綜合能源系統(tǒng)電價(jià)制定策略研究

馬立榮，王中瑞，夏雨航，王春波，劉瑞琪

(華北電力大學(xué) 能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，河北 保定 071003)

0 引 言

綜合能源系統(tǒng)(Integrated Energy System，IES)是對(duì)可再生能源、化石能源以及電能、熱能等二次能源的有效整合利用，實(shí)現(xiàn)了多能生產(chǎn)、轉(zhuǎn)化和儲(chǔ)存設(shè)備之間的協(xié)同管理、互補(bǔ)互濟(jì)。相較于傳統(tǒng)供能形式，IES能夠以較高的能源利用率和環(huán)境效益滿足多元化的用能需求，因此是緩解目前日益嚴(yán)峻的能源與環(huán)境形勢(shì)的有效措施，被認(rèn)為是未來(lái)一種重要的能源利用形式[1]。

一般來(lái)說(shuō)，IES系統(tǒng)包含較多的能源模塊，如何對(duì)各能源模塊進(jìn)行協(xié)調(diào)調(diào)度是需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。作為IES應(yīng)用研究的重要基礎(chǔ)，IES調(diào)度是指在預(yù)測(cè)次日各時(shí)段可再生能源出力和負(fù)荷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)經(jīng)濟(jì)性輔以可靠性、環(huán)保性等準(zhǔn)則，對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的可控設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理以滿足各種用能需求[2]。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于IES調(diào)度的研究主要致力于IES架構(gòu)及設(shè)備建模[3，4]、降低不確定性因素影響[5，6]、提升環(huán)境效益[3,7]、融合需求響應(yīng)手段等方面。需求響應(yīng)[8]指用戶響應(yīng)價(jià)格信號(hào)及激勵(lì)機(jī)制，改變自身固有用電習(xí)慣的行為，可分為激勵(lì)型響應(yīng)和價(jià)格型響應(yīng)兩類(lèi)。激勵(lì)型響應(yīng)是指具有調(diào)節(jié)能力的大用戶在特定時(shí)段根據(jù)調(diào)度部門(mén)制定的激勵(lì)計(jì)劃改變用電習(xí)慣，并從中獲得經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)捻憫?yīng)行為；而價(jià)格型響應(yīng)(Price-based Demand Response，PDR)是指通過(guò)調(diào)整電價(jià)引導(dǎo)用戶自發(fā)地錯(cuò)峰用電，包含分時(shí)電價(jià)(Time-of-use，TOU)、實(shí)時(shí)電價(jià)(Hourly Spot Price，HSP)等形式，具有調(diào)整范圍廣、幅度大、實(shí)施時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn)。

許多研究者針對(duì)PDR策略在IES調(diào)度的應(yīng)用進(jìn)行了大量研究。在IES響應(yīng)機(jī)制方面，崔楊[9]構(gòu)建了響應(yīng)上級(jí)電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)的風(fēng)-光-光熱IES日前優(yōu)化調(diào)度模型；Luo Yan-Hong[10]對(duì)電動(dòng)汽車(chē)、空調(diào)和儲(chǔ)能設(shè)備在分時(shí)電價(jià)下的響應(yīng)機(jī)制進(jìn)行建模分析，提出了考慮經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性目標(biāo)的多能源樞紐協(xié)同運(yùn)行模式；Wang Can[11]建立了針對(duì)不同負(fù)荷類(lèi)型的調(diào)度彈性及補(bǔ)償機(jī)制的需求響應(yīng)模型，在此基礎(chǔ)上建立IES多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化模型；以上研究皆通過(guò)算例驗(yàn)證考慮PDR手段的調(diào)度方式可提升系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性及風(fēng)光資源消納能力、降低系統(tǒng)污染排放水平。此外，趙峰[12]進(jìn)一步將PDR作為微電網(wǎng)調(diào)度手段，根據(jù)微網(wǎng)負(fù)荷率制定實(shí)時(shí)電價(jià)，并據(jù)此建立孤島微網(wǎng)調(diào)度模型；為了進(jìn)一步挖掘需求側(cè)調(diào)度潛力，王佳穎[13]構(gòu)建了考慮風(fēng)光出力不確定性和PDR微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型，以電熱能源實(shí)時(shí)零售價(jià)格信號(hào)引導(dǎo)用戶參與響應(yīng)，提升微網(wǎng)系統(tǒng)整體運(yùn)行效益。

