基于调度策略的可再生多能源系统优化

李根岩

（国家电投集团山西可再生能源有限公司）

0 引言

基于多能源系统的微电网经济优化调度分析是指利用优化算法和经济模型，对微电网内的多种能源资源和负荷进行协调调度，实现最优的经济效益。在微电网中，存在多种能源资源，如太阳能、风能、电池能量等，同时存在多种负荷需求，如供电需求、冷暖需求等。为了实现微电网的可持续发展和经济高效运行，需要对能源资源和负荷进行优化调度。由于技术和地理限制，分布式能源的整合在偏远地区仍然是一项具有挑战性的任务。它们的技术方面取决于来源的类型、控制方案、规模和最佳调度。经济优化调度分析的目标是在满足负荷需求和能源供给的前提下，最大化经济效益［1-3］。

1 数学模型研究

对于与电网隔离的选定社区位置，图1中显示了具有电能和热能来源及其能量流的MES。热能流由燃煤气化器单元控制，该单元由燃烧室、气化器单元和吸附式冷却器组成，制冷机组运行一个冷藏机组，作为系统的热负荷。对于冷库的连续运行，该系统连接到蒸汽压缩系统，该系统依靠电能运行，如光伏（SPV）、电池储能系统（BESS）、燃气发动机或电网［4-5］。

图1 气化炉燃料消耗与负荷的关系

1.1 微电网系统

在微电网中，常见的能源包括电力、燃气、太阳能、风能等。这些能源可以相互之间进行转换和存储，以满足用户的能源需求。

太阳能光伏（PV）：太阳能取决于太阳辐照度（ipv）和已安装光伏电池板的总面积（Apv），公式如下。

式中，ηpv是PV模块的效率，太阳能光伏系统的额定功率为15kW。

电池储能系统：蓄电池在电量不足的情况下充当发电站，以保持连续的负载供应。电池在能量过剩时储存电荷。存储在电池中的能量（Eb）是根据充电状态（SoC）和电池衰减率（δb），由式（2）给出。

电池寿命由制造商给定，取决于充放电循环次数和放电深度（DoD）。以下等式提供了DoD和周期计数之间的关系。

每个充放电循环的退化成本计算如下

式中，Pb是电池功率，ηcηb分别表示充电和放电效率，Eb是电池存储的总能量容量，Cb是以元/千瓦时为单位的电池成本，a、b和c的值分别为4982、1.98和0.016，Pb是时间间隔∆t的平均电池功率，Eb是时间t的实际电池容量，Cb，d是每个、每周期平均降解成本。

燃煤气化炉：气化器单元同时产生热能和电能。气化过程产生的热量（Ph）被送入氨基吸附系统，以将冷藏室的工作温度保持在4℃。相反，生产者气体被供给到与交流发电机相连的气化器发动机以产生电力（Pe）。生物质气化器产生大约12.5kW的热能和20kW的电力。气化器的输出特性通过图1中的曲线获得，方程如下。

式中，y，m是y轴截距，满足生物质气化器负载和比燃料消耗x的曲线斜率，具有系数m＝-11.364和Pe＝350。λx是功率热比，zb是表示气化器运行状态的二元变量。

燃烧室是一种基于直接燃烧的热水发生器，它消耗燃煤来产生热量。燃烧室容量限制为：

Hcmin及Hcmаx是燃烧室的最小和最大热输出，zc是显示燃烧室可用性状态的二元变量。电动制冷机是一种基于蒸汽压缩机的系统，它消耗电力来产生冷却输出。电动压缩机的热输出（Hec）如下所示。

Pec是冷却器的电力消耗，CoPec是性能系数，zec是电动制冷机运行状态的二进制变量。

微网负载：微网负荷包括一个5kW的加工厂，一个3kW加工单元，可以在白天或晚上运行，以及在社区的冷藏24*7运行。通过对冷库的负荷循环试验，得到了冷库的平均负荷。影响冷藏室温度的因素有环境温度、冷藏室产品比热容引起的散热和室内空气变化引起的热量。

1.2 优化调度

经济优化调度框架，通常包括能源资源优化配置。根据微电网所处的地理环境和可用的能源资源，通过优化算法确定最佳的能源资源配置方案。例如，对于太阳能充电站，可以通过优化算法确定最佳的太阳能板的数量和容量。

负荷优化调度：根据负荷需求以及能源供给情况，通过优化算法确定最佳的负荷优化调度方案。例如，可以通过预测负荷需求，并结合能源供给情况，确定最佳的负荷供给方式，以最大程度地减少能源的消耗和成本。

经济效益评估：通过经济模型评估微电网优化调度方案的经济效益。经济模型考虑了能源成本、负荷需求满足程度、能源供应的可靠性等因素，通过对比不同优化调度方案的经济效益，确定最优的经济调度方案。

