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    電鍋爐在虛擬發(fā)電廠電–熱聯(lián)合運行中的碳中和效應

    2022-02-17 02:52:58夏榆杭劉穎杰劉怡君楊天波陳俊岳
    電力科學與工程 2022年1期
    關(guān)鍵詞:主網(wǎng)電鍋爐出力

    夏榆杭,劉穎杰,劉怡君,楊天波,陳俊岳,黃 曦

    (國網(wǎng)四川省電力公司 成都供電公司,四川 成都 610065)

    0 引言

    隨著新能源技術(shù)的不斷發(fā)展,預計到2025年,我國分布式電源總裝機規(guī)模約在7.5~8.0億kW,約占全國電源總裝機的 26%~28%,發(fā)電量占比約為12%。預計到2030年,我國的分布式電源占比將達到28%,成為分布式電源占比較高的國家[1]。大量風機、光伏、儲能裝置等分布式電源接入配電網(wǎng),改變了傳統(tǒng)配電網(wǎng)中能量的單向流動,減少了輸電線路的潮流,滿足了配電網(wǎng)部分末端負荷[2-3]。為了實現(xiàn)大量多種類的分布式電源在配電網(wǎng)中的高效利用,虛擬發(fā)電廠(virtual power plant,VPP)[4-6]應運而生。

    虛擬發(fā)電廠通過運用精細化的多源協(xié)調(diào)控制技術(shù),實現(xiàn)了小容量的分布式電源集中打捆參與主網(wǎng)電力市場交易[7-9]。在VPP參與電力市場交易方面,文獻[10]提出了基于節(jié)點電價的VPP的最優(yōu)運行模型,通過分析VPP中各分布式電源在各節(jié)點的能量注入量和相應的潮流計算,解決了電價不確定性下的VPP內(nèi)部機組組合問題。文獻[11]提出了一種直接負荷控制算法(direct load control,DLC),實現(xiàn)了對VPP內(nèi)部大量的溫控負荷的優(yōu)化管理;這不僅有助于減少VPP內(nèi)部的網(wǎng)絡損耗和阻塞,還能增加VPP的電力市場收益。在VPP管理內(nèi)部分布式電源方面,文獻[12]提出了將小容量電源和負荷構(gòu)造為一個小型的多代理系統(tǒng)進行控制,通過分散的多代理系統(tǒng)實現(xiàn)VPP的最優(yōu)運行。在VPP整體碳排放方面,文獻[13]提出了將微型熱電聯(lián)產(chǎn)機組(micro heat and power cogeneration unit,CHP)進行周期性的“再調(diào)度”策略,通過實例證明了該策略能夠減少 90%電量平衡誤差;但該策略卻導致了 VPP中其它常規(guī)機組的頻繁啟停。文獻[14-15]研究了CHP聯(lián)合消納風電的策略。由于風電的波動特性,使得在 VPP對用戶供熱的過程中,CHP機組和常規(guī)分布發(fā)電機組頻繁啟停,顯著增加了VPP的整體碳排放。

    通過研究發(fā)現(xiàn),VPP中用戶具有一定的熱能需求(如晚秋、早春等)。VPP中CHP、儲熱裝置、電鍋爐等制熱系統(tǒng)的存在,使得VPP同時也具備了對用戶供熱的能力。在傳統(tǒng)的“以熱定電”運行模式[16]下,VPP內(nèi)機組出力受制于熱負荷,機組無法適應熱負荷的頻繁變化,降低了機組的能量轉(zhuǎn)化效率,也大大增加了VPP的碳排放。

