摘 要：在機組100%為全可再生能源的多能互補系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過部分市網(wǎng)供電及“隔墻售電”消納改進其容量配置和調(diào)度優(yōu)化模型并通過LINGO求解，考察市網(wǎng)供電和“隔墻售電”對系統(tǒng)經(jīng)濟性和碳排放參數(shù)的影響。結(jié)果表明：隨著隔墻售電的電價增長，系統(tǒng)的運行費用及蓄電池的容量隨之下降，在售電電價增至0.33元/kWh后蓄電池單元容量趨于穩(wěn)定；在售電電價達到0.37元/kWh后系統(tǒng)不再因電價的上升而引起系統(tǒng)運行策略的改變；園區(qū)多能互補系統(tǒng)相比不參與“隔墻售電”的傳統(tǒng)系統(tǒng)，系統(tǒng)年總費用降低25.9%，年運行成本降低37.8%，碳排放強度由76.9 kgCO2/（m2·a）降至52.3 kgCO2/（m2·a）。

關(guān)鍵詞：優(yōu)化設(shè)計；生物質(zhì)能；多能互補；碳排放強度；多能源耦合

中圖分類號：TK01""""""""""""""""""" """"""""""" 文獻標志碼：A

0 引 言

能源問題一直是國內(nèi)外關(guān)注的重點問題，2020年中國提出“CO2排放力爭2030年前達到峰值，努力爭取2060年前碳中和”的目標［1-2］。當下中國電力轉(zhuǎn)型正處于從可再生能源替代邁向更高效利用的多能互補系統(tǒng)的關(guān)鍵拐點［3］，同時可再生能源并網(wǎng)對系統(tǒng)運行穩(wěn)定性和經(jīng)濟性提出更高要求，如何發(fā)展及規(guī)劃多能互補系統(tǒng)并探究其對碳排放的影響成為當前研究的熱點問題。

多能互補系統(tǒng)能考慮可再生能源的介入，實現(xiàn)能源的集成、耦合，相比于傳統(tǒng)能源的獨立運行模式，多能互補系統(tǒng)可利用能源之間的轉(zhuǎn)換利用、互補、合理分配以提高可再生能源消納［3］。目前國內(nèi)外對多能互補系統(tǒng)已有一些初步研究［4-7］，涉及多能互補系統(tǒng)容量配置和調(diào)度問題，由于系統(tǒng)存在多種機組及負荷，其中的不確定性給系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計增加了難度。本課題組研究的全可再生能源多能互補系統(tǒng)提高了可再生能源的利用率，降低了可再生能源波動性、間歇性對能源系統(tǒng)產(chǎn)生的沖擊；任洪波等［8］以能源流為紐帶，以費用流為目標構(gòu)建區(qū)域分布式能源互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備配置和運行策略的協(xié)同優(yōu)化數(shù)學模型；陳新等［9］采用線性規(guī)劃法建立多能互補系統(tǒng)容量配置和能源調(diào)度模型，利用LINGO對模型編程求解，探討系統(tǒng)容量配置及就地消納率的調(diào)度規(guī)律；潘華等［10］構(gòu)建含風、光、氣、網(wǎng)聯(lián)合供電、供熱的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型，分析夏冬季節(jié)4種場景下區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度以及運行成本；祝榮等［11］建立基于合作博弈的綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型，提升了系統(tǒng)風電消納能力，減少系統(tǒng)的碳排放量；劉艷峰等［12］建立孤立多能互補建筑能源系統(tǒng)優(yōu)化模型，以系統(tǒng)費用年值最低為優(yōu)化目標，解決了孤立鄉(xiāng)村能源供給問題。但目前偏遠地區(qū)多能互補系統(tǒng)與電網(wǎng)交互的成本過高，同時也需減少風光等可再生能源的棄電現(xiàn)象，所以風光機組發(fā)電無法充分消納的問題需要新的政策及機制提供解決方法。浙江省第十三屆人民代表大會常務(wù)委員會第三十八次會議通過《浙江省電力條例》［13］，政府部門允許分布式能源機組通過配電網(wǎng)將電力直接銷售給周邊用戶。用戶通過隔墻售電政策可直接從附近分布式發(fā)電項目購電，這不僅減小了輸送電過程中的電力損耗同時也使一些不具備投資價值的項目具備投資價值，有利于可再生能源的進一步發(fā)展，隔墻售電政策會成為促進國家能源轉(zhuǎn)型的重要途徑。

