許 健, 施錦月, 張建華, 郝 然, 陳奇芳

(1. 國網(wǎng)河北省電力有限公司檢修分公司, 河北省石家莊市 050000; 2. 國網(wǎng)河北省電力有限公司石家莊供電分公司, 河北省石家莊市 050000; 3. 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院, 北京市 100000; 4. 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院, 上海市 200240; 5. 北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院， 北京市 100044)

0 引言

由于傳統(tǒng)發(fā)展方式粗放、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不盡合理,中國霧霾污染問題已影響到了社會生產(chǎn)、人民生活等各個領(lǐng)域。從大氣污染物的結(jié)構(gòu)來看,霧霾污染最主要的原因是煤炭粉塵[1-2]。目前,中國北方地區(qū)燃煤供暖面積超過了1010m2,燃煤供暖占90%以上。為加快提高清潔能源供暖比重,“煤改氣”和“煤改電”等政策陸續(xù)頒布,但隨著各地對“煤改”政策陸續(xù)進行落實和實施,效果并不明顯[3-4]。因此如何改善供暖替代能源的經(jīng)濟性、提高供暖替代能源的能源利用效率成為推動“煤改”政策的關(guān)鍵問題[5]。

能量樞紐(energy hub,EH)作為多種能源和負荷需求的能源轉(zhuǎn)換單元[6],是電熱供能系統(tǒng)連接、轉(zhuǎn)換以及運行控制的重要途徑。通過能量樞紐對熱電氣系統(tǒng)進行運行與協(xié)同調(diào)度的問題,已有了大量的研究[7-13]。針對生物質(zhì)、太陽能等可再生能源充分的城鎮(zhèn)地區(qū),使用能量樞紐將可再生能源轉(zhuǎn)換為熱能進行供暖[14],既可改善燃煤帶來的環(huán)境污染問題,又可以彌補電代煤供暖面臨的電費高的問題。

目前,對于生物質(zhì)熱電聯(lián)供的研究,國內(nèi)外學(xué)者已對該主題進行了相關(guān)探討,并獲得一些初步成果[15-20]。文獻[15]為反映生物質(zhì)混煤系統(tǒng)綜合性能,基于能值理論,提出了4個評價指標(biāo),對生物質(zhì)能摻燒于不同容量、不同燃煤發(fā)電/熱電聯(lián)產(chǎn)(combined heat and power,CHP)系統(tǒng)進行了可持續(xù)性分析評價;文獻[16-17]對不同生物質(zhì)燃料進行CHP的工程規(guī)劃與建設(shè)思路進行介紹,并對其節(jié)能經(jīng)濟性能進行了詳細分析;文獻[18]從能耗和溫室氣體排放角度,對生物質(zhì)作為燃料參與CHP進行比較分析;文獻[19-20]提出并介紹了基于不同能源構(gòu)成的生物質(zhì)CHP實現(xiàn)技術(shù)和運行模型。

上述研究成果為后續(xù)工作奠定了基礎(chǔ),但仍普遍存在以下兩個重要問題,亟待進一步研究解決:①多數(shù)研究著重于對生物質(zhì)CHP的效益和能效等方面進行分析評價,而對生物質(zhì)CHP在能源系統(tǒng)中具體運行模型與運行方式的研究不夠充分;②多數(shù)生物質(zhì)CHP研究著重于在生物質(zhì)發(fā)電的基礎(chǔ)上直接加入余熱回收裝置,能源利用效率的提高效果不夠顯著,與其他新能源相比,生物質(zhì)熱電聯(lián)供的市場競爭力不足。

