基于風電消納的熱電系統(tǒng)儲熱模型仿真

樊建強，趙曉艷

(山西農業(yè)大學信息學院，山西 晉中 030800)

1 引言

在冬季進行供暖的時候，由于熱電機出力較大，且熱電機組出力和風力出力的時間重合，導致系統(tǒng)巔峰困難[1-2]，出現(xiàn)較為嚴重的棄風現(xiàn)象。為了更好地解決上述問題，相關學者給出了一些較好的研究成果，例如電熱聯(lián)合優(yōu)化等，這些方案雖然能夠提升電網(wǎng)系統(tǒng)的風電消納率，但是會導致仿真結果和實際結果之間存在較大的偏差。

我國北部地區(qū)主要是通過電熱廠進行集中供熱[3]，但是這種供熱方式給生態(tài)環(huán)境帶來了十分嚴重的危害。在供暖期間，為了確保系統(tǒng)供暖正常，系統(tǒng)調峰主要利用純凝火電機組進行發(fā)電，但是這種方案操作并不是十分方便。尤其是在夜晚出現(xiàn)供電高峰期，熱電機組強迫出力會導致空間被進一步壓縮，同時系統(tǒng)調峰也變得困難。相比傳統(tǒng)的鍋爐供熱，現(xiàn)階段熱電聯(lián)合具有明顯的優(yōu)勢，同時也得到了國家相關部門的大力支持，熱電聯(lián)合還能夠有效減少環(huán)境污染。目前，我國北方地區(qū)的火電機組大部分都為熱電機組，但是該地區(qū)的熱電聯(lián)產儲熱存在較強的熱電耦合性，導致供暖期間熱電聯(lián)合系統(tǒng)儲熱變得十分困難。由于受到地域因素的影響，除了使用火力發(fā)熱以來，還有部分地區(qū)使用風力風電。在供暖期間，為了確保系統(tǒng)供暖正常，系統(tǒng)調峰主要利用純凝火電機組進行發(fā)電，但是這種方案操作并不是十分方便。尤其是在夜晚出現(xiàn)供電高峰期，熱電機組強迫出力會導致空間被進一步壓縮，同時系統(tǒng)調峰也變得困難。

針對上述問題，相關學者對電熱聯(lián)合系統(tǒng)的調峰做出了研究。文獻[4]提出基于動態(tài)頻率和電壓參數(shù)的能效感知儲熱模型。采集電壓、電流等系統(tǒng)參數(shù)并量化，構建能效感知云儲熱模型，實現(xiàn)電熱聯(lián)合系統(tǒng)能效優(yōu)化；文獻[5]提出具有需求響應的電熱聯(lián)合系統(tǒng)。根據(jù)延時與熱衰減特性，引入PMV指標確定熱負荷特征的平衡約束條件。以煤耗量最小為目標構建電熱聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化儲熱模型。

上述方法具有一定的有效性，但在電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱時存在較強的熱電耦合性，導致供暖期間熱電聯(lián)合系統(tǒng)儲熱變得十分困難。為了更好地解決上述問題，提出一種基于風電消納的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型。通過具體的仿真數(shù)據(jù)，有效驗證了所提方法的有效性以及優(yōu)越性。

2 基于風電消納的電熱聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化建模

2.1 電熱聯(lián)合系統(tǒng)

在我國北方地區(qū)進行供熱的期間內，由于受到剛性條件的約束，導致系統(tǒng)無法進行調節(jié)，同時還有十分嚴重的棄風現(xiàn)象。

在熱電聯(lián)合機組的位置添加儲熱裝置之后，打破了傳統(tǒng)供熱系統(tǒng)的電熱耦合特性，同時有效增強電熱聯(lián)合機組的調節(jié)能力。上述方案為最佳的節(jié)煤方案，并且該方案也能夠有效解決在供熱期間出現(xiàn)的棄風問題。

相關專家認為在熱電廠中安裝儲熱裝置能夠有效緩解棄風現(xiàn)象，但是研究結果表明，并不是。系統(tǒng)在運行的過程中，由于風電的反調特性，在夜晚用電量持續(xù)增加的情況，棄風電量會持續(xù)增加，導致本地負荷也持續(xù)增加，與此同時，熱電聯(lián)合機組的供熱任務降低，電熱聯(lián)合系統(tǒng)的調節(jié)能力得到進一步提升。電熱聯(lián)合系統(tǒng)能夠有效取代傳統(tǒng)的供熱方式[6]，且該種供熱方式具有十分明顯的經濟效益以及環(huán)境效益。

