可再生能源与热电联合响应的区域多能源电网集群运行优化模型

王绍民，陈力力，李昭赫，孙 鹏

（1.国家能源集团东北电力有限公司，辽宁 沈阳 110014； 2.国电东北电力有限公司沈西热电厂，辽宁 沈阳110142； 3.沈阳工业大学，辽宁 沈阳 110870）

0 引言

可再生能源大规模接入区域级多能源电网后，可再生能源的不确定性可能对电网电压、频率及安全稳定性带来影响[1]～[3]。目前，兼容电、热、气、氢等多种能源生产和消费形式的多能源电网被认为是可再生能源消纳的理想方式[4]～[6]。 同时，随着多能源系统与能源互联网技术的不断发展，传统的地区型电网也正逐渐地向区域级多能源电网互联形成的多能源电网集群（Regional Multi-Energy System Cluster，RMESC）转变[7]～[9]。 同时，针对热电联产机组以热定电特性和可再生能源不确定性，将区域多能源电网集群中的电热负荷进行协调控制，实现热电联合响应参与多能源电网功率在可再生能源波动下的功率平衡控制，能够有效提高多能源电网的可再生能源消纳能力。

目前，多能源电网运行研究主要集在优化运行方面，随着多能源系统技术的不断推广，越来越多的多能源供能和负荷设备接入区域级电网，国内外研究人员在多能源电网集群优化运行与安稳控制等方面开展了较多研究。 文献[10]～[12]研究了以电热等多种能源转换与存储为基础的多能源微网自治优化模型，将电热协调的多能源微网以电池储能的形式应用于大电网调节能力优化中；文献[13]～[15]建立了微电网日前调度计划模型，并且通过算例分析证明热电联合响应资源参与分布式能源消纳，可有效提高多能源电网系统运行的可靠性及可再生能源发电的消纳率；文献[16]～[18]提出基于响应行为时间分布特征建立热电联合互动响应行为特征分析模式，并以风电冰蓄能联合系统为案例，验证了其决策模型的有效性。 文献[19]通过对某小区用户用电意愿及习惯进行研究，提出了一种含热电联合响应的居民用电概率模型，通过实际的算例仿真表明可有效促进可再生能源发电的消纳和提升多能源电网运行经济性。

在多能源系统集群协调方面，文献[20]～[22]提出含多个微电网的主动配电系统运行、 能量管理优化模型，利用该模型可以使微电网之间通过合作运行提高效率；文献[23]考虑线路等效电阻对微电网控制的影响，提出了一种改进的V/δ 下垂控制方法，提出了微电网集群并网/解列运行过程的暂态控制策略与流程。

针对含有较大规模可再生能源的电网，当多能源供能和负荷设施接入后，可再生能源发电和电热等多能源负荷的不确定性因素及其相互作用机理复杂，难以解决多能源电网中可再生能源与负荷间的高效协调的问题。 本文研究可再生能源发电和电热负荷不确定性间的关系模型，建立基于热电联产机组与可再生能源协同的热电联合需求侧响应模型。 在此基础上，以多能源电网集群可再生能源消纳最大化和运行成本最小化为目标，构建基于热电联合响应的多能源电网集群协调优化模型及其求解算法。 基于多能源电网集群协调模型，以东北某地区电网多能源运行数据为基础，建立热电联合响应的多能源电网集群运行优化仿真模型。 仿真分析表明，本文提出的考虑可再生能源与热电联合响应的区域多能源系统集群优化模型，能够有效提高地区电网可再生能源消纳能力和电热负荷解耦能力，提升热电联供多能源电网的调节能力。

1 多能源电网集群联合运行系统模型

1.1 多能源电网集群拓扑模型

本文针对含有高比例可再生能源和电热负荷的多能源电网互联形成的多能源系统集群，研究热电联合能量供需特性及其与风电、光伏等可再生能源发电不确定性间的协调关系。 根据多能源电网系统中负荷特性，将负荷分为常规负荷和热电联合响应负荷两类。

