基于運(yùn)行成本的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

朱群波, 郝思鵬,2

(1.南京工程學(xué)院,南京 211167; 2.江蘇省配電網(wǎng)智能技術(shù)與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 211167)

0 引 言

工業(yè)園區(qū)作為工業(yè)生產(chǎn)的集中地,其能耗水平高低在很大程度上決定了所在城市的整體能耗,園區(qū)內(nèi)部企業(yè)能耗特性多樣,在用能高峰時(shí)期將會(huì)對(duì)供能體系造成較大壓力,因此根據(jù)工業(yè)園區(qū)內(nèi)部的能耗特性對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化調(diào)度具有重要意義。

目前已有部分學(xué)者針對(duì)園區(qū)內(nèi)部綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度展開(kāi)研究。文獻(xiàn)[1]建立“源-儲(chǔ)-荷”兩級(jí)優(yōu)化模型,分別以相對(duì)效益及發(fā)電側(cè)效益最大化為上下層規(guī)劃模型,通過(guò)實(shí)際算例證明可控負(fù)荷及儲(chǔ)能的加入將會(huì)優(yōu)化微電網(wǎng)運(yùn)行并提高整體收益;文獻(xiàn)[2]使用能源樞紐法對(duì)熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行建模,以日內(nèi)運(yùn)行費(fèi)用和能耗費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù),結(jié)果表明各能量轉(zhuǎn)化設(shè)備協(xié)調(diào)運(yùn)行后將會(huì)降低峰谷差且可降低運(yùn)行費(fèi)用提升能量轉(zhuǎn)化率;文獻(xiàn)[3]基于綜合能源系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu),研究蓄冷、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)電在CCHP機(jī)組中的運(yùn)行模式,并針對(duì)不同季節(jié)不同類型的負(fù)荷曲線進(jìn)行求解,結(jié)果顯示蓄冷和儲(chǔ)熱在多能互補(bǔ)體系中較儲(chǔ)電具有更大的利潤(rùn)空間;文獻(xiàn)[4]提出一種含P2G的氣電互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,將運(yùn)行成本最低、環(huán)境污染最小及棄風(fēng)成本最低作為優(yōu)化目標(biāo),使用多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化求解,利用模糊理論挑選出滿意度最大的解,最終通過(guò)實(shí)際算例驗(yàn)證了模型的有效性。但上述文獻(xiàn)與企業(yè)生產(chǎn)實(shí)際結(jié)合不夠,未能從具體數(shù)據(jù)分析出傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)的負(fù)荷特性,導(dǎo)致算例有效性和可靠性欠缺。

文章在前人研究基礎(chǔ)上,將園區(qū)內(nèi)的可控負(fù)荷考慮在內(nèi),對(duì)(Combined Cooling Heating and Power)CCHP系統(tǒng)內(nèi)各能量轉(zhuǎn)化設(shè)備進(jìn)行建模[5],綜合考慮各設(shè)備額定工作狀態(tài),將優(yōu)化場(chǎng)景與企業(yè)生產(chǎn)實(shí)際結(jié)合,在對(duì)大量企業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的基礎(chǔ)上通過(guò)優(yōu)化得出了配置綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)所在,驗(yàn)證了文中所提綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行模式的合理性和有效性。

1 工業(yè)園區(qū)負(fù)荷特性分析

文章采集了江蘇省內(nèi)某工業(yè)園區(qū)73家企業(yè)的典型日負(fù)荷數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)不同類型的企業(yè)用電特性具有較大差異。抽取該園區(qū)內(nèi)典型紡織及機(jī)械制造企業(yè)各5家,其典型日負(fù)荷分別如圖1、圖2所示。

