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    天然氣消費結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化分配模型

    2019-09-03 06:45:32閆慶友
    天然氣工業(yè) 2019年6期
    關(guān)鍵詞:調(diào)峰效用燃氣

    閆慶友 秦 超

    新能源電力與低碳發(fā)展研究北京市重點實驗室·華北電力大學(xué)

    0 引言

    全國天然氣消費量在經(jīng)歷多年的快速增加后[1-2],在近兩年冬季供暖期出現(xiàn)了供應(yīng)緊缺的局面,導(dǎo)致國內(nèi)液化天然氣價格大幅上漲。盡管未來可繼續(xù)通過增加氣源、加快管道及儲氣調(diào)峰基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等舉措[3-5]來緩解供氣緊張壓力,但天然氣需求量增加是社會發(fā)展的必然趨勢。如何在冬季天然氣供應(yīng)緊張時期,考慮天然氣各類用途,實現(xiàn)天然氣的合理分配,成為社會值得研究的課題。

    為了解決上述問題,筆者在天然氣供應(yīng)不確定性和燃氣機組調(diào)峰能力約束情況下,綜合設(shè)計了天然氣供應(yīng)收入最大化、供給側(cè)風(fēng)電消納最大化與天然氣供應(yīng)不確定性最小化3個目標函數(shù)[6-10],并引入基數(shù)效用理論與序數(shù)效用理論[11],與天然氣消費結(jié)構(gòu)特征相匹配,確定天然氣需求的社會效用和用戶效用,構(gòu)建天然氣消費結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化分配模型,最后利用粒子群算法解決多目標優(yōu)化問題[12-13]。

    本文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在:①考慮天然氣供應(yīng)不確定性和燃氣機組調(diào)峰能力來對天然氣消費結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,豐富了天然氣優(yōu)化的相關(guān)理論。當前,對天然氣的優(yōu)化研究多集中在管網(wǎng)輸配方面[14-17],已有研究表明,除受銷售價格影響[18]之外,用戶天然氣消費量及消費結(jié)構(gòu)還受到氣網(wǎng)運行等各種約束條件限制[19]。因此,綜合考慮各種約束條件能夠更準確模擬天然氣的供應(yīng)與需求。②對天然氣消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究提供了新的視角。在以往的研究中,對天然氣消費結(jié)構(gòu)的研究多是從經(jīng)濟效益角度出發(fā)[18,20]。而筆者則從天然氣供應(yīng)收入、供給側(cè)風(fēng)電消納與天然氣供應(yīng)不確定性三個角度出發(fā),建立多目標優(yōu)化模型。③本文粒子群算法與效用理論的應(yīng)用,對天然氣消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究提供了重要補充,根據(jù)政府及相關(guān)部門的天然氣分配及價格政策作為有效參考,構(gòu)建優(yōu)化函數(shù),能夠突出相關(guān)政策的實施效果。

    1 天然氣供需與應(yīng)用分析

    1.1 天然氣供需情況

    2017年,我國天然氣消費占一次能源消費比例為6.6%,仍遠低于23.4%的世界平均水平[21],由于“煤改氣”推進等政策因素,2018年我國天然氣表觀消費量同比增長,高達18.1%,但受制于氣源、管道與儲氣調(diào)峰設(shè)施的不足,我國很難保持天然氣供應(yīng)量的高速增加,供需不平衡狀態(tài)仍將持續(xù)。2017及2018年全國天然氣表觀消費量如圖1所示。

    圖1 2017、2018年全國天然氣表觀消費量圖

    1.2 燃氣機組調(diào)峰能力

    當前部分地區(qū)的主要棄風(fēng)原因為調(diào)峰能力不足,尤其是在供暖期即風(fēng)電全年最大發(fā)電時期,調(diào)峰機組容量不足和供暖期調(diào)峰機組啟動率偏低制約著風(fēng)電的大規(guī)模消納。

    相較于其他調(diào)峰機組,燃氣機組具有啟???、靈活性強、清潔污染小、用水量少等優(yōu)勢[22-23],特別適合作為新能源裝機比例較大、空氣污染嚴重、降水量較少的“三北”(西北、華北、東北)地區(qū)的調(diào)峰機組。而且“三北”地區(qū)水資源含量匱乏,水電廠、抽水蓄能等啟停靈活的機組調(diào)峰空間有限,因此,燃氣調(diào)峰機組已成為各地大力發(fā)展的機組類型。

