王 森，張照彥，袁玉寶，張東月，成霄楠，石松鎧

（1.河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院，河北 保定 071000； 2.河北省智能電網(wǎng)配用電技術(shù)創(chuàng)新中心（石家莊科林電氣股份有限公司），河北 石家莊 050000）

在我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、能源需求量與日俱增、全球生態(tài)環(huán)境受損嚴(yán)重的背景下，發(fā)展清潔能源產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命，構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系，是我國未來能源發(fā)展的方向[1-2]。電-熱綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）可通過電熱能量單元與負(fù)荷的有機(jī)協(xié)調(diào)降低整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行成本，同時(shí)提升新能源的消納率，完善新能源規(guī)?；_發(fā)利用水平。目前，綜合能源系統(tǒng)已經(jīng)成為世界各國能源轉(zhuǎn)型爭相發(fā)展的重點(diǎn)[3]。

國內(nèi)外學(xué)者已對于電-熱IES的日前優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[4-9]在多方面充分考慮了儲(chǔ)能設(shè)備在綜合能源系統(tǒng)中的影響。文獻(xiàn)[10]充分考慮源、荷不確定性對系統(tǒng)的影響，建立了含新能源、電轉(zhuǎn)氣設(shè)備和多源儲(chǔ)能設(shè)備在內(nèi)的IES經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[11]提出了一種魯棒協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型，以研究綜合能源系統(tǒng)與電轉(zhuǎn)氣設(shè)備協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行問題。文獻(xiàn)[12]充分考慮柔性負(fù)荷下的虛擬電廠熱電聯(lián)合魯棒優(yōu)化調(diào)度方法，提高了多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化效果。文獻(xiàn)[13]結(jié)合各類可平移負(fù)荷的特性，分別 對冷熱電負(fù)荷進(jìn)行負(fù)荷平移，建立了包含經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和能源等多方面運(yùn)行成本的優(yōu)化調(diào)度模型。文 獻(xiàn)[14]建立了考慮柔性負(fù)荷的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)儲(chǔ)能設(shè)備優(yōu)化配置模型，并采用LINGO商業(yè)軟件進(jìn)行仿真分析。文獻(xiàn)[15-18]通過對太陽能供熱采暖系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及系統(tǒng)優(yōu)化，為我國太陽能資源高效利用提供了思路。文獻(xiàn)[19-20]分析了GLPK的算法原理，并應(yīng)用其進(jìn)行了調(diào)度問題和區(qū)域供能配置的研究。文獻(xiàn)[21]利用機(jī)會(huì)約束來處理風(fēng)電與負(fù)荷的不確定性，驗(yàn)證了氣網(wǎng)的動(dòng)態(tài)特性作用。文獻(xiàn)[22]基于區(qū)間線性規(guī)劃方法對光伏和負(fù)荷的不確定性進(jìn)行區(qū)間描述，建立區(qū)域綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[23]研究綜合能源投資者在計(jì)及不確定性因素情況下的投資決策方法，提出一種基于區(qū)間線性規(guī)劃和可逼近理想解排序法的園區(qū)型綜合能源系統(tǒng)投資決策方法。文獻(xiàn)[24]建立了考慮風(fēng)電與光伏出力不確定性的電氣熱綜合能源系統(tǒng)日前區(qū)間優(yōu)化模型。

綜上所述，目前對太陽能集熱系統(tǒng)的研究多采用一個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)供給熱負(fù)荷，并未與其他設(shè)備相耦合參與調(diào)度，而且GLPK作為一個(gè)開源的求解器，被用于能源調(diào)度求解的例子較少。本文綜合考慮新能源不確定性以及需求側(cè)響應(yīng)的可削減負(fù)荷和平移負(fù)荷兩類柔性負(fù)荷與儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱單元協(xié)調(diào)配合，建立了太陽能集熱系統(tǒng)與風(fēng)電機(jī)組、蓄電池、蓄熱式電鍋爐、地源熱泵以及生物質(zhì)鍋爐相耦合的電-熱綜合能源系統(tǒng)日前區(qū)間調(diào)度優(yōu)化模型，并在Python程序設(shè)計(jì)語言環(huán)境下運(yùn)用Pyomo-GLPK對優(yōu)化模型進(jìn)行求解；通過算例分析，對比了不同方案的新能源消納能力、系統(tǒng)運(yùn)行成本和模型求解速度，驗(yàn)證了本文所提優(yōu)化策略的有效性。

