考虑供热网储热特性的电—热综合能源系统优化调度

王婉璐, 杨 莉, 王 蕾, 张 平, 黄晶晶, 王康元

(1. 浙江大学电气工程学院, 浙江省杭州市 310027; 2. 国网浙江省电力有限公司, 浙江省杭州市 310020;3. 国网浙江海宁市供电有限公司, 浙江省海宁市 314400)

0 引言

目前,中国风电、光伏发电的装机容量已位居世界第一,但横亘在可再生能源发展面前的弃风、弃光等痼疾一直没得到很好的解决[1-2]。国家能源局统计数据显示,2016年全国弃风电量达49.7 TW·h,部分地区弃风率超过40%,西部地区是中国光伏电站发展的重要区域,其装机容量仍在快速增长,但平均弃光率已达到20%。

弃风、弃光的原因主要与调峰能力不足、以热定电、当地可再生能源装机容量与用电需求不匹配、电源建设与电网建设不同步、外送输电通道限制等因素有关[3-4]。以本文研究对象浙江省海宁市尖山地区为例,2016年该地区风电、光伏总装机容量为223 MW,而其用电负荷水平在135 MW左右,是典型含高比例可再生能源系统。正常情况下该区域基本实现自平衡,但特殊情况下,譬如节假日,园区工业负荷剧减,无法实现就地消纳,只能通过110 kV尖山变电站倒送功率至220 kV安江变电站,甚至通过220 kV安江变电站倒送功率至220 kV通道由主网消纳。而特定时期(节假日负荷低,尤其单台主变压器运行)受尖山变电站主变压器容量限制,以消纳和送出能力分析,海宁市尖山电网无法满足风电、光伏富余电量外送需要,受限容量达到63～143 MW,受限比例达到28.25%～64.12%。

在以火电为主要调节容量,大规模远距离输送模式下,受端系统最大可再生能源电量渗透率仅为15%,难以实现高比例可再生能源发电消纳;而就地开发和消纳情况下,通过源—网—荷—储协调调度的多种措施,风光发电电量最大渗透比例可以达到60%以上[5]。然而一个地区可再生能源消纳能力在没有承接外来转移产业的前提下,短期内难以有明显变化,国家能源局提出应拓展能源终端消费,增加电能替代,充分挖掘可再生能源富集地区的电能消纳潜力,例如利用冬季夜间风电替代燃煤锅炉进行清洁供暖等[6]。

目前,综合考虑用户能源需求特性和热网传输特性,协同供给侧、传输侧和需求侧进行优化运行的研究非常少。文献[7]提出了热网配置电锅炉,通过解耦以热定电耦合提高风电消纳能力的调度方案;文献[8-9]通过储能提高系统的风电消纳率,在风电激增时降低冷热电联供机组出力,利用储能装置满足用户冷、热能需求以减少弃风;文献[10]在分析了综合能源系统中电能和热能输运规律的基础上提出了整体能量流模型;文献[11]研究了分散协调控制热电机组、电制热装置以及储能设备的电热联合调度策略,结果表明惯性时间常数较大的热力系统可以吸收部分电能波动,有效抑制并网可再生能源出力波动性对电网造成的冲击;文献[12]针对电、热负荷响应速度差异性提出多时间尺度的能量协调优化方法,其中特别指出热负荷平衡约束可以在一定范围内松弛;文献[13-14]建立了多区域冷热电联供系统协同优化模型,通过热网实现多区域综合能源系统的供需匹配,但所建立的热网模型相对简化,未考虑热网传输延时特性。

本文考虑到很多工业园区供热特性,在多篇文献的基础上,采用简化的Node法建立了一个考虑了供热管道水温动态特性、传输延时、传输损耗等因素的实用供热网模型;进而利用电力、热力系统的互补特性,包括热电联产、电制热造成的电—热源的耦合关系,供电网的即时传输与供热网的延时传输,用户供热需求的柔性以及供热网的储热特性,建立了一种电—热综合能源系统的源—网—荷—储协调调度模型。算例1以含风电的IEEE 39节点电网与26节点热网的电—热联合系统研究了较大区域输电网热电联供问题;算例2则针对海宁市尖山新区风电、光伏装机容量与负荷不匹配的问题,实例分析了配电网以集中供热拓展含高渗透率可再生能源系统终端消费空间的效果。