具有可再生能源与热电联合响应的多能源电网集群联合运行系统拓扑如图1 所示。

图1 多能源电网集群拓扑结构Fig.1 Multi-energy grid cluster topology

区域级多能源电网集群中的每个多能源电网的可再生能源与电热负荷间的协同都在其内部独立完成。 在多能源电网集群层面，根据各多能源电网中可再生能源波动及电热负荷的可调节范围，考虑集群中总的电热负荷联合功率平衡及其价格补偿机制，通过电热主干网对集群中的电热价格协调，实现各多能源电网间电热联合响应及能量交换，使得区域级多能源电网可以对具有不确定性的可再生能源波动进行全局优化。

1.2 多能源电网负荷模型

（1）不参与需求侧响应的常规负荷模型

本文将不参与需求侧响应的负荷称为常规负荷LUCL，其负荷特性为

式中：Va为负荷特性为设备a 最小供电或供热功率为设备a 最大供电或供热功率为设备a 起始运行时间为设备a 结束运行时间。

根据式（1），LUCL负荷在 h 时段其供电或供热功率为

（2）参与需求侧响应的热电联合响应负荷模型

可参与需求响应负荷的可调控特性主要受到负荷用户能源需求的可调控特性制约。 可参与需求侧响应的热电联合响应负荷LIL的负荷特性为

2 可再生能源与负荷的不确定性模型

在区域级多能源系统中，较大比例的可再生能源发电容量接入后，可再生能源出力的不确定性和电热负荷的不确定性将在较大程度上影响多能源系统功率平衡性能。因此，本文针对可再生能源和负荷不确定性进行建模，并为多能源系统运行优化建模提供有效的不确定性信息模型。

2.1 可再生能源出力不确定性模型

考虑可再生能源出力不确定性，并设其不确定性服从正态分布，则区域多能源系统中可再生能源出力特性为

式中：PREN为多能源电网中可再生能源发电总出力；pη为风速大于切入风速且小于额定风速时的可再生能源出力；△εη为风速大于切入风速且小于额定风速时可再生能源出力的不确定性；pr为风速大于额定风速且小于切出风速时可再生能源出力；△εr为风速大于额定风速且小于切出风速时可再生能源出力的不确定性；hvi为风速大于切入风速的时间；hvr为风速大于额定风速时间；hvo为风速大于切出风速时间；hv0为风速小于切入风速时间。

式（5）中的可再生能源不确定性△εη和△εr的概率分布函数为

式中：ση，σr分别为区域多能源电网中可再生能源出力在不同风速条件下可能出现的最大不确定值。

2.2 电热联合负荷不确定性模型

考虑不同季节、气象条件和调度时段区域多能源电网中原始热电负荷的不确定性特性，则须对式（2）和式（4）的负荷模型进行不确定性修正。

（1）常规负荷不确定性模型

根据式（2），可得常规负荷的不确定性模型为

式中：△εLU为多能源电网中总的常规负荷的不确定性。

△εLU概率分布函数为

式中：σLU为区域多能源电网中常规负荷可能出现的最大不确定值。

（2）热电联合负荷不确定性模型

根据式（4）可得热电联合负荷的不确定性模型为

式中：△εL/1，△εL/2分别为多能源电网中热电联合负荷在不同热电负荷需求度下的不确定性。

△εL/1，△εL/2概率分布函数为

式中：σL/1，σL/2分为区域多能源电网中热电联合负荷在不同热电负荷需求度下可能出现的最大不确定值。

3 区域多能源电网集群协调优化模型

3.1 区域多能源电网集群联合运行目标函数

本文考虑的多能源电网集群协调运行是在最大限度消纳可再生能源的基础上进行的，并利用各多能源电网内热电联合响应资源的联合互动响应能力，促进可再生能源在各个区域多能源电网内就地消纳，同时选择最优方式实现区域多能源电网间的功率交互。

