基于綜合需求側響應策略的園區多能源系統優化運行

陳錦濤， 楊 蘋，2， 陳 瀅， 陸進威

（1.華南理工大學 電力學院， 廣東 廣州 510640； 2.廣東省綠色能源技術重點實驗室， 廣東 廣州 511458）

0 引言

工業園區是涉及到電、冷、熱等多種能源的生產、轉移和利用的復雜能源系統。園區以工業負荷為主，負荷需求量大、負荷特性復雜、供電可靠性要求高， 因此對配用電系統的運行調度提出了較高的要求[1]，[2]。電力需求側響應通過綜合多類型能源市場價格傳導機制， 能夠促進供需雙側深度互動，優化工業園區能源結構，提高能源利用效率，減少園區運行成本， 可有效解決傳統工業園區能源利用效率低、電能緊張等問題。

目前， 對于電網與用戶之間的需求響應（Demand Response，DR） 互動機理已進行過一定的研究。 文獻[3]綜合考慮風電功率預測誤差和需求響應特點， 構建了以電網運行費用最低為目標的電力系統需求響應多時間尺度優化調度模型，提高了系統風電消納能力。 文獻[4]基于需求響應的特點建立了虛擬電廠雙層調度優化模型， 能夠平抑新能源接入波動， 促進風光等新能源的發電并網。 上述文獻側重于從需求響應提高系統和資源利用率的角度進行研究， 但并未考慮其他類型能源的產能和用能特性。 多能源系統優化調度對提高多能源系統可靠性和經濟性的意義重大。 文獻 [5] 提出了一種新型的熱電聯產（Combined Heating and Power，CHP） 系統組合和調度仿真方法，可從成本、可靠性和環境角度有效評估大規模風電對系統運行的影響。 文獻[6]提出了一種基于電、 熱負荷跟蹤策略的冷熱電聯產（Combined Cooling Heating and Power，CCHP） 魯棒優化日前調度方法， 減弱可再生能源間歇性和負荷不確定性的干擾， 并用后悔值準則來描述系統的運行性能。上述文獻主要以CHP 或CCHP 為產能主體的微電網或其它自治系統的經濟運行為優化調度目標，并未考慮其與電網或其它主體的互動，也并未考慮用戶側的需求響應行為。 將綜合需求側響應應用于多能源系統中， 可有效解決多能源系統效率低、電能緊張等問題。 文獻[7]建立了一個將負荷曲線與CCHP 系統聯合滿意度最大作為優化目標的雙向峰谷電價優化模型， 發揮CCHP 系統的調節優化， 充分挖掘其參與用戶需求側管理的潛力。 文獻[8]通過考慮柔性負荷參與需求響應后的效果， 提出了可實現供應側多能互補的綜合優化目標函數，實現系統的優化調度運行。上述文獻雖然在多能源系統中考慮了需求響應， 但并未考慮綜合多類型能源市場價格傳導機制的激勵作用。

綜上所述，目前在多能源系統的研究工作中，將綜合需求側響應考慮其中的較少， 也缺少對多類型能源市場價格傳導機制的關注。因此，本文以園區多能源系統為研究對象， 計及電力市場和碳交易市場價格傳導機制， 基于園區多能源系統模型，以系統運行成本最小化為目標，設計了園區多能源系統綜合需求側策略， 并運用粒子群算法進行優化求解，提高園區多能源系統的運行可靠性，降低運行成本。

1 園區多能源系統架構

圖1 園區多能源系統架構Fig.1 The structure of multi-energy system in the industrial park

本文建立園的區多能源系統架構如圖1 所示。 該架構包括光伏系統、風電機組、以燃氣輪機為核心發電設備，余熱鍋爐為供熱設備，溴化鋰吸收式制冷機為供冷設備的CCHP 機組、電制冷機、燃氣鍋爐和蓄電池。圖中：Pgrid為園區多能源系統通過聯絡線向電網購售電的功率，購電為正，售電為負；Ppv為光伏系統輸出功率；Pwt為風電機組輸出功率；Pbs為蓄電池功率，充電為正，放電為負；PGT為燃氣輪機發電功率；FGT為燃氣輪機天然氣消耗速率；Qrec為CCHP 機組高溫煙氣回收余熱量；Qc-rec為吸收式制冷機組回收的余熱量；Qh-rec為余熱鍋爐回收的余熱量；Qc為吸收式制冷機組的制冷功率；Qh為余熱鍋爐的制熱功率；QEC為電制冷機輸出的冷功率；PEC為輸入電制冷機的電功率；QGB為燃氣鍋爐輸出的熱功率；FGB為燃氣鍋爐天然氣消耗速率。