圖1 5家紡織企業(yè)典型日負(fù)荷

圖2 5家機(jī)械制造企業(yè)典型日負(fù)荷

由上圖可知,紡織企業(yè)在典型日內(nèi)負(fù)荷基本保持穩(wěn)定,屬于連續(xù)生產(chǎn)型企業(yè),5家紡織企業(yè)的日負(fù)荷率平均值高達(dá)88.5%;而機(jī)械制造企業(yè)日內(nèi)負(fù)荷波動(dòng)較大,其負(fù)荷變化時(shí)段基本與峰谷平電價(jià)時(shí)段重合,5家機(jī)械制造企業(yè)的日負(fù)荷率平均值僅為47.1%。可知紡織行業(yè)與機(jī)械制造行業(yè)用電特性差異較大。將73家企業(yè)的負(fù)荷數(shù)據(jù)整理列于表1。

表1 73家企業(yè)典型日用電數(shù)據(jù)

由表1可知,43家企業(yè)日負(fù)荷率低于60%,同時(shí)有51家企業(yè)日峰谷差率高于60%,這表明園區(qū)整體負(fù)荷波動(dòng)率較大,將會(huì)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性造成較大影響;谷用電率超過(guò)40%的企業(yè)有32家,表明企業(yè)根據(jù)峰谷電價(jià)自主調(diào)配負(fù)荷的能力較差,不利于降低成本,可能會(huì)造成“峰上加峰”的現(xiàn)象;變壓器負(fù)載率低于60%的企業(yè)為31家,表明這些企業(yè)變壓器容量配置不合理造成了較大程度的冗余,變壓器負(fù)載率高于80%的企業(yè)為21家(另有9家企業(yè)當(dāng)天變壓器負(fù)載率高于100%),表明變壓器已處于重載狀態(tài),極易因負(fù)荷分配不合理產(chǎn)生超載現(xiàn)象,長(zhǎng)期工作于超載狀態(tài)的變壓器,不僅會(huì)損失電能,還會(huì)因溫升過(guò)高對(duì)變壓器內(nèi)部的絕緣材料性能造成破壞,夏季環(huán)境溫度較高時(shí),該現(xiàn)象會(huì)進(jìn)一步降低絕緣材料的絕緣性能,嚴(yán)重時(shí)會(huì)燒毀變壓器,對(duì)企業(yè)用電安全有著極大危害。

根據(jù)以上分析,可知傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)未對(duì)企業(yè)用電特性進(jìn)行比較,未能從綜合能源系統(tǒng)的角度全面考慮能源互聯(lián)的可行性,不僅造成了資源的浪費(fèi)還使得企業(yè)整體能耗較高。若能對(duì)園區(qū)內(nèi)不同類型的用電負(fù)荷進(jìn)行協(xié)調(diào)配置,并輔助以分布式新能源設(shè)備以及各類儲(chǔ)能裝置,將能夠達(dá)到消納風(fēng)光、降低成本、增加電網(wǎng)穩(wěn)定性等多重目的[6-7]。因此,在企業(yè)聚集的工業(yè)園區(qū)內(nèi)配置綜合能源系統(tǒng)具有重要意義。

2 工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)模型建立

文章基于能量流繪制如圖3所示的工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖3 工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖3中電力線首先消納光伏和風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)出的清潔電能,出現(xiàn)電能短缺時(shí)再?gòu)碾娋W(wǎng)上購(gòu)買電能。儲(chǔ)能電池起到“削峰填谷”的作用,在夜間谷電價(jià)時(shí)段充電,在峰電價(jià)時(shí)段放電,此舉不僅可以利用電價(jià)差增加運(yùn)行收益還可以降低配電網(wǎng)擴(kuò)容投資[8]。冷力線中的能源主要來(lái)自電制冷機(jī),其將電能轉(zhuǎn)化為冷能,蓄冷槽在冷負(fù)荷較小時(shí)儲(chǔ)存部分冷能,在負(fù)荷較大時(shí)提供冷能缺額,降低電制冷機(jī)的功耗從而進(jìn)一步降低電能的需求量。熱力線中的能源首先通過(guò)收集燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電時(shí)附加產(chǎn)生的熱量,當(dāng)出現(xiàn)供熱不足時(shí)再由燃?xì)忮仩t提供剩余部分的熱量,蓄熱槽在熱負(fù)荷較小時(shí)儲(chǔ)存部分熱能,在負(fù)荷較大時(shí)提供熱能缺額[9]。電制冷機(jī)、鍋爐等能量轉(zhuǎn)換設(shè)備功率模型較為簡(jiǎn)單,文中僅針對(duì)其余部分設(shè)備建立數(shù)學(xué)模型。