    在冬季負荷低谷時段(一般為凌晨0:00—5:00),VPP內(nèi)部用戶的熱負荷需求較大,風電機組此時一般處于高功率運行狀態(tài),VPP內(nèi)出現(xiàn)富余電量,而該時段主網(wǎng)對富余電量的接受度較低。此時可根據(jù)VPP內(nèi)風機出力與用戶熱能需求的互補性,實現(xiàn)電-熱解耦。電鍋爐為一種利用電阻發(fā)熱或電磁感應發(fā)熱的熱能機械設(shè)備,具有結(jié)構(gòu)簡單、能源轉(zhuǎn)化效率高(最高可達 98%)、運行方式靈活的特點。對此,在考慮VPP內(nèi)用戶熱能需求的基礎(chǔ)上,本文提出了一種在VPP內(nèi)部考慮電鍋爐和分布式風機的 VPP電熱聯(lián)合運行策略:將 VPP內(nèi)分布式風機產(chǎn)生的電能,一部分提供給電鍋爐制熱,另一部分用來補償CHP機組在降低熱出力中所減小的有功出力。使用該策略不僅能改善VPP內(nèi)由于風機等可再生分布式電源的出力波動對 VPP中其它機組運行的影響,還能減少 VPP碳排放,降低VPP的運行成本。

    1 VPP結(jié)構(gòu)

    圖1示出VPP的典型結(jié)構(gòu),主要包括了CHP、分布式風機(光伏)、儲能(熱)裝置,以及一定數(shù)量的可控負荷。

    圖1 VPP系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of VPP system

    當VPP內(nèi)部分布式電源出力大于內(nèi)部負荷需求時,VPP能作為整體參與電力市場交易(Pexp);當VPP內(nèi)部的電量小于用戶需求時,VPP通過聯(lián)絡線從主網(wǎng)中購買一定的電量Pimp。此外,由于CHP機組、儲熱裝置、電鍋爐的存在,使得VPP具備了對內(nèi)部用戶提供熱能的能力。VPP將數(shù)量眾多的分布式電源聚合為了一個整體可控、柔性運行的發(fā)電系統(tǒng),并根據(jù)負荷/電價等情況隨時實現(xiàn)聚合或解散,對外呈現(xiàn)出開放系統(tǒng)的特征:這就是VPP與微網(wǎng)的主要區(qū)別。

    2 VPP電-熱解耦模型

    將風電電能一部分提供給電鍋爐,實現(xiàn)對VPP用戶供熱;另一部分則補償CHP機組在“以熱定電”模式下的有功出力減少的部分。模型如圖2所示。

    圖2 含電鍋爐的VPP電—熱解耦模型Fig.2 Electric-thermal decoupling model of VPP including the electric boiler

    CHP機組、電鍋爐和分布式風機的出力存在以下關(guān)系式:

    式中:ΔPCHP為 CHP機組所減小的出力;PEB為電鍋爐的出力;Pw為風電機組出力。

    在給定CHP機組燃料利用率βCHP和熱電效率比γCHP條件下,燃氣型CHP機組產(chǎn)生單位電能所需要消耗的天然氣體積為[17]:

    由于電鍋爐的能源轉(zhuǎn)化效率非常高,因此文中取βEB=1。據(jù)式(1)和(2),可以得出消納風機出力Pw時,燃氣型CHP所節(jié)省的天然氣量為:

    由于只考慮電鍋爐利用風能制熱,因此其短期的運行成本可以忽略不計。根據(jù)式(3),VPP通過電鍋爐消納風電的收益為:

    式中:ρgas為天然氣售價。

    3 計及碳排放的電-熱聯(lián)合運行模型

    3.1 碳排放成本

    VPP中,碳排放的主要來源為小型柴油機等常規(guī)分布式電源和CHP機組。通過增加VPP總的碳排放量約束[18],可促進VPP內(nèi)部風電、光伏等可再生分布式電源的消納。VPP的碳排放成本為:

    式中:p為碳交易價格;σi為機組i的碳排放強度;PGi,t為機組i在t時刻的輸出功率;ΔT為時段間隔。

    3.2 VPP的電–熱運行成本

    VPP的運行成本中包括了常規(guī)分布式電源的運行成本,風機和光伏出力的偏差成本,CHP機組的運行成本,儲能系統(tǒng)的運行成本,即:

    為了量化風機和光伏出力的偏差對整個 VPP電熱系統(tǒng)運行的影響,引入風機和光伏的出力偏差成本fd,t,即:

    式中:fi,t,fl,t,fk,t分別為常規(guī)分布式電源、微型CHP機組和儲能系統(tǒng)的運行費用函數(shù);Pw,t,Ppv,t,分別表示為t時段風機和光伏的實際出力和額定出力;λuw和λdw分別為風機和光伏的高估成本系數(shù)和低估成本系數(shù)。

