考慮伴生能源的煤礦綜合能源系統(tǒng)兩階段運(yùn)行優(yōu)化

李江成，李嘉翔，任浩棟

(1.國網(wǎng)淮安供電公司，江蘇 淮安 223001；2.中國礦業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，江蘇 徐州221100；3.國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院，甘肅 蘭州 730000)

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)具有能量利用效率高[1]，因地制宜的特點(diǎn)，因而得到迅速的發(fā)展[2]。基于區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的研究框架[3]，將礦區(qū)用能系統(tǒng)進(jìn)行區(qū)域綜合能源系統(tǒng)改造、優(yōu)化，能夠顯著提高可再生能源的消納水平、提升能量利用效率，對(duì)于探索礦區(qū)綠色高效發(fā)展具有重要意義。文獻(xiàn)[4]因地制宜，提出構(gòu)建煤礦廢棄礦井抽水蓄能與超級(jí)電容系的復(fù)合統(tǒng)儲(chǔ)能系統(tǒng)。文獻(xiàn)[5]考慮了礦區(qū)在煤炭地下氣化的開采形勢(shì)下對(duì)礦區(qū)各能源的梯級(jí)利用，構(gòu)建了自治循環(huán)的用能系統(tǒng)，分析了潛在的經(jīng)濟(jì)效益。

在綜合能源建模方面，清華大學(xué)孫宏斌[6-10]團(tuán)隊(duì)致力于構(gòu)建統(tǒng)一的能路理論，建立包含電、氣、熱、冷的能源網(wǎng)絡(luò)等值模型。人工智能在規(guī)劃求解方法中也得到了廣泛的運(yùn)用。文獻(xiàn)[11]提出了綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃的改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法。文獻(xiàn)[12]基于信息間隙決策理論,對(duì)典型場(chǎng)景進(jìn)行量化確定最優(yōu)規(guī)劃方案。此外，還有非支配排序遺傳算法[13]、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法[14]等方法。

本文基于伴生能源的賦存特點(diǎn)、開采方式及利用現(xiàn)狀，針對(duì)礦區(qū)伴生能源綜合利用系統(tǒng)中用能設(shè)備進(jìn)行建模[15-16]，設(shè)計(jì)基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)，并闡述基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)在能量生產(chǎn)與消費(fèi)方面的特點(diǎn)，以及系統(tǒng)中可再生能源、伴生能源、負(fù)荷的不確定性[17-18]特點(diǎn)?？紤]不確定性的兩階段魯棒優(yōu)化方法進(jìn)行礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化[19]，并采用列和約束生成算法進(jìn)行迭代求解。利用C&CG 與Benders結(jié)合的二階段法[20-21]求解動(dòng)態(tài)魯棒優(yōu)化模型[22-25]，增強(qiáng)礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行的魯棒性，為實(shí)際工程應(yīng)用提供相關(guān)的技術(shù)參考。

1 基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)典型拓?fù)?/h2>

礦區(qū)綜合能源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[26-27]主要由四部分構(gòu)成，分別是伴生能源采集部分、能量耦合部分、外部能源支撐與儲(chǔ)存部分、負(fù)荷部分。

伴生能源采集部分主要包含煤礦瓦斯、乏風(fēng)、涌水的采集。瓦斯抽采泵將瓦斯抽采出來輸送給燃?xì)廨啓C(jī)。乏風(fēng)由通風(fēng)機(jī)從井下抽至地面，過濾除雜后送入氧化蓄熱裝置，且抽出的涌水經(jīng)過過濾除雜后通入水源熱泵。

能量耦合部分主要包含異質(zhì)能源的傳輸和轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，涉及的具體設(shè)備有燃?xì)廨啓C(jī)、乏風(fēng)蓄熱氧化裝置、水源熱泵、余熱鍋爐、吸收式制冷機(jī)等。該環(huán)節(jié)中發(fā)生的物質(zhì)流動(dòng)和能量流動(dòng)主要有：煤礦瓦斯通入燃?xì)廨啓C(jī)中進(jìn)行發(fā)電，發(fā)出的電并入礦區(qū)電網(wǎng)，排出的高溫廢氣一部分進(jìn)入余熱鍋爐中進(jìn)行換熱，一部分進(jìn)入吸收式制冷機(jī)，制取冷水/冷氣；乏風(fēng)通入蓄熱氧化裝置，煙氣一部分通入余熱鍋爐中，一部分通入吸收式制冷機(jī)中；涌水通入水源熱泵中，蘊(yùn)含的低品位熱量提升為高品位熱量，產(chǎn)生熱水送往用戶側(cè)。

