基于混合潮流算法的多能源互补调度仿真研究

魏齐鸣，杨太华，高余奇

(上海电力大学，上海 201306)

1 引言

全球环境逐渐恶化，能源供需关系日益紧张，能源问题是人类目前需要开展的重要研究。综合能源系统是目前能源节约的重要方式，综合能源系统的协调运行以及统一规划具有重要意义[1]。综合能源系统是包含集中式能源供应网络与分布式能源单元耦合的重要系统，综合能源系统可实现众多能源优势互补，提升能源利用率，促进新能源的充分利用，提升可再生能源渗透率。综合能源系统是人类用能领域的重要变革[2]，可保证全球能源的用能安全以及能源可持续发展。

综合能源系统中主要包含电力系统、热力管网系统、燃气系统以及能量转换枢纽(Energy Hub，EH)等众多能源环节，能量转换枢纽中包含众多冷热电联供单元、常规可控发电机组等可控能源环节[3]，同时包含电动汽车、新能源发电等具有较高随机性以及间歇性地控制较为困难的能源环节。综合能源系统是极为复杂的综合能源系统，混合潮流算法是协调优化系统内众多能源环节以及能源系统的高效算法，混合潮流算法可充分利用与挖掘众多能源间的互补潜力[4]，互补调度各类能源，提升综合能源系统众多能源的可利用率。

多能源互补调度是指合理安排用能环节的用能调度以及不同能源系统出力，满足综合能源系统供需匹配问题。目前众多研究学者针对多能源优化调度问题进行大量研究，文献[5]研究基于混沌增强烟花算法的多能源系统并网优化调度；文献[6]研究基于扩展节点法的交直流混合电网统一潮流算法，以上两种方法均可实现多能源系统的优化调度，但过于考虑系统优化的成本问题，忽略多能源优化调度的清洁性问题以及可靠性问题。为此提出基于混合潮流算法的多能源互补调度仿真，建立可体现多能源系统耦合关系的多能源互补调度多目标优化模型，充分考虑影响综合能源系统燃气管网、能量转换枢纽运行的相关约束，利用最优混合潮流算法求解所建立多目标优化模型。通过仿真验证该算法具有较高的多能源优化调度性能，所获取调度方案可提升综合能源系统的清洁性、安全性以及经济性，保证综合能源系统安全运行。所研究方法将综合能源系统中众多设备运行工作参数设置为多能源互补调度优化模型综合潮流计算输入，降低单次网络潮流计算的计算量，提升网络整体收敛速度，可应用于多能源互补调度实际应用中。

2 混合潮流算法的多能源互补调度

选取经济成本最小化、清洁能源利用率最大化和系统安全可靠运行建立多目标的多能源互补调度优化模型。设定影响多能源互补调度的相关约束，利用多目标最优混合潮流计算平台基于非劣排序遗传算法求解多目标优化模型输出最优解实现混合潮流算法的多能源互补调度。

2.1 多能源互补调度优化模型

2.1.1 经济指标

经济指标总成本Bprice可分为电网购电成本Bgrid、天然气成本Bgas、设备启停以及维护成本Bre三部分，由补燃锅炉耗天然气成本以及燃气轮机耗天然气成本两部分组成天然气成本。用Δt表示系统运行时间段，可得经济指标目标函数公式如下

(1)

(2)

(3)

式(2)与式(3)中，Ec与Eh分别表示冷、热电联供系统的制冷机制冷功率以及余热锅炉制热功率；Ebrgl与ηbrgl分别表示补燃锅炉输入功率以及补燃锅炉制热效率；Egrid表示电网注入功率；LHV与mgas分别表示天然气低位发热量以及单位天然气价格；ηc与ηt分别表示制冷机制冷效率以及燃气轮机发电效率；ηh与mgrid分别表示余热锅炉制热效率以及电价。

2.1.2 安全可靠性指标

多能源互补调度的安全可靠性是综合能源系统运行的重要任务，系统的设备启停、事故发生率、设备运行寿命等因素直接影响多能源互补调度的安全可靠性[7]。选取设备启停频率以及系统可靠性作为多能源互补调度的安全可靠性指标。

充分考虑运行时间、事故率等因素的安全可靠性指标T公式如下

(4)

设备在时间段为Δt内启停频率PΔt公式如下

(5)

2.1.3 清洁性指标

选取清洁能源利用率作为多能源互补调度的清洁性指标，重点考虑综合能源系统中光伏以及风能利用率[8]。系统运行时间段为Δt时，清洁能源利用率公式如下

(6)

2.1.4 构建多能源互补调度优化模型

所建立多能源互补调度优化模型中涉及多种指标[9]，采用式(7)归一化处理众多指标，消除由于量纲差异对互补调度结果造成的差异

(7)

综合考虑以上指标建立最终目标函数如下

(8)

式(8)中，wB、wT、wP和wZ表示各指标权重，用户可依据不同模式设定相应权重。

2.2 约束条件

2.2.1 能量转换枢纽单元输出容量约束

能量转换枢纽单元输出容量约束如下

(9)

2.2.2 能量转换枢纽单元多能流耦合约束

能量转换枢纽单元热电比需满足以下约束

(10)

式(10)中，R表示热电比。

2.2.3 供能平衡约束

能量转换枢纽单元内分布式电源与热电联产发电量之和应与其等效电需求相同，能量转换枢纽单元所需输出电量与电制冷机耗电量之和即等效电需求[10]；热电联产与燃气锅炉输出热量之和应与等效热需求相同，吸收式制冷剂供冷耗热量与能量转换枢纽单元内需提供热量之和即等效热需求。