1 電-熱綜合能源系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

電-熱綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，系統(tǒng)包括風(fēng)電機(jī)組、蓄電池、蓄熱式電鍋爐、地源熱泵、太陽能集熱系統(tǒng)以及生物質(zhì)鍋爐。風(fēng)電機(jī)組利用清潔能源風(fēng)能發(fā)電；太陽能集熱系統(tǒng)利用太陽能和輔助熱源蓄熱來提供熱負(fù)荷；蓄熱式電鍋爐可以實(shí)現(xiàn)電能向熱能的轉(zhuǎn)化并儲(chǔ)存熱量；生物質(zhì)鍋爐作為太陽能集熱系統(tǒng)的輔助熱源，利用生物質(zhì)燃料進(jìn)行制熱；地源熱泵在電能驅(qū)動(dòng)下利用地?zé)崮芄帷?/p>

1.1 太陽能集熱系統(tǒng)

太陽能集熱系統(tǒng)采用熱管真空管集熱器，晴天時(shí)集熱器吸收太陽能，將蓄熱水箱下部進(jìn)水加熱后送入蓄熱水箱上部，并將熱量儲(chǔ)存在蓄熱介質(zhì)中，采暖熱水在循環(huán)水泵的作用下進(jìn)入采暖盤管，采暖系統(tǒng)回水進(jìn)入蓄熱水箱底部，如此反復(fù)循環(huán)將熱量傳遞至室內(nèi)。夜間或陰雨天時(shí)，集熱循環(huán)泵停止工作，蓄熱水箱直接供熱，輔助熱源在適當(dāng)?shù)那闆r下向蓄熱水箱補(bǔ)充熱量來滿足需求。太陽能集熱系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

本文太陽能集熱系統(tǒng)連接室內(nèi)地板輻射采暖端，地板輻射系統(tǒng)的熱媒溫度只需40～60 ℃就能滿足要求[16]。因此本文設(shè)定其回水溫度為35 ℃，供回水溫差大于5 ℃且小于15 ℃，儲(chǔ)熱水箱初始水溫為40 ℃。

1.1.1 太陽能集熱器面積

太陽能集熱器面積由以下公式確定[16]：

式中：As為集熱器總面積，m2；Qs為1天所需的熱負(fù)荷；JT為當(dāng)?shù)厝掌骄栞椪眨?5.285 MJ/(m2·d)；ηcd為采暖集熱器平均集熱效率，取60%[16]；ηL為管路及儲(chǔ)熱裝置熱損失率，取10%；f為太陽能保證率，應(yīng)綜合考慮當(dāng)?shù)貙?shí)際情況來取值，本設(shè)計(jì)取30%[16]。根據(jù)式(1)計(jì)算得到太陽能集熱器總面積約為2 800 m2。

1.1.2 儲(chǔ)熱水箱容積

經(jīng)濟(jì)研究得出儲(chǔ)熱水箱的最佳蓄水容積（每平米太陽能集熱器面積儲(chǔ)水量）是50～100 L/m2。本設(shè)計(jì)儲(chǔ)熱水箱的設(shè)計(jì)容積為75 L/m2×As≈212 m3，因此取水箱體積為220 m3。

1.1.3 太陽能集熱器有效輸出熱量

式中：Qs,t為t時(shí)刻太陽能集熱系統(tǒng)產(chǎn)熱量；Jt為當(dāng)?shù)豻時(shí)間段內(nèi)的平均太陽輻照量；ηd為使用期集熱器平均效率，取0.6。