綜上，研究者們對(duì)IES調(diào)度方面進(jìn)行了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。然而總結(jié)目前研究，存在以下兩方面不足：(1)對(duì)于PDR手段的應(yīng)用，通常IES只是適應(yīng)某種電價(jià)模式，不僅對(duì)用戶利益的考量有限，而且缺乏對(duì)其合理性的研究，負(fù)荷側(cè)需求響應(yīng)能力的有限；(2)僅考慮單一電價(jià)形式，未進(jìn)行不同電價(jià)方案間的對(duì)比分析，不利于IES在實(shí)施PDR策略時(shí)做出合適的決策。

為解決上述問(wèn)題，本文首先以用戶電負(fù)荷波動(dòng)最小為目的設(shè)計(jì)了分時(shí)電價(jià)和實(shí)時(shí)電價(jià)定價(jià)模型，并構(gòu)建了峰谷差、負(fù)荷轉(zhuǎn)移率等指標(biāo)評(píng)價(jià)不同電價(jià)對(duì)用戶用電行為的影響，通過(guò)該模型降低整體用電負(fù)荷的峰谷差，提升IES運(yùn)行的穩(wěn)定性，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本；隨后建立IES日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，在滿足不同電價(jià)對(duì)應(yīng)負(fù)荷需求的前提下，以最小化系統(tǒng)運(yùn)行成本為目標(biāo)規(guī)劃IES運(yùn)行計(jì)劃，通過(guò)對(duì)比各電價(jià)方案下IES經(jīng)濟(jì)性最佳的系統(tǒng)運(yùn)行成本，更加完善地討論不同電價(jià)方案對(duì)IES經(jīng)濟(jì)效益的影響情況。本文為IES實(shí)際運(yùn)行中合理選擇電價(jià)方案提供一種參考方法。

1 需求響應(yīng)彈性模型

根據(jù)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，用戶會(huì)根據(jù)電價(jià)變化自發(fā)調(diào)整用電習(xí)慣，即對(duì)電價(jià)信號(hào)做出響應(yīng)行為，以保證自身利益最大化。為了表征負(fù)荷需求量對(duì)價(jià)格變動(dòng)的敏感程度，按公式(1)定義需求彈性系數(shù)：

(1)

式中：εe(s,t)為s時(shí)段對(duì)t時(shí)段的需求彈性系數(shù)；ΔPload(s)為s時(shí)段實(shí)施PDR后電負(fù)荷變化量，kW；Pload(s)為s時(shí)段原始電負(fù)荷，kW；Δρ(t)為t時(shí)段實(shí)施PDR后的電價(jià)變化幅度，元/kW·h；ρ(t)為t時(shí)段原始電價(jià)，元/kW·h。

用戶負(fù)荷需求按是時(shí)間上的轉(zhuǎn)移特性分為兩類(lèi)[14]：只可根據(jù)價(jià)格調(diào)整需求量多少、不可進(jìn)行時(shí)間上轉(zhuǎn)移的稱(chēng)為自彈性需求，彈性系數(shù)≤0；可依價(jià)格從高價(jià)時(shí)段轉(zhuǎn)至其他時(shí)段的稱(chēng)為交叉彈性需求，彈性系數(shù)≥0。用戶負(fù)荷需求自彈性模型如下：

用戶負(fù)荷需求響應(yīng)交叉彈性模型為

(3)

根據(jù)式(2)和(3)，考慮到用戶根據(jù)電價(jià)水平進(jìn)行的負(fù)荷削減和轉(zhuǎn)移行為，負(fù)荷隨電價(jià)變動(dòng)的綜合需求彈性模型為

(4)

