計(jì)及柔性負(fù)荷的能源樞紐多目標(biāo)綜合優(yōu)化調(diào)度*

蔣文超，嚴(yán)正，曹佳，徐瀟源

(上海交通大學(xué) 電氣工程系，上海 200240)

0 引 言

隨著化石能源的枯竭與環(huán)境問題的日益加劇,人類對(duì)于能源的清潔發(fā)展越來越重視，以風(fēng)能為代表的新能源裝機(jī)容量屢創(chuàng)新高。但我國(guó)的棄風(fēng)形勢(shì)也很嚴(yán)峻，2016年的棄風(fēng)率高達(dá)17.1%，主要原因包括[1]：風(fēng)電的間歇性和逆負(fù)荷分布特性、供暖期熱電機(jī)組“以熱定電”的運(yùn)行方式等等。

多能源的綜合利用也受到了越來越多的關(guān)注。蘇黎世聯(lián)邦學(xué)院第一次提出了能源樞紐(Energy hub)的概念[2]，它擁有不同能源輸入與輸出的接口，能夠?qū)崿F(xiàn)多種能源間的轉(zhuǎn)換、調(diào)節(jié)和存儲(chǔ)。最基本的能源樞紐包含變壓器、熱電聯(lián)供(CHP)和燃?xì)忮仩t，其中CHP是能源樞紐的核心裝置。擴(kuò)展后的能源樞紐還可以包含其他各種能源轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)裝置，從而實(shí)現(xiàn)能源的高效利用。

文獻(xiàn)[3]對(duì)基本的能源樞紐進(jìn)行了建模，包括變壓器、CHP和燃?xì)忮仩t，利用能量耦合矩陣描述輸入和輸出能源之間的關(guān)系，并推導(dǎo)了能源樞紐運(yùn)行最優(yōu)的條件。文獻(xiàn)[4]研究了擴(kuò)展后包含電鍋爐、吸收式制冷器、電儲(chǔ)能裝置的能源樞紐的日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。文獻(xiàn)[5]對(duì)能源樞紐進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化和運(yùn)行優(yōu)化研究，強(qiáng)調(diào)了儲(chǔ)能裝置對(duì)于實(shí)現(xiàn)能源樞紐運(yùn)行優(yōu)化的重要作用。文獻(xiàn)[6]討論了不同蓄能裝置對(duì)于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。文獻(xiàn)[7]研究了太陽(yáng)能等可再生能源的不確定性對(duì)于家庭型能源樞紐運(yùn)行優(yōu)化的影響。P2G技術(shù)的出現(xiàn)與成熟，為消納過剩可再生能源提供了新的途徑，文獻(xiàn)[8]對(duì)P2G提高能源樞紐風(fēng)電的消納能力進(jìn)行了研究分析。文獻(xiàn)[9]建立包含P2G的多能源樞紐系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型，基于博弈論，確定其市場(chǎng)均衡點(diǎn)。但以上文獻(xiàn)對(duì)于微網(wǎng)型能源樞紐的運(yùn)行優(yōu)化問題研究均未考慮需求側(cè)管理。

需求側(cè)的柔性負(fù)荷包含多種類型，主要有可削減、可轉(zhuǎn)移和可平移三類。在電力系統(tǒng)中，柔性負(fù)荷在削峰填谷、增加系統(tǒng)可再生能源消納、提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性方面均具有重要的作用[10]。文獻(xiàn)[11-12]研究了可轉(zhuǎn)移電負(fù)荷對(duì)于能源樞紐運(yùn)行優(yōu)化的影響,但并未考慮多能源類型的柔性負(fù)荷。文獻(xiàn)[13]考慮了可中斷負(fù)荷，建立了工業(yè)園區(qū)能源樞紐需求響應(yīng)互動(dòng)優(yōu)化模型，但未計(jì)及可平移和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷。未來能源互聯(lián)網(wǎng)中，多能源參與綜合需求響應(yīng)將是需求側(cè)管理的發(fā)展方向[14]。

