高雪倩，劉文霞

（華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206）

0 引言

當(dāng)前，世界各國(guó)都在為促進(jìn)可再生能源消納、提高能源利用效率而大力發(fā)展綜合能源供能系統(tǒng)，旨在通過(guò)多種能源的耦合互濟(jì)和梯級(jí)利用，滿足用戶多類型、多品位能量的需求。同時(shí)，在外部電網(wǎng)和氣網(wǎng)發(fā)生故障的情況下，通過(guò)內(nèi)部多能源耦合提高供能可靠性［1-2］，降低對(duì)外部能源網(wǎng)絡(luò)可靠性的深度依賴，這對(duì)于保障小概率事件發(fā)生時(shí)的重要用戶安全性具有重要意義［3］。隨著綜合能源系統(tǒng)IES（Integrated Energy System）應(yīng)用的日益廣泛，終端分布式綜合能源系統(tǒng)DIES（Distributed Integrated Energy System）的供能能力和可靠性價(jià)值會(huì)逐步提高，在此情況下電網(wǎng)售電量減少，如果對(duì)并網(wǎng)點(diǎn)供電可靠性要求不變，將大幅降低電網(wǎng)設(shè)備利用率，最終導(dǎo)致整體電價(jià)的上漲。如何協(xié)調(diào)利用電網(wǎng)和終端DIES 的可靠性能力，并以此為基礎(chǔ)開展IES 個(gè)性化配置成為亟待解決的問(wèn)題，關(guān)乎于未來(lái)能源市場(chǎng)機(jī)制的制定［4］以及整個(gè)能源系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

根據(jù)研究對(duì)象范圍可將現(xiàn)有的IES 研究對(duì)象分為區(qū)域系統(tǒng)［5-6］、城市系統(tǒng)［7-8］和終端系統(tǒng)［9-14］3 類。終端系統(tǒng)因其可以就地滿足用戶需求，促進(jìn)分布式可再生能源消納，提高能源系統(tǒng)綜合能效和運(yùn)行可靠性、經(jīng)濟(jì)性，市場(chǎng)壁壘弱，產(chǎn)品較為成熟，故而具有廣闊的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值。近幾年，針對(duì)IES 規(guī)劃和設(shè)備配置的研究已經(jīng)取得了初步研究成果。文獻(xiàn)［9］以全生命周期成本最低和年CO2排放量最小為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)關(guān)鍵設(shè)備容量?jī)?yōu)化模型。文獻(xiàn)［10］提出以?效率衡量IES 能量利用水平，以經(jīng)濟(jì)性和?效率為目標(biāo)的IES 多目標(biāo)規(guī)劃模型。文獻(xiàn)［11］分別建立了投資成本、運(yùn)行成本、經(jīng)濟(jì)收益和環(huán)境收益模型，并以經(jīng)濟(jì)-環(huán)境效益最大化為目標(biāo)實(shí)施了IES 的設(shè)備容量?jī)?yōu)化配置。文獻(xiàn)［12］設(shè)計(jì)了一種冷熱電聯(lián)供CCHP（Combined Cooling，Heating and Power）系統(tǒng)的三級(jí)協(xié)同整體優(yōu)化方法，第一級(jí)以年一次能源利用率最高為目標(biāo)優(yōu)化設(shè)備選型，第二級(jí)以年CO2排放量最少為目標(biāo)優(yōu)化設(shè)備容量，第三級(jí)以年運(yùn)行成本最低為目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行。該方法實(shí)現(xiàn)了CCHP 系統(tǒng)的設(shè)備選型、容量配置及運(yùn)行參數(shù)的整體優(yōu)化，與采用傳統(tǒng)的“以熱定電”和“以電定熱”運(yùn)行策略設(shè)計(jì)的CCHP 系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)具有更高的一次能源利用率、更明顯的溫室氣體減排效果和更顯著的經(jīng)濟(jì)效益。上述文獻(xiàn)在設(shè)備優(yōu)化配置的目標(biāo)上強(qiáng)調(diào)了能源利用效率、經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益多目標(biāo)的協(xié)同，而現(xiàn)階段環(huán)境和能源品質(zhì)無(wú)法通過(guò)市場(chǎng)和政策機(jī)制轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)性，這樣削弱了DIES 運(yùn)營(yíng)商對(duì)投資回報(bào)的期待，甚至可能會(huì)造成投資虧損，不利于系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。鑒于IES 運(yùn)行的靈活性，現(xiàn)階段大多數(shù)文獻(xiàn)都采用了運(yùn)行與規(guī)劃一體化的建模方法，上層為多目標(biāo)非線性設(shè)備優(yōu)化配置模型，大多采用智能算法，如快速非支配排序的遺傳算法（NSGA-Ⅱ）［10］、精英保留策略遺傳算法［13］等；下層為單目標(biāo)非線性運(yùn)行優(yōu)化模型，有的采用智能算法直接求解，也有的將非線性轉(zhuǎn)化為線性，利用數(shù)學(xué)方法或求解器求解。