    然而,天然氣價格較為昂貴,設(shè)備及運行維護費用較高,燃氣機組的經(jīng)濟性要差于燃煤機組等因素,這極大影響了經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)的企業(yè)對燃氣機組的投資決策。另外,當前我國天然氣供應(yīng)量無法滿足需求量的爆發(fā)式增長,部分地區(qū)出現(xiàn)供氣緊張現(xiàn)象,對居民正常生產(chǎn)生活造成了嚴重影響。因此,在天然氣供應(yīng)緊張、消費巨大的供暖期間,應(yīng)合理分配天然氣發(fā)電、供暖、工業(yè)燃料與居民生活等用途之間的比例,以滿足電力調(diào)峰、供暖、工業(yè)需求以及居民生活保障。

    2 多目標優(yōu)化分配模型

    為了分析天然氣在發(fā)電、供暖、工業(yè)生產(chǎn)以及居民生活等方面的利用情況,筆者構(gòu)建天然氣分配優(yōu)化模型,共涉及3個目標函數(shù):①供應(yīng)總收入最大化,包括各類天然氣用戶消費的收入;②消納風(fēng)電量最大化;③天然氣供應(yīng)不確定性最小化。

    2.1 目標函數(shù)

    供暖期中“煤改氣”政策的推廣以及燃氣供熱機組容量的明顯增加,使供暖期出現(xiàn)了供氣緊張局面,因此供暖期與非供暖期的天然氣消費總量有所差異。非供暖期的天然氣消費總量為:

    式中 Qg,D表示天然氣消費總量,m3;Qge、Qgi、Qgr、Qgv、Qgo分別表示燃氣機組發(fā)電、工業(yè)生產(chǎn)、居民生活、燃氣汽車以及其他天然氣消費量,m3。

    供暖期的天然氣消費總量為:

    式中Qgh表示燃氣供熱機組天然氣消費量,m3。

    2.1.1 燃氣公司供應(yīng)總收入最大化

    由于部分地區(qū)終端天然氣銷售價格分為發(fā)電用氣、供暖制冷用氣、工商業(yè)用氣、壓縮天然氣加氣母站用氣和居民用氣多類價格。因此,燃氣公司供應(yīng)各類用戶天然氣的總收入函數(shù)為:

    式中C表示燃氣公司供應(yīng)天然氣總收入,元;pge、pgh、pgc、pgr、pgv分別表示燃氣機組發(fā)電用氣、供暖制冷用氣、工商業(yè)用氣、居民用氣以及壓縮天然氣加氣母站用氣天然氣銷售價格,元/ m3。為方便計算,將公式(3)轉(zhuǎn)化為如下目標函數(shù):

    2.1.2 消納風(fēng)電量最大化

    燃氣機組調(diào)峰能力的提升可以促進風(fēng)電的消納,降低煤炭等化石燃料的使用量。燃氣機組的擴建擴容,在不考慮建設(shè)成本以及氣源的情況下,可以解決風(fēng)電出力波動對電網(wǎng)安全性的影響。未考慮燃氣機組調(diào)峰情況的風(fēng)電消納量為:

    式中Qwind表示消納風(fēng)電量,kW·h;Qe,t表示風(fēng)電場區(qū)域集中外送電量,kW·h;α表示風(fēng)電占上網(wǎng)電量的比例系數(shù),大部分風(fēng)電容量占輸電通道比例在53%~64%[24],筆者取α=0.6。由于燃氣調(diào)峰機組的增加將有效降低棄風(fēng)率,因此,在考慮燃氣機組調(diào)峰情況下消納風(fēng)電量最大優(yōu)化目標為:

    2.1.3 天然氣供應(yīng)不確定性最小化

    由于供暖期間天然氣用量急劇上升,造成部分地區(qū)天然氣供不應(yīng)求,因此政府多是要求“壓非保民”,在供氣緊張時,確保居民用戶生活用氣和采暖用氣,減少非居民用戶尤其是工業(yè)用戶的用氣量。這可以滿足大部分居民的用氣需求,從而實現(xiàn)社會效用最大化。同時,通過天然氣價格變動引導(dǎo)各類用戶的用氣需求量,在天然氣消費上達到用戶自身效用值最大。當只考慮天然氣銷售價格變動所反映的用戶效用時,其優(yōu)化函數(shù)可表示為:

    式中xgh表示供熱用氣量,m3;xgr表示居民生活用氣量,m3;xgv表示天然氣加氣母站用氣量,m3;xgc表示工商業(yè)用氣量,m3;Δpge、Δpgh、Δpgc、Δpgr、Δpgv分別表示發(fā)電用氣、供暖制冷用氣、工商業(yè)用氣、居民用氣以及壓縮天然氣加氣母站用氣的天然氣銷售價格的變動量,元/m3。為方便反映天然氣供應(yīng)量波動帶來的不確定性,加入社會效用系數(shù)后,其改進優(yōu)化目標函數(shù)為:

    式中xgi表示工業(yè)用氣量,m3;xgo表示商業(yè)及其他用氣量,m3;Uge、Ugh、Ugi、Ugo、Ugr、Ugv分別表示發(fā)電用氣、供暖制冷用氣、工業(yè)用氣、商業(yè)及其他用氣、居民用氣以及車輛用氣的社會效用系數(shù)。

    2.2 約束條件

    由于天然氣緊缺、棄風(fēng)量大主要出現(xiàn)在冬季供暖期,因此主要針對冬季典型日的燃氣機組調(diào)峰能力進行分析,燃氣機組發(fā)電的運行約束包括日發(fā)電量約束、容量約束、出力約束與爬坡約束,其他約束條件見式(18)~(22)。

    1)燃氣機組日發(fā)電量約束:

    式中Qi,e表示第i臺燃氣機組的日發(fā)電量kW·h;Pi,t表示第i臺燃氣機組t時刻的發(fā)電功率,kW。

    2)燃氣機組容量約束:

    式中Pe,max表示電網(wǎng)最大需求負荷,kW;rge表示尖峰時刻燃氣調(diào)峰機組出力比例;Pi,g表示第i臺燃氣機組的額定功率,kW。

    3)燃氣機組出力限制約束:

    4)燃氣機組爬坡約束:

    式中Pi,down表示燃氣機組向下的有功調(diào)節(jié)速率上限;Pi,up表示燃氣機組向上的有功調(diào)節(jié)速率上限。

    5)系統(tǒng)電功率平衡約束:

    式中Pin表示外部新能源發(fā)電基地送入的電負荷,kW;Pwind表示風(fēng)力發(fā)電負荷,kW;Pge表示燃氣機組發(fā)電負荷,kW;表示電網(wǎng)需求側(cè)負荷,kW。

    6)供氣能力約束:

    7)天然氣管道輸送能力約束:

    式中Qg,day表示天然氣日用量,m3;Qg,daymax表示天然氣最大日供應(yīng)量,m3。

    8)變量約束,由于天然氣供應(yīng)緊張,多數(shù)地區(qū)采取了“壓非保民”政策,即大幅度停止部分工業(yè)企業(yè)用氣,限制商業(yè)用氣和加氣站用氣,保證居民、醫(yī)院、學(xué)校等單位的生產(chǎn)、生活用氣:

    式中Qg,D'表示基年天然氣總供應(yīng)量,m3;分別表示基年工業(yè)用氣、商業(yè)等其他用氣、加氣母站用氣以及居民用氣的天然氣供應(yīng)量,m3。

    3 優(yōu)化算法

    在天然氣消費結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化分配問題上,通過群智能算法可以求得多目標問題的Pareto最優(yōu)解的集合,即Pareto最優(yōu)解集。粒子群算法作為群智能算法的一種,從隨機解出發(fā),通過迭代的方法尋找最優(yōu)解,粒子群優(yōu)化算法的步驟見圖2:①初始化天然氣消費結(jié)構(gòu)參數(shù)粒子的速度和位置,并且將每個個體的當前位置設(shè)為pBest;②計算粒子的適應(yīng)度函數(shù)值,并通過公式更新每個參數(shù)粒子的速度和位置;③通過比較天然氣多目標優(yōu)化適應(yīng)度值找出群體中最優(yōu)的個體。粒子群算法的優(yōu)勢在于算法簡單,空間中搜索最優(yōu)粒子的收斂速度快。

    圖2 粒子群優(yōu)化算法流程圖

    4 算例分析

    4.1 算例介紹

    北京市作為國內(nèi)較先大規(guī)模利用天然氣的城市,2016年天然氣消費量達160.3×108m3,占一次能源消費的31.68%(圖3)。天然氣應(yīng)用范圍也已從居民燃氣擴展到發(fā)電、供暖、工業(yè)燃料、天然氣汽車、居民商業(yè)應(yīng)用等眾多領(lǐng)域。該市天然氣發(fā)電與供暖所消費天然氣超過60%,是天然氣消費增加的主要領(lǐng)域(圖4)。

    圖3 2016年北京市一次能源消費結(jié)構(gòu)圖

    圖4 2016年北京市天然氣用途結(jié)構(gòu)圖

    為了應(yīng)對霧霾天氣影響,減少污染物排放,北京市加快推進“煤改氣”“煤改電”工程,利用燃氣機組代替燃煤機組,壓減取消燃煤鍋爐,加大清潔能源采暖比重。并通過提高外調(diào)電比例、天然氣發(fā)電等方式滿足了推廣電鍋爐、電采暖等設(shè)備替代燃煤采暖所帶來的電采暖負荷的大幅增加。北京市2016年電力供應(yīng)與熱力供應(yīng)中的天然氣能源消費比例分別達到36.23%和64.38%(圖5、6)。

