可再生能源冷热电分布式供能系统智慧高效运行

潘广旭，裴丽伟，李英杰，封常福，金新凯

（1.国网山东省电力公司日照供电公司，山东 日照 276800；2.日照市光明电力服务有限责任公司，山东 日照 276800）

0 引言

随着能源短缺问题的严重化，世界各国对能源稳定供应的要求也随之升高。当前广泛使用传统供能系统存在弊端，难以满足当今社会的快速发展。使用直接面向用户侧、可满足多重目标的新型供能系统越来越受到人们的重视［1-4］。

冷热电联供（Combined Cooling Heating and Power，CCHP）系统能够实现能量的梯级利用，同时通过冷、热、电3 种形式为用户输送不同种类的能量。相比于传统的集中供能方式，该系统所具有的分布式特点使其可以实现新能源在用户侧的直接消纳，有效缓解了新能源并网效率低带来的问题；由于分布式的冷热电联供系统靠近用户端，有效减少了能量长途传输带来的损失。在运行模式方面，冷热电联供系统除独立运行外，还可并网运行，通过不同的模式将用户需求与现有资源整合分析，实现配置状况的最优化。目前，典型的CCHP 系统的组成部分通常为：发电装置、供冷装置、供热装置、余热回收装置。

据有关数据表明，无论国内还是国外，对该系统的优化运行研究方面，研究人员均在一定程度上取得了一定的成果［5-6］。合理的优化运行策略是能够让系统高效稳定运行［7-8］。文献［9-20］分别从不同的评价指标、系统结构、求解方法等角度在系统优化运行方面做了一定的研究，但局限性仍然存在，主要包括几个方面：结构设计方面，现已运行投产的冷热电联供系统绝大多数仍采用天然气等不可再生能源供能，而以新能源为驱动能源的系统较少，因此CCHP系统所具有的节能减排的优势尚未得到充分体现；运行调度方面，传统CCHP 系统普遍采用“以电定热”或“以热定电”模式运行，无法使系统运行在最佳状态下。因此，十分需要新的优化调度方法出现。

选择系统能量流模型进行数据分析，同时建立系统性能评价标准，探究了CCHP 系统在不同负荷需求下的日前优化调度方法，进行优化调度模型的求解。通过与冷热电联供系统在传统运行模式下各项性能参数的比较，验证所提出的新型优化调度模型在节能减排等方面所拥有的综合优势。

1 系统分析

新能源CCHP 系统与传统CCHP 系统相比，其不同点主要体现在能源种类应用方面，即新能源CCHP系统以生物质能和太阳能作为驱动能源。

动力设备主要有内燃机、蒸汽轮机、燃料电池等。图1 所示为新能源冷热电联供系统的系统结构。热负荷可由燃气锅炉、缸套水换热器、烟气换热器供给；冷负荷可由溴化锂吸收式制冷机、电制冷机供给；电负荷可由电网、光伏电池组、生物质气内燃发电机组供给。

图1 新能源冷热电联供系统结构

1.1 系统能量流分析

在研究系统能量特性时，需要分析系统能量流。在下文公式推导中，设t时刻为内燃发电机组某工作时刻，则其输入功率可表示为

式中：Gpgu(t)为内燃发电机组输入功率，kW；Epgu(t)为机组输出的电功率，kW；ηig(t)为t时刻内机组的发电效率。

t时刻回收的余热功率为

式中：Qre(t)为t时刻总回收余热功率，kW；Qjw(t)、Qech(t)分别为t时刻缸套水、烟气余热回收功率，kW；fe(t)、fj(t)分别为t时刻烟气热系数、缸套水热系数；ηjw、ηexh分别为缸套水换热器、烟气换热器效率。

系统t时刻的热功率平衡关系如式（3）所示。

式中：Qb(t)为燃气锅炉输出热功率，kW；Q(t)为热负荷需求功率，kW；Qach(t)为溴化锂吸收式制冷机的输入热功率，kW；Qexh(t)为损失热功率，kW。

t时刻系统的冷平衡方程为

式中：C(t)为t时刻冷负荷功率，kW；Cach(t)为溴化锂吸收式制冷机输出冷功率，kW；Cech(t)为电制冷机输出冷功率，kW。

系统的电能平衡关系如式（5）所示。

式中：Epv(t)为t时刻光伏电池组的输出功率，kW；Egb(t)、Egs(t)为t时刻从电网购电、售电功率；Eech(t)为电制冷机的电功率，kW；E(t)为t时刻用户电负荷功率，kW；δ(t)为t时刻系统与电网交互的状态变量。