1.2 生物質(zhì)鍋爐

受季節(jié)、氣候、地點(diǎn)等因素限制，雨雪天或連陰天不能利用太陽能。因此，要保證太陽能系統(tǒng)穩(wěn)定的熱量供應(yīng)，必須和其他能源的加熱設(shè)備聯(lián)合使用，加熱設(shè)備稱為輔助熱源。生物質(zhì)鍋爐以生物質(zhì)能源作為燃料，比傳統(tǒng)鍋爐效率更高，排煙溫度低。生物質(zhì)能屬于可再生能源，合理利用生物質(zhì)能可以緩解能源危機(jī)，減少環(huán)境污染，本文選用生物質(zhì)鍋爐作為太陽能集熱系統(tǒng)的輔助熱源[19]。

生物質(zhì)鍋爐供熱的轉(zhuǎn)化模型為：

式中：QBb,t為生物質(zhì)鍋爐在t時(shí)間段的產(chǎn)熱功率；ηBb為生物質(zhì)鍋爐的熱效率，取0.8；βBb為生物質(zhì)固化燃料發(fā)熱值，取19 680 kJ/kg；WBb,t為生物質(zhì)鍋爐在t時(shí)間段內(nèi)的使用燃料重量，燃料價(jià)格0.7元/kg。

1.3 需求側(cè)響應(yīng)

柔性負(fù)荷的利用是需求側(cè)管理的重要手段之一，需求側(cè)管理通過與需求側(cè)用戶簽訂政策協(xié)議給予用戶補(bǔ)償以促使用戶根據(jù)電價(jià)調(diào)整用能計(jì)劃。在這種方式下，將部分剛性負(fù)荷轉(zhuǎn)化為柔性負(fù)荷，可增強(qiáng)整個(gè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性，減小用戶用電的峰谷差，保證系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。本文引用可削減負(fù)荷和可平移負(fù)荷兩種柔性負(fù)荷。

1.3.1 可削減負(fù)荷

可削減負(fù)荷為根據(jù)用戶簽訂的協(xié)議在不影響正常需求的情況下削減其電負(fù)荷。負(fù)荷削減后時(shí)段t的電功率Pper,t,cut為：

式中：Pper,t為用戶優(yōu)化前t時(shí)段電負(fù)荷；ηt為判斷負(fù)荷是否發(fā)生削減的0-1狀態(tài)變量；αt為協(xié)議范圍內(nèi)的削減比例。

調(diào)度后的補(bǔ)償費(fèi)用Ccut為：

式中：Ccut,price為協(xié)議中單位功率電負(fù)荷補(bǔ)償價(jià)格，取值為0.2元/(kW·h)。

1.3.2 可平移負(fù)荷

可平移負(fù)荷的用電時(shí)間連續(xù)且時(shí)長固定，負(fù)荷平移需整體進(jìn)行。可平移負(fù)荷可接受的平移時(shí)間區(qū)間為t1—t2，當(dāng)負(fù)荷平移到以τ為起始時(shí)間的區(qū)間內(nèi)，為保證運(yùn)行時(shí)間連續(xù)應(yīng)滿足[14]：

式中：ts為可平移負(fù)荷的持續(xù)時(shí)間，取3 h；mt為判斷負(fù)荷是否發(fā)生平移的0-1狀態(tài)變量；平移時(shí)間區(qū)間t1—t2取[3, 22]。

