計及碳排放約束的農漁互補溫室綜合能源系統優化調度

胡長斌,蔡曉欽,羅珊娜,趙鑫宇

(北方工業大學,北京 100144)

0 引言

發展綠色農業并推進農村能源轉型,將設施農業產業園與農村產業相互融合發展既可以提高農業生產競爭力,又可以促進資源消納[1]。目前,我國農村農業溫室的能源供應以煤炭為主,能源消費結構不合理,能源利用率較低,碳污染物排放量較高[2],不符合碳達峰與碳中和的目標。因此,構建綠色高效的能源供應體系具有重要意義,這有利于多種能源間的協同優化,突破原有能源系統單一供應形式的局限[3]。

在“雙碳”目標背景下,逐漸減少煤炭使用量、降低系統碳排放,一方面可以運用碳交易機制,另一方面可使用相對清潔的天然氣、電能作為能源供給,滿足農業設施采暖等需求的同時減少碳排放,提升經濟性、環保性。張曉輝通過構建碳交易機制驗證規劃在系統中低碳經濟的有效性[4]。蔣超凡等對城市工業園區角度的區域綜合能源系統展開研究,對電冷熱氣等多種能源形成的多能網架構進行了建模以及分析,達到節能效果[5]。陳偉等針對農業產業園區在生產過程中能源得不到高效利用且能耗費用較高的問題,提出了一種計及風光就地消納的設施農業產業園區綜合能源系統多目標優化調度方法[6]。付學謙等通過目前國內外研究背景及3個案例,分析了農業園區能源互聯網存在的關鍵問題,為溫室農業綜合能源互聯網的建設奠定了理論基礎[7]。王維洲等從農業大棚及其供能系統角度,構建了農業負荷的光伏智慧農業大棚微型能源網,采用二階振蕩文化粒子群求解算法,解決了微型能源網多種能量流的經濟性、穩定性與可靠性的問題[8]。

在優化運行算法上,許多文獻對于綜合能源系統優化運行相關的問題已有較為深入的研究,求解該類優化問題采用較多的數學方法是混合整數線性規劃法和混合整數非線性程序仿真[9]。LUO F Z等針對區域綜合能源系統中的電冷熱氣4種儲能系統,采用混合整數線性規劃法進行優化配置[10];WANG Y L等提出了一種實現區域智能系統配置的雙層優化模型[11]。陳柏翰等采用CPLEX 數學規劃方法建立電能、風能、太陽能、天然氣和儲能為能量互補形式的冷熱電聯供系統,解決了并網運行時營運成本最小化問題及孤島運行時能源利用率最大化問題[12]。但是上述大部分學者研究的角度是從工業園區方面以及農村產業方面,鮮有文章考慮農漁互補溫室下的能量流動在綜合能源系統的各個環節,也未將優化運行策略同碳交易機制有效結合,進一步發揮系統節能減排的效用。

因此,本文建立獎懲機制的碳交易經濟模型,以適應源荷儲綜合能源系統的運行調度問題,提出了考慮動態響應特征的農漁互補溫室綜合能源優化調度策略。首先簡述了農漁互補溫室綜合能源系統結構及用能特征,構建了面向生態養殖的農漁互補溫室下的能量流動多環節耦合模型以及各環節約束模型。然后從經濟性和環保性兩方面入手,引入含有獎懲的階梯型碳交易機制,提出了滿足溫室動態需求以及需求側生活的分層運行架構。最后通過實例分析了不同場景下溫室動態響應特征,探討了所提分層運行對農漁互補溫室綜合能源系統的影響。

1 農漁互補溫室綜合能源系統

1.1 系統組成

農漁互補溫室綜合能源系統具有設備耦合關系復雜,設備類型多種多樣等特異性,為了響應雙碳目標,將溫室中的生態養殖與綜合能源系統結合,將滿足自身需求后多余的能量售出,從而提高經濟性。綜合能源系統既要滿足溫室每日電負荷需求,還應滿足冷熱負荷的需求。系統能量流動方向及組成如圖1所示。

