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    基于熱需求響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)可靠供能能力評(píng)估

    2022-05-06 12:00:08張治魏振華鄧子琦
    科學(xué)技術(shù)與工程 2022年11期
    關(guān)鍵詞:區(qū)間峰值可靠性

    張治, 魏振華*, 鄧子琦

    (1.國(guó)核電力規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司, 北京 100095; 2.華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院, 北京 102206)

    隨著社會(huì)的持續(xù)發(fā)展,能源結(jié)構(gòu)正在逐步向清潔發(fā)電轉(zhuǎn)變,能源生產(chǎn)和消費(fèi)模式正在發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system, IES)是一種新型的混合動(dòng)力系統(tǒng)[1],通過先進(jìn)的能源轉(zhuǎn)換和能源傳輸儲(chǔ)存技術(shù)整合多種不同能源形式(如電能、天然氣、熱能等),實(shí)現(xiàn)多個(gè)能源子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行,梯級(jí)利用能源,從而提升能源效率[2]。在新一輪工業(yè)革命的條件下,綜合能源系統(tǒng)是滿足多元供應(yīng)體系的具體實(shí)現(xiàn)方式,已經(jīng)成為世界各國(guó)能源轉(zhuǎn)型爭(zhēng)相發(fā)展的重點(diǎn)[3]。

    目前,已有許多學(xué)者在綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃分析、優(yōu)化調(diào)度上方面進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[4]從站-網(wǎng)整體規(guī)劃的角度出發(fā),對(duì)能源站數(shù)量、位置和設(shè)備容量配置,供能網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃研究。文獻(xiàn)[5]在綜合能源配置優(yōu)化問題中,引入可靠性約束,形成兼顧經(jīng)濟(jì)性與可靠性的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置框架。文獻(xiàn)[6-7]考慮了需求響應(yīng)對(duì)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的影響。文獻(xiàn)[8]綜合考慮了能效、環(huán)境因素,提出了基于能源價(jià)格響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[9]考慮了源荷不確定因素的日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,構(gòu)建了基于可信性理論的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃優(yōu)化調(diào)度模型。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)對(duì)綜合能源系統(tǒng)的理論建模、規(guī)劃運(yùn)行方面等方面進(jìn)行了研究,但綜合能源系統(tǒng)的系統(tǒng)評(píng)估這一方面的研究仍處于起步階段。文獻(xiàn)[10-11]結(jié)合馬爾可夫和蒙特卡洛對(duì)設(shè)備故障情況建模,分析了設(shè)備故障對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響,沿用電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法對(duì)系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行了評(píng)估。文獻(xiàn)[12]考慮不同子系統(tǒng)的能量損失等級(jí)差異,提出了基于能量質(zhì)量特征的綜合能源系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。同樣考慮了能源品質(zhì)差異,文獻(xiàn)[13]將不同品質(zhì)的能源統(tǒng)一折算,構(gòu)建了多能源系統(tǒng)綜合能效的評(píng)估模型。文獻(xiàn)[14]首次將配電網(wǎng)的最大供電能力評(píng)估指標(biāo)引入綜合能源系統(tǒng),為綜合能源系統(tǒng)的供能能力評(píng)估提供了思路。文獻(xiàn)[15]設(shè)計(jì)了綜合能源系統(tǒng)的效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,根據(jù)層次分析法建立了綜合效益評(píng)價(jià)模型,并基于模糊理論對(duì)系統(tǒng)分級(jí)。

    綜上,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)綜合能源系統(tǒng)的研究主要集中在優(yōu)化調(diào)度、綜合評(píng)估方面,但對(duì)綜合能源系統(tǒng)的多種能源綜合可靠供能能力評(píng)估的研究不夠深入;需求響應(yīng)作為調(diào)節(jié)負(fù)荷的重要手段,鮮有文獻(xiàn)對(duì)需求響應(yīng)在高負(fù)荷運(yùn)行下對(duì)綜合能源系統(tǒng)的多能供能能力的提高和作為后備資源保障系統(tǒng)可靠供能的能力進(jìn)行研究。

