基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的綜合能源系統(tǒng)多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度

陳傳杰， 楊海柱， 李夢(mèng)龍， 江昭陽

(1.國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司哈密供電公司， 哈密 839000; 2.河南理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院， 焦作 454000)

當(dāng)前能源的過度開發(fā)和對(duì)環(huán)境的加重污染雙重壓力促使人們對(duì)現(xiàn)有的能源消費(fèi)模式進(jìn)行反思，開始對(duì)電、氣和熱等各種形式能源的綜合利用進(jìn)行研究[1-2]。綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system,IES)通過整合不同能源及其轉(zhuǎn)換設(shè)備，滿足多種能源需求，被認(rèn)為是未來人類社會(huì)能源的主要承載形式[3]。多種能源系統(tǒng)之間相互影響迫使人們對(duì)IES的優(yōu)化調(diào)度展開研究[4]。

針對(duì)IES優(yōu)化調(diào)度的研究多以可再生能源結(jié)合相關(guān)耦合設(shè)備，以滿足不同能源需求的經(jīng)濟(jì)調(diào)度和提高能源利用率為主。文獻(xiàn)[5]考慮天然氣和電力綜合需求響應(yīng)，建立電氣聯(lián)合峰谷分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型，并比較重峰和錯(cuò)峰兩種運(yùn)行方式；文獻(xiàn)[6-7]研究電氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)，以運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù)，提高綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性；文獻(xiàn)[8]研究經(jīng)濟(jì)需求在優(yōu)化具有天然氣傳輸約束的電力系統(tǒng)日前調(diào)度的作用，得出電力價(jià)格需求響應(yīng)可提高天然氣網(wǎng)和電網(wǎng)聯(lián)合調(diào)度的協(xié)調(diào)性。以上文獻(xiàn)大多基于峰谷分時(shí)定價(jià)機(jī)制，無法反映每小時(shí)甚至更短時(shí)間電價(jià)波動(dòng)。文獻(xiàn)[9]考慮用戶滿意度的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型，采用實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制，制定蓄電池充放電控制策略以協(xié)調(diào)一天內(nèi)不同時(shí)刻的各微源出力；文獻(xiàn)[10]建立基于實(shí)時(shí)電價(jià)的考慮不確定性的風(fēng)電消納確定性的隨機(jī)機(jī)組組合模型，并分析了網(wǎng)絡(luò)約束的影響。以上文獻(xiàn)在引入實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制后，所提出的調(diào)度策略執(zhí)行存在一定的難度，無法保證經(jīng)濟(jì)性和棄風(fēng)棄光少同時(shí)實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[11]考慮冷熱電的儲(chǔ)能設(shè)備，建立購(gòu)能和運(yùn)行成本之和最小為目標(biāo)函數(shù)的經(jīng)濟(jì)模型，利用模擬退火-粒子群算法求解模型；文獻(xiàn)[12]考慮系統(tǒng)投資和環(huán)境污染成本，建立以經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性為目標(biāo)函數(shù)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)，利用改進(jìn)的粒子群算法求解系統(tǒng)整體優(yōu)化函數(shù)模型。以上文獻(xiàn)驗(yàn)證了采用改進(jìn)粒子群算法解決綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化問題的有效性。

現(xiàn)提出一種基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略，在實(shí)時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上建立包含實(shí)時(shí)天然氣價(jià)和電價(jià)的多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型，通過引入自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)的粒子群優(yōu)化算法求解模型，并與分時(shí)價(jià)格和只考慮實(shí)時(shí)定價(jià)調(diào)度方式比較分析。結(jié)果表明，基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的多時(shí)間尺度調(diào)度能提高能源的利用率，進(jìn)一步減少運(yùn)行成本和棄風(fēng)棄光成本。

1 基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略

1.1 電氣互聯(lián)區(qū)域IES

圖1所示為區(qū)域IES結(jié)構(gòu)圖[11]，包括燃?xì)廨啓C(jī)(micro-gas turbine,MT)、電轉(zhuǎn)氣(power to gas,PtG)、風(fēng)電(wind turbine,WT)、光伏(photovoltaic,PV)、蓄電池(energy storage,ES)、儲(chǔ)氣罐(gas storage,GS)。

