基于多能互补的综合能源微网优化调度方法研究

2021-08-03李剑锋杨春来郝晓光张德隆袁晓磊

河北电力技术 2021年3期

李剑锋,杨春来,郝晓光,张德隆,袁晓磊

(1.国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北石家庄 050021;2.华北电力大学,北京 102206)

随着能源和环境问题的日益凸显,寻求可替代能源、提高能源的利用效率成为人们关注的焦点之一。综合能源系统作为一种实现多种能源子系统之间协调规划、运行和管理的新型一体化系统,对于构建新型的能源消费市场、提升可再生能源的利用率具有重要意义[1]。国家发改委和国家电网有限公司出台了《关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见》《推进综合能源服务业务发展2019-2020年行动计划》等相关政策,对于促进综合能源系统及其相关技术的发展与应用起到重要作用。然而,综合能源系统包含多种能源类型,各种能源之间存在耦合关系,系统的运行较为复杂[23],这些问题对综合能源微网优化运行产生不利影响,限制综合能源系统的推广和应用。

以下对综合能源系统优化运行方法进行了研究,构建了考虑多能源类型、多转换装置的综合能源微网优化运行模型,建立了综合能源微网中各单元的运行模型和平衡关系,最后利用遗传算法对综合能源微网优化调度问题进行了求解,验证了所建立模型的可行性。

1 优化调度模型

综合能源微网中含有冷、热、电、气4种能源形式,包含微燃气轮机、光伏发电、风力发电、蓄热槽、蓄电池、燃气锅炉、吸收式制冷机和电制冷机。综合能源微网示意见图1。针对该综合能源微网系统,建立了系统优化运行模型,并考虑各个单元的运行模型和相互关系,建立约束条件的数学模型。

图1 综合能源微网示意

1.1 运行成本的优化模型

综合能源微网优化运行的目标是使系统的运行成本最低或收益最大[48],系统的运行成本包括从电网购电成本C g和购买天然气的成本C f,运行收益为向电网售电的收益Cs。优化目标函数为系统的运行成本

式中:p g,t为电价;P g,t为系统从上级电网的购电功率;Δt为时间;p ng,t为天然气价格;G gt,t为微燃气轮机的热值;G gb,t为燃气锅炉的热值;H ng为天然气热值;p s,t为系统向上级电网售电的价格;P s,t为售电功率。

1.2 约束条件

1.2.1 冷功率约束

在综合能源系统中,吸收式制冷机是提高能源综合利用效率的重要设备,其驱动能源为热能,工质为溴化锂或气水溶液,将输入的热量转为冷量输出,转换性能系数取决于输入热量值与输出冷量的比值。系统中与冷功率相关的设备为吸收式制冷机、电制冷机与冷负荷,其平衡关系为

式中:CO ac为吸收式制冷机的制冷系数;H ac,t为输入吸收式制冷机的热功率;CO ec为电制冷机系数;P ec,t为输入电制冷机的电功率;C L为冷负荷。

1.2.2 热功率约束

系统中与热功率相关的设备包括燃气锅炉、微燃气轮机、蓄热槽和余热回收装置。热功率平衡关系为

式中:H hr,t为余热回收装置吸收的热功率;H gb,t为燃气锅炉产生的热功率;H ac,t为输入吸收式制冷机的热功率;H tst,t为蓄热槽的充放热功率;H L,t为热负荷;ηhe为热交换器效率。

式中:P mt,t为微燃气轮机输出电功率;ηmt为微燃气轮机发电效率;ηhr为余热回收装置效率。

蓄热槽是综合能源系统中的蓄热装置,釆用蓄热槽能起到削峰填谷、缓解冷热电负荷比与燃气轮机供给不匹配的矛盾。蓄热槽的运行约束为

式中:E tst,t为蓄热槽在t时刻的热能;ηtst,ch、ηtst,dis分别为充放热效率。

1.2.3 电功率约束

与电功率相关的设备或主体有微燃机、电制冷机、蓄电池、光伏、风电、用户、电网,电功率平衡约束为

式中:P mt,t为微燃气轮机输出电功率;P g,t为系统从电网购电的功率;P ec,t为输入电制冷机电功率;P b,t为蓄电池充放电功率;P s,t为向电网的售电功率;P L,t为电负荷功率;P PV,t为光伏功率;P W,t为风电功率。

