多區域含冷熱電聯供和儲能的綜合能源系統運行優化

趙晶晶，應倫杰，屈靖雅

(上海電力大學 電氣工程學院， 上海 200090)

0 引 言

在能源緊缺，環境問題日趨嚴重的當下，如何有效提高能源利用效率，實現可持續發展的目標，成為當今世界的熱門話題[1]。相關學者專家提出“能源互聯網”概念，目的是改善當前環境問題[2]，能源主干網和綜合能源系統組成能源互聯網。綜合能源系統的核心是冷熱電聯供系統，將電、熱、氣耦合在一起，協同運行[3-4]，其可以更高效地利用能源，提高系統的經濟和環境效益，具有非常好的發展前景。

目前關于IES的研究，主要有三個方面：系統建模、規劃與運行優化。文獻[4]對區域綜合能源系統(Regional Integrated Energy System，RIES)的規劃和運行優化方面的問題進行了較為全面的歸納，并對其中存在的問題進行了概括與分析；文獻[5]對單個RIES進行了運行優化，單一的負荷特性對優化結果產生了一定影響；文獻[6]將多個RIES通過熱網聯系在一起進行優化，但未考慮可再生能源的隨機性，對儲能設備(Energy Storage System，ESS)考慮不充分，與實際運行結果有一定距離；文獻[7]通過兩階段求解規劃策略，提出了將風電不確定性考慮在內的IES規劃方法。

通過對上述文獻的分析，可以發現，目前對于IES的研究往往是基于單個區域的冷熱電聯供系統(Combined Cooling Heating and Power，CCHP)系統，系統的負荷特性單一，沒有對多個RIES一起進行協同優化。而多RIES的運行優化中未分析ESS解耦熱電比的作用，可再生能源的隨機性考慮不充分。

針對上述問題，建立含有風電、ESS、CCHP及熱網的多RIES運行優化模型，對模型進行仿真分析得到各個區域熱、電功率優化情況。仿真結果表明：多個RIES協同運行可以提高經濟效益，優化過程中需考慮風電不確定性以得到更貼合實際的結果，ESS在多RIES中可以起到解耦熱電約束降低運行成本的作用。

1 多RIES

1.1 多RIES系統結構

區域綜合能源系統(RIES)是由可再生能源、CCHP系統、ESS組成的多能源供應系統。文中的研究對象是多RIES，結構圖如圖1所示。

圖1 多區域綜合能源系統結構圖

如圖1所示，系統中有多個區域以及熱網、電網和燃氣網，每個區域都包含CCHP系統。當某一時段系統中有多余的電能時，可以向電網售電。熱網將各個區域的熱負荷進行耦合，熱能產生過多的區域將多余的熱能通過熱網傳輸給產熱不足的區域。

1.2 CCHP系統

1.2.1 CCHP系統組成

CCHP系統與天然氣網、電網及熱網均有交互，其能量流示意圖如圖2所示。

如圖2所示，CCHP系統與電網、熱網的交互具有雙向性。V1、V2為自動控制閥，熱網通過V1與換熱裝置、儲熱裝置相連，通過V2與熱負荷相連。當CCHP系統產生多余熱能時，V1打開，V2閉合，熱能通過熱網傳輸至其它產熱不足區域；當CCHP系統產熱不足時，V1閉合，V2打開，熱網將熱能傳輸至熱負荷。

圖2 CCHP能量流示意圖

結合熱網的多R用最小。在建立CCHP模型時，需要考慮以下幾點：

(1)ESS由儲IES在并網模式下優化運行的目標是使系統運行費電設給出指令使其儲存或釋放能量；需要考慮儲能設備(ES)和儲熱設備(HS)兩部分組成，運行優化策略成本，以及充放電功率和容量等約束；

(2)使用場景分析法分析風電出力不確定性帶來的影響；

(3)在運行過程中需要考慮的約束有：場景約束；等式約束：冷熱電功率平衡方程、ESS的儲能關系式、節點熱量平衡約束、熱損平衡約束；不等式約束：各個設備的運行約束、可利用熱功率上下限約束。

