考慮風(fēng)光不確定性與靈活性指標(biāo)的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)最優(yōu)調(diào)度

呼斯樂，王 淵，于 源，高 源，曹林峰，趙禹燦，楊家強(qiáng)

（1.內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司，呼和浩特 010010；2.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，杭州 310027；3.內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院分公司，呼和浩特 010010）

0 引言

能源是人類社會(huì)賴以生存的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。近年來，為了推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，化石能源的無節(jié)制開發(fā)利用不僅造成資源枯竭，世界范圍內(nèi)正遭受能源短缺和全球變暖的危機(jī)[1-2]。為了應(yīng)對危機(jī)，提升非化石能源在能源體系中的占比，具有清潔環(huán)保、能源可回收特點(diǎn)的可再生能源受到了廣泛的關(guān)注。與傳統(tǒng)的化石燃料發(fā)電相比，可再生能源發(fā)電技術(shù)符合新型能源體系的需求。同時(shí)，基于多種異質(zhì)能源協(xié)同優(yōu)化、多能互補(bǔ)的綜合能源系統(tǒng)作為可再生能源的有效載體，也備受關(guān)注[3-5]。國內(nèi)各省市已陸續(xù)出臺(tái)園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃實(shí)施方案、細(xì)則，為園區(qū)級(jí)源網(wǎng)荷儲(chǔ)綜合能源系統(tǒng)建設(shè)提出指導(dǎo)。內(nèi)蒙古自治區(qū)于2022 年出臺(tái)六類市場化項(xiàng)目實(shí)施細(xì)則，其中源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化項(xiàng)目、綠色園區(qū)供電項(xiàng)目是典型的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)，批復(fù)電源規(guī)模超過500萬千瓦、配套各類負(fù)荷超過300萬千瓦、均配套15%（4 h）以上新型儲(chǔ)能系統(tǒng)。并明確提出了自我消納、不向公用電網(wǎng)反送電、不占用電網(wǎng)調(diào)峰空間的技術(shù)要求，因此，如何做好園區(qū)綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行，充分釋放其靈活性、提升運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的重要性凸顯。

在高比例風(fēng)光接入的園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)（Park Integrated Energy System，PIES）中，風(fēng)光固有的不確定性阻礙了大規(guī)模的可再生能源并網(wǎng)，大量學(xué)者對其做了研究。文獻(xiàn)[6]提出了兩階段隨機(jī)規(guī)劃公式，基于情景樹的方法考慮電、熱和氣供應(yīng)的負(fù)荷小時(shí)尺度的不確定性，以及風(fēng)光能源供應(yīng)的可變性，以最大限度地減少綜合能源系統(tǒng)的日前運(yùn)行和環(huán)境成本。文獻(xiàn)[7]根據(jù)風(fēng)光不確定性概率模型，采用蒙特卡洛模擬抽樣得到的大量場景，對場景進(jìn)行機(jī)會(huì)約束等式的檢驗(yàn)，篩選檢驗(yàn)通過的場景來得到確定性模型。文獻(xiàn)[8]采用基于聯(lián)合分布隨機(jī)變量方法的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃，在考慮新能源發(fā)電輸出和負(fù)荷不確定性的情況下，求解熱電聯(lián)產(chǎn)調(diào)度的多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[9]構(gòu)建雙層魯棒模型，在各個(gè)時(shí)間段調(diào)整不同的魯棒參數(shù)避免風(fēng)電出力約束過于保守，然后實(shí)現(xiàn)極端風(fēng)電出力場景下系統(tǒng)日前最優(yōu)調(diào)度。文獻(xiàn)[10]對魯棒優(yōu)化的保守性進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)細(xì)菌覓食算法，兼顧個(gè)體多樣性與收斂速度。

