閆順林, 劉小旺, 賈朝陽(yáng)

(華北電力大學(xué) 能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，河北保定071003)

帶溫度修正的小型分布式能源優(yōu)化研究

閆順林, 劉小旺, 賈朝陽(yáng)

(華北電力大學(xué) 能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，河北保定071003)

冷熱電聯(lián)供(CCHP)通過對(duì)能源的梯級(jí)利用，提高了一次能源的利用效率?？紤]到環(huán)境溫度的變化，對(duì)系統(tǒng)內(nèi)微型燃?xì)廨啓C(jī)的效率和功率曲線進(jìn)行了溫度修正，并且建立了含燃料成本、環(huán)境成本和維護(hù)成本的多目標(biāo)調(diào)度模型。針對(duì)具體的算例，使用Matlab優(yōu)化工具箱中的fmincon函數(shù)對(duì)上述模型進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。最后的優(yōu)化結(jié)果證明了該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

冷熱電聯(lián)供；微型燃?xì)廨啓C(jī)；溫度修正；經(jīng)濟(jì)性

0 引言

近年來分布式能源(Distributed Generation,簡(jiǎn)稱DG)得到了快速發(fā)展[1,2]。一般來講，分布式能源系統(tǒng)采用以燃?xì)廨啓C(jī)為核心電源供電，最后排出的煙氣通過余熱鍋爐或溴化鋰制冷機(jī)繼續(xù)向用戶提供熱(冷)或生活熱水。這種供能結(jié)構(gòu)可以使能源的綜合利用效率達(dá)到80%。

許多的文獻(xiàn)討論和研究了分布式供能系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化[3～6]。文獻(xiàn)[4]研究了以低碳排放為目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度問題。文獻(xiàn)[5]研究了包含風(fēng)、光電以及微燃機(jī)等多種發(fā)電單元的調(diào)度問題。文獻(xiàn)[6]基于網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索，(簡(jiǎn)稱MADS)來優(yōu)化微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各發(fā)電單元的出力。然而涉及到現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境因素對(duì)微網(wǎng)內(nèi)微電源(主要指燃?xì)廨啓C(jī))的功率—效率影響的研究比較少。本文模型充分考慮到現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境溫度變化對(duì)微燃機(jī)(簡(jiǎn)稱MT)運(yùn)行產(chǎn)生的影響[7]。引入關(guān)于溫度的修正系數(shù)。最后選取夏季某月份的冷、電負(fù)荷數(shù)據(jù)為目標(biāo)算例進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算和分析。

1 分布式冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)建模

根據(jù)負(fù)荷種類和大小的不同，聯(lián)供系統(tǒng)的配置方式也不同。對(duì)于本文模型，選取MT和溴化鋰制冷機(jī)一帶一的配套運(yùn)行模式，如圖1所示。

圖1 MT+溴冷機(jī)配套模式

1.1 燃料成本模型

(1)微燃機(jī)的發(fā)電成本建模

燃料的成本與燃料單價(jià)和機(jī)組發(fā)電效率有關(guān)。本文選用的微燃機(jī)型號(hào)為C65。該微燃機(jī)以天然氣為燃料，根據(jù)廠家在STC標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試環(huán)境(一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，空氣溫度15℃和空氣相對(duì)濕度60%)提供曲線的數(shù)據(jù)，根據(jù)1stOpt軟件進(jìn)行擬合。最終擬合精度為99%。其發(fā)電效率與輸出功率的關(guān)系可以用公式表示為：

(1)

式中：η為微燃機(jī)發(fā)電效率；Pe為微燃機(jī)發(fā)電功率。

上述函數(shù)表達(dá)的是微燃機(jī)在STC下的效率隨輸出功率變化。但是，在實(shí)際工作中，其工作環(huán)境(尤其是環(huán)境溫度)的變化幅度相當(dāng)大，文獻(xiàn)[8]的研究表明，微燃機(jī)的發(fā)電效率隨溫度的升高而下降，該趨勢(shì)可以用一次函數(shù)近似描述。為此引入發(fā)電效率關(guān)于溫度的修正系數(shù)。

η=ηSTC[1+τGT(t-t0)]

(2)

式中：ηSTC為STC工況下微燃機(jī)的發(fā)電效率；t0為STC工況溫度，這里取為15℃；τGT為發(fā)電效率對(duì)溫度的修正系數(shù)。數(shù)值上等于一次函數(shù)的斜率。