2.1 光伏模型

光伏能夠?qū)⑻?yáng)能直接轉(zhuǎn)化為電能,且使用方便維護(hù)成本低,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,光伏發(fā)電的效率不斷攀升,也使得光伏發(fā)電的單位成本不斷降低,因此在工業(yè)園區(qū)布置這種清潔能量轉(zhuǎn)化設(shè)備契合了環(huán)保高效的發(fā)展理念[10]。在實(shí)際工作模式下,光伏的功率模型為：

Ppv=Ps[1+α(Tr-Ts)]Gr/Gs

(1)

式中Ppv為光伏實(shí)際出力,單位為kW;Ps為標(biāo)準(zhǔn)條件下的出力,單位為kW;α為功率溫度系數(shù);Tr為工作環(huán)境實(shí)際溫度,單位為℃;Ts為標(biāo)準(zhǔn)條件下的溫度,單位為℃;Gr為實(shí)際太陽(yáng)光照強(qiáng)度,單位為W/m2;Gs為標(biāo)準(zhǔn)條件下的太陽(yáng)光照強(qiáng)度,單位為W/m2。

2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型

隨著技術(shù)的進(jìn)步風(fēng)力發(fā)電機(jī)裝機(jī)容量不斷增長(zhǎng),部分沿海地區(qū)利用海上充足的風(fēng)力資源建立起功率高達(dá)300 MW的海上風(fēng)力發(fā)電站。但風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率受風(fēng)力大小影響較大,且存在低電壓穿越能力不足的問(wèn)題,因此合理有效的優(yōu)化調(diào)度策略具有深遠(yuǎn)意義。風(fēng)力發(fā)電機(jī)的功率模型為：

(2)

式中Pwt為風(fēng)機(jī)實(shí)際出力,單位為kW;Pra為額定輸出功率,單位為kW;vr為現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際風(fēng)速,單位為m/s;vin為切入風(fēng)速,單位為m/s;vout為切出風(fēng)速,單位為m/s;vra為額定出力風(fēng)速,單位為m/s;αwt、βwt、γwt為功率風(fēng)速擬合參數(shù)。

2.3 儲(chǔ)能電池模型

儲(chǔ)能電池制造成本的降低以及安全性的提高使其成為理想的“削峰填谷”設(shè)備,利用夜間低谷電價(jià)充電,日間峰電價(jià)時(shí)段放電,在利用電價(jià)差獲得利潤(rùn)的同時(shí)還可以減緩配電網(wǎng)的擴(kuò)容投資,具有良好的使用前景[11]。儲(chǔ)能電池工作模型為：

(3)

式中SOC(t)、SOC(t-1)分別表示儲(chǔ)能電池系統(tǒng)在時(shí)刻t及t-1時(shí)的荷電狀態(tài);ω(t)為0-1變量,當(dāng)t時(shí)刻儲(chǔ)能電池充電時(shí)則為1,反之為0;Pch(t)為充電功率,單位為kW;ηch為充電效率;Pfa(t)為放電功率,單位為kW;ηfa為放電效率;θ為儲(chǔ)能電池系統(tǒng)自放電率;EB為儲(chǔ)能電池系統(tǒng)總?cè)萘?單位為kW·h;ΔT為采樣時(shí)間間隔。

2.4 蓄能槽模型

蓄冷槽可以在冷負(fù)荷較小時(shí)消納電制冷機(jī)所產(chǎn)生的部分能量,在冷負(fù)荷快速增加時(shí)將能量放出,以減小電制冷機(jī)的功耗,使之能夠平穩(wěn)運(yùn)行降低對(duì)電網(wǎng)的沖擊,蓄熱槽運(yùn)行機(jī)理與之類似。蓄能槽工作模型為：

