考虑储能及多负荷需求响应的微电网优化运行

2021-07-02王义军陈美霖牟雪峰李妍妍张哲

东北电力大学学报 2021年2期

王义军，陈美霖，牟雪峰，李妍妍，张哲

(1.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林 132012；2.吉林机械工业学校，吉林吉林 132012；3.杭州凯达电力建设有限公司，浙江杭州 311100；4.国网吉林省电力有限公司长春供电公司，吉林长春 130000)

随着传统化石能源的过度开采，全球能源储备日渐枯竭.优化能源结构，积极开发利用可再生能源成各国的共识[1-3].风电是目前众多清洁能源中技术较为成熟且最具活力的一种，但由于东北地区电源结构、负荷需求分布、系统调峰能力受冬季供暖的限制致使其消纳能力较弱[4-5].为改善系统灵活性，提高弃风利用率，相关学者进行了大量的研究.

在计及风电的热电联产系统中，通过储能装置消纳弃风的研究不在少数，主要分为电储能、热储能两种.在电储能方面，文献[6]建立了包含储能系统规划与运行的多层模型，并对其进行了优化验证.文献[7]基于风电的不确定性，提出一种跨区域风电优化调度方案；在热储能方面，文献[8]在电锅炉与储热协同运行的基础上建立了优化调度模型，该模型弃风消纳能力良好且较为经济.文献[9]提出了在二级热网装设蓄热式电锅炉进行弃风消纳的方法，并与配置普通电锅炉相比较，验证其在降低运行成本的同时可提高弃风消纳能力.然而，以上文献多为单一储能模式的研究，对混合形式的储能系统消纳风电能力的分析较少.文献[10]通过建立综合考虑电、热储能形式的优化模型，研究蓄热式电锅炉与电储能协调运行方案，但也只说明了联合运行消纳弃风的可行性，弃风和储能装置运行状态之间的联系尚待研究.

需求响应是通过调整需求侧用户的行为，缓解电力供求矛盾的有效形式.目前，需求响应的研究在国内外已取得较多成果.文献[11]结合分时电价与需求响应中的可转移负荷，制定了考虑储能系统损耗的微网经济优化调度模型.文献[12]提出基于分布式风、光资源利用率最大化的需求响应方法.文献[13]以运行成本最小为目标函数，构建基于分时电价的含微网层与需求响应层的两层优化模型.文献[14]同时计及储能单元特性和负荷的需求响应机制，建立并网型微网的优化调度模型.文献[15]提出的多层优化方法，通过峰谷电价引导需求侧用户主动参与用电时间的调节，有效减小了微网运行成本.综上研究可见，分时电价的应用，起到了削峰填谷和提高风电利用率的作用，同时也增进了源荷的协同互动.但是，目前更多的是对电负荷需求响应的研究，热负荷的可调度问题鲜有涉猎[16].随着电与热的联系日渐加深，其耦合程度更为紧密，因此，可将电力需求响应类比为热力需求响应，进一步研究它的可调度价值.同时，深入挖掘电、热需求响应的耦合关系，探索包含微网综合能源系统中负荷侧多种响应能力的协同控制策略和运行优化方法，使得负荷资源达到最优利用效果.

在现有研究的基础上，本文针对传统储能运行成本高、调节特性差的问题，建立包含微燃机、电锅炉以及电制氢设备的电热氢储能系统模型，结合算例对比分析了考虑电热氢储能系统(Electro-Thermal Hydrogen Energy Storage System，ETHSS)与传统电池型电热储能系统(Battery Energy Storage System，BESS)的两种微网综合能源系统优化情况.在此基础上，深入分析微网综合能源系统中多种负荷的可调度价值，建立了包含电负荷与热负荷综合响应的多源微网综合能源系统优化模型.以微网综合运行成本最小为目标函数进行仿真分析，通过算例验证得出，本文提出的综合需求响应相较单一型需求响应可有效地减少弃风，提高能源利用效率，实现系统的经济运行.

1 电热氢混合储能模型与特性分析

1.1 电热氢混合储能系统结构

本文所研究的电热氢混合储能系统结构配置如图1所示，系统由电解制氢(Electrolytic Hydrogen，EH)，燃氢微燃机(Hydrogen Burning Microturbine，HMT)，电锅炉(Electric Boiler，EB)、储氢(Hydrogen Storage，HS)以及储热(Thermal Storage，TS)五个单元构成.

