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    計(jì)及風(fēng)光儲的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)雙層協(xié)同優(yōu)化配置方法

    2021-08-11 10:05:04江卓翰劉志剛許加柱伍敏謝欣濤侯益靈
    電力建設(shè) 2021年8期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)層魯棒制冷機(jī)

    江卓翰,劉志剛,許加柱,伍敏,謝欣濤,侯益靈

    (1. 能源互聯(lián)網(wǎng)供需運(yùn)營湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(國網(wǎng)湖南省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院),長沙市 410004;2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙市 410082)

    0 引 言

    冷熱電聯(lián)供(combined cooling, heat and power,CCHP)系統(tǒng)是以天然氣為主要燃料,帶動燃?xì)鈾C(jī)組發(fā)電的同時(shí),利用余熱回收裝置回收余熱向用戶供熱供冷的能源供應(yīng)系統(tǒng),其綜合能源利用率可達(dá)70%[1-2]。CCHP能通過能量梯級利用提高一次能源利用率,并且作為提高能源利用效率和節(jié)能減排的有效方式在世界各國得到了快速發(fā)展[3-4]。作為一個(gè)典型的多輸入多輸出、多級能量流和信息流的復(fù)雜能源系統(tǒng),CCHP系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境友好運(yùn)行取決于該系統(tǒng)設(shè)備容量和運(yùn)行策略的整體優(yōu)化。

    本文重點(diǎn)關(guān)注CCHP系統(tǒng)的容量配置和運(yùn)行優(yōu)化問題,兩者的協(xié)同優(yōu)化是其穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)和高效的重要基礎(chǔ)與保障。針對CCHP系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置問題,主要采用多評價(jià)準(zhǔn)則、模糊決策法確定CCHP的最佳配置容量[5-7]。但大多數(shù)研究只關(guān)注單目標(biāo)優(yōu)化或利用加權(quán)值將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題,無法獲得多個(gè)維度的均衡解,考慮問題較為單一。針對運(yùn)行優(yōu)化問題,主要采用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法和智能優(yōu)化算法,以經(jīng)濟(jì)目標(biāo)、節(jié)能目標(biāo)、環(huán)保指標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo),優(yōu)化CCHP系統(tǒng)的運(yùn)行策略[8-11]。文獻(xiàn)[12]考慮了電網(wǎng)和氣網(wǎng)的相互依賴性,將效益與成本比最大化作為目標(biāo)函數(shù)確定熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的最優(yōu)組合。文獻(xiàn)[13]建立了一個(gè)考慮可靠性約束的多能源系統(tǒng)混合整數(shù)線性規(guī)劃(mixed integer linear programming,MILP)模型。文獻(xiàn)[14]研究了電、氣聯(lián)合的多能源系統(tǒng)優(yōu)化擴(kuò)張模型,在候選熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、發(fā)電機(jī)組、輸電線路和天然氣爐中確定了最優(yōu)成本規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[15]提出了一種考慮先進(jìn)絕熱壓縮空氣儲能(advanced adiabatic compressed air energy storage, AA-CAES)裝置參與熱電聯(lián)儲/供的微型綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行策略,可有效削減運(yùn)行成本。上述研究探討了電、氣、熱之間的聯(lián)系,在經(jīng)濟(jì)調(diào)度方面取得了一定進(jìn)展,主要涉及到CCHP系統(tǒng)容量配置或者運(yùn)行策略的單方面優(yōu)化,但是未能針對容量配置和日運(yùn)行出力的優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。

    與此同時(shí),CCHP系統(tǒng)的規(guī)劃與運(yùn)行還須考慮風(fēng)光等可再生能源和負(fù)荷的多重不確定性。常用的建模方法主要包括隨機(jī)優(yōu)化[16]、魯棒優(yōu)化[17]和區(qū)間優(yōu)化[18]等。相關(guān)研究中,文獻(xiàn)[16]需要在已知不確定性變量概率密度的基礎(chǔ)上進(jìn)行建模,求解的精度與概率密度的擬合程度相關(guān);文獻(xiàn)[18]的區(qū)間優(yōu)化方法為出力不確定性信息分布的問題提供了解決思路,可以成功應(yīng)用于能源系統(tǒng)的規(guī)劃與運(yùn)行領(lǐng)域中。但以上文獻(xiàn)主要考慮系統(tǒng)內(nèi)單一的不確定性因素,未能計(jì)量多重不確定性因素的綜合影響,同時(shí),部分方法刻畫不確定性集合需要獲知準(zhǔn)確的概率密度分布,模型建立受制于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

