考慮P2G-VPSA聯合供氧和彈性共享電價的虛擬電廠優化調度

崔世庭，陳禹志，朱瑞金，高 遙

（1.西藏農牧學院水利土木工程學院，林芝 860000；2.國網西藏電力有限公司調度控制中心，拉薩 850000；3.西藏農牧學院電氣工程學院，林芝 860000）

因缺氧引起的高原反應極大的影響了高原地區人民的生命健康和生活質量。各級政府及科研工作者一直在探索解決高原供氧問題，從長遠來看，高原供氧可以提升高原地區人民生活水平，是保障高原地區人民身體健康的民生工程。同時，西藏地區自身電力網架薄弱，隨著可再生能源RE（renewable energy）滲透率不斷提高，其時空尺度的差異性和西藏地區RE 消納率低等現狀，對高原地區新型電力系統的建設和能源間的耦合消納提出了新的挑戰。因此，解決西藏地區高原供氧需求和提升不同時空尺度的高滲透可再生能源消納問題有重要研究意義。

西藏“十四五”規劃提出了高原城區普及性供氧的發展目標[1-3]，指明了高原供氧的必要性。很多學者對高原彌散供氧的模式和技術進行了研究，文獻[4]對比了高原地區深冷分離空氣法制氧、變壓吸附分離空氣法VPSA（vacuum pressure swing adsorption）制氧、膜分離法制氧，驗證了VPSA的可行性及經濟效益；文獻[5]論述了高原環境下3種供氧技術的發展及應用；文獻[6]對高原彌散供氧的方案設計進行了簡要論述。上述文獻論證了高原供氧的必要性、可行性和簡要方案設計。

在研究新能源消納領域，多數學者更關注電-熱-氣互聯，文獻[7]提出運用電轉氣P2G（power-togas）將富余電能轉化為天然氣，極大提高了可再生能源的消納；文獻[8]通過電轉氣參與調峰，驗證了其對能源利用率的提升；文獻[9]提出了考慮電轉氣、需求側靈活響應的虛擬電廠VPP（virtual power plant）電-氣調度策略，分析了其經濟效益?，F有研究主要集中在氫能利用，未有對P2G中電制氫P2H（power-to-hydrogen）過程中的氧氣利用展開研究。

在研究多主體能源共享領域，文獻[10]結合各主體的共享量及市場效益模型，提出了分層優化的能源共享策略；文獻[11]對樓宇型集群的可再生能源系統配置進行了設計，并提出了綜合效益評估方法；文獻[12]提出一種針對樓宇型集群的能源共享對等聚合機制，驗證了其經濟性和低碳性。目前，針對電、熱、氧三聯產型集群的能源共享對等聚合方面鮮有研究。

綜上所述，考慮到現有的高原彌散供氧和供熱都依賴單一的能源供給模式，能源利用效率較低，本文提出一種考慮P2G-VPSA聯合供氧和彈性共享電價的虛擬電廠調度策略。為進一步提升可再生能源的消納和能源利用效率，本文首先結合高原地區供氧需求和西藏地區可再生能源發展現狀，考慮P2G 的氧氣利用，提出P2G-VPSA聯合供氧模式。其次，在階梯碳交易約束下，以最小經濟成本為目標，在多主體能源共享領域研究的基礎上，建立彈性共享電價引導的虛擬電廠集群能源對等聚合模型，利用Gurobi求解器進行求解。最后通過算例的優化結果和實時供氧、供熱價格分析驗證了策略在經濟性和低碳性等方面的綜合效果最優。

1 P2G-VPSA聯合高原供氧和彈性共享電價驅動的VPP 集群框架

1.1 含P2G-VPSA聯合高原供氧的VPP 框架

作為能穩定有效聚合可再生新能源的一種管理形式，VPP作為整合“源-荷-儲”多環節智能技術，將不同空間的可調負荷、儲能、微電網、分布式能源等一種或多種資源聚合，在內部開展協同調度，實現自主優化控制，參與電力系統運行和電力市場交易，VPP 內部耦合了多種能源機組，通過供需側靈活響應滿足VPP內部多元負荷需求。

基于上述思想，本文建立了一種考慮電、氧、熱三聯產和需求側靈活響應的VPP內部結構，如圖1（a）所示。

圖1 VPP 內部結構和P2G 子系統結構Fig.1 Internal structure of VPP and structure of P2G subsystem

