計(jì)及負(fù)荷調(diào)控特性的社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方法研究*

張新，姜金朋，張繼紅，張自雷

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

近年來，以風(fēng)電和光伏為代表的可再生能源技術(shù)在全世界范圍內(nèi)得到了迅猛的發(fā)展[1]，該技術(shù)具有發(fā)電成本較低、環(huán)境污染較小的優(yōu)點(diǎn)，但是，風(fēng)、光低力率輸出具有強(qiáng)烈的隨機(jī)性，因此相關(guān)的消納問題日益突出[2，3]，可再生能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到一定的影響.隨著冷—熱—電—?dú)舛嗄茉淳C合利用技術(shù)的發(fā)展[4]，不僅為風(fēng)電和光伏的消納提供了新的途徑，同時(shí)提高了能源綜合利用效率，降低了用戶的綜合用能成本.社區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)是城市綜合能源系統(tǒng)的組成部分，是一種用戶側(cè)的微型綜合能源網(wǎng)絡(luò)，可以就地消納各類可再生能源，為城市社區(qū)提供優(yōu)質(zhì)的冷—熱—電能量，延緩配電網(wǎng)和供熱機(jī)組升級(jí)改造，對(duì)我國(guó)城市建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義.

目前，在綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方面已有一定的研究.馬溪原、蘭國(guó)軍等[5，6]建立了風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化配置模型，分別運(yùn)用改進(jìn)細(xì)菌覓食算法和多目標(biāo)模擬退火粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解，得到微電網(wǎng)配置的最優(yōu)方案.湯翔鷹等[7]提出一種微電網(wǎng)靈活性指標(biāo)，并應(yīng)用于微電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的配置規(guī)劃方面.上述文獻(xiàn)只考慮電能的優(yōu)化配置，未考慮冷熱能的配置問題.金璐等[8]建立了微能源網(wǎng)雙層優(yōu)化配置模型，調(diào)用遺傳算法和CPLEX求解器進(jìn)行求解，并基于江西省示范工程進(jìn)行驗(yàn)證.司楊等[9]基于青海省干熱巖資源特點(diǎn)，構(gòu)建了相關(guān)數(shù)學(xué)模型，并以干熱巖地?zé)嵯到y(tǒng)為基礎(chǔ)構(gòu)建了微能源網(wǎng)的容量?jī)?yōu)化模型，為特定場(chǎng)景下的微能源網(wǎng)規(guī)劃提供了方法指導(dǎo).刁涵彬等[10]分析了冷—熱—電多種儲(chǔ)能的差異性，構(gòu)建了綜合能源系統(tǒng)多元儲(chǔ)能配置模型.陳靈敏、支欣等[11，12]構(gòu)建了以微型燃?xì)廨啓C(jī)為核心的微能源網(wǎng)配置模型，并考慮了一次能源消耗等各類評(píng)價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)微能源網(wǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行.上述文獻(xiàn)未考慮負(fù)荷側(cè)調(diào)控能力對(duì)系統(tǒng)優(yōu)化配置的影響.

針對(duì)上述文獻(xiàn)存在的問題，本研究構(gòu)建了社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)，充分考慮負(fù)荷側(cè)調(diào)控能力對(duì)社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的影響，建立社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置模型，采用改進(jìn)灰狼算法對(duì)上述模型求解，最終實(shí)現(xiàn)社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的最優(yōu)配置.

1 社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本研究所提社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示.主要有電母線、冷母線和熱母線3個(gè)多輸入和輸出的端口組成.3種端口能夠?qū)崿F(xiàn)冷—熱—電3種能源的收集整理與再分配，它們起到了能量中轉(zhuǎn)的作用.在任意時(shí)刻，3種端口的能量都實(shí)時(shí)保持平衡.其中，電母線輸入側(cè)包括風(fēng)電、光伏、垃圾發(fā)電聯(lián)供裝置和外部配電網(wǎng)的并網(wǎng)點(diǎn)，輸出側(cè)包括社區(qū)電負(fù)荷、鋰電池儲(chǔ)能裝置和空氣源熱泵；冷母線的輸入側(cè)連接空氣源熱泵和溴化鋰吸收式制冷機(jī)的輸出側(cè)，冷母線的輸出側(cè)包括社區(qū)冷負(fù)荷和冷儲(chǔ)能裝置；熱母線輸入側(cè)連接余熱鍋爐和空氣源熱泵的輸出側(cè)，熱母線的輸出側(cè)包括社區(qū)熱負(fù)荷、溴化鋰吸收式制冷機(jī)和熱儲(chǔ)能裝置.

圖1 社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2 社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)設(shè)備建模

2.1 風(fēng)電模型

風(fēng)電發(fā)電主要依靠風(fēng)力機(jī)葉片的旋轉(zhuǎn)帶動(dòng)發(fā)電機(jī)運(yùn)動(dòng)，將發(fā)電機(jī)的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能，因此風(fēng)電機(jī)組的輸出功率主要與風(fēng)速有關(guān)，其數(shù)學(xué)模型[13]如下所示：

(1)

式中，Pr和νr為風(fēng)機(jī)的額定功率(kW)和風(fēng)速，m/s；νci和νco為風(fēng)機(jī)開始和停止工作的風(fēng)速，m/s.

