含热泵的热电联产型微电网的最优容量配置

戴立新 戴宇昂

摘要：本文旨在对经典的热电联产型微電网进行改进，即加入热泵来消纳过剩的风能、光能，从而避免因弃风、弃光而造成可再生能源的浪费，同时也能减少常规能源消耗，从而达到环境友好、绿色发电的目的。本文主要针对冬冷夏热地区的热电联产型微电网，在加入热泵的基础上，优化容量配置。结果表明，加入热泵后，新能源消纳率提高，微网投资费用降低，是值得推广的新兴技术。

Abstract： This paper aims to improve the classical cogeneration microgrid， that is， to add heat pump to absorb excess wind energy and light energy， so as to avoid waste of renewable energy caused by wind and light， and also reduce conventional energy consumption to achieve environmentally friendly and green power generation. This paper focuses on the cogeneration microgrid in the cold winter and hot summer areas， and optimizes the capacity allocation based on the heat pump. The results show that after the heat pump is added， the new energy consumption rate is increased and the micro-grid investment cost is reduced， which is an emerging technology worthy of promotion.

关键词：热电联产；微电网；热泵；容量配置；新能源消纳

Key words： cogeneration；microgrid；heat pump；capacity allocation；new energy consumption

中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）03-0178-04

0 引言

近年来，国家对节能减排的要求不断提高，国务院于2017年印发《“十三五”节能减排综合工作方案》。《方案》要求：全国化学需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物排放总量分别控制在2001万吨、207万吨、1580万吨、1574万吨以内，比2015年分别下降10%、10%、15%和15%。全国挥发性有机物排放总量比2015年下降10%以上。热电联产也是节能减排的一种重要途径。

2011年11月，国家发改委、能源局联合发布《关于发展热电联产的规定》，从此，热电联产作为先进的生产方式，开始被人们所熟知，截止2018年，国内37%的新建火电项目为热电联产[1]，由此可见热电联产具有极好的发展前景。另一方面，2011年，国网电科院微电网技术体系研究项目中，首次提出中国微电网的概念，历经七年发展，微电网（Micro-Grid）与热电联产技术（Cogeneration， combined heat and power，CHP）有机结合，开创出热电联产型微电网。

然而，在实际生产中，热电联产也存在一些问题：未从当地的能源需求与来源出发，论述将来燃料结构调整方向；没有对燃煤逐步减少和燃气及新能源发展作出考虑；只考虑上热电项目，忽略垃圾发电、生物质能源，热泵、沼气、太阳能等。这些问题在热电联产型微电网中同样存在。[2]事实上，近年来新能源确实发展迅猛，但同时，我国弃风、弃光的现象日趋严重：2017年，我国弃风率达到约17%；仅西北一地，平均弃光率竟超过20%！由此可见，我国新能源发展形势十分严峻。

热泵是近年来广受关注的新技术，利用热泵消纳过剩可再生能源，减少常规能源（天然气、煤炭）的消耗，与“十三五”所倡导的“四个革命、一个合作”战略思想十分契合，与本项目中的热电联产型微网相得益彰。我们在热电联产型微电网中加入热泵，进行容量配置优化与最有经济运行的计算，得出模型后通过Matlab进行计算，发现可以大大节约常规能源，增加可再生能源消纳率。因此，本技术有极其深远的意义。

1 含热泵的CHP型微电网模型

典型的CHP型微电网主要包含风机（windturbine，WT）、光伏电池（photovoltaic cell，PV）、微燃机（micro turbine，MT）、储能装置（electrical energy（battery）），其结构如图1。

1.1 微型燃气轮机组模型

目前，微型燃气轮机广泛用于冷热电联产系统中，一般选择天然气作为燃料。其发电效率可达 40%，一次能源综合利用效率可达 90%，是一种前途广阔的节能环保型电源，适合在城市、乡村、边远地区推广应用。

其供电出力与供热出力可分别用式（1）、（2）表示：

Ptn=？浊eGtnq（1）

Htn=（1-？浊e-？浊l）Gtnq（2）

其中，Ptn、Htn表示第n台微型燃气轮机在t时刻的供电出力和供热出力，？浊e、？浊l代表燃气轮机发电效率及热量散失效率，Gtn代表在t时刻第n台燃气轮机消耗天然气量，q代表天然气热值。