國家發(fā)展改革委會同有關(guān)部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快建立統(tǒng)一規(guī)范的碳排放統(tǒng)計核算體系實施方案》［14］也加快了建立統(tǒng)一規(guī)范的碳排放統(tǒng)計核算體系。目前國內(nèi)外學者也對建筑碳排放核算進行大量研究［15-19］，詳細闡述建筑全生命周期碳排放強度計算過程，文獻［18］中綜合體建筑碳排放強度為108 kgCO2/（m2·a），文獻［19］中住宅建筑碳排放強度為51～60 kgCO2/（m2·a），但以上文獻均未考慮現(xiàn)有新型低碳建筑及園區(qū)主要由可再生能源供能的情況。

本文以安徽滁州某園區(qū)為例，規(guī)劃設(shè)計園區(qū)多能互補系統(tǒng)，計算其碳排放強度并分析“隔墻售電”政策對該園區(qū)多能互補系統(tǒng)各機組的規(guī)劃調(diào)度和園區(qū)全生命周期碳排放強度的影響，研究結(jié)果可為“隔墻售電”政策落地奠定理論基礎(chǔ)。

1 數(shù)學模型及案例數(shù)據(jù)

1.1 系統(tǒng)簡介

本文研究中，多能互補系統(tǒng)由生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)機組、光伏發(fā)電機組、風力發(fā)電機組、地源熱泵機組、生物質(zhì)直燃鍋爐以及蓄能設(shè)備組成，圖1為該系統(tǒng)的能流圖。系統(tǒng)采用并網(wǎng)不上網(wǎng)的運行方式，僅從電網(wǎng)購電，以減少對電網(wǎng)調(diào)控造成的影響。用戶所需電負荷主要由熱電聯(lián)產(chǎn)機組與風電及光伏機組提供，系統(tǒng)在電網(wǎng)谷價以及平價時段對蓄電池進行充電，當系統(tǒng)發(fā)電量無法滿足負荷需求時，由蓄電池補充供電，不足部分用電網(wǎng)補充。用戶所需熱負荷主要由地源熱泵以及熱電聯(lián)產(chǎn)機組余熱通過換熱器供熱，在熱負荷較低時，由蓄熱槽進行蓄熱并在熱負荷較高時由蓄熱槽放熱，不足部分通過生物質(zhì)直燃供熱提供熱量。用戶所需冷負荷則通過地源熱泵機組提供。

1.2 模型建立

本文基于多能互補供能系統(tǒng)，按照逐時優(yōu)化原則和設(shè)備恒定效率假設(shè)，遵循逐步分解建模的思路，對系統(tǒng)中的典型設(shè)備進行數(shù)學建模，得到各單元的物理模型及經(jīng)濟模型，并加入“隔墻售電”交易模型，采用混合整數(shù)線性規(guī)劃法建立考慮“隔墻售電”的多能互補系統(tǒng)的容量配置和能源調(diào)度策略的協(xié)同優(yōu)化模型，由于本課題組已有論文及專利詳細研究了多能互補系統(tǒng)主要單元數(shù)學模型建模［9，20］，此處不再贅述，模型運行流程如圖2所示，首先將收集及模擬得到的初始負荷數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)導(dǎo)入LINGO軟件編寫的數(shù)學模型，LINGO軟件會自行尋找最優(yōu)化算法進行求解，若未滿足收斂條件則重新計算，在滿足收斂條件后通過多組運算結(jié)果比較程序會輸出最優(yōu)解。

1.2.1 目標函數(shù)

在部分單元約束已確定的情況下，目標函數(shù)以最小化數(shù)學模型的總成本為目標。

[MinCTAC=im=112h=124（CICi，m，h+CMCi，m，h+COCi，m，h-Ii，m，h）]"""""" （1）

式中：[CTAC]——系統(tǒng)年總費用，元；[i]——單元種類；[m]——月份；h——某一時刻；[CIC]——單元投資費用，元；[CMC]——單元維護費用，元；[COC]——單元運行費用，元；[I]——隔墻售電總收益，元。

各項成本函數(shù)可表達為：

[iCIC，i=g×1+gy1+gy-1×iRi×CUP，i×20yiCMC，i=m=112h=124（Pelec，i，m，h×Fi+Phot，i，m，h×Fi+Pcold，i，m，h×Fi）iCOC，i=j=12m=112h=124Pelec，j，m，h×3600ηej×qBRM×PBRM+Ebuy]

