考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的區(qū)域電熱綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

楊冬梅，王俊，杜煒

(1.南瑞集團(tuán)有限公司(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司)，南京市 211106；2.國電南瑞科技股份有限公司，南京市 211106)

0 引 言

國家發(fā)展改革委、國家能源局組織編制印發(fā)的《能源技術(shù)革命創(chuàng)新行動計劃(2016—2030年)》指出源網(wǎng)荷儲互動市場的清潔能源消納工程是清潔能源利用、智慧能源建設(shè)的一個重要落腳點(diǎn)[1]。在源網(wǎng)荷儲建設(shè)過程中，電采暖(electric heating，EH)、熱電聯(lián)產(chǎn)(combined heat and power，CHP)、熱泵(heat pump，HP)等耦合設(shè)備使得電力系統(tǒng)與熱力系統(tǒng)間的耦合程度不斷加深，協(xié)調(diào)優(yōu)化電熱能源的生產(chǎn)、傳輸、分配、轉(zhuǎn)換、存儲、消費(fèi)等環(huán)節(jié)的區(qū)域電熱綜合能源系統(tǒng)(regional integrated electric and heating system，RIEHS)成為研究熱點(diǎn)[2]。但受清潔能源出力波動、商業(yè)模式不健全等因素影響，用戶側(cè)資源利用不充分，能源供應(yīng)呈現(xiàn)出整體富裕但局部短缺的不平衡現(xiàn)象[3]，亟需在RIEHS的優(yōu)化調(diào)度過程中，通過源網(wǎng)荷儲互動交易，消納可能受限的清潔能源，提高運(yùn)行效率。

目前，在RIEHS的優(yōu)化調(diào)度方面，針對終端電熱系統(tǒng)，文獻(xiàn)[4-6]基于經(jīng)典熱電聯(lián)產(chǎn)經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化模型，提出了CHP的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法和CHP隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法；文獻(xiàn)[7-8]考慮集中供熱系統(tǒng)的蓄熱特性和響應(yīng)特性，建立了熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的多時間尺度協(xié)調(diào)調(diào)度模型；文獻(xiàn)[9-11]基于不同場景的電儲能、熱儲能、電動汽車等資源以及CHP補(bǔ)燃裝置，建立了RIEHS雙層優(yōu)化調(diào)度模型。針對包含電力和熱力網(wǎng)絡(luò)的RIEHS，目前研究側(cè)重于不同能源在生產(chǎn)、傳輸、消費(fèi)環(huán)節(jié)的耦合關(guān)系，文獻(xiàn)[12]建立了RIEHS的穩(wěn)態(tài)混合潮流模型，提出了統(tǒng)一計算和順序計算2種混合潮流的計算方法；文獻(xiàn)[13-15]計及電熱傳輸損耗，考慮用戶互補(bǔ)聚合響應(yīng)，建立了RIEHS優(yōu)化調(diào)度模型，分析了不同運(yùn)行方式對風(fēng)電消納的影響；文獻(xiàn)[16]考慮區(qū)域熱網(wǎng)管道及建筑的熱慣性，提出了RIEHS的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行策略，提高了可再生能源消納能力。

在源網(wǎng)荷儲交易優(yōu)化方面，現(xiàn)有研究往往以微網(wǎng)、虛擬電廠(virtual power plant，VPP)為對象，進(jìn)行可交易資源的優(yōu)化。在微網(wǎng)方面，文獻(xiàn)[17-18]基于多代理技術(shù)提出了微電網(wǎng)與發(fā)電商、微網(wǎng)的競價策略；文獻(xiàn)[19]基于博弈論研究了微網(wǎng)與配電側(cè)市場的競價機(jī)制；文獻(xiàn)[20]建立了微網(wǎng)群內(nèi)的余電余熱交易機(jī)制，開展了微網(wǎng)間的電熱資源交易研究。在VPP方面，文獻(xiàn)[21]分析了VPP聚合優(yōu)化“源-網(wǎng)-荷-儲”清潔能源發(fā)展的控制技術(shù)和互動商業(yè)模式；在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[22]在分散式資源交易準(zhǔn)入和調(diào)度安全要求下，通過VPP的實(shí)時動態(tài)組合來整合多種資源參與電力市場交易運(yùn)行；文獻(xiàn)[23]考慮VPP對內(nèi)對外的雙側(cè)互動特性，進(jìn)而優(yōu)化源荷資源的競價策略?？偟膩碚f，目前涉及到源網(wǎng)荷儲交易的對象、機(jī)制主要圍繞微網(wǎng)和VPP展開，微網(wǎng)往往存在于配網(wǎng)末端節(jié)點(diǎn)內(nèi)，交易執(zhí)行過程一般不考慮網(wǎng)絡(luò)約束，VPP涉及到分布于配網(wǎng)不同節(jié)點(diǎn)的資源聚合，交易執(zhí)行過程需要考慮網(wǎng)絡(luò)約束。但目前大多數(shù)的源網(wǎng)荷儲交易都為電力資源的交易，較少考慮電采暖等設(shè)備以及電網(wǎng)與熱網(wǎng)的耦合特征，在RIEHS優(yōu)化調(diào)度上的應(yīng)用較少。