一般认为，微型燃气轮机的供电出力与供热出力的比值是固定的。

1.2 风电机组模型

风力发电机组的功率与当地即时风速相关，其模型如式（3）：Pw（v）= （3）

其中，Pw（v）代表当风速为v时风力发电机的输出功率；Pr代表风力发电机的额定输出功率；vci代表切入风速；vco代表切出风速；vr代表额定风速。

1.3 光伏发电装置模型

光伏电池利用半导体“光生伏特”（Photovoltaics）的原理，将太阳能转化为电能从而加以利用，配上功率控制器，就构成了本文所述的光伏发电装置。光伏发电装置功率模型如式（4）：

Ppv（t）=PSTC [1+k（Tc（t）-TSTC）]（4）

其中：Ppv（t）代表t时刻时光伏电池的输出功率；PSTC为标准环境下光伏电池输出功率；LSTC为标准环境下光照强度；TSTC为标准环境下环境温度； k 为温度系数；Lc（t）为t时刻实际光照强度；Tc（t）为t时刻实际环境温度。

1.4 储能装置模型

为了使微电网更加灵活、更具环境友好性，可以在微网中加入储能装置。目前，常见微电网储能装置有：飞轮储能装置、超级电容、铅酸蓄电池等。在此微电网中，我们选择采用储能时间最长的铅酸蓄电池作为储能装置。储能电池的模型如：CSOC（t）=CSOC（t-1）- -DBQ （5）

其中：CSOC为t时刻电池的容量；Pbat（t）为t时刻电池的输出功率；δ为电池的充电/放电效率；DB为电池自放电速率；Q 为电池总容量。

1.5 热泵模型

从微电网角度出发，考虑热泵外特性，其模型如：

H =P COP（6）

其中，COP 代表热泵性能参数，其定义为由低温物体传到高温物体的热量与热泵输入的电能之比。COP值的大小与热泵机械结构、环境温度等很多因素有关，在恒定工况下，其值基本保持不变，在这里，认为COP为恒定。

2 含热泵的CHP型微电网运行策略

2.1 运行策略所遵循的准则

①以热定电原则。“以热定电”是热电联产中一个普遍的指导方针，以热需求（冷热负荷）确定电力驱动热泵等电负荷的电力需求，可以大大提高分布式能源的综合利用率，对区域能源系统的优化配置提供了有效方案。

②可再生能源优先调度原则。国家发展改革委28日发布《可再生能源发电全额保障性收购管理办法》。办法明确，电网企业应按照节能低碳电力调度原则，优先执行可再生能源发电计划和可再生能源电力交易合同，保障风能、太阳能、生物质能等可再生能源发电享有最高优先调度等级。

③微电网孤立原则。

虽则微电网可以通过公共连接点（Point of Common Coupling，PCC）连接到高（中）压电网，但在这个微网中，不考虑其与外界电网进行电能交换，即认为此微电网为孤立型微电网。