1.2.2 ESS的作用

負荷熱電比與燃氣輪機(Gas Turbine，GT)出力熱電比越接近，系統中能源的利用越充分，但是在實際運行情況中負荷熱電比往往比較大。而 “以熱定電”、“以電定熱”則會出現經濟性降低，高峰熱負荷無法滿足的問題。ESS可以在時間上解耦能源的生產和消耗，比如將這一時段系統產生的多余熱能轉移至熱負荷較高的時段，提高系統經濟效益。

1.2.3 風電不確定性

風電出力存在不確定性和波動性，如果優化計算過程中直接使用風電預測出力曲線，則無法反應真實的運行成本，通過可能出現的場景來模擬風電出力的隨機性，場景由拉丁超立方采樣(Latin Hypercube Sampling，LHS)得到，其主要為兩個步驟，分別是采樣和排列。在LHS采樣得到場景后，使用Cholesky分解進行排序，降低采樣值之間的相關性，從而得到初始場景，最后由于場景數量巨大會導致計算工作量大，所以利用同步回代消除場景，得到最具有代表性的風電出力場景集[8-13]。

假設風電出力波動性滿足正態分布，方差為預測誤差，暫取10%，采樣上述方法得到10個風電出力場景，每一個場景都是實際出力中可能發生的波動，有效反應了風電不確定性，使預測精度得到提高。

1.3 熱網系統

熱網承擔通過管道和熱載體輸送熱能給熱用戶的任務。熱載體主要有水和水蒸氣，研究對象為供水供熱系統。由于熱網能量傳輸通用模型為非線性，無法通過傳統的優化算法進行求解，所以使用簡化的熱網能量流模型，將其與CCHP運行優化模型通過熱功率耦合，構成多RIES優化模型。

主要考慮的約束條件為：節點流量平衡約束；熱損平衡約束；可利用熱功率上下限約束。

2 多區域IES運行優化模型

2.1 目標函數

對于并入電網且含有熱網的多RIES來說，運行優化目標函數為：

minCIES=Ce,b-Ce,s+Cg+CP+CESS

(1)

式中Ce,b為 IES 從電網購電費用(元)；Ce,s為 IES向電網售電所得費用(元)；Cg為燃氣費用(元)；CP為熱網運行費用(元)。CESS為儲能設備運行費用(元)。

(1)購電費用

(2)

式中N為CCHP 系統數量；M為調度周期時段數；Ce,b,t為t時段購電電價(元/kWh) ；Pg,b,i,t為在t時段第i個CCHP系統購電量(kW)；Δt為調度時段的時長(h)。

(2)售電費用

(3)

式中Ce,s,t為t時段售電電價(元/kWh) ；Pg,s,i,t為第i個CCHP系統在Δt時段的售電功率(kW)。

(3)燃氣費用

(4)

式中Cz為購買天然氣的單位熱價(元/kWh)；QGB,i,t為第i個CCHP系統在時段t燃氣鍋爐(Gas Boiler，GB)產熱功率、PGT,i,t為第i個CCHP系統在時段t微型燃氣輪機發電功率(kW)；μGT,i、μGB,i分別為第i個 CCHP 系統中GT和GB的效率。

(4)熱網運行費用

熱網運行費用為管網中循環水泵的電費，不考慮維護成本，即：

(5)

式中CP為熱網運行電費(元)；R為循環水泵數量；M為調度周期時段數；EHR為耗電輸熱比；Ce,b,t為t時段購電電價(元/(kW·h))；Hi,t為第i臺水泵輸送的熱量(kW)；Δt為調度時段的時長(h)。

(5)儲能設備運行費用分為儲電設備費用、儲熱設備費用。

CESS=CES+CHS

(6)

式中CES、CHS為儲電設備費用和儲熱設備費用。

儲電設備費用：假設ES的充放電成本，每次都相同，則運行成本為：

(7)

式中CES-cap為ES的容量；PES,C/D,i,t為時段t=1,2,…,H時i區域的ES的充放電功率；PES,C/D,i,t為正時表示儲電裝置放電PES,C/D,i,t為負時表示儲電裝置充電；Cr為單次完全充放電成本。

儲熱設備：運行費用主要是水泵運行的電費，即：

(8)

式中QHS,C/D,i,t為時段t=1,2,…,H時i區域的HS的充放熱功率;QHS,C/D,i,t為正時表示儲熱裝置放電;QHS,C/D,i,t為負時表示儲熱裝置充電。

