园区综合能源规划仿真系统设计分析

2021-07-25胡楠，黄峰，杨鸣

电力需求侧管理 2021年4期

胡楠，黄峰，杨鸣

（国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，江苏南通 226000）

0 引言

“十四五”是我国能源转型变革的关键时期，能源需求发生新变化，高质量发展要求更加突出，绿色转型出现新形势，能源创新发展进入新阶段［1—3］。

南通中创区及周边区域能源类型多样，已规划建设有储能、充电桩、热泵、冷水机组等资源，周边经济技术开发区包含丰富的分布式光伏资源，但多种能源系统间的运行相互独立［4］。目前市面上综合能源规划仿真平台质量参差不齐，文献［5］调研并选取了最具备代表性的10个平台，从应用场景、研究方法以及模型种类等方面对包括COMPOSE、DER⁃CAM、EnergyPLAN等在内的主流IES规划仿真平台进行了优势与缺点分析，指出重视模型变化与发展、真实反应用户在电力系统的参与度，是当前综合能源规划仿真平台所缺失的。

目前，针对楼宇及园区级综合能源系统的规划一般是针对设备类型和设备容量的组合优化，缺乏对实际用能主体的互补潜力、利用共享或分配形式的考虑，难以准确评估系统运行时多能耦合带来的互补效益［6—7］。同时，当前尚无适用于评估综合能源系统投资运行可靠性、经济性的平台系统，针对综合能源系统规划、运行决策缺少科学有效的仿真工具支撑［8—9］。

能量枢纽［10］理论的推广可以实现对区域和跨区不同空间尺度的综合能源系统的建模［11］。能量枢纽的定义是将一个综合能源系统抽象成为双端口（输入+输出）网络结构［12］。能量枢纽包括能量转换设备、能量传导设备、能量存储设备，随着多能源储能、分布式可再生能源并网等园区多元化用能、储能、产能形式的出现，构建整体系统设备框架的能量枢纽站对于园区的综合能源多级利用有着重要意义［13—14］。

综上所述，针对园区级别的综合能源系统规划面临着来自能源侧、设备侧、耦合方式、运行优化的诸多挑战［15］。在大力发展和消纳可再生能源的新形势下，为实现区域综合能源系统的整体部署和规划，以及特色园区综合能源的合理规划和实地运用，亟需开发一套成熟可靠的软件层面的解决方案。

新型园区能源互联网规划与运行优化系统可实现规划仿真、运行优化与协调控制从预案到实景的闭环、优化从局部到全局的闭环，可提供园区能源互联网全过程智慧解决方案。

1 规划仿真系统的规划模块

新型商业、科创类园区综合能源系统具有规模小、靠近用户侧、源荷多样、运行灵活的特征，在能源系统中占据重要地位，是综合能源服务的落脚点，而规划设计是开展综合能源服务的首要任务。

本文打造专门针对综合能源系统的规划分析软件平台，旨在协调优化配置园区内外能源资源，满足园区内现有及潜在能源需求，从而加速综合能源服务落地。软件能通过以规划评估流程为导向的人机界面为电力公司营销人员、综合能源系统业主快速提供综合能源系统规划设计方案，包括设备选型、设备定容、设备数量以及运行策略等。同时可以为设计者、业主提供基于规划设计方案的运行表现及经济性分析，并提供包括动态回报周期、内部收益率、整体能效水平、单位产能碳排放量等多维度的评价指标。

综合能源规划平台由5 大核心模块组成，分别为自然禀赋分析模块、负荷估算模块、设备数据库模块、经济参数设置模块和优化比选模块。该平台研发的核心是以规划流程为导向的区域综合能源系统规划评估，规划流程图如图1所示。

图1 规划平台流程图Fig.1 Planning plat flow chart

1.1 自然禀赋分析模块

为保证规划方案的可靠性和真实性，规划平台创建了涵盖全国700余座气象站的3年内自然资源禀赋历史数据的数据库，包括气温、风速及辐照等信息，用于为可再生能源利用技术提供数据支撑，如太阳能发电和风力发电。

首先，平台根据用户选址，基于地图API接口进行经纬度解析，将项目的地理位置坐标与数据库中的气象站位置坐标进行匹配。具体采用KNN 回归算法，找到所选地址的几个近邻站点，并用权重衡量距离对相似度的影响，从而确定所选地址的自然资源属性。通过自然禀赋分析模块，规划平台能够获取全国范围内具有较高参考价值的自然资源信息，并与用户的负荷特性进行匹配和校正。

1.2 负荷估算模块

规划平台面向差异化的用户需求提供了3 种电-热-冷负荷建模方法。第一种是核心设备建模，基于通用设备、石化设备、机床设备等7 大类27 种核心用能设备的技术参数和工作时间进行负荷估算；第二种是细分行业建模，基于4 大类43 个行业的典型负荷特性进行负荷估算；第三种是业务类型建模，基于4类地块业务分类，包括住宅、工业、办公和学校，考虑不同业务的负荷特性和数据时间类型进行负荷估算。3种负荷估算方法均支持用户数据导入和实时修改。

