考慮能源樞紐變工況特性的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置

李虹，杜世旗

（新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 河北省 保定市 071003）

0 引言

隨著全球工業(yè)規(guī)模擴(kuò)張，對(duì)能源的需求日益增長，同時(shí)“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的提出，亟需在“源-網(wǎng)-荷”多層面尋求能源變革。綜合能源系統(tǒng)[1]由于耦合多能源網(wǎng)絡(luò)、促進(jìn)能源梯級(jí)利用、提高可再生能源消納等特點(diǎn)成為未來能源生產(chǎn)的重要形式之一。區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（regional integrated energy system，RIES）基于不同能源的特點(diǎn)，通過能源轉(zhuǎn)換設(shè)備靈活協(xié)調(diào)能源間的耦合互動(dòng)滿足終端用戶的多種能源需求，保證社會(huì)供能可靠性，提高能源利用率。近些年有關(guān)綜合能源系統(tǒng)的模型分析、容量配置、優(yōu)化運(yùn)行、運(yùn)營機(jī)制等課題成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。

目前，國內(nèi)外已在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行、容量配置等方面取得一定研究成果。文獻(xiàn)[2]定量分析了影響規(guī)劃的內(nèi)外部因素并提出一種以園區(qū)綜合能源系統(tǒng)全壽命周期等值年成本為目標(biāo)的優(yōu)化配置方法。文獻(xiàn)[3]采用多階段規(guī)劃和多場(chǎng)景分析，建立以冷熱電聯(lián)產(chǎn)（combined cooling，heating and power，CCHP）為核心的電、氣耦合模型，基于配電網(wǎng)和燃?xì)夤芫W(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲芯苛薈CHP系統(tǒng)的選址定容問題。文獻(xiàn)[4]基于電力柔性負(fù)荷和熱力柔性負(fù)荷數(shù)學(xué)模型，建立了以經(jīng)濟(jì)成本最小和一次能源消耗量最少為目標(biāo)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置。

上述研究常將能源耦合設(shè)備運(yùn)行效率視為固定值，忽略了各耦合設(shè)備的變工況特性，即在不同環(huán)境、負(fù)載率及其他因素影響下設(shè)備的輸出特性有所差異。對(duì)各設(shè)備變工況特性的忽略或簡化在一定程度上會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果發(fā)生偏移，因此能源耦合設(shè)備的精確建模對(duì)RIES優(yōu)化配置有重要意義。文獻(xiàn)[5]采用建模分析與設(shè)備標(biāo)定技術(shù)性能參數(shù)相結(jié)合的方法，分析了熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的變工況運(yùn)行特性。文獻(xiàn)[6]采用變效率運(yùn)行模式的燃?xì)廨啓C(jī)組，以由系統(tǒng)購電成本、購氣成本、棄風(fēng)成本以及環(huán)境成本構(gòu)成的日運(yùn)行成本最小為經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，構(gòu)建含電轉(zhuǎn)氣的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[7]針對(duì)微能源系統(tǒng)輸入/輸出的非線性關(guān)系，建立了變工況靜態(tài)耦合模型和儲(chǔ)能狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，分析了系統(tǒng)不同運(yùn)行點(diǎn)的邊際能源消耗。文獻(xiàn)[8]建立了一種動(dòng)態(tài)能源樞紐模型，考慮能源轉(zhuǎn)換設(shè)備負(fù)載率對(duì)效率的影響，以RIES運(yùn)行成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，在設(shè)備容量確定的情況下提出了考慮設(shè)備變工況特性的RIES優(yōu)化調(diào)度方法。

上述研究多在優(yōu)化調(diào)度中考慮設(shè)備變工況特性，本文基于動(dòng)態(tài)能源樞紐模型研究RIES容量規(guī)劃問題。考慮能源樞紐中能源耦合設(shè)備的變工況運(yùn)行特性，建立含儲(chǔ)能的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)變工況能源樞紐模型，基于典型日負(fù)荷曲線，以系統(tǒng)年投運(yùn)成本最優(yōu)與年有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，建立計(jì)及變工況特性的RIES容量配置優(yōu)化模型，針對(duì)變工況特性引入的混合整數(shù)非線性數(shù)學(xué)模型，采用OPTI工具箱（OPT Interface Toolbox）進(jìn)行求解，為區(qū)域綜合能源系統(tǒng)提供經(jīng)濟(jì)合理的規(guī)劃配置方法。

