王 昀 謝海鵬 孫嘯天 別朝紅

（1. 電氣設(shè)備電力絕緣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（西安交通大學(xué)） 西安 710049 2. 陜西省智能電網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（西安交通大學(xué)） 西安 710049）

0 引言

綜合能源系統(tǒng)（Integrated Energy System, IES）是在生產(chǎn)、傳輸與消納過程中存在多種能源形式的耦合系統(tǒng)。IES 打破了傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的供需形式，實(shí)現(xiàn)不同能源形式的相互耦合、替代與補(bǔ)充。隨著分布式電、熱能源的迅速增長(zhǎng)與相應(yīng)儲(chǔ)能、負(fù)荷的集成，能源供配體系末端形成面向用戶、高度集成的電-熱綜合能源系統(tǒng)，如英國(guó)百利島系統(tǒng)、無(wú)錫紅豆工業(yè)園區(qū)系統(tǒng)等，大大提高了能源的利用率[1-2]。

為了進(jìn)一步提高IES 的運(yùn)行效率與經(jīng)濟(jì)效益，國(guó)內(nèi)外學(xué)者展開了豐富的研究。文獻(xiàn)[3]建立了IES中元件的模型，并提出基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的調(diào)度模型。文獻(xiàn)[4]考慮系統(tǒng)中熱力網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)約束，并證明了綜合能源系統(tǒng)在提高能源利用率上具有積極的作用。文獻(xiàn)[5]考慮在電-氣綜合能源系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)約束，并證明耦合元件對(duì)系統(tǒng)的削峰填谷有著顯著作用。文獻(xiàn)[6]引入綜合需求響應(yīng)（Integrated Demand Response, IDR）的概念，并將綜合需求響應(yīng)引入了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[7]分析電-熱綜合能源系統(tǒng)中的熱力網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)特性與用戶的熱力舒適度，建立了考慮電力與熱力舒適度的聯(lián)合優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[8]通過風(fēng)火荷協(xié)同控制方法分析含新能源IES 參與需求響應(yīng)的潛力，提高了新能源的消納量。文獻(xiàn)[9]將調(diào)度模型模擬為博弈論中的雙層博弈，通過供應(yīng)商、配電網(wǎng)與用戶的博弈實(shí)現(xiàn)IES 的經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[10]通過納什談判分析多個(gè)IES 之間實(shí)現(xiàn)區(qū)域互聯(lián)的方案。文獻(xiàn)[11-12]采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值衡量系統(tǒng)中的不確定性因素帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，建立計(jì)及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。

以上研究多從經(jīng)濟(jì)調(diào)度的物理框架與運(yùn)行機(jī)理展開研究，通常將綜合需求響應(yīng)作為元件約束加入模型，對(duì)綜合需求響應(yīng)的運(yùn)行方式與響應(yīng)策略挖掘不深。且對(duì)于綜合需求響應(yīng)的研究也多限于價(jià)格型響應(yīng)方案，具有控制原理簡(jiǎn)單、不確定性較低等優(yōu)點(diǎn)的激勵(lì)型響應(yīng)尚有廣泛的挖掘空間與響應(yīng)潛力。此外，參與綜合需求響應(yīng)的用戶主要側(cè)重于民用負(fù)荷或商業(yè)負(fù)荷，對(duì)工業(yè)負(fù)荷參與需求響應(yīng)尤其是熱力需求響應(yīng)的機(jī)制還較為缺乏。

本文在已有研究基礎(chǔ)上，基于激勵(lì)型需求響應(yīng)與直接負(fù)荷控制策略，提出民用負(fù)荷和工業(yè)負(fù)荷參與綜合需求響應(yīng)的方法、策略及模型。并以園區(qū)級(jí)電-熱綜合能源系統(tǒng)為主要研究對(duì)象，以能源供應(yīng)商為主要決策主體，研究計(jì)及網(wǎng)絡(luò)約束、綜合需求響應(yīng)與條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的電-熱綜合能源系統(tǒng)的日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。