N 个多能源电网集群联合运行目标函数为集群总运行成本最小。

式中：PL为区域多能源电网集群中可调节单元的集合；Com为区域多能源电网集群中电源、 热源的维护成本；Cgrid为各多能源电网间热电能源交互过程中的网损；CMG为各多能源电网间热电能量交互成本。

3.2 区域多能源电网集群联合运行约束条件

（1）电热功率平衡约束

多能源电网集群中的电热功率平衡及热电联产机组出力上下限、联络线传输功率约束为

式中：PGi（h）为多能源电网集群中的第i 个多能源电网的热电联产机组在时段h 的电热功率联合出力；n 为集群中多能源电网数量；（h） 为时段 h第i 个和第j 个多能源电网间的电热功率交换值，其值为正数时表示第i 个多能源电网向第j个多能源电网出售电热能量，反之则为购买电热能量；PDN（h）为第 i 个多能源电网在 h 时段电热功率总需求；PGi，min，PGi，max分别为第 i 个多能源电网的热电联产机组电热功率总出力上、下限；PRi，min，PRi，max分别为第i 个多能源电网的可再生能源发电功率总出力上、 下限为第i 个和第j 个多能源电网间电热功率交互的极限。

（2）电网电压水平约束

为防止可再生能源接入区域级多能源电网可能会引起某些节点电压越限，故考虑多能源电网集群中节点电压约束条件为

（3）多能源电网的储能约束

考虑各个区域多能源电网中均含有储电和储热设备，则电热储能的联合约束为

电热存储的总能量在某一时刻与上一时刻的能量以及电热储能总的工作状态有关，即，不仅与电能和热能存储设备的剩余能量有关，还与储能设备的充能和放能状态有关。 在考虑能量存储和释放过程损耗条件下，电热存储的联合过程可描述如下。

充能过程：

放能过程：

式中：Eb（h）为区域多能源电网集群中电能和热能在 h 时段存储的总能量；Pch（h）和 Pdis（h）分别为区域多能源电网集群中电能和热能在h 时段充能和放能的总功率；ηch和ηdis分别为区域多能源电网集群中电能和热能总的充能效率和放能效率；τ 为区域多能源电网集群中电能和热能存储设备总的能量自损失率。

4 多能源电网集群联合运行策略

多能源电网集群电热负荷联合运行条件下，多能源电网不再是只与外部大电网和热网存在功率交互，更多的是在多能源电网间彼此交换能量，只有在多能源电网集群总的电热供给功率小于或者多于总电热需求时才会与外部电热网产生功率交换。 由于各多能源电网在区域级多能源电网集群中的地理位置不同，同时各多能源电网在各个时段所处的电热供给和电热需求状态也不同，所以会造成各多能源电网内部以及网间的电热成本不同。因此，各多能源电网可通过系统内的热电联合响应能力在提高可再生能源消纳能力的同时，还将根据不同时段多能源电网集群总的电热负荷需求与供给情况，优化集群内的电热功率平衡能力与电热总供能成本。

多能源电网集群电热负荷联合运行策略算法流程如图2 所示。

图2 多能源电网集群联合运行算法流程Fig.2 Multi-energy grid cluster joint operation algorithm flow

以多能源电网集群运行成本最优为目标建立的协调优化运行策略如下。

①对于电热出力大于负荷需求的多能源电网，剩余电出力或热出力优先考虑区域内储能系统的充能；如果储能装置无法满足充能约束，则与其它交易成本最优的多能源电网进行功率交互。

②对于电热出力功率不足的多能源电网，同样优先考虑区域内储能装置放能，若仍有缺额，再根据多能源电网集群联调优化结果选择其他多能源电网购能。

③考虑到参与电热负荷需求侧响应的负荷的实际电热能量需求度情况，当区域多能源电网集群协调后仍无法满足总电热需求时，应考虑在电热能源价格较低时段，向外部电网和热网购能。

