考慮多評價指標的可再生微能源網雙層優化配置

金璐，何偉，閆華光，何桂雄，吳建章，石天

(1. 中國電力科學研究院有限公司，北京 100192； 2. 國網江西省電力有限公司，南昌 330096；

3.東南大學 電氣工程學院，南京 210096)

0 引 言

隨著“鄉村振興”戰略的推進，鄉鎮能源需求多樣化特征日益顯著，對能源服務品質也提出了更高要求[1]。然而，現有的鄉鎮能源供應僅局限于電能，且未對當地蘊藏豐富的可再生資源進行有效利用，原始粗放的能源消費方式也使得鄉鎮人與自然矛盾日趨尖銳。集電、冷、熱于一體的多能互補系統對異類能源施行梯級利用，打破了傳統方式中能源供給相互獨立的藩籬，是推動鄉鎮低碳減排、提升能源利用效率的有效途徑[2-3]。因此，合理配置眾多可再生能源，因地制宜構建綠色鄉鎮微能源網，對于縮小城鄉差距、加快鄉鎮現代化建設意義重大。

目前，已有許多學者對以混合可再生能源系統為代表的新型鄉鎮能源供給方式展開了研究[4]。文獻[5]構建了以生物質沼氣為氣源的多能流農村微網架構，并基于改進雜交粒子群算法實現了系統的日前經濟優化調度；文獻[6]計及新能源出力不確定性，提出一種用于沼-風-光全可再生能源系統的兩階段優化調度策略；文獻[7]對包含光伏、地源熱泵設備在內的可再生多能互補系統進行展開分析，從經濟和環境兩個層面制定系統魯棒出力計劃；文獻[8]將熱泵與儲能裝置引入傳統冷熱電聯供系統，并以運行費用最低為目標實現了多能互補系統的協調調度。然而，上述研究多數側重于系統的優化調度，對于如何合理配置多類可再生能源設備則較少提及。

作為充分消納當地可再生資源、確保系統良好效益的關鍵因素，有必要在鄉鎮能源系統的規劃伊始，綜合考慮設備類型和數量以及系統運行策略，站在多方利益主體角度對其進行統籌優化設計[9]。目前有關能源系統的規劃設計方法已有許多，可為鄉鎮多能互補系統建設提供參考。文獻[10]采用解析方法對社區能源系統進行設計，但未考慮系統運行方式對規劃結果的影響；文獻[11]綜合考慮成本、環保、能耗等因素對多能互補系統進行優化配置，但在求解時采用權重法將多類目標轉化為單一目標，所得方案缺乏代表性；文獻[12]基于多目標粒子群算法和證據推理理論，通過構建雙層優化配置模型實現了園區多能微網的多目標設計，并取得了良好效果。

針對我國當前鄉鎮地區農網供需矛盾、清潔能源利用率低下等問題，充分發掘當地自然資源稟賦，構建包含風、光、生物質能以及地熱能在內的可再生微能源網系統；綜合考慮系統的運營成本、環保性能以及能源效率，參照傳統供能系統設計了多元評價指標；計及運行策略對配置結果的影響，提出一種用于可再生微能源網的多目標雙層優化配置模型，并基于模糊理論對折衷解進行決策。仿真算例分別在并網和離網條件下將所得配置方案與傳統供能方式進行對比，詳盡闡述了不同能源設備的選取對系統運行指標帶來的影響，證明文中方法能夠有效權衡多方因素對系統進行合理配置。

1 可再生微能源網

1.1 可再生微能源網系統架構

為促進清潔能源就地消納，助力綠色鄉鎮低碳可持續發展，考慮一種由可再生能源構成的多能互補微能源網(Renewable Micro Energy Network，RMEN)系統，其拓撲架構及能量流如圖1所示。

圖1 可再生微能源網架構Fig.1 Renewable micro-energy network architecture

由圖1可知，該能源網絡中發電設備由光伏單元(Photovoltaic Cell，PV)、風電機組(Wind Turbine Generator，WT)以及沼氣熱電聯供(Combined Heating and Power，CHP)系統構成，并通過聯絡線與外部電網實現雙向互通；沼氣鍋爐(Biogas Boiler，BB)以生物質氣為燃料，與CHP系統一同向用戶提供熱源；地源熱泵(Ground Source Heat Pump，GSHP)可在電能驅動下將地表淺層能源轉化為高品位熱能，進而實現制冷和制熱；供冷設備包括電制冷機(Electric Cooler，EC)、吸收式制冷機(Absorption Cooler，AC)；此外，為有效提高能源利用效率，微能源網內還配備有包含蓄電裝置(Electrical Storage，ES)、蓄熱裝置(Heating Storage，HS)以及蓄冷裝置(Cooling Storage，CS)在內的儲能設備。

