能—水關聯模式下區(qū)域能源系統(tǒng)優(yōu)化策略研究

甄紀亮，劉曉然，王冰，劉政平

（1.北京建筑大學 理學院，北京 100044；2.國網綜合能源服務集團有限公司，北京 100052；3.水利部發(fā)展研究中心，北京 100038）

隨著我國社會經濟跨越式發(fā)展，電力需求越來越高，電力短缺已成為當前發(fā)展最迫切需要解決的問題之一。實際上，能源和水資源是密切相關的，兩者之間存在相互關聯、相互制約、相互依存的關系，水資源開發(fā)、輸送、凈化等環(huán)節(jié)需要消耗大量的能源；能源的開采、加工、發(fā)電和尾氣處理等都離不開水資源，水是能源開發(fā)與利用的基礎要素。據估計，火電行業(yè)用水量占工業(yè)用水量的40%以上[1]。同時，在全球氣候變化和人口增長的背景下，發(fā)電行業(yè)與其他用戶之間的水資源配置競爭日趨激烈。為應對嚴峻的能源與水資源短缺危機，亟須從能—水關聯視角下開展能源系統(tǒng)優(yōu)化配置的理論和方法研究，以統(tǒng)籌能源與水資源可持續(xù)協(xié)調發(fā)展。

目前，國內外學者開展了一系列的能源—水資源關聯研究。HEJAZI 等[2]利用全球變化評估模型，分析了7 種不同情景下美國電力行業(yè)用水需求對社會經濟發(fā)展和電力需求增長的影響，并探尋了減緩用水需求的替代途徑。結果發(fā)現，在節(jié)水方面發(fā)展可再生能源和節(jié)水技術相比于應用CCS 和核電更具優(yōu)勢。ZHANG 等[3]針對能源與水資源聯合管理問題，構建了雙層規(guī)劃決策模型，該模型可以解決兩級決策者的目標和管理沖突，得到了滿足兩級決策者整體滿意度的解決方案。張俊等[4]考慮了能源與水資源之間的協(xié)同關系，建立了中國能源與水關系的系統(tǒng)動力學模型，并對不同情景下的中國能源與水資源政策進行了仿真模擬。盧韻[5]應用投入產出和生態(tài)網絡分析方法，提出了區(qū)域能源—水資源關聯網絡框架，并以福建省為例，開展了能源與水資源關聯影響評價研究，對關聯網絡的循環(huán)性、魯棒性和控制依賴性進行了分析。王雷等[6]以鄂爾多斯市為例，運用LEAP-WEAP 模型對能源與水資源之間的互動關系進行了分析。上述文獻主要從定量或定性角度分析了能源與水資源之間的關系，但對能源—水資源耦合系統(tǒng)中存在的不確定性和復雜性卻鮮有涉及，這將會直接影響發(fā)電、供水、污染物減排等管理策略的制定，進而影響能源系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性、經濟性及其未來的發(fā)展方向。

為此，本文在已有研究的基礎上，將綜合考慮能源與水資源之間的相互關系，開發(fā)雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度優(yōu)化方法用于處理能源—水資源耦合系統(tǒng)中以概率分布、模糊集和區(qū)間值等表示的不確定性和復雜性，建立能—水關聯模式下不確定性區(qū)域能源系統(tǒng)優(yōu)化配置模型，為形成具有節(jié)能減排、綠色低碳和成本優(yōu)勢的能源管理方案提供技術支持。

1 研究方法

針對區(qū)域能—水耦合系統(tǒng)中存在的不確定性，本文基于區(qū)間規(guī)劃、兩階段隨機規(guī)劃和模糊可信度約束規(guī)劃，提出了雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度約束規(guī)劃方法。每一種優(yōu)化方法對于該方法處理能力的提升都有其獨特的貢獻。例如，區(qū)間兩階段隨機可以用于處理耦合系統(tǒng)中以區(qū)間數表示的經濟數據和技術參數的不確定性和以隨機數表示的電力需求的隨機性；模糊可信度約束規(guī)劃可以反映系統(tǒng)風險以及水資源的模糊可利用量。

