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        考慮多重區(qū)間不確定性的用戶側(cè)綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化配置

        2022-04-19 11:08:00盧炳文魏震波魏平桉郭毅胡蓉
        中國電力 2022年3期
        關(guān)鍵詞:不確定性波動儲能

        盧炳文,魏震波,魏平桉,郭毅,胡蓉

        (四川大學(xué) 電氣工程學(xué)院,四川 成都 610065)

        0 引言

        推動建設(shè)以清潔、低碳、安全、高效的現(xiàn)代能源體系是中國和全球大部分國家的共同目標(biāo)[1]?!笆奈濉笔俏覈茉崔D(zhuǎn)型、清潔能源發(fā)展的關(guān)鍵時期,必須轉(zhuǎn)變化石能源為主的發(fā)展方式。綜合能源系統(tǒng)耦合電、氣、熱、冷等多種能源,可以實(shí)現(xiàn)能源間的互補(bǔ)利用,同時減少系統(tǒng)運(yùn)行成本、提高能源利用效率和降低碳排放量等[2-3]。在用戶側(cè)建設(shè)及運(yùn)行的綜合能源系統(tǒng)統(tǒng)稱為用戶側(cè)綜合能源系統(tǒng)(user-side integrated energy system,USIES),為用戶提供電熱冷負(fù)荷需求,常見形式有單樓宇綜合能源系統(tǒng)、樓宇群綜合能源系統(tǒng)以及區(qū)域級綜合能源系統(tǒng)等[4]。

        目前關(guān)于USIES的研究主要集中于能量樞紐的規(guī)劃和運(yùn)行。文獻(xiàn)[4]考慮系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)間的能源網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系,構(gòu)建了用戶側(cè)冷熱電綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃運(yùn)行聯(lián)合優(yōu)化的完整模型。文獻(xiàn)[5]針對綜合能源系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備的類型和容量的選擇,提出一種通用的容量配置模型,可以得到最優(yōu)規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[6]以能量樞紐為模型基礎(chǔ),提出了多能源網(wǎng)絡(luò)與能量樞紐聯(lián)合規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[7-8]計(jì)及能源利用率、系統(tǒng)可靠性等多種指標(biāo),構(gòu)建了園區(qū)能源互聯(lián)網(wǎng)雙層優(yōu)化配置模型。

        事實(shí)上,USIES在規(guī)劃和運(yùn)行時還面臨著負(fù)荷、可再生能源出力等多重不確定性。然而在很多情況下,無法獲取變量的概率分布和隸屬度關(guān)系。區(qū)間法只需要已知不確定變量的波動區(qū)間,而不需要知道其概率分布和隸屬度關(guān)系,即可求解出目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化結(jié)果區(qū)間,同時能夠突出不確定參數(shù)對系統(tǒng)的影響[9-10]。因此,近年來區(qū)間優(yōu)化方法被越來越多應(yīng)用到能源系統(tǒng)的不確定性研究中。文獻(xiàn)[11]考慮耦合機(jī)組轉(zhuǎn)換效率偏差對系統(tǒng)運(yùn)行成本不確定性的影響;文獻(xiàn)[12-13]采用區(qū)間數(shù)描述不確定性,分別站在USIES自身和能源服務(wù)公司的角度,得出系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行的最優(yōu)區(qū)間解。以上文獻(xiàn)主要是根據(jù)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)得到系統(tǒng)運(yùn)行的最優(yōu)區(qū)間解,但并未考慮不確定性對系統(tǒng)最優(yōu)成本波動水平大小的影響。

        因此,本文考慮負(fù)荷、可再生能源發(fā)電和能源價格的不確定性,以設(shè)備年投資費(fèi)用和年運(yùn)行費(fèi)用為目標(biāo),且考慮了成本的波動水平,采用區(qū)間線性規(guī)劃模型解決運(yùn)行成本的不確定性,建立了基于粒子群優(yōu)化-區(qū)間線性規(guī)劃的雙層優(yōu)化配置模型。通過算例仿真驗(yàn)證了所提模型的有效性,并對不確定因素等進(jìn)行靈敏度分析。

        1 USIES的建模

        1.1 USIES的結(jié)構(gòu)

        本文以一個包含風(fēng)機(jī)(wind turbine, WT)、光伏(photovoltaic,PV)、熱電聯(lián)產(chǎn)(combined heat and power, CHP)、燃?xì)忮仩t(gas boiler, GB)、吸收式制冷機(jī)(absorbent chiller, AC)、電制冷機(jī)(electric chiller, EC)、儲電(electricity storage, ES)設(shè)備、儲熱(heat storage, HS)設(shè)備和儲冷(cold storage, CS)設(shè)備以及電熱冷負(fù)荷并網(wǎng)運(yùn)行的USIES為研究對象,可將其簡單分為能源輸入側(cè)、能量耦合部分和能源輸出側(cè)3個部分[14]。典型USIES的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 用戶側(cè)綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig. 1 User-side integrated energy system structure

