考虑柔性负荷的综合能源系统容量优化配置

王心蕊

（国网河北省电力有限公司电力科学研究院）

0 引言

含分布式电源的综合能源系统通过互联网技术和新能源技术，可以实现冷、热、电、气等多种能源的协调规划，有效提高了能源利用率，降低对化石原料的依赖，减少对环境的污染［1］。由于系统中风、光等清洁能源的输出功率具有随机性和不确定性，因此合理规划综合能源系统内各分布式电源的配置容量，对保证系统运行稳定性、供电灵活性和投资经济性具有至关重要的作用。

柔性负荷参与综合能源系统的运行，其作为一种主动参与调度的需求侧响应形式，相比于传统的刚性负荷，其更具灵活性，能够与储能装置一起对供能端能量输出与用户端负荷需求之间的功率差额进行平抑，有效实现“源-储-荷”间的互动性。文献［2］提出了一种考虑柔性负荷需求响应的混合整数线性规划模型，用于MRⅠES规划和运行的协同优化；文献［3］从需求侧响应的角度出发，引入负荷时移策略，提出风储系统最优容量配置的方法；文献［4］提出了一个冷热电交易模型，用于多能源服务提供商和多能源消费者之间的互动。

上述文献对柔性负荷调度类型和形式的研究过于单一，没有综合考虑冷、热、电三种类型柔性负荷之间的转换关系，以及其对系统运行和配置的影响。针对上述问题，本文结合冷热电三种类型柔性负荷的调度特性，以峰谷分时电价作为电交易机制，构建了“源-网-荷-储”相协调的需求侧能源管理策略；考虑综合能源系统并网的经济性，充分发挥柔性负荷的辅助功率调节作用，对系统内各分布式电源的容量进行优化配置研究，建立了以经济效益最大化的综合能源系统容量优化配置模型；最后采用粒子群算法对所建模型进行求解，算例验证了所提需求侧能量管理策略和所建模型的可行性和有效性。

1 综合能源系统需求侧能量管理策略

本文设计的冷热电联供型综合能源系统运行在并网模式下，其结构如图1所示。

图1 冷热电联供型综合能源系统结构图

图2 过渡季冷热电负荷需求

定义综合能源系统风机出力、光伏出力、燃气内燃机输出电能之和与用户侧电负荷的差额为系统不平衡电功率PUBD；燃气内燃机输出热能与用户侧热负荷需求的差额为系统不平衡热功率PUBR；溴化锂吸收式制冷机输出能量与冷负荷需求的差额为系统不平衡冷功率PUBL，即

其中：

式中，Lelec,t、Lhot,t、Lclod,t分别为t时段电、热、冷原始负荷需求；PUBD，t、PUBR，t、PUBL，t分别为t时段的系统不平衡电、热、冷功率；Pg-e，t、Pg-h，t、Pg-c，t分别为t时段燃气内燃机电出力、燃气内燃机供热出力和燃气内燃机供冷出力；Ppv，t、Pwt，t分别为t时段光伏发电量、风机发电量；PMT，t为t时段燃气内燃机出力；ω为余热分配系数；ηMTg-h、ηMTg-e、ηHrs分别为燃气内燃机的发热效率和发电效率，以及余热回收装置效率；RACcop为吸收式制冷机制冷效率。

1）根据电锅炉/电制冷机的电-热/冷转换关系，可将用户侧冷热负荷视作电负荷。当PUBR,t<0时，按照与用户合同约定减少柔性热负荷或采用电锅炉供热的方式，当PUBR,t>0时，弃热。当PUBL,t<0时，则采用减少柔性冷负荷或电制冷机供冷的方式，当PUBL,t>0时，弃冷。

式中，ΔLhot,t为实际柔性热负荷调度量；ΔLcold,t为实际冷负荷调度量；ΔHe-h,t为t时段电锅炉制热量；ΔCe-c,t为t时段电制冷机制冷量；Pwaste,t为t时段的弃能量。

2）本文采用峰谷分时电价作为电交易机制，制定峰平谷3个时段的柔性负荷调度策略。

谷时段调度策略：谷时段电价低，优先购买电能或调度柔性电负荷。当PUBD,t>0时，若综合能源系统内可提供的多余功率小于蓄电池的充电功率限值，则从大电网购买电能，以此保证蓄电池的功率充电最大化；当PUBD,t<0时，优先调度柔性电负荷或从大电网购买电能，以减少利用蓄电池放电来满足用户侧电负荷。