另一方面，如何保證系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性也是關(guān)注的課題。國際能源署等機(jī)構(gòu)給出了系統(tǒng)運(yùn)行靈活性的概念，現(xiàn)有諸多研究聚焦于能源系統(tǒng)運(yùn)行靈活性方面。文獻(xiàn)[11]設(shè)計(jì)了一種計(jì)及靈活性需求的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，有效實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)規(guī)劃在運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和安全性之間的平衡。文獻(xiàn)[12]推導(dǎo)了靈活性需求的數(shù)學(xué)表達(dá)，建立氣、熱網(wǎng)運(yùn)行靈活性的數(shù)學(xué)模型，分析表明，提高運(yùn)行靈活性可有效降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。為平抑可再生能源和負(fù)荷的不確定性，文獻(xiàn)[13]提出一種考慮多能靈活性的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化策略，分析表明，所提模型可以通過協(xié)調(diào)機(jī)組出力提升系統(tǒng)運(yùn)行靈活性，平抑系統(tǒng)功率波動(dòng)。文獻(xiàn)[14]設(shè)計(jì)了一種靈活調(diào)節(jié)資源的聯(lián)合運(yùn)行市場機(jī)制，分析表明，該方法在提升新能源消納水平、靈活性方面具有較好的效果?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多數(shù)采用可控設(shè)備調(diào)節(jié)系統(tǒng)靈活性，極少文獻(xiàn)考慮引入靈活性指標(biāo)對系統(tǒng)的靈活性進(jìn)行量化評價(jià)。

針對上述問題，本文提出了一種功率型靈活性指標(biāo)的園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度策略，綜合平衡系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性與靈活性。建立含功率型靈活性指標(biāo)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化模型，利用機(jī)會(huì)約束方程對風(fēng)光的不確定性提供備用服務(wù)，并將機(jī)會(huì)約束方程數(shù)學(xué)等價(jià)為可以參加線性求解的形式。此外，構(gòu)建兼顧經(jīng)濟(jì)性與靈活性約束的優(yōu)化調(diào)度模型，采用CPLEX求解，獲得最優(yōu)的調(diào)度策略。

1 日前調(diào)度的靈活性供給與需求

靈活性概念早已提出并應(yīng)用在電力系統(tǒng)的定性描述中。一般來說，系統(tǒng)的靈活性主要受靈活性供給與靈活性需求的平衡水平的影響，若失衡會(huì)對系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)靈活安全運(yùn)行造成威脅。在本文中，針對日前調(diào)度過程的靈活性，定義為：在日前調(diào)度的時(shí)間段內(nèi)，系統(tǒng)通過合理規(guī)劃靈活性可控資源，留出靈活性裕度，在風(fēng)光功率波動(dòng)的情況下，系統(tǒng)快速適應(yīng)波動(dòng)變化的能力，使功率保持實(shí)時(shí)平衡。

具體來說，系統(tǒng)調(diào)度靈活性需求主要來自凈負(fù)荷的不確定性，可以通過在調(diào)度計(jì)劃內(nèi)考慮可控資源的備用服務(wù)來應(yīng)對靈活性需求的不確定性。目前，負(fù)荷預(yù)測技術(shù)已經(jīng)非常成熟，凈負(fù)荷的大部分不確定性集中體現(xiàn)在風(fēng)光中。本文通過建立靈活性可控資源備用服務(wù)的機(jī)會(huì)約束方程來應(yīng)對風(fēng)光的不確定性，可描述為：

式中：Prod{}為計(jì)算{}中的概率；σ為機(jī)會(huì)約束的置信度；ΔEVRE,t為t 時(shí)段的可再生能源出力誤差；為t時(shí)段可提供的靈活備用容量。

而電力系統(tǒng)調(diào)度靈活性供給主要來自于系統(tǒng)中可控靈活性資源。隨著靈活性資源的不斷挖掘，系統(tǒng)的決策者將面對如何充分發(fā)揮靈活資源的調(diào)節(jié)能力來滿足功率平衡的困境。靈活性的量化指標(biāo)是一個(gè)重點(diǎn)的研究方向，通過對靈活性的量化，以較小的代價(jià)滿足靈活性需求，預(yù)防系統(tǒng)中功率的失衡情況。

此外，靈活性資源輸出功率的變化具有方向性，相應(yīng)的靈活性也具備方向性，可分為向上靈活性與向下靈活性。為了更具體化分析各個(gè)可控資源的靈活性，采用功率型靈活性指標(biāo)對可控資源的靈活性水平進(jìn)行評價(jià)。功率型靈活指標(biāo)為設(shè)備某時(shí)刻可輸出功率調(diào)節(jié)的范圍與設(shè)備額定功率的比值，反映靈活性資源應(yīng)對功率變化的能力。本文重點(diǎn)以微型燃?xì)廨啓C(jī)（Micro Turbine，MT）、電儲(chǔ)能（Electric Energy Storage，ESS）、需求響應(yīng)（Demand Response，DR）作為可控靈活性調(diào)節(jié)資源，為系統(tǒng)提供向上、向下靈活性。