    針對上述問題,本文提出一種計(jì)及風(fēng)光儲的CCHP雙層協(xié)同優(yōu)化配置方法,外層采用基于NSGA Ⅱ的多目標(biāo)遺傳算法,得到兼顧經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的設(shè)備容量配置方案;內(nèi)層優(yōu)化構(gòu)建魯棒模型得到各設(shè)備的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果,綜合考慮多重不確定性因素的影響,省去獲取概率密度分布的冗余步驟,通過調(diào)整魯棒參數(shù)兼顧系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性,充分發(fā)揮多能協(xié)調(diào)互補(bǔ)的優(yōu)勢,達(dá)到內(nèi)層經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的目的。

    1 含風(fēng)光儲的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)

    1.1 冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    本文研究的CCHP系統(tǒng)主要包括燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、余熱回收裝置、電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)、電力鍋爐、熱交換器和儲電裝置等設(shè)備,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。工作原理為:燃?xì)廨啓C(jī)向用戶提供所需電力,同時(shí),其產(chǎn)生的高溫?zé)煔庥酂峥梢员挥酂峄厥昭b置回收,將收集到的熱量輸送至吸收式制冷機(jī)和熱交換器。若吸收式制冷機(jī)無法滿足用戶的電力需求,則由電制冷機(jī)進(jìn)行補(bǔ)充,為用戶供冷。若煙氣余熱無法滿足用戶的熱負(fù)荷需求,則由燃?xì)忮仩t為用戶供熱。余熱回收裝置和燃?xì)忮仩t的熱量通過熱交換器為熱負(fù)荷供熱,在電價(jià)較低時(shí)也可以由電力鍋爐對熱負(fù)荷進(jìn)行供熱。此外,為盡可能減小電網(wǎng)供需的峰谷差值,加入了儲電裝置進(jìn)行調(diào)節(jié)。除常規(guī)CCHP外,在系統(tǒng)中還加入了光伏和風(fēng)電2種分布式電源,形成含風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng)。

    圖1 含風(fēng)光儲的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of a CCHP system with wind power, solar power and energy storage

    1.2 雙層協(xié)同優(yōu)化方法

    針對計(jì)及風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng)優(yōu)化配置問題,本文提出了一種雙層協(xié)同優(yōu)化方法。外層優(yōu)化采用NSGA Ⅱ算法對綜合能源系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備進(jìn)行規(guī)劃,得到設(shè)備的最優(yōu)容量。內(nèi)層優(yōu)化構(gòu)建魯棒模型,采用分支定界法對系統(tǒng)運(yùn)行成本進(jìn)行優(yōu)化,在滿足系統(tǒng)功率平衡約束和各類耦合元件出力約束的前提下,得到系統(tǒng)的日前調(diào)度方案。

    外層以系統(tǒng)年化總成本和污染物年總排放量最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù),以所有設(shè)備的經(jīng)濟(jì)參數(shù)、系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)和內(nèi)層優(yōu)化模型結(jié)果作為輸入,以CCHP的設(shè)備容量配置為輸出;內(nèi)層優(yōu)化模型以考慮污染物排放的年運(yùn)行成本為目標(biāo)函數(shù),以負(fù)荷數(shù)據(jù)、能源價(jià)格、風(fēng)光出力和外層優(yōu)化模型的結(jié)果為輸入,以CCHP的年運(yùn)行成本為輸出。

    2 雙層優(yōu)化模型

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    2.1.1 外層目標(biāo)函數(shù)