Lcs(t)=Lcs(t-1)+[φctLcx(t)ηcx-(1-φct)Lcf(t)/ηcf]ΔT

(4)

Hhs(t)=Hhs(t-1)+[φhtHhx(t)ηhx-(1-φht)Hhf(t)/ηhf]ΔT

(5)

式中Lcs(t)和Lcs(t-1)為t時(shí)刻及t-1時(shí)刻蓄冷槽中蓄冷量,單位為kW·h;ηct為0-1變量,當(dāng)t時(shí)刻蓄冷槽儲(chǔ)蓄能量時(shí)則為1,反之為0;Lcx(t)及Lcf(t)分別為t時(shí)刻蓄冷槽蓄放能功率,單位為kW;ηcx及ηcf為蓄冷槽蓄放能效率;ΔT為采樣時(shí)間間隔;蓄熱槽公式中各變量與之類似,不再贅述。

3 工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型

工業(yè)園區(qū)中負(fù)荷一般包含電、冷、熱負(fù)荷,其中冷熱負(fù)荷受季節(jié)變化影響較大,各企業(yè)生產(chǎn)情況的改變也可能對(duì)園區(qū)內(nèi)電負(fù)荷造成較大影響,而過(guò)大的負(fù)荷峰谷差不僅會(huì)增加損耗還會(huì)對(duì)電網(wǎng)造成沖擊[12-13]。因此有必要對(duì)負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度調(diào)節(jié),這樣不僅可以減小各類負(fù)荷的日峰谷差還能增加園區(qū)各系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。

3.1 目標(biāo)函數(shù)的建立

工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度的最終目的是在不影響企業(yè)生產(chǎn)的情況下,將日運(yùn)行成本降至最低同時(shí)盡可能提高能量轉(zhuǎn)化率。文中以園區(qū)綜合能源系統(tǒng)日運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù),日運(yùn)行成本包含能量轉(zhuǎn)化設(shè)備日配置成本、能源采購(gòu)成本、設(shè)備維護(hù)成本、可控負(fù)荷調(diào)度補(bǔ)償成本。建立目標(biāo)函數(shù)如下所示：

minC=C1+C2+C3+C4

(6)

(7)

(8)

C3=(aEpv+bEwt+cEB+dEeb+eEgb+fEgt)/365

(9)

(10)

式中C為綜合能源系統(tǒng)日運(yùn)行成本;C1為能量轉(zhuǎn)化設(shè)備日配置成本;C2為能源采購(gòu)成本;C3為設(shè)備維護(hù)成本;C4為可控負(fù)荷調(diào)度補(bǔ)償成本;Cpv為光伏的單位造價(jià),單位為元/kW;Epv表示光伏配置容量,單位為kW;r為年利率;npv為光伏設(shè)計(jì)使用年限(C1表達(dá)式后五項(xiàng)依次為風(fēng)機(jī)、儲(chǔ)能電池、電鍋爐、燃?xì)忮仩t、燃?xì)廨啓C(jī)的配置成本表達(dá)式);Ce(t)為t時(shí)刻分時(shí)電價(jià),單位為元/(kW·h);Pe(t)為t時(shí)刻電網(wǎng)側(cè)功率,單位為kW;Cg(t)為t時(shí)刻天然氣單價(jià),單位為元/m3(文中Cg(t)取為2.7元/m3);Pg(t)為t時(shí)刻燃?xì)忮仩t及燃?xì)廨啓C(jī)功率,單位為kW;Dg為標(biāo)準(zhǔn)氣壓下天然氣的低熱值,單位為kW·h/m3(文中取7.9 kW·h/m3);a、b、c、d、e、f分別為設(shè)備年維護(hù)系數(shù),單位為元/kW/年;δ(t)為0-1變量,當(dāng)t時(shí)刻有負(fù)荷發(fā)生轉(zhuǎn)移則為1,反之為0;Fs為單位功率削減或轉(zhuǎn)移至其余時(shí)刻的補(bǔ)貼費(fèi)用,單位為元/kW(文中Fs取為0.2元/kW);P(t)為t時(shí)刻發(fā)生轉(zhuǎn)移的功率大小,單位為kW。