靈活性資源的功率型靈活指標(biāo)：

式中：FMTup,t、FILup,t、FESSup,t為t 時(shí)段內(nèi)MT、DR、ESS的向上靈活性供應(yīng)；FMTdown,t、FILdown,t、FESSdown,t為t 時(shí)段內(nèi)MT、DR、ESS 下靈活性供應(yīng)；為MT 在t 時(shí)段內(nèi)輸出的電功率；為MT 的額定功率；、分別為MT 輸出的最大電功率與最小電功率；分別為MT的最大爬坡電功率與最小滑坡電功率；為t 時(shí)段內(nèi)MT 調(diào)用備用容量；ESSN為電儲(chǔ)標(biāo)定容量；分別為電儲(chǔ)單次充放電的功率最大值；分別為電儲(chǔ)充放能量容量限值；ηESSch、ηESSdc為電儲(chǔ)充放電的效率；為電儲(chǔ)t 時(shí)間段的容量與調(diào)用備用容量；PL,cut,t、PL,add,t分別為DR負(fù)荷切除和增加的電負(fù)荷；Δt為調(diào)度時(shí)間間隔。

2 基于功率型靈活指標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

2.1.1 經(jīng)濟(jì)目標(biāo)F1

2.1.2 靈活性目標(biāo)F2

隨著靈活性資源的不斷挖掘，系統(tǒng)的決策者將面對如何充分發(fā)揮靈活資源的調(diào)節(jié)能力，以較小的代價(jià)滿足靈活性需求，保證功率實(shí)時(shí)平衡的困境。

2.2 約束條件

在本文的最優(yōu)調(diào)度模型中，約束條件包含公式（5）電功率平衡約束、公式（6）熱功率平衡約束、公式（7）氣功率平衡約束、公式（8）能量約束、公式（9）儲(chǔ)能約束、公式（10）旋轉(zhuǎn)備用約束，其中旋轉(zhuǎn)備用約束以燃?xì)廨啓C(jī)與儲(chǔ)能設(shè)備作為靈活性可控資源提供旋轉(zhuǎn)備用容量。

式中：EVRE,t為t 時(shí)間段內(nèi)計(jì)算的風(fēng)光聯(lián)合出力期望值；、PESSch為t時(shí)間段電儲(chǔ)最終輸出的充放電功率；為t 時(shí)間段PIES 電負(fù)荷需求；為t 時(shí)間段PIES 電負(fù)荷的時(shí)移量；為t 時(shí)間段電鍋爐的電功率；為t時(shí)間段熱儲(chǔ)最終輸出的充放熱功率；為PIES熱負(fù)荷需求；為t時(shí)間段PIES 熱負(fù)荷的時(shí)移量；為t 時(shí)間段燃?xì)忮仩t的熱功率；為購氣的上下限；為購電的上下限；為售電的上下限；為GB機(jī)組的耗氣功率；分別為MT機(jī)組實(shí)際輸出與備用容量的耗氣功率；ubuy,e、usell,e、ubuy,g是二進(jìn)制變量，為購電、售電、購氣狀態(tài)；為儲(chǔ)能裝置t時(shí)刻容量；為t時(shí)刻充放電狀態(tài)二進(jìn)制變量；為儲(chǔ)能裝置單次充放電的功率的上限；為t 時(shí)刻儲(chǔ)能裝置的充電放電功率；為儲(chǔ)能裝置充放容量上下限；為t時(shí)刻儲(chǔ)能設(shè)備的備用容量。

2.3 模型求解流程

綜上所述，本文建立了考慮風(fēng)光不確定與靈活性供給的PIES 最優(yōu)多目標(biāo)調(diào)度模型。但在多目標(biāo)優(yōu)化中，子目標(biāo)間往往是矛盾關(guān)系，靈活性若達(dá)到最優(yōu)，系統(tǒng)會(huì)著重保障可控資源的靈活性裕度盡可能大，系統(tǒng)會(huì)傾向于向電網(wǎng)購電帶來經(jīng)濟(jì)成本的增加；相反，若經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)，經(jīng)過調(diào)度策略的優(yōu)化，系統(tǒng)會(huì)傾向于將源荷儲(chǔ)閑置功率充分發(fā)揮，系統(tǒng)靈活性裕度下降。在本文中通過加權(quán)系數(shù)方法將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)[19]，并將機(jī)會(huì)約束轉(zhuǎn)化為等價(jià)的混合整數(shù)線性規(guī)劃數(shù)學(xué)公式[20]，可以利用CPLEX求解器穩(wěn)定求解。