    3.3 VPP與主網(wǎng)的交易電量成本

    VPP內(nèi)部風機、光伏等可再生分布式機組出力的波動性,使得VPP必須通過“虛擬連接點”與主網(wǎng)進行能量交互,即:

    式中:αt和βt分別為VPP在t時段向主網(wǎng)的購電和售電價格;xα(t)和xβ(t)分別為t時段VPP向主網(wǎng)的購售電狀態(tài)變量;Pm,t為VPP與主網(wǎng)間的交易電量。假設(shè)Pm,t<0時,xα(t)=1;Pm,t>0時,xβ(t)=-1。于是,有:

    3.4 計及碳排放的含電鍋爐的虛擬發(fā)電廠電–熱聯(lián)合運行模型

    (1)目標函數(shù)

    本文將一個調(diào)度周期T設(shè)定為24 h。令碳排放成本、VPP的熱電運行成本和VPP與主網(wǎng)的電量交易成本最小,即:

    (2)約束條件

    ① VPP內(nèi)部約束

    a.有功平衡約束

    式中:Nstr、NCHP、Ndg分別為儲能裝置、熱電聯(lián)產(chǎn)機組、常規(guī)分布式機組的數(shù)量;Pload,t為t時刻時的系統(tǒng)負荷。

    b.熱能平衡約束

    ②CHP機組約束

    熱電聯(lián)產(chǎn)機組的運行區(qū)間主要利用一系列的線性不等式約束進行描述。對于第i臺CHP機組,其運行區(qū)間共有Ni個不等式約束,即:

    式中:α1—αNi,β1—βNi,γ1—γNi分別為第i臺CHP機組運行區(qū)間的不等式約束系數(shù)。

    ③電鍋爐約束

    本文中的電鍋爐采用電阻絲加熱元件進行電熱轉(zhuǎn)換。第i臺電鍋爐的出力約束條件如下:

    ④其它約束

    常規(guī)分布式電源、儲能裝置等機組的出力以及相應的爬坡率等約束,見文獻[19-21]。

    4 模型求解

    文中的目標函數(shù)為非線性函數(shù),傳統(tǒng)的線性規(guī)劃算法難以對其進行有效處理;因此本文利用量子進化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QEA)進行求解。QEA是一種利用概率幅的量子位進行編碼,并通過量子門旋轉(zhuǎn)方式更新量子位的新型進化算法;其具有尋優(yōu)能力強、全局收斂速度快等特點,算法流程圖如圖3所示。

    圖3 量子進化算法流程圖Fig.3 Flow chart of QEA

    式中:α,β分別為基態(tài)取0或1的概率幅,且同時滿足

    式中:α2和β2分別表示對量子位取值為0或1的概率。

    QEA算法中的每代種群Qg={q1,g,q2,g,…,qN,g}中的每個個體qi,g都是一個量子串,即:

    式中:m為量子串長度;N為種群規(guī)模;g為進化代數(shù)。

    由于量子均有可能處于0或1的狀態(tài),故QEA中的每個個體均可以以一定的概率處于 2m個狀態(tài)。如對于長度為3的量子串,有:

    從式(18)中可以發(fā)現(xiàn),個體包含了 1/16、3/16、1/16等 8個狀態(tài),且量子串可進行多個狀態(tài)的線性疊加。由此可知,基于量子串的群體具有強大的搜索能力。

    在進化過程中,QEA算法在維持一個量子種群Qg的同時,保留了對應的基于二進制的種群Rg和最優(yōu)種群Bg,即:

    量子個體qi,g通過如下規(guī)則生成二進制個體ri,g,即:

    5 算例分析

    VPP中機組的運行參數(shù)見表1。VPP結(jié)構(gòu)如圖4所示,其中電負荷1為居民負荷,電負荷2為商業(yè)負荷,電負荷3—5為工業(yè)負荷??偟碾娯摵伞嶝摵?、風機和光伏預測出力曲線如圖5所示。?。簡挝浑娏康奶寂欧排漕~為0.56 kg/(kW·h)。