3.2 約束條件

綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度要保證園區(qū)內(nèi)部正常的生產(chǎn)秩序,采樣時(shí)間內(nèi)園區(qū)的電、冷、熱負(fù)荷都應(yīng)滿足供需平衡,同時(shí)各個(gè)能量轉(zhuǎn)化設(shè)備也應(yīng)工作在限定范圍內(nèi)。

(1)電力功率平衡

Pe(t)+Ppv(t)+Pwt(t)+Pgt(t)=PL(t)+PB(t)+Pec(t)+Peb(t)

(11)

式中Pe(t)、Ppv(t)、Pwt(t)、Pgt(t)依次表示t時(shí)刻電網(wǎng)、光伏、風(fēng)機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)的出力大小,單位為kW;PL(t)、PB(t)、Pec(t)、Peb(t)依次表示用戶、儲(chǔ)能電池、電制冷機(jī)、電鍋爐的功率大小,單位為kW;其中當(dāng)儲(chǔ)能電池充電時(shí)PB(t)值為正,放電時(shí)其值為負(fù)。

(2)熱力功率平衡

Peb(t)+Pgth(t)+Pgb(t)=PLh(t)+Phs(t)

(12)

式中Peb(t)、Pgth(t)及Pgb(t)分別表示t時(shí)刻電鍋爐、燃?xì)廨啓C(jī)及燃?xì)忮仩t供給制熱量的功率,單位為kW;PLh(t)、Phs(t)分別表示t時(shí)刻用戶及蓄熱槽所需制熱量的功率,單位為kW;其中當(dāng)蓄熱槽蓄熱時(shí)Phs(t)值為正,放電時(shí)其值為負(fù)。

(3)冷力功率平衡

Pec(t)=PLc(t)+Pcs(t)

(13)

式中Pec(t)表示t時(shí)刻電制冷機(jī)供給制冷量的功率,單位為kW;PLc(t)、Pcs(t)分別表示t時(shí)刻用戶及蓄冷槽所需制冷量的功率,單位為kW;其中當(dāng)蓄冷槽蓄冷時(shí)Pcs(t)值為正,放電時(shí)其值為負(fù)。

(4)設(shè)備運(yùn)行約束條件

儲(chǔ)能電池的化學(xué)特性決定了其壽命將會(huì)隨著充放電次數(shù)的增加而不斷衰減,滿充滿放工況下容量衰減將會(huì)加速,因此將其充放電量限制在固定范圍內(nèi)以延長(zhǎng)壽命周期。各設(shè)備運(yùn)行約束條件為：

(14)

式中SOCmin、SOCmax分別為儲(chǔ)能電池荷電量上下限;PBmax為儲(chǔ)能電池充放電功率的最大值,單位為kW;Pecmax為電制冷機(jī)輸出功率的最大值,單位為kW;Pebmax為電鍋爐輸出功率的最大值,單位為kW;Pgtmax為燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率的最大值,單位為kW;Pgbmax為燃?xì)忮仩t輸出功率的最大值,單位為kW。

3.3 改進(jìn)蚱蜢優(yōu)化算法(IGOA)

蚱蜢優(yōu)化算法于2017年提出,其基本機(jī)理為通過(guò)模擬蚱蜢幼蟲(chóng)及成蟲(chóng)在尋找食物時(shí)的不同表現(xiàn)來(lái)求解實(shí)際問(wèn)題。該算法的搜索算子即為蚱蜢個(gè)體,蚱蜢成蟲(chóng)飛行速度較快能夠在大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)搜索,而幼蟲(chóng)飛行速度較慢因此只能在局部移動(dòng),這兩種移動(dòng)方式即對(duì)應(yīng)了算法迭代尋優(yōu)過(guò)程中的全局搜索和局部搜索。蚱蜢優(yōu)化算法的兩要素為自身所處位置及與其它個(gè)體的相對(duì)位置,通過(guò)在搜索過(guò)程中不斷調(diào)整相對(duì)位置來(lái)優(yōu)化求解過(guò)程,并最終獲得全局最優(yōu)解。

