張 贏 黃 偉 劉文彬 張莞嘉

(1. 國網(wǎng)呼倫貝爾供電公司 呼倫貝爾 021100； 2. 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院 北京 102206)

1 引言

綜合能源系統(tǒng)打破了電、熱、冷各能源系統(tǒng)彼此獨立規(guī)劃與單獨運行的壁壘，以能源站為核心，通過多能耦合設(shè)備，將電力系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)等多種能源系統(tǒng)交織在一起[1]，實現(xiàn)電、熱、冷能的互相轉(zhuǎn)換與協(xié)同互補；以供能網(wǎng)絡(luò)為橋梁，實現(xiàn)能源站之間的互通互聯(lián)和多能流的互惠互濟。綜合能源站與供能網(wǎng)絡(luò)相輔相成，共同實現(xiàn)多種能源在時空尺度上的調(diào)度，以滿足用戶的電、熱、冷負(fù)荷需求。作為能源互聯(lián)網(wǎng)的物理載體，區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)能夠促進可再生能源消納、降低污染排放并提高能源利用效率[2]，其協(xié)同規(guī)劃技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多種能源設(shè)備的優(yōu)化配置和合理調(diào)度，最大限度地提升系統(tǒng)綜合效益，已成為現(xiàn)今熱門研究問題[3-4]。

隨著系統(tǒng)負(fù)荷的日益增長、供需兩側(cè)的互動愈加頻繁，用戶行為對系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃的影響不容忽視。在綜合能源系統(tǒng)中，能源供應(yīng)方式更加復(fù)雜，用戶參與需求響應(yīng)的措施更加多變，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法已無法滿足電、熱、冷多種能源負(fù)荷互動的需求[5]。在綜合能源站-網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化配置時應(yīng)將用戶側(cè)以多種柔性負(fù)荷的方式參與需求響應(yīng)納入考慮[6-7]。綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)是耦合度與復(fù)雜度極高的非線性系統(tǒng)，電、熱、冷負(fù)荷可以由多個能源站的多種設(shè)備和供能管道以不同的能源形式供應(yīng)[8-9]，因此亟需對區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)進行協(xié)同規(guī)劃的研究。同時，在對系統(tǒng)容量配置優(yōu)化時，考慮柔性負(fù)荷的需求響應(yīng)特性，對實現(xiàn)系統(tǒng)效益的進一步優(yōu)化具有重要意義。

目前，綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃絕大多數(shù)的研究僅考慮單一能源站內(nèi)多種設(shè)備配置或以耦合設(shè)備連接的多能互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(如P2G設(shè)備連接的電-氣互聯(lián)系統(tǒng))的線路擴展規(guī)劃和單一設(shè)備配置。文獻[10]以電轉(zhuǎn)氣(P2G)方式建立了電力和天然氣系統(tǒng)間的耦合關(guān)系，以總運行成本最小得到能源中心的容量配置。文獻[11]對多個能源站進行規(guī)劃，考慮能源站間電、熱、氣互聯(lián)，優(yōu)化各能源站的設(shè)備容量配置。文 獻[12]建立了電-氣聯(lián)合系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃模型，選擇供電節(jié)點與供氣節(jié)點位置并對已建的輸電網(wǎng)絡(luò)、輸氣網(wǎng)絡(luò)的布局進行擴展優(yōu)化規(guī)劃。文獻[13]研究了電-氣互聯(lián)系統(tǒng)的能源站初始規(guī)劃和供能網(wǎng)絡(luò)擴展規(guī)劃。少部分文獻所涉及的站-網(wǎng)規(guī)劃也是以由區(qū)域用戶負(fù)荷確定能源站配置，由能源站配置確定供能網(wǎng)絡(luò)的步驟進行順序規(guī)劃。

基于此，本文研究用戶參與需求響應(yīng)對站-網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃的影響。計及用戶側(cè)多種柔性負(fù)荷，以補償激勵形式促使用戶參與綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)運行環(huán)節(jié)，在節(jié)約運行成本的同時，有助于優(yōu)化規(guī)劃環(huán)節(jié)的投資成本，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性、環(huán)保性和供能可靠性。