供能平衡约束如下

(11)

式(11)中，Pi与Qi分别表示输入节点i的有功功率以及无功功率；η表示效率；W表示输出功率；α表示制冷比。

2.2.4 设备运行约束

多能源互补调度设备运行约束如下

(12)

2.3 多目标优化算法

以往通常利用加权求和法、最大最小法等方法将所建立多目标函数转化为单一目标完成求解，存在计算量过大以及复杂度过高的缺陷。采取遗传算法求解混合潮流算法的多能源互补调度的多目标优化问题，遗传算法可获取众多非劣解，避免出现局部最优情况。

利用改进的遗传算法非劣排序遗传算法求解多目标优化问题，非劣排序遗传算法将快速非劣排序算法应用于遗传算法中，有效降低模型求解复杂度[11]。将拥挤距离引入分层中设置为优秀个体保留标准，扩展所获取最优解范围，均匀分布最优前沿结果。

基于OpenDSS平台以及Marlab仿真平台搭建多目标最优潮流求解计算平台总体结构图如图1所示。

图1 多目标最优混合潮流计算平台

图1可以看出该计算平台包含天然气管网潮流计算、能量中心潮流计算以及三相潮流计算模块三部分。配电网三相潮流计算分析利用OpenDSS平台实现，Matlab平台可实现天然气管网潮流计算、能量中心潮流计算。电/气网络边界、交换功率大小、能量中心能量转换以及内部功率分配利用能量中心潮流计算模块实现。Marlab仿真平台与OpenDSS计算程序以及各分析模块间数据通信利用组件对象实现。

多目标最优混合潮流计算流程图如图2所示。

图2 最优混合潮流计算流程图

图2可以看出，依据多目标最优混合潮流计算平台，利用Matlab仿真软件调用非劣排序遗传算法求解多能源互补调度优化模型[12]，输出最终最优解实现多能源互补调度。

3 仿真分析

选取某工业园区作为仿真对象，利用Marlab仿真平台模拟该工业园区综合能源系统运行状况，基于OpenDSS平台以及Marlab仿真平台搭建多目标最优潮流求解的计算平台。设区域能源系统中除平衡节点以及耦合节点输入输出有所改变，其它节点各项负荷均为不变状态，设置以电定热模式以及以热定电两种综合能源系统运行模式。

综合能源系统中包含供能设备以及参数如表1所示。

表1 供能设备参数

综合能源系统于2020年2月18日24h冷、热、电负荷曲线如图3所示。

图3 冷、电、热负荷曲线图

该地区电网分时电价如图4所示。

图4 电网分时电价

综合能源系统不考虑并网倒送情况。风机出力为恒定功率22kW；光伏依据最大功率出力。该地区天然气价格为2.84元/m3，天然气管道流量与直径分别为14kg/s以及160mm。供热供冷管道长度均为3km。电网母线电压为11kV，主干线长度为9.6km。

基于以上条件采用本文方法互补调度综合能源系统内多能源，获取以电定热以及以热定电两种运行模式下综合能源系统天然气系统内各节点压力值如图5所示。

图5 天然气系统节点压力值

系统间能量互动统计结果如表2所示。

表2 能量互动统计

图5、表2实验结果可以看出，综合能源系统中的天然气系统内各节点压力均在额定工作压力之下，主要原因是经过本文方法的多能源互补调度，保持负荷不变情况下，电力系统可与燃气系统所获取燃气流量良好协调，满足综合能源系统负荷需求。若不采用本文方法互补协调调度，将出现电力系统功率不平衡情况，导致频率波动较大，出现燃气网络压力越限运行情况，导致系统出现安全隐患。

为了直观展示本文方法的多能源互补协调调度性能，将本文方法与混沌增强烟花方法(参考文献[5])以及扩展节点方法(参考文献[6])对比。综合能源系统运行各项指标对比结果如表3所示。

表3 系统运行指标

表3实验结果可以看出，混沌增强烟花方法由于仅考虑各区域热负荷，并未考虑系统静态安全指标以及系统运行成本，因此静态安全性以及经济性并不理想；扩展节点方法仅考虑经济性，可有效实现系统运行经济性优化，但未考虑系统运行安全性，多能源协调优化效果较差。采用本文方法互补调度综合能源系统内各项能源，支路潮流、节点电压以及热媒管道流量越限指标相比于另外两种方法均有明显优化，经济性以及静态安全性优化幅度明显，说明本文方法可实现综合能源系统安全性能以及经济性的良好权衡，实现综合能源系统内多能源互补调度，应用性高。本文方法可满足经济环保性需求，综合能源系统运行过程中，应尽可能开启光伏、风机等清洁能源，实现综合能源系统良好多能源互补调度。

4 结论

伴随综合供用能环境复杂，能源结构不断升级，综合能源系统运行已不仅需考虑系统的经济成本，更需要综合考虑能源互补情况的可靠性、清洁性等众多方面因素，从多目标角度出发建立多能源互补调度模型，利用混合潮流算法实现多能源互补调度优化。通过仿真结果验证利用该方法所获取的多能源互补调度方案可全面考虑综合能源系统的安全性、经济性以及清洁性，可为系统运行决策人员提供多维度调度方案，便于决策人员依据实际情况选取最优方案。所研究方法可实现不同能源间众多维度优势互补，获取理想运行效益，可操作性强，实用价值高。