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        計及柔性負荷的能源樞紐多目標綜合優(yōu)化調(diào)度*

        2018-09-03 07:25:26蔣文超嚴正曹佳徐瀟源
        電測與儀表 2018年13期
        關(guān)鍵詞:樞紐風(fēng)電儲能

        蔣文超,嚴正,曹佳,徐瀟源

        (上海交通大學(xué) 電氣工程系,上海 200240)

        0 引 言

        隨著化石能源的枯竭與環(huán)境問題的日益加劇,人類對于能源的清潔發(fā)展越來越重視,以風(fēng)能為代表的新能源裝機容量屢創(chuàng)新高。但我國的棄風(fēng)形勢也很嚴峻,2016年的棄風(fēng)率高達17.1%,主要原因包括[1]:風(fēng)電的間歇性和逆負荷分布特性、供暖期熱電機組“以熱定電”的運行方式等等。

        多能源的綜合利用也受到了越來越多的關(guān)注。蘇黎世聯(lián)邦學(xué)院第一次提出了能源樞紐(Energy hub)的概念[2],它擁有不同能源輸入與輸出的接口,能夠?qū)崿F(xiàn)多種能源間的轉(zhuǎn)換、調(diào)節(jié)和存儲。最基本的能源樞紐包含變壓器、熱電聯(lián)供(CHP)和燃氣鍋爐,其中CHP是能源樞紐的核心裝置。擴展后的能源樞紐還可以包含其他各種能源轉(zhuǎn)換和存儲裝置,從而實現(xiàn)能源的高效利用。

        文獻[3]對基本的能源樞紐進行了建模,包括變壓器、CHP和燃氣鍋爐,利用能量耦合矩陣描述輸入和輸出能源之間的關(guān)系,并推導(dǎo)了能源樞紐運行最優(yōu)的條件。文獻[4]研究了擴展后包含電鍋爐、吸收式制冷器、電儲能裝置的能源樞紐的日前經(jīng)濟調(diào)度問題。文獻[5]對能源樞紐進行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化和運行優(yōu)化研究,強調(diào)了儲能裝置對于實現(xiàn)能源樞紐運行優(yōu)化的重要作用。文獻[6]討論了不同蓄能裝置對于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)環(huán)保經(jīng)濟調(diào)度的影響。文獻[7]研究了太陽能等可再生能源的不確定性對于家庭型能源樞紐運行優(yōu)化的影響。P2G技術(shù)的出現(xiàn)與成熟,為消納過??稍偕茉刺峁┝诵碌耐緩?,文獻[8]對P2G提高能源樞紐風(fēng)電的消納能力進行了研究分析。文獻[9]建立包含P2G的多能源樞紐系統(tǒng)運行優(yōu)化模型,基于博弈論,確定其市場均衡點。但以上文獻對于微網(wǎng)型能源樞紐的運行優(yōu)化問題研究均未考慮需求側(cè)管理。

        需求側(cè)的柔性負荷包含多種類型,主要有可削減、可轉(zhuǎn)移和可平移三類。在電力系統(tǒng)中,柔性負荷在削峰填谷、增加系統(tǒng)可再生能源消納、提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性和環(huán)保性方面均具有重要的作用[10]。文獻[11-12]研究了可轉(zhuǎn)移電負荷對于能源樞紐運行優(yōu)化的影響,但并未考慮多能源類型的柔性負荷。文獻[13]考慮了可中斷負荷,建立了工業(yè)園區(qū)能源樞紐需求響應(yīng)互動優(yōu)化模型,但未計及可平移和可轉(zhuǎn)移負荷。未來能源互聯(lián)網(wǎng)中,多能源參與綜合需求響應(yīng)將是需求側(cè)管理的發(fā)展方向[14]。

        在上述文獻的基礎(chǔ)之上,首先對基本的能源樞紐進行拓展,建立了包含風(fēng)電、P2G和各種儲能等裝置的能源樞紐模型。然后計及多種能源類型的柔性負荷參與調(diào)度,考慮分時電價和分時氣價,兼顧成本與碳排放,構(gòu)建能源樞紐日前多目標綜合優(yōu)化調(diào)度模型。再基于NBI法對模型進行求解,得到均勻的Pareto前沿,為能源樞紐的日前調(diào)度提供參考策略。最后以小型能源樞紐為測試系統(tǒng),考慮只包含基本裝置、增加P2G和儲能、增加柔性負荷參與調(diào)度、同時增加儲能、P2G和柔性負荷參與調(diào)度這四個能源樞紐運行場景,采用Matlab和cplex對優(yōu)化模型進行求解,并分析P2G、儲能以及柔性負荷參與調(diào)度對能源樞紐運行優(yōu)化的影響。