圖1 系統能量流動方向及組成

考慮將電熱冷氣等多種能源協同互補進行優化運行,以保證對多種能源的充分利用。圖1中構建了區域綜合能源系統網絡耦合關系,溫室用戶側電力系統可由大電網、風電、光伏、燃氣輪機以及電池的放電供應;溫室冷力系統可由電制冷機與吸收式制冷機同時向儲冷水箱提供;溫室熱力系統可由燃氣輪機流向余熱鍋爐的熱量與太陽能供熱、燃氣鍋爐以及電鍋爐產生的熱量一同流向蓄熱水箱提供;溫室燃氣可由燃氣以及電轉氣設備產生。

1.2 耦合數學模型

1.2.1 關系矩陣

輸入能量矩陣P i和輸出負荷矩陣L i有如下關系

式中:C ij為系統耦合關系常數矩陣;F i為能量消耗矩陣。

考慮多個能源系統耦合關系,并將矩陣進行展開,得到如下擴展關系矩陣

式中:LP、LC、LH、Lg分別為電、冷、熱、氣的負荷需求;PP為產電總量;QC為產冷總功率;HH為產熱總功率;Vg為天然氣的總進氣量;PP2G為電轉氣設備(P2G)的電需求;PBT為電池儲能的供電功率;Hhwt為儲熱系統的供熱功率。

系統耦合關系常數矩陣C ij具體表示為

式中:α1、α2、α3分別為冷能、熱能、氣能的能量分配系數;β1、ξ1分別為輸入的能量在機組之間的不同能量分配系數,β1、ξ1、α1、α2、α3∈[0,1];ηCP、ηHP、ηgP分別為電在冷熱氣網中的能量轉化效率;ηP、ηC、ηH分別為氣網供給電冷熱的能量效率;ηGB為燃氣鍋爐轉化效率;fq天然氣熱值。

輸入能量流矩陣P i具體表示為

式中:Vbuy為天然氣購買總量;PWP為風電機組實際出力;PPV為光伏機組實際出力;PGT為微燃機實際出力;Pgrid為電網交互功率;Qer為電制冷機的制冷量;Qar為吸收式制冷機的制冷量;Heb為電鍋爐產熱功率;Hhb為余熱鍋爐的輸出功率;Hgb為燃氣鍋爐產熱功率;ηP2G為P2G 設備的轉換效率。

系統能量消耗系數矩陣F i具體表示為

式中:Fe為電能消耗功率;FC為熱能存儲功率;FH為熱能存儲功率;Fg為天然氣消耗功率;ΔBSOC,bt為蓄電池的當前荷電狀態與前一時刻荷電狀態差值;ζbt為蓄電池的能量轉化系數;ΔWhwt為儲熱水箱當前時刻與前一時刻儲熱量的差值;Whwt(t-1)為儲熱水箱t-1時刻的儲熱量;γh為儲熱水箱能量損失效率;ζhwt為儲熱水箱的能量轉化系數。

1.2.2 電冷熱柔性負荷模型

溫室綜合能源系統中,電、冷、熱負荷不僅能以各自形式參與需求響應,還可以通過能源轉換設備及儲能裝置實現3種負荷耦合互補、相互替代。負荷類型主要包括剛性負荷、柔性負荷。其中,柔性負荷主要用于在滿足系統基礎剛性負荷的前提下,調控系統總體負荷曲線,改善系統總體用能水平。柔性負荷分為可削減負荷與可轉移負荷,可轉移負荷是負荷用電時間根據溫室需求改變的負荷。溫室綜合能源系統電負荷包括固定電負荷和可轉移電負荷,本文的柔性熱/冷負荷為可轉移負荷,具體表述為

式中:Pcel(t)為溫室綜合能源系統所需電負荷;Pfel(t)為固定負荷;Ptel(t)為可轉移負荷;Qchl(t)為溫室綜合能源系統所需冷/熱負荷;Qfhl(t)為冷/熱固定負荷;Qthl(t)為可轉移冷/熱負荷。

1.2.3 碳交易模型

碳交易政策在中國處于全面發展階段[4]。為減少溫室氣體的排放,提高綜合能源系統的經濟性及環保性,控制CO2排放能夠提高用戶的效益需求,因此將碳交易作為系統的一種考量指標。目前,國內電力部門主要采用無償分配的方式進行初始碳排放額分配。綜合能源系統中的碳排放權初始分配主要包括常規機組、燃氣鍋爐、冷熱電聯產機組(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)三部分。