2 柔性負(fù)荷模型與補償成本

2.1 可削減負(fù)荷

可削減負(fù)荷是指電、熱、冷負(fù)荷中對于供能可靠性要求較低的負(fù)荷，例如照明負(fù)荷，在日前計劃各時段負(fù)荷可以削減的總量，并依據(jù)調(diào)度需求進行削減，負(fù)荷的可削減總量為固定供應(yīng)負(fù)荷量的一定比例，各時刻負(fù)荷削減量應(yīng)在可削減總量范圍內(nèi)，其表達(dá)式如下

式中，為t時刻能源站j第z種可削減負(fù)荷的可削減總量(上標(biāo)z∈{e,h,c}，e、h、c分別代表電、熱、冷負(fù)荷，下同)；為t時刻能源站j所需供應(yīng)的固定負(fù)荷量；為負(fù)荷削減比例系數(shù)；為是否發(fā)生負(fù)荷削減的0-1狀態(tài)變量；表示t時刻能源站j第z種可削減負(fù)荷的實際削減量。

通過與用戶簽訂協(xié)議，以激勵用戶的削減行為，對削減負(fù)荷參與需求響應(yīng)的用戶進行經(jīng)濟補償，可削減負(fù)荷補償成本Ccut為

式中，πz,cut為單位功率第z種可削減負(fù)荷的補償價格；Tc= [tc-,tc+]為可削減負(fù)荷參與需求響應(yīng)的時段，本文考慮電、熱、冷三類可削減負(fù)荷。

2.2 可平移負(fù)荷

可平移負(fù)荷是指可根據(jù)調(diào)度需求在規(guī)定時段內(nèi)整體平移的負(fù)荷，例如洗衣機、熱水器等，具有功率恒定、工作時長一定且連續(xù)的特點。該類負(fù)荷在一段連續(xù)的時間內(nèi)消耗穩(wěn)定的能量，不可中斷，可平移負(fù)荷的模型如下所示，本文只考慮等式約束

式中，dshift為可平移負(fù)荷的工作時長；為可平移負(fù)荷參與需求響應(yīng)的時段；t為是否發(fā)生負(fù)荷平移的0-1狀態(tài)變量(上標(biāo)z∈{e,h},e、h分別代表電、熱負(fù)荷，下同)；為參與需求響應(yīng)調(diào)度后的可平移負(fù)荷功率；為可平移負(fù)荷的額定功率。

參與需求響應(yīng)調(diào)度的可平移負(fù)荷補償成本Cshift為

式中，πz,shift為單位功率第z種可平移負(fù)荷的補償價格，本文考慮電、熱兩類可平移負(fù)荷。

2.3 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷

可轉(zhuǎn)移負(fù)荷是指在可轉(zhuǎn)移時段Ttr= [ttr-,ttr+]內(nèi)總負(fù)荷量保持不變，各時段的功率和工作時長可調(diào)的負(fù)荷，具有較高的時間彈性。通過電力價格信號和激勵措施，使用戶對該類負(fù)荷的使用習(xí)慣從高峰高價用電轉(zhuǎn)移到低谷低價用電。電動汽車作為典型可轉(zhuǎn)移負(fù)荷已得到廣泛使用，本文僅對電負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移特性進行建模，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示

式中，為能源站j第z種可轉(zhuǎn)移負(fù)荷參與轉(zhuǎn)移調(diào)度后t時刻的功率(上標(biāo)z∈{e}表示電負(fù)荷，下同)；為轉(zhuǎn)移前可轉(zhuǎn)移負(fù)荷功率。式(7)表明可轉(zhuǎn)移負(fù)荷僅在時間尺度上轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移前和轉(zhuǎn)移后總功率不變。

參與需求響應(yīng)調(diào)度的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷補償成本Ctrans為

式中，πz,trans為單位功率第z種可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的補償價格；為t時刻能源站j第z種可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的變化量，式(9)中表明可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在t時刻有功率轉(zhuǎn)入，反之為功率轉(zhuǎn)出。

