)多種能源的協(xié)調(diào)優(yōu)化配置。它既能整合傳統(tǒng)能源和可再生能源，又通過信息技術(shù)提升能源利用效率，實現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)度。多能源系統(tǒng)雖然優(yōu)勢明顯，但也面臨不少難題，比如能源波動性強(qiáng)、供需匹配困難等。要解決這些問題，關(guān)鍵在于研究多能源協(xié)同優(yōu)化的技術(shù)和方法。這不僅有助于提升電網(wǎng)運行效率，還能降低成本和碳排放。此文將重點介紹智能電網(wǎng)中的多能源協(xié)同優(yōu)化策略，包括能源建模、預(yù)測技術(shù)、協(xié)調(diào)控制和優(yōu)化算法等核心技術(shù)的應(yīng)用。同時，結(jié)合工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)的實際案例，分析這些策略的實施效果，為智能電網(wǎng)的未來發(fā)展提供參考。

一、智能電網(wǎng)架構(gòu)與多能源系統(tǒng)概述

（一）智能電網(wǎng)的架構(gòu)

智能電網(wǎng)的核心可以概括為發(fā)電、輸電、配電和用電四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它們通過現(xiàn)代信息技術(shù)實現(xiàn)高效協(xié)同。在發(fā)電端，它整合傳統(tǒng)能源和可再生能源，通過智能監(jiān)測和控制技術(shù)，使發(fā)電更穩(wěn)定、高效。輸電環(huán)節(jié)采用特高壓和靈活交流輸電系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)，能夠?qū)㈦娔軓倪h(yuǎn)方大容量安全高效地輸送到需要的地方。配電環(huán)節(jié)則更加靈活，采用智能配電網(wǎng)絡(luò)、分布式能源管理和微電網(wǎng)等技術(shù)，根據(jù)不同區(qū)域的用電需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)供電。在用電端，智能電表和家庭能源管理系統(tǒng)讓用戶從被動用電變?yōu)橹鲃訁⑴c。比如，用戶可以根據(jù)電價變化調(diào)整用電時間，既節(jié)省電費，又幫助電網(wǎng)平衡負(fù)荷。這四個環(huán)節(jié)通過實時數(shù)據(jù)共享和動態(tài)調(diào)整，形成一個整體：發(fā)電側(cè)根據(jù)用電需求優(yōu)化發(fā)電計劃，輸電側(cè)和配電側(cè)協(xié)同調(diào)配電力資源，最終為用戶提供穩(wěn)定、高效的電力服務(wù)[1]。

（二）多能源系統(tǒng)構(gòu)成

智能電網(wǎng)就像一張大網(wǎng)，將各種能源都連接在一起。太陽能是清潔又可再生的能源，分布廣泛。它能通過光伏和熱發(fā)電的方式接入電網(wǎng)，無論大型系統(tǒng)還是小型系統(tǒng)都能靈活接入，并依靠儲能設(shè)備穩(wěn)定輸出。風(fēng)能資源豐富且無需燃料成本，在沿海、高原等地區(qū)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)高效運轉(zhuǎn)，產(chǎn)生的電能經(jīng)過升壓后即可并入電網(wǎng)，通過儲能和預(yù)測技術(shù)有效平抑波動。水能能量密度高且具備調(diào)節(jié)能力，河流中上游的水電站承擔(dān)主要供電任務(wù)，遠(yuǎn)距離輸電也完全可行。傳統(tǒng)能源目前仍是主力，但環(huán)保技術(shù)持續(xù)升級，以減少污染并提高效率。生物質(zhì)能實用性強(qiáng)，可將垃圾轉(zhuǎn)化為能源，適用于城鄉(xiāng)地區(qū)，尤其是熱電聯(lián)產(chǎn)模式應(yīng)用廣泛。地?zé)崮芄?yīng)穩(wěn)定，地?zé)犭姀S和地源熱泵各有其應(yīng)用優(yōu)勢。海洋能潛力巨大，潮汐發(fā)電、波浪發(fā)電等技術(shù)適合沿海地區(qū)應(yīng)用。各種能源搭配使用，加上智能電網(wǎng)，未來能源結(jié)構(gòu)會更綠色高效。

二、多能源協(xié)同優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)

（一）能源建模技術(shù)