    4.2 算例求解

    筆者把對天然氣的需求效用分為社會效用和用戶效用,以解決天然氣供應(yīng)不確定的最小化問題。在確定社會效用大小時,采用按照天然氣供應(yīng)的社會偏好程度進行排序的序數(shù)效用方法。而在分析用戶效用時,則根據(jù)價格變動帶來的貨幣邊際效用確定效用值。

    圖5 2016年北京市電力供應(yīng)能源消費結(jié)構(gòu)圖

    圖6 2016年北京市熱力供應(yīng)能源消費結(jié)構(gòu)圖

    地區(qū)出臺的冬季天然氣保供應(yīng)急預(yù)案指出,當天然氣供需失衡嚴重時,按照工業(yè)、商業(yè)、公共服務(wù)、車用的順序限(停)氣。因此筆者將冬季供氣優(yōu)先順序設(shè)為居民、供暖、車用、商業(yè)及其他、發(fā)電、工業(yè)。通過優(yōu)先級權(quán)重居民(6)、供暖(5)、車用(4)、商業(yè)及其他(3)、發(fā)電(2)、工業(yè)(1)來確定社會效用系數(shù),即

    式中Ui表示i類用戶的社會效用值;ωi表示i類用戶的優(yōu)先級權(quán)重。

    通過考慮社會效用與用戶效用,首先,設(shè)置3類不同情景(表1)。然后,根據(jù)公式(1)~(22)構(gòu)建多目標優(yōu)化分配模型,并以北京市城六區(qū)(包括東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺區(qū)和石景山區(qū))2017年天然氣銷售價格調(diào)整前后為例(表2),得到情景1—情景3的目標函數(shù)。接著,通過對供應(yīng)總收入最大化和消納風(fēng)電量最大化的目標函數(shù)F1、F2進行數(shù)據(jù)處理,均衡3個目標函數(shù)大小。

    表1 情景設(shè)置表

    表2 北京市城六區(qū)2017年天然氣銷售價格表

    最后,運用粒子群算法,令粒子群數(shù)目N=100,學(xué)習(xí)因子1∶cmax=2,學(xué)習(xí)因子2∶cmin=1,慣性權(quán)重v=0.4,最大迭代次數(shù)M=500,問題的維數(shù)D=6,通過Matlab軟件得到優(yōu)化結(jié)果,以情景1為例(圖7)。

    由圖7可見,深色區(qū)域為模型全局最優(yōu)區(qū)域且大量仿真數(shù)據(jù)均集中于該區(qū)域,該區(qū)的3個目標函數(shù)都處于最小值,通過分析大量優(yōu)化數(shù)據(jù),計算天然氣發(fā)電(X1)、供暖(X2)、工業(yè)(X3)、商業(yè)及其他(X4)、居民(X5)以及天然氣汽車(X6)的應(yīng)用比例,并將其優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)果同2014—2016年的數(shù)值比較(表3),往年數(shù)據(jù)由《北京市統(tǒng)計年鑒》計算得出。

    圖7 粒子群優(yōu)化結(jié)果三維圖

    由表3所得模擬優(yōu)化結(jié)果可知:

    1)模擬優(yōu)化結(jié)果同往年數(shù)據(jù)比較。2014—2016年,在天然氣供應(yīng)充裕時,用于燃氣機組發(fā)電以及供熱的天然氣用量快速增加,而工業(yè)、商業(yè)及其他、居民以及天然氣汽車用氣量波動幅度不大,占總消費量比例不斷下降。但“煤改氣”工程的推廣,大量發(fā)電、供熱燃氣機組的投產(chǎn)使用,使得天然氣供需平衡被打破。因此,本文在天然氣供應(yīng)量不足導(dǎo)致燃氣機組調(diào)峰能力受限的背景下,考慮燃氣機組促進風(fēng)電消納等因素,對天然氣分配比例進行多目標優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明,應(yīng)在天然氣消費結(jié)構(gòu)原有基礎(chǔ)上,小幅增加發(fā)電、供熱用氣比例,保持商業(yè)及其他用氣消費量穩(wěn)定,大幅縮減工業(yè)及天然氣汽車用氣量,以保證居民用氣增加的需求。