2 電價(jià)優(yōu)化模型

上節(jié)分析了用戶需求隨價(jià)格變化關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，本節(jié)主要介紹分時(shí)電價(jià)和實(shí)時(shí)電價(jià)這兩種PDR形式的制定方式。分時(shí)電價(jià)是指電力部門(mén)根據(jù)電力生產(chǎn)成本的差異劃分峰谷時(shí)段，并制定不同的電價(jià)[15]；實(shí)時(shí)電價(jià)是一種動(dòng)態(tài)的、隨成本實(shí)時(shí)浮動(dòng)的電價(jià)，反映電力市場(chǎng)的實(shí)時(shí)供需狀況[15]。這兩種電價(jià)可以有效引導(dǎo)用戶改變用電習(xí)慣，從需求側(cè)進(jìn)一步提升IES的調(diào)控潛力。

2.1 分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型

假設(shè)已知IES的原始負(fù)荷及電價(jià)情況，通過(guò)分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，完成建立需求彈性系數(shù)矩陣并進(jìn)行峰谷時(shí)段的劃分。對(duì)于不同時(shí)段的電價(jià)取值，本文建立以下優(yōu)化模型。

優(yōu)化決策變量選為峰平谷時(shí)段的電價(jià)，為降低用電負(fù)荷曲線波動(dòng)，優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)為

(5)

需滿足以下約束條件：

(1)電價(jià)約束

分時(shí)電價(jià)的價(jià)格水平關(guān)系到供需雙方的利益，因此對(duì)峰平谷時(shí)段電價(jià)進(jìn)行限制，如公式(6)所示。

(6)

式中：ρv、ρf、ρp分別為谷、平、峰時(shí)段的電價(jià)，元/kW·h；ρv,max和ρv,min分別為谷時(shí)電價(jià)的上下限；ρf,max和ρf,min分別為平時(shí)電價(jià)的上下限；ρp,max和ρp,min分別為峰時(shí)電價(jià)的上下限。

(2)峰谷電價(jià)比約束

通過(guò)對(duì)峰谷時(shí)段電價(jià)比例進(jìn)行一定的范圍限制，防止峰谷倒置、響應(yīng)不足等現(xiàn)象的出現(xiàn)，確保達(dá)到削峰填谷的目標(biāo)[16]，如公式(7)所示。

(7)

式中：θmin和θmax分別為峰谷電價(jià)比例的最小值和最大值。

(3)用戶用電成本約束

為了有效激勵(lì)用戶自發(fā)地積極響應(yīng)分時(shí)電價(jià)策略，需保證其在分時(shí)電價(jià)下的用電總成本不高于原有的成本，即

(8)

式中：n為調(diào)度周期，這里為24 h。

(4)日負(fù)荷總量約束

一般來(lái)說(shuō)，分時(shí)電價(jià)方案的實(shí)施不應(yīng)引起負(fù)荷需求較大幅度的變化，因此有

(9)

式中：r為分時(shí)電價(jià)后總負(fù)荷變化率的允許限度。

(5)邊際成本約束

為保證IES的利益，規(guī)定谷時(shí)電價(jià)不低于該時(shí)段的邊際成本，即

ρv≥Rmc

(10)

式中：Rmc為IES的邊際成本，元/kW·h。

2.2 實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型

為與調(diào)度統(tǒng)一時(shí)間尺度，本文在制定實(shí)時(shí)電價(jià)時(shí)，以每小時(shí)電價(jià)水平為優(yōu)化變量，目標(biāo)函數(shù)與分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型一致，如式(5)所示。

需滿足的約束條件為

(11)

此外還應(yīng)滿足約束條件(8)～(10)。

同時(shí)，為了評(píng)價(jià)用戶負(fù)荷的變動(dòng)程度，進(jìn)而比較用戶對(duì)新的電價(jià)策略接受程度，按式(12)定義用戶負(fù)荷轉(zhuǎn)移率μ。

(12)

3 IES經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

本節(jié)介紹IES經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，首先對(duì)系統(tǒng)設(shè)備建立數(shù)學(xué)模型，然后以系統(tǒng)運(yùn)行總成本最小為目標(biāo)，以可控設(shè)備功率大小為優(yōu)化變量，構(gòu)建了IES經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，用于計(jì)算經(jīng)濟(jì)性最佳狀態(tài)下的系統(tǒng)運(yùn)行總成本，同時(shí)也為IES實(shí)際運(yùn)行提供參考計(jì)劃。