綜上所述，現(xiàn)有的RIEHS優(yōu)化調(diào)度主要是針對能源的生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換、消費(fèi)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，較少通過交易手段聚合源網(wǎng)荷儲資源參與優(yōu)化調(diào)度，因此有必要從RIEHS源網(wǎng)荷儲資源分布出發(fā)，利用VPP對分散在系統(tǒng)區(qū)域內(nèi)不同節(jié)點(diǎn)位置的資源進(jìn)行聚合，并通過交易與調(diào)度組織流程參與到RIEHS的優(yōu)化調(diào)度中，提高清潔能源的就地消納和系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

本文提出一種考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS優(yōu)化調(diào)度方法，首先基于RIEHS的基本結(jié)構(gòu)，構(gòu)建RIEHS的調(diào)度框架，設(shè)計考慮源網(wǎng)荷儲交易的RIEHS調(diào)度組織流程；其次建立考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS兩階段優(yōu)化調(diào)度模型，包括VPP聚合交易優(yōu)化模型和RIEHS優(yōu)化調(diào)度模型；最后基于改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)和32節(jié)點(diǎn)巴厘島配熱系統(tǒng)，構(gòu)建包含3個VPP的RIEHS進(jìn)行算例分析，驗(yàn)證所提方法的有效性。

1 基本假設(shè)

1.1 RIEHS調(diào)度框架

本文構(gòu)建的RIEHS調(diào)度框架如圖1所示。RIEHS基于CHP和HP耦合了配電網(wǎng)(electric distribution network，EDN)和配熱網(wǎng)(heat distribution network，HDN)。分散于不同節(jié)點(diǎn)的源網(wǎng)荷儲資源包括風(fēng)電(wind power，WT)、光伏(photovoltaic，PV)、分布式電源(distribution generation，DG)、EH、可控負(fù)荷(controllable load，CL)和儲能(energy storage，ES)。VPP聚合RIEHS中不同類型、不同位置的源網(wǎng)荷儲資源，以零售的方式與區(qū)域內(nèi)的熱、電負(fù)荷用戶進(jìn)行交易，暫不考慮零售價格對用戶擴(kuò)散和負(fù)荷曲線的影響。基于交易結(jié)果，各VPP對所屬的源網(wǎng)荷儲資源進(jìn)行功率分配的自優(yōu)化，確定好各VPP的功率后，由RIEHS協(xié)同各VPP的調(diào)度計劃進(jìn)行整個區(qū)域的潮流優(yōu)化，完成整個區(qū)域內(nèi)的能量供給，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

圖1 考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS調(diào)度框架Fig.1 RIEHS dispatching framework considering aggregation and transaction of generation-grid-load-storage

1.2 考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS調(diào)度組織流程

在不考慮交易資源響應(yīng)率和響應(yīng)時延的情況下，本文暫忽略交易與調(diào)度的偏差，結(jié)合現(xiàn)有的交易與調(diào)度規(guī)則，構(gòu)建了圖2所示的考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS調(diào)度組織流程。假設(shè)調(diào)度時刻為t，在45 min前，各VPP完成對源網(wǎng)荷儲資源的聚合及交易信息申報；在30 min前，各VPP完成所轄區(qū)域內(nèi)源網(wǎng)荷儲資源與用戶間的熱電交易；在15 min前，各VPP基于其與用戶的交易信息，考慮源網(wǎng)荷儲資源的邊際成本完成功率分配的優(yōu)化；在t時刻，系統(tǒng)基于各VPP對源網(wǎng)荷儲資源的功率分配，對整個RIEHS區(qū)域進(jìn)行潮流優(yōu)化，完成整個配網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的能量供給，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

圖2 考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS調(diào)度組織流程Fig.2 RIEHS dispatching organization process considering aggregation and transaction of generation-grid-load-storage