綜上，IES通過(guò)能源耦合和梯級(jí)利用能夠?yàn)橛脩艄┙o多種能源，改善能源利用效率和減少環(huán)境污染，同時(shí)提高供能可靠性，前三者的效果在規(guī)劃中都可通過(guò)目標(biāo)函數(shù)體現(xiàn)出來(lái)［9-14］，而對(duì)于后者雖已有相關(guān)研究［1-2］，但DIES 對(duì)供能可靠性貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)性量化與利用較少涉及，也不能通過(guò)其他途徑得到回報(bào)，這既不利于激勵(lì)運(yùn)營(yíng)商投資IES，也使大電網(wǎng)投資效率面臨挑戰(zhàn)。

電力也是一種商品，商品的性能好（可靠性高）、成本高，電價(jià)就應(yīng)該高，反之亦然。IES 從大電網(wǎng)購(gòu)電，本身就是一種市場(chǎng)行為，兩者共同完成對(duì)用戶的供能，同時(shí)也肩負(fù)保證可靠性的責(zé)任，因而兩者間的電價(jià)應(yīng)包含供電成本和可靠性成本兩重因素，這樣才能根據(jù)各自成本和責(zé)任的大小合理定價(jià)，以達(dá)到降低總體供能成本的目的。如何合理制定該電價(jià)也是未來(lái)微電網(wǎng)、綜合能源、儲(chǔ)能等接入電網(wǎng)的重要研究課題。目前，節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)LMP（Locational Marginal Price）作為一種成熟的電力市場(chǎng)定價(jià)理論［15-18］，已經(jīng)在國(guó)外許多電力市場(chǎng)，如北美的PJM、MISO、CAISO、ERCOT 以及歐洲、澳洲和新西蘭等地區(qū)的電力市場(chǎng)中得到了成功的應(yīng)用。LMP定義為滿足某節(jié)點(diǎn)新增單位負(fù)荷需求時(shí)的系統(tǒng)邊際成本，包括發(fā)電邊際成本、邊際損耗成本以及輸電阻塞成本。節(jié)點(diǎn)電價(jià)是將可靠性引入電價(jià)機(jī)制的一種可行思路［18］，該定價(jià)方式可為綜合能源并網(wǎng)點(diǎn)定價(jià)提供借鑒。

為此，本文以未來(lái)IES 并網(wǎng)點(diǎn)的可靠性電價(jià)為基礎(chǔ)，提出了一種計(jì)及可靠性價(jià)值的IES 設(shè)備優(yōu)化配置方法。首先，研究了可靠性電價(jià)定價(jià)方法，建立了DIES 運(yùn)營(yíng)商并網(wǎng)點(diǎn)購(gòu)電價(jià)格模型；在此基礎(chǔ)上，考慮投資、運(yùn)行、可靠性等綜合效益，建立了以經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)的DIES 設(shè)備優(yōu)化配置的雙層規(guī)劃模型。同時(shí)，計(jì)及設(shè)備故障和能源出力的雙重不確定性以及源荷時(shí)序匹配性，針對(duì)概率性可靠性計(jì)算和雙層優(yōu)化相結(jié)合的復(fù)雜性，提出了一種實(shí)用化的模型求解方法，并深入分析了配電網(wǎng)與終端綜合能源運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，厘清了成本和效益、主體責(zé)任間的關(guān)系，以期為綜合能源后續(xù)運(yùn)營(yíng)、規(guī)劃以及市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)提供參考。

1 考慮可靠性的DIES并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)估算方法

1.1 國(guó)內(nèi)外輸配電價(jià)定價(jià)方法

現(xiàn)有的輸配電價(jià)定價(jià)方式主要有基于會(huì)計(jì)核算成本的綜合成本定價(jià)法和基于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的邊際成本定價(jià)法2 類。綜合成本法以成本核算為基礎(chǔ)，將核算成本分?jǐn)偟礁黝愑脩糁?，如郵票法、潮流追蹤法等，其原理較為直觀，易于實(shí)現(xiàn)，能保證電網(wǎng)收支平衡，但其價(jià)格不能反映電網(wǎng)資源的稀缺程度，不利于形成激勵(lì)性價(jià)格信號(hào)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)資源的優(yōu)化配置。邊際成本法可根據(jù)提供輸配電服務(wù)時(shí)的長(zhǎng)期或短期邊際成本變動(dòng)進(jìn)行定價(jià)，但由于其僅反映電網(wǎng)運(yùn)行成本的變化，不能保證電網(wǎng)的收支平衡。

而在電力市場(chǎng)環(huán)境下，傳統(tǒng)的同網(wǎng)同價(jià)模式不僅存在價(jià)格歧視，而且不能引導(dǎo)潛在市場(chǎng)參與者進(jìn)行合理的消費(fèi)，因此節(jié)點(diǎn)電價(jià)在電力市場(chǎng)機(jī)制下應(yīng)運(yùn)而生。由于配電網(wǎng)具有負(fù)荷分散程度大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、投資不可分等特點(diǎn)，輸電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電價(jià)定價(jià)方式給配電網(wǎng)的成本分?jǐn)値?lái)了困難，可能無(wú)法應(yīng)用到配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定價(jià)中。