    鑒于此,現(xiàn)提出一種基于多目標(biāo)差分算法的協(xié)同進(jìn)化算法(co-evolution algorithm based on multi-objective differential evolution algorithm, Coevolution-NSDE)來評(píng)估綜合能源系統(tǒng)的供能能力。利用多目標(biāo)優(yōu)化算法自動(dòng)尋優(yōu)的優(yōu)點(diǎn)解決不同子系統(tǒng)間的耦合問題,在系統(tǒng)設(shè)備約束條件內(nèi)對(duì)可供能峰值進(jìn)行尋優(yōu),來計(jì)算系統(tǒng)的供能區(qū)間。其次,將設(shè)備故障情況納入考慮,在考慮系統(tǒng)運(yùn)行約束的基礎(chǔ)上,對(duì)系統(tǒng)的可靠性需求與系統(tǒng)的供能能力的關(guān)系進(jìn)行研究;并通過對(duì)供暖型熱負(fù)荷參與需求響應(yīng)進(jìn)行分析來研究熱需求響應(yīng)的實(shí)施對(duì)系統(tǒng)可靠供能區(qū)間的影響。最后,通過仿真算例證明,本文所提算法對(duì)于綜合能源系統(tǒng)供能區(qū)間的求解是有效的,且熱需求響應(yīng)作為用戶側(cè)參與優(yōu)化負(fù)荷、合理調(diào)配資源的手段,能夠進(jìn)一步擴(kuò)大系統(tǒng)的可靠供能能力。

    1 綜合能源系統(tǒng)建模

    1.1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

    結(jié)合能源集線器思想,本文中綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,包括供能側(cè),能源轉(zhuǎn)換部分、能源存儲(chǔ)部分以及負(fù)荷側(cè)。

    圖1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of the integrated energy system

    本文中所提綜合能源系統(tǒng)模型構(gòu)造如下:①供能側(cè):包括外部電網(wǎng)提供的電能、風(fēng)電、光伏以及外部氣網(wǎng)提供的天然氣;②能量存儲(chǔ)部分:包括儲(chǔ)氫設(shè)備和蓄熱設(shè)備;③能量轉(zhuǎn)換部分:包括燃?xì)怆姛崧?lián)產(chǎn)機(jī)組(cogeneration, combined heat and power,CHP)、燃?xì)鉄岜?、燃料電池、電制氫設(shè)備、氫氣甲烷化設(shè)備。負(fù)荷側(cè)包括熱負(fù)荷、電負(fù)荷、氣負(fù)荷。各設(shè)備具體建模公式及運(yùn)行約束公式見文獻(xiàn)[16-18]。

    1.2 運(yùn)行策略

    綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行需要滿足功率平衡約束,即

    (1)

    式(1)中:LE,buy表示從電網(wǎng)購電;LE,CHP、LE,fc、LE,WT、LE,PV表示CHP、燃料電池、風(fēng)電、光伏產(chǎn)生的電量;LQ,buy表示從電網(wǎng)購氣;LQ,CH4表示甲烷化設(shè)備產(chǎn)生的氣體;LH,CHP、LH,eb、LH,HP、LH,hs表示熱電聯(lián)產(chǎn)、電鍋爐、儲(chǔ)氫罐產(chǎn)生的熱量。

    對(duì)上述綜合能源系統(tǒng),其運(yùn)行過程中,各能源優(yōu)先滿足同類負(fù)荷需求,若不足或有余再通過能源轉(zhuǎn)換設(shè)備轉(zhuǎn)換成其他種類能源滿足負(fù)荷需求或進(jìn)行儲(chǔ)存。

    即電負(fù)荷優(yōu)先由光伏、風(fēng)電滿足,不夠部分由熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、燃料電池等滿足,若仍不滿足則從外部電網(wǎng)買電補(bǔ)足;熱負(fù)荷由燃?xì)鉄岜霉?yīng)、不足部分由熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、儲(chǔ)熱、電鍋爐供應(yīng);氣負(fù)荷優(yōu)先由外部氣網(wǎng)供給,不足部分由電轉(zhuǎn)氣裝置供給。由于相比于電轉(zhuǎn)氫過程,電轉(zhuǎn)氣過程損耗較小,轉(zhuǎn)化效率較高,故儲(chǔ)能過程中的策略具體為:當(dāng)可再生能源及熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組所發(fā)電量大于當(dāng)前時(shí)刻電負(fù)荷,多余電量通過電解槽轉(zhuǎn)化為氫氣。當(dāng)儲(chǔ)氫罐儲(chǔ)滿不能繼續(xù)工作或電解槽以最大功率運(yùn)行但系統(tǒng)仍有余電時(shí),通過儲(chǔ)熱消納多余電能。只有當(dāng)供氣不足或儲(chǔ)氫罐及蓄熱裝置不能繼續(xù)工作時(shí),轉(zhuǎn)化的氫氣才通過甲烷化設(shè)備轉(zhuǎn)化為甲烷以滿足氣負(fù)荷;大部分時(shí)間內(nèi),系統(tǒng)將氫氣儲(chǔ)存在儲(chǔ)氫罐中。