1 電-熱綜合能源系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型

本節(jié)從系統(tǒng)中的主要元件模型、電力網(wǎng)絡(luò)模型和熱力網(wǎng)絡(luò)模型三個(gè)方面建立基于燃?xì)廨啓C(jī)與熱泵耦合的電-熱綜合能源系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型。

1.1 電-熱綜合能源系統(tǒng)中的主要元件模型

本文研究的電-熱綜合能源系統(tǒng)中的主要元件包括源側(cè)的分布式能源機(jī)組與耦合元件燃?xì)廨啓C(jī)、荷側(cè)的耦合元件熱泵與儲(chǔ)側(cè)的儲(chǔ)熱罐。

1）燃?xì)廨啓C(jī)

燃?xì)廨啓C(jī)具有體積小、起?？斓葍?yōu)點(diǎn)，可與蒸汽輪機(jī)等設(shè)備構(gòu)成小型熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組，在小型IES中十分普遍，由燃?xì)廨啓C(jī)構(gòu)成的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的電熱出力約束為

式中，cmin與cmax分別為機(jī)組可調(diào)熱電比的下、上限；Pi,t與Φi,t分別為機(jī)組i在t時(shí)刻的電出力與熱出力；與及與分別為機(jī)組最小、最大電出力與熱出力；rdown、rup分別為機(jī)組的向下、向上爬坡速率；ΔT為時(shí)間間隔。

2）分布式能源機(jī)組

分布式能源機(jī)組包括分布式風(fēng)機(jī)與分布式光伏等，其約束為

3）儲(chǔ)熱罐

儲(chǔ)熱罐可以實(shí)現(xiàn)熱能的存儲(chǔ)，其儲(chǔ)熱量與儲(chǔ)放熱功率之間的關(guān)系為

式中，St為儲(chǔ)熱罐在時(shí)間t時(shí)的儲(chǔ)熱量；λloss為熱耗散系數(shù)；Hin、Hout及μin、μout分別為儲(chǔ)熱罐的儲(chǔ)放熱功率與效率。

此外，儲(chǔ)熱罐還受到運(yùn)行約束

式（10）意味著儲(chǔ)熱罐不能同時(shí)儲(chǔ)熱與放熱。式（11）意味著經(jīng)歷一個(gè)調(diào)度周期后，儲(chǔ)熱罐的儲(chǔ)熱量應(yīng)該保持不變，以保證調(diào)度的可持續(xù)性。

4）熱泵

熱泵可以高效地將電能轉(zhuǎn)換為熱能。當(dāng)外界溫度變化不大時(shí)，熱泵的輸入電能與輸出熱能之間可以近似表示為

式中，Php為熱泵輸入的電能；Φhp為熱泵輸出的熱能；αCOP為熱泵的性能系數(shù)。

1.2 電-熱綜合能源系統(tǒng)中的電網(wǎng)模型

園區(qū)級(jí)電-熱綜合能源系統(tǒng)一般采用閉環(huán)設(shè)計(jì)、開環(huán)運(yùn)行的配網(wǎng)級(jí)輻射形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。由于線路較短，電能傳輸?shù)膿p耗較小，因此本文僅計(jì)及系統(tǒng)的有功平衡，忽略網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。系統(tǒng)滿足功率平衡約束，即

1.3 電-熱綜合能源系統(tǒng)中的熱網(wǎng)模型

本文采取節(jié)點(diǎn)法進(jìn)行熱網(wǎng)建模，將熱源、熱負(fù)荷及熱中繼站看作節(jié)點(diǎn)，熱力管道看作支路，管道中水流方向?yàn)橹贩较?，?gòu)成一個(gè)有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。并采用我?guó)常用的質(zhì)調(diào)節(jié)方式進(jìn)行調(diào)節(jié)，即保持管道的水流量不變，通過改變供水溫度達(dá)到熱能供應(yīng)。在質(zhì)調(diào)節(jié)下，熱力網(wǎng)絡(luò)有以下約束。

1）節(jié)點(diǎn)流量約束

式中，mf為管道f中的熱水流量；為流入節(jié)點(diǎn)i的熱水流量；為節(jié)點(diǎn)-管道關(guān)聯(lián)矩陣第i行第f列的元素；P為管道總數(shù)。