2 RIEHS兩階段優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 VPP聚合交易優(yōu)化模型

2.1.1目標(biāo)函數(shù)

以RIEHS內(nèi)各個區(qū)域的VPP運(yùn)營收益最大為目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù)，具體如下：

maxFk=Sk-Ck

(1)

(2)

(3)

式中：Fk、Sk、Ck分別為第k個VPP的運(yùn)營收益、售能收益和運(yùn)行成本；ρre,k,t、ρrh,k,t分別為t時段第k個VPP向用戶的零售電價和零售熱價；PDG,i,t為t時段節(jié)點(diǎn)i上DG的有功功率；PECL,i,t、PHCL,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i上的可控電負(fù)荷(electric controllable load，ECL)和可控?zé)嶝?fù)荷(heat controllable load，HCL)功率；Pdis,i,t為t時段節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)的放電功率；QEH,i,t為t時段節(jié)點(diǎn)i上EH的制熱功率；CDG,i,t、CECL,i,t、CHCL,i,t、CEH,i,t、CES,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i上的DG運(yùn)行成本、ECL調(diào)用成本、HCL調(diào)用成本、EH維護(hù)成本和ES維護(hù)成本，具體如式(4)—(8)所示[22,24]。

CDG,i,t=aDG,iPDG,i,t

(4)

CECL,i,t=aECL,iPECL,i,t

(5)

CHCL,i,t=aHCL,iPHCL,i,t

(6)

CEH,i,t=aEH,iPEH,i,t

(7)

(8)

式中：aDG,i為節(jié)點(diǎn)i上DG燃料成本系數(shù)；aECL,i、aHCL,i分別為節(jié)點(diǎn)i上ECL和HCL的補(bǔ)償費(fèi)率；aEH,i為節(jié)點(diǎn)i上的EH維護(hù)成本系數(shù)；IES,i、EESR,i、LCN,i、Δt分別為節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)的投入成本、額定容量、生命周期和時間間隔；PEH,i,t為t時刻節(jié)點(diǎn)i上的EH用電功率；Pch,i,t、EES,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)的充電功率和剩余容量。

2.1.2約束條件

1)供需平衡約束。

對于VPPk，需要滿足其所轄區(qū)域內(nèi)的供需平衡，具體為：

(9)

(10)

式中：PEL,i,t、PHL,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i處的用戶電負(fù)荷和熱負(fù)荷；PEU,k,t、PHU,k,t分別為t時段第k個VPP與所轄范圍內(nèi)用戶未成交的電負(fù)荷和熱負(fù)荷，即VPPk與所轄范圍內(nèi)用戶交易后，VPPk未能供給的負(fù)荷部分；PPV,i,t、PWT,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i處PV和WT通過VPP參與交易的功率。

2)VPP的售能約束。

為保證RIEHS區(qū)域內(nèi)的市場價格穩(wěn)定性與公平性，借鑒國外零售市場模式[25]和國內(nèi)應(yīng)用情況[22,24]，本文在RIEHS內(nèi)采用統(tǒng)一的全天平均零售電價和熱價，即：各VPP對所轄區(qū)域內(nèi)用戶的零售價格在不同時段有高低差異，但在全天的平均值相同。

(11)

(12)

ρEGmin≤ρEG,k,t≤ρEGmax

(13)

ρEHmin≤ρEH,k,t≤ρEHmax

(14)

式中：ρEG,k,t、ρEH,k,t分別為t時段第k個VPP對所轄區(qū)域內(nèi)用戶的零售電價和零售熱價;T為總時段數(shù)；ρEGavg、ρHGavg分別為RIEHS與所轄區(qū)域內(nèi)用戶提前協(xié)定好的全天平均售電價格和售熱價格；ρEGmax、ρEGmin分別為零售電價的上、下限；ρEHmax、ρEHmin分別為零售熱價的上、下限。

3)DG的運(yùn)行與交易約束。

PDG,i,omin≤PDG,i,t≤PDG,i,omax

(15)

-RDG,i,min≤PDG,i,t-PDG,i,t-1≤RDG,i,max

(16)

QDG,i,t=PDG,i,ttanφDG

(17)

PDG,i,tmin≤PDG,i,t≤PDG,i,tmax

(18)

式中：PDG,i,omax、PDG,i,omin分別為節(jié)點(diǎn)i上DG有功功率上、下限；RDG,i,max、RDG,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i上DG爬坡上、下限；QDG,i,t為節(jié)點(diǎn)i上t時段的DG無功功率；φDG為DG的功率因數(shù)角；PDG,i,tmax、PDG,i,tmin分別為節(jié)點(diǎn)i上滿足安全校核的DG出力交易上、下限，其具體數(shù)值根據(jù)調(diào)度約束范圍提前計算得到，下文中滿足安全校核的交易約束同理。