2.4 可替代負(fù)荷

可替代負(fù)荷是指通過多種其他能源的多能互補特性進行用能替代的負(fù)荷。本文考慮熱負(fù)荷、冷負(fù)荷替代電負(fù)荷，用戶在參與需求響應(yīng)時放棄用電制熱、冷，選擇從能源站直接供熱、冷替代供電，以調(diào)整用電需求。根據(jù)不同季節(jié)分為冬季熱-電可替代負(fù)荷如式(10)所示和夏季冷-電可替代負(fù)荷如式(11)所示，其數(shù)學(xué)模型如下

式中，為電負(fù)荷的替代量；和分別為替代后的熱功率和冷功率負(fù)荷；為季節(jié)因子，1表示冬季，0表示夏季；ehλ和ecλ分別為考慮能源品級和設(shè)備轉(zhuǎn)換效率的熱-電替代系數(shù)和冷-電替代系數(shù)。

綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)對參與電能替代的用戶進行補償，可替代負(fù)荷補償成本Csub為

式中，πsub為單位功率可替代負(fù)荷的補償價格；為可替代負(fù)荷參與需求響應(yīng)的時段。

3 站-網(wǎng)多目標(biāo)雙層優(yōu)化模型

3.1 上層多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃模型

上層對區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)容量配置進行優(yōu)化，以表征經(jīng)濟效益指標(biāo)的年投資運行成本、表征環(huán)保性指標(biāo)的污染物排放量以及表征系統(tǒng)供能可靠性指標(biāo)的供能中斷率作為上層優(yōu)化規(guī)劃的三個目標(biāo)函數(shù)，建立多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃模型，具體如下所示。

(1) 經(jīng)濟性指標(biāo)。綜合能源站-網(wǎng)年投資運行成本Cec包括年投資成本Cinv和年運行成本Cop兩部分，其中年運行成本作為下層運行模型單獨介紹。

年投資成本包括能源站的年投資成本和站間供能網(wǎng)絡(luò)的年投資成本，具體表達(dá)式如下

式中，ψs和ψr分別為設(shè)備s和第r種供能管道的等年值系數(shù)[14]；Hj,s和分別為能源站j中設(shè)備s的安裝容量和單位容量建設(shè)成本；φr,j,k為能源站j和k間第r種供能管道的安裝容量(站間供能網(wǎng)絡(luò)相關(guān)下標(biāo)r∈ {e,h}，下同)；yr,j,k為能源站j和k間第r種供能管道的安裝容量對應(yīng)的安裝因子；rα為第r種供能管道建設(shè)單位長度、單位容量線路的成本系數(shù)；β為第rr種供能管道的建設(shè)單位長度線路的成本系數(shù)。

(2) 環(huán)保性指標(biāo)。本文選取CO2污染物排放量作為衡量RIES的環(huán)保性指標(biāo)，引導(dǎo)投資者建設(shè)綠色環(huán)保的綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)，對燃燒天然氣和外購電能所產(chǎn)生的CO2排放量建立模型

(3) 可靠性指標(biāo)。本文以供能中斷率表征系統(tǒng)可靠性，將能源供應(yīng)中斷的風(fēng)險水平作為目標(biāo)，以確保優(yōu)化系統(tǒng)的供能可靠性。系統(tǒng)供能中斷率 spR包括供電中斷率Rlpsp和供熱中斷率Rlhsp。

供電中斷率 lpspR表征系統(tǒng)不依賴外部獨立供應(yīng)電負(fù)荷的能力，Rlpsp值越小，表明系統(tǒng)可靠性越高。供熱中斷率Rlpsp與供電中斷率Rlpsp類似，不再贅述，具體表達(dá)式如下所示

式中，和分別表示參與需求響應(yīng)后t時刻能源站j所供應(yīng)的用戶側(cè)電負(fù)荷和熱負(fù)荷；和分別表示參與需求響應(yīng)前用戶側(cè)電負(fù)荷和熱負(fù)荷；pt,j,s和ht,j,s分別表示設(shè)備s的電功率和熱功率分別為儲電設(shè)備和儲熱設(shè)備的充、放功率。

