含熱泵的熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)的最優(yōu)容量配置

戴立新 戴宇昂

摘要：本文旨在對經(jīng)典的熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)進行改進，即加入熱泵來消納過剩的風能、光能，從而避免因棄風、棄光而造成可再生能源的浪費，同時也能減少常規(guī)能源消耗，從而達到環(huán)境友好、綠色發(fā)電的目的。本文主要針對冬冷夏熱地區(qū)的熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)，在加入熱泵的基礎上，優(yōu)化容量配置。結果表明，加入熱泵后，新能源消納率提高，微網(wǎng)投資費用降低，是值得推廣的新興技術。

Abstract： This paper aims to improve the classical cogeneration microgrid， that is， to add heat pump to absorb excess wind energy and light energy， so as to avoid waste of renewable energy caused by wind and light， and also reduce conventional energy consumption to achieve environmentally friendly and green power generation. This paper focuses on the cogeneration microgrid in the cold winter and hot summer areas， and optimizes the capacity allocation based on the heat pump. The results show that after the heat pump is added， the new energy consumption rate is increased and the micro-grid investment cost is reduced， which is an emerging technology worthy of promotion.

關鍵詞：熱電聯(lián)產(chǎn)；微電網(wǎng)；熱泵；容量配置；新能源消納

Key words： cogeneration；microgrid；heat pump；capacity allocation；new energy consumption

中圖分類號：TM732 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2019）03-0178-04

0 引言

近年來，國家對節(jié)能減排的要求不斷提高，國務院于2017年印發(fā)《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》?！斗桨浮芬螅喝珖瘜W需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物排放總量分別控制在2001萬噸、207萬噸、1580萬噸、1574萬噸以內(nèi)，比2015年分別下降10%、10%、15%和15%。全國揮發(fā)性有機物排放總量比2015年下降10%以上。熱電聯(lián)產(chǎn)也是節(jié)能減排的一種重要途徑。

2011年11月，國家發(fā)改委、能源局聯(lián)合發(fā)布《關于發(fā)展熱電聯(lián)產(chǎn)的規(guī)定》，從此，熱電聯(lián)產(chǎn)作為先進的生產(chǎn)方式，開始被人們所熟知，截止2018年，國內(nèi)37%的新建火電項目為熱電聯(lián)產(chǎn)[1]，由此可見熱電聯(lián)產(chǎn)具有極好的發(fā)展前景。另一方面，2011年，國網(wǎng)電科院微電網(wǎng)技術體系研究項目中，首次提出中國微電網(wǎng)的概念，歷經(jīng)七年發(fā)展，微電網(wǎng)（Micro-Grid）與熱電聯(lián)產(chǎn)技術（Cogeneration， combined heat and power，CHP）有機結合，開創(chuàng)出熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)。

然而，在實際生產(chǎn)中，熱電聯(lián)產(chǎn)也存在一些問題：未從當?shù)氐哪茉葱枨笈c來源出發(fā)，論述將來燃料結構調(diào)整方向；沒有對燃煤逐步減少和燃氣及新能源發(fā)展作出考慮；只考慮上熱電項目，忽略垃圾發(fā)電、生物質(zhì)能源，熱泵、沼氣、太陽能等。這些問題在熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)中同樣存在。[2]事實上，近年來新能源確實發(fā)展迅猛，但同時，我國棄風、棄光的現(xiàn)象日趨嚴重：2017年，我國棄風率達到約17%；僅西北一地，平均棄光率竟超過20%！由此可見，我國新能源發(fā)展形勢十分嚴峻。

熱泵是近年來廣受關注的新技術，利用熱泵消納過剩可再生能源，減少常規(guī)能源（天然氣、煤炭）的消耗，與“十三五”所倡導的“四個革命、一個合作”戰(zhàn)略思想十分契合，與本項目中的熱電聯(lián)產(chǎn)型微網(wǎng)相得益彰。我們在熱電聯(lián)產(chǎn)型微電網(wǎng)中加入熱泵，進行容量配置優(yōu)化與最有經(jīng)濟運行的計算，得出模型后通過Matlab進行計算，發(fā)現(xiàn)可以大大節(jié)約常規(guī)能源，增加可再生能源消納率。因此，本技術有極其深遠的意義。