在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上，首先對(duì)基本的能源樞紐進(jìn)行拓展，建立了包含風(fēng)電、P2G和各種儲(chǔ)能等裝置的能源樞紐模型。然后計(jì)及多種能源類型的柔性負(fù)荷參與調(diào)度，考慮分時(shí)電價(jià)和分時(shí)氣價(jià)，兼顧成本與碳排放，構(gòu)建能源樞紐日前多目標(biāo)綜合優(yōu)化調(diào)度模型。再基于NBI法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到均勻的Pareto前沿，為能源樞紐的日前調(diào)度提供參考策略。最后以小型能源樞紐為測(cè)試系統(tǒng)，考慮只包含基本裝置、增加P2G和儲(chǔ)能、增加柔性負(fù)荷參與調(diào)度、同時(shí)增加儲(chǔ)能、P2G和柔性負(fù)荷參與調(diào)度這四個(gè)能源樞紐運(yùn)行場(chǎng)景，采用Matlab和cplex對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，并分析P2G、儲(chǔ)能以及柔性負(fù)荷參與調(diào)度對(duì)能源樞紐運(yùn)行優(yōu)化的影響。

1 能源樞紐模型

1.1 能源樞紐結(jié)構(gòu)

能源樞紐是多種能源輸入、生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和輸出的中心，大型工廠、居民小區(qū)等實(shí)體單元均可看作能源樞紐。對(duì)基本的能源樞紐進(jìn)行了拓展，其結(jié)構(gòu)如圖1所示，包含風(fēng)電、CHP、燃?xì)忮仩t、電鍋爐、儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氣和P2G設(shè)備。

假設(shè)能源樞紐有α種能源輸入，有β種能源輸出，那么能源樞紐輸入與輸出之間的關(guān)系可以用下面的通用能源平衡方程來表示：

圖1 能源樞紐結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of energy hub

L=CP

式中L為能源樞紐的能源輸出向量，相當(dāng)于能源樞紐的負(fù)荷;P為能源樞紐的能源輸入向量;C為能源樞紐的耦合矩陣，代表輸入輸出之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，它由能源樞紐內(nèi)部轉(zhuǎn)換裝置種類、轉(zhuǎn)換效率、輸入能源分配系數(shù)以及內(nèi)部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定，每個(gè)耦合系數(shù)對(duì)應(yīng)一種能源轉(zhuǎn)換關(guān)系。

能源樞紐具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

(1)可靠性：一種能源的需求可以通過多種能源輸入進(jìn)行滿足，不再是單一的來源。假如一種能源的供應(yīng)出現(xiàn)危機(jī)，能源樞紐可以通過其他形式的能源輸入滿足負(fù)荷需求;

(2)靈活性：多條能源轉(zhuǎn)換路徑提供了各種能源轉(zhuǎn)換選擇，能源樞紐可以根據(jù)價(jià)格等因素，進(jìn)行能源轉(zhuǎn)換的優(yōu)化。

1.2 風(fēng)機(jī)輸出功率模型

風(fēng)機(jī)的輸出功率與風(fēng)速的關(guān)系可以表示為：

式中Pw,t是風(fēng)機(jī)t時(shí)刻輸出功率；Pw,r是風(fēng)機(jī)的額定功率；vt是t時(shí)刻的實(shí)際風(fēng)速；vin是切入風(fēng)速；vr是額定風(fēng)速；vout是切出風(fēng)速。

風(fēng)電出力的反調(diào)峰特性是指：夜間負(fù)荷較輕的時(shí)候，風(fēng)速較大，風(fēng)機(jī)輸出功率也較大，因此容易導(dǎo)致夜間棄風(fēng)現(xiàn)象。

1.3 電轉(zhuǎn)氣模型

P2G可以分為電解水和甲烷化兩個(gè)過程[15]。電解水過程利用電能，將水(H2O)分解成氫氣(H2)和氧氣(O2)，具體的化學(xué)反應(yīng)方程式如式(3)所示。目前電解水過程的能量轉(zhuǎn)換效率約為75%～85%。

甲烷化過程利用前一階段電解水產(chǎn)生的氫氣，在高溫高壓的環(huán)境下，通過薩巴蒂埃(Sabatier)化學(xué)反應(yīng)生成甲烷，具體的化學(xué)反應(yīng)方程式如式(4)所示，甲烷化的能量轉(zhuǎn)換效率約為75%～80%。

(4)

生成的甲烷，也被稱作合成天然氣(Synthetic Natural Gas，SNG)，既可以被直接注入現(xiàn)有的天然氣管道，也可以通過儲(chǔ)氣裝置進(jìn)行存儲(chǔ)和利用。根據(jù)能量轉(zhuǎn)換關(guān)系和效率，SNG的生成速率Qp2g與電解消耗功率Pp2g之間的關(guān)系可以表示為：