电解槽中发生的化学反应为2H2O→2H2+O2，其产物仅为氢气与氧气，过程简单易实现，同时具有较高的环境价值[17].氢气作为最有潜质的储能方式之一，具有能量高、密度大、低成本、无污染的特质[18].目前，储氢技术的研究在各国已取得较多成果，然而，将氢储系统应用在综合能源系统中的案例较少.

在微燃机的配置方面，应用德国2G公司设计的燃氢微型燃气轮机替代以往以天然气为燃料的微燃机，生产电能的同时可将余热进行存储供热[19].氢气发电灵活高效且具备较高环境价值，符合未来能源发展的方向，应用前景广阔.

当系统电量供大于求时，可将多余的电能电解为氢气储存起来，若储氢系统达到最大容量，可启动电锅炉制热，富余的热量可通过储热装置进行时段性转移，解耦了电热调度的不平衡；当系统电量发生缺额时，燃氢型微燃机运行放电，氢能转换为电能进行补充.

综上，本文基于已有的电转氢技术和储氢技术，建立电热氢混合储能系统结构模型，分析了其能量流通形式与运行机制.该储能系统与风、光等清洁能源配合应用在园区微网中可实现能源在时间与空间上的高效利用，改善传统储能形式的不足.

1.2 电热氢混合储能系统建模

本文所提出的混合储能系统实现了能量的灵活耦合与互补，其储能与放能过程的能量转换机制可通过具体公式进行描述：

(1)储能过程

(1)

公式中：PEH，H为电解制氢功率；PET，T为电锅炉制热功率与PT，in的总量；PE，in、PT，in为混合储能系统的输入电能与输入热能；ηEH、ηEB为电转氢、电转热的效率；β为储能过程中PE，in分配到电锅炉的功率比例.

(2)放能过程

(2)

公式中：PE，out、PT，out为混合储能系统的输出电能与输出热能；PHS、PTS为储氢单元与储热单元的输出功率；ηHMT，E、ηHMT，T为微燃机单元氢转电、氢转热的效率.

由图1可见，该系统对外可视为一个二端口网络，其对外的电、热特性可表示为

(3)

若PE为正，表示储能系统对外呈放电状态，为负则呈充电状态；同理，PT为正，对外呈放热状态，否则呈储热状态.

在北方冬季夜间的负荷低谷时段，电解制氢设备优先启动，有效促进弃风消纳，提高能源利用效率；在负荷高峰时段，系统电力发生缺额，MT机组运行发电弥补电网调峰能力的不足.

2 电热综合需求响应模型

2.1 电热多负荷可调度性分析

需求响应是指用户和供电企业间的交互关系，一般分为价格型需求响应与激励型需求响应.二者分别指电网通过释放价格信号来引导用户自主地调整用电行为与对负荷削减提供一定的经济补偿来使用户主动参与系统调峰的方式.

以往对于需求响应的研究中，实行电力负荷需求响应在改善电网的调峰能力、提高能源利用率方面取得了显著效果.而热力负荷同样处于电网终端位置，受热惯性影响其供需不必保持实时平衡，且由于用户对供暖温度的感知存在模糊性，故而，可考虑将热力需求视为柔性负荷应用到综合能源系统管理的调度中.

热力负荷的分类主要有工业热负荷、民用热负荷两种.其中，工业热负荷不可削减，只能转移，而民用热负荷对供热可靠性要求较低，其值能够在一定范围内进行调整，是可削减热负荷，如采暖负荷.本文将此类可削减热负荷定义为基于热特性的热负荷需求响应，并进行热力需求响应建模的研究.

2.2 电负荷需求响应模型

电力需求响应的建模方法有多种，本文采用电量电价弹性矩阵法对价格型需求响应进行建模.根据经济学原理，电价的相对调整会使用户购电量发生变化，它们之间的关系可通过电力负荷弹性系数进行表示：

(4)

公式中：Δp为负荷p的变化量；Δq为电价q的变化量.

对于n个时段，电量电价弹性矩阵E为

(5)

公式中：εii为自弹性系数；εij为互弹性系数.