5 算例分析

5.1 算例描述

根据东北某地区3 个多能源电网运行数据，以IEEE9 节点算例为基础，建立多能源系统集群仿真模型，仿真系统结构如图3 所示。 由图3 可见，7，8，9 节点分别接入 3 个区域多能源电网，组成多能源电网集群，各多能源系统间分别可通过电、热联络线进行功率交互。 各多能源系统内，分别有可再生能源、 热电联产机组作为电热供能设备。 节点 1，2，3，4，5，6 分别接有电热联合负荷。

图3 含多能源电网集群联合运行的IEEE9 节点结构图Fig.3 IEEE 9 node structure with multi energy grid cluster operation

考虑到多能源电网集群内功率交互，本文选取多能源电网RMESC1，RMESC2 的电热联合最大供给容量小于负荷最大需求，多能源电网RMESC3 的电热联合最大供给容量大于负荷最大需求。 3 个多能源电网的电热供给设备配置情况如表1 所示。

表1 各多能源电网源荷参数表Table 1 Source load parameters of multi energy grid

RMESC1，RMESC2，RMESC3 冬季典型日的可再生能源发电出力、 热电机组出力及电热联合负荷曲线如图4 所示。

图4 RMESC1，RMESC2，RMESC3典型日源荷曲线Fig.4 Typical daily power and load curves of RMESC1，RMESC2and RMESC3

设置5 种多能源电网集群运行模式（表2）。

表2 多能源电网集群运行模式Table 2 Cluster operation mode of multi-energy grid

5.2 算例仿真结果

模式2 运行方式下多能源电网集群联合运行系统与上级网络交互功率曲线，如图5 所示。

图5 算例模式2 对应的交互功率曲线Fig.5 Interactive power curve corresponding to example mode 2

由图5 可见，通过多能源电网集群联合系统的协同运行，RMESC1，RMESC2，RMESC3 与上级网络的交互功率曲线得到了有效的平滑，尤其是在晚高峰时段，通过整个系统的优化协调将RMESC3 多余电量优先分配至RMESC1，RMESC2中。但从总的上级网络交互功率曲线来看，交互功率曲线优化结果并不明显，在可再生能源发电出力较大的情况下，仍有大量的电量需要出售至上级网络。

将多能源电网集群联合运行系统中的热电联合响应资源考虑在内，充分利用热电联合响应的响应能力，采用本文的优化策略，得到多能源电网集群联合运行系统（模式5）与上级网络的交互功率曲线，如图6 所示。

图5 算例模式2 对应的交互功率曲线Fig.5 Interactive power curve corresponding to example mode 2

对于RMESC1，RMESC2 晚高峰时段，电热联合需求侧响应与储能系统一起为多能源电网提供调节能力，有效缓解了电热负荷压力。在可再生能源出力较足时段9：00-11：00，可利用系统电热负荷联合响应能力和储能一起消纳可再生能源。

在模式5 下，以是否考虑风电、负荷不确定性进行仿真分析，结果表明，考虑风电及负荷多重不确定性对于多能源电网集群运行经济效益有极大提升（表3）。

表3 与传统调度的结果对比分析Table 3 Comparative analysis with the results of traditional scheduling

6 结束语

本文提出基于热电联合响应的多能源电网集群联合系统协同优化策略，通过研究可再生能源发电、热电联合响应及多能源电网的运行特性，考虑可再生能源发电及电热负荷的不确定性，构建多能源电网集群联合运行协调控制系统。 本文提出的策略不仅可以实现多能源电网集群联合运行系统中可再生能源发电消纳的最大化，而且可以平滑多能源电网集群联合系统与上级网络之间的功率波动。 需求响应激励政策、负荷价格变化、电力市场机制等将对可再生能源与电热联合协调结果产生影响。