融合風(fēng)光出力場(chǎng)景生成的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置

白凱峰, 顧 潔, 彭虹橋, 朱彬若

(1. 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院, 大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心, 上海市 200240;2. 國(guó)網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院, 上海市 200437)

0 引言

為了提高能源使用效率,應(yīng)對(duì)能源枯竭和環(huán)境污染問(wèn)題,能源互聯(lián)網(wǎng)的愿景在全球引起了廣泛關(guān)注[1]。多能互補(bǔ)微網(wǎng)(multi-energy complementary microgrid,MECM)系統(tǒng)耦合電能、風(fēng)能、光能以及天然氣能等多種能源,通過(guò)配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線、熱力管道、風(fēng)機(jī)(wind turbine,WT)、光伏(photovoltaic,PV)、儲(chǔ)能電池和冷熱電三聯(lián)供(combined cooling,heating and power,CCHP)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多種能源之間的互補(bǔ)階梯利用,是一種能夠提高能源利用率、減少環(huán)境污染的多能流系統(tǒng),可以廣泛用于醫(yī)院、學(xué)校、工業(yè)園區(qū)等區(qū)域綜合能源系統(tǒng),對(duì)促進(jìn)能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的應(yīng)用具有重要意義[2-3]。

多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)行方式繁多,系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備耦合關(guān)系復(fù)雜,源側(cè)及需求側(cè)在技術(shù)發(fā)展與政策引導(dǎo)等雙重驅(qū)動(dòng)下存在強(qiáng)不確定性,因此如何根據(jù)區(qū)域用能需求確定多能系統(tǒng)優(yōu)化配置和優(yōu)化運(yùn)行方案是實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)系統(tǒng)最大能源利用效率以及系統(tǒng)收益的難題[4]。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)的優(yōu)化配置和運(yùn)行等問(wèn)題進(jìn)行了相應(yīng)的研究。在優(yōu)化配置方面,文獻(xiàn)[5]采用Benders分解法將熱電聯(lián)供機(jī)組優(yōu)化配置模型分解為投資優(yōu)化主問(wèn)題和模擬運(yùn)行子問(wèn)題對(duì)模型進(jìn)行求解;文獻(xiàn)[6]考慮了余熱在供熱和供冷之間的分配系數(shù),根據(jù)用能需求分別對(duì)系統(tǒng)的設(shè)備容量以及運(yùn)行方式進(jìn)行優(yōu)化;文獻(xiàn)[7]建立多區(qū)域CCHP系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置模型,研究了電熱網(wǎng)耦合對(duì)CCHP系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果以及熱網(wǎng)能流的影響。在優(yōu)化運(yùn)行方面,文獻(xiàn)[8-9]分別建立多能互補(bǔ)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的多目標(biāo)規(guī)劃模型和計(jì)及光伏和蓄能的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境角度對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化。

但目前對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)優(yōu)化配置的研究存在兩個(gè)主要問(wèn)題:①所配置的多能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不夠完善,大多僅對(duì)系統(tǒng)的燃?xì)廨啓C(jī)(gas turbine,GT)進(jìn)行配置,不利于系統(tǒng)的環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性;②多能互補(bǔ)系統(tǒng)的風(fēng)光接入容量較高,波動(dòng)性的風(fēng)光出力給系統(tǒng)帶來(lái)功率平衡問(wèn)題和風(fēng)光消納問(wèn)題,同時(shí)區(qū)域內(nèi)風(fēng)光出力具有相關(guān)性,因此還需要在規(guī)劃階段充分考慮風(fēng)光出力的不確定性和相關(guān)性。