1.2 能源設備數學模型

1.2.1 沼氣熱電聯供系統

目前，我國鄉鎮地區由農林牧業中產生的生物質能儲量豐富，但由于其資源分布較為分散，且多數僅被用于生活采暖，閑置浪費情況嚴重。因此，采用適度集中化處理方式，以生物質沼氣為氣源，選用由微型燃氣輪機(Micro Turbine，MT)和煙氣余熱回收裝置共同組成的CHP系統作為鄉鎮微能源網的主要能源供給設備，其出力模型[13]可描述為：

(1)

1.2.2 沼氣鍋爐

沼氣鍋爐是一種以生物質沼氣為燃料的氣熱耦合裝置，能夠將生物質能轉換為熱能，是微能源網中的輔助熱源設備，具有成本低、污染輕、熱效率高等優勢，其數學模型可表示為：

(2)

1.2.3 地源熱泵

熱泵技術作為一種新興能源轉換手段，其能效比(Coefficient of Performance, COP)通常大于4，遠高于現有多數能源供給設備，可依據用戶需求工作于制熱或制冷狀態，具有節能環保、安全可靠且易于維護等優勢，因而備受世人關注，發展前景十分廣闊。此外，熱泵作為典型的多能源耦合設備，其引入還將促進多能互補系統供給側能源的合理分配，進而提高綜合能源利用水平。選用地源熱泵作為微能源網供能設備，該裝置由地源換熱泵以及熱泵主機構成[14]，其能耗及出力模型可表示為：

(3)

1.2.4 儲能設備

儲能裝置可依據不同時刻能源設備出力狀態以及負荷大小，對剩余能量進行存儲，對空缺需求進行填補，進而改變多能流的時空分布狀態，是多能互補系統中的重要組成部分之一。考慮到鄉鎮微能源網中可再生能源比例較高，機組出力存在明顯波動性，在模型中配置了包括蓄電池、蓄熱箱以及蓄冷箱在內的多元儲能設備。由于不同能源種類的儲能裝置均具有相似的運行特性，僅以蓄電池為例，給出其出力及能量存儲數學模型分別為：

(4)

(5)

此外，微能源網中電制冷機及吸收式制冷劑的設備模型均參照文獻[15]建立。

2 可再生微能源網評價指標

在傳統的能源分產系統(Separation Production，SP)中，鄉鎮用戶的電力需求由外部電網直接購得，冷負荷、熱負荷則由EC和BB分別供應，且未配置儲能設備，存在環境污染嚴重、資源利用率低下等諸多弊端，相比之下，多能互補系統則優勢明顯。對比SP系統定義成本節約率、污染減排率以及能效提升率指標，分別從經濟運行、污染防治以及利用效率三方面刻畫可再生微能源網的能源供給潛力。

2.1 成本節約率指標

無論是SP系統還是微能源網系統，其全年運營成本C均由設備安裝成本CEI、能源采購成本CEP以及設備維護成本CEM共同組成，即：

(6)

參照SP系統制定微能源網的成本節約率(Cost Saving Rate，CSR)指標來衡量多能互補系統所帶來的經濟效益，CSR具體定義為微能源網相對于SP系統節約的年運營成本與SP系統年運營成本的比值[16]，即：

(7)

2.2 污染減排率指標

能源轉換過程中產生的污染物主要包括溫室氣體CO2和酸性氣體SO2、NOx，其主要由外部電廠發電污染Fgrid以及生物質氣燃燒污染Fbio組成。表1給出了不同污染源對應的排放系數，從中也可以看出，相較于傳統化石能源，生物質沼氣在污染防治方面具有先天優勢，在解決我國鄉鎮地區資源浪費問題的同時，緩解當地生態環境壓力。對于SP系統和微能源網，其污染物排放量FSP和FRMEN可表示為：

表1 污染物排放系數Tab.1 Emission coefficient of pollutants

(8)