    為了兼顧C(jī)CHP系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,外層優(yōu)化采用CCHP系統(tǒng)的最小年化總成本和最小污染物排放量作為外層目標(biāo)函數(shù),其中,經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù)表示為:

    minCtotal=ρCinv+Cdo

    (1)

    式中:Ctotal為CCHP系統(tǒng)的年化總成本;Cinv為設(shè)備投資成本;ρ為投資回收系數(shù);Cdo為總運(yùn)行成本,為內(nèi)層優(yōu)化模型的輸出結(jié)果。

    投資回收系數(shù)的計(jì)算公式為:

    (2)

    式中:r為年利率;n為設(shè)備的使用年限。

    設(shè)備投資成本的計(jì)算公式為:

    (3)

    式中:下標(biāo)i表示計(jì)算投資成本的設(shè)備類型(此處考慮燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、熱交換器、電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)和電力鍋爐6種);Ii表示第i類設(shè)備是否投建的0-1變量,投建為1,否則置0;Pi表示第i類設(shè)備投建的容量;Ri表示第i類設(shè)備投建的單位容量價(jià)格。

    由于CCHP系統(tǒng)所排放的污染物類型主要為CO2、SO2、NOx這3種,因此,將3種污染物年總排放量最小作為環(huán)保性目標(biāo)函數(shù)。

    (4)

    2.1.2 內(nèi)層目標(biāo)函數(shù)

    內(nèi)層優(yōu)化模型以系統(tǒng)年運(yùn)行成本最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù),由于本文采用魯棒優(yōu)化的方法,對于風(fēng)電、光伏全額接納,故不考慮棄風(fēng)棄光成本[19]。內(nèi)層目標(biāo)函數(shù)包括運(yùn)行過程中系統(tǒng)電力和天然氣購買費(fèi)用以及污染物排放的環(huán)境治理成本,具體可以表示為:

    (5)

    (6)

    (7)

    2.2 約束條件

    2.2.1 子網(wǎng)功率平衡約束

    1)電網(wǎng)功率平衡約束。

    系統(tǒng)t時(shí)段的電網(wǎng)功率平衡約束為:

    (8)

    2)氣網(wǎng)功率平衡約束。

    系統(tǒng)t時(shí)段的氣網(wǎng)功率平衡約束為:

    (9)

    3)熱網(wǎng)功率平衡約束。

    系統(tǒng)t時(shí)段的熱網(wǎng)功率平衡約束為:

    (10)

    4)冷網(wǎng)功率平衡約束。

    系統(tǒng)t時(shí)段的冷網(wǎng)功率平衡約束為:

    (11)

    2.2.2 組件性能約束

    1)燃?xì)廨啓C(jī)約束。

    (12)

    2)燃?xì)忮仩t約束。

    (13)

    3)電制冷機(jī)約束。

    (14)

    4)吸收式制冷機(jī)約束。

    (15)

    5)電力鍋爐約束。

    (16)

    6)熱交換器約束。

    (17)

    7)儲能裝置約束。

    (18)

    2.2.3 其他約束

    1)與上級電網(wǎng)的交互應(yīng)使承載的負(fù)荷量低于聯(lián)絡(luò)線最大帶載限制容量,則購電容量約束為:

    (19)

    2)系統(tǒng)正備用約束。

    當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷超載時(shí),上級電網(wǎng)和燃?xì)廨啓C(jī)可以為系統(tǒng)提供系統(tǒng)備用:

    (20)

    式中:L%表示電網(wǎng)負(fù)荷的旋轉(zhuǎn)備用率。

    3)系統(tǒng)負(fù)備用約束。

    (21)

    4)機(jī)組爬坡約束。

    (22)

    3 求解方法

    3.1 外層優(yōu)化模型求解方法

    外層優(yōu)化配置模型存在2個(gè)不同目標(biāo),數(shù)學(xué)規(guī)劃方法和單目標(biāo)智能尋優(yōu)算法無法對其求解,因此有必要選擇一種多目標(biāo)優(yōu)化方法對其求解。NSGA Ⅱ算法采用帶精英策略的快速非支配排序,是一種建立在帕累托最優(yōu)解理論上的多目標(biāo)智能優(yōu)化算法,具有運(yùn)行速度快和解集收斂性好的優(yōu)點(diǎn)。因此,外層優(yōu)化配置模型采用NSGA Ⅱ算法進(jìn)行求解,具體步驟如下:

