綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方法

于波，孫恒楠，項(xiàng)添春 ，張鵬

(1. 國(guó)網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院，天津市 300384；2. 國(guó)網(wǎng)天津節(jié)能服務(wù)有限公司，天津市 300384；3. 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津市 300072)

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方法

于波1,2，孫恒楠3，項(xiàng)添春1,2，張鵬3

(1. 國(guó)網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院，天津市 300384；2. 國(guó)網(wǎng)天津節(jié)能服務(wù)有限公司，天津市 300384；3. 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津市 300072)

本文研究綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃問(wèn)題，以提高其綜合能源利用效率。首先，建立了以電為核心的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃兩層優(yōu)化模型，系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化模型以及系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化模型，以系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)作為系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化的依據(jù)。該模型分別以經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性最優(yōu)為目標(biāo)，重點(diǎn)考慮了在采暖期和空調(diào)期綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行約束。其次，針對(duì)兩層優(yōu)化模型分別提出了適合的求解算法，禁忌搜索算法和粒子群算法。最后，給出算例驗(yàn)證本模型和算法可得到經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性目標(biāo)下的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方案。兩種準(zhǔn)則下的規(guī)劃方案存在矛盾，經(jīng)濟(jì)性準(zhǔn)則下傾向配置儲(chǔ)能設(shè)備以充分利用分時(shí)電價(jià)，而環(huán)保性準(zhǔn)則傾向配置其他高能效的供能設(shè)備。

綜合能源系統(tǒng)；多目標(biāo)；優(yōu)化規(guī)劃；粒子群算法；禁忌搜索

0 引 言

綜合能源系統(tǒng)將太陽(yáng)能、風(fēng)能、地?zé)崮?、生物質(zhì)能、燃?xì)狻㈦娔艿榷喾N能源形態(tài)，轉(zhuǎn)化為消費(fèi)主體所需的冷、熱、電等能量形式。綜合能源系統(tǒng)的合理規(guī)劃可以提高綜合能源利用效率[1-2]、減小分布式電源隨機(jī)性和波動(dòng)性對(duì)電網(wǎng)的影響、促進(jìn)可再生能源發(fā)展應(yīng)用[3-4]。如何利用多種形式能源的相關(guān)性和互補(bǔ)性，進(jìn)行綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)成為研究熱點(diǎn)。

現(xiàn)有研究多針對(duì)帶有電熱聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的綜合能源系統(tǒng)。文獻(xiàn)[5]探討了冷熱電聯(lián)供優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，提出了一個(gè)基于線性規(guī)劃模型的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的算法，提高了收斂速度。文獻(xiàn)[6]采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型設(shè)計(jì)了一個(gè)針對(duì)家庭的綜合能源系統(tǒng)，確定了主要設(shè)備的類型以及裝機(jī)容量。文獻(xiàn)[7-8]應(yīng)用遺傳算法解決分布式綜合能源系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)問(wèn)題。文獻(xiàn)[9]考慮設(shè)備熱力性能與經(jīng)濟(jì)性能，揭示了碳稅對(duì)冷熱電系統(tǒng)設(shè)備裝機(jī)容量大小的影響。文獻(xiàn)[10]考慮了系統(tǒng)環(huán)境指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)全壽命周期規(guī)劃的影響。文獻(xiàn)[11]提出了冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)多目標(biāo)設(shè)計(jì)的模糊理論模型。文獻(xiàn)[12]提出了適合中國(guó)的分布式能源系統(tǒng)最優(yōu)設(shè)計(jì)的兩層框架結(jié)構(gòu)，即基于負(fù)荷變化的綜合能源設(shè)備類型選擇和設(shè)備容量選擇。文獻(xiàn)[13]提出了一種綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃和運(yùn)行的框架，指出綜合能源規(guī)劃的目標(biāo)和系統(tǒng)約束。文獻(xiàn)[14]提出一種以電為核心的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方法。含有分布式冷、熱、電三聯(lián)供的綜合能源系統(tǒng)適合于天然氣管網(wǎng)完善、發(fā)電比例高、電網(wǎng)氣網(wǎng)融合度較高的地區(qū)。現(xiàn)階段我國(guó)的綜合能源系統(tǒng)是以電能、太陽(yáng)能、風(fēng)能或地?zé)釣楣┠茉O(shè)備，輔以節(jié)能設(shè)備(熱泵、冰蓄冷等)和電能替代設(shè)備(電鍋爐、電地暖等)的綜合能源系統(tǒng)。鮮有計(jì)及上述3類設(shè)備的綜合能源的規(guī)劃設(shè)計(jì)方法研究。