（2）

式中：[g]——資金投資年利率，0.049；[y]——設(shè)備使用年限，光伏機組、風電機組、生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)機組、生物質(zhì)鍋爐及地源熱泵取20 a，儲能設(shè)備取10 a；[Ri]——[i]單元的容量配置，kW；[CUP，i]——某單元投資費用的千瓦造價，元/kW；[Pelec，i，m，h]——電力調(diào)度時[i]單元的出力；[Fi]——[i]單元參與調(diào)度時的單位維護費用，元/kW；[Phot，i，m，h]——熱力調(diào)度時[i]單元的出力，kW；[Pcold，i，m，h]——冷量調(diào)度時[i]單元的出力，kW；[ηe]——單元的電轉(zhuǎn)換效率；[qBRM]——生物質(zhì)原料的熱值，kJ/kg；[PBRM]——生物質(zhì)原料的單價，0.3元/kg；[Ebuy]——系統(tǒng)購電價格，元/kWh。本文中多能互補系統(tǒng)涉及到的單元[i]包括光伏單元、風力發(fā)電單元、生物質(zhì)氣化熱電聯(lián)產(chǎn)單元、生物質(zhì)直燃供熱單元、地源熱泵單元、蓄電池以及蓄熱槽，單元j包括生物質(zhì)氣化熱電聯(lián)產(chǎn)單元、生物質(zhì)直燃供熱單元。

1.2.2 隔墻售電交易模型

本文所建立的多能互補系統(tǒng)模型中參與隔墻售電的機組為光伏機組和風力發(fā)電機組，隔墻售電的表達式為：

[I=im=112h=124（Pfpvi，m，h+Pfwti，m，h-Prpvi，m，h-Prwti，m，h）×Usell]"""" （3）

式中：[Pfpvi，m，h、][Pfwti，m，h]——光伏機組、風電機組發(fā)電功率；[Prpvi，m，h、][Prwti，m，h]——光伏機組、風電機組自用功率；[Usell]——隔墻售電電價，本文容量配置模擬計算取0.4元/kWh。

1.2.3 碳排放強度計算模型

園區(qū)全生命周期碳排放量是各階段的碳排放量之和，本文中園區(qū)全生命周期由物化、運行和拆除3個階段組成。由于本文中不同場景多能互補系統(tǒng)供能機組裝機容量不同，所以本文將建筑建造產(chǎn)生的碳排放量和多能互補系統(tǒng)機組產(chǎn)生的碳排放量分開計算，碳排放計算模型公式為：

[Cbulid=inMi×Tcl，i+Li×Tjt，i+jnNj×Tsg，j+CremoveCIES=Y×anEa×TaC=Cbuild+CIES]" （4）

式中：[Cbulid]——園區(qū)建筑建造物化及拆除階段產(chǎn)生的CO2；[Mi]——第[i]種材料使用量；[Tcl，i]——第[i]種材料生產(chǎn)碳排放因子；[Li]——第[i]種材料運輸距離；[Tjt，i]——第[i]種材料運輸碳排放因子；[Nj]——第[j]種施工機械耗能；[Tsg，j]——第[j]種施工機械的碳排放因子；[Cremove]——園區(qū)建筑拆除階段產(chǎn)生的CO2；[CIES]——園區(qū)多能互補系統(tǒng)產(chǎn)生的CO2；[Y]——建筑使用年限，本文取20 a；[Ea]——第[a]種能源出力；[Ta]——第[a]種能源碳排放因子；[C]——園區(qū)全生命周期總碳排放量。根據(jù)工程量清單并通過碳排放強度量模型對園區(qū)物化及拆除過程碳排放量進行統(tǒng)計計算，經(jīng)計算，建筑建造物化階段碳排放量為10088.94 t。

通過對建筑全生命周期以及選取中國國內(nèi)實例對風力發(fā)電、光伏發(fā)電和生物質(zhì)能發(fā)電及發(fā)熱全生命周期的總CO2排放核算［21］以及《IPCC 2006年國家溫室氣體清單指南2019修訂版》的統(tǒng)計數(shù)據(jù)［22］，對各環(huán)節(jié)的計量范圍予以說明，之后對核算中各環(huán)節(jié)的碳排放系數(shù)進行歸一化處理，計量范圍及總碳排放因子如表1所示。其中，√代表能源鏈考慮了該碳排放途徑。

1.2.4 約束條件

式（5）表示在系統(tǒng)運行每一時段的電功率平衡、用熱平衡和用冷平衡。

[PGRID，m，h+PPV，m，h+PWT，m，h+PSBT，out，m，h+PBDCH，out，m，h=Eelec，m，h+PGSHP，m，h+PSBT，in，m，hQGSHP，m，h+QBDCH，m，h+QHS，out，m，h+QBC，m，h=Ehot，m，h+QHS，in，m，hDGSHP，m，h=Ecold，m，h] （5）

