考慮工程設備差異性的微能源網設備綜合優化配置

趙政嘉，滕振山，王志光，張 超，左 高，譚 瑤

（南瑞集團有限公司（國網電力科學研究院有限公司）,江蘇省南京市 211106）

0 引言

微能源網通過多能互補的方式實現能源綜合利用,是提升系統整體能效的重要手段［1-3］。國內外以微能源網展開的工程實踐以園區、商業樓宇、醫院等場景為主［4-6］,而規劃優化方法主要圍繞設備建模、多能流耦合約束、設備容量優化配置以及系統運行調度等相關內容展開［6-9］。其中針對工程設備進行的優化配置與多方面因素密切相關,理論與實踐結合較強,成為相關研究的基礎與重點。

在系統規劃優化目標與評價指標方面,多以經濟性［10-11］、可靠性與能效性等［12-16］作為主要優化目標；在優化策略及求解算法上,有以線性規劃為核心的方法進行求解［17］,也有以粒子群為代表的智能優化算法［18］；在考慮項目建設與系統長期運行問題上,有研究提出分段規劃與交替優化等方法［19-20］,也有以時序為主展開的多時段規劃等方法［21］；針對工程設備差異性展開的討論較少,有研究以冷熱電三聯供系統為主要研究對象［22］,將內燃機的參數曲線分段線性化,并引入多品牌設備,細化待優化變量。但其優化規模較為有限,設備選型階段設置的變量數實際上為品牌數的整數倍,即選擇某一品牌,并確定該品牌設備的容量,最終優化得到的容量本質上仍為連續型變量。除此之外,也有研究采取設備參數連續與離散相結合的方式進行優化配置［17］。現有研究以設備獨立臺套的數量為優化變量開展討論時,普遍存在設備技術類型較為單一、設備待選型庫不夠完善等問題,沒有充分考慮到工程設備的差異性。隨著設備制造水平的不斷升級,可選擇設備將不斷補充至數據庫,大量的離散型變量增加了計算成本,如何對設備進行篩選值得進一步討論。

目前微能源網設備的優化配置仍有以下幾方面需要改進：優化變量選取方面,以各型號設備的數量作為優化變量時,優化模型包含大量離散型變量,考慮到求解難度與計算成本,一方面需要構建完備的待選型設備庫,另一方面需要從中篩選關鍵設備,簡化運算；運行約束方面,需要充分考慮設備之間的工程差異性,增加設備獨立運行約束與多設備協同運行約束,提高設備配置的可行性；場景選擇方面,不同場景下環境各異,對設備類型的選取也會產生較大影響,應因地制宜地開展微能源網規劃工作。

針對上述問題,本文以微能源網為研究對象,考慮不同設備關鍵參數的差異性,構建待選型設備庫；以設備配置數量為離散型變量,結合相關約束,搭建混合整數規劃模型,并對微能源網的設備配置與運行方式進行優化；最后基于不同區域典型場景進行設備配置與經濟性分析,討論不同規劃場景下的設備適用邊界。

1 微能源網結構及組成設備

1.1 系統結構

本文所述微能源網為電-熱-冷-氣多能耦合系統,其中多種供能和用能設備之間的能量耦合方式如附錄A 圖A1 所示。將用能負荷分為電、冷、熱三類,待配置設備包括：光伏（photovoltaic,PV）、電儲 能（energy storage,ES）、風 機（wind turbine,WT）、水蓄能（water storage,WS）、冷熱電三聯供（combined cooling,heat and power,CCHP）機組、地源熱泵（ground source heat pump,GSHP）、空氣源熱泵（air source heat pump,ASHP）、電鍋爐（electric boiler,EB）、燃氣鍋爐（gas boiler,GB）、冷水機組（water cooled chiller,WCC）、直 燃 機（direct fired absorption chiller,DFAC）和 變 壓 器（transformer,TRN）。