式中:Eh為外部大電網購電的碳排放配額;Egb為鍋爐的碳排放配額;ECCHP為CCHP 的碳排放配額;δp、δh分別為單位電量和單位熱量碳排放分配額;Pbuy為綜合能源系統從外部電網購買的電量;φ為發電量折算成供熱量的折算系數。

將實際碳排放量進行分段線性化處理,得出含有獎懲系數碳交易機制結果為

(8)

式中:CCO2為綜合能源系統中碳交易成本;Eci為各設備的實際碳排放量;c為市場上的碳交易價格;λ為每個階梯型碳交易價格的增長幅度,即懲罰系數;Epi為供能企業碳排放總量;h為碳排放區間長度。

2 源荷儲綜合能源系統優化模型構建

2.1 源荷儲模型約束

2.1.1 功率不平衡約束

1)吸收制冷機功率約束

式中:Par,max為吸收式制冷機吸收的熱功率上限。

2)電制冷機功率約束

式中:Qer,max為電制冷機消耗電功率上限。

3)燃氣輪機約束

式中:PGT,max為燃氣輪機的輸出電功率上限;PGT,min為燃氣輪機的輸出電功率下限;PGT,up為燃氣輪機爬坡功率上限;PGT,down為燃氣輪機爬坡功率下限;ΔPGT為前一時刻輸出電功率與后一時刻輸出電功率的差值。

4)燃氣鍋爐約束

式中:Hgb,max為燃氣鍋爐的輸出熱功率上限。

5)電鍋爐約束

式中:Heb,max為電鍋爐的耗電功率上限。

6)儲能電池約束

式中:Ubt,c(t)、Ubt,d(t)分別為蓄電池的充放電狀態;BSOC,bt為蓄電池的荷電狀態;Pbt,c,min、Pbt,c,max分別為蓄電池充電狀態下的最小功率和最大功率;Pbt,d,min、Pbt,d,max分別為蓄電池放電狀態下的最小功率和最大功率。ΔPbt,c、ΔPbt,d分別為前一時刻和后一時刻的充電、放電差值;Pbt,d,down、Pbt,d,up分別為放電下限、上限功率。

7)儲熱水箱容量約束

式中:Uhwt,c(t)、Uhwt,d(t)分別為儲熱水箱的充熱、放熱狀態;Hhwt,c,min、Hhwt,c,max分別為儲熱水箱充熱狀態下的最小功率和最大功率;Hhwt,d,min、Hhwt,d,max分別為儲熱水箱放熱狀態下的最小功率和最大功率;Whwt(t)為當前時刻儲熱系統儲熱量;Whwt,max、Whwt,min分別為儲熱系統儲熱量上限和下限;ΔHhwt,c、ΔHhwt,d分別為儲熱系統前一時刻和后一時刻充熱功率差值和放熱功率差值;Hhwt,c,min、Hhwt,c,max分別為儲熱系統充熱功率下限和上限;Hhwt,d,min、Hhwt,d,max分別為儲熱系統放熱功率下限和上限。

8)電轉氣約束

式中:PP2G,max為P2G 設備的最大額定功率。

9)電網約束

式中:Eb,grid(t)為系統在t時段的購電狀態;Es,grid(t)為t時段系統向電網售電狀態;Pb,grid(t)為系統購電功率;Ps,grid(t)為系統售電功率;Pb,grid,max為系統的購電功率上限;Ps,grid,max為系統的售電功率上限。

10)電冷熱負荷約束

式中:Ptel,max為電部分可轉移負荷的上限;Wtel為T個時段內電部分可轉移負荷的總量;Qthl,max為冷熱部分可轉移負荷的上限;Wthl為T個時段內冷熱部分可轉移負荷的總量;Pgrid,max、Pgrid,min分別為電網的最大、最小購電功率;Pgrid,up、Pgrid,down分別為電網的爬坡功率上限和下限;ΔPgrid前一時刻電網和后一時刻電網的爬坡功率差值。