1.1 區(qū)間兩階段隨機規(guī)劃

兩階段隨機規(guī)劃是指在隨機事件發(fā)生之前，根據經驗或歷史數據制定一個方案（如能源系統(tǒng)中決策者對規(guī)劃期內各電廠的發(fā)電量預先做出決策，設定一個初始發(fā)電目標），待隨機事件發(fā)生之后，為了修正第一階段的經驗性決策，第二階段決策將被制定，其目的是最小化因任何不可行性可能出現的“懲罰”[7]。兩階段隨機規(guī)劃可有效處理表征成已知概率分布的不確定性信息，同時可對預先做出的決策進行修正或追索[8]。然而在實際案例中，很多參數難以用概率分布表達，而是呈現為只存在上、下界限的區(qū)間不確定性。而區(qū)間規(guī)劃可以解決模型中不能以確定形式表現的參數問題。因此，通過整合兩階段隨機規(guī)劃和區(qū)間規(guī)劃，可以得到區(qū)間兩階段隨機規(guī)劃模型，具體如下：

1.2 雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度約束規(guī)劃

區(qū)間兩階段隨機規(guī)劃模型可以處理以區(qū)間和概率分布呈現的不確定性信息，但是無法解決存在于模型約束中的模糊參數問題。模糊可信度約束規(guī)劃可以有效處理上述不確定性信息：它允許決策結果在一定程度上不滿足約束條件，從而實現決策者對系統(tǒng)經濟性和風險性的權衡評估[9]。同時，在現實世界中，有些區(qū)間參數的上限和下限有可能呈現模糊特性，致使參數出現雙區(qū)間性質。因此，通過整合上述規(guī)劃方法，本研究提出了雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度模型，表示如下：

1.3 模糊可信度約束清晰等價轉換

在模糊可信度約束規(guī)劃中，可能性測度和必要性測度的置信測度如下所示：

式中：ξ表示隸屬度函數μ的一個模糊變量；r為實數；Pos和Nec分別表示可能性測度和必要性測度?？尚判詼y度Cr表示如下[10]：

式中：ξ為模糊變量，其中一些可以用三角模糊數(a,t,b)表示，對應的測度（r≤ξ）可以表示為：

對式（7）描述的實際問題，其顯著置信水平一般應大于0.5。因此，根據式（16），對于0.5 ≤λ≤1 可獲得以下公式：

經推導得：

1.4 模型求解

約束條件為：

2 案例研究

2.1 研究系統(tǒng)概述

選取北方某典型重工業(yè)地區(qū)為研究對象。該地區(qū)煤炭資源消耗巨大，大氣污染問題突出。同時，該地區(qū)屬于嚴重缺水的區(qū)域。隨著經濟社會的快速發(fā)展，區(qū)域內能源利用與水資源之間的供需矛盾逐漸加劇。在此背景下，本研究的主要目的是：（1）為電力系統(tǒng)制定合理、有效的電力生產、水資源分配、污染排放方案；（2）幫助決策者權衡系統(tǒng)經濟目標、環(huán)境目標和系統(tǒng)風險之間的關系。

該系統(tǒng)主要考慮了五種發(fā)電技術、三種大氣污染物以及三種電力需求水平?；谀茉吹墓┬枨闆r，決策者會對未來各種發(fā)電技術的發(fā)電量預先設定目標。當預先設定的發(fā)電目標（第一階段決策變量）不能滿足電力需求時，需要電廠進行額外發(fā)電（第二階段決策變量），產生相應的經濟懲罰。能—水關聯系統(tǒng)模型中相關經濟和技術參數主要源于對一些研究報告、發(fā)展規(guī)劃和相關參考文獻的分析和整理[12-13]，包括能源價格、發(fā)電運行成本、水資源成本、污染物處理成本、污染物去除率以及單位耗水量等。文中設計了低、中、高三種電力需求情景，每個時期對應情景發(fā)生的概率不同。表1 給出了不同水平下的電力需求量。表2 為各種發(fā)電方式的單位耗水量。受氣象、水文和數據獲取等因素的影響，水資源可利用量往往具有高度模糊性，本文以區(qū)間模糊集表征其不確定性。表3 為不同時期內水資源可利用量。

表1 電力需求量

表2 各種發(fā)電方式的單位耗水量

表3 水資源可利用量

2.2 能—水關聯模式下區(qū)域能源系統(tǒng)優(yōu)化配置模型

2.2.1 目標函數

結合電力結構調整、新能源開發(fā)、污染物減排、水資源總量控制等，本研究應用雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度優(yōu)化方法建立區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃模型。模型以系統(tǒng)經濟成本最小化為目標，規(guī)劃期設定為9 年，每3 年為一個規(guī)劃期。具體模型如下：