    2 基于Coevolution-NSDE的綜合能源可靠供能能力評(píng)估方法

    2.1 系統(tǒng)供能區(qū)間

    綜合能源系統(tǒng)的供能區(qū)間是由多維數(shù)組構(gòu)成的邊界與坐標(biāo)軸圍成的區(qū)間,本文中通過求取系統(tǒng)的多維供能區(qū)間來評(píng)估系統(tǒng)的供能能力。在本文中,這個(gè)多維數(shù)組為三維數(shù)組x=[x1,x2,x3],分別代表電、熱、氣三種供能需求。即供電區(qū)間為[0,x1];供熱區(qū)間為[0,x2];供氣區(qū)間為[0,x3]。

    綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷種類多樣,系統(tǒng)電、熱、氣供能情況不僅具有耦合特性,能夠互濟(jì)互聯(lián),而且各能源間的轉(zhuǎn)換關(guān)系并非是簡(jiǎn)單線性關(guān)系。從內(nèi)部設(shè)備層面來看,設(shè)備自身具有復(fù)雜的約束條件,并且儲(chǔ)氫、儲(chǔ)熱設(shè)備具有時(shí)序特性,難以通過數(shù)學(xué)解析的方法得到最大供能區(qū)間邊界;從系統(tǒng)層面來看,某種能源供應(yīng)能力大小受其余種類能源供給能力的影響,系統(tǒng)供能能力不存在唯一最優(yōu)解。

    為了解決上述問題,在滿足系統(tǒng)配置的設(shè)備的約束條件的基礎(chǔ)上,將系統(tǒng)能夠供應(yīng)的最大負(fù)荷能力作為系統(tǒng)的供能能力進(jìn)行系統(tǒng)的最大供能區(qū)間求解。以綜合能源系統(tǒng)的供電、熱、氣能力作為優(yōu)化變量,采用多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)進(jìn)行求解。

    將優(yōu)化變量xi乘以典型日的時(shí)序系數(shù)得到全年的負(fù)荷曲線,進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)行仿真。即優(yōu)化變量xi代表系統(tǒng)可供應(yīng)范圍內(nèi)的負(fù)荷峰值個(gè)體,通過不斷的優(yōu)化迭代,得到系統(tǒng)可以滿足的最大負(fù)荷峰值即所求的目標(biāo),系統(tǒng)供能能力。具體年負(fù)荷曲線生成公式為

    Li(t)=xiLi,i=1, 2, 3,…

    (2)

    式(2)中:Li(t)表示全年各時(shí)刻負(fù)荷,xi表示優(yōu)化變量;Li表示典型日各時(shí)刻負(fù)荷與負(fù)荷峰值比值;i分別表示三種負(fù)荷。由于熱負(fù)荷具有季節(jié)特性,為了貼近實(shí)際,不同季節(jié)應(yīng)使用不同負(fù)荷比值曲線表示。

    優(yōu)化目標(biāo)是使系統(tǒng)可供應(yīng)電、熱、氣負(fù)荷能力最大。參變量包括迭代次數(shù)、個(gè)體數(shù)目、綜合能源系統(tǒng)配置等。優(yōu)化結(jié)果所得個(gè)體均滿足系統(tǒng)設(shè)備約束以及可靠性約束,其中每個(gè)個(gè)體都代表了系統(tǒng)一種最大可供應(yīng)負(fù)荷能力方案。但由于各能源彼此耦合相互約束關(guān)系,最終得到的pareto最優(yōu)解集為一個(gè)多維數(shù)組的集合,代表了系統(tǒng)能夠供應(yīng)的最大負(fù)荷邊界。

    2.2 求解算法Coevolution-NSDE

    為了求得系統(tǒng)在功率平衡約束及設(shè)備運(yùn)行約束條件下的最大供能區(qū)間,將系統(tǒng)能夠供應(yīng)的最大電、熱、氣負(fù)荷作為尋優(yōu)目標(biāo),這些尋優(yōu)目標(biāo)是互相影響、互相競(jìng)爭(zhēng)、耦合在一起的,它們的競(jìng)爭(zhēng)性和復(fù)雜性使得其優(yōu)化求解變得困難。采用多目標(biāo)優(yōu)化算法,利用群智能算法的自動(dòng)尋優(yōu)特性解決各個(gè)能源子系統(tǒng)的耦合問題進(jìn)行求解,流程如圖2所示。

    圖2 Coevolution-NSDE算法求解流程圖Fig.2 Coevolution-NSDE algorithm solving flow chart

    為了保持種群的多樣性,得到更為完整的pareto前沿,本文中采用基于多目標(biāo)差分進(jìn)化算法的協(xié)同進(jìn)化算法進(jìn)行求解。

