何勇萍, 劉小敏, 肖艷利, 茍瑞欣, 王保又

(1.國網(wǎng)寧夏電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,寧夏 銀川 750011; 2.華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京 昌平 102206)

0 引言

2020年9月，習(xí)近平總書記提出我國二氧化碳排放量于2030年前達(dá)到峰值、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)(即雙碳目標(biāo))，對我國社會發(fā)展方式帶來較大改變。我國能源碳排放占碳排放總量的85%左右，實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的關(guān)鍵點(diǎn)在能源系統(tǒng)。目前，我國能源系統(tǒng)面臨著能源需求放緩、新能源消納率低、能源整體投入產(chǎn)出效率低等問題[1]。因此，優(yōu)化能源供給結(jié)構(gòu)、在需求側(cè)構(gòu)建多能源供應(yīng)系統(tǒng)成為我國能源發(fā)展的重要任務(wù)和方向。受限于規(guī)劃階段的合理性與否，運(yùn)行階段在經(jīng)濟(jì)、能效、環(huán)保等方面的優(yōu)化提升空間非常有限。因此，制定合理的規(guī)劃建設(shè)方案對于減少能源浪費(fèi)、合理分配能源需求、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。

規(guī)劃作為多能耦合系統(tǒng)開發(fā)利用的依據(jù)與基礎(chǔ)，直接關(guān)系到系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性。文獻(xiàn)[2,3]針對微電網(wǎng)系統(tǒng)分別考慮能源供給系統(tǒng)的安全可靠、綠色環(huán)保建立了規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[4～6]以初始投資、運(yùn)行成本等為目標(biāo)構(gòu)建了多能互補(bǔ)系統(tǒng)規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[7]提出了一種鄉(xiāng)鎮(zhèn)生物質(zhì)能綜合能源系統(tǒng)兩階段優(yōu)化模型；文獻(xiàn)[8]提出了基于博弈論思想的微電網(wǎng)合作運(yùn)營雙層規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[9]建立了一種基于混合整數(shù)理論的兩階段綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型；文獻(xiàn)[10]構(gòu)建了面向用戶側(cè)綜合能源系統(tǒng)的雙層協(xié)同優(yōu)化模型?，F(xiàn)有關(guān)于多能耦合或綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃的研究主要針對如何使系統(tǒng)容量配置的更經(jīng)濟(jì)，實(shí)際工程應(yīng)用中也較為強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)效益，缺乏對系統(tǒng)環(huán)保性的考慮。

電熱耦合能源系統(tǒng)廣泛存在于我國北方，以綜合能源優(yōu)化的方法實(shí)現(xiàn)其能源供給與消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)、低碳的最優(yōu)，能夠有效解決我國北方冬季霧霾等環(huán)境污染問題，助力雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。在上述研究的基礎(chǔ)上，本文提出一種電熱耦合綜合能源系統(tǒng)雙階段優(yōu)化結(jié)合的精細(xì)化規(guī)劃模型。模型的第一階段是在投資和環(huán)境最優(yōu)的兩個目標(biāo)下求得電熱耦合綜合能源系統(tǒng)的多目標(biāo)規(guī)劃方案帕累托解集，第二階段是在考慮設(shè)備運(yùn)行特性的基礎(chǔ)上對規(guī)劃的結(jié)果進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)行方案并從多個指標(biāo)驗(yàn)證規(guī)劃方案的合理性。

1 電熱耦合綜合能源系統(tǒng)雙階段優(yōu)化架構(gòu)

本文主要以具有電、熱負(fù)荷需求的綜合能源系統(tǒng)為研究對象。該系統(tǒng)由能源供應(yīng)、能源轉(zhuǎn)換和能源需求三個部分組成。電熱耦合綜合能源系統(tǒng)的基本組成如圖1所示。

圖1 電熱耦合綜合能源系統(tǒng)的基本架構(gòu)

圖2 電熱耦合綜合能源系統(tǒng)雙階段優(yōu)化架構(gòu)

如圖2所示，本文采用兩階段優(yōu)化方法對電熱耦合綜合能源系統(tǒng)的裝機(jī)容量和運(yùn)行模式進(jìn)行優(yōu)化：

第一階段是實(shí)現(xiàn)各供能設(shè)備裝機(jī)容量優(yōu)化。該階段以供需平衡、投資上下限、場地大小等為約束條件，以投資和環(huán)境成本最小為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化出設(shè)備裝機(jī)的方案。

