考慮效率和效益提升的配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策模型

李彥吉，邢敬舒，張 濤，孫永輝，張 薇，左 浩

（1.國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特010000；2.沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省多能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行與控制技術(shù)工程研究中心，遼寧 沈陽110870）

0 引言

在配網(wǎng)多能源系統(tǒng)中，可再生能源發(fā)電的波動(dòng)性及不確定性改變了傳統(tǒng)電網(wǎng)的能量流傳輸方式。此外，儲(chǔ)能系統(tǒng)在充放電調(diào)控的同時(shí)，也會(huì)造成相應(yīng)的壽命損耗，給電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、可靠性和電能質(zhì)量等帶來諸多挑戰(zhàn)，進(jìn)而影響電網(wǎng)投資決策。電網(wǎng)的投資與效益之間存在強(qiáng)非線性關(guān)系，投資決策過程中往往面臨投資效益較低、投資設(shè)備使用效率較低的問題。

在能源需求日益增長和低碳需求日益迫切的背景下，國內(nèi)外學(xué)者對電網(wǎng)投資規(guī)劃進(jìn)行了大量研究。作為多能源系統(tǒng)能量傳輸末端，配電網(wǎng)與負(fù)荷互動(dòng)緊密，且能量損耗大[1]～[3]。由于多能源系統(tǒng)具有能源間高度耦合性和系統(tǒng)設(shè)備間的運(yùn)行靈活性，因此可再生能源發(fā)電設(shè)備的規(guī)模化接入，在很大程度上影響多能源系統(tǒng)的穩(wěn)定性[4]～[8]?？紤]運(yùn)行效率和投資效益，合理地選擇可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和線路改造選址與投資，是解決配電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行的有效手段。

在有限的投資成本和區(qū)域條件下，對配網(wǎng)多能源系統(tǒng)制定合理的投資和改造決策是保障系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[9]考慮了電網(wǎng)與氣網(wǎng)綜合網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，對分布式發(fā)電設(shè)備和熱電聯(lián)產(chǎn)進(jìn)行選址定容。文獻(xiàn)[10]考慮經(jīng)濟(jì)調(diào)度，研究了多冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)互聯(lián)情況的容量配置。文獻(xiàn)[11]，[12]考慮了人員成本、運(yùn)維成本以及售能收益，對商業(yè)區(qū)多能源系統(tǒng)進(jìn)行容量投資。文獻(xiàn)[13]以年收益最高為目標(biāo)，建立嵌入機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的多能源系統(tǒng)投資模型。文獻(xiàn)[14]從電網(wǎng)投資效率出發(fā)，從電網(wǎng)企業(yè)層面分析了控制電網(wǎng)建設(shè)投資和提高電網(wǎng)投資效益問題。文獻(xiàn)[15]研究了基于需求側(cè)響應(yīng)的微電網(wǎng)投資效益，從投資和運(yùn)營兩個(gè)方面分析了微電網(wǎng)投資對電網(wǎng)企業(yè)的影響。文獻(xiàn)[16]運(yùn)用財(cái)務(wù)管理等理論構(gòu)建了電網(wǎng)企業(yè)投資能力量化模型，并以此為基礎(chǔ)分析投資規(guī)劃問題。以上研究為考慮效率及效益提升的配網(wǎng)多能源系統(tǒng)的投資決策問題提供了思路，但是對于投資的具體位置以及相應(yīng)的投資容量并未進(jìn)行全面闡述。針對以上問題，本文通過研究供能區(qū)域內(nèi)所需的多種類負(fù)荷特性和設(shè)備投資容量，得到相應(yīng)的投資類型、次序與選址，在一定程度上提高了配網(wǎng)多能源系統(tǒng)供能質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。

本文針對配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策過程，考慮了可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和改造線路對配電網(wǎng)在多時(shí)間尺度上的支撐作用。根據(jù)已知的負(fù)荷特性、待選儲(chǔ)能投資位置情況，采用負(fù)荷需求節(jié)點(diǎn)和能源投資節(jié)點(diǎn)之間的賦權(quán)距離最小為原則，建立了配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策模型，提出一種改進(jìn)枚舉法，即對儲(chǔ)能設(shè)備、可再生能源發(fā)電設(shè)備以及線路改造的數(shù)量和順序投資決策模型進(jìn)行求解的方法。