当系统从电网购电时δ(t)取值为1，系统向电网售电时δ(t)取值为0。δ(t)可通过式（6）表示。

1.2 系统运行模式

传统的CCHP 系统大多运行于“以电定热”或“以热定电”两类模式。两类模式的定义分别为：

1）以电定热。从电负荷出发，随时根据用户用电量的变化改变主动力设备的输出功率，即需要多少电就产多少电。热作为一种副产品，当主动力设备的产热量无法与用户的需求相持平时，内燃发电机组将被开启以进行电能的补充生产操作。当主动力设备产生冗余电能时，可上网出售多余电能减轻系统经济负担。在本文新能源冷热电联供设备中，应优先考虑光伏太阳能电池组以及生物质气发电。

2）以热定电。从热负荷出发，随时根据用户热（冷）负荷的变化改变内燃发电机组的输出功率，即需要多少热就产多少热。在内燃发电机组回收余热不足的情况下，可启动燃气锅炉等补燃设备来辅助热量供应。电作为副产品，当供电量不足时可由公共电网购电。

上述的两大传统运行模式均具有明显局限性，如“以电定热”会浪费多余热能、“以热定电”无法在当前社会发展情况下合理解决冗余电量等。本文所设计新能源CCHP 系统运行策略，可根据实时电价等参数，采用优化调度模式。同时提前预测负荷量和天气信息得到系统各设备最优逐时工作计划。

1.3 系统性能评价指标

从经济、环境、能源三方面考虑，建立新能源CCHP系统的综合性能评价标准。

1）经济指标。

年综合成本节约率作为系统的经济指标，可表示为

式中：CCCHP、CSP分别为联供、分供系统的年综合成本，元。

其中，

2）环境指标。

CO2年减排率作为系统的环境指标，可表示为

3）能源指标。

一次能源节约率作为系统的能源指标，本文所述的该类能源年消耗量均为将各种一次能源消耗折算为标准煤消耗销量后的。CCHP系统的一次能源节约率可表示为

2 系统的日前优化调度

除了传统的“以电定热”和“以热定电”模式。CCHP 系统还可以运行于一种优化调度模式中。以24 h 为优化周期，提出了一种日前优化调度模型。新能源CCHP 系统中各设备的工作计划将根据各类用户负荷需求量、太阳能光伏电池组工作情况预测为先决条件，实现系统未来24 h 出力规划，满足高效、低碳、经济供能。图2展示了优化方案执行流程。

图2 执行流程

2.1 优化调度目标

为构建系统综合最优目标函数，选取联供系统运行成本日节约率IAOC，day、一次能源日节约率IPESR，day、CO2日减排率ICRE，day为优化调度目标。

式中：α1、α2、α3为加权系数，且α1+α2+α3=1，0≤α1、α2、α3≤1，根据判断矩阵法，系数标度为均取1时，可得到各目标的权重系数均为0.33。

1）运行成本日节约率。

联供系统的运行成本日节约率为

式中：CCCHP，day、CSP，day分别为联供系统、分供系统的日运行成本，元。

2）一次能源日节约率。

联供系统的一次能源日节约率为

3）CO2日减排率。

CO2日减排率为

2.2 优化调度变量

为保证日前优化调度模型的可行性，选取合适的优化调度变量极为重要。目前CCHP 系统的供能设备由燃气锅炉、内燃发电机组、光伏电池组组成。其中，燃气锅炉属于被动供能设备，其供热功率是根据用户热负荷需求及内燃发电机组工作情况不断变化的。同样，为保证新能源冷热电联供系统的经济效益最大化，太阳能光伏电池组将持续以当前环境下所能达到的最大功率输出，以充分利用太阳能，也属于被动设备。因此，上述两种设备不作为优化调度变量。