4)CL的運(yùn)行與交易約束。

本文的CL主要分為ECL和HCL，其運(yùn)行約束可表示為：

PECL,i,omin≤PECL,i,t≤PECL,i,omax

(19)

PHCL,i,omin≤PHCL,i,t≤PHCL,i,omax

(20)

QECL,i,t≤PECL,i,ttanφECL

(21)

PECL,i,tmin≤PECL,i,t≤PECL,i,tmax

(22)

PHCL,i,tmin≤PHCL,i,t≤PHCL,i,tmax

(23)

式中：PECL,i,omax、PHCL,i,omax分別為節(jié)點(diǎn)i上ECL和HCL運(yùn)行功率上限；PECL,i,omin、PHCL,i,omin分別為節(jié)點(diǎn)i上ECL和HCL運(yùn)行功率下限；QECL,i,t為節(jié)點(diǎn)i上ECL的無功功率；φECL為ECL的功率因數(shù)角；PECL,i,tmax、PHCL,i,tmax分別為節(jié)點(diǎn)i上ECL和HCL功率滿足安全校核的交易上限；PECL,i,tmin、PHCL,i,tmin分別為節(jié)點(diǎn)i上ECL和HCL功率滿足安全校核的交易下限。

5)EH的運(yùn)行約束。

QEH,i,t=ηEHPEH,i,t

(24)

PEH,i,omin≤PEH,i,t≤PEH,i,omax

(25)

QEH,i,tmin≤QEH,i,t≤QEH,i,tmax

(26)

式中：ηEH為EH的熱效率；PEH,i,omax、PEH,i,omin分別為EH用電功率的上、下限；QEH,i,tmax、QEH,i,tmin分別為EH制熱功率滿足安全校核的交易上、下限。

6)ES的運(yùn)行約束。

(27)

0.2EESR,i≤EES,i,t≤0.8EESR,i

(28)

EES,i,1=EES,i,T

(29)

0≤Pch,i,t≤Pch,i,omax

(30)

0≤Pdis,i,t≤Pdis,i,omax

(31)

Pch,i,tmin≤Pch,i,t≤Pch,i,tmax

(32)

Pdis,i,tmin≤Pdis,i,t≤Pdis,i,tmax

(33)

式中：ηch和ηdis分別為儲能系統(tǒng)的充、放電效率；Pch,i,omax、Pdis,i,omax分別為節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)運(yùn)行的充、放電功率上限；Pch,i,tmax、Pdis,i,tmax分別為節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)滿足安全校核的充、放電功率交易上限；Pch,i,tmin和Pdis,i,tmin分別為節(jié)點(diǎn)i上儲能系統(tǒng)滿足安全校核的充、放電功率交易下限。

2.2 RIEHS優(yōu)化調(diào)度模型

2.2.1目標(biāo)函數(shù)

基于對源網(wǎng)荷儲資源的聚合交易優(yōu)化結(jié)果，以RIEHS運(yùn)行成本COF最小為目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù)，具體為：

(34)

式中：PG,i,t和PN,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i上從主網(wǎng)購買的電功率和天然氣流量；ρG,t和ρN,t分別為t時段從主網(wǎng)的購電價格和購氣價格。

2.2.2約束條件

1)CHP運(yùn)行約束。

(35)

(36)

Qhe,i,t=QCHP,i,tCophe

(37)

PCHP,i,min≤PCHP,i,t≤PCHP,i,max

(38)

PN,i,min≤PN,i,t≤PN,i,max

(39)

式中：PCHP,i,t為節(jié)點(diǎn)i上CHP在t時段的輸出電功率；ηCHP為CHP的發(fā)電效率；Hvng為天然氣熱值；QCHP,i,t為節(jié)點(diǎn)i上CHP在t時段的排氣余熱量；ηL為CHP散熱損失率；Qhe,i,t為節(jié)點(diǎn)i上t時段煙氣余熱提供的制熱量；Cophe為制熱系數(shù)；PCHP,i,max、PCHP,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i上CHP輸出電功率的上、下限；PN,i,max、PN,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i從主網(wǎng)購買天然氣的流量上、下限。

2)HP運(yùn)行約束。

QHP,i,t=ηHPPHP,i,t

(40)