1.3 设备数据库模块

规划平台设备模型库模块涵盖4 大类33 种多能核心设备，分别为发电机组、储能设备、供热/制冷设备和燃料电池，详细类别如表1 所示。用户可点击“设备模型”按钮查看设备建模文档，点击设备图标进行品牌型号选择和物理经济参数自定义。此外，用户可根据实际需要在此模块定义多个规划方案，在优化页进行进一步的对比分析。

表1 规划平台设备模型库Table 1 Device model library of planning planform

1.4 经济参数设置模块

用户可在经济参数设置模块设置多能源购售价格、金融参数以及新能源补贴参数。其中，购电价格按地区、用电类型以及价格机制进行逐级区分，能源站购热和购冷价格由用户自定义。在燃料价格部分，用户可根据实际市场情况设置天然气阶梯气价、峰谷气价以及其他常见燃料价格（如煤炭、柴油、生物质气等）。财务参数包括融资比例、融资年限和还款方式等。此外，用户可根据当地政策设置光伏、风机以及储能的详细补贴参数。

2 规划仿真系统的规划模块数学建模

2.1 优化目标

规划平台优化比选模块提供数据驱动的规划方案可视化分析及比选。针对用户不同的偏好及需求，平台支持设置不同的优化目标，包括经济性最优、环保性最优和能效性最优。平台具备引擎队列优化的加速求解功能，通过对方案数量及复杂度进行自动评估，能够根据评估结果进行计算引擎选择。此外，规划平台还支持多规划方案情况下的多引擎并发计算，优化流程如图2所示。优化结束将自动生成可视化规划报告，通过图表的形式多维度展示系统的经济性、能效性、环保性等多维度指标评估结果。

图2 计算引擎队列优化流程Fig.2 Optimization flowchart of computation engine queue

2.1.1 经济性最优

系统目标函数由如下6项组成

式中:Cinv为系统初始年等值投资成本；Com为系统运行和维修费用；Cfuel为染料费用；Cgrid为与电网电能交互费用；Cstation为从能源站购能费用；Csubsidy为新能源和储能补贴。分别分别为蓄电池、储热罐、冰蓄冷空调在t时刻的输出功率。

系统初始年等值投资成本Cinv的表达式如下

式中:γ为所有设备的集合；Ri为资金回收率；invi为设备i的单位容量初始投资成本，元/kW 或元/kWh；Capi为设备的安装容量，kW 或kWh；y为设备投资回收年限；r为银行利率值，本文取6.7%。

系统运行和维修费用Com的表达式如下

式中:T为规划周期；omi为设备i的单位运行和维修费用，元/kW 或元/kWh；分别为电相关、冷热相关设备在t时刻的输出功率，kW。

燃料费用Cfuel由发电机组共同产生，表达式如下

式中:kgas、kcoal、kdiesel、kbiogas和kbiomass分别为天然气、煤炭、柴油、沼气和其他生物质的单位热值价格，元/kWh；ηGT、ηCHP、ηCFG、ηDG、ηBGG和ηBMG分别为燃气发电机、燃煤发电机、柴油发电机、沼气发电机和生物质发电机的效率；分别为燃气发电机、燃煤发电机、柴油发电机、沼气发电机和生物质发电机在t时刻的输出功率，kW。

与电网电能交互费用Cgrid的表达式如下

式中:kpur、ksale分别为系统向电网的购、售电价格，元/kWh；分别为t时刻系统的购、售电功率，kW。

从能源站购能费用Cstation的表达式如下

式中:kheat、kcool分别为园区向外部能源站购热、购冷的价格，元/kWh；分别为t时刻系统向园区外部能源站购热、购冷的功率，kW。

新能源和储能补贴Csubsidy的表达式如下

式中:CapPV、CapWT分别为太阳能装机容量、风力发电机装机容量；subPV,install、subWT,install分别为光伏、风机的初装补贴，元/kW；subPV,generate、subWT,generate分别为光伏、风机的度电补贴，元/kWh；subBT、subTST和subIC分别为蓄电池、储热罐和冰蓄冷空调的储能补贴，元/kWh；分别为太阳能发电、风力发电设备在t时刻的输出功率，kW。