3 算例分析

3.1 PIES基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

綜合能源系統(tǒng)是多能互補(bǔ)、優(yōu)化能源效率等理念實(shí)現(xiàn)的重要載體。本文以含高比例風(fēng)光的園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)（見圖1）為仿真算例。系統(tǒng)中的電負(fù)荷需求由電網(wǎng)售電、風(fēng)力機(jī)組、光伏機(jī)組、燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電供給；熱負(fù)荷需求由電鍋爐、燃?xì)忮仩t供給；氣網(wǎng)的售氣一部分供給于燃?xì)廨啓C(jī)，一部分供給于燃?xì)忮仩t；儲(chǔ)電與儲(chǔ)熱裝置為系統(tǒng)能量緩沖部分；荷側(cè)考慮了可時(shí)移、可中斷的綜合需求響應(yīng)，具體的能量耦合狀態(tài)如圖1所示。

圖1 綜合能源園區(qū)測試系統(tǒng)Fig.1 Test system of PIES

系統(tǒng)中設(shè)備的參數(shù)如下。

（1）電網(wǎng)參數(shù)：ωre,MT=0.04元/kWh，KMT=1.6元/kWh，= 1000 kW，= 1000 kW；

（3）中斷補(bǔ)償參數(shù)：ωel=0.8 元/kWh，ωhl= 0.6元/kWh；

（6）PIES基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 PIES基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Fig.2 Basic data of PIES

3.2 PIES最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃

圖3 為PIES 的最優(yōu)供電計(jì)劃，從圖中可以看出，在電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)較高時(shí)段（08：00—11：00，18：00—21：00），系統(tǒng)通過增加燃?xì)廨啓C(jī)出力，減少向電網(wǎng)購電，從而提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。此外，可控負(fù)荷變量表示PIES中未消納的新能源數(shù)值，在調(diào)度周期內(nèi)新能源剩余功率始終為0，即可再生能源在本文的調(diào)度策略下完全消納，沒有產(chǎn)生棄風(fēng)棄光現(xiàn)象。

圖3 PIES最優(yōu)供電計(jì)劃Fig.3 Optimal power supply plan of PIES

圖4 為PIES 最優(yōu)供熱計(jì)劃，可以看出，電鍋爐在01：00—04：00時(shí)段承擔(dān)了大部分熱負(fù)荷，降低了該時(shí)段燃?xì)忮仩t的供熱功率；而在電價(jià)高峰時(shí)段，通過燃?xì)忮仩t消耗燃?xì)鈦砉┙o大部分熱負(fù)荷，降低電鍋爐的供熱功率。分析表明，燃?xì)忮仩t和電鍋爐具有互補(bǔ)特性，在滿足系統(tǒng)熱需求的同時(shí)，通過提高負(fù)荷低谷時(shí)段電能的利用率，進(jìn)一步降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。

圖4 PIES最優(yōu)供熱計(jì)劃Fig.4 Optimal heating plan of PIES

3.3 PIES靈活性分析

采用本文提出的功率型靈活性指標(biāo)對上述最優(yōu)調(diào)度方案進(jìn)行靈活性評價(jià)，得到各時(shí)段的靈活性指標(biāo)。圖5展示了系統(tǒng)內(nèi)相關(guān)設(shè)備各時(shí)段靈活性指標(biāo)，具體分析如下。

圖5 PIES各設(shè)備靈活性指標(biāo)Fig.5 Flexibility index of each device in PIES

系統(tǒng)靈活性指標(biāo)是多設(shè)備參與調(diào)節(jié)能力綜合作用的結(jié)果，從圖5 可以看出，在08：00—11：00 與18：00—21：00 時(shí)段，燃?xì)廨啓C(jī)利用率較高，其靈活性指標(biāo)接近0，負(fù)荷側(cè)需求響應(yīng)能力的存在為系統(tǒng)增加了部分靈活性裕度，增強(qiáng)了系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性。分析表明，多種設(shè)備/資源在系統(tǒng)運(yùn)行靈活性指標(biāo)方面存在互補(bǔ)特性，相比于傳統(tǒng)僅考慮可控機(jī)組運(yùn)行靈活性，多設(shè)備/資源參與的系統(tǒng)運(yùn)行靈活性更強(qiáng)。