3.1 IES主要供能單元模型

如圖1所示，本文以典型的電熱聯(lián)合供應(yīng)綜合能源系統(tǒng)為例，對(duì)IES的主要設(shè)備進(jìn)行建模分析，包含風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)(Wind Turbine，WT)、分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)(Photovoltaic，PV)、分布式燃?xì)鉄犭娐?lián)供系統(tǒng)(Combined Heat and Power，CHP)、燃?xì)忮仩t(Gas Boiler，GB)、電儲(chǔ)能系統(tǒng)(Electric Storage System，ESS)、熱儲(chǔ)能系統(tǒng)(Heat Storage System，HSS)，暫不考慮網(wǎng)路傳輸引起的能量損失；此外系統(tǒng)與上級(jí)電網(wǎng)間處于并網(wǎng)交互運(yùn)行模式，即IES可作為負(fù)荷單元向電網(wǎng)購(gòu)電，當(dāng)其內(nèi)部電能過(guò)剩時(shí)，又可實(shí)現(xiàn)余電上網(wǎng)[17]。

圖1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

(1)風(fēng)電、光伏發(fā)電系統(tǒng)

目前許多研究如文獻(xiàn)[18，19]通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方式實(shí)現(xiàn)根據(jù)風(fēng)速、輻射強(qiáng)度、氣溫等環(huán)境因素，對(duì)風(fēng)電和光伏發(fā)電功率進(jìn)行較為準(zhǔn)確的短期預(yù)測(cè)?；诖吮疚募僭O(shè)IES將風(fēng)電和光伏出力以預(yù)測(cè)功率最大值運(yùn)行，最大化利用可再生能源，暫不考慮預(yù)測(cè)誤差及突發(fā)氣象狀況對(duì)IES調(diào)度影響。

(2)熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)

CHP系統(tǒng)供能部件有燃?xì)廨啓C(jī)(Gas Turbine，GT)和余熱鍋爐(Waste heat boiler，WHB)，其中燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率、燃料消耗、發(fā)電效率、余熱回收功率之間的關(guān)系式如下[20]：

PGT(t)=ηGT(t)·VGT(t)·RLHV

(13)

QWHB(t)=PGT(t)·ηWHB·

(14)

(15)

(16)

式中：PGT(t)和QWHB(t)分別為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)輸出電功率和余熱鍋爐回收煙氣余熱產(chǎn)生的熱功率，kW；ηGT(t)為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率；VGT(t)為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)天然氣消耗速率，m3/h；RLHV為天然氣的低位熱值，取9.7 kW·h/m3；ηWHB為余熱鍋爐效率；ηGB,loss為燃?xì)廨啓C(jī)散熱損失率；a3、a2、a1、a0為燃?xì)廨啓C(jī)效率擬合曲線系數(shù)，取值與實(shí)際燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組有關(guān)，本文取值為0.234 3、-0.644 9、0.688、0.082 8；βGT(t)為燃?xì)廨啓C(jī)的負(fù)荷率；PGT,r為燃?xì)廨啓C(jī)的額定發(fā)電功率，kW。

(3)燃?xì)忮仩t

燃?xì)忮仩t運(yùn)行效率、燃料消耗及輸出功率關(guān)系式如下：

QGB(t)=ηGB·VGB(t)·RLHV

(17)

式中：QGB(t)為t時(shí)段燃?xì)忮仩t輸出熱功率，kW；ηGB為燃?xì)忮仩t供熱效率；VGB(t)為t時(shí)段燃?xì)忮仩t天然氣消耗速率，m3/h。

(4)電儲(chǔ)能系統(tǒng)

電儲(chǔ)能系統(tǒng)一般由多組蓄電池以及逆變器、能量管理系統(tǒng)等部分構(gòu)成，可以平抑IES運(yùn)行中風(fēng)光出力及負(fù)荷波動(dòng)。其運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)容量與充放電功率的關(guān)系如下：

(18)

(19)