2.2 光伏模型

光伏發(fā)電主要依靠太陽能半導(dǎo)體電池板將太陽能轉(zhuǎn)化為電能，其數(shù)學(xué)模型[14]如下所示：

(2)

式中，PPV(t)為太陽能電池板的輸出功率，kW；PSTC和ISTC為額定標(biāo)準(zhǔn)下的電池板功率(kW)和光照強(qiáng)度，kW/m2；ηin為能量轉(zhuǎn)換的效率；Nk為電池板的數(shù)量；It為實(shí)際光照強(qiáng)度，kW/m2；Tt為環(huán)境溫度，℃.

2.3 垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)模型

垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)是社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)冷—熱—電—耦合的核心裝置，其通過焚燒爐系統(tǒng)進(jìn)行干燥和燃燒，然后推動(dòng)水蒸氣做功，推動(dòng)發(fā)電機(jī)將動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能，剩余的高溫蒸氣經(jīng)過余熱鍋爐處理后滿足社區(qū)日常熱負(fù)荷并進(jìn)行存儲(chǔ).部分余熱再經(jīng)過溴化鋰吸收式制冷機(jī)產(chǎn)生冷能滿足社區(qū)冷負(fù)荷需求.其數(shù)學(xué)模型如下所示：

(3)

(4)

2.4 空氣源熱泵模型

空氣源熱泵具有制冷和制熱的功能，其數(shù)學(xué)模型如下所示：

(5)

(6)

2.5 儲(chǔ)能裝置模型

儲(chǔ)能裝置主要包括鋰電池和冷熱儲(chǔ)能罐等，其主要作用為低電價(jià)時(shí)蓄能，高電價(jià)時(shí)放能，起到削峰填谷的作用.其數(shù)學(xué)模型如下所示：

(7)

3 社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型

3.1 目標(biāo)函數(shù)

本研究以社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)年綜合運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù)，年綜合運(yùn)行成本包括購置成本和運(yùn)行維護(hù)成本.目標(biāo)函數(shù)如下所示：

(8)

式中，Ci和Cj為光伏、風(fēng)電、鋰電池、熱冷儲(chǔ)能罐、垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)和空氣源熱泵的維護(hù)成本和購置成本；Cel為從配電網(wǎng)的購電成本，元/kW；Cz為冷熱電儲(chǔ)能裝置購置成本，元/kW·h；Ez為冷熱電儲(chǔ)能裝置容量，kW·h；Pi(t)光伏、風(fēng)電、鋰電池、熱冷儲(chǔ)能罐、垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)和空氣源熱泵的實(shí)時(shí)輸出功率，kW；Pj為光伏、風(fēng)電、垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)和空氣源熱泵的規(guī)劃功率，kW；Pgrid(t)為聯(lián)絡(luò)線交互功率，kW.

3.2 約束條件

(1)冷—熱—電功率平衡約束

(9)

式中，Pelectr(t)為用電負(fù)荷，kW；Pheat(t)為熱負(fù)荷，kW；Pcool(t)為冷負(fù)荷，kW；PPV(t)為光伏的功率，kW；PWT(t)為風(fēng)電的功率，kW；Eestore為鋰電池的容量，kW·h；Ehstore為熱儲(chǔ)能罐的容量，kW·h；Ecstore為冷儲(chǔ)能罐的容量，kW·h.

(2)聯(lián)絡(luò)線交互功率約束

Pgridmin≤Pgrid(t)≤Pgridmax

(10)

式中，Pgridmin為聯(lián)絡(luò)線最小交互功率，kW；Pgridmax為聯(lián)絡(luò)線最大交互功率，kW.

(3)各供能設(shè)備功率約束

0≤Pi(t)≤Pj，i，j={1，…，4}

(11)

(4)儲(chǔ)能裝置約束

(12)

式中，Pdismax為冷—熱—電裝置放能功率的kW最大值；Pchmax為冷—熱—電裝置蓄能功率的最大值kW.

(5)負(fù)荷調(diào)控特性約束

(13)

式中：Pafter(t)為經(jīng)過調(diào)控后的總負(fù)荷，kW；Pfore(t)為調(diào)控前的總負(fù)荷，kW；Ptrans(t)為轉(zhuǎn)移的負(fù)荷，kW.

3.3 求解方法

本研究采用混沌反向灰狼優(yōu)化算法進(jìn)行求解，該算法包含3個(gè)階段，分別如下所示：

(1)種群初始化

采用混沌反向?qū)W習(xí)策略對(duì)種群進(jìn)行初始化，首先利用Cat混沌序列產(chǎn)生N個(gè)初始解Xi，然后為每個(gè)初始解均按照下式產(chǎn)生相對(duì)應(yīng)的反向解：

(14)

(2)種群搜索

灰狼算法[15-17]模擬自然界中灰狼的等級(jí)制度與狩獵行為，整個(gè)狼群分為4組：α，β，δ，ω.前3組依次是適應(yīng)度最好的3組，并且這3組指導(dǎo)其他ω組狼向著目標(biāo)搜索，在優(yōu)化過程中，狼群更新α，β，δ，ω的位置，當(dāng)|A|>1時(shí)，灰狼的群體擴(kuò)大搜索范圍，尋找更好的食物，當(dāng)|A|<1時(shí)，灰狼群體將搜索圈縮小，實(shí)現(xiàn)精確搜索.