1 能源樞紐變工況模型

能源樞紐（energy hub，EH）模型[9-10]最初由瑞士蘇黎世大學(xué)的學(xué)者提出，描述為包含各種形式能源轉(zhuǎn)換、分配及存儲(chǔ)的多端口集中式單元。在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中EH內(nèi)部常包含熱電聯(lián)產(chǎn)（combined heat and power，CHP）、燃?xì)忮仩t（gas boiler，GB）、電轉(zhuǎn)氣（P2G）、分布式發(fā)電諸如光伏（PV）和風(fēng)電（wind power generation）、儲(chǔ)能系統(tǒng)（energy storage system，ESS）等耦合設(shè)備[11]，輸入端口通過天然氣調(diào)壓站與外部能源網(wǎng)絡(luò)相連。結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 能源樞紐模型Fig. 1 An energy hub model

1.1 熱電聯(lián)產(chǎn)運(yùn)行特性

作為RIES中耦合氣、熱、電的設(shè)備，CHP模型的精確程度在一定程度上影響著其他能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的出力。CHP內(nèi)部的主要耦合設(shè)備有燃?xì)廨啓C(jī)、余熱鍋爐、吸收式制冷機(jī)等，其中燃?xì)廨啓C(jī)將天然氣化學(xué)能轉(zhuǎn)化為電能和熱能，余熱鍋爐和吸收式制冷機(jī)組成的余熱回收裝置通過對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)排放的低溫蒸汽再處理實(shí)現(xiàn)對(duì)能源的梯級(jí)利用。

1.1.1 燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行特性

由于負(fù)荷波動(dòng)、環(huán)境變化等因素，燃?xì)廨啓C(jī)并不總是運(yùn)行在額定工況，實(shí)際更多時(shí)間以變工況運(yùn)行。燃?xì)廨啓C(jī)變工況性能受軸系方案、大氣參數(shù)變動(dòng)等多種因素影響，本文主要研究其發(fā)電效率和排煙流量的運(yùn)行特性，查閱相關(guān)技術(shù)參數(shù)[12]，發(fā)現(xiàn)燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率隨燃?xì)廨啓C(jī)負(fù)載率成函數(shù)關(guān)系如下：

式中：η 、ηe分別為燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際發(fā)電效率、額定發(fā)電效率；為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率與額定效率之比；為燃?xì)廨啓C(jī)排煙溫度與額定值之比；為燃?xì)廨啓C(jī)排煙流量與額定值之比；為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電功率與額定值之比；an為擬合系數(shù)。

1.1.2 余熱回收裝置運(yùn)行特性

由于低溫余熱回收裝置以燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行過程中排出低溫蒸汽為輸入，因此制熱量受燃?xì)廨啓C(jī)出力限制[13]，間接與燃?xì)廨啓C(jī)負(fù)載率成函數(shù)關(guān)系，擬合數(shù)據(jù)如下：

式中：為機(jī)組制熱量與額定值之比；為機(jī)組煙氣入口溫度與額定值之比；為機(jī)組煙氣流量與額定值之比；Qh為機(jī)組額定制熱量。

1.2 燃?xì)忮仩t運(yùn)行特性

作為常見供熱設(shè)備，GB的燃燒效率，即燃料在鍋爐內(nèi)部轉(zhuǎn)化為熱量的效率，受GB熱損失、燃料不完全燃燒等因素的影響[12]。查閱相關(guān)技術(shù)參數(shù)發(fā)現(xiàn)燃燒效率與負(fù)載率成函數(shù)關(guān)系，進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合可得：

式中： ηGB為 燃?xì)忮仩t效率；NGB為GB負(fù)載率，即燃?xì)忮仩t實(shí)時(shí)出力與額定值之比；an為擬合系數(shù)。

1.3 儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行特性

在RIES規(guī)劃配置中考慮儲(chǔ)能設(shè)備具有平抑出力波動(dòng)、改善負(fù)荷曲線、促進(jìn)可再生能源消納、提高能源利用率等優(yōu)勢(shì)。蓄熱罐的充放熱運(yùn)行較穩(wěn)定，蓄放熱效率可視為固定值，儲(chǔ)熱量的變化主要與其設(shè)備自損失率有關(guān)。儲(chǔ)電設(shè)備在不同充放電電流和電壓下的充放電特性不盡相同，有必要研究其充放效率的影響因素[14]。