        1 能源樞紐模型

        1.1 能源樞紐結(jié)構(gòu)

        能源樞紐是多種能源輸入、生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲和輸出的中心,大型工廠、居民小區(qū)等實體單元均可看作能源樞紐。對基本的能源樞紐進行了拓展,其結(jié)構(gòu)如圖1所示,包含風(fēng)電、CHP、燃氣鍋爐、電鍋爐、儲電、儲熱、儲氣和P2G設(shè)備。

        假設(shè)能源樞紐有α種能源輸入,有β種能源輸出,那么能源樞紐輸入與輸出之間的關(guān)系可以用下面的通用能源平衡方程來表示:

        圖1 能源樞紐結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of energy hub

        L=CP

        式中L為能源樞紐的能源輸出向量,相當于能源樞紐的負荷;P為能源樞紐的能源輸入向量;C為能源樞紐的耦合矩陣,代表輸入輸出之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,它由能源樞紐內(nèi)部轉(zhuǎn)換裝置種類、轉(zhuǎn)換效率、輸入能源分配系數(shù)以及內(nèi)部拓撲結(jié)構(gòu)確定,每個耦合系數(shù)對應(yīng)一種能源轉(zhuǎn)換關(guān)系。

        能源樞紐具有以下幾個優(yōu)點:

        (1)可靠性:一種能源的需求可以通過多種能源輸入進行滿足,不再是單一的來源。假如一種能源的供應(yīng)出現(xiàn)危機,能源樞紐可以通過其他形式的能源輸入滿足負荷需求;

        (2)靈活性:多條能源轉(zhuǎn)換路徑提供了各種能源轉(zhuǎn)換選擇,能源樞紐可以根據(jù)價格等因素,進行能源轉(zhuǎn)換的優(yōu)化。

        1.2 風(fēng)機輸出功率模型

        風(fēng)機的輸出功率與風(fēng)速的關(guān)系可以表示為:

        式中Pw,t是風(fēng)機t時刻輸出功率;Pw,r是風(fēng)機的額定功率;vt是t時刻的實際風(fēng)速;vin是切入風(fēng)速;vr是額定風(fēng)速;vout是切出風(fēng)速。

        風(fēng)電出力的反調(diào)峰特性是指:夜間負荷較輕的時候,風(fēng)速較大,風(fēng)機輸出功率也較大,因此容易導(dǎo)致夜間棄風(fēng)現(xiàn)象。

        1.3 電轉(zhuǎn)氣模型

        P2G可以分為電解水和甲烷化兩個過程[15]。電解水過程利用電能,將水(H2O)分解成氫氣(H2)和氧氣(O2),具體的化學(xué)反應(yīng)方程式如式(3)所示。目前電解水過程的能量轉(zhuǎn)換效率約為75%~85%。

        甲烷化過程利用前一階段電解水產(chǎn)生的氫氣,在高溫高壓的環(huán)境下,通過薩巴蒂埃(Sabatier)化學(xué)反應(yīng)生成甲烷,具體的化學(xué)反應(yīng)方程式如式(4)所示,甲烷化的能量轉(zhuǎn)換效率約為75%~80%。

        (4)

        生成的甲烷,也被稱作合成天然氣(Synthetic Natural Gas,SNG),既可以被直接注入現(xiàn)有的天然氣管道,也可以通過儲氣裝置進行存儲和利用。根據(jù)能量轉(zhuǎn)換關(guān)系和效率,SNG的生成速率Qp2g與電解消耗功率Pp2g之間的關(guān)系可以表示為:

        式中Hgas為天然氣的熱值;φp2g為P2G過程的綜合能量轉(zhuǎn)換效率。在目前的技術(shù)水平下,P2G的綜合能量轉(zhuǎn)換效率約為45%~60%。

        因為電解水反應(yīng)過程速率快,因此在可再生能源過剩的情況下,P2G能夠迅速利用多余的電能制氣,增加可再生能源的消納,具有良好的發(fā)展前景。

        2 計及柔性負荷的能源樞紐多目標優(yōu)化

        2.1. 目標函數(shù)

        文章對通用型能源樞紐進行建模,考慮P2G、儲能以及柔性負荷對于能源樞紐日前多目標綜合優(yōu)化調(diào)度的影響。目標函數(shù)包括以下兩個:

        2.1.1 經(jīng)濟成本

        文章側(cè)重于能源樞紐的運行優(yōu)化,因此經(jīng)濟成本忽略了各類設(shè)備的投資及維護費用,僅包括從系統(tǒng)購買電能和天然氣的成本以及對柔性負荷參與調(diào)度的補償成本。為了使風(fēng)電盡可能多地被消納,文章也忽略風(fēng)電的成本。

        (1)購買能源成本。

        分時電價已經(jīng)在部分地區(qū)實施,它作為一種變化的價格信號,可以引導(dǎo)用戶參與需求側(cè)響應(yīng),合理調(diào)整用電結(jié)構(gòu),分時氣價也具有類似效果[16]。對于多能源系統(tǒng),分時電價和氣價,既能引導(dǎo)負荷側(cè)直接參與需求響應(yīng),也能影響能源樞紐調(diào)整能源利用結(jié)構(gòu),實現(xiàn)多能互補優(yōu)化,推動能源市場的發(fā)展??紤]分時電價和分時氣價,能源樞紐購買能源的成本為:

        (2)可削減負荷成本。

        可削減負荷是指特定的時段,對于供能的可靠性要求存在彈性的負荷,例如燈光的使用數(shù)量和強度,直接空調(diào)負荷的運行強度,熱負荷溫度的高低等。能源樞紐通過與用戶簽訂相關(guān)協(xié)議,對可削減負荷參與需求響應(yīng)提供一定的經(jīng)濟補償,從而有效調(diào)動用戶的積極性,引導(dǎo)用戶在高峰時段削減部分不必要的負荷。補償?shù)馁M用為:

        (3)可轉(zhuǎn)移負荷的成本。

        可轉(zhuǎn)移負荷是指在整個調(diào)度周期T內(nèi),總量保持不變,但可以在部分時段進行靈活調(diào)節(jié)的負荷,主要包含一些非生產(chǎn)性的負荷,比如電水壺,熱水器、電動汽車等。分時電價和分時氣價能引導(dǎo)可轉(zhuǎn)移負荷從高價時段轉(zhuǎn)移到低價時段,同時能源樞紐對參與調(diào)度的可轉(zhuǎn)移負荷提供的經(jīng)濟補償費用為:

        (4)可平移負荷的成本[10]。

        可平移負荷是指對利用時間連續(xù)性要求很高的負荷,需占據(jù)多個連續(xù)的時間段,期間不能中斷,比如洗衣機、電烤爐、要求連續(xù)充電的電動汽車等等,可平移負荷雖然也可調(diào)整其利用時間,但只能以固定的連續(xù)時間段進行整體平移,不能分時段平移。能源樞紐對參與調(diào)度的可平移負荷提供的經(jīng)濟補償費用為:

        因此,能源樞紐運行成本最小的目標函數(shù)為:

        minF1=Ffuel+Fcut+Fshift+Ftrans

        (10)

        2.1.2 環(huán)保成本

        全球性的溫室效應(yīng)導(dǎo)致氣候變暖,對于人類的影響越來越大,引起了廣泛的關(guān)注,因此,低碳發(fā)展也成為了人類的共識,是未來能源利用和發(fā)展的方向。能源樞紐具有多能互補的特性,能夠靈活選擇各類能源輸入,達到控制碳排放的目標。能源樞紐的運行,消耗外網(wǎng)供應(yīng)的電力和天然氣,因此,最小化碳排放的目標函數(shù)為:

        2.2 約束條件

        2.2.1 功率平衡約束

        功率平衡約束包括電功率平衡約束、熱功率平衡約束以及氣功率平衡約束:

        對于每一類負荷,柔性負荷參與調(diào)度后,總負荷都可表示為:

        2.2.2 可削減負荷約束

        2.2.3 可轉(zhuǎn)移負荷約束

        可轉(zhuǎn)移負荷滿足周期T內(nèi)可轉(zhuǎn)移負荷總量約束以及轉(zhuǎn)移區(qū)間約束:

        2.2.4 可平移負荷約束

        每個時刻可平移負荷的量為:

        因為可平移負荷僅能平移到目標區(qū)間的某個連續(xù)時間段,所以平移狀態(tài)變量還需滿足約束:

        2.2.5 風(fēng)電機組出力約束

        2.2.6 CHP功率和爬坡約束

        2.2.7 電/燃氣鍋爐約束

        電鍋爐和燃氣鍋爐的輸入能源不同,但輸出能源都是熱能,滿足功率約束:

        2.2.8 儲能約束

        考慮儲電、儲熱和儲氣三種儲能設(shè)備,從能量轉(zhuǎn)換的角度,三種儲能設(shè)備可用統(tǒng)一的模型表示[18]。儲能設(shè)備儲存的能量與充放能功率和充放能效率之間的關(guān)系為:

        儲能設(shè)備滿足的約束條件包括:

        2.2.9 電轉(zhuǎn)氣功率約束

        2.3 法線邊界交叉(NBI)法

        文章為考慮經(jīng)濟和碳排放的多目標優(yōu)化問題。常見的多目標算法有權(quán)重法和智能算法等,但一般無法得到均勻分布的Pareto前沿,甚至有時得不到完整的Pareto前沿。引入NBI法[19],將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成多個單目標優(yōu)化問題,求解后,可以得到一系列均勻分布在Pareto前沿上的非劣解。

        多目標優(yōu)化模型可以簡寫成如下形式:

        式中F1(x)為總經(jīng)濟成本;F2(x)為碳排放量;h(x)和g(x)分別表示優(yōu)化問題的等式約束和不等式約束;x為所有時段決策變量組成的向量。

        圖2 歸一化烏托邦線與Pareto前沿Fig.2 Normalized Utopia line and Pareto front

        在烏托邦線上取(a+1)個均勻分布的點,那么每一個點的坐標為 (b/a,1-b/a),其中,b=0,1…a。在多目標優(yōu)化中,Pareto前沿離烏托邦點越近越好,因此,多目標問題可轉(zhuǎn)化成(a+1)個如下單目標優(yōu)化問題。

        min-Db

        (26)

        3 算例分析

        3.1 測試系統(tǒng)與場景

        研究能源樞紐的日前綜合優(yōu)化調(diào)度,分別考慮以下四種場景:

        場景1:能源樞紐包含風(fēng)電場、CHP、燃氣鍋爐和電鍋爐,不考慮儲能、P2G設(shè)備以及柔性負荷參與調(diào)度;

        場景2:在場景1的基礎(chǔ)上,增加儲電、儲熱、儲氣三種儲能以及P2G設(shè)備,但不考慮柔性負荷參與調(diào)度;

        場景3:在場景1的基礎(chǔ)上,考慮多種柔性負荷參與調(diào)度,但不增加儲能和P2G設(shè)備;

        場景4:在場景1的基礎(chǔ)上,增加儲電、儲熱、儲氣三種儲能以及P2G設(shè)備,且考慮柔性負荷參與調(diào)度。

        能源樞紐各種裝置及參數(shù)如表1所示。

        表1 能源樞紐各裝置及參數(shù)Tab.1 Parameters of devices in the energy hub

        能源樞紐一天的電、氣、熱負荷曲線以及風(fēng)力發(fā)電預(yù)測曲線如圖3所示。分時電價和氣價如圖4所示[20]。其中,按照熱值Hgas=35 885 kJ/m3,將氣負荷單位折算成kW,將氣價折算成每kW·h的價格。

        圖3 日前風(fēng)機和電氣熱負荷預(yù)測出力Fig.3 Forecast of the output of wind turbine and load ahead of a day

        圖4 電價和氣價Fig.4 Price of electricity and gas

        所有柔性負荷的時間分布及補償價格系數(shù)如表2所示。以電負荷為例,各個時段的電負荷構(gòu)成及分布如圖5所示。

        表2 柔性負荷的時間分布及補償價格Tab.2 Time distribution of flexible load and compensation price

        圖5 電負荷Fig.5 Load of electricity

        3.2 結(jié)果分析

        四種場景下,能源樞紐單目標優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如表3所示;場景1中,目標為成本最小和碳排放最小兩種情況下,購電曲線以及CHP的出力曲線如圖6所示。再采用NBI法,將每條烏托邦線平均分成15段,分別進行多目標優(yōu)化調(diào)度,得到的Pareto前沿如圖7所示,利用TOPSIS法[21]選出折中解,對應(yīng)圖中星號標出的點。

        表3 單目標優(yōu)化結(jié)果及多目標優(yōu)化折中解Tab.3 Results of single-objective optimization and compromise solution of multi-objective optimization