針對上述問題,本文提出一種適用于城鎮(zhèn)地區(qū)多種新能源高效消納的綜合能源運行雙層優(yōu)化方法。在生物質(zhì)CHP的基礎(chǔ)上加入補燃機制,建立多個不同輸入能源的可補燃CHP機組的聯(lián)合運行優(yōu)化模型。該模型詳細計及了配電網(wǎng)、天然氣、光伏和生物質(zhì)等多種能源的協(xié)同運行,并將電熱供能系統(tǒng)作為整體對其經(jīng)濟性和能效進行統(tǒng)籌調(diào)度,同時設(shè)計了差分帝國競爭算法進行求解驗證。與文獻中的生物質(zhì)CHP方法相比,本文方法進一步提高了生物質(zhì)CHP供能的經(jīng)濟性和能源利用效率,提高了生物質(zhì)供能的市場競爭力。

1 城鎮(zhèn)綜合能源供給系統(tǒng)

1.1 生物質(zhì)供能模型

生物質(zhì)供能主要利用農(nóng)業(yè)和林業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的有機廢棄物作為燃料,一般通過粉碎或顆粒化的處理后直接燃燒發(fā)電,甚至一些經(jīng)過分類處理的城市垃圾也可回收利用,通常采取直接燃燒或氣化等方式進行發(fā)電。城鎮(zhèn)地區(qū)作為農(nóng)作物集散地,生物質(zhì)資源豐富,通過直接燃燒的發(fā)電技術(shù)產(chǎn)生綠色電力,不僅可增加清潔能源比重,還可以增加農(nóng)民收入,縮小城鄉(xiāng)差距。

生物質(zhì)燃料經(jīng)氣化處理后可直接燃燒發(fā)電,依據(jù)發(fā)電容量不同一般有3種方式[1],如圖1所示。圖中:δ1至δ5為轉(zhuǎn)化效率。依據(jù)文獻[19,21],本文選取的研究對象為園區(qū)級用戶,根據(jù)負荷水平選擇微型燃氣輪機發(fā)電的方法。一般由微型燃氣輪機直接發(fā)電的轉(zhuǎn)化效率在20%左右,用能效率低。本文在微型燃氣輪機發(fā)電的基礎(chǔ)上,配置帶補燃裝置的余熱鍋爐,改變CHP機組供熱效率,從而提高整體能源利用率ηE。

圖1 生物質(zhì)氣化供能原理Fig.1 Principle of biomass energy supply through gasification technology

CHP補燃裝置的工作原理為:補燃燃料直接噴入廢氣回收的煙道中與廢氣混合燃燒,利用燃機排煙中的過余氧氣作為燃料的氧化劑,利用鍋爐入口煙道的內(nèi)部空間作為補燃燃室,燃機排氣余熱和補燃帶入鍋爐的熱量共同與爐水換熱后產(chǎn)生蒸汽或熱水,提高了CHP機組產(chǎn)熱效率。

生物質(zhì)和天然氣作為發(fā)電燃料,經(jīng)過微型燃氣輪機后產(chǎn)生廢氣,二者產(chǎn)生的廢氣皆經(jīng)上述過程進行補燃供能,其機組的補燃效率參數(shù)相同。根據(jù)文獻[22]提供的補燃機組實驗數(shù)據(jù),用線性模型對CHP補燃率A(t)、熱電比VC(t)、響應(yīng)油耗量PO(t)進行擬合得到:

(1)

式中:Ka1,Ka2,Kp1,Kp2為擬合系數(shù)。

1.2 光伏發(fā)電模型

采用光伏電池單二極管的等效物理模型,模型建立后基本可以將光伏電池等效為電流源。輸出電流I可以表示為[23]:

(2)

式中:n為二極管特性因子;k為波爾茲曼常數(shù);T光伏電池絕對溫度;Rs為串聯(lián)電阻;Rh為并聯(lián)電阻;Ip為光生電流;V為輸出電壓;I0為反向飽和電流;q為電子電量。

光伏電池的輸出電流不僅與溫度和光照強度有關(guān),也與內(nèi)部等效電路的幾種電阻參數(shù)有關(guān)。在此模型的基礎(chǔ)上,通過日前溫度和光照強度的預(yù)測值得到對第2日光伏發(fā)電最大功率的預(yù)測值。

