考慮能質(zhì)系數(shù)的工商業(yè)園區(qū)綜合能源協(xié)同優(yōu)化方法

謝寶江，秦 建，羅揚帆，婁偉明，王 精，邢海軍

（1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司臺州供電公司，浙江 臺州 318000；2.上海電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院，上海 200090）

0 引言

隨著全球綜合能源的開發(fā)與利用，綜合能源逐漸滲透到日常生活中，提高綜合能源利用效率至關(guān)重要[1]。ICES（園區(qū)綜合能源系統(tǒng)）作為園區(qū)能源互聯(lián)網(wǎng)的載體，對不同能源進(jìn)行管理和分配，滿足園區(qū)內(nèi)能源的需求，實現(xiàn)能源的高效利用[2]。目前已有許多學(xué)者對ICES 進(jìn)行了研究[3-6]。

雖然提高綜合能源利用效率是綜合能源重要的任務(wù)之一，但目前很少有學(xué)者將其作為目標(biāo)進(jìn)行考慮。根據(jù)熱力學(xué)第一定律[7-8]，能源的利用側(cè)重考慮能量的多少，即對能源能量直接進(jìn)行比較，文獻(xiàn)[9]考慮了可再生能源利用率最大，對含有廣義電儲能的綜合能源系統(tǒng)設(shè)備容量進(jìn)行優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[10]建立了電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)模型，通過電轉(zhuǎn)氣與儲熱裝置協(xié)同消納棄風(fēng)，提高了電轉(zhuǎn)氣的效率。文獻(xiàn)[11]建立電轉(zhuǎn)氣-碳捕集電廠協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，仿真結(jié)果表明，電轉(zhuǎn)氣-碳捕集電廠提高了風(fēng)電消納能力，減少了碳排放，提高能源利用效率。文獻(xiàn)[12]提出ICES 能效評價指標(biāo)，結(jié)果表明，所提出的能效評價方法可充分反映多種能源利用特征，有效提升綜合能效。上述研究只是對能源利用效率從數(shù)量上進(jìn)行分析或是對能源利用效率進(jìn)行定性分析，而忽略了能源品質(zhì)的差異。文獻(xiàn)[13]引出能量品質(zhì)系數(shù)概念，對不同能源能量品質(zhì)系數(shù)進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[14] 在能量品質(zhì)的基礎(chǔ)上，提出 經(jīng)濟(jì)分析方法，該方法可以拓展到分布式冷熱電聯(lián)供等復(fù)雜能量系統(tǒng)，為提高能源利用效率提供理論支撐。

上述研究主要從能源效率角度展開研究，但對能源的品質(zhì)以及對環(huán)境的影響方面研究得不夠深入，本文在考慮ICES 多能協(xié)同調(diào)度的同時，在能源效率的計算中加入能質(zhì)系數(shù)，以能源利用效率和碳排放為目標(biāo)函數(shù)；最后基于MATLAB/Cplex 對某ICES 進(jìn)行分析，得到各設(shè)備以及ICES環(huán)境和能效優(yōu)化結(jié)果。

1 能質(zhì)系數(shù)模型

從合理的能源供應(yīng)角度出發(fā)，根據(jù)文獻(xiàn)[15]將不同能源對外所能夠做的功和其總能量的比值定義為不同能源的能質(zhì)系數(shù)，其表達(dá)式為：

式中：We，avi為該能源中可以轉(zhuǎn)化為功的部分；We，total為該種能源的總能量。

由于電能是最高品位的能源，能夠完全轉(zhuǎn)化為功，故其能質(zhì)系數(shù)λe為1。即：

熱水經(jīng)傳輸管道將熱量輸送給用戶端，為用戶提供熱能。熱水的能質(zhì)系數(shù)λh可表示為：

式中：T1和T2為熱轉(zhuǎn)換設(shè)備入口和出口溫度；T0為環(huán)境溫度。

冷能傳輸與熱能傳輸類似，冷能的能質(zhì)系數(shù)λc為：

式中：Tc為冷負(fù)荷溫度。

天然氣的能質(zhì)系數(shù)λg為：

式中：T 為天然氣完全燃燒溫度。

2 ICES 模型

本文研究的ICES 結(jié)構(gòu)如圖1 所示。圖中左側(cè)為輸入系統(tǒng)的能源，包括可再生能源（分布式風(fēng)電和分布式光伏），上級電網(wǎng)和上級氣網(wǎng)；能源轉(zhuǎn)換設(shè)備包括CHP（熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組）、GB（燃?xì)忮仩t）、EC（電制冷）和AR（吸收式制冷）；能源存儲設(shè)備包括蓄電池、HST（儲熱罐）、WCS（水蓄冷）[16-17]。經(jīng)過電網(wǎng)、冷網(wǎng)和熱網(wǎng)將電熱冷能源傳輸至用戶側(cè)的電負(fù)荷、冷負(fù)荷和熱負(fù)荷。

圖1 ICES 結(jié)構(gòu)