2）節(jié)點(diǎn)熱功率約束

式中，Φi,t為節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻吸收或放出的熱量；cp為水的定壓比熱容；與分別為節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻的供水溫度與出口溫度。

3）管道熱損失約束

4）節(jié)點(diǎn)溫度混合約束

式中，min與Tin分別為以該節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)的管道水流量與末端水溫；mout與Tout分別為以該節(jié)點(diǎn)為終點(diǎn)的管道水流量與末端水溫。

2 電熱綜合需求響應(yīng)模型

傳統(tǒng)的電力市場(chǎng)環(huán)境中，電力用戶可以在接收到電價(jià)變化信號(hào)或供給側(cè)的減負(fù)荷補(bǔ)償?shù)那闆r下減少或者平移用電高峰的電力需求，達(dá)到削峰填谷的效果，實(shí)現(xiàn)電力市場(chǎng)的需求響應(yīng)。在電熱綜合能源系統(tǒng)中，不僅存在電力市場(chǎng)的需求響應(yīng)，也存在著熱力市場(chǎng)與電熱交換的需求響應(yīng)，本文稱之為綜合需求響應(yīng)[13]。

2.1 電力需求響應(yīng)

本文將電力用戶的負(fù)荷分為剛性負(fù)荷、可平移負(fù)荷與可削減負(fù)荷，且采用激勵(lì)式的響應(yīng)補(bǔ)償策略，即根據(jù)負(fù)荷平移與負(fù)荷削減量對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)償。

剛性負(fù)荷是滿足用戶基本生活與生產(chǎn)的最低需求的電能，該部分負(fù)荷不參與需求響應(yīng)?？善揭曝?fù)荷指在特定范圍內(nèi)，可以將一部分負(fù)荷從某個(gè)時(shí)段平移到另一個(gè)時(shí)段，該部分負(fù)荷是電力需求響應(yīng)的主要貢獻(xiàn)部分?？上鳒p負(fù)荷指的是在某個(gè)時(shí)段由于電力公司的激勵(lì)策略，可以直接減少的負(fù)荷。

根據(jù)上述分析，可以得到電力需求響應(yīng)的模型為

2.2 熱力需求響應(yīng)

本文考慮了兩種典型熱力負(fù)荷的激勵(lì)型需求響應(yīng)：一種為民用供暖熱負(fù)荷通過柔性溫度控制的形式參與響應(yīng)；另一種為工業(yè)熱負(fù)荷通過激勵(lì)型負(fù)荷控制參與響應(yīng)。

對(duì)于民用供暖熱負(fù)荷，由于人對(duì)熱舒適的感受有一定的模糊性，溫度在一定范圍內(nèi)的上、下波動(dòng)一般都可以接受。且由于熱傳導(dǎo)需要時(shí)間，室內(nèi)溫度隨熱負(fù)荷的變化會(huì)有一定的延遲。因此這部分熱力需求往往具有較大的彈性[14]。

通常，室內(nèi)的熱負(fù)荷需求與室外的溫度有直接的關(guān)系。熱需求可以量化為[15]

室內(nèi)溫度的變化滿足

式中，cρ為空氣的密度；cp為空氣的定壓比熱容。

工業(yè)熱負(fù)荷可以分為剛性熱負(fù)荷、可平移熱負(fù)荷與可控?zé)嶝?fù)荷。剛性熱負(fù)荷指的是在生產(chǎn)中必須滿足的熱負(fù)荷?？善揭茻嶝?fù)荷指的是工業(yè)用戶通過合理的生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整，可以將一部分的熱負(fù)荷平移至另一個(gè)時(shí)段使用，如可以在適當(dāng)范圍內(nèi)平移啟動(dòng)時(shí)間的流水線?？煽?zé)嶝?fù)荷指的是在一段時(shí)間內(nèi)，只要滿足整體熱需求總量的負(fù)荷，如干燥、清洗、蒸餾等設(shè)備的負(fù)荷。工業(yè)可平移數(shù)量較少，負(fù)荷較大。因此必須對(duì)各個(gè)可平移與可控?zé)嶝?fù)荷進(jìn)行單一建模，得到合適的調(diào)度策略