1 供热网储热特性分析与动态建模

电—热综合能源系统的基本结构如图1所示,主要包括常规机组、风机、光伏、热电联产机组、电制热设备等单元,电力、热力系统之间通过热电联产、电制热等发生耦合。

图1 电-热综合能源系统基本结构Fig.1 Basic structure of integrated electricity-heat energy system

典型的热力系统包括热源、热网、热交换站和热负荷4个部分[15]。与电力系统类似,热力系统可以分为传输系统(一次管网)和分配系统(二次管网),如图2所示。一次管网和二次管网的物理网络并不连通,而是通过热交换站进行热量交换。热交换站在传输系统中为热负荷,在分配系统中是热源。本文主要考虑传输系统。传输系统中,传热介质经过供水管网将热量从各个热源输送到各个热交换站,再通过回水管网回到热源,在热网中不断循环流动。

图2 热力系统基本结构Fig.2 Basic structure of a thermal system

热力系统与电力系统结构上存在一定相似性,因此可以将每一个热源、热交换站和管道连接点看作一个节点,每条管道作为一条支路,管道内水的流动方向定义为该支路方向,借鉴电力系统方法对热力系统进行建模[16]。

1.1 热源与热交换站节点模型

热力系统中的热源节点包括热电联产机组以及热泵、电锅炉等电转热装置,热交换站作为负荷节点,其供应/吸收的热量与水温变换间的关系如图3所示。

图3 热力系统热源与负荷节点模型Fig.3 Heat source and load node model in thermal system

(1)

(2)

(3)

(4)

式中:T′越大,说明可以在一个越大的时间尺度上调整供热需求,T′=1即意味着严格按照用户最理想需求供热,本文假设T′=3。

供水温度和回水温度受管道温度允许值限制，有

(5)

(6)

1.2 供热管道模型

供热管道的运行工况可通过节点质量流量连续性方程、节点温度混合方程和供热管道水温动态特性方程描述[20-21]。

1)节点质量流量连续性,即每个节点热水流入质量流量等于流出,具体表达式为:

(7)

2)节点温度混合:不同温度的热水从不同管道流向相同节点后进行混合,混合后从同一节点流入不同管道的热水温度相同。理想混合温度如下:

(8)

3)供热管道水温动态特性:指的是同一管道中热水入口温度与出口温度及其时间的耦合关系,是描述供热网络储热特性的关键。在管道中,入口处水温变化将缓慢扩展到出口,温度传输时延与热水流过管道的时间基本一致。此外,由于管道中热水温度与环境温度存在差异,在流动期间将产生热量损失导致水温下降。供热管道截面如附录A图A1所示,图中Δt为调度时段长度。Node法可以较准确地描述供热管道水温动态特性[22-23],但是由于含有大量非线性项,求解困难。本文借鉴文献[24]对供热延时的处理方式对Node法进行简化,分以下两步计算时间延迟和热损耗。

步骤1:假设管道j中热水从入口到出口所需时间为τj,t,且中间没有热量损耗,则

(9)

(10)

步骤2:计算传输过程中热损耗的影响,如式(11)所示。

(11)

上式可近似为:

(12)

式中:Ta,t为管道所处的环境温度;λ为管道材料的导热系数;Lj为管道j的长度。

2 考虑供热网储热特性的电—热综合能源系统优化调度模型

电力、热力系统具有很强的互补特性,例如电能易传输、难储存,热能易储存、难传输,从热源到用户供热的时延使得供热网具备天然储热特性[4],电力系统功率需要实时平衡,而热负荷由于用户对室温要求的模糊性,在一定范围内波动的室温并不会影响舒适度[18],因此热负荷比电负荷更具柔性,幅值上具有可调特性,时间轴上具有一定平移特性等。