    非支配排序差分進(jìn)化算法(non-dominated sorting differential evolution algorithm, NSDE)將差分進(jìn)化算法(differential evolution algorithm, DE)與快速非支配排序操作相融合,具有收斂速度快、pareto最優(yōu)解分布特性好等特點(diǎn),在電力系統(tǒng)相關(guān)研究領(lǐng)域得到了大量應(yīng)用。然而,NSDE 算法仍存在易于早熟、全局收斂能力差等缺點(diǎn)。故本文中采用協(xié)同進(jìn)化提高其全局搜索能力以得到更全面的pareto解集。

    選取非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-II)生成輔助種群進(jìn)行協(xié)同進(jìn)化,為NSDE的子種群增加多樣性,同時(shí)也提供了NSDE子種群跳出局部最優(yōu)的可能性,避免過早收斂。

    具體優(yōu)化求解過程如下:①NSDE與NSGA-Ⅱ算法設(shè)置相同的種群數(shù)量N、變量范圍等初始化參數(shù)。各自生成初始化種群;②二者各自進(jìn)化生成子代種群;③將二者子代種群混合產(chǎn)生2N個(gè)子代,根據(jù)非支配排序?qū)旌献哟N群進(jìn)行排序;④選取最優(yōu)N個(gè)子代作為NSDE的子代,NSGA-Ⅱ的種群子代仍為NSGA-Ⅱ的原始子代;⑤重復(fù)步驟②~步驟④直至到達(dá)迭代終止條件。

    2.3 系統(tǒng)可靠供能區(qū)間

    實(shí)際情況中,評(píng)估綜合能源系統(tǒng)供能能力必須要考慮系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí),可能使系統(tǒng)無法如理想狀態(tài)供能,導(dǎo)致供能能力達(dá)不到預(yù)期。但負(fù)荷峰值及系統(tǒng)設(shè)備故障時(shí)間在整個(gè)仿真時(shí)間中只占很小的一部分,若要求系統(tǒng)時(shí)時(shí)滿足負(fù)荷需求要求過于苛刻。故在一定的可靠指標(biāo)約束下求取的系統(tǒng)供能區(qū)間更能挖掘系統(tǒng)的供能能力,也更具有實(shí)際意義。

    計(jì)算系統(tǒng)可靠性一般用解析法和模擬法。由于本文所討論的綜合能源系統(tǒng)包含儲(chǔ)氫、蓄熱設(shè)備,綜合考慮系統(tǒng)的時(shí)序特性和計(jì)算的準(zhǔn)確性,采用序貫蒙特卡洛方法進(jìn)行可靠性指標(biāo)計(jì)算。負(fù)荷峰值越大,當(dāng)系統(tǒng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí),其造成的系統(tǒng)期望缺供量也會(huì)隨之增大。故以系統(tǒng)期望缺供量為約束條件會(huì)在一定程度上對(duì)系統(tǒng)最大供應(yīng)負(fù)荷能力起到限制作用。以馬爾可夫兩狀態(tài)模型描述設(shè)備狀態(tài)的不確定性,將可靠性指標(biāo)作為約束條件之一進(jìn)行供能區(qū)間求解。

    假設(shè)設(shè)備正常工作時(shí)間與故障持續(xù)時(shí)間均服從指數(shù)分布,其蒙特卡洛抽樣過程公式為

    (3)

    (4)

    式中:下標(biāo)x代表設(shè)備類型;Tg,x為設(shè)備正常持續(xù)時(shí)間;Tr,x為設(shè)備修復(fù)時(shí)間;λx為設(shè)備故障率;δx為設(shè)備修復(fù)率;σx為0~1的隨機(jī)數(shù)。通過式(3)、式(4)可以得出仿真時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)各設(shè)備的時(shí)序狀態(tài)。

    為求解系統(tǒng)可靠供能區(qū)間,以系統(tǒng)期望缺供量(expected demand not supplied,EENS)這一可靠性指標(biāo)作為約束條件,系統(tǒng)期望缺供量是指統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)由于能量供應(yīng)不足而削減的部分負(fù)荷量。在本文系統(tǒng)中具體為系統(tǒng)期望缺供電量、系統(tǒng)缺供熱量和系統(tǒng)缺供氣量。計(jì)算公式為

    (5)