根據(jù)上述分析，可平移負(fù)荷可以建模為

式（25）表示平移前后各個(gè)時(shí)刻消耗的電功率保持一致。式（26）保證了該負(fù)荷的持續(xù)時(shí)間滿足要求，且僅在可接受平移范圍內(nèi)平移。式（27）保證負(fù)荷僅啟動(dòng)一次，從而保證了作業(yè)的連續(xù)性。

可控?zé)嶝?fù)荷可以建模為

式中，tfrom與tto分別為可控?zé)嶝?fù)荷的起動(dòng)與停止時(shí)間；φmin與φmax分別為可控?zé)嶝?fù)荷各時(shí)刻的最小與最大熱負(fù)荷；φt為t時(shí)刻該負(fù)荷的實(shí)際熱負(fù)荷；Φsum為該負(fù)荷的熱需求總量。

2.3 電-熱轉(zhuǎn)換響應(yīng)

電-熱轉(zhuǎn)換響應(yīng)是綜合需求響應(yīng)的重要組成部分，是通過在用戶側(cè)安裝部分能量耦合元件實(shí)現(xiàn)不同形式的能量之間的轉(zhuǎn)換。用戶可以通過改變自身能量轉(zhuǎn)換策略調(diào)整不同負(fù)荷的需求。對(duì)于電-熱綜合能源系統(tǒng)，電-熱轉(zhuǎn)換響應(yīng)的實(shí)現(xiàn)方法就是通過在用戶側(cè)安裝熱泵的方式，實(shí)現(xiàn)電能向熱能的轉(zhuǎn)換。

圖1 綜合需求響應(yīng)對(duì)負(fù)荷的影響Fig.1 Impact of integrated demand response on loads

圖1 所示為綜合需求響應(yīng)對(duì)負(fù)荷的影響。在不采用任何響應(yīng)策略時(shí)，電熱負(fù)荷需求點(diǎn)為A 點(diǎn)。在采用電力或熱力需求響應(yīng)時(shí)，電力與熱力負(fù)荷可以在一定的范圍內(nèi)波動(dòng)，因此電熱負(fù)荷需求點(diǎn)的變化范圍為矩形BCDE。而隨著綜合需求響應(yīng)的加入，電、熱負(fù)荷可以在一定的范圍內(nèi)互相轉(zhuǎn)換，需求點(diǎn)變化范圍為圖形FGHI?？梢娋C合需求響應(yīng)大大提高了系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性。

3 計(jì)及綜合需求響應(yīng)與條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的電-熱綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

3.1 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

由于新能源機(jī)組出力和負(fù)荷的不確定性，日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)新能源機(jī)組出力的實(shí)際值高于預(yù)測(cè)值或負(fù)荷的實(shí)際值低于預(yù)測(cè)值時(shí)，需要減少燃?xì)鈾C(jī)組的電出力或棄置一定的新能源出力；反之則需要增加燃?xì)鈾C(jī)組的出力或者切除部分負(fù)荷。本文采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Condition Value at Risk, CVaR）量化不同情況下的風(fēng)險(xiǎn)損失，以衡量模型在不同運(yùn)行背景下的綜合收益。

CVaR 基于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk, VaR）發(fā)展而來(lái)。VaR 是指在一定的置信水平下，某一投資組合在未來(lái)某一時(shí)間段內(nèi)的最大損失。假設(shè)x∈Xn是n維的決策向量，y∈Ym是決定系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的m維隨機(jī)向量，f(y)為y的概率密度函數(shù)。系統(tǒng)的損失函數(shù)為h(x,y)，則損失不超過某一估計(jì)值η的概率為

對(duì)于某一置信水平α∈(0,1)，當(dāng)Ψ(x,η)＞β時(shí)，η的最小值即為VaR 值，即

CVaR 可以反映損失超過VaR 時(shí)的可能潛在損失，可以反映潛在的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。CVaR 為在某一置信水平α下，超過VaR 的損失的期望均值[16]，即

