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    基于能源多類型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建低碳能源社區(qū)

    2022-02-09 02:04:52張照彥
    計算機仿真 2022年12期
    關(guān)鍵詞:冷量供冷站點

    孟 良,周 文,李 揚,張照彥

    (1. 國網(wǎng)河北省電力有限公司電力科學(xué)研究院,河北 石家莊 050021;2. 國網(wǎng)雄安思極數(shù)字科技有限公司,河北 雄安 071700;3. 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院,河北 保定 071000)

    1 引言

    城市地區(qū)由于其日益增長和不斷變化的能源需求,能源網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境影響越來越大。據(jù)國際能源機構(gòu)稱,在全球范圍內(nèi),城市地區(qū)占一次能源使用的70%以上,占溫室氣體排放的60%以上,并隨著城市化率的提高而增加[1-2]。與此同時,在全球范圍內(nèi)許多國家和組織也觀察到在評估碳排放方面的總體進展,這將轉(zhuǎn)化為鼓勵使用可再生能源和懲罰化石燃料能源的政策[3]。低碳區(qū)和可持續(xù)發(fā)展的概念引起了許多學(xué)者的廣泛興趣,學(xué)者們探討相關(guān)技術(shù)和提出相關(guān)政策。

    文獻[4]對可用于模擬區(qū)域一次能源系統(tǒng)之間復(fù)雜的相互作用和能源需求的建模方法進行了全面研究,從不同的角度和規(guī)模來解決設(shè)計問題。文獻[5]從經(jīng)濟、能源、環(huán)境和社會的角度,提出了七個指標(biāo)來評價低碳區(qū)的性能。文獻[6]從政策方面以上海為例,研究城市低碳轉(zhuǎn)型和政策演變的機理,其研究促進了中央和地方政府之間的合作,提出了將自上而下的設(shè)計與自下而上的創(chuàng)新相結(jié)合的混合方法。

    微電網(wǎng)也常常被視為解決城市化挑戰(zhàn)和促進實現(xiàn)低碳區(qū)的有效辦法,其是由分布式電源(包括傳統(tǒng)和可再生能源)、負(fù)荷和儲能系統(tǒng)組成的小規(guī)模能源網(wǎng)絡(luò)[7-9]。文獻[10]利用微電網(wǎng)固有的可控和靈活的性質(zhì),對微電網(wǎng)優(yōu)化控制,以最大限度地實現(xiàn)當(dāng)?shù)乜稍偕l(fā)電的自我消費,減少客戶的能源費用;在電網(wǎng)故障情況下,以孤島模式運作,提高供電服務(wù)的可靠性。

    多聯(lián)產(chǎn)即同時產(chǎn)生多個能量,是以最有效的方式滿足一個地區(qū)在電力、供暖和供冷等能源需求[11-12]。研究表明從環(huán)境的角度分析,多聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)是有很意義的,其減少了等效CO2的排放,以及確保了更高的功能服務(wù)可靠性,同時減少了能源成本。多聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)如熱電聯(lián)產(chǎn)和三聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng),有助于減少最終用戶和地區(qū)的一次能源消耗。由于多類能源系統(tǒng)之間相互耦合以及滿足用戶的需求,導(dǎo)致多聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的設(shè)計和管理復(fù)雜。目前可以利用數(shù)值建模、仿真技術(shù)和優(yōu)化理論,設(shè)計和管理多聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)。文獻[13]通過求解混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)問題以解決城市地區(qū)的最優(yōu)調(diào)度問題,其目的是在網(wǎng)絡(luò)連接和孤島模式下使成本最小化。文獻[14]提出了一種多目標(biāo)方法來優(yōu)化多能源網(wǎng)絡(luò),其中電氣、加熱和熱水需求相對于總成本和一次能源輸入得到最優(yōu)滿足。文獻[15]考慮不確定的規(guī)劃階段在一個電采暖多聯(lián)產(chǎn)裝置,通過在最壞情況下模擬裝置總成本來考慮不確定性。

