城市電熱綜合能源系統(tǒng)分布式魯棒經(jīng)濟調(diào)度

吳瀟雨，孔維政，代紅才

（國網(wǎng)能源研究院有限公司，北京 102200）

受環(huán)境和能源危機的影響，大力發(fā)展風、光等可再生能源利用技術(shù)，加快能源轉(zhuǎn)型發(fā)展已經(jīng)成為世界各國的普遍共識。城市電熱綜合能源系統(tǒng)UI?HPS（urban integrated heat and power systems）將為能源轉(zhuǎn)型的落地實施和加速發(fā)展提供有力的支持[1-2]。通過大型熱電聯(lián)產(chǎn)CHP（combined heat and power）機組和分布式蓄熱DTES（distributed thermal energy storage）裝置等電熱耦合設(shè)備，可以有效利用熱力系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)特性，實現(xiàn)兩種能源系統(tǒng)間的協(xié)同互補，顯著提升風能等可再生能源消納水平[3]?？紤]到風力發(fā)電機組出力強，隨機波動性對系統(tǒng)運行穩(wěn)定性的影響，發(fā)展一種同時計及熱力系統(tǒng)靈活調(diào)控能力和可再生能源消納安全性的城市電熱綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度模型變得尤為重要。

城市級熱力系統(tǒng)靈活調(diào)控能力主要受一級熱力管網(wǎng)和分布在一級管網(wǎng)換熱站的分布式蓄熱裝置影響。在計及城市熱力管網(wǎng)的運行優(yōu)化研究方面，目前主要采用節(jié)點模型來模擬熱網(wǎng)流量和各節(jié)點動態(tài)變化過程[4-5]。文獻[4]綜合考慮了熱網(wǎng)傳熱時延和溫度損耗特性，建立了考慮火電機組啟停和熱力網(wǎng)絡(luò)約束的熱電綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型；文獻[5]在對熱網(wǎng)動態(tài)特性分析的基礎(chǔ)上，建立了綜合考慮CHP機組運行特性、風電功率以及儲熱運行策略的熱電系統(tǒng)協(xié)同調(diào)度模型。對DTES的建模，目前多通過類比電儲能的荷電狀態(tài)模型，建立DTES的能量狀態(tài)時序模型。文獻[6]以DTES的蓄熱和放熱功率為優(yōu)化變量，構(gòu)建了社區(qū)綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度模型，但未考慮不同DTES熱交換過程中介質(zhì)溫度的影響。

在處理風電出力不確定方面，目前的主流建模方法有隨機優(yōu)化[7]和魯棒優(yōu)化[8]，但隨機優(yōu)化中的不確定變量概率分布往往與其真實的概率分布存在一定的偏差，而魯棒優(yōu)化中預(yù)先設(shè)置的不確定變量邊界可能會對優(yōu)化方案保守性產(chǎn)生較大影響。近年來，結(jié)合了隨機優(yōu)化、魯棒優(yōu)化優(yōu)點的分布式魯棒優(yōu)化DRO（distributionally robust optimization），逐漸成為處理可再生能源出力不確定性的常用方法之一。文獻[9]建立了一種考慮風電不確定性的綜合能源系統(tǒng)DRO調(diào)度模型，依據(jù)L1范數(shù)和L∞范數(shù)調(diào)節(jié)各不確定場景的概率分布，得出出力最惡劣概率分布式下的系統(tǒng)調(diào)度方案；文獻[10]以Kullback-Leibler散度作為依據(jù)，度量風電出力分布函數(shù)與參考分布之間距離，建立了綜合能源系統(tǒng)的DRO調(diào)度模型。但上述研究中，未考慮傳熱介質(zhì)溫度對熱力管網(wǎng)和分布式蓄熱裝置運行的影響，無法準確刻畫熱力系統(tǒng)的靈活調(diào)控特性。

本文面向城市電-熱綜合能源系統(tǒng)，首先建立了計及介質(zhì)溫度變化的城市熱力管網(wǎng)和分布式蓄熱設(shè)備模型，完整刻畫了熱力系統(tǒng)調(diào)控特性。在此基礎(chǔ)上，提出了一種城市電熱綜合能源系統(tǒng)分布式魯棒經(jīng)濟調(diào)度模型。通過分布式魯棒優(yōu)化理論，對風電機組的不確定性進行建模，進而得到可再生能源出力最惡劣概率分布下的經(jīng)濟調(diào)度方案。

1 城市電熱綜合能源系統(tǒng)

UIHPS通過整合城市范圍內(nèi)不同種類能源資源，打破原有能源系統(tǒng)單獨規(guī)劃、獨立運行的模式，實現(xiàn)電熱兩種能源協(xié)調(diào)發(fā)展。圖1給出了一個典型的UIHPS示意。