    式(5)中:T為仿真時(shí)長(zhǎng);E為系統(tǒng)的缺負(fù)荷量;i為能源種類。

    2.4 熱需求響應(yīng)參與下的系統(tǒng)可靠供能區(qū)間

    在綜合能源系統(tǒng)中,負(fù)荷具有多種形式。由于熱傳導(dǎo)的延遲特性,部分供暖類型熱負(fù)荷也具有可調(diào)控潛力。與電負(fù)荷不同,當(dāng)系統(tǒng)供熱設(shè)備發(fā)生故障,或供熱能力不足時(shí),溫度作為熱負(fù)荷的呈現(xiàn)形式并不會(huì)突變,而是在一定時(shí)間內(nèi)呈非線性下降趨勢(shì)。對(duì)負(fù)荷側(cè)而言,一定范圍內(nèi)的溫度波動(dòng)雖然對(duì)用戶體驗(yàn)有所影響,但是可接受的,即用戶側(cè)供能故障發(fā)生時(shí)間滯后于設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間。

    如圖3所示,若供熱設(shè)備在t1時(shí)刻發(fā)生故障,對(duì)于用戶而言,在t2時(shí)刻介質(zhì)溫度才降低到允許范圍之下,超出允許范圍。若不考慮介質(zhì)熱傳導(dǎo)延遲特性,實(shí)時(shí)調(diào)整供熱量以維持介質(zhì)溫度處于某一恒定值,則會(huì)造成能源的浪費(fèi),降低系統(tǒng)的整體供能能力。故在評(píng)估系統(tǒng)可靠性時(shí),將這種允許范圍內(nèi)的溫度波動(dòng)列入考慮是更符合實(shí)際情況的。對(duì)于綜合能源系統(tǒng),由于各能源之間相互耦合,考慮熱負(fù)荷響應(yīng)不僅影響系統(tǒng)供熱能力,當(dāng)系統(tǒng)設(shè)備有故障發(fā)生時(shí),系統(tǒng)產(chǎn)生其他類型負(fù)荷缺供情況,允許系統(tǒng)供熱量在一定范圍內(nèi)偏離熱負(fù)荷,優(yōu)先滿足其他負(fù)荷的供給,即作為柔性熱負(fù)荷使用。

    圖3 熱傳導(dǎo)延遲特性Fig.3 Thermal conduction delay characteristics

    以熱水系統(tǒng)作為典型的熱負(fù)荷模型,即

    (6)

    (7)

    式中:T(t-1)、T(t)分別為上一時(shí)刻、這一時(shí)刻的熱水溫度;Qmax,H為熱容器額定熱容量;R為熱容器熱阻;Tout(t)、Tin為環(huán)境溫度和進(jìn)水溫度;Te為額定溫度;Ph為輸入熱功率。

    在考慮熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí),系統(tǒng)的運(yùn)行策略具體為:當(dāng)系統(tǒng)產(chǎn)生缺供時(shí),判斷負(fù)荷側(cè)供暖型熱負(fù)荷供應(yīng)溫度是否在正常范圍內(nèi),若處于可接受范圍,計(jì)算若在可接受范圍內(nèi)降低熱負(fù)荷供應(yīng),能否滿足缺供量。即以溫度作為評(píng)判缺供與否的標(biāo)志。

    考慮熱需求響應(yīng)參與的綜合能源系統(tǒng)可靠供能區(qū)間求取流程如圖4所示。

    圖4 考慮熱需求響應(yīng)的系統(tǒng)可靠供能區(qū)間求解流程圖Fig.4 Flow chart for solving system’s reliable energy supply interval considering heat demand response

    如圖4所示,求取可靠供能區(qū)間步驟如下。

    (1)更新三維個(gè)體,分別代表系統(tǒng)可供應(yīng)的電、熱、氣負(fù)荷年峰值。

    (2)通過負(fù)荷比例曲線將個(gè)體代表的可供負(fù)荷峰值轉(zhuǎn)化為年負(fù)荷曲線。

    (3)對(duì)系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行序貫蒙特卡洛模擬抽樣,得到設(shè)備的時(shí)序狀態(tài)。根據(jù)事先設(shè)定好的系統(tǒng)配置、運(yùn)行策略,在仿真年限內(nèi)進(jìn)行運(yùn)行仿真。

    (4)運(yùn)行仿真結(jié)束,計(jì)算可靠性指標(biāo)。

    (5)判斷生成的可靠性指標(biāo)是否滿足設(shè)定的約束條件。

    (6)若不滿足,重新生成個(gè)體,返回步驟(1)。

    (7)比較進(jìn)化結(jié)果,擇優(yōu)選取。

    3 算例分析

    3.1 算法性能對(duì)比

    為測(cè)試所提Coevolution-NSDE算法性能,以不考慮需求響應(yīng)和可靠性約束的基礎(chǔ)最大供能區(qū)間進(jìn)行仿真對(duì)比,采用解集覆蓋指標(biāo)(C-metric)和間距評(píng)估指標(biāo)(Sa)[19]對(duì)基礎(chǔ)NSDE和Coevolution-NSDE二者按圖4所述流程進(jìn)行仿真。其中,設(shè)備具體參數(shù)如表1所示。