目前，英國(guó)作為首個(gè)在配電側(cè)進(jìn)行定價(jià)方法制定的國(guó)家，其定價(jià)方法主要有基于郵票法的成本分?jǐn)偰Ｐ投▋r(jià)方法、基于潮流的成本分?jǐn)偰Ｐ投▋r(jià)方法和長(zhǎng)期增量成本法。其中，長(zhǎng)期增量成本法的核心思想是通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)注入功率的變化對(duì)全部元件的投資年限的影響所導(dǎo)致的系統(tǒng)總投資年度增量成本，從而獲得節(jié)點(diǎn)電價(jià)［19］。該方法避免了處理配電網(wǎng)負(fù)荷分散性大的問(wèn)題以及分布式電源接入造成的基于潮流的配電網(wǎng)投資成本節(jié)點(diǎn)電價(jià)計(jì)算模型復(fù)雜度增加的問(wèn)題，且能夠通過(guò)考慮電網(wǎng)各元件的經(jīng)濟(jì)壽命前瞻性成本反映各節(jié)點(diǎn)對(duì)電網(wǎng)的使用程度，有效回收投資成本。

1.2 計(jì)及可靠性的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電能定價(jià)

本文借鑒輸配電價(jià)定價(jià)方式，采用長(zhǎng)期增量成本法，提出了計(jì)及可靠性的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)售電定價(jià)方法。該方法是在量化評(píng)估負(fù)荷增長(zhǎng)對(duì)區(qū)域供電可靠性及停電損失的影響的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶對(duì)供電可靠性的要求以及配電網(wǎng)對(duì)投資成本有效回收的要求提出的。

1.2.1 負(fù)荷增長(zhǎng)對(duì)節(jié)點(diǎn)平均停電時(shí)間影響的量化

在多分段多聯(lián)絡(luò)配電系統(tǒng)中，對(duì)于任一饋線而言，在鄰接饋線發(fā)生故障時(shí)為了能夠通過(guò)聯(lián)絡(luò)開關(guān)動(dòng)作分擔(dān)故障饋線負(fù)荷，該饋線必須具有一定的轉(zhuǎn)供裕度。有效運(yùn)行率η是判別饋線在鄰接饋線發(fā)生故障時(shí)，能夠分擔(dān)相應(yīng)區(qū)段負(fù)荷并有效地進(jìn)行切換的能力的指標(biāo)。η等于包含鄰接饋線故障時(shí)轉(zhuǎn)供的負(fù)荷在內(nèi)的饋線負(fù)荷電流與饋線短時(shí)間容許電流之比。饋線的有效運(yùn)行率η≤100%表示該饋線有轉(zhuǎn)供裕度，稱之為適切饋線。某地區(qū)配電系統(tǒng)裕度可用適切饋線率q表示，q等于該地區(qū)適切饋線數(shù)與總饋線數(shù)之比。

隨著負(fù)荷的增長(zhǎng)，配電系統(tǒng)裕度會(huì)下降，表現(xiàn)為η增大、q減小，從而影響可靠性。假設(shè)配電區(qū)域負(fù)荷和η的值都符合正態(tài)分布，則第y+1年的適切饋線率qy+1可根據(jù)第y年的適切饋線率qy以及配電網(wǎng)年負(fù)荷增長(zhǎng)率φ求出［20］：

規(guī)劃階段以核算電價(jià)為目的的可靠性評(píng)估應(yīng)滿足計(jì)算效率高和魯棒性原則。為此，本文采用場(chǎng)景法［23］和故障模式影響分析法［24］相結(jié)合的解析法［22］進(jìn)行DIES 可靠性評(píng)估。首先，基于年時(shí)序源荷特性（光伏-風(fēng)電-多能負(fù)荷）進(jìn)行場(chǎng)景聚類，將不確定性轉(zhuǎn)化為多個(gè)概率確定型場(chǎng)景。繼而采用解析法，根據(jù)不同源荷場(chǎng)景和故障場(chǎng)景組合進(jìn)行故障后果分析，統(tǒng)計(jì)并計(jì)算可靠性指標(biāo)。

1）基于ISODATA（Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm）聚類的離線源荷概率多場(chǎng)景生成。

為避免傳統(tǒng)k-means 方法對(duì)初始聚類類簇設(shè)定依賴度高的缺點(diǎn)，本文采用自適應(yīng)調(diào)整聚類類簇?cái)?shù)以提高聚類精度的ISODATA 聚類方法［25］。將各初始場(chǎng)景到聚類中心平均距離Dave作為總目標(biāo)函數(shù)，將年時(shí)序風(fēng)電、光伏的出力以及多能負(fù)荷集合轉(zhuǎn)化為五維坐標(biāo)軸的點(diǎn)集，各聚類中心對(duì)應(yīng)參數(shù)代表每個(gè)類簇的典型場(chǎng)景參數(shù)，通過(guò)不斷優(yōu)化各類簇間距離函數(shù)獲得NL個(gè)最優(yōu)典型場(chǎng)景，并計(jì)算各場(chǎng)景概率Px(x=1，2，…，NL)。自適應(yīng)調(diào)整類簇?cái)?shù)策略為：當(dāng)聚類結(jié)果某一類中樣本數(shù)小于期望得到總類簇?cái)?shù)的一半，或類簇標(biāo)準(zhǔn)差大于要求值時(shí)，進(jìn)行類簇分裂，反之則進(jìn)行類簇合并。其中Dave計(jì)算公式如下：