式中，M為所有場(chǎng)景的數(shù)量；ym為第m個(gè)場(chǎng)景下離散變量的值；pm為第m個(gè)場(chǎng)景發(fā)生的概率。[f(x,ym)-η]+表示max{f(x,ym)-η,0}。此時(shí)Fα(x,η)的最小值即為CVaR，對(duì)應(yīng)的η即為VaR。

本文主要考慮風(fēng)電出力與電負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性對(duì)系統(tǒng)的影響，并假設(shè)風(fēng)電出力與負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差滿足正態(tài)分布，由此帶來(lái)的系統(tǒng)功率預(yù)測(cè)誤差為

式中， ΔPt,sum為t時(shí)刻系統(tǒng)總功率預(yù)測(cè)誤差； ΔPt,sw為t時(shí)刻風(fēng)電出力功率預(yù)測(cè)誤差； ΔPt,load為t時(shí)刻負(fù)荷功率預(yù)測(cè)誤差。則系統(tǒng)承受的風(fēng)險(xiǎn)損失為

式中，λWL為棄風(fēng)棄光懲罰系數(shù)；λPL為失負(fù)荷懲罰系數(shù)。由此，系統(tǒng)的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值可以表示為

3.2 目標(biāo)函數(shù)

綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)是在滿足系統(tǒng)內(nèi)電熱需求的情況下達(dá)到運(yùn)行成本最低。在計(jì)及CVaR與IDR 的情況下，系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)可以表示為

式中，CG為燃?xì)廨啓C(jī)燃料成本；CQT為起停成本；CDR為需求響應(yīng)成本；Cgrid為向主網(wǎng)購(gòu)/售電的成本；β為風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，β∈[0,1]。風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)β的取值體現(xiàn)了調(diào)度者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的重視程度。β越大意味著調(diào)度者越重視潛在風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失并采取風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的調(diào)度方案。

燃?xì)廨啓C(jī)的燃料成本可以表示為[17]

式中，ηi為機(jī)組i的氣-電轉(zhuǎn)換效率；hLHV為天然氣低熱值；cgas為天然氣單位成本。

燃?xì)廨啓C(jī)的起停成本可以表示為

式中，cQ、cT分別為燃?xì)廨啓C(jī)的單次起、停成本；SQi,t、STi,t分別為機(jī)組的起、停狀態(tài)，為0-1 整數(shù)變量。

向主網(wǎng)購(gòu)/售電成本可以表示為

需求響應(yīng)成本為對(duì)用戶電負(fù)荷平移與削減補(bǔ)償?shù)某杀?，可以表示?/p>

式中，cDR為需求響應(yīng)補(bǔ)償系數(shù)。

3.3 求解方法

由目標(biāo)函數(shù)式（36）與約束條件式（1）～式（29）、式（33）～式（35）構(gòu)成一個(gè)混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，用傳統(tǒng)方法難以求解，因此對(duì)模型中非線性部分做線性化處理。

對(duì)式（35），將最大值函數(shù)部分做變換，即

將最大值函數(shù)轉(zhuǎn)換為線性約束。對(duì)式（10）做互補(bǔ)松弛約束轉(zhuǎn)換為

通過以上轉(zhuǎn)換，該最優(yōu)化問題被轉(zhuǎn)換為0-1 混合整數(shù)線性規(guī)劃問題（Mixed Integer Linear Program,MILP），可以利用MOSEK、CPLEX、Gurobi 等高效求解軟件進(jìn)行求解。

4 算例分析

4.1 算例結(jié)構(gòu)

本文算例采用英國(guó)百利島33 節(jié)點(diǎn)電熱綜合系統(tǒng)，模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。該算例中電網(wǎng)與大電網(wǎng)相連，而熱網(wǎng)與外界沒有交互。負(fù)荷大小、管道流量、發(fā)電機(jī)成本數(shù)據(jù)、電熱負(fù)荷與風(fēng)電出力曲線數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)[18]。系統(tǒng)中存在一個(gè)工業(yè)負(fù)荷。該負(fù)荷的電力與熱力曲線參考文獻(xiàn)[19]。此外，該工業(yè)負(fù)荷中還有1 個(gè)可平移熱負(fù)荷與1 個(gè)可控?zé)嶝?fù)荷。

