考慮綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

姚 艷，康家樂，汪雅靜，江 涵，任嬌蓉

（1.寧波市電力設(shè)計(jì)院有限公司，浙江 寧波 315000；2.國網(wǎng)浙江省電力有限公司寧波供電公司，浙江 寧波 315033）

0 引言

隨著傳統(tǒng)化石能源的日益枯竭，亟需發(fā)展多能互補(bǔ)和集成優(yōu)化技術(shù)來提高能源利用效率［1］。IES（綜合能源系統(tǒng)）作為多能源耦合與供應(yīng)的典型應(yīng)用之一，可以提升能源利用效率［2］，其優(yōu)化調(diào)度受到了各國學(xué)者的廣泛關(guān)注。

在綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方面目前已有許多研究，文獻(xiàn)［3］建立了考慮多種成本的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)調(diào)度成本模型，并利用混沌粒子群算法加以求解。文獻(xiàn)［4］綜合考慮了電熱聯(lián)合系統(tǒng)中分布式能源的時(shí)序特征，得出了調(diào)度時(shí)段內(nèi)各可控分布式電源的最優(yōu)出力以及運(yùn)行成本。文獻(xiàn)［5］分析了儲熱消納風(fēng)電的基本機(jī)制，在調(diào)度模型中增加了儲熱運(yùn)行約束。文獻(xiàn)［6］基于模型預(yù)測控制的方法，建立了多時(shí)間尺度冷熱電協(xié)同優(yōu)化模型，通過日前-日內(nèi)調(diào)度來控制運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，通過實(shí)時(shí)調(diào)度來消除可再生能源出力波動性的問題。文獻(xiàn)［7］為了利用熱電聯(lián)合系統(tǒng)消納風(fēng)電，建立了基于日前、滾動和實(shí)時(shí)3個(gè)時(shí)間尺度的調(diào)度模型，并改進(jìn)了粒子群算法，通過參數(shù)自調(diào)節(jié)加速了算法的求解速度。

然而，上述文獻(xiàn)并未考慮IDR（綜合需求響應(yīng)）對綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的作用。IDR是傳統(tǒng)的電力需求響應(yīng)在綜合能源系統(tǒng)中的擴(kuò)展和延伸。在綜合能源系統(tǒng)的架構(gòu)下，不同形式的能源在生產(chǎn)、傳輸和消費(fèi)等環(huán)節(jié)的耦合性越來越強(qiáng)，不同形式的能源之間彼此耦合、互相轉(zhuǎn)化的特點(diǎn)使得用戶側(cè)自主選擇用能方式成為可能。文獻(xiàn)［8-10］分別以智能建筑、商業(yè)園區(qū)能量樞紐和工業(yè)綜合能源系統(tǒng)為研究對象，考慮了負(fù)荷轉(zhuǎn)移和能源替代相結(jié)合的IDR 建立優(yōu)化運(yùn)行模型，所建模型能夠充分利用用戶側(cè)的需求靈活性來改善所研究對象的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)［11］針對接入多個(gè)能量樞紐的智能電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化研究，提出一種基于IDR的能量樞紐實(shí)時(shí)電價(jià)制定方案。文獻(xiàn)［12］針對社區(qū)綜合能源系統(tǒng)建立了考慮IDR的優(yōu)化配置模型。文獻(xiàn)［13］根據(jù)工業(yè)、居民和商業(yè)用戶用能特性的不同，分別分析它們的IDR 特性，并以能源中心為研究對象進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)［14］提出了IDR 的分層互動架構(gòu)，將IDR 策略應(yīng)用在工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)中，驗(yàn)證了IDR 可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)公司和用戶側(cè)的共贏，提高用戶參與需求響應(yīng)的積極性。文獻(xiàn)［15］提出一種考慮IDR 和虛擬儲能的多綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度方法，并運(yùn)用納什議價(jià)方法對多綜合能源系統(tǒng)的合作博弈進(jìn)行建模。