11)模型線性化約束

本文構造的溫室綜合能源系統優化調度模型呈非線性,需要將其轉化為混合整數線性規劃問題進行求解,對于其中的非線性耦合關系式,可以利用相關的線性化方法進行處理。

加入等式約束

式中:M t( ) 、R t( ) 為2個臨時的變量;N(t)為正數變量線性化。

加入不等式約束

式中:Nmax為正數變量的上限;U(t)為0、1變量。

2.1.2 功率平衡約束

系統在滿足不等式約束條件下,還應該滿足電冷熱功率等式平衡約束,以保證綜合能源系統穩定優化運行,平衡方程為

式中:Psel(t)為可平移電負荷;Hshl(t)為可平移熱負荷;Qscl(t)為可平移冷負荷。

2.2 經濟性目標

在滿足溫室綜合能源系統電冷熱負荷狀態下,通過大電網購售電、燃氣輪機運行、儲能電池充放電、鍋爐運行等設備,相互協調穩定運行成本以及設備運行維護成本,保證溫室綜合能源系統運行時刻成本最小化。

式中:F為溫室綜合能源系統運行經濟成本;F1為購電成本;F2為燃氣輪機發電成本;F3為燃氣鍋爐燃料成本;F4為設備運行維護成本。

1)購電成本

式中:Pgrid(t)和Csys(t)分別為t時段內溫室綜合能源系統向大電網的購電功率和單位購電價格。

2)燃氣輪機發電成本

式中:qgas為天然氣低熱值。

3)燃氣鍋爐燃料成本

4)設備運行維護成本

式中:k i為設備i的單位運行維護費用;P i(t)為設備功率。

2.3 環境目標

環境目標函數旨在最小化系統總污染氣體排放量,通常以CO2、SOx、NOx作為主要污染氣體,本文只考慮CO2作為主要的污染氣體。

式中:E為綜合能源系統污染氣體排放量。

含碳污染氣體排放量可近似描述為

式中:fci(P i)為電網側的發電機碳污染氣體排放函數;fcj(O j)為負載側CCHP機組含碳污染氣體排放函數;fck(T k)為負載側純產熱機組含碳污染氣體排放函數;NP為電網側的發電機碳污染氣體排放周期;NC為負載側CCHP 機組含碳污染氣體排放周期;NH為負載側純產熱機組含碳污染氣體排放周期。

3 模型求解

3.1 算法流程

針對傳統溫室供電采暖系統在用電熱分離方式、輸配電網分級調度的運行模式下,難以挖掘全網資源實現全局最優的調度策略,能源階梯利用率低與經濟環境效益差的問題。本文對系統進行了整體架構設計,將綜合能源系統分為兩層,上層為綜合能源系統表達層,主要負責計算系統整體的關系矩陣,通過負荷需求,對系統機組進行容量規劃,從而求解出綜合能源系統關系矩陣;下層為綜合能源系統的優化求解層,通過引入設備功率的不平衡以及平衡約束,調控設備的出力上限,同時加入了碳交易機制,調控系統整體的環保性,進而得出多場景運行策略。本文模型運行流程如圖2所示。

圖2 溫室綜合能源系統運行流程

3.2 算法求解

溫室綜合能源系統多目標綜合調度目標函數具體描述如下

式中:Z為系統多目標優化期望;F*為僅考慮經濟成本優化的最優值;ω1為經濟目標權重;ω2為環境目標權重,ω1和ω2具體關系為

本文所建立的綜合能源系統源網荷儲協同優化運行模型是混合整數線性規劃問題,在Matlab下用Yalmip建立模型,采用商業求解器CPLEX進行求解。具體求解模型為

式中:Z為目標函數;C為目標函數系數構成的行向量;X為目標函數中的自變量;A為約束方程組系數矩陣;b為約束方程組常數項。

4 案例分析

4.1 基礎數據

為了驗證本文所提考慮柔性電冷熱負荷以及電轉氣設備接入多能互補耦合綜合能源系統響應特性、需求響應模型的適用性和區域綜合能源運行模型的經濟性。本文以包含電、氣、熱、冷的山東省煙臺市某農漁互補溫室綜合能源系統為例進行分析。圖3為系統單日內的分時氣價與分時電價,圖4為單日內不同時刻風電、光伏功率預測曲線。