式中：[PGRID，m，h]——主網(wǎng)的供電功率；[PPV，m，h]——光伏機組的供電功率；[PWT，m，h]——風電機組的供電功率；[PSBT，out，m，h]、[PSBT，in，m，h]——蓄電池的放電和充電功率；[PBDCH，out，m，h]——熱電聯(lián)產(chǎn)機組的放電功率；[PGSHP，m，h]——水源熱泵機組耗電功率；[Eelec，m，h、][Ehot，m，h、][Ecold，m，h]——用戶側(cè)電負荷、熱負荷和冷負荷；[QGSHP，m，h] ——水源熱泵機組的產(chǎn)熱功率；[QBDCH，m，h]——熱電聯(lián)產(chǎn)機組的產(chǎn)熱功率；[QHS，out，m，h、][QHS，in，m，h]——儲熱單元的放熱和充熱功率；[QBC，m，h]——生物質(zhì)直燃鍋爐的產(chǎn)熱功率；[DGSHP，m，h]——水源熱泵機組的制冷功率。

1.3 計算案例

1.3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本研究選取滁州地區(qū)某一綜合性園區(qū)為研究對象，該園區(qū)總用地面積39011 m2，總建筑面積37840 m2，園區(qū)包括綜合辦公樓、實驗中心、車間、員工宿舍。

為便于計算，在優(yōu)化計算過程中將全年劃分為冬季、過渡季和夏季，分別選取冬季、過渡季、夏季1個典型周作為運行周期。基于該地區(qū)的歷史電價數(shù)據(jù)，制定如下分時電價及隔墻售電電價，如圖3所示。

各項設(shè)備投資成本及運行維護成本的數(shù)據(jù)如表2所示。

1.3.2 場景設(shè)置

為對比生物質(zhì)能參與供能以及隔墻售電政策對系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的影響，本文將考慮是否包含生物質(zhì)能供能和是否包含隔墻售電政策，設(shè)置4個場景來對結(jié)果進行分析，各場景設(shè)置如表3所示。

1.4 求解方法

本文所求問題為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，根據(jù)負荷以及資源稟賦情況對多能互補系統(tǒng)進行容量配置優(yōu)化，使用LINGO求解器進行編程求解，將優(yōu)化過程分為2層［9］：上層為容量配置優(yōu)化，對各單元裝機容量和儲能單元容量進行優(yōu)化；下層為運行調(diào)度優(yōu)化，采用逐時優(yōu)化方法，以1 h為計算步長。

2 結(jié)果與討論

2.1 各場景容量配置

優(yōu)先使用維護費用和運行費用較少的供能設(shè)備進行供能，在這些設(shè)備無法滿足負荷時再通過其他單元補充。4個場景下的容量配置優(yōu)化結(jié)果如圖4所示。

本文按照系統(tǒng)的經(jīng)濟性最優(yōu)進行優(yōu)化調(diào)度，由圖4和圖5可知，由于園區(qū)屋頂面積限制，光伏機組裝機容量無變化，場景0-0中，可再生能源發(fā)電單元裝機比例為30%，市網(wǎng)補充比例，此時儲能比例為305%。場景0-1和場景1-0的多能互補系統(tǒng)相比場景0-0，蓄電池配置降低35%，相對裝機比例降至195%；引入“隔墻政策”后，場景0-1相比場景0-0，風電裝機增加1350 kW，相對裝機比例達到54%。場景1-1中，可再生能源發(fā)電單元裝機比例達到115%，市網(wǎng)補充比例，此時儲能比例為110%。由此可知，“隔墻售電”政策的引入增加了新能源機組消納手段，提升了多能互補系統(tǒng)風電機組裝機的積極性，降低了系統(tǒng)儲能機組的裝機量。

2.2 隔墻售電政策影響分析

現(xiàn)階段大部分多能互補系統(tǒng)仍以傳統(tǒng)消納方式消納新能源，在中國新能源發(fā)展高速發(fā)展的同時，也出現(xiàn)了棄風、棄光及新能源對電網(wǎng)供電波動較大等問題，隔墻售電政策是破解這些問題的重要措施，研究該政策實施對多能互補系統(tǒng)的影響非常必要。

2.2.1 隔墻售電電價對儲能及運行成本的影響

隔墻售電電價過低會降低系統(tǒng)新能源機組裝機的積極性，過高會導(dǎo)致分布式能源無節(jié)制的發(fā)展，從而影響系統(tǒng)儲能機組的裝機容量，所以隔墻售電政策中售電價的合理修訂非常有必要，本文選取場景1-1的系統(tǒng)分析隔墻售電電價在0.2～0.4 元/kWh區(qū)間內(nèi)對蓄電池單元的影響。

圖6為隔墻售電電價對蓄電池的影響，由于售電電價的增長使得多能互補系統(tǒng)中的蓄電池單元容量配置降低，當隔墻售電電價由0.28元/kWh增加到0.29元/kWh時，蓄電池單元容量下降20.1%，蓄電池單元總出力僅下降6%，蓄電池出

