趙鑫，鄭文禹，侯智華，陳衡，徐鋼

（華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，北京102206）

0 引言

一直以來(lái)，煤、石油、天然氣、太陽(yáng)能、風(fēng)能的利用大多局限于單獨(dú)規(guī)劃和運(yùn)行，無(wú)法充分發(fā)揮多種能源的互補(bǔ)與協(xié)同優(yōu)勢(shì)。在能源危機(jī)與環(huán)境污染的雙重壓力下，多能互補(bǔ)系統(tǒng)的建設(shè)在我國(guó)乃至全世界引起了廣泛關(guān)注［1-2］。如何提高可再生能源的消納比例，實(shí)現(xiàn)能源的梯級(jí)利用，保證電力系統(tǒng)安全、低碳、穩(wěn)定、高效、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，是目前亟須解決的問(wèn)題［3-4］。針對(duì)該問(wèn)題，考慮將分布式能源與傳統(tǒng)能源系統(tǒng)相結(jié)合，形成多能源系統(tǒng)，協(xié)同運(yùn)行多種形式的能源，發(fā)揮不同能源的優(yōu)勢(shì)和潛能，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和可再生能源利用的最大化。為此，研究人員提出了微電網(wǎng)、綜合能源系統(tǒng)、智能能源系統(tǒng)等概念［5-8］，從不同角度對(duì)多源系統(tǒng)的整體架構(gòu)進(jìn)行了闡述說(shuō)明。

多能互補(bǔ)系統(tǒng)的能源形式包括天然氣、柴油、生物質(zhì)能、太陽(yáng)能、風(fēng)能、氫能、水能等；在供能端對(duì)不同類型的能源進(jìn)行有機(jī)整合，提高能源利用效率，減少棄風(fēng)、棄光、棄水現(xiàn)象；在用能端將電、熱、冷、氣等不同能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化耦合，同時(shí)綜合考慮經(jīng)濟(jì)性以及用戶的舒適性，提供安全可靠的能源，促進(jìn)能源利用最大化［9］。

多能互補(bǔ)系統(tǒng)可以發(fā)揮不同能源的優(yōu)勢(shì)，豐富可再生能源的消納路徑，提高可再生能源的利用比例，提高能源的利用效率，從而達(dá)到經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、效率的最優(yōu)。2016 年國(guó)家發(fā)改委、能源局印發(fā)了《推進(jìn)多能互補(bǔ)集成優(yōu)化示范工程建設(shè)的實(shí)施意見(jiàn)》，指出建成終端一體化集成供能系統(tǒng)，因地制宜實(shí)施傳統(tǒng)能源與風(fēng)能、太陽(yáng)能等能源系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)利用，通過(guò)天然氣熱電冷聯(lián)供等方式實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)和協(xié)同供應(yīng)，提高能源的綜合利用效率；同時(shí)提出了“十三五”期間的建設(shè)目標(biāo)，明確了開(kāi)展多能互補(bǔ)集成優(yōu)化項(xiàng)目的評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)惠政策，規(guī)范了項(xiàng)目實(shí)際核實(shí)與督查機(jī)制。

多能互補(bǔ)是按照不同資源條件和用能對(duì)象，采取多種能源互相補(bǔ)充，以緩解能源供需矛盾，合理保護(hù)和利用自然資源，同時(shí)獲得較好的環(huán)境效益的用能方式。多能互補(bǔ)的特點(diǎn)：（1）包含了多種能源形式，構(gòu)成了豐富的供能結(jié)構(gòu)體系；（2）多種能源之間相互補(bǔ)充和梯級(jí)利用，達(dá)到一加一大于二的效果，從而提升能源系統(tǒng)的綜合利用效率，緩解能源供需矛盾。

目前，制約多能互補(bǔ)分布式能源系統(tǒng)發(fā)展的主要問(wèn)題在于技術(shù)水平和投資回報(bào)2個(gè)方面。由于各類可再生能源尚未實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)，加之關(guān)鍵儲(chǔ)能技術(shù)成本不具市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，經(jīng)濟(jì)成本成為多能互補(bǔ)系統(tǒng)的主要短板，阻礙其大規(guī)模推廣應(yīng)用。隨著我國(guó)一批多能互補(bǔ)示范項(xiàng)目的開(kāi)工建設(shè)，諸多問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，其中亟須解決的是多能互補(bǔ)發(fā)展理念不明確、系統(tǒng)集成方法不清晰等問(wèn)題。