    表1 綜合能源系統(tǒng)設(shè)備參數(shù)

    典型日負(fù)荷比例曲線如圖5所示,全年風(fēng)光出力如圖6所示。

    圖5 典型日負(fù)荷比例曲線Fig.5 Typical daily load ratio curve

    圖6 全年風(fēng)光出力圖Fig.6 Annual wind power and photovoltaic output

    (1)解集覆蓋指標(biāo)(C-metric)。用來比較兩個(gè)解集哪個(gè)更接近真實(shí)pareto解集。解集覆蓋指標(biāo)C(A,B)代表B中解被A中解支配的個(gè)數(shù)占B非劣解集中的比例。若C(A,B)>C(B,A)則說明解集A表現(xiàn)優(yōu)于解集B,反之亦然。計(jì)算公式為

    (8)

    式(8)中:A、B表示兩個(gè)非劣解集;分子表示B中解被A中解支配的個(gè)數(shù);分母表示B中解的個(gè)數(shù)。

    對(duì)兩個(gè)算法采取同樣的種群數(shù)量200和迭代次數(shù)50次,得到結(jié)果如表2所示??梢姳疚姆椒ㄋ媒饧瘍?yōu)于NSDE解集。

    表2 算法的解集覆蓋指標(biāo)對(duì)比

    (2)間距評(píng)估指標(biāo)(Sa)。間距評(píng)估指標(biāo)用來評(píng)估指標(biāo)中的解的均勻性,指標(biāo)越小代表解集均勻性越好。計(jì)算公式為

    (9)

    式(9)中:I為非劣解集中解的個(gè)數(shù);d為解集的相鄰歐氏距離;dave為相鄰歐氏距離的平均值。

    對(duì)兩個(gè)算法采取同樣的種群數(shù)量200和迭代次數(shù)50次,得到結(jié)果如表3所示。

    表3 算法的間距評(píng)估指標(biāo)指標(biāo)對(duì)比

    本文所得的Sa指標(biāo)小于NSDE所得指標(biāo),可見本文方法所得解集有著更好的均勻性。

    3.2 系統(tǒng)可靠供能區(qū)間

    以不同的系統(tǒng)年期望缺供量約束條件代表系統(tǒng)的不同可靠性需求程度。系統(tǒng)期望缺供越小,代表系統(tǒng)對(duì)供能可靠性的需求越高。以年期望缺供電、熱、氣量分別為1 500 kW、1 500 kW和1 500 m3;年期望缺供電、熱、氣量為1 000 kW、1 000 kW和1 000 m3和年期望缺供電、熱、氣量為500 kW、500 kW和500 m3為約束條件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行求解。每種約束條件下各100個(gè)個(gè)體。各設(shè)備故障率及修復(fù)率如表4所示,仿真時(shí)間為200年。

    表4 綜合能源系統(tǒng)設(shè)備可靠性參數(shù)

    采用第2節(jié)所述的Coevolution-NSDE算法對(duì)約束條件的最大供能區(qū)間進(jìn)行求解。得到結(jié)果如圖7所示。

    圖7 不同可靠性需求約束的系統(tǒng)可靠供能區(qū)間Fig.7 Reliable energy supply interval of the system with different reliability demand constraints

    其中,在年期望缺供電量為1 500 kW,年期望缺供熱量1 500 kW,年期望缺供氣量1 500 m3以內(nèi)的約束條件下,得到的最大可供電能峰值為3 010.5 kW,最大可供熱能峰值為2 101.6 kW,最大可供氣能負(fù)荷為1 100.7 m3;在年期望缺供電量1 000 kW,年期望缺供熱量1 000 kW,年期望缺供1 000 m3以內(nèi)的約束條件下,得到的最大可供電能峰值為2 992.6 kW,最大可供熱能峰值為2 079.1 kW,最大可供氣能負(fù)荷為1 006.5 m3;在年期望缺供電量500 kW,年期望缺供熱量500 kW,年期望缺供500 m3以內(nèi)的約束條件下,得到的最大可供電能峰值為2 980.5 kW,最大可供熱能峰值為1 993.9 kW,最大可供氣能負(fù)荷為981.0 m3??梢姡S著系統(tǒng)的可靠性需求提高,系統(tǒng)的最大供能能力有所下降。在不改變系統(tǒng)配置的條件下,系統(tǒng)的可靠性與供能能力呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    為了更清楚地得到各種類能源最大供能能力的關(guān)系及對(duì)比不同的可靠性需求約束對(duì)系統(tǒng)供能能力的影響,固定年供電能峰值1 500 kW,得到熱-氣供能能力在不同可靠性需求約束下的差異,如圖8(a)所示。同樣地,固定年供熱能峰值為1 500 kW,得到電-氣供能能力在不同可靠性需求約束下的差異,如圖8(b)所示;固定年供氣能峰值為700 m3時(shí),得到電-熱供能能力在不同可靠性需求約束下的差異,如圖8(c)所示。用第2節(jié)的多目標(biāo)求解方法進(jìn)行仿真求解,結(jié)果如圖8所示。