第二階段是實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度策略的優(yōu)化。該階段以功率平衡、設(shè)備運(yùn)行特性和網(wǎng)絡(luò)傳輸特性等為約束條件，以運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù)，為系統(tǒng)運(yùn)行制定最優(yōu)的運(yùn)行策略。運(yùn)行的結(jié)果將傳遞給多準(zhǔn)則決策方法，對比決策出最優(yōu)配置方案。

2 電熱耦合綜合能源系統(tǒng)雙階段優(yōu)化模型

2.1 規(guī)劃階段

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

(1)

式中：Cbuy,i為系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備的購買費(fèi)用，元；Cins,i為設(shè)備的安裝費(fèi)用，元；Ccon,i為設(shè)備的土建費(fèi)用，元;xi為優(yōu)化變量，表示設(shè)備的裝機(jī)容量，kW；Coth為系統(tǒng)規(guī)劃建設(shè)時產(chǎn)生的其他費(fèi)用，元。

(2)

式中：α表示火力發(fā)電的污染物排放系數(shù)；PE(t)表示系統(tǒng)從電網(wǎng)購買的電量，kWh；β表示天然氣機(jī)組的污染物排放系數(shù)。

2.1.2 約束條件

(3)

(4)

(5)

2.1.3 不確定性描述

在規(guī)劃階段，對光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電以及用戶負(fù)荷多采用概率密度的描述方法。通過歷史數(shù)據(jù)建立光照、風(fēng)速、用戶負(fù)荷的概率密度函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)光照、風(fēng)速、用戶負(fù)荷的數(shù)據(jù)預(yù)測[12,13]。

1)風(fēng)力發(fā)電不確定性模型

(6)

式中：v為風(fēng)速，m/s；k為統(tǒng)計(jì)分布函數(shù)中的形態(tài)；c為統(tǒng)計(jì)分布函數(shù)中的幅度；vci為風(fēng)機(jī)的最小啟動風(fēng)速，即切入風(fēng)速，m/s；vco為風(fēng)機(jī)的最大安全風(fēng)速，即切出風(fēng)速，m/s；Pwind-N為風(fēng)機(jī)標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的功率，kW；k1，k2為系數(shù)，可以由式(7)計(jì)算所示。

(7)

式中：vN為風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出額定發(fā)電功率時的最小風(fēng)速，m/s。

2)光伏發(fā)電出力不確定性模型

(8)

式中：Ps為光伏當(dāng)前的實(shí)際發(fā)電功率，kW；n為擬合的樣本量；h是帶寬；Ps,i為光伏板數(shù)量。

3)負(fù)荷不確定性模型

(9)

式中:PL為用戶某時刻的負(fù)荷量，kW；μL為用戶負(fù)荷概率統(tǒng)計(jì)的均值；σL為用戶負(fù)荷概率統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 運(yùn)行階段

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

(10)

2.2.2 約束條件

(11)

(12)

(13)

(14)

式中：γ(t)為時段t第k個設(shè)備的開啟或關(guān)閉狀態(tài)；Pmax_k(t)、Pmin_k(t)為時段t第k個設(shè)備所允許的最大、最小輸出功率，kW；PΔmin_k(t)、PΔmax_k(t)為時段t第k個設(shè)備所允許的降低或增加出力的爬坡速度。

(15)

(16)

2.2.3 不確定性描述

針對供能系統(tǒng)運(yùn)行階段可再生能源發(fā)電和用戶負(fù)荷的不確定性問題，相關(guān)學(xué)者從多時間尺度預(yù)測、多因素預(yù)測、預(yù)測方法改進(jìn)等幾個方面開展研究[14,15]。本文中光伏發(fā)電組件和風(fēng)力發(fā)電機(jī)的發(fā)電出力、用戶用能負(fù)荷均由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[16]預(yù)測而來。

2.3 求解方法

綜合能源系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型的全局最優(yōu)解通常由帕累托最優(yōu)解集獲得。帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-II)能夠有效避免尋優(yōu)過程中陷入局部最優(yōu)解的問題。多準(zhǔn)則妥協(xié)優(yōu)化法(VIKOR)是一種可以根據(jù)目標(biāo)沖突的標(biāo)準(zhǔn)對備選方案進(jìn)行排序有效的技術(shù)[17]。本文采用帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-II)對所建立模型進(jìn)行求解，用VIKOR方法從帕累托解集中獲取最優(yōu)解。NSGA-II的基本步驟如圖3所示，VIKOR方法的基本步驟如式(17)(18)(19)所示。