優(yōu)化后時(shí)段t的可平移負(fù)荷功率為：

式中：Pshift,t為可平移負(fù)荷的額定功率。

調(diào)度后給予用戶的補(bǔ)償Cshift為：

式中：Cshift,price為單位功率負(fù)荷平移的補(bǔ)償價(jià)格，取0.05 元/(kW·h)。

1.4 新能源不確定性

在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)內(nèi)，風(fēng)電出力及太陽能集熱受天氣因素的影響，其出力預(yù)測具有較強(qiáng)的不確定性。在實(shí)際系統(tǒng)決策中，獲得精確的概率密度函數(shù)往往較困難，然而獲得不確定變量的取值范圍則相對容易，且所需要的信息也會(huì)大大減少。由于區(qū)間線性規(guī)劃更適宜處理不確定信息的隸屬度函數(shù)或分布函數(shù)未知的情形。因此，本文利用區(qū)間數(shù)描述風(fēng)電出力及光伏產(chǎn)熱（－表示區(qū)間下限值，+表示區(qū)間上限值）從節(jié)約成本出發(fā)，綜合考慮多能互補(bǔ)和網(wǎng)絡(luò)互濟(jì)、系統(tǒng)中風(fēng)電及太陽能產(chǎn)熱的預(yù)測誤差等不確定性因素，建立基于區(qū)間線性規(guī)劃的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型。

區(qū)間線性規(guī)劃是一種有效處理不確定性問題的方法，它將區(qū)間數(shù)的理論和方法應(yīng)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。首先，根據(jù)實(shí)際問題，依據(jù)區(qū)間線性規(guī)劃模型一般形式（式(9)）構(gòu)建優(yōu)化模型；然后，將構(gòu)建的模型分解為2個(gè)子模型，用最優(yōu)子模型和最劣子模型代替原模型，通過兩階段分解法分別求得最優(yōu)值，具體分解方法可參照文獻(xiàn)[23-25]得到最優(yōu)值取值區(qū)間，在求解模型過程中需調(diào)用Pyomo+ GLPK進(jìn)行求解。

區(qū)間線性規(guī)劃模型一般形式為：

式中：X表示目標(biāo)函數(shù)的決策變量，即24 h的各設(shè)備調(diào)度值和交易能量情況A表示不等式約束中X的系數(shù)矩陣，A=(aij)m×n，；B表示風(fēng)電出力及太陽能集熱預(yù)測區(qū)間，表示目標(biāo)函 數(shù)中X的系數(shù)矩陣；f表示整個(gè)系統(tǒng)的總費(fèi)用，f= [f-,f+]。

2 電-熱綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

考慮需求側(cè)響應(yīng)和儲(chǔ)能的電-熱綜合能源系統(tǒng)，通過不同設(shè)備之間的協(xié)調(diào)配合在滿足用戶的負(fù)荷需求的同時(shí)，尋求整個(gè)系統(tǒng)的總運(yùn)行成本最低。總運(yùn)行成本包括從電網(wǎng)購電費(fèi)用、生物質(zhì)燃料購買費(fèi)用、棄風(fēng)懲罰費(fèi)用、設(shè)備運(yùn)維費(fèi)用和需求側(cè)響應(yīng)補(bǔ)償費(fèi)用：

其中：

式中：F為系統(tǒng)的總運(yùn)行成本；Cele為購電費(fèi)用；Cb為購買生物質(zhì)燃料的費(fèi)用；Cwind為棄風(fēng)懲罰費(fèi)用；Cyw為能源設(shè)備的運(yùn)維成本；Cbc為柔性負(fù)荷補(bǔ)償成本；λele為分時(shí)電價(jià)，PBuy,t為t時(shí)間段系統(tǒng)從電網(wǎng)購買的電量；λBb為購買生物質(zhì)燃料單位質(zhì)量價(jià)格；λwind為風(fēng)電機(jī)組的棄風(fēng)懲罰系數(shù)，Ppre,wind,t為風(fēng)電機(jī)組在t時(shí)間段的預(yù)測產(chǎn)電功率；Pwind,t為風(fēng)電機(jī)組在t時(shí)間段的實(shí)際用電功率；λj,yw為能源設(shè)備j的單位運(yùn)維成本；Pj,t為t時(shí)間段設(shè)備j的出力；T為調(diào)度總時(shí)間段，為24 h。