磷酸鐵鋰電池因其較好的熱穩(wěn)定性而被廣泛使用為綜合能源系統(tǒng)的儲(chǔ)能設(shè)備。該電池的充放電效率與電池開路電壓和充放電流有關(guān)，其中開路電壓Voc是 電池荷電狀態(tài)SSOC的函數(shù)，其函數(shù)關(guān)系由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合[15]可表達(dá)為多項(xiàng)式函數(shù)如下：

該電池充放電效率為

式中：SSOC為蓄電池當(dāng)前能量與最大容量比值；an為 擬合系數(shù)；ηchar、 ηdisc分別為蓄電池充放電效率；I為充放電電流；R為電池內(nèi)阻，隨溫度小幅變化在本文中可視為定值，在充放電電流確定情況下，充放電效率僅是電池荷電狀態(tài)的函數(shù)。

結(jié)合上述分析，能源樞紐變工況模型可表示為：

式中：Pm為 EH第m類 能源的輸入；Ln為 EH第n類能源的輸出；Er為r類能源儲(chǔ)能；C、S分別是能源轉(zhuǎn)換矩陣和儲(chǔ)能設(shè)備系數(shù)矩陣且ci j、sij均為設(shè)備負(fù)載率的函數(shù)。

2 RIES優(yōu)化配置模型及求解

2.1 目標(biāo)函數(shù)

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置以年投運(yùn)成本最小和年內(nèi)有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，表達(dá)如下：

式中μ、 λ分別為年投運(yùn)成本和有功網(wǎng)損的權(quán)重系數(shù)。

其中年投運(yùn)成本由年化投資成本、系統(tǒng)運(yùn)維成本、系統(tǒng)能耗成本3部分組成，如下所示：

式中：CTotal為 年投運(yùn)成本；Cinv為年化投資成本；Com為 年運(yùn)維成本；Cin為 年能耗成本；Cinv,k為k設(shè)備年化投資成本；Fk為 折合系數(shù)；ρc,k為k設(shè)備單位容量成本；Cc,k為k設(shè) 備裝機(jī)容量；r為設(shè)備貼現(xiàn)率，取6.7%；L為設(shè)備使用壽命；Com,k為設(shè)備k的年運(yùn)維成本；ρom,k為k設(shè)備單位容量運(yùn)維成本；Eom,k為k設(shè) 備總出力，對(duì)于儲(chǔ)能設(shè)備，Eom,k為設(shè)備的年釋能總量；Cin,f為f類能源購入價(jià)格；Pf為f類能源年購能量。

系統(tǒng)有功網(wǎng)損可表示為

式中：Pl為系統(tǒng)有功損耗；Qk(i,j)為i-j支路電導(dǎo)；Ui、Uj分 別為節(jié)點(diǎn)i、j的電壓；δi，δj分 別為節(jié)點(diǎn)i、j的相角。

2.2 運(yùn)行約束

2.2.1 負(fù)荷平衡約束

各設(shè)備在單位時(shí)段出力需滿足功率平衡方程和儲(chǔ)能轉(zhuǎn)移方程，即

式中：Lj,t為t時(shí)段j能源負(fù)荷；Pi,j,t為i設(shè)備t時(shí)段j類能源出力。

急性缺血性腦卒中(acute ischemic stroke，AIS)具有發(fā)病急和癥狀重等特點(diǎn)[1]。AIS的發(fā)病機(jī)制與機(jī)體內(nèi)的炎癥反應(yīng)關(guān)聯(lián)較大[2]。趨化因子12(chemokine 12，CXCL12)對(duì)造血祖細(xì)胞產(chǎn)生調(diào)控，募集機(jī)體內(nèi)的神經(jīng)前體細(xì)胞，使骨髓源型祖細(xì)胞不斷介導(dǎo)病灶區(qū)的炎癥反應(yīng)，最終誘導(dǎo)缺血組織血管的再生[3]。白細(xì)胞介素-33(Interleukin-33，IL-33)能對(duì)基因轉(zhuǎn)錄實(shí)施調(diào)控，在機(jī)體的炎癥反應(yīng)中起重要作用[4]。本研究通過分析AIS患者血清CXCL12、IL-33水平變化及臨床意義，旨在為臨床AIS患者預(yù)后的評(píng)估提供依據(jù)?，F(xiàn)報(bào)道如下。