電熱聯(lián)合系統(tǒng)全面利用兩個系統(tǒng)之間的優(yōu)勢，促使兩種能源能夠得到更加廣泛的應用，同時配置也能夠得到優(yōu)化[7]。由于用戶用電量以及供熱需求持續(xù)增加，為了滿足用戶的需求，需要將兩個不同的系統(tǒng)進行融合，組建電熱聯(lián)合系統(tǒng)，系統(tǒng)具體結構如圖1所示。

圖1 包含蓄熱的電熱聯(lián)合系統(tǒng)內部結構圖

2.2 儲熱模型的組建

設定系統(tǒng)的最小儲熱目標為運行成本，在整個系統(tǒng)在運行的過程中，運行成本通常情況下只考慮以下幾方面：

1)電機組以及熱電聯(lián)產機組的煤耗成本；

2)燃煤鍋爐的煤耗成本；

3)蓄熱電鍋爐的耗電成本。

①常規(guī)火電機組i在設定時間段內所耗費的煤成本計算式為

(1)

式中，ai、bi、ci各個機組的煤耗成本系數(shù)；Pi(t)代表機組的發(fā)電功率。

②熱電聯(lián)產機組煤耗成本：

背壓式供熱機組[8-9]中煤耗成本計算式和常規(guī)火電機組相同。

抽汽式供熱機組需要將電出力以及熱出力轉換為電功率，將其代入到式(1)中，則能夠得到對應的煤耗成本，具體的計算式為

(2)

③在設定時間段內燃煤鍋的煤耗成本計算式為

G(t)=dH2(t)+eH(t)+f

(3)

式中，d、e、f代表系統(tǒng)中各個機組在不同時間段內的煤耗成本系數(shù)；H(t)代表鍋爐在設定時間內的供熱功率。

④蓄熱電鍋爐耗電成本計算式能夠表示為以下的形式

D(t)=λPd(t)

(4)

式中，λ代表棄風電價系數(shù)；Pd(t)代表在t時間段內蓄熱電鍋爐的耗電功率。

綜上，目標函數(shù)能夠表示為以下的形式

(5)

式中，T代表時段數(shù)；N代表常規(guī)火電機組數(shù)；M代表供熱機組數(shù)。

火電機組約束條件具體的表現(xiàn)形式如下所示

(6)

式中，Pi，min代表機組的最小發(fā)電功率；Pi，max代表機組的最大發(fā)電功率；Pd，i代表機組向下爬坡的極限；Pμ，i代表向上爬坡的極限。

由于熱電聯(lián)產機組采用固定的熱電比進行，所以，聯(lián)合電熱機組需要滿足以下幾方面的約束

(7)

式中，Hi(t)代表熱電機組在設定時間段內的熱出力；k代表熱電機組的熱電比。

儲熱裝置約束條件需要滿足

(8)

式中，S(t)代表在設定時間段內系統(tǒng)儲熱裝置的儲熱量；Smax代表在設定時間段內系統(tǒng)儲熱裝置的最大儲熱量；Hin(t)代表t時間段內的儲熱功率；Hout(t)代表t時間段內的放熱功率；Hin，max代表在設定時間段內系統(tǒng)儲熱裝置的最大儲熱功率；；Hout，max代表設定時間段內系統(tǒng)儲熱裝置的放熱功率；S0代表儲熱裝置的初始儲熱量；ST代表儲熱裝置在運行七天之后的儲熱量；kloss代表儲熱裝置的漏熱損失系數(shù)。

電鍋爐約束條件需要滿足

(9)

式中，Hb(t)代表電鍋爐在t時間段內的熱出力；Pb(t)代表電鍋爐在t時間段內的電功率；ceh代表電鍋爐的電熱轉換系數(shù)。

在上述分析的基礎上，組建電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型[10]，即

(10)

2.3 電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型求解

分析電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型可知，模型中含有等式約束以及不等式約束，其中，熱電機組存在于熱電耦合之中，且機組供電以及機組供熱之間是相互影響的。為了對電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型進行求解[11-12]，以下采用粒子群算法，同時進行改進以有效保證經濟儲熱問題。

設定粒子群中含有n個粒子，同時各個粒子中含有三組D維向量。

粒子現(xiàn)階段位置公式為

(11)

粒子現(xiàn)階段的速度公式能夠表示為以下的形式

(12)