3.2 下層計及柔性負(fù)荷的優(yōu)化運行模型

上層規(guī)劃模型優(yōu)化能源站設(shè)備配置和站間供能網(wǎng)絡(luò)配置并傳遞給下層，下層運行模型則對各能源站設(shè)備出力進行合理安排，并調(diào)整柔性負(fù)荷優(yōu)化電、熱、冷負(fù)荷曲線，以考慮柔性負(fù)荷參與需求響應(yīng)的綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)年運行成本Cop最小為目標(biāo)函數(shù)，具體表達(dá)式如下所示

式中，Com為年運維成本；Cfuel為燃料成本；Cgrid為購電成本；Cdr為柔性負(fù)荷的需求響應(yīng)補償成本。

(1) 年運維成本

式中，pt,j,s和分別為t時刻能源站j中設(shè)備s的輸出功率和對應(yīng)的運維費用。

(2) 燃料成本

式中，vLHV為天然氣燃燒熱值；πF為天然氣價格。

(3) 購電成本

式中，為t時刻能源站j與上級電網(wǎng)的售電功率；和分別為t時刻購電價格和售電價格。

(4) 需求響應(yīng)補償成本。柔性負(fù)荷的需求響應(yīng)補償成本共包括四種：可削減負(fù)荷補償成本Ccut，可平移負(fù)荷補償成本Cshift，可轉(zhuǎn)移負(fù)荷補償成本Ctrans和可替代負(fù)荷補償成本Csub。

3.3 約束條件

3.3.1 規(guī)劃約束

需要在規(guī)劃階段對能源站內(nèi)設(shè)備和站間供能線路的安裝容量進行約束。

式(24)為設(shè)備s的規(guī)劃約束，包括GT、GB、AC、EC、HP、EES和TES；式(25)為能源站j和k間的供能管道的規(guī)劃約束，包括供電線路和供熱線路。

3.3.2 規(guī)劃約束

(1) 柔性負(fù)荷約束。

1) 可削減負(fù)荷。規(guī)范了可削減負(fù)荷在可削減時段內(nèi)的可削減次數(shù)，對負(fù)荷削減總次數(shù)和連續(xù)削減時長進行約束，以保證可削減負(fù)荷能夠合理安排調(diào)度。

式中，Nmax為最大削減次數(shù)；和分別為連續(xù)削減時長的上、下限；約束中任意t時刻應(yīng)保證在可削減時段Tc內(nèi)。

2) 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷。負(fù)荷的轉(zhuǎn)移勢必會造成設(shè)備出力的突然增加或突然減少，所以應(yīng)對可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的轉(zhuǎn)移功率及連續(xù)轉(zhuǎn)移時長進行約束。

3) 可替代負(fù)荷?？商娲?fù)荷的替代功率約束如下所示

(2) 設(shè)備運行約束

式(32)為設(shè)備s的輸出功率與其容量約束的通用式，適用于能源站內(nèi)所有設(shè)備，輸出功率包括設(shè)備的電、熱、冷功率。

(3) 儲能運行約束。儲能設(shè)備包括儲電設(shè)備和儲熱設(shè)備，現(xiàn)給出儲電設(shè)備EES的運行約束，如下所示

(4) 供能管道約束

式中，qt,r,jk為t時刻第r種供能管道從能源站j向k輸送的功率；和分別為能源站j和k之間供能管道的傳輸功率的上、下限；和分別為能源站j和k之間供能管道的最小、最大負(fù)荷率；xt,r,jk和xt,r,kjx為運行因子(0-1變量)，xt,r,jk表示t時刻第r種供能管道是否從能源站j向k輸送功率；xt,r,kj表示t時刻第r種供能管道是否從能源站k向j輸送功率。式(43)表示供能管道的運行因子不能同時為1。