2 園區多能源系統模型

本文參照文獻[9]～[11]分別建立光伏發電模型、風力發電模型、冷熱電聯供機組模型、燃氣鍋爐模型、電制冷機模型和蓄電池模型。

2.1 運行邊界

①園區能量平衡約束

式中：PLD為園區實時電負荷需求功率；HLD為園區實時熱負荷需求功率；CLD為園區實時冷負荷需求功率。

②CCHP 機組出力約束

式中：ηGT為燃氣輪機的發電效率；λgas為天然氣熱值，本文取值為35.588×103kJ/m3；ηrec為CCHP 機組高溫煙氣回收效率；α 為CCHP 機組高溫煙氣的冷分配系數；COPAC為吸收式制冷機組的制冷性能系數；β 為CCHP 機組高溫煙氣的熱分配系數；ηh為余熱鍋爐的制熱效率；PGT.max為燃氣輪機的最大發電功率；Qc.max為吸收式制冷機組的最大制冷功率；Qh.max為余熱鍋爐的最大制熱功率。

③輔助供能設備出力約束

式中：ηGB為燃氣鍋爐的制熱效率；QGB.max為燃氣鍋爐的最大制熱功率；COPEC為壓縮式電制冷機的制冷性能系數；QEC.max為電制冷機的最大制冷功率。

④蓄電池充放電約束

式中：Pbs為蓄電池充放電功率，充電為正，放電為負；Pdis.max為蓄電池最大放電功率，為負值；Pch.max為蓄電池最大充電功率， 為正值；SOC 為蓄電池的荷電狀態；SOCmax，SOCmin分別為蓄電池SOC 的上下限值，本文取0.8 和0.2。

⑤聯絡線功率約束

式中：Pgrid.max為聯絡線最大購售電功率。

2.2 目標函數

在確定了園區多能源系統的運行邊界之后，以燃氣輪機、燃氣鍋爐天然氣燃料總消耗速率FGT和FGB、聯絡線功率Pgrid以及儲能的充放電功率Pbs為決策變量， 綜合電力市場價格傳導機制和碳交易市場價格傳導機制，考慮系統運維成本、燃料成本、購售電收益和碳排放權交易收益，以園區運行總成本最小化作為目標，其目標函數為

式中：Ccom為系統運維成本；Ccon為燃料成本；Csell為購售電收益；Ctra為碳排放權交易收益。

①系統運維成本

系統運維成本與各設備的發電量、制熱/冷量和儲能的充放電量有關，其表達式為

式中：cpv，cwt，cbs，cGT，cHRB，cAC，cGB，cEC分別為為光伏系統、風電機組、蓄電池、燃氣輪機、余熱鍋爐、溴化鋰吸收式制冷機組、 燃氣鍋爐和電制冷機的單位運維成本。

②燃料成本

燃料成本包括燃氣輪機和燃氣鍋爐消耗的天然氣燃料費用，即：

式中：cgas為天然氣價格，元/m3。

③購售電收益

購售電收益等于多能源系統通過聯絡線向電網售電總收益減去通過聯絡線向電網購電總成本，即：

式中：Pug，Pd分別為各時段整個園區多能源系統聯絡線的售電量和購電量；cug，cdg分別為整個園區多能源系統聯絡線各時段的售電價格和購電價格。

④碳排放權交易收益

碳排放權交易對電力行業的可持續發展具有重要意義[12]。 通過建設二氧化碳減排項目可獲得一定額度的中國核證減排量（Chinese Certified Emission Reduction，CCER）， 可作為碳配額的抵消機制[13]。 本文按照光伏電站對應的方法學，將風、光等可再生能源發電量折算成自愿減排量， 由此交易所獲得的收益減去園區原須購買超出二氧化碳配額排放量部分的成本，即為碳排放交易收益，其表達式為

式中：ξpower，ξgas為電力和天然氣的碳排放因子，分別取值為0.749 6 kg/（kW·h） 和1.994 kg/m3；σ 為單位電量碳排放配額， 取值為0.798 kg/（kW·h）；μH，μC分別為制熱量和制冷量折算成相應發電量的折算系數；cCCER為CCER 交易價格；ct為碳配額交易價格。