式中：Nc為聚類中心個(gè)數(shù)；Z為Se類簇中元素，Ze為其聚類中心。

2）DIES故障場(chǎng)景生成及其概率確定。

待評(píng)估時(shí)間段設(shè)置為一年，將DIES 中各種設(shè)備和上級(jí)能源網(wǎng)看作DIES 中的元件，各元件采用如附錄A 圖A1 所示兩狀態(tài)模型。DIES 共有NG個(gè)元件，則共有2NG-1 個(gè)故障場(chǎng)景，第u個(gè)故障場(chǎng)景概率Pu可表示為：

式中：Nf，u為第u個(gè)故障場(chǎng)景中失效元件數(shù)；Pk和Qk分別為第k個(gè)元件工作和失效概率；μk、λk和rk分別為DIES 中第k個(gè)元件的修復(fù)率、故障率和平均修復(fù)時(shí)間；k=1時(shí)表示配電網(wǎng)。

3）基于故障模式影響分析法的故障后果分析。

通過(guò)分析DIES 能源耦合供給關(guān)系，確定各源荷場(chǎng)景與DIES 故障場(chǎng)景組合場(chǎng)景的故障后果。以CCHP 系統(tǒng)故障為例進(jìn)行分析，CCHP 系統(tǒng)故障會(huì)影響電、熱、冷3 種能源供應(yīng)。其中，電負(fù)荷可由光伏、風(fēng)電、上級(jí)配電網(wǎng)供應(yīng)，ES 作為備用；熱負(fù)荷在供應(yīng)電負(fù)荷有剩余且能滿足EH出力約束的情況下由EH供應(yīng)，HS 作為備用；冷負(fù)荷在供應(yīng)電負(fù)荷有剩余且能滿足EC 出力約束的情況下由EC 供應(yīng)，CS 作為備用。根據(jù)上述故障后果分析方法，可確定第x個(gè)源荷場(chǎng)景第u個(gè)DIES故障場(chǎng)景下第m種能源供應(yīng)情況Ix，u，m（Ix，u，m=0 時(shí)表示缺供，Ix，u，m=1 時(shí)表示供應(yīng) 正 常）以及能源缺供量Pcutx，u，m，其中m=1，2，3 分別表示電、熱、冷能。

4）可靠性指標(biāo)統(tǒng)計(jì)。

本文選取平均供能可用率指標(biāo)ASAI（Average Service Availability Index）和缺供能量期望LOEE（Loss Of Energy Expectation）指標(biāo)作為DIES售能可靠性指標(biāo)，分別從時(shí)間和能量2 個(gè)角度評(píng)估DIES 供能可靠性，具體如下：

式中：?ASAI，m和?LOEE，m分別為DIES 用戶第m種能源的ASAI和LOEE指標(biāo)值。

在DIES 配置一定的前提下，設(shè)置多個(gè)并網(wǎng)點(diǎn)電能可靠性水平U′i，由大到小依次計(jì)算DIES供能可靠性指標(biāo)，直至滿足用戶可靠性要求，即可確定并網(wǎng)點(diǎn)電能可靠性需求，從而確定并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)。離線進(jìn)行源荷場(chǎng)景聚類，將結(jié)合DIES 可靠性解析計(jì)算方法和計(jì)及可靠性的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電能計(jì)算方法的并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)計(jì)算過(guò)程內(nèi)嵌于設(shè)備規(guī)劃模型中，用于在線求解，該過(guò)程提高了方法的實(shí)用性。

2 計(jì)及可靠性增量?jī)r(jià)值的DIES雙層設(shè)備優(yōu)化配置模型

在并網(wǎng)點(diǎn)可靠性電價(jià)機(jī)制和用戶需求一定的條件下，成本低是DIES 取得經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的重要因素，成本包括投資和運(yùn)行成本。其中，運(yùn)行成本取決于購(gòu)能價(jià)格和能源消耗兩方面因素。若設(shè)備配置容量大，則投資成本高，而可靠性收益大、電價(jià)相對(duì)較低，從而運(yùn)行成本低；反之，投資成本低導(dǎo)致運(yùn)行成本高。因此，本文所提出的設(shè)備配置方法是在投資成本與運(yùn)行成本間尋找綜合成本最低點(diǎn)。

為此，本文建立基于設(shè)備投資全壽命周期，以DIES 年收益最大為目標(biāo)，包含配置與運(yùn)行的雙層DIES 設(shè)備優(yōu)化模型。上層為DIES 設(shè)備容量配置模型，配置滿足源荷充裕性的設(shè)備容量后將配置方案?jìng)鹘oDIES 并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)估算模型，估算DIES 購(gòu)電電價(jià)，繼而將得到的電價(jià)和配置方案?jìng)鹘o下層進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化計(jì)算。下層為計(jì)及可靠性價(jià)值的運(yùn)行優(yōu)化模型，最大化DIES 年運(yùn)營(yíng)收益后并將其返回上層。上層計(jì)算得到該配置方案的總收益等年值。總收益等年值（總經(jīng)濟(jì)性）最優(yōu)方案，即為待求方案。

2.1 上層容量配置模型

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

上層模型以DIES 運(yùn)營(yíng)商總收益等年值f最大為目標(biāo)，進(jìn)行DIES 設(shè)備容量配置，其決策變量為SCCHP、SEC、SEH、SES、SHS、SCS，分別表示待配置CCHP 系統(tǒng)、EC、EH、ES、HS、CS 容量，其中前三者單位為kW，后三者單位為kW·h。上層目標(biāo)函數(shù)為：