PHP,i,min≤PHP,i,t≤PHP,i,max

(41)

式中：QHP,i,t、PHP,i,t分別為t時段節(jié)點(diǎn)i上HP的制熱功率和用電功率；ηHP為HP的供熱效率；PHP,i,max、PHP,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i上HP用電功率的上、下限。

3)靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置(static var compensator，SVC)約束。

QSVC,i,min≤QSVC,i,t≤QSVC,i,max

(42)

式中：QSVC,i,t為節(jié)點(diǎn)i在t時段的SVC補(bǔ)償無功功率；QSVC,i,max、QSVC,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i上SVC功率的上、下限。

4)配電潮流約束。

根據(jù)文獻(xiàn)[24]，采用DistFlow等式表示EDN支路潮流：

(43)

(44)

Pi,t=PEL,i,t-PECL,i,t+PEH,i,t+PHP,i,t+Pch,i,t-

Pdis,i,t-PG,i,t-PCHP,i,t-PPV,i,t-PWT,i,t

(45)

Qi,t=QEL,i,t-QECL,i,t-QDG,i,t-QG,i,t-QSVC,i,t

(46)

(47)

(48)

Vi,min≤Vi,t≤Vi,max

(49)

Iij,min≤Iij,t≤Iij,max

(50)

Pij,min≤Pij,t≤Pij,max

(51)

Qij,min≤Qij,t≤Qij,max

(52)

PG,i,min≤PG,i,t≤PG,i,max

(53)

QG,i,min≤QG,i,t≤QG,i,max

(54)

式中：Pij,t、Qij,t為EDN支路ij在t時段的有功功率和無功功率；Iij,t為支路ij的線路電流幅值；Pj,t、Qj,t分別為節(jié)點(diǎn)j處的有功功率和無功功率凈注入值；QEL,i,t、QG,i,t分別為節(jié)點(diǎn)i在t時段的負(fù)荷無功功率和主網(wǎng)無功功率；Vi,t、Vj,t分別為節(jié)點(diǎn)i和j處的電壓幅值；k(j,k)表示以節(jié)點(diǎn)j為首節(jié)點(diǎn)的末端節(jié)點(diǎn)集合；rij和xij分別為支路ij的電阻和電抗；Vi,max、Vi,min分別為節(jié)點(diǎn)i處的電壓幅值上下限；Iij,max、Iij,min分別為支路ij的電流幅值上、下限；Pij,max、Pij,min分別為支路ij的有功功率上、下限；Qij,max、Qij,min分別為支路ij的無功功率上、下限；PG,i,max、PG,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i處從主網(wǎng)購電的有功功率上、下限；QG,i,max、QG,i,min分別為節(jié)點(diǎn)i處從主網(wǎng)購電的無功功率上、下限。

5)配熱潮流約束。

根據(jù)文獻(xiàn)[26-27]，HDN的模型要考慮水力和熱力兩方面，水力模型如下：

Am=mq

(55)

Bhf=0

(56)

hf=Km|m|

(57)

式中：A為網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣；B為回路關(guān)聯(lián)矩陣；m為熱網(wǎng)管道水流流量；K為管道阻力系數(shù)；mq為流入負(fù)荷節(jié)點(diǎn)或流出熱源節(jié)點(diǎn)的水流流量；hf為由摩擦損失引起的管道壓降。

熱力模型如下：

Φ-Φih=Cpmq(Ts-To)

(58)

Tend=(Tstart-Ta)e-λL/Cpm+Ta

(59)

(∑mout)Tout=∑(minTin)

(60)

式中：Φ為熱負(fù)荷；Φih為HCL功率對應(yīng)的矩陣表達(dá)；Cp為水比熱容；Ts為節(jié)點(diǎn)供水溫度矩陣；To為節(jié)點(diǎn)回水溫度矩陣；Tstart為管道首端溫度；Tend為管道末端溫度；Ta為環(huán)境溫度；λ為傳熱系數(shù)；min是流入節(jié)點(diǎn)的管道流量；mout是流出節(jié)點(diǎn)的管道流量；Tin是輸入管道末端的溫度；Tout是節(jié)點(diǎn)混合溫度。其他不等式約束本文不再贅述。