    1)系統(tǒng)初始化,輸入系統(tǒng)參數(shù)。

    2)初始化種群。每一個(gè)種群個(gè)體代表一組設(shè)備的配置容量。

    3)將種群個(gè)體代入內(nèi)層優(yōu)化得到運(yùn)行出力方案,隨后計(jì)算出年經(jīng)濟(jì)成本和年污染物排放量。

    4)選擇、交叉、變異產(chǎn)生子代種群。

    5)取父代和子代合集,進(jìn)行帕累托排序,計(jì)算擁擠度距離,形成新一代種群。

    6)判斷終止條件。如果滿足終止條件,輸出協(xié)同優(yōu)化方案,否則返回步驟4)。

    需要說明的是,在種群個(gè)體初始化和交叉變異的過程中,若采取隨機(jī)取值直接作為種群個(gè)體的初始位置,極可能使得機(jī)組的容量配置方案無法滿足內(nèi)層出力平衡約束,導(dǎo)致求解失敗。若出現(xiàn)求解失敗的種群個(gè)體,則算法無法對父代和子代的集合進(jìn)行非支配排序和擁擠度計(jì)算。為防止此類情況發(fā)生,對相應(yīng)過程中的每個(gè)種群個(gè)體采取自循環(huán)策略,將種群個(gè)體位置代入到內(nèi)層求解模型中進(jìn)行求解,僅當(dāng)求解成功時(shí)跳出自循環(huán),否則個(gè)體重新取值,直至求解成功。

    3.2 內(nèi)層構(gòu)建魯棒模型

    3.2.1 構(gòu)建不確定集

    考慮風(fēng)機(jī)和光伏出力的不確定性,各時(shí)段出力可表示為:

    (23)

    利用魯棒理論構(gòu)建含加法最大不確定集,單獨(dú)的風(fēng)力波動或者光伏波動均可采用下述不確定集合表述:

    (24)

    3.2.2 對偶變換

    由于模型中存在不確定量無法直接進(jìn)行求解,因此需要對式(20)和(21)進(jìn)行對偶變換得到式(25)和(26)。

    (25)

    (26)

    構(gòu)建魯棒模型后,整個(gè)模型為一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,可以調(diào)用CPLEX求解器,采用分支定界法對MILP進(jìn)行求解。當(dāng)內(nèi)層求解完成后,計(jì)算該配置方案下的年總運(yùn)行成本,并作為輸入量反饋給外層優(yōu)化,外層利用內(nèi)層優(yōu)化的容量配置方案得到年化總成本和年污染物排放量,根據(jù)NSGAⅡ算法進(jìn)行迭代更新,實(shí)現(xiàn)雙層優(yōu)化配置方案尋優(yōu)。整體流程見圖2。

    圖2 雙層優(yōu)化求解流程Fig.2 Flowchart of two-layer optimization solution

    4 仿真分析

    本文以某園區(qū)典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)為依據(jù),驗(yàn)證雙層協(xié)同整體優(yōu)化方法。根據(jù)該園區(qū)的冷熱電負(fù)荷需求,將該園區(qū)分為春、夏、秋、冬4季,典型日冷熱電負(fù)荷如圖3所示,風(fēng)、光日出力曲線如圖4所示。

    圖3 典型日冷熱電負(fù)荷Fig.3 Typical daily load

    圖4 風(fēng)、光日出力曲線Fig.4 Daily output curve of wind and solar power

    在上述情況下,本文考慮燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)、電力鍋爐和熱交換器等設(shè)備構(gòu)成的CCHP系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化配置問題,設(shè)備相關(guān)參數(shù)見表1。

    表1 設(shè)備的經(jīng)濟(jì)技術(shù)參數(shù)Table 1 Economic and technical parameters of the devices

