戴璐平，陳佩莉，錢毅慧

(國網(wǎng)上?？头行?，上海 200030)

0 引 言

隨著全球能源互聯(lián)網(wǎng)概念提出及迅猛發(fā)展[1]，多種能源的通信及其協(xié)調(diào)調(diào)度等成為了未來能源系統(tǒng)發(fā)展的極大趨勢(shì)，且電、氣、熱、交通和信息網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可使得未來的能源系統(tǒng)更加成熟、靈活和高效[2-3]。

由于電熱能在能源傳輸及存儲(chǔ)上的互補(bǔ)性，即電能不易存儲(chǔ)，相對(duì)較易傳輸，而熱能不易傳輸?shù)且诪榇鎯?chǔ)[4]，所以電熱能源是目前研究的核心，同時(shí)，目前能源互聯(lián)網(wǎng)多以多能源微電網(wǎng)的形式體現(xiàn)。微電網(wǎng)一般運(yùn)行在并網(wǎng)模式和孤島模式，微電網(wǎng)內(nèi)含有各類微電源，其運(yùn)行較為靈活，體積較小，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的供應(yīng)。微電網(wǎng)內(nèi)還一般配有新能源機(jī)組如光伏和風(fēng)電等以充分利用可再生能源并實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排[4-5]。多能源微電網(wǎng)可以較好供用網(wǎng)內(nèi)各類負(fù)荷，但是，如何實(shí)現(xiàn)多能源微電網(wǎng)各單元的最優(yōu)容量配置，多能源間的協(xié)調(diào)互補(bǔ)、靈活調(diào)度是在能源互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下一個(gè)值得探究的問題。

關(guān)于微電網(wǎng)中分布式電源的最優(yōu)容量配置和經(jīng)濟(jì)調(diào)度，部分文獻(xiàn)做了相關(guān)的研究[6-9]。文獻(xiàn)[6]在以年平均綜合成本和自平衡能力為多目標(biāo)下研究了基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃下的微電網(wǎng)各單元的最佳容量及調(diào)度模式。文獻(xiàn)[7]提出了一種計(jì)及微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和電池壽命的容量?jī)?yōu)化模型,并提出了一種網(wǎng)格自適應(yīng)搜索算法與粒子群算法相結(jié)合的求解方法。文獻(xiàn)[8] 根據(jù)海島用水需求及海水淡化系統(tǒng)的特點(diǎn), 提出了含風(fēng)/光/柴/儲(chǔ)及海水淡化負(fù)荷的微電網(wǎng)多目標(biāo)容量?jī)?yōu)化配置模型, 并采用自適應(yīng)多目標(biāo)差分進(jìn)化算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[9] 提出了微電網(wǎng)內(nèi)的最佳儲(chǔ)能容量配置模型, 并對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)采取適當(dāng)控制方法,以平滑分布式發(fā)電的輸出功率并達(dá)到對(duì)微電網(wǎng)負(fù)荷削峰填谷的作用。

以上文獻(xiàn)雖然對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)各分布式發(fā)電單元的規(guī)劃和運(yùn)行做了部分工作，但是其研究范疇主要是在單能源微電網(wǎng)，因此對(duì)于多種能源之間的交互并未做詳盡的探究。而目前的多能調(diào)度研究中，為提高能源利用率，并降低網(wǎng)內(nèi)的污染排放，微電網(wǎng)多采用冷熱電聯(lián)供機(jī)組。在并網(wǎng)型微網(wǎng)中，在電負(fù)荷供應(yīng)上，由于大電網(wǎng)可視為無窮大電源，聯(lián)產(chǎn)機(jī)組多運(yùn)行在“以熱/冷定電”模式下[10-11]，即根據(jù)網(wǎng)內(nèi)的冷/熱負(fù)荷需求來確定網(wǎng)內(nèi)的電負(fù)荷輸出量。但是該模式使得網(wǎng)內(nèi)的電熱/冷供應(yīng)互相限制，不夠靈活，不利于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)的多能協(xié)調(diào)和互補(bǔ)。因此，為了解耦該模式，微網(wǎng)內(nèi)可安裝熱/冷儲(chǔ)能及電熱/冷轉(zhuǎn)換元件，如電鍋爐和電制冷機(jī)等[10, 12-14]。文獻(xiàn)[12] 研究了含有電熱聯(lián)合系統(tǒng)的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，在實(shí)時(shí)電價(jià)下討論了多能源微網(wǎng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[13] 提出了包含冷熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組和電熱儲(chǔ)能系統(tǒng)的最優(yōu)能量調(diào)度模型并對(duì)多能源微電網(wǎng)的運(yùn)行成本進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[14] 對(duì)以智能樓宇為基礎(chǔ)的多能源微電網(wǎng)能源消耗進(jìn)行了優(yōu)化，其中，冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)、電熱儲(chǔ)能單元和電動(dòng)汽車相互協(xié)調(diào)以降低微電網(wǎng)的運(yùn)行成本。文獻(xiàn)[10]建立了包含新能源、冷熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、燃?xì)忮仩t及電熱儲(chǔ)能的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型，并對(duì)該經(jīng)濟(jì)模型可能帶來的潛在經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了詳細(xì)分析和對(duì)比。