2.2.2 設(shè)備爬坡約束

it設(shè)備時(shí)段內(nèi)出力變化幅度受設(shè)備爬坡速率限制：

式中：Pi,min和Pi,max為i設(shè)備在該時(shí)段內(nèi)最小出力和最大出力；Rd為 設(shè)備的向下爬坡速率限制；Ru為設(shè)備向上爬坡速率限制。

2.2.3 儲(chǔ)能設(shè)備充放約束

儲(chǔ)能設(shè)備在單位時(shí)段內(nèi)不能同時(shí)充放且充放功率不超過額定最大充放功率：

式中：Ej,t為j能源儲(chǔ)能設(shè)備t時(shí)刻的容量；pch,j,t和pdisc,j,t分別為j能源t時(shí)段充放電量；ηch,j,t和ηdisc,j,t分別為j能源t時(shí) 段充放電效率；pself,j為j能源儲(chǔ)能設(shè)備自損耗率；uchar和udisc為充放系數(shù)，是0-1變量；Pj,max為單位時(shí)段內(nèi)充放功率最大值；Ej,max為儲(chǔ)能設(shè)備的最大容量約束。

2.2.4 聯(lián)絡(luò)線功率約束

RIES通過聯(lián)絡(luò)線耦合多能網(wǎng)絡(luò)，單位時(shí)段內(nèi)聯(lián)絡(luò)線傳輸功率受最大傳輸功率限制：

2.2.5 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)約束

式中：Ui,min、Ui,max分 別為節(jié)點(diǎn)i電 壓上下限；δi,max、δi,min為 節(jié)點(diǎn)i相角上下限。

由于耦合設(shè)備運(yùn)行效率是負(fù)載率的高階非線性函數(shù)，約束條件既有線性約束又有非線性約束，因此計(jì)及能源樞紐變工況特性的RIES優(yōu)化配置模型是混合整數(shù)非線性規(guī)劃。

2.3 求解算法

針對(duì)RIES優(yōu)化配置模型這一混合整數(shù)非線性規(guī)劃，本文使用OPTI工具箱來構(gòu)造該非線性規(guī)劃問題模型[16-18]，采用改進(jìn)遺傳算法和SCIP求解器相結(jié)合求解該模型。

3 算例分析

3.1 算例參數(shù)設(shè)置

以改進(jìn)IEEE9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和EH組成的綜合能源系統(tǒng)作為研究對(duì)象，主要研究EH內(nèi)部電氣設(shè)備容量配置和電網(wǎng)的傳輸損耗，因此忽略天然氣網(wǎng)和熱網(wǎng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

如圖2所示，其中，節(jié)點(diǎn)5、7、9為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)1、2通過變壓器與外部電網(wǎng)相連，電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)提供充足的無功補(bǔ)償。為了凸顯研究對(duì)象，本文所提的變壓器容量為節(jié)點(diǎn)1、2變壓器容量之和。

圖2 RIES算例結(jié)構(gòu)Fig. 2 Structure of calculating example for RIES

由圖3的變工況特性曲線可知，GB燃燒效率低負(fù)載時(shí)變化幅度較大且隨負(fù)載率增加而增加，CHP運(yùn)行效率與負(fù)載率成U型曲線且在30%負(fù)載率時(shí)最小，磷酸鐵鋰電池充放效率變化趨勢(shì)一致。

圖3 設(shè)備變工況特性Fig. 3 Variable conditions characteristics of equipment

3.2 算例結(jié)果分析

場(chǎng)景1采用線性能源樞紐進(jìn)行RIES優(yōu)化配置，場(chǎng)景2是考慮能源樞紐變工況特性的RIES優(yōu)化配置。優(yōu)化配置結(jié)果如表1、表2所示 。