然而，上述文獻(xiàn)并未考慮多能儲能裝置，未能充分發(fā)揮綜合能源系統(tǒng)的多能互補(bǔ)潛力。綜合能源系統(tǒng)中具有多種能量形式的儲能裝置，例如儲電裝置、儲熱裝置、儲冷裝置、儲氣裝置等，這些多能儲能裝置為綜合能源系統(tǒng)提供了更加靈活的調(diào)度手段。文獻(xiàn)［16］提出一種考慮光熱電站的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，其中考慮了多能儲能裝置的協(xié)調(diào)調(diào)度。文獻(xiàn)［17］提出一種考慮富氧燃燒發(fā)電廠和廣義儲能的綜合能源系統(tǒng)低碳優(yōu)化調(diào)度模型，充分發(fā)揮多能儲能裝置的優(yōu)勢來減少碳排放和提高可再生能源消納率。但是，上述文獻(xiàn)并未考慮IDR 和多能儲能裝置的協(xié)同對促進(jìn)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的作用。此外，上述文獻(xiàn)并未對可再生能源出力不確定性進(jìn)行處理，可能使求得的調(diào)度策略難以應(yīng)用。

針對現(xiàn)有研究的不足，本文以綜合能源系統(tǒng)總運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，提出一種考慮IDR和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，并運(yùn)用CVaR（條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法）處理可再生能源出力的不確定性。以某電-熱-冷綜合能源系統(tǒng)為例進(jìn)行算例分析，驗(yàn)證了本文所提模型在降低綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本和衡量可再生能源出力不確定性風(fēng)險(xiǎn)評估的有效性。

1 綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置建模

1.1 綜合需求響應(yīng)建模

傳統(tǒng)電力DR（需求響應(yīng)）的響應(yīng)潛力有限，IDR在其基礎(chǔ)上運(yùn)用了綜合能源的多能互補(bǔ)特性，能夠大大提高需求側(cè)的響應(yīng)潛力。IDR 利用多種能量轉(zhuǎn)換設(shè)備來實(shí)現(xiàn)能源間的相互轉(zhuǎn)換，即用戶可以根據(jù)當(dāng)前電價(jià)、熱價(jià)和天然氣價(jià)的高低來自主選擇能量供給方式，從而減小運(yùn)行成本，也能緩解系統(tǒng)的供能壓力。此外，傳統(tǒng)電力DR的作用對象僅限于電力用戶，IDR將作用對象拓展至電、熱、冷等多類型能源用戶，即電、熱、冷等能源用戶都能夠進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)移和中斷，可以充分發(fā)揮需求側(cè)的響應(yīng)潛力。

IDR 中，橫向平移和削減的負(fù)荷分別稱為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可中斷負(fù)荷，縱向能量供給類型轉(zhuǎn)換的負(fù)荷稱為可轉(zhuǎn)換負(fù)荷?？赊D(zhuǎn)換負(fù)荷是綜合能源背景下綜合能源系統(tǒng)的特有部分，也是IDR 區(qū)別于傳統(tǒng)電力DR的重要部分。IDR的多類型能量關(guān)系可用式（1）表示［18］：

可轉(zhuǎn)換負(fù)荷的能量供給轉(zhuǎn)換關(guān)系為：

1.2 多能儲能裝置建模

需求側(cè)的多能儲能裝置包括ESD（電負(fù)荷儲能裝置）、HSD（熱負(fù)荷儲能裝置）、CSD（冷負(fù)荷儲能裝置）。由于三者的約束條件類似，本文僅展示ESD 的運(yùn)行模型，如式（6）—（11）所示［19］。其中，式（6）表示相鄰調(diào)度時(shí)刻的SOC（荷電狀態(tài)）關(guān)系；式（7）表示SOC 的上下限約束；式（8）表示為了延長設(shè)備的使用壽命，調(diào)度周期始末的SOC 要相同；式（9）和式（10）分別表示ESD的儲存和釋放功率的上下限約束；式（11）表示儲存和釋放能量不能同時(shí)進(jìn)行。

2 基于CVaR的風(fēng)光出力預(yù)測不確定性處理方法

風(fēng)光出力和負(fù)荷預(yù)測均具有不確定性，預(yù)測誤差的存在使得日前調(diào)度計(jì)劃不夠精確，例如當(dāng)風(fēng)光出力實(shí)際值低于預(yù)測值或者負(fù)荷實(shí)際值高于預(yù)測值時(shí)，需要增加綜合能源系統(tǒng)中對應(yīng)功率的供給或者削減部分負(fù)荷來保證功率平衡，反之可能需要棄風(fēng)、棄光，這些都將導(dǎo)致綜合能源系統(tǒng)遭受一定的經(jīng)濟(jì)損失。在現(xiàn)有的預(yù)測技術(shù)中，負(fù)荷預(yù)測精度往往要高于風(fēng)光出力預(yù)測精度，因此本文僅考慮風(fēng)光出力預(yù)測的不確定性，采用CVaR理論來衡量因風(fēng)光出力預(yù)測誤差帶來的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)。

