可再生能源與熱電聯合響應的區域多能源電網集群運行優化模型

王紹民，陳力力，李昭赫，孫 鵬

（1.國家能源集團東北電力有限公司，遼寧 沈陽 110014； 2.國電東北電力有限公司沈西熱電廠，遼寧 沈陽110142； 3.沈陽工業大學，遼寧 沈陽 110870）

0 引言

可再生能源大規模接入區域級多能源電網后，可再生能源的不確定性可能對電網電壓、頻率及安全穩定性帶來影響[1]～[3]。目前，兼容電、熱、氣、氫等多種能源生產和消費形式的多能源電網被認為是可再生能源消納的理想方式[4]～[6]。 同時，隨著多能源系統與能源互聯網技術的不斷發展，傳統的地區型電網也正逐漸地向區域級多能源電網互聯形成的多能源電網集群（Regional Multi-Energy System Cluster，RMESC）轉變[7]～[9]。 同時，針對熱電聯產機組以熱定電特性和可再生能源不確定性，將區域多能源電網集群中的電熱負荷進行協調控制，實現熱電聯合響應參與多能源電網功率在可再生能源波動下的功率平衡控制，能夠有效提高多能源電網的可再生能源消納能力。

目前，多能源電網運行研究主要集在優化運行方面，隨著多能源系統技術的不斷推廣，越來越多的多能源供能和負荷設備接入區域級電網，國內外研究人員在多能源電網集群優化運行與安穩控制等方面開展了較多研究。 文獻[10]～[12]研究了以電熱等多種能源轉換與存儲為基礎的多能源微網自治優化模型，將電熱協調的多能源微網以電池儲能的形式應用于大電網調節能力優化中；文獻[13]～[15]建立了微電網日前調度計劃模型，并且通過算例分析證明熱電聯合響應資源參與分布式能源消納，可有效提高多能源電網系統運行的可靠性及可再生能源發電的消納率；文獻[16]～[18]提出基于響應行為時間分布特征建立熱電聯合互動響應行為特征分析模式，并以風電冰蓄能聯合系統為案例，驗證了其決策模型的有效性。 文獻[19]通過對某小區用戶用電意愿及習慣進行研究，提出了一種含熱電聯合響應的居民用電概率模型，通過實際的算例仿真表明可有效促進可再生能源發電的消納和提升多能源電網運行經濟性。

在多能源系統集群協調方面，文獻[20]～[22]提出含多個微電網的主動配電系統運行、 能量管理優化模型，利用該模型可以使微電網之間通過合作運行提高效率；文獻[23]考慮線路等效電阻對微電網控制的影響，提出了一種改進的V/δ 下垂控制方法，提出了微電網集群并網/解列運行過程的暫態控制策略與流程。

針對含有較大規?？稍偕茉吹碾娋W，當多能源供能和負荷設施接入后，可再生能源發電和電熱等多能源負荷的不確定性因素及其相互作用機理復雜，難以解決多能源電網中可再生能源與負荷間的高效協調的問題。 本文研究可再生能源發電和電熱負荷不確定性間的關系模型，建立基于熱電聯產機組與可再生能源協同的熱電聯合需求側響應模型。 在此基礎上，以多能源電網集群可再生能源消納最大化和運行成本最小化為目標，構建基于熱電聯合響應的多能源電網集群協調優化模型及其求解算法。 基于多能源電網集群協調模型，以東北某地區電網多能源運行數據為基礎，建立熱電聯合響應的多能源電網集群運行優化仿真模型。 仿真分析表明，本文提出的考慮可再生能源與熱電聯合響應的區域多能源系統集群優化模型，能夠有效提高地區電網可再生能源消納能力和電熱負荷解耦能力，提升熱電聯供多能源電網的調節能力。

1 多能源電網集群聯合運行系統模型

1.1 多能源電網集群拓撲模型

本文針對含有高比例可再生能源和電熱負荷的多能源電網互聯形成的多能源系統集群，研究熱電聯合能量供需特性及其與風電、光伏等可再生能源發電不確定性間的協調關系。 根據多能源電網系統中負荷特性，將負荷分為常規負荷和熱電聯合響應負荷兩類。