式中Hgas為天然氣的熱值;φp2g為P2G過程的綜合能量轉(zhuǎn)換效率。在目前的技術(shù)水平下，P2G的綜合能量轉(zhuǎn)換效率約為45%～60%。

因?yàn)殡娊馑磻?yīng)過程速率快，因此在可再生能源過剩的情況下，P2G能夠迅速利用多余的電能制氣，增加可再生能源的消納，具有良好的發(fā)展前景。

2 計(jì)及柔性負(fù)荷的能源樞紐多目標(biāo)優(yōu)化

2.1. 目標(biāo)函數(shù)

文章對(duì)通用型能源樞紐進(jìn)行建模，考慮P2G、儲(chǔ)能以及柔性負(fù)荷對(duì)于能源樞紐日前多目標(biāo)綜合優(yōu)化調(diào)度的影響。目標(biāo)函數(shù)包括以下兩個(gè)：

2.1.1 經(jīng)濟(jì)成本

文章側(cè)重于能源樞紐的運(yùn)行優(yōu)化，因此經(jīng)濟(jì)成本忽略了各類設(shè)備的投資及維護(hù)費(fèi)用，僅包括從系統(tǒng)購(gòu)買電能和天然氣的成本以及對(duì)柔性負(fù)荷參與調(diào)度的補(bǔ)償成本。為了使風(fēng)電盡可能多地被消納，文章也忽略風(fēng)電的成本。

(1)購(gòu)買能源成本。

分時(shí)電價(jià)已經(jīng)在部分地區(qū)實(shí)施，它作為一種變化的價(jià)格信號(hào)，可以引導(dǎo)用戶參與需求側(cè)響應(yīng)，合理調(diào)整用電結(jié)構(gòu)，分時(shí)氣價(jià)也具有類似效果[16]。對(duì)于多能源系統(tǒng)，分時(shí)電價(jià)和氣價(jià)，既能引導(dǎo)負(fù)荷側(cè)直接參與需求響應(yīng)，也能影響能源樞紐調(diào)整能源利用結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)優(yōu)化，推動(dòng)能源市場(chǎng)的發(fā)展?？紤]分時(shí)電價(jià)和分時(shí)氣價(jià)，能源樞紐購(gòu)買能源的成本為：

(2)可削減負(fù)荷成本。

可削減負(fù)荷是指特定的時(shí)段，對(duì)于供能的可靠性要求存在彈性的負(fù)荷，例如燈光的使用數(shù)量和強(qiáng)度，直接空調(diào)負(fù)荷的運(yùn)行強(qiáng)度，熱負(fù)荷溫度的高低等。能源樞紐通過與用戶簽訂相關(guān)協(xié)議，對(duì)可削減負(fù)荷參與需求響應(yīng)提供一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，從而有效調(diào)動(dòng)用戶的積極性，引導(dǎo)用戶在高峰時(shí)段削減部分不必要的負(fù)荷。補(bǔ)償?shù)馁M(fèi)用為：

(3)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的成本。

可轉(zhuǎn)移負(fù)荷是指在整個(gè)調(diào)度周期T內(nèi)，總量保持不變，但可以在部分時(shí)段進(jìn)行靈活調(diào)節(jié)的負(fù)荷，主要包含一些非生產(chǎn)性的負(fù)荷，比如電水壺，熱水器、電動(dòng)汽車等。分時(shí)電價(jià)和分時(shí)氣價(jià)能引導(dǎo)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷從高價(jià)時(shí)段轉(zhuǎn)移到低價(jià)時(shí)段，同時(shí)能源樞紐對(duì)參與調(diào)度的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷提供的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償費(fèi)用為：

(4)可平移負(fù)荷的成本[10]。

可平移負(fù)荷是指對(duì)利用時(shí)間連續(xù)性要求很高的負(fù)荷，需占據(jù)多個(gè)連續(xù)的時(shí)間段，期間不能中斷，比如洗衣機(jī)、電烤爐、要求連續(xù)充電的電動(dòng)汽車等等，可平移負(fù)荷雖然也可調(diào)整其利用時(shí)間，但只能以固定的連續(xù)時(shí)間段進(jìn)行整體平移，不能分時(shí)段平移。能源樞紐對(duì)參與調(diào)度的可平移負(fù)荷提供的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償費(fèi)用為：

