馬 瑞，李文曄，郭 光，李 默，李 晅

(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410004)

考慮負(fù)荷隨機(jī)模糊性的冷熱電聯(lián)供區(qū)域交換功率

馬 瑞，李文曄，郭 光，李 默，李 晅

(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410004)

分布式冷熱電聯(lián)供(combined cooling heating and power，CCHP)負(fù)荷具有隨機(jī)模糊性且冷熱電耦合的特性，多CCHP聯(lián)供區(qū)域與電網(wǎng)的交換功率會(huì)影響電力系統(tǒng)運(yùn)行。為盡可能減少其不利影響，考慮冷熱電負(fù)荷隨機(jī)模糊性及耦合，首先建立不同耦合策略下單個(gè)CCHP系統(tǒng)交換功率模型，然后在考慮區(qū)域內(nèi)各CCHP子系統(tǒng)間功率平衡的基礎(chǔ)上，結(jié)合隨機(jī)模糊模擬進(jìn)行CCHP區(qū)域平衡，進(jìn)而獲得CCHP聯(lián)供區(qū)域與電網(wǎng)交換功率。通過湖南省某市4個(gè)CCHP項(xiàng)目實(shí)際數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證了模型和算法的有效性。

冷熱電聯(lián)供(CCHP)；微網(wǎng)；交換功率；隨機(jī)模糊性；區(qū)域平衡

0 引言

分布式冷熱電聯(lián)供(combined cooling heating and power，CCHP)系統(tǒng)是基于能源梯級利用的發(fā)電、供暖及供冷三者一體化的多聯(lián)供系統(tǒng)[1-2]，因其具有高能源利用效率、可靈活調(diào)節(jié)的供能方案以及經(jīng)濟(jì)、低碳效益[2-3]等優(yōu)點(diǎn)，已成為分布式能源發(fā)展的重要方向之一[4]。但由于負(fù)荷固有的隨機(jī)模糊不確定性以及冷熱電耦合生產(chǎn)的特點(diǎn)[5]，對接入電網(wǎng)安全運(yùn)行有重要影響，特別是大容量CCHP系統(tǒng)構(gòu)成的微網(wǎng)區(qū)域與電網(wǎng)交換功率[2,6-7]影響尤其突出。因此，在提取冷熱電隨機(jī)模糊不確定性及其耦合特征基礎(chǔ)上，獲取區(qū)域型CCHP系統(tǒng)與電網(wǎng)交互功率模型是亟待研究的關(guān)鍵問題。

關(guān)于分布式能源構(gòu)建微網(wǎng)與電網(wǎng)的功率交換和功率波動(dòng)問題，文獻(xiàn)[8]從微網(wǎng)能量優(yōu)化調(diào)度方面考慮來降低含風(fēng)電和光伏發(fā)電的微網(wǎng)與主網(wǎng)之間的功率波動(dòng)，文獻(xiàn)[9]在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方面提出了含熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)微網(wǎng)與外網(wǎng)雙向交換功率模式，文獻(xiàn)[10]提出通過改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法來尋求含分布式電源配網(wǎng)的最佳結(jié)構(gòu)，以達(dá)到平衡負(fù)荷、降低網(wǎng)損的目的，文獻(xiàn)[11]提出了為減輕配電系統(tǒng)過負(fù)荷而實(shí)施的負(fù)荷平衡算法。但是上述研究只是考慮到各類分布式系統(tǒng)直接接入電網(wǎng)的交換功率，關(guān)于含CCHP系統(tǒng)的微網(wǎng)經(jīng)區(qū)域內(nèi)部平衡于接入電網(wǎng)交換功率的研究鮮見報(bào)道。

獲取區(qū)域型CCHP系統(tǒng)與接入電網(wǎng)交換功率，一方面要考慮CCHP系統(tǒng)不同運(yùn)行模式，另一方面要兼顧C(jī)CHP系統(tǒng)之間及CCHP系統(tǒng)與分布式能源或用戶負(fù)荷之間的功率平衡。本文在CCHP系統(tǒng)負(fù)荷隨機(jī)模糊模型的基礎(chǔ)[12]上，首先建立單個(gè)獨(dú)立CCHP系統(tǒng)在不同運(yùn)行策略下的交換功率模型，基于隨機(jī)模糊模擬的方法獲取每時(shí)段的交換功率，然后結(jié)合其他分布式電源以及用電用戶負(fù)荷構(gòu)成一個(gè)含各類分布式系統(tǒng)的微網(wǎng)綜合區(qū)域，運(yùn)用區(qū)域平衡算法建立考慮區(qū)域平衡的綜合區(qū)域交換功率模型，分析微網(wǎng)區(qū)域內(nèi)各類系統(tǒng)之間進(jìn)行功率交換，將區(qū)域內(nèi)電能供應(yīng)和電能需求進(jìn)行分?jǐn)?，減少電能遠(yuǎn)距離輸送以提高電能利用效率，算例結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 考慮分布式冷熱電負(fù)荷隨機(jī)模糊性的CCHP系統(tǒng)交換功率模型