外部能源支撐與儲(chǔ)存部分主要包括風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)、光伏電場(chǎng)、蓄電池、蓄熱槽、外部電網(wǎng)和供熱管網(wǎng)。

圖1 基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源典型拓?fù)銯ig.1 Typical topology of utilization of associated energy in CMIES

2 礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)典型設(shè)備數(shù)學(xué)模型

對(duì)礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)中參與能量轉(zhuǎn)換與利用的各典型設(shè)備進(jìn)行數(shù)學(xué)建模[28-32],可以完整揭示各設(shè)備在能量轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化過程中的特性。

2.1 燃?xì)廨啓C(jī)

燃?xì)廨啓C(jī)(gas turbine, GT)是以連續(xù)流動(dòng)的氣體為工質(zhì)帶動(dòng)葉輪高速旋轉(zhuǎn)，將燃料的能量轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏霉Φ膬?nèi)燃式動(dòng)力機(jī)械，壓氣機(jī)吸入外界空氣并進(jìn)行壓縮形成高溫高壓的空氣，送入燃燒室與噴入的燃料氣體進(jìn)行混合燃燒，燃燒產(chǎn)生的高溫高壓氣體進(jìn)入渦輪中膨脹做功。

燃?xì)廨啓C(jī)輸出的電功率與輸入的瓦斯的關(guān)系為：

(1)

燃?xì)廨啓C(jī)余熱產(chǎn)量與輸出電功率之間的關(guān)系為：

(2)

(3)

2.2 乏風(fēng)蓄熱氧化裝置

煤礦乏風(fēng)蓄熱氧化技術(shù)主要通過熱逆流氧化原理實(shí)現(xiàn)，一般情況下，當(dāng)乏風(fēng)中的甲烷濃度達(dá)到0.25%時(shí)，反應(yīng)釋放出的熱量就可以維持其自身的氧化反應(yīng)；當(dāng)達(dá)到0.8%時(shí)，則可用于拖動(dòng)汽輪機(jī)組發(fā)電。

煤礦乏風(fēng)蓄熱氧化技術(shù)抽排出的乏風(fēng)瓦斯等效熱功率為：

(4)

機(jī)組的爬坡約束為：

(5)

RTO輸出的熱功率：

(6)

2.3 余熱鍋爐

余熱鍋爐泛指利用各種工業(yè)過程中的廢氣、廢料或廢液中的余熱及其可燃物質(zhì)燃燒后產(chǎn)生的熱量把水加熱到一定溫度的鍋爐。在礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)中，余熱鍋爐利用乏風(fēng)氧化蓄熱裝置和燃?xì)廨啓C(jī)排出的高溫?zé)煔膺M(jìn)行余熱回收，高溫?zé)煔饨?jīng)煙道輸送至余熱鍋爐入口，再流經(jīng)過熱器、蒸發(fā)器和省煤器，最后經(jīng)煙囪排入大氣，排煙溫度一般為 150℃～180℃，煙氣溫度從高溫降到排煙溫度所釋放出的熱量用來使水變成蒸汽。

余熱鍋爐功率：

(7)

機(jī)組爬坡約束：

(8)

(9)

2.4 水源熱泵

礦井涌水作為地下水是一種優(yōu)質(zhì)的熱源，冬夏兩個(gè)典型季節(jié)中水溫與環(huán)境溫差明顯，熱泵的性能系數(shù)高，同時(shí)水溫比較穩(wěn)定，有利于熱泵穩(wěn)定工作。水源熱泵機(jī)組(water source heat pump, WSHP )是以水為熱源的可進(jìn)行制冷/制熱循環(huán)的一種熱泵型整體式水-空氣式或水-水式空調(diào)裝置。

一般的水源熱泵的制冷(熱)公式為：

(10)

(11)

(12)

(13)

式中：T1為低溫?zé)嵩礈囟?K)，T2為高溫?zé)嵩礈囟?K)。

2.5 吸收式制冷機(jī)

燃?xì)廨啓C(jī)、內(nèi)燃機(jī)、工業(yè)窯爐等排出的廢氣(煙氣)是具有較高品位的余熱，因此可以利用類似直燃機(jī)的設(shè)備將煙氣的余熱變成可用的冷量或熱量。