3 基于不同價格傳導機制的園區綜合需求側響應策略設計

基于前文建立的園區多能源系統模型， 計及電力市場價格傳導機制和碳交易市場價格傳導機制， 本文設計了包含CCHP 機組運行策略和蓄電池儲能控制策略的多能源系統綜合需求側響應方案，實現園區多能源系統的優化運行。

3.1 CCHP 機組運行策略

CCHP 機組根據冷熱電負荷的實際需求確定運行策略， 主要有以冷/熱定電和以電定冷熱3種： ①當園區冷/熱負荷需求較小時， 采用以冷（熱）定電的運行策略，優先滿足冷（熱）負荷的需求，以決定天然氣燃料的投入量，發電功率與之相適應匹配。 策略以使園區運行總成本最小化為目標，冷（熱）負荷差額分別由電制冷機和燃氣鍋爐提供。 ②當需要調控CCHP 機組發電量以維持園區多能源系統穩定時， 采用以電定冷熱的運行策略，優先確定燃氣輪機的發電功率，以決定天然氣燃料的投入量，制冷及制熱功率與之相適應匹配，冷熱負荷差額分別由電制冷機和燃氣鍋爐提供。

3.2 蓄電池儲能控制策略

本文以峰谷分時電價作為電力市場價格傳導機制， 制定峰平谷3 個時段的蓄電池儲能控制策略。

園區凈電負荷為

式中：Pe為園區實時凈電負荷。

①谷時段策略：谷時段電價低，采用優先購電策略。 當Pe<0 時，若園區內可提供的多余功率小于蓄電池充電功率限值， 從電網購電來保證蓄電池以最大功率充電；當Pe>0 時，則盡可能多地從電網購電，減少利用蓄電池放電來滿足負荷需求；當功率不平衡較小時，從電網購電為蓄電池充電。

②平時段策略：平時段電價較高，采用維持蓄電池SOC 的策略。 當Pe＜0 時，園區內可提供的多余功率優先為蓄電池充電；當Pe＞0 時，優先從電網購電滿足園區電負荷需求。使蓄電池SOC 保持在較高的水平，以保證在峰時段可獲得最大收益。

③峰時段策略：峰時段電價最高，采用優先放電策略。蓄電池盡可能多地釋放電能，在滿足電負荷需求的同時，向電網出售電能以賺取收益。

3.3 園區綜合需求側響應執行策略

本文根據歷史數據，基于K-means 聚類算法獲取風光出力預測曲線和冷熱電負荷預測曲線，輸入園區多能源系統配置數據和相關設備參數以及峰谷分時電價機制各時段和電價， 碳交易市場中的CCER 均價和碳配額價格； 根據系統需求確定CCHP 機組運行策略； 然后計算出園區凈電負荷Pe， 并根據不同時段的電價和凈電負荷特性，執行峰平谷3 個時段的蓄電池儲能控制策略；采用粒子群算法計算出FGB，FGT，Pgrid和Pbs各個時段的最優值；最后根據式（6）～（10）計算出園區運行總成本以及系統運維成本、燃料成本、購售電收益和碳排放權交易收益。 園區綜合需求側響應策略執行流程如圖2 所示。

圖2 園區綜合需求側響應策略執行流程Fig.2 Implementation process of the integrated demand response strategy of the multi-energy system in the industrial park

4 算例分析

4.1 園區多能源系統結構及參數設置

本文以深圳某工業園區冬季某日負荷情況為背景， 工業園區的電/冷/熱負荷需求曲線如圖3所示。

圖3 工業園區日電/冷/熱負荷需求曲線Fig.3 Daily electric/cold/heat load demand curve of the industrial park

日電負荷在白天達到高峰， 夜晚則為電負荷的低谷時段，主要以生活區的居民用電為主，全日的電負荷具有明顯的峰谷差。由于工藝上的要求，冷負荷和熱負荷的需求曲線基本平穩， 無較大波動。 風光出力預測曲線如圖4 所示。

圖4 工業園區風光出力預測曲線Fig.4 Output prediction curves of wind turbine and photovoltaicystem in the industrial park

園區多能源系統配置數據和相關設備參數分別如表1，2 所示。

表1 工業園區多能源系統配置數據Table 1 Configuration data of multi-energy system in the industrial park

表2 工業園區多能源系統設備參數Table 2 Equipment parameters of multi-energy system in the industrial park

本文采用峰谷分時電價機制， 各時段及其電價如表3 所示。 碳交易市場中，CCER 交易均價為30 元/t，碳配額價格為60 元/t。

表3 峰谷分時電價機制信息Table 3 Peak and valley time-of -use electricity price mechanism information