力與容量比由283增至331；當隔墻售電電價增至0.33元/kWh后，蓄電池單元總出力趨于穩(wěn)定，蓄電池單元容量配置不再繼續(xù)下降，蓄電池出力與容量比值穩(wěn)定在355，這是由于多能互補系統(tǒng)需要一定的儲能來增加其電力供應(yīng)的調(diào)峰能力保障供能側(cè)用能的穩(wěn)定性。

隔墻售電電價的改變也會直接影響到該系統(tǒng)運行總費用從而對多能互補系統(tǒng)的控制策略造成一定影響。由圖7可看出隔墻售電電價的增長使得售電收益一直在增長，運行費用也隨著售電收益的增加不斷提高，在隔墻售電電價由0.28元/kWh增加到0.29元/kWh時，系統(tǒng)運行費用由250.2萬元降至217.9萬元。當隔墻售電電價由0.36元/kWh上升到0.37元/kWh時，系統(tǒng)運行總費用由201.1萬元降至197.6萬元，下降1.7%，隔墻售電收益也從40.9萬元提升到81.1萬元，提升97.5%，出現(xiàn)明顯提升，這是由于多能互補系統(tǒng)的運行控制策略發(fā)生了改變，此時多能互補系統(tǒng)由優(yōu)先供給蓄電池進行削峰填谷轉(zhuǎn)變?yōu)橹苯舆M行隔墻售電交易。

由上文可知當隔墻售電電價增長至0.33元/kWh后，蓄電池單元總出力趨于穩(wěn)定，蓄電池單元容量配置不再繼續(xù)下降；同時，隨著隔墻售電電價的增長，售電收益逐步上升并在售電電價達到0.37元/kWh后趨于穩(wěn)定且不再因為電價的上升而引起系統(tǒng)運行策略的改變，所以隔墻售電電價大于0.37元/kWh有利于該園區(qū)系統(tǒng)的初期規(guī)劃和后期穩(wěn)定運行。

2.2.2 隔墻售電政策對機組運行影響分析

在上述多能互補系統(tǒng)的裝機配置下，各場景如何合理進行供用能調(diào)度，對于系統(tǒng)的設(shè)計和運營至關(guān)重要，因此選取冬季場景1-0和場景1-1各機組運行階段出力來研究隔墻售電政策對系統(tǒng)機組運行的影響。

圖8為場景1-0和場景1-1冬季部分機組運行情況，在08：00之前，2個場景在典型日都通過市網(wǎng)谷電供應(yīng)電負荷并利用谷電在夜間給蓄電池充電，在此期間隔墻售電的上網(wǎng)電價略高于市網(wǎng)購電電價，場景1-1參與隔墻售電政策，可將富余風電售出供給附近工業(yè)用電；在08：00—12：00時段，處于市網(wǎng)高峰電價時段，場景1-0和場景1-1有生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)機組的補充，可減少儲能的使用；在13：00—16：00時段，處于市網(wǎng)平價階段，由于在上個階段儲能使用較少，場景1-1在該階段會利用少量的風光機組富余電量以及市網(wǎng)儲能，場景1-0由于未參與隔墻售電，儲能單元規(guī)劃容量較大，在此階段不需要儲能；在17：00—21：00時段，場景1-0和場景1-1則通過生物質(zhì)能熱電聯(lián)產(chǎn)、光伏發(fā)電以及儲能設(shè)備的放電滿足電負荷需求；在21：00—24：00時段，場景1-0和場景1-1則通過生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)發(fā)電滿足電負荷需求，同時熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)余熱也可滿足一部分熱負荷需求，提高能源利用率。

通過場景1-0和場景1-1的對比可看出引入隔墻售電政策后，場景1-1的電網(wǎng)供電量相比場景1-0降低14.2%，減少了對電網(wǎng)的沖擊，同時蓄電池容量下降62.7%，但蓄電池放電量僅降低25.3%。

2.3 園區(qū)碳排放強度分析

由于本文中不同場景多能互補系統(tǒng)供能機組裝機容量不同，所以根據(jù)各場景不同機組的發(fā)電量來統(tǒng)計得到各場景運行階段產(chǎn)生的碳排放量，從而分析各場景全生命周期的碳排放強度。