（1）能源供應成本為：

（2）發(fā)電運行成本為：

（3）外購電力成本為：

（4）擴容成本為：

（5）污染物治理成本為：

（6）水資源供應成本為：

2.2.2 約束條件

（1）能源資源可獲得量約束：該約束以確保實際利用的各種能源資源量不超過其可利用能源資源量。

（2）水資源可獲得量約束：規(guī)劃期內水資源消耗總量小于等于水資源可獲得量的置信水平應不低于某一限值。

（3）電力需求約束：對于一個能源系統(tǒng)，總發(fā)電量應不低于電力需求。

（4）污染物排放約束：各規(guī)劃期內污染物的排放量應不超過其允許排放量。

（5）裝機容量擴容約束：如果發(fā)電能力不能滿足電力需求，需進行設施擴容以增加容量，同時新能源發(fā)電技術應滿足裝機下限的要求。

（6）非負約束：

3 結果分析

在本研究中，設置了六種置信水平（λ=1,0.9,0.8,0.7,0.6,0.5）情景。本文模型通過LINGO 軟件進行求解，得到了一系列不同決策者風險偏好下的最優(yōu)解。

3.1 電力生產方案

圖1 為中等電力需求水平下的電力生產結果。由圖1 可知，隨著時間的推移，通過采取煤炭總量控制等政策，燃煤發(fā)電量將逐漸減少。當λ=0.7 時，在三個規(guī)劃期內燃煤發(fā)電量分別為138.90×103GWh、[135.00,137.29]×103GWh、[125.94,129.52]×103GWh，其發(fā)電比例分別為[81.52,84.70]%、[76.80,77.13]%、[70.50,72.21]%。結果表明，燃煤發(fā)電以其穩(wěn)定性高、成本低、資源儲備等優(yōu)勢，在該地區(qū)電力結構中仍將占據主導地位，燃氣發(fā)電次之。隨著污染物排放約束的日益嚴苛，由于清潔、近零排放的特點，新能源發(fā)電量將穩(wěn)步增長。對于風電來說，規(guī)劃期內其發(fā)電量將逐步增加，且增幅較大。同時，結果表明各種發(fā)電方式發(fā)電量將隨著置信水平的變化而波動。例如，隨著λ值的增大，燃煤發(fā)電量將呈現下降趨勢。這是由于燃煤發(fā)電會消耗大量的水，隨著置信水平的提升，約束更加嚴格，水資源可利用總量將會降低，系統(tǒng)將優(yōu)先考慮降低燃煤機組的水資源分配量，其發(fā)電量隨之減少。相比而言，其他發(fā)電方式發(fā)電量變化不明顯。總體來說，新能源發(fā)電比例將不斷增加，將由λ=0.5 時的[6.56,6.57]%、[9.02,9.12]%、[10.40,12.10]%增長到λ=1.0 時的[6.71,6.91]%、[9.67,9.84]%、[10.96,13.01]%。水資源的合理有效控制，在某種程度上將促進電力結構調整。

圖1 電力生產方案

3.2 水資源分配方案

圖2 展示了中等電力需求水平下各種發(fā)電方式的耗水情況?；鹆Πl(fā)電是高耗水行業(yè)，用水主要包括冷卻水、除灰（渣）用水、鍋爐補給水和化學自用水等?？傮w來說，燃煤發(fā)電在總耗水量中占據絕對主導地位，燃氣發(fā)電次之。例如，當λ=0.5 時，燃煤發(fā)電耗水量分別為[228.18,252.04]×106m3、[215.07,238.79]×106m3、[185.14,180.54]×106m3，其用水比例為[90.73,93.29]%、[87.79,88.97]%、[84.89,85.58]%。如圖2 所示，隨著置信水平的提升，燃煤發(fā)電耗水量將會降低，而燃氣發(fā)電耗水量將會增加。在嚴峻的水資源短缺與大氣污染的背景下，天然氣作為一種清潔能源，在未來的能源供應中應發(fā)揮更大的作用。同時，為保障電力供應安全、應對能源與水資源危機的挑戰(zhàn)，應采取各種機制和經濟政策進一步促進新能源發(fā)展。另外，據圖1 和圖2 可知，該地區(qū)單位發(fā)電量耗水量將呈現明顯下降的趨勢。例如，當λ=0.1 時，規(guī)劃期內單位發(fā)電量耗水量分別為[1.48,1.58]×103m3/GWh、[1.33,1.46]×103m3/GWh、[1.24,1.33]×103m3/GWh。結果表明，構建的系統(tǒng)模型能夠形成具有節(jié)能降耗優(yōu)勢的管理方案，以促進電力生產與水資源利用可持續(xù)發(fā)展。