本文專注于綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)方法?？紤]綜合能源系統(tǒng)的多種能源形式需求，建立以電為核心的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃兩層優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化和系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化。系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化作為系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化的子優(yōu)化問(wèn)題，為系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化提供重要指標(biāo)參數(shù)。該模型考慮經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性優(yōu)化目標(biāo)，考慮不同能源形式需求情況下的系統(tǒng)約束，并采用啟發(fā)式算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解。最后，給出具體算例，結(jié)果表明本文提出的模型和算法可以給出綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方案。

1 綜合能源系統(tǒng)

本文所探討的綜合能源系統(tǒng)是以電、太陽(yáng)能、風(fēng)能或地?zé)釣槟茉?，包含可再生能源設(shè)備、節(jié)能設(shè)備和電能替代設(shè)備的綜合能源供應(yīng)系統(tǒng)，以滿足設(shè)計(jì)區(qū)域內(nèi)的電負(fù)荷、熱負(fù)荷以及冷負(fù)荷的綜合能源需求。綜合能源系統(tǒng)能量流如圖1所示。本文將一個(gè)自然年按照綜合能源的需求劃分為3類能源需求期：非采暖/空調(diào)期，采暖期和空調(diào)期。綜合能源系統(tǒng)以電能為核心，通過(guò)多種類型以電供熱、以電制冷設(shè)備，將電能轉(zhuǎn)換為所需要的能源形式，滿足區(qū)域內(nèi)非采暖/空調(diào)期的電負(fù)荷需求、采暖期的熱負(fù)荷需求以及空調(diào)期的冷負(fù)荷需求?？稍O(shè)計(jì)儲(chǔ)冷儲(chǔ)熱系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能源的分時(shí)利用。同時(shí)，可設(shè)計(jì)分布式發(fā)電裝置以及熱泵系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可再生能源和地?zé)崮艿某浞掷谩?/p>

本文主要研究上述綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃問(wèn)題?；诓煌竟?jié)和氣象條件，區(qū)域?qū)δ茉葱问降男枨蟾鞑幌嗤?，綜合能源系統(tǒng)的能源供給設(shè)備及其運(yùn)行工況會(huì)有很大不同。綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃應(yīng)充分考慮綜合能源系統(tǒng)在全生命周期內(nèi)不同能源需求情形下的優(yōu)化運(yùn)行情況。

圖1 綜合能源系統(tǒng)能量流Fig.1 Energy flow of IES

2 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃模型

2.1 綜合能源系統(tǒng)兩層優(yōu)化模型

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃的優(yōu)化模型分為2個(gè)層面的優(yōu)化問(wèn)題，如圖2所示。第1個(gè)層面，對(duì)綜合能源系統(tǒng)供給和存儲(chǔ)設(shè)備的類型和數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化?；谝?guī)劃區(qū)域內(nèi)綜合能源整體負(fù)荷水平，在備選綜合能源供給和存儲(chǔ)設(shè)備中，針對(duì)多種優(yōu)化規(guī)劃目標(biāo)，考慮全壽命周期的優(yōu)化運(yùn)行工況，提出區(qū)域內(nèi)的制冷裝置、制熱裝置、儲(chǔ)冷和儲(chǔ)熱裝置的優(yōu)化組合方案。第2個(gè)層面，對(duì)綜合能源系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化。分別在不同能源需求期下，基于典型日逐時(shí)負(fù)荷需求曲線，考慮能源供給和存儲(chǔ)設(shè)備的系統(tǒng)運(yùn)行約束和供需平衡約束，對(duì)應(yīng)第1層優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)或環(huán)保性目標(biāo)，給出各設(shè)備的典型日24點(diǎn)優(yōu)化調(diào)度方案，并計(jì)算相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)或環(huán)保性指標(biāo)。第2層面的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化服務(wù)于第1層面的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化。從調(diào)度優(yōu)化的結(jié)果，可以得到某一規(guī)劃方案下，系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性指標(biāo)，成為綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃指標(biāo)的重要組成部分。因此，綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化是規(guī)劃優(yōu)化的子優(yōu)化過(guò)程。