VPP框架內，輸入端包括風電和光伏在內不可調度的可再生能源電站、可以調度的水電HP（hydraulic power）、電網購售電PSE（purchase and sale of electricity）和上級天然氣NG（natural gas）；轉換端包括P2G、熱電聯產CHP（combined heat and power）、VPSA、各類儲能；多元負荷由電、氧、熱3種可靈活響應的負荷組成；下屬電站供電需要VPP購買。

其中P2G 由P2H、甲烷化反應器MR（methanation reactor）、制氫燃料電池HFC（hydrogen fuel cell）和氫儲HS（hydrogen storage）組成，P2G 細化的結構如圖1（b）所示，CHP由燃氣輪機和余熱鍋爐組成。

氧負荷由P2G、VPSA、氧儲OS（oxygen storage）供應；電負荷由外電網、可再生能源電站、CHP、氫燃料電池供應；熱負荷由CHP、HFC、NG供應。

需求側響應DR（demand response）由電、熱、氧負荷參與，負荷分為基礎負荷、可平移負荷、可削減負荷3 部分。通過調整共享電價引導各VPP 的需求側平移或削減負荷，供給側靈活響應由可調度的輸入和轉換端參與，兩者共同構成供需側靈活響應機制。

1.2 VPP 集群框架模型

工程實踐中，各VPP 分別隸屬于不同的公司，其內部信息難以共享，且各VPP在實際運行時只考慮利益最大化，不能有效發揮多能互補的優勢，這直接影響集群協同調控策略的實施[12]。因此，本文為了實現對VPP 集群的引導，引入了能源聚合商EA（energy aggregator）引導機制，如圖2所示。各VPP 將數據統一上傳至EA，EA 根據各VPP 的供需量，在電網電價的基礎上，對各VPP 發布共享電價[13]，引導VPP集群通過EA共享電能，通過不斷迭代，實現集群能源互動共享。集群整體電量盈余或缺額時，通過EA按照電網購售電價向電網購售電，這種方式可以大幅調整群里共享電價，且不影響電網正常收益。

圖2 虛擬電廠集群結構Fig.2 Structure of VPP cluster

2 考慮P2G-VPSA聯合高原供氧和彈性共享電價驅動的低碳VPP 集群模型

2.1 P2G-VPSA聯合供氧模型

考慮到P2G 整體產物利用效率較低以及未有文獻考慮到P2H過程中氧氣的利用。因此，本文將P2G 細化為P2H、MR、HFC 和HS 4 個過程。P2H 產生的氫氣供MR、HFC、HS 使用，產生的氧氣聯合VPSA、氧儲供氧負荷使用，MR 還能吸收一部分二氧化碳，實現高效產物利用、減少碳排放以及滿足部分供氧需求。

1）P2H模型

2）MR模型

3）HFC模型

HFC的熱電比例可調，增加了P2G的靈活性。

4）VPSA模型

2.2 氧負荷模型

氧負荷以海拔3 000 m 修正到1 000 m 所需氧氣投放單位體積為標準，供氧場所的建筑體積耦合了電、熱負荷作為修正量。同時參照《高原地區室內空間彌散供氧（氧調）要求》GB/T 35414—2017，確保氧負荷靈活響應后符合供氧要求。

為簡化計算，以電、熱負荷為基準，將供氧模式分為兩種情況，當電、熱負荷上升時，認為有新增的供氧需求，電熱負荷增量設置為氧氣投放模式，不變量設置為維持模式。當電、熱負荷下降時，認為無新增的供氧需求，設置為氧氣維持模式，維持模式的氧氣投放量為氧氣的逃逸量。

2.3 彈性共享電價

本文考慮供需指標制定VPP集群共享價格，基于價格與供需比成反比的經濟學原理[16]，具體推導見附錄A，修正后VPP內部共享購售電價如下：

集群內供需比：

式中：CCO2為考慮碳排量的供需指標；γPin為能耗等量輸入系數；γPout為能耗等量輸出系數。能耗等量系數與各VPP購售電的比值相關。

當VPP 的供需比大于1 時，售電量為清潔能源，碳交易中購買這部分電能的碳排指標降低，則能耗等量系數取值?。划擵PP 的供需比小于1 時，購電量中含部分清潔能源，碳交易中購買這部分電能的碳排指標高，則能耗等量系數取值大。

如果所有時間段內各VPP的內部供需比一樣、電網的購售電價格相同，那么不同時段對應的共享電價就相同，此缺陷使上述共享電價不能充分反映不同時段的差異，所以采用修正后的中間電價：