蚱蜢優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

(1)初始化參數(shù)。隨機(jī)生成蚱蜢搜索算子的初始位置xi(i=1,2,…,N),各算子的位置可表示為xi=(xi,1,xi,2,…,xi,G),其中G表示求解模型中的變量個(gè)數(shù);

(2)根據(jù)(1)中給定位置,計(jì)算各算子對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,尋求最優(yōu)解及相應(yīng)的算子位置;

(3)計(jì)算各蚱蜢算子間的距離并更新位置,同時(shí)應(yīng)將更新后的位置限定在給定范圍內(nèi);

(4)判斷搜索尋優(yōu)次數(shù)是否達(dá)到上限或結(jié)果是否已滿足要求,若是則轉(zhuǎn)入步驟(5),否則轉(zhuǎn)入步驟(2)以進(jìn)行下一次搜索尋優(yōu);

(5)輸出全局最優(yōu)解及相應(yīng)的最優(yōu)擬合值。

但傳統(tǒng)的蚱蜢算法收斂速度較慢且難以求得全局最優(yōu)解,因此采用高斯變異機(jī)制增加種群多樣性,結(jié)合高斯變異機(jī)制的蚱蜢位置公式如下所示：

(15)

(16)

改進(jìn)后蚱蜢算法的全局尋優(yōu)能力獲得較大提升,其求解流程如圖4所示。

圖4 改進(jìn)蚱蜢優(yōu)化算法流程圖

4 算例分析

4.1 算例數(shù)據(jù)整理

文章根據(jù)園區(qū)歷史數(shù)據(jù)擬合出典型日的各類負(fù)荷曲線,并設(shè)定各能量轉(zhuǎn)化設(shè)備的容量(見(jiàn)表2),依照光伏及風(fēng)機(jī)的出力特性,將出力預(yù)測(cè)值及各類負(fù)荷曲線整理如圖5所示[14]。

表2 能量轉(zhuǎn)化設(shè)備容量

圖5 負(fù)荷及新能源設(shè)備出力預(yù)測(cè)曲線

企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,有部分用電屬于不可中斷型,這類負(fù)荷不在協(xié)調(diào)優(yōu)化范圍內(nèi),將其定義為固定電負(fù)荷;將73家企業(yè)用電數(shù)據(jù)與各行業(yè)單位產(chǎn)值用電量較低的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,可知該園區(qū)內(nèi)有部分電能消耗可以通過(guò)用電調(diào)度和技術(shù)升級(jí)實(shí)現(xiàn)削減,將這部分電能定義為可節(jié)約電負(fù)荷;此外,在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,存在可整體平移至其它時(shí)段的負(fù)荷,例如將峰電價(jià)時(shí)段的可控負(fù)荷平移至谷電價(jià)時(shí)段,將該部分用電負(fù)荷定義為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷[15]。各類型用電負(fù)荷數(shù)據(jù)如圖6所示。

圖6 各類型用電負(fù)荷數(shù)據(jù)

儲(chǔ)能電池系統(tǒng)在規(guī)定的充放電量上下限工況下,理論充放次數(shù)為2 500次。文中規(guī)定24 h以內(nèi),只允許儲(chǔ)能電池系統(tǒng)在設(shè)定工況下滿充滿放一次,即峰電價(jià)時(shí)段放電至下限值后不再動(dòng)作,等待下一次谷電價(jià)時(shí)段進(jìn)行充電;谷電價(jià)時(shí)段將電量充至上限后也不再動(dòng)作,等待下一次峰電價(jià)時(shí)段進(jìn)行放電,此舉可以充分發(fā)揮儲(chǔ)能電池“削峰填谷”的優(yōu)勢(shì),據(jù)此計(jì)算得到儲(chǔ)能電池系統(tǒng)理論壽命為7年,將能量轉(zhuǎn)換設(shè)備的各項(xiàng)參數(shù)整理得表3。