式中:NESS(t)為t時(shí)段電儲(chǔ)能設(shè)備的容量，kW·h；σESS為ESS能量自損率；ηESS,ch和ηESS,di分別為ESS充、放電效率；PESS(t)為t時(shí)段ESS充放電功率，kW，其負(fù)值代表充電過(guò)程，正值代表放電過(guò)程；Δt為調(diào)度周期；SOCESS(t)為t時(shí)段的ESS蓄能狀態(tài)，%；NESS,r為ESS額定容量，kW·h。

(5)熱儲(chǔ)能系統(tǒng)

在IES運(yùn)行過(guò)程中，通過(guò)控制熱儲(chǔ)能系統(tǒng)的充能及放能過(guò)程，可以實(shí)現(xiàn)熱能在時(shí)間上的平移，有效提升IES運(yùn)行的靈活性。HSS實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)模型可參照電儲(chǔ)能系統(tǒng)模型，即將式(18)和(19)中的角標(biāo)ESS替換為HSS。

3.2 IES調(diào)度優(yōu)化模型

本文將IES調(diào)度優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)設(shè)為系統(tǒng)運(yùn)行總成本，優(yōu)化模型的決策變量為每個(gè)調(diào)度周期內(nèi)各可控單元的功率，計(jì)算公式如下：

f=minCtotal=min(Cfuel+Cgrid+COM)

(20)

式中:Ctotal為系統(tǒng)運(yùn)行總成本，元；Cfuel為燃料購(gòu)置成本，元；Cgrid為系統(tǒng)與上級(jí)電網(wǎng)交互成本，元；COM為設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本，元。

燃料購(gòu)置成本由設(shè)備燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t的運(yùn)行產(chǎn)生，因此有

(21)

式中:pNG為天然氣單價(jià)，元/m3。

系統(tǒng)與電網(wǎng)交互成本模型如下：

(22)

式中：Pgird(t)為t時(shí)段與上級(jí)電網(wǎng)交互功率，kW，其值為正數(shù)時(shí)為從上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電，反之為向上級(jí)電網(wǎng)售電；pgird(t)為t時(shí)段與上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電及售電的價(jià)格，元/kW·h。

設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本模型如下：

pGBQGB(t)+pESS|PESS(t)|+pHSS|QHSS(t)|)×Δt]

(23)

式中：PPV(t)和PWT(t)分別t時(shí)段為光伏和風(fēng)機(jī)系統(tǒng)輸出功率，kW；pPV、pWT、pGT、pGB、pESS、pHSS分別為設(shè)備PV、WT、GT、GB、ESS、HSS的單位運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用，元/kW·h。

模型涉及的約束條件如下：

(1)電功率平衡約束

PPV(t)+PWT(t)+PGT(t)+

Pgrid(t)+PESS(t)=Pload(t)

(24)

(2)熱功率平衡約束

QWHB(t)+QGB(t)+QESS(t)=Qload(t)

(25)

式中：Qload(t)為t時(shí)段用戶用熱負(fù)荷，kW。

(3)聯(lián)絡(luò)線功率約束

Pgrid,min≤Pgrid(t)≤Pgrid,max

(26)

式中：Pgrid,max和Pgrid,min分別為系統(tǒng)向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電及售電的功率上下限，kW。

(4)可控設(shè)備功率約束

(27)

式中：PGT,max和PGT,min分別為GT功率上下限，kW；QGB,max和QGB,min分別為GB功率上下限，kW；PESS,max和PESS,min分別為ESS功率上下限,kW；QHSS,max和QHSS,min分別為HSS功率上下限，kW。

(5)儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行約束

儲(chǔ)能設(shè)備在運(yùn)行中其SOC狀態(tài)約束如下：

(28)

式中：SOCESS,min和SOCESS,max分別代表ESS容量上下限值；SOCHSS,min和SOCHSS,max分別代表HSS容量上下限。

(6)燃?xì)庠O(shè)備功率爬坡/滑坡約束

-RGT,down≤PGT(t+1)-PGT(t)≤RGT,up

(29)

-RGB,down≤PGB(t+1)-PGB(t)≤RGB,up

(30)

式中：RGT,up、RGT,down分別代表對(duì)應(yīng)GT爬坡/滑坡速率限值；RGB,up、RGB,down分別代表對(duì)應(yīng)GB爬坡/滑坡速率限值。

