电厂发电协调调度优化研究

伊象武

（福建华电电力工程有限公司，福建 福州 350013）

0 引言

为了应对可能出现的突发情况，一般大型炼钢厂、石油石化等高能耗企业会建设自备电厂，在减少浪费的同时还能有效缓解企业的峰值用电负担[1]。因此制定出合理的高能耗企业自备电厂出力及煤气分配计划对降低企业成本和提高用电效率均有重要的实际意义[2]。目前对此种高能耗企业自备电厂的电力调度情况所做的研究往往是基于煤气剩余量或对煤气剩余量进行的大致预测[3]，但此种方法主要以机组之间约束的关口平衡作为主要优化目标，并将自备电厂作为剩余煤气的消纳用户，未能将自备电厂本身的消耗和发电量纳入优化方案，从而导致优化方案未能达到最优解，进而对其发电量产生了一定影响。针对以上问题，不少学者对以煤气系统为主的钢铁企业的优化调度进行了研究。但多数研究仍然忽视了对钢铁厂等高能耗企业自备电厂发电效率与能源消耗特征的考虑。

该文基于某地钢铁厂，分别从发电机组的组合和煤气系统的调度2 个角度分别建立分步优化调度模型和综合优化调度模型，并通过实例对其优化效果进行了分析，可为此类企业的能源系统调度优化提供一定的参考依据。

1 研究概况

该文研究的钢铁厂位于我国东北某省，始建于1968 年。该厂年产钢量达450 万t，是当地较大的钢铁厂。生产类型主要以工字钢、圆钢、槽钢等36 个品种为主，并包括建筑行业所使用的热轧带肋钢筋等。钢铁厂拥有的主体设备包括4 座转炉、3 座高炉以及5 条轧钢生产线。其中高炉中的1 号炉容量最小，为560m3，每日工业生铁产量约为2180t，其高炉铁渣比约为0.4，而2 号炉和3 号炉容量最大，为1150m3，每日工业生铁产量约为3320t，二者高炉铁渣比均为0.4。该钢铁厂拥有自备电厂，电厂包括5 台机组，其电力系统的构成电压为220kV、66kV、35kV 和10kV4 个等级，并以10kV 的等级为主配电网为厂区内各生产线提供电力。

该钢铁企业的煤气系统由4 个煤气柜构成，包括1 个高炉煤气柜，2 个焦炉煤气柜和1 个转炉煤气柜，其容量分别为1.2×105m3、1.8×105m3和4.8×105m3。除此之外，该钢厂拥有4 个煤气加压站和2 个煤气精炼站，4 个煤气加压站共有14 台气体加压机，可以实现对高炉煤气和转炉煤气的自由加压。为了应对企业竞争的需要，该厂在近期内会新增2.0×105m3的高炉、转炉煤气柜以及一台4.8×105m3的焦炉煤气柜。

2 研究方法

2.1 优化调度模型

该文以某地钢铁厂为对象，分别从发电机组的组合和煤气系统的调度2 个角度分别建立分步优化调度模型和综合优化调度模型。其中钢铁厂煤电系统的拓扑结构如图1 所示。在该结构中，从炼钢厂、焦化厂中产生的焦炉煤气、高炉煤气和转炉煤气分别通过3 条主管道输送到对应的煤气用户或煤气站。因此，煤气系统中进行的分步优化调度建模需要忽略掉电厂机组的组合形式，分步优化调度建模将目标函数设置为煤气系统运行成本最小值，以煤气热值为约束条件，最后以煤气优化量为燃料参数设置机组的出力约束，建立分步优化调度模型。而综合优化调度模型则是将机组组合与煤气系统相耦合，以最大发电量和最小的煤气系统运行成本为目标函数建立综合优化调度模型。

图1 钢铁厂煤电系统拓扑结构

2.2 煤气系统模型

在煤气系统的调度优化模型中，忽略电厂机组的组合形式，设其调度总时长为T，各分段之间的调度时长为Δt且各分段调度时长相等，则煤气系统对应的最低成本化的目标函数如公式（1）所示。

式中：z为目标函数；u 为煤气用户；d 为放散塔；g 为生产的煤气类别；h 为煤气柜；b 为煤气系统中的缓冲用户。Cu，t为t时刻下的煤气用户能量亏损；Cd，g，t为t时刻下的放散塔中的煤气放散成本；Gb，t为t时刻下的缓冲用户获益值；Wh，g，t为t时刻下的煤气柜产生的成本；Wu，t为t时刻下的热值成本。