圖3 基于NSGA-II和VIKOR的電熱耦合綜合能源規(guī)劃模型求解流程

(17)

(18)

(19)

式中：Qi為優(yōu)化方案i的折衷值；v為群體效用的最大系數(shù)。

基于NSGA-II和VIKOR的電熱耦合綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型的求解流程如下：

1)系統(tǒng)初始化。將設(shè)備性能、歷史負(fù)荷、歷史光照、歷史風(fēng)速等相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)。

2)數(shù)據(jù)初始化。根據(jù)輸入數(shù)據(jù)，預(yù)測規(guī)劃和運(yùn)行階段的光照強(qiáng)度、風(fēng)速和用戶負(fù)荷。

3)群體初始化。將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)，并初始化種群，產(chǎn)生第一代群體。

4)適應(yīng)度計(jì)算。計(jì)算每個個體的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境適應(yīng)度函數(shù)值。

5)基因遺傳。經(jīng)過選擇、交叉、變異等步驟，產(chǎn)生后代種群。

6)篩選帕累托前沿。對個體適應(yīng)度進(jìn)行帕累托排序，篩選帕累托解集。

7)終止條件。判斷終止條件，如果滿足終止條件，則輸出最終的帕累托前沿解集，不滿足則重復(fù)4、5、6步。

8)運(yùn)行仿真。根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)、優(yōu)化約束、優(yōu)化算法進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化仿真，輸出運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果。

9)最優(yōu)方案篩選。根據(jù)VIKOR方法從帕累托解集中篩選出最優(yōu)的配置方案，并輸出結(jié)果。

3 算例

本文選取中國某在建綜合能源項(xiàng)目作為研究對象，驗(yàn)證所建立的規(guī)劃模型的可靠性。該園區(qū)主要規(guī)劃需求包括電、熱供應(yīng)體系規(guī)劃，夏季供冷需求由分布式電制冷機(jī)組滿足，已計(jì)入電負(fù)荷。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

在考慮多能互補(bǔ)特性、可再生能源的接入下，擬設(shè)計(jì)園區(qū)電負(fù)荷需求由太陽能光伏板、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、儲能電池、燃機(jī)發(fā)電及10kV低壓配電網(wǎng)等供應(yīng)，熱負(fù)荷需求由熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、電鍋爐和蓄熱罐供應(yīng)。園區(qū)電負(fù)荷、熱負(fù)荷、風(fēng)機(jī)和光伏預(yù)測數(shù)據(jù)如圖4和圖5所示。

圖4 年電、熱負(fù)荷月累計(jì)量

圖5 太陽光照、風(fēng)速預(yù)測值

天然氣價(jià)格采用固定價(jià)格3.25元/m3，電價(jià)主要采用峰谷分時電價(jià)：峰時(8:00～11:00，17:00～21:00)電價(jià)為1.42元/kWh，谷時(21:00～次日7:00)電價(jià)為0.47元/kWh，平時(7:00～8:00，11:00～17:00)電價(jià)為0.947元/kWh。規(guī)劃中擬采購的設(shè)備種類及其關(guān)鍵參數(shù)如表1所示。

表1 系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)參數(shù)

3.2 仿真方案

本研究設(shè)置以投資成本為單目標(biāo)以及投資成本和環(huán)境成本為雙目標(biāo)兩種仿真方案，以驗(yàn)證本研究的可行性。

模式1以投資成本最小為單目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

模式2以投資成本和環(huán)境成本為雙目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

3.3 仿真結(jié)果

(1)規(guī)劃仿真結(jié)果

根據(jù)本文所選用的方法對不同仿真模式進(jìn)行求解，模式2的帕累托解集及最優(yōu)方案如圖所示。

圖6 模式2的帕累托解集及最優(yōu)方案

由圖6可知，投資成本與污染物排放是一個相互排斥的目標(biāo)，減少污染物的同時需要付出一定的經(jīng)濟(jì)成本。由表2可以看出不同仿真方案之間規(guī)劃結(jié)果的差異，模式1風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等機(jī)組配置較少。模式2配置了較多的可再生出力機(jī)組。該園區(qū)的原建設(shè)方案(原建設(shè)方案為該園區(qū)現(xiàn)實(shí)中的建設(shè)方案，是未考慮多能互補(bǔ)的傳統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)下的結(jié)果)供電、供暖系統(tǒng)的總裝機(jī)明顯大于兩種優(yōu)化仿真方案。