    本文以最佳規(guī)劃和設(shè)計一個區(qū)域能源社區(qū),通過建模的方式建立一個能源樞紐集群,包括多類能源,以最佳方式滿足能源需求(電力、供暖和制冷電力需求)。該模型的目標(biāo)是對局部區(qū)域采用整體設(shè)計方法,將其配置為當(dāng)?shù)啬茉瓷鐓^(qū),確定能源系統(tǒng)(分布式發(fā)電、可再生能源、熱能和電能儲存)和能源網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施(電力、地區(qū)供熱和供冷網(wǎng)絡(luò))的最佳組合,以滿足最終用戶的需求。本文提出的模型能夠?qū)Σ煌茉淳W(wǎng)絡(luò)之間的相互作用和協(xié)同作用進行建模。將該區(qū)域的碳排放引入到約束條件中,通過epsilon約束方法將一次能源消耗限制在預(yù)定水平內(nèi)。這種方法被用來強調(diào)在基于純經(jīng)濟優(yōu)化的最優(yōu)解和考慮碳排放的替代方案之間進行某種設(shè)計權(quán)衡的必要性?;谀硡^(qū)域的五個住宅小區(qū)的真實數(shù)據(jù),驗證所提模型和方法的有效性。

    2 社區(qū)能源模型

    將社區(qū)建模為一組空間錯位的住宅站點,分別代表不同的最終用戶,每個站點有本身的能源需求(電力,冷熱負(fù)荷)。根據(jù)能源樞紐建模策略,每個站點遵循相同的參考布局和能源部署。社區(qū)能源模型有以下特征:

    1)不同地點可以同時安裝電能儲能裝置和儲熱裝置;

    2) 光伏發(fā)電裝置不僅可以集中布置,而且還可以分布在每個站點;

    3) 能源網(wǎng)路中的不同節(jié)點除可以交換熱能和冷能外,還可以交換電能,多余的電能除了回饋電網(wǎng)外,還可以在區(qū)域用戶之間共享剩余的電能;

    4) 每個節(jié)點本身就是一個多能網(wǎng)絡(luò):目前有電力、熱能和冷能網(wǎng)絡(luò)。

    圖1為低碳社區(qū)群能源結(jié)構(gòu)框圖,每個社區(qū)即為一個站點,有自身的電力、熱能和冷能需求,由天然氣發(fā)電機(CHP)供電的熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)、燃?xì)忮仩t(BO)、電制冷機組(EC)和吸熱式制冷機組(AC)、以及電池儲能(EES)和冷熱儲存裝置(ETS)構(gòu)成社區(qū)能源模型。社區(qū)能源模型將不同站點連接起來,以便通過物理能源網(wǎng)絡(luò)交換能量,如圖2所示,各個站點之間可以交換冷熱電能量。

    圖2 社區(qū)群內(nèi)部能量流示意圖

    區(qū)域優(yōu)化規(guī)劃選擇在每個站點配置最佳能源系統(tǒng)組合,最優(yōu)先滿足區(qū)域內(nèi)用戶的能源需求。通過選擇每個站點要安裝的能源類型及其相應(yīng)的容量,會有不同的設(shè)計方案。例如:一個能源社區(qū)可能完全依賴電網(wǎng)來維持其能源需求;而另一個能源社區(qū)可能需要安裝一些分布式發(fā)電系統(tǒng),將所有能源生產(chǎn)集中在少數(shù)站點,從而需要一個地區(qū)供冷、供熱網(wǎng)絡(luò)。最優(yōu)設(shè)計是根據(jù)經(jīng)濟和環(huán)境目標(biāo)確定,以及考慮到新能源系統(tǒng)投資和在運行期間內(nèi)維持系統(tǒng)運行的相關(guān)成本。