选取内燃发电机组电功率Epgu(t)、电制冷机的输出功率Cech(t)作为优化调度变量。此外，在优化求解过程中，还应满足式（15）—式（18）的条件。

式中：θ为发电机组最低负载率；Npgu、Nech、Nb、Nach分别为生物质气内燃发电机组、电制冷机、燃气锅炉、吸收式制冷机的容量。

3 系统的仿真验证

3.1 仿真参数设置

系统的优化调度模型以某办公建筑作为验证模型。该建筑物负荷具有明显的季节性，可按照负荷有明显差别的时间分布，将一年分为夏、冬、过渡季3个典型季节。该建筑物信息如表1所示。

表1 建筑物信息

以该建筑物能耗数据为基础，选取3 个典型季节中的典型日的负荷数据作为优化样本，各数据如图3—图5所示。

图3 夏季典型日负荷曲线

图4 冬季典型日负荷曲线

图5 过渡季典型日负荷曲线

为充分发挥系统能效，查阅资料并与实际情况相结合可得系统中各设备的较优配置如表2所示［21］。

表2 新能源冷热电联供系统相关参数

系统中各主要设备购置价格如表3所示［22］。

表3 设备购置价格 单位：元/kW

表4为建筑物所在地分时电价表。

表4 分时电价表 单位：元/kW

3.2 仿真结果分析

为验证所设计的新能源CCHP 系统优化调度模式具有有效性，将该系统运行于调度模式下的优化结果与其在传统模式下的结果相比较，通过数据的形式，更加直观地说明该系统运行于优化调度模式的性能优势。

1）夏季优化结果。

各设备日逐时最优工作计划如图6—图8所示。

图6 夏季供电设备典型日逐时工作曲线

图7 夏季供冷设备典型日逐时工作曲线

图8 夏季供热设备典型日逐时工作曲线

将夏季工况时工作于优化调度模式与运行于传统模式相比较，得到表5。

表5 夏季工况不同运行模式的各项指标 单位：%

由数据对比可得，夏季工况时优化运行模式下的各指标相比传统的运行模式要有显著的优势存在。综上所述，本文所提出的优化调度方法在夏季工况下具有节能、减排、降费的综合优越性。

2）冬季优化结果。

各设备日逐时最优工作计划如图9—图10所示。

图9 冬季供电设备典型日逐时工作曲线

图10 冬季供热设备典型日逐时工作曲线

将冬季工况时工作于优化调度模式与工作于传统模式相比较，得到表6。

表6 冬季工况不同运行模式的各项指标 单位：%

由两种工作模式下的各项指标可知，冬季工况时优化运行模式下的各指标均高于传统“以电定热”模式。尤其是一次能源日节约率，比传统模式下的高出12%。综上所述，本文所提及的方法在冬季工况下同样拥有节能、减排、降费的综合优越性。

3）过渡季优化结果。

各设备日逐时最优工作计划如图11—图13所示。

图11 过渡季供电设备典型日工作曲线

图12 过渡季供冷设备典型日逐时工作曲线

图13 过渡季供热设备典型日工作曲线

将过渡季工况时工作于优化调度模式和工作于传统模式相比较，得到表7。

表7 过渡季不同运行模式的各项指标 单位：%

由两种运行模式下的各项指标可知，过渡季工况时优化运行模式下的一次能源日节约率高于传统“以电定热”模式，且高出4%左右。然而运行成本日节约率、CO2日减排率相比传统模式较低，但相差均不超过5个百分点。

综合3 种典型季节的典型日于不同运行模式下的各项数据分析可知，新能源冷热电联供系统在全年均有较高的可再生能源利用率。相比于传统模式，虽然过渡季工况的运行成本日节约率、CO2日减排率未超过传统模式，但相差不超过5%，属于可接受范围。其余所有指标都表明优化调度方法可有效降低运行成本、减少CO2排放、节约一次能源。

4 结语

针对含可再生能源的CCHP 系统，建立了系统能量流模型，提出了一种日前优化调度方案，利用智能优化算法求解得到各设备日逐时最优工作计划。通过仿真验证，本文提出的新能源CCHP系统日前优化调度方案在节能、减排、降费3个方面与传统分供运行模式相比，具有较为突出的优点。本文研究结果仍存在些许不足，如在实际工程应用中，各设备的暂态特性同样会对系统影响比较大。因此，后续应针对各设备建立全工况模型，以便后续CCHP系统的应用与推广。