閆鵬達,張曉輝,鐘嘉慶
(1. 國網(wǎng)山西省電力公司 檢修分公司,山西 太原 030006;2. 河北省電力電子節(jié)能與傳動控制重點實驗室(燕山大學),河北 秦皇島066004)
基于碳捕集系統(tǒng)靈活運行的電力系統(tǒng)多目標調度模型
閆鵬達1,張曉輝2,鐘嘉慶2
(1. 國網(wǎng)山西省電力公司 檢修分公司,山西 太原 030006;2. 河北省電力電子節(jié)能與傳動控制重點實驗室(燕山大學),河北 秦皇島066004)
碳捕集系統(tǒng)靈活運行對火電機組的運行帶來了影響,在其靈活運行模式的基礎上,提出了靈活度的概念。給出了碳捕集(Carbon Capture and Storage, CCS)系統(tǒng)靈活運行時的運行成本以及減排效率的公式。在此基礎上建立了考慮CCS系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型,采用多目標細菌群體趨藥性(Multi-Objective Bacterial Colony Chemotaxis, MOBCC)算法對所建模型進行優(yōu)化求解,對火電機組的出力進行優(yōu)化。算例分析中將所建的調度模型與傳統(tǒng)調度模型進行對比分析,仿真結果說明了所提模型的有效性。
碳捕集系統(tǒng);靈活度;多目標細菌群體趨藥性算法;低碳經(jīng)濟調度;多目標優(yōu)化
近年來,伴隨著經(jīng)濟迅猛發(fā)展的同時,由能源消耗產(chǎn)生的溫室效應引起了人們的高度重視。為減少CO2的排放,各行業(yè)均應行動起來。而電力行業(yè)作為CO2的排放大戶,其排放量達到了全國碳排放總量的50%[1,2]。為了減少CO2的排放量,電力部門采取了一些措施:例如,大力發(fā)展風能等清潔能源以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的化石燃料,然而,由我國資源稟賦所決定,在未來一段時間內傳統(tǒng)燃煤機組仍然是發(fā)電主力的格局不會改變,因此,研究如何減少傳統(tǒng)燃煤機組的碳排放量具有重要的現(xiàn)實意義。
從現(xiàn)階段的技術水平來看,CO2捕集和封存(Carbon Capture and Storage,CCS)系統(tǒng)具有巨大的減排潛力,其減排效率可達90%~95%[3,4]。目前針對CCS系統(tǒng)的研究和利用已經(jīng)逐步展開。文獻[5,6]深入分析了CCS系統(tǒng)的運行機制,并就其對電網(wǎng)運行的安全以及高效方面進行了探討,CCS系統(tǒng)對電網(wǎng)的調峰性能以及效益進行研究。文獻[7,8]將CCS系統(tǒng)引入到電源規(guī)劃領域:文獻[7]65考慮到CCS系統(tǒng)發(fā)展的階段性,引入CCS系統(tǒng)發(fā)展成熟度的概念,建立了階段性減排的電源規(guī)劃模型;文獻[8]2689認為當CCS系統(tǒng)發(fā)展不成熟時,可借助成本較小的碳捕集預留(Carbon Capture Ready,CCR) 系統(tǒng)來進行CO2減排,當技術成熟時再將其加以改造,基于CCR系統(tǒng)和CCS系統(tǒng)建立了低碳電源規(guī)劃模型。文獻[9-11]將CCS系統(tǒng)引入到電力系統(tǒng)調度領域:文獻[9]991針對CCS系統(tǒng)的能量流進行分析,建立了基于CCS系統(tǒng)的低碳調度模型;文獻[10]159對CCS系統(tǒng)的啟停進行約束,建立了基于碳減排日指標約束下的調度模型,實現(xiàn)發(fā)電廠和電網(wǎng)的協(xié)調減排;文獻[11]1602將碳排放賦予經(jīng)濟價值,在此基礎上研究了含CCS系統(tǒng)的調度方式。上述文獻雖已將CCS系統(tǒng)引入到電力系統(tǒng)的不同領域,但基本上是在其靜態(tài)運行方式下的研究。文獻[12]對CCS系統(tǒng)的運行原理進行了詳細地分析,認為其具有靈活運行的潛力。
隨著新能源尤其是風力發(fā)電的并網(wǎng)運行,其對電力系統(tǒng)的碳減排也起到了巨大的作用[13]。已有大量的文獻就風電場引入電力系統(tǒng)后,對系統(tǒng)經(jīng)濟性和減排問題造成的影響進行了研究。例如,文獻[14]采用改進的粒子群算法研究了當引入風電場后,通過優(yōu)化傳統(tǒng)發(fā)電機組的出力實現(xiàn)電力系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟多目標優(yōu)化調度。文獻[15]在調度過程中考慮CO2的成本價值,建立了以系統(tǒng)發(fā)電成本最小以及CO2排放成本最小的電力系統(tǒng)多目標調度模型。