表3 能量轉(zhuǎn)換設(shè)備參數(shù)設(shè)定

江蘇省部分電壓等級(jí)的大工業(yè)用戶電價(jià)如表4所示。

表4 江蘇省部分電壓等級(jí)大工業(yè)電價(jià)

4.2 協(xié)調(diào)優(yōu)化分析

利用改進(jìn)蚱蜢算法對(duì)上述模型及參數(shù)進(jìn)行分析,種群大小設(shè)置為30,算法最大迭代次數(shù)設(shè)置為300,優(yōu)化后的電負(fù)荷數(shù)據(jù)如圖7、圖8所示。將圖7與圖6對(duì)比可知,0：00-8：00的可節(jié)約負(fù)荷在優(yōu)化后并沒(méi)有被削減,原因在于可控負(fù)荷調(diào)控補(bǔ)償成本與谷電價(jià)相差較小,若將此部分電負(fù)荷削減所需的技術(shù)投入總和或?qū)⒊^(guò)原本的電價(jià)總量;優(yōu)化前8：00-11：00及19：00-21：00的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷被調(diào)整至1：00-7：00,這樣可以利用較大的峰谷電價(jià)差來(lái)節(jié)約企業(yè)運(yùn)行成本,增加企業(yè)的谷用電率;除谷時(shí)段以外的時(shí)段,優(yōu)化后均對(duì)可節(jié)約負(fù)荷進(jìn)行了優(yōu)化。

圖7 優(yōu)化前后園區(qū)電負(fù)荷對(duì)比

圖8 優(yōu)化后各設(shè)備的電力輸出分配

由圖8可知,風(fēng)機(jī)和光伏的引入在很大程度上緩解了電網(wǎng)的壓力,9：00-12：00之間由于各能量轉(zhuǎn)換設(shè)備的加入使得電網(wǎng)出力極小,使得整個(gè)園區(qū)所用的峰時(shí)段電量大幅下降;儲(chǔ)能電池依照設(shè)定的運(yùn)行方式平穩(wěn)運(yùn)行,其在夜間1：00-4：00將電量充至設(shè)定最大容量,在9：00-11：00及18：00-20：00兩個(gè)峰電價(jià)時(shí)段將電量放至設(shè)定最小值;燃?xì)廨啓C(jī)總體出力較為平穩(wěn),但谷電價(jià)時(shí)段由于光伏設(shè)備幾乎不出力從而加重了電網(wǎng)的負(fù)擔(dān),燃?xì)廨啓C(jī)在該時(shí)段出力值做出了適當(dāng)增加,以此降低電網(wǎng)的負(fù)荷,起到穩(wěn)定電網(wǎng)降低配電網(wǎng)擴(kuò)容投資的作用;優(yōu)化后的電網(wǎng)最大出力值為67.738 7 MW,而優(yōu)化前電負(fù)荷全部由電網(wǎng)承擔(dān)時(shí)其最大出力值為91.658 35 MW,且谷用電率由42.2%提升至59.15%,因此引入綜合能源系統(tǒng)后極大的降低了電網(wǎng)所承擔(dān)的負(fù)荷,減少了園區(qū)整體的用電成本。

引入綜合能源系統(tǒng)后,園區(qū)冷、熱負(fù)荷優(yōu)化結(jié)果如圖9、圖10所示。由圖9可知,蓄冷容量為5×103kW·h的蓄冷槽在谷電價(jià)時(shí)段利用較低的電價(jià)進(jìn)行蓄冷,但在冷負(fù)荷較大時(shí)刻蓄冷槽也會(huì)適當(dāng)輸出冷力以減小電制冷機(jī)的出力,此舉雖然較峰電價(jià)時(shí)段輸出冷力的收益低,但可降低谷時(shí)段及平時(shí)段的電網(wǎng)壓力;10：00-12：00及17：00-21：00兩個(gè)峰電價(jià)時(shí)段蓄冷槽均將儲(chǔ)存的能量有序放出,起到了合理有效的削峰作用。