圖2 電力生產耗水量

3.3 擴容方案

圖3 為中等電力需求水平下各種轉換技術的擴容方案。受到資源與環(huán)境的限制以及現有裝機能力的影響，規(guī)劃期內燃煤發(fā)電和燃氣發(fā)電將不會進行擴容。在全球氣候變暖及化石能源日益枯竭的背景下，新能源發(fā)電技術（生物質發(fā)電、風電、光伏）將得到大力發(fā)展，各個時期內其裝機容量都有所提升。同時，隨著置信水平的變化，新能源發(fā)電技術的擴容方案會有所變化。例如，對于風電，在時期2 內，當λ=0.5、0.7、1.0 時，其擴容量分別為300 MW、[400,500] MW、[400,500] MW。這主要是因為置信水平的提高，可利用水資源量將會降低，而不消耗水資源的風電發(fā)電量將會增加，為滿足電力供應需求，其裝機容量將擴大。

圖3 不同轉換技術的擴容方案

3.4 污染物排放

圖4 為規(guī)劃期內不同情景下的污染物排放情況。以火力發(fā)電為主的電力結構帶來了大量的大氣污染排放，主要包括SO2、NOx和PM10等。結果表明，規(guī)劃期內污染物得到了有效控制，排放量呈現明顯下降的趨勢?？傮w來說，隨著置信水平的提高，污染物排放量也逐漸下降。當λ從0.5 增加到1.0 時，在三個規(guī)劃期內，SO2的排放量將由[100.48,119.17]×103t、[79.12,79.17]×103t、[55.00,60.01]×103t 下降到[95.43,113.49]×103t、[72.80,74.25]×103t、[53.63,55.55]×103t。這主要是由于置信水平的提升，燃煤發(fā)電將會受到限制，SO2等污染物的排放量會隨之降低。

圖4 不同情景下的污染物排放量

3.5 系統(tǒng)成本

圖5 給出了不同情景下的系統(tǒng)成本。不同的電力生產方案和水資源分配模式會帶來不同的系統(tǒng)成本。由圖5 可知，置信水平的提升會帶來系統(tǒng)成本的增加。當λ=0.5、0.7、1.0 時，系統(tǒng)成本分別為[139.08,194.14]×109元、[140.94,198.60]×109元、[146.83,206.38]×109元。這是因為置信水平越高，違反水資源約束的系統(tǒng)失效風險越低，系統(tǒng)需要調入更多的電力和發(fā)展清潔能源，導致系統(tǒng)成本增加，反之亦然。結果表明，模型能夠產出多種可供選擇的、具有可行性的能源—水資源管理方案，區(qū)域決策者可在更樂觀、更靈活、風險中性的方案和更保守、更可靠、風險規(guī)避的方案之間進行選擇。

圖5 不同情景下的系統(tǒng)成本

4 結論

本文突破傳統(tǒng)的規(guī)劃思路，將水資源消耗問題納入能源系統(tǒng)優(yōu)化的范疇以支持區(qū)域能源系統(tǒng)綠色低碳化發(fā)展，提出了雙區(qū)間兩階段隨機—模糊可信度優(yōu)化方法，產出了不同置信水平下的優(yōu)化結果，可得如下結論：

（1）提出的模型不但能夠有效地處理以概率分布、模糊集和區(qū)間值表征的多重不確定性，而且可以解決雙重不確定性問題。

（2）在兼顧經濟效益和環(huán)境效益的基礎上，模型產出了電力生產、水資源分配和污染物減排等優(yōu)化方案。

（3）結果表明，燃煤發(fā)電在電力供應中占據主導地位，但在能源與水資源危機的背景下，其發(fā)電量將逐漸下降；燃氣與新能源發(fā)電量持續(xù)增加，但需進一步推進。水資源的合理有效控制，在一定程度上將促進電力結構調整。模型優(yōu)化方法能夠有效地處理區(qū)間參數的雙重不確定性問題，優(yōu)化結果能夠推動區(qū)域節(jié)能減排，促進新能源開發(fā)，實現能源與水資源協(xié)調可持續(xù)發(fā)展。