吸收式制冷機(jī)的輸出功率：

(14)

爬坡約束：

(15)

功率約束：

(16)

3 礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)函數(shù)與約束條件

在進(jìn)行日前運(yùn)行優(yōu)化時(shí),認(rèn)為礦區(qū)生產(chǎn)生活處于正常狀態(tài)，不發(fā)生煤與瓦斯突出，透水等事故，各伴生能源的涌出量處于安全范圍內(nèi)。日前優(yōu)化調(diào)度是在不考慮風(fēng)機(jī)出力、煤礦瓦斯、涌水等的不確定參數(shù)的情況下，以伴生能源的消納量最大為目標(biāo)制定各個(gè)設(shè)備的處理計(jì)劃及運(yùn)行計(jì)劃?？紤]到實(shí)際情況，現(xiàn)階段并無大規(guī)模的供冷管網(wǎng)及供應(yīng)商，所以系統(tǒng)中的冷需求全部由系統(tǒng)中的供冷設(shè)備來滿足。

3.1 目標(biāo)函數(shù)

該目標(biāo)可以轉(zhuǎn)化為以向系統(tǒng)外部購買電、熱費(fèi)用最少為優(yōu)化目標(biāo)，總費(fèi)用中包括向系統(tǒng)外部電網(wǎng)購電總費(fèi)用，向系統(tǒng)外部熱源購熱總費(fèi)用。日前優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)為：

(17)

3.2 約束條件

上述目標(biāo)中，除各具體設(shè)備的運(yùn)行約外，還包括可再生能源利用約束：

(18)

(19)

系統(tǒng)的電、熱、冷平衡約束：

(20)

(21)

(22)

4 考慮不確定性的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)魯棒優(yōu)化

對(duì)于一個(gè)魯棒優(yōu)化問題，首先分析問題中存在的不確定量，明確不確定參數(shù)的變化范圍及特點(diǎn)，然后與構(gòu)建一般的優(yōu)化過程類似，建立優(yōu)化模型，包括目標(biāo)函數(shù)，約束條件以及決策變量。魯棒優(yōu)化與一般的確定性優(yōu)化相比最大的區(qū)別在于增加了不確定參數(shù)，該參數(shù)的取值范圍的確定也就是不確定集的構(gòu)建對(duì)魯棒優(yōu)化的結(jié)果將產(chǎn)生重要影響。魯棒優(yōu)化模型復(fù)雜，在求解時(shí)需要較為嚴(yán)密的理論推導(dǎo)，對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)變形，并結(jié)合相關(guān)算法進(jìn)行最后的求解。因?yàn)轸敯魞?yōu)化問題考慮了在最惡劣情況下優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解，從而使得求得的決策變量在不確定集的范圍內(nèi)得到的結(jié)果都是最優(yōu)的，也即最終的結(jié)果是魯棒的。

4.1 兩階段魯棒優(yōu)化基本理論

兩階段動(dòng)態(tài)魯棒優(yōu)化模型：

(23)

式中：x是第一階段決策變量， y是第二階段決策變量。

對(duì)第二階段的決策問題進(jìn)行處理，模型如下：

(24)

Gy≥h-Ex-Mu,y∈Sy

(25)

第二階段的問題是一個(gè)max min的雙層優(yōu)化問題，采用對(duì)偶化將內(nèi)層的min模型轉(zhuǎn)化為max模型，接著再與外層的max模型合并后使模型成為單純的max問題。對(duì)偶處理后的子問題可以表示為：

(26)

初始化：設(shè)置函數(shù)值上下界分別為UB=+∞，

LB=-∞，kk=0，允許收斂差ε，可行解O=?。

第一步：求解主問題MP：

(27)

第三步：判斷是否UB-LB≤ε,如果是，則輸出最優(yōu)解并停止迭代，否則：

η≥dTyk+1,?l∈O

(28)

(29)

4.2 優(yōu)化目標(biāo)與約束條件

主問題旨在實(shí)現(xiàn)伴生能源的全部消納，也即最小化一天中系統(tǒng)從外部購買的能量成本，目標(biāo)函數(shù)具體為：

(30)