本文針對(duì)多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化配置問(wèn)題,首先,構(gòu)建基于核密度估計(jì)法和Copula理論的風(fēng)機(jī)和光伏典型日出力場(chǎng)景生成方法,從而在規(guī)劃階段充分考慮風(fēng)光出力不確定性和相關(guān)性的影響;然后,鑒于多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)作為可再生能源消納的有效模式,規(guī)劃與運(yùn)行緊密耦合是實(shí)現(xiàn)其建設(shè)目標(biāo)的根本保障,本文針對(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,建立了結(jié)構(gòu)完善的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)雙層規(guī)劃模型,對(duì)系統(tǒng)的配置和運(yùn)行進(jìn)行分層優(yōu)化,提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益和節(jié)能效益;最后,通過(guò)算例驗(yàn)證了模型的合理性和優(yōu)越性,并進(jìn)行了靈敏度分析。

1 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)

1.1 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文所研究的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及能量流如圖1所示。多能系統(tǒng)中,發(fā)電設(shè)備包括風(fēng)機(jī)、光伏電池以及燃?xì)廨啓C(jī),同時(shí)微網(wǎng)通過(guò)聯(lián)絡(luò)線連接至配電網(wǎng);制熱設(shè)備包括燃?xì)忮仩t(gas boiler,GB)和余熱鍋爐(heat recovery boiler,RB);制冷設(shè)備包括電制冷機(jī)(electric cooler,EC)與溴化鋰吸收式制冷機(jī)(absorption cooler,AC);另外,系統(tǒng)中配有儲(chǔ)能電池設(shè)備(battery storage equipment,BSE)、儲(chǔ)熱設(shè)備(heat storage equipment,HSE)和儲(chǔ)冷設(shè)備(ice storage equipment,ISE)。CCHP系統(tǒng)中,燃?xì)廨啓C(jī)利用天然氣向用戶供電,余熱鍋爐利用燃?xì)廨啓C(jī)煙氣產(chǎn)生熱水,可供熱或供給吸收式制冷機(jī)進(jìn)行制冷[10-12]。儲(chǔ)電/能設(shè)備在包含高比例波動(dòng)性新能源的多能系統(tǒng)中參與系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行優(yōu)化,可提高系統(tǒng)風(fēng)光消納能力并減少熱冷能損失,改善系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性。

圖1 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of MECM system

1.2 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備出力模型

多能互補(bǔ)系統(tǒng)中設(shè)備出力模型已有大量研究成果,本文主要參考文獻(xiàn)[13-17]分別建立了風(fēng)機(jī)和光伏電池組、燃?xì)廨啓C(jī)、電制冷機(jī)、溴化鋰吸收式制冷機(jī)、余熱鍋爐、燃?xì)忮仩t以及儲(chǔ)電/能設(shè)備出力模型。篇幅所限,此處不再贅述。

1.3 基于能量樞紐的多能系統(tǒng)能量流模型

為了描述多能源系統(tǒng)中復(fù)雜的耦合關(guān)系,蘇黎世聯(lián)邦工學(xué)院(ETH Zurich)提出了能量樞紐(energy hub)的概念。能量樞紐采用耦合矩陣清晰地描述輸入能源和輸出負(fù)荷之間的平衡關(guān)系,可應(yīng)用于多能源系統(tǒng)的運(yùn)行、規(guī)劃研究[18]。

能量樞紐可以將多能互補(bǔ)系統(tǒng)描述為如附錄A圖A1所示的輸入—輸出端口模型,左側(cè)P為輸入的能量或能源,經(jīng)過(guò)多能系統(tǒng)后轉(zhuǎn)換為符合需求的能量或能源L。

能量樞紐的輸入—輸出關(guān)系可由式(1)表示,其中矩陣C為表示P和L具體轉(zhuǎn)換關(guān)系的耦合矩陣,S為修正矩陣[19]。S用來(lái)描述系統(tǒng)中存在的內(nèi)部供能設(shè)備,包括風(fēng)機(jī)、光伏電池、儲(chǔ)能設(shè)備以及電制冷機(jī),因內(nèi)部供能設(shè)備不起輸入和輸出的直接轉(zhuǎn)換作用,所以需要對(duì)轉(zhuǎn)換方程做出修正。這樣就能簡(jiǎn)單清晰地對(duì)復(fù)雜的多能系統(tǒng)能量流進(jìn)行描述。