    表1 機組運行參數(shù)Tab.1 Parameters of units in VPP kW

    圖4 VPP結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of the VPP

    圖5 VPP內(nèi)的熱電負荷和風機光伏預測出力曲線Fig.5 Curve of predicted output of photovoltaic, wind and heat-power load profile of VPP

    圖5中,碳交易價格為120元/t,風電的高估成本系數(shù)和低估成本系數(shù)分別為 0.125元/kW、0.23元/kW,CHP機組的燃料利用率βCHP為0.9,CHP機組的熱電效率比γCHP值為 1.5,天然氣價格為2.5元/m3。將VPP的電價時段:01:00—07:00、23:00—24:00為低谷時段,08:00—10:00、15:00—18:00、21:00—23:00為平時段,11:00—14:00、19:00—21:00為高峰時段,具體參見文獻[16]中數(shù)據(jù)。此外,VPP與主網(wǎng)的聯(lián)絡線的容量限值為80 kW。

    5.1 計算結(jié)果

    取QEA算法中種群大小為60,量子串長度為20,最大進化迭代數(shù)為100。在算法初始化中,設(shè)定α和β為,并根據(jù)文獻[22]中的規(guī)則更新對應的量子位,生成式(19)和式(20)中的ri,g和bi,g,從而計算出目標函數(shù)值。將計算結(jié)果與遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)進行了對比,如圖6所示。

    圖6 目標函數(shù)的計算結(jié)果Fig.6 Results of objective function calculation

    圖6可知,QEA在迭代22次就已經(jīng)達到了最小值,而GA、PSO分別為38次和47次??梢钥闯?,相較于PSO、GA算法,QEA算法具有更強的全局搜索能力,能夠在短時間內(nèi)獲得最優(yōu)計算結(jié)果。

    5.2 場景分析

    為了分析配置電鍋爐對VPP內(nèi)機組運行和整體碳排放的影響,下面分析3種場景下的VPP運行情況,即基準場景(不考慮碳排放和未配置電鍋爐)、考慮碳排放下的場景和配置電鍋爐后的場景。

    5.2.1 基準場景

    在基準場景中,不考慮碳排放約束,VPP內(nèi)部未配置電鍋爐,各機組的出力曲線如圖7所示。

    圖7 基準場景下VPP中各機組出力Fig.7 Units’ output in VPP under the basic scenario

    如圖7所示,由于VPP中未配置電鍋爐,CHP機組不得不跟隨著系統(tǒng)中熱負荷曲線的變化運行,使得其出力曲線與熱負荷曲線相似。由于常規(guī)DG運行成本低,故常規(guī)分布式電源成為VPP中的主要出力機組,這也使得常規(guī)DG的出力類似于VPP中的電負荷曲線。在05:00—11:00時段,隨著電負荷水平的增加,儲能系統(tǒng)的出力逐步增大;而在12:00—14:00時段,受制于CHP機組和儲能系統(tǒng)的運行成本,且此時的風機和光伏出力大部分滿足了電負荷需求,于是CHP機組和儲能系統(tǒng)的出力逐漸減少;在15:00—21:00時段,光伏的出力減少,VPP的熱負荷需求增加,CHP機組和儲能的出力增加;同時,為了減少18:00—21:00時段(高峰時段)向主網(wǎng)的購電量(電價較高),CHP、常規(guī)機組、儲能、燃料電池的出力均呈上升趨勢。

    5.2.2 考慮碳排放的場景

    該場景分析了考慮碳排放時,VPP未配置電鍋爐條件下各機組的出力,曲線如圖8所示。

    圖8 碳排放場景下的VPP中各機組出力Fig.8 Units’ output in VPP under the carbon emission scenario

    從圖8中可以看出,在VPP中考慮碳排放約束后,燃料電池的低排放特性使得燃料電池成為VPP中的主要出力機組,常規(guī)DG機組在絕大多數(shù)時段處于最小出力狀態(tài);CHP機組作為VPP中的主要供熱機組,其出力曲線與熱負荷曲線變化趨勢一致。此外,由于儲能裝置有零排放特性,這使得儲能裝置在該場景下的出力面積明顯多于基準場景中的出力面積。

