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        基于綜合需求響應(yīng)的微能源網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度方法

        2021-07-09 09:25:40楊歡紅史博文黃文燾丁宇濤王潔余威朱子葉
        電力建設(shè) 2021年7期
        關(guān)鍵詞:儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)商調(diào)度

        楊歡紅,史博文,黃文燾,丁宇濤,王潔,余威,朱子葉

        (1. 上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,上海市 200090;2. 電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(上海交通大學(xué)),上海市 200240;3.國(guó)網(wǎng)湖州供電公司,浙江省湖州市 313200;4.國(guó)網(wǎng)上海奉賢供電公司,上海市 201499)

        0 引 言

        隨著能源互聯(lián)網(wǎng)(energy Internet,EI)的發(fā)展,面向多能源系統(tǒng)的“源-網(wǎng)-荷”運(yùn)行模式應(yīng)運(yùn)而生[1-2]。一方面加強(qiáng)供能系統(tǒng)集成互補(bǔ)、提高梯級(jí)利用;另一方面為“荷側(cè)”用能轉(zhuǎn)換提供了更多途徑[3]。微能源網(wǎng)作為能源互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分[4],能兼顧多種能源優(yōu)化調(diào)度,促進(jìn)可再生能源消納。但隨著可再生能源滲透率提升和網(wǎng)內(nèi)設(shè)備容量限制,充分協(xié)調(diào)優(yōu)化“源-網(wǎng)-荷”,保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性成為研究熱點(diǎn)。因此,研究微能源網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”協(xié)調(diào)優(yōu)化具有重要意義。

        微能源網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”優(yōu)化,可以視為需求側(cè)資源、分布式電源、儲(chǔ)能裝置參與微能源網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行,起到削峰填谷、平移波動(dòng)、延緩?fù)顿Y建設(shè)的作用[5]。文獻(xiàn)[6]將需求側(cè)響應(yīng)(demand response,DR)分為電負(fù)荷和熱負(fù)荷響應(yīng),對(duì)其熱負(fù)荷響應(yīng)進(jìn)行精細(xì)化建模,建立熱電聯(lián)供優(yōu)化模型,并通過(guò)軟件求解。但實(shí)際上需求側(cè)響應(yīng)存在投切不確定性、波動(dòng)性、魯棒性差等特性。文獻(xiàn)[7-8]充分考慮用戶舒適度作為需求側(cè)響應(yīng)的約束條件,進(jìn)行微能源網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行調(diào)度。文獻(xiàn)[9]考慮需求響應(yīng)的不確定性,應(yīng)用消費(fèi)者心理學(xué)原理建立價(jià)格型需求側(cè)響應(yīng),結(jié)合剛性約束和彈性約束對(duì)日前-日內(nèi)時(shí)間尺度進(jìn)行優(yōu)化決策。以上文獻(xiàn)均考慮計(jì)及需求響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度,大多都是對(duì)單一供能系統(tǒng)的“源-荷-儲(chǔ)”優(yōu)化,未涉及微能源網(wǎng)整體框架下“多能源-多網(wǎng)-多負(fù)荷”優(yōu)化互動(dòng),充分挖掘多能負(fù)荷的潛力,不利于整體系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度提高。

        綜合需求響應(yīng)(integrated demand response,IDR)是需求側(cè)響應(yīng)的擴(kuò)展[10],延伸了微能源網(wǎng)縱向“源-網(wǎng)-荷”協(xié)調(diào)優(yōu)化,可視為在能源耦合互補(bǔ)關(guān)系下,協(xié)調(diào)各種柔性負(fù)荷、能量樞紐轉(zhuǎn)換設(shè)備,實(shí)現(xiàn)終端選擇不同能源達(dá)到同等的需求效果[11]。文獻(xiàn)[12]將IDR分為價(jià)格型和激勵(lì)型,將用能特性習(xí)慣和需求響應(yīng)差異作為一定約束,設(shè)定工業(yè)園區(qū)的互動(dòng)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)多能需求側(cè)響應(yīng)機(jī)制互動(dòng)。文獻(xiàn)[13]宏觀建立能源日前市場(chǎng)、負(fù)荷聚合商模型,提出了一種基于需求側(cè)響應(yīng)的聯(lián)合交易策略來(lái)實(shí)現(xiàn)聚合商利潤(rùn)最大化。文獻(xiàn)[14]利用價(jià)格彈性理論對(duì)綜合需求響應(yīng)建模,應(yīng)用于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。以上文獻(xiàn)都是對(duì)IDR簡(jiǎn)單分類建模,考慮整體IDR對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行效果影響。少有細(xì)化IDR模型,考慮IDR用能替換關(guān)聯(lián)性和數(shù)學(xué)表達(dá)。因此不利于提高微能源網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度。