进而得到响应后电负荷Pd，t的表达式为

(6)

公式中：Pt为响应前t时段的电负荷；Pd，t为响应后t时段的电负荷；ΔPt为引入需求响应后t时段的电负荷变化量；Δqt为引入需求响应后t时段的电价变化量.

2.3 热负荷需求响应模型

热负荷的需求响应由热负荷两方面的特性决定.其一，由于用户对供暖温度的感知存在不确定性，供暖不必固定在某一温度，其值可在适当范围内进行调整.因此可将热负荷视作受范围约束的柔性负荷；其二，热力系统存在热惯性，受介质比热容影响，传热过程的温度变化时滞很长，且热力系统在停止运行后其热量还能持续一段时间，故不必实时运行来满足负荷需求，这也提高了能源消纳的灵活性.

热力系统的温度动态特性可以通过统计/数据挖掘或物理模型得到，其供热系统温度自回归滑动平均ARMA(Auto Regression Moving Average)模型为

(7)

公式中：Th，t、Tg，t、Tin，t、Tout，t表示t时系统的回水、供水温度，屋内、外温度；α、β、γ、θ、φ、ω为表示热惯性的物理参数；J为自回归滑动平均模型中的时间阶次，反映了热能传递过程的延迟性.

在供暖舒适度体验方面，用户温度可在适当范围内进行调整，这就意味着可将其视作一个区间热负荷.设热负荷为室内用户取暖，则室内温度变化与供暖功率的关系式可通过建筑物一阶热力学模型得出.

建筑物室内温度表达式为

(8)

进而，可得到给定条件下以室内温度计算供热功率的表达式为

(9)

公式中：k=e-Δt/τ.根据人体环境感知的适宜情况，室内供暖温度可在此范围内进行调整：

Tmin≤Tin，t≤Tmax，

(10)

公式中：Tmin、Tmax为在人体舒适度条件下环境温度的最低值与最高值，取18 ℃、24 ℃.

综上，热负荷需求响应模型可由公式(7)～公式(10)共同表示.此模型明确了热负荷的可调度价值，其在适当范围内具有可调性，即本文所提热负荷需求响应.

3 微网综合能源系统优化调度

本文所研究的微网综合能源系统运行结构，如图2所示.电源侧主要由风电机组、热电联产机组构成，储能部分为本文所提电热氢混合储能系统，负荷侧引入了电热综合需求响应.

图2 ETHSS微网综合能源系统运行结构

3.1 目标函数

在一个调度周期内，综合考虑一次能源消耗成本、风电弃用成本、与电(热)网交互的购电(热)成本以及储能单元运行成本，建立微网综合能源系统总成本最小的目标函数为

F=min(f1+f2+f3+f4)，

(11)

公式中：f1为CHP机组的燃料消耗成本；f2为风电出力弃用成本；f3为微网与外部系统交互成本；f4为储能系统运行成本.

(1)CHP机组耗能成本

(12)

公式中：PMT(t)为机组t时段的电功率；ηMT为机组的发电效率；CCH4为天然气价格，2.5元/m3；LMT为天然气低热值，9.7 kW·h/m3.

(2)风电弃用成本

(13)

公式中：Xw为风电预测误差成本；PWf为时段t内风电上网预测值；PW为时段t内风电上网实际值.

(3)功率交互成本

，

(14)

公式中：α、β为交互状态，取1或0；CE、CT为电网交互成本、热网交互成本；CE，b、CE，s为购入电价、售出电价；CT，b和CT，b为购入热价、售出热价；Pex，E(t)、Pex，T(t)为时段t内和电网、热网的交互功率.

(4)储能系统运行成本

f4=minC储=min(CEH+CHS+CTS+CHMT)，

(15)

公式中：CEH、CHS、CTS分别为制氢系统、储氢与储热的运行成本；CHMT为燃氢型微燃机的成本.

(16)

公式中：CEH，r为电解氢的单位成本；PEH(t)为t时电解氢消耗的功率；CHS，r、CTS，r分别为储氢、储热系统单位运行成本；PHS(t)、PTS(t)分别为t时储放氢、热的功率，正为储，负为放；Cg、Cst分别为氢成本和机组启停成本.