2.1 目标函数

风、光等可再生能源发电具有不确定性,场景分析法能明确描述不确定量的概率特征,并且优化模型计算方便,因而得到广泛的使用。假设风光出力场景S个,其中场景s的概率为ps,调度时段T个。模型以运行成本最低为优化目标,为促进可再生能源发电的消纳,将弃风、弃光成本加入系统运行总成本中,其目标函数如下:

(13)

a5,iPchp,i,tHchp,i,t

(14)

(15)

2.2 约束条件

电力系统与热力系统之间通过热电联产机组与热泵发生耦合。热电联产机组可处于多个工作状态,本文假设热电联产机组运行在定热电比模式,其约束条件如下:

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

常规机组出力上下限约束和爬坡约束为:

(23)

电力系统功率平衡约束为:

(24)

式中:PL,t为时段t系统的电负荷。

电力系统潮流约束:

(25)

热力系统约束详见式(1)—式(12)。

3 算例分析

3.1 IEEE 39节点电网和26节点热网联合系统算例分析

算例采用IEEE 39节点电网和26节点热网[25]联合系统,如附录A图A2所示,其中电热耦合设备包括:位于电网节点34/热网节点1的CHP1,位于电网节点36/热网节点15的CHP2,以及位于电网节点32、节点35的2个200 MW热泵。系统常规机组参数、负荷曲线、风电场预测出力等其他参数见附录A表A1至表A3。

3.1.1系统运行工况分析

图4为电—热综合能源系统优化调度结果,由图可见,热力系统的热源供热量和热交换站热负荷是不同步的。例如,20:00后系统电负荷下降、热负荷上升,01:00—06:00为全天电负荷最低谷、热负荷最高峰。而20:00后常规机组出力逐步下调,热电联产机组出力基本平稳,而富余的风电则通过热泵转化为热能,存储于热网中,01:00—06:00期间,进入热网的热能明显小于供热需求,前期存储在供热网中的热能弥补了该时段内的部分供热需求,减少了热力系统对热电联产机组的依赖,在此期间的少量弃风,是由于输电线路容量限制与热泵容量限制导致的;而07:00进入热网的热能多于供热需求,多余的热能被存储于热网,08:00后系统电负荷增加,除了常规机组出力开始爬坡外,更多风电用于供电,由前期存储于热管道的热能弥补热负荷供需间的差额。由于热源产生的热能经过不同长度热网到达各个热交换站,即时延不同,经过电—热综合能源系统的源、网、荷的协调,实现了富余风电的就地消纳,避免了热电联产机组“以热定电”。

图4 电-热综合能源系统优化调度结果Fig.4 Optimal dispatch results of integrated electricity-heat energy system

此外,图4(b)中热源供热总量与热负荷总需求间存在差值,是热网本身的热损耗,本系统中约占热负荷2.5%。

3.1.2风电消纳情况分析

图5为系统中两个风电场消纳情况对比。由图可见,电网仍是消纳风电的主要渠道,特别在09:00—16:00期间,系统电负荷水平较高、热负荷较低,日间可用风电较少,因此电网可充分消纳风电;20:00后,热泵将富余风电转换为热能,提前存储在热网,用于夜间供热。17:00热泵电转热功率突然增多,分析基础数据发现这是由于可用风电功率在该时段出现了一个尖峰,热泵通过电转热,吸收了风电大部分波动量,避免了频繁调度常规机组和热电联产机组偏离计划出力导致的惩罚性成本。

由图5(a)可见,风电场1并网电量比例大于风电场2,分析发现是由于风电场2受到输电容量限制比风电场1严重,由图5(b)可见,在相应时段,风电场2有更多电能通过热泵转换为热能,显然在风电场并网电量受到输电容量限制时,热网为能量输送提供了另一通道。

图5 两个风电场消纳情况对比Fig.5 Comparison of wind power accommodation between two wind farms

电力系统潮流约束、风电场接入位置和热泵容量均会对风电消纳情况造成影响,附录A图A3显示了风电场配置热泵容量对系统消纳风电能力的影响。热泵容量增加,系统消纳风电能力不断提高,但提高效果减缓,热泵达到300 MW时,风电几乎被完全消纳,若考虑热泵的初始投资成本,系统将存在一个最优的热泵配置容量。