L=CP-S

(1)

針對(duì)本文所研究的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng),首先引入天然氣分配系數(shù)v和余熱分配系數(shù)w[20],即有

(2)

根據(jù)各個(gè)設(shè)備的出力模型以及系統(tǒng)的能量平衡關(guān)系,得到電、熱、冷平衡方程,如式(3)所示:

(3)

將電、熱、冷平衡方程整理為如下形式:

(4)

式(4)一方面可以清晰地描述本文所研究的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的能量平衡,另一方面則可通過(guò)調(diào)節(jié)天然氣和余熱分配系數(shù)對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行控制,如通過(guò)調(diào)節(jié)天然氣分配系數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)燃?xì)忮仩t和燃?xì)廨啓C(jī)出力的控制以達(dá)到經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面的目的。

2 考慮風(fēng)光不確定性和相關(guān)性的場(chǎng)景生成

風(fēng)能和光能屬于可再生能源,利用風(fēng)能和光能發(fā)電對(duì)生態(tài)環(huán)境影響較小,但風(fēng)能和光能的自然屬性決定了風(fēng)機(jī)和光伏出力的不確定性以及同區(qū)域風(fēng)光出力的相關(guān)性,為了確保多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的安全可靠性,必須在規(guī)劃和運(yùn)行階段考慮新能源出力的隨機(jī)性和相關(guān)性。

目前,對(duì)風(fēng)速和光照強(qiáng)度的隨機(jī)性的處理方法主要有兩種:①根據(jù)統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn),認(rèn)為風(fēng)速服從Weibull分布,光照強(qiáng)度服從Beta分布[21],采用采樣方法獲取風(fēng)速和光照強(qiáng)度序列,然而這種方法忽略了序列的時(shí)間尺度,可用于系統(tǒng)的可靠性評(píng)估等場(chǎng)景,而不適用于計(jì)算系統(tǒng)含時(shí)間尺度的指標(biāo),如日、年運(yùn)行成本等;②以風(fēng)速和光照強(qiáng)度的日前預(yù)測(cè)為基礎(chǔ),認(rèn)為預(yù)測(cè)誤差服從正態(tài)分布,通過(guò)誤差采樣實(shí)現(xiàn)風(fēng)速和光伏的隨機(jī)性,但是這種方法受日前預(yù)測(cè)局限較大[22],并不適用于系統(tǒng)規(guī)劃研究。

本文研究目標(biāo)是建立規(guī)劃與運(yùn)行相結(jié)合的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)配置模型,根據(jù)典型日風(fēng)光出力曲線計(jì)算系統(tǒng)年化總成本,需要考慮風(fēng)速和光照強(qiáng)度序列的時(shí)間尺度。為此,提出一種風(fēng)機(jī)和光伏典型日出力場(chǎng)景生成方法,具體過(guò)程如圖2所示。

以歷史風(fēng)光出力數(shù)據(jù)(每小時(shí)一個(gè)點(diǎn))為基礎(chǔ)(圖中x和y分別表示單位風(fēng)機(jī)和光伏出力),首先基于核密度估計(jì)法選取常用的高斯核函數(shù)生成24 h內(nèi)每個(gè)時(shí)段的風(fēng)、光出力概率密度函數(shù)。然后考慮風(fēng)光相關(guān)性,基于Copula理論建立每個(gè)時(shí)段的風(fēng)光出力聯(lián)合概率分布函數(shù);對(duì)于Copula函數(shù)的選取,由于二元阿基米德Copula函數(shù)中,Gumbel和Clayton Copula函數(shù)只能描述變量間的非負(fù)關(guān)系,Frank Copula可兼顧變量的非負(fù)和負(fù)相關(guān)關(guān)系[23],而風(fēng)光常有負(fù)相關(guān)互補(bǔ)關(guān)系,因此本文選取Frank Copula函數(shù)描述風(fēng)光相關(guān)性。最后,對(duì)每個(gè)時(shí)段的聯(lián)合概率分布函數(shù)進(jìn)行采樣,并根據(jù)采樣結(jié)果和風(fēng)光的聯(lián)合概率分布函數(shù)反變換得到每個(gè)時(shí)段的采樣風(fēng)機(jī)和光伏出力,從而最終生成考慮風(fēng)光相關(guān)性和隨機(jī)性的典型日曲線。

