汪思奇

（華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450000）

引言

多能靈活互補(bǔ)、能量梯級(jí)利用的綜合能源系統(tǒng)IES（Integrated Energy System）是世界范圍內(nèi)的研究熱點(diǎn)。現(xiàn)有文獻(xiàn)已對(duì)電動(dòng)汽車(chē)參與調(diào)峰、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、與清潔能源協(xié)同優(yōu)化以及電動(dòng)汽車(chē)充電方式對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響等方面做了很多研究，文獻(xiàn)[1]建立了EV 接入和分布式可再生能源的系統(tǒng)模型；文獻(xiàn)[2]建立了一種含電動(dòng)汽車(chē)和多種形式的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)模型，并對(duì)單目標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化，目前對(duì)EV 參與區(qū)域綜合能源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度的研究還比較少。本研究首先設(shè)置經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的多目標(biāo)函數(shù)，建立含有電動(dòng)汽車(chē)接入的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)模型，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO 算法進(jìn)行改進(jìn)。最后以系統(tǒng)模型為算例，運(yùn)用優(yōu)化后的PSO 算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解。

1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)模型

1.1 系統(tǒng)模型設(shè)定

模型包括外部電力網(wǎng)絡(luò)接入、傳統(tǒng)天然氣網(wǎng)絡(luò)（小型燃?xì)鈾C(jī)發(fā)電機(jī)組、鍋爐等）、以及可以靈活調(diào)度的電動(dòng)汽車(chē)能源管理中心等，見(jiàn)圖1。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

以24 h 內(nèi)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本最小和排放污染物量最小為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)為：

2 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型以及約束條件

2.1 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

小型燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)學(xué)模型以及約束如下：

2.2 約束條件以及能量平衡

通過(guò)對(duì)該區(qū)域所在位置對(duì)光伏發(fā)電進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)于該區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中的光伏發(fā)電的約束如下：

式（20）（21）（22）分別為區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的電平衡、熱平衡和冷平衡；Le、Lw、Lc分別為用戶(hù)端的電負(fù)荷、熱負(fù)荷和冷負(fù)荷。

3區(qū)域綜合能源優(yōu)化調(diào)度方法

本研究采用粒子群算法（Particle Swarm optimization，PSO）對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。由于在標(biāo)準(zhǔn)PSO算法中，慣性因子w 一般是取常數(shù)，現(xiàn)將w 隨著迭代次數(shù)的增加不斷改變，從而動(dòng)態(tài)適應(yīng)優(yōu)化的流程。

4 算例分析

為了驗(yàn)證本研究所提模型的有效性，以圖1 所示的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架圖為仿真算例，并進(jìn)行分析。系統(tǒng)模型包括1 臺(tái)小功率燃?xì)廨啓C(jī)，最大出力為100 MW，通過(guò)天然氣發(fā)電向電網(wǎng)供電，同時(shí)產(chǎn)生熱能來(lái)供給熱負(fù)荷；1 臺(tái)天然氣內(nèi)燃機(jī)，最大功率為200 MW，即可以消耗天然氣產(chǎn)生電能也可產(chǎn)生熱能；1 臺(tái)燃?xì)忮仩t，最大功率100 MW，通過(guò)消耗天然氣產(chǎn)生熱能；1 臺(tái)電制冷機(jī)組，最大功率50 MW，電網(wǎng)輸送電能轉(zhuǎn)化為冷負(fù)荷提供能源；1 個(gè)電動(dòng)汽車(chē)能量管理中心，設(shè)置最大充放電功率為50 MW；光伏發(fā)電機(jī)組，最大發(fā)電功率為50 MW；另外設(shè)置用戶(hù)購(gòu)電功率最大為200 MW。各種形式的能量耦合在一起形成區(qū)域綜合能源系統(tǒng)。采用實(shí)時(shí)的電價(jià)和供熱價(jià)格[3]；對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)能量管理中心，本算例設(shè)置為每充放電1 MW.h 為用戶(hù)補(bǔ)償0.5 元；本算例設(shè)置光伏發(fā)電成本為0。電轉(zhuǎn)冷（電制冷機(jī)）的效率為3.5%，氣轉(zhuǎn)電、氣轉(zhuǎn)熱、氣轉(zhuǎn)冷的效率為0.35、0.9、0.9。對(duì)于污染物排放，設(shè)置污染物排放系數(shù)a=0.3，b=0.2，c=0.15。

4.1 優(yōu)化前后PSO 算法對(duì)比分析

為了測(cè)試優(yōu)化后的效果，首先用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)Sphere 和Rastrigrin 分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO 算法和優(yōu)化PSO算法（A-PSO）進(jìn)行測(cè)試[5]。為了避免隨機(jī)誤差，使用相同的隨機(jī)粒子，并進(jìn)行100 次測(cè)試，最后對(duì)比測(cè)試結(jié)果的最優(yōu)值和最優(yōu)值的平方平均值，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 測(cè)試函數(shù)計(jì)算結(jié)果