子問題針對(duì)日內(nèi)運(yùn)行調(diào)度問題，旨在通過調(diào)節(jié)系統(tǒng)中各個(gè)設(shè)備的出力改變能量的傳輸轉(zhuǎn)化方式以應(yīng)對(duì)源側(cè)的不確定性引起的波動(dòng)，同時(shí)子問題在保證安全生產(chǎn)的基礎(chǔ)上考慮負(fù)荷的需求響應(yīng)。再調(diào)度階段的優(yōu)化目標(biāo)包括棄風(fēng)、棄光、棄伴生能源懲罰成本，目標(biāo)函數(shù)為：

(31)

子問題棄風(fēng)、棄光、瓦斯、棄涌水約束：

(32)

將主子問題解耦以后，采用列約束生成算法對(duì)主子問題進(jìn)行交互迭代求解，具體求解流程如圖2所示：

圖2 C&CG法求解魯棒優(yōu)化流程圖Fig.2 Flow chart of C&CG method for robust optimization

5 仿真及算例分析

本文在確保系統(tǒng)安全生產(chǎn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了系統(tǒng)消納伴生能源量最大的優(yōu)化目標(biāo)，并在MATLAB平臺(tái)基于YALMIP搭建日前優(yōu)化調(diào)度模型，調(diào)用Gurobi求解器對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

5.1 日前優(yōu)化調(diào)度算例分析

在考慮日前優(yōu)化過程中，考慮到“以電為主、冷熱為輔”的特點(diǎn)，以1小時(shí)為調(diào)度周期，對(duì)一般典型日電熱功率進(jìn)行優(yōu)化分析，結(jié)果如圖3，圖4所示。

由圖3可知，在0時(shí)0分0秒至8時(shí)0分0秒，電負(fù)荷量較大，光伏發(fā)電量為0，風(fēng)力發(fā)電量處于較低范圍，需要電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行支撐;在9時(shí)0分0秒、13時(shí)0分0秒、19時(shí)0分0秒至20時(shí)0分0秒、24時(shí)0分0秒僅由系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)就可以滿足電負(fù)荷需求，不需要外部電網(wǎng)的支撐;在10時(shí)0分0秒至12時(shí)0分0秒時(shí)段，由于電負(fù)荷量減少，風(fēng)力發(fā)電，光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)電量超過系統(tǒng)電負(fù)荷量，在該時(shí)段發(fā)生一定量的棄風(fēng)棄光現(xiàn)象;在14時(shí)0分0秒至18時(shí)0分0秒、21時(shí)0分0秒23時(shí)0分0秒時(shí)段，一方面由于負(fù)荷量一直處于峰值狀態(tài)，另一方面出現(xiàn)風(fēng)機(jī)電量的急劇下降和天黑之后光伏出力為0，需要電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行支撐。

由圖4可知，在熱費(fèi)用低谷時(shí)段2時(shí)0分0秒至4時(shí)0分0秒、12時(shí)0分0秒至17時(shí)0分0秒蓄熱槽進(jìn)行儲(chǔ)熱，在時(shí)段7時(shí)0分0秒至9時(shí)0分0秒、18時(shí)0分0秒至20分0時(shí)0秒放熱，減少從外部熱源購買熱量費(fèi)用，蓄熱槽在一定程度上可以起到平抑用熱峰谷的作用；乏風(fēng)與高溫廢氣在余熱鍋爐中經(jīng)過熱交換，轉(zhuǎn)化為可以直接被利用的熱水或熱蒸汽被全部消納，水源熱泵產(chǎn)生熱水也被全部消納，同時(shí)在所有時(shí)段均出現(xiàn)供熱缺口，由外部熱源進(jìn)行供給。

5.2 魯棒優(yōu)化算例分析

在考慮不確定性的兩階段魯棒優(yōu)化過程中，考慮到可再生能源與伴生能源的波動(dòng)特點(diǎn)，以10分鐘為調(diào)度周期，對(duì)一般典型日進(jìn)行優(yōu)化分析，結(jié)果如圖5，圖6所示。