        根據(jù)上述研究背景,本文提出一種基于綜合需求響應(yīng)的微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化調(diào)度方法。首先,對(duì)微能源網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)建立廣義能量樞紐方程,引入微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商概念,制定能源分時(shí)價(jià)格。細(xì)化綜合需求響應(yīng)模型,微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商以微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)最大化為目標(biāo),協(xié)調(diào)綜合需求響應(yīng)和能源解耦設(shè)備。柔性負(fù)荷根據(jù)能源售價(jià)整合響應(yīng)資源參加優(yōu)化調(diào)度。仿真算例驗(yàn)證所提優(yōu)化策略的合理性。

        本文主要的創(chuàng)新點(diǎn)為:1)基于傳統(tǒng)電力需求響應(yīng)逐步向綜合需求響應(yīng)轉(zhuǎn)變,提出計(jì)及綜合需求響應(yīng)的微能源網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方式,進(jìn)一步提高微能源網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷“協(xié)調(diào)優(yōu)化;2)考慮到響應(yīng)負(fù)荷冗雜性和運(yùn)行條件差異化,細(xì)化綜合需求響應(yīng)模型,表征用戶側(cè)參加綜合需求響應(yīng)前后的外部特性。本文研究可為微能源網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行和具體綜合需求響應(yīng)建模提供一定參考價(jià)值。

        1 微能源網(wǎng)能量樞紐

        1.1 微能源網(wǎng)能量樞紐模型

        能量樞紐概念廣泛應(yīng)用于多能耦合系統(tǒng)[15]。能量樞紐將多能源系統(tǒng)抽象分為3個(gè)部分:輸入、轉(zhuǎn)換、輸出,通過(guò)雙端口模型,構(gòu)建三者之間函數(shù)。本文微能源網(wǎng)能量樞紐模型如圖1所示。該模型輸入端有電網(wǎng)、天然氣網(wǎng)、風(fēng)光可再生能源;轉(zhuǎn)換設(shè)備有變壓器、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī)、溴化鋰機(jī)組;輸出端由儲(chǔ)能和負(fù)荷兩部分組成。

        圖1 微能源網(wǎng)能量樞紐模型Fig.1 Energy hub model of micro energy grid

        1.2 廣義微能源網(wǎng)能量樞紐建模

        1.2.1 可再生能源模型

        由于風(fēng)速變化隨機(jī)性較強(qiáng)且預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度不高,風(fēng)機(jī)發(fā)電量隨著風(fēng)速大小而變化,導(dǎo)致風(fēng)機(jī)輸出功率曲線呈現(xiàn)非線性關(guān)系,常用分段函數(shù)表示。

        (1)

        式中:Pwt(v)為風(fēng)機(jī)輸出功率;v、vin、vsp、vout分別表示風(fēng)機(jī)當(dāng)前風(fēng)速、切入風(fēng)速、額定風(fēng)速、切出風(fēng)速;Pwt,sp為風(fēng)機(jī)額定功率。

        光伏板發(fā)電受太陽(yáng)輻射和溫度影響,其擬合發(fā)電輸出函數(shù)為:

        (2)

        式中:Ppv、Pmax分別為光伏板實(shí)際發(fā)電輸出功率、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試的最大測(cè)試功率;ZT、ZS分別為實(shí)際光照強(qiáng)度、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試光照強(qiáng)度;Tt、Ts分別為光伏板實(shí)際溫度和參考溫度;l為溫度系數(shù)。