3.2 设备模型及约束条件

(1)风电机组

风电机组出力约束：

(17)

(2)热电联产机组

CHP单元主要由微型燃气轮机、余热锅炉两部分组成，其热电关系如下：

PMT(t)=ηMTGMT(t)，

(18)

(19)

公式中：QMT(t)为t时段微燃机排气余热量；GMT(t)为时段t燃气轮机消耗的燃气量；ηL为散热损失率.

微型燃气轮机出力约束：

(20)

(21)

(3)电锅炉

作为典型的电热耦合设备，电锅炉可实现电热转换以及电、热负荷的调节.在电负荷谷时段启动消纳弃风，产生的热量在供暖之余可存入储热装置中.

电锅炉出力约束：

0≤PEB(t)≤PEB，max，

(22)

ΔPEB，min≤ΔPEB(t)≤ΔPEB，max，

(23)

公式中：PEB(t)、PEB，max分别为电锅炉在时段t内的用电功率和用电功率最大值；ΔPEB(t)为电锅炉在时段t内的功率变化值；ΔPEB，max、ΔPEB，min分别为电锅炉爬坡率的上、下限.

(4)储热罐

储热装置对能源出力波动的平抑效果显著，是微网系统不可或缺的组成部分.

储热罐热功率约束：

Pct，min≤Pct(t)≤Pct，max，

(24)

公式中：Pct(t)为储热罐t时刻的储热功率；Pct，min、Pct，max为储热功率的最小值、最大值；Pct，min为负代表储热罐放热功率的最大值.

储热罐容量约束：

ST，min≤ST(t)≤ST，max，

(25)

公式中：ST(t)为t时的储热量；ST，min、ST，max为储热量的最小值、最大值.

储热罐始末状态约束：

S0=ST24，

(26)

公式中：S0为储热量的初始值；ST24为经过一个调度周期后的储热量.

(5)电热氢能量转换单元

电解制氢的功率约束：

0≤PEH(t)≤PEH，max，

(27)

ΔPEH，min≤ΔPEH(t)≤ΔPEH，max，

(28)

公式中：PEH，max为电解氢的最大用电功率；ΔPEH(t)为注入功率在t时段内的变化值；ΔPEH，max、ΔPEH，min为设备的最大、最小爬坡率.

储氢约束：

Pch，min≤Pch(t)≤Pch，max，

(29)

SH，min≤SH(t)≤SH，max，

(30)

公式中：Pch(t)为储氢t时刻的输出功率；Pch，min、Pch，max为储氢功率的最小值、最大值，Pch，min为负代表放能；SH(t)为t时的储氢量；SH，min、SH，max分别为储氢的最小、最大值.

HMT出力约束：

PHMT，min≤PHMT(t)≤PHMT.max，

(31)

公式中：PHMT，min、PHMT，max为燃氢型微燃机的最小、最大功率.

(6)联络线功率约束

ex，E，min≤Pex，E(t)≤Pex，E，max，

(32)

Pex，T，min≤Pex，T(t)≤Pex，T，max，

(33)

公式中：Pex，E，min、Pex，E，max为电交互功率的最小、最大值；Pex，T，min、Pex，T，max为热交互功率的最小、最大值.

(7)系统电功率平衡约束

PW(t)+PMT(t)+PE(t)+Pex，E(t)=Pload，E(t)，

(34)

公式中：Pload，E(t)为t时段微网的电负荷值.

(8)含热力需求响应的热功率平衡约束

由于热力负荷的供给可在一定范围内发生变化，因此，热功率平衡为不等式约束：

PT(t)+QMT(t)+Pex，T(t)≥σPload，T(t)，

(35)

公式中：Pload，T(t)为t时段微网的热负荷值；σ表示热负荷调节系数.

(9)电力需求响应约束

电负荷约束：

|ΔPt|≤ΔPmax，

(36)

公式中：ΔPmax为需求侧响应后电负荷最大变化量.

电价约束：

Δqmin≤Δqt≤Δqmax，

(37)

公式中：Δqmin、Δqmax为电价的最小、最大响应量；Δqt为t时段响应电价的变化值.