UIHPS中，電能供應(yīng)主要來自火電發(fā)電TPG（thermal power generation）機組、CHP機組、風力發(fā)電機組，熱能供應(yīng)主要來自CHP。城市電網(wǎng)主要負責將電能供應(yīng)設(shè)備發(fā)出的電能傳輸給用戶，連接了電源、輸配電網(wǎng)和電負荷。城市熱網(wǎng)將CHP機組發(fā)出的熱能傳輸給用戶，由一級熱網(wǎng)和二級熱網(wǎng)構(gòu)成。一級熱網(wǎng)與二級熱網(wǎng)在換熱站內(nèi)進行熱力交互。同時，為了增強熱力系統(tǒng)運行靈活性，部分換熱站會配置水蓄熱和相變蓄熱兩種類型的DTES。

1.1 發(fā)電供能設(shè)備模型

1.2 電力網(wǎng)絡(luò)模型

1.3 熱力網(wǎng)絡(luò)模型

1.4 分布式蓄熱裝置模型

1.5 換熱站模型

2 城市電熱綜合能源系統(tǒng)分布式魯棒經(jīng)濟調(diào)度

在UIHPS經(jīng)濟調(diào)度問題中，風電機組出力波動性對調(diào)度方案的影響尤其突出。本文基于DRO理論，提出了一種UIHPS的DRO經(jīng)濟調(diào)度模型，旨在得到風電機組最惡劣概率分布下的最優(yōu)調(diào)度方案。

2.1 目標函數(shù)

基于DRO的UIHPS優(yōu)化調(diào)度是一個典型的兩階段優(yōu)化模型[9]?？紤]到熱網(wǎng)的動態(tài)特性要慢于電網(wǎng)，因此，在本文模型中，通過調(diào)節(jié)電網(wǎng)設(shè)備的出力來應(yīng)對風電出力不確定性帶來的影響。第1階段在不計及風電出力不確定性（即預(yù)測場景）的前提下，綜合考慮CHP機組運行成本和DTES的運維成本，以系統(tǒng)運行成本最小為優(yōu)化目標；第2階段根據(jù)各不確定場景下的風電機組出力變化，考慮運行安全，以TPG機組發(fā)電成本和棄風懲罰成本最小為優(yōu)化目標。

2.2 約束條件

3 算例分析

本文基于中國北方某城市電-熱綜合能源系統(tǒng)[19]，對所提模型的有效性進行了驗證。該系統(tǒng)由30節(jié)點電力系統(tǒng)與28節(jié)點熱力系統(tǒng)構(gòu)成，電力系統(tǒng)與熱力系統(tǒng)通過CHP耦合節(jié)點相連接，包括2臺熱電聯(lián)產(chǎn)機組CHP1與CHP2，CHP1的最大電功率和最大熱功率輸出分別為450 MW和270 MW，CHP2的最大電功率和最大熱功率輸出分別為100 MW和125 MW，CHP機組的運行參數(shù)見表1，系統(tǒng)中含有4臺熱電機組TPG1～TPG4與1個裝機容量為300 MW的風電場PW，熱電機組與電力和熱力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)參見文獻[19]。UIHPS拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示，系統(tǒng)最大電負荷為1 072.75 MW，最大熱負荷為359.26 MW，具體數(shù)據(jù)參見文獻[19]。DTES的相關(guān)技術(shù)參數(shù)如表2所示。

表1 CHP機組運行參數(shù)Tab.1 Operating parameters CHP units

圖2 UIHPS拓撲結(jié)構(gòu)Fig.2 Topological structure of UIHPS

表2 DTES的技術(shù)參數(shù)Tab.2 Technical parameters of DTES

根據(jù)DRO優(yōu)化理論，建立以風電預(yù)測出力值為其期望值、方差為0.6倍期望值的正態(tài)分布模型，生成100個風電出力數(shù)據(jù)，然后利用K-means聚類得到4個不確定場景。預(yù)測場景、不確定場景下的風電機組出力如圖3所示。

圖3 各場景下的風電機組出力Fig.3 Wind turbine output in each scenario

3.1 風電出力不確定性對調(diào)度結(jié)果的影響

根據(jù)是否考慮風電出力的不確定性，設(shè)方案1為確定性調(diào)度，方案2為不確定性調(diào)度，UIHPS的運行成本如表3所示。

表3 UIHPS在方案1和方案2中的運行成本Tab.3 Operating costs of UIHPS in Cases 1 and 2萬元

由表3可見，考慮風電出力的不確定性后，UI?HPS的各項運行成本均發(fā)生了不同幅值的增長。其中，CHP機組運行成本變化幅度最大，為3.2萬元；棄風懲罰成本的變化比例最大，約為原棄風懲罰成本的26.31%。這說明，為應(yīng)對風電出力的不確定性，UIHPS運營商需要棄用部分富余場景下的風電、提高TPG機組和CHP機組出力，來保證用戶的可靠供電，增強風電消納的安全性。