本文考慮了能源效率和環(huán)境兩方面因素對冷熱電聯(lián)供的ICES 進(jìn)行優(yōu)化，分別建立以能源利用效率最大和碳排放最小為目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)日前預(yù)測的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、光伏、負(fù)荷曲線，使其滿足各種設(shè)備約束以及平衡約束的條件下，通過優(yōu)化調(diào)度，實現(xiàn)能效最大和碳排放最小。

2.1 能源轉(zhuǎn)換設(shè)備單元模型

2.1.1 熱電聯(lián)產(chǎn)

熱電聯(lián)產(chǎn)由微型燃?xì)廨啓C(jī)和余熱鍋爐組成。微型燃?xì)廨啓C(jī)消耗天然氣，產(chǎn)生的廢熱通過余熱鍋爐回收，實現(xiàn)能源的梯級利用，提高能源利用效率。其數(shù)學(xué)模型為：

2.1.2 燃?xì)忮仩t

燃?xì)忮仩t通過消耗天然氣產(chǎn)生熱能，通過熱網(wǎng)傳輸給用戶，其數(shù)學(xué)模型為：

式中：QGB，t為t 時刻燃?xì)忮仩t產(chǎn)熱量；VGB，t為t 時刻燃?xì)忮仩t消耗的天然氣量；ηGB為燃?xì)忮仩t產(chǎn)熱效率。

2.1.3 電制冷

電制冷是典型的電冷耦合設(shè)備，通過消耗電能產(chǎn)生冷能。電制冷在分時電價的引導(dǎo)下配合吸收式制冷滿足用戶側(cè)冷負(fù)荷需求，引入電制冷可以實現(xiàn)電冷轉(zhuǎn)換并對冷負(fù)荷進(jìn)行協(xié)調(diào)，其數(shù)學(xué)模型為：

2.1.4 吸收式制冷

吸收式制冷機(jī)組是主要的制冷設(shè)備，通過吸收CHP 機(jī)組產(chǎn)生的廢熱、余熱等低品位的熱能制冷，減少余熱的污染，不僅實現(xiàn)了能源的梯級利用，而且對環(huán)境友好，可緩解電制冷機(jī)組供冷緊張的局面，其數(shù)學(xué)模型為：

2.2 儲能設(shè)備單元模型

2.2.1 蓄電池

目前，電池存儲設(shè)備眾多，本文選取蓄電池進(jìn)行建模。假設(shè)Δt 時間段內(nèi)，蓄電池以一固定的功率進(jìn)行充、放電，則蓄電池的能量變化過程可以表示為：

式中：PES，C和PES，D分別為蓄電池的充電功率和放電功率；WES，t為t 時刻蓄電池中所存的能量；σES為蓄電池自放電系數(shù)；ηES，C和ηES，D分別為蓄電池的充電效率和放電效率。

蓄電池在運行過程中受充、放電功率以及容量限制，還需滿足以下約束：

2.2.2 儲熱系統(tǒng)

儲熱系統(tǒng)對提高ICES 的能源利用效率、削峰填谷和平抑能源波動有重要作用。儲熱系統(tǒng)包括儲熱和儲冷兩部分，統(tǒng)稱為儲熱。儲熱系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型如下：

式中：QTS，C和QTS，D分別為儲熱系統(tǒng)的儲能功率和放能功率；WTS，t為t 時刻儲熱系統(tǒng)中的儲能；σTS為儲熱系統(tǒng)自放能率；ηTS，C和ηTS，D分別為儲熱系統(tǒng)的儲能和放能效率。

為保證系統(tǒng)不間斷運行，對系統(tǒng)能量設(shè)置上、下限約束：

除此之外，系統(tǒng)還需滿足以下約束：

3 優(yōu)化模型

3.1 目標(biāo)函數(shù)

本文構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化優(yōu)化模型，優(yōu)化目標(biāo)考慮了ICES 能效最大和碳排放最小。

3.1.1 能源效率最大

該園區(qū)協(xié)同優(yōu)化目標(biāo)是在滿足ICES 運行約束下，通過合理安排各設(shè)備出力，以及上文提出的能源能質(zhì)系數(shù)，使用能效率最大，目標(biāo)函數(shù)為：

式中：F1為能源利用效率；分別為t時刻用戶側(cè)的電負(fù)荷、熱負(fù)荷和冷負(fù)荷；λe，λg，λh和λc分別為電能、天然氣、熱能和冷能的能質(zhì)系數(shù)；分別為t 時刻從上級電網(wǎng)和上級氣網(wǎng)購買的電能和天然氣。

3.1.2 系統(tǒng)碳排放最小

ICES 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)。因此，環(huán)境目標(biāo)函數(shù)為：

式中：ωe和ωg分別為向電網(wǎng)購電和天然氣網(wǎng)購氣消耗的二氧化碳排放系數(shù)。

3.2 約束條件

3.2.1 功率平衡約束

平衡約束包括電能、熱能和冷能平衡約束：

3.2.2 能源轉(zhuǎn)換設(shè)備約束

能源轉(zhuǎn)換設(shè)備主要包括CHP，GB，EC，AR等，其運行需滿足式（6）—（10）。此外，所有設(shè)備運行過程中均需滿足其最大功率限制，即：