以上文獻(xiàn)雖然對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)多能源段時(shí)間尺度(24 h)下的協(xié)調(diào)調(diào)度做了探究，但是對(duì)于各元件的最優(yōu)容量配置，并未從長(zhǎng)時(shí)間尺度下進(jìn)行探究。而最優(yōu)的容量配置將影響微電網(wǎng)的整體運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。因此，有必要對(duì)多能源微電網(wǎng)的最優(yōu)容量配置和多能協(xié)調(diào)進(jìn)行探究。

本文提出了考慮多能源微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源的最優(yōu)容量配置和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的模型。該多能源微電網(wǎng)考慮了分布式電源如新能源機(jī)組(風(fēng)機(jī), 光伏)，冷熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組(Combined Cooling Heat and Power Generators, CCHP), 電鍋爐，電制冷機(jī)，以及分布式儲(chǔ)能如電熱冷儲(chǔ)能等元件。同時(shí)，為考量微電網(wǎng)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性及合理性，本文采用凈現(xiàn)值來對(duì)該項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)。同時(shí)，文章采用基于Matlab的Yalmip軟件進(jìn)行求解，該軟件調(diào)用Cplex求解器從而求得了微電網(wǎng)各單元的最佳容量及協(xié)調(diào)處理，并通過與傳統(tǒng)調(diào)度模型進(jìn)行運(yùn)行成本及微能源出力的對(duì)比。仿真結(jié)果表明，相對(duì)于分產(chǎn)微電網(wǎng)，多能源微電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)多能互補(bǔ)并降低運(yùn)行成本，良好的規(guī)劃和運(yùn)行能夠進(jìn)一步增加微電網(wǎng)收益。

1 多能源微電網(wǎng)建模

多能源微電網(wǎng)的典型結(jié)構(gòu)如圖1所示，該微電網(wǎng)連接到了大電網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)了和大電網(wǎng)的實(shí)時(shí)電功率交互[8-9]。網(wǎng)內(nèi)各元件之間相互協(xié)調(diào)，在微電網(wǎng)中心能源管理器的引導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)出力并滿足網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷需求[12]。

圖1 并網(wǎng)型多能源微電網(wǎng)典型結(jié)構(gòu)

1.1 分布式電源之冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)

冷熱電聯(lián)供機(jī)組的核心部件為微型燃?xì)廨啓C(jī)。該燃?xì)廨啓C(jī)在消耗天然氣發(fā)電時(shí)所排出的高溫余熱煙氣可以經(jīng)由熱回收單元或著溴冷機(jī)從而制冷、取暖等[12]。聯(lián)產(chǎn)機(jī)組電熱、冷出力數(shù)學(xué)模型一般為：

(1)

(2)

(3)

式(1)、式(2)中t為時(shí)間索引；HMT和PMT聯(lián)產(chǎn)機(jī)組排氣余熱量和輸出電功率；ηMT為微燃機(jī)發(fā)電效率；ηL為散熱損失系數(shù);HMH/PMC為聯(lián)產(chǎn)機(jī)組提供的制熱/冷量；χH為聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的制熱系數(shù);χC為聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的制冷系數(shù);ηP為管道效率。

其中本文采用Capstone的C65型號(hào)的微型燃?xì)廨啓C(jī)，燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電效率與發(fā)電功率關(guān)系為[10]：

(4)