由于受到風電出力不確定性的影響，CHP機組的電出力會發(fā)生改變。同時，受出力可行域約束，其熱出力也發(fā)生變化，進而通過熱力管網(wǎng)的傳播影響DTES裝置的運行轉(zhuǎn)態(tài)，如圖4所示。

圖4 2種方案中CHP機組和DTES的出力偏差值Fig.4 Deviation values of CHP unit output and DTES output in two cases

3.2 熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性對調(diào)度結(jié)果的影響

設(shè)方案3為不考慮熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性的不確定性調(diào)度。方案2和方案3中，UIHPS的運行成本如表4所示，熱網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果分別如圖5和圖6所示。

表4 UIHPS在方案2和方案3中的運行成本Tab.4 Operating costs of UIHPS in Cases 2 and 3萬元

圖5 Case 2中熱網(wǎng)運行結(jié)果Fig.5 Operating results of heat network in Case 2

圖6 Case 3中熱網(wǎng)運行結(jié)果Fig.6 Operating results of heat network in Case 3

由表4可見，與方案3相比，考慮熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性后，方案2的總成本下降51.1萬元，降幅為11.55%。其中，CHP機組的運行成本降低最多，占運行成本降幅總量的83%。

圖5和圖6分別給出了方案2和方案3中熱力運行優(yōu)化結(jié)果?？梢钥闯?，在考慮熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性后，整個熱力系統(tǒng)能夠在全天不同時段實現(xiàn)92 MW熱量的轉(zhuǎn)移，其調(diào)控靈活性大大增強，可以有效降低CHP機組的發(fā)電成本。當不考慮熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性時，熱網(wǎng)溫度變化能夠瞬時傳遞到換熱站，各時刻完全依靠CHP機組的熱出力來滿足熱負荷，熱力系統(tǒng)的靈活性大大降低。

3.3 風電裝機容量對調(diào)度結(jié)果的影響

風電機組裝機容量變化意味著其發(fā)電功率隨機波動幅度的大小對于整個系統(tǒng)調(diào)度方案也會產(chǎn)生很大影響。表5給出了不同風電機組裝機容量下UIHPS的運行成本。

表5 不同風電裝機容量的UIHPS的運行成本Tab.5 Operating costs of UIHPS for different wind power installations萬元

可以看出，隨著風機裝機容量的增加，UIHPS的總成本呈現(xiàn)出先下降，后上升的變化趨勢。當風電裝機容量小于等于350 MW時，CHP和TPG機組運行成本的減小量高于棄風成本的增加量，系統(tǒng)總體運行成本會逐步下降；當風電裝機容量大于350MW時，CHP和TPG機組運行成本的減小量低于棄風成本的增加量，系統(tǒng)成本會隨著風電裝機容量的增加而增大。

這是因為，在用戶負荷不變的前提下，風電裝機容量越高，電網(wǎng)消納的風電功率就越高，CHP和TPG機組的出力減少，運行成本隨之下降。但由于風電出力具有不確定性，隨著風電裝機容量的提高，棄風功率會逐步增大，導(dǎo)致棄風懲罰成本越來越高。

4 結(jié)論

本文面向城市電-熱綜合能源系統(tǒng)，提出了一種計及熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性的分布式魯棒經(jīng)濟調(diào)度模型。通過對熱力系統(tǒng)調(diào)控特性的完整刻畫，以及對風電機組出力不確定性的分布式魯棒優(yōu)化建模，得到風電機組最惡劣概率分布下系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度方案，實現(xiàn)風電機組最大化安全消納。通過算例分析發(fā)現(xiàn)如下結(jié)論：

（1）考慮風電出力不確定性后，CHP機組的出力和棄風情況會出現(xiàn)不同程度的增長。同時，風電出力的不確定性可以通過CHP機組，影響熱力管網(wǎng)和分布式蓄熱裝置的運行；

（2）考慮熱力系統(tǒng)介質(zhì)溫度特性，有助于改善系統(tǒng)的運行狀況，有效降低CHP機組的運行成本和棄風懲罰；

（3）隨著風電機組裝機容量的變化，系統(tǒng)運行成本會呈現(xiàn)出先減少后增高的變化趨勢。這說明在一定的價格政策下，城市熱電綜合能源系統(tǒng)存在一個經(jīng)濟最優(yōu)的風電裝機容量。