如圖9所示，由于場景0-1相較于場景0-0參與了隔墻售電政策，系統(tǒng)增加了風電機組的容量配置，使得系統(tǒng)風力發(fā)電量增加，減少了從市網(wǎng)購電的需求從而減小了園區(qū)整體用電碳排放量，使得碳排放強度降低14%；場景1-0相較于場景0-0增加了生物質(zhì)能，生物質(zhì)能熱電聯(lián)產(chǎn)機組的參與減少了系統(tǒng)的風電機組容量，但生物質(zhì)能發(fā)電相較于風電機組更穩(wěn)定，減少了從電網(wǎng)的購電，從而使得碳排放強度降低19%，而場景1-1相較于場景1-0和場景0-1，碳排放強度降低20.8%和18.9%，可再生能源供能比例增加26.1%和16.2%，場景1-1的可再生能源供能比例達到64.9%。

因此，含有生物質(zhì)能利用并參與隔墻售電政策的多能互補系統(tǒng)顯著提升了可再生能源消納，有效降低了園區(qū)運行階段的碳排放量，從而使得全生命周期內(nèi)園區(qū)碳排放強度由76.9 kgCO2/（m2·a）降至52.3 kgCO2/（m2·a）。

2.4 系統(tǒng)經(jīng)濟性

為驗證含生物質(zhì)能供能以及隔墻售電的多能互補系統(tǒng)對園區(qū)整體經(jīng)濟性的提升，本文對不同場景下的園區(qū)總投資費用以及運行總費用進行分析。

各場景的運行費用及系統(tǒng)年總費用如圖10所示，當生物質(zhì)能參與供能后場景1-0的運行總費用相比場景0-0降低

43%，購電費用降低22%；而在加入隔墻售電政策后，場景1-1相比場景1-0系統(tǒng)年總費用無明顯下降，但是由于有隔墻售電的收益，運行費用相較于場景1-0降低35.6%，場景1-1的系統(tǒng)對比場景0-0的系統(tǒng)，其運行費用降低37.8%，系統(tǒng)年總費用下降25.9%。

由此可知有生物質(zhì)能參與供能并引入“隔墻售電”的系統(tǒng)可降低運行費用和系統(tǒng)年總費用，說明了更靈活的資源投入以及更豐富的能源消納政策可提升系統(tǒng)經(jīng)濟性。

3 結(jié) 論

本文構(gòu)建包含光伏、風電及儲能的并網(wǎng)多能互補系統(tǒng)，并對園區(qū)的全生命周期碳排放進行計算，通過不同場景的結(jié)果對比得出以下主要結(jié)論：

1）該園區(qū)系統(tǒng)在實現(xiàn)全可再生能源利用時，光伏機組裝機比例達到36%，風力發(fā)電機組裝機比例達到40%，生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)機組裝機比例達到28%，電網(wǎng)補充比例53%，此時蓄電池裝機比例為112%。

2）引入隔墻售電政策后，提升了風光發(fā)電機組的裝機容量，同時蓄電池容量下降62.7%，但蓄電池放電量僅降低25.3%，讓蓄電池更高效地被利用。

3）當隔墻售電電價由0.28元/kWh增加到0.29元/kWh時，蓄電池單元容量下降20.1%，蓄電池單元總出力僅下降6%，蓄電池出力與容量比由283增至331，使得蓄電池單元更高效地被利用；當隔墻售電電價增至0.33元/kWh后，蓄電池出力與容量比穩(wěn)定在355。隔墻售電電價的改變在一定程度上會影響儲能機組及新能源機組的配置容量。

4）多能互補系統(tǒng)在配置生物質(zhì)能機組后碳排放強度由76.9 kgCO2/（m2·a）降至62.2 kgCO2/（m2·a），在引入生物質(zhì)能機組并采用隔墻售電政策后碳排放強度降至52.3 kgCO2/（m2·a），因此通過生物質(zhì)能機組的配置和隔墻售電政策的實施，可最大化促進可再生能源的消納，降低了園區(qū)碳排放強度同時有效降低了系統(tǒng)的年總成本。

5）“隔墻售電”政策提升了系統(tǒng)的經(jīng)濟性，對比傳統(tǒng)多能互補系統(tǒng)，其運行費用降低37.8%，系統(tǒng)年總費用下降25.9%。

本文通過靈活性資源參與能源供給，并考慮隔墻售電政策對能源消納的提升實現(xiàn)了經(jīng)濟性和環(huán)保性的雙重優(yōu)化，對園區(qū)多能互補系統(tǒng)的建設(shè)及運行有一定的參考意義。

［參考文獻］

［1］"""" 江億， 胡姍. 中國建筑部門實現(xiàn)碳中和的路徑［J］. 暖通空調(diào)， 2021， 51（5）： 1-13.

JIANG Y， HU S. Paths to carbon neutrality in China’s building sector［J］. Heating ventilating amp; air conditioning， 2021， 51（5）： 1-13.