式中PRMT為燃?xì)廨啓C(jī)的額定功率。

1.2 分布式電源之電鍋爐/電制冷機(jī)

電鍋爐/電制冷機(jī)可以將電能轉(zhuǎn)換成熱/冷能，其出力數(shù)學(xué)模型可統(tǒng)一表示為[12]：

(5)

(6)

式中PEB和HEB分別為電鍋爐的用電和制熱/冷功率；PEC和HEC分別為電制冷機(jī)的用電和制熱/冷功率；χEB/χEC為電鍋爐/電制冷機(jī)的能效比。電鍋爐/電制冷機(jī)所耗電能作為微網(wǎng)用電負(fù)荷統(tǒng)一調(diào)度。

1.3 分布式儲(chǔ)能之電儲(chǔ)能系統(tǒng)

電儲(chǔ)能在時(shí)段t電量與時(shí)段t-1剩余電量、時(shí)段t-1到t充放電量及自放電量有關(guān)，關(guān)系如下[7]：

(7)

1.4 分布式儲(chǔ)能之冷/熱儲(chǔ)能設(shè)備

熱/冷儲(chǔ)能模型和電儲(chǔ)能模型類似，其能量和功率的出力關(guān)系可統(tǒng)一表示為[11]-[12]：

(8)

(9)

另外，風(fēng)機(jī)和光伏等分布式電源出力受到風(fēng)速和光照影響，其模型比較常見，本文不做贅述，詳細(xì)模型可參見文獻(xiàn)[9-14]。

2 多能源微電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行模型

2.1 凈現(xiàn)值 (Net Present Value, NPV)法

為衡量多項(xiàng)目建設(shè)的經(jīng)濟(jì)性和合理性，研究中通常以凈現(xiàn)值(Net Present Value, NPV)為指標(biāo)對(duì)多所建設(shè)的項(xiàng)目進(jìn)行衡量。假如凈現(xiàn)值為正值，則表明項(xiàng)目收益為正，項(xiàng)目值得投資；假如凈現(xiàn)值為負(fù)值，表明項(xiàng)目收益為幅值，項(xiàng)目應(yīng)該予以撤除[15-16]：

(10)

2.2 目標(biāo)函數(shù)

采用該方法，該項(xiàng)目目標(biāo)函數(shù)為凈現(xiàn)值最大：

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

2.3 約束條件

多能源微網(wǎng)在運(yùn)行中主要滿足各個(gè)單元的容量約束，電熱冷功率平衡，分布式電源、儲(chǔ)能的運(yùn)行約束以及系統(tǒng)安全運(yùn)行約束等。

(1)各單元容量約束

(22)

(23)

(24)

(2)微電網(wǎng)內(nèi)的冷熱平衡約束：

(25)

(26)

(3)聯(lián)產(chǎn)、電熱/冷轉(zhuǎn)換元件功率及爬坡約束：

(27)

(28)

(4)儲(chǔ)能 (電熱冷儲(chǔ)能) 功率、容量、充放狀態(tài)及調(diào)度周期始末能量約束 (統(tǒng)一表示)[17]：

(29)

(30)

(31)

(32)

式中(29)～式(32)中ES下標(biāo)為統(tǒng)一化代表電熱/冷儲(chǔ)能；EESmax和EESmin分別為儲(chǔ)能容量的最大和最小值；PESmax和PESmin分別可控微電源有功出力上下限；γEC和γED儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放(吸放)狀態(tài)。其中，式(18)考慮了儲(chǔ)能的周期性優(yōu)化，以保證微網(wǎng)的每個(gè)周期的運(yùn)行計(jì)劃中儲(chǔ)能設(shè)備具備相同的初始條件。

(5)新能源資源約束[18]：

(33)

該公式表示網(wǎng)內(nèi)的新能源發(fā)電單元如風(fēng)機(jī)和光伏，其電能出力要低于實(shí)際的風(fēng)光資源。

3 系統(tǒng)求解方法

由于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的電效率為其電出力的非線性模型，因此燃料成本[式(15)]為非線性函數(shù)。同時(shí)，可控微電源的啟停成本含有max函數(shù)[式(20)-式(21)]，因此該成本也是非線性的。針對(duì)非線性函數(shù)進(jìn)行線性化處理如下：