2.2 約束條件

2.2.1 電功率平衡

整個(gè)系統(tǒng)的電力輸入和輸出應(yīng)當(dāng)滿足供需平衡，即：

式中：為t時(shí)間段用戶優(yōu)化后用電負(fù)荷需求；分別表示風(fēng)電在t時(shí)刻的出力上、下限；PREB,t、PHp,t分別為蓄熱式電鍋爐和地源熱泵用電量；PBattery,t為蓄電池出力。

2.2.2 熱平衡約束

整個(gè)系統(tǒng)的熱負(fù)荷滿足能量守恒定律，即：

式中：Qout,s,t為太陽能集熱系統(tǒng)在t時(shí)間段的放熱量；QREB,t為電鍋爐在t時(shí)間段的放熱量；Qin,s,t和Qout,REB,t分別為蓄熱式電鍋爐的蓄熱體在t時(shí)間段的蓄熱量和放熱量；QHp,t為地源熱泵在t時(shí)間段的放熱量；Qper,t為用戶在t時(shí)間段需求的熱負(fù)荷；Ain,t、Aout,t分別為表示蓄熱式電鍋爐蓄熱部分蓄熱、放熱狀態(tài)的0-1變量。

2.2.3 蓄熱式電鍋爐運(yùn)行約束

蓄熱式電鍋爐是消耗電力產(chǎn)生熱的設(shè)備，是系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化的核心設(shè)備，同時(shí)也是電力系統(tǒng)和熱力系統(tǒng)的耦合裝置。

1）蓄熱式電鍋爐產(chǎn)熱時(shí)的能量轉(zhuǎn)化模型為：

2）蓄熱式電鍋爐蓄熱部分的特性可描述為設(shè)備自身容量、輸入輸出能力、傳熱效率和熱損耗之間的關(guān)系，其熱傳遞模型可表示為：

3）為方便管理，蓄熱式電鍋爐蓄熱量周期始末相等：

4）蓄熱式電鍋爐的不等式約束為：

式中：Pmax,REB,t為蓄熱式電鍋爐的最大用電功率；Qinmax,REB,t和Qoutmax,REB,t分別為蓄熱式電鍋爐蓄熱部分的最大蓄、放熱功率；Smax,REB,t和Smin,REB,t分別為蓄熱式電鍋爐最大與最小蓄熱量。

2.2.4 太陽能集熱系統(tǒng)運(yùn)行約束

太陽能集熱系統(tǒng)為集熱器和輔助熱源相互配合將熱量儲(chǔ)存在儲(chǔ)熱水箱，當(dāng)用戶需要時(shí)由儲(chǔ)熱水箱放出熱量。

式中：Qoutmax,s,t為太陽能集熱系統(tǒng)在t時(shí)間內(nèi)最大放熱量；Ss,t和Ss,t+1為t時(shí)間段與t+1時(shí)間段內(nèi)的蓄熱水箱的蓄熱存量；ηsr,in和ηsr,out分別為儲(chǔ)、放熱效率；Ss,min和Ss,max分別為蓄熱水箱的最小和最大蓄熱量；、表示太陽能集熱器在t時(shí)刻的集熱上、下限。

2.2.5 生物質(zhì)鍋爐運(yùn)行約束

生物質(zhì)鍋爐的出力約束為：

式中：Qmax,Bb,t為生物質(zhì)鍋爐在t時(shí)間內(nèi)最大放熱量。

2.2.6 蓄電池運(yùn)行約束

蓄電池作為電儲(chǔ)能單元是綜合能源系統(tǒng)的重要組成部分，能夠有效平抑新能源出力的波動(dòng)，并實(shí)現(xiàn)能量生產(chǎn)與消耗在時(shí)間上的解耦，有效解決能量供需不匹配的矛盾。

1）蓄電池出力的數(shù)學(xué)模型為：

式中：Pin,Battery,t和Pout,Battery,t分別為蓄電池t時(shí)間段的輸入、輸出功率。

2）蓄電池充放功率上下限約束為：

式中：Pinmax,Battery,t與Poutmax,Battery,t分別為蓄電池的最大儲(chǔ)、放電功率；Ain1,t、Aout1,t分別為蓄電池充、放電狀態(tài)的0-1變量。