        1.2.2 轉(zhuǎn)換設(shè)備模型

        轉(zhuǎn)換設(shè)備的能源轉(zhuǎn)換關(guān)系常常是非線性的,利用分段線性化將非線性方程轉(zhuǎn)換成混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題[16],轉(zhuǎn)換設(shè)備模型統(tǒng)一表示為:

        Xi=ηkXj

        (3)

        式中:Xi、Xj分別表示輸出、輸入能源量;ηk表示設(shè)備k的轉(zhuǎn)換因子。

        1.2.3 儲(chǔ)能裝置模型

        圖1所示的微能源網(wǎng)能量樞紐模型中含有冷、熱、電儲(chǔ)能裝置,以電力儲(chǔ)能為例[10],模型方程為:

        (4)

        式中:Es,t為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置容量;εs為自損耗系數(shù);ηin、ηout分別為儲(chǔ)能裝置充、放電轉(zhuǎn)換效率;Pin,t、Pout,t分別為儲(chǔ)能裝置充、放電功率。另外2種能源儲(chǔ)能裝置建模相似。

        1.3 廣義能量樞紐方程

        本文在能量樞紐的基礎(chǔ)上,增加綜合需求響應(yīng)、儲(chǔ)能模塊、可再生能源模塊,建立廣義微能源網(wǎng)能量樞紐方程[10],模型為:

        P=CI±SE±D

        (5)

        式中:P為輸出矩陣;I為輸入矩陣;C為耦合矩陣;S為儲(chǔ)能裝置損耗矩陣;E為儲(chǔ)能裝置充放能矩陣;D為綜合需求響應(yīng)矩陣。

        耦合矩陣為:

        (6)

        輸入矩陣表示如下:

        I=[Pnet,tPpv,tPwt,tPMT,t
        HMT,tHGB,tPAC,tPEC,t]T

        (7)

        式中:Pnet,t、Ppv,t、Pwt,t、PMT,t、HMT,t、HGB,t、PAC,t、PEC,t分別為單位時(shí)間內(nèi)大電網(wǎng)交換功率、光伏實(shí)際發(fā)電功率、風(fēng)機(jī)實(shí)際發(fā)電功率、微型燃?xì)廨啓C(jī)輸入功率、微型燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)氣功率、燃?xì)忮仩t進(jìn)氣功率、溴化鋰機(jī)組工作功率、電制冷機(jī)工作功率。

        儲(chǔ)能裝置能量轉(zhuǎn)換矩陣為:

        (8)

        式中:ηE、ηH、ηC分別為電、熱、冷儲(chǔ)能裝置的充放能轉(zhuǎn)換因子。

        儲(chǔ)能裝置充放功率矩陣為:

        (9)

        式中:PS,t、PH,t、PC,t分別為單位時(shí)間內(nèi)電、熱、冷儲(chǔ)能裝置充放能功率。

        綜合需求響應(yīng)矩陣為:

        (10)

        式中:D1、D2、D3分別為轉(zhuǎn)移型、轉(zhuǎn)換型、可削減型需求響應(yīng)矩陣;Pshift,t、Hshift,t、Cshift,t分別為t時(shí)刻電、熱、冷能轉(zhuǎn)移型負(fù)荷的轉(zhuǎn)移功率;Ptrans,t、Htrans,t、Ctrans,t分別為t時(shí)刻電、熱、冷能轉(zhuǎn)換型負(fù)荷的轉(zhuǎn)換功率;Pcut,t、Hcut,t、Ccut,t分別為t時(shí)刻電、熱、冷能可削減型負(fù)荷的削減功率。

        2 綜合需求響應(yīng)模型

        IDR作為DR的延伸,IDR可以分為價(jià)格型和激勵(lì)型。價(jià)格型IDR可視為小型柔性負(fù)荷,客戶為謀求經(jīng)濟(jì)效益而主動(dòng)參加需求響應(yīng),更加適合微能源網(wǎng)等小型綜合型網(wǎng)絡(luò),價(jià)格型IDR模型可以分為轉(zhuǎn)移型、轉(zhuǎn)換型和可削減型[11]。轉(zhuǎn)移型是傳統(tǒng)電力需求響應(yīng)的衍生,擴(kuò)展到冷熱電負(fù)荷時(shí)間尺度上的轉(zhuǎn)移。轉(zhuǎn)換型是通過(guò)不改變客戶的使用需求,改變其供能方式或者用能高峰期由其他能源來(lái)代替??上鳒p型是時(shí)間尺度上單種能源負(fù)荷減少。

