汪偉，段紹輝，張兆鵬，劉瑋，田艷華，宋春暉

（1．深圳供電局有限公司，深圳 518000；2．天津天大求實(shí)電力新技術(shù)股份有限公司，天津 300384）

冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置的影響因素

汪偉1，段紹輝1，張兆鵬2，劉瑋2，田艷華2，宋春暉2

（1．深圳供電局有限公司，深圳 518000；2．天津天大求實(shí)電力新技術(shù)股份有限公司，天津 300384）

冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)具有環(huán)保、節(jié)能、經(jīng)濟(jì)等特點(diǎn)，有著良好的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。但存在多方面因素不同程度地影響著系統(tǒng)的優(yōu)化配置結(jié)果。以經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建冷熱電蓄能聯(lián)供的微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，運(yùn)用DER-CAM軟件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化仿真測(cè)算。分析了燃?xì)鈨r(jià)格、電價(jià)和分布式能源投資三個(gè)關(guān)鍵因素對(duì)優(yōu)化配置的影響。通過應(yīng)用DER-CAM軟件的優(yōu)化仿真測(cè)算得出結(jié)論，在5%的變動(dòng)率范圍內(nèi)，電價(jià)是最為敏感的因素，當(dāng)變動(dòng)率超過5%后，分布式能源投資成為最敏感因素。

冷熱電蓄能聯(lián)供；優(yōu)化配置；影響因素；敏感性分析

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，世界各國對(duì)能源供應(yīng)安全和能源效率的關(guān)注，以及人們對(duì)熱、電、冷負(fù)荷需求的逐步普通化，冷熱電聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)受到了各界的高度關(guān)注，在國內(nèi)外都得到了大力推廣。冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)是建立在能源梯級(jí)利用的概念基礎(chǔ)上，同時(shí)解決電能和冷、熱能的供應(yīng)問題，是一種經(jīng)濟(jì)節(jié)能、環(huán)境友好的用能方式，具有良好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

冷熱電蓄能聯(lián)供技術(shù)的研究，除了主要設(shè)備，諸如燃料電池等先進(jìn)高效的發(fā)電設(shè)備、高性能除濕機(jī)等的研發(fā)外，主要集中在系統(tǒng)評(píng)價(jià)、系統(tǒng)配置和運(yùn)行優(yōu)化等方面[1-3]。

對(duì)于冷熱電蓄能聯(lián)供系統(tǒng)配置與運(yùn)行優(yōu)化研究的內(nèi)容非常廣泛，主要是系統(tǒng)配置優(yōu)化、運(yùn)行優(yōu)化等內(nèi)容。文獻(xiàn)[4]根據(jù)微燃機(jī)冷熱電聯(lián)供的優(yōu)化配置步驟和影響因素，對(duì)其多種方案進(jìn)行對(duì)比分析，并以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)進(jìn)行仿真測(cè)算，得到最優(yōu)方案后對(duì)其策略進(jìn)行分析，并討論天然氣價(jià)格等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。文獻(xiàn)[5]選取了冷電聯(lián)供分布式供能系統(tǒng)，在提出優(yōu)化控制模型的基礎(chǔ)上，分析了購電價(jià)格、上網(wǎng)發(fā)電價(jià)格及燃?xì)鈨r(jià)格等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響。文獻(xiàn)[6]從設(shè)計(jì)優(yōu)化方面出發(fā)，對(duì)樓宇熱電冷聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行研究，主要是對(duì)提出的幾種配置方案進(jìn)行節(jié)能方面的對(duì)比。文獻(xiàn)[7]分析了樓宇熱電冷聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行和設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)了太陽能冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)，并建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，對(duì)不同目標(biāo)函數(shù)下的優(yōu)化設(shè)計(jì)和運(yùn)行策略進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[9]對(duì)含可再生能源的熱電聯(lián)供模型微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[10]對(duì)于冷熱電蓄能聯(lián)供系統(tǒng)的研究，主要從運(yùn)行模式優(yōu)化和最優(yōu)結(jié)構(gòu)配置兩個(gè)方面綜合考慮。綜合來看，對(duì)于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化配置的研究比較單一，研究對(duì)象主要是冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)。

為此，本文構(gòu)建了冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，以經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃進(jìn)行模型優(yōu)化，并以燃?xì)鈨r(jià)格、電價(jià)和分布式能源投資三個(gè)關(guān)鍵影響因素為主，對(duì)系統(tǒng)優(yōu)化配置進(jìn)行分析。

