基于光气电混合供能的区域综合能源系统优化配置研究
2022-06-23戴毅茹刘飞翔曾依浦
戴毅茹,刘飞翔,曾依浦
(同济大学CIMS研究中心,上海 201804)
0 引言
区域综合能源系统是面向可持续能源发展战略的一种新型能源供应体系,它打破了传统的以火力发电为主导、单体能源独立供应的传统能源生产关系,建立了融入可再生能源等清洁能源技术,并集成多种能源载体协同供能的一体化能源综合服务系统。
围绕区域综合能源系统的优化问题,已经开展了大量的相关工作。文献[1]针对多能源社区系统,以能源消耗成本最低为优化目标,分析了满足终端电热冷等多负荷下的能源供应结构。文献[2]分析了可再生能源利用对热电联供(CHP)规划的影响作用,结果表明,光伏发电的使用会减少外部电力输入,并且降低CHP的运行时间。文献[3]分析了综合能源系统日前调度的经济优化模型。文献[4]分析了多区域综合能源系统联合规划的经济性。文献[5]研究了混合可再生能源、冷热电联供机组(CCHP)、储能及能量转换装置在多能互补下的优化模型。文献[6]提出了一种考虑冷电热多能负荷不确定性的多能互补集成的鲁棒规划方法。文献[7]建立了冷热电多能源供需互动的博弈模型。文献[8-9]分析了多能互补下储能装置对区域综合能源系统的经济效益。文献[10-11]分析了燃气轮机CCHP系统的“以电定热”与“以热定电”两种运行模式,指出“以电定热”运行模式具有环境效益优势。
随着可再生能源在区域综合能源系统中的不断应用,多种能源载体混合供能成为供给侧的基本常态,如何实现多能源混合供能与负荷之间的协调运行是优化区域综合能源系统的关键内容,现有研究主要聚焦可再生能源、冷热电联供等多种能源互补下的满足需求侧负荷的优化研究,尚未考虑到多源动力混合供能的不同运行模式对能源系统容量配置及其出力水平的影响作用。为此,本文从光气电混合供能运行模式的视角,探讨了区域综合能源系统在典型日逐时和全年逐时负荷下的混合供能最佳出力容量配置问题。
1 区域综合能源系统模型
1.1 模型框架
1.2 光气电混合供能运行模式
在图1所示的区域综合能源系统中,存在光伏发电、燃气轮机、市电三种动力源,属于光气电混合供能结构。本文采取混合供能的“光伏优先”、“燃气优先”、“市电补足”以及燃气轮机CCHP的“以电定热”、“以热定电”的运行策略,分别建立了区域综合能源系统的四种运行模式,如图2所示。
图1 区域综合能源系统结构
图2 光气电混合供能运行模式
1.3 系统建模
(1)光伏发电
建立晶体硅太阳光伏电池的出力模型[12]
(1)
(2)
QPV——额定功率;
Sref,Tref——电池组在标准测试条件下的辐射强度和电池温度,分别为1 kW/m2和25 ℃;
St,Tt——当前太阳辐射强度和温度的实际值;
a,b,c——参数,取值分别为0.002 5 ℃,0.000 5 m2/W和0.002 88 ℃。
(2)光伏发电储能
由于光伏发电具有随机性和波动性,采用储能装置进行消纳处理,避免弃光
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(3)燃气轮机
(8)
(9)
μGAS——天然气低热值(10.45 kWh/Nm3);
ηGT_elec——燃气轮机发电转换效率;
ηGT_heat——燃气轮机余热转换效率,分别取为0.5。
(4)余热回收设备
(10)
ηWHR——余热回收效率,取值为0.8。
(5)吸收式制冷机
(11)
COPAC——制冷系数,取值为0.7。
(6)热泵
(12)
(13)
HCOPHP,CCOPHP——热泵的制热和制冷系数,取值为3。
2 优化模型
2.1 目标函数及约束条件
以整个区域能源系统的经济运行成本最小为优化目标,如式(14)~(18)
CTOTAL=CINV+CGAS+CGRID+CENV
(14)
CINV=∑iPiQi,i∈{PV,STORAGE,GT,WHR,AC,HP}
(15)
(16)
(17)
(18)
本文中,决策变量为能源系统中各个设备的容量配置、燃气消耗量和市电消耗量。综合经济运行成本由设备投资成本CINV、燃气消耗成本CGAS、市电消耗成本CGRID和环境成本CENV组成。Pi为设备的单位投资成本,Qi为设备的容量配置。设备投资成本按照使用寿命采用贴现值计算,贴现率为5%,并且按照使用寿命按年分摊,具体取值见表1。天然气消耗单位成本PGAS按照市场价格取为2.4元/m3。市电消耗单位成本PGRID采用分时电价,高峰、平时、谷段分别为1.04元/kWh、0.58元/kWh和0.28元/kWh。环境成本按照市电生产中产生的CO2、SO2、粉尘等污染物的环境处理成本计算,取值为0.044万元/kWh。
表1 设备经济参数
供给侧的各个机组之间及供给侧与需求侧之间需要满足能流平衡,并且各个机组出力水平不能超过其容量配置。