式中：Rprofit為DIES 運(yùn)營(yíng)商年運(yùn)營(yíng)凈收益；Cinvest為DIES 運(yùn)營(yíng)商全壽命周期建設(shè)投資年折算成本；Cinv為設(shè)備投資成本；Cop為運(yùn)行維護(hù)成本，包括人工費(fèi)和維修費(fèi)，取初始投資的3%；Cres為設(shè)備殘值，取初始投資的5%；Ntype為設(shè)備種類數(shù)，本文共6種待規(guī)劃設(shè)備；Kz為第z類設(shè)備的單位容量建設(shè)成本，單位為元／kW 或元／（kW·h）；Sz為第z類設(shè)備的配置容量；lDIES為DIES 設(shè)備壽命期望值，取20 a；Rcprofit為各典型日的日運(yùn)營(yíng)收益，由下層運(yùn)行優(yōu)化得到，T cdays為各典型日天數(shù)，c=1，2，3分別表示過(guò)渡季、供冷季、供暖季這3種典型日?qǐng)鼍啊?/p>

2.1.2 約束條件

設(shè)備配置方案需滿足以下用戶用能可靠性要求：

總之，在新形勢(shì)下，必須樹立以人為本的理念，強(qiáng)化為學(xué)生服務(wù)的意識(shí)，構(gòu)建有利于推動(dòng)課堂教學(xué)和教學(xué)模式改革，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的現(xiàn)代教學(xué)管理制度和彈性靈活的教學(xué)運(yùn)行機(jī)制。充分體現(xiàn)個(gè)性化、人性化的教育理念，構(gòu)建教師教學(xué)激勵(lì)機(jī)制，尊重教師的個(gè)性風(fēng)格與獨(dú)創(chuàng)精神，保障教師的教學(xué)自主權(quán)，鼓勵(lì)教師錘煉精品課件。通過(guò)加強(qiáng)自身教學(xué)語(yǔ)言魅力、課堂設(shè)計(jì)和教學(xué)方法創(chuàng)新，充分體現(xiàn)大學(xué)課堂的專業(yè)魅力，使教師主導(dǎo)與學(xué)生主體在研究性教學(xué)中真正融為一體，對(duì)客觀世界進(jìn)行充滿想象力的探索。

式中：σASAI，m、σLOEE，m為DIES 用戶對(duì)第m種能源的用能可靠性要求，分別具體為ASAI 和LOEE 指標(biāo)值的約束下限和上限。

2.2 下層運(yùn)行優(yōu)化模型

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

2.2.2 約束條件

1）能量轉(zhuǎn)換約束。

4）儲(chǔ)能運(yùn)行約束。

儲(chǔ)能采用廣義儲(chǔ)能系統(tǒng)通用模型進(jìn)行出力建模，其約束條件包括周期始末約束、上下限約束、充放能功率約束等，表達(dá)式如下：

式中：PXmin為儲(chǔ)能量下限；PchXS，max、PdisXS，max分別為儲(chǔ)能充、放能上限。

2.3 基于聚焦距離變化率自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的模型求解

模型上層為多變量多約束單目標(biāo)非線性規(guī)劃NLP（NonLinear Programming）問(wèn)題，下層為混合整數(shù)線性規(guī)劃MILP（Mixed Integer Linear Programming）問(wèn)題?；贛ATLAB R2018a 軟件進(jìn)行仿真，為實(shí)現(xiàn)上下層嵌套，上層通常選擇智能算法［23，26］，本文選用差分進(jìn)化DE（Differential Evolution）算法，下層選擇MATLAB+Yalmip+CPLEX 求解器進(jìn)行求解。為了提高尋優(yōu)能力，加快收斂速度，克服啟發(fā)式算法常見的早熟現(xiàn)象，許多學(xué)者從控制參數(shù)、差分策略、選擇策略、種群重構(gòu)、混合算法等角度對(duì)DE 算法進(jìn)行改進(jìn)。DE 算法的主要控制參數(shù)有種群規(guī)模Npop、縮放因子F和交叉概率PCR。其中，F(xiàn)對(duì)算法的全局尋優(yōu)能力影響最大。為了實(shí)現(xiàn)收斂精度和速度的平衡，本文引入平均聚焦距離εmean、最大聚焦距離εmax和聚焦距離變化率Ψ，以實(shí)現(xiàn)根據(jù)種群到最優(yōu)點(diǎn)的聚集程度自適應(yīng)調(diào)整F的目的。

式中：Npop為種群數(shù)；D為染色體維數(shù)；phg為DE 算法目前搜索到的最優(yōu)位置，xhg為每個(gè)個(gè)體目前搜索到的位置，h和g分別為種群序號(hào)和染色體維數(shù)序號(hào)；ξ為一個(gè)在［0，1］區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。整體模型求解具體流程如附錄A圖A2所示。

3 算例分析

3.1 基本數(shù)據(jù)