由于采樣數(shù)N較大,不利于計(jì)算,因此本文采用K-means聚類對(duì)N組采樣結(jié)果進(jìn)行聚類,生成k個(gè)典型日?qǐng)鼍?k值由當(dāng)?shù)仫L(fēng)光出力的季節(jié)特性確定),并計(jì)算各場(chǎng)景出現(xiàn)的概率。

圖2 風(fēng)光出力場(chǎng)景生成方法Fig.2 Scenario generation method of WT and PV output

3 多能系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型及求解算法

3.1 多能互補(bǔ)系統(tǒng)的雙層優(yōu)化模型

對(duì)于多能互補(bǔ)系統(tǒng)的優(yōu)化配置問(wèn)題,在進(jìn)行設(shè)備配置設(shè)計(jì)時(shí),必須考慮配置方案的實(shí)際運(yùn)行效果,一方面為了滿足系統(tǒng)的用能需求,另一方面為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,需要聯(lián)合考慮系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題?；诒疚奶岢龅娘L(fēng)光出力多場(chǎng)景生成方法,配置優(yōu)化問(wèn)題的結(jié)果是各場(chǎng)景的運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題的先決條件,屬于決策層,而配置優(yōu)化問(wèn)題目標(biāo)的求解又基于各場(chǎng)景運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題的結(jié)果,兩者彼此關(guān)聯(lián),具有雙層優(yōu)化問(wèn)題的特征,故本文將多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的配置與運(yùn)行相結(jié)合,構(gòu)建雙層規(guī)劃模型對(duì)系統(tǒng)最優(yōu)配置問(wèn)題進(jìn)行求解。

3.1.1上層目標(biāo)函數(shù)

上層以年化總成本最低為目標(biāo),包括投資、維護(hù)、運(yùn)行和環(huán)境成本,控制變量為系統(tǒng)各設(shè)備的臺(tái)數(shù),如式(5)所示。

minC=C1+C2+C3+C4

(5)

3.1.2下層目標(biāo)函數(shù)

下層以一次能源節(jié)約率最高為目標(biāo),控制變量為天然氣分配系數(shù)、余熱分配系數(shù)、儲(chǔ)電/能設(shè)備出力以及電制冷機(jī)出力,如式(6)所示。

(6)

式中:η為一次能源節(jié)約率;ESP和EMECM分別為分供聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和多能聯(lián)供系統(tǒng)的一次能源使用量(本文分供聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)指燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī)以及配電網(wǎng)單獨(dú)供能,不考慮儲(chǔ)能);ηgrid和ηtrans分別為電網(wǎng)平均產(chǎn)電效率和電能輸送效率。

3.1.3約束條件

1)能量平衡約束

能量平衡約束即為基于能量樞紐的能量平衡方程,如式(4)所示。

2)分配系數(shù)約束

(7)

3)設(shè)備配置數(shù)量約束

0≤ni≤Nmax

(8)

式中:Nmax的取值需考慮系統(tǒng)實(shí)際需求,本文以在負(fù)荷最大值下設(shè)備容量不冗余為目標(biāo)確定該值。

4)新能源滲透率約束

(9)

5)設(shè)備出力約束

Pi,min≤Pi(t)≤Pi,max

(10)

式中:Pi(t)為設(shè)備i出力，其中i表示燃?xì)廨啓C(jī)、風(fēng)機(jī)、光伏電池、余熱鍋爐、溴化鋰吸收式制冷機(jī)、電制冷機(jī)、燃?xì)忮仩t。

6)爬坡率約束

增出力時(shí):

Pi(t)-Pi(t-1)≤Rup,i

(11)

減出力時(shí):

