考虑风电消纳的电-热综合能源系统经济运行研究

2022-02-23李红伟周海林

中国测试 2022年1期

陈琦，李红伟，周海林

(西南石油大学，四川成都 610500)

0 引言

综合能源系统作为能源互联网的重要组成部分，将电、热等多种能源耦合，提高能源利用率，促进可再生能源消纳[1-2]。常见的可再生能源形式包括风电、光伏等。由于风电在我国更为普遍，并网规模较大，且特点更为突出，因此本文以风电作为可再生能源代表，完成关于可再生能源消纳问题的研究。随着风电场并网规模日益增大，风电又具有随机性、波动性等特征，弃风等问题逐渐凸显。根据资料显示，2017 年我国新能源弃电总量为 492×108kWh，其中，弃风电量高达 419×108kWh[3]。因此，可再生能源消纳问题成为了研究热点。目前，关于我国的新能源消纳问题存在明显的地域与时段集中分布的特征，例如弃风问题主要出现在新疆、甘肃等地，时间集中在供暖季及夜间电负荷低谷时段。本文针对的是弃风问题较为严重的“三北”地区。

为解决弃风问题，促进可再生能源的消纳，出现了大量有关于以燃气轮机为主要设备的热电联产（combined heat and power, CHP）机组的区域综合能源系统的研究并得到了广泛的应用，CHP机组在实现能源的梯级利用的同时，还具有良好的社会效益[4]。但由于CHP机组受到“以热定电”的约束，不具有良好的可调节性，将电锅炉设备和P2G（power to gas）设备引入综合能源系统中成为有效解决办法。P2G设备将多余的风电转化为人造天然气进行传输与储存，实现了电力与天然气的双向流动，加深了电、气之间的耦合，促进了可再生能源的消纳。目前，电转天然气完整的化学反应综合能量转换效率为 49%～65%[5]。

针对综合能源系统经济优化运行的研究一直以来都是研究的重点之一。文献[6]以区域能源供应商净收益最大为目标，建立综合能源系统日前优化调度模型并验证其有效性，但考虑的系统成本较单一；文献[7]提出了一种基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型，将燃料成本、电能交互成本及机组启停成本等考虑到总成本中，利用cplex求解验证得到联合调度模型可实现最优运行，但未考虑风电问题；文献[8]考虑了风电不确定性并建立优化调度模型，仿真分析不同运行模式下的系统运行收益，得出最佳模式，但其能源模型单一；文献[9]将蓄冷、储热、储电以及混合储能分别考虑进综合能源系统中讨论其经济性与可行性，但未考虑需求响应。

鉴此，本文将电锅炉与P2G及储气设备结合起来，引入综合能源系统中，并且考虑需求响应，将设备初始投资费用及运维成本考虑到系统运行总成本中，并使得总成本最小，风电消纳最大为目标，建立综合能源系统经济优化调度模型，算例验证方案的可行性，最终得出最优方案。

1 系统结构模型

综合能源系统结构如图1所示，本文针对的是满足电负荷与热负荷的区域综合能源系统。系统中含有上级电网、上级气网、CHP机组、风电机组、电锅炉、P2G及储气设备，上级电网、风电机组及CHP机组供给电负荷，热负荷由CHP机组及电锅炉提供。P2G及电锅炉用电直接由风电提供，在凌晨及夜间风电过剩而电负荷较小时将风电转化为热能供热，或转化为天然气储存起来。

图1 综合能源系统结构图

2 综合能源系统经济调度模型

本文假设综合能源系统由统一的调度机构负责调度，综合能源系统的经济优化运行必须保证其总费用最小。总费用包括设备初始投资等年值成本、设备运维成本、年化系统购能成本及需求响应补偿。考虑到风电机组是利用自然资源发电，故在此不考虑风电出力费用[10]。目标函数可表示为：

