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    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*

    2018-09-03 07:25:26蔣文超嚴(yán)正曹佳徐瀟源
    電測(cè)與儀表 2018年13期
    關(guān)鍵詞:樞紐風(fēng)電儲(chǔ)能

    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

    (10)

    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

    (26)

    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。

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