Pi(t-1)-Pi(t)≤Rdown,i

(12)

式中:Rup,i為設(shè)備i的向上爬坡約束值;Rdown,i為設(shè)備i的向下爬坡約束值；設(shè)備i表示電網(wǎng)、燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t。

7)儲(chǔ)電/能設(shè)備約束

儲(chǔ)電/能設(shè)備約束包括出力約束、荷電狀態(tài)約束以及初末狀態(tài)平衡約束,如式(13)所示。

(13)

8)配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率約束

(14)

3.2 模型求解算法

本文所求模型上層為混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型,采用遺傳算法求解,下層為非線性模型,采用考慮極值變異的混合粒子群算法求解。模型上層結(jié)合下層優(yōu)化結(jié)果解決設(shè)備配置臺(tái)數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,下層基于上層配置方案解決多典型日?qǐng)鼍跋碌倪\(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題,具體求解流程可見附錄A圖A2。

4 算例仿真與分析

4.1 風(fēng)光出力場(chǎng)景生成

選取某園區(qū)所在區(qū)域2016年全年并網(wǎng)風(fēng)電和光伏出力數(shù)據(jù)(每小時(shí)一個(gè)點(diǎn))為樣本,將其標(biāo)幺化后采用本文提出的場(chǎng)景生成方法得到10 000組考慮風(fēng)光相關(guān)性的典型日風(fēng)光出力標(biāo)幺化數(shù)據(jù);考慮一年可分為冬季、夏季和過(guò)渡季3個(gè)典型季節(jié),并兼顧計(jì)算速度和精度,將10 000組數(shù)據(jù)聚類為6個(gè)典型日風(fēng)光出力場(chǎng)景。歷史風(fēng)光出力數(shù)據(jù)以及生成的各場(chǎng)景出力曲線如圖3所示,各場(chǎng)景出現(xiàn)概率在圖例中括號(hào)內(nèi)標(biāo)出,出力均為標(biāo)幺值。

圖3 歷史數(shù)據(jù)及場(chǎng)景生成結(jié)果Fig.3 Historical data and scenario generation results

從風(fēng)光相關(guān)性角度看,各個(gè)場(chǎng)景中風(fēng)光出力在部分區(qū)段變化趨勢(shì)一致或相反,具有一定的相關(guān)性;各個(gè)場(chǎng)景彼此間差異顯著,呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性特點(diǎn)。場(chǎng)景1與場(chǎng)景6日落時(shí)間較晚,且風(fēng)速水平相對(duì)較高,具有夏季特性;從出現(xiàn)概率上看,其他4個(gè)場(chǎng)景區(qū)分較為明確,場(chǎng)景4和5為過(guò)渡季,場(chǎng)景2和3為冬季,而從季節(jié)特性上看四者區(qū)分不明顯,這與該區(qū)域的氣候特性相關(guān)?？傊?場(chǎng)景生成結(jié)果能夠較好地模擬規(guī)劃對(duì)象所在區(qū)域的風(fēng)光隨機(jī)性和相關(guān)性,有利于系統(tǒng)整體規(guī)劃,提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性和可靠性。

4.2 算例數(shù)據(jù)及優(yōu)化結(jié)果

以該區(qū)域某園區(qū)為研究對(duì)象進(jìn)行分析,園區(qū)典型日電、熱、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)以及電網(wǎng)峰谷分時(shí)電價(jià)數(shù)據(jù)見附錄A圖A3。圖中,以每項(xiàng)數(shù)據(jù)的最大值為基準(zhǔn)值,取該項(xiàng)標(biāo)幺值;電負(fù)荷最大值為984.5 kW,熱負(fù)荷最大值為455.49 kW,冷負(fù)荷最大值為2 030.5 kW,電價(jià)峰值為0.977元/(kW·h)。