以某科技園區(qū)為例進(jìn)行算例分析，該園區(qū)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)見圖2。變壓器故障可通過(guò)定期檢修排除因而不考慮，根據(jù)配電網(wǎng)各元件可靠性參數(shù)以及故障模式影響分析法求得F1中IES并網(wǎng)點(diǎn)初始可靠性參數(shù)如下：故障率為0.12 次／a，平均停運(yùn)持續(xù)時(shí)間為3.393 h。F1 初始年總負(fù)荷D0=10 000 kW，并網(wǎng)點(diǎn)負(fù)荷占30%，F(xiàn)1分?jǐn)偣潭ㄍ顿Y為8712萬(wàn)元，q0為0.5，φ為1.2%。設(shè)置13 個(gè)并網(wǎng)點(diǎn)可靠性等級(jí)，年平均停電時(shí)間分別為18.2、9.5、5.9、4、2.9、2.2、1.8、1.4、1.2、1、0.9、0.8、0.7 h。δ取0.3元／（kW·h）。該園區(qū)綜合能源運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建的終端DIES 結(jié)構(gòu)見圖1，設(shè)備可靠性數(shù)據(jù)見附錄A 表A1，上級(jí)天然氣網(wǎng)選取的是主要輸氣管道的故障率及修復(fù)時(shí)間，光伏、風(fēng)電年出力曲線分別見附錄A圖A3、A4，電、熱、冷年負(fù)荷曲線見附錄A 圖A5，可靠性評(píng)估源荷概率多場(chǎng)景聚類結(jié)果見附錄A 圖A6，待配置設(shè)備參數(shù)見附錄A 表A2。根據(jù)該地區(qū)的氣候特點(diǎn)，將全年分為供冷季、供暖季和過(guò)渡季3種典型日?qǐng)鼍?，分類情況見附錄A表A3，負(fù)荷曲線見附錄A 圖A7。DIES 購(gòu)售能價(jià)格見附錄A 表A4。DIES用戶用能可靠性要求如下：σASAI，m=0.9999，σLOEE，m=10 MW·h／a。

圖2 配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of distribution network

3.2 計(jì)算結(jié)果與分析

設(shè)置種群數(shù)Npop=50，初始縮放因子F=0.8，交叉概率PCR=0.2，各設(shè)備容量在［10，10 000］區(qū)間優(yōu)化配置，收斂次數(shù)約為80 次左右。優(yōu)化結(jié)果如下：DIES 購(gòu)電年平均停電時(shí)間為2.2 h／a，即平均電能可用率為0.99975，購(gòu)電價(jià)格為0.5402元／（kW·h），總收益等年值為685.63萬(wàn)元，其中投資成本172.5萬(wàn)元，運(yùn)維成本5.18 萬(wàn)元，設(shè)備殘值8.63 萬(wàn)元，運(yùn)行收益854.68萬(wàn)元。優(yōu)化配置結(jié)果見表1。

表1 設(shè)備配置結(jié)果Table 1 Configuration results of devices

為了比較不同電價(jià)機(jī)制下配置結(jié)果的差異，將上述配置方法命名為方法1，設(shè)置方法2為采用現(xiàn)有的同網(wǎng)同價(jià)電能交易市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化配置的方法，DIES 購(gòu)電可用率為0.999 9，DIES 購(gòu)電價(jià)格為0.654 5 元／（kW·h），優(yōu)化配置結(jié)果見表2。優(yōu)化結(jié)果如下：總收益等年值為677.59萬(wàn)元，其中投資成本163.65 萬(wàn)元，運(yùn)維成本4.91 萬(wàn)元，設(shè)備殘值8.18 萬(wàn)元，運(yùn)行收益837.97萬(wàn)元。

表2 同網(wǎng)同價(jià)的電價(jià)機(jī)制下設(shè)備配置結(jié)果Table 2 Configuration results of devices under electricity price mechanism with same price for whole network

雖然方法1比方法2的投資成本高了8.85萬(wàn)元，但由于購(gòu)電可靠性與電價(jià)更低，運(yùn)行收益和總收益均有明顯提升，分別提升了16.71 萬(wàn)元和8.04 萬(wàn)元。這說(shuō)明采用可靠性電價(jià)能夠通過(guò)運(yùn)營(yíng)商收益提升有效激勵(lì)運(yùn)營(yíng)商通過(guò)自建終端DIES 并增加設(shè)備冗余配置，降低對(duì)從配電網(wǎng)購(gòu)電可靠性的要求。DIES 收益的提升來(lái)源于自身投資的增加和對(duì)購(gòu)買電能可靠性要求的降低。而配電網(wǎng)根據(jù)DIES 可靠性要求降低供電可靠性、延緩?fù)顿Y，投資年折算成本降低了32.24%，在保障自身收益的前提下降低電價(jià)，達(dá)到配電網(wǎng)與DIES 以市場(chǎng)機(jī)制分?jǐn)倢?duì)用戶供能可靠性責(zé)任的目的，從而有效提升配電網(wǎng)資產(chǎn)利用率。

3.3 用戶負(fù)荷特性對(duì)配置結(jié)果的影響

為研究負(fù)荷特性差異對(duì)配置方案的影響，本文選取某小型工業(yè)園區(qū)作為對(duì)比。該工業(yè)園區(qū)典型日負(fù)荷特性見附錄A 圖A8，電負(fù)荷晝夜差別較小，熱負(fù)荷不同季節(jié)變化較小且維持在較高水平，供暖季也有一定量的冷負(fù)荷穩(wěn)定存在。用于可靠性計(jì)算的年負(fù)荷曲線見附錄A 圖A9，風(fēng)電、光伏全年出力曲線同科技園區(qū)，源荷概率多場(chǎng)景聚類結(jié)果見附錄A圖A10。