1.2 設備技術類型及編碼方式

設備之間的差異性體現在工程參數的各個方面,參照部分文獻［23-24］以及相關數據,本文在附錄A圖A2 中展示了部分設備技術類型之間的差異。對設備庫中的各類設備按照額定容量從小到大的順序進行排序,并在對設備進行編碼時分為3 個層級,遞進關系為類別-技術類型-編號。類別為i、技術類型為j、編號為k的設備的數量表示為ni,j,k。

2 多設備協同運行模型及優化配置方法

2.1 優化目標

本文以微能源網年均總成本Ctotal最小為目標展開討論,具體如式（1）所示。

式中：Cdevice為設備購置成本；Com為年運行維護成本；Cenergy為年能源交易成本；Csub為新能源年均發電補貼。

各項成本的表達式分別為：

式中：ΩD、ΩD,i和ΩD,i,j分別為待配置設備D的類別集合、待配置設備D中類別為i的設備集合和待配置設備D中類別為i、技術類型為j的設備集合；Ci,j,k,inv、Ci,j,k,om分別為待配置設備中類別為i、技術類型為j、編號為k的設備對應的購置費用和年運維費用；z為運營期內設備平均使用壽命；r為基準折現率；ΔT、dn分別為調度時間間隔和第n個典型日的持續天數；pbuy(t)、gbuy(t)分別為時刻t購電和購氣量；ξe(t)、ξg(t)和ξsub分別為時刻t的購電、購氣費用和補貼收入；pi,j,k(t)為設備類別為i、技術類型為j、編號為k的設備在時刻t的出力。

2.2 微能源網系統運行方式及約束條件

2.2.1 設備數量與安裝容量

待配置設備的數量組合矩陣n可表示為n=[npv,nes,nhes,ncchp,ngshp,nashp,neb,ngb,ncw,ndfac,ntrn],其 中npv、nes、nhes、ncchp、ngshp、nashp、neb、ngb、ncw、ndfac和ntrn分別為光伏、電儲能、水蓄能、冷熱電三聯供、地源熱泵、空氣源熱泵、電鍋爐、燃氣鍋爐、冷水機組、直燃機和變壓器的數量矩陣,不同設備的數量存在一定限制,有

式中：ni、ni,max和nmax分別為i類設備的數量、i類設備的數量最大值和微能源網設備數量最大值。

待選設備庫的完整度直接影響優化配置結果,本文優先考慮一類設備下相同技術類型設備的組合,并允許同技術類型下同型號多臺配置和不同型號聯合配置?？紤]到設備并列運行時的可靠性,組合方案中最大額定功率與最小額定功率之間的差值或容量的比值λc不宜過大。為簡化運算,結合數據庫中容量遞增原則,對任意兩型號的設備設置比值約束,并借助較大常數M進行線性化表示：

式中：pi,j,k,n、pi,j,k′,n分別為i類設備中技術類型為j、編號為k和k′的設備對應的額定功率；ωi,j,k、ωi,j,k′分別為i類設備中技術類型為j、編號為k和k′的設備是否配置的0-1 變量,其中k≠k′且k′＞k。

在設備配置過程中,為了簡化冷熱電三聯供的組合方式,關聯設備的數量始終保持一致,其數量一致的等式約束如式（5）所示。

式中：Ωeout、Ωein分別為供電和用電的設備集合；Ωeout,i、Ωein,i分別為供電和用電設備中類別為i的設備集合；Ωeout,i,j、Ωein,i,j分別為供電和用電設備中類別為i、技術類型為j的設備集合；pi,j,k,out(t)、pi,j,k,in(t)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備在時刻t的供電功率與用電功率；pload(t)、ploss(t)分別為時刻t的負荷功率和電功率損耗。

2）熱功率平衡

式中：Ωhout、Ωhin分別為供熱和耗熱設備的類別集合；Ωhout,i、Ωhin,i分別為供熱和耗熱設備中類別為i的設備集合；Ωhout,i,j、Ωhin,i,j分別為供熱和耗熱設備中類別為i、技術 類型為j的設備 集合；hi,j,k,out(t)、hi,j,k,in(t)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備時刻t的供熱功率與耗熱功率；hload(t)、hbuy(t)和hloss(t)分別為時刻t的熱負荷功率、集中供暖購熱功率和熱功率損耗。