3 求解流程

本文的求解流程如圖3所示。首先，對VPPk進(jìn)行聚合交易模型的求解，以DG功率、ECL功率、ES充放電功率、EH功率、HCL功率、零售電價和零售熱價為決策變量，優(yōu)化VPP的運(yùn)營收益至最大，完成所有VPP的聚合交易后，形成各VPP內(nèi)資源的功率分配方案。然后，將各類資源的運(yùn)行方案作為參數(shù)納入到RIEHS的調(diào)度中，以系統(tǒng)向主網(wǎng)的購電功率和購氣流量、CHP出力、HP出力、電力潮流、熱力潮流為決策變量，優(yōu)化RIEHS的運(yùn)行成本至最小。最后，輸出RIEHS調(diào)度周期T內(nèi)每個時段t的VPP能源零售價格、源網(wǎng)荷儲資源的運(yùn)行方案、RIEHS的調(diào)度方案。

圖3 求解流程Fig.3 Solution process

4 算例分析

4.1 基本數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證本文所提RIEHS調(diào)度方法的有效性，基于MATLAB和GAMS平臺，在win10操作系統(tǒng)，i7CPU，2.20 GHz處理器環(huán)境下進(jìn)行了仿真與優(yōu)化分析。在本文所提RIEHS調(diào)度框架基礎(chǔ)上，基于改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)的EDN和32節(jié)點(diǎn)巴厘島HDN，構(gòu)建了圖4所示的測試算例系統(tǒng)，算例中的RIEHS由1臺2 MW的CHP和2臺1.5 MW的HP實(shí)現(xiàn)EDN和HDN的耦合聯(lián)結(jié)。EDN為輻射狀，運(yùn)行電壓等級為12.66 kV，總有功負(fù)荷為3 635 kW，總無功負(fù)荷為2 265 kV·A。在HDN中，管道允許最大質(zhì)量流量為10 kg/s，供水溫度上、下限分別為70 ℃和60 ℃，回水溫度上、下限分別為30 ℃和20 ℃。外界溫度取10 ℃。算例系統(tǒng)中相同顏色的虛框?yàn)榫酆闲纬傻耐籚PP，可見該范圍內(nèi)的配網(wǎng)共包含3個VPP，其中源網(wǎng)荷儲資源的具體參數(shù)如表1所示。

表1 源網(wǎng)荷儲資源參數(shù)Table 1 Parameters of the resource of generation-grid-load-storage

圖4 RIEHS測試算例Fig.4 RIEHS test case

DG發(fā)電成本設(shè)定為0.1美元/(kW·h)，CL補(bǔ)償費(fèi)率設(shè)定為0.13美元/(kW·h)，ES充放電效率均設(shè)為90%，EH運(yùn)行維護(hù)成本設(shè)定為0.017美元/(kW·h)，ES的運(yùn)行維護(hù)成本設(shè)定為0.007美元/(kW·h)。Hvng、ηCHP，ηL、Cophe分別取9.7 kW·h/m3、0.32、0.08、0.9。本文所提考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的區(qū)域RIEHS優(yōu)化調(diào)度方法在時間尺度上屬于日前時間尺度，因此采用日前預(yù)測值作為模型中的負(fù)荷以及風(fēng)光出力參數(shù)。不同節(jié)點(diǎn)的電/熱負(fù)荷以及風(fēng)光出力預(yù)測值不同，但時序分布采用圖5所示的歸一化曲線[28-29]。主網(wǎng)電價和天然氣價格如圖6所示[30]。零售電價和零售熱價提前約定的均值分別為0.13、0.14美元/(kW·h)。

圖5 多能負(fù)荷、風(fēng)電和光伏出力的歸一化值Fig.5 Normalized value of multi-energy load and output of WT and PV

圖6 主網(wǎng)電價和天然氣價格Fig.6 Electricity and natural gas prices on the main network

4.2 結(jié)果有效性分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性，設(shè)置表2所示的6個場景進(jìn)行對比分析。

表2 不同的源網(wǎng)荷儲資源聚合場景Table 2 Different aggregation scenarios of the resource of generation-grid-load-storage

