氫儲能接入含風電的熱電聯產系統日前調度研究

劉永江，魏超，高正平，焦曉峰

（內蒙古電力科學研究院，內蒙古 呼和浩特 010020）

近年來，利用風能和光伏系統等可再生能源提供電能的問題受到了極大的關注。國際上對氣候變化和污染氣體排放的挑戰以及化石燃料的有限來源可以算作是可再生能源在電網中高滲透率的主要原因[1]。根據國際能源署（IEA）的最新報告，到2030年，每年的風力發電量將達到2 182 TW·h。另一方面，利用風力發電機和光伏系統進行供電的不確定性，研究人員提出了各種解決方案來克服這些問題。在這樣的領域中，儲能技術的應用已經提出了一種切實可行的解決方案，被應用于不同的場景類型，如抽水蓄能裝置、壓縮空氣儲能、電動汽車和儲氫技術[2]。儲氫系統能夠將可再生能源提供的額外電力利用電解過程轉化為氫氣，從而將其儲存起來。儲存的氫氣可以通過氫基燃氣輪機進行后期應用。由于其能夠從可變的可再生能源中產生氫氣，因此在電力系統中使用電力制氫（power to hydrogen，P2H）裝置作為儲能設施的潛力是相當大的[3?4]。此外，利用這種儲能技術快速響應的優勢，使其能夠在輔助服務市場上進行協調[5?6]。

近年來，各種研究都集中在氫儲能系統（hy?drogen energy storage systems，HES）和可再生資源的協調上[7]。1990年，人們首次努力將HES和光伏系統進行協調[8]。挪威能源公司Norsk Hydro與德國風力渦輪機制造商Enercon合作，在挪威的Utsira安裝了第一個最大的風?氫系統。該系統能夠作為一個獨立的電力網絡運行，可用率達到90%[9]。在儲能技術對電能網絡運行成本和風力溢出的影響方面已經有了廣泛的研究。文獻[10]在考慮風力發電的情況下，研究了抽水蓄能系統在解決隨機機組組合中的作用。在文獻[11]中，研究了電力與燃氣聯合網絡的穩定模型，分析了電力與燃氣儲能技術對獲取運行成本和風電溢出的影響。

熱電聯產廠已在工業中得到實際應用，通過回收發電過程中浪費的熱量來同時提供電力和熱量。這種方法可以有效降低熱能和電力需求的供應成本，減少空氣污染氣體的排放。近年來，圍繞著熱電聯產電廠一體化的研究不斷增多，主要集中在熱電聯產機組的短期優化調度、微電網中的熱電聯產電廠一體化以及熱電聯產電廠的多目標能源管理[12]。

本文提出了一種基于熱電聯產廠和HES技術的電力系統的網絡約束日調度框架。此外，還考慮了風力發電機組的高度集成。對所提出的模型采用了混合整數非線性編程，在GAMS軟件環境下使用DICOPT求解器求解該問題。本文介紹的HES系統能夠將多余的風力發電轉化為氫氣，并將其儲存在氫氣罐中。然后，當風力較低時，HES系統將儲存的氫氣轉化為動力，利用燃氣設備進行發電。本文考慮了兩個案例研究，其中包括：1）風力發電條件下基于電熱聯（com?bined heat and power，CHP）的系統的網絡約束問題；2）在有風力發電的情況下，HES對基于熱電聯產系統的網絡約束調度的影響。

1 優化模型

1.1 目標函數

本節討論了所提出的基于電熱聯?氫儲能系統（combined heat and power-hydrogen energy stor?age systems，CHP-HES）的電力系統網絡約束日調度的公式。問題的目標函數包括常規電廠和熱電聯產電廠發電裝置的燃料成本和啟動成本、HES系統在發電和儲能模式下的運行成本。HES系統在供電模式下的運行成本與傳統電廠的成本函數相似。目標函數如下：

1.2 約束條件

1.2.1 電廠約束

以下是所研究問題的平等和不平等約束條件。

常規電廠和熱電聯產電廠的運行成本如下：

式中：αi，βi，ci，di，ei，fi為發電機成本系數；Hi，t為熱電電聯產機組產生的熱能；Pi，t為發電機組輸出的功率；NP為除熱電聯機組外的發電機數量。

HES系統的運行成本如下：

發電量限制如下：

升壓速率如下：

式中：RUi，RDi分別為機組的爬坡速率的上、下限。

最小開/關時間單位如下：

熱電聯產機組的可行運行區域如下：

熱電聯產機組所提供的電力和熱力具有雙向依賴性。這種互連被定義為可行運行區域（feasible operation region，FOR），圖1展示了所研究的熱電機組運行區間。