3）冷功率平衡

式中：Ωcout、Ωcin分別為供冷和耗冷設備的類別集合；Ωcout,i、Ωcin,i分別為供冷和耗冷設備中類別為i的設備集合；Ωcout,i,j、Ωcin,i,j分別為供冷和耗冷設備中類別為i、技術類型為j的設備集合；ci,j,k,in(t)、ci,j,k,out(t)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備時刻t的供冷功率與耗冷功率；cload(t)、closs(t)分別為時刻t的冷負荷功率和冷功率損耗。

4）電氣轉換

電功率與天然氣耗量之間的轉換關系可表示為下式。

式中：ηi,j,k、gi,j,k(t)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備對應的能量轉換效率和時刻t的耗氣量；χgas為天然氣熱值。

2.2.3 設備配置與運行

本文考慮設備的供能形式將設備分為4 類。

1）模塊型供能設備

此類設備包括光伏、風機、電儲能和水蓄能,多采取單一型號多數量組合的配置方式,在約束中不考慮設備間容量的差異。對光伏而言,配置一個相對獨立的光伏發電單元,主要采取同一型號多塊光伏板組合的方式；針對電儲能與水蓄能,設備總容量連續性較強,通過設置最小規劃單位,以組合模塊的形式對數量進行優化。

2）獨立型單能源供能設備

此類設備中,電鍋爐與燃氣鍋爐盡管能源輸入形式不同,但均為僅能供熱的設備,冷水機組僅能供冷。

3）獨立型多能源供能設備

相較于單一能源供應設備,此類設備既可供冷又可供熱。多能供應使得設備可以多季運行,提高設備利用率。

4）冷熱電三聯供設備

考慮到冷熱電三聯供機組可視為兩設備聯合運行,組合復雜。內燃機與溴化鋰機組的優化配置不僅要滿足系統供用能需求,更要符合冷熱電三聯供機組內部的協同運行邏輯。以內燃機為研究對象時,一臺型號內燃機固定搭配一臺溴化鋰機組。本文在規劃冷熱電三聯供容量前,依據工程情況整理了冷熱電三聯供設備內在關聯表,依此進行優化配置。

本文將設備配置與運行過程中存在的約束條件分為通用約束與特有約束兩類,通用約束即所有設備均需考慮的基本條件,主要為如式（3）所示的安裝數量約束和式（10）所示的出力上下限約束。

式中：pi,j,k,out,max、pi,j,k,out,min分別為供能類設備中類別i、技術類型j、編號為k的設備對應的最大、最小功率。

針對設備各自運行特性的特有約束如式（11）至式（14）所示。

光伏設備運行約束可表示為：

式中：Ωpv為光伏設備集合；Ωpv,j為光伏中技術類型為j的 設 備集 合；npv,j,k、Spv,j,k和ppv,j,k,n分別 為 光 伏技術類型為j、編號為k的設備相應的數量、面積和額定發電功率；Spv,max為光伏最大有效安裝面積；pload,max為最大電負荷；ηpv為光伏最大接入比例,本文對ηpv的定義為光伏額定配置功率與最大電負荷的比值,這一比例系數的設定參考了光伏電站的相關規定［25］。

電儲能與水蓄能同屬于蓄能類設備,針對蓄能類設備的相關運行約束如式（12）所示。

式中：Ωes,hes為蓄能類設備集合；Ωes,hes,j為蓄能類設備中 技 術 類 型 為j的 設 備 集 合；pi,j,k,dis(t)、pi,j,k,ch(t)、Qi,j,k(t)和Qi,j,k(t?1)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備在時刻t的放能功率、充能功率、容 量 和 在 時 刻t?1 的 容 量；pi,j,k,dis,max、pi,j,k,ch,max、ηi,j,k,ch、ηi,j,k,dis、Qi,j,k,max、Qi,j,k,min和ξi,j,k分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備所對應的最大充能功率、最大放能功率、充能效率、放能效率、最大容量、最小容量和放能深度；vi,j,k,ch(t)、vi,j,k,dis(t)分別為類別為i、技術類型為j、編號為k的設備在時刻t的充能標志位和放能標志位；ts、te分別為調度周期的初始時刻和結束時刻,要求設備容量在這兩個時刻相等。