圖2 百利島算例模型Fig.2 Schematic diagram of the Barry Island case study

以電負(fù)荷與風(fēng)光聯(lián)合預(yù)測(cè)出力為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，取每個(gè)時(shí)刻預(yù)測(cè)值為均值，0.1 為標(biāo)準(zhǔn)差，依據(jù)正態(tài)分布生成10 種負(fù)荷曲線與10 種出力曲線，得到100種不同的場(chǎng)景，認(rèn)為不同場(chǎng)景出現(xiàn)概率相同。CVaR的置信水平α取0.95，風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)β取0.9。

4.2 算例結(jié)果

在Intel? CoreTMi7-9700 CPU 與16GB RAM 的硬件環(huán)境下，采用Mathworks Matlab2020a 與IBM CPLEX12.9 求解器對(duì)該模型進(jìn)行求解，求解時(shí)間為10.707s。圖3 與圖4 分別為系統(tǒng)預(yù)計(jì)與實(shí)際的電、熱負(fù)荷。

圖3 系統(tǒng)預(yù)計(jì)與實(shí)際電負(fù)荷Fig.3 Expected and actual electricity load of the system

圖4 系統(tǒng)預(yù)計(jì)與實(shí)際熱負(fù)荷Fig.4 Expected and actual heat load of the system

可見對(duì)于電力負(fù)荷，由于階梯電價(jià)與風(fēng)電出力的影響，系統(tǒng)在夜間的整體供電成本低于白天，因此系統(tǒng)負(fù)荷整體平移方向?yàn)閺陌滋炱揭浦烈归g，有效降低了峰谷差。對(duì)于熱力負(fù)荷，系統(tǒng)提高了傍晚的熱力供應(yīng)，提前為室內(nèi)存儲(chǔ)部分熱量，而相應(yīng)降低了在夜間的熱力負(fù)荷，有利于實(shí)現(xiàn)電力與熱力峰谷位置的平衡。

圖5 與圖6 分別為系統(tǒng)中的負(fù)荷與機(jī)組出力情況?？梢钥闯觯谝归g電力需求較低而熱力需求較高時(shí)，系統(tǒng)接受從白天平移的負(fù)荷，為風(fēng)電消納提供充足空間。由于夜間電價(jià)較低，系統(tǒng)從電網(wǎng)購(gòu)電滿足部分負(fù)荷需求。熱泵與儲(chǔ)熱罐都滿功率放熱，降低燃?xì)廨啓C(jī)的供熱壓力。在白天電力需求較高而熱力需求較低時(shí)，系統(tǒng)將部分電力負(fù)荷平移至夜間消納，并激勵(lì)用戶削減部分負(fù)荷，降低系統(tǒng)的電負(fù)荷達(dá)到與熱力負(fù)荷出力相匹配，并通過燃?xì)廨啓C(jī)與風(fēng)電供給系統(tǒng)電熱需求，熱泵與儲(chǔ)熱罐都不運(yùn)行。傍晚達(dá)到電力負(fù)荷峰值時(shí)，由于峰時(shí)電價(jià)較高，系統(tǒng)不從電網(wǎng)購(gòu)電，通過燃?xì)廨啓C(jī)供給系統(tǒng)電能需求的同時(shí)，儲(chǔ)熱罐吸收系統(tǒng)過剩熱能。

圖5 系統(tǒng)電負(fù)荷及機(jī)組出力情況Fig.5 Electric load and output of the system

圖6 系統(tǒng)熱負(fù)荷及機(jī)組出力情況Fig.6 Heat load and output of the system

4.3 綜合需求響應(yīng)對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響

為驗(yàn)證綜合需求響應(yīng)及其各個(gè)組成部分對(duì)運(yùn)行成本的影響，本文設(shè)置了不同場(chǎng)景，并通過仿真比較各個(gè)場(chǎng)景的運(yùn)行成本。不同場(chǎng)景需求響應(yīng)啟動(dòng)情況及成本見表1。

表1 不同場(chǎng)景需求響應(yīng)啟動(dòng)情況及成本Tab.1 Startup situation of demand response and cost in different situations