3.1 燃料成本函數(shù)線性化

燃料成本的函數(shù)如圖2所示。

圖2 線性化示意圖

本文用分段線性化的模型進(jìn)行線性化如下：

(34)

(35)

(36)

(37)

(38)

3.2 啟停成本線性化

啟停成本線性化在最小化成本/最大化收益的條件下，其線性化只要將max函數(shù)拆開即可：

(39)

(40)

(41)

(42)

經(jīng)過線性化處理，本文模型為混合整數(shù)非線性規(guī)劃(Mixed Integer Linear Programming, MILP)模型。采用基于Matlab的Yalmip軟件調(diào)用Cplex求解器進(jìn)行求解,以獲得較好的運(yùn)算效率以及仿真結(jié)果。

4 算例分析

4.1 多能源微電網(wǎng)參數(shù)配置

本文對(duì)基于中國北方某地區(qū)的并網(wǎng)型多能源微電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度仿真。多能源微網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1。項(xiàng)目周期為15年，利率為6%，選取三個(gè)典型日負(fù)荷(過渡季節(jié)，夏季和冬季)及風(fēng)電出力來代替全年的負(fù)載狀態(tài)和新能源出力水平(如圖3)[10-12]。

圖3 風(fēng)機(jī)、光伏、電冷負(fù)荷日前預(yù)測(cè)值[10-12]

在典型日的調(diào)度中，日前調(diào)度周期為24小時(shí)，單位調(diào)度間隔為1小時(shí)。微電網(wǎng)內(nèi)其他元件的參數(shù)(單位安裝成本和儲(chǔ)能運(yùn)行參數(shù)等) 見表1、表2。

表1 各元件安裝參數(shù)

表2 儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)

同時(shí)，交互電價(jià)采用實(shí)時(shí)電價(jià)，數(shù)據(jù)如圖4。

圖4 實(shí)時(shí)電價(jià)曲線[11]

微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷定價(jià)和污染物排放如表3。

表3 微網(wǎng)其他元件運(yùn)行部分參數(shù)

4.2 微電網(wǎng)最佳容量配置結(jié)果

該仿真算例下各個(gè)元件安裝容量配置如表4。

表4 分布式電源配置結(jié)果

同時(shí)，三種典型網(wǎng)內(nèi)多能源平衡情況如圖5所示。

圖5 各個(gè)季節(jié)下網(wǎng)內(nèi)的電熱冷負(fù)荷平衡狀態(tài)

由圖5可知，在得到網(wǎng)內(nèi)各微電源的最佳容量配比后，各元件在各季節(jié)下協(xié)調(diào)運(yùn)行以實(shí)現(xiàn)多種能源協(xié)同調(diào)度。(1)由于新能源補(bǔ)貼，風(fēng)機(jī)光伏的安裝容量盡量能夠消納全部的新能源資源。其中，由于風(fēng)機(jī)單位容量固定，因此在風(fēng)機(jī)安裝成本和運(yùn)行收益權(quán)衡下，系統(tǒng)選擇安裝2臺(tái)風(fēng)機(jī)并在部分時(shí)段存在風(fēng)電的舍棄；(2)由于聯(lián)產(chǎn)機(jī)組是系統(tǒng)冷熱電生產(chǎn)的核心部件，因此，聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)容量較大，一方面供應(yīng)網(wǎng)內(nèi)的電負(fù)荷需求，同時(shí)廢熱回收利用以提高能源利用效率并降低能源供應(yīng)成本；(3)電儲(chǔ)能在電價(jià)較低的時(shí)候充電，電價(jià)較高的時(shí)候放電，電儲(chǔ)能的充放電使得系統(tǒng)的電負(fù)荷波動(dòng)得以減小，較小的負(fù)荷波動(dòng)可以保證電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和頻率穩(wěn)定，并儲(chǔ)能實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的削峰填谷。而同樣在電價(jià)的引導(dǎo)下，電鍋爐和電制冷機(jī)通過實(shí)現(xiàn)電熱/冷轉(zhuǎn)換以增加電熱冷能源之間的協(xié)調(diào)，從而降低網(wǎng)內(nèi)綜合能源的成本。最后，熱冷儲(chǔ)能主要配合網(wǎng)內(nèi)的電鍋爐/電制冷機(jī)以實(shí)現(xiàn)其靈活調(diào)度(即聯(lián)產(chǎn)機(jī)組無需按照以熱/冷定電的策略，多余熱/冷能可存到冷熱負(fù)荷中)，進(jìn)一步降低成本。