    3 混合整數(shù)線性規(guī)劃模型

    混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)建模是通過確定一組二進制變量來選擇安裝和運行不同能源類型的建模方法。仿真時間步長間隔為1小時,并且在方程式中由自變量h進行索引,該自變量h包含在仿真總時間段的集合T中。

    各個站點內(nèi)的不同裝置由二進制變量Ycomp(szcomp,u)表示即稱為存在變量,其中szcomp表示裝置的容量,u是裝置安裝位置的索引。站點索引u或v包含在表示所有物理站點的集合U中。

    為了對每個裝置的運行狀態(tài)建模,對該裝置設(shè)置約束條件,判斷裝置在時間h內(nèi)是否運行。由二進制變量Xcomp(szcomp,u,h)表示,該變量必須等于或小于存在變量Ycomp,因為如果存在變量Ycomp=0,將無法操作。提出每個裝置在時間跨度h的約束條件

    Xcomp(szcomp,u,h)≤Ycomp(szcomp,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (1)

    只有當(dāng)一個裝置存在時,Ycomp變量設(shè)置為1,同樣可以通過操作將Xcomp變量為設(shè)置為1。本文考慮以下裝置:往復(fù)式燃?xì)獍l(fā)動機(CHP)、天然氣鍋爐、吸熱式制冷機組、電力制冷機組、(冷)熱能儲存、電力儲存和光伏裝置。

    同樣使用相同的二進制變量約束條件,給出兩個不同站點之間物理連接存在的約束條件

    Qconn(u,v,h)≤Capconn×Xconn(u,v,h)

    ?h∈T,?u,v∈U

    (2)

    Xconn(u,v,h)≤Yconn(u,v)

    ?h∈T,?u,v∈U

    (3)

    式中二進制變量Yconn(u,v,h)表示站點u和v之間存在連接;Xconn(u,v,h)表示時間跨度h內(nèi)的運行狀態(tài);Qconn(u,v,h)是u和v在時間跨度h內(nèi)交換的能量;Capconn是通過物理連接在時間跨度h內(nèi)可以交換或傳輸?shù)淖畲笕萘俊?/p>

    模型在AIMMS優(yōu)化建模環(huán)境中構(gòu)建,以CPLEX為求解器;優(yōu)化問題計算不設(shè)置時間限制,只使用MIP最優(yōu)容差,最優(yōu)容差被設(shè)置為5%。

    3.1 分布式能源系統(tǒng)和多聯(lián)產(chǎn)模型

    能源裝置(CHP、BO、AC、EC、PV)通過設(shè)置生產(chǎn)效率(年平均效率)的恒定值和輸出功率的上限和下限建模。

    燃?xì)廨啺l(fā)電機基本公式如下:

    ?h∈T,?u∈U

    (4)

    ?h∈T,?u∈U

    (5)

    ?h∈T,?u∈U

    (6)

    ?h∈T,?u∈U

    (7)

    XCHP(szCHP,h,u) ≤YCHP(szCHP,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (8)

    鍋爐遵循類似的建模策略,其公式為

    ?h∈T,?u∈U

    (9)

    ?h∈T,?u∈U

    (10)

    ?h∈T,?u∈U

    (11)

    XBO(szBO,h,u)≤YBO(szBO,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (12)

    對于吸熱式制冷機組,其公式為:

    ?h∈T,?u∈U

    (13)

    ?h∈T,?u∈U

    (14)

    ?h∈T,?u∈U

    (15)

    XAC(szAC,h,u)≤YAC(szAC,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (16)

    對于電動制冷機組,其公式為

    ?h∈T,?u∈U

    (17)

    ?h∈T,?u∈U

    (18)

    ?h∈T,?u∈U

    (19)

    XEC(szEC,h,u)≤YEC(szEC,u) ?h∈T,?u∈U

    (20)

    對于光伏系統(tǒng),產(chǎn)生的電功率是電池板占據(jù)的總面積(SPV)和輻射值(IRR)的函數(shù),輻射值(IRR)被定義為每小時輻射值,電功率公式如下