1 配網(wǎng)多能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

在傳統(tǒng)配電網(wǎng)的基礎(chǔ)上，配網(wǎng)多能源系統(tǒng)通過燃?xì)廨啓C(jī)、電制熱設(shè)備、P2G設(shè)備實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)與熱網(wǎng)、氣網(wǎng)的耦合。另外，通過配置風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和改造擁堵線路，對配網(wǎng)多能源系統(tǒng)提供多時(shí)間尺度的有功支撐。通過配置儲(chǔ)能設(shè)備的選址和容量，對配網(wǎng)多能源系統(tǒng)提供空間尺度的有功支撐。作為配網(wǎng)實(shí)現(xiàn)多能源供給、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和消費(fèi)的運(yùn)行模式，配網(wǎng)多能源系統(tǒng)內(nèi)可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備以及線路改造的投資規(guī)模、順序及選址決定了系統(tǒng)運(yùn)行的綜合效率和效益。

本文提出的配網(wǎng)多能源系統(tǒng)以配電網(wǎng)為主要供能載體；電、熱、氣通過燃?xì)廨啓C(jī)、電制熱設(shè)備、P2G設(shè)備實(shí)現(xiàn)能量的轉(zhuǎn)換；由中低壓配電網(wǎng)、熱管網(wǎng)和氣管網(wǎng)實(shí)現(xiàn)能量的分配（圖1）。根據(jù)負(fù)荷需求的峰谷特性，通過協(xié)調(diào)能量轉(zhuǎn)換設(shè)備和存儲(chǔ)設(shè)備實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)能量的供需平衡。因此，在配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資收益優(yōu)化過程中，須要考慮可再生能源發(fā)電特性和儲(chǔ)能設(shè)備與能量轉(zhuǎn)換設(shè)備的存儲(chǔ)特性，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)投資收益。

圖1 配網(wǎng)多能源系統(tǒng)拓?fù)淠Ｐ虵ig.1 Urban multi-energy system model including mobile energy hub

2 配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資成本模型

2.1 儲(chǔ)能設(shè)備投資成本模型

2.2 可再生能源發(fā)電投資成本模型

式 中：NWP為 風(fēng) 機(jī) 的 臺(tái) 數(shù)；CW為 風(fēng) 機(jī) 的 單 價(jià)；C（Pe）為單臺(tái)風(fēng)機(jī)的年運(yùn)維費(fèi)用；n為系統(tǒng)年限；r為貼現(xiàn)率；CV為光伏組件的單價(jià)；NPV為光伏組件的個(gè)數(shù)；PV為單個(gè)光伏組件的額定功率；C（PV）為單個(gè)光伏組件的年運(yùn)維費(fèi)用；ηre1為風(fēng)機(jī)運(yùn)行效率；ηre2為光伏運(yùn)行效率。

式中：WWP為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組一天中的有功出力值；WPV為光伏電站中所有光伏組件一天中的有功出力 值；Palwp為風(fēng) 電機(jī)組 的裝機(jī) 容量；Palpv為光伏電站的裝機(jī)容量；halwp為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作的有效小時(shí)數(shù)；halpv為光伏電站工作的有效小時(shí)數(shù)。

基于效率的可再生能源發(fā)電投資成本模型為

式中：Ccov為可再生能源發(fā)電設(shè)備運(yùn)行成本。

2.3 配網(wǎng)線路改造投資成本模型

隨著負(fù)荷的逐年增加，配網(wǎng)中部分線路載流量不能滿足負(fù)荷要求，因此須對配電網(wǎng)進(jìn)行線路投資改造，從而減少相應(yīng)的線路損耗。配電網(wǎng)投資改造模型為

式中：βL為線路改造資本回收系數(shù)，可將線路改造成本折算為年等值；CL為單位長度

線 路 改 造 成 本 ；Dij為 改 造 線 路ij長 度 ；ηLI為配網(wǎng)線路的傳輸效率；Nlin為傳輸線路的壽命。

式中：qtlin為線路實(shí)際傳輸容量；qGlin為線路額定傳輸容量。

3 投資決策模型

3.1 基于分期投資的決策模型

假設(shè)所需的投資設(shè)備成本價(jià)格在一個(gè)投資周期內(nèi)增加的概率為p1，則成本降低的概率為1-p1；在同一投資周期內(nèi)，電價(jià)增加的概率為p2，則電價(jià)下跌的概率為1-p2。在每個(gè)投資周期內(nèi)，電網(wǎng)投資項(xiàng)目將出現(xiàn)4種不同情況，即p1p2，p1（1-p2），（1-p1）p2，（1-p1）（1-p2）。因此，基于時(shí)間尺度的電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)投資模型如圖2所示。