圖1 電氣互聯(lián)區(qū)域IES結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of the regional integrated electricity and natural-gas energy system

1.2 電能優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略

在實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制下不存在峰谷時(shí)段的劃分，所以傳統(tǒng)的分時(shí)電價(jià)峰谷調(diào)度策略無法適用實(shí)時(shí)電制[12]。采用基于實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略[13]，根據(jù)區(qū)域IES購(gòu)電單價(jià)Ebuy、售電單價(jià)Esell、MT單位發(fā)電成本EMT將電能調(diào)度分為3種方案?？紤]到系統(tǒng)的運(yùn)行效率，MT需滿足最小啟停約束。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

PMT=PMT,1+PMT,2

(6)

1.3 天然氣優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略

基于上述實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略，提出基于實(shí)時(shí)天然氣價(jià)格的優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略，根據(jù)區(qū)域IES購(gòu)氣單價(jià)Gbuy、電轉(zhuǎn)氣(PtG)單位產(chǎn)氣成本GPtG將天然氣調(diào)度分為兩種方案。

(7)

(8)

QPtG=QPtG,1+QPtG,2

(9)

2 多時(shí)間尺度優(yōu)化模型

系統(tǒng)分為日前和日內(nèi)兩個(gè)時(shí)間尺度，由上述優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略連接。日前根據(jù)每小時(shí)單位發(fā)電成本不同確定調(diào)度方案[14]，不再依靠分時(shí)電價(jià)的限制，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行；日內(nèi)直接采用日前所確定方案，縮短調(diào)度時(shí)間，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行。

2.1 日前調(diào)度

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

日前調(diào)度時(shí)段為24 h，單位調(diào)度時(shí)間為1 h，以系統(tǒng)總運(yùn)行成本F1最小為目標(biāo)函數(shù)。

(10)

2.1.2 約束條件

(1)能量平衡約束。

(11)

(12)

(2)交互功率約束。

(13)

(3)儲(chǔ)能約束。

(14)

λminScp≤St≤λmaxScp

(15)

(4)設(shè)備單元約束。

(16)

2.2 日內(nèi)優(yōu)化

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

日內(nèi)優(yōu)化時(shí)段為1 h，單位調(diào)度時(shí)間為10 min，以系統(tǒng)棄風(fēng)棄光成本F2最小為目標(biāo)函數(shù)[16]，即

(17)

2.2.2 約束條件

日內(nèi)優(yōu)化的約束條件包括電、天然氣能量平衡約束，交互功率約束，儲(chǔ)能約束和設(shè)備單元約束，如式(11)～式(16)所示。另外，在分析棄風(fēng)棄光成本時(shí)，應(yīng)考慮到風(fēng)電和光伏出力的約束，即

(18)

3 模型求解方法

上述基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的多時(shí)間尺度調(diào)度模型是一個(gè)多維且非線性的優(yōu)化問題，由于模型中約束條件且所涉及的變量較多，基本的粒子群算法很難滿足應(yīng)用。所以在粒子群的基礎(chǔ)上，引入自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)來處理約束條件[18-20]。

以電能系統(tǒng)為例，由于粒子群算法的隨機(jī)性，對(duì)于MT等設(shè)備出力的求解，在經(jīng)過粒子位置更新后產(chǎn)生的解極有可能無法滿足設(shè)備出力或供能平衡約束，引入自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)步驟，將這些不可行解轉(zhuǎn)化成可行解。

(19)

(20)

同理，天然氣系統(tǒng)也如此進(jìn)行調(diào)節(jié)。由上述自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)可得，模型中不可行解大多都能轉(zhuǎn)化為可行解，在粒子群算法中每一代粒子將具有更多的可行解，算法的計(jì)算時(shí)間也會(huì)得到減少。含有自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)的粒子群優(yōu)化算法流程如圖2所示。

圖2 含有自調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)的粒子群優(yōu)化算法流程圖Fig.2 Flow chart of particle swarm optimization algorithm with self-regulating links