綜上所述,本文將以CCS系統(tǒng)的靈活運行為基礎,兼顧系統(tǒng)火電機組以及風電場,建立基于碳捕集系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型,包含系統(tǒng)經(jīng)濟調度目標和系統(tǒng)低碳調度目標,并綜合考慮系統(tǒng)的功率平衡約束、機組出力上下限約束、機組爬坡等約束條件,采用多目標細菌群體趨藥性算法(Multi-Objective Bacterial Colony Chemotaxis, MOBCC)對算例進行優(yōu)化求解,驗證了本文所提模型的有效性。
1.1 CCS系統(tǒng)靈活運行原理
目前,已有較多的文獻對CCS系統(tǒng)的運行狀況進行了研究,但基本上均是對CCS系統(tǒng)在靜態(tài)運行狀況下的分析,即認為CCS系統(tǒng)與火電機組的運行相匹配,CCS系統(tǒng)不能夠單獨控制。然而,在實際運行中CCS系統(tǒng)與火電機組之間的耦合關系相對較弱,它們之間的能流主要是火電機組向CCS系統(tǒng)提供再生熱能以及壓縮CO2所需電能,這些能量流動的大小對CCS系統(tǒng)的運行水平具有決定性的作用。從CCS系統(tǒng)的運行機制方面可以看出,CCS系統(tǒng)有靈活運行的潛力,在一定程度上可以獨立于火電機組單獨對CCS系統(tǒng)進行控制,可將其等效為一個可以靈活控制的負荷,其運行情況與其能量流有密切關系[12]10。
1.2 CCS系統(tǒng)運行靈活度
CCS系統(tǒng)在運行過程中將消耗功率,可將其消耗功率分為啟動功率和減排功率,啟動功率主要為了維持CCS系統(tǒng)的正常運行;減排功率則為了捕集系統(tǒng)的CO2排放,CCS消耗的功率可由下式表示:
(1)
定義系統(tǒng)的靈活度為CCS系統(tǒng)消耗功率與CCS系統(tǒng)滿額運行時消耗功率的比值,可由下式表示:
(2)
式中:α為CCS系統(tǒng)運行靈活度;Pccs,m為CCS系統(tǒng)滿額運行時的功率消耗,MW。
2.1 系統(tǒng)經(jīng)濟調度模型
(1)火電機組的發(fā)電成本
火電機組在運行過程中將消耗化石燃料,在運行過程中其發(fā)電成本與出力的關系可由二次函數(shù)來表示,如下式:
(3)
式中:N表示傳統(tǒng)火電機組數(shù)目;T表示調度周期時段;ai、bi和ci分別表示火電機組i的發(fā)電成本系數(shù),元/(MW2·h)、元/(MW·h)、元/h;PGit表示火電機組i在t時段總的出力,MW。
(2)風電場的發(fā)電成本
風電場在運行過程中并不消耗化石燃料,因此其發(fā)電成本僅包含風電場的運行和維護成本,其發(fā)電成本可由下式表示:
(4)
式中:M表示風電場數(shù)目;cw表示風電場發(fā)電成本系數(shù),元/MW·h;Pwjt表示風電場j在t時段的出力。
(3)系統(tǒng)經(jīng)濟調度目標函數(shù)
綜上所述,系統(tǒng)的經(jīng)濟調度目標由傳統(tǒng)火電機組的發(fā)電成本和風電場的發(fā)電成本組成,可由下式表示:
minF1=min(Fgen+Fw)
(5)
2.2 系統(tǒng)碳排放調度模型
傳統(tǒng)火電機組在消耗化石燃料的同時會產(chǎn)生大量的CO2,其CO2的排放量與出力的關系可由下式表示:
(6)
式中:w、v以及u分別表示火電機組i的碳排放系數(shù),t/(MW2·h)、t/(MW·h)、t/h;A表示沒有裝設CCS系統(tǒng)的火電機組的集合。
對于裝設有CCS系統(tǒng)的火電機組時,當CCS系統(tǒng)滿額運行時,其減排效率可以達到85%,但當CCS系統(tǒng)處于靈活運行的狀態(tài)時,其減排效率必將受到影響,因此裝設有CCS系統(tǒng)的火電機組,其CO2排放量與出力的關系可由下式表示:
(7)
式中:η表示CCS系統(tǒng)滿額運行時的減排效率;B表示裝設有CCS系統(tǒng)的火電機組的集合。
綜上所述,系統(tǒng)碳排放調度目標由傳統(tǒng)火電機組的碳排放量和裝設有CCS系統(tǒng)的火電機組的碳排量共同組成,可由下式表示:
(8)
2.3 系統(tǒng)約束條件
(1)CCS系統(tǒng)功率平衡約束
(9)
式中:Pgit表示火電機組i的凈出力,MW;Pccs,i表示機組i向CCS系統(tǒng)提供的功率,MW;PGit表示機組i總的出力。
(2)功率平衡約束
(10)
式中:PDt表示系統(tǒng)在t時段的負荷需求,MW。
(3)機組出力約束
(11)
式中:Pi,min表示機組i的出力下限,MW;Pi,max表示機組i的出力上限,MW。