    表3 模擬優(yōu)化結(jié)果與2014—2016年的數(shù)據(jù)比較表

    2)社會效用與用戶效用結(jié)果比較。對情景1—情景3進行比較分析,即把供氣缺口嚴重時非居民天然氣價格上漲的用戶效用,同政府啟動各項應(yīng)急響應(yīng)的社會效用相比較。優(yōu)化結(jié)果顯示:燃氣機組發(fā)電、供熱用氣量下降,而工業(yè)以及天然氣汽車用氣量小幅增加,居民用氣增加明顯。這一方面說明政府的應(yīng)急預(yù)案對工業(yè)、天然氣汽車等用氣的影響更大,另一方面說明,非居民天然氣價格上漲會相對刺激居民用戶的天然氣消費量。當同時考慮社會效用與用戶效用時,情景3中各類用戶用氣比例優(yōu)化結(jié)果均處于情景1與情景2各值的中間部分。

    4.3 結(jié)果對比

    4.3.1 供應(yīng)總收入對比

    由圖8可知,情景1—情景3均高于2016年的總收入,其中,情景2大于情景1,說明由調(diào)價帶來的用戶效應(yīng)增收效果明顯高于社會效應(yīng),而情景3同時考慮社會效應(yīng)與用戶效應(yīng),可以更大程度地增加總收入。

    圖8 各情景的供應(yīng)總收入與2014—2016年數(shù)據(jù)對比圖

    4.3.2 風(fēng)電消納分析

    由圖9中可知,情景1—情景3均高于2016年燃氣機組調(diào)峰的風(fēng)電消納量,其中,只考慮社會效應(yīng)的情景1消納風(fēng)電效果最為明顯。

    受天然氣供應(yīng)約束及調(diào)峰調(diào)頻需要,北京市燃氣機組的利用小時數(shù)為4 320 h。同時,燃氣機組效率、調(diào)峰出力范圍、調(diào)峰時間等因素將極大影響消納的風(fēng)電量。表4為北京市燃氣—蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組參數(shù)。

    圖9 各情景燃氣機組調(diào)峰消納風(fēng)電量與2014—2016年數(shù)據(jù)對比圖

    假設(shè)所有機組的基本負荷利用小時數(shù)(w)相同,圖10表示了在w變動時,天然氣發(fā)電用氣量(X1)與燃氣機組調(diào)峰所消納風(fēng)電量的關(guān)系,當w增加時,在相同發(fā)電用氣量下,系統(tǒng)消納風(fēng)電量減少。

    在供暖期天然氣供應(yīng)約束下,供熱量的增加使得燃氣—蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組調(diào)峰性能受到極大影響,圖11和圖12為非供熱期與供熱期的燃氣機組消納風(fēng)電量圖,在非供熱期時,機組的調(diào)峰出力范圍介于57.64%~100%,在供熱期時,機組的調(diào)峰出力范圍則縮減為69.18%~93.16%。同樣受到w的影響,當w降低時,系統(tǒng)消納風(fēng)電量也隨之降低。

    因此,若無法保證天然氣供應(yīng)充足,繼續(xù)推進燃氣熱電聯(lián)產(chǎn)項目建設(shè),既會影響民生用氣,也會影響燃氣機組的調(diào)峰性能。未來適合推廣電鍋爐供暖,加大“煤改電”以及儲能工程建設(shè)。

    表4 燃氣—蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組參數(shù)表

    圖10 天然氣發(fā)電用氣量與燃氣機組調(diào)峰消納風(fēng)電量關(guān)系圖

    圖11 非供熱期燃氣機組調(diào)峰消納風(fēng)電量圖

    圖12 供熱期燃氣機組消納風(fēng)電量圖

    5 結(jié)論

    1)燃氣機組作為調(diào)峰機組,可以有效促進風(fēng)電消納,然而各地燃氣發(fā)電、工業(yè)用戶用氣的迅速增長與“煤改氣”工程的推廣,造成了全國范圍內(nèi)的天然氣緊張,極大地約束了燃氣機組調(diào)峰能力。在對天然氣消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化分配模型設(shè)計時,結(jié)合效用理論,把天然氣用戶需求分為社會效用和用戶效用進行研究,其中用戶效用可以依據(jù)實時波動的天然氣價格計算。

    2)對各類用戶天然氣消費量的模擬優(yōu)化結(jié)果表明,天然氣定價宜同時考慮社會效用和用戶效用,燃氣機組調(diào)峰所帶來的風(fēng)電消納效益受機組基本負荷利用小時數(shù)、燃氣發(fā)電用氣量以及供熱期等因素影響,從而驗證了天然氣消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效果。研究能為天然氣消費結(jié)構(gòu)的調(diào)整提供有益的政策參考。

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