2.2 运行策略

运行策略可用图2流程图表示。

3 微电网的容量优化

3.1 容量配置优化模型

3.1.1 目标函数

微电网容量配置优化模型的目标函数F∑为一年内系统总投资Fin、微型燃气轮机燃料费Ff、设备维护费Fm。如：

F∑=Fin+Ff+Fm（7）

①系统总投资Fin

系统总投资包括光伏电池、风电机组、微型燃气轮机、蓄电池、热泵的投资可以用式（8）表示：

Fin=NpvCpv+NwCw+NGCG+NbatCbat+NhpChp（8）

②微型燃气轮机燃料费Ff

微型燃气轮机所消耗的天然气的价格可以用式（9）表示：Ff=Cf （9）

其中Cf为单位天然气价格，？浊e代表燃气轮机发电效率及热量散失效率，q代表天然气热值，Pt为t时段发电处理。

③设备维护费Fm

在系统运行过程中，需要对发电单元及蓄电池组、热泵进行维护，设备维护费用可以用下式表示：

Fm= KiNiPit（10）

其中Ki表示对第i种设备的维护费用系数；Ni表示第i种设备的数量；Pit表示t时段第i种设备的工作功率。

3.1.2 约束条件

①功率平衡约束：

P=Pw（v）+Ppv（t）+Pbat（t）+PG（t）-Php（t）（11）

②出力约束：

P ？燮P （t）？燮P P ？燮P （v）？燮P

P ？燮P （t）？燮P

P ？燮P （t）？燮P P ？燮P （t）？燮Pb C ？燮C （t）？燮C （12）

③负荷缺电（热）率与能源浪费率

在微电网工作时，会出现供电或供热量无法满足需求的情况，在这段时间内，系统不能满足负荷需求的比例被称为负荷缺电（热）率。

1）负荷缺电率（loss of power supply probability， LPSP）：

LPSP= （13）

2）負荷缺热率（loss of heat supply probability，LHSP）：

LHSP= （14）

在另外一些情况下，会出现系统所发电量超出负荷，并且蓄电池已经不能继续充电，那么能源就会被浪费，从而导致弃风、弃光等不良现象，从另一个角度来说，这也无疑增加了化石燃料的消耗，降低了环境友好性。因此我们将这种现象的影响量化为能源浪费率（energy wastage rate，EWR）：给定时间内，未得到利用的新能源所发电量与理论上新能源所发总电量比值。

EWR= （15）

其中，m，n为采样点的个数，PL（t）为时间序列下的负载，Pi为四种供电方式。

一般认为，新能源浪费率橙色警戒线为20%。

3.2 模型计算方法

万有引力搜索算法（gravitational search algorithm， GSA）是一种由伊朗Esmat Rashedi教授于2009年总结出的一种种群优化算法。它的灵感来源于万有引力定律和牛顿第二定律。在万有引力搜索算法中，将优化问题的解视为一组在空间运行的粒子由于粒子之间会产生吸引力，所以粒子会向质量最大的粒子靠近，这时质量最大的粒子就是我们的“最优解”。

在GSA中，每个“粒子”在经过一次迭代后就会更新其速度与位置：V （t+1）=rand×V （t）+a （t）X （t+1）=X （t）+V （t+1）a =F （t）/M （t）（16）

式中，V （t）、a （t）为粒子于t时刻在d维空间的速度和加速度；rand为[0，1]之间的随机数，可使搜索带有一定随机性而更加合理。F （t）为t时刻粒子在d维空间所受力的大小；Mi（t）为粒子i的质量。

相比较于粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA），万有引力算法的收敛性能有一定优势，目前有关专家已经通过实验研究对该GSA算法在寻优方面的能力进行了验证。

3.3 算例分析

通过气象局数据库，按照时间序列，采集江苏某地全年度的风速、光照辐射强度，环境温度等数据。

由于采集每小时的风速十分困难，因此采用文献[4]提出的基于MATLAB的风速仿真。利用风速服从威布尔分布的特点，得到以下时间序列风速数据（单位：米/秒）：

苏州全年室外温度（单位：摄氏度）：

苏州全年光照辐射强度（单位：千瓦/平方米）：

苏州某地区全年逐时电负荷（单位：千瓦）

苏州某地区全年逐时热负荷（单位：千瓦）

根据上图数据，选择风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机参数如表1-表5。

其中：天然气价格取3元/m3，天然气热值取36MJ/m3，运行模拟时间共8760h。

运用万有引力算法分别计算有热泵无热泵时的情况：

作出柱状图进行比对：

对算例进行分析可得：①算例一投资费用较低，主要是因为系统中CHP机组的台数减少，以及天然气的消耗量降低，取而代之的是价格相对低廉，并且更加高效的热泵。②算例一比算例二消纳新能源的能力更强，加入热泵后，节约了16%的新能源，主要原因为：在满足“以热定电”的前提下，热泵承担了相当一部分的热负荷，由此减少了微型燃气轮机的使用，从而给新能源的使用留出了更大的空间。③算例二中新能源浪费率高于20%，而算例一中EWR仅为7%，说明算例一更加符合我们对环境友好型智能微网的需求。

4 总结

本文首先基于典型的微电网提出了一种加入热泵的优化方法；接着在建立模型的基础上，引入新颖的万有引力算法，得出了较为稳定的优化结果；最后在收集可靠数据的基础上，对算例进行分析，得出结论：在流行的微电网中引入热泵可以带来经济效益，并且可以增加新能源消纳率，是一项值得推广的新技术。

参考文献：

[1]北極星火力发电网http：//huodian.bjx.com.cn/.

[2]刘博.“十三五”时期应切实加强热电联产规划 2016.3.

[3]华北电力大学，国家电网公司，国网新源张家口风光储示范电站有限公司.风光储发电单元多目标协调运行优化方法： 中国，201410268596.3[P]. 2014-9-3.

[4]杨之俊.基于MATLAB的组合风速建模及仿真[J].安徽电气工程职业技术学院学报，2008，13（3）：74-76.