設(shè)備配置結(jié)果如表3 所示。優(yōu)化結(jié)果如下：DIES 購(gòu)電年平均停電時(shí)間為18.2 h／a，購(gòu)電可用率為0.997 9，購(gòu)電價(jià)格為0.473 7 元／（kW·h），總收益等年值為1 213.3 萬(wàn)元，其中投資成本233.82 萬(wàn)元，運(yùn)維成本7.01 萬(wàn)元，設(shè)備殘值18.43 萬(wàn)元，運(yùn)行收益1442.5萬(wàn)元。

表3 工業(yè)園區(qū)IES設(shè)備配置結(jié)果Table 3 Configuration results of devices for IES in industrial park

與科技園區(qū)相比，工業(yè)園區(qū)配置的CCHP 系統(tǒng)、EC、EH 容量上升，ES、HS 容量下降。這是因?yàn)楣I(yè)園區(qū)熱冷負(fù)荷穩(wěn)定存在，尤其熱負(fù)荷在不同季節(jié)均維持在較高水平，各季節(jié)冷負(fù)荷也均存在，未出現(xiàn)科技園區(qū)供暖季沒(méi)有冷負(fù)荷的現(xiàn)象。在這種情況下，CCHP系統(tǒng)聯(lián)合供應(yīng)熱冷負(fù)荷經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)突出，容量大幅提升。作為備用供能設(shè)備，冷負(fù)荷直接單獨(dú)供能設(shè)備即EC 容量上升，熱負(fù)荷直接單獨(dú)供能設(shè)備即EH容量上升。雖然配置設(shè)備容量較大，投資較高，但DIES 自我保障可靠性能力較強(qiáng)，配置購(gòu)電可靠性較低，電價(jià)較低，工業(yè)園區(qū)整體負(fù)荷水平較高且平穩(wěn)，運(yùn)行收益較高，因而總收益較科技園區(qū)提升明顯。

由上述分析可得，在本文所提DIES 并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)機(jī)制下，當(dāng)冷熱電負(fù)荷整體水平較高且均平穩(wěn)存在時(shí)，應(yīng)提升CCHP 系統(tǒng)設(shè)備配置容量，EC、EH 等單獨(dú)供能設(shè)備作為備用容量會(huì)相應(yīng)提升；當(dāng)整體水平不穩(wěn)定且各類負(fù)荷差距較大時(shí)，應(yīng)降低CCHP 系統(tǒng)容量，并適當(dāng)配置ES、HS等儲(chǔ)能設(shè)備。

3.4 用戶用能可靠性要求對(duì)配置結(jié)果的影響

DIES 用戶用能可靠性要求不同，本文模型配置結(jié)果和效果有所不同。假設(shè)電熱冷用戶用能可靠性要求相同，附錄A 表A5為在不同的用能可靠性要求（ASAI）下的設(shè)備配置結(jié)果。圖3為投資、電價(jià)、收益隨用戶用能可靠性要求的變化情況。

圖3 投資、電價(jià)、收益隨用戶用能可靠性要求的變化Fig.3 Variation of investment，electricity price and revenues vs. users’energy supply reliability requirements

不同用戶用能可靠性要求的設(shè)備配置結(jié)果中，各供熱路徑設(shè)備（CCHP 系統(tǒng)、EH、HS）和各供冷路徑設(shè)備（CCHP 系統(tǒng)、EC、CS）呈現(xiàn)明顯的互補(bǔ)特性，其中由于CCHP 系統(tǒng)、EC 制冷效率高，經(jīng)濟(jì)性更好，CS配置結(jié)果始終為最小值。

優(yōu)化配置結(jié)果是在購(gòu)電可靠性與設(shè)備配置容量間的均衡。購(gòu)電電價(jià)特性如附錄A 圖A11 所示，呈現(xiàn)電價(jià)隨購(gòu)電可靠性的提升階梯狀增長(zhǎng)且購(gòu)電可靠性越高梯度越密集、增長(zhǎng)速度越快的特點(diǎn)。

當(dāng)ASAI大于0.9975時(shí)，購(gòu)電可靠性隨用戶用能可靠性要求的增加而提升，價(jià)格隨之階梯狀增加，運(yùn)行收益隨之階梯狀降低，且階梯長(zhǎng)度逐漸縮短，變化速度逐漸加快。在同一購(gòu)電可靠性下，設(shè)備投資費(fèi)用隨用戶用能可靠性要求的增加而增加。且購(gòu)電可靠性較高的區(qū)段投資費(fèi)用增長(zhǎng)速度較快，從而導(dǎo)致總收益隨用戶用能可靠性要求的增加而加速降低。當(dāng)ASAI小于0.9975時(shí)，總收益變化較小。這是因?yàn)橛脩粲媚芸煽啃砸筝^低，電能可直接通過(guò)購(gòu)買電網(wǎng)可靠性和價(jià)格均較低的電能來(lái)滿足用戶要求，而為滿足用戶冷、熱供能需要，則需配置一定的能源轉(zhuǎn)換設(shè)備。雖然設(shè)備配置容量隨可靠性要求降低而減少，投資費(fèi)用降低，但由于當(dāng)購(gòu)電年平均停電時(shí)間大于18.2 h 時(shí)，購(gòu)電價(jià)格不再降低，因此運(yùn)行收益隨可靠性要求的降低而降低，故而當(dāng)運(yùn)行收益降低幅度大于設(shè)備投資降低幅度時(shí)，總收益不再隨用戶用能可靠性要求的降低而增加。

