馬連波，唐俊鈺，王 悅

（國(guó)家電投內(nèi)蒙古能源有限公司，內(nèi)蒙古通遼 028011）

目前，我國(guó)正處在工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的重要階段，隨著城市的不斷發(fā)展及人民群眾居住條件的不斷完善，熱負(fù)荷需求呈現(xiàn)出明顯的增加趨勢(shì)。供熱機(jī)組的類型、方式、運(yùn)行參數(shù)等都有著較大差異，而因“以熱定電”的運(yùn)行模式，在冬季大量供暖的季節(jié)性工況下，機(jī)組的最大功率和最小功率間存在著巨大的落差，給電網(wǎng)的峰谷調(diào)整造成了很大的不利影響，直接造成了機(jī)組頻繁啟動(dòng)和資源浪費(fèi)等問題，但至今尚未引起人們的高度關(guān)注，也缺乏合理有效的解決方法[1-2]。為確保電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，需對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)峰，但這并不是單純依靠電網(wǎng)能解決的問題，而是要建立一個(gè)完整的電力市場(chǎng)體系，并制訂相應(yīng)的政策。電力系統(tǒng)的變化性決定了其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用需依賴外部電力系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)峰，目前一般將其視為一種輔助服務(wù)[3-4]?；菊{(diào)峰是指機(jī)組在不超出規(guī)定輸出功率變化范圍的情況下，按照規(guī)劃布置，以一定速率調(diào)整機(jī)組輸出功率，使之能適應(yīng)電網(wǎng)負(fù)荷的峰谷值變化。計(jì)費(fèi)調(diào)峰是指在調(diào)峰深度超過規(guī)定范圍時(shí)，由發(fā)電機(jī)組進(jìn)行的調(diào)峰，以及由系統(tǒng)安排的火電機(jī)組進(jìn)行的在規(guī)定時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行的啟停調(diào)峰。為實(shí)現(xiàn)熱電廠利潤(rùn)的最大化，保障熱電廠經(jīng)濟(jì)效益，文章開展以利潤(rùn)最大為目標(biāo)與深度調(diào)峰約束的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化研究。

1 熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方法

1.1 構(gòu)建利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

熱電廠的供熱機(jī)組中增設(shè)電鍋爐可消納風(fēng)力發(fā)電，減少風(fēng)能發(fā)電量，但這種發(fā)電量的使用將對(duì)火力發(fā)電廠的經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生影響，因此，如何使發(fā)電量最小化，并使利潤(rùn)最大化，是火力發(fā)電廠實(shí)施這種發(fā)電量最大化的問題。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方法，該方法構(gòu)建的熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

式中，ξ1為利潤(rùn)最大化目標(biāo)權(quán)重，F(xiàn)1為利潤(rùn)最大化目標(biāo)，ξ2為利潤(rùn)最大化下棄風(fēng)電量最小化目標(biāo)權(quán)重，F(xiàn)2為利潤(rùn)最大化下棄風(fēng)電量最小化目標(biāo)。

在考慮了深度調(diào)峰補(bǔ)償和發(fā)電成本的兩種情況下，利潤(rùn)最大化目標(biāo)F1為：

式中，M1為調(diào)度周期內(nèi)的收益，M2為成本，S為火力發(fā)電廠全周期運(yùn)行效益分析。

在統(tǒng)計(jì)成本時(shí)，需將燃料成本、環(huán)境成本等均作為成本構(gòu)成要素，因此，成本M2為：

式中，m1為燃料成本，m2為環(huán)境成本，m3為運(yùn)維成本，m4為折舊與攤銷成本，m5為運(yùn)輸成本，m6為其他成本。

為求出最小的棄風(fēng)電量，可用風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測(cè)功率與發(fā)電的并網(wǎng)功率間的差分表達(dá)：

式中，f為火力發(fā)電廠在全過程中的棄風(fēng)電量，為在某一時(shí)刻t時(shí)風(fēng)電預(yù)測(cè)功率值，為在某一時(shí)刻t時(shí)風(fēng)電并網(wǎng)功率。

1.2 設(shè)置深度調(diào)峰約束條件

根據(jù)上述利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可知，熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)在深度調(diào)峰時(shí)，其涉及了在某一時(shí)刻t時(shí)風(fēng)電并網(wǎng)功率，而該功率的變化會(huì)影響基于利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)，因此，需設(shè)置深度調(diào)峰約束條件[5]：

結(jié)合上述深度調(diào)峰約束條件，與利潤(rùn)最大化目標(biāo)結(jié)合，完成了熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)。

1.3 粒子群算法求解熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

在確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件后，引入粒子群算法[6]，求解構(gòu)建的利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，從而確定最優(yōu)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方案。目標(biāo)函數(shù)求解過程如下。

