用户侧综合能源系统评估指标体系及其应用

2018-11-07白牧可吴邦旭

分布式能源 2018年4期

白牧可,唐巍，吴邦旭

(1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京海淀 100083；2.中国电力科学研究院有限公司，北京海淀 100192)

0 引言

能源安全、环境污染、气候变化等诸多挑战已成为人类社会可持续发展过程中亟待解决的问题。能源改革的快速进展与清洁能源的大规模利用是迎接挑战的关键。目前，利用风、光等清洁能源的分布式电源技术已得到快速发展，为了优化能源结构，提高能源效率，许多国家将注意力转向了综合能源系统(integrated energy system，IES)[1-2]。配置在用户侧的IES被称为用户侧综合能源系统(user side integrated energy system，USIES)，USIES是一种由分布式能源互联构成，且按用户需求供应能量的微型能源系统。USIES的量化评估对于IES的科学、合理、高效配置具有重要的理论和现实意义。

针对当前USIES评估指标体系缺乏系统研究的现状，本文从IES整体性能出发，考虑能源效率、成本效益、供能质量、环境保护4方面提出科学、系统的指标体系；并以商住混合区USIES为例进行仿真分析，验证所提出评估指标体系的有效性。

1 USIES评估指标及其内涵

1.1 评估指标体系

评价指标体系是根据评价对象系统预定的目标要求而选择的评价指标的集合。IES评估指标体系的构建应以系统性、科学性、客观性和实用性为基础，从电网动态性能和电网静态性能两方面考虑，涉及能源效率、成本效益、供能质量、环境保护不同方面，具体指标如图1所示。

图1 IES规划评价指标体系Fig.1 Evaluation index system for IES planning

1.2 指标含义

1.2.1 能源效率方面

1) 系统能源利用率。

系统能源利用率ηSER能反应包含常规能源和可再生能源在内的所有能源的利用率。

(1)

2) 清洁能源供能占比。

清洁能源供能占比ηRER能反应清洁能源的消纳情况。

(2)

3) 一次能源利用率。

一次能源利用率ηNER能够反应非可再生能源的利用效率。

(3)

4) 梯级能源利用率。

梯级能源利用率能够反应系统中能量的梯级利用效果。每级能量的利用情况用各级能量利用率来考查。

发电级能量利用率ηe、供冷级能量利用率ηc、供热级能量利用率ηh分别定义为

式中：f为燃料量；H为燃料低位发热值；W为发电功率。

能量梯级利用率ηt的表达式为

ηt=qeηe+kcqcηc+khqhηh

(7)

式中：qe、qc、qh分别为基准点发电、供冷与供热能量利用率的权重系数，是确定的常数；kc、kh分别为冷能温度修正系数与热能温度修正系数[11]。

1.2.2 成本效益方面

1) 单位能量成本。

(8)

式中：CCOE为单位能量成本；Cann为等年值成本,元；Eload为系统每年的电、热、冷负荷总量。

2) 单位电成本。

(9)

式中：CE为单位电成本；CEY为年产电成本，元；Eele为系统每年的电负荷总量；EHP为热泵年耗电量；EEC为电制冷机年耗电量。

3) 单位热成本。

(10)

式中：CH为单位热成本；CHY为年产热成本，元；Eheat为系统每年的热负荷总量。

4) 单位冷成本。

(11)

式中：CCOOL为单位热成本；CCY为年产热成本，元；Ecool为系统每年的冷负荷总量。

1.2.3 供能质量方面

1) 平均缺供电量。

(12)

式中：Pa,i为负荷点i的电平均负荷；Ui为负荷点i的年停电时间；Ni为负荷点i的用户数；R为系统负荷点集合。

2) 平均缺供热/冷量。

(13)

式中：La,i为热负荷点i的热平均负荷；Hi为热负荷点i的年停热时间；Mi为热负荷点i的用户数。

3) 用户电压合格率。

用户电压合格率，是反应系统负荷节点电压超出允许值的程度，值越大越好。其表达式为

(14)

4) 用户温度合格率。

用户温度合格率，是用户供热温度符合允许值的程度，值越大越好。其表达式为

(15)

5) 电网网损率。

(16)

6) 热网网损率。

(17)