    ?h∈T,?u∈U

    (21)

    式中ηPV光伏電站的年平均效率。

    3.2 儲熱和儲電模型

    熱電儲能按照以下標(biāo)準(zhǔn)建模:

    1)儲能模型必須驗證在每個時間跨度內(nèi)請求存儲的能量不超過當(dāng)前存儲容量;

    2)模型必須檢測當(dāng)前存儲容量不超過存儲的標(biāo)稱最大容量。

    對于儲熱模型,按照標(biāo)準(zhǔn)化建模,可用以下方程表述:

    (22)

    (23)

    式(24)表示儲熱的能量平衡,當(dāng)前時間跨度h的儲熱取決于前面時間跨度的輸入和輸出熱量,如下所示

    ?h∈T,?u∈U

    (24)

    無論是充能/放能,充放效率被認(rèn)為是恒定的。儲熱模型還包括一個約束條件,以避免儲能在相同的時間內(nèi)同時充能和放能,如下所示

    X1TES(szTES,h,u)+X2TES(szTES,h,u)≤YTES(szTES,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (25)

    式中X1TES和X2TES表示存儲操作狀態(tài)的二進制變量,X1是充能模式,X2是放能模式。

    同樣的建模方法也應(yīng)用于電能存儲,公式如下

    ?h∈T,?u∈U

    (26)

    ?h∈T,?u∈U

    (27)

    ?h∈T,?u∈U

    (28)

    X1EES(szEES,h,u)+X2EES(szEES,h,u)≤YEES(szEES,u)

    ?h∈T,?u∈U

    (29)

    3.3 分布式能源網(wǎng)絡(luò)模型

    區(qū)域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同站點之間的能量傳輸可以通過之間的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn),如地區(qū)供暖/供冷網(wǎng)以及電網(wǎng)。

    對區(qū)域供冷網(wǎng)進行建模,式(30)表示利用熱管在各站點之間交換的最大熱功率:

    (30)

    式中ρ和cp是管道中工質(zhì)的密度和比熱,v是管道內(nèi)工質(zhì)流動的速度,Dpipes是管道的直徑,ΔTpipes是管道兩端的溫差,n是連接站點的管道數(shù)。區(qū)域供熱或供冷網(wǎng)的熱損耗是通過站點之間的距離(即模型的輸入)乘以熱管(W/m)的線性熱損耗計算得出。

    關(guān)于各站點之間的電網(wǎng),因為各場址之間的距離太短,因此可以忽略損失。

    3.4 目標(biāo)函數(shù)

    模型中實現(xiàn)的目標(biāo)函數(shù)是系統(tǒng)壽命期間的最小總成本??偝杀景ㄍ顿Y成本、運營成本以及維護成本。

    Ctot=Cinv+Cop+Cmain

    (31)

    投資成本Cinv考慮了購買裝置和物理網(wǎng)絡(luò)在站點之間交換能量的成本。投資成本按下列方程計算

    Cinv=∑u∑comp∑szCcomp(szcomp)×Ycomp(szcomp,u)

    ×fcomp+∑conn∑u,v u≠vcconn×Dconn(u,v)

    ×Yconn(u,v)×fconn

    (32)

    式中Ccomp表示購買sz容量裝置的成本,Ycomp表示存在;物理網(wǎng)絡(luò)連接的成本是通過將以每米成本cconn表示的物理連接的特定成本乘以兩個變量來估算的,兩個變量分別為連接Yconn(u,v)的存在和兩個站點u和v之間的距離(Dconn)。所有購買成本系數(shù)f即fcomp和fconn的計算要考慮利率因素和裝置的預(yù)期壽命。

    (33)

    式中i為利率;n為裝置預(yù)期壽命,單位為年。

    運營成本Cop包括三部分:前兩部分與鍋爐和熱電聯(lián)產(chǎn)單位燃料消耗成本有關(guān);最后一個要考慮購買的電能(Epur)和出售(Esold)的電能。經(jīng)營成本的公式如下