式中：Fz、Fe、Fg——系统运行总成本、购电费用、购气费用；

Finv——该系统总的设备初始投资等年值费用；

Fem——总的设备运行维护费用；

FDR——需求响应补偿；

Cinv(i)——第i个设备的初始投资费用；

r——贴现率，取6%；

y——规划年限，取10年；

mf和mv——设备的固定和可变的运行维护成本系数；

Pi——设备的输出功率；

Ce、Cg、Pin、Gin——电价、气价、系统购电功率和购气功率；

Pint、Pshif——可中断、可转移负荷；

Cint、Cshif——对应的补偿费用。

2.1 约束条件

2.1.1 CHP 机组约束

热电联产机组分为抽汽式与背压式。对于背压式的CHP机组，其电出力完全由热出力决定，即电热比为固定的。而抽汽式CHP机组可通过调节抽汽量来调整热电比[11]。本文考虑的CHP机组都运行在固定热电比模式，即使是抽汽式机组，不调节抽汽量，实际运行情况中也是固定的热电比。CHP机组的运行约束为：

2.1.2 电锅炉约束

电锅炉安装简单，易于控制，维修方便，因此被广泛应用于综合能源系统之中[6]。电锅炉产热功率与用电功率的关系：

2.1.3 P2G 约束

在晚间风电高发、电负荷低谷时段，可利用P2G设备，将过剩的风电转化为天然气直接供给CHP机组产热或存储在储气罐[12]，提高了系统接纳风电的能力。P2G运行约束如下：

2.1.4 储气设备

储气设备在P2G产有多余天然气时将天然气储存起来，增强了系统的灵活性，有效降低系统成本费用，实现天然气的合理分配。储气设备的约束为

式(21)表示为了给下一个周期留有调节余量，一般一个周期的初始量与最后的容量相等。

2.1.5 能量平衡约束

在综合能源系统中必须满足电力平衡与热力平衡约束。

1）电力平衡约束

2.2 模型求解

本文所建立的综合能源系统经济调度模型为混合整数线性规划模型，可以利用成熟的商业软件进行求解。本文在Matlab运行环境下调用YALMIP工具箱中的mosek求解器对模型进行求解。

3 算例分析

本文算例数据采用文献[13]的电、热负荷数据以及风电出力数据并进行改进，如图2所示。

图2 电、热负荷及风电出力曲线

由图2可以看出，风力发电在00:00-06:00及23:00-24:00出力较大，而在白天时段出力较小。

CHP机组作为电热综合能源系统中最具代表的热电联供设备，不仅将电热两种能源形式高度耦合，实现热电联供，更能为系统减小供能所带来的成本。但其缺点也较为明显。由于热电联产机组“以热定电”的特性，机组在夜间及凌晨加大供热，同时，电出力也增加，导致该时段弃风尤为严重。因此，本文以仅含有热电联产机组等基本元件作为参考方案一；在方案一的基础上增加1 MW的电锅炉，作为方案二；在方案二的基础上增加1 MW的P2G设备及储气设备，作为方案三，储气容量为2 MWh；在方案三的基础上考虑需求响应作为方案四。CHP机组的电、热转换效率分别为0.35、0.65；电锅炉的转换效率为0.9；P2G设备的制气效率为0.6[14]。

本文采用的分时电价如表1所示[11]。

表1 分时电价

各方案下CHP电、热出力如图3所示。由于CHP机组为固定热电比，电出力与热出力只存在比例关系，故此处未再给出。由图可知，在方案一情况下，由于热负荷在夜间较大，而热负荷完全由CHP机组满足，故CHP机组在00:00-08:00及23:00-24:00出力较大，导致夜间过剩的风电无法消纳，从而弃风量较大；方案二中增设了电锅炉设备，一方面消纳过剩的风电转化为热能，另一方面转换而来的热能供给热负荷，减小了CHP机组的热出力，同时CHP机组电出力也减小，在00:00-07:00及23:00-24:00时段可以看出方案二与方案三相比方案一的CHP机组出力明显减小，过剩的风电供给电负荷，进一步消纳弃风量；方案三增设P2G及储气设备，利用夜间风电制气并储存，消纳了过剩风电，制出的天然气供给CHP消耗，减少了系统购气成本。此外，CHP机组在10:00-15:00及18:00-21:00这样的电价峰时段工作，增大电出力，减少系统在电价峰时段的购电成本，从而使得系统购能成本减小。