2.1 CVaR理論概述

VaR（風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）是指在正常的市場條件下和給定的置信水平內(nèi)，某一投資組合在特定時(shí)間內(nèi)的最大可能損失值。VaR 可以衡量投資風(fēng)險(xiǎn)，被廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域，但其只能反映在確定置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)情況，沒有考慮不利情況發(fā)生時(shí)的經(jīng)濟(jì)損失程度。針對VaR 存在的不足，CVaR 理論于2002 年被提出［20］。CVaR 的定義是在一定的投資周期內(nèi)，當(dāng)投資組合所承受的風(fēng)險(xiǎn)損失高于給定置信水平下的VaR值時(shí)的平均損失值，CVaR值可以用式（12）表示［21］：

式中：Z為本文所建模型的優(yōu)化調(diào)度變量矩陣；MCVaR（Z）和MVaR（Z）分別為綜合能源系統(tǒng)在Z下對應(yīng)的CVaR 值和VaR 值；f(Z，λ)為Z對應(yīng)的損失函數(shù)，在本文指的是綜合能源系統(tǒng)的總運(yùn)行成本；λ為可能影響損失函數(shù)的連續(xù)型隨機(jī)變量，在本文指的是風(fēng)光出力實(shí)際值。E［f（Z，λ）|f(Z，λ)＞MVaR(Z)]表示在f(Z，λ)＞MVaR(Z)條件下f(Z，λ)的數(shù)學(xué)期望值。

設(shè)連續(xù)型隨機(jī)變量λ的概率密度函數(shù)為p(λ)，記τ為f(Z，λ)的最大值，則f(Z，λ)的分布函數(shù)可表示為：

對于給定的置信水平β，Z的VaR 值和CVaR值可以分別由式（14）和式（15）求出：

以上是對連續(xù)型CVaR 值的求法，但在本文所建模型中λ的概率分布解析表達(dá)式難以求取。此外，式（15）需要先計(jì)算出VaR 值才能計(jì)算CVaR值，計(jì)算過程較復(fù)雜。因此，本文采用蒙特卡洛抽樣法對連續(xù)的概率分布進(jìn)行離散化，即采用概率場景下的離散點(diǎn)來代替式（15）中的積分。同時(shí)，通過求解式（16）來同時(shí)得到CVaR值和VaR值：

式中：NSCE為離散的總段數(shù)；Pr，n為第n段發(fā)生的概 率；[f(Z，λ)-MVaR(Z)，0]+表示取f（Z，λ）-MVaR（Z）和0的較大值，即max｛f（Z，λ）-MVaR（Z），0｝。

利用式（16）計(jì)算CVaR 值時(shí)需要先計(jì)算同等置信水平下的VaR 值，計(jì)算過程較復(fù)雜。為了解決該問題，通過求解式（17）即可同時(shí)得到CVaR值和VaR值。

2.2 基于CVaR 理論的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)

以式（17）為目標(biāo)函數(shù)，以求解式（17）所得的CVaR值表示考慮風(fēng)光出力預(yù)測不確定性的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本。假設(shè)綜合能源系統(tǒng)的風(fēng)光出力預(yù)測誤差滿足正態(tài)分布，則綜合能源系統(tǒng)的總預(yù)測誤差可以表示為：

考慮CVaR 的綜合能源系統(tǒng)的總運(yùn)行成本f(Z，λ)由綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行成本CIES和預(yù)測誤差懲罰費(fèi)用Cpun構(gòu)成：

結(jié)合式（17），引入輔助變量CVaR（Z），將式（20）的f(Z，λ)表達(dá)式帶入式（17），可得考慮風(fēng)光預(yù)測不確定性的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)，如式（21）所示：

式中：CCVaR(Z)和CVaR(Z)分別為考慮風(fēng)光出力預(yù)測不確定性的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本的CVaR 值和VaR值。