圖2 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)構(gòu)Fig.2 Optimization structure of IES

2.2 綜合能源規(guī)劃優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃可以包含多種規(guī)劃目標(biāo)[15]。本文考慮全壽命周期內(nèi)經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，分別建立2種優(yōu)化規(guī)劃目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。

2.2.1 經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則

經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則以綜合能源系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)總成本為目標(biāo)函數(shù)?？偝杀旧婕熬C合能源設(shè)備初期費(fèi)用(設(shè)備購(gòu)置和安裝)、維護(hù)費(fèi)用、運(yùn)行費(fèi)用以及設(shè)備殘值。運(yùn)行費(fèi)用主要是系統(tǒng)運(yùn)行所購(gòu)入市電費(fèi)用，同時(shí)考慮可再生能源發(fā)電的補(bǔ)貼收益。經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則目標(biāo)函數(shù)為

(1)

式中：Bi為第i種供儲(chǔ)能源設(shè)備的初始投資費(fèi)用；Fi為第i種供儲(chǔ)能設(shè)備每年的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用；Y為整個(gè)系統(tǒng)的工程壽命，年；Ri為第i種供儲(chǔ)能設(shè)備殘值；Dk為1年內(nèi)第k類能源需求期的天數(shù)；OkEco為第k類能源需求期的經(jīng)濟(jì)性準(zhǔn)則下系統(tǒng)典型日運(yùn)行成本，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(2)

2.2.2 環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則

環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則以綜合能源系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)污染物排放量為目標(biāo)函數(shù)。依據(jù)每節(jié)約1 kW·h市電，就相應(yīng)節(jié)約0.4 kg標(biāo)準(zhǔn)煤，減少污染排放 0.272 kg碳粉塵，0.997 kg二氧化碳，0.03 kg二氧化硫，0.015 kg氮氧化物。將污染物排放量通過(guò)用電量折算，最終環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則目標(biāo)函數(shù)為

(3)

式中OkEnv為第k類能源需求期的環(huán)保性準(zhǔn)則下系統(tǒng)典型日運(yùn)行成本，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(4)

式中C為單位電量各污染物排放量之和，約為 1.3 kg/(kW·h)。

FEco和FEnv既是綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃的優(yōu)化目標(biāo)，也是其評(píng)價(jià)指標(biāo)。OEco和OEnv既是綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo)，也是其評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.3 綜合能源規(guī)劃約束及優(yōu)化變量

2.3.1 綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃約束及優(yōu)化變量

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃約束主要包括系統(tǒng)初期投資成本約束和綜合能源最大負(fù)荷約束。

(1)初期投資成本約束

(5)

式中Imax為最大初期投資成本。

(2)最大負(fù)荷約束

(6)

(7)

優(yōu)化變量為供熱設(shè)備類型和數(shù)量、供冷設(shè)備類型和數(shù)量、儲(chǔ)熱設(shè)備類型和數(shù)量以及儲(chǔ)冷設(shè)備類型和數(shù)量。

2.3.2 綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度約束及優(yōu)化變量

綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度約束主要包括負(fù)荷供需平衡約束、供能設(shè)備運(yùn)行約束、以及儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行約束。

(1)負(fù)荷供需平衡約束

(8)

式中：LtE為t時(shí)段規(guī)劃區(qū)域內(nèi)除供熱/冷和儲(chǔ)熱/冷設(shè)備外電負(fù)荷需求；Ptj為t時(shí)段第j種制熱/冷或儲(chǔ)熱/冷設(shè)備的耗電功率。

(9)

(10)

式中：QtHj為在t時(shí)段第j種供熱或儲(chǔ)熱設(shè)備的供熱量；LtH為第t時(shí)段區(qū)域內(nèi)熱負(fù)荷需求；QtCj為在t時(shí)段第j種供冷或儲(chǔ)冷設(shè)備的供冷量；LtC為第t時(shí)段區(qū)域內(nèi)冷負(fù)荷需求。

(2)供能設(shè)備運(yùn)行約束

(11)

(12)

(3)儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行約束

(13)

(14)

除上述主要約束外，針對(duì)不同供熱/冷和儲(chǔ)熱/冷設(shè)備的系統(tǒng)運(yùn)行特性，還可能包含系統(tǒng)運(yùn)行工況約束、流量約束等約束形式。