3.3 求解方式

對(duì)于以上優(yōu)化模型，常用的求解方式有兩種：商用求解器軟件(如CPLEX等)和以遺傳算法、粒子群算法等為代表的智能優(yōu)化算法編程求解，其中智能算法適用于求解的問(wèn)題更加廣泛，是解決優(yōu)化問(wèn)題的重要手段。本文采用文獻(xiàn)[21]中的雙適應(yīng)度混沌粒子群算法，其原理在此不加贅述。

4 算例分析

以國(guó)內(nèi)某園區(qū)綜合能源系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)其冬季某典型日下電價(jià)策略制定及調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化研究。表1為園區(qū)供能單元的容量及運(yùn)行參數(shù)，表2為儲(chǔ)能系統(tǒng)容量及運(yùn)行參數(shù)，圖2為該典型日的電、熱負(fù)荷及可再生能源出力預(yù)測(cè)曲線，圖3為園區(qū)IES與上級(jí)電網(wǎng)功率交互價(jià)格曲線。

表1 供能設(shè)備的容量及運(yùn)行參數(shù)

表2 儲(chǔ)能設(shè)備的容量及運(yùn)行參數(shù)

圖2 園區(qū)某典型日的電熱負(fù)荷及可再生能源出力預(yù)測(cè)曲線

圖3 園區(qū)IES與上級(jí)電網(wǎng)功率交互價(jià)格曲線

4.1 電價(jià)優(yōu)化

園區(qū)原始電價(jià)為固定電價(jià)0.85元/kW·h，分時(shí)電價(jià)的時(shí)段劃分及電價(jià)范圍的選取如表3所示，需求彈性系數(shù)參照文獻(xiàn)[14]設(shè)置，如表4所示。由于分時(shí)電價(jià)優(yōu)化問(wèn)題為線性模型且維度較低，采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法即可得到良好效果，依據(jù)文獻(xiàn)[22]具體參數(shù)設(shè)置為：慣性權(quán)重ω=0.729、學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.494，種群規(guī)模N=200，迭代步數(shù)Miter=300。邊際成本Rmc取值0.34元/kW·h[16]，負(fù)荷變化率的允許限度r取2%。對(duì)于實(shí)時(shí)電價(jià)方案，本文將電價(jià)范圍設(shè)定為[0.3,1.4]，假設(shè)需求彈性系數(shù)與分時(shí)電價(jià)相同，該模型下采用文獻(xiàn)[21]的改進(jìn)粒子群算法計(jì)算。兩種電價(jià)優(yōu)化策略均通過(guò)MATLAB軟件進(jìn)行編程計(jì)算。

表3 分時(shí)電價(jià)峰谷時(shí)段劃分及電價(jià)范圍

表4 各時(shí)段需求彈性系數(shù)

圖4為不同電價(jià)方案及其對(duì)應(yīng)的用戶用電負(fù)荷曲線，結(jié)合表5中的各項(xiàng)電負(fù)荷評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出，TOU和HSP兩種電價(jià)方案，由于選取了相同的需求彈性系數(shù)矩陣，兩種電價(jià)對(duì)應(yīng)的負(fù)荷曲線在轉(zhuǎn)移趨勢(shì)上呈現(xiàn)相似性，電負(fù)荷都實(shí)現(xiàn)了由高峰時(shí)段轉(zhuǎn)移向低谷時(shí)段的目標(biāo)；部分時(shí)段下的電價(jià)明顯高于原始的固定電價(jià)值，使得用戶主動(dòng)削減了部分非必要負(fù)荷，從該典型日內(nèi)的負(fù)荷整體水平來(lái)說(shuō)，TOU和HSP兩種電價(jià)下，負(fù)荷削減量分別占原始負(fù)荷的1.98%和1.57%；在可接受范圍內(nèi)。

表5 電負(fù)荷評(píng)價(jià)指標(biāo)