經(jīng)仿真，本文算例多能源微電網(wǎng)的最終凈現(xiàn)值為 MYM1.420 M，凈現(xiàn)值為正則表明項(xiàng)目值得建設(shè)。同時(shí)，本模型的求解時(shí)間只有3.2分鐘，相對(duì)于15年的項(xiàng)目，該時(shí)間較短，表明模型效率較高。

4.3 調(diào)度策略對(duì)比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文優(yōu)勢(shì)，本文與傳統(tǒng)分產(chǎn)微電網(wǎng)模型進(jìn)行比較。傳統(tǒng)的分產(chǎn)微電網(wǎng)電熱/冷之間相互獨(dú)立，即不存在冷熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組及電熱/電冷轉(zhuǎn)換單元，電能完全由風(fēng)機(jī)，光伏，電儲(chǔ)能和大電網(wǎng)交互功率滿足；熱能由燃?xì)忮仩t和熱/冷儲(chǔ)能滿足。

燃?xì)忮仩t的相關(guān)參數(shù)如表5所示，同時(shí)，燃?xì)忮仩t在規(guī)劃的同時(shí)認(rèn)為其單位容量無限小。

表5 燃?xì)忮仩t參數(shù)

經(jīng)仿真，分產(chǎn)系統(tǒng)下各單元容量規(guī)劃結(jié)果如表6所示：

表6 分產(chǎn)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化結(jié)果

由表6可知：同樣由于風(fēng)機(jī)單位容量的限制，分產(chǎn)系統(tǒng)在優(yōu)化風(fēng)機(jī)容量時(shí)，仍舊最大化利用風(fēng)電資源的時(shí)候允許存在一定的棄風(fēng)；而由于光伏在容量調(diào)度上的靈活性，因?yàn)楣夥萘咳耘f跟蹤網(wǎng)內(nèi)的最大太陽能資源；同時(shí)由于分產(chǎn)系統(tǒng)中熱負(fù)荷的供應(yīng)主要依靠電鍋爐燃燒天然氣，因此容量相對(duì)較大。

本文分產(chǎn)微電網(wǎng)的凈現(xiàn)值為0.972 M, 相對(duì)本文多能源微電網(wǎng)凈現(xiàn)值要低。這是因?yàn)槿狈﹄姛崂鋮f(xié)調(diào)單元，分產(chǎn)微電網(wǎng)難以實(shí)現(xiàn)多種能源之間的相互協(xié)調(diào)調(diào)度，且燃?xì)忮仩t在供用冷熱能源時(shí)相對(duì)于聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的能源梯級(jí)利用效率較低，消耗天然氣較多，因此分產(chǎn)系統(tǒng)成本較高，最終項(xiàng)目收益較低。

綜上，與傳統(tǒng)的分產(chǎn)微電網(wǎng)相比，本文所提的多能源微電網(wǎng)能夠在合理配置各單元的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)較為經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，并實(shí)現(xiàn)多能協(xié)調(diào)。

5 結(jié)束語

本文基于多能源微網(wǎng)內(nèi)各分布式單元及其負(fù)荷特性，建立了最優(yōu)的容量規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型。通過對(duì)多能源微點(diǎn)網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行算例分析，驗(yàn)證了本文所提多能源微電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行模型和算法的有效性。所得結(jié)論如下：

(1)較好的容量配置可以減少微電網(wǎng)的總成本，從而提高網(wǎng)內(nèi)凈現(xiàn)值；

(2)多能源微電網(wǎng)內(nèi)的電熱冷協(xié)調(diào)單元能夠?qū)崿F(xiàn)能源的梯級(jí)利用，從而大大提高總體能源的利用效率，并且降低網(wǎng)內(nèi)的運(yùn)行成本；

(3)發(fā)展多能源微電網(wǎng)能夠提高網(wǎng)內(nèi)的能源利用效率并促進(jìn)收益。

同時(shí)，多能源微電網(wǎng)存在并網(wǎng)和孤島運(yùn)行兩種方式，進(jìn)一步對(duì)孤島型多能源微網(wǎng)進(jìn)行容量規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)調(diào)度將會(huì)是下一步的研究方向。