配電網與熱泵蓄能耦合系統動態綜合評價

李 旻，杜 英，焦 杰，何璞玉，王 超，蹇亞玲

（國網四川省電力公司經濟技術研究院，四川 成都 610041）

在“雙碳”目標下，國家對于能源消耗與碳排放問題管控嚴格，也更加關注[1]。2018年，我國碳排放量高達100億t，其中建筑群的供熱供冷等排放量占比約60%。因此，供冷供熱系統的節能環保問題日益受到關注[2]。熱泵（heat pump，HP）系統節能效益與運行效率高，運行安全可靠，能夠消耗一次能源與電力，并將低品位能量轉化成高品位能量，從而替代常規能源進行供能[3]。而蓄能系統（energy storage system，ESS）能夠將能量儲存在某種介質中，實現能量在時間上的轉移，削峰填谷，因此，將熱泵系統與蓄能系統進行耦合可實現能量在不同時間與品位上的轉移，是提高效率的重要途經。進一步地，將HP-ESS與配電網（distribution network，DN）系統進行耦合，形成配電網-熱泵蓄能（DN-HP-ESS）系統，能夠為用戶供電、供熱、供冷等多元供能服務。如何合理評價熱泵系統與蓄能系統的綜合效果是目前亟待研究的內容。

關于系統評價，指標的無量綱處理、賦權模型與評價方法的選擇是重要方面。文獻[4]提出了無量綱處理的3個基本原則，即穩定性、差異性和變異性原則；文獻[5]從效率性、變異性、分布特征3方面提出了無量綱處理的有效性檢驗方法；文獻[6]運用t檢驗分析了無量綱方法的有效性。除了對無量綱方法的選擇進行研究，也有學者提出新的無量綱處理方法：文獻[7]基于評價指標值中的異常值，提出考慮異常值的無量綱處理法；文獻[8]在傳統無量綱處理方法的基礎上，提出一種改進的歸一化處理方法?，F有無量綱處理方法均是靜態的無量綱處理法，對于需要動態考慮時間維度的無量綱處理方法的研究鮮有報導。

針對賦權模型的研究，現有賦權方法主要分為主觀[9]與客觀賦權[10]法，但是主觀賦權容易受到專家以及打分者主觀經驗的影響，客觀賦權法通用性差、計算復雜，為了降低賦權誤差，大部分學者在進行賦權時，采用主客觀相結合的方法。文獻[11]運用熵權法與層次分析法進行增量配電網的指標賦權；文獻[12]則對傳統的層次分析法進行改進，構建了組合改進的層次分析法與最小二乘法的賦權模型；除了采用2種賦權方法進行賦權，文獻[13]結合熵權法、序關系分析法、神經網絡3種賦權方法，并運用3種賦權方法賦權結果偏差最小確定最終賦權結果；文獻[14]將多個賦權結果的信息進行融合，生成三角模糊數得到最終賦權結果?，F有研究能夠組合多種賦權方法以降低賦權結果的誤差，但是大部分賦權模型是靜態的，對于某些評價對象，受時間影響，其各類指標值動態變化，靜態賦權方法并不適用。

基于此，本文構建DN-HP-ESS的動態綜合評價模型，并以上海某示范工程為例進行實證分析。

1 DN-HP-ESS運行原理及運行模式

1.1 運行原理

DN-HP-ESS耦合系統運行框架如圖1所示。

圖1 DN-HP-ESS系統運行框架Fig.1 Operation framework of the DN-HP-ESS system

熱泵技術包括水源熱泵、地源熱泵、空氣熱泵。由于地源熱泵受環境溫度影響較小，全年運行比較穩定，能效比高，所以本文的熱泵特指地源熱泵。關于熱能和冷能的供應，在冬季，能量采集系統采集土壤中的低品位熱能，通過能量提升系統的熱泵技術將低品位熱能轉化為高品位熱能并將其供給至能量釋放系統的廠房、研發樓和生活區使用。