優(yōu)化變量為各供熱設(shè)備的逐時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和供熱量、各供冷設(shè)備的逐時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和供熱量、各儲(chǔ)熱設(shè)備的逐時(shí)儲(chǔ)放狀態(tài)和熱量以及各儲(chǔ)冷設(shè)備的逐時(shí)儲(chǔ)放狀態(tài)和冷量。

3 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化算法

3.1 綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化算法

從數(shù)學(xué)模型角度，綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃問(wèn)題屬于非線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，難以得到解析解。本文采用啟發(fā)式算法禁忌搜索來(lái)解決模型的優(yōu)化問(wèn)題。采用禁忌搜索算法的流程如圖3所示，在計(jì)算粒子的適應(yīng)度時(shí)，需要調(diào)用相應(yīng)優(yōu)化準(zhǔn)則下的優(yōu)化調(diào)度子程。規(guī)劃優(yōu)化算法中的適應(yīng)度函數(shù)F(x)即為本文所定義的規(guī)劃優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，即式(1)或式(3)。

禁忌搜索算法的關(guān)鍵是如何定義粒子及其鄰域，本文定義粒子x為

(15)

式中：NmHE為綜合能源系統(tǒng)中第m類供熱設(shè)備數(shù)量；NmCE為第m類供冷設(shè)備數(shù)量；NmHS為第m類儲(chǔ)熱設(shè)備數(shù)量；NmCS為第m類儲(chǔ)冷設(shè)備數(shù)量。定義粒子x的鄰域?yàn)榱Ｗ泳仃囍杏星覂H有1個(gè)元素與中心粒子x不同，且不同元素的差值為1。

3.2 綜合能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化算法

從數(shù)學(xué)模型角度，綜合能源系統(tǒng)調(diào)度問(wèn)題是混合非線性優(yōu)化問(wèn)題，求解此類問(wèn)題的常用數(shù)學(xué)算法有混合整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃以及啟發(fā)式算法等[15-20]。綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度具有約束復(fù)雜、求解維度高的特點(diǎn)，難以得到解析解，因而本文采用啟發(fā)式算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解。粒子群算法具有較好的全局搜索能力，因而被應(yīng)用于求解此類問(wèn)題。針對(duì)本研究問(wèn)題應(yīng)用粒子群算法的基本流程如圖4所示。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化模型，粒子群算法的單粒子x定義為優(yōu)化變量所構(gòu)成的矩陣。調(diào)度優(yōu)化算法中的適應(yīng)度函數(shù)F(x)即為本文所定義的優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)函數(shù)，即式(2)或式(4)。

圖3 規(guī)劃優(yōu)化算法流程圖Fig.3 Flow chart of planning optimization algorithm

4 算例仿真分析

4.1 仿真條件

選取我國(guó)北方某城市節(jié)能綠色園區(qū)作為研究對(duì)象，該園區(qū)綜合能源需求包括電力、冬季采暖及夏季供冷，電源包括市電及分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)?，F(xiàn)需要對(duì)園區(qū)內(nèi)綜合能源供儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃。各備選供儲(chǔ)能設(shè)備基本性能參數(shù)及成本如表1所示。

該城市用電高峰時(shí)段為08：30至11：30以及18：00至23：00，峰時(shí)電價(jià)為1.289 8 元/(kW·h)；平時(shí)段為07：00至08：30以及11：30至18：00，平時(shí)電價(jià)為0.844 3 元/(kW·h)；低谷時(shí)段為23：00至 07：00，谷時(shí)電價(jià)為0.418 8 元/(kW·h)。整個(gè)園區(qū)設(shè)計(jì)最大熱負(fù)荷為4 MW，最大冷負(fù)荷為5 MW，安全系數(shù)為1.4，項(xiàng)目全壽命周期為20年，初期投資限額1 400 萬(wàn)元，設(shè)備殘值約為初始投資的5%，年維護(hù)費(fèi)用約為初始投資的3%。

圖4 調(diào)度優(yōu)化算法流程圖Fig.4 Flow chart of dispatching optimization algorithm

通過(guò)對(duì)歷史電負(fù)荷數(shù)據(jù)及光伏出力數(shù)據(jù)分析，獲取典型日電負(fù)荷曲線及光伏出力曲線。應(yīng)用DeST軟件對(duì)園區(qū)進(jìn)行熱負(fù)荷和冷負(fù)荷分析，可得到典型日24點(diǎn)冷/熱負(fù)荷曲線。各類負(fù)荷如圖5所示。