此外，能源站間建設(shè)的供能網(wǎng)絡(luò)，在運行時應(yīng)保證任意t時刻不存在電流和熱流環(huán)路

式中，N為能源站數(shù)量；nt,r,j為t時刻能源站j對于第r種供能管道的編號，其值為正整數(shù)。例如，線路中電、熱能流的流動方向為從能源站j流向k，即xt,r,jk= 1，則nt,r,k＞nt,r,j，即流入節(jié)點編號大于流出節(jié)點編號，此約束保證優(yōu)化結(jié)果中無電流和熱流 環(huán)路。

(5) 購電約束

式中，和分別為能源站j購電量和售電量的上限；和分別為購、售電因子(0-1變量)，式(48)保證每個時刻購、售電不能同時進行。

(6) 負(fù)荷平衡約束

1) 參與需求響應(yīng)前負(fù)荷平衡

2) 參與需求響應(yīng)后負(fù)荷平衡

(7) 系統(tǒng)能量平衡約束

1) 電功率平衡約束

2) 熱功率平衡約束

3) 冷功率平衡約束

4 求解算法及流程

4.1 上層多目標(biāo)優(yōu)化策略

上層模型包括年投資運行成本、CO2污染物排放量、系統(tǒng)供能中斷率三個目標(biāo)函數(shù)，決策變量包括能源站內(nèi)設(shè)備配置容量，供能線路配置容量和安裝因子。上層為多目標(biāo)優(yōu)化問題，且變量包括連續(xù)變量和0-1變量，故采用多目標(biāo)混合粒子群算法[15-16]，通過建立外部Pareto解集檔案，記錄所有非支配優(yōu)化規(guī)劃方案，檔案容量越大，得到的待選方案越多。設(shè)最大迭代次數(shù)為maxT，當(dāng)前迭代為t，粒子種群的數(shù)量為D(i= 1,2,… ,D)，粒子i為(n+m)維列向量，n維連續(xù)變量，m維0-1變量，外部檔案A的容量為K。

上層算法具體步驟如下。

步驟1：輸入?yún)?shù)。輸入各能源站供應(yīng)的電、熱、冷固定負(fù)荷及參與需求響應(yīng)前的柔性負(fù)荷，輸入能源站-網(wǎng)系統(tǒng)建設(shè)運行參數(shù)。

步驟2：種群初始化。為所有粒子的決策變量賦初值，令迭代次數(shù)t=0。

步驟3：計算目標(biāo)函數(shù)值 ecC、EnvC、spR。上層目標(biāo)函數(shù)中與系統(tǒng)運行相關(guān)的變量和參與需求響應(yīng)后的各電、熱、冷負(fù)荷量由下層計算后傳遞回上層。

步驟4：更新外部Pareto解集檔案A。

步驟5：更新局部最優(yōu)解pi(t)和全局最優(yōu)解Pg(t)。

步驟6：更新慣性權(quán)重w。

步驟7：選擇擾動項。在外部Pareto解集檔案A中隨機選擇一個粒子作為干擾項pd(t)。

步驟8：根據(jù)式(59)更新粒子中連續(xù)變量j∈n的速度和位置。

更新粒子中0-1變量jm∈ 的速度和位置。

其中，式(60)建立基因型-表現(xiàn)型位置概念，使t+1時刻位置更新與t時刻位置關(guān)聯(lián)；式(61)為變量變異階段，用于提高全局搜索能力；式(62)提供連續(xù)變量和0-1變量的映射關(guān)系，t=t+1。

步驟9：判斷是否滿足終止條件。若當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到Tmax，則跳轉(zhuǎn)至步驟3；反之，則輸出外部檔案A中k個優(yōu)化規(guī)劃方案。

4.2 下層優(yōu)化策略

下層目標(biāo)函數(shù)為年運行成本，考慮綜合能源站-網(wǎng)的運行階段，通過上層規(guī)劃階段提供的設(shè)備及供能線路的配置情況進行運行優(yōu)化，得到設(shè)備及線路的最優(yōu)運行情況和柔性負(fù)荷參與需求響應(yīng)情況。下層模型為0-1混合整數(shù)非線性模型，采用線性化方法，將原下層模型轉(zhuǎn)換為0-1混合整數(shù)線性模型，采用商業(yè)優(yōu)化軟件Cplex進行求解。