6種場景下的調(diào)度結(jié)果如表3所示。場景1僅有WT和PV參與到交易中，聚合成本為0，VPP的總交易收益為1 080.68美元。用戶側(cè)資源的低利用率導(dǎo)致配網(wǎng)的調(diào)度成本增加，需要從主網(wǎng)購買更多的電或者氣來供給區(qū)域內(nèi)的多能負(fù)荷，運(yùn)行成本達(dá)到11 229.73美元。場景2中，DG參與了交易，向用戶提供了一部分可控的電能服務(wù)，因此，相比場景1，VPP的交易收益增加了267.65美元，系統(tǒng)需要供給的負(fù)荷減少，運(yùn)行成本降低了774.88美元。場景3中，在場景2的基礎(chǔ)上，EH參與了交易，電能消耗替代了部分熱能消耗，電熱負(fù)荷曲線的時間分布得到了改善，相比場景2，VPP的交易收益增加了346.24美元，系統(tǒng)運(yùn)行成本降低了352.04美元。場景4中，在場景3的基礎(chǔ)上，CL參與了交易，包括ECL和HCL，用戶側(cè)的資源被進(jìn)一步挖掘，通過交易參與到調(diào)度中，相比場景3，VPP交易收益增加了143.63美元，系統(tǒng)運(yùn)行成本降低了546.41美元。場景5中，在場景4的基礎(chǔ)上，增加了儲能參與交易，儲能起到了一定的能量時移作用，相比場景4，VPP的交易收益增加了67.88美元，系統(tǒng)運(yùn)行成本降低了231.87美元。場景6中，場景包含的資源不再通過VPP聚合參與交易，而是直接受RIEHS調(diào)度，相比場景5，系統(tǒng)運(yùn)行成本增加了1 862.35美元。

表3 6種場景的調(diào)度結(jié)果對比Table 3 Comparison of dispatching results in six scenarios 美元

總體來說，方案5聚合源網(wǎng)荷儲多種資源進(jìn)行交易，通過交易手段挖掘用戶側(cè)資源的響應(yīng)潛力，緩解調(diào)度壓力，相比僅有清潔能源的接入，區(qū)域促成的交易收益提高了76.38%，系統(tǒng)運(yùn)行成本降低了16.97%，相比不考慮聚合交易的一般調(diào)度方法，系統(tǒng)運(yùn)行成本降低了16.65%?？梢娍紤]源網(wǎng)荷儲聚合交易的電熱綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法有利于提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

4.3 交易與調(diào)度優(yōu)化結(jié)果分析

4.3.1VPP零售價格分析

各VPP的零售價格如圖7所示，為了最大化VPP的交易收益，零售價格在全時段上呈兩級階梯分布，其趨勢與負(fù)荷曲線的峰谷基本一致，階梯中個別出現(xiàn)的中間點(diǎn)是為了滿足式(11)—(14)中約定的平均售價而導(dǎo)致的。售電價格基本上是在07:00—18:00時段處于高峰，其余時段為低谷，售熱價格基本上是在11:00—14:00和18:00—22:00時段處于高峰，其余時段為低谷，在此基礎(chǔ)上各VPP零售價格階梯有些許差異，主要是由VPP聚合資源的差異性導(dǎo)致的。

圖7 各VPP的零售價格Fig.7 Retail price of each VPP

系統(tǒng)內(nèi)對源網(wǎng)荷儲聚合交易的成交結(jié)果如圖8、9所示。圖8中ETV1、ETV2、ETV3分別對應(yīng)3個VPP的電交易量。圖9中HTV1、HTV2、HTV3分別對應(yīng)3個VPP的熱交易量。根據(jù)圖8，區(qū)域內(nèi)總的電交易量達(dá)到16 841.00 kW·h，3個VPP的電交易量分別為5 229.80、7 881.30、3 729.90 kW·h。整體而言，在07:00—18:00時段，交易維持在較高水平，一方面是因?yàn)樵摃r段WT和PV的出力較高，可交易的可再生能源較多。另一方面是因?yàn)樵摃r段電負(fù)荷曲線和外部市場電價處于尖峰，VPP的大量出力有利于減少系統(tǒng)對主網(wǎng)的購電功率，從而起到降低運(yùn)行成本的作用。所有VPP中，VPP1和VPP2的交易量在01:00—04:00時段不斷上升，之后的時段則較為平穩(wěn)，VPP3的交易量最少，并且集中在07:00—19:00時段，主要是因?yàn)閂PP1的資源構(gòu)成包括WT和DG，VPP2的資源構(gòu)成包括WT、PV、DG、ES，可控DG使得交易量在全時段上的分布比較平緩，VPP3的資源構(gòu)成包括PV、ECL、ES，一方面PV出力的時段分布集中，僅在白天出力，使得可交易資源的在全時段上呈現(xiàn)集中分布特點(diǎn)，另一方面，ECL和ES交易量有限，使得可交易量相對VPP1和VPP2較少，僅在需求大的時段(06:00—18:00)開展交易。