轉化過程中需要消耗電能，電能由配電網經過配電柜的轉化以及廠房、研發樓、生活區的屋頂光伏發電供應，在電價低谷啟動熱泵系統，將熱量存儲在蓄能系統中，在白天電價高峰時段利用蓄能系統進行供熱。

在夏季，熱泵機組將廠房、研發樓、生活區的熱量吸收轉移至地下水中，實現對廠房、研發樓、生活區的降溫，并利用電價低谷時期，將冷量存儲在蓄能系統中，在電價高峰時期，由蓄能系統供冷。廠房、研發樓、生活區的電能供應由配電網、蓄電池、屋頂光伏進行。

1.2 運行模式

基于上述運行原理，DN-HP-ESS進行廠房、研發樓、生活區的供電、供熱、供冷，其運行模式為在滿足供冷、供電、供熱能量平衡約束下實現運行成本最小。

2 DN-HP-ESS動態綜合評價模型

基于在滿足供冷、供電、供熱能量平衡約束下實現運行成本最小的最優運行模式，構建DN-HPESS的評價模型。

2.1 靜態綜合評價模型

2.1.1 綜合評價指標體系

結合DN-HP-ESS的評價分析目標，基于文獻閱讀與專家咨詢，構建DN-HP-ESS的四級評價指標體系，如圖2所示。

圖2 DN-HP-ESS四級評價指標體系Fig.2 The four-level evaluation index system of the DN-HP-ES

2.1.2 指標計算

1）技術性指標

技術性指標中的土壤溫度與土質水平為定性評價指標，采用專家評分進行定量化處理，其中土壤溫度劃分為非常合適、合適、一般、不合適、非常不合適5個等級，土質水平劃分為非常好、好、一般、差、非常差5個等級。技術性方面的其余指標計算如下。

系統的能源利用效率ηue指能源的投入量與產出量的比值：

式中：Finput、Foutput分別為能源的投入量與產出量。

熱泵的利用效率ηhp指消耗的電能與產出的熱能與冷能的比值：

式中：Ehp,t、Hhp,t、Qhp,t分別為t時刻熱泵提供的電能、熱能與冷能。

2）環保性指標

環保性指標的環境噪聲指標為定性指標，采用專家打分與實地調研相結合的方法，分為影響非常小、影響較小、一般、影響較大、影響非常大5個等級。其余指標計算公式如下。

二氧化碳、二氧化硫減排率可統一為：

式中：λj、ΔMj分別為第j種污染物的減排率、減排量，j∈(CO2,SO2)。

能耗變化率λec指DN-HP-ESS供能系統與傳統供能系統相比耗能總量的變化情況：

3）經濟性指標

系統運行成本由最優運行模式得到，凈現值與投資回收期的計算公式較常見[15]，在此不贅述，其余經濟性指標計算公式如下。

初始投資Iinv：

供能收入Rsale：

式中：Hre,t、Hrb,t、Hws,t分別為t時刻廠房、研發樓、生態區的熱能需求量；Qre,t、Qrb,t、Qws,t、、分別為t時刻廠房、研發樓、生態區的冷能需求量；ptheat、old分別為供熱與供冷單價。

可再生能源的補貼收入Rsub：

式中：usub為單位可再生能源發電的補貼。

2.1.3 指標標準化處理

由于在DN-HP-ESS的指標體系中，既有定性型指標也有定量型指標，指標之間的數量級、量綱均存在差異，需要對其進行標準化處理。C1、C2、C4、C5、C8、C9、C10、C14、C15、C17為效益型指標，C3、C11、C12、C13、C14、C16為成本型指標，C6、C7為適中型指標，各類型指標處理方法參考文獻[16-17]。

2.1.4 指標賦權模型

現有賦權方法包括主觀賦權法與客觀賦權法，單一的主觀賦權法與客觀賦權法均存在缺陷，因此本文采用主客觀相結合的方法進行賦權。主觀賦權法采用改進的九標度層次分析法進行賦權[18]，客觀賦權法采用熵權法與離差最大化法進行賦權，但由于傳統熵權法對指標差異非常敏感，導致權重結果容易出現過大或者過小的情況，因此采用反熵權法進行修正，具體模型參考文獻[19-20]。