下層算法具體步驟如下。

步驟1：輸入上層傳遞的參數(shù)，綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)中設(shè)備和供能線路是否配置及配置容量。

步驟2：使用Cplex求解器求解下層模型，得到下層最優(yōu)年運行成本，能源站內(nèi)設(shè)備、站間網(wǎng)絡(luò)的運行情況，以及用戶側(cè)柔性負(fù)荷參與DR后優(yōu)化負(fù)荷情況。

步驟3：將下層優(yōu)化得到的設(shè)備及線路運行出力變量和DR后柔性負(fù)荷量返回上層步驟3。

4.3 模型線性化

下層模型的非線性源自于式(32)～(34)、(36)、(37)、(39)～(42)，特征形式為0-1整數(shù)變量與連續(xù)變量的乘積，歸納整理如下式所示

本文對該非線性約束式進行等價變形處理，用式(63)等效代替，其各變量和參數(shù)含義一致，從而使約束線性化。

4.4 雙層模型優(yōu)化流程

計及柔性負(fù)荷的區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃多目標(biāo)雙層優(yōu)化模型的求解流程如圖1所示。

圖1 雙層模型求解流程圖

5 算例分析

本文選取北方某區(qū)域綜合能源系統(tǒng)為研究對象，驗證本文提出的模型和算法的有效性。如圖2所示，將該區(qū)域劃分為3個子區(qū)域，由3個能源站供應(yīng)3個用戶，每個能源站供應(yīng)各自區(qū)域內(nèi)用戶的電、熱、冷負(fù)荷及柔性負(fù)荷，能源站通過電、熱供能線路互聯(lián)。其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3所示。在能源站中不同形式的能量通過能量母線傳遞，共分為電母線、熱母線和冷母線。能源站的輸入側(cè)包括從上級配網(wǎng)中購入的電能、太陽能，購買的天然氣以及其他能源站通過站間網(wǎng)絡(luò)傳遞電、熱能。在能源站內(nèi)配置能量生產(chǎn)設(shè)備，如光伏(Photovoltaic generation，PV)、燃?xì)廨啓C(Gas turbine，GT)、燃?xì)忮仩t(Gas boiler，GB)等；能量轉(zhuǎn)換設(shè)備，如吸收式制冷機(Absorption cooling，AC)、電制冷機(Electrical cooling，EC)、熱泵(Heat pump，HP)等；能量存儲設(shè)備，如儲電設(shè)備(Electrical energy storage，EES)，儲熱設(shè)備(Thermal energy storage，TES)。能源站輸出的電、熱、冷能用以滿足用戶的需求，剩余部分傳輸給其他能源站或出售給上級配網(wǎng)。GT和GB的最小負(fù)荷率為0.3，其他設(shè)備為0；所有設(shè)備最大負(fù)荷率為1。多目標(biāo)粒子群算法設(shè)定最大迭代次數(shù)Tmax為200，粒子種群的數(shù)量為50，外部檔案A的容量為10。

圖2 區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)

圖3 能源站內(nèi)部結(jié)構(gòu)

為研究柔性負(fù)荷對區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃的影響，設(shè)置以下2種情景。

(1) 情景1：不涉及多種柔性負(fù)荷，用戶不參與需求響應(yīng)。

(2) 情景2：采用計及柔性負(fù)荷的本文模型，考慮用戶參與DR對協(xié)同規(guī)劃的影響。

采用K-means聚類分析算法分析規(guī)劃期間的數(shù)據(jù)集，可得SSSE為3，即將分析數(shù)據(jù)集劃分為3類較為合適，本文將1個完整的規(guī)劃年分為三個典型季節(jié)：冬季(11月至次年3月)、夏季(6月至9月)和過渡季(4月、5月、10月)，通過最短距離法的聚類分析找出畸變?nèi)詹⑷コ溆绊?，通過分析計算各日與基準(zhǔn)日的關(guān)聯(lián)度找出并構(gòu)成3個典型日場景。