除了基本的功率平衡約束,地源熱泵還需要補充調度期內的冷熱平衡約束,如式（13）所示。

式中：Ωcchp為冷熱電三聯供設備集合；Ωcchp,j為冷熱電三聯供中技術類型為j的設備集合；ncchp,j,k、pcchp,j,k,out(t)、hcchp,j,k,out(t)與ccchp,j,k,out(t)分別為冷熱電三聯供機組中技術類型為j、編號為k的設備數量、在時刻t的發電功率、供熱功率和供冷功率；γc、γh分別為余熱回收過程中冷、熱能量轉換效率。

2.3 待選型設備庫的構建

設備庫的構建是優化配置的首要步驟,但考慮到這一過程涉及的大量參數需要結合前文中的定義,且與部分約束密切相關,故在目標與約束后引出。依據工程建設需求,通過收集不同廠家品牌的各類別、各型號的設備數據,可以初步確定工程建設所要選取設備的范圍。本文所描述的模型是混合整數規劃模型,將全部型號的設備均設置為離散變量使得求解更加復雜?，F有較為成熟的規劃類軟件HOMER 采用窮舉遍歷法來形成設備組合方案,將各設備視為獨立的整數變量參與優化,這也直接導致其可優化規模受到一定限制［26］。如何在優化前期合理地縮減整體變量、提取有效信息,是提升大規模求解速度的關鍵。對此,本文構建待選型設備庫的主要步驟為：數據準備；功率排序；結合相關約束進行數據篩選,通過前期對設備數據進行預處理來降低求解難度。

數據篩選為上述流程的核心部分,主要基于兩個約束：設備數量約束與最大負荷約束。當式（3）所述設備數量約束有效時,該約束對每種型號設備的數量均有效,即

同時,可以得到設備額定功率總累加值與規劃區域最大負荷之間的比值約束：

式中：pi,j,k,n、pi,j,k,total分別為設備類別為i、技術類型為j、編號為k的設備對應的額定功率和所配置的總功率；pi,total為i類 設備 的 總功 率；pload,max為 負荷 最 大 功率；ηi,load,max為i類設備總功率與負荷最大功率的比值。

當ni,max=1 時,pi,j,k,total取 為pi,j,k,n；當ni,max＞1時,需要對與額定功率為pi,j,k,n的設備進行組合的設備進行考察,考慮到設備數量限制,并結合比值λc,所組合的編號為k′的設備的額定功率應滿足：

式中：k′＞k,且由此可以進一步得到各類設備所能配置的總容量,如式（18）所示。

結合上述設備約束,可以篩除部分不符合要求的設備,使得設備庫得到一定程度的縮減。待選型設備庫的構建流程如圖1 所示。

圖1 待選型設備庫構建流程圖Fig.1 Flow chart of constructing library of equipment to be selected

2.4 求解方法

基于上述模型與相應的約束條件,本文以整體運行經濟性為優化目標,利用CPLEX12.9 求解該混合整數線性規劃模型。

3 算例分析

3.1 算例系統說明

本文的3 種不同用能形式的微能源網模型,分別選取中國寒冷、炎熱和溫和區域的3 種不同氣候類型進行比較,并依據冷熱需求情況劃分為供冷、供熱和過渡季,分別對應選取一個典型日,不同典型日一年中持續時間如表1 所示。典型日的冷、熱、電負荷和相關的溫度、光照統計可見附錄A 圖A3 至圖A6。考慮到風機在微能源網場景下進行設備配置時,單位成本、安全運行等方面尚需進一步考證,因此算例中未考慮配置風機。

表1 不同典型日持續天數Table 1 Duration of different typical days

針對不同地區的用能需求,本文以相同的建筑參數進行仿真得到不同區域對應的負荷曲線。按照2.2.3 節中對光伏最大接入比例的定義,本文將這一比例初值設為35%,并在后續分析中針對最大接入比例變化展開討論。