1 含熱泵的CHP型微電網(wǎng)模型

典型的CHP型微電網(wǎng)主要包含風機（windturbine，WT）、光伏電池（photovoltaic cell，PV）、微燃機（micro turbine，MT）、儲能裝置（electrical energy（battery）），其結構如圖1。

1.1 微型燃氣輪機組模型

目前，微型燃氣輪機廣泛用于冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)中，一般選擇天然氣作為燃料。其發(fā)電效率可達 40%，一次能源綜合利用效率可達 90%，是一種前途廣闊的節(jié)能環(huán)保型電源，適合在城市、鄉(xiāng)村、邊遠地區(qū)推廣應用。

其供電出力與供熱出力可分別用式（1）、（2）表示：

Ptn=？濁eGtnq（1）

Htn=（1-？濁e-？濁l）Gtnq（2）

其中，Ptn、Htn表示第n臺微型燃氣輪機在t時刻的供電出力和供熱出力，？濁e、？濁l代表燃氣輪機發(fā)電效率及熱量散失效率，Gtn代表在t時刻第n臺燃氣輪機消耗天然氣量，q代表天然氣熱值。

一般認為，微型燃氣輪機的供電出力與供熱出力的比值是固定的。

1.2 風電機組模型

風力發(fā)電機組的功率與當?shù)丶磿r風速相關，其模型如式（3）：Pw（v）= （3）

其中，Pw（v）代表當風速為v時風力發(fā)電機的輸出功率；Pr代表風力發(fā)電機的額定輸出功率；vci代表切入風速；vco代表切出風速；vr代表額定風速。

1.3 光伏發(fā)電裝置模型

光伏電池利用半導體“光生伏特”（Photovoltaics）的原理，將太陽能轉化為電能從而加以利用，配上功率控制器，就構成了本文所述的光伏發(fā)電裝置。光伏發(fā)電裝置功率模型如式（4）：

Ppv（t）=PSTC [1+k（Tc（t）-TSTC）]（4）

其中：Ppv（t）代表t時刻時光伏電池的輸出功率；PSTC為標準環(huán)境下光伏電池輸出功率；LSTC為標準環(huán)境下光照強度；TSTC為標準環(huán)境下環(huán)境溫度； k 為溫度系數(shù)；Lc（t）為t時刻實際光照強度；Tc（t）為t時刻實際環(huán)境溫度。

1.4 儲能裝置模型

為了使微電網(wǎng)更加靈活、更具環(huán)境友好性，可以在微網(wǎng)中加入儲能裝置。目前，常見微電網(wǎng)儲能裝置有：飛輪儲能裝置、超級電容、鉛酸蓄電池等。在此微電網(wǎng)中，我們選擇采用儲能時間最長的鉛酸蓄電池作為儲能裝置。儲能電池的模型如：CSOC（t）=CSOC（t-1）- -DBQ （5）

其中：CSOC為t時刻電池的容量；Pbat（t）為t時刻電池的輸出功率；δ為電池的充電/放電效率；DB為電池自放電速率；Q 為電池總容量。

1.5 熱泵模型

從微電網(wǎng)角度出發(fā)，考慮熱泵外特性，其模型如：

H =P COP（6）

其中，COP 代表熱泵性能參數(shù)，其定義為由低溫物體傳到高溫物體的熱量與熱泵輸入的電能之比。COP值的大小與熱泵機械結構、環(huán)境溫度等很多因素有關，在恒定工況下，其值基本保持不變，在這里，認為COP為恒定。