因此，能源樞紐運(yùn)行成本最小的目標(biāo)函數(shù)為：

minF1=Ffuel+Fcut+Fshift+Ftrans

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2.1.2 環(huán)保成本

全球性的溫室效應(yīng)導(dǎo)致氣候變暖，對(duì)于人類的影響越來越大，引起了廣泛的關(guān)注，因此，低碳發(fā)展也成為了人類的共識(shí)，是未來能源利用和發(fā)展的方向。能源樞紐具有多能互補(bǔ)的特性，能夠靈活選擇各類能源輸入，達(dá)到控制碳排放的目標(biāo)。能源樞紐的運(yùn)行，消耗外網(wǎng)供應(yīng)的電力和天然氣，因此，最小化碳排放的目標(biāo)函數(shù)為：

2.2 約束條件

2.2.1 功率平衡約束

功率平衡約束包括電功率平衡約束、熱功率平衡約束以及氣功率平衡約束：

對(duì)于每一類負(fù)荷，柔性負(fù)荷參與調(diào)度后，總負(fù)荷都可表示為：

2.2.2 可削減負(fù)荷約束

2.2.3 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷約束

可轉(zhuǎn)移負(fù)荷滿足周期T內(nèi)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷總量約束以及轉(zhuǎn)移區(qū)間約束：

2.2.4 可平移負(fù)荷約束

每個(gè)時(shí)刻可平移負(fù)荷的量為：

因?yàn)榭善揭曝?fù)荷僅能平移到目標(biāo)區(qū)間的某個(gè)連續(xù)時(shí)間段，所以平移狀態(tài)變量還需滿足約束：

2.2.5 風(fēng)電機(jī)組出力約束

2.2.6 CHP功率和爬坡約束

2.2.7 電/燃?xì)忮仩t約束

電鍋爐和燃?xì)忮仩t的輸入能源不同，但輸出能源都是熱能，滿足功率約束：

2.2.8 儲(chǔ)能約束

考慮儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱和儲(chǔ)氣三種儲(chǔ)能設(shè)備，從能量轉(zhuǎn)換的角度，三種儲(chǔ)能設(shè)備可用統(tǒng)一的模型表示[18]。儲(chǔ)能設(shè)備儲(chǔ)存的能量與充放能功率和充放能效率之間的關(guān)系為：

儲(chǔ)能設(shè)備滿足的約束條件包括：

2.2.9 電轉(zhuǎn)氣功率約束

2.3 法線邊界交叉(NBI)法

文章為考慮經(jīng)濟(jì)和碳排放的多目標(biāo)優(yōu)化問題。常見的多目標(biāo)算法有權(quán)重法和智能算法等，但一般無法得到均勻分布的Pareto前沿，甚至有時(shí)得不到完整的Pareto前沿。引入NBI法[19]，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成多個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化問題，求解后，可以得到一系列均勻分布在Pareto前沿上的非劣解。

多目標(biāo)優(yōu)化模型可以簡(jiǎn)寫成如下形式：

式中F1(x)為總經(jīng)濟(jì)成本；F2(x)為碳排放量；h(x)和g(x)分別表示優(yōu)化問題的等式約束和不等式約束；x為所有時(shí)段決策變量組成的向量。

圖2 歸一化烏托邦線與Pareto前沿Fig.2 Normalized Utopia line and Pareto front

在烏托邦線上取(a+1)個(gè)均勻分布的點(diǎn)，那么每一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為 (b/a,1-b/a)，其中，b=0,1…a。在多目標(biāo)優(yōu)化中，Pareto前沿離烏托邦點(diǎn)越近越好，因此，多目標(biāo)問題可轉(zhuǎn)化成(a+1)個(gè)如下單目標(biāo)優(yōu)化問題。

min-Db

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3 算例分析

3.1 測(cè)試系統(tǒng)與場(chǎng)景

研究能源樞紐的日前綜合優(yōu)化調(diào)度，分別考慮以下四種場(chǎng)景：

場(chǎng)景1：能源樞紐包含風(fēng)電場(chǎng)、CHP、燃?xì)忮仩t和電鍋爐，不考慮儲(chǔ)能、P2G設(shè)備以及柔性負(fù)荷參與調(diào)度；