3 考慮綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型

本節(jié)構(gòu)建了考慮綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，并運(yùn)用CVaR處理風(fēng)光出力預(yù)測不確定性。其中，IDR 作用對象包括可轉(zhuǎn)移電、熱負(fù)荷以及可轉(zhuǎn)換熱、冷負(fù)荷?？赊D(zhuǎn)換熱負(fù)荷的熱能供給來源包括CHP（熱電聯(lián)產(chǎn)）機(jī)組和電加熱器，可轉(zhuǎn)換冷負(fù)荷的冷能供給則有電空調(diào)和LBR（溴化鋰制冷機(jī)）兩種選擇。

3.1 模型的目標(biāo)函數(shù)

基于CVaR 理論的所提模型目標(biāo)函數(shù)為綜合能源系統(tǒng)總運(yùn)行成本的CVaR 值最小，如式（21）所示，式（21）中的CIES可以通過式（22）—（25）求得：

3.2 模型的約束條件

本文所建模型的約束條件包括功率平衡約束、分布式電源約束、能量儲存設(shè)備約束、能量轉(zhuǎn)換設(shè)備約束、IDR約束以及配電網(wǎng)傳輸線功率約束。

3.2.1 功率平衡約束

式（26）—（28）分別表示綜合能源系統(tǒng)的電、熱、氣功率平衡約束：

3.2.2 IDR和多能儲能裝置約束

IDR 對象包括可轉(zhuǎn)移電、熱負(fù)荷以及可轉(zhuǎn)換熱、冷負(fù)荷。其中，IDR 的多類型能量關(guān)系如式（1）—（5）所示；式（29）和式（30）分別表示可轉(zhuǎn)移電、熱負(fù)荷的負(fù)荷轉(zhuǎn)移量在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)之和為0；式（31）和（32）式分別表示可轉(zhuǎn)移電、熱負(fù)荷的負(fù)荷轉(zhuǎn)移量上下限約束；可轉(zhuǎn)換熱、冷負(fù)荷約束可在式（37）—（39）體現(xiàn)。

多能儲能裝置約束如式（6）—（11）所示。

3.2.3 分布式電源約束

分布式電源包括CHP 機(jī)組和RES（可再生能源電站）。

式中：σCHP為CHP機(jī)組的熱電比例系數(shù)；γgas為每立方米天然氣的燃燒熱值；ηCHP和分別為第i個(gè)綜合能源系統(tǒng)的CHP 機(jī)組的產(chǎn)熱效率和在t時(shí)刻消耗的天然氣體積；分別為綜合能源系統(tǒng)在t時(shí)刻的CHP機(jī)組熱功率上、下限和RES出力上、下限。

3.2.4 能量轉(zhuǎn)換設(shè)備約束

本章所建模型的ECD（能量轉(zhuǎn)換設(shè)備）包括EH（電加熱器）、AC（電空調(diào)）和LBR，它們的約束條件如下：

3.2.5 配電網(wǎng)傳輸線功率約束

配電網(wǎng)傳輸線功率約束條件為：

4 算例分析

本文以某電-熱-冷綜合能源系統(tǒng)為例進(jìn)行算例分析。綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、風(fēng)電出力場景集合和多能負(fù)荷曲線分別如圖1—3 所示。本文所提模型在MATLAB R2021a 上通過Yalmip 建模，并調(diào)用Cplex求解器進(jìn)行求解。