    價(jià)格方面,考慮到系統(tǒng)的環(huán)保性,對電網(wǎng)和燃?xì)廨啓C(jī)的污染物排放設(shè)置懲罰費(fèi)用,具體治理費(fèi)用和折算系數(shù)見文獻(xiàn)[20]。此外,與電網(wǎng)的交互采用分時(shí)電價(jià),具體的價(jià)格信息如表2所示。與氣網(wǎng)的交互采用固定氣價(jià),取2.05元/m3。

    表2 分時(shí)電價(jià)Table 2 Time-of-use price

    4.1 外層多目標(biāo)優(yōu)化求解

    本文假設(shè)CCHP系統(tǒng)的生命周期為15 a,年利率為0.08。NSGA Ⅱ算法參數(shù)設(shè)置如下:種群數(shù)量為30,迭代次數(shù)為100,交叉概率為0.6,變異概率為0.4,對外層多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解,得到圖5所示帕累托最優(yōu)解集。

    由圖5可知,CCHP系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性是一對相互矛盾的指標(biāo),在提升一方性能的同時(shí)會降低另一方的性能??尚薪庵写嬖?0個(gè)前沿解,為分析經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性指標(biāo)之間的關(guān)系,從帕累托前沿解中選出3

    圖5 外層多目標(biāo)優(yōu)化的帕累托前沿解Fig.5 Pareto frontier solution for outer multi-objective optimization

    個(gè)方案,分別對應(yīng)經(jīng)濟(jì)性最好、環(huán)保性最好和兩者性能折中的方案。為定量比較不同方案的差異并體現(xiàn)本文模型的優(yōu)越性,算例對不包括儲能和風(fēng)光出力的獨(dú)立運(yùn)行系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,將其作為方案4與前3個(gè)方案進(jìn)行比較,得到各場景的系統(tǒng)設(shè)備配置方案,如表3所示。

    本文獨(dú)立運(yùn)行的CCHP系統(tǒng)采用粒子群算法以系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)得到方案4。由表3可知,計(jì)及風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng)與獨(dú)立運(yùn)行的CCHP系統(tǒng)相比,在經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保效益方面均具有明顯優(yōu)勢。在計(jì)及風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng)中,隨著燃?xì)廨啓C(jī)容量配置減少,年污染排放量也隨之減少,這是因?yàn)槿細(xì)廨啓C(jī)是CCHP的主要污染源,減少燃?xì)廨啓C(jī)的出力能夠有效減少CO2、SO2、NOx等氣體的排放,提升空氣質(zhì)量。與此同時(shí),燃?xì)廨啓C(jī)具有熱電聯(lián)產(chǎn)的特性,燃?xì)廨啓C(jī)出力不夠時(shí),電負(fù)荷的缺額可以通過與上級電網(wǎng)的交互得到相應(yīng)補(bǔ)充,但無法保證熱負(fù)荷的供給需求,因此作為備用熱源的燃?xì)忮仩t配置容量進(jìn)一步增加用以滿足熱網(wǎng)需求。由于同等出力情況下,燃?xì)廨啓C(jī)的排放量高于燃?xì)忮仩t,整體的環(huán)保性依舊得到相應(yīng)提升。另外,增大燃?xì)忮仩t容量將會增加安裝成本,燃?xì)廨啓C(jī)容量減少引起電力缺額會進(jìn)而導(dǎo)致購能成本增加,年化總成本也隨之增大。