    圖8 不同可靠性需求約束下的系統(tǒng)最大供能區(qū)間邊界Fig.8 The boundary of the maximum energy supply interval of the system under the constraints of different reliability requirements

    由圖8可以看出,隨著可靠性需求的提高,系統(tǒng)的供電、熱、氣能力都有所下降,且從圖8(a)中可以看出系統(tǒng)的最大供熱、氣關(guān)系呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這是由于系統(tǒng)供熱沒有直接熱源,熱能的供給需要通過各能源轉(zhuǎn)化設(shè)備將電、氣能轉(zhuǎn)化為熱能。熱能需求量越高,則需要越多的能源轉(zhuǎn)化設(shè)備運(yùn)作,其對(duì)系統(tǒng)能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的可靠性要求越高。圖8(b)所示的系統(tǒng)最大供電、氣能力其相關(guān)性則不明顯,僅在最大供電能力小于500 kW時(shí),存在負(fù)相關(guān)特性,這是由于本文系統(tǒng)電氣能源轉(zhuǎn)換僅配備了熱電聯(lián)產(chǎn)和電轉(zhuǎn)氣設(shè)備,而熱電聯(lián)產(chǎn)的運(yùn)行策略為以熱定電,故在系統(tǒng)最大供熱能力固定的情況下,電氣能源轉(zhuǎn)換主要為電轉(zhuǎn)氣設(shè)備,僅在系統(tǒng)供電能源較小時(shí)電轉(zhuǎn)氣設(shè)備才會(huì)作用。圖8(c)所示的系統(tǒng)最大供電、熱能力在電能小于1 500 kW、熱能大于1 450 kW 時(shí),呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,這是由于在本文配置的系統(tǒng)中,熱電能源的轉(zhuǎn)換主要是依靠電鍋爐完成的,根據(jù)優(yōu)先供給本類型能源的原則,僅在熱能需求高且電能需求低時(shí)電鍋爐工作進(jìn)行能源轉(zhuǎn)換,符合實(shí)際情況。

    3.3 需求響應(yīng)參與下的可靠供能區(qū)間

    本文中假設(shè)供暖型熱負(fù)荷占總熱負(fù)荷比例取70%。期望溫度為75 ℃,允許溫度范圍55~75 ℃??紤]熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí),以溫度為缺供標(biāo)志進(jìn)行判斷;未考慮熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí),以熱負(fù)荷與系統(tǒng)實(shí)際供能差值為缺供標(biāo)志進(jìn)行判斷。當(dāng)設(shè)備故障、或可再生能源出力低時(shí),供暖部分熱負(fù)荷參與需求響應(yīng),通過在溫度變化允許范圍內(nèi)短時(shí)間的降低熱負(fù)荷供給,以溫度作為缺供與否的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)更能準(zhǔn)確反映熱負(fù)荷的用本質(zhì)。

    對(duì)不同供暖型熱負(fù)荷占比的系統(tǒng)進(jìn)行最大供能區(qū)間的求解,當(dāng)系統(tǒng)不能滿足供能需求時(shí),可通過降低供暖型負(fù)荷的供熱,以滿足其余負(fù)荷需求。在年期望缺供電量為1 000 kW,年期望缺供熱量1 000 kW,年期望缺供氣量1 000 m3以內(nèi)的約束條件下,供暖型負(fù)荷占比w分別為0.7、0.5、0.3,得到仿真結(jié)果如圖9所示。

    圖9 不同供暖型熱負(fù)荷占比的系統(tǒng)可靠供能區(qū)間Fig.9 Reliable energy supply interval of the system with different heating load proportions