        1.2 能源設(shè)備的類型

        2 常規(guī)確定性的USIES優(yōu)化配置模型

        2.1 上層規(guī)劃模型

        2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

        2.1.2 約束條件

        2.2 下層運(yùn)行模型

        2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

        2.2.2 約束條件

        3 考慮區(qū)間不確定性的USIES雙層優(yōu)化配置模型

        3.1 區(qū)間線性規(guī)劃

        區(qū)間線性規(guī)劃經(jīng)常被用于處理不確定性問題,它是將區(qū)間數(shù)的理論和方法用于線性規(guī)劃中,并且在目標(biāo)函數(shù)或約束條件中含有區(qū)間數(shù)的一類線性規(guī)劃。對于區(qū)間線性規(guī)劃模型,一般采用兩階段分解方法將包含區(qū)間量的不確定性模型轉(zhuǎn)化為2個確定性的子模型,從而得到最終目標(biāo)區(qū)間值和決策變量[13]。

        3.2 求解算法

        上層規(guī)劃模型中決策變量較少,故上層采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解,生成各能源設(shè)備的容量并傳遞到下層;下層運(yùn)行模型為區(qū)間線性規(guī)劃模型,采用兩階段分解方法將其分解為最優(yōu)子模型和最劣子模型,再利用Cplex求解器分別求得最優(yōu)值及最優(yōu)值取值區(qū)間。上層將設(shè)備類型及容量優(yōu)化結(jié)果傳遞給下層的目標(biāo)函數(shù)與約束條件,下層將運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果返回給上層,通過上下層的優(yōu)化迭代,最終求得全局最優(yōu)解[18-19]。具體雙層模型的流程如圖2所示。

        圖2 基于粒子群優(yōu)化-區(qū)間線性規(guī)劃的雙層優(yōu)化配置模型流程Fig. 2 Flow chart of two-level optimal configuration model based on particle swarm optimization and interval linear programming

        4 算例仿真

        4.1 算例介紹

        本文選取江蘇省某地工業(yè)園區(qū)為研究對象進(jìn)行仿真分析,園區(qū)結(jié)構(gòu)如圖1所示。根據(jù)氣候特征,該區(qū)域一年可劃分為夏季(6~8月,共92天)、春秋過渡季(3~5月,9~11月,共183天)和冬季(12~2月,共90天)。為了簡化計(jì)算,通過K-means聚類選取夏、冬、過渡季3個典型日負(fù)荷數(shù)據(jù),每種典型日的電熱冷負(fù)荷曲線如圖3所示,典型日風(fēng)光預(yù)測出力曲線如圖4所示。

        圖3 USIES典型日負(fù)荷曲線Fig. 3 Typical daily load curve of USIES

        圖4 可再生能源典型日預(yù)測出力曲線Fig. 4 Typical daily forecast output curve of renewable energy

        園區(qū)電網(wǎng)購電采用谷平峰三階段分時電價,分時電價見表1,天然氣價格為0.35元/(kW·h)。設(shè)定規(guī)劃時間為20年,年利率為6%。考慮到規(guī)劃年內(nèi)系統(tǒng)的各類不確定性因素[12-13],將負(fù)荷的波動范圍設(shè)置為 ± 10%,風(fēng)、光出力的波動范圍設(shè)置為 ± 10%,電氣能源價格的波動范圍設(shè)置為±2%。系統(tǒng)內(nèi)用于規(guī)劃的各類能源設(shè)備的參數(shù)見表2。

        表1 分時電價表Table 1 Time-of-use price

        表2 各類能源設(shè)備參數(shù)Table 2 Parameters of each energy equipment

        4.2 優(yōu)化配置結(jié)果

        為了對比分析儲能設(shè)備和可再生能源發(fā)電安裝前后對系統(tǒng)不確定性的影響,本文將比較以下4種情形的配置結(jié)果。

        (1)不考慮不確定因素,考慮儲能和可再生能源。

        (2)考慮不確定因素,不考慮儲能和可再生能源。

        (3)考慮不確定因素,不考慮儲能,考慮可再生能源。

        (4)考慮不確定因素,考慮儲能和可再生能源。

        不同情形下系統(tǒng)配置的結(jié)果及各項(xiàng)費(fèi)用見表3。

        表3 不同情形下USIES的配置結(jié)果及各項(xiàng)費(fèi)用Table 3 Configuration results and costs of USIES under different conditions