2.2 約束條件

2.2.1 CCHP約束條件

(1)冷熱電功率平衡約束

(9)

式中Pd,i,t、Hd,i,t、Cd,i,t分別為i區域t時刻用戶電、熱、冷負荷需求；PWT,i,t，Pec,i,t分別為i區域t時刻風機出力和電制冷機消耗功率;μhri為熱回收器的回收效率，取0.75；μhei為熱交換器效率，取0.9；Eec,i為i站點電制冷機制冷效率。

(2)運行上下限約束

(10)

式中各個不等式的上下限，為第i個區域各類設備的運行上下限，以及與電網、熱網交互功率的上下限。

(3)ES儲存能量約束

假設充ES的放電效率等于充電效率，則有：

(11)

式中W(T+1)和W(T)分別為時間點T+1和T時ES的荷電狀態；Wmin和Wmax分別為ES荷電狀態的下限和上限；σES為自放電率；μES為充放電效率。

(4)HS儲存能量約束

假設充HS的放熱效率等于充熱效率，則有：

(12)

式中E(T+1)和E(T)分別為時間點T+1和T時HS的儲熱狀態；Emin和Emax分別為HS儲熱容量的下限和上限；σHS為熱能耗散率；μHS為充放熱效率。

(5)場景約束

當風電出力波動與預測值不同時，為維持系統功率平衡則需要調整GT、GB出力，所以加入場景約束。

(13)

2.2.2 熱網約束條件

(1)節點流量平衡

對于熱網中的任一節點i，流進節點i的流量等于流出節點i的流量，即：

Qi,t+∑Qij,t=0

(14)

式中qi,t為t時段節點i與第i個CCHP系統之間的流量；qij,t為t時段與節點i相連接的各管段流量。

(2)熱能-流量約束

(15)

式中C為水的比熱容；Hex,i,t為第i個CCHP系統在t時刻與熱網交互功率；Ts和Tr分別為給水溫度和回水溫度。

(3)熱損平衡約束

Hi,t,2=ρiHi,t,1

(16)

其中：

(17)

式中δ為管道熱損率，取0.1 ；若熱水由節點i流向下一節點j時(Hi,t,1>0)，ρi<1；若熱水由下一節點j流向i(Hi,t,1<0)時，ρi>1。

(4)可利用熱功率上下限約束

若可利用熱功率太小，導致管段熱煤溫度低于回水系統熱媒溫度，熱網無法提供熱能；若可利用熱功率太大，將會發出噪音。所以需要有上下限約束限制可利用熱功率的大小[14-18]，從而有：

(18)

式中不等式上下限為可利用熱功率上下限。Hij為ij管段可利用熱功率。

2.2.3 耦合約束

如圖2所示，多RIES系統在換熱器輸出端有與熱網的耦合環節，所以有CCHP-熱網能量耦合約束也就是熱平衡約束，即：

(19)

2.3 求解方法

綜上，文中模型是0-1混合整數線性規劃模型，其中優化變量有：各個CCHP中各源設備的出力；從電網購售電量；轉換設備的輸入；儲能的輸入/輸出功率；熱網中各管段交匯熱功率。等式約束：冷熱電功率平衡方程；ESS的儲能關系式；節點熱量平衡約束；熱損平衡約束。不等式約束：各個設備的運行約束，可利用熱功率上下限約束。

采用Yalmip+ Cplex在MATLAB中進行優化計算。

3 算例分析

3.1 基礎數據

以某多RIES為例進行仿真分析，如圖3所示，該區域一共有4個子區域，分別為居民區、商業區、辦公區和工業區。所有的子區域均包含CCHP系統，通過環狀熱網形成多區域綜合能源系統。

圖3 區域劃分圖

各個區域的CCHP系統能量流情況如圖2所示。其中各個區域均配置ESS，工業區建有風電場，風電預測誤差為10%，仿真以冬季典型日為例。

3.2 風電出力波動的影響

當將不同的風電預測誤差代入后，如表1所示，可發現含熱網及儲能的多RIES系統日運行費用隨著誤差的變大而增加。所以有必要在運行優化中考慮風電的波動性，這樣得到的優化結果更符合實際運行情況。