2.4 階梯碳交易

1）考慮到碳排量配額與實際碳排量之間存在差異，實際碳排量總量為碳排量總額度與碳排量配額之差[17-18]，具體模型如下：

2）相較于傳統碳交易定價機制，為進一步限制碳排放，本文采用階梯式定價機制。通過ΔCO2計算碳排量區間倍數，使交易價格階梯增長。

3 P2G-VPSA聯合高原供氧和彈性共享電價驅動的VPP 集群優化調度模型

目標函數為運營成本，包括購電、氣、水成本、DR成本和碳排成本最低：

式中：F為總成本；Fe為購售電成本；Fg為購氣成本；FP2G為P2G購水成本；FDR為DR成本。

1）購售電成本為

2）購氣成本為

3）P2G過程中的電成本體現在電平衡中，P2H的水默認來自購水和MR產的水，因此，P2G成本為

式中：ηH2O為水氫質量轉換系數；Pri.H2O為水的單位質量價格。

4）DR成本為

為符合供氧標準和簡化系統，系統不主動平移氧負荷，只在氧氣供應標準的區間內調整供應量，默認平移的電熱負荷不考慮新增供氧需求。

DR模型見附錄A，其他約束條件見附錄B。

4 算例分析

為了驗證策略的有效性，設置了4 種情景（都有階梯碳交易約束），分別如下：情景1 為只考慮VPSA 供氧和電網購售電價，為基礎配置；情景2為考慮P2G-VPSA聯合供氧和電網購售電價；情景3 為考慮P2G-VPSA聯合供氧和彈性共享電價驅動；情景4 為只考慮VPSA 供氧和彈性共享電價驅動。

算例為接入不同容量的可再生新能源的VPP進行仿真分析，各VPP 負荷地域上臨近，且同一時間段負荷特性差異明顯[19]。其中VPP1為拉薩某區域的醫療中心冬季典型日負荷，其CHP機組用于在極端情況下保障醫療中心的關鍵負荷（手術室、急救室、ICU 病房等），其他VPP 中無CHP 機組；VPP2為拉薩某區域的商業中心冬季典型日負荷；VPP3為拉薩某區域的辦公區冬季典型日負荷。只考慮VPP集群電、熱、氧網的母線平衡，忽略電、熱、氧網的損耗；默認光伏、風電預測量為并網量；系統可控制部分負荷進行靈活響應。通過Gurobi 求解器進行求解。

圖3 集群優化Fig.3 Cluster optimization

4.1 模型參數

電熱負荷可平移量與可削減量各為10%，氧負荷可削減量為10%，系統內部電熱氧負荷、典型日可再生能源預測數據和各機組參數見附錄C。

不同時段電網購售電價如表1所示。

表1 電網購售電價格Tab.1 Purchase and sale electricity price for power grid

4.2 仿真結果

4.2.1 彈性共享電價與優化結果分析

圖4 為彈性共享電價，中間電價為電網購售的電價的均值，圖5為電網購售電量，正值為購電量，負值為售電量。由式（7）可知，售電越多供需比越高，供需電價越高。對比圖4、5，可以看出除VPP2部分時段，在23：00-09：00、13：00、20：00-22：00，整體售電量大于購電量，其余時段整體售電量小于購電量，通過共享電價的合理調整引導集群內部優化。

圖4 集群內共享電價Fig.4 Shared electricity prices within the cluster

圖5 電網購售電量Fig.5 Quantity of electricity purchased and sold by power grid

表2 為4 種情景的優化結果對比，情景1 和情景4 為VPSA 單獨供氧時，集群需要額外建造3 座500 N·m3的VPSA供氧系統，設備運行年限為20 a，設備綜合成本（見附錄C）均攤到20×365天，下屬電站供電的價格為拉薩可再生能源電站上網價格。

表2 不同情景下各虛擬電廠優化結果Tab.2 Optimization results of each VPP under different scenarios

情景2 相較于情景1，VPP 集群的成本都出現了下降，總運營成本降低2.6%，整體碳排量降低了18.8%，這是由于情景2 加入了P2G 制氧。P2G 制氧、氧儲和VPSA能夠更加靈活的供應氧氣，P2G制氧是電解水制氫的附加產物，承擔了部分氧負荷供應，降低了VPSA的耗電量，多余產出的氧氣由氧儲儲存，提升了調度的靈活性，通過減少VPSA電能消耗使VPP架構內可調度的能源更多。同時，減少了購電量和CHP機組的使用，降低了碳排放和運營成本中的碳交易成本。