    表3 設(shè)備容量配置方案Table 3 Device configuration plan

    4.2 內(nèi)層日運(yùn)行出力調(diào)度

    在方案2的基礎(chǔ)上,分析不同季節(jié)的CCHP運(yùn)行情況,給出最優(yōu)調(diào)度結(jié)果,如圖6所示。

    CCHP中電力主要通過燃?xì)廨啓C(jī)出力和向上級電網(wǎng)購電2種方式完成,除了滿足電負(fù)荷外,還需要滿足電力鍋爐和電制冷機(jī)的用能需求。熱網(wǎng)中,熱負(fù)荷的供給出力除了滿足純熱負(fù)荷外,還需要滿足吸收式制冷機(jī)的制冷用能需求,在燃?xì)廨啓C(jī)供熱不足時(shí),由電力鍋爐提供熱量;冷網(wǎng)中,在吸收式制冷機(jī)供電不足時(shí),由電制冷機(jī)提供輔助支持。對比圖6中各季節(jié)電出力可以看出,在春季,燃?xì)廨啓C(jī)和風(fēng)光出力滿足負(fù)荷側(cè)需求,由于配置了一定容量的電力鍋爐,在供熱不足時(shí)電力鍋爐將部分電能轉(zhuǎn)換為熱能供給熱網(wǎng)負(fù)荷,為降低購能成本,在用電高峰時(shí)段將剩余電能出售給上級電網(wǎng),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。在夏季,熱負(fù)荷的需求大幅降低,由于燃?xì)廨啓C(jī)在產(chǎn)電的同時(shí)也可以產(chǎn)熱,在滿足了熱負(fù)荷需求后,多余熱能通過吸收式制冷機(jī)供給冷負(fù)荷,因此電力鍋爐的耗電大幅減少。春夏兩季的電負(fù)荷需求偏小,主要以燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)電為主,多余電能可以出售給上級電網(wǎng);秋冬兩季的電負(fù)荷需求偏大,燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)能不夠,此時(shí)需要向上級電網(wǎng)進(jìn)行購電??梢钥闯觯锒瑑杉镜氖垭娏棵黠@減少,且購電量大幅增加。綜合以上可以看出,內(nèi)層優(yōu)化在滿足各網(wǎng)平衡的前提下會根據(jù)各類負(fù)荷的時(shí)間特性調(diào)整各設(shè)備的相應(yīng)出力,使得運(yùn)行總成本最小。

    進(jìn)一步分析各季節(jié)儲能裝置的出力情況,得到儲能裝置在不同季節(jié)下的荷電狀態(tài),如圖7所示。

    圖7 儲能裝置在不同季節(jié)的荷電狀態(tài)Fig.7 SOC of the battery in different seasons

    由圖7可知,儲能裝置的荷電狀態(tài)均處于0.3~0.9之間,滿足儲能裝置荷電狀態(tài)約束條件。雖然各季節(jié)的負(fù)荷類型占比不同,但對于儲能裝置而言,均選擇在08:00—11:00和18:00—23:00這2個(gè)用電高峰期進(jìn)行放電,在07:00前進(jìn)行充電,其余時(shí)間段略有不同,而儲能裝置在調(diào)節(jié)峰谷差的同時(shí)也能夠降低系統(tǒng)的購能成本。安裝儲電裝置會增加系統(tǒng)的購置安裝費(fèi)用,但儲電設(shè)備在平抑波動的同時(shí)也可以利用峰谷差價(jià)提高經(jīng)濟(jì)效益,圖7中不同季節(jié)的荷電狀態(tài)均能體現(xiàn)出蓄電池削峰填谷的特性,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)內(nèi)層優(yōu)化中總運(yùn)行成本的最小化。

    4.3 風(fēng)光不確定性對系統(tǒng)運(yùn)行的影響

    本文計(jì)及了風(fēng)光的不確定性,對系統(tǒng)的運(yùn)行有直接影響。為分析各類可再生能源不確定性對內(nèi)層優(yōu)化的影響,在方案1的規(guī)劃配置下,分4種場景分析,不同場景下的運(yùn)行成本如表4所示。

    表4 不同場景下的運(yùn)行成本Table 4 Operating costs in different scenarios

    由表4可以看出,考慮了可再生能源不確定性的后3種場景均比第一種確定性模型的總成本要高,這是由于計(jì)及了源側(cè)的不確定性后,需要考慮系統(tǒng)在最惡劣場景下依舊滿足模型約束條件的情況,得到的結(jié)果具有一定的保守性,因此總成本也隨之上升,且考慮源側(cè)不確定性的因素越多,總成本上升越多。場景4綜合考慮了風(fēng)光的多重不確定性因素,相比場景2和場景3的總成本要更高,但十分接近僅考慮風(fēng)電不確定時(shí)的總成本,一方面是因?yàn)轱L(fēng)電相比光伏的出力更大進(jìn)而使得對目標(biāo)函數(shù)的影響程度更深,另一方面也能體現(xiàn)本文所建模型的優(yōu)越性。同時(shí),本文所提方法無須獲取風(fēng)光出力的概率密度分布,簡化了工作步驟。