結(jié)合生成的風(fēng)光典型場(chǎng)景數(shù)據(jù)以及附錄A圖A3中的負(fù)荷及電價(jià)數(shù)據(jù),采用本文提出的多能互補(bǔ)系統(tǒng)雙層規(guī)劃模型對(duì)系統(tǒng)設(shè)備配置進(jìn)行優(yōu)化。算例中所配置設(shè)備的詳細(xì)參數(shù)見附錄A表A1。

為了說(shuō)明多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果的有效性,本文選取分供系統(tǒng)的配置方案和離網(wǎng)的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化配置方案進(jìn)行比較分析,計(jì)算結(jié)果如表1所示?？梢钥闯?與分供系統(tǒng)相比,聯(lián)網(wǎng)的多能互補(bǔ)系統(tǒng)年運(yùn)行成本降低237.2萬(wàn)元,減少20.45%,很大程度上提高了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性;一次能源節(jié)約率方面,聯(lián)網(wǎng)的多能互補(bǔ)系統(tǒng)在6個(gè)場(chǎng)景下一次能源節(jié)約率如附錄A表A2所示,平均一次能源節(jié)約率為11.68%,能夠有效節(jié)約一次能源,并減少環(huán)境污染。

表1 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果及分供系統(tǒng)配置Table 1 Configuration results of MECM and separate production system

對(duì)比離網(wǎng)與聯(lián)網(wǎng)情況下的配置方案可知,離網(wǎng)的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的燃?xì)廨啓C(jī)配置臺(tái)數(shù)增加2臺(tái)以滿足系統(tǒng)的負(fù)荷需求,同時(shí)與其相配合的余熱鍋爐、吸收式制冷機(jī)的配置臺(tái)數(shù)也有所增加,從而可以有效利用燃?xì)廨啓C(jī)煙氣中的熱能,由附錄A表A2可知其一次能源節(jié)約率相對(duì)較高,平均一次能源節(jié)約率為12.33%。增多的燃?xì)廨啓C(jī)減輕了電制冷機(jī)的冷負(fù)荷供給負(fù)擔(dān),因此電制冷機(jī)臺(tái)數(shù)減少。配置方案的改變導(dǎo)致離網(wǎng)情況下的設(shè)備年化投資增加41.9萬(wàn)元,然而由于天然氣價(jià)格相對(duì)較低,因此系統(tǒng)的年耗能成本減少,所以其年化總成本與聯(lián)網(wǎng)情況下相近。

4.3 雙層優(yōu)化配置模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文模型的有效性和優(yōu)越性,與單層優(yōu)化配置模型進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比采用的單層優(yōu)化配置模型以年化總成本為目標(biāo)函數(shù),決策變量為系統(tǒng)各設(shè)備出力,根據(jù)優(yōu)化出力結(jié)果確定各設(shè)備的臺(tái)數(shù)或容量。算例選取單場(chǎng)景下的單/雙層優(yōu)化模型配置結(jié)果以及多場(chǎng)景下的單/雙層優(yōu)化模型配置結(jié)果進(jìn)行比較分析,配置結(jié)果如附錄A表A3所示。

由附錄A表A3可知,在單場(chǎng)景下,單層優(yōu)化模型得到的優(yōu)化配置結(jié)果與雙層優(yōu)化模型相比,年化總成本略低,經(jīng)濟(jì)性稍優(yōu);但由于雙層模型下層以一次能源節(jié)約率最高為目標(biāo)對(duì)配置方案進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化,其得到的配置結(jié)果的一次能源節(jié)約率更高。由表1的雙層模型優(yōu)化配置結(jié)果和附錄A表A3可知,在多場(chǎng)景下,單層優(yōu)化模型以6個(gè)場(chǎng)景的各設(shè)備出力為決策變量對(duì)6個(gè)場(chǎng)景并行優(yōu)化,其優(yōu)化結(jié)果與4.2節(jié)的雙層模型相比,年化總成本相差不大,一次能源節(jié)約率仍相對(duì)較低,這是由于在多場(chǎng)景并行運(yùn)行優(yōu)化下,單層優(yōu)化模型僅以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),忽略了多能系統(tǒng)一次能源節(jié)約能力。