（1）初始化參數(shù)，設(shè)置粒子個(gè)數(shù)N，定義每個(gè)粒子的位置和速度的初始值，確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件。

（2）初始化粒子群，為每個(gè)粒子隨機(jī)分配位置和速度，并記錄每個(gè)粒子在當(dāng)前位置的最佳解。

（3）更新粒子的速度和位置。根據(jù)以下公式更新每個(gè)粒子的速度和位置。

（4）更新粒子的最佳位置。對(duì)于每個(gè)粒子，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的值判斷當(dāng)前位置是否優(yōu)于之前的最佳位置，如果是則更新粒子的最佳位置。

（5）更新群體的最佳位置。對(duì)于整個(gè)群體，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的值判斷當(dāng)前位置是否優(yōu)于之前的最佳位置，如果是則更新群體的最佳位置。

（6）判斷停止條件。根據(jù)預(yù)設(shè)的停止條件（達(dá)到最大迭代次數(shù)200次），判斷是否停止算法，如果滿足條件，則停止運(yùn)算，輸出結(jié)果，該結(jié)果即為最佳的利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方案，否則返回步驟（3）進(jìn)行迭代。

根據(jù)上述步驟，完成利潤(rùn)最大化目標(biāo)的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的求解，從而獲得最優(yōu)的熱負(fù)荷分配優(yōu)化方案。

2 實(shí)例應(yīng)用分析

2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證上述優(yōu)化方案是否可行，選擇以某熱電廠作為依托，該熱電廠中包含4臺(tái)抽汽式熱電機(jī)組，總供熱量為3.0×106kJ/h，最小出力650 MW，當(dāng)1 號(hào)、2號(hào)機(jī)組抽汽量為350 t/h 時(shí)，3號(hào)、4號(hào)機(jī)組抽汽量為200 t/h。結(jié)合該熱電廠中供熱機(jī)組運(yùn)行參數(shù)，將供熱當(dāng)量性能設(shè)置為4.23，將電鍋爐的熱能轉(zhuǎn)化效率設(shè)定為0.89，以晚上10：00至早晨7：00為一個(gè)調(diào)度循環(huán)，設(shè)定一個(gè)周期為1 h。發(fā)電機(jī)組與電網(wǎng)交換功率的上限數(shù)值為220 MW，下限數(shù)值為-220 MW。

2.2 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

完成試驗(yàn)準(zhǔn)備后，設(shè)置基于利潤(rùn)最大化目標(biāo)與深度調(diào)峰約束的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方法的參數(shù)，避免因?yàn)閰?shù)取值不同而影響方法性能，從而影響實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確性。試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置見表1。

2.3 結(jié)果分析

在明確該熱電廠供熱機(jī)組的各項(xiàng)基本參數(shù)后，針對(duì)該熱電廠進(jìn)行熱負(fù)荷優(yōu)化，以文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]方法為對(duì)比方法，結(jié)合文章所提方法，分析應(yīng)用3種方法后的利潤(rùn)提升率和棄風(fēng)電量，所得結(jié)果見表2、表3。

表2 利潤(rùn)提升率 單位：%

根據(jù)表2 和表3 數(shù)據(jù)可知，在應(yīng)用3 種方法后，熱電廠的利潤(rùn)均得到了一定的提升，并且棄風(fēng)電量均較低。相比可知，文章所提方法的利潤(rùn)提升率最高，其提高了5.1%，而文獻(xiàn)方法最高僅提升了2.8%，并且文章所提方法的棄風(fēng)電量最低，其均值僅為131.1 MW·h，而文獻(xiàn)方法的棄風(fēng)電量在200.0 MW·h以上，由此可知，文章所提方法有效提高了利潤(rùn)，降低了棄風(fēng)電量，其熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化效果最佳。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)當(dāng)前部分地區(qū)嚴(yán)重棄風(fēng)及深度調(diào)峰能力不足的現(xiàn)象導(dǎo)致的熱電廠利潤(rùn)低、棄風(fēng)電量高的問題，提出基于利潤(rùn)最大化目標(biāo)與深度調(diào)峰約束的熱電廠熱負(fù)荷分配優(yōu)化方法。實(shí)例表明，應(yīng)用該優(yōu)化方法后熱電廠有效降低了棄風(fēng)電量，同時(shí)提升了利潤(rùn)，實(shí)現(xiàn)熱電廠整體利潤(rùn)最大化目標(biāo)。在后續(xù)的研究中也可以電鍋爐裝機(jī)容量的最優(yōu)容量為研究重點(diǎn)，開展更深入的研究，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)供熱機(jī)組電鍋爐參與深度調(diào)峰各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)更理想的優(yōu)化。