5.1 情景對比

情景1的最優(yōu)規(guī)劃方案和情景2的最優(yōu)規(guī)劃方案的詳細(xì)比較如表1所示，能源站和供能網(wǎng)絡(luò)配置比較如表2和表3所示。

表1 情景1和情景2的詳細(xì)比較表

表2 情景1和情景2的能源站配置比較

表3 情景1和情景2的供能網(wǎng)絡(luò)配置比較

優(yōu)化后的經(jīng)濟性指標(biāo)、環(huán)保性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)如表1情景2所示，從表1可以看出，用戶的柔性負(fù)荷參與DR雖然會產(chǎn)生165.15萬元的補償成本，但系統(tǒng)所需的年投資成本減少33.98萬元，年運行成本減少209.77萬元，情景2中GT、EES和TES的配置容量明顯低于情景1，且其余設(shè)備配置容量整體更少，這是由于考慮柔性負(fù)荷時，用戶側(cè)通過削減、平移、轉(zhuǎn)移和替代負(fù)荷等手段優(yōu)化負(fù)荷曲線，調(diào)整負(fù)荷峰谷值，使系統(tǒng)供應(yīng)負(fù)荷量整體減少，使系統(tǒng)建設(shè)時所需配置的設(shè)備容量和運行時所需購氣購電費用降低。由于負(fù)荷量減少，設(shè)備出力更加合理，污染物排放量減少，由24 447.7 t減少至22 428.9 t，環(huán)保性增強。供電中斷率由19.02%降低至15.39%，其與電負(fù)荷和熱負(fù)荷曲線相關(guān)，使系統(tǒng)負(fù)荷在時間尺度上安排更合理，提高了系統(tǒng)可靠性。綜上，本文所提考慮柔性負(fù)荷的綜合能源站-網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃模型更有利于提升系統(tǒng)的經(jīng)濟性、環(huán)保性和可靠性。

5.2 用戶側(cè)負(fù)荷優(yōu)化結(jié)果對比分析

情景1中未考慮各類柔性負(fù)荷，不參與DR，優(yōu)化前后夏季電、熱、冷負(fù)荷曲線如圖4所示；情景2中考慮負(fù)荷參與削減、平移、轉(zhuǎn)移和替代，參與DR優(yōu)化后的夏季電、熱、冷負(fù)荷如圖5所示。

以夏季典型日電、熱、冷負(fù)荷優(yōu)化結(jié)果為例進行對比分析。對比圖4和圖5可以看出，考慮柔性負(fù)荷后，電負(fù)荷削減主要發(fā)生在負(fù)荷量較高且電價較高的時段(8:00—23:00)，谷時段電價較低且負(fù)荷量較低則不需要削減；各能源站的可平移負(fù)荷也從用電高峰時段平移到用電低谷時段，從電價高峰時段平移到電價低谷時段，如能源站3的可平移電負(fù)荷從13:00—16:00平移到7:00—10:00，實現(xiàn)負(fù)荷的削峰填谷并提高了用電經(jīng)濟性；可轉(zhuǎn)移負(fù)荷則從晚用電高峰17:00—20:00向5:00—12:00、16:00—17:00等電價較低的時段進行轉(zhuǎn)移，使系統(tǒng)設(shè)備出力穩(wěn)定；18:00后由于光伏出力為零，系統(tǒng)供電能力有所下降，故除削減電負(fù)荷外還需要將部分電能需求替換為冷能需求，以緩解晚間供電能力與電負(fù)荷需求不平衡的矛盾。通過調(diào)度柔性電負(fù)荷，使負(fù)荷峰值下降，有利于減少供電設(shè)備配置容量，如GT和EES容量配置遠(yuǎn)低于未考慮柔性負(fù)荷的情景1。對于熱、冷負(fù)荷，系統(tǒng)通過削減和平移負(fù)荷的方式平滑負(fù)荷曲線，如將可平移熱負(fù)荷平移至負(fù)荷低谷時段17:00—22:00，使能源站設(shè)備出力更加合理，同時節(jié)約了TES的容量配置。