2.2 求解方法
考虑到粒子群优化在连续函数优化问题中表现出良好的求解效果,算例分析采用杂交粒子群算法求解。相比基本粒子群易陷入局部最优的弱点,杂交粒子群算法融合了遗传算法的思想,使用杂交概率对粒子进行两两杂交,如式(19)~(22),提高了算法的全局搜索能力,收敛速度更快,搜索精度更高。
(19)
(20)
(21)
(22)
3 算例分析
3.1 太阳辐射及负荷分析
获取我国某地地面太阳辐射和气象要素数据集[13-14],并选取当地的某一商业区的建筑楼群构建区域综合能源系统,选用DeST软件对建筑楼群进行逐时负荷模拟,模拟时间为1年。采用K-means聚类算法,提取出夏季、过渡季、冬季典型日逐时负荷及出力系数分布,如图3所示。三种典型日的用能负荷呈现出“昼峰夜谷”的现象,电负荷在不同季节典型日的分布基本稳定,热负荷、冷负荷主要分别分布在冬季典型日、夏季典型日。不同季节的光伏出力水平存在较大差异。夏季、过渡季、冬季的光伏出力系数的峰值可分别达到0.61、0.42、0.33。
图3 典型日逐时负荷及出力系数分布
3.2 分析结果
(1)典型日逐时负荷出力优化
图4~图6为四种光气电混合供能运行模式下的典型日逐时负荷出力优化结果,表2为相应的综合成本、容量配置及出力占比。
表2 典型日逐时负荷优化结果
图4 夏季典型日逐时负荷出力优化结果
图5 过渡季典型日逐时负荷出力优化结果
图6 冬季典型日逐时负荷出力优化结果
在三种典型日中,不同供能运行模式下的容量配置及其出力水平存在明显差异。“光伏优先,以电定热”的综合成本最低,属于最为经济的运行模式,“燃气优先,以电定热”次之,“光伏优先,以热定电”的综合成本最高。
从出力占比来看,作为补能的市电的出力占比在“以热定电”运行模式中明显增加,并在夜间发挥了谷段电价的竞争优势。在夏季和过渡季典型日,光伏出力系数较大,在“以电定热”模式中,系统供能主要以光伏发电为主,燃气轮机次之,市电补足,在“以热定电”模式中,系统供能主要以光伏发电和市电为主,燃气轮机占比几乎为零。在冬季典型日,光伏出力系数仅为夏季典型日的50%,光伏发电占比明显降低,系统供能以燃气轮机为主,市电补足。
从容量配置来看,光伏发电的出力水平对优化结果具有明显的影响作用。随着光伏出力系数的增大,光伏发电的容量配置升高,燃气轮机的容量配置下降。特别是在夏季典型日,“以热定电”模式中的燃气轮机的容量配置为0,进一步说明在满足光伏出力保障的前提下,系统更偏向使用光伏发电供能方式。而在光伏出力系数较低时,相比低成本的光伏发电,具备较高产能的冷热电联产显现出更高的竞争优势,但其经济成本会有所增加。
(2)全年逐时负荷出力优化
为进一步说明混合供能运行模式的影响作用,分析四种光气电混合供能运行模式下的全年逐时负荷出力优化,并以月份进行出力统计,如图7所示。
图7 全年逐时负荷出力优化结果
全年逐时负荷的优化结果表现出与典型日相同的特性。四种运行模式的综合成本分别为260.57万元、272.05万元、337.55万元、327.38万元,其中“光伏优先,以电定热”的综合成本最低。市电出力占比在“以热定电”模式中明显增加,特别是在“燃气优先,以热定电”中,市电出力已经超过光伏和燃气轮机,占据主导地位,说明相比燃气的冷热电联供,市电通过热泵供热(冷)具有更好的成本和效率优势。此外,在四种运行模式下,光伏出力占比明显弱势,说明即使光伏发电具有成本优势,但由于全年逐时光伏出力显著的随机性和波动性,出力水平难以稳定保障,系统更依赖于稳定供能的燃气和市电。
(3)储能配置灵敏度分析
考虑到夏季光伏出力最大,以夏季典型日为案例,针对光伏发电储能配置对优化结果的影响作用展开分析。图8展示了夏季典型日逐时光伏发电储能量。从中可以看出,富足光伏电量的存储集中在12:00~14:00,正是出力系数的高峰期。“光伏优先,以电定热”的光伏发电储能量最低,光伏发电实时利用率最高,“燃气优先,以电定热”次之,“以热定电”的两种运行模式基本相同,并且储能量最高。
图8 夏季典型日逐时光伏发电储能量
表3为夏季典型日无光伏发电储能配置的优化结果。在无储能配置下,系统的综合成本在四种运行模式下分别下降了6%、6.1%、7.6%和7.5%。并且光伏发电的容量配置明显增加,而燃气轮机的容量配置相应减少,光伏发电在整个混合供能中的占比有显著提高。该现象说明,无储能配置可以促进光伏发电扩容增产,系统更加偏好光伏发电供能模式。
表3 夏季典型日无光伏发电储能配置的优化结果
4 结论
本文分析了基于光气电混合供能的区域综合能源系统在不同混合供能运行模式下的容量配置优化问题,仿真结果验证了多能源混合供能的运行模式直接影响着区域综合能源系统的综合经济成本和出力水平,其结论对区域综合能源系统建设规划具有一定的参考价值。