圖9 優(yōu)化后各設(shè)備的冷力輸出分配

圖10 優(yōu)化后各設(shè)備的熱力輸出分配

由圖10可知,燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)生的熱量是發(fā)電過(guò)程中的附加產(chǎn)物,因此其輸出熱量與輸出電量成比例;燃?xì)忮仩t產(chǎn)生熱量占多數(shù),主要原因是天然氣價(jià)格相對(duì)固定且天然氣低熱值為7.9 kW·h/m3,其能量轉(zhuǎn)換成本低于其它熱量輸出設(shè)備;電鍋爐在夜間谷電價(jià)時(shí)段利用較低的電價(jià)輸出熱量,減緩了燃?xì)忮仩t的負(fù)擔(dān)。在13：00-17：00及22：00-0：00,熱負(fù)荷處于較大時(shí)刻,電鍋爐也適當(dāng)輸出了部分熱量,以此提高系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性及可靠性,避免了單一設(shè)備輸出能量時(shí)因設(shè)備故障而造成熱量斷供的現(xiàn)象。

基于以上分析,可計(jì)算得到優(yōu)化后能量轉(zhuǎn)化設(shè)備日配置成本C1為173 302.135 6元/天,能源采購(gòu)成本C2為848 888.444 3元/天(其中電能成本669 481.1元,天然氣成本179 407.344 3元),設(shè)備維護(hù)成本C3為2 700元/天,可控負(fù)荷調(diào)度補(bǔ)償成本C4為24 949.6元/天,即優(yōu)化后該工業(yè)園區(qū)單日運(yùn)行成本為1 049 840.18元;而優(yōu)化前園區(qū)為供應(yīng)電負(fù)荷從電網(wǎng)購(gòu)電費(fèi)用為989 781.1元/天,使用電制冷機(jī)供應(yīng)冷負(fù)荷的成本為303 129.8元/天,使用燃?xì)忮仩t供應(yīng)熱負(fù)荷的成本為150 974.430 4元/天,即優(yōu)化前該園區(qū)單日運(yùn)行成本為1 443 885.33元。

綜上所述,在配置綜合能源系統(tǒng)的理想工作條件下,該園區(qū)單日運(yùn)行成本下降了394 045.150 4元,具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。此外,使用清潔的能量轉(zhuǎn)換設(shè)備后,將風(fēng)光等資源充分利用起來(lái),減少了對(duì)于傳統(tǒng)不可再生能源的使用,帶來(lái)了一定的環(huán)保效益。

5 結(jié)束語(yǔ)

文章基于對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)的負(fù)荷分析,提出在園區(qū)內(nèi)配置綜合能源系統(tǒng),并針對(duì)各能量轉(zhuǎn)化設(shè)備的不同特性構(gòu)建其出力模型。文中結(jié)合企業(yè)實(shí)際生產(chǎn),將電負(fù)荷按特性分為三類,建立以日運(yùn)行成本最低為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù),并依據(jù)各設(shè)備的額定運(yùn)行條件設(shè)定約束條件。使用改進(jìn)蚱蜢優(yōu)化算法對(duì)所建立的模型進(jìn)行優(yōu)化求解,結(jié)果顯示優(yōu)化后該園區(qū)單日運(yùn)行成本下降顯著,同時(shí)由于新能源設(shè)備對(duì)于風(fēng)光的消納使得企業(yè)從電網(wǎng)上購(gòu)買的電量大幅下降,降低了當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)運(yùn)行的壓力。綜上,文中提出的工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)具有較好的實(shí)用性和可靠性,能夠?qū)鹘y(tǒng)園區(qū)能耗進(jìn)行有效優(yōu)化,具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。