圖1 綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖2 風(fēng)電出力場景集合

圖3 多能負(fù)荷曲線

本文求得的電、熱、冷功率最優(yōu)調(diào)度策略如圖4—6所示。由圖4可知，電負(fù)荷主要由CHP 和風(fēng)電來提供。在10：00—21：00 的負(fù)荷高峰時(shí)段，IDR 和多能儲能裝置開始放電，即可轉(zhuǎn)移負(fù)荷轉(zhuǎn)出至其他時(shí)段并削減部分可中斷負(fù)荷，且儲電裝置在17：00—20：00 的負(fù)荷尖峰階段也釋放323.5 kW 的電能，以此來緩解負(fù)荷高峰期的供電壓力。1：00—9：00 和22：00—24：00 的電負(fù)荷較小，因此可轉(zhuǎn)移負(fù)荷從負(fù)荷高峰時(shí)段轉(zhuǎn)移至這兩個(gè)時(shí)段。IDR 和多能儲能裝置可以提高綜合能源系統(tǒng)調(diào)度的靈活性，從而減少向上級電網(wǎng)購電，進(jìn)而減少運(yùn)行成本。由圖5可知，綜合能源系統(tǒng)的熱功率主要由CHP 和EH 來提供，而LBR 是主要的熱功率消耗源。在14：00—19：00 的電負(fù)荷高峰階段，電加熱器的電能來源不足，而該階段熱負(fù)荷也較高，因此儲能裝置在這個(gè)階段釋放600 kW 的熱能且LBR 也減少熱能消耗，以此來緩解供熱壓力。由圖6 可知，綜合能源系統(tǒng)的冷負(fù)荷主要由LBR 和AC來滿足。在1：00—6：00、11：00—16：00和20：00—24：00這3個(gè)時(shí)段，電負(fù)荷較小，因此電功率較充足，所以AC在這些時(shí)間段共提供了2 973.6 kW的冷功率；在17：00—19：00 的電負(fù)荷尖峰階段，AC停止供冷，此時(shí)儲冷裝置放冷來滿足冷負(fù)荷的供需平衡。

圖4 電功率最優(yōu)調(diào)度策略

圖5 熱功率最優(yōu)調(diào)度策略

圖6 冷功率最優(yōu)調(diào)度策略

為了驗(yàn)證IDR 和多能儲能裝置的作用，將本文所提考慮IDR 和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型M-IDR-SD 與只考慮IDR 的模型M-IDR、只考慮多能儲能裝置的模型M-SD 以及不考慮IDR和多能儲能裝置的模型M-N的運(yùn)行成本進(jìn)行對比，結(jié)果如表1所示。由表1可知，考慮IDR 和多能儲能裝置之后，綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本分別降低1 005.4 元和525.5 元，這是因?yàn)镮DR和多能儲能裝置均為需求側(cè)靈活資源，它們可以提高綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度靈活性，從而減少運(yùn)行成本。本文所提模型M-IDR-SD的運(yùn)行成本相比M-IDR和M-SD分別降低363.6元和843.5元，這是因?yàn)镸-IDR-SD同時(shí)考慮了IDR和多能儲能裝置這兩種需求側(cè)靈活資源，可以更好地實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度。

表1 4種優(yōu)化調(diào)度模型的運(yùn)行成本對比

不同置信水平下的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本的CVaR值和VaR值如表2所示。由表2可知，綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本的CVaR 值和VaR 值隨著置信水平的增加而逐漸增加，這是因?yàn)橹眯潘皆礁?，綜合能源系統(tǒng)運(yùn)營商越傾向于投入更多的運(yùn)行成本，以此降低風(fēng)光出力預(yù)測不確定性帶來的風(fēng)險(xiǎn)損失。例如在置信水平為0.6 時(shí)綜合能源系統(tǒng)的CVaR 為8 640.2 元，VaR 值為8 622.8 元，表明在未來的24h調(diào)度周期內(nèi)，由于風(fēng)光出力預(yù)測不確定性導(dǎo)致綜合能源系統(tǒng)總運(yùn)行成本超過8 622.8 元的概率為40%，或者說有60%的把握來保證綜合能源系統(tǒng)的總運(yùn)行成本不超過8 622.8 元，若發(fā)生屬于40%的情形，則綜合能源系統(tǒng)總運(yùn)行成本的數(shù)學(xué)期望值為8 640.2 元。綜上所述，綜合能源系統(tǒng)運(yùn)營商可根據(jù)實(shí)際情況，綜合考慮綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和風(fēng)光出力預(yù)測不確定性帶來的影響，來選擇合適的置信水平。

表2 不同置信水平下的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本的CVaR值和VaR值

5 結(jié)語

本文提出一種考慮綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型用于最小化綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行成本，并運(yùn)用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法處理可再生能源出力的不確定性。算例分析結(jié)果表明，本文所提模型相比不考慮綜合需求響應(yīng)和多能儲能裝置協(xié)同作用的模型而言，能得到最低成本的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度策略。此外，條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法能夠輔助綜合能源系統(tǒng)運(yùn)營商制定合理的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度策略，從而更加靈活地調(diào)整綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和風(fēng)險(xiǎn)性。