3.2 海宁市尖山新区算例分析

尖山新区总面积42 km2,经人工围垦而成,是一个正在崛起的工业新城区,该新区正在致力于建成国际先进制造业中心,有海宁汽车新能源项目、万向光伏产业园、晶科能源、桑乐太阳能、万宝新能源等众多大型企业。由于可再生能源发电补贴政策、当地光伏电板产能、示范区效应等众多因素,尖山新区新能源发电装机容量增长迅猛,截至2017年8月,尖山地区已并网光伏电站装机总容量173 MW,风机总装机容量50 MW,并将持续增长。高渗透率可再生能源发电增加了该区域配电网的运行压力,可再生能源发电出力已面临无法就地消纳的问题,负荷低谷时出现向主网倒送功率的现象。以2017年1月28日该区域内日负荷曲线和光伏出力数据为基础,对不同渗透率光伏接入后系统净负荷变化的情况进行分析,如附录A图A4所示。由附录A图A4可见,光伏只有目前装机容量80%时,系统就已出现净负荷小于0的情况,即功率倒送。针对这种情况,目前尖山地区拟采取措施包括通过完善配电网网架联络向安江变电站转移、建设柔性互联技术应用示范工程和智能交直流混合微电网技术应用示范工程来改善电网结构和利用配电网转移电源出力。这些措施一定程度上可以解决尖山地区可再生能源的消纳问题。但为保证区域内电网安全稳定运行,可再生能源发电就地消纳水平仍亟需加强,2016年浙江省发展规划研究院发布《海宁市集中供热规划》,建议在海宁市实行集中供热。在此背景下,本文分析了尖山新区电—热综合能源系统源—网—荷—储协调调度对拓展能源终端消费空间的效果。

系统拓扑结构如附录A图A5所示,区域内热电厂装机方案为一座20 MW热电联产机组。图6为该区域优化调度结果。

图6 尖山新区电-热综合能源系统优化调度结果Fig.6 Optimal dispatch results of integrated electricity-heat energy system in Jianshan district

由于尖山地区以工业负荷为主,09:00—17:00时间段为热负荷需求高峰期,与光伏出力曲线较为匹配,从图6中可以看到,通过电—热综合能源系统协调调度,该时段大部分光伏出力转化为热能用于热网供热,有效降低了可再生能源发电功率倒送的风险,缓解了可再生能源发电渗透率不断提高对电网运行带来的压力,同时充分利用可再生能源发电剩余出力供热,还减少了热电联产机组容量需求和机组出力,有利于新区的节能减排。

4 结语

充分挖掘可再生能源富集地区的电能消纳潜力是解决弃风、弃光问题,应对未来高比例可再生能源发电并网趋势的关键。本文从电力系统和热力系统的互补耦合特性出发,利用电—热综合能源系统中电—热源耦合、网互助、荷互补的特点,考虑了供热管道水温动态特性、传输延时、传输损耗等因素,以及用户供热需求的柔性,建立了考虑供热网储热特性的电—热综合能源系统优化调度模型。算例1结果表明该模型可以通过电—热综合能源系统中源、网、荷的相互协调,突破“以热定电”运行模式限制,实现电、热供需曲线的时间平移和优化匹配,显著提高可再生能源消纳水平;算例2基于海宁市尖山新区实际情况,验证了利用集中供热拓展能源终端消费以缓解可再生能源发电渗透率不断提高引起电网运行压力的有效性,为解决大规模集中并网带来的新能源消纳问题提供了新方法,适合在可再生能源富集地区推广。

本文模型可进一步在以下方面进行研究:①在考虑热泵投资建设成本的基础上获得热泵最佳选址和配置容量,用于电—热综合能源系统的规划设计;②目前本文模型没有考虑冷热电三联供,这是因为目前区域供冷技术价格还比较高,绝大部分超过0.7元/(kW·h),且供冷最远距离限制在1 km左右。但国内东部很多分布式可再生能源发电富集地区都在探索冷热电联供,因此下一步还可将冷热电三联供、电动汽车以及多类型负荷纳入综合能源系统的源—荷—网—储协调规划与调度。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。