1.3 綜合能源系統(tǒng)運行框架

選取城鎮(zhèn)中建設(shè)運行成本較低、應(yīng)用廣泛的生物質(zhì)、光伏、天然氣和電網(wǎng)為能量輸入,通過補燃設(shè)備優(yōu)化生物質(zhì)和天然氣CHP機組熱電運行狀態(tài),設(shè)計城鎮(zhèn)綜合能源系統(tǒng)典型運行框架如圖2所示。

[LeLh]T=

[PRPPPBPGPO]T

(3)

圖2 城鎮(zhèn)綜合能源系統(tǒng)Fig.2 Rural integrated energy system

熱電比VC為CHP輸出熱功率與電功率的比值,以天然氣和生物質(zhì)為燃料的CHP機組,其熱電比可分別表示為:

(4)

結(jié)合式(1),補燃燃油PO(t)與δW的關(guān)系為:

δW=δMVC=δMKa1(Kp1PO(t)+Kp2)+Ka2

(5)

式中：δW和δM分別為天然氣CHP機組或生物質(zhì)CHP機組轉(zhuǎn)化為電和轉(zhuǎn)化為熱的功率。

本文中認為天然氣供能的CHP機組與生物質(zhì)供能的CHP補燃裝置具有相同的機組特性。由于補燃燃料僅起調(diào)節(jié)作用,不直接作為能源輸入,為降低成本,本文涉及的天然氣和生物質(zhì)補燃裝置皆采用工業(yè)廢油。

2 城鎮(zhèn)綜合能源雙層優(yōu)化調(diào)度策略

雙層優(yōu)化模型是具有雙層遞階結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)優(yōu)化模型,下層優(yōu)化問題基于上層決策給定的方案,將下層決策的最優(yōu)值反饋到上層,上層再根據(jù)下層的最優(yōu)值反應(yīng)做出符合全局最優(yōu)效益的決策[24]。本文以城鎮(zhèn)地區(qū)熱電混合供能系統(tǒng)為研究對象,將REH的用能成本優(yōu)化問題和REH的用能效率提高問題考慮為雙層優(yōu)化模型,如附錄A圖A1所示。上層模型描述了REH的能源分配策略,以熱電負荷和光伏預(yù)測數(shù)據(jù)以及下層上傳的兩個CHP熱電比為基礎(chǔ),通過全局優(yōu)化算法求解出能源在電網(wǎng)、天然氣供能和生物質(zhì)供能中的全局優(yōu)化調(diào)度策略,實現(xiàn)對宏觀能源的分配與控制;下層模型為機組的微觀能效優(yōu)化,依據(jù)當(dāng)前能源與負荷的分配狀態(tài),對天然氣供能和生物質(zhì)供能的CHP機組的運行情況分別進行相應(yīng)的調(diào)整,在上層能源分配的結(jié)果中實現(xiàn)下層用能效率優(yōu)化。在此過程中,天然氣和生物質(zhì)接入的CHP機組最佳運行熱電比發(fā)生改變,上層策略根據(jù)下層優(yōu)化的結(jié)果重新優(yōu)化,循環(huán)往復(fù),直至最優(yōu)。

2.1 上層能源分配優(yōu)化模型

1)目標(biāo)函數(shù)

上層優(yōu)化以綜合用能成本最小為目標(biāo),以天然氣分配系數(shù)R(t)和生物質(zhì)輸入功率PB(t)為決策變量。用能成本的目標(biāo)包括綜合運行成本C(t)和污染物排放成本G(t)。

(6)

(7)

式(7)中：等號右側(cè)4項分別為購氣成本、電價成本、補燃燃油成本和生物質(zhì)成本;λG(t),λR(t),λO,λB分別為天然氣、電能、補燃燃油和生物質(zhì)的能源價格;QB為生物質(zhì)的低熱值；QG為天然氣的低熱值,取9.97 (kW·h)/m3;QO為燃油低熱值,取11.917 (kW·h)/kg。本文所涉及的物理量皆為功率,通過公式3.6×106J=1 kW·h將單位統(tǒng)一為kW·h。