1 系統(tǒng)的優(yōu)化模型

1.1 系統(tǒng)構(gòu)成

本文構(gòu)建的冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)模型如圖1所示。主要包含有光伏（PV）、電儲(chǔ)能、微型燃?xì)廨啓C(jī)、吸收式制冷機(jī)等設(shè)備以及冷熱電負(fù)荷。

圖1 冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)框架Fig.1The framework of CCHP system

其中燃機(jī)內(nèi)包含熱交換器，為一體裝置。熱能轉(zhuǎn)換為可以加和的熱功率形式（kW），匯集于熱能母線。在電能方面，不考慮交直流之間的轉(zhuǎn)換。

此系統(tǒng)與電儲(chǔ)能之間存在雙向功率流動(dòng)，根據(jù)需求進(jìn)行充放電；與大電網(wǎng)之間進(jìn)行單向功率流動(dòng)，系統(tǒng)可以根據(jù)需要從大電網(wǎng)買電。

負(fù)荷類型分為純電負(fù)荷、冷負(fù)荷和熱負(fù)荷三種。同時(shí)，按時(shí)間不同分為工作日負(fù)荷、休息日負(fù)荷和高峰日負(fù)荷。工作日負(fù)荷指周一到周五的典型日負(fù)荷平均值；休息日負(fù)荷指周六、周日的典型日負(fù)荷平均值；高峰日負(fù)荷為一個(gè)月中最高的三個(gè)工作日的負(fù)荷平均值。

1.2 優(yōu)化目標(biāo)

本文構(gòu)建的冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)的成本主要包含設(shè)備的初始投資、購電成本、天然氣成本、供熱費(fèi)用、年運(yùn)行維護(hù)成本。

式中：Csys表示系統(tǒng)年均成本，指系統(tǒng)在壽命周期內(nèi)的所有成本的年值；CI表示設(shè)備投資年值，指所有設(shè)備的購買成本之和的年值；Cte表示系統(tǒng)年均購電費(fèi)用；CO&M表示年均運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用；CF表示年均燃料費(fèi)用；CFT表示年均供熱費(fèi)用。

1.3 約束條件

電功率平衡：

分布式能源的運(yùn)行約束：

1.4 優(yōu)化算法

根據(jù)選取的冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，應(yīng)用DER-CAM軟件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化仿真測(cè)算。DER-CAM軟件是伯克利實(shí)驗(yàn)室在2000年開發(fā)，從用戶用電需求考慮，用于對(duì)冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置的軟件[11]。

2 系統(tǒng)優(yōu)化的影響因素

2.1 天然氣價(jià)格

從式（1）可以看出，在系統(tǒng)的各項(xiàng)成本構(gòu)成中，燃料費(fèi)用包含了天然氣的成本。表1中顯示了燃機(jī)和吸收式制冷機(jī)的各項(xiàng)費(fèi)用的組成比例。

表1 系統(tǒng)年運(yùn)行費(fèi)用的組成Tab.1The composition of the system annual operation cost

從表1可看出，燃料費(fèi)用在年運(yùn)行成本中占有相當(dāng)大比例，最高比例已達(dá)到81%。因此天然氣價(jià)格的波動(dòng)將直接影響系統(tǒng)的年均發(fā)電成本。在系統(tǒng)以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的容量優(yōu)化過程中，同樣會(huì)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備的容量確定產(chǎn)生直接影響。

2.2 電價(jià)

在對(duì)冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置過程中，需要考慮系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行情況。由于系統(tǒng)是并網(wǎng)運(yùn)行，因此在配置容量時(shí)，建筑物所需的部分負(fù)荷可由大電網(wǎng)購電獲得滿足，即式（1）中提到的Cte為年購電費(fèi)用，在購電量一定的情況下，電價(jià)的上下浮動(dòng)會(huì)直接影響系統(tǒng)的運(yùn)行成本。同樣，電價(jià)的高低變化會(huì)直接影響系統(tǒng)設(shè)備的構(gòu)成及其容量的大小。

2.3 分布式能源投資

從式（1）中可以看出，系統(tǒng)的設(shè)備投資CI對(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性有直接影響，主要是設(shè)備購買成本和安裝成本，按照是否與容量相關(guān)又可按照固定成本、可變成本和資本成本進(jìn)行劃分。