粒子群算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置情況如下：粒子群個(gè)數(shù)為100，最大迭代次數(shù)1000，個(gè)體加速因子設(shè)置為2，全局加速因子設(shè)置為2。禁忌搜索算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置情況如下：禁忌長(zhǎng)度100，最大迭代次數(shù)500。

4.2 仿真結(jié)果

4.2.1 以經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為規(guī)劃目標(biāo)

以經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則為目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用禁忌搜索算法和粒子群優(yōu)化算法，基于園區(qū)綜合能源最大設(shè)計(jì)負(fù)荷以及典型日負(fù)荷曲線，對(duì)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的供能和儲(chǔ)能設(shè)備進(jìn)行規(guī)劃，結(jié)果如表2所示。

上述最優(yōu)規(guī)劃下，綜合能源系統(tǒng)采暖期和空調(diào)期日24點(diǎn)優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃，如圖6所示。

表1 備選供儲(chǔ)能設(shè)備規(guī)格及成本

Table 1 Specification and costs of alternative energy storage equipment

圖5 日逐時(shí)負(fù)荷曲線Fig.5 Hourly load curve for a day表2 經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則下綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果Table 2 Results of IES planning under the economic optimum criterion

4.2.2 以環(huán)保性最優(yōu)為規(guī)劃目標(biāo)

以環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的供能和儲(chǔ)能設(shè)備進(jìn)行規(guī)劃，結(jié)果如表3所示。

上述最優(yōu)規(guī)劃下，綜合能源系統(tǒng)采暖期和空調(diào)期日24點(diǎn)優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃，如圖7所示。

這2種優(yōu)化準(zhǔn)則下優(yōu)化規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性指標(biāo)分別如表4所示。

4.3 結(jié)果分析

綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性指標(biāo)既存在統(tǒng)一又存在矛盾。

統(tǒng)一性體現(xiàn)在2種優(yōu)化目標(biāo)下的規(guī)劃都是傾向于配置能效較高的綜合能源供給設(shè)備。本算例涉及的能源供給設(shè)備中，地源熱泵作為典型的節(jié)能技術(shù)具有較高的能效比。因而，如表2、3所示，2種優(yōu)化目標(biāo)下的配置方案都包含了較多臺(tái)數(shù)的地源熱泵機(jī)組。進(jìn)一步地，從綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度角度，2種規(guī)劃方案都在可再生能源發(fā)電余量較大時(shí)間段，通過(guò)將余電轉(zhuǎn)換成其他能源形式而避免切光，或直接供給滿足冷/熱需求，或予以儲(chǔ)存實(shí)現(xiàn)能源的分時(shí)利用，如圖6(b)和圖7(a)所示。

圖6 經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)準(zhǔn)則下的調(diào)度計(jì)劃Fig.6 Dispatching plan under the economic optimum criterion表3 環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則下綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果Table 3 Results of IES planning under the environment optimum criterion

矛盾性表現(xiàn)在儲(chǔ)能系統(tǒng)的應(yīng)用上。環(huán)保性準(zhǔn)則下利用儲(chǔ)能裝置目的是可再生能源的充分消納，而經(jīng)濟(jì)性準(zhǔn)則下應(yīng)用儲(chǔ)能目的除了可再能源消納的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，更重要的是利用分時(shí)電價(jià)可產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在初期投資約束下，對(duì)于配置儲(chǔ)冷或儲(chǔ)熱裝置的選擇，2種準(zhǔn)則下的衡量指標(biāo)有所不同，進(jìn)而導(dǎo)致優(yōu)化方向和結(jié)果不同。本算例中，如圖6(b)和7(a)所示，經(jīng)濟(jì)性準(zhǔn)則傾向于利用儲(chǔ)能以獲得分時(shí)電價(jià)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，然而儲(chǔ)能系統(tǒng)在產(chǎn)能、儲(chǔ)能和釋能過(guò)程中的總體能效明顯低于單體產(chǎn)能設(shè)備，因而環(huán)保性準(zhǔn)則下更傾向于使用供能設(shè)備而不是儲(chǔ)能。由表4可以看出，綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃不能同時(shí)達(dá)到經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的最優(yōu)要求。

圖7 環(huán)保性最優(yōu)準(zhǔn)則下的調(diào)度計(jì)劃Fig.7 Dispatching plan under the environmental optimum criterion表4 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 4 Evaluation indicators for IES optimal planning