文獻(xiàn)[8]的研究表明，當(dāng)實(shí)際的環(huán)境溫度高于設(shè)計(jì)工況下的環(huán)境溫度時(shí)，燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電機(jī)輸出功率近似呈線性下降。實(shí)際環(huán)境溫度小于設(shè)計(jì)工況下的環(huán)境溫度時(shí)，其輸出功率基本保持額定不變。據(jù)此，通過對(duì)設(shè)計(jì)工況下輸出功率PSTC的修正，可以得到非設(shè)計(jì)工況(即一般工況)下的輸出功率。本文提出的修正后的計(jì)算公式為：

P=PSTC[1+CT((t-t0)+|t-t0|)/2]

(3)

式中：PSTC為設(shè)計(jì)工況溫度下微燃機(jī)輸出功率；CT為功率對(duì)溫度的修正系數(shù)。

微型燃?xì)廨啓C(jī)排熱利用的數(shù)學(xué)模型為：

(4)

QCOOL=QMT×COP

(5)

式中：QMT為微燃機(jī)排煙余熱；ηl為散熱損失系數(shù)，一般取5%。QCOOL為溴化鋰制冷機(jī)的制冷量。COP溴化鋰制冷機(jī)的制冷系數(shù)。

綜上可以得到，燃料的費(fèi)用函數(shù)為：

(6)

式中：CMTi是第i時(shí)段消耗燃料費(fèi)用，PMTi是天然氣單價(jià)，LHV是天然氣的熱值，PMTi是i時(shí)段內(nèi)的發(fā)電功率，ηMTi是PFCi時(shí)段內(nèi)的MT的發(fā)電效率。

(2)燃料電池(簡(jiǎn)稱FC)的燃料成本建模

本模型中采用質(zhì)子膜燃料電池，燃料氫由天然氣轉(zhuǎn)化而來。燃料加工轉(zhuǎn)換裝置的LHV能量效率取0.75[9]。參考微型燃?xì)廨啓C(jī)燃料成本模型，建立FC的燃料成本模型為：

(7)

式中：PFCi為i時(shí)段內(nèi)FC發(fā)電輸出功率；ηFCi為i時(shí)段內(nèi)FC的發(fā)電效率。

1.2 運(yùn)行維護(hù)成本模型

機(jī)組運(yùn)行過程中，除了消耗燃料外，還需要設(shè)備的定期保養(yǎng)維護(hù)。對(duì)于上述綜合維護(hù)成本的考慮，根據(jù)機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以用功率運(yùn)行維護(hù)成本來統(tǒng)一定量描述。

(8)

式中：KOMi為不同發(fā)電單元的綜合維護(hù)成本系數(shù)。

1.3 環(huán)境懲罰成本模型

機(jī)組工作時(shí)，燃燒產(chǎn)生的廢氣是CO2、SO2和NOx。根據(jù)電力行業(yè)污染氣體排放標(biāo)準(zhǔn)確定環(huán)境懲罰函數(shù)的成本模型。微燃機(jī)針對(duì)上述三種氣體的排放如表1所示[10]。

表1 排污參數(shù)表

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，建立微燃機(jī)的環(huán)境懲罰函數(shù)模型為：

(9)

綜上可知，總的費(fèi)用函數(shù)為[10,11]：

C=K1CMT+K2CFC+K3C3+K4C4

(10)

式中：K1、K2、K3分別為對(duì)于發(fā)電燃料消耗成本函數(shù)、機(jī)組運(yùn)行維護(hù)成本函數(shù)、排污懲罰函數(shù)的存在系數(shù)；Ki取值為1或0。

1.4 約束條件

功率平衡約束：

(11)

機(jī)組出力上下限約束：

Pi,min≤Pi≤Pi,max

(12)

2 優(yōu)化函數(shù)的選取

Matlab是一款工程應(yīng)用和科學(xué)仿真優(yōu)化都非常強(qiáng)大的計(jì)算軟件。Matlab內(nèi)嵌的優(yōu)化工具箱提供了多種源代碼，可移植性強(qiáng)。針對(duì)本文所建立的數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)，選取工具箱中的fmincon函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。

適用于fmincon函數(shù)的數(shù)學(xué)模型為：

minf(x)

c(x)≤0

ceq(x)=0

lb≤x≤ub

(13)

該函數(shù)的調(diào)用格式為：

[x,fval]=fmincon(fun,x0,[],[],[],[],lb,ub,nonlcon)

x和fval各自返回最終的優(yōu)化變量值和目標(biāo)函數(shù)值，fun是模型中的目標(biāo)函數(shù)f(x)，線性和非線性同樣適用。x0是初始化變量，lb和ub分別是變量上、下限。[]代替本模型不需要添加的參數(shù)。nonlcon參數(shù)包含模型中的非線性不等式約束c(x)≤0和非線性等式約束ceq(x)=0。對(duì)于本模型，x為四維變量。