圖3 單日分時氣價與電價

圖4 風電與光伏24 h功率預測曲線

4.2 場景設定及經濟性分析

本文在建模的時候以1.2.2中的公式(6)作為柔性負荷,且綜合能源系統中,電、冷、熱負荷不僅能以各自形式參與需求響應,還可以通過能源轉換設備及儲能裝置實現3種負荷耦合互補、相互替代。負荷類型主要由固定負荷和可轉移負荷組成,其中可轉移負荷是負荷用電時間根據溫室需求改變的負荷,特指本文當中所提及的需求側響應負荷。在仿真中不考慮需求側負荷,僅考慮固定負荷,即當Ptel(t)=0、Qthl(t)=0 時的情況。在系統運行過程中,需求側負荷可以根據用戶側的分時電價達到削峰填谷的效果,從而自主調整用電功率以及用電時間,改變用戶側的電力消費行為,因此需求側負荷的運行特性是價格型。為得出本文所提多目標優化的農漁互補溫室綜合能源系統模型需求側響應的實際效果,在考慮碳交易情況下,本文設置3個場景進行對比說明。3個場景運行的經濟環境成本對比如表1所示。

表1 經濟環境成本對比

總體來看,3個場景都考慮了碳交易機制,場景2的碳交易成本最多,場景3最少,因此說明3個場景中場景2的碳排放量最低,可獲得額外的碳交易收益,激勵設備機組增加出力,降低大電網的購電量和碳排放量。從整體綜合成本來看,場景2比場景1低15.7%,比場景3低11.1%,直接反映出場景2 對于用戶側有更高的效益性。因此,本文構建的分層協調優化調度模型可以有效改善溫室綜合能源系統的經濟效益及環境效益。作為模擬分析的基礎,場景2具有現實性和復雜性,能夠更全面地對系統的運行狀態和問題進行分析,也更能反映真實情況。因此,后面采用場景2進行分析以便于更好地模擬實際情況,并從中找到更可靠和具體的調度策略。

4.2.1 儲能系統分析

在運行周期內,00:00—03:00,蓄電池荷電狀態先從0.4降至0.35,再升至0.43,電池先放電后充電;03:00—05:00,蓄電池荷電狀態從0.43 升至0.7,電池一直處于充電狀態;05:00—09:00,電池荷電狀態一直保持在0.7,既不充電也不放電;09:00—12:00,蓄電池荷電狀態從0.7降至0.43,電池保持放電;12:00—18:00,蓄電池荷電狀態一直保持在0.43,既不充電也不放電;18:00—19:00,蓄電池荷電狀態下降到0.2;19:00—23:00,蓄電池荷電狀態一直保持在0.2;23:00—24:00,蓄電池荷電狀態又恢復到0.4,見圖5。

圖5 蓄電池荷電狀態

4.2.2 柔性負荷優化前后對比

將00:00—06:00及21:00—24:00作為柔性負荷可調節的范圍,對于后面的分析和調度方案制定都有一定的意義。因此為體現在夏季冷負荷、冬季熱負荷以及電負荷優化前后的優越性,均以日前一天中00:00—06:00及21:00—24:00數據進行分析。

冷負荷優化對比如圖6所示。在00:00—06:00及21:00—24:00時段,用戶側需求的平均冷負荷要低一些,柔性負荷優化后,提高了低谷時段的冷負荷功率,削減了高峰時段的冷負荷功率,達到了削峰填谷的目的。冷負荷優化后峰谷差減優化前峰谷差,除以優化前峰谷差的絕對值為7.83%。

圖6 冷負荷優化對比

冬季熱負荷優化對比見圖7。由圖7可知,場景2熱負荷優化后峰谷差減優化前峰谷差,除以優化前峰谷差的絕對值為2.5%,提高了低谷時段的熱負荷功率,削減了高峰時段的熱負荷功率,有效平滑用戶側熱負荷曲線。

圖7 熱負荷優化對比

電負荷優化對比見圖8,電負荷優化后峰谷差減優化前峰谷差,除以優化前峰谷差的絕對值為6.1%,提高了低谷時段的電負荷功率,削減了高峰時段的電負荷功率,在1 1:0 0—1 6:0 0和19:00—22:00為峰電價,經過系統調節后,將電負荷轉移至00:00—07:00,達到了削峰填谷的目的。