本文將年總成本、可再生能源占比、年污染物排放、設(shè)備裝機(jī)冗余度、綜合能效五個指標(biāo)的效用(與正理想解的距離)作為VIKOR方法的最優(yōu)解篩選的考慮因素。兩種模式規(guī)劃方案的指標(biāo)狀態(tài)如圖7所示。

圖7 不同模式VIKOR狀態(tài)對比

表2 各方案規(guī)劃方案對比

(2)冬季典型日運(yùn)行仿真結(jié)果

圖8、9為冬季不同方案供電、供暖系統(tǒng)各設(shè)備的出力狀態(tài)。其中(a)為模式1的出力狀態(tài)，(b)為模式2的出力狀態(tài)。

圖8 冬季典型日供電系統(tǒng)各單元出力

由圖8可知，模式1各設(shè)備裝機(jī)容量較小，較為依賴外部電網(wǎng)。其儲能電池最大程度響應(yīng)峰谷電價(jià)以降低運(yùn)行成本。模式2增大了可再生能源的裝機(jī)容量，其出力占比明顯大于模式1，從而減少了對電網(wǎng)的依賴。

圖9 冬季典型日供熱系統(tǒng)各單元出力

由圖9可知，熱負(fù)荷由電鍋爐、熱電聯(lián)產(chǎn)和儲熱系統(tǒng)共同滿足。模式1中熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組裝機(jī)的較少，使得其供暖系統(tǒng)多依賴于電鍋爐，且熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組保持較高的負(fù)荷工作狀態(tài)。模式2熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組與電鍋爐相互配合出力，增大了蓄熱裝置的靈活性，更有效促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境兩個目標(biāo)的協(xié)調(diào)。該方案有效降低了初始建設(shè)的投資成本，提升了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和靈活性。

3.4 對比分析

圖10為不同模式下冬季典型日運(yùn)行成本。圖11為不同模式下冬季典型日污染物排放情況。模式1減少了整個能源系統(tǒng)的投資成本，在一定程度上增大了系統(tǒng)的運(yùn)行成本，也增大了污染物的排放。模式2選擇了較為清潔化的配置方案，該方案不僅能夠在一定程度上降低污染排放，還能降低運(yùn)行階段的能源購買和維護(hù)費(fèi)用。

圖10 冬季典型日運(yùn)行成本

圖11 冬季典型日污染物排放

表3 各方案結(jié)果對比

如表3所示，本文提出的方案在初始投資、綜合能效、可再生能源占比、設(shè)備冗余度等各方面都具有優(yōu)勢：相比模式1，年總運(yùn)行成本節(jié)約8%，綜合能效提高12%，可再生能源占比提高93%。原規(guī)劃方案考慮因素較少，設(shè)備裝機(jī)普遍較大，給投資建設(shè)者增加了很大的負(fù)擔(dān)。本文所提出的方法綜合考慮投資約束、運(yùn)行費(fèi)用、系統(tǒng)運(yùn)行綜合能效、可再生能源利用等因素，并在具體方案中結(jié)合設(shè)備運(yùn)行特性，針對不同場景制定出多樣化的規(guī)劃方案。

4 結(jié)論

為增強(qiáng)多能源耦合能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果的合理性、解決我國北方電熱耦合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、環(huán)保供能問題，本文提出了一種考慮設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的區(qū)域電熱耦合綜合能源系統(tǒng)雙階段多目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)化模型。并通過NSGA-II和VIKOR對模型進(jìn)行求解，解決了大量非線性約束下的模型求解難題。結(jié)果表明，本文所提出的模型能夠有效解決傳統(tǒng)能源規(guī)劃中裝機(jī)冗余、投資過剩、能效較低的弊端。

此外，本文所研究的多能源系統(tǒng)并未涉及冷、天然氣等其他能源的供應(yīng)，且很多數(shù)據(jù)進(jìn)行了理想化處理。在下一階段，本研究將更多的結(jié)合實(shí)際工程的實(shí)施現(xiàn)狀，進(jìn)一步研究冷、熱、電、氣等多種能源聯(lián)合供應(yīng)系統(tǒng)的規(guī)劃和運(yùn)行調(diào)度方法。