4 算例分析

4.1 基础数据

本文选取东北某一微网系统进行算例仿真，验证所提模型的有效性.调度时长设为24 h，步长Δt=1 h.微网内各设备参数如表1所示，其中BES代表电池储能单元.峰、谷、平时段划分及分时电价如表2所示.购热价格为0.153元/kw·h；售热价格为0.092元/kw·h.微网内24 h的电、热负荷曲线和风电预测出力情况如图3所示.电力需求响应自弹性系数为-0.2，互弹性系数为0.03.热力需求响应中的热阻R为18 ℃/kW，热传输的时间阶次J为2.

表1 微网系统相关设备运行参数

表2 峰、谷、平分时电价

图3 电、热负荷及风电预测出力曲线

4.2 微网储能系统优化对比分析

为了验证本文所提混合储能系统的有效性，首先对ETHSS型微网与BESS型微网进行了优化仿真，分析对比二者的运行结果.电池储能型微网由电锅炉、微燃机、电池储能以及储热单元组成.在此之上，电热氢储能系统增设了电解氢与储氢装置，无电池储能单元，并将其视作一个整体进行计算.在matlab/cplex环境下校验二者的运行经济性、弃风消纳水平与微网的内部平衡能力.

图4 电池储能型微网电力供需平衡图图5 电热氢混合储能型微网电力供需平衡图图6 电池储能型微网热力供需平衡图图7 电热氢混合储能型微网热力供需平衡图

由图4、图5可见，在1-8、22-24时段，微网内电量富余，净负荷为负值.传统电池储能型微网可通过电锅炉与电池来进行富余电量的消纳，但受电池充放电成本高、容量小的限制，风电消纳水平仍然较低.为提高风电利用率，系统因向大电网卖电而产生交互成本；电热氢混合储能型微网由于电解制氢与储氢装置的存在，提高了谷时段的弃风消纳水平.同时，受谷时段售电价格为负的原则限制，微网与大电网夜间交互功率较低，基本可达到内部供需平衡.在9-21时段，微网内电量出现缺额，传统型微网中的电池储能系统放电，剩余功率缺额由CHP机组发电补充；混合储能型微网中，燃氢型微燃机将储存的氢能转换为电能，其成本小于购电所需费用，从而降低了峰时段与平时段的购电量，使大电网的调峰更具灵活性.

由图6、图7可见，传统电池储能型微网在负荷峰时段(9-21)，CHP机组运行参与调峰，产生热量导致供大于求，系统会将富余的热量出售给热网获利；电热氢混合储能型微网中，微燃机发电同时产生的热量在供给热负荷需求之余优先转存到储热装置中.在夜间的负荷低谷期(1-8、22-24)，风资源充裕且供热需求较大，受CHP机组“以热定电”影响，弃风现象较为严重.传统电池储能型微网从外部购热来缓解CHP的供暖压力，尽可能多的消纳弃风；对于电热氢混合储能型微网，储热设备优先进行放热，剩余热负荷由CHP机组承担，有效降低了与外部的功率交互，在缓解弃风的同时实现了微网电、热的产需平衡.两种微网优化数据如表3所示.

表3 两种类型微网优化结果对比

4.3 电热综合需求响应优化结果分析

基于本文所提电热氢混合储能型微网系统，对电热综合需求响应模型的有效性进行验证，并设置以下四种场景进行对比：

场景1：无需求响应；

场景2：计及电负荷需求响应；

场景3：计及热负荷需求响应；

场景4：综合考虑电热负荷的需求响应.

如图8、图9，场景4下需求侧电、热负荷波动较为平稳，由此证明在微网综合能源系统调度中计及电热多负荷的综合需求响应相较仅考虑一种负荷类型的需求响应具有削峰填谷的作用，提升了系统的调峰能力.由图10可见，场景4下的风电消纳水平较高.在夜间负荷低谷期，风电大发，但此时热负荷需求较大，CHP机组受“以热定电”的限制，电出力水平较高，风电并网空间被压缩，产生弃风.

图8 不同场景下需求侧电负荷曲线图9 不同场景下需求侧热负荷曲线

由表4可见，未计及需求响应时，微网的运行成本为7 548.57元，综合考虑电热需求响应后的运行成本下降为6 056.08元，同时一次能源的利用效率也有所上升，弃风率由未计及需求响应时的18.6%下降到了9.8%.综合需求响应的引入使园区微网综合能源系统在实现经济运行的同时能源消纳水平也得到大幅提升.