圖8 電負荷優化對比

4.2.3 負荷出力調度

由于能源供給側存在大量耦合產能設備,系統運營商可以根據系統外部電價、可再生能源出力、CCHP機組功率、儲能容量等數據,優化設定系統內部電價和各類產能設備生產方案,實現系統供需雙側的協調優化。

在既考慮系統經濟性,又考慮環境目標情況下,需求側響應冷負荷設備出力情況如圖9所示。供冷工況下,在01:00—07:00及19:00—23:00,溫室冷負荷需求整體較低,只開啟電制冷機即可滿足冷負荷需求,在07:00—19:00,處于用電高峰時段電制冷機全功率啟動仍不能滿足冷負荷需求,開啟吸收式制冷機便于滿足冷負荷需求。

在既考慮系統經濟性,又考慮環境目標情況下,需求側熱負荷響應設備出力情況如圖10 所示,其中燃氣鍋爐、余熱鍋爐、儲熱水箱放熱及電鍋爐每一時刻產生熱負荷功率均作為正值顯示,儲熱水箱放熱和吸收式制冷機吸收的熱功率均作為負值顯示。供熱工況下,溫室的熱負荷主要來自生產的基本需求。在00:00—03:00,處于谷電價,燃氣輪機、燃氣鍋爐、電鍋爐及儲熱水箱開啟滿足用戶側熱負荷需求,多余的熱量釋放到吸收式制冷機組中,03:00—24:00,由燃氣輪機、余熱鍋爐以及燃氣鍋爐正常運行產生的多余熱量進入儲熱水箱以及吸收式制冷機組中。

圖10 場景2冬季供暖設備運行功率

在既考慮系統經濟性又考慮環境目標情況下,需求側電負荷響應設備出力情況如圖11所示,其中主動配電網功率交換、蓄電池放電、燃氣輪機、風電及光伏每一時刻產生電負荷功率均作為正值顯示,售電功率、蓄電池充電,電制冷機、電轉熱設備能耗以及P2G 設備的電功率均作為負值顯示。供電工況下,考慮在谷電價時刻,系統從主動配電網側進行購電,從而保證系統經濟效益,且系統滿足日常的負荷需求。系統中燃氣輪機一直保持運行狀態,風電以及光伏再出部分的力,個別時段多余的電可用于系統其他設備以及蓄電池的充電,對部分峰時段的負荷進行差額補充,系統在峰時段,不向配電網側進行購電。

圖11 場景2電力系統設備運行功率

5 結論

本文通過對含農漁互補的溫室綜合能源系統建模研究,為了提升系統新能源消納、增強系統多能互補能力、平抑源荷波動,還考慮了溫室綜合能源系統需求側柔性負荷,建立了基于多目標優化的多能互補耦合系統與碳交易的優化調控模型,并設置了3個場景進行對比分析,實現了溫室綜合能源系統的經濟、環保運行。通過仿真分析,得出如下結論。

1)將部分冷、熱、電負荷作為柔性負荷共同參與需求響應,可以有效降低負荷峰谷差,達到系統削峰填谷的作用,減少設備供能壓力,優化系統運行,從而提高系統經濟性。

2)在農漁互補溫室綜合能源系統優化調度模型中引入了獎懲階梯型碳交易機制,通過與無碳交易機制和常規碳交易機制的對比,證明了該獎懲階梯型碳交易成本模型對農漁互補的溫室綜合能源系統碳排放量的控制作用更嚴格,有效提升了農漁互補的溫室綜合能源系統經濟效益和環境效益。

3)引入基于溫室綜合能源系統的需求側動態負荷模型,增強了系統對新能源的消納能力、提升了谷電時段的用能比例,并減輕了用能高峰期供能設備的壓力,平滑了不同時刻下冷熱電負荷曲線,降低了系統運行成本。

隨著溫室綜合能源系統的不斷發展,在靜態靈敏度分析問題上還有待探索。系統在運行的過程中,由于存在分布式電源的關系,出力的間歇性波動會通過耦合環節傳遞到整體綜合能源系統,從而導致不利影響甚至安全性問題,在接下來的工作中可進一步探究基于潮流方程的靜態分析方法,判斷系統薄弱節點、關鍵支路相關信息。