由此可知,本文提出的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型能夠兼顧系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和節(jié)能性,并且適用于多場(chǎng)景下的優(yōu)化規(guī)劃問(wèn)題,提高了優(yōu)化結(jié)果的魯棒性。

在驗(yàn)證本文模型配置結(jié)果的經(jīng)濟(jì)性和節(jié)能性之外,仍需要考慮配置方案在運(yùn)行階段的設(shè)備利用率以進(jìn)一步驗(yàn)證模型的合理性,因此本文針對(duì)多場(chǎng)景下的雙層和單層優(yōu)化方案,選取供電/能設(shè)備的年利用小時(shí)數(shù)以及儲(chǔ)電/能設(shè)備的最大充放電/能率(即充放電/能功率占設(shè)備充放電/能功率限制的比例)對(duì)多能系統(tǒng)的各設(shè)備容量利用率進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果取6個(gè)場(chǎng)景下的加權(quán)平均值,如表2所示。由于單/雙層優(yōu)化模型采用的風(fēng)光出力場(chǎng)景相同,因此不再列出風(fēng)機(jī)和光伏設(shè)備相同的年利用小時(shí)數(shù)。由評(píng)價(jià)結(jié)果可知,總體上雙層優(yōu)化配置結(jié)果在運(yùn)行階段的設(shè)備利用率更高,進(jìn)一步證明了所建立模型的合理性。

表2 配置設(shè)備的利用率評(píng)價(jià)Table 2 Utilization rate assessment of configured devices

4.4 多能互補(bǔ)系統(tǒng)配置結(jié)果的影響分析

1)風(fēng)光滲透率約束對(duì)配置結(jié)果的影響

風(fēng)光滲透率是影響多能互補(bǔ)系統(tǒng)一次能源節(jié)約率的重要因素,同時(shí)風(fēng)機(jī)和光伏電池組投資較大,因此系統(tǒng)的總成本會(huì)受到一定的影響,因此需要研究滲透率約束對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)配置結(jié)果的影響。

控制風(fēng)光滲透率約束在0到1之間變化(變化間隔為0.1),年化總成本和一次能源節(jié)約率變化趨勢(shì)如圖4(a)所示(各配置結(jié)果的最大風(fēng)光滲透率在年化總成本曲線旁標(biāo)出)。隨著滲透率約束的增大,在0～0.4時(shí),風(fēng)機(jī)與光伏電池組配置臺(tái)數(shù)逐漸增大,滲透率提高,同時(shí)儲(chǔ)電設(shè)備配置臺(tái)數(shù)也有所增加,這是由于新能源滲透率的增大給系統(tǒng)帶來(lái)了消納困難,儲(chǔ)電設(shè)備增加從而幫助系統(tǒng)消納過(guò)多的新能源,提高系統(tǒng)一次能源節(jié)約率;同時(shí),可以看出系統(tǒng)的年化總成本逐漸減小,這是由于新能源滲透率的提高減少了系統(tǒng)的外部能源需求,以此帶來(lái)的收益大于風(fēng)機(jī)和光伏電池組以及儲(chǔ)電設(shè)備的投資費(fèi)用。當(dāng)滲透率約束大于0.5后,系統(tǒng)的年化總成本和一次能源節(jié)約率變化較小,這是由于如果配置更多新能源設(shè)備時(shí),系統(tǒng)對(duì)儲(chǔ)電和儲(chǔ)能設(shè)備的需求更大,從而導(dǎo)致系統(tǒng)新增的投資費(fèi)用大于新能源設(shè)備帶來(lái)的收益,因此在高風(fēng)光滲透率約束下,多能系統(tǒng)優(yōu)化配置的風(fēng)機(jī)和光伏電池組臺(tái)數(shù)不再增加,配置方案變化不大。