污染物排放成本G(t)的表達式為:

PG(t)(1-R)δGCG+PO(t)CO+

(8)

2)約束條件

約束條件包括光伏約束條件、機組特性約束、REH約束和系統(tǒng)約束,其中REH約束見式(1)至式(5)。

(9)

為了降低區(qū)域能源系統(tǒng)對于地區(qū)電網(wǎng)的影響,電力市場規(guī)定區(qū)域購電量在一定范圍內(nèi),設(shè)定區(qū)域購電量浮動極限,即

0≤PR(t)

(10)

根據(jù)機組特性,2臺CHP和燃氣鍋爐電能出力上下限約束分別為:

(11)

為進一步促進新能源消納,考慮城鎮(zhèn)與配電網(wǎng)的雙向能量交互,以流入系統(tǒng)為正方向,城鎮(zhèn)綜合能源系統(tǒng)與配電網(wǎng)的聯(lián)絡(luò)線功率PLine約束可表示為:

(12)

2.2 下層機組效率優(yōu)化模型

1)目標(biāo)函數(shù)

(13)

∑L(t)=∑(Le(t)+Lh(t))

(14)

∑P(t)=∑(PR(t)+PP(t)+PB(t)+

PG(t)+PO(t))

(15)

式中:∑L(t)和∑P(t)分別為能量樞紐的總輸出負荷和總輸入能量。

2)約束條件

下層約束包括CHP機組補燃率約束，即

0≤A(t)≤Amax

(16)

式中:Amax為內(nèi)置補燃裝置的最大補燃率。

結(jié)合式(1),本文調(diào)節(jié)CHP熱電比的裝置為內(nèi)補燃裝置,對于熱電比的調(diào)節(jié)存在一定限制,故建立補燃約束如式(17)所示。

(17)

3 差分帝國競爭算法

本文采取的差分改進帝國競爭算法[26]是一種基于帝國主義競爭機制的進化算法。微分進化算法具有實現(xiàn)簡單、搜索能力強等優(yōu)點;而帝國競爭算法具有全局收斂性強、可同時得到多個全局最優(yōu)解等優(yōu)點。綜合上述優(yōu)點,相比于一般的拉格朗日函數(shù)算法,避免了求取拉格朗日函數(shù),對于本文這樣下層優(yōu)化目標(biāo)復(fù)雜、約束較多的問題有較大優(yōu)勢。

基于文獻[26]的改進差分帝國算法(DE-ICA),在同化操作和競爭操作之間添加微分變異和微分交叉操作,對本文的雙層優(yōu)化模型做以下處理后,作為算法輸入量進行求解,具體算法執(zhí)行過程如下。

1)初始化DE-ICA算法參數(shù)。初始化國家數(shù)量N、帝國數(shù)量M、同化系數(shù)β、偏移方向γ和殖民影響系數(shù)ξ。

2)決策變量編碼。將上層決策變量天然氣分配系數(shù)R(t)和生物質(zhì)輸入功率PB(t)作為決策變量按照調(diào)度時間進行編碼:

(18)

下層決策變量編碼為天然氣和生物質(zhì)的兩臺CHP的熱電比的組合:

(19)

3)采用DE-ICA模型進行目標(biāo)函數(shù)求解,并得出最終優(yōu)化結(jié)果。優(yōu)化過程如圖3所示。

本文采用DE-ICA算法的具體參數(shù)如下:同化系數(shù)β=2,偏移方向γ=π/4,殖民影響系數(shù)ξ=0.1,變異因子F=0.5,交叉因子C=0.92,最大迭代次數(shù)Nn=200,國家數(shù)量N=100,帝國數(shù)量M=5。當(dāng)層內(nèi)分別用DE-ICA求解，過程中只剩一個帝國且該帝國及其殖民地擁有相同的優(yōu)化變量和目標(biāo)函數(shù)值時,即M=1且該帝國內(nèi)各殖民地的決策變量Y相同,可認為該層收斂并得到最優(yōu)解。當(dāng)層間傳遞達到最大迭代數(shù)或連續(xù)20代雙層優(yōu)化結(jié)果未改進時,雙層優(yōu)化算法停止并輸出雙層最優(yōu)結(jié)果。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