依據(jù)文獻(xiàn)[12]，將電負(fù)荷與冷熱負(fù)荷描述為2個(gè)隨機(jī)模糊變量。目前應(yīng)用較廣的天然氣CCHP系統(tǒng)的功能及能量流向如圖1所示。

與其他分布式能源相比，CCHP系統(tǒng)的重要特點(diǎn)為電力和熱力系統(tǒng)之間存在耦合關(guān)系，不同運(yùn)行策略對系統(tǒng)運(yùn)行性能有很大影響[13-14]。目前主要有“以電定熱”[15]、“以熱定電”[16]以及混合運(yùn)行[17]這3種運(yùn)行模式。下面基于隨機(jī)模糊模型，以“以電定熱”模式為例，建立單個(gè)獨(dú)立CCHP系統(tǒng)交換功率模型。

(1) 當(dāng)燃?xì)鈾C(jī)出力可以滿足電能需求以及系統(tǒng)可供應(yīng)的熱能可滿足t時(shí)段冷熱需求，此時(shí)系統(tǒng)冷熱負(fù)荷全部由系統(tǒng)余熱鍋爐提供。

(2) 當(dāng)燃?xì)鈾C(jī)出力可以滿足電能需求而系統(tǒng)供應(yīng)的熱能不能滿足t時(shí)段冷熱需求，此時(shí)除了由系統(tǒng)余熱鍋爐提供熱能外，還需要供熱輔助設(shè)備消耗電能運(yùn)行補(bǔ)充熱能。

(3) 當(dāng)燃?xì)鈾C(jī)出力不能滿足電能需求時(shí)，系統(tǒng)購電首先滿足電能需求。此時(shí)，當(dāng)系統(tǒng)可供應(yīng)的熱能可滿足t時(shí)段冷熱需求，系統(tǒng)冷熱負(fù)荷全部由系統(tǒng)余熱鍋爐提供。

(4) 當(dāng)燃?xì)鈾C(jī)出力不能滿足電能需求而系統(tǒng)供應(yīng)的熱能不能滿足t時(shí)段冷熱需求，此時(shí)除了由系統(tǒng)余熱鍋爐提供熱能外，還需要供熱輔助設(shè)備消耗電能運(yùn)行補(bǔ)充熱能。

(1)

(2)

(3)

結(jié)合式(1)—(3)，以電定熱模式下系統(tǒng)的交換功率可進(jìn)一步表示為

(4)

2 考慮CCHP區(qū)域平衡的聯(lián)供區(qū)域與電網(wǎng)交換功率模型

分布式CCHP系統(tǒng)交換功率模型如前所述，但未來的發(fā)展趨勢是“區(qū)域型”CCHP系統(tǒng)——含各類分布式系統(tǒng)的微網(wǎng)綜合區(qū)域。而且隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)發(fā)展，各CCHP和負(fù)荷在主動(dòng)管理機(jī)制下，主觀響應(yīng)能力增強(qiáng)，可以依托其自身特征與需求、針對不同優(yōu)化目標(biāo)而進(jìn)行靈活的能量傳遞。本文針對目前電網(wǎng)負(fù)荷平衡采用的由下而上分級別按預(yù)測情況匯總、自上而下依據(jù)調(diào)度安排逐一落實(shí)的方式[18-19]展開研究，對微網(wǎng)區(qū)域內(nèi)各類系統(tǒng)間功率交換進(jìn)行分析，建立區(qū)域平衡算法，使區(qū)域型CCHP系統(tǒng)接入電網(wǎng)前各類負(fù)荷達(dá)到進(jìn)一步平衡以減少不利影響。