    (34)

    維護費用Cmain表示如下:

    Cmain=∑u∑comp∑szcmcomp(szcomp)×Ycomp(szcomp,u)

    +∑conn∑u,v u≠vcmconn×Dconn(u,v)×Yconn(u,v)

    (35)

    式中cmcomp(szcomp)每個裝置的固定年度維護成本,以¥為單位;cmconn是物理連接的固定年度維護成本,以¥/m為單位。

    3.5 能源消耗約束條件

    低碳目標(biāo)是通過遵循epsilon約束方法來實現(xiàn)的。為了減少與社區(qū)傳統(tǒng)消費模式相比的一次能源消費總量,引入一項限制措施以作為比較基準(zhǔn)。該約束條件考慮了滿足電力、供暖和供冷需求所花費的一次能源,并引入一個減少因素即總體一次能源減少目標(biāo)。約束條件如下為:

    (36)

    值得注意的是,根據(jù)約束條件,一次能源消耗可以通過引入多聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng),如熱電聯(lián)產(chǎn)單元和可再生能源系統(tǒng)來實現(xiàn),這些系統(tǒng)有助于增加微電網(wǎng)的發(fā)電量,從而減少從電網(wǎng)購買的電量,或在自產(chǎn)超過地區(qū)消費時增加向電網(wǎng)出售的電量。

    4 測試案例分析

    該模型用于研究位于廣東某區(qū)域的能源社區(qū),對5座住宅區(qū)進行了調(diào)查,并利用其冷量需求的實際數(shù)據(jù)對最終客戶的需求進行建模。研究的測試案例只考慮電量和冷量需求。

    4.1 客戶需求

    分析考慮了5座住宅區(qū)的實際情況,其代表五個空間錯位的站點,每個站點目前都安裝電制冷機組的冷卻系統(tǒng)提供供冷服務(wù)。這五個站點都連接于公共電網(wǎng),在目前的研究中電網(wǎng)作為主要網(wǎng)絡(luò)。各站點2019年7月份供冷用電需求見圖3。

    圖3 社區(qū)電量月負(fù)荷和冷量月負(fù)荷

    冷負(fù)荷數(shù)據(jù)由安裝在每個制冷站的實時能量監(jiān)測系統(tǒng)收集。圖4是社區(qū)1站點的冷量日負(fù)荷和電量日負(fù)荷,圖5是社區(qū)1站點的冷量周負(fù)荷和電量周負(fù)荷。同時在優(yōu)化時考慮了連接站點的物理設(shè)施的距離,如表1所示。

    圖4 社區(qū)1冷量和用電日負(fù)荷曲線

    圖5 社區(qū)1冷量和用電周負(fù)荷曲線

    表1 五個社區(qū)的相對距離

    4.2 方案

    本文兩種不同的方案:

    1) 第一種方案僅從經(jīng)濟角度確定最佳解決方案,對電網(wǎng)運行或總體排放沒有特別的限制;

    2) 第二種是使用所述的額外限制條件以限制第一種方案的一次能源消費總量。

    第一種方案是對該區(qū)域進行純粹的技術(shù)經(jīng)濟優(yōu)化,而第二種方案是在社區(qū)一次能源消費減少目標(biāo)的約束下提供最優(yōu)的技術(shù)經(jīng)濟解決方案。一次能源使用量減少是能源規(guī)劃者優(yōu)先考慮的目標(biāo)之一,在本文中第二種方案減少一次能源消費的10%為目標(biāo)。兩種方案都考慮從電網(wǎng)購買和出售的電量,購買和出售電量的價格不同,前者高于后者。