在多能源協(xié)同優(yōu)化里，能源建模技術(shù)是關(guān)鍵，主要是將各種能源的特性以及影響因素都準(zhǔn)確地描述出來。以太陽能發(fā)電為例，需要建立一個模型，把光強(qiáng)、溫度和發(fā)電效率之間的非線性關(guān)系搞清楚，如公式（1）所示：

Psol=f（I，T）（1）

其中，Psol為太陽能發(fā)電功率，I為光強(qiáng)，T為溫度。風(fēng)能發(fā)電需要關(guān)注風(fēng)速和風(fēng)向怎么變，這些變化會影響發(fā)電量，可以用威布爾分布這樣的統(tǒng)計模型來描述。對于傳統(tǒng)能源發(fā)電，像煤、氣這些燃料，要搞清楚燃燒效率、成本和發(fā)電量之間的關(guān)系，用多元回歸模型來建模。在能源需求方面，需分析居民、商業(yè)、工業(yè)等不同用戶的用電規(guī)律，通過時間序列分析來預(yù)測負(fù)荷，還得考慮需求側(cè)響應(yīng)，建立負(fù)荷調(diào)整模型，這樣才能讓供需平衡，達(dá)到優(yōu)化的效果[2]。

（二）能源預(yù)測技術(shù)

在可再生能源預(yù)測中，太陽能發(fā)電預(yù)測要用到氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報，結(jié)合起來建立短期和長期預(yù)測模型。例如，用反向傳播（Backpropagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它的預(yù)測輸出公式如式（2）所示：

Psol（t）=f（W·X（t）+b）（2）

其中，Psol（t）為t時刻太陽能發(fā)電預(yù)測值，W為權(quán)重矩陣，X（t）為輸入特征向量，b為偏置項。風(fēng)能發(fā)電預(yù)測一般會同時用到物理模型和統(tǒng)計方法。比如用過去的風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)，通過自回歸積分滑動平均（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）模型或隨機(jī)森林這些算法來預(yù)測發(fā)電量。在負(fù)荷預(yù)測這塊，時間序列分析是常用手段，像季節(jié)性差分自回歸滑動平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SARIMA）模型就能很好地處理負(fù)荷數(shù)據(jù)的季節(jié)波動規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等算法通過分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和各種影響因素之間的關(guān)系，能做出更精準(zhǔn)的預(yù)測，這對多能源系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化很有幫助。

（三）多能源協(xié)調(diào)控制技術(shù)

分布式能源接入控制策略中，逆變器的分布式電源并網(wǎng)控制技術(shù)很關(guān)鍵，它包括孤島檢測、無功功率調(diào)節(jié)等內(nèi)容。孤島檢測可以采用基于頻率和電壓的被動檢測方法，具體計算如公式（3）所示：

Δf=fmeasured－fnominal（3）

其中，Δf為頻率偏差，fmeasured為實測頻率，fnominal為額定頻率。分布式能源集群的協(xié)調(diào)控制，通過集中式或分布式方式，實現(xiàn)多個分布式能源的協(xié)同運行，提高整體的能源利用效率。在微電網(wǎng)和主電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制上，微電網(wǎng)從孤島運行切換到并網(wǎng)運行的時候，要保證切換過程的穩(wěn)定性，用平滑切換技術(shù)來減少對電網(wǎng)的沖擊。微電網(wǎng)和主電網(wǎng)之間的功率交互，通過雙向功率流控制策略來實現(xiàn)，這樣既能保證電網(wǎng)穩(wěn)定運行，又能實現(xiàn)微電網(wǎng)的自主調(diào)度和能量管理[3]。

（四）優(yōu)化算法在多能源協(xié)同中的應(yīng)用

優(yōu)化算法在多能源協(xié)同里非常重要，它能讓系統(tǒng)運行得又高效又合理，還能把資源分配得合理。比如線性規(guī)劃，它模型簡單，算起來快，特別適合小規(guī)模的系統(tǒng)。動態(tài)規(guī)劃也不錯，遇到需要分多步才能做決策的問題，它能快速把效率提上來。整數(shù)規(guī)劃對于設(shè)備是開是關(guān)這種離散變量，可以算得十分準(zhǔn)確。而遺傳算法就像模擬自然選擇一樣，能找到全局最優(yōu)解，適合用于多目標(biāo)優(yōu)化。粒子群優(yōu)化算法則是借鑒鳥群的行為，尋優(yōu)又快又簡單。要是把這些算法結(jié)合起來，比如把遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法混合，既能搜索得廣，又能收斂得快，復(fù)雜問題都能輕松搞定。總之，這些算法各有各的本事，一起推動著多能源系統(tǒng)往更優(yōu)化、更高效的方向發(fā)展。