在進(jìn)行冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置時(shí)，分布式能源成本主要有光伏、儲(chǔ)能、燃機(jī)、制冷機(jī)設(shè)備成本。光伏和儲(chǔ)能的投資屬于連續(xù)型投資，不存在固定成本，可變成本可視為設(shè)備的單位購買和安裝成本之和，按照行業(yè)內(nèi)的平均水平計(jì)取。制冷機(jī)的設(shè)備投資為離散型投資，存在固定成本和可變成本；燃機(jī)可以按照單位資本成本來確定設(shè)備的投資。由于光伏和儲(chǔ)能在行業(yè)內(nèi)的單價(jià)水平浮動(dòng)較小，而燃機(jī)和制冷機(jī)由于技術(shù)不同，單價(jià)存在很大差異，同時(shí)較光伏和儲(chǔ)能的投資來說占比較大，因此燃機(jī)和制冷機(jī)的設(shè)備投資是容量優(yōu)化的關(guān)鍵影響因素。

由上述分析可看出，改變分布式能源的成本，會(huì)對(duì)其容量選擇、系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生直接影響。

3 算例分析

3.1 研究對(duì)象

圖2 電負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線Fig.2Forecasting data curve of electric load

圖3 工作日冷負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線Fig.3Forecasting data curve of cold load in week day

基于構(gòu)建的冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，本文選取深圳某區(qū)域辦公大樓的調(diào)研數(shù)據(jù)，其中工作日、休息日和高峰日的電負(fù)荷相同，冷負(fù)荷不同。具體負(fù)荷曲線如圖2～圖5所示。

另外，設(shè)定光伏最大可利用面積為350 m2。根據(jù)調(diào)研得到的當(dāng)?shù)仉妰r(jià)信息，采取峰谷分時(shí)電價(jià)為基準(zhǔn)電價(jià)，周末采取和工作日相同電價(jià)。當(dāng)?shù)氐纳逃锰烊粴鈨r(jià)格為基準(zhǔn)天然氣價(jià)格，具體情況如表2、表3所示?；鶞?zhǔn)收益率按照當(dāng)?shù)仉娏π袠I(yè)水平，按照6%計(jì)取。天然氣價(jià)格按3.7元/m3計(jì)。分時(shí)電價(jià)、能源技術(shù)及熱電聯(lián)產(chǎn)參數(shù)見表2和表3。

圖4 高峰日冷負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線Fig.4Forecasting data curve of cold load in peak day

圖5 休息日冷負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線Fig.5Forecasting data curve of cold load in weekend day

表2 分時(shí)電價(jià)參數(shù)Tab.2Parameters of time-of-use electricity price

表3 能源技術(shù)及熱電聯(lián)產(chǎn)參數(shù)Tab.3Parameter of demand response and CHP

3.2 系統(tǒng)配置的優(yōu)化

根據(jù)選取的冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，應(yīng)用DER-CAM軟件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化仿真測(cè)算，測(cè)算結(jié)果見表4。

表4 系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果Tab.4The result of optimal configuration for system

表4中的系統(tǒng)年均成本，是考慮資金時(shí)間價(jià)值后的系統(tǒng)投資成本的年值。從結(jié)果中可以看出，微型燃?xì)廨啓C(jī)總功率為120 kW，即系統(tǒng)中采用兩臺(tái)微型燃?xì)廨啓C(jī)；吸收式制冷機(jī)的制冷功率為109.2 kW，儲(chǔ)能電池容量較低，為48.9 kWh。

3.3 結(jié)果分析

3.3.1 天然氣價(jià)格變化

圖6、圖7為天然氣價(jià)格上下浮動(dòng)對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響。

圖6 天然氣價(jià)格變化對(duì)年均成本的影響Fig.6Influence of the gas price on the annual cost

圖7 天然氣價(jià)格變化對(duì)設(shè)備容量的影響Fig.7Influence of the gas price on the capacity

從圖6中可以看出，天然氣價(jià)格降幅10%，系統(tǒng)年均成本降幅高達(dá)4%。從圖7中可以看出，當(dāng)天然氣價(jià)格降幅35%時(shí)，燃機(jī)容量會(huì)增加一半的容量；當(dāng)天然氣價(jià)格僅上浮5%時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)的燃機(jī)系統(tǒng)會(huì)停止運(yùn)行。這表明，若電價(jià)不變的情況下，當(dāng)天然氣的價(jià)格超過0.189元/kWh時(shí)，除光伏發(fā)電外，剩余負(fù)荷均由電網(wǎng)購電滿足較為經(jīng)濟(jì)。這一結(jié)果和系統(tǒng)的運(yùn)行適應(yīng)性結(jié)果一致。