算例模擬城鎮(zhèn)典型的能源配置形式,考慮兩臺分別以天然氣和生物質(zhì)為燃料的CHP機組和一臺以天然氣為燃料的燃氣鍋爐。CHP最大電出力為0.4 MW,燃氣鍋爐最大輸出熱功率為1 MW。本地光伏和地區(qū)配電網(wǎng)也可提供電能,光伏采用某典型日數(shù)據(jù),正午預(yù)測最大電功率為0.9 MW。

選用某地城鎮(zhèn)地區(qū)某典型日真實熱電負荷數(shù)據(jù)作為日前調(diào)度分析對象,時間尺度為1 h,熱電負荷數(shù)據(jù)見附錄A圖A2。REH效率和優(yōu)化模型中的部分參數(shù)如附錄B表B1所示[24,27]。

對比研究3種不同的模式下的運行結(jié)果。3種模式說明如下。

模式1:城鎮(zhèn)綜合能源系統(tǒng)不使用生物質(zhì)作為能量來源,僅考慮配電網(wǎng)、天然氣、光伏和燃油作為能量來源,優(yōu)化調(diào)度多種能源。

模式2:僅考慮生物質(zhì)發(fā)電,該地區(qū)增加一臺生物質(zhì)微型燃氣輪機,其他配置同模式1。

模式3:考慮生物質(zhì)電熱混合供能,配置余熱鍋爐收集生物質(zhì)發(fā)電的剩余熱量,其他配置同模式2。

4.2 結(jié)果分析

應(yīng)用本文第3節(jié)中的差分帝國競爭算法對上述雙層優(yōu)化問題進行求解,優(yōu)化3種模式下能量集線器的輸入向量P,結(jié)果如圖4所示。本地電負荷無法消納光伏發(fā)出的電量時,可在聯(lián)絡(luò)線功率的約束下向配電網(wǎng)供電。

圖4 雙層優(yōu)化模型能量輸入向量計算結(jié)果Fig.4 Calculation results of energy input vectors of bi-level optimization model

由上述結(jié)果可知,不使用生物質(zhì)時(模式1),大量天然氣用于燃氣鍋爐發(fā)電,天然氣使用量較大,配電網(wǎng)功率取用量較大。對比模式2和模式3,由于生物質(zhì)發(fā)電余熱的回收大大提高了其能源利用效率,在下層優(yōu)化中的競爭性顯著增強,模式3中調(diào)度的生物質(zhì)發(fā)電量增加,促進了當(dāng)?shù)厣镔|(zhì)的規(guī)?；?。

對比不加生物質(zhì)、生物質(zhì)單獨發(fā)電以及生物質(zhì)同時供電供熱時的用能成本及能源利用效率,對比結(jié)果分別如圖5(a)和(b)所示。光伏間歇性波動對電網(wǎng)儲備容量提出了需求,研究發(fā)現(xiàn)生物質(zhì)不同發(fā)電模式下的儲備容量需求有所不同。圖5(c)為反映電網(wǎng)儲備容量需求大小的聯(lián)絡(luò)線調(diào)度功率。

圖5 用能成本、效率和電網(wǎng)容量備用的對比Fig.5 Comparison of energy cost, efficiency, and grid capacity reserve