平时段调度策略：平时段电价较高，采用保持蓄电池SOC的充放电策略。当PUBD,t>0时，优先为蓄电池充电；当PUBD,t<0时，优先调度柔性电负荷或向大电网购电来满足综合能源系统的电负荷需求。使蓄电池SOC能够保持在较高水平，以保证在峰时段收益最大化。

峰时段调度策略：峰时段的购售电价最高，则优先采用由储能装置充放电的方式满足用户需求；当储能装置的充放电功率或电量不足时，本文按照合同约定，通过增减柔性负荷或向大电网购售电能的方式来平抑不平衡电功率。

其中：

式中，Pbat,t为t时段蓄电池组充放电功率，当Pbat,t>0时充电，反之放电；ΔLfl,t是t时段实际综合柔性电负荷调度总量；ΔLelec,t为柔性电负荷实际调度量；Pcharge,t为t时段大电网联络线上的交换功率，当Pcharge,t>0，从电网购电，Pcharge,t<0，向电网售电。

2 综合能源系统容量优化模型

本节将详细介绍综合能源系统容量优化配置的目标函数和约束条件。

2.1 目标函数

本文以投资经济性为目标对综合能源系统内各组件容量优化配置的影响。建立了以系统净收益最大化的优化配置模型，目标函数可表示为：

综合能源系统的净收益由向用户的售能收入Csale、政府补偿费用Callowance、柔性负荷调度成本Cdemand、初始投资成本Cinitial、运行维护成本CO&M、与大电网交互成本Ccharge和燃料购置成本Cfuel组成。

式中，∂1、∂2、∂3分别为综合能源系统向用户的单位供电/热/冷收益；N为系统设备种类；r0为贴现率；L为系统年限；Ci为第i个设备的投资成本；Pcap，i为第i个设备的功率；KO&M为DG的维护费率；T为系统运行周期；felectric,t、fthermal,t、fcold,t分别为调度柔性电、热、冷负荷的补贴；If为天然气单位成本；Ic为政府补贴；FMT,t为t时段天然气消耗量；nj为第j种典型日的天数；Pgrid_sell,j,t、Pgrid_buy,j,t分别为第j种典型日第t时段向电网的售、购电量；αsell,t、αbuy,t分别为t时段的单位售、购电价。

柔性负荷的补贴费用由增加用户用能量的激励成本和减少用户用能量的补偿成本组成，可定义为：

式中，felectric_on，t、felectric_off，t、fthermal_on，t、fthermal_off，t、fcold_on，t、fcold_off，t分别为调度柔性电、热、冷负荷的激励成本和减少柔性电负荷的补偿成本；λ1、λ2分别为单位柔性电负荷激励成本和惩罚成本；ω1、ω2分别为调度柔性热负荷的激励成本和惩罚成本；ς1、ς1分别为调度柔性冷负荷的激励成本和惩罚成本；ΔLelectric_on，t、ΔLelectric_off，t、ΔLthermal_on，t、ΔLthermal_off，t、ΔLcold_on，t、ΔLcold_off，t分别为增加、减少电负荷的容量，增加、减少热负荷的容量，增加、减少冷负荷的容量。

其中，μ为柔性负荷响应因子，当μ=1时，柔性负荷为正，即增加t时段用能量，当μ=0时，减少t时段用能量。

2.2 约束条件

2.2.1 能量平衡约束

t时段的电平衡、冷平衡、热平衡约束分别为：

2.2.2 蓄电池充放电约束

为增加蓄电池的使用寿命，增加系统的经济性，对蓄电池的约束如下。

式中：SOCmin、SOCmаx分别为蓄电池储能容量的上限和下限；SOC(t)为t时段蓄电池的储能容量；，分别为蓄电池充电功率的上限和下限；Pbat,c,t为t时段蓄电池充电功率；，别为蓄电池放电功率的上限和下限；Pbat,d,t为t时段蓄电池放电功率。

2.2.3 柔性负荷调度约束

大量增减用户负荷，会降低用户用能满意度，因此应对柔性负荷的调度量进行限制。

式中，ΔLelectric，min、ΔLelectric，mаx、ΔLthermal，min、ΔLthermal,mаx、ΔLcold,min、ΔLcold,mаx分别为柔性电/热/冷负荷调度量的最小值和最大值。