粒子歷史最優(yōu)解能夠表示為以下的形式

(13)

粒子的速度以及位置更新式能夠表示為以下的形式

(14)

(15)

式中，w代表慣性因子；g1、g2代表學習因子；r1、r2代表0到1之間的隨機數(shù)；k代表迭代次數(shù)。

結合上述分析可知，通過不斷對粒子群中粒子的位置以及速度進行更新，能夠確定粒子群的更新方向，系統(tǒng)從無序轉換為有序，同時以最快的速度獲取粒子群最優(yōu)解。

具體的計算過程如下：

1)通過粒子群算法對2.2小節(jié)中的儲熱模型進行求解，同時需要事先設定好算法所需要的參數(shù)，并且輸入不同時間段的熱負荷以及電負荷等參數(shù)的設定；

2)對電熱聯(lián)合系統(tǒng)中各個機組的電功率進行初始化處理，同時設定迭代次數(shù)為1；

3)對系統(tǒng)內部的粒子進行自我調節(jié)，使其滿足相關的約束條件；

4)通過迭代實時更新粒子的位置以及速度，同時對粒子進行自我調節(jié)，在完成迭代后，迭代次數(shù)加1；

5)如果迭代次數(shù)達到最大的迭代次數(shù)，則終止迭代，同時輸出最優(yōu)解；反之，則繼續(xù)進行迭代更新。

在上述分析的基礎上，通過粒子群算法對模型進行求解，獲取最優(yōu)儲熱方案。

3 仿真研究

為了驗證所設計基于風電消納的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型的綜合有效性，需要進行仿真測試，實驗環(huán)境為：Windows7，Matlab2010，Intel core i5-2400，3.0GHz CPU，4GB內存。選擇文獻[4]方法和文獻[5]方法作為實驗對比方法，以省級電網(wǎng)為研究對象，測試不同儲熱模型的性能。

1)運行成本/萬元

實現(xiàn)選取兩種傳統(tǒng)的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型作為對比模型進行仿真測試，實驗將運行成本作為評價儲熱模型的一項重要指標，利用下圖給出具體的實驗對比結果：

圖2 不同儲熱模型的運行成本對比結果

綜合分析上圖中的實驗數(shù)據(jù)可知，隨著最大發(fā)電功率的持續(xù)增加，各個儲熱模型的運行成本也在不斷變化。相比文獻[4]、文獻[5]的儲熱模型，所設計模型的運行成本有了明顯的下降趨勢。

2)棄風率/%

以下實驗測試將棄風率作為評價指標，測試3種模型具體的對比結果如圖3所示。

圖3 不同儲熱模型的棄風率變化情況

綜合分析圖3中的實驗數(shù)據(jù)可知，在不同的時間段內，各個儲熱模型的棄風率是完全不同的，所提儲熱模型的棄風率隨著時間的增加呈下降趨勢，最大值為14.51%，文獻[4]儲熱模型的棄風率則一直處于忽高忽低的狀態(tài)，最大值為17.89%，文獻[5]儲熱模型的棄風率則呈直線上升趨勢，最大值為18.40%。上述實驗結果表明，經過所提模型進行儲熱后，促使棄風現(xiàn)象有了十分明顯的下降趨勢。

3)煤耗量/J

為了進一步驗證所提模型的有效性，以下將系統(tǒng)原始煤炭量和經過儲熱后系統(tǒng)的煤炭量進行對比，具體的對比結果如表1所示：

表1 不同儲熱模型的煤耗量變化情況

綜合分析以上實驗數(shù)據(jù)可知，文獻[4]模型的系統(tǒng)煤耗量平均值為28625J，文獻[5]模型的系統(tǒng)煤耗量平均值為26206J，所提模型的系統(tǒng)煤耗量平均值為23008J。通過上述實驗結果可知，相比傳統(tǒng)兩種儲熱模型，所設計儲熱模型的煤炭量下降趨勢更為明顯。

實驗結果表明，所提模型能夠有效控制電熱聯(lián)合系統(tǒng)運行成本，同時可以降低棄風率和煤耗量，完成電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱。

4 結束語

針對傳統(tǒng)的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型存在的一系列問題，本文設計并提出基于風電消納的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型。仿真結果表明，所提儲熱模型能夠有效降低煤炭量以及棄風率，同時還能夠有效減少運行成本，得到最佳儲熱方案。

在今后的研究中，將以電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱效率為目標，進一步改善基于風電消納的電熱聯(lián)合系統(tǒng)儲熱模型。