3）蓄電容量約束為：

式中：SBattery,t和SBattery,t+1分別為t時(shí)間段與下一時(shí)間段內(nèi)的蓄電量；ηB,in和ηB,out分別為儲(chǔ)、放電效率；Smax,Battery,t和Smin,Battery,t分別為蓄電池的最大、小容量。

4）蓄電池的蓄電量周期始末相等：

2.2.7 地源熱泵運(yùn)行約束

地源熱泵設(shè)備的數(shù)學(xué)模型為：

式中：Ccoph為地源熱泵的制熱能效比。

地源熱泵的出力約束為：

式中：Pmax,Hp,t為地源熱泵在t時(shí)間內(nèi)最大出力量。

2.2.8 削減負(fù)荷約束

可削減負(fù)荷的限值約束為：

式中：αmax,t為可削減負(fù)荷的上限值，取0.1。

2.3 模型求解方法

模型求解流程如圖3所示。建立含有風(fēng)電和太陽能集熱不確定性區(qū)間出力的日前區(qū)間調(diào)度優(yōu)化模型，將區(qū)間模型轉(zhuǎn)換為最優(yōu)解和最差解的MILP模型，運(yùn)用Pyomo+GLPK求解。

因模型中存在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的二值變量（0或者1）與其出力相乘的非線性耦合關(guān)系式，故本文用以下線性化處理方法進(jìn)行處理[26]。設(shè)P(t)為設(shè)備出力值，N(t)為設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的0-1變量。為了對P(t)N(t)線性化，先假定P(t)的上限值為Pmax，增加2個(gè)臨時(shí)變量Q(t)、R(t)。線性化的步驟如下。

1）加入等式約束：

2）加入不等式約束：

經(jīng)線性化處理后，Q(t)完全等價(jià)于P(t)N(t)，但增加了2個(gè)變量和3個(gè)約束條件。

3 算例分析

本文選取某地算例數(shù)據(jù)具體分析（算例結(jié)構(gòu)如圖1所示），設(shè)備包含風(fēng)電機(jī)組、太陽能集熱系統(tǒng)、蓄電池、蓄熱式電鍋爐、地源熱泵。以24 h為1個(gè)調(diào)度周期，單位調(diào)度時(shí)間為1 h，比較模型在不同場景下的新能源利用情況和總成本。風(fēng)電機(jī)組發(fā)電功率預(yù)測值、熱負(fù)荷預(yù)測與太陽能集熱器集熱量預(yù)測如圖4所示。

算例各時(shí)段優(yōu)化前電負(fù)荷構(gòu)成如圖5所示。 圖5中：基礎(chǔ)負(fù)荷為不可優(yōu)化負(fù)荷；可平移負(fù)荷是供電時(shí)間可按計(jì)劃變動(dòng)的負(fù)荷，包括洗衣機(jī)、消毒柜等；可削減負(fù)荷主要是照明燈，可對燈光的使用數(shù)量進(jìn)行削減。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

電-熱綜合能源系統(tǒng)中分時(shí)電價(jià)如圖6所示，各出力設(shè)備運(yùn)行參數(shù)見表1，儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行參數(shù)見表2。

表1 出力設(shè)備參數(shù) Tab.1 Parameters of the output equipment

表2 儲(chǔ)能設(shè)備參數(shù) Tab.2 Parameters of the energy storage equipment

圖7為綜合考慮電力柔性負(fù)荷后電負(fù)荷優(yōu)化前后對比。

由圖7可見，在08:00—21:00時(shí)段電力負(fù)荷均在滿足削減條件下進(jìn)行了削減，緩解了整個(gè)系統(tǒng)的供電壓力。由圖4可知，在00:00—08:00與21:00—24:00 2個(gè)時(shí)段風(fēng)電機(jī)組發(fā)電完全滿足用電負(fù)荷需求，所以未對其進(jìn)行削減。對比圖6和圖7可知，在17:00-20:00時(shí)段的3 h，可平移負(fù)荷平移到了時(shí)段03:00—06:00，以緩解晚高峰的供電緊張，降低了電負(fù)荷峰谷差，同時(shí)從分時(shí)電價(jià)的峰時(shí)平移到谷時(shí)，有利于提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。