2.1 子系統(tǒng)狀態(tài)分析

2.2 含多CCHP系統(tǒng)的綜合區(qū)域負(fù)荷平衡算法

綜合區(qū)域負(fù)荷平衡算法是一種通過將分布式能源在區(qū)域內(nèi)部分配消耗，并計(jì)算其與電網(wǎng)交換功率和分析區(qū)域狀態(tài)的方法。對于一個(gè)有多個(gè)子系統(tǒng)的含CCHP的綜合區(qū)域，其電能可以經(jīng)負(fù)荷平衡后再用由下而上按級別匯總接入電網(wǎng)。在配電網(wǎng)電壓等級下，功率傳輸過程中線路功率損耗十分可觀，本文采用線損率ks描述[20]，其值可依據(jù)實(shí)際技術(shù)參數(shù)預(yù)測及設(shè)定。

考慮冷熱電負(fù)荷隨機(jī)模糊性的區(qū)域平衡算法原理框圖如圖2所示，主要步驟如下所述。

步驟2：依據(jù)實(shí)際技術(shù)參數(shù)設(shè)定不同連接之間的線損率，以ks(ml)表示系統(tǒng)Sm與系統(tǒng)Sl連接之間的損耗率，在功率交換過程中考慮傳輸損耗。

步驟3：令m=1，從子系統(tǒng)S1開始分析，子系統(tǒng)可能處于3種不同狀態(tài)分別處理。

1) 如果鄰近子系統(tǒng)Sm′的狀態(tài)顯示為孤島模式，直接跳過分析下一相鄰子系統(tǒng)。也可分析經(jīng)兩級連接的子系統(tǒng)，分析順序依照ks(1-m′)疊加數(shù)值從小到大。

3 算例仿真及結(jié)果分析

3.1 算例及參數(shù)

圖3為含多CCHP的區(qū)域電能流向圖，其中S1、S3分別為分布式電源DG1和DG2，S4為負(fù)荷Load1，S5、S6、S7和S2分別為CCHP1、CCHP2、CCHP3、CCHP4，各部分的電能流動(dòng)通過聯(lián)絡(luò)線傳遞進(jìn)行區(qū)域電能平衡，其中分布式電源只流出電能，負(fù)荷只流入電能，CCHP既可流出電能也可流入電能。

以某市夏季歷史數(shù)據(jù)作為研究對象，基于文獻(xiàn)[12]提出的隨機(jī)模糊模型，采用隨機(jī)模糊模擬技術(shù)仿真產(chǎn)生各時(shí)段數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)及技術(shù)參數(shù)如表1—3所示。

表1 各連接線路損耗率Table 1 Loss rate of each connection line %

表2 各CCHP系統(tǒng)供能參數(shù)Table 2 Energy supply parameters of each CCHP system

表3 S4(LOAD1)負(fù)荷值Table 3 Load value of S4(LOAD1) MW

3.2 結(jié)果分析

根據(jù)原始數(shù)據(jù)，考慮了以下2類情景下區(qū)域接入電網(wǎng)的總交換功率。

表4 S1(DG1)、S3(DG2)出力Table 4 Power output of S1(DG1) and 、S3(DG2) MW

(1) 經(jīng)區(qū)域平衡后的交換功率。依據(jù)平衡算法，各子系統(tǒng)之間進(jìn)行功率交換：分布式電源所產(chǎn)電能由區(qū)域內(nèi)負(fù)荷就近消納；區(qū)域內(nèi)負(fù)荷優(yōu)先考慮由系統(tǒng)內(nèi)電源供電，CCHP系統(tǒng)處于需求狀態(tài)時(shí)等同于負(fù)荷，其電能優(yōu)先由系統(tǒng)內(nèi)供應(yīng)，處于供應(yīng)狀態(tài)時(shí)等同于分布式能源，其電能優(yōu)先就近消納。

(2) 各子系統(tǒng)直接匯總至S6的交換功率。各子系統(tǒng)之間不進(jìn)行功率交換，功率僅經(jīng)連接匯總至S6接入電網(wǎng)。由于同樣需要經(jīng)線路傳輸需要考慮功率損耗，因此本文算例直接采用微網(wǎng)結(jié)構(gòu)中各子系統(tǒng)接入S6的參數(shù)值，考慮其損耗。