隨著需求響應(yīng)加入調(diào)度模型，系統(tǒng)的運(yùn)行成本逐漸降低，所有負(fù)荷都參與響應(yīng)時(shí)，成本共下降18%，其中，由熱泵參與的電-熱綜合需求響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性最為明顯，使系統(tǒng)的運(yùn)行成本約下降了10%。這是由于沒有綜合需求側(cè)響應(yīng)時(shí)，系統(tǒng)在夜間整體呈現(xiàn)電力需求低而熱力需求高的情況，為了滿足系統(tǒng)的熱力需求，燃?xì)廨啓C(jī)被迫提高出力。由于燃?xì)廨啓C(jī)的電熱耦合特性，機(jī)組不得不同時(shí)發(fā)出對(duì)應(yīng)的較高的電力，但夜間正是風(fēng)電高發(fā)的時(shí)段，這使得系統(tǒng)中存在多余的電能無(wú)法消納，不得不以較低的價(jià)格出售給電網(wǎng)。而在加入了綜合需求側(cè)響應(yīng)之后，不僅使得用戶的部分熱能被電能替代，又使得熱泵可以消納燃?xì)廨啓C(jī)與風(fēng)電釋放出的電能，這使得系統(tǒng)中的能源得到充分利用，從而大幅度提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。此外，工業(yè)負(fù)荷參與需求響應(yīng)以后也進(jìn)一步降低了系統(tǒng)運(yùn)行的成本，提高系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性。

4.4 CVaR 參數(shù)對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響

CVaR 中的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)反映了決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的重視程度。圖7 反映了系統(tǒng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)成本與總成本隨風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)的變化關(guān)系?？梢钥闯?，風(fēng)險(xiǎn)成本大約占總成本的10%，且隨著風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)的增加，風(fēng)險(xiǎn)成本逐漸下降，而總成本逐漸上升。這是由于風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)反映了決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的重視程度。風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)越大，決策者越重視風(fēng)險(xiǎn)對(duì)系統(tǒng)的影響，也越采取風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的調(diào)度策略。由于在該模型中主要風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源中的可調(diào)度變量為風(fēng)電出力，因此隨著風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)的增大，風(fēng)電調(diào)度出力逐漸減小，而燃?xì)廨啓C(jī)需要補(bǔ)發(fā)一部分出力填補(bǔ)風(fēng)電的空缺，因此系統(tǒng)的總成本會(huì)增大。但隨著風(fēng)電調(diào)度出力的減小，系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性也會(huì)降低，因此風(fēng)險(xiǎn)成本也會(huì)逐漸減小。這也導(dǎo)致隨著系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的增大，系統(tǒng)的安全性上升，經(jīng)濟(jì)性下降。因此決策者需要根據(jù)實(shí)際情況選擇系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)。

圖7 運(yùn)行成本與風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)的關(guān)系Fig.7 Relationship between cost and risk preference coefficient

5 結(jié)論

本文建立了考慮綜合需求響應(yīng)與條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值下的電熱綜合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。根據(jù)算例模擬的結(jié)果，可以得到以下結(jié)論。

1）激勵(lì)型綜合需求響應(yīng)可以有效平衡多能流之間的需求、改變電能與熱能的需求曲線、降低電力系統(tǒng)的峰谷差，起到“削峰填谷”的作用，進(jìn)而有效降低運(yùn)行成本，大幅提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

2）日前調(diào)度存在的不確定性造成了系統(tǒng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)。模型中利用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值衡量風(fēng)光出力與負(fù)荷日前預(yù)測(cè)的不確定性，通過置信水平與風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)衡量決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的重視程度。置信水平與風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)越小，調(diào)度的成本也就越低，但與此同時(shí)系統(tǒng)的安全性也就越低。因此置信水平與風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)需要根據(jù)實(shí)際情況綜合考慮后決定。

3）在系統(tǒng)中加裝熱泵、熱儲(chǔ)能等耦合元件可以進(jìn)一步緩解熱電機(jī)組“以熱定電”的出力約束帶來(lái)的調(diào)峰壓力，提高系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性，對(duì)新能源消納起到了積極的作用。