由圖5可得，由于考慮瓦斯涌出量的不確定性，在優(yōu)化過程中燃?xì)廨啓C(jī)出力出現(xiàn)較為明顯的波動(dòng)性，但由于燃?xì)廨啓C(jī)輸出的電功率總量小，仍然被完全消納。在3時(shí)0分0秒至4時(shí)0分0秒、5時(shí)0分0秒至6時(shí)0分0秒、10時(shí)0分0秒至12時(shí)0分0秒、12時(shí)30分0秒至13時(shí)0分0秒、16時(shí)0分0秒至17時(shí)0分0秒等時(shí)段蓄電池充電，上述時(shí)段都是電價(jià)較低或風(fēng)光出力較高的時(shí)段；在5時(shí)20分0秒至5時(shí)40分0秒、7時(shí)20分0秒至7時(shí)40分0秒、13時(shí)30分0秒至14時(shí)0分0秒、17時(shí)20分0秒至17時(shí)50分0秒等時(shí)段蓄電池放電，上述時(shí)段都是電價(jià)較高，可再生能源出力波動(dòng)較大以及電負(fù)荷量較高的時(shí)段，可見蓄電池在一定程度上能夠起到平抑峰谷，降低運(yùn)行費(fèi)用的作用；但是由于蓄電池容量有限，在8時(shí)30分0秒至13時(shí)0分0秒的部分時(shí)段里電負(fù)荷量較低，但可再生能源出力較大，并且系統(tǒng)優(yōu)先考慮伴生能源的消納導(dǎo)致出現(xiàn)棄風(fēng)棄光現(xiàn)象。在0時(shí)0分0秒至8時(shí)30分0秒、13時(shí)30分0秒至22時(shí)40分0秒需要外部電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行電能補(bǔ)充，在8時(shí)30分0秒至13時(shí)0分0秒、22時(shí)40分0秒至24時(shí)0分0秒系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生的電功率能夠滿足電負(fù)荷的需求，且在8時(shí)30分0秒至13時(shí)0分0秒發(fā)生棄風(fēng)棄光。

圖3 一般典型日電功率運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果Fig.3 Operation optimization results of general typical daily power

圖4 一般典型日熱功率運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Operation optimization results of general typical daily thermal power

圖5 礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)電功率優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Electric power optimization results of CMIES

圖6 礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)熱功率優(yōu)化結(jié)果Fig.6 Thermal power optimization results of CMIES

由圖6可得，受到涌水量和煤礦瓦斯涌出量波動(dòng)的影響，水源熱泵和余熱鍋爐的出力在優(yōu)化周期內(nèi)波動(dòng)明顯，但相對(duì)于熱負(fù)荷，水源熱泵和余熱鍋爐輸出的熱能占比較小，在整個(gè)優(yōu)化周期內(nèi)被全部消納，向外部熱源購買熱能以彌補(bǔ)用熱缺口。同時(shí)蓄熱裝置在部分時(shí)段進(jìn)行用能調(diào)整，可以看出在0時(shí)0分0秒至2時(shí)20分0秒、6時(shí)20分0秒至7時(shí)0分0秒、17時(shí)20分0秒至18時(shí)0分0秒等時(shí)段蓄熱槽放熱，上述時(shí)段用熱費(fèi)用都處在峰值；在3時(shí)50分0秒至4時(shí)20分0秒、5時(shí)50分0秒至6時(shí)20分0秒、16時(shí)20分0秒至17時(shí)20分0秒等時(shí)段，蓄熱槽儲(chǔ)熱，上述時(shí)段用熱費(fèi)用較低，但由于蓄熱槽容量有限，只能夠在一定程度上平抑波動(dòng)，降低用能費(fèi)用。

6 結(jié)論

本文分析了礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)中存在的典型設(shè)備，分析其在礦區(qū)用能環(huán)境中的能量輸入輸出特性與轉(zhuǎn)化耦合特性，并進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，得到能描述具體設(shè)備能量轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化特性的方程。提出典型的基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了伴生能源抽采環(huán)節(jié)、能量轉(zhuǎn)化耦合環(huán)節(jié)、能量利用環(huán)節(jié)的具體拓?fù)湫问胶瓦\(yùn)行方案，并分析了系統(tǒng)中發(fā)生的能量的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和異質(zhì)能源的物質(zhì)流動(dòng)。構(gòu)建計(jì)及不確定性的礦區(qū)綜合能源兩階段魯棒優(yōu)化模型，考慮可再生能源與伴生能源的波動(dòng)特點(diǎn)，以系統(tǒng)從外部購買能量費(fèi)用最小為主問題優(yōu)化目標(biāo)，采用列和約束生產(chǎn)算法對(duì)兩階段魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行迭代求解。本文所提供的基于伴生能源利用的礦區(qū)綜合能源系統(tǒng)為礦區(qū)用能形式提供了新穎思路，同時(shí)分析了優(yōu)化運(yùn)行的優(yōu)勢(shì)，帶來了可靠的應(yīng)用理論支撐。