3.2 不同場景調(diào)度結(jié)果

為了驗(yàn)證本文所建模型中太陽能集熱系統(tǒng)與其他設(shè)備的協(xié)調(diào)利用在優(yōu)化調(diào)度中的影響，設(shè)置了以下3種場景。

場景1（S1）：太陽能集熱系統(tǒng)與其他設(shè)備獨(dú)立進(jìn)行供能，考慮風(fēng)電、太陽能集熱的不確定性為5%，運(yùn)用Pyomo+GLPK進(jìn)行求解。

場景2（S2）：太陽能集熱系統(tǒng)可由地源熱泵輔助儲(chǔ)熱，考慮風(fēng)電、太陽能集熱的不確定性為5%，運(yùn)用Pyomo+GLPK進(jìn)行求解。

場景3（S3）：太陽能集熱系統(tǒng)與其他設(shè)備獨(dú)立進(jìn)行供能，考慮風(fēng)電、太陽能集熱的不確定性為5%，運(yùn)用Yalmip+CPLEX進(jìn)行求解。

圖8—圖10分別為S1下最優(yōu)調(diào)度結(jié)果的電 負(fù)荷、熱負(fù)荷和太陽能集熱系統(tǒng)的出力平衡圖， 圖11—圖13分別為S2下最優(yōu)調(diào)度結(jié)果的電負(fù)荷、熱負(fù)荷和太陽能集熱系統(tǒng)的出力平衡圖。對比S1和S2這2個(gè)場景下相應(yīng)的出力平衡圖可知，S1和S2的電負(fù)荷出力平衡圖相差不大，但因S2中地源熱泵可以作為輔助熱源對太陽能集熱系統(tǒng)進(jìn)行能量補(bǔ)充，S1和S2的熱負(fù)荷出力平衡圖和太陽能集熱系統(tǒng)出力平衡圖相差較大。

當(dāng)00:00—05:00時(shí)，風(fēng)電機(jī)組發(fā)的電量可以在保證日常負(fù)荷需求以及設(shè)備約束條件的同時(shí)，盡可能多的在蓄電池和蓄熱式電鍋爐的蓄熱體中儲(chǔ)存能量。由圖8與圖11相比可知，S2中地源熱泵可以作為輔助熱源，因此其所占產(chǎn)熱比例比S1多，接近于滿負(fù)荷運(yùn)行，且增加了風(fēng)電的消納能力。

當(dāng)05:00—08:00時(shí)，雖然風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量降低，但仍可滿足負(fù)荷需求。此時(shí)蓄電池和蓄熱式電鍋爐蓄熱體的容量已滿，為了消納更多的風(fēng)電，因此增加電鍋爐供熱比例。由圖13可知，S2中太陽能集熱系統(tǒng)儲(chǔ)熱罐已擁有足夠多的能量，因此S2開始使用太陽能集熱系統(tǒng)進(jìn)行供熱。

由圖8和圖11可知，08:00—12:00、16:00—21:00電價(jià)峰時(shí)段風(fēng)電機(jī)組發(fā)電不能滿足日常負(fù)荷需求，因此優(yōu)先考慮利用儲(chǔ)能裝置中儲(chǔ)存的能量供給用戶需求，在滿足負(fù)荷要求的同時(shí)盡量減少電網(wǎng)購電，以降低系統(tǒng)成本。