    5.2.3 VPP中配置電鍋爐的場景

    考慮碳排放時,在VPP配置電鍋爐后,各機組的出力曲線如圖9所示。

    圖9 配置電鍋爐和碳排放場景下的VPP中各機組出力Fig.9 Units’ output in VPP when equipped with the electric boiler and under the carbon emission scenario

    從圖9中可以看出,在VPP中配置電鍋爐后,CHP機組出力小于未配置電鍋爐時 CHP機組的出力,平均降幅為21.34%,這表明配置電鍋爐后實現(xiàn)了 CHP機組的電-熱解耦。同時,引入碳排放約束后,在風電機組和電鍋爐聯(lián)合提供的熱量不能滿足VPP內(nèi)部需求的情況下,燃料電池聯(lián)合電鍋爐進行供熱,使得在16:00—21:00時段,燃料電池的出力從84.09 kW急劇上升至148.69 kW,這與熱負荷的曲線變化一致。

    為了分析配置電鍋爐對風電波動的抑制作用和減碳的促進作用,分別比較了配置電鍋爐與否對VPP整體碳排放量和交易電量的影響,結(jié)果如圖10所示。

    圖10 VPP的整體碳排放量和交易電量Fig.10 Carbon emission and traded electricity of VPP

    圖10中,黑色曲線為VPP配置電鍋爐后的碳排放量和交易電量,紅色曲線為 VPP未配置電鍋爐時的碳排放量和交易電量。可以發(fā)現(xiàn):VPP中配置電鍋爐后,整體的碳排放量顯著降低,總體削減了 698.7 kg,降幅為 23.93%;而VPP與主網(wǎng)的交易電量整體增加了223.92 kW·h,增幅為210.86%,這說明VPP內(nèi)電鍋爐聯(lián)合風電能夠改善電熱聯(lián)合運行中“以熱定電”的弊端。在電負荷的低谷時段(如 05:00—06:00時段,21:00—22:00時段),是熱負荷需求的高峰時段。此時,通過電鍋爐引導富余的風電轉(zhuǎn)換為熱能,明顯降低CHP機組、常規(guī)機組等高碳排放量機組的出力,從而降低了碳排放。同時,相較于未配置電鍋爐的VPP的交易電量曲線,可以發(fā)現(xiàn):配置電鍋爐的VPP僅在熱負荷最低時(11:00—12:00時段)向系統(tǒng)購買電能,其余時段均實現(xiàn)了對主網(wǎng)的售電。這說明電鍋爐能夠提高VPP對主網(wǎng)的售電量。

    圖11示出VPP內(nèi)機組運行成本比較結(jié)果。從圖中可以看出,整體而言,配置電鍋爐能夠顯著降低VPP的運行成本。配置電鍋爐的VPP內(nèi)機組運行成本僅在13:00—15:00時段大于未配置電鍋爐的VPP內(nèi)機組運行成本。即使在電負荷和熱負荷需求的高峰時段(如20:00—21:00時),配置電鍋爐后的VPP運行成本依然小于未配置電鍋爐時的運行成本。這說明電鍋爐利用風電轉(zhuǎn)化為熱能,避免了CHP機組的持續(xù)運行,降低了VPP運行成本。

    圖11 VPP內(nèi)機組的運行成本比較Fig.11 Comparison of units’ operation cost in VPP

    6 結(jié)論

    為了抑制VPP內(nèi)部風電、光伏等可再生能源出力波動特性對VPP運行的影響,本文提出了利用電鍋爐聯(lián)合風電對VPP內(nèi)部用戶進行供熱的方法。仿真實例表明:在考慮了VPP整體碳排放成本后,電鍋爐聯(lián)合風電運行,一定程度實現(xiàn)了CHP機組的電熱解耦,避免了傳統(tǒng)CHP機組“以熱定電”的弊端;對VPP內(nèi)部引入碳排放約束,從而優(yōu)化了VPP內(nèi)部低碳機組和高碳機組的出力,降低了系統(tǒng)的運行費用和VPP的整體碳排放量。

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