4.2 仿真結果

基于以上園區多能源系統結構及參數設置，總負荷為園區電負荷與電制冷機輸入電功率之和，蓄電池初始容量設為2 500 kW·h。 對策略進行仿真分析后結果如圖5，6 所示。

圖5 工業園區各設備輸出電功率及負荷情況Fig.5 Output power of equipment and load in the industrial park

圖6 工業園區蓄電池容量變化情況Fig.6 Change of battery capacity in the industrial park

由圖5，6 可知，在谷時段（00：00-05：00），光伏沒有出力，采用優先充電策略，在滿足電負荷需求后往蓄電池充電， 蓄電池容量在01：00 時刻達到上限值；在平時段（05：00-07：00），采用維持蓄電池SOC 的策略，風機、燃氣輪機出力以及從電網獲取的購電量共同滿足園區電負荷需求； 在峰時段（07：00-11：00），電價高且光伏出力開始增加，采用優先放電策略，蓄電池以最大功率放電，一方面和光伏、風機、燃氣輪機出力一起滿足負荷需求，另一方面向電網出售電能，以賺取收益，當達到蓄電池容量下限時停止放電； 在平時段（11：00-17：00），此時段光伏、風機、燃氣輪機的綜合出力水平最高， 采用維持蓄電池SOC 的策略，以保證在峰時段蓄電池能有足夠的儲能容量，在13：00 時刻蓄電池容量達到上限值， 多余的電能則通過聯絡線向電網出售以賺取收益； 在峰時段（17：00-21：00），光伏出力逐漸下降，采用優先放電的策略，蓄電池放電，在和風機、燃氣輪機出力共同滿足園區電負荷需求的同時向電網售電賺取收益，在19：00 時刻蓄電池容量達到下限值，停止放電，此時負荷需求由風機、燃氣輪機出力和從購買獲取的電量共同滿足； 在平時段 （21：00-22：00），采用維持蓄電池SOC 的策略，風機、燃氣輪機出力以及從電網購買的電量共同滿足電負荷需求；在谷時段（22：00-24：00），采用優先購電策略，在滿足電負荷需求后往蓄電池充電，直至達到蓄電池容量上限值。

工業園區的冷熱負荷需求滿足情況如圖7 所示。CCHP 機組采用“以冷定電”的運行策略，冷負荷需求首先由CCHP 機組提供， 超出部分則由電制冷機提供。該策略下CCHP 機組熱出力較小，約為300 kW，需要啟動燃氣鍋爐來滿足剩下大部分的園區熱負荷需求。

圖7 冷熱負荷功率組成累積圖Fig.7 Power composition accumulation map of cold load and heat load

4.3 對比分析

為進一步驗證本文所提出的園區多能源系統綜合需求側響應策略的有效性， 分別對以下4 種策略進行仿真對比分析。策略一：同時考慮電力市場價格傳導機制和碳交易市場價格傳導機制，即本文所提園區多能源系統綜合需求側響應策略。策略二：不考慮電力市場價格傳導機制。 策略三：不考慮碳交易市場價格傳導機制。策略四：不考慮電力市場價格傳導機制和碳交易市場價格傳導機制。 仿真所得結果如表4 所示。

表4 4 種策略的經濟性仿真結果Table 4 Economic simulation results of four strategy

由表4 可知，在系統運維成本方面，4 種策略相差無幾；在燃料成本方面，策略一最低；在購售電收益方面， 策略一和策略三明顯多于策略二和策略四；在碳排放權交易收益方面，策略一和策略二均可抵消園區原本需要購買的超額的碳排放配額，并獲得一定的碳排放權交易收益，而策略三和策略四收益為負，即須購買超額的碳排放配額。應用本文策略后園區運行總成本為94 354.8 元，分別比應用策略二～四減少3 285.0，3 389.0，5 805.2元，驗證了所提策略的有效性。

5 結論

本文計及電力市場、 碳交易市場等多類型能源市場價格傳導機制，基于園區多能源系統模型，考慮系統運維成本、燃料成本、購售電收益和碳排放權交易收益，以系統總運行成本最小化為目標，設計了園區多能源系統綜合需求側響應策略，并采用粒子群算法進行優化求解。 基于園區多能源系統設置算例驗證了所提策略， 能夠提高園區多能源系統的運行可靠性、降低運行成本，兼具有效性和工程應用價值。