具有可再生能源與熱電聯合響應的多能源電網集群聯合運行系統拓撲如圖1 所示。

圖1 多能源電網集群拓撲結構Fig.1 Multi-energy grid cluster topology

區域級多能源電網集群中的每個多能源電網的可再生能源與電熱負荷間的協同都在其內部獨立完成。 在多能源電網集群層面，根據各多能源電網中可再生能源波動及電熱負荷的可調節范圍，考慮集群中總的電熱負荷聯合功率平衡及其價格補償機制，通過電熱主干網對集群中的電熱價格協調，實現各多能源電網間電熱聯合響應及能量交換，使得區域級多能源電網可以對具有不確定性的可再生能源波動進行全局優化。

1.2 多能源電網負荷模型

（1）不參與需求側響應的常規負荷模型

本文將不參與需求側響應的負荷稱為常規負荷LUCL，其負荷特性為

式中：Va為負荷特性為設備a 最小供電或供熱功率為設備a 最大供電或供熱功率為設備a 起始運行時間為設備a 結束運行時間。

根據式（1），LUCL負荷在 h 時段其供電或供熱功率為

（2）參與需求側響應的熱電聯合響應負荷模型

可參與需求響應負荷的可調控特性主要受到負荷用戶能源需求的可調控特性制約。 可參與需求側響應的熱電聯合響應負荷LIL的負荷特性為

2 可再生能源與負荷的不確定性模型

在區域級多能源系統中，較大比例的可再生能源發電容量接入后，可再生能源出力的不確定性和電熱負荷的不確定性將在較大程度上影響多能源系統功率平衡性能。因此，本文針對可再生能源和負荷不確定性進行建模，并為多能源系統運行優化建模提供有效的不確定性信息模型。

2.1 可再生能源出力不確定性模型

考慮可再生能源出力不確定性，并設其不確定性服從正態分布，則區域多能源系統中可再生能源出力特性為

式中：PREN為多能源電網中可再生能源發電總出力；pη為風速大于切入風速且小于額定風速時的可再生能源出力；△εη為風速大于切入風速且小于額定風速時可再生能源出力的不確定性；pr為風速大于額定風速且小于切出風速時可再生能源出力；△εr為風速大于額定風速且小于切出風速時可再生能源出力的不確定性；hvi為風速大于切入風速的時間；hvr為風速大于額定風速時間；hvo為風速大于切出風速時間；hv0為風速小于切入風速時間。

式（5）中的可再生能源不確定性△εη和△εr的概率分布函數為

式中：ση，σr分別為區域多能源電網中可再生能源出力在不同風速條件下可能出現的最大不確定值。

2.2 電熱聯合負荷不確定性模型

考慮不同季節、氣象條件和調度時段區域多能源電網中原始熱電負荷的不確定性特性，則須對式（2）和式（4）的負荷模型進行不確定性修正。

（1）常規負荷不確定性模型

根據式（2），可得常規負荷的不確定性模型為

式中：△εLU為多能源電網中總的常規負荷的不確定性。

△εLU概率分布函數為

式中：σLU為區域多能源電網中常規負荷可能出現的最大不確定值。

（2）熱電聯合負荷不確定性模型

根據式（4）可得熱電聯合負荷的不確定性模型為

式中：△εL/1，△εL/2分別為多能源電網中熱電聯合負荷在不同熱電負荷需求度下的不確定性。

△εL/1，△εL/2概率分布函數為

式中：σL/1，σL/2分為區域多能源電網中熱電聯合負荷在不同熱電負荷需求度下可能出現的最大不確定值。

3 區域多能源電網集群協調優化模型

3.1 區域多能源電網集群聯合運行目標函數

本文考慮的多能源電網集群協調運行是在最大限度消納可再生能源的基礎上進行的，并利用各多能源電網內熱電聯合響應資源的聯合互動響應能力，促進可再生能源在各個區域多能源電網內就地消納，同時選擇最優方式實現區域多能源電網間的功率交互。