3.3.2 電價(jià)變化

圖8、圖9分別為電價(jià)的變化對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響，其中橫坐標(biāo)顯示的是以平時(shí)電價(jià)為例，價(jià)格上下浮動(dòng)。

圖8 平時(shí)電價(jià)變化對(duì)年均成本的影響Fig.8 Influence of the electricity price on the annual cost

圖9 平時(shí)電價(jià)變化對(duì)設(shè)備容量的影響Fig.9Influence of the electricity price on the capacity

從圖8中可以看出，隨著電價(jià)的增長，系統(tǒng)的年均成本逐漸增加；當(dāng)電價(jià)向上變動(dòng)10%，系統(tǒng)的年均成本向上浮動(dòng)5%。從圖9中可以看出，隨著電價(jià)的增長，三類設(shè)備的裝機(jī)容量都產(chǎn)生了較大幅度的變動(dòng)。從圖中可以看出，隨著電價(jià)增長，燃機(jī)和制冷機(jī)的容量隨之變大。這表明，在天然氣價(jià)格一定的前提下，系統(tǒng)更傾向于利用燃機(jī)和制冷機(jī)。這和系統(tǒng)的工作原理和運(yùn)行特點(diǎn)相符合。

3.3.3 分布式能源投資變化

按照行業(yè)內(nèi)的中等價(jià)格水平，選取微型燃?xì)廨啓C(jī)的資本成本進(jìn)行計(jì)算，主要包括設(shè)備購買投資和安裝費(fèi)用。圖10為微型燃?xì)廨啓C(jī)的資本成本變化對(duì)系統(tǒng)年均成本的影響。

從圖10可以看出，相對(duì)于制冷機(jī)的投資成本來說，燃機(jī)的資本成本的變化，對(duì)年均成本產(chǎn)生較大的影響。

從圖11可以看出，對(duì)于系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)經(jīng)濟(jì)性最低來說，電價(jià)是最敏感的因素，在分布式能源投資增加到5%以后，對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果影響較大，成為最敏感的因素。

圖10 設(shè)備投資成本變化對(duì)年均成本的影響Fig.10Influence of the investment on the annual cost

圖11 系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的敏感性分析Fig.11The sensitivity analysis of the system efficiency

4 結(jié)語

本文從天然氣價(jià)格、電價(jià)和分布式能源投資三個(gè)關(guān)鍵影響因素分析了其對(duì)冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化的影響及變化趨勢(shì)。從分析結(jié)果可以看出，電價(jià)和分布式能源投資是較為敏感的因素。因此，隨著國家政策的完善和技術(shù)的發(fā)展，電價(jià)和分布式能源成本將隨之發(fā)生較大變動(dòng)，對(duì)冷熱電蓄能聯(lián)供微網(wǎng)系統(tǒng)的建設(shè)將是一個(gè)很好的機(jī)遇。

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Influential Factors of Optimal Configuration for Combined Cooling Heating and Power Systems

WANG Wei1，DUAN Shao-hui1，ZHANG Zhao-peng2，LIU Wei2，TIAN Yan-hua2，SONG Chun-hui2
（1.Shenzhen Power Supply Bureau Co.，Ltd.，Shenzhen 518000，China；2.Tianjin Tianda Qiushi Electric Power High Technology Co.，Ltd.，Tianjin 300384，China）

Combined cooling heating and power（CCHP）system has the characteristics of energy saving and environment protection.In process of optimization for CCHP，many factors will influence the result of the system configuration in different degree.In order to optimize the economy，an optimization model for the CCHP system is constructed，and the simulation calculation for the system is obtained by using the DER-CAM software.Meanwhile three key factors of the gas price，the electricity price and distributed energy investment are analyzed to influence the optimization results. By applying the DER-CAM software to optimize the simulation calculation，the main conclusion is that the most sensitive factors is the electricity price in the changing rate of 5%，and the most sensitive factor is distributed energy investment when the changing rate is above 5%.

combined cooling heating and power（CCHP）；optimal configuration；influential factors；sensitivity analysis

TM73

A

1003-8930（2013）04-0156-06

汪偉（1985—），男，碩士，工程師，研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)新技術(shù)。Email：romanstart@gmail.com

2013-03-06；

2013-04-11

段紹輝（1961—），男，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)新技術(shù)。Email：13502821051@139.com

張兆鵬（1987—），女，碩士，助理工程師，研究方向?yàn)槲⒕W(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化研究、電網(wǎng)評(píng)估和經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)。Email：jackie6855@163. com