3 算例分析

3.1 概况

为充分说明所提能需求侧量管理策略的可行性，验证建立目标函数的合理性，本文选取北方某地区的小型综合能源系统为例，根据该地区的冷热电负荷需求，将该地区分为采暖季（1-3月和11-12月共五个月）、制冷季（6-8月共三个月）和过渡季（4-5月和9-10月共4个月），三个季节典型日冷热电负荷如图3-5所示，每个典型日分为24个时段，以1h作为仿真时间步长。然气热值取9.7kW⋅h/m3。

图3 制冷季冷热电负荷需求

图4 采暖季冷热电负荷需求

3.2 结果分析

本文共设置了3个场景对综合能源系统的容量优化结果进行对比分析。

场景1：不采用需求侧响应下的综合能源系统容量优化配置模型。

场景2：采用优先调度柔性负荷再从大电网购售电的方式来平衡PUBD，对综合能源系统进行优化。

场景3：采用本文提出的考虑三种柔性负荷的需求侧能量管理策略，对综合能源系统容量优化配置方案。

3.2.1 不同场景下综合能源系统结果对比

算例仿真主要研究了柔性负荷参与调度对综合能源系统容量优化的影响，同时也横向比较了三种不同的方案。在不同场景下对综合能源系统的容量优化配置结果如表1和表2所示。

表1 不同场景下综合能源系统容量优化结果

表2 不同场景下的价格构成

（1）对比3个场景，从表1和表2中可以发现，相对于无需求侧响应的综合能源系统来说，用户参与综合系统的运行Cinitial较低。原因在于，在不考虑需求侧响应时，受自然条件的制约和影响，风、光等清洁能源的出力具有不确定性和随机性，在单台分布式电源出力较低时，则需要通过增加分布式发电装置的配置数量，以满足不同时段的用户负荷需求，因此Cinitial较大。在考虑需求侧响应后，柔性负荷参与综合能源系统的运行，实现“源网荷储”协同作用，可增加风、光等分布式电源出力的消纳能力，降低可再生能源废弃率fUREP，从表2的结果可以看出，场景2的fUREP最小（为0.2711%），此时不考虑经济因素，最大限度调用了大电网和柔性负荷来平抑不平衡电功率。

（2）对比场景2和场景3，本文提出的需求侧能量管理策略对提高系统经济性更具优势。传统的用户参与需求侧响应，虽然在一定程度上能够减少综合能源系统系的初始投资费用，但其能量管理策略是在调度柔性负荷达到最大值后才与大电网进行购售电。因此，柔性负荷的调度量大大增加，这不仅提高了调度柔性负荷的费用，也降低了用户的用电满意度。而本文采用的策略，以综合能源系统净收益最大为目标，根据不同时段系统与大电网之间的购售电价格，灵活的分配大电网与柔性负荷之间的调度资源。

3.2.2 蓄电池和柔性负荷作用分析

以制冷季为例，场景3在每个时段的PUBD曲线如图5所示。

图5 不平衡电功率

如图5所示，柔性负荷和储能装置两者具有协同作用。在综合能源系统引入储能装置后，PUBD的峰值降低，波动性有明显减弱，但幅度仍较大。在柔性负荷和储能装置的共同作用下，PUBD曲线的波动性进一步降低，幅度趋于平缓，增加了系统输出功率与负荷需求之间的匹配程度。从另一方面看，“源-网”间交换功率的波动性明显下降，增加了系统并网运行时的安全性和稳定性。

4 结束语

本文基于需求侧能量管理，建立了考虑柔性负荷的综合能源系统容量优化配置模型，通过MATLAB利用粒子群优化算法进行算例仿真，得到以下结论：（1）柔性负荷的引入，可以改善综合能源系统内各设备容量配置的结果。综合考虑冷热电三类柔性负荷的协同作用，根据分布式电源出力和用户侧负荷需求的特点，有针对性的对每一时段的冷热电负荷进行增减调控，有利于增加综合能源系统的净收益。（2）柔性负荷与储能装置之间具有协同作用。蓄电池在分布式电源出力较大时将多余电能储存起来，在分布式电源出力无法满足用户时段释放能量，补充供电缺额，对分布式电源出力进行削峰填谷，使综合能源系统出力曲线更加贴近用户负荷曲线。当柔性负荷参与调度后，根据调度策略，与大电网分配调度资源，在一定程度上可以降低联络线上的功率波动，进一步增加分布式电源出力与负荷需求之间的匹配程度。