基于層次分析法、反熵權法、離差最大化法得到組合權重ωj,zh：

式中：ωsj為第s種賦權方法對第j個指標的賦權結果；vs為組合系數。

組合系數的確定需要考慮2方面：評價指標的加權值與理想點的距離最小，如式(12)所示；賦權結果一致性最高，如式(13)所示：

綜合式(12)、(13)得到雙目標優化模型：

2.1.5 重心法修正的模糊綜合評價法

模糊綜合評價法通常選取最大隸屬度原則判斷綜合評價結果，但有時會忽略其他隸屬度等級上的結果。對此，本文引入重心法進行修正。設定評價等級R={R1,R2, …,Re,Rk}，評價指標X={X1,X2, …,Xj, …,Xm}，評價對象O={o1,o2, …,oi, …,om}，Xj為下一級指標。參考文獻[21]，采用隸屬度方法，得到評價矩陣U（式(15)），其中uje為指標Xj關于評價等級Re的隸屬度。

進一步根據評價矩陣及最優權重向量得到評價向量P=ωopU，接著構建差異矩陣H，如式(16)所示，差異矩陣即為不同評價對象下不同指標重心值組成的矩陣，重心值計算如式(17)所示：

將差異化矩陣與權重向量相乘，所得結果代入式(15)，即可得到中心法下的評價結果。

2.2 動態綜合評價模型

由于DN-HP-ESS系統中負荷、供能量都在動態變化，所以傳統的靜態評價模型可能會對DNHP-ESS系統評估造成差異，對此，本節在2.1節的基礎上，構建動態綜合評價模型。

2.2.1 動態無量綱處理法

在2.1節靜態無量綱處理技術上，考慮時間因素，提出動態無量綱處理法，步驟如下：

1）進行逆向指標正向化，具體見式(18)，處理后的指標值仍記為xij(t)。

2）對負指標進行非負處理，見式(19)，處理后的指標值仍記為xij(t)。

3）歸一化處理。正向指標的歸一化處理公式見式(20)，逆向指標的歸一化處理見式(21)。

2.2.2 動態賦權模型

由于DN-HP-ESS在運行過程中各類能源需求以及光伏均動態變化，所以需要對指標賦權結果進行動態調整。技術性指標方面，DN-HP-ESS投入的運行設備越多，系統整體運行效率越高，則技術性指標對系統評價結果的影響越大，所以運用式(22)對2.1節得到的靜態賦權結果進行調整；經濟性指標方面，系統越接近滿負荷運行狀態，消納的清潔能源越多，則經濟性指標對系統評價結果的影響越大，采用式(23)進行調整；環保性指標方面，光伏出力越多，排放物越少，此時環保性指標對系統評價結果影響越大，采用式(24)進行調整。

式中：Etotal,t、Htotal,t、Qtotal,t分別為t時刻的總供電量、供熱量與供冷量；φtech(t)、φeco(t)、φenv(t)分別為技術、經濟、環保方面的調整系數；Eax為光伏電池板的裝機容量。

基于式(22)—(24)對指標進行動態調整，得到經濟性指標的最終權重如式(25)所示，技術性、環保性指標的計算與經濟性指標相同。

根據最終賦權結果，采用2.1節提出的方法進行評價，得到最終評價結果。

3 DN-HP-ESS動態綜合評價模型有效性檢驗

從相似性與變異程度角度對提出的DN-HPESS綜合評價模型進行有效性檢驗。其中，相似度采用Spearman相關系數衡量：

式中：Lfy為第f種評價模型與第y種評價模型的相關系數；di為針對評價對象i第f種評價模型與第y種評價模型得到的評價結果的位次差；fif、fiy分別為評價對象i在第f種評價模型與第y種評價模型中的排列次序。