        比較情形1和情形4,可以發(fā)現(xiàn)除了可再生能源設(shè)備,其他的設(shè)備容量都得到了明顯的增加,以儲能最為明顯。情形4受到不確定性的影響,USIES的運(yùn)行費(fèi)用出現(xiàn)了明顯的波動,運(yùn)行費(fèi)用寬度增加了近440萬元,且運(yùn)行費(fèi)用均值得到增加。因此在實(shí)際規(guī)劃和運(yùn)行中有必要考慮系統(tǒng)的不確定因素。

        比較情形2和情形3,情形3考慮了可再生能源設(shè)備的安裝,因此設(shè)備的安裝費(fèi)用得到增加。同時由于可再生能源自身的出力波動, 情形3的運(yùn)行費(fèi)用寬度和波動范圍也增加。但是設(shè)備的運(yùn)行費(fèi)用均值和年總費(fèi)用期望值卻大幅度降低,均值費(fèi)用和期望值費(fèi)用較情形2分別減少了23.1%和11%。因此,安裝可再生能源盡管可以使系統(tǒng)的不確定性增加,但卻可以給系統(tǒng)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)性。

        比較情形3和情形4,前者考慮了安裝可再生能源設(shè)備,由于系統(tǒng)夜間負(fù)荷較小,而風(fēng)電此時出力達(dá)到最大,會存在小部分的棄風(fēng)。而后者又考慮了儲能設(shè)備的安裝,能進(jìn)一步減小棄風(fēng),同時實(shí)現(xiàn)削峰填谷的作用,因此系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的寬度較情形3減小了4.72%。在情形4中,雖然多考慮了儲能設(shè)備,但是由于儲能設(shè)備的價格較光伏低很多,因此情形4的設(shè)備投資費(fèi)用略小于情形3;而儲能設(shè)備的維護(hù)費(fèi)用卻較高,因此情形4的運(yùn)行費(fèi)用均值高于情形3。

        綜上所述,安裝可再生能源設(shè)備,雖然會增加投資費(fèi)用,但系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用下降明顯(購能費(fèi)用減少)。而在系統(tǒng)中考慮安裝儲能設(shè)備,有利于抑制系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的波動,同時降低系統(tǒng)的年總費(fèi)用期望值。

        4.3 靈敏度分析

        4.3.1 負(fù)荷不確定性對配置結(jié)果的影響

        不同負(fù)荷波動情況下,USIES的配置結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,負(fù)荷波動對系統(tǒng)的優(yōu)化配置有很大的影響,尤其是儲能容量的配置。另外,隨著負(fù)荷波動范圍越大,光伏的配置容量在逐漸增大,因?yàn)榘滋熵?fù)荷較高,負(fù)荷波動區(qū)間較大,而光伏出力此時最大,系統(tǒng)可以通過能源轉(zhuǎn)換設(shè)備與儲能的配合,很好地消納可再生能源,同時平抑負(fù)荷的波動,盡量減小不確定性對系統(tǒng)的影響。

        圖6給出了負(fù)荷波動時USIES的各項(xiàng)費(fèi)用。負(fù)荷波動范圍越大,系統(tǒng)中設(shè)備的投資費(fèi)用會逐漸增加。盡管系統(tǒng)的年運(yùn)行費(fèi)用均值基本不變,這就決定了運(yùn)行費(fèi)用的寬度對系統(tǒng)的優(yōu)化配置起著較大的作用,因此,儲能容量會隨著負(fù)荷波動有著較大的變化,從而來抑制系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的波動。

        4.3.2 能源價格不確定性對配置結(jié)果的影響

        因?yàn)樗憷蠻SIES的主要供能來源是天然氣,所以本文著重考慮天然氣價格對配置結(jié)果的影響。不同氣價波動范圍下,USIES的配置結(jié)果及各項(xiàng)費(fèi)用如圖7、圖8所示。由圖中可知,當(dāng)氣價的波動范圍逐漸增大時,USIES的配置結(jié)果及運(yùn)行費(fèi)用均值變化很小,而運(yùn)行費(fèi)用寬度的增幅卻很明顯。這主要是因?yàn)閁SIES購買天然氣的費(fèi)用在年運(yùn)行費(fèi)用中占比較大,因而運(yùn)行費(fèi)用寬度與氣價波動范圍基本成正比例關(guān)系。

        圖7 不同氣價波動范圍下USIES的配置結(jié)果Fig. 7 Configuration results of USIES under different gas price fluctuation ranges

        圖8 不同氣價波動范圍下USIES的各項(xiàng)費(fèi)用Fig. 8 Various costs of USIES under different gas price fluctuation ranges