場(chǎng)景2：在場(chǎng)景1的基礎(chǔ)上，增加儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氣三種儲(chǔ)能以及P2G設(shè)備，但不考慮柔性負(fù)荷參與調(diào)度；

場(chǎng)景3：在場(chǎng)景1的基礎(chǔ)上，考慮多種柔性負(fù)荷參與調(diào)度，但不增加儲(chǔ)能和P2G設(shè)備；

場(chǎng)景4：在場(chǎng)景1的基礎(chǔ)上，增加儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氣三種儲(chǔ)能以及P2G設(shè)備，且考慮柔性負(fù)荷參與調(diào)度。

能源樞紐各種裝置及參數(shù)如表1所示。

表1 能源樞紐各裝置及參數(shù)Tab.1 Parameters of devices in the energy hub

能源樞紐一天的電、氣、熱負(fù)荷曲線以及風(fēng)力發(fā)電預(yù)測(cè)曲線如圖3所示。分時(shí)電價(jià)和氣價(jià)如圖4所示[20]。其中，按照熱值Hgas=35 885 kJ/m3，將氣負(fù)荷單位折算成kW，將氣價(jià)折算成每kW·h的價(jià)格。

圖3 日前風(fēng)機(jī)和電氣熱負(fù)荷預(yù)測(cè)出力Fig.3 Forecast of the output of wind turbine and load ahead of a day

圖4 電價(jià)和氣價(jià)Fig.4 Price of electricity and gas

所有柔性負(fù)荷的時(shí)間分布及補(bǔ)償價(jià)格系數(shù)如表2所示。以電負(fù)荷為例，各個(gè)時(shí)段的電負(fù)荷構(gòu)成及分布如圖5所示。

表2 柔性負(fù)荷的時(shí)間分布及補(bǔ)償價(jià)格Tab.2 Time distribution of flexible load and compensation price

圖5 電負(fù)荷Fig.5 Load of electricity

3.2 結(jié)果分析

四種場(chǎng)景下，能源樞紐單目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如表3所示；場(chǎng)景1中，目標(biāo)為成本最小和碳排放最小兩種情況下，購(gòu)電曲線以及CHP的出力曲線如圖6所示。再采用NBI法，將每條烏托邦線平均分成15段，分別進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度，得到的Pareto前沿如圖7所示，利用TOPSIS法[21]選出折中解，對(duì)應(yīng)圖中星號(hào)標(biāo)出的點(diǎn)。

表3 單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果及多目標(biāo)優(yōu)化折中解Tab.3 Results of single-objective optimization and compromise solution of multi-objective optimization

從圖6可以看出，優(yōu)化目標(biāo)為成本最小時(shí)，能源樞紐傾向于盡可能多地從電網(wǎng)購(gòu)電，因?yàn)镃HP發(fā)電成本更高；而目標(biāo)為碳排放最小時(shí)，能源樞紐的CHP傾向于多出力，因?yàn)樘烊粴鈫挝还β实奶寂欧帕扛?。從?可以看出，單目標(biāo)優(yōu)化時(shí)，無論目標(biāo)為成本最小還是碳排放最小，場(chǎng)景4的優(yōu)化結(jié)果最好，場(chǎng)景3次之，場(chǎng)景2再次之，場(chǎng)景1最差。從圖7可以看出，多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)，場(chǎng)景4的Pareto前沿在最內(nèi)側(cè)，場(chǎng)景1的Pareto前沿在最外側(cè)。因此，表3和圖7都表明：增加儲(chǔ)能和P2G設(shè)備，以及考慮柔性負(fù)荷參與調(diào)度，都有利于能源樞紐同時(shí)減小經(jīng)濟(jì)成本和碳排放，且對(duì)于文中的能源樞紐，柔性負(fù)荷參與調(diào)度比增加儲(chǔ)能帶來的效果更明顯?；贜BI法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，能為能源樞紐提供多種優(yōu)化調(diào)度方案，選取折中解，可以兼顧經(jīng)濟(jì)成本和碳排放。

圖6 場(chǎng)景1下不同目標(biāo)時(shí)購(gòu)電與CHP功率Fig.6 Power of purchased and CHP for different objectives in scenario 1

圖7 多目標(biāo)優(yōu)化的Pareto前沿和折中解Fig.7 Pareto front and compromise solution of multi-objective optimization