在此基礎上定義多能互補系統的污染減排率(Pollution Reduction Rate，PRR)如式(9)所示，依據該指標能夠有效評估聯供系統的環境保護性能。

(9)

2.3 能效提升率指標

由圖1可知，微能源網系統的輸入側能源包括光伏和風機所產生的電能、地熱能、生物質能和外購電能，輸出能源為負荷所需電、熱、冷能以及外送電能。由于不同種類能源間存在品質差異，從熱力學第二定理角度出發，同時考慮綜合能源利用率以及可再生能源消納水平，定義能源利用效率E為系統輸出能量Qout與輸入能量Qin之比。對于SP系統和微能源網，其輸入和輸出能量為：

(10)

依照式(10)可分別求得SP和微能源網的能源利用效率ESP和ERMEN，并由此定義可再生微能源網能效提升率(Efficiency Improvement Rate，EIR)為：

(11)

3 可再生微能源網雙層優化配置模型

3.1 目標函數

對于上層優化配置模型，結合上述評價指標，選取年運營成本、污染排放量以及能源利用效率3個不同參數作為目標函數f1：

minf1=(CRMEN，FRMEN，1/ERMEN)

(12)

下層日內優化調度則主要考慮能源采購成本CEP、設備維護成本CEM以及棄光棄風成本CAE，并定義日綜合運行成本f2作為目標函數。其中，CEP和CEM可參見式(6)，CAE計算方法為：

(13)

3.2 約束條件

3.2.1 傳輸功率約束

可再生微能源網系統在任意時刻均需滿足區域內用戶的電、熱、冷用能需求，因此存在如下約束：

(14)

此外，與外部電網的聯絡線還應滿足約束如下：

(15)

3.2.2 設備安裝容量約束

對設備安裝容量進行限制以使其在最大負荷值下不冗余，約束條件如下：

(16)

3.2.3 能源耦合設備約束

文中能源耦合設備CHP、BB、GSHP、PV、WT、EC以及AC均需滿足設備出力約束：

(17)

(18)

式中 ΔSi為第i類設備的出力爬坡限額。

3.2.4 儲能設備約束

對于多類儲能設備，同樣以蓄電池為例，其運行約束條件為：

(19)

3.3 求解方法

上述模型屬于混合整數非線性雙層規劃模型，若直接對其進行求解將會面臨計算難度大且耗時長等問題。因此，采用分段線性化方法[18]將上述模型轉化為混合整數線性規劃問題(MILP)，并運用非支配排序遺傳算法(NSGA-II)對上層多目標規劃問題進行求解；下層模型調用IBM商業軟件Cplex對設備出力進行優化調度，并將優化結果傳遞至上層算法，從而實現可再生微能源網的多目標優化配置。對于規劃模型輸出的最優解集，基于模糊理論，選用降半梯形分布作為各子目標的隸屬度函數，在綜合滿意度最大的情況下實現折衷解的最優選取，進而獲取微能源網多元評價指標。可再生微能源網雙層優化配置方法流程如圖2所示。

圖2 可再生微能源網雙層優化配置方法Fig.2 Double-layer optimal allocation method of renewable micro-energy network

4 算例分析

4.1 算例介紹

以江西省某待改建多能互補系統示范工程為例，采用文中方法對該系統進行優化設計，其系統架構如圖1所示。依據當地氣候條件將全年劃分為夏季(6月～8月)、冬季(12月～2月)以及過渡季，各季節典型日電熱冷負荷曲線以及典型風、光出力場景如圖3所示，三季用能峰值分別為1 382.7 kW·h、1 159.3 kW·h以及976.4 kW·h；購電價格采用當地峰谷分時電價，售電價格取新能源上網標桿電價0.459 3 ￥/kW·h，單位沼氣生產成本為0.58 ￥/m3；NSGA-II算法中種群規模為150，迭代次數為100，交叉率和變異率分別取0.9和0.1。

圖3 典型負荷曲線及風光出力場景Fig.3 Typical load curve and scenery output scenario

4.2 優化配置結果分析

依據NSGA-II優化算法在并網方式下求得的帕累托(Pareto)非劣解集如圖4所示，從中可知，文中方法能夠有效捕捉多目標規劃設計問題的Pareto前沿，以供投資者進行權衡選擇，同時還能看出，微能源網的經濟效益指標與環保性能之間存在明顯沖突。