        2.1 轉(zhuǎn)移型需求響應(yīng)模型

        轉(zhuǎn)移型大多是響應(yīng)負(fù)荷時(shí)間尺度上轉(zhuǎn)移,可以視為某時(shí)段對(duì)柔性負(fù)荷功率的數(shù)值增減??紤]負(fù)荷多樣性、設(shè)備冗雜性,提出適合大部分轉(zhuǎn)移型需求響應(yīng)模型。以電負(fù)荷需求響應(yīng)為例,將一天分為24個(gè)時(shí)段,模型為:

        (11)

        (12)

        (13)

        (14)

        (15)

        冷熱負(fù)荷響應(yīng)模型同電負(fù)荷響應(yīng)模型。

        2.2 轉(zhuǎn)換型需求響應(yīng)模型

        轉(zhuǎn)換型是IDR的重點(diǎn)表現(xiàn),是將冷熱電能經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換設(shè)備實(shí)現(xiàn)能源互補(bǔ)、替換。轉(zhuǎn)換型需求響應(yīng)通過(guò)智能電表和智能終端管理系統(tǒng),來(lái)完成能耗轉(zhuǎn)換的管控、需求響應(yīng)的調(diào)度。該模型可以表示為:

        (16)

        (17)

        (18)

        (19)

        2.3 可削減型需求響應(yīng)模型

        可削減型是在滿足用戶基本用能情況下,可進(jìn)行削減的部分負(fù)荷(如洗碗機(jī)、電動(dòng)車),常應(yīng)用于用能高峰期減少用能需求,模型可以表示為:

        (20)

        (21)

        (22)

        3 微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商經(jīng)濟(jì)運(yùn)行

        微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商[17]作為連接外部分供系統(tǒng)和內(nèi)部能源需求的連接點(diǎn),不僅需要考慮外部分供能市場(chǎng)價(jià)格,還須滿足內(nèi)部供需前提下為微能源網(wǎng)謀取最大化效益。能源運(yùn)營(yíng)商功能如圖2所示。能源運(yùn)營(yíng)商會(huì)根據(jù)日前外部電網(wǎng)電價(jià)、天然氣售價(jià)、負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)等制定相對(duì)應(yīng)終端售價(jià)。忽略冷熱能存儲(chǔ)困難、傳輸滯后等問(wèn)題,將冷熱能分時(shí)定價(jià),一天分為3個(gè)階段(平峰、高峰、低谷)實(shí)施不同價(jià)格機(jī)制。通過(guò)集中控制將需求響應(yīng)指令直接下達(dá)綜合需求響應(yīng)及能源解耦設(shè)備。

        圖2 能源運(yùn)營(yíng)商功能Fig.2 Function of energy operator

        能源耦合設(shè)備如冷熱電聯(lián)供(combined cooling, heating and power,CCHP)建立能源之間關(guān)系,提供多能互補(bǔ)基礎(chǔ)。但考慮到微能源網(wǎng)中用能負(fù)荷相似性如夏季用電高峰期也是冷負(fù)荷的高峰期,冬季用電高峰期也是熱負(fù)荷的高峰期。能源運(yùn)營(yíng)商為更好從縱橫2個(gè)維度來(lái)協(xié)調(diào)優(yōu)化IDR,需要打破能源之間過(guò)多的耦合關(guān)系,即部分能源分時(shí)段解耦,利用大型終端設(shè)備協(xié)調(diào)能源解耦,如溴化鋰機(jī)組、熱泵機(jī)組。

        3.1 目標(biāo)函數(shù)

        微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商作為中間商、決策者,根據(jù)外部能源價(jià)格協(xié)調(diào)內(nèi)部電熱冷能源價(jià)格,實(shí)現(xiàn)微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)最大化。以日前24 h購(gòu)買電、氣能源成本最低,根據(jù)網(wǎng)內(nèi)日前預(yù)測(cè)負(fù)荷制定網(wǎng)內(nèi)24 h電、熱、冷能分時(shí)價(jià)。取調(diào)度時(shí)間步長(zhǎng)為1 h,則目標(biāo)函數(shù)為:

        maxF=Min-Mout

        (23)