由表1、表2可知，不同場(chǎng)景下容量配置結(jié)果出現(xiàn)差異。場(chǎng)景1和場(chǎng)景2的變壓器、光伏裝機(jī)容量均達(dá)到配置容量上限，場(chǎng)景2燃?xì)忮仩t和風(fēng)電裝機(jī)容量分別較場(chǎng)景1增加5%、14%，場(chǎng)景2 CHP和儲(chǔ)能設(shè)備裝機(jī)容量較場(chǎng)景1均有所減少。CHP容量的減少在出力較低時(shí)可提高負(fù)載率，減少能耗成本。為達(dá)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)，適當(dāng)增加風(fēng)電裝機(jī)容量，既可減少能耗成本，又可促進(jìn)系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。場(chǎng)景2年化投資成本較場(chǎng)景1增加0.7%，年運(yùn)維成本和購氣成本稍低于場(chǎng)景1，購售電成本較場(chǎng)景1減少6%，年投運(yùn)成本較場(chǎng)景1低1.1%，有更好的經(jīng)濟(jì)效益。

表1 各場(chǎng)景設(shè)備容量配置Table 1 Equipment capacity configuration for each scene

表2 各場(chǎng)景投資運(yùn)維成本Table 2 Investment operation and maintenance costs in each scenario

典型負(fù)荷下各耦合設(shè)備出力情況如圖4所示。

由圖4可知，計(jì)及有功網(wǎng)損時(shí)，各設(shè)備出力之和略大于負(fù)荷曲線。19：00—24：00場(chǎng)景2 CHP需調(diào)整出力來維持一定負(fù)載率，減少能耗成本。場(chǎng)景2基于EH動(dòng)態(tài)特性靈活協(xié)調(diào)各耦合設(shè)備出力使得RIES系統(tǒng)年運(yùn)維成本和能耗成本減少1.45%。圖5是不同場(chǎng)景的有功網(wǎng)損，由曲線可知，有功網(wǎng)損同負(fù)荷曲線有強(qiáng)相關(guān)性，且場(chǎng)景2的日內(nèi)有功網(wǎng)損較場(chǎng)景1少1%?？紤]EH的變工況運(yùn)行可改善系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。圖6為不同場(chǎng)景典型日熱負(fù)荷各設(shè)備出力。

圖4 不同場(chǎng)景電負(fù)荷各設(shè)備出力Fig. 4 Power output of each device in different scenarios

圖5 不同場(chǎng)景日內(nèi)有功網(wǎng)損Fig. 5 Daily active network loss in different scenarios

為了提高能源的梯級(jí)利用，應(yīng)盡可能保證CHP出力，但是CHP出力受電負(fù)荷影響波動(dòng)較大，為滿足熱負(fù)荷需求亟需GB投運(yùn)。其中GB燃燒效率隨負(fù)載率增大而增大，從圖6可看出GB多數(shù)時(shí)段運(yùn)行在高負(fù)載率狀態(tài)，當(dāng)超出負(fù)荷需求時(shí)將多余熱能儲(chǔ)于蓄熱罐，用于其他時(shí)段放熱滿足負(fù)荷需求。因此考慮GB變工況特性有助于提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

圖6 不同場(chǎng)景典型日熱負(fù)荷各設(shè)備出力Fig. 6 Typical daily thermal load in winter and output of each equipment in different scenarios

4 結(jié)論

本文基于區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的變工況能源樞紐模型，建立了計(jì)及有功網(wǎng)損的RIES的優(yōu)化配置模型，采用OPTI求解工具箱對(duì)該混合整數(shù)非線性模型進(jìn)行求解。通過算例對(duì)比分析了基于線性模型和變工況模型的RIES配置結(jié)果，發(fā)現(xiàn)采用變工況模型RIES優(yōu)化配置，可提高新能源裝機(jī)容量，減少能耗成本，促進(jìn)系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，有利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的科學(xué)合理配置。本文僅考慮了電網(wǎng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，忽略了天然氣網(wǎng)和熱網(wǎng)的內(nèi)部運(yùn)行特性。另外，本文所提模型在“源-網(wǎng)-荷”柔性互動(dòng)下的可行性是進(jìn)一步研究的重點(diǎn)工作。

（本刊附錄請(qǐng)見網(wǎng)絡(luò)版，印刷版略）

附錄 A

附表 A1 耦合設(shè)備相關(guān)參數(shù)Table A1 Parameters of coupling equipment

附表 A2 耦合設(shè)備變工況特性擬合系數(shù)Table A2 Coupling equipment variable working condition characteristic fitting coefficient