3.2 微能源網優化配置結果分析

3.2.1 3 種氣候區域對比

算例系統中采用的能源價格與設備信息等相關參數可見附錄A 表A1 至表A13,其中設備型號采取“技術類型簡稱_設備編號”的命名方式,各設備所包含的技術類型和對應的簡稱如表2 所示。

表2 各類設備所包含的技術類型及簡稱Table 2 Technical types and abbreviations of different types of equipment

以光伏為例,mono_7 表示技術類型為單晶硅、編號為7 的光伏設備。

按算例系統設置,采用前文所述設備庫構建方法與建模求解方法,得到3 種場景下的設備配置方案和相應的經濟性分析如表3 和表4 所示,不同場景下設備運行情況見附錄B 圖B1 至圖B5。

表3 不同氣候區域設備配置表Table 3 Equipment configuration table of different climate regions

表4 不同配置結果經濟性分析Table 4 Economy analysis of different configuration results

由表3 和表4 可知,3 種場景均配置了光伏、電儲能、水蓄能與冷熱電三聯供機組,其中部分設備采取了相同的配置。針對區域各自的特殊情況,寒冷地區配置燃氣鍋爐來滿足冬天較長時間的熱負荷需求,夏季冷負荷由冷熱電三聯供機組與水蓄能裝置協同運行來滿足,過渡季主要通過并網購電與電儲能相結合實現功率平衡。在炎熱地區,配置冷水機組滿足供冷季較高的冷負荷需求,由于過渡季冷熱電三聯供機組不出力且相較于其他兩種情況具有較長的過渡季,炎熱地區在本文所述模型中購電費用較高。在溫和地區,配置一臺空氣源熱泵,在供冷、供熱季與水蓄能裝置協同利用可以實現兩季供能。

3.2.2 設備庫型號完整性對配置結果的影響

在上述3 種應用場景中,冷熱電三聯供機組在供冷、供熱季承擔了較為重要的供能任務,為了進一步體現設備庫構建完備性對優化配置結果的影響,在溫和區域場景下,更換現有內燃機配置方式,假設chp_12 型號內燃機未錄入待選設備庫,其余設備不變,重新進行優化配置得到新的設備組合方案。重新優化后,內燃機更換為一臺390 kW 的chp_5,協同配置的溴化鋰機組仍為一臺libr_4,其余設備優化結果相同。2 種配置均滿足整體運行要求,其中經濟性對比結果如圖2 所示。

圖2 不同內燃機配置方案經濟性對比Fig.2 Economy comparison of different schemes of internal combustion engine configuration

現有設備庫中與chp_12 較為接近但額定功率稍 小 于400 kW 的 有390 kW 的chp_5、357 kW 的chp_4 和330 kW 的chp_8,容量稍大的有600 kW 的chp_13 和636 kW 的chp_9,考慮到現有變壓器容量具備一定裕度,空氣源熱泵也未處于滿載運行狀態,因此在新的配置方案中主要供能設備沒有做增大的調整。相較于400 kW 的chp_12,390 kW 的設備購置費用更低,但由此導致能源購置成本、年總運行成本增加。由此可知,盡管待配置設備額定容量相差值不大,但由此得到的配置方案供能方式產生了一定變化,對經濟性影響也較為明顯,這也反映了構建設備庫時完整收集設備資料的重要性。

3.2.3 分布式光伏最大接入比例及出力波動性對配置結果的影響

1）光伏最大接入比例

與冷熱電三聯供機組的配置相對應,分布式光伏的安裝容量對整體配置也具有一定的影響,在現有約束為最大接入比例為35%的基礎上分別調整該約束為10%、60%、85%、110%并重新優化,得到的配置結果及經濟性對比分別如表5 和圖3 所示。

表5 不同光伏最大接入比例下配置結果Table 5 Configuration results with different PV maximum access ratios