上述MES需要一个能源管理方案，以最大限度地降低整个系统的燃料成本、气化炉升级、热启动成本、电池退化成本、运行和维护成本。以下部分分为两部分（а）成本函数和（b）操作约束。本节的后半部分讨论了在各种约束条件下的资源优化，给出了拟议微电网的成本效益运行时间表。调查后获得的负荷概况如图2所示，在夏季每天按小时计算。

图2 社区小时负荷概况

成本函数：基于当地的社会经济发展，可以在最佳利用资源的情况下制定最大限度的成本节约计划。因此，对于总成本最小化，在方程中给出了公式

Cf为气化炉中使用的燃料成本是多少

式中，Cω是产生一个单位能量所需的燃料的成本，Cs是气化器单元的启动成本，它有两个组成部分，热启动成本Chot和冷启动成本Ccold，t0是气化器处于关闭状态的时间，T是时间常数。

CT是对违反冷藏室温度限制的热处罚

Cpv是太阳能光伏的运行和维护成本，Cb电池维护成本，Cg用于气化炉维护费用。

上述问题是非线性的，因此已经使用非线性规划来解决。该问题公式的解决方案给出了MES微电网的最优调度。它是通过使用解算器实现的。该解决方案是通过在以下提到的限制条件下最小化燃料和运营成本而产生的。

操作限制：发电和负荷约束用于等式中的热能和电能平衡

燃煤气化炉的上升和下降限制包括

气化器、燃烧室和电动制冷机运行状态的二进制变量

电池的限制条件是：

冷藏室的温度范围限制为：

1.3 经济分析

对上述测试场景进行了经济分析，给出了考虑N年投资回收期的项目的平准化能源成本（LCoE）和净现值（NPV）。为了找到LCoE，寿命费用的现值可以等同于寿命能量产生。假设MES在t=0时开始发电，并且在一开始就支付了所有资本费用，则费用和发电量相等可以等式如下：

其可以被重写以给出MES的LCoE，如下：

式中，初始投资成本Io、燃料成本Fn和运行维护成本Mn。分母中，E是一年内的总能源输出，r是提供的贴现率（以%为单位），N是年数。

2 实例分析

安装的微电网系统具有20kW的燃煤气化器容量和15kW的太阳能光伏系统，电池储能单元为96kWh。太阳辐射和环境温度的每小时数据取自数据库。此处使用的荷载剖面图是从社区进行的调查中获得的，并在上节中提到。模拟选择的参数如下：96kWh，Pre=24kW，T=4℃，ηc=ηd=0.9，δb=0.002，Δt=1h，SoCmin=0.25，SoCmаx=0.95，CoPec=0.6，ΔT=1℃，a=4982，b=1.98，c=0.016。

对于所提出的MES微电网，在一年中不同月份的24h计划中获得了各种测试结果。随着季节的变化，不同地点的太阳辐射量也不同。BESS还在低日照和夜间提供负载。由于气化炉操作需要人员，因此仅在白天和晚上运行。在低SoC水平的情况下，电池由太阳能光伏或气化器系统充电。气化器的电力输出充当混合逆变器的电网电源，用于电池充电，热机组通过吸附过程运行冷却器。电池电量的正极在图表中显示其消耗量，负极提供充电。电池的快速充放电循环会在适当的时间内导致退化和更换。微电网不同月度运行的结果如图3所示。

图3 多能源系统运行时间表

所提供的结果表明，在阳光充足的季节，即分别在4月和11月，太阳能光伏输出受到气候条件的影响，导致太阳能辐照度降低，因此气化炉必须运行更长的小时数才能满足11月的负荷需求。考虑到政府在绿色能源倡议下提供的动机，初始资本成本由政府承担。然而，每年产生的运行和维护成本来自社区成员出售电力和使用冷藏库的收入。根据获得的最佳时间表，计算出年发电量为102.461MW h，气化器消耗的燃料成本约为10169元，一年的运维成本为14951元，包括人员配备。然后，盈亏平衡时的LCOE为4.19。

3 结束语

本文为基于MES的微电网提出了一种最佳控制策略。为该MES选择的安装能源是在考虑社区微电网中存在的负载类型的情况下选择的。此外，还运用仿真程序，以找到MES的最佳负荷和发电调度时间表，从而确保社区负荷的不间断运行，并最大限度地利用可用的分布式能源（DER）。拟议MES的LCOE为4.19，几乎处于电网平价。因此，所提出的系统也可以扩展到其他远程位置。然而，通过实际观察，可以看出，这种孤立的微电网可能面临需求不足和未售出能源过剩的问题。因此，本工作中开发的技术可以扩展到多微电网系统之间的能量交换。然而，微电网之间的相互作用可能面临不适当的影子定价、网络拥塞和电力损失增加的额外问题。因此，广泛研究微电网之间的最佳能量交换可能是未来研究方向。