步驟1利用短期功率預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)風(fēng)電、光伏出力及各負(fù)荷數(shù)值，根據(jù)上述實(shí)時(shí)定價(jià)優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略，確定以小時(shí)為單位的調(diào)度計(jì)劃，形成日前調(diào)度計(jì)劃，保存日前各設(shè)備出力數(shù)據(jù)[21]。

步驟2基于日前所形成的優(yōu)先級(jí)調(diào)度計(jì)劃，保持各設(shè)備啟停狀態(tài)與日前一致，盡可能減少日內(nèi)優(yōu)化計(jì)劃與日前調(diào)度計(jì)劃的偏差，保存日內(nèi)各設(shè)備調(diào)整計(jì)劃。

步驟3反復(fù)執(zhí)行步驟1和步驟2，直至日內(nèi)6個(gè)10 min優(yōu)化均完成。

步驟4若一天24 h優(yōu)化均完成，則優(yōu)化結(jié)束；否則將執(zhí)行下一個(gè)小時(shí)優(yōu)化并返回步驟1。

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)設(shè)置

以某區(qū)域IES結(jié)構(gòu)(圖1)為研究對(duì)象，其運(yùn)行參數(shù)如表1所示，儲(chǔ)能單位參數(shù)配置如表2所示，系統(tǒng)風(fēng)光、電氣熱負(fù)荷預(yù)測(cè)出力如圖3所示[22]。與電網(wǎng)交互功率上下限為80 kW和-80 kW，與天然氣網(wǎng)交互功率上限為1 000 m3。

表1 區(qū)域IES運(yùn)行參數(shù)Table 1 Regional IES operating parameters

表2 儲(chǔ)能單元參數(shù)配置Table 2 Energy storage unit parameter configuration

圖3 風(fēng)電、光伏預(yù)測(cè)出力以及電氣負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線Fig.3 Wind power, photovoltaic forecast output and electric hot gas load forecast curve

圖4～圖7分別為電和天然氣的價(jià)格信息。首先可以看出分時(shí)定價(jià)和實(shí)時(shí)定價(jià)之間的差異性，實(shí)時(shí)定價(jià)曲線圓滑，更能在短的時(shí)間尺度上體現(xiàn)價(jià)格信息，從而減少運(yùn)行成本，提高能源利用率；然后優(yōu)先調(diào)度策略中所涉及的不同價(jià)格信息也能與實(shí)時(shí)定價(jià)比較分析，清晰判斷出不同方案的切換時(shí)間點(diǎn)。

圖4 分時(shí)電能價(jià)格信息Fig.4 Time-of-use electricity price information

圖5 實(shí)時(shí)電能價(jià)格信息Fig.5 Real-time electricity price information

4.2 不同方式比較

按以下3種方式對(duì)比分析上述模型的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。

方式1：采用分時(shí)電、氣價(jià)策略，結(jié)合日前調(diào)度模型。分時(shí)電、氣價(jià)如圖4和圖6所示。

方式2：采用實(shí)時(shí)定價(jià)策略，結(jié)合日前調(diào)度模型。實(shí)時(shí)定價(jià)如圖5和圖7所示。

方式3：采用實(shí)時(shí)定價(jià)策略，結(jié)合日前-日內(nèi)調(diào)度模型。

3種方式的比較結(jié)果如表3所示，與方式1相比方式2采用實(shí)時(shí)定價(jià)策略，后者購(gòu)電荷購(gòu)氣量都會(huì)有所減少，從而總運(yùn)行成本也會(huì)降低；而與方式2相比方式3在實(shí)時(shí)定價(jià)的基礎(chǔ)上建立了多時(shí)間尺度優(yōu)化模型，日內(nèi)優(yōu)化模型以棄風(fēng)棄光率最低為優(yōu)化目標(biāo)，使得棄風(fēng)棄光率降低。

圖6 分時(shí)天然氣價(jià)格信息Fig.6 Time-of-use natural gas price information

圖7 實(shí)時(shí)天然氣價(jià)格信息Fig.7 Real-time natural gas price information

表3 3種方式下成本、用量及棄風(fēng)棄光對(duì)比

4.3 算例結(jié)果分析

在電能系統(tǒng)中，由圖5中實(shí)時(shí)電價(jià)可得，按照本文的優(yōu)先調(diào)度策略，0:00—9:00和22:00—24:00采用方案1；9:00—11:00和16:00—22:00采用方案2；11:00—16:00采用方案3。