文獻(xiàn)［10］梳理了系統(tǒng)優(yōu)化的內(nèi)容和路徑，探討了優(yōu)化路徑中現(xiàn)有的研究方法及其不足，總結(jié)了多能互補(bǔ)分布式能源系統(tǒng)發(fā)展所面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。為了提高能源利用率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，文獻(xiàn)［11］設(shè)計(jì)了一種集成太陽(yáng)能利用和內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)聯(lián)供系統(tǒng)的太陽(yáng)能冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)，對(duì)其能量流程和運(yùn)行策略進(jìn)行了分析。文獻(xiàn)［12］建立了冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型，綜合考慮了各微電源的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用、燃料費(fèi)用以及購(gòu)售電費(fèi)用等，采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)進(jìn)行計(jì)算仿真。

以上相關(guān)研究中，關(guān)于多能互補(bǔ)系統(tǒng)優(yōu)化模型中約束條件的考慮相對(duì)欠缺，與實(shí)際情況有一定差距。本研究對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)中各設(shè)備單元獨(dú)立建模，綜合考慮運(yùn)行中設(shè)備間的制約關(guān)系，采用粒子群優(yōu)化算法，以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)進(jìn)行仿真。最后以某小區(qū)為例，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析討論。

1 系統(tǒng)建模

傳統(tǒng)能源系統(tǒng)主要對(duì)電、熱、冷、氣等單一能源形式進(jìn)行分析規(guī)劃，或者針對(duì)單個(gè)設(shè)備進(jìn)行建模仿真和優(yōu)化運(yùn)行，而不考慮各能源間的協(xié)同優(yōu)化［13-14］。多能互補(bǔ)系統(tǒng)的一個(gè)重要特征是供能端和用能端存在多種不同能流系統(tǒng)的耦合，各系統(tǒng)模型不同，特性差異大且具有不同的建模和分析方法［15-16］。多能互補(bǔ)系統(tǒng)的優(yōu)化策略主要是以系統(tǒng)成本為目標(biāo)函數(shù)，以可靠性指標(biāo)或環(huán)境影響指標(biāo)為約束條件建立數(shù)學(xué)模型，利用多種算法分析多能互補(bǔ)系統(tǒng)最優(yōu)化問(wèn)題［17-24］。為了更清晰地描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，本研究采用電冷熱母線式結(jié)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)建模。具體而言，根據(jù)電負(fù)荷、熱負(fù)荷、冷負(fù)荷3類能量產(chǎn)品建立功率平衡的約束，從而實(shí)現(xiàn)各設(shè)備之間的連接。從需求側(cè)來(lái)講，冷負(fù)荷是為保持建筑物的熱濕環(huán)境和所要求的室內(nèi)溫度，由空調(diào)系統(tǒng)從房間帶走的熱量或在某一時(shí)刻需向房間供應(yīng)的冷量。相反，如果空調(diào)系統(tǒng)需要向室內(nèi)供熱，為補(bǔ)償房間損失熱量而向房間供應(yīng)的熱量稱為熱負(fù)荷。利用圖1所描述的系統(tǒng)組成和結(jié)構(gòu)關(guān)系，可以方便地列出能量平衡約束。

圖1 多能互補(bǔ)系統(tǒng)能量流動(dòng)Fig.1 Energy flow in the multi-energy complementary system

2 動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型

根據(jù)圖1 中的5 種母線（電氣母線、煙氣母線、空氣母線、蒸汽母線、熱水母線）可以列出如下公式，公式的左側(cè)為能源的輸入，右側(cè)為能源的輸出。

（1）在電氣母線平衡式子中，多能互補(bǔ)系統(tǒng)用戶側(cè)的電負(fù)荷由電網(wǎng)、燃?xì)廨啓C(jī)、光伏、風(fēng)機(jī)、儲(chǔ)能設(shè)備等提供。

（2）熱水母線平衡。多能互補(bǔ)系統(tǒng)用戶側(cè)的熱負(fù)荷由燃?xì)廨啓C(jī)回收的余熱、燃?xì)忮仩t的熱功率和地源熱泵等提供，燃?xì)廨啓C(jī)余熱由換熱裝置轉(zhuǎn)化為生活熱水提供給用戶。

制熱模式為

2.1 目標(biāo)函數(shù)和約束條件

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)對(duì)于并網(wǎng)運(yùn)行的多能互補(bǔ)系統(tǒng)，日動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)為