圖8 電交易結(jié)果Fig.8 Electricity transaction results

圖9 熱交易結(jié)果Fig.9 Heat transaction results

根據(jù)圖9，區(qū)域內(nèi)總的熱交易量達(dá)到4 032.60 kW·h，3個VPP的熱交易量分別為1 628.70、1 259.00、1 144.90 kW·h。整體而言，熱交易在各時段的分布相對平穩(wěn)，在基礎(chǔ)腰線上出現(xiàn)局部的交易峰值，主要因?yàn)闊豳Y源種類僅有EH和HCL，EH在全時段上平穩(wěn)運(yùn)行參與交易，HCL則分布發(fā)生在各個時段，受零售熱價的階梯分布影響，HCL的交易造成的熱交易峰值分布與零售熱價峰值分布一致。

4.3.2系統(tǒng)運(yùn)行情況分析

源網(wǎng)荷儲交易后，經(jīng)過RIEHS的優(yōu)化運(yùn)行，系統(tǒng)從主網(wǎng)的購電和購氣情況如圖10所示。其中購電總量為75 415.32 kW·h，購氣總量為4 790.52 m3。相比僅考慮WT和PV的交易，購電量降低了6 439.72 kW·h，購氣量降低了1 933.93 m3?？梢娡ㄟ^源網(wǎng)荷儲的聚合交易，有效促進(jìn)了需求側(cè)資源的就地消納，減少了RIEHS從主網(wǎng)的購能成本。

圖10 購電和購氣結(jié)果Fig.10 Purchase results of electricity and natural gas

各個VPP交易后的源荷資源供用能情況如圖11—13所示。其中，EH在VPP供用電功率圖中表示用電功率，在VPP供熱功率圖中表示供熱功率。

圖11 VPP1的運(yùn)行情況Fig.11 Operation of VPP1

由圖11—13可知，WT和PV的出力全部消納，DG主要工作在06:00—23:00時段，ECL主要工作在零售電價高峰時段，HCL主要工作在零售熱價高峰時段，EH在全時段上以較高功率工作，可以看出，同一種資源，盡管在不同的VPP，不同的位置，但是運(yùn)行方式卻是基本一致的，這也有利于對多種資源的運(yùn)行優(yōu)化與管理。

圖12 VPP2的運(yùn)行情況Fig.12 Operation of VPP2

圖13 VPP3的運(yùn)行情況Fig.13 Operation of VPP3

儲能的運(yùn)行情況如圖14所示。VPP2和VPP3的儲能除了容量大小差異外，充放電的模式基本一致，為一天兩充兩放型，05:00—06:00和24：00時段充電，01:00—03:00和07:00—12:00時段放電，符合區(qū)域內(nèi)負(fù)荷高峰時段發(fā)電，低谷時段充電的經(jīng)濟(jì)原理。

圖14 儲能運(yùn)行情況Fig.14 Operation of ES

5 結(jié) 論

本文針對RIEHS對源網(wǎng)荷儲資源的聚合交易與調(diào)度問題，提出了考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的區(qū)域電熱綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法。設(shè)計了考慮源網(wǎng)荷儲交易的RIEHS調(diào)度組織流程，進(jìn)而建立考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS兩階段優(yōu)化調(diào)度模型，分別優(yōu)化VPP對源網(wǎng)荷儲資源的聚合交易和RIEHS的調(diào)度計劃。通過本文的算例，得到如下結(jié)論：

1)考慮源網(wǎng)荷儲聚合交易的RIEHS優(yōu)化調(diào)度方法能夠通過交易手段挖掘用戶側(cè)資源的響應(yīng)潛力，相比不考慮聚合交易的一般調(diào)度方法，調(diào)度成本降低了16.65%，有利于緩解系統(tǒng)調(diào)度壓力，提高系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

2)在VPP聚合熱資源進(jìn)行交易時，EH的交易在全時段上分布平穩(wěn)，HCL則分布發(fā)生在各個時段，受零售熱價的階梯分布影響，HCL交易造成的熱交易峰值分布與零售熱價峰值分布一致。二者疊加后的熱交易量在各時段的分布相對平穩(wěn)，但在熱交易量基礎(chǔ)腰線上出現(xiàn)局部的交易峰值。

3)通過源網(wǎng)荷儲的聚合交易，相比僅考慮新能源的交易，系統(tǒng)購電量降低了7.87%，購氣量降低了28.76%，有效促進(jìn)了需求側(cè)資源的就地消納利用。

4)本文RIEHS調(diào)度針對的是日前調(diào)度，采用風(fēng)光預(yù)測數(shù)據(jù)作為基本參數(shù)，后續(xù)將在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深入研究風(fēng)光隨機(jī)特性對日內(nèi)交易與調(diào)度的影響。