圖4 電價(jià)方案及用戶用電負(fù)荷情況曲線

對(duì)于供能系統(tǒng)側(cè)，兩種電價(jià)優(yōu)化方案降低了電負(fù)荷峰值及峰谷差，減輕了系統(tǒng)運(yùn)行壓力，TOU方案的負(fù)荷峰值及峰谷差更低，更有利于IES靈活運(yùn)行；對(duì)用戶需求側(cè)，兩種電價(jià)下用電總成本降低，單位用電成本可基本視作不變，對(duì)用戶用電行為的影響程度較低，HSP方案下負(fù)荷轉(zhuǎn)移率為6.32%，明顯低于TOU的7.81%，且用戶單位用電成本增長(zhǎng)幅度較小，更容易為用戶所接受。

4.2 不同電價(jià)方案對(duì)IES經(jīng)濟(jì)性影響

前文已結(jié)合實(shí)例分析了TOU和HSP兩種電價(jià)方案對(duì)于用戶層面的影響，而對(duì)于IES的能源生產(chǎn)供應(yīng)，其經(jīng)濟(jì)收益的表現(xiàn)為：用戶的用電消費(fèi)總額降低引起的IES收入縮減；以及推行新的電價(jià)機(jī)制后降低了用電負(fù)荷波動(dòng)性，從而引起了IES系統(tǒng)運(yùn)行成本的變化。需綜合考量收入和成本兩方面的變化來(lái)判定TOU、HSP兩種電價(jià)機(jī)制對(duì)IES經(jīng)濟(jì)收益的整體影響情況。

根據(jù)第3節(jié)所提IES經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，在滿足固定電價(jià)、分時(shí)電價(jià)和實(shí)時(shí)電價(jià)三種方案對(duì)應(yīng)的負(fù)荷需求的情況下，對(duì)IES進(jìn)行以經(jīng)濟(jì)性最佳為目標(biāo)的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化計(jì)算，對(duì)比分析不同電價(jià)方案對(duì)最佳運(yùn)行條件下系統(tǒng)運(yùn)行成本的影響。

對(duì)比表6中的三種電價(jià)方案下IES各項(xiàng)運(yùn)行成本可知，在TOU和HSP兩種方案下，燃料購(gòu)置費(fèi)用略微下降，而設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本基本不變，這意味著燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t設(shè)備輸出功率總量減小，電熱儲(chǔ)能設(shè)備的總充放能功率增加，對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備的控制要求更高；同時(shí)電網(wǎng)交互成本減小，意味著IES降低了高峰時(shí)段向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電的費(fèi)用，提升了低谷時(shí)段向上級(jí)電網(wǎng)售電的補(bǔ)償，這是IES運(yùn)行總成本下降的主要原因。

表6 三種電價(jià)方案下IES運(yùn)行成本

同時(shí)，考慮到IES的收入隨用戶用電總成本降低而降低，TOU和HSP方案下用戶各降低了0.22%和0.34%的用電成本，兩種電價(jià)方案下IES總體經(jīng)濟(jì)收益分別提升了0.17和0.09萬(wàn)元，可得出結(jié)論：分時(shí)電價(jià)對(duì)IES的經(jīng)濟(jì)性收益提升更大，而實(shí)時(shí)電價(jià)更容易被用戶接受。

5 結(jié) 論

本文對(duì)IES電價(jià)制定策略及經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)劃進(jìn)行建模分析，通過(guò)算例對(duì)比討論固定電價(jià)、分時(shí)電價(jià)、實(shí)時(shí)電價(jià)三種方案下的IES運(yùn)行情況及和用戶收益，得出以下結(jié)論：

(1)對(duì)于供應(yīng)側(cè)，文中的兩種電價(jià)方案都引導(dǎo)用戶依據(jù)價(jià)格參與負(fù)荷響應(yīng)行為，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電負(fù)荷削峰填谷的目標(biāo)，并且通過(guò)調(diào)度優(yōu)化緩和了電熱負(fù)荷的錯(cuò)峰性沖突，以最小的系統(tǒng)運(yùn)行成本完成能源的供應(yīng)。兩種電價(jià)方案中，分時(shí)電價(jià)可為IES帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)收益。

(2)對(duì)于需求側(cè)，兩種電價(jià)方案對(duì)用戶用電總成本影響較?。粚?shí)時(shí)電價(jià)下用戶負(fù)荷轉(zhuǎn)移率及單位用電成本增長(zhǎng)幅度更低，更易于用戶的接受。