富余煤气的供应大小在不同时间段可能会出现波动，富余煤气在给不足时会出现亏损，当亏损出现时产生的亏损成本如公式（2）所示。

式中：E为煤气用户在煤气供给不足时产生的能量亏损；λ为出现亏损时设置的惩罚系数。

当煤气供给过剩时，可以将煤气发散，以稳定煤气供给系统的负荷量，但发散的同时会产生发散成本，发散成本如公式（3）所示。

式中：f为煤气放散量。

对煤气系统调度优化的约束条件，主要对煤气热值进行约束，如公式（4）所示。

式中：hg为热值大小。

2.3 机组组合模型

对此种自备电厂的机组组合模型的建立，往往需要基于煤气系统预测结果进行，因此该文以优化的煤气使用量作为输入数据，设定发电量最大化为目标函数，此目标函数如公式（5）所示。

式中：P为发电量；p为机组在不同时间段的出力值大小；I为机组数量。

关于机组发电量的约束条件，主要以物料平衡为主，因此其约束条件如公式（6）所示。

式中：Q为不同时间段下的煤气消耗量；fI，t为t时间段下的机组煤气供给量。

3 结果分析

3.1 参数分析

根据该厂煤气生产量、不同用户之间的能量需求情况以及热值产生情况等各个参数，在考虑发电机组能源消耗特征的基础上，应用该文建立的优化调度模型对该电厂的协调调度问题进行求解计算，其中计算方式采用CPLEX 求解引擎。考虑煤气供应波动大、不平衡的问题，按日进行调度，其中一个调度周期分为t1～t10共10 个时间段，每个时间段设定为30min。其中一个调度周期内的煤气发生量预测结果见表1。

表1 一个调度周期内的煤气发生量预测结果

将钢铁厂中自备电厂的5台机组分别标定为U1～U5，最大Pmax及最小出力功率Pmin及出力维持时间Is，初始出力功率P0见表2。

表2 自备电厂5 台机组性能参数

3.2 优化效果分析

根据以上参数信息并结合煤气用户的能量消耗特性，分别使用分步优化和综合优化2 种优化模型对其进行优化，针对发电量、煤气发散量以及能量亏缺结果进行统计分析，得到的优化结果对比见表3。

表3 分步优化与综合优化结果对比

从表3 可以看出，对比2 种优化的发电量、煤气发散量和能量亏缺量结果发现综合调度优化在各方面均比分步优化略好，在增大发电量的同时还能够有效减少煤气的发散量。

基于分步优化模型和综合优化模型，得出了一个周期内各时间段期间的电厂出力情况和煤气供应情况。其中不同优化方案下的一个周期内各时间段期间的电厂出力情况如图2 所示，图中t1～t10分别为一个调度周期内的调度时段，每个时间段为30min。

图2 不同优化方案下的一个周期内各时间段期间的电厂出力情况

对不同优化方案下一个周期内各时间段中的煤气系统中煤气供应情况则如图3 所示。

图3 不同优化方案下的一个周期内各时间段期间的煤气供应情况

图2 和图3 分别为不同优化方案下的一个周期内各时间段期间的电厂出力情况和煤气供应情况，结合图2 和图3 的机组出力情况和煤气供应情况可以看出在t1、t2和t10这3 个时间段中供给端电厂的能量需求最大，而在其他时间段中该值均达到上限。在t3～t7这5 个时间段中出现了综合优化能量消耗大于分步优化的情况，其可能原因在于在所使用的机组中存在未能满发的机组，进而影响了煤气在机组中的分配程度。

为了对2 种优化方案进行深入的分析，该文研究了2 种方案下同一周期内各时间段中的煤气供应与热值之间的关系，如图4 和图5 所示。图中t1～t10同样为一个调度周期内的调度时段且每个时间段为30min，其中为了便于观察，图中加注了t0以表征起始调度时段。

图4 不同优化方案下的同一周期内各时间段期中的煤气供应量对比

图5 不同优化方案下的同一周期内各时间段期中的用户热值对比

图4 和图5 分别为不同优化方案下的同一周期内各时间段期中的煤气供应量对比和用户热值对比情况，结合图2 和图3 的各时段煤气供应量和用户热值情况可以看出，在t5、t6、t7、t8这4 个时间段中综合优化的变化幅度比分步优化稳定，结合上文分析的综合优化下的煤气低热值高供应量可知，综合优化下的自备电厂消耗的煤气主要以低热值的高炉煤气为主，而高热值的焦炉煤气则供应给了热值需求量较高的用户。因此通过综合考虑煤气供应与机组组合，能够保证煤气供应具有选择性和协调性，可大大提高煤气使用效率并增大发电量。

4 结论

该文基于某地钢铁厂，分别从发电机组的组合和煤气系统的调度2 个角度分别建立分步优化调度模型和综合优化调度模型，并通过实际案例验算其对电厂发电量和煤气消散率的贡献，得出的结论如下：1）对比分步优化调度和综合优化调度的发电量、煤气发散量和能量亏缺量结果，发现综合调度优化在各方面均比分步优化略好，在增大发电量的同时还能够有效减少煤气的发散量。2）综合考虑煤气供应与机组组合，能够在保证煤气供应具有选择性和协调性的同时，大大提高煤气使用效率并增大发电量。