2 含熱泵的CHP型微電網(wǎng)運行策略

2.1 運行策略所遵循的準則

①以熱定電原則。“以熱定電”是熱電聯(lián)產(chǎn)中一個普遍的指導方針，以熱需求（冷熱負荷）確定電力驅(qū)動熱泵等電負荷的電力需求，可以大大提高分布式能源的綜合利用率，對區(qū)域能源系統(tǒng)的優(yōu)化配置提供了有效方案。

②可再生能源優(yōu)先調(diào)度原則。國家發(fā)展改革委28日發(fā)布《可再生能源發(fā)電全額保障性收購管理辦法》。辦法明確，電網(wǎng)企業(yè)應按照節(jié)能低碳電力調(diào)度原則，優(yōu)先執(zhí)行可再生能源發(fā)電計劃和可再生能源電力交易合同，保障風能、太陽能、生物質(zhì)能等可再生能源發(fā)電享有最高優(yōu)先調(diào)度等級。

③微電網(wǎng)孤立原則。

雖則微電網(wǎng)可以通過公共連接點（Point of Common Coupling，PCC）連接到高（中）壓電網(wǎng)，但在這個微網(wǎng)中，不考慮其與外界電網(wǎng)進行電能交換，即認為此微電網(wǎng)為孤立型微電網(wǎng)。

2.2 運行策略

運行策略可用圖2流程圖表示。

3 微電網(wǎng)的容量優(yōu)化

3.1 容量配置優(yōu)化模型

3.1.1 目標函數(shù)

微電網(wǎng)容量配置優(yōu)化模型的目標函數(shù)F∑為一年內(nèi)系統(tǒng)總投資Fin、微型燃氣輪機燃料費Ff、設備維護費Fm。如：

F∑=Fin+Ff+Fm（7）

①系統(tǒng)總投資Fin

系統(tǒng)總投資包括光伏電池、風電機組、微型燃氣輪機、蓄電池、熱泵的投資可以用式（8）表示：

Fin=NpvCpv+NwCw+NGCG+NbatCbat+NhpChp（8）

②微型燃氣輪機燃料費Ff

微型燃氣輪機所消耗的天然氣的價格可以用式（9）表示：Ff=Cf （9）

其中Cf為單位天然氣價格，？濁e代表燃氣輪機發(fā)電效率及熱量散失效率，q代表天然氣熱值，Pt為t時段發(fā)電處理。

③設備維護費Fm

在系統(tǒng)運行過程中，需要對發(fā)電單元及蓄電池組、熱泵進行維護，設備維護費用可以用下式表示：

Fm= KiNiPit（10）

其中Ki表示對第i種設備的維護費用系數(shù)；Ni表示第i種設備的數(shù)量；Pit表示t時段第i種設備的工作功率。

3.1.2 約束條件

①功率平衡約束：

P=Pw（v）+Ppv（t）+Pbat（t）+PG（t）-Php（t）（11）

②出力約束：

P ？燮P （t）？燮P P ？燮P （v）？燮P

P ？燮P （t）？燮P

P ？燮P （t）？燮P P ？燮P （t）？燮Pb C ？燮C （t）？燮C （12）

③負荷缺電（熱）率與能源浪費率

在微電網(wǎng)工作時，會出現(xiàn)供電或供熱量無法滿足需求的情況，在這段時間內(nèi)，系統(tǒng)不能滿足負荷需求的比例被稱為負荷缺電（熱）率。

1）負荷缺電率（loss of power supply probability， LPSP）：

LPSP= （13）

2）負荷缺熱率（loss of heat supply probability，LHSP）：

LHSP= （14）

在另外一些情況下，會出現(xiàn)系統(tǒng)所發(fā)電量超出負荷，并且蓄電池已經(jīng)不能繼續(xù)充電，那么能源就會被浪費，從而導致棄風、棄光等不良現(xiàn)象，從另一個角度來說，這也無疑增加了化石燃料的消耗，降低了環(huán)境友好性。因此我們將這種現(xiàn)象的影響量化為能源浪費率（energy wastage rate，EWR）：給定時間內(nèi)，未得到利用的新能源所發(fā)電量與理論上新能源所發(fā)總電量比值。