圖4 Pareto前沿解集Fig.4 Pareto front solution set

按各子目標最優原則分別從解集中挑選出三組典型方案：方案1、方案2和方案3，其優化配置結果如表2所示。從中可知，方案1與方案2分別具有最低的年運營成本和最少的污染排放總量，但同時方案1的環保性與方案2的經濟性也是所有方案中最差的，這是因為方案1較少選用成本高昂的新能源發電設備與儲能裝置，使設備購置成本大幅減小，但這也導致系統中由無污染的風能和光能產出的電能比例下降，轉而依賴生物質能進行電能供給，從而引起污染物排放量的升高。方案2則降低了沼氣熱電聯供機組的能源產量，大量配置了包括WT、PV和GSHP在內清潔能源設備，儲能裝置數量也隨之增加，以經濟成本為代價換來環保性能的提升。較之前兩者，方案3更多使用了可實現能源梯級利用的CHP機組，并通過電能的售出節約了運營成本支出，同時也獲取了良好的能源利用效率，但大量的沼氣消耗也對當地生態環境也產生了一定破壞。

表2 典型方案優化配置結果Tab.2 Optimal configuration results of typical schemes

4.3 微能源網運行指標分析

為綜合考慮可再生微能源網的投資費用、環保性能以及運行能效，文章基于模糊理論，分別在并網和離網運行條件下挑選出綜合滿意度最高的折衷優化配置方案，即方案4和方案5，并將其與SP系統進行對比，以衡量其綜合能源供給潛力，上述系統優化配置結果以及運行參數如表3所示。從中可知，SP系統由于供能結構簡單且設備單價低廉，在能源設備采購以及運維成本方面較優，但其未充分利用當地的可再生資源，同時也沒有實現能源的梯級利用，故其環保性能與能源利用效率十分落后。

表3 優化配置結果對比Tab.3 Comparison of optimized configuration results

相比之下，方案4和方案5的各項運行指標則優勢明顯。并網方案在能源消耗方面主要依賴當地各類可再生資源，極少購入電能，同時還配備有一定數量的儲能裝置以確保系統的靈活運行。能源產出方面，方案4更多選用相對廉價的WT和CHP機組作為發電設備，在滿足鄉鎮用戶負荷需求，也為外部電網輸送清潔電能，因而經濟效益良好。與并網方式相比，離網系統多能流之間的耦合特征更加顯著，故其配置方案中增加了儲能設備的投入，以實現系統能量在不同時段的合理分配，這也使得其運營成本大幅提高。此外，方案5降低了風光裝機容量以減少棄風棄光總量，并在夏冬兩季依靠GSHP提高新能源消納水平，達到提高系統能源利用效率的目標。為維持系統功率平衡，尤其是夏季的電、熱功率平衡，方案5還更多地選用吸收式制冷機而非電制冷機作為冷源。由于離網系統僅需滿足自身用能，故其生物質氣消耗量低，較之并網系統環境效益更佳。

參照SP系統可分別求得方案1～方案5的系統運行指標，結果如圖5所示。從中可知，所得方案的運行指標均較傳統供能方式有很大提升，并且在低碳環保方面尤為突出，這也體現了多能耦合系統在綠色鄉鎮能源供給方面的巨大優勢。與此同時，模糊最優解也實現了多元指標的有效權衡，能夠充分發掘微能源網的供能潛力，避免了以往單一目標規劃的盲目性。

圖5 多元評價指標對比Fig.5 Comparison of multi-dimensional evaluation indices

5 結束語

為充分利用鄉鎮地區自然資源稟賦，設計了一種集冷熱電供應于一體的可再生能源微網，綜合考慮成本節約率、污染減排率和能效提升率指標，提出基于NSGA-II算法的多目標雙層優化配置方法，并結合模糊理論選取最優配置方案，仿真結果表明：

(1)提出的考慮多類評價指標的雙層優化配置模型，能夠兼顧系統的運營成本、環保性能以及能源利用率給出合理完整的配置方案；

(2)對于所提出的可再生微能源網，其在并網方式下可獲取更優的經濟效益，而在離網方式下其環保性能則更強；

(3)不論是在何種運行條件下，與鄉鎮傳統供能系統相比，文中方法所得系統配置方案在各項性能指標上均存在明顯優勢。

文章的不足在于未計及新能源的出力波動性，對于能源系統的安全性能考慮也不夠完善，后續工作中將著重對上述問題進行探究。