圖8 方案3電能調(diào)度計(jì)劃Fig.8 Scheme 3 electricity dispatch plan

在時(shí)段0:00—9:00和22:00—24:00時(shí)，MT發(fā)電較購(gòu)電成本高，在滿足最小運(yùn)行效率的同時(shí)，作為后備電源。如圖8所示，0:00—6:00時(shí)段，MT出力為0，此時(shí)購(gòu)電來滿足電能需求，之后優(yōu)先級(jí)為ES和MT；6:00—9:00時(shí)段，WT和PV剩余電能給ES充電，次之向電網(wǎng)售電；22:00—24:00時(shí)段，ES放電滿足電能需求，次之增大MT出力、向電網(wǎng)購(gòu)電。

在時(shí)段9:00—11:00和16:00—22:00時(shí)，MT發(fā)電成本高于售電價(jià)格而低于實(shí)時(shí)電價(jià)，仍將其作為后備電源。9:00—11:00時(shí)段，電能出現(xiàn)盈余，ES已到達(dá)儲(chǔ)能上限，盈余電量將售給電網(wǎng)，次之向ES充電。16:00—19:00時(shí)段，MT出力可以滿足凈負(fù)荷需求，無需向電網(wǎng)購(gòu)電，此時(shí)交互功率為0；19:00—22:00時(shí)段，此時(shí)MT最大出力仍無法滿足負(fù)荷需求，將由ES供電，次之向電網(wǎng)購(gòu)電。

在天然氣系統(tǒng)中，由圖7中實(shí)時(shí)天然氣價(jià)格可得，按照本文的優(yōu)先調(diào)度策略，0:00—8:00、14:00—15:00和22:00—24:00采用方案4；8:00—14:00和15:00—22:00采用方案5。

在時(shí)段0:00—8:00、14:00—15:00和22:00—24:00時(shí)，實(shí)時(shí)天然氣價(jià)格低于PtG產(chǎn)氣成本，將優(yōu)先考慮購(gòu)買天然氣。如圖9所示，0:00—8:00和22:00—24:00時(shí)段，PtG出力為0，此時(shí)購(gòu)買天然氣來滿足需求，次之GS提供；14:00—15:00時(shí)段，GS儲(chǔ)能充足，將由GS放氣供能，次之增加PtG出力。

在時(shí)段8:00—14:00和15:00—22:00時(shí)，實(shí)時(shí)氣價(jià)高于PtG產(chǎn)氣價(jià)格，將優(yōu)先考慮使用PtG產(chǎn)氣。8:00—14:00時(shí)段，GS出力滿足氣負(fù)荷需求，結(jié)合PtG出力滿足供需；15:00—22:00時(shí)段，在滿足PtG運(yùn)行最大上限的情況下，出力為最大值，GS出力減少直至為0，次之購(gòu)買天然氣滿足需求。

圖9 方案3天然氣調(diào)度計(jì)劃Fig.9 Scheme 3 natural-gas dispatch plan

5 結(jié)論

基于實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制的優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略，建立多時(shí)間尺度的電氣互聯(lián)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行模型，得到如下結(jié)論。

(1)利用優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定價(jià)思路，分別實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)電價(jià)和天然氣的不同運(yùn)行方案，給在每個(gè)時(shí)段提供實(shí)時(shí)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度，提高能源利用率，進(jìn)一步減少運(yùn)行成本。

(2)應(yīng)用基于實(shí)時(shí)定價(jià)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度策略來連接日前和日內(nèi)兩個(gè)時(shí)間尺度，日內(nèi)優(yōu)化直接采用日前調(diào)度計(jì)劃，減少系統(tǒng)在短時(shí)間尺度上所承受的時(shí)間壓力。

(3)實(shí)例仿真結(jié)果分析可得，方式3可以有效地減少棄風(fēng)棄光率，節(jié)約設(shè)備消耗能源量，使系統(tǒng)靈活的滿足負(fù)荷需求側(cè)波動(dòng)。