2.1.2 約束條件

除了系統(tǒng)的能量平衡，還需要考慮各設(shè)備自身的約束，如各設(shè)備功率的上下限約束

2.2 求解方法

優(yōu)化算法是多能互補(bǔ)分布式能源系統(tǒng)優(yōu)化過(guò)程中重要的求解工具，目前用于該領(lǐng)域優(yōu)化的算法很多。優(yōu)化算法可分為傳統(tǒng)經(jīng)典算法和現(xiàn)代智能算法，本文采用現(xiàn)代智能算法中的粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）尋求最優(yōu)解。

粒子群算法是在1995 年由Eberhart 博士和Kennedy 博士提出的，它源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食行為的研究。其核心是利用群體中個(gè)體對(duì)信息的共享使整個(gè)群體的運(yùn)動(dòng)在問(wèn)題求解空間中產(chǎn)生從無(wú)序到有序的演化，從而獲得問(wèn)題的最優(yōu)解。設(shè)想這么一個(gè)場(chǎng)景：一群鳥(niǎo)在覓食，所有的鳥(niǎo)都不知道食物在哪里，但是它們知道自己當(dāng)前的位置距離食物有多遠(yuǎn)，那么找到食物的最佳策略，也是最簡(jiǎn)單有效的策略就是搜尋目前距離食物最近的鳥(niǎo)群周圍的區(qū)域。

在PSO 中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解都是搜索空間中的一只鳥(niǎo)，稱之為“粒子”，而問(wèn)題的最優(yōu)解就對(duì)應(yīng)于鳥(niǎo)群尋找的“食物”。所有的粒子都具有一個(gè)位置向量（粒子在解空間的位置）和速度向量（決定下次飛行的方向和速度），并可以根據(jù)目標(biāo)函數(shù)來(lái)計(jì)算當(dāng)前所在位置的適應(yīng)值，可以將其理解為距離“食物”的距離。在每次的迭代中，種群中的粒子除了根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)（歷史位置）進(jìn)行學(xué)習(xí)，還可以根據(jù)種群中最優(yōu)粒子的經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)，從而確定下一次迭代時(shí)需要如何調(diào)整飛行的方向和速度。就這樣逐步迭代，最終整個(gè)種群的粒子趨于最優(yōu)解。

假設(shè)維度為m 的n 個(gè)粒子計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)，獲得使之達(dá)到最值的每個(gè)粒子的歷史最優(yōu)位置p和群體中所有粒子的歷史最優(yōu)位置g，并根據(jù)式（11）與（12）迭代更新各粒子的速度v和位置x

式中：i 表示第i 個(gè)粒子；d 表示第d 維空間；k 為迭代次數(shù)，可設(shè)置閾值使迭代停止；w 為慣性權(quán)重因子，表示粒子維持上一次迭代速度的能力；c1，c2為加速因子，分別表示粒子迭代傾向個(gè)體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置的權(quán)重；r 為收斂因子，表示對(duì)位置移動(dòng)幅度的控制，r1和r2為［0，1］區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

3 案例分析

3.1 案例介紹

本文選取湖北省某醫(yī)院為研究案例，該案例中各設(shè)備功率上限見(jiàn)表1，主要設(shè)備參數(shù)見(jiàn)表2。該區(qū)域分時(shí)電價(jià)與天然氣價(jià)格見(jiàn)表3，其中，天然氣價(jià)格2.270 元/m3折成熱值后的價(jià)格為0.254 元/（kW·h）。分別選取夏季和冬季2 個(gè)季節(jié)的典型日進(jìn)行優(yōu)化，夏季、冬季的日負(fù)荷與光伏出力預(yù)測(cè)曲線分別如圖2、圖3所示。

表1 主要設(shè)備功率上限Tab.1 Output power upper limit of main devices kW

表2 主要設(shè)備參數(shù)Tab.2 Parameters of the main device

表3 分時(shí)電價(jià)與天然氣價(jià)格Tab.3 Time-of-use price and natural gas price 元/（kW·h）

由圖3 可見(jiàn)，冬季最大熱負(fù)荷出現(xiàn)在08：00 前后，原因是冬季早晨氣溫較低以及醫(yī)院各部門開(kāi)始工作。隨著白天光照變強(qiáng)，環(huán)境溫度升高，熱負(fù)荷逐漸減小。

3.2 優(yōu)化結(jié)果分析

從圖4 可以看出，系統(tǒng)優(yōu)先使用光伏等可再生能源，但由于該項(xiàng)目可再生能源有限，電能主要來(lái)源于電網(wǎng)購(gòu)電。從圖5可知，夏季熱能需求較少，由于地源熱泵夏季用于制冷，熱能全部由換熱裝置提供。

圖2 夏季日負(fù)荷和光伏出力預(yù)測(cè)曲線Fig.2 Predicted curves of daily load and PV output in summer