從表1 可以看出，優(yōu)化過(guò)后的PSO 算法相比于標(biāo)準(zhǔn)PSO 算法能更快速的找到最優(yōu)值的位置，從兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的測(cè)試結(jié)果中都可以看出。為了進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化PSO 算法的有效性，將標(biāo)準(zhǔn)PSO 算法和優(yōu)化過(guò)后的PSO 算法帶入本算例含有多目標(biāo)函數(shù)的區(qū)域綜合系統(tǒng)模型中進(jìn)行求解計(jì)算，設(shè)置粒子個(gè)數(shù)為100，最大迭代次數(shù)300，得到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)適應(yīng)值的平均平方值的進(jìn)化曲線(xiàn)見(jiàn)圖2，可以看出優(yōu)化過(guò)后的PSO 算法具有更好的收斂精度、收斂速度，和穩(wěn)定性。

4.2 電動(dòng)汽車(chē)接入(V2G)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響

為了驗(yàn)證V2G 接入?yún)^(qū)域綜合能源系統(tǒng)時(shí)對(duì)系統(tǒng)的影響，現(xiàn)在分別設(shè)置以下3 種系統(tǒng)運(yùn)行情形，并進(jìn)行比較：

（1） 情形1：不考慮V2G 接入?yún)^(qū)域綜合能源系統(tǒng)。

（2） 情形2：考慮V2G 接入?yún)^(qū)域綜合能源系統(tǒng)。

（3） 情形3：考慮V2G 接入系統(tǒng)，設(shè)置不同的V2G 充放電功率（10 MW、20 MW、30 MW），分析對(duì)系統(tǒng)的影響。首先對(duì)比分析情形1 和情形2 兩種情況，各類(lèi)能源的日負(fù)荷曲線(xiàn)見(jiàn)圖3，不考慮V2G、考慮V2G 時(shí)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)各種供電設(shè)備供給電負(fù)荷的功率圖，見(jiàn)圖4。

用電低谷時(shí)，此時(shí)的電能主要從電網(wǎng)購(gòu)入，此時(shí)電價(jià)較低，在用電高峰時(shí)期，此時(shí)電價(jià)較高，電負(fù)荷的供給主要通過(guò)燃?xì)廨啓C(jī)以及光伏來(lái)維持。

分析可知，在該區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中引入V2G 之后，當(dāng)用電低峰期的時(shí)候，此時(shí)對(duì)用電負(fù)荷供給的電能主要從電網(wǎng)中獲得，而電動(dòng)汽車(chē)此時(shí)可以作為用電負(fù)荷進(jìn)行充電。隨著電價(jià)的升高，用電負(fù)荷處于高峰期的時(shí)候，此時(shí)V2G 可以作為供給端來(lái)給用電負(fù)荷提供電能，從而代替燃?xì)馄啓C(jī)彌補(bǔ)其不足，從圖中可以看出此種調(diào)度方案完全可以滿(mǎn)足用電負(fù)荷的需求，而且在系統(tǒng)中引入V2G 之后，該區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性都有較大提高，表2 為情形1 和情形2 的經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的運(yùn)行結(jié)果。

表2 不同情形的優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果

4.3 不同數(shù)量V2G 接入對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響

為了研究電動(dòng)汽車(chē)接入的數(shù)量是否對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行有影響，分別將V2G 的充放電最大功率設(shè)置為20 MW、30 MW、40 MW，假設(shè)有足夠多的電動(dòng)汽車(chē)參與調(diào)度，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 不同的V2G 最大充放電功率運(yùn)行結(jié)果

隨著電動(dòng)汽車(chē)最大充放電功率的增大，系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性有顯著的提升，雖然隨著電動(dòng)汽車(chē)接入數(shù)量的不斷變多，從總體成本的角度來(lái)看，適當(dāng)增加電動(dòng)汽車(chē)的接入數(shù)量，可以降低系統(tǒng)運(yùn)行的成本。

5 結(jié)論

本研究在傳統(tǒng)的冷熱電聯(lián)區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，加入了可靈活調(diào)度的V2G 能量資源，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO 算法進(jìn)行了改進(jìn)，從算例仿真結(jié)果來(lái)看：

（1） 通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)和系統(tǒng)模型進(jìn)行求解，結(jié)果表明改進(jìn)過(guò)后的PSO 算法是系統(tǒng)運(yùn)行更加優(yōu)化，并且可以同時(shí)兼顧經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

（2） 通過(guò)對(duì)是否考慮V2G 的系統(tǒng)模型兩種情況的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行分析可知，在考慮V2G 接入的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)中，V2G 的接入可以有效減少燃?xì)廨啓C(jī)的出力，從而提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，降低污染物排放。

（3） 對(duì)不同的電動(dòng)汽車(chē)最大充電功率的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行分析，表明在有足夠多電動(dòng)汽車(chē)參與調(diào)度的前提下，隨著電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量的增加，有足夠多的資源參與系統(tǒng)調(diào)峰，起到削峰填谷的作用，可以提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

本研究不足之處在于對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的充電方式?jīng)]有過(guò)多的考慮，本研究后續(xù)工作將對(duì)電動(dòng)汽車(chē)不同的充電方式進(jìn)行更深的研究。