式中:SoC t为蓄电池的荷电状态;ηch、ηdis分别为充放电效率。

与上级电网的功率交互约束

1.3 求解算法

遗传算法是一种随机全局搜索和优化的方法,具有简单、通用、鲁棒性强和良好的全局寻优能力等优点,对于综合能源系统优化运行模型具有良好的适用性。遗传算法模仿了自然界的生物进化机制,其本质是一种高效的全局搜索方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,进而求得问题的最优解。

利用遗传算法求解综合能源微网优化运行模型,其计算流程如图2所示,主要的求解步骤如下。

图2 遗传算法的基本流程

步骤1,随机生成初始种群,设置种群规模、交叉率、变异率和最大迭代次数等参数。

步骤2,计算种群中所有个体的适应度,即每个个体的目标函数值。

步骤3,对上一代群体进行选择、交叉、变异操作,产生新一代群体,替换并保存新一代群体中适应度函数值较高的个体。

步骤4,判断是否满足停止条件。如满足,则结束并输出最优解;如不满足,则转到步骤2重新进行迭代计算。

步骤5,输出问题的最优解,结束。

2 仿真计算

本节对综合能源微网的优化运行模型进行仿真分析,采用如图3所示的数据作为输入数据,包括电负荷、热负荷、冷负荷、光伏发电和风力发电。算例中采用的分时电价数据如表1所示。

图3 输入数据曲线

表1 算例中采用的分时电价数据

根据综合能源微网的优化运行模型、输入数据和参数,可以得到以下仿真结果。图4和图5是夏季某一天的仿真结果,此时假设热负荷为0,用户只有用电需求和用冷需求。在01:00-08:00,电制冷机可以满足用户的大部分用冷需求,由于燃气轮机成本较高,此时燃气轮机用来满足一部分用冷需求,同时发出一部分电能供电负荷使用。在09:00-22:00,虽然用户用电需求下降,但由于此时气温高,用户用冷需求较大,在电制冷机达到了其额定功率的情况下,仍然难以满足冷负荷需求,因此,需要吸收式制冷机工作,燃气轮机需要供给吸收式制冷机75～140℃的热水用于制冷,此时,燃气轮机发电较多,用户从电网购电相应减少。在22:00以后,用冷需求下降,燃气轮机运行功率降低。

图4 夏季电功率曲线

图5 夏季冷功率曲线

图6和图7是冬季某一天的仿真结果,此时假设冷负荷为0,用户只有用电需求和用热需求。由于同时有电和热需求,因此,燃气轮机一直处于运行状态,燃气轮机首先满足的是用户的热需求,在以热定电的条件下,用户再从电网中购电,此外,蓄电池配合充放电以满足用户对电能的需求。整个过程中,由于用户的负荷较大,风光发电和燃气轮机发电难以满足,用户一直处于购电状态,未向外部电网售电。

图6 冬季电功率曲线

图7 冬季热功率曲线

微燃气轮机与蓄热槽配合可以满足用户的热需求,燃气轮机多发的热量存储在蓄热槽中,并在供热能力不足时,蓄热槽放热进行补充。燃气锅炉在此情况下没有参与运行,是由于锅炉只能供热,而燃气轮机可以在供电的同时将多余的热量供给热负荷,从而降低了系统运行成本。

在不考虑分时电价的情况下,一天的平均电价为0.69元/k Wh,在夏季,系统的运行成本为26 000元;在冬季,系统的运行成本为39 760元。在考虑分时电价的情况下,在夏季,系统的运行成本为25 850元;在冬季,系统的运行成本为39 520元。由此可以看出,考虑分时电价有利于降低系统的运行成本。