圖2 電網(wǎng)投資收益概率模型Fig.2 Probability model of power grid investment income

在圖2所示的分級投資概率模型中，凈現(xiàn)值計(jì)算模型為

式 中：Pek，j為 系 統(tǒng) 電 價(jià)；Pck，j為 儲(chǔ) 能 設(shè) 備 通 過 調(diào) 峰及多能源轉(zhuǎn)換的平均單價(jià)；qet為系統(tǒng)的發(fā)電量；Mg為系統(tǒng)中所投資的裝機(jī)容量；η為自用電損耗率；r0為投資補(bǔ)貼率，其中r0+1=er0；T為投資設(shè)備的使用壽命；Rν為稅率。

在投資周期內(nèi)，電網(wǎng)公司可通過對當(dāng)前情況進(jìn)行判斷，重新評估投資方案，確定項(xiàng)目價(jià)值，從而判斷項(xiàng)目為立即投資還是推遲投資。在最后一個(gè) 周 期（k=n）時(shí)，計(jì) 算 每 個(gè) 節(jié) 點(diǎn)（i，j）的 投 資 價(jià) 值，計(jì) 算 結(jié) 果 取C（k，i，j）和0的 最 大 值，即：

3.2 投資類別決策模型

在確定投資類別時(shí)，主要考慮投資完成后對配網(wǎng)的網(wǎng)損及電壓偏差的影響。通過計(jì)算系統(tǒng)網(wǎng)損靈敏度，判斷安裝分布式電源或分布式儲(chǔ)能的位置及容量。網(wǎng)損靈敏度計(jì)算公式為

式中：ηA為接入的分布式儲(chǔ)能以及分布式電源的總裝機(jī)容量；Psum為配網(wǎng)系統(tǒng)中總有功負(fù)荷；f為進(jìn)行投資建設(shè)的節(jié)點(diǎn)集合。

改善電壓波動(dòng)所進(jìn)行的投資模型為

式中：CS為配電網(wǎng)投資的總費(fèi)用；Li為配電網(wǎng)中所改造的線路總長度；Si為線路單價(jià)；m為須投資的線路數(shù)；SQj為在節(jié)點(diǎn)j處所投資的無功補(bǔ)償裝置的單價(jià)；t為無功補(bǔ)償設(shè)備的個(gè)數(shù)；SVa為所投資的每臺(tái)調(diào)壓器單價(jià)；l為所投資的調(diào)壓器臺(tái)數(shù)。

針對多種投資方案進(jìn)行協(xié)調(diào)：首先確定對多能源系統(tǒng)各種項(xiàng)目進(jìn)行設(shè)備投資的時(shí)間，即在每個(gè)投資周期內(nèi)確定以上投資設(shè)備的投資容量；完成投資后記錄以上電網(wǎng)運(yùn)行評價(jià)指標(biāo)的時(shí)域分布值；采用高斯模糊法進(jìn)行去量綱投影計(jì)算，得到基于投資安全可靠及電壓穩(wěn)定收益最高的多指標(biāo)時(shí)域矩陣。

式中：X為計(jì)算得到的最終投資結(jié)果；k為投資評價(jià)比例因子。

3.3 多能源系統(tǒng)運(yùn)行約束條件

根據(jù)配網(wǎng)多能源系統(tǒng)特點(diǎn)和系統(tǒng)運(yùn)行原則，確定配網(wǎng)多能源系統(tǒng)以下投資決策約束條件。

（1）配網(wǎng)多能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化目標(biāo)

配網(wǎng)多能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為

式 中：μ1，μ2，μ3分 別 為 對 應(yīng) 目 標(biāo) 的 權(quán) 重 系 數(shù)；F1為整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)電壓的標(biāo)準(zhǔn)差，用于衡量電壓的偏移程度；F2為整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)配電網(wǎng)負(fù)荷曲線方差，用于衡量負(fù)荷波動(dòng)大小；F3為整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)配電網(wǎng)的網(wǎng)損之和。