［2］"""" 許龍， 王慶剛， 楊謀存， 等. 計及資源稟賦的全可再生能源多能互補系統(tǒng)評價指標體系［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2022， 46（10）： 4012-4019.

XU L， WANG Q G， YANG M C， et al. Evaluation index system of fully renewable energy multi-energy complementary system considering renewable resource endowment［J］. Power system technology， 2022， 46（10）： 4012-4019.

［3］"""" 田德， 陳忠雷， 鄧英. 考慮預(yù)測誤差的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型［J］. 太陽能學報， 2019， 40（7）： 1890-1896.

TIAN D， CHEN Z L， DENG Y. Integrated energy system optimal dispatching model considering prediction errors［J］. Acta energiae solaris sinica， 2019， 40（7）： 1890-1896.

［4］"""" 周承翰， 賈宏杰， 靳小龍， 等. 基于機會約束規(guī)劃的智能樓宇與社區(qū)綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化［J］. 電力系統(tǒng)自動化， 2023， 47（4）： 42-50.

ZHOU C H， JIA H J， JIN X L， et al. Coordinated optimization for intelligent building and integrated community" energy" system" based" on" chance-constrained programming［J］. Automation of electric power systems， 2023， 47（4）： 42-50.

［5］"""" 陳銳， 劉碩， 賀先強， 等. 計及源網(wǎng)不確定性的風險評估與優(yōu)化調(diào)度［J］. 電力系統(tǒng)及其自動化學報， 2023， 35（5）： 19-27， 72.

CHEN R， LIU S， HE X Q， et al. Risk assessment and optimal dispatching considering source-network uncertainties［J］. Proceedings of the CSU-EPSA， 2023， 35（5）： 19-27， 72.

［6］"""" 張笑演， 熊厚博， 王楚通， 等. 基于最優(yōu)出力區(qū)間和碳交易的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)靈活經(jīng)濟調(diào)度［J］. 電力系統(tǒng)自動化， 2022， 46（16）： 72-83.

ZHANG X Y， XIONG H B， WANG C T， et al. Flexible economic" dispatching" of" park-level" integrated" energy system based on optimal power output interval and carbon trading［J］. Automation of electric power systems， 2022， 46（16）： 72-83.

［7］"""" 林威， 靳小龍， 穆云飛， 等. 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)多目標最優(yōu)混合潮流算法［J］. 中國電機工程學報， 2017， 37（20）： 5829-5839.

LIN W， JIN X L， MU Y F， et al. Multi-objective optimal hybrid power flow algorithm for integrated local area energy system［J］. Proceedings of the CSEE， 2017， 37（20）： 5829-5839.

［8］"""" 任洪波， 鄧冬冬， 吳瓊， 等. 基于熱電共融的區(qū)域分布式能源互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化研究［J］. 中國電機工程學報， 2018， 38（14）： 4023-4034， 4308.

REN H B， DENG D D， WU Q， et al. Collaborative optimization of distributed energy network based on electricity" and" heat" interchanges［J］. Proceedings" of" the CSEE， 2018， 38（14）： 4023-4034， 4308.

［9］"""" 陳新， 任洪波， 吳瓊， 等. 全可再生能源多能互補系統(tǒng)配置及性能探索［J］. 工程熱物理學報， 2022， 247.

CHEN X， REN H B， WU Q， et al. Configuration and performance exploration of ali renewable energy multi energy complementary system［J］. Journal of engineering thermophysics， 2022， 247.

［10］""" 潘華， 梁作放， 肖雨涵， 等. 多場景下區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化運行［J］. 太陽能學報， 2021， 42（1）： 484-492.

PAN H， LIANG Z F， XIAO Y H， et al. Optimal operation of regional integrated energy system under multiple scenes［J］. Acta energiae solaris sinica， 2021， 42（1）： 484-492.

［11］""" 祝榮， 任永峰， 孟慶天， 等. 基于合作博弈的綜合能源系統(tǒng)電-熱-氣協(xié)同優(yōu)化運行策略［J］. 太陽能學報， 2022， 43（4）： 20-29.

ZHU R， REN Y F， MENG Q T， et al. Electricity-heat-gas cooperative optimal operation strategy of integrated energy system based on cooperative game［J］. Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（4）： 20-29.

［12］""" 劉艷峰， 劉正學， 羅西， 等. 基于柔性負荷的孤立多能互補建筑能源系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計［J］. 太陽能學報， 2022， 43（6）： 24-32.

LIU Y F， LIU Z X， LUO X， et al. Design of isolated multi-energy complementary building energy system based on flexible load［J］. Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（6）： 24-32.

［13］""" 浙江省電力條例［N］. 浙江日報， 2022-10-11（6）.

Zhejiang" Province" Electricity" Regulations［N］." Zhejiang daily， 2022-10-11（6）.