N 個多能源電網集群聯合運行目標函數為集群總運行成本最小。

式中：PL為區域多能源電網集群中可調節單元的集合；Com為區域多能源電網集群中電源、 熱源的維護成本；Cgrid為各多能源電網間熱電能源交互過程中的網損；CMG為各多能源電網間熱電能量交互成本。

3.2 區域多能源電網集群聯合運行約束條件

（1）電熱功率平衡約束

多能源電網集群中的電熱功率平衡及熱電聯產機組出力上下限、聯絡線傳輸功率約束為

式中：PGi（h）為多能源電網集群中的第i 個多能源電網的熱電聯產機組在時段h 的電熱功率聯合出力；n 為集群中多能源電網數量；（h） 為時段 h第i 個和第j 個多能源電網間的電熱功率交換值，其值為正數時表示第i 個多能源電網向第j個多能源電網出售電熱能量，反之則為購買電熱能量；PDN（h）為第 i 個多能源電網在 h 時段電熱功率總需求；PGi，min，PGi，max分別為第 i 個多能源電網的熱電聯產機組電熱功率總出力上、下限；PRi，min，PRi，max分別為第i 個多能源電網的可再生能源發電功率總出力上、 下限為第i 個和第j 個多能源電網間電熱功率交互的極限。

（2）電網電壓水平約束

為防止可再生能源接入區域級多能源電網可能會引起某些節點電壓越限，故考慮多能源電網集群中節點電壓約束條件為

（3）多能源電網的儲能約束

考慮各個區域多能源電網中均含有儲電和儲熱設備，則電熱儲能的聯合約束為

電熱存儲的總能量在某一時刻與上一時刻的能量以及電熱儲能總的工作狀態有關，即，不僅與電能和熱能存儲設備的剩余能量有關，還與儲能設備的充能和放能狀態有關。 在考慮能量存儲和釋放過程損耗條件下，電熱存儲的聯合過程可描述如下。

充能過程：

放能過程：

式中：Eb（h）為區域多能源電網集群中電能和熱能在 h 時段存儲的總能量；Pch（h）和 Pdis（h）分別為區域多能源電網集群中電能和熱能在h 時段充能和放能的總功率；ηch和ηdis分別為區域多能源電網集群中電能和熱能總的充能效率和放能效率；τ 為區域多能源電網集群中電能和熱能存儲設備總的能量自損失率。

4 多能源電網集群聯合運行策略

多能源電網集群電熱負荷聯合運行條件下，多能源電網不再是只與外部大電網和熱網存在功率交互，更多的是在多能源電網間彼此交換能量，只有在多能源電網集群總的電熱供給功率小于或者多于總電熱需求時才會與外部電熱網產生功率交換。 由于各多能源電網在區域級多能源電網集群中的地理位置不同，同時各多能源電網在各個時段所處的電熱供給和電熱需求狀態也不同，所以會造成各多能源電網內部以及網間的電熱成本不同。因此，各多能源電網可通過系統內的熱電聯合響應能力在提高可再生能源消納能力的同時，還將根據不同時段多能源電網集群總的電熱負荷需求與供給情況，優化集群內的電熱功率平衡能力與電熱總供能成本。

多能源電網集群電熱負荷聯合運行策略算法流程如圖2 所示。

圖2 多能源電網集群聯合運行算法流程Fig.2 Multi-energy grid cluster joint operation algorithm flow

以多能源電網集群運行成本最優為目標建立的協調優化運行策略如下。

①對于電熱出力大于負荷需求的多能源電網，剩余電出力或熱出力優先考慮區域內儲能系統的充能；如果儲能裝置無法滿足充能約束，則與其它交易成本最優的多能源電網進行功率交互。

②對于電熱出力功率不足的多能源電網，同樣優先考慮區域內儲能裝置放能，若仍有缺額，再根據多能源電網集群聯調優化結果選擇其他多能源電網購能。

③考慮到參與電熱負荷需求側響應的負荷的實際電熱能量需求度情況，當區域多能源電網集群協調后仍無法滿足總電熱需求時，應考慮在電熱能源價格較低時段，向外部電網和熱網購能。