1.2.4 环境保护方面

1) 单位能量二氧化硫排放量。

2) 单位能量氮氧化合物排放量。

式中：CNO为单位能量氮氧化合物排放量；MNO为氮氧化合物排放的排放量,t；μk,NO为第k种燃料对氮氧化合物的排放系数。

3) 单位能量二氧化碳排放量。

式中：CCO2为单位能量二氧化碳排放量；MCO2为二氧化碳排放的排放量,t；μk,CO2为第k种燃料对二氧化碳的排放系数。

2 USIES评估指标计算方法

采用时序模拟计算得到除缺供电量及缺供热量以外的各评价指标值；采用序贯蒙特卡洛模拟法单独计算系统缺供电量及缺供热量指标。

2.1 时序模拟计算方法

USIES的评估指标获得，取模拟间隔Δt为1 h，模拟总时长为1 a；全年分为供暖季(11月—次年3月)、供冷季(6—9月)和过渡季(4、5、10月)；对季内每天24 h进行调度，得到365 d调度数据。模拟过程如下：

1) 在模拟总时长范围内，分别生成光伏出力和负荷大小的时序序列；

2) 结合Matlab与CPLEX软件进行365 d优化调度，得出指标所需要的数值；

3) 根据各指标公式及所得到的全年调度数值，进行指标计算。

2.2 序贯蒙特卡洛模拟计算方法

采用序贯蒙特卡洛模拟法对IES内的各分布式能源进行状态抽样，定量计算出IES缺供电量及缺供热量指标，间隔时间Δt取1 h，模拟总时长为T(T>20 a)，模拟过程如下：

1) 在模拟总时长范围内，分别生成光伏出力和负荷大小的时序序列。

2) 对可修复元件(光伏阵列、储能设备、微燃机、燃气锅炉、制冷机、热泵、外部系统)采用序贯抽样各元件的运行-停运循环状态序列。抽样过程中，只考虑每类元件的正常运行和故障停运两种状态，模拟初始时刻所有元件均处于正常运行状态。

3) 对1)和2)中的得到的各元件出力值和时序运行状态进行组合，得到计及运行状态的各元件实时值序列。

4) 根据3)中得到的元件实时值序列，记录负荷的停电、停热/冷的情况，进而计算相应的缺供电量及缺供热量指标值。

3 仿真算例

3.1 算例背景

以北方某城市商住混合区为例分析USIES评估指标体系的具体应用，该区建筑最大电、冷、热负荷为430、1 225和484 kW，全年全天24 h有效运行，夏季制冷期共3 624 h，冬季供热期共2 928 h，过渡期共2 208 h，全年共8 760 h。

各种分布式能源的可靠性数据参数如表1所示。缺供电量及缺供热量指标参数：主网等效故障率为0.015次/a，等效平均修复时间为8 h/次；线路的故障率和平均修复时间分别取0.046次/(km·a)和8 h/次。

对以下几种方案进行评估：

方案1。微燃机+燃气锅炉+吸收式制冷+电制冷机。系统由微燃机、燃气锅炉提供热负荷，由吸收式制冷、电制冷机提供冷负荷，微燃机发电提供电能，不足电力从电网补充。

方案2。在方案1的基础上增加光伏发电以提供电能。

表1 各种发电技术的污染排放及可靠性数据参数Table 1 Emission characteristics and reliability parameters of different types of power generation

方案3。在方案2的基础上增加储电设备。

方案4。在方案3的基础上增加储热/冷设备。

方案5。在方案4的基础上增加热泵设备，热泵可提供热/冷负荷。

上述5种方案设备配置信息如表2所示。

表2 设备配置结果Table 2 Device configuration

3.2 仿真结果分析

表3给出了上述5种方案下各性能指标仿真结果。由表3可知，所提每一个指标都能从不同侧面反应不同能源和设备对用户侧综合能源的影响，且其影响程度会随着分布式能源类型、容量大小、布局等发生改变，如：系统能源利用率在方案5时最好，单位冷成本在方案3时最好，单位能量二氧化硫排放量在方案4时最好等。因此，为了协调各种影响，必须对USIES规划方案进行综合评估。

从综合指标来看，方案5的能源效率、成本效益、供能质量、环境保护效果均最好，方案3仅次于方案5，方案1则是综合评估效果最差的方案，因此，最终的优选结果应是方案5、3。