圖4 情景1夏季電、熱、冷負(fù)荷

圖5 情景2夏季電、熱、冷負(fù)荷

圖6為參與需求響應(yīng)前后的負(fù)荷曲線，電、熱、冷負(fù)荷需求分別減少9.4%、2%和1.9%，負(fù)荷量整體降低，同時，柔性負(fù)荷從波峰到波谷的轉(zhuǎn)移，使峰谷差更小，負(fù)荷曲線更加平滑，從系統(tǒng)規(guī)劃運行層面看，系統(tǒng)設(shè)備供能出力更少，所需購電購氣成本更低，污染排放更少，系統(tǒng)供能可靠性隨之提升，進而設(shè)備的投資建設(shè)成本更低。

圖6 需求響應(yīng)前后負(fù)荷曲線

5.3 綜合能源站-網(wǎng)優(yōu)化運行分析

本節(jié)以夏季典型日的系統(tǒng)優(yōu)化運行結(jié)果結(jié)合上述負(fù)荷曲線進行分析，夏季典型日的電、熱、冷功率平衡分別如圖7～9所示。

圖7 夏季典型日電功率平衡

圖8 夏季典型日熱功率平衡

圖9 夏季典型日冷功率平衡

(1) 電平衡。電價谷時段(0:00—7:00、24:00)通過購電即可滿足電負(fù)荷需求，故不需要電削減，8:00—18:00電負(fù)荷主要由PV和GT供應(yīng)，用戶側(cè)柔性負(fù)荷參與DR有效減少了該時段負(fù)荷量，使GT出力減少，并通過出售盈余電能獲取經(jīng)濟效益，18:00以后由于PV不再工作，系統(tǒng)主要由GT和EES供電，通過參與需求響應(yīng)進一步削減用電晚高峰，使設(shè)備出力盡可能減少，并大幅度減少GT和EES設(shè)備容量配置；能源站1在12:00—14:00、20:00—23:00的電負(fù)荷較多，除自身供應(yīng)之外，通過供電管道接收其他能源站的電功率以滿足需求。

(2) 熱平衡。8:00前主要由GB供熱，8:00以后主要由GT供熱，熱負(fù)荷峰值由站間供熱管道和TES補充。能源站1的用戶夜間熱負(fù)荷需求高于白天，故白天能源站1將盈余熱能通過互聯(lián)熱網(wǎng)輸送給能源站3，夜間能源站2將盈余熱能輸送給能源站1；通過削減柔性負(fù)荷，有效減少了熱負(fù)荷總量和峰值，優(yōu)化了站間供熱管道和TES容量配置。

(3) 冷平衡。按照設(shè)備供冷效率從高到低，HP以容量上限進行配置并運行，輔以EC和AC以滿足用戶冷負(fù)荷需求，系統(tǒng)供冷方式靈活，故冷負(fù)荷僅需在峰值處部分削減。

6 結(jié)論

考慮用戶參與需求響應(yīng)對綜合能源站-網(wǎng)規(guī)劃的影響，本文提出了計及柔性負(fù)荷的區(qū)域綜合能源站-網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃雙層優(yōu)化模型。上層以年投資運行成本、污染物排放量和供能中斷率為目標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，對系統(tǒng)容量配置進行優(yōu)化；下層計及可削減、可平移、可轉(zhuǎn)移、可替代柔性負(fù)荷，考慮需求響應(yīng)補償成本，建立優(yōu)化運行模型，對負(fù)荷曲線和設(shè)備出力進行優(yōu)化得到最優(yōu)規(guī)劃方案。

算例驗證了本文所提模型、求解算法的可行性和有效性。通過情景比較，表明考慮柔性負(fù)荷參與需求響應(yīng)能平滑負(fù)荷曲線，減少設(shè)備出力和容量配置，在經(jīng)濟性、環(huán)保性和供能可靠性三個指標(biāo)方面更加優(yōu)越。