根據式(26)得到平均相關系數：

式中：f=1, 2, …,z，y=1, 2, …,z，f≠y。

變異程度采用差異度σu衡量：

由于相關系數是正向指標，差異度是逆向指標，對相關系數與差異度進行無量綱處理，分別為L'f與σu'，得到有效性檢驗的最終結果為L'f+σu' 。

4 算例分析

4.1 基礎數據

以上海某光伏+熱泵蓄能系統示范案例進行實證分析，該案例主要滿足試點中廠房、研發樓和生活區的能源需求，集熱面積為200 m2，共有8根U型地埋管，熱泵型號為61XW370A2（配備5臺），最大制熱、制冷量分別為1 400 kW，同時分別建設1臺蓄熱、蓄冷設備，最大蓄水量均為4 000 m3，最大蓄熱、蓄冷量分別為3.0×104、2.3×104kW·h。系統中廠房與研發樓的能源需求為供熱、供冷與供電，生活區的能源需求是供熱、供冷、生活熱水與供電。同時，系統實行峰谷分時電價政策[22]。

廠房、研發樓和生活區的冷、熱、電負荷需求如圖3所示[22]，其余各類投資成本與運行成本參數參考文獻[23]。

圖3 各類負荷需求Fig.3 Various types of load requirements

4.2 算例結果

4.2.1 DN-HP-ESS系統運行模式優化結果

運行優化對象選取夏季、冬季中的2個典型日。根據構建的DN-HP-ESS運行優化模型，得到進行優化與不進行優化情況下DN-HP-ESS各部分的電力曲線，如圖4所示。

圖4 夏季、冬季2個典型日DN-HP-ESS各部分電力曲線Fig.4 The load curves of the DN-HP-ESS in two typical days in summer and winter

由圖4可知，夏季未進行優化時，熱泵的電力需求集中于10:00—16:00，在此時間段電力需求大于2 000 kW，由峰谷平時段劃分來看，此時剛好處于電力需求的峰時段，DN-HP-ESS中向配電網的購電呈雙峰狀，其中第1個高峰為14:00，第2個高峰為20:00，剛好為電力高峰時段。而采用本文優化模型進行優化后：一方面，熱泵的電力需求高峰由10:00—16:00調整至05:00—07:00與20:00—22:00，且相對優化前，熱泵的電力需求曲線更均衡，電力高峰時段熱泵電力需求下降至1 500 kW左右；另一方面，向配電網購電的高峰也調整了，第1個高峰為08:00，此時為電力平時段，第2個高峰雖然也在20:00左右，但是向配電網的購電量從9 000 kW左右下降至7 000 kW左右，降幅很大。在向配電網的總購電量與熱泵總電力需求量一定的情況下，峰谷平分時電價的實施，優化后的DN-HP-ESS相比優化前能夠降低向配電網的購電成本與熱泵的運行成本，同時提高新能源消納量。

相比夏季，冬季熱泵的電力需求量減少，但是冬季未進行優化與進行優化后帶來的效用與夏季一致，冬季未進行優化的配電網購電高峰為14:00與20:00，優化后高峰時段未變，但是峰時段的購電量下降，谷時段的購電量提高，熱泵的電力需求也呈峰時段下降、谷時段提升。

4.2.2 動態賦權模型的有效性分析

基于DN-HP-ESS運行模式優化結果，進一步對提出的DN-HP-ESS的動態綜合評價模型進行驗證分析。為了驗證DN-HP-ESS系統耦合效用，評價對象選取DN-HP-ESS（即本文系統）、配電網+地源熱泵+儲能、配電網+地源熱泵+光伏和配電網+地源熱泵+空調，分別記為O1、O2、O3、O4。