由圖5(a)和(b)可知,隨著可補燃生物質(zhì)使用量的增加,模式3的用能費用和能效均顯著優(yōu)于模式2,由于生物質(zhì)單獨發(fā)電效率較低,模式2僅經(jīng)濟性略優(yōu)于模式1。由此可見,單純引入生物質(zhì)發(fā)電對系統(tǒng)降低用能費用、提升能源利用率的效果有限。本文提出的生物質(zhì)熱電混合供能不僅提高了生物質(zhì)在下層優(yōu)化中的競爭性,增強了生物質(zhì)的消納能力(如附錄A圖A1所示),而且其在降低用能費用、提高整體能源利用效率方面也具有優(yōu)越性。

由圖5(c)可知,生物質(zhì)熱電混合供能模式下的電網(wǎng)最大儲備容量需求為1.32 MW。因為模式2對系統(tǒng)優(yōu)化的提升有限,模式1與模式2下的聯(lián)絡(luò)線功率相同,最大儲備容量需求為1.48 MW。模式3相比前兩種模式降低了12.12%,說明生物質(zhì)參與且采用熱電混合供能的模式可以明顯降低區(qū)域綜合能源系統(tǒng)對電網(wǎng)儲備容量需求,在另一個層面也對降低能源費用起到了積極作用。

4.3 敏感性分析

截取15:00—16:00的數(shù)據(jù)對模型上下層決策變量進行敏感性分析,共設(shè)計4個場景,結(jié)果如圖6所示。

圖6 敏感性分析Fig.6 Sensitivity analysis

場景1:天然氣和生物質(zhì)熱電比皆固定為1.260 4,研究天然氣分配比對成本的影響。

場景2:天然氣和生物質(zhì)熱電比皆固定為1.260 4,研究生物質(zhì)輸入量對成本的影響。

場景3:生物質(zhì)熱電比固定為1.260 4,生物質(zhì)輸入量固定為500 kW。

場景4:天然氣熱電比固定為1.260 4,天然氣輸入量固定為500 kW。

上層模型包含兩個優(yōu)化變量,天然氣分配比R(t)和生物質(zhì)輸入功率PB(t)。結(jié)合式(1)至式(5),將PB(t)看作定值,成本關(guān)于R的函數(shù)型為ax+1/(bx)+k;將R(t)看作定值,成本是關(guān)于PB(t)的一次函數(shù)。這二者的系數(shù)都會受下層優(yōu)化變量的影響,因此存在著最佳天然氣分配比使得成本最低,在最佳分配比之前,成本隨分配比的增加而降低,最佳分配比之后成本隨分配比的增加而增加。本文所選取的算例數(shù)據(jù),受CHP機組容量的限制,系統(tǒng)中天然氣分配比最大值在0.5以下,未達到ax+1/(bx)+k型函數(shù)的拐點。因此,圖6(a)中,總成本關(guān)于R(t)呈現(xiàn)下降的趨勢;又因為生物質(zhì)能的成本比天然氣的成本低,所以生物質(zhì)能的用量越大,總成本就越低,即總成本與生物質(zhì)輸入量為負相關(guān)。

(20)

(21)

5 結(jié)語

本文針對生物質(zhì)CHP加入補燃裝置,構(gòu)建生物質(zhì)可補燃CHP機組模型,考慮天然氣、光伏、配電網(wǎng)電能等多種能源,計及天然氣可補燃CHP機組、變壓器、燃氣鍋爐等多種能量轉(zhuǎn)換設(shè)備,建立了多個不同輸入能源的可補燃CHP的聯(lián)合運行優(yōu)化模型,提出了適用于城鎮(zhèn)地區(qū)多種新能源高效消納的綜合能源運行雙層優(yōu)化方法。利用差分帝國競爭算法進行求解。構(gòu)造城鎮(zhèn)綜合能源系統(tǒng)算例驗證了生物質(zhì)熱電混合供能對能源效率和經(jīng)濟性都有改善作用。本文仍存在以下兩方面不足:在能源輸入側(cè),未能考慮風(fēng)能、儲能等實際中應(yīng)用較廣的新能源;在能源輸出側(cè),未能考慮用戶需求側(cè)響應(yīng)、電動汽車等可優(yōu)化負荷。下一步將從上述角度進行研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。