圖3 冬季日負(fù)荷和光伏出力預(yù)測(cè)曲線Fig.3 Predicted curves of daily load and PV output in winter

圖4 夏季電功率優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.4 Optimized dispatch results of electric power in summer

從圖6 可知，地源熱泵為主要供冷設(shè)備且全天24 h 運(yùn)行，電制冷機(jī)僅在白天地源熱泵供應(yīng)不足時(shí)啟動(dòng)工作。

圖5 夏季熱功率優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.5 Optimized dispatch results of heat power in summer

圖6 夏季冷功率優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.6 Optimized dispatch results of cold power in summer

由圖7 可知，冬季典型日夜間電能來(lái)源于電網(wǎng)購(gòu)電，白天由燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電和光伏發(fā)電提供，有太陽(yáng)能時(shí)優(yōu)先利用太陽(yáng)能。其原因?yàn)椋憾疽归g熱能需求較少（如圖8所示），采用地源熱泵即可滿足，故燃?xì)廨啓C(jī)不工作，電能由電網(wǎng)提供；白天熱能需求較大，地源熱泵無(wú)法提供全部所需熱量，故需要燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)生的余熱來(lái)供熱，自然要利用燃?xì)廨啓C(jī)所發(fā)的電量，所以白天優(yōu)先選擇光伏供電，其次選擇燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電，不足的電能由電網(wǎng)提供。

圖7 冬季電功率優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.7 Optimized dispatch results of electric power in winter

圖8 冬季熱功率優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.8 Optimized dispatch results of heat power in winter

從圖8 可以看出：地源熱泵為冬季主要供熱設(shè)備且全天24 h 運(yùn)行；來(lái)自換熱裝置的熱能僅在白天供熱，原因是換熱裝置的能量是前端燃?xì)鈾C(jī)組發(fā)電的附屬品，若不加以利用則會(huì)浪費(fèi)，故此時(shí)優(yōu)先供熱，不足的熱能再由地源熱泵提供。

案例優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如圖4—8所示，系統(tǒng)夏季日總運(yùn)行成本為53 309 元，冬季日總運(yùn)行成本為14 747元。優(yōu)化后的系統(tǒng)方案具有以下特點(diǎn)。

（1）系統(tǒng)可以通過(guò)分時(shí)電價(jià)的波動(dòng)進(jìn)行削峰填谷；燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行受電負(fù)荷以及熱負(fù)荷影響，在平時(shí)段與峰時(shí)段運(yùn)行；光伏等可再生能源在日間運(yùn)行，優(yōu)先利用，可以減少系統(tǒng)的購(gòu)電量，降低運(yùn)行成本。

（2）夏季熱能由換熱裝置提供，冷能由電制冷機(jī)和地源熱泵共同提供且受電價(jià)影響；燃?xì)廨啓C(jī)在平時(shí)段和峰時(shí)段開(kāi)啟，同時(shí)提供電能和熱能。冬季熱能主要由地源熱泵提供，換熱裝置作為補(bǔ)充，由于地源熱泵效率較高，冬季運(yùn)行成本較低。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)通用框架的基礎(chǔ)上構(gòu)建了動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，模型充分參考了不同設(shè)備間的耦合關(guān)系，并且通過(guò)各設(shè)備獨(dú)立建模提高了系統(tǒng)配置的靈活性和準(zhǔn)確性。結(jié)合該結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，采用智能算法尋求最優(yōu)解。結(jié)果顯示，通過(guò)求解該模型得到滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求的合理方案，證實(shí)了本文模型和方法的正確性和有效性。

隨著綠色低碳環(huán)保經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和智能電網(wǎng)的建設(shè)，接近用戶側(cè)、環(huán)境友好型的多能互補(bǔ)式分布式能源系統(tǒng)將受到更多青睞。該模型可擴(kuò)展應(yīng)用于區(qū)域性的多能源系統(tǒng)，如具有光伏板的學(xué)校、住宅園區(qū)及農(nóng)村等。在擁有大量光伏板的學(xué)校，可利用蓄電裝置存儲(chǔ)多余電量，在本文模型中加入蓄電池模型，同樣能節(jié)約成本。對(duì)于園區(qū)類，可以加上蓄電以及儲(chǔ)熱裝置，從而減少能量浪費(fèi)。農(nóng)村可建立大型沼氣池，提供可再生能源，代替天然氣的使用，滿足村莊的用能需求，同樣能利用本文模型，通過(guò)改變能源輸入模式來(lái)達(dá)到運(yùn)行優(yōu)化的目的。