為驗證本文所提賦權模型的有效性，分別采用單一的層次分析法、單一的反熵權法、單一的離差最大化法、組合靜態的層次分析法-反熵權法-離差最大化法、組合動態的層次分析法-反熵權法-離差最大化法進行賦權，然后對比分析各種賦權方法的賦權結果，如圖5所示。由圖5可知，單一的反熵權法的賦權結果在各指標之間比較均勻，其中指標C1—C8的賦權結果均維持在0.058 0左右，差異不大，因此無法體現不同時間各指標的差異性。而從單一的層次分析法與單一的離差最大化的賦權結果來看，兩者的賦權結果差異較大，層次分析賦權結果中權重最大的指標是C5（0.089 2），而單一的離差化最大賦權結果中權重最大的是C16（0.189 3）。各指標賦權結果差異過大，若使用單一賦權則會造成結果誤差過大，降低評價結果的準確性。靜態組合法與動態賦權法結果差異較小，但是動態組合法針對不同時間點各指標的重要程度進行賦權，更能反應DN-HP-ESS運行特性。因此，本文提出的動態賦權模型不但能夠減小賦權誤差，還能夠反應系統特性。

圖5 賦權結果Fig.5 Empowerment results

4.2.3 不同評價對象的評價結果

1）綜合評價方法有效性驗證

在計算不同評價對象的評價結果之前，先對本文提出的引入重心法修正的模糊綜合評價方法進行有效性驗證，采用模糊綜合評價法、單一的層次分析法、單一的反熵權法、單一的離差最大化法、靜態的層次分析法-反熵權法-離差最大化法5種評價方法進行對比分析，5種評價方法分別記為J1、J2、J3、J4、J5。結合式(26)—(28)計算不同評價方法的相似度與差異度。由于本文評價方法為動態評價，因此選取01:00、12:00、24:00的評價結果進行分析，見表1。

表1 不同評價方法的相似度與差異度Tab.1 The similarity and difference of different evaluation methods

由表1可知，01:00、12:00、24:00這3個時刻均呈現一致的規律：從相似度來看，J5>J1>J4>J3>J2，即J5與其他評價結果的相似度最高，而單一層次法的評價結果的相似度最差；從差異度來看，J5＜J1＜J4＜J3＜J2，即J5與其他評價結果差異程度最??；整體來看，J5的綜合值最高，以01:00時刻為例，其綜合值為1.848 1。所以，與其他方法相比，本文所提的動態綜合評價方法既考慮了指標原始數據間的差異程度，又考慮了不同時刻數據之間的差異程度，是相對科學客觀的評價方法。

2）評價結果分析

采用本文的預處理方法、賦權模型以及評價方法，對O1、O2、O3、O44個對象進行評價，結果如圖6所示。

圖6 技術性、環保性、經濟性評價結果Fig.6 The technical, environmental and economic evaluation results

由圖6可知，評價對象O1，即本文構建的DNHP-ESS耦合系統，無論從技術性還是經濟性環保性方面，均優于其他系統。環保性方面，評價對象O4最差，這是因為O4系統未與光伏系統耦合，無法充分利用新能源，電力來源全部靠配電網供給，而配電網側的電力并非新能源，由此造成污染物排放與能耗增加。經濟性方面，O3與O4系統的經濟性較差，這是因為缺少儲能系統，雖然能夠降低投資建設成本，但是無法利用峰谷分時電價進行能量存儲，一方面會導致運行成本增加，供能收入減少，另一方面將會導致新能源消納減少。技術性方面，DN-HP-ESS耦合系統的技術性最強，這是因為通過耦合系統實現供冷、供熱、供電等多能供給，同時屋頂鋪設光伏電池板，有效利用新能源，減低排放，給環境帶來效益，增加蓄能系統，有效峰谷分時電價機制，降低成本。

O1、O2、O3、O44個對象的綜合評價值見表2。

表2 4個對象的綜合評價值Tab.2 Comprehensive evaluation value of the four objects

5 結 論

1）考慮DN-HP-ESS運行成本最小化的運行優化模型，能夠降低向配電網的購電成本與熱泵的運行成本，同時提高新能源的消納量。

2）本文提出的動態賦權模型不僅能夠減小賦權誤差，還能反應系統特性。

3）本文構建的DN-HP-ESS耦合系統無論從技術性還是經濟性環保性方面，均優于其他系統。