3.5 年負(fù)荷增長(zhǎng)率φ對(duì)配置結(jié)果的影響

上述電價(jià)計(jì)算方法中取配電網(wǎng)年負(fù)荷增長(zhǎng)率φ為1.2%，當(dāng)φ不同時(shí)并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)特性隨之改變，如附錄A 圖A12 所示。當(dāng)φ增大時(shí)，階梯狀電價(jià)特性整體梯度減小且高可靠性電價(jià)相對(duì)較低，但當(dāng)φ為0.4%～1.2%時(shí)低可靠性電價(jià)隨φ的增加而整體增大，且增幅相對(duì)較大，當(dāng)φ為1.2%～2%時(shí)低可靠性電價(jià)隨φ的增加而整體降低，且降幅相對(duì)較小。各電價(jià)特性設(shè)立的并網(wǎng)點(diǎn)可靠性等級(jí)見附錄A 表A6。附錄A 表A7 為不同φ下（即不同電價(jià)特性下）的配置結(jié)果。圖4 為購(gòu)電可靠性、電價(jià)、總收益隨φ的變化情況。

圖4 購(gòu)電可靠性、電價(jià)、總收益隨年負(fù)荷增長(zhǎng)率的變化Fig.4 Variation of power purchase reliability，electricity price and total revenue vs. annual load growth rate

由附錄A 圖A12、附錄A 表A7、圖4 可知，φ（φ=0.4%）較小時(shí)，低可靠性電價(jià)效應(yīng)明顯，即低可靠性電價(jià)較低，低可靠性電能和高冗余配置經(jīng)濟(jì)性更佳，配置CCHP 系統(tǒng)、ES 容量較大。ES 作為低可靠性電能的緩沖設(shè)備，可通過(guò)充放電實(shí)現(xiàn)電能可靠性的提升，從而為EC、EH 等電供能設(shè)備以及用戶供電，保障EC 和EH 供冷、熱能以及用戶供電的可靠性，CCHP 系統(tǒng)作為電、冷、熱能的備用供能路徑，保障3種能源的供能可靠性。此時(shí)由于低電價(jià)效應(yīng)顯著，雖然設(shè)備容量較大，總收益仍較高。φ（φ＞0.4%）較大時(shí)，低可靠性電價(jià)效應(yīng)不明顯，配置電能可靠性整體較高，配置結(jié)果是在購(gòu)電可靠性與電價(jià)以及設(shè)備配置容量間的均衡，整體呈現(xiàn)隨φ增加總收益增大的趨勢(shì)。除φ=1.6%外購(gòu)電可靠性變化較小，因此配置設(shè)備投資變化不大，電價(jià)對(duì)總收益影響較大，電價(jià)高則總收益低，電價(jià)低則總收益高，而電價(jià)取決于電價(jià)特性。φ=1.6%時(shí)購(gòu)電可靠性較高，由于電價(jià)特性的原因，電價(jià)和φ=1.2%時(shí)配置電能的電價(jià)差別較小，而配置設(shè)備投資較小，因而總收益較高。

4 結(jié)論

針對(duì)終端IES 與配電網(wǎng)配置冗余問(wèn)題，本文提出了計(jì)及可靠性的IES 并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)估算方法，進(jìn)而建立了計(jì)及可靠性價(jià)值的IES 設(shè)備優(yōu)化配置模型，仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型的有效性，并得到以下結(jié)論。

1）實(shí)施計(jì)及可靠性的DIES 并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)，能夠有效激勵(lì)終端運(yùn)營(yíng)商通過(guò)構(gòu)建DIES 配置冗余設(shè)備提升自我保障供能可靠性的能力，同時(shí)降低對(duì)電網(wǎng)電能可靠性的依賴，降低電網(wǎng)冗余配置，提升電網(wǎng)資產(chǎn)利用率，從而有效協(xié)調(diào)終端系統(tǒng)與電網(wǎng)可靠性能力，達(dá)到以市場(chǎng)機(jī)制分?jǐn)倢?duì)用戶供能可靠性責(zé)任的目的。

2）在計(jì)及可靠性的DIES 并網(wǎng)點(diǎn)電價(jià)機(jī)制下，用戶可靠性要求越高，配置能源耦合設(shè)備容量越大，且運(yùn)營(yíng)商總收益在一定范圍內(nèi)隨用戶可靠性要求的降低而減速增加；當(dāng)可靠性要求一定時(shí)，電熱冷負(fù)荷整體水平越高且各類負(fù)荷存在較穩(wěn)定，CCHP 系統(tǒng)設(shè)備配置容量越大，儲(chǔ)電設(shè)備容量越小，購(gòu)電可靠性越低；配電網(wǎng)年負(fù)荷增長(zhǎng)率在一定范圍內(nèi)越高，電價(jià)梯度越小，配置DIES 購(gòu)電電價(jià)越低，運(yùn)營(yíng)商總收益越大。

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