(4)火電機組爬坡約束
(12)
(5)風電穿透功率極限約束
(13)
式中:μ表示風電穿透功率系數(shù)。
3.1 多目標函數(shù)
多目標優(yōu)化問題可描述為
(14)
式中:fi(X)表示目標函數(shù)i;X表示決策向量為n維;m表示目標函數(shù)個數(shù);gj(X)和hk(X)分別表示等式約束和不等式約束。
3.2 Pareto最優(yōu)前沿
圖1 最優(yōu)Pareto前沿示意圖
當系統(tǒng)中同時存在多個目標函數(shù)時,經(jīng)優(yōu)化后得到許多符合約束條件的解,但無法簡單地對解的優(yōu)劣程度進行判別,這種解一般被人們稱為Pareto最優(yōu)解(Pareto optimal solutions),所有的Pareto解組成的集合被稱為Pareto最優(yōu)解集。由Pareto最優(yōu)解集所對應的目標函數(shù)可構成一個最優(yōu)的目標域,該區(qū)域即被稱作Pareto 最優(yōu)前沿,如圖1所示,其中縱坐標f1以及橫坐標f2表示2個待優(yōu)化的目標函數(shù),點A、B、C、D、E以及F構成的實線段為2個目標函數(shù)的最優(yōu)前沿,它們均為2個目標函數(shù)的最優(yōu)解,通過改變2個目標函數(shù)的權重來選取其最終解;點G、H、I、J、K以及處于目標函數(shù)的搜索區(qū)域內,不落于最優(yōu)前沿,非最優(yōu)解。3.3 模型優(yōu)化方法
應用多目標細菌群體趨藥性算法(Multi Objective Bacterial Colony Chemotaxis,MOBCC)對基于CCS系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型進行求解,MOBCC算法流程圖如圖2所示。
圖2 MOBCC算法的優(yōu)化流程
在本文所提算例中有6個火電機組和1個風電場。風電場預測出力以及預測負荷見圖3,風電場的發(fā)電成本為11.6$/MW,η為0.90,假設風電出力能夠全額上網(wǎng)。
圖3 風電出力和負荷預測數(shù)據(jù)
4.1 3種不同的調度方案
對于含CCS系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型,采用了3種調度方案:(1)以系統(tǒng)發(fā)電成本最小為目標,不考慮系統(tǒng)的碳排放,此時CCS系統(tǒng)將以最小出力運行。(2)以系統(tǒng)的碳排放最小為目標,不考慮系統(tǒng)的發(fā)電成本,此時CCS系統(tǒng)保持最大出力運行。(3)采用本文提出的CCS靈活運行的多目標調度模型,此時CCS系統(tǒng)將靈活運行。利用MOBCC算法對方案3進行優(yōu)化求解,得到其Parote最優(yōu)前沿,如圖4。
圖4 優(yōu)化結果
4.2 3種調度結果分析
對本文提出的含CCS系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型,采用MOBCC算法進行優(yōu)化得到其Parote前沿,本文2個目標函數(shù)的權重均為0.5,得到最優(yōu)的調度結果,火電機組不同時段的凈出力以及CCS系統(tǒng)消耗功率和靈活度如表1所示。火電機組的詳細參數(shù)分別見表2,其中第1個和第2個機組裝設有CCS系統(tǒng),且CCS系統(tǒng)出力介于0.01 p.u.和0.3 p.u.之間;表2中與有功功率相關的數(shù)據(jù),例如Pmax、Pmin均為標幺值,基準值取100 MW;機組碳排放系數(shù)w、v、u均取10-3t/h。
3種優(yōu)化調度方案下機組總的出力(含CCS系統(tǒng)消耗功率)變化如圖5~7所示。
表1 機組最優(yōu)出力
表2 系統(tǒng)6機組參數(shù)
圖5 方案1下各機組最優(yōu)出力
圖6 方案2下各機組最優(yōu)出力
圖7 方案3下各機組最優(yōu)出力
由表1、2和圖5~7分析可知,在方案1下,以經(jīng)濟調度為目標,相比于其他機組,機組3的經(jīng)濟性最好,所以機組3出力較多,由于不考慮系統(tǒng)的碳排放,CCS系統(tǒng)僅保持最小出力;在方案2下,以系統(tǒng)碳排放為調度目標,結合圖5和圖6可知,機組3在運行過程中經(jīng)濟性和低碳性均較好,另外,為了減少系統(tǒng)碳排放量,配置了CCS系統(tǒng)的機組1和機組2的出力也將增大,并且此時CCS系統(tǒng)在全額工作;在方案3下,由表1可知,CCS系統(tǒng)的靈活度在0.033 3和0.993之間波動,通過調節(jié)CCS系統(tǒng)的運行可有效控制系統(tǒng)的碳排放,同時兼顧了系統(tǒng)的經(jīng)濟性。