圖1 熱電聯產機組運行區間Fig.1 Operation range of cogeneration unit

1.2.2 儲氫系統制約因素

氫氣儲存系統的運行可考慮在生成、儲存或閑置模式下進行，類似于由下式定義的其他儲能技術：

產生和儲存的氫氣的最小和最大限制應考慮到如下2式：

儲存在HES中的氫氣可以利用下式：

Ah，t的下限和上限應該被限制為

此外，存儲在HES系統中的氫氣的初始值和最終值可以通過使用如下式來定義：

最后，其他形式的能源所利用的氫氣可以用下式來定義：

式中：Pr,t，Pfr,t分別為t時刻風電出力及風電預測出力。

1.2.3 風電出力約束

風力發電量的限制可表述為

式中：dj，t為負荷預測量；NUb，NRb，NKb，NJb，NLb分別為常規機組、風電機組、熱電聯產機組、負荷節點以及線路的數量；PFL，t為線路上傳輸的功率。

1.2.4 系統約束

下式可滿足電力系統各總線的功率平衡：

式中：XL為線路的電抗；δb,t，δb′,t分別為擾動前后電壓相位。

線路輸電及其限制可由式（24）和下式表示：

系統的熱平衡可由下式表示：

式中：Hi，t為 CHP 機組產生的熱能；HDq，t為系統熱負荷的期望值。

2 算例分析

所提出的模型已應用于一個6條母線的網絡，其中包含一個熱電聯產廠、2個常規火電廠、3個電力負荷需求和7條輸電線路。CHP電廠位于1號母線，2個火電廠G1和G2分別安裝在2號和6號母線。熱電聯產廠和發電機組的特性如表 1和表 2所示，其中 a，b，c，d，e，f為CHP機組的相關系數。

表1 CHP-TS成本Tab.1 Cost coefficients of the CHP-TS

表2 CHP-TS的技術參數Tab.2 Technical parameters of CHP-TS

此外，在5號母線上還設置了1臺風力發電機組G3和1臺HES。負荷需求和輸電線路數據摘自文獻[20]。風力發電輸出和熱負荷預測如圖2所示。

圖2 風電預測和熱負荷預測Fig.2 Wind power forecast and heat load forecast

提出的網絡約束市場清算問題采用混合整數非線性編程方法建模，在GAMS軟件環境下采用DICOPT求解器進行求解。本節考慮兩個案例來驗證所提出的模型的有效性，分別是以下2個場景：1）基于熱電聯產的系統在有風力發電的情況下的網絡約束問題；2）在有風力發電的情況下，HES在基于熱電聯產系統的網絡約束調度中的效果。

場景1：在這種場景下，網絡約束調度問題中不考慮HES。圖3描述了調度時間間隔內的發電機組功率調度情況。從圖3中可看出，在整個時間間隔內，熱電聯產機組都參與了發電。G1電廠作為最昂貴的電廠，只在風力發電量較低且系統處于有峰時段時才參與發電，G2電廠則在整個時間間隔內參與發電。由于G2電廠的發電成本比G1電廠低，因此在中峰時段和高峰時段以其最大容量（即20 MW）參與供電。場景1的運行成本為95 667.331元，其中包括84 000.78元的熱電聯產運行成本。本案例中全廠的生產成本為11 666.54元。

圖3 發電機組在調度時間間隔內的出力情況Fig.3 Output of generating units in dispatching time interval

另外，熱負荷增量對風電調度和發電設備功率調度的影響如表3和圖4所示。從得到的結果可以明顯看出，在調度時間區間開始時，通過增加熱負荷，提高了熱電廠的最小發電量，有效地抑制了這些時間間隔內的風力發電，從而增加了系統的運行成本。

圖4 熱負荷增量對風電調度和電廠調度的影響Fig.4 Influence of heat load increment on wind power dispatching and power plant dispatching

表3 熱負荷增量對發電設備功率調度的影響Tab.3 Influence of heat load increment on power dispatching of power generation equipment

此外，由于熱電聯產機組的可行運行區域，熱電聯產機組的發電量在t=16 h降到了t=21 h，這就導致了昂貴機組的高配合度。這樣一來，通過增加10%的熱量需求，風力發電量從221.92 MW增加到249.207 MW。因此，電廠的運行成本從11 666.54元增加到12 447.452元，導致系統的總運行成本增加。

場景2：在這種情況下，在網絡約束調度中考慮到了HES。HES的最大容量為30 MW，其特性如表4所示，圖5為其運行狀態。從圖5中可以看出，HES在調度時間段的開始階段，即t=2 h到t=7 h，將多余的風電儲存起來，利用P2H技術將多余的風電轉化為氫氣，并儲存在氫氣罐中。

表4 氫儲能系統特性Tab.4 Characteristics of hydrogen energy storage system

圖5 場景2下氫儲能運行狀態Fig.5 Hydrogen energy storage operation status under scenario 2

風電調度的增量如表5所示。儲存的氫氣在有峰時段轉化為電能，2個場景中G1出力如圖6所示。在這些時間段內，電廠G1不參與供電，HES處于發電模式。值得注意的是，由于電廠G1的發電量大于HES的發電量，所以HES在t=17 h至t=18 h處于理想模式。因此，當電廠G1不參與供電時，HES以發電模式運行是經濟的，因為該電廠的成本是不變的。在這種情況下，系統的運行成本為92 509.79元，與場景1相比明顯下降。

表5 算例場景中的風電調度Tab.5 Wind power dispatch in case scenario

圖6 場景1和場景2中G1出力Fig.6 G1output in scenario 1 and scenario 2

3 結論

本文提出了一種基于熱電聯產機組與風電供應高度集成的電能系統的網絡約束日前調度問題。所提出的模型被認為是一個混合整數非線性編程，在GAMS環境下采用DICOPT求解器進行求解。本文介紹了一種氫儲能系統，將多余的風能轉化為氫氣，并將其存儲在氫氣罐中。當風能較低時，將利用存儲的能量，然后利用基于氫的燃氣發電廠將其轉換為電能。所得分析表明，系統熱負荷需求的增加對增加風電的削減和系統運行成本有很大的影響。此外，對HES系統作用的調查證明，考慮到HES系統，減少了風電的削減和系統的運營成本。