表1 不同預測誤差下的運行成本

3.3 日運行成本分析

為驗證多RIES優化后的優勢，在預測誤差為10%的風電場景集基礎上，在冬季典型日對系統電、熱功率優化情況進行分析。

場景1：不含有熱網，熱負荷由GB、GT供應，電負荷由風電、GT、電網供應；

場景2：含熱網不含儲能，熱負荷由GB、GT以及熱網供應，電負荷由風電、GT、電網供應；

場景3：含儲能及熱網，熱負荷由GB、GT、HS以及熱網供應，電負荷由風電、GT、電網、ES供應。

三種場景下的多RIES運行成本如表2所示。場景1中多RIES系統由于不含有熱網，所以無法在區域間對熱能進行協調分配，導致燃氣費用高，因此在該方式下日運行成本較高。場景2中多RIES系統含有熱網，可將某區域多余熱能進行轉移，使燃氣費用下降，所以運行成本比方式一低，但由于不含儲能設備，無法在時間上解耦能源的生產和消耗，因此日運行成本略高。場景3中多RIES系統含有熱網及儲能設備，由于加入儲能設備，在一定程度上脫離“以熱定電”的限制，使GT的電出力限制得到緩解，因此系統日運行成本得到進一步優化，經濟效益增加，得到最優運行方式。

表2 三種場景下多RIES的運行成本

3.4 CCHP工況分析

以下的分析都是基于場景3的運行方式，系統電功率優化情況如圖4所示，圖4中ES為正時表示儲電裝置放電，為負時表示儲電裝置充電；與電網交互功率為正時表示購電，為負時表示售電。從圖4中可以看出，除了居民區，各個區域均主要以GT發電，并在用電低谷時刻向電網售電。ES在大部分用電低谷時刻處于充電狀態，用電高峰時刻處于放電狀態。

圖4 電功率優化結果

系統熱功率優化結果如圖5所示，圖中HS為正或負時，分別表示儲熱裝置充熱和放熱；與熱網交互功率為正或負時，分別表示各區域向熱網獲取和傳輸熱能。從圖5中可以看出，在大部分熱負荷較低時刻，HS處于充熱狀態，而在熱負荷較高時刻HS處于放熱狀態。由于商業區、辦公區負荷熱電比相對較低，商業區與辦公區通過熱網傳輸多余的熱量給居民區與工業區。可見各個區域通過熱網進行熱能的協調分配，提升熱能利用率。

圖5 熱功率優化結果

3.5 熱網工況分析

在運行方式3中，熱媒在熱網中的流速如圖6所示，圖6中當流速為負時即為反方向流動，可見熱網各管段傳輸功率趨勢與熱媒流速趨勢大體一致。

圖6 各管道熱媒流速示意圖

由圖6可知，本算例熱網有兩種工況：在9:00～17:00時間段，商業區向居民區、工業區傳輸熱能(1-2、1-3)，辦公區向工業區傳輸熱能(3-4)；其他時間段，商業區向居民區傳輸熱能(1-2)，辦公區向工業區、居民區傳輸熱能(1-3、3-4)。進一步證明熱網能夠將各個區域的熱能進行協調分配。

3.6 熱電比分析

如圖7所示，由于商業區、辦公區的工作特性，在23:00～8:00時間段負荷熱電比為零，遠遠小于算例中GT的出力熱電比1.5，加入儲能設備后，GT產出的多余熱能一部分儲存在儲熱裝置中，相當于變相的增加熱負荷，使負荷熱電比趨向1.5。對于居民區、工業區，雖然儲能設備也變相地對負荷進行時空上的平移，但因為算例中熱電負荷功率較大，ESS并不具有顯著影響。

圖7 熱電比優化結果

4 結束語

通過建立含有儲能及CCHP系統的多區域綜合能源系統的優化模型，進行算例分析。仿真結果表明：

(1)ESS可以改善多RIES的熱電負荷比，在一定程度上解耦熱電運行約束，提高經濟性；

(2)在優化過程中需要考慮風電出力的波動性，得到更接近實際運行情況的結果；

(3)含有熱網的多RIES將多個區域耦合在一起，實現區域熱能的交換，利用不同區域間負荷特性的互補性，使能量管理優于單區域運行優化，提升系統運行經濟性。

文章對天然氣網絡考慮不充分，所以天然氣價格波動，天然氣管道約束等問題將成為下一步的研究方向。