EWR= （15）

其中，m，n為采樣點的個數(shù)，PL（t）為時間序列下的負載，Pi為四種供電方式。

一般認為，新能源浪費率橙色警戒線為20%。

3.2 模型計算方法

萬有引力搜索算法（gravitational search algorithm， GSA）是一種由伊朗Esmat Rashedi教授于2009年總結出的一種種群優(yōu)化算法。它的靈感來源于萬有引力定律和牛頓第二定律。在萬有引力搜索算法中，將優(yōu)化問題的解視為一組在空間運行的粒子由于粒子之間會產(chǎn)生吸引力，所以粒子會向質(zhì)量最大的粒子靠近，這時質(zhì)量最大的粒子就是我們的“最優(yōu)解”。

在GSA中，每個“粒子”在經(jīng)過一次迭代后就會更新其速度與位置：V （t+1）=rand×V （t）+a （t）X （t+1）=X （t）+V （t+1）a =F （t）/M （t）（16）

式中，V （t）、a （t）為粒子于t時刻在d維空間的速度和加速度；rand為[0，1]之間的隨機數(shù)，可使搜索帶有一定隨機性而更加合理。F （t）為t時刻粒子在d維空間所受力的大?。籑i（t）為粒子i的質(zhì)量。

相比較于粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization， PSO）和遺傳算法（Genetic Algorithm，GA），萬有引力算法的收斂性能有一定優(yōu)勢，目前有關專家已經(jīng)通過實驗研究對該GSA算法在尋優(yōu)方面的能力進行了驗證。

3.3 算例分析

通過氣象局數(shù)據(jù)庫，按照時間序列，采集江蘇某地全年度的風速、光照輻射強度，環(huán)境溫度等數(shù)據(jù)。

由于采集每小時的風速十分困難，因此采用文獻[4]提出的基于MATLAB的風速仿真。利用風速服從威布爾分布的特點，得到以下時間序列風速數(shù)據(jù)（單位：米/秒）：

蘇州全年室外溫度（單位：攝氏度）：

蘇州全年光照輻射強度（單位：千瓦/平方米）：

蘇州某地區(qū)全年逐時電負荷（單位：千瓦）

蘇州某地區(qū)全年逐時熱負荷（單位：千瓦）

根據(jù)上圖數(shù)據(jù)，選擇風力發(fā)電機、光伏電池、微型燃氣輪機參數(shù)如表1-表5。

其中：天然氣價格取3元/m3，天然氣熱值取36MJ/m3，運行模擬時間共8760h。

運用萬有引力算法分別計算有熱泵無熱泵時的情況：

作出柱狀圖進行比對：

對算例進行分析可得：①算例一投資費用較低，主要是因為系統(tǒng)中CHP機組的臺數(shù)減少，以及天然氣的消耗量降低，取而代之的是價格相對低廉，并且更加高效的熱泵。②算例一比算例二消納新能源的能力更強，加入熱泵后，節(jié)約了16%的新能源，主要原因為：在滿足“以熱定電”的前提下，熱泵承擔了相當一部分的熱負荷，由此減少了微型燃氣輪機的使用，從而給新能源的使用留出了更大的空間。③算例二中新能源浪費率高于20%，而算例一中EWR僅為7%，說明算例一更加符合我們對環(huán)境友好型智能微網(wǎng)的需求。

4 總結

本文首先基于典型的微電網(wǎng)提出了一種加入熱泵的優(yōu)化方法；接著在建立模型的基礎上，引入新穎的萬有引力算法，得出了較為穩(wěn)定的優(yōu)化結果；最后在收集可靠數(shù)據(jù)的基礎上，對算例進行分析，得出結論：在流行的微電網(wǎng)中引入熱泵可以帶來經(jīng)濟效益，并且可以增加新能源消納率，是一項值得推廣的新技術。

參考文獻：

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