4.3 CCS系統(tǒng)對調度的影響
3種方案下,系統(tǒng)的發(fā)電成本和碳排放量,如表3所示。由表3可知,通過CCS系統(tǒng)的靈活運行,可兼顧系統(tǒng)的發(fā)電成本以及碳排放,且本文優(yōu)化過程中將目標函數(shù)的權重均設為0.5,在實際運行中可根據(jù)現(xiàn)實情況,通過改變權重來優(yōu)化機組以及CCS系統(tǒng)的出力。
表3 不同模式下調度結果
本文考慮了CCS系統(tǒng)靈活性運行的潛力,提出CCS系統(tǒng)運行靈活度的概念,在低碳調度目標中考慮CCS系統(tǒng)靈活運行時的減排效率;在經(jīng)濟調度目標中考慮CCS系統(tǒng)靈活運行時系統(tǒng)成本的變化,建立了基于CCS系統(tǒng)靈活運行的多目標調度模型,采用MOBCC算法對所建模型進行優(yōu)化求解,與傳統(tǒng)調度模型進行比較,驗證了本文所提模型的有效性。
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Multi-objective Optimization Dispatching Based on Carbon Capture and Storage Flexible Operation for Power Grid
YAN Pengda1,ZHANG Xiaohui2,ZHONG Jiaqing2
( 1.State Grid Maintenance Co.of SEPC, Taiyuan 030006,China; 2. Key Lab of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China)
The flexible operation of the carbon capture system has brought an important impact on the thermal power units, and the concept of the flexibility is defined in this paper based on the flexible operation mode. The formula of the costs and efficiencies of the carbon capture and storage (CCS) system is given under the flexible operation mode. On this basis, this paper established a multi-objective optimization dispatching model with flexible operation of the CCS taken into account. The multi-objective bacterial colony chemotaxis (MOBCC) algorithm is applied to solve the problem to optimize the output of units. The results of the dispatching in this paper are compared with those of the traditional dispatching model, which verifies the validity and feasibility of the proposed optimization model.
arbon capture and storage;flexibility;multi-objective bacterial colony chemotaxis algorithm;low-carbon economic dispatch;multi-objective optimization
10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.04.009
2017-02-26。
國家自然科學基金(61374098);河北省高等學??茖W技術研究重點項目(ZD2016049)。
TM721
A
1672-0792(2017)04-0049-06
閆鵬達(1990-),男,碩士,研究方向為電力系統(tǒng)優(yōu)化調度與經(jīng)濟運行。
張曉輝(1973-),女,碩士,副教授,研究方向為電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行與控制、電力系統(tǒng)繼電保護、優(yōu)化方法在電力系統(tǒng)中的應用。