［14］""" 國家發(fā)展改革委. 《關(guān)于加快建立統(tǒng)一規(guī)范的碳排放統(tǒng)計核算體系實施方案》［EB/OL］. ［2022-04-22］. https：//www.ndrc.gov.cn/xwdt/tzgg/202208/t20220819_1333233_ext.html.

National Development and Reform Commission. On accelerating the establishment of a unified and standardized carbon emissions statistics and accounting system"" implementation"" plan［EB/OL］."" ［2022-04-22］. https：//www.ndrc.gov.cn/xwdt/tzgg/202208/t20220819_1333233_ext.html.

［15］""" CUéLLAR-FRANCA R M， AZAPAGIC A. Environmental impacts of the UK residential sector： life cycle assessment of houses［J］. Building and environment， 2012， 54： 86-99.

［16］""" JAFARY NASAB T， MONAVARI S M， JOZI S A， et al. Assessment of carbon footprint in the construction phase of high-rise constructions in Tehran［J］. International journal of environmental science and technology， 2020， 17（6）： 3153-3164.

［17］""" CHAU C K， LEUNG T M， NG W Y. A review on life cycle assessment， life cycle energy assessment and life cycle carbon emissions assessment on buildings［J］. Applied energy， 2015， 143： 395-413.

［18］""" 董凱紅. 南方大型綜合體建筑全壽命期碳排放計算研究［D］. 廣州： 華南理工大學， 2018.

DONG K H. Study on carbon emission calculation from the life-cycle of large-scale complex building in the south［D］. Guangzhou： South China University of Technology， 2018.

［19］""" 陳露. 住宅建筑全生命周期碳排放測算及減排策略研究： 以沈陽市麗水新城項目為例［D］. 沈陽： 沈陽建筑大學.

CHEN L. Research on carbon emission calculation and emission reduction strategy of residential buildings in the whole"" life""" cycle［D］."" Shenyang："" Shenyang""" Jianzhu University.

［20］""" 陳海軍， 陳新， 任洪波， 等. 基于生物質(zhì)能的全可再生能源多能互補耦合供能系統(tǒng)及其調(diào)度策略優(yōu)化模型： CN115513992A［P］. 2022-12-23.

CHEN H J， CHEN X， REN H B， et al. A fully renewable energy multi energy complementary coupling energy supply system based on biomass energy and its scheduling strategy optimization model： CN115513992A［P］. 2022-12-23.

［21］""" 郭敏曉. 風力、光伏及生物質(zhì)發(fā)電的生命周期CO2排放核算［D］. 北京： 清華大學， 2012.

GUO M X. The life cycle accounting of CO2 emissions for wind， PV and biomass power generation in China［D］. Beijing： Tsinghua University， 2012

［22］""" IPCC. 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventory［R］. 2019.

EXPLORATION OF OPTIMAL CONFIGURATION AND

OPERATION FOR ALL-RENEWABLE MULTI-ENERGY

COMPLEMENTARY SYSTEMS

Huang Wenlong1，Ge Wenchao1，Ren Hongbo2，Zhu Yuezhao1，Chen Haijun1

（1. School of Mechanical and Power Engineering， Nanjing Tech University， Nanjing 211816， China；

2. College of Energy and Mechanical Engineering， Shanghai University of Electric Power， Shanghai 200090， China）

Abstract：Investigating this policy’s impact on such systems is particularly important. In this study， the capacity allocation and dispatching optimization model based on partial grid power supply and“electricity sales in the partition wall”. The impact of grid power supply and“electricity sales in the partition wall” on energy storage ratio， economic efficiency， and carbon emission parameters are examined. The results indicate that as the price of electricity sold in the partition wall increases， the system’s operating cost and battery capacity decrease， with the battery unit capacity stabilizing after the price reaches 0.33 Yuan/kWh. The system’s operating strategy no longer changes after the electricity price reaches 0.37 Yuan/kWh. Compared with a traditional system without \"electricity sales in the partition wall，\" the park multi-energy complementary system is 25.9% more cost-effective， with a 37.8% reduction in annual operating costs and a decrease in carbon emission intensity from 76.9 kgCO2/（m2·a） to 52.3 kgCO2/（m2·a）

Keywords：optimal design； biomass energy； multi-energy complement； carbon emission intensity； multi-energy coupling

收稿日期：2023-01-02

基金項目：國家重點研發(fā)計劃（2018YFB1502900）

通信作者：陳海軍（1979—），男，博士、教授，主要從事生物質(zhì)熱化學轉(zhuǎn)化、太陽能中高溫熱利用、吸附分離等方面的研究。

chenhj@njtech.edu.cn