        (24)

        3.2 約束條件

        3.2.1 功率平衡

        經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的前提是保證系統(tǒng)內(nèi)各種能源功率平衡。

        (25)

        (26)

        (27)

        3.2.2 設(shè)備約束

        能量轉(zhuǎn)換設(shè)備和儲(chǔ)能設(shè)備都有各自的工作范圍,正常經(jīng)濟(jì)運(yùn)行調(diào)度是不允許設(shè)備超出其工作區(qū)間的。能量轉(zhuǎn)換設(shè)備出力上下限約束為:

        (28)

        (29)

        以電儲(chǔ)能為例,儲(chǔ)能裝置約束條件除式(4)外,還包括[10]:

        (30)

        3.2.3 能源傳輸線約束

        外部能源傳輸?shù)轿⒛茉淳W(wǎng)系統(tǒng),能源傳輸線存在能源傳輸約束。

        (31)

        3.3 模型求解

        實(shí)際電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題大多數(shù)都是非凸優(yōu)化問(wèn)題,通常采用分段線性化技術(shù)把設(shè)備運(yùn)行工況線性化處理,把非凸優(yōu)化調(diào)度模型轉(zhuǎn)變成混合整數(shù)線性規(guī)劃(mixed integer linear programming, MILP)模型進(jìn)行求解[18]。本文統(tǒng)一能量刻度,將冷熱能功率均轉(zhuǎn)化為kW來(lái)計(jì)量,對(duì)網(wǎng)內(nèi)各個(gè)設(shè)備線性化建模,把微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商日前優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)換成混合整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題,通過(guò)YALMIP建模工具,調(diào)用CPLEX求解器,在MATLAB平臺(tái)上完成全局最優(yōu)解求解,具體求解流程如圖3所示。

        圖3 優(yōu)化調(diào)度流程Fig.3 Flow chart of optimized scheduling

        4 算例分析

        4.1 仿真場(chǎng)景

        將上海某高校微電網(wǎng)用能數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到電、熱、冷負(fù)荷數(shù)據(jù),微能源網(wǎng)能源運(yùn)營(yíng)商采用分時(shí)電價(jià)策略響應(yīng)大電網(wǎng)的削峰填谷需求,熱、冷價(jià)同時(shí)采用分時(shí)價(jià)格來(lái)加深微能源網(wǎng)內(nèi)部綜合需求響應(yīng),能源分時(shí)售價(jià)如圖4所示,天然氣購(gòu)氣價(jià)格為3元/m3,燃?xì)獾蜔嶂禐?.7 kW·h/m3。為保證響應(yīng)有效性,本文提出的所有優(yōu)化調(diào)度方式都控制響應(yīng)時(shí)段在07:00—23:00之間,禁止低峰時(shí)段無(wú)效響應(yīng)。

        圖4 能源分時(shí)售價(jià)Fig.4 Time-of-use energy price

        表1 設(shè)備轉(zhuǎn)換率Table 1 Conversion rates of devices

        4.2 經(jīng)濟(jì)性對(duì)比

        本文與2種傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方式對(duì)比,通過(guò)經(jīng)濟(jì)性來(lái)體現(xiàn)所提方法的優(yōu)越性。3種方式都是在相同建模思路和微能源網(wǎng)相關(guān)參數(shù)下,通過(guò)編程求解。

        場(chǎng)景1:本文所提方法。

        場(chǎng)景2:相同微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商背景下,對(duì)比傳統(tǒng)的電力需求側(cè)優(yōu)化調(diào)度。

        場(chǎng)景3:相同微能源網(wǎng)系統(tǒng)背景下,對(duì)比沒(méi)有需求側(cè)優(yōu)化調(diào)度。

        經(jīng)濟(jì)成本分為購(gòu)氣成本、購(gòu)電成本和需求補(bǔ)償金額,對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2。市場(chǎng)交易利潤(rùn)分為電能、熱能、冷能交易利潤(rùn),對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表3。