3.2.3 儲能設(shè)備約束

3.2.4 能源購買約束

4 多目標(biāo)求解方法

本文采用加權(quán)法求解上述ICES 優(yōu)化問題，具體為：

式中：h（x）和g（x）分別為等式約束和不等式約束；F1max和F1min，F(xiàn)2max和F2min分別為優(yōu)化目標(biāo)F1和F2的最大值和最小值；λ 為優(yōu)化目標(biāo)F1的權(quán)重，（1-λ）為優(yōu)化目標(biāo)F2的權(quán)重。

5 算例分析

5.1 算例參數(shù)設(shè)置

選取某ICES 進(jìn)行分析，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。以一天24 h 為協(xié)調(diào)優(yōu)化運行周期，優(yōu)化調(diào)度時段Δt=1 h，該區(qū)域1 個夏季典型日數(shù)據(jù)如圖2所示，ICES 各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備 參數(shù)見表1，各類儲能設(shè)備參數(shù)見表2。

圖2 夏季典型日風(fēng)光出力及電熱冷負(fù)荷預(yù)測曲線

表1 ICES 設(shè)備參數(shù)

表2 儲能設(shè)備參數(shù)

本文設(shè)置了3 種場景來驗證考慮能質(zhì)系數(shù)的ICES 能源協(xié)同優(yōu)化方法的正確性：

場景1，以傳統(tǒng)能源利用效率為目標(biāo)，不考慮能質(zhì)系數(shù)。

場景2，以最大化能源利用效率為單目標(biāo)，不考慮碳排放。

場景3，以碳排放最小和能源利用效率最大為目標(biāo)。

5.2 結(jié)果分析

5.2.1 單目標(biāo)分析

分別對場景1 和場景2 進(jìn)行優(yōu)化，分析能質(zhì)系數(shù)對ICES 能源利用效率的影響，優(yōu)化結(jié)果如圖3、圖4 所示。

圖3 不考慮能質(zhì)系數(shù)各設(shè)備能效結(jié)果

圖4 考慮能質(zhì)系數(shù)各設(shè)備能效結(jié)果

由圖3 可知，從傳統(tǒng)能效角度可以看出，供熱設(shè)備GB 有較好的轉(zhuǎn)換效率，CHP 效率不高，僅有32.01%；供冷設(shè)備中，EC 是唯一效率高于1 的設(shè)備；AR 效率為70.42%，表明吸收余熱效率較高，進(jìn)一步提高能源的梯級利用，減少能源的浪費。由圖4 結(jié)果與圖3 有較大差異，供熱設(shè)備中，CHP 效率有了明顯的提高，這是因為考慮了能質(zhì)系數(shù)，輸入的低品質(zhì)天然氣轉(zhuǎn)換成更高品質(zhì)的電能，而GB 效率明顯降低，是因為天然氣能量品質(zhì)高于熱能；供冷設(shè)備中，AR 的表現(xiàn)遠(yuǎn)優(yōu)于EC，因為2 種設(shè)備將不同的能量形式均轉(zhuǎn)換成冷能，其中AR 降低品質(zhì)的熱能轉(zhuǎn)換成冷能，而EC 將高品質(zhì)的電能轉(zhuǎn)換成冷能，因此AR的能效要高于EC。

5.2.2 多目標(biāo)分析

能質(zhì)系數(shù)需結(jié)合對環(huán)境的影響，通過優(yōu)化計算可得表3 所示折衷解。

表3 3 種場景結(jié)果對比

由表3 可知，場景1 未考慮能質(zhì)系數(shù)，碳排放結(jié)果為1.82×104kg，為3 種場景的最低值，但其效率為57.55%，在3 種場景中最小。場景2 的效率雖有提升，但是其碳排放為2.50×104kg，對環(huán)境的污染較大。場景3 中碳排放高于場景1，但其效率最高。

6 結(jié)語

針對能源緊缺、效率低下的現(xiàn)狀，建立能源能質(zhì)系數(shù)模型，提出了考慮能質(zhì)系數(shù)的工商業(yè)ICES 協(xié)同優(yōu)化方法。算例結(jié)果表明，在分析各設(shè)備能源利用效率方面，相比忽略了能質(zhì)系數(shù)的傳統(tǒng)能量效率，加入能質(zhì)系數(shù)可兼顧能量的數(shù)量和品質(zhì)，能夠更加準(zhǔn)確地衡量各設(shè)備的供能水平。同時考慮對環(huán)境的影響，選取多目標(biāo)的折衷解，加入能質(zhì)系數(shù)后，能夠減少系統(tǒng)的碳排放并且能夠保證能源效率。

隨著人工智能的發(fā)展，電力和人工智能的聯(lián)系越來越緊密，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)ICES 的優(yōu)化運行是下一步重點研究方向。