情景3 相較于情景2，VPP 集群的總運營成本由17.227 95 萬元下降到16.355 36 萬元，集群總運營成本下降了5.1%。同時，VPP集群在彈性共享電價引導下，各VPP 的運營成本得到進一步下降，但碳排量提升了0.2%，這是由于碳交易成本在運營成本中的占比相較與情景1大幅減少，導致碳交易成本的影響權重下降，出現碳排量小幅度上升。

情景3 相較于情景4，VPP 集群的運營成本由17.059 96 萬元降低到16.355 36 元，碳排量降低了1.7%。對比情景1、2，表明單一的P2G-VPSA聯合供氧或彈性共享電價引導都有提升經濟效益和降低碳排放的效果。

情景3相較于情景1，VPP集群在P2G-VPSA聯合供氧和彈性共享電價的引導下，集群總運營成本由17.701.52 萬元下降到16.355 36 萬元，集群總運營成本下降了7.6%，碳排量降低了18.7%。相較于情景1 的基礎配置，在P2G-VPSA 和彈性共享電價協同引導下，能量利用效率更加合理、高效，VPP集群的經濟效益得到大幅度提升，碳排放在階梯碳價約束的基礎上進一步下降。

通過式（17）和對比表3 不同情景下的VPP1 運營成本構成可知，運營成本包括向EA 售電的收益。情景3和4中彈性共享電價的變動，使VPP1對EA售電收益大幅增加，從而使VPP1的運營成本出現負值。

表3 不同情景下VPP1 的運營成本Tab.3 Operating costs of VPP1 under different scenarios元

圖6為能源價格對比。由于采用P2G-VPSA聯合供氧的方式時，P2G 產生的氧氣可以分攤VPSA和P2G 的成本，HFC 可以分攤供熱成本，相較于現有的市場價格供應模式，采用P2G-VPSA聯合模式能夠使供氧、供熱和氫氣生產價格下降，對于彌散供氧和供熱的需求側，成本更低，響應的積極性更高。同時HFC代替部分天然氣對部分熱負荷供應，雖然供應收益減少，但碳排放降低。供電使用中間電價，情景1 和情景4 由于無P2G 供氧，其供熱、供氧價格按照市場價。在圖6（a）中，由于VPP1/2/3的氫氣供應價格相同，因此，只用一條線表示。

圖6 氫氣價格、供氧價格和供熱價格對比Fig.6 Comparison of hydrogen price,oxygen supply price and heat supply price

供氧、供熱和氫氣價格計算采用實時能源成本占比的方式定價；供氧受P2G和VPSA占比的影響；供熱受天然氣和HFC占比的影響，但價格的實時變動基本隨電價變化。價格計算公式見附錄D。

各情景下集群24 h 供電、供熱和供氧收益見表4。情景1 和情景4 的供熱、供氧價格按照市場價格，收益高于情景2 和情景3；但情景3 和情景2的動態價格低于市場價，其中用戶會更傾向于動態價格。

表4 集群供能收益Tab.4 Cluster energy supply income 元

4.2.2 P2G-VPSA聯合供氧分析

為了體現P2G-VPSA聯合供氧的靈活性，對情景3 和情景1 各VPP 集群的氧出力平衡進行分析，情景1中P2G的氧出力為0。

表5 為24 h 的P2G 供應總量占P2G 與VPSA 供應總量和的比值。

表5 P2G 出力占比Tab.5 P2G output ratio

圖7為情景3的VPP集群氧平衡。由圖7和表5可知：VPP1中，相較于情景1，情景3的氧負荷一部分由P2G 供應，代替VPSA 中28.3%的供氧供應，24 h共節余2 627.5 kW電量；VPP2中，在P2G-VPSA聯合供氧下，P2G的出力基本保持穩定，代替VPSA中24.5%的供氧供應，24 h 共節余2 653.4 kW 電量；VPP3 中，在P2G-VPSA聯合供氧下，P2G 的出力基本保持穩定，代替VPSA 中19.3%的供氧供應，24 h共節余1 966.8 kW電量。

圖7 情景3 的氧平衡Fig.7 Oxygen balance under Scenario 3

集群電熱功率平衡詳見附錄D。

5 結論

本文提出一種考慮P2G-VPSA聯合高原供氧和彈性共享電價的VPP集群優化策略，主要結論如下。

1）考慮西藏地區高原供氧需求，構建電、氧、熱三聯產供需側靈活響應機制，對氧負荷進行建模，在單一的電供氧模式的基礎上耦合了P2G，構建P2G-VPSA聯合供氧模式。相較于情景1 的單獨VPSA供氧，情景2的P2G-VPSA聯合供氧模式具有提高經濟效益和降低碳排放的作用。