    4.3 案例分析

    4.3.1 方案1分析

    方案1以純經(jīng)濟驅(qū)動優(yōu)化為目標(biāo),而方案2以減少一次能源消費的10%為目標(biāo)。方案1的最優(yōu)解需要將五個站點中的四個與區(qū)域內(nèi)供冷網(wǎng)絡(luò)連接,并根據(jù)當(dāng)前的配置,重新設(shè)置電制冷機組的大小。區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)解決方案的優(yōu)點主要與電制冷機組的投資成本低有關(guān),可以部分抵消區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)的成本。事實上,在五個分離站點的配置中,電制冷機組的規(guī)模分別滿足每個站點的最高冷負(fù)荷需求;而在區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)中五個站點的冷負(fù)荷需求可以看作是一個獨特的聚集需求,裝機容量的裕量不用太大,滿足聚集需求即可。圖6是實際5個社區(qū)站點的用冷負(fù)荷,圖7是采用方案1優(yōu)化之后的5個社區(qū)站點的冷負(fù)荷曲線。

    圖6 社區(qū)的實際用冷周負(fù)荷曲線

    圖7 方案1中社區(qū)用冷周負(fù)荷曲線

    目前5個社區(qū)地點都有供冷能力,從圖6可以看出,為滿足冷負(fù)荷的峰值需求,總共需要25.5MW的供冷量。

    通過方案1的優(yōu)化算法計算之后,從圖7中可以得出在滿足5個社區(qū)站點相同冷負(fù)荷需求的情況下,需要總的供冷能力為17.1MW的電制冷機組來維持即可,這意味著電制冷機組的配置容量減少了33%,而減少的33%供冷量是通過利用區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)和儲冷系統(tǒng)來實現(xiàn),表2為通過方案1優(yōu)化計算后得出的能源裝置配置表。

    表2 方案1優(yōu)化計算后的能源裝置配置表

    需要說明的是:最優(yōu)解決方案1是對站點2產(chǎn)生的冷功率進行調(diào)峰,而需求峰值由站點5的產(chǎn)生的冷功率來滿足,并由區(qū)域冷卻網(wǎng)絡(luò)提供。相對于實際配置(圖6),在最優(yōu)解中由于存在供冷網(wǎng)絡(luò),安裝在站點5的供冷系統(tǒng)周末也運行,以補償其公站點,主要是站點2和站點4的冷功率峰值。圖7表明在最優(yōu)解中,站點4生成的冷功率也在峰值時被消去,站點5中產(chǎn)生了附加的峰值功率。這一解決方案增加了該區(qū)域供冷負(fù)荷系統(tǒng)的可靠性,因為在一些電制冷機組發(fā)生故障或處于維修狀態(tài)時,每個社區(qū)站點所需的冷功率都可以依靠其公站點供應(yīng)。

    圖8 方案1的區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    為了更好地理解優(yōu)化算法得到的區(qū)域冷卻網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),圖8進一步表明了該算法在各個站點之間建立的物理連接。圖8中的連接線表示區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)中兩個站點之間的物理連接,而箭頭的方向表示冷量流動的方向。冷量需求較低的站點5通過站點2將產(chǎn)生的所有剩余冷量輸送到區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)中:即站點5產(chǎn)生的冷量通過供冷網(wǎng)絡(luò)首先輸送到站點2中,但是不一定被消耗在站點2,而是可以發(fā)送到站點1或站點4。

    4.3.2 方案2分析

    方案2的目的是促進該地區(qū)的低碳排放,即減少總的一次能源消耗,如上文所述,方案2中將一次能源消耗減低10%為目標(biāo)。根據(jù)式(36)給出的約束條件,將參數(shù)k設(shè)置為0.9,即方案2的最優(yōu)設(shè)計與基準(zhǔn)線相比,一次能源消耗減少10%。

    基于方案1中的最優(yōu)解配置中包括分布式冷能存儲和區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò),其連接布局如圖9所示。

    相對于方案1,在方案2中的每個社區(qū)站點都安裝了一個光伏電站。根據(jù)最優(yōu)解的完整配置,即所安裝的裝置及其相應(yīng)的容量,如表3所示。