2.1.2 环保性最优

系统环保性用污染气体排放量衡量，目标函数组成如下

式中:Egas、Ecoal、Ediesel、Ebiogas、Ebiomass分别为天然气、煤炭、柴油、沼气、其他生物质燃烧产生的污染气体。

天然气燃烧产生的污染气体Egas的表达式如下

式中:coegas为天然气燃烧的排放因子，kg/kWh；为燃气锅炉t时刻的输出热功率，kW；ηGB为燃气锅炉的热效率。

煤炭燃烧产生的污染气体Ecoal的表达式如下

式中:coecoal为天然气燃烧的排放因子，kg/kWh；lllr为线损率。

柴油燃烧产生的污染气体Ediesel的表达式如下

式中:coediesel为柴油燃烧的排放因子，kg/kWh。

沼气燃烧产生的污染气体Ebiogas的表达式如下

式中:coebiogas为沼气燃烧的排放因子，kg/kWh。

其他生物质燃烧产生的污染气体Ebiomass的表达式如下

式中:coebiomass为其他生物质燃烧的排放因子，kg/kWh。

2.1.3 能效性最优

用一次能源利用率（primary energy ratio，PER）表征系统的能效性，目标函数如下

2.2 系统约束条件

2.2.1 电能平衡约束

2.2.2 热能平衡约束

2.2.3 冷能平衡约束

2.2.4 设备输出功率上、下限约束

2.2.5 设备占地面积约束

式中:areai为设备i的单位容量占地面积，m2/kW或m2/kWh；Areai,max为设备i的最大占地面积，m2。

2.2.6 与电网电能交互功率约束

2.2.7 设备选取状态约束

式中:selectedi为设备i选取状态，selectedi=1 表示设备i被选取；M取值为106kW。

2.2.8 蓄电池运行约束

2.2.9 蓄热槽运行约束

2.2.10 冰蓄冷空调运行约束

2.2.11 电空调运行约束

2.2.12 热泵运行约束

2.2.13 氢燃料电池运行约束

3 南通中央创新区规划仿真系统

南通中央创新区是以江海特色产业科技创新为主导的创新花园城。本文针对中央创新区特色能源需求，为创新区建设现状及未来能源场景提供低碳、经济、高效的一站式能源解决方案，基于综合能源仿真平台给出方案的运行可行性评估，实现智能规划辅助决策，并进一步推动数据的大屏可视化展示。目前，南通中央创新区已完成部分建设，包括以金鹰世界为核心的商贸区及以科创中心为核心的科创岛链区域，对于建成区域内的高密度商业楼宇及科创型企业，冷热负荷总量高达131 MW，其供能需求密度高、供能质量要求高、清洁供能期望高，图3展示了南通中央创新区区域政府的地域规划及预估的分区负荷。针对以上需求，本文从清洁替代、电能替代、协同高效供能3个角度出发，开展能源站集中供能方案评估，对中央创新区供能方案进行优化升级，制定清洁高效的能源解决方案。本文依托所提的综合能源规划平台与综合能源能量仿真平台，为南通中央创新区提供能源站规划及设备仿真方案。

图3 南通中央创新区区域规划及分区负荷Fig.3 Regional planning and regional load of Nantong central innovation zone

3.1 南通中央创新区规划

3.1.1 蒸汽换热+冷水机组能源站配置（方案一）

方案一充分考虑创新区周边资源禀赋，形成以热电厂发电余热为系统主要热源，通过架设热蒸汽输送管线、在能源站建设大型汽-水换热系统，构建蒸汽换热+冷水机组及部分吸收式制冷机组的能源站供应解决方案。方案一的优势是系统以热蒸汽为热源，整体投资费用较低，且采暖费用低。在区域聚集区内建设能源站3 座，尽管需新增管廊投资费用，但可降低装机容量，实现用能互补，提升总体能源利用效率；方案一的劣势是蒸汽管道需架空铺设于地面以上，影响区域外观。蒸汽源每年有一定检修期，且热源发生故障后，停汽时间长，一般2-3 d以上。运行评估显示，以蒸汽热源为冷热供应源，运行费用较低、可对热电厂余热进行有效利用，但新增管廊投资费用较高、每年需停机检修、且蒸汽架空管线影响整体区域外观，且热源发生故障后，停汽时间长，对于稳定供能有较高的挑战。

3.1.2 燃气锅炉供热+电制冷机+热电联产能源站配置（方案二）

分布式热电联产是较新的供能方式，方案二构建了以燃气锅炉供热+电制冷机供能为主、热电联产系统为热源及供冷耗电作补充的能源站供能方案。

运行评估显示，电制冷机由于耗电量较大，通过热电联产系统对电制冷机的供冷电需求进行补充，可节省部分购电费用，且产生的余热可补充燃气锅炉供热。由于当前热电联产系统的单位投资价格高，本方案的投资规模较蒸汽方案高约87%，且燃气价格在冬季一般处于高位，整体运行成本较高，投资回收年限需12.54 a，投资风险及整体经济性较差。

3.1.3 电制冷机+电锅炉+冷热双蓄能源站配置（方案三）

方案三针对南通风力发电潜力巨大、清洁绿色等政策导向性好等发展定位，提出以清洁能源消纳、提升总体能效为目标的综合供能解决方案。该方案以电能替代、清洁低碳为核心，构建以电制冷机、电锅炉及冷热双蓄为主体的能源综合解决方案。

运行评估显示，该方案以电力作为冷热供应源、可在风力大发期间利用冷热双蓄系统消纳新能源、降低日间负荷。由于电制冷及电采暖系统技术成熟、设备购置成本较低，不需要额外架设蒸汽管线等，因此方案三的系统整体投资额较方案一、方案二低。尽管电采暖在日间峰值期间价格高，但通过低谷期的储能补充，可有效提升系统的整体运行经济性。

3.1.4 方案对比

上述3个方案投资参数对比如表2所示。