        4.3.3 權(quán)重系數(shù) λ對配置結(jié)果的影響

        因本文著重考慮不確定參數(shù)影響下的系統(tǒng)變動水平,故 λ取為較小的數(shù)值。不同 λ取值下USIES的配置結(jié)果及各項(xiàng)費(fèi)用見圖9、表4。

        圖9 不同 λ值下USIES的配置結(jié)果Fig. 9 Configuration results of USIES under different values of λ

        表4 不同 λ值下USIES的各項(xiàng)費(fèi)用Table 4 Various costs of USIES under different values of λ

        當(dāng) λ ≥0.4時,系統(tǒng)的配置結(jié)果基本變 化 不大,這是因?yàn)榇藭r運(yùn)行費(fèi)用均值變化較小,而儲能設(shè)備的安裝和運(yùn)維費(fèi)用較高,通過增加儲能容量來抑制運(yùn)行費(fèi)用的波動顯得很不經(jīng)濟(jì)。而當(dāng)0≤λ<0.4時,系統(tǒng)的設(shè)備投資費(fèi)用和年運(yùn)行費(fèi)用均值在目標(biāo)函數(shù)中比重較小,為了進(jìn)一步壓縮運(yùn)行費(fèi)用寬度,系統(tǒng)會配置更大容量的儲能,尤其以儲電設(shè)備最為明顯,這是因?yàn)橄到y(tǒng)的不確定性一部分是由于可再生能源出力的波動性,加上電負(fù)荷在整個系統(tǒng)的負(fù)荷中占較大的比重。此外,隨著 λ 逐漸減小,風(fēng)電的配置容量在逐漸減小,而光伏的配置容量在逐漸增大,因?yàn)楣夥某隽χ饕性诎滋欤L(fēng)機(jī)的出力主要集中在夜間,加之夜間負(fù)荷較小,不易消納夜間風(fēng)電,因此風(fēng)機(jī)出力波動性的影響要大于光伏。

        由表4可知,運(yùn)行費(fèi)用波動范圍會隨著 λ減小而減小,表明規(guī)劃結(jié)果越來越趨于保守。與此同時,系統(tǒng)的設(shè)備投資費(fèi)用會逐漸增加,主要是因?yàn)閮δ茉O(shè)備容量的增大。而系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用均值卻得到減小,這是因?yàn)閮δ茉O(shè)備可以實(shí)現(xiàn)削峰填谷,減少系統(tǒng)的購能費(fèi)用。當(dāng)權(quán)重系數(shù) λ <0.4時,增大設(shè)備投資成本只能在小范圍內(nèi)減小系統(tǒng)運(yùn)行成本的波動,并不經(jīng)濟(jì)。

        5 結(jié)語

        本文綜合考慮了USIES中負(fù)荷、可再生能源發(fā)電和能源價格的多重不確定性因素,并結(jié)合區(qū)間線性規(guī)劃模型對此進(jìn)行研究,構(gòu)建了基于粒子群優(yōu)化-區(qū)間線性規(guī)劃的雙層優(yōu)化配置模型,結(jié)論如下。

        (1)所提模型能有效解決系統(tǒng)中含有不確定因素的規(guī)劃及運(yùn)行問題。在USIES中安裝可再生能源設(shè)備,雖然會增加投資費(fèi)用,且造成系統(tǒng)運(yùn)行成本波動范圍的增大,但是卻能夠極大程度的提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。同時儲能設(shè)備能夠減小不確定性因素對系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用等造成的波動。

        (2)能源價格小范圍波動主要會影響系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用,而對系統(tǒng)配置結(jié)果造成的影響較小。而負(fù)荷波動對系統(tǒng)的配置結(jié)果和運(yùn)行費(fèi)用都會產(chǎn)生較大影響,以儲能設(shè)備容量變化最為明顯。而隨著負(fù)荷波動范圍的增大,系統(tǒng)內(nèi)光伏容量的配置也會逐漸增大。

        (3)當(dāng)權(quán)重系數(shù) λ<0.4時,通過增大設(shè)備投資來減小不確定性對系統(tǒng)運(yùn)行成本造成的影響很不經(jīng)濟(jì),而且效果并不明顯。因此,實(shí)際USIES規(guī)劃決策者可以權(quán)衡不確定因素對于風(fēng)險大小的影響,在規(guī)劃時選擇合適的權(quán)重系數(shù)。

        今后研究將進(jìn)一步在不確定性的基礎(chǔ)上,考慮多個USIES之間互聯(lián)及網(wǎng)絡(luò)特性對系統(tǒng)規(guī)劃運(yùn)行的影響。

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