5 算例分析

5.1 算例描述

根據東北某地區3 個多能源電網運行數據，以IEEE9 節點算例為基礎，建立多能源系統集群仿真模型，仿真系統結構如圖3 所示。 由圖3 可見，7，8，9 節點分別接入 3 個區域多能源電網，組成多能源電網集群，各多能源系統間分別可通過電、熱聯絡線進行功率交互。 各多能源系統內，分別有可再生能源、 熱電聯產機組作為電熱供能設備。 節點 1，2，3，4，5，6 分別接有電熱聯合負荷。

圖3 含多能源電網集群聯合運行的IEEE9 節點結構圖Fig.3 IEEE 9 node structure with multi energy grid cluster operation

考慮到多能源電網集群內功率交互，本文選取多能源電網RMESC1，RMESC2 的電熱聯合最大供給容量小于負荷最大需求，多能源電網RMESC3 的電熱聯合最大供給容量大于負荷最大需求。 3 個多能源電網的電熱供給設備配置情況如表1 所示。

表1 各多能源電網源荷參數表Table 1 Source load parameters of multi energy grid

RMESC1，RMESC2，RMESC3 冬季典型日的可再生能源發電出力、 熱電機組出力及電熱聯合負荷曲線如圖4 所示。

圖4 RMESC1，RMESC2，RMESC3典型日源荷曲線Fig.4 Typical daily power and load curves of RMESC1，RMESC2and RMESC3

設置5 種多能源電網集群運行模式（表2）。

表2 多能源電網集群運行模式Table 2 Cluster operation mode of multi-energy grid

5.2 算例仿真結果

模式2 運行方式下多能源電網集群聯合運行系統與上級網絡交互功率曲線，如圖5 所示。

圖5 算例模式2 對應的交互功率曲線Fig.5 Interactive power curve corresponding to example mode 2

由圖5 可見，通過多能源電網集群聯合系統的協同運行，RMESC1，RMESC2，RMESC3 與上級網絡的交互功率曲線得到了有效的平滑，尤其是在晚高峰時段，通過整個系統的優化協調將RMESC3 多余電量優先分配至RMESC1，RMESC2中。但從總的上級網絡交互功率曲線來看，交互功率曲線優化結果并不明顯，在可再生能源發電出力較大的情況下，仍有大量的電量需要出售至上級網絡。

將多能源電網集群聯合運行系統中的熱電聯合響應資源考慮在內，充分利用熱電聯合響應的響應能力，采用本文的優化策略，得到多能源電網集群聯合運行系統（模式5）與上級網絡的交互功率曲線，如圖6 所示。

圖5 算例模式2 對應的交互功率曲線Fig.5 Interactive power curve corresponding to example mode 2

對于RMESC1，RMESC2 晚高峰時段，電熱聯合需求側響應與儲能系統一起為多能源電網提供調節能力，有效緩解了電熱負荷壓力。在可再生能源出力較足時段9：00-11：00，可利用系統電熱負荷聯合響應能力和儲能一起消納可再生能源。

在模式5 下，以是否考慮風電、負荷不確定性進行仿真分析，結果表明，考慮風電及負荷多重不確定性對于多能源電網集群運行經濟效益有極大提升（表3）。

表3 與傳統調度的結果對比分析Table 3 Comparative analysis with the results of traditional scheduling

6 結束語

本文提出基于熱電聯合響應的多能源電網集群聯合系統協同優化策略，通過研究可再生能源發電、熱電聯合響應及多能源電網的運行特性，考慮可再生能源發電及電熱負荷的不確定性，構建多能源電網集群聯合運行協調控制系統。 本文提出的策略不僅可以實現多能源電網集群聯合運行系統中可再生能源發電消納的最大化，而且可以平滑多能源電網集群聯合系統與上級網絡之間的功率波動。 需求響應激勵政策、負荷價格變化、電力市場機制等將對可再生能源與電熱聯合協調結果產生影響。