三、多能源協(xié)同優(yōu)化的策略與方法

（一）基于經(jīng)濟(jì)調(diào)度的多能源協(xié)同優(yōu)化策略

在多能源協(xié)同優(yōu)化里，關(guān)鍵在于目標(biāo)函數(shù)。要是想讓發(fā)電成本最低，得算上化石能源的燃料和設(shè)備成本，還有可再生能源的設(shè)備分?jǐn)偝杀疽约皟δ艹杀尽Ｍ瑫r，供電可靠性必須保證，碳排放量也得算清楚，用電成本和能源效率也可以考慮進(jìn)去。約束條件包括各種能源的出力限制、電網(wǎng)的電壓和頻率穩(wěn)定要求，以及儲能設(shè)備的充放電限制。求解經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的時候，可以用線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃這些傳統(tǒng)方法，也可以用遺傳算法、粒子群優(yōu)化這些智能算法。實施時，需注意實際與模型的差異，比如天氣預(yù)報不準(zhǔn)、設(shè)備出故障等情況。因此要建立在線監(jiān)控和調(diào)整機(jī)制，根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整出力計劃，這樣才能讓多能源系統(tǒng)既經(jīng)濟(jì)又高效還穩(wěn)定，達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)[4]。

（二）基于可靠性的多能源協(xié)同優(yōu)化策略

建立可靠性評估指標(biāo)體系時，需要從多維度評估電網(wǎng)供電可靠性。關(guān)鍵指標(biāo)包括用戶停電時間、停電次數(shù)和供電可用率等，同時還應(yīng)引入國際通用的系統(tǒng)平均停電持續(xù)時間指標(biāo)（System Average Interruption Duration Index，SAIDI）和系統(tǒng)平均停電次數(shù)指標(biāo)（System Average Interruption Frequency Index，SAIFI），以全面反映電網(wǎng)運行狀況。值得注意的是，不同能源組合對電網(wǎng)可靠性具有顯著影響。傳統(tǒng)能源比較穩(wěn)定，可再生能源容易受天氣影響，波動較大；儲能系統(tǒng)就能把這波動給“熨平”，讓電網(wǎng)更能接納可再生能源，可靠性也更高。要提升電網(wǎng)供電可靠性，就得用多種手段來制定優(yōu)化策略。比如合理安排能源比例和布局，優(yōu)化儲能系統(tǒng)的位置。還得通過仿真模擬和實地試驗，驗證這些策略是否可行，確保它們在實際中管用，這樣才能大規(guī)模推廣。這樣，才能實現(xiàn)多能源協(xié)同優(yōu)化，把電網(wǎng)供電可靠性提上去。

（三）考慮需求側(cè)響應(yīng)的多能源協(xié)同優(yōu)化策略

需求側(cè)響應(yīng)機(jī)制是多能源系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵，它包括分時電價、直接負(fù)荷控制和可中斷負(fù)荷等類型。簡單來說，就是通過引導(dǎo)用戶調(diào)整用電行為，讓電力供需達(dá)到平衡，這樣既能提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性，又能提高可再生能源的利用率。在做多能源協(xié)同優(yōu)化策略時，要把需求側(cè)響應(yīng)納入模型中，同時考慮發(fā)電成本、用戶用電成本等多個目標(biāo)。發(fā)電成本可以用式（4）表示：

∑Tt=1∑Ni=1Ci（Pi，t）（4）

其中，Ci（Pi，t）為第i個發(fā)電單元在時段t的發(fā)電成本函數(shù)，T為優(yōu)化周期內(nèi)的總時段數(shù)，N為發(fā)電單元的總數(shù)。實施這個策略的時候，得考慮物理約束、用戶響應(yīng)約束以及電網(wǎng)安全運行約束。可以通過實際案例來驗證，對比優(yōu)化前后的指標(biāo)，比如發(fā)電成本、碳排放量等，這樣就能為調(diào)度決策提供依據(jù)。同時，還得建設(shè)市場機(jī)制，設(shè)計合理的電價和補(bǔ)償方案，這樣才能激勵用戶參與。另外，要加強(qiáng)智能電網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，確保策略能夠有效實施，最終實現(xiàn)系統(tǒng)的高效、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保運行[5]。