2）通過改進共享電價，在對等聚合模式下引導VPP集群，建立彈性共享電價引導的虛擬電廠集群能源對等聚合模型。情景1 和情景4 表明，對等聚合模型可以實現群間能源的共享協調，提升能源利用效率。

3）情景3和情景1表明，在P2G-VPSA供氧模式和虛擬電廠集群對等聚合模型的協同作用下，可進一步提升VPP 集群整體經濟效益、降低碳排放量。以經濟性、低碳性驗證了本文所提策略對于提升可再生能源消納，實現多異質能源耦合、能源間互濟互補、高效利用的效果。

附錄A

1.假定當供需比小于等于1時共享售電價格與供需比成反向關系；當供需比等于1 時，令共享售電價格等于中間電價；當供需比大于等于1 時，共享售電價格與供需比的倒數成反向關系。

供需比小于等于1 時，共享售電價格的推導如下為

而共享購電成本與供需比正向關系，當供需比等于1 時，令共享購電價格最大，不超過共享售電價格，a和b為系數。

同理，可推導出

2.氧負荷相關參數如表A1所示

附表A1 氧負荷相關參數Tab.A1 Related parameters of oxygen load

3.需求側靈活響應

1）可削減氧負荷的上、下限約束為

2）可平移電負荷的上下限約束以及轉移總量為0約束如下：

可削減電負荷的上、下限約束如下：

3）可平移熱負荷的上下限約束以及轉移總量為0約束如下：

可削減熱負荷的上、下限約束如下：

附錄B

約束條件

1）氫儲和氧儲的充放約束，本文參照文獻[18]，采用統一建模，不再詳細敘述。CHP約束如下：

2）為了保證VPP內部供需平衡，電熱氣功率及氧氫體積母線平衡約束如下：

3）其他機組約束如下：

附錄C

水電站、可再生電站、購售電線路使用西藏地區現有的設備，天然氣供應在拉薩地區已有相應的配套設施，不需要考慮設備綜合成本。圖C1、C2的Y軸（右）表示氧負荷，Y軸（左）表示電、熱負荷和可再生能源預測。

附圖C1 VPP 集群的負荷，可再生能源預測Fig.C1 Load of VPP cluster and prediction of renewable energy

水電（單機容量）、購售電、可再生能源容量為冬季并網發電量，VPP1的風電WT（wind turbine）預測選取山南地區風電站冬季典型日的預測數據，VPP2的光伏PV（photovoltaic）預測選取日喀則地區光伏電站冬季典型日的預測數據，VPP3 的風電預測選取那曲地區風電站冬季典型日的預測數據；CHP機組建在拉薩地區。

購電時考慮電網清潔能源比例；VPSA 市面上有多種容量等級，為避免管道長距離鋪設，本文選取3×500 N·m3的容量；（PEM）P2H容量＜400 N·m3/h即可，最大等效容量約為2～2.5 MW；MR 考慮到效率較低，容量一般為P2H的20%～40%；天然氣的供熱功率大于最大熱負荷，單位綜合成本包括設備成本、安裝、維護等，具體見表C1。

附表C1 機組參數Tab.C1 Unit parameters

附錄D

1.售價公式

通過公式D1、D2 和D3，將P2G 成本分攤為HFC 和P2G 供氧中，HFC 分為供電和供熱，默認各占50%，群內電價為購售電價平均值。由于氫氣只在群內部使用，氫氣價格僅與不考慮分攤成本的氫氣價格對比，驗證分攤P2G產氫成本的效果。

1）供熱價格Pri.hot（HFC已分攤50%的P2G耗電成本，MR中的天然氣為0成本供應，利潤10%）

式中：wh為分攤P2H 成本權重，取0.5；EP2H.H2為P2H 的制氫耗電成本；wh.e為HFC 熱電比例權重，熱電比例可調整，為簡化計算，取50%；ηH為HFC與P2H的氫氣比值。

附圖D1 電功率平衡Fig.D1 Electric power balance

2）供氧價格Pri.O（10%利潤）

式中：wo為供氧分攤P2H 成本權重，取0.5；EP2H.O為P2H的制氧耗電成本，與EP2H.H2大小一致。

3）氫氣價格Pri.H2（30%利潤）

2.VPP3 電功率平衡如附圖D1所示，集群熱功率平衡如附圖D2所示。

附圖D2 熱功率平衡Fig.D2 Heat power balance