2)天然氣價(jià)格對(duì)配置結(jié)果的影響

在上述的多能互補(bǔ)系統(tǒng)中,天然氣價(jià)格關(guān)系到CCHP系統(tǒng)的生產(chǎn)成本,從而影響整個(gè)系統(tǒng)的年化總成本。隨著天然氣需求的變化,必須考慮天然氣價(jià)格的波動(dòng)對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)的優(yōu)化配置的影響?？刂铺烊粴鈨r(jià)格在本文選取價(jià)格的0.5～1.5倍之間變化(變化間隔為0.1),年運(yùn)行成本和一次能源節(jié)約率的變化如圖4(b)所示。

圖4 多能互補(bǔ)系統(tǒng)配置結(jié)果的影響分析Fig.4 Analysis on effects of allocation results of multi-energy complementary system

由圖4(b)可以看出,隨著天然氣價(jià)格倍率的變化,多能互補(bǔ)系統(tǒng)的年化總成本逐漸增大。倍率在0.8～1.1之間時(shí),燃?xì)廨啓C(jī)配置兩臺(tái),隨著天然氣價(jià)格提高,年化總成本提高;上層配置方案變化不大,系統(tǒng)的一次能源節(jié)約率的變化也較小。與上述狀態(tài)相比,倍率減小至0.6～0.7時(shí),燃?xì)廨啓C(jī)配置3臺(tái),同時(shí)與其匹配的CCHP系統(tǒng)中其他設(shè)備的臺(tái)數(shù)也有所增加,下層增大燃?xì)廨啓C(jī)出力以得到更大的一次能源節(jié)約率,新增投資費(fèi)用小于能源價(jià)格下降帶來(lái)的收益,系統(tǒng)年化總成本降低;倍率為0.5時(shí),燃?xì)廨啓C(jī)再增加了一臺(tái),具體原因與上述相似。當(dāng)天然氣價(jià)格倍率較高,即倍率在1.2～1.5之間時(shí),與正常天然氣價(jià)格情況下相比,燃?xì)廨啓C(jī)臺(tái)數(shù)減少,天然氣使用量降低,但由于配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線容量有限,燃?xì)廨啓C(jī)臺(tái)數(shù)至少保留一臺(tái);具有高效率的燃?xì)廨啓C(jī)出力減少,導(dǎo)致系統(tǒng)的一次能源節(jié)約率也有一定程度的降低。

5 結(jié)論

本文基于核密度估計(jì)法和Copula理論構(gòu)建了風(fēng)機(jī)和光伏典型日出力場(chǎng)景生成方法,并基于雙層規(guī)劃理論建立了規(guī)劃與運(yùn)行緊密結(jié)合的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)整體規(guī)劃模型,結(jié)論如下。

1)本文研究所提出的基于歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)光出力場(chǎng)景生成方法能夠較好地描述風(fēng)光出力隨機(jī)性和相關(guān)性,在配置階段對(duì)其進(jìn)行合理應(yīng)用有利于提高多能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

2)文中提出的基于能量樞紐的多能互補(bǔ)系統(tǒng)雙層優(yōu)化配置模型,能夠給出結(jié)構(gòu)完善的多能互補(bǔ)系統(tǒng)優(yōu)化配置方案,有效地降低多能系統(tǒng)年化總成本,減少一次能源使用量,提高設(shè)備利用率,兼顧多能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好性。

3)多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)中,新能源滲透率在合理范圍內(nèi)變化時(shí),其增大有利于系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性;但當(dāng)滲透率過(guò)高時(shí),投資過(guò)大的儲(chǔ)電/能設(shè)備反而不利于系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性;對(duì)此,本文模型可在給定滲透率約束下,獲得兼顧經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性的配置方案;此外,該模型還可以積極響應(yīng)能源價(jià)格變動(dòng),獲得合理的系統(tǒng)優(yōu)化配置方案。

本文的研究成果可為多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)劃提供一定的理論支持,但模型僅對(duì)單個(gè)綜合用能系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置,未考慮區(qū)域內(nèi)互聯(lián)的多個(gè)綜合用能系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題,因此,能源互聯(lián)網(wǎng)背景下的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃問(wèn)題將是今后研究的重點(diǎn)。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。