5 結(jié) 論

本文研究綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃問(wèn)題。首先，建立了以電為核心的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃兩層優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，即系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化和系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化。系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化作為系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化的子優(yōu)化問(wèn)題，是系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化指標(biāo)計(jì)算的基礎(chǔ)和支撐。系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化模型，分別考慮經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性優(yōu)化目標(biāo)，建立了投資成本約束和最大負(fù)荷約束，在備選能源供儲(chǔ)設(shè)備中尋找最優(yōu)配置組合方案。系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化模型，基于典型供儲(chǔ)設(shè)備模型，建立了供需平衡約束和供儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)行等約束，尋求某一配置組合下的優(yōu)化調(diào)度方案并計(jì)算其指標(biāo)。其次，分別提出禁忌搜索算法和粒子群算法對(duì)兩層優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。最后，給出具體算例，進(jìn)行綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化模型和優(yōu)化算法仿真計(jì)算。

仿真結(jié)果表明，本模型和算法可給出不同目標(biāo)下的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方案，方案的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性目標(biāo)既存在統(tǒng)一又存在矛盾。統(tǒng)一性體現(xiàn)在2種規(guī)劃方案都是傾向于配置能效較高的綜合能源供給設(shè)備。矛盾之處在于經(jīng)濟(jì)性準(zhǔn)則傾向利用儲(chǔ)能以獲得分時(shí)電價(jià)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)性，而環(huán)保性準(zhǔn)則更傾向利用其他高能效的供能設(shè)備。綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃不能同時(shí)達(dá)到經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的最優(yōu)要求。綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃，應(yīng)結(jié)合區(qū)域綜合能源需求特點(diǎn)和綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行主要目標(biāo)。

[1]JIN H, HONG H, WANG B, et al. A new principle of synthetic cascade utilization of chemical energy and physical energy[J]. Science in China Series E: Technological Sciences, 2005, 48(2):163-179.

[2]STANISLAV P, BRYAN K, TIHOMIR M. Smart grids better with integrated energy system[C]// Electrical Power & Energy Conference (EPEC). Montreal: IEEE, 2009: 1-8.

[3]劉柏良, 黃學(xué)良, 李軍. 計(jì)及可時(shí)移負(fù)荷的海島微網(wǎng)電源優(yōu)化配置[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2014, 34(25): 4250-4258. LIU Boliang, HUANG Xueliang, LI Jun. Optimal sizing of distributed generation in a typical island microgrid with time-shifting load[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(25): 4250-4258.

[4]王成山, 李鵬. 分布式發(fā)電、微網(wǎng)與智能配電網(wǎng)的發(fā)展與挑戰(zhàn)[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2010, 34(2): 10-14. WANG Chengshan, LI Peng. Development and challenges of distributed generation, the micro-grid and smart distribution system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(2): 10-14.

[5]RONG A Y, LAHDELMA R. An efficient linear programming model and optimization algorithm for trigeneration [J]. Applied Energy, 2005, 82(1): 40-63.

[6]MEHLERI E D, SARIMVEIS H, MARKATOS N C, et al. A mathematical programming approach for optimal design of distributed energy systems at the neighbourhood level [J]. Energy, 2012, 44(1): 96-104.

[7]WANG J J, JING Y Y, ZHANG C F. Optimization of capacity and operation for CCHP system by genetic algorithm [J]. Applied Energy, 2010, 87(4): 1325-1335.

[8]WANG J J, ZHAI Z Q, JING Y Y, et al. Optimization design of BCHP system to maximize to save energy and reduce environmental impact [J]. Energy, 2010, 35(8): 3388-3398.

[9]MEYBODI M A, BEHNIA M. Impact of carbon tax on internal combustion engine size selection in a medium scale CHP system[J]. Applied Energy, 2011, 88(12): 5153-5163.

[10]CARVALHO M, SERRA L M, LOZANO M A. Optimal synthesis of trigeneration systems subject to environmental constraints[J]. Energy, 2011, 36(6): 3779-3790.

[11]WANG J J, JING Y Y, ZHANG C F, et al. A fuzzy multi-criteria decision-making model for trigeneration system [J]. Energy Policy, 2008, 36(10): 3823-3832.