        從圖6可以看出,優(yōu)化目標為成本最小時,能源樞紐傾向于盡可能多地從電網(wǎng)購電,因為CHP發(fā)電成本更高;而目標為碳排放最小時,能源樞紐的CHP傾向于多出力,因為天然氣單位功率的碳排放量更少。從表3可以看出,單目標優(yōu)化時,無論目標為成本最小還是碳排放最小,場景4的優(yōu)化結(jié)果最好,場景3次之,場景2再次之,場景1最差。從圖7可以看出,多目標優(yōu)化時,場景4的Pareto前沿在最內(nèi)側(cè),場景1的Pareto前沿在最外側(cè)。因此,表3和圖7都表明:增加儲能和P2G設(shè)備,以及考慮柔性負荷參與調(diào)度,都有利于能源樞紐同時減小經(jīng)濟成本和碳排放,且對于文中的能源樞紐,柔性負荷參與調(diào)度比增加儲能帶來的效果更明顯?;贜BI法進行多目標優(yōu)化,能為能源樞紐提供多種優(yōu)化調(diào)度方案,選取折中解,可以兼顧經(jīng)濟成本和碳排放。

        圖6 場景1下不同目標時購電與CHP功率Fig.6 Power of purchased and CHP for different objectives in scenario 1

        圖7 多目標優(yōu)化的Pareto前沿和折中解Fig.7 Pareto front and compromise solution of multi-objective optimization

        4種場景下,折中解的風(fēng)電消納量如表4所示,風(fēng)電消納曲線如圖8所示。場景4折中解情況下柔性負荷參與調(diào)度前后的負荷曲線如圖9所示,能源樞紐各裝置出力曲線如圖10所示。

        從表4和圖8可以看出,凌晨時段,風(fēng)電出力處于高峰,而此時熱負荷也處于高峰,但電負荷卻處于低谷,因此,場景1下,CHP的熱電耦合導(dǎo)致風(fēng)電不能完全消納,棄風(fēng)率為9.1%。場景2下,儲能和P2G設(shè)備的加入,一方面直接將風(fēng)電儲存,另一方面將風(fēng)電轉(zhuǎn)化成天然氣,故能增加夜間風(fēng)電的消納量,使棄風(fēng)率減小到3%。場景3下,柔性負荷參與調(diào)度后,能將部分負荷轉(zhuǎn)移至凌晨風(fēng)電出力充沛的時段,也可增加風(fēng)電的消納量,但因為凌晨時段接納轉(zhuǎn)移負荷的能力有限,不及儲能和P2G設(shè)備的功率,因此棄風(fēng)率僅降到5.6%。場景4下,儲能、P2G設(shè)備以及柔性負荷共同作用,最終使得棄風(fēng)率降為0。

        表4 風(fēng)電消納總量Tab.4 Total wind power accommodation

        圖8 風(fēng)電消納曲線Fig.8 Curve of wind power accommodation

        圖9 調(diào)度前后負荷曲線Fig.9 Load curve before and after scheduling in scenario 4

        圖10 場景4折中解的各裝置出力曲線Fig.10 Power of different devices of compromise solution in scenario 4

        從圖10中可以看出,P2G僅在風(fēng)電有剩余的時段出力,因為其余時段購電制氣既不經(jīng)濟又不環(huán)保。電儲能在風(fēng)電有剩余的時段充電,增加了風(fēng)電的消納,同時既減小了經(jīng)濟成本又減小了碳排放;在電價較低的時段充電,在電價較高的時段放電,能減小經(jīng)濟成本,儲氣和儲熱具有類似的效果。柔性負荷參與調(diào)度,一方面削減不必要的負荷,另一方面,將負荷從電價氣價較高的時段,轉(zhuǎn)移或平移到電價氣價較低的時段,削峰填谷,因此,既有利于增加風(fēng)電的消納,同時還能減小經(jīng)濟成本與碳排放,且本文中能源樞紐柔性負荷參與調(diào)度對于減小經(jīng)濟成本與碳排放的貢獻比增加P2G和儲能設(shè)備更大。

        4 結(jié)束語

        文章對包含風(fēng)電、P2G、儲能及多種能源轉(zhuǎn)換裝置的通用型能源樞紐進行了研究??紤]經(jīng)濟成本和碳排放,建立了能源樞紐多目標綜合優(yōu)化調(diào)度模型,并采用NBI法對4種場景進行求解,得到了均勻的Pareto前沿,為能源樞紐選取兼顧經(jīng)濟性和環(huán)保性的調(diào)度方案提供參考,得出的結(jié)論為:

        P2G設(shè)備能夠增加電能到天然氣的轉(zhuǎn)化路徑,儲能設(shè)備能夠在時間維度調(diào)整負荷分布,多種柔性負荷參與調(diào)度,能削峰填谷,減小負荷峰谷差,三者共同作用,有利于增加風(fēng)電的消納,并提高能源樞紐的經(jīng)濟性和環(huán)保性,因此建議能源樞紐按照場景4進行日前綜合優(yōu)化調(diào)度。

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