图3 CHP热出力

方案二与方案三中电锅炉的运行状态如图4所示；可以看出，电锅炉在00:00-07:00及23:00-24:00时段工作，因为此时风电过剩，电锅炉将过剩的风电转化为热能供热，减少弃风量的同时，使得CHP机组出力减少，促使更多的风能供电，同时减少了购气成本。而在08:00-22:00时段，电价相对较高，此时电锅炉不工作，将此时段的风电完全供给电负荷，减少从上级电网的购电，从而降低系统的购能成本。从图4可以看出两个方案中电锅炉的运行状态差别不大，这是因为方案三的P2G及储气设备对于系统的风电消纳起到了更大的作用。

图4 电锅炉运行状态图

方案三下的天然气平衡如图5所示；由图5可以看出，P2G在00:00-07:00以及23:00-24:00时段制气，因为此时的风电过剩，P2G利用多余的风电制造天然气，一部分供给CHP机组利用，CHP机组所需燃气完全由P2G提供，无需购气，降低系统购能成本；多余的部分储存在储气设备中。而在08:00-22:00时段，电价相对较高，应将风电先满足电负荷，且P2G本身成本较高，所以此时段P2G不工作。在01:00-07:00时段储气设备将P2G产出的多余的天然气储存起来，在08:00-12:00时段，P2G不再产气时，储气设备放气并供给CHP机组使用，减少综合能源系统向上级气网的购气量，有效降低了系统购能成本。综合能源系统只在08:00-23:00时段购气且储气设备的放气减少了一部分购能，购气成本明显比前面的两个方案减少。

图5 方案三下的天然气平衡

3个方案下的弃风功率如图6所示。可以看出3个方案下的弃风都主要集中在00:00-08:00以及22:00-24:00时段，只是由于凌晨及夜间的风电过剩。方案一的弃风量是最大的，这是由于热负荷完全由CHP机组提供，而夜间的热负荷较大，电负荷较小，CHP机组加大出力以满足热负荷，导致了大量风电弃风。方案二中加入了电锅炉设备，将这多余的风电用来转化为热能，不仅满足了一部分的热负荷，减少CHP机组的出力，同时减少系统购气量，还进一步地消纳了风电，所以与方案一相比，在00:00-07:00时段以及24:00时刻的弃风量大大减少。方案三在方案二的基础上增设了P2G及储气设备，利用过剩风电制气，传输或者储存起来，在00:00-07:00时段弃风相比于方案二有明显减少。P2G及储气设备的引入一方面给综合能源系统产生人造天然气供给使用，减少了天然气的购入，节省了系统购能成本；另一方面，利用多余的风电进行制气，加强了电力与天然气之间的联系，增加了风电消纳量，另外储气设备相对于储电设备等来说成本更小，寿命更长，是储能设备考虑的首选。

图6 弃风功率示意图

方案四中考虑电需求响应后的电负荷如图7所示。需求响应需要提前与用户签订协议，在电负荷高峰时期或电价峰时段对一些负荷进行转移或切除，以此平抑负荷波动，减小购电成本。为了弥补用户，需对参与需求响应的用户进行补偿。由图7可知，考虑需求响应后，电负荷峰值时段负荷被中断或转移，将负荷转移到电价谷时段，降低了购电成本，电负荷趋于平缓。

图7 需求响应后的电负荷

在4个方案下系统的总成本以及弃风量如表2所示。其中年化投资费用包括设备初始投资费用和设备运行维护费用，年化运行费用包括购电和购气费用。值得注意的是，初始投资费用等均为等年值费用，故成本均以一年计算。可以看出，4个方案下的运行成本依次减少，但由于在方案二和方案三中增设其他设备，年化投资费用相对增大，方案四中需要考虑需求响应补偿费用，但总的费用呈减小趋势。从弃风量上看，方案四相比于方案一弃风量减少了13.25 MW，达到了有效降低弃风量的目的。