作為負(fù)荷側(cè)可調(diào)度資源，負(fù)荷需求響應(yīng)特性有效改善了系統(tǒng)靈活性指標(biāo)，同時(shí)，對系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性均有影響。本節(jié)選取不同綜合需求響應(yīng)占比，進(jìn)一步評估綜合需求響應(yīng)程度對PIES 運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性及其靈活性指標(biāo)的影響，結(jié)果如圖6所示。

圖6 綜合需求響應(yīng)占比對PIES的影響Fig.6 Impact of the proportion of comprehensive demand response on PIES

從圖6 可以看出，隨著綜合需求占比的提高，PIES系統(tǒng)運(yùn)行成本呈現(xiàn)逐步降低，當(dāng)占比超過25%時(shí)，系統(tǒng)運(yùn)行成本逐步升高；需求響應(yīng)運(yùn)行靈活性隨著綜合需求占比的提高而一直逐步增大。就運(yùn)行成本而言，綜合需求響應(yīng)改變了原始負(fù)荷的用電計(jì)劃，使負(fù)荷分配更加符合電源特性，剛開始降低了PIES運(yùn)行成本。但是，隨著需求響應(yīng)的進(jìn)一步增大，系統(tǒng)可自由分配的負(fù)荷變多，最終用電計(jì)劃不再改變，PIES 運(yùn)行成本不再降低。此外，需求響應(yīng)占比的增加進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性，由系統(tǒng)優(yōu)化同時(shí)保持系統(tǒng)靈活性帶來的費(fèi)用使綜合能源系統(tǒng)總運(yùn)行成本增大。

3.4 不同置信水平下PIES備用服務(wù)分析

備用是確保PIES 系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行最重要的手段之一，可以有效克服新能源不確定性對綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行的影響。本文以儲(chǔ)能與燃?xì)廨啓C(jī)提供備用功率，圖7 展示了不同置信水平下儲(chǔ)能裝置和燃?xì)廨啓C(jī)承擔(dān)備用功率的最優(yōu)計(jì)劃。

圖7 不同置信度的備用容量計(jì)劃Fig.7 Reserve capacity planning under different conficence levels

由圖7 可知，在風(fēng)光聯(lián)合運(yùn)行時(shí)段（7—19 h），其平均配備的備用容量要低于其余時(shí)間段；在風(fēng)光單獨(dú)運(yùn)行時(shí)間段，系統(tǒng)需要提供更多的備用容量來保障相同的置信水平，這說明風(fēng)光互補(bǔ)可以明顯降低輸出功率的波動(dòng)水平，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

圖8 展示了在置信度90%時(shí)，PIES 系統(tǒng)備用需求最優(yōu)分配計(jì)劃。可以看出，PIES系統(tǒng)所需備用由儲(chǔ)能裝置和燃?xì)廨啓C(jī)提供。由于儲(chǔ)能自身容量的限制，PIES系統(tǒng)所需備用主要由燃?xì)廨啓C(jī)提供。燃?xì)廨啓C(jī)備用能耗成本高于儲(chǔ)能裝置，PIES系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先選擇儲(chǔ)能裝置提供備用，只有當(dāng)儲(chǔ)能備用功率不足以滿足系統(tǒng)備用需求時(shí)，燃?xì)廨啓C(jī)啟動(dòng)彌補(bǔ)PIES備用需求差，保證PIES系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行。

圖8 置信度90%時(shí)的備用需求分配Fig.8 Reserve demand allocation at 90% confidence level

4 結(jié)語

在承載高比例可再生能源的綜合能源系統(tǒng)中，系統(tǒng)靈活性稀缺。本文構(gòu)建了園區(qū)級(jí)綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型，通過制訂最優(yōu)調(diào)度策略，有效實(shí)現(xiàn)了方案靈活性與經(jīng)濟(jì)性協(xié)同優(yōu)化，結(jié)果表明本文建立的功率型靈活指標(biāo)可以與調(diào)度目標(biāo)相耦合，并參與調(diào)度過程的分析；與此同時(shí)，輸出的最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃在靈活性水平的約束下有效利用了多種資源的互補(bǔ)特性，提高系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性。此外，通過機(jī)會(huì)約束方程對風(fēng)光的不確定性提供備用服務(wù)，并分析了約束方程的置信水平對備用服務(wù)的影響，隨著置信度的提高，系統(tǒng)的備用容量與運(yùn)行成本提高，且系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先采用儲(chǔ)能提供備用服務(wù)。