    表3 方案2優(yōu)化計算后的能源裝置配置表

    主要的制冷能力集中在站點1、站點2和站點4,而站點5除了5000kWh的冷儲能外,沒有安裝電制冷機組,其所需的冷負(fù)荷由區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)和儲冷裝置提供。

    圖10和圖11分別按小時列出了站點2的冷負(fù)荷和用電功率平衡曲線。從圖10中可以看到,站點2生產(chǎn)的冷量大部分時間超過了自身的冷量需求,多余的冷量通過區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到站點4,或儲存到站點2中儲冷裝置中。從圖11中可以看出光伏電站的發(fā)電量不足以滿足站點2的電量需求,因此電量大部分都是從售電公司購買。

    圖9 方案2分布式網(wǎng)路連接配置

    圖10 方案2中社區(qū)站點2冷負(fù)荷平衡曲線

    圖11 方案2中社區(qū)站點2用電負(fù)荷平衡曲線

    綜上兩種方案在優(yōu)化計算后裝置配置中都有共同之處,即安裝區(qū)域供冷網(wǎng)絡(luò)和儲冷裝置。所以在系統(tǒng)運行期間內(nèi),由于安裝的總制冷容量較低,所以在投資和維護成本方面實現(xiàn)的成本節(jié)省可以補償這兩項資產(chǎn)的初始投資。

    “低碳”能源社區(qū)旨在減少一次能源的總體消耗,其能源消耗的減少可以通過增加可再生能源來實現(xiàn)。表4顯示當(dāng)?shù)啬茉瓷鐓^(qū)依賴于電網(wǎng)的小時百分比,再除以五個站點,可以得出一次能源削減目標(biāo)越大,其在當(dāng)?shù)啬茉瓷鐓^(qū)內(nèi)的分布式發(fā)電系統(tǒng)的份額就越大。此外分布式能源系統(tǒng)、能源儲存和能源網(wǎng)絡(luò)的整合也提高了該區(qū)域的能源供應(yīng)抗擾動能力,即如果一些制冷機組發(fā)生故障或維修,本站點都可以依賴其他站點的能源系統(tǒng)。在成本費用方面,方案 1和方案2的成本僅相差1%,這意味著光伏電站、冷量儲存的“低碳解決方案”(方案2)非常接近“純經(jīng)濟”解決方案(方案1)。

    表4 兩種方案能源網(wǎng)絡(luò)使用對比

    5 結(jié)論

    本文提出了一種新的能源系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化規(guī)劃模型,旨在降低能源社區(qū)的碳排放。將能源社區(qū)建模為一個能源樞紐網(wǎng)絡(luò),由空間錯位的站點或社區(qū)組成的集群,每個站點都有維持自身需求的電力、熱能和冷能,其可以由一個或多個能源轉(zhuǎn)換和儲能系統(tǒng)提供。本優(yōu)化算法在原能源供應(yīng)的基礎(chǔ)上,實行低碳限制,以強制減少能源社區(qū)的總體一次能源消耗。該方法用于研究某區(qū)域內(nèi)五個空間錯位站點的能源最佳規(guī)劃問題,每個站點都由一個配備電制冷機組提供冷量服務(wù),利用真實數(shù)據(jù)對站點的電量和冷能需求進行建模,并提出了兩種方案。第一個方案“純經(jīng)濟”優(yōu)化,而第二個方案則增加了將一次能源消費總量減少10%低碳限制。方案1通過安裝分布式冷能儲存和重新配置電制冷機組的容量并通過供冷網(wǎng)絡(luò)連接各個站點,可將峰值冷功率容量降低33%。從經(jīng)濟層面可以得出,方案2與方案1的成本僅相差1%,兩者基本是等價的,所以在滿足經(jīng)濟性的前提下又實現(xiàn)了一次能源消費總量減少10%的目的。最終結(jié)果表明,通過廣泛使用可再生能源、能源儲存,通過利用不同能源網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同作用,可以實現(xiàn)“低碳能源社區(qū)”。

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