四、某工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)多能源協(xié)同優(yōu)化案例

（一）案例背景

某工業(yè)園區(qū)有一個微電網(wǎng)，里面有很多小型的分布式能源，比如屋頂?shù)奶柲芄夥濉⑽⑿腿細(xì)廨啓C(jī)、儲能電池組之類的，同時連著外面的大電網(wǎng)。園區(qū)里的企業(yè)對電力供應(yīng)質(zhì)量要求很高，不能停電，也不能電壓不穩(wěn)，同時還有很嚴(yán)格的節(jié)能減排任務(wù)。所以，需要靠多能源協(xié)同優(yōu)化，把能源用得更高效，運行起來也更經(jīng)濟(jì)[6]。

（二）協(xié)同優(yōu)化方案

協(xié)同優(yōu)化方案是把能源建模、預(yù)測技術(shù)和協(xié)調(diào)控制都結(jié)合在一起，達(dá)到讓微電網(wǎng)運行得更高效的目標(biāo)。先給微型燃?xì)廨啓C(jī)建模型，觀察燃料消耗和發(fā)電量之間的關(guān)系，再給儲能電池組建個充放電特性模型，這樣就能清楚知道在不同情況下它們的效率和能量限制。然后，利用園區(qū)里的氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)和企業(yè)的生產(chǎn)計劃，預(yù)測太陽能光伏的發(fā)電功率和用電負(fù)荷，預(yù)測精度可達(dá)90%以上，為實時調(diào)度提供可靠數(shù)據(jù)支撐。最后，用集中式協(xié)調(diào)控制和粒子群優(yōu)化算法，實時調(diào)整各種能源的出力和儲能電池的充放電策略。簡單來說，就是在保證用電需求的基礎(chǔ)上，盡量把運行成本和碳排放降到最低，實現(xiàn)綠色、經(jīng)濟(jì)又高效的能源管理[7]。

（三）應(yīng)用成果

園區(qū)通過多能源協(xié)同優(yōu)化，效果明顯，能源成本下降了大概30%。具體來說，太陽能光伏和儲能系統(tǒng)配合良好，在電價高的時候，減少從大電網(wǎng)買電，這樣電費支出就少了。還有微型燃?xì)廨啓C(jī)，經(jīng)過優(yōu)化運行后，燃料利用效率提高了，燃料成本隨之下降。這些優(yōu)化措施不僅讓成本有所下降，還幫園區(qū)節(jié)能減排，碳排放量比之前少了35%（見圖1），對實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)有很大的幫助。另外，微電網(wǎng)的電能質(zhì)量也提升了不少，電壓偏差控制在2%以內(nèi)，頻率波動保持在±0.1 Hz以內(nèi)，完全能滿足園區(qū)里精密生產(chǎn)設(shè)備對電能質(zhì)量的高要求，也避免了因為電能質(zhì)量問題導(dǎo)致的企業(yè)生產(chǎn)損失[8]。

結(jié)語

智能電網(wǎng)中的多能源協(xié)同優(yōu)化策略確實帶來了實實在在的好處。這種策略通過整合不同能源資源，配合先進(jìn)的建模預(yù)測技術(shù)和協(xié)調(diào)控制手段，顯著提高了能源使用效率，同時降低了運營成本和碳排放。具體來看，該策略將經(jīng)濟(jì)調(diào)度、可靠性評估和需求側(cè)響應(yīng)緊密結(jié)合，形成了一套完整的解決方案。例如，在某工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)的實際應(yīng)用中，這一策略已經(jīng)取得了明顯成效，證明了其可行性和實用價值。隨著技術(shù)持續(xù)升級和應(yīng)用范圍擴(kuò)大，多能源協(xié)同優(yōu)化將在智能電網(wǎng)建設(shè)中扮演更關(guān)鍵的角色，為構(gòu)建更綠色、高效、可持續(xù)的能源體系提供有力支撐。

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