（2）系統(tǒng)潮流約束

系統(tǒng)潮流約束為

4 投資決策模型求解

式中：下標(biāo)g，er，l分別表示風(fēng)光發(fā)電功率、電熱氣交 換 功 率 和 負(fù) 荷；Ui，t，Uj，t分 別 為t時(shí) 段 第i節(jié) 點(diǎn)和第j節(jié)點(diǎn)處的電壓幅值；Gij為ij線路之間的電導(dǎo)；Bij為ij線 路 之 間 的 電 納；θij，t為t時(shí) 段 節(jié) 點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j處電壓的相角差。

（3）機(jī)組出力約束

機(jī)組出力約束為

（6）可靠性約束

配網(wǎng)多能源系統(tǒng)的可靠性與負(fù)荷狀態(tài)、能量轉(zhuǎn)換設(shè)備故障因素相關(guān)。配網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)e的概率等于負(fù)荷E對應(yīng)概率α、可再生能源發(fā)電設(shè)備發(fā)電誤差容量Pr對應(yīng)概率 β和儲(chǔ)能設(shè)備容量損失Ps，l對應(yīng)概率 γ的乘積。設(shè)配網(wǎng)系統(tǒng)總運(yùn)行狀態(tài)為n，則第t年配網(wǎng)系統(tǒng)可靠性指標(biāo)為

傳統(tǒng)枚舉法只適用于小規(guī)模求解問題。本文采用改進(jìn)枚舉法對儲(chǔ)能設(shè)備、可再生能源發(fā)電設(shè)備以及線路改造的數(shù)量和順序投資決策模型進(jìn)行求解。本文提出的改進(jìn)枚舉法，結(jié)合圖論中結(jié)點(diǎn)間最短路徑的求解方法，在為既定負(fù)荷需求特性選擇相應(yīng)投資方式時(shí)，選擇權(quán)重最小的投資方式為其供能。這樣能考慮到所有的可行解，減少迭代次數(shù)，避免初始參數(shù)影響和局部最優(yōu)問題。

針 對 配 網(wǎng) 多 能 源 系 統(tǒng) 網(wǎng) 絡(luò)G=（V，E，W）求解，其中V=M∪N∪Q，M為負(fù)荷需求集合，N為投資方式集合，Q為配網(wǎng)多能源系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)集合。令ψ（N）表 示 集 合N的 冪 集，φk（N）表 示 冪 集 ψ（）中所 有 含k個(gè) 元 素 的 子 集 組 成 的 集 合。φk，i（N）表 示φk（N）中 第i個(gè) 元 素，有|φk，i（N）|=k。C為 目 標(biāo)函數(shù)值，P表示選址節(jié)點(diǎn)集合，X={xi|i=1，2，…}表示配網(wǎng)多能源系統(tǒng)負(fù)荷需求的分配情況，即x1表示第一個(gè)負(fù)荷需求集合。令k=1；Z→∞；集合P，X，L均為空集。算法流程如圖3所示。

圖3 算法流程圖Fig.3 Algorithm flowchart

步驟1：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)G中各頂點(diǎn)之間的相互關(guān)聯(lián)情況，求解邊矩陣E：

式 中：di，j∈D；i，j∈V。

記錄其路徑矩陣L，L為s×s矩陣，s=|V|。

步 驟2：如 果k＞n0，則 輸 出 優(yōu) 化 結(jié) 果；否 則，令t=1，計(jì) 算 φk（N）。

步 驟3：如 果t＞φk（N），令k=k+1，轉(zhuǎn) 至 步 驟2；否則，定義R為空集，對于給定m∈M，計(jì)算dmi，其 中i∈φk，i（N）。記dmn=mindmi，則 將m計(jì) 入 集 合R中，并令X（N）=R。重復(fù)計(jì)算，直至M中的元素全部被分配。

步驟4：計(jì)算投資成本最小和運(yùn)行效率最高的雙目標(biāo)函數(shù)。

步 驟5：如 果C[φk，t（N）]＜C，則C=C[φk，t（N）]，保存當(dāng)前值。令t=t+1，轉(zhuǎn)至步驟3。

步 驟6：令k=k+1，轉(zhuǎn) 至 步 驟2。

步驟7：輸出優(yōu)化函數(shù)值C，選址集合P，投資設(shè)備分配情況集合X。

5 案例分析

以某地區(qū)多能源配網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行不同投資方式下系統(tǒng)運(yùn)行特性與投資收益的仿真分析。以配網(wǎng)多能源系統(tǒng)收益最優(yōu)為目標(biāo)，在滿足負(fù)荷需求的前提下，實(shí)現(xiàn)投資效率和效益最大化。配網(wǎng)多能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。典型多能源負(fù)荷以及風(fēng)光出力曲線如圖5所示。分時(shí)電價(jià)參數(shù)列于表1。