4種場(chǎng)景下，折中解的風(fēng)電消納量如表4所示，風(fēng)電消納曲線如圖8所示。場(chǎng)景4折中解情況下柔性負(fù)荷參與調(diào)度前后的負(fù)荷曲線如圖9所示，能源樞紐各裝置出力曲線如圖10所示。

從表4和圖8可以看出，凌晨時(shí)段，風(fēng)電出力處于高峰，而此時(shí)熱負(fù)荷也處于高峰，但電負(fù)荷卻處于低谷，因此，場(chǎng)景1下，CHP的熱電耦合導(dǎo)致風(fēng)電不能完全消納，棄風(fēng)率為9.1%。場(chǎng)景2下，儲(chǔ)能和P2G設(shè)備的加入，一方面直接將風(fēng)電儲(chǔ)存，另一方面將風(fēng)電轉(zhuǎn)化成天然氣，故能增加夜間風(fēng)電的消納量，使棄風(fēng)率減小到3%。場(chǎng)景3下，柔性負(fù)荷參與調(diào)度后，能將部分負(fù)荷轉(zhuǎn)移至凌晨風(fēng)電出力充沛的時(shí)段，也可增加風(fēng)電的消納量，但因?yàn)榱璩繒r(shí)段接納轉(zhuǎn)移負(fù)荷的能力有限，不及儲(chǔ)能和P2G設(shè)備的功率，因此棄風(fēng)率僅降到5.6%。場(chǎng)景4下，儲(chǔ)能、P2G設(shè)備以及柔性負(fù)荷共同作用，最終使得棄風(fēng)率降為0。

表4 風(fēng)電消納總量Tab.4 Total wind power accommodation

圖8 風(fēng)電消納曲線Fig.8 Curve of wind power accommodation

圖9 調(diào)度前后負(fù)荷曲線Fig.9 Load curve before and after scheduling in scenario 4

圖10 場(chǎng)景4折中解的各裝置出力曲線Fig.10 Power of different devices of compromise solution in scenario 4

從圖10中可以看出，P2G僅在風(fēng)電有剩余的時(shí)段出力，因?yàn)槠溆鄷r(shí)段購(gòu)電制氣既不經(jīng)濟(jì)又不環(huán)保。電儲(chǔ)能在風(fēng)電有剩余的時(shí)段充電，增加了風(fēng)電的消納，同時(shí)既減小了經(jīng)濟(jì)成本又減小了碳排放；在電價(jià)較低的時(shí)段充電，在電價(jià)較高的時(shí)段放電，能減小經(jīng)濟(jì)成本，儲(chǔ)氣和儲(chǔ)熱具有類似的效果。柔性負(fù)荷參與調(diào)度，一方面削減不必要的負(fù)荷，另一方面，將負(fù)荷從電價(jià)氣價(jià)較高的時(shí)段，轉(zhuǎn)移或平移到電價(jià)氣價(jià)較低的時(shí)段，削峰填谷，因此，既有利于增加風(fēng)電的消納，同時(shí)還能減小經(jīng)濟(jì)成本與碳排放，且本文中能源樞紐柔性負(fù)荷參與調(diào)度對(duì)于減小經(jīng)濟(jì)成本與碳排放的貢獻(xiàn)比增加P2G和儲(chǔ)能設(shè)備更大。

4 結(jié)束語(yǔ)

文章對(duì)包含風(fēng)電、P2G、儲(chǔ)能及多種能源轉(zhuǎn)換裝置的通用型能源樞紐進(jìn)行了研究?？紤]經(jīng)濟(jì)成本和碳排放，建立了能源樞紐多目標(biāo)綜合優(yōu)化調(diào)度模型，并采用NBI法對(duì)4種場(chǎng)景進(jìn)行求解，得到了均勻的Pareto前沿，為能源樞紐選取兼顧經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的調(diào)度方案提供參考，得出的結(jié)論為：

P2G設(shè)備能夠增加電能到天然氣的轉(zhuǎn)化路徑，儲(chǔ)能設(shè)備能夠在時(shí)間維度調(diào)整負(fù)荷分布，多種柔性負(fù)荷參與調(diào)度，能削峰填谷，減小負(fù)荷峰谷差，三者共同作用，有利于增加風(fēng)電的消納，并提高能源樞紐的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，因此建議能源樞紐按照?qǐng)鼍?進(jìn)行日前綜合優(yōu)化調(diào)度。