        表2 3種場(chǎng)景的成本對(duì)比Table 2 Cost comparison among three scenarios

        表3 3種場(chǎng)景的利潤(rùn)對(duì)比Table 3 Profit comparison among three scenarios

        1)成本分析。

        場(chǎng)景1、2、3的系統(tǒng)總成本分別為1 539.4、1 847.6、1 779.5元。場(chǎng)景1的系統(tǒng)總成本比場(chǎng)景2的系統(tǒng)總成本減少16.6%,電力成本降低41.3%,購(gòu)氣成本上升56.8%。場(chǎng)景1的系統(tǒng)總成本比場(chǎng)景3的系統(tǒng)總成本提高15.5%,電力成本降低42.7%,購(gòu)氣成本上升96.8%。如表2所示,購(gòu)電成本的降低一部分轉(zhuǎn)換到購(gòu)氣成本,購(gòu)氣成本上升為系統(tǒng)提供熱冷分時(shí)售價(jià)和響應(yīng)的基礎(chǔ)。

        2)盈利分析。

        場(chǎng)景1、2、3的系統(tǒng)總盈利為3 447.3、3 004.1、2 799.6元。場(chǎng)景1的系統(tǒng)總盈利比場(chǎng)景2的系統(tǒng)總盈利提高了12.8%,電力交易利潤(rùn)提高了96.8%。場(chǎng)景1的系統(tǒng)盈利比場(chǎng)景3的系統(tǒng)總盈利提高了18.7%,電力交易利潤(rùn)提高1.47倍。場(chǎng)景1的系統(tǒng)總盈利相比于場(chǎng)景2和場(chǎng)景3系統(tǒng)總盈利的提高在于涉及熱冷能源售賣。熱冷能源響應(yīng)接入體現(xiàn)單純電力響應(yīng)所不具備的利潤(rùn)優(yōu)勢(shì)。

        4.3 橫向響應(yīng)分析

        采用本文所提優(yōu)化調(diào)度方法(模式1)與其他2種優(yōu)化調(diào)度方式進(jìn)行對(duì)比:

        模式2:相同微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商背景下,對(duì)比傳統(tǒng)的電力需求側(cè)優(yōu)化運(yùn)行;

        模式3:相同微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商背景下,對(duì)比采取熱冷能源均價(jià)綜合需求側(cè)優(yōu)化運(yùn)行。

        通過(guò)響應(yīng)參與度、削峰填谷等方面對(duì)比來(lái)體現(xiàn)本文所提計(jì)及冷熱電分時(shí)售價(jià)的能源運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化調(diào)度的優(yōu)越性。各模式響應(yīng)參與度如圖5所示。

        圖5 各模式響應(yīng)參與度Fig.5 Participation in response in each mode

        在對(duì)比模式2,相同微能源網(wǎng)因考慮熱冷能源響應(yīng)的接入,導(dǎo)致現(xiàn)負(fù)荷現(xiàn)峰值差波動(dòng)、削峰填谷、響應(yīng)參與度相差甚遠(yuǎn)。響應(yīng)參與度為單種能源單位時(shí)間內(nèi)參與響應(yīng)量與該時(shí)間段內(nèi)最大響應(yīng)量之比。由圖5可知,電力響應(yīng)參與度模式1、3優(yōu)于模式2,模式2多在平、峰時(shí)段參與響應(yīng),電力峰值中無(wú)參與響應(yīng),反之,模式1、3在其峰值參與,在11:00、12:00、19:00、20:00,模式1響應(yīng)參與度比模式3分別提高9.6%、27.3%、52.2%、61.6%,表明能源運(yùn)營(yíng)商的介入有效地控制參與響應(yīng)的柔性負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)削峰填谷的作用,冷熱能源的定價(jià)可以調(diào)動(dòng)響應(yīng)的積極性。由圖5可知,熱、冷能參與度在08:00、09:00參與熱能響應(yīng)度,模式1比模式3提高27.3%、56.5%,在15:00、16:00,參與冷能響應(yīng)度,模式1比模式3提高18.9%、16.8%。冷熱響應(yīng)時(shí)段多發(fā)生在負(fù)荷平、峰時(shí)段,為能源間互補(bǔ)提供最大響應(yīng)量,平移負(fù)荷曲線波動(dòng)。