    其中,在當(dāng)供暖型熱負(fù)荷占比0.7時(shí),最大可供電峰值為3 040.2 kW,最大可供熱能峰值為2 123.6 kW,最大可供氣能負(fù)荷為1 153.7 m3;在當(dāng)供暖型熱負(fù)荷占比0.5時(shí),得到的最大可供電能峰值為3 021.8 kW,最大可供熱能峰值為2 101.4 kW,最大可供氣能負(fù)荷為1 127.9 m3;在當(dāng)供暖型熱負(fù)荷占比0.3時(shí),得到的最大可供電能峰值為2 999.7 kW,最大可供熱能峰值為2 086.9 kW,最大可供氣能負(fù)荷為1 099.4 m3??梢?,隨著系統(tǒng)的供暖型熱負(fù)荷比例增大,系統(tǒng)最大供能能力也有所增加。通過合理調(diào)用需求側(cè)資源,利用需求側(cè)響應(yīng)的參與使得系統(tǒng)資源分配效率提高,使得系統(tǒng)的最大供能邊界增大。

    同樣地,為了更清楚地對(duì)比不同的供暖型負(fù)荷占比對(duì)系統(tǒng)供能能力的影響,固定年供電能峰值1 500 kW,得到熱-氣供能能力在不同供暖型負(fù)荷占比下的差異,如圖10(a)所示;固定年供熱能峰值為1 500 kW,得到電-氣供能能力在不同供暖型負(fù)荷占比下的差異,如圖10(b)所示;固定年供氣能峰值為700 m3時(shí),得到電-熱供能能力在不同供暖型負(fù)荷占比下的差異,如圖10(c)所示。用第2節(jié)的多目標(biāo)求解方法進(jìn)行仿真求解,結(jié)果如圖10所示。

    圖10 不同供暖型熱負(fù)荷占比系統(tǒng)最大可靠供能區(qū)間邊界Fig.10 The boundary of the maximum reliable energy supply interval of different heating systems with different heating load proportions

    由圖10可以看出,以溫度作為缺供判斷標(biāo)志,將供暖型熱負(fù)荷作為可替代備用能源,從需求側(cè)進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的運(yùn)行能力,可以一定程度上提高系統(tǒng)的供熱能力。并且由于綜合能源系統(tǒng)各類型能源可相互轉(zhuǎn)換,系統(tǒng)供電、供氣能力也會(huì)隨之有所提高。

    由圖10可以看出,隨著供暖型負(fù)荷占比的增加,系統(tǒng)的最大供電、熱、氣能力均有所增加,且由圖10(a)、圖10(c)可以看出隨著系統(tǒng)供熱的增加,供暖型負(fù)荷占比對(duì)系統(tǒng)供電、氣能力的影響愈發(fā)明顯。這是由于系統(tǒng)供熱增加,供暖型負(fù)荷也隨之增加,即在系統(tǒng)缺供時(shí),系統(tǒng)將有更多的供暖能源在允許范圍內(nèi)支援其他類型缺供能源。

    4 結(jié)論

    本文提出了基于多目標(biāo)差分進(jìn)化算法的協(xié)同進(jìn)化算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)的可靠供能區(qū)間進(jìn)行求解。分別對(duì)不同占比的供暖型熱負(fù)荷參與需求響應(yīng)的情況進(jìn)行仿真,分析熱需求響應(yīng)參與對(duì)系統(tǒng)的可靠供能能力的影響,可得下述結(jié)論。

    (1)采用基于非支配排序多目標(biāo)差分進(jìn)化算法的協(xié)同進(jìn)化算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)的可靠供能區(qū)間進(jìn)行求解,通過多目標(biāo)優(yōu)化算法自動(dòng)尋優(yōu)的優(yōu)點(diǎn)解決了綜合能源系統(tǒng)復(fù)雜的耦合特性為求解帶來的困難。該算法在綜合能源系統(tǒng)的多能供能區(qū)間求解中是有效的。在綜合能源系統(tǒng)中,各類型能源的供能能力呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性。

    (2)通過結(jié)合設(shè)備狀態(tài)的不確定性進(jìn)一步分析了綜合能源系統(tǒng)的供能能力,系統(tǒng)的供能能力隨著供能的可靠性需求的增高而下降。

    (3)供暖型熱負(fù)荷作為一種需求響應(yīng)的手段參與到能源的調(diào)控中,能夠進(jìn)一步擴(kuò)大系統(tǒng)的可靠供能區(qū)間,優(yōu)化綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行,提高系統(tǒng)合理配置資源的能力。

    在后續(xù)研究中,計(jì)劃進(jìn)一步考慮需求響應(yīng)的不確定性及風(fēng)光的不確定性對(duì)系統(tǒng)供能的影響。

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