經(jīng)計(jì)算，2類不同情景下區(qū)域總交換功率數(shù)據(jù)如表5所示，其24 h負(fù)荷曲線如圖5。

表5 2類情景下區(qū)域交換功率Table 5 Regional power exchange in two scenarios MW

由數(shù)據(jù)分析可知，在本次算例仿真數(shù)據(jù)下，區(qū)域平衡的方法對于區(qū)域內(nèi)各系統(tǒng)接入電網(wǎng)每時(shí)段負(fù)荷缺額平均降低約1.66 MW，達(dá)到每時(shí)段平均需求的7.15%。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因主要是由于2類不同接入方式中，經(jīng)區(qū)域平衡后接入電網(wǎng)的方式實(shí)現(xiàn)了分布式能源所產(chǎn)電能實(shí)現(xiàn)就近消納，而其他分布式系統(tǒng)電能需求由鄰近系統(tǒng)供應(yīng)，降低了功率傳輸所產(chǎn)生的損耗。經(jīng)區(qū)域平衡后接入電網(wǎng)的方式下，當(dāng)微網(wǎng)區(qū)域處于負(fù)荷需求狀態(tài)下，其需求量因內(nèi)部進(jìn)行了一定平衡，因此低于另一接入方式，此時(shí)電網(wǎng)向其傳輸功率損耗越低；當(dāng)微網(wǎng)區(qū)域處于負(fù)荷供應(yīng)狀態(tài)，由于傳輸過程中有一部分電能已經(jīng)由區(qū)域內(nèi)其他處于需求狀態(tài)的系統(tǒng)消納，因此向電網(wǎng)傳輸功率所產(chǎn)生的損耗也越低。

由圖5可以看出交換功率經(jīng)匯總后顯示為負(fù)數(shù)，即區(qū)域整體狀態(tài)屬于需求狀態(tài)，區(qū)域內(nèi)部負(fù)荷需求存在缺額，無法完全由區(qū)域內(nèi)能源供應(yīng)。2條曲線對比可知經(jīng)區(qū)域平衡后的負(fù)荷缺額少于直接接入的負(fù)荷缺額，主要原因是在區(qū)域內(nèi)平衡方式下，電能在內(nèi)部優(yōu)先進(jìn)行消納，減少了電能不必要的遠(yuǎn)距離傳輸，降低了線路損耗?？梢姡瑢Ρ舅憷龑?shí)施該區(qū)域平衡算法，在一定程度上減少了系統(tǒng)接入電網(wǎng)的傳輸損耗，從而提高電能利用效率和實(shí)現(xiàn)分布式能源就近利用。

4 結(jié)語

本文考慮冷熱電負(fù)荷隨機(jī)模糊特征，優(yōu)先以區(qū)域內(nèi)多CCHP功率平衡為基礎(chǔ)，提出區(qū)域功率平衡算法求取多CCHP區(qū)域平衡下的交換功率，得到以下結(jié)論：

(1) 考慮冷熱電負(fù)荷隨機(jī)模糊不確定性，以隨機(jī)模糊模擬進(jìn)行冷熱電負(fù)荷功率仿真，更加符合實(shí)際。

(2) 得到基于隨機(jī)模糊模擬技術(shù)和獨(dú)立分布式CCHP系統(tǒng)交換功率模型的含多CCHP聯(lián)供區(qū)域平衡算法。

(3) 得到區(qū)域內(nèi)各子系統(tǒng)交換功率值以及狀態(tài)，在區(qū)域平衡基礎(chǔ)上獲得電能需求分擔(dān)結(jié)果，證明本文區(qū)域功率平衡算法可行有效，可提高CCHP聯(lián)供區(qū)域接入電網(wǎng)運(yùn)行的效益。

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(編輯 蔣毅恒)

CCHP Regional Power Exchange Considering the Random Fuzzy Nature

MA Rui, LI Wenye, GUO Guang， LI Mo， LI Xuan

(School of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410004, Hunan Province, China)

Considering the random-fuzzy nature of power load and the coupling feature of combined cooling heating and power (CCHP) system, power interaction between multi-CCHP regions and power grid will affect the safe and stable operation of power system. The power exchange model of specific CCHP system was built based on the random fuzzy and different coupling strategies; the CCHP regional balance was simulated, by incorporating the power balance of each subsystem, to obtain the power exchange between multi-CCHP region and power grid. Simulation case study, based on the actual data from four CCHPs of Hunan Province, has verified the proposed model and algorithm.

combined cooling heating and power(CCHP); microgird; power exchange; random fuzzy nature; regional balance algorithm

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51677007)；湖南省教育廳創(chuàng)新平臺開放基金項(xiàng)目(54291)

TK47;TM61;TU 995

： A

： 2096-2185(2016)03-0010-08

2016-08-20

馬 瑞(1971—)，男，博士，教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與控制，能源互聯(lián)網(wǎng)和電力大數(shù)據(jù)，marui818@126.com；

李文曄(1989—)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制；

郭 光(1994—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制；

李 默(1991—)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制；

李 晅(1992—)，女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制。

Project supported by National Natural Science Foundation of China (51677007); Education Department Innovation Platform Open Foundation of Hunan Province (54291)