12:00—16:00時(shí)段為電價(jià)平時(shí)段，由于儲(chǔ)能裝置中的能源需優(yōu)先考慮在電價(jià)峰時(shí)放出，因此需從電網(wǎng)購電來滿足負(fù)荷需求，同時(shí)還需儲(chǔ)存適量能量來供給電價(jià)峰時(shí)。由圖10和圖13對比可知，因S2太陽能集熱系統(tǒng)提前儲(chǔ)存熱量，此時(shí)比S1的供熱量多，S2買電量亦較少。15:00—16:00時(shí)，由于S1太陽能集熱系統(tǒng)儲(chǔ)熱不足，需利用地源熱泵來供給熱量，即購電量相對較多。

由圖8和圖11可知，21:00—24:00時(shí)段需滿足儲(chǔ)能設(shè)備在周期始末儲(chǔ)能量一致的約束條件，所以此時(shí)供熱部分在太陽能集熱系統(tǒng)沒有多余熱量的情況下多選用成本較低的地源熱泵來供熱。

圖14和圖15分別為S1和S2的蓄電池和蓄熱式電鍋爐蓄熱體的儲(chǔ)能狀態(tài)變化。對比圖14和 圖15可明顯看出：蓄電池變化曲線差異不大，但S2蓄電池變化曲線較S1的平滑；蓄熱式電鍋爐蓄熱體的差異較明顯，S2比S1較為平滑且曲線降低趨勢較晚，因此S2的供熱承受能力較S1強(qiáng)。

表3給出了3種情景下系統(tǒng)各項(xiàng)成本區(qū)間和計(jì)算時(shí)間。通過對比可知：S2可以有效降低成本和提高對風(fēng)電的消納能力；S2比S1的最優(yōu)調(diào)度結(jié)果費(fèi)用降低了17.13%，棄風(fēng)成本降低了61.75%；而S1中運(yùn)維費(fèi)用較低。這是由于S2增加了對地源熱泵和太陽能集熱系統(tǒng)的使用且風(fēng)電利用率高，因而設(shè)備的運(yùn)維費(fèi)用較高。S2中太陽能集熱系統(tǒng)和其他供能設(shè)備耦合使用，僅小幅增加了設(shè)備使用頻率，但增加了風(fēng)電的消納能力且降低了系統(tǒng)的運(yùn)行成本。并且由表3可知，本文采用的求解器Pyomo+GLPK，其求解精度和求解速度和常用的求解器Pyomo+CPLEX相差無幾，且其可以在多種語言下調(diào)用，由于Pyomo+GLPK開源求解器，因此使用相對自由，便于工程運(yùn)用。

表3 3種場景下系統(tǒng)各項(xiàng)成本區(qū)間和計(jì)算時(shí)間 Tab.3 Operating cost intervals and computation time in three scenarios

4 結(jié) 論

1）本文基于MILP模型構(gòu)建了區(qū)間電-熱綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型。將地源熱泵作為太陽能集熱系統(tǒng)的輔助熱源，把太陽能集熱系統(tǒng)與其他供能設(shè)備相耦合進(jìn)行日前調(diào)度，通過Pyomo-GLPK進(jìn)行建模并求解計(jì)算。仿真實(shí)例表明，太陽能集熱系統(tǒng)和其他供能設(shè)備相互耦合進(jìn)行日前調(diào)度，可以在提高新能源消納能力的同時(shí)有效降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本。Pyomo+GLPK的求解精度和求解速度不差于CPLEX，Pyomo+GLPK因其為開源求解器，使用相對自由。

2）本文提出的調(diào)度方法相對于太陽能集熱系統(tǒng)與其他供能設(shè)備獨(dú)立供能系統(tǒng)，總成本降低了17.13%，棄風(fēng)成本降低了61.75%，并且增加了系統(tǒng)的供能承受能力。

3）本文所提出的模型對電-熱綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃提供了一定的參考。本文主要研究設(shè)備間的相互配合，忽略了熱網(wǎng)傳輸以及用戶熱感知的延時(shí)性。因此，在本文所提出模型的基礎(chǔ)上，熱網(wǎng)傳輸以及用戶感知延時(shí)性對系統(tǒng)調(diào)度的影響將成為后續(xù)研究的重點(diǎn)。