圖4 配網(wǎng)多能源系統(tǒng)拓?fù)鋱DFig.4 Distribution network multi-energy system topology diagram

圖5 典型多能源負(fù)荷以及電源曲線Fig.5 Typical multi-energy load and power curve

表1 電價(jià)參數(shù)Table 1 Time of use electricity price

在滿足多能源系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的情況下，對設(shè)定的不同約束條件和投資周期進(jìn)行仿真計(jì)算，得到投資收益與投資電源、儲(chǔ)能、線路的變化曲線如圖6所示。

圖6 投資收益與獨(dú)立運(yùn)行能力關(guān)系Fig.6 The relationship between investment income and independent operation ability

為驗(yàn)證本文所提出方法的有效性，僅以3個(gè)算例進(jìn)行投資收益對比。

算例1：僅投資儲(chǔ)能設(shè)備，不考慮可再生能源發(fā)電設(shè)備和設(shè)備選址問題。

算例2：僅根據(jù)需求投資可再生能源發(fā)電設(shè)備和儲(chǔ)能設(shè)備，不考慮可再生能源發(fā)電設(shè)備和儲(chǔ)能設(shè)備的容量和選址決策。

算例3：采用本文提出的投資決策方法，分別對投入可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和線路改造進(jìn)行容量及選址的投資決策。

3種算例投資每年的收益結(jié)果如圖7所示。投資回收周期如表2所示。

圖7 投資收益結(jié)果Fig.7 Investment income results

表2 投資收益優(yōu)化結(jié)果Table 2 The results of investment income optimization

由圖7和表2可知，算例3的投資決策收益比算例1和算例2分別增加了2 306萬元和3 829萬元；收益率分別提升了12.8%和17.1%；投資回收周期分別縮短了3.7 a和2.8 a。由此可見，本文提出的投資決策模型充分地考慮了配網(wǎng)擁堵節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷需求，采取了合理的投資設(shè)備類型、順序和位置決策，有效地提升了配網(wǎng)運(yùn)營效益和運(yùn)行效率，提升了收益凈現(xiàn)值。同時(shí)，由于采用了本文提出的配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策模型，投資回收周期顯著縮短，收益率顯著提高。表3為采用本文提出的考慮效率和效益提升的配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策模型后的設(shè)備容量投資決策結(jié)果。由于算例1和算例2沒有采用考慮投資類型的容量、順序以及位置的決策方法，因此系統(tǒng)運(yùn)行效率以及運(yùn)營效益較差。

表3 配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策結(jié)果Table 3 Investment decision results of the distribution network multi-energy system

在配網(wǎng)多能源系統(tǒng)不同可靠性要求下，3種算例成本如表4所示。

表4 不同供能可靠性要求下各算例總成本Table 4 The total cost of financial management for each scenario under different energy supply reliability requirements

由表4可知，隨著供能可靠性要求的升高，配置需求上升；算例1和算例2的初始投資成本需求隨著供能可靠性的提高而增加較多；算例3投資成本較少，經(jīng)濟(jì)性更高。

6 結(jié)論

在進(jìn)行配網(wǎng)多能源系統(tǒng)投資決策時(shí)，不僅要考慮供能區(qū)域內(nèi)的多種類負(fù)荷特性和設(shè)備投資容量，同時(shí)也須要考慮投資類型、次序與選址所帶來的供能質(zhì)量提升效益，從而有效協(xié)調(diào)投資效益與運(yùn)行效率的投資決策問題。

基于枚舉法提出配網(wǎng)多能源系統(tǒng)改進(jìn)投資決策求解方法，有效求解可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備與線路改造的投資順序與容量問題；考慮了可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備與線路改造的投資成本，實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)多能源系統(tǒng)最優(yōu)投資決策。

本文所提出的方法加強(qiáng)了電網(wǎng)精準(zhǔn)投資，對多能源配電網(wǎng)運(yùn)行效率和投資效益均具有一定的提升作用。