[12]ZHOU Z, LIU P, LI Z, et al. An engineering approach to the optimal design of distributed energy systems in China [J]. Applied Thermal Engineering, 2012, 53(2): 387-396.

[13]黎靜華，桑川川. 能源綜合系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃與運(yùn)行框架[J]. 電力建設(shè), 2015, 36(8): 41-48. LI Jinghua, SANG Chuanchuan. Discussion on optimal planning and operation framework for integrated energy system[J]. Electric Power Construction, 2015, 36(8): 41-48.

[14]田衛(wèi)華, 喬立賢, 劉莉娜, 等. 基于園區(qū)的冷熱電多種能源系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 黑龍江科技信息, 2014(33):120-122.

[15]郭力, 劉文建, 焦冰琦, 等. 獨(dú)立微網(wǎng)系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2014, 34( 4): 524-536. GUO Li, LIU Wenjian, JIAO Bingqi, et al. Multi-objective optimal planning design method for stand-alone microgrid system [J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34( 4): 524-536.

[16]劉長(zhǎng)杰. 物聯(lián)網(wǎng)蓄能電鍋爐技術(shù)及應(yīng)用研究[D]. 長(zhǎng)春: 吉林大學(xué), 2011. LIU Changjie. Study on heimer small appliances marketing channal management[D]. Changchun: Jilin University, 2011.

[17]朱文莉. 既有居住建筑中太陽(yáng)能熱水系統(tǒng)的應(yīng)用[D]. 天津: 天津大學(xué), 2007. ZHU Wenli. Application of solar water heating system in the existed residential building[D]. Tianjin: Tinjin University, 2007.

[18]SWARDT D. A performance comparison between an air - source and a ground source reversibIe heat pump [J]. InternationaI Journal of Energy Research, 2001, 25(10): 899-910.

[19]ZHANG P, MA Z W. An overview of fundamental studies and apphcations of phase change material slurries to secondary loop refrigeration and air conditioning systems [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, 16(7): 5021-5058.

[20]劉夢(mèng)璇, 王成山, 郭力，等. 基于多目標(biāo)的獨(dú)立微電網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2012, 36(17): 34-39. LIU Mengxuan, WANG Chengshan, GUO Li, et al. An optimal design method of multi-objective based island microgrid[J]. Automation of electric power systems, 2012, 36(17): 34-39.

(編輯 蔣毅恒)

Planning Design Method of Integrated Energy System

YU Bo1,2, SUN Hengnan3, XIANG Tianchun1,2, ZHANG Peng3

(1. Electric Power Economic Research Institute, State Grid Tianjin Electric Power Company, Tianjin 300384, China;2. State Grid Tianjin Energy Conservation Service Co., Ltd., Tianjin 300384, China;3. College of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

This paper focuses on the optimal planning issue of integrated energy system (IES) to improve the energy efficiency of IES. Firstly, we construct a two-layer optimization model for IES planning with power as core, which includes the optimization models for IES dispatching and IES planning. And the operation indicators of system optimization are taken as the basis of system planning optimization. The objective functions of this model are under the economic optimum criterion and the environmental optimum criterion respectively, and it also emphasizes on the operation constraints of IES on periods of heating and cooling. Secondly, we propose particle swarm optimization algorithm and tabu search algorithm to solve the two-layer optimization model respectively. Finally, the two-layer model and the algorithms are verified through a case study to be useful for the optimal planning schemes of IES under the economic and environmental criterion respectively. There is contradiction between the planning scheme under economic criterions and that under environment criterion. The former one is inclined to energy storages to take advantage of time-of-use electricity price, while the latter one is inclined to energy supply devices with high efficiency.

integrated energy system; multi-objective; optimal planning; particle swarm optimization; tabu search

國(guó)網(wǎng)天津市電力公司項(xiàng)目(KJ15-1-24)

TM 732

A

1000-7229(2016)02-0078-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.02.011

2015-11-10

于波(1984)，男，博士，主要研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電和微網(wǎng)、節(jié)能技術(shù)、電能替代技術(shù)；

孫恒楠(1990)，男，碩士，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、電能替代技術(shù)；

項(xiàng)添春(1977)，男，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楣?jié)能技術(shù)、電能替代技術(shù)和智能用電技術(shù)；

張鵬(1984)，男，博士，通訊作者，講師，主要研究方向?yàn)榫C合能源系統(tǒng)、電能替代技術(shù)、微網(wǎng)與智能電網(wǎng)。