        峰值差、峰谷差作為衡量?jī)?yōu)化調(diào)度的重要指標(biāo)。原峰值差為84.47 kW,原峰谷差為268.23 kW。圖6為各模型優(yōu)化前后負(fù)荷曲線。由圖6可知,模式1峰值差為50.53 kW,下降40.17%,峰谷差為205.50 kW,下降23.38%;模式2峰值差為66.01 kW,下降21.85%,峰谷差為236.2 kW,下降11.9%;模式3峰值差為49.15 kW,下降41.87%,峰谷差為225.05 kW,下降15.9%。從圖中可知模式3峰值差略低于模式1,但是從曲線的波動(dòng)來(lái)說(shuō),模式1明顯優(yōu)于模式3,證明能源運(yùn)營(yíng)商制定熱冷分時(shí)定價(jià)能使得熱冷響應(yīng)有序出現(xiàn),不存在因恒價(jià)出現(xiàn)無(wú)序排插和響應(yīng)量。峰谷差方面,模式1優(yōu)于模式3,模式3優(yōu)于模式2,說(shuō)明模式1削峰填谷能力優(yōu)越性;另一方面IDR的介入,按照用戶側(cè)主觀性協(xié)調(diào)控制柔性負(fù)荷進(jìn)行轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)換,保證用戶用能舒適度。

        圖6 各模型優(yōu)化前后負(fù)荷曲線Fig.6 Load curves of each model before and after optimization

        4.4 縱向響應(yīng)分析

        以本文優(yōu)化調(diào)度為例,縱向分析調(diào)度周期內(nèi)冷熱電負(fù)荷曲線。多能優(yōu)化前后負(fù)荷曲線如圖7所示。

        圖7 多能優(yōu)化前后負(fù)荷曲線Fig.7 Load curve before and after multi-energy optimization

        從圖7中可以看出,各負(fù)荷曲線優(yōu)化后都能起到削峰作用,電負(fù)荷曲線削峰作用最佳,冷熱負(fù)荷曲線起到一定削峰作用;圖7中證明現(xiàn)電負(fù)荷曲線通過(guò)用戶側(cè)用能替換、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備調(diào)整等方式,能很好起到削峰作用。冷負(fù)荷曲線在07:00—11:00之間收到轉(zhuǎn)換量?jī)?yōu)化曲線,在15:00—18:00響應(yīng)電負(fù)荷,晚高峰時(shí)期轉(zhuǎn)入量配合轉(zhuǎn)移量實(shí)現(xiàn)削峰。熱負(fù)荷曲線在08:00—10:00有明顯的下降,熱負(fù)荷響應(yīng)轉(zhuǎn)換有兩方面,而作為補(bǔ)充量,只能接受電響應(yīng)的轉(zhuǎn)入,導(dǎo)致熱負(fù)荷曲線在該時(shí)段下降。電冷負(fù)荷能通過(guò)轉(zhuǎn)換設(shè)備和用能替換接受其他2種能源響應(yīng)優(yōu)化,因此優(yōu)化效果大于熱負(fù)荷曲線。

        5 結(jié) 語(yǔ)

        本文以微能源網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度為背景,建立微能源網(wǎng)廣義能量樞紐方程。針對(duì)網(wǎng)內(nèi)多能柔性負(fù)荷,建立了綜合需求響應(yīng)模型,并細(xì)分3種類型,優(yōu)化響應(yīng)資源。引入能源運(yùn)營(yíng)商概念,制定能源分時(shí)售價(jià),以微能源網(wǎng)收益最大為目標(biāo),通過(guò)在Matlab平臺(tái)建立模型運(yùn)行約束與目標(biāo),求解該混合整數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。算例結(jié)果表明綜合需求響應(yīng)參加微能源網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度能起到削峰填谷作用,進(jìn)一步提升網(wǎng)內(nèi)系統(tǒng)能量?jī)?yōu)化調(diào)度,合理能源價(jià)格設(shè)置,提高綜合需求響應(yīng)參與度,減少微能源網(wǎng)對(duì)外電網(wǎng)、氣網(wǎng)的需求,降低微能源網(wǎng)運(yùn)行成本。

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