(15)

式中，D為獵物和灰狼之間的距離；Xp(t)為第t代時(shí)獵物的位置；X(t)表示第t代時(shí)灰狼個(gè)體的位置；C為擺動(dòng)因子；r1和r2為0到1之間的隨機(jī)數(shù)；A和a為收斂因子；t為當(dāng)前迭代次數(shù)；tmax為最大迭代次數(shù).

(3)種群位置的更新

利用α，β，δ3組狼判斷獵物的位置，逐漸逼近獵物，數(shù)學(xué)模型如下所示.

Dm=|Cq·Xm(t)-X(t)|,(m={α，β，δ},q={1,2,3}) ，

(16)

Xq(t+1)=Xm(t)-Aq·Dm,(m={α，β，δ},q={1,2,3}) ，

(17)

(18)

式中，Dm為獵物和灰狼之間的距離；Xq(t)為獵物的位置；X(t)表示第t代時(shí)灰狼個(gè)體的位置；Aq為收斂因子；Cq為擺動(dòng)因子.

混沌反向灰狼算法的求解流程如圖2所示.

圖2 混沌灰狼算法求解流程圖

4 仿真分析與驗(yàn)證

本研究以某城市社區(qū)為例，對(duì)社區(qū)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃配置.光伏和風(fēng)電容量根據(jù)社區(qū)的形態(tài)和面積進(jìn)行配置，根據(jù)社區(qū)規(guī)劃，光伏配置功率為1 000 kW；風(fēng)電考慮采用路燈式分布式風(fēng)電，配置功率為200 kW.空氣源熱泵供冷熱系數(shù)為3.7，冷熱電儲(chǔ)能裝置最大充放熱效率為0.2.根據(jù)地方氣象條件，冬季(12月～2月)、夏季(6月～8月)和春秋季(3月～5月和9月～11月)各季節(jié)典型日風(fēng)光功率和冷熱電負(fù)荷曲線如圖3所示.表1為供能和儲(chǔ)能設(shè)備的成本[18-19]，表2為社區(qū)型綜合系統(tǒng)負(fù)荷可調(diào)控特性，表3為社區(qū)面積和購售電價(jià)格.

圖3 各季節(jié)典型日風(fēng)光功率和冷熱電負(fù)荷曲線(a)冬季；(b)夏季；(c)春秋季

表1 供能和儲(chǔ)能設(shè)備成本

表2 社區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)中負(fù)荷可調(diào)控特性

表3 社區(qū)面積和購售電價(jià)格

表4為電負(fù)荷調(diào)控后供能和儲(chǔ)能設(shè)備配置結(jié)果.通過表4得到，由于光伏和風(fēng)電容量根據(jù)社區(qū)面積進(jìn)行配置，所以在3種算法下光伏和風(fēng)電配置功率相同.采用混沌反向灰狼算法所得空氣源熱泵和垃圾發(fā)電聯(lián)供系統(tǒng)的功率相比灰狼算法分別降低4.9%和8.9%，相比粒子群算法分別降低14.2%和25.5%；采用混沌反向灰狼算法所得鋰電池、冷熱儲(chǔ)能罐容量相比灰狼算法分別降低19.8%、8.5%和2.8%，相比粒子群算法分別降低30%、39.1%和22.6%；采用混沌反向灰狼算法所得系統(tǒng)年總成本相比灰狼算法降低2.8%，相比粒子群算法降低8.1%.通過上述算例表明，采用本文所提混沌反向灰狼算法可以得到更優(yōu)的社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的容量配置結(jié)果.

表4 供能和儲(chǔ)能設(shè)備配置結(jié)果

采用混沌反向灰狼算法對(duì)電負(fù)荷調(diào)控前后系統(tǒng)年總成本進(jìn)行計(jì)算后可得，對(duì)電負(fù)荷進(jìn)行調(diào)控后，可以有效降低系統(tǒng)年總成本，調(diào)控前系統(tǒng)年總成本為1.42×107元，調(diào)控后系統(tǒng)年總成本為1.37×107元，調(diào)控后比調(diào)控前系統(tǒng)年總成本降低了3.5%.

5 結(jié)論

本研究建立了社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型及其相關(guān)約束條件，挖掘了電負(fù)荷的可調(diào)控特性，采用混沌灰狼算法對(duì)上述模型進(jìn)行求解，仿真結(jié)果表明，對(duì)電負(fù)荷進(jìn)行調(diào)控，可以有效降低系統(tǒng)年總成本，實(shí)現(xiàn)社區(qū)型綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化配置和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行.