    4.4 魯棒參數(shù)對系統(tǒng)運(yùn)行的影響

    在方案1的外層規(guī)劃配置下,內(nèi)層構(gòu)建了魯棒模型,系統(tǒng)不確定性的本質(zhì)是其包含的各類不確定性的匯總,主要來自于風(fēng)光出力和電網(wǎng)負(fù)荷的不確定性。為了比較風(fēng)光出力不確定度對系統(tǒng)總運(yùn)行成本的影響,保證各設(shè)備的配置方案不變,可再生能源的波動范圍均設(shè)為20%,電網(wǎng)負(fù)荷的旋轉(zhuǎn)備用率為10%,設(shè)置魯棒參數(shù)分別為0、20%、40%、60%、80%、100%,分析不同魯棒參數(shù)對系統(tǒng)運(yùn)行影響,結(jié)果如表5所示。

    由表5可知,當(dāng)魯棒參數(shù)取0時(shí)為一個(gè)確定性方案,魯棒優(yōu)化結(jié)果等同于傳統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果;當(dāng)魯棒參數(shù)取值100%時(shí)為一個(gè)不確定性方案,此時(shí)系統(tǒng)最為保守,魯棒性最強(qiáng),但是總運(yùn)行成本最高??梢钥闯?,魯棒參數(shù)值與系統(tǒng)的總成本成正比關(guān)系,購能費(fèi)用的占

    表5 不同魯棒參數(shù)下的運(yùn)行成本Table 5 Operating costs under different robust parameters

    比要遠(yuǎn)大于治理費(fèi)用。當(dāng)魯棒參數(shù)慢慢增大時(shí),需要考慮的風(fēng)光出力不確定性的范圍也隨之增大,雖然治理費(fèi)用略有下降,但是購能費(fèi)用明顯增加使得系統(tǒng)總成本也增大,可見系統(tǒng)的魯棒性與經(jīng)濟(jì)性之間存在矛盾,相互制約。

    與常規(guī)的配置優(yōu)化方法相比,內(nèi)層建立的魯棒模型能夠通過盒式不確定集表征風(fēng)光的不確定度,無須考慮可再生能源的概率模型,僅需要設(shè)定好風(fēng)光出力的波動范圍,便可以通過魯棒參數(shù)控制系統(tǒng)魯棒性的強(qiáng)弱,使得含風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng)能夠大大節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本。綜合考慮,本文建立的內(nèi)層優(yōu)化魯棒模型兼具經(jīng)濟(jì)性和魯棒性,充分體現(xiàn)了內(nèi)層優(yōu)化的有效性。

    5 結(jié) 論

    1)針對計(jì)及風(fēng)光儲的CCHP系統(tǒng),本文提出了一種雙層協(xié)同優(yōu)化配置方法,確定了各耦合元件的最優(yōu)容量和最優(yōu)運(yùn)行策略,使其年總經(jīng)濟(jì)成本最低。

    2)本文提出的優(yōu)化配置模型在經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益2個(gè)指標(biāo)上相較于傳統(tǒng)獨(dú)立系統(tǒng)存在明顯優(yōu)勢,能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。工程建設(shè)可根據(jù)實(shí)際情況從Pareto前沿解中進(jìn)行選擇,具有更高的實(shí)用性。

    3)本文建立了考慮可再生能源不確定性和負(fù)荷不確定性的魯棒優(yōu)化模型,可以通過設(shè)置魯棒參數(shù)控制系統(tǒng)魯棒性的強(qiáng)弱,兼具經(jīng)濟(jì)性和保守性。

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