3 實(shí)例計(jì)算與分析

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

本文的模型和調(diào)度策略，以保定地區(qū)某小型辦公樓的冷電負(fù)荷為算例進(jìn)行計(jì)算分析[13]，根據(jù)該寫字樓的用電規(guī)律，對(duì)夏季典型日的冷電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。典型日的逐時(shí)負(fù)荷與溫度分布如圖2，3。

圖2 典型日用戶冷電負(fù)荷

圖3 典型日溫度分布

在本文算例中我們引入分時(shí)階梯電價(jià)政策，具體安排如表2所示。

表2 階梯電價(jià)表

3.2 優(yōu)化結(jié)果與分析

根據(jù)建立的優(yōu)化模型和計(jì)算需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過Matlab的優(yōu)化函數(shù)，分別得到了24個(gè)時(shí)段內(nèi)各發(fā)電單元的優(yōu)化出力和購(gòu)售電情況，如圖4所示。

圖4 各發(fā)電單元優(yōu)化出力

圖5 購(gòu)售電情況

從上面的優(yōu)化結(jié)果可以看出，在23～06(次)時(shí)段內(nèi)，由于此時(shí)網(wǎng)購(gòu)電價(jià)較低，微燃機(jī)在滿足熱負(fù)荷基礎(chǔ)上不多發(fā)電，燃料電池亦不發(fā)電，所缺電負(fù)荷由網(wǎng)購(gòu)電提供。11～14和20～22時(shí)，此時(shí)網(wǎng)購(gòu)電價(jià)和網(wǎng)售電價(jià)都較高，微燃機(jī)和燃料電池滿負(fù)荷運(yùn)行，多余電量向電網(wǎng)出售獲利，各時(shí)段的購(gòu)售電情況如圖5所示。

為了更直觀的顯示優(yōu)化結(jié)果的經(jīng)濟(jì)性，下面給出了典型日內(nèi)購(gòu)發(fā)電成本的逐時(shí)分布和全天的總費(fèi)用對(duì)比情況如圖6與表3所示。

圖6 典型日逐時(shí)成本分布

分類分布式供電有溫度項(xiàng)修正無(wú)溫度項(xiàng)修正全部網(wǎng)購(gòu)電費(fèi)用/元210219993412

從成本的逐時(shí)分布圖上可以看出，影響成本的走向主要因素是用戶負(fù)荷，但從考慮溫度影響與不考慮溫度兩條曲線可以看出，在溫度較高的夏季，由于微燃機(jī)效率的降低，導(dǎo)致成本有明顯的升高趨勢(shì)；從總費(fèi)用對(duì)比上也可以看出，有溫度修正比無(wú)溫度修正的全天總費(fèi)用要高，但都低于全部網(wǎng)購(gòu)的費(fèi)用。

4 結(jié)論

(1)建立了以MT為核心的分布式冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)模型，模型中主要包括兩臺(tái)MT(65 kW)和一臺(tái)FC(40 kW)。

(2)對(duì)于夏季供冷典型日，考慮到微燃機(jī)的工作環(huán)境溫度顯著偏離其標(biāo)準(zhǔn)工況穩(wěn)定，在上述微燃機(jī)模型的基礎(chǔ)上引入了功率和效率的溫度修正系數(shù)。使得優(yōu)化結(jié)果更具有現(xiàn)實(shí)參考意義。

(3)針對(duì)某寫字樓的電冷負(fù)荷進(jìn)行具體的算例計(jì)算與分析，得到了考慮溫度影響的各發(fā)電單元優(yōu)化出力結(jié)果和購(gòu)售電情況。

(4)計(jì)算和比較了分布式能源系統(tǒng)與全部購(gòu)電情況下全日總費(fèi)用，證明了該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

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Study on Small Distributed Energy Optimization with Temperature Correction

Yan Shunlin，Liu Xiaowang，Jia Zhaoyang

(School of Energy Power and Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China)

CCHP system, based on energy cascade, was used to improve energy-saving efficiency. Taking into account ambient temperature, the efficiency and power curve of micro-turbine were amended in the system and a multi-objected scheduling model with fuel cost, environmental cost and maintenance cost was established. In addition, this study used the fmincon function of MATLAB optimization toolbox to calculate according to the specific examples. The final optimization results verify the economy of the system.

CCHP; micro-turbine; temperature correction; economy

2015-07-07。

閆順林(1959-)，男，教授，從事電站鍋爐安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與節(jié)能方面的研究。通信作者：劉小旺，E-mail:13780529015@163.com。

TK01+9

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2015.09.002