圖3 不同光伏最大接入比例下配置方案經濟性對比Fig.3 Economy comparison of configuration schemes with different maximum access ratios of PV

隨著光伏最大接入比例的增加,內燃機配置容量不斷減小,冷熱電三聯供機組供冷和供熱能力有所下降,而與其搭配供能的設備也由空氣源熱泵逐漸調整為地源熱泵。盡管年總運行費用有所下降,但需要注意的是,光伏出力在客觀上具有較大的不確定性。本文通過場景選擇的方法,利用3 個典型日來代表全年3 類負荷,并對應選取了3 條輻照強度曲線,在一定程度上忽略了極端天氣下光伏出力嚴重不足的情況。在多能互補系統中,光伏前期配置容量越大,意味在滿足同等電負荷需求時,其余供電設備的出力有所降低,這也直接影響了對該設備額定容量的配置,使得系統在極端條件下無法可靠運行。

從表5 中可以看出,光伏最大接入比例增加,內燃機容量逐漸減小,但變壓器的配置并沒有發生變化。這不僅與設備庫中變壓器的成本參數相關,還與許多其他因素相關。本文考慮到冷熱電三聯供機組的實際運行狀況,要求其僅在供冷和供熱季開機,而過渡季做停機處理,這一要求是希望最大化冷熱電三聯供機組的整體運行效率,充分利用余熱。因此在過渡季,為了滿足電負荷需求,從電網購電仍然占據主導作用,不能直接降低變壓器的額定容量。另一方面,光伏額定配置功率增加,最大出力隨之增加,但部分典型日中輻照條件較差,光伏出力仍較為有限,仍要其他設備承擔發電任務。

2）光伏出力波動性

為進一步驗證變壓器與內燃機的組合配置方案能否在光伏出力為零時繼續支撐系統正常運行,在光伏最大接入比例為35%和110%兩種情況下進行統計。保持其余設備運行方式不變,在原有光伏出力時刻,首先在內燃機允許范圍內增大出力至額定功率,不足的部分進一步增加變壓器出力至額定值,此時統計是否出現供能不足的情況。

在光伏最大接入比例為35%時,在過渡季13時、14 時出現功率不足的情況,差值分別為132.08 kW、109.49 kW,而最大接入比例為110%時,在過渡季14 時出現功率不足,差值為19.52 kW。仔細分析上述供能差值可以發現,發生不足的主要原因是在上述時刻儲能均處于充電狀態,產生了大小不同的功率缺額。盡管本文所述配置方案能夠在光伏出力嚴重不足時通過其他方法對負荷繼續供能,但可再生能源出力不確定性對規劃方法的影響仍值得進一步討論,在極端條件下各類設備的調度方式也應及時進行調整。

4 結語

本文針對微能源網多種設備協同運行與優化配置相關問題,建立了基于設備參數差異性的離散型混合整數規劃模型。針對3 種不同場景結合設備的基本參數以及設備運行相關約束開展了配置方案的經濟性分析,主要得出了以下結論。

1）在以設備數量為變量進行的優化配置中,需要結合負荷需求建立待選型設備庫,不同類型設備的關鍵參數選取要綜合考慮建模要求與參數收集難度。

2）環境因素對配置結果具有明顯影響,微能源網的優化配置要結合用戶實際情況,加強各類約束條件在規劃過程中的實際作用。

針對設備參數的差異性開展微能源網優化配置,能夠更為客觀地反映設備各項費用對整體運行經濟性的影響,利于在規劃前期指導設備的參數收集。同時,結合待選型設備庫,將設備數量作為離散型變量進行優化,有助于體現多種設備協同運行特點,對設備選型與相關決策具有積極意義。

本文在建模過程中僅考慮電、冷、熱三種負荷類型,未考慮熱水與蒸汽負荷,隨著用戶實際需求不斷變化,下一步將完善負荷類型,并考慮可再生能源與負荷的不確定性對整體優化配置的影響。

本文的研究得到國電南瑞科技股份有限公司科技項目(524608210022)資助，特此感謝！

附錄見本刊網絡版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網絡全文。