考慮多尺度需求響應(yīng)的跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)運行策略

單周平，曹彬，劉瀟瀟，向運琨，呂干云

（1.國網(wǎng)湖南綜合能源服務(wù)有限公司,湖南省長沙市 410083；2.南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院,江蘇省南京市 211167）

0 引言

發(fā)展清潔、高效的能源供應(yīng)方式是目前能源領(lǐng)域研究的重點。綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）可以有效整合多品類能源，充分利用不同能源的互補(bǔ)特性，實現(xiàn)能源的階梯利用和提高能源的利用率[1-5]。不同區(qū)域存在不同類型的綜合能源系統(tǒng)，如冷–熱電聯(lián)供、熱電聯(lián)供和冷電聯(lián)供系統(tǒng)等，不同區(qū)域的綜合能源系統(tǒng)利用能源聯(lián)絡(luò)線相連，構(gòu)成跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（cross regional integrated energy system，CIES）。

CIES間存在電能、熱能和天然氣的交互，可以有效地提高CIES和各IES的運行經(jīng)濟(jì)性，促進(jìn)風(fēng)電的并網(wǎng)消納[6-9]。利用需求側(cè)用戶的自主行為即需求響應(yīng)（demand response，DR）對負(fù)荷的調(diào)節(jié)能力，可以有效地配置用戶負(fù)荷，緩解系統(tǒng)的供能壓力，同時降低用戶側(cè)的購能成本[10-13]。因此，考慮功率交互和需求響應(yīng)的CIES可以進(jìn)一步降低系統(tǒng)的運行成本，促進(jìn)風(fēng)電的消納。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對于CIES的優(yōu)化運行已有一定的研究。文獻(xiàn)[14]提出了考慮區(qū)域間電能和天然氣交互的跨區(qū)域分散協(xié)同調(diào)度模型，利用目標(biāo)級聯(lián)算法分析求解，結(jié)果表明區(qū)域互聯(lián)可以有效地提高系統(tǒng)整體的運行成本；文獻(xiàn)[15]考慮了電網(wǎng)和氣網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并利用二階錐松弛方法將其線性化，最后通過同步交替方向乘子法進(jìn)行求解，結(jié)果表明多區(qū)域電–氣互聯(lián)可以有效配置各區(qū)域的發(fā)電資源，減少棄風(fēng)量；文獻(xiàn)[16]針對風(fēng)電出力的不確定性及系統(tǒng)調(diào)度的安全問題，采用計及自動發(fā)電控制的校正控制仿射可調(diào)節(jié)魯棒優(yōu)化方法，基于目標(biāo)級聯(lián)分析解決多區(qū)域電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，實現(xiàn)了系統(tǒng)整體運行的經(jīng)濟(jì)性。

上述研究較少考慮需求側(cè)的主動性作用，文獻(xiàn)[17]以系統(tǒng)運行成本最小化為目標(biāo)，提出了一種多能源系統(tǒng)綜合需求響應(yīng)策略，并利用粒子群算法進(jìn)行求解，提高了系統(tǒng)運行的可靠性；文獻(xiàn)[18]通過需求響應(yīng)聚合用戶的可削減、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷，考慮系統(tǒng)運營商和負(fù)荷聚合商的交互博弈關(guān)系，建立了計及需求響應(yīng)的雙層調(diào)度模型，并利用KKT條件和線性化將其轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化模型進(jìn)行求解；文獻(xiàn)[19]提出了一種基于綜合需求響應(yīng)和主從博弈的多微網(wǎng)調(diào)度策略，利用用戶的響應(yīng)行為有效地提高多微網(wǎng)系統(tǒng)和各微網(wǎng)用戶的綜合效益；文獻(xiàn)[20]利用價格型和替代型需求側(cè)響應(yīng)特性，建立計及需求側(cè)響應(yīng)的日前優(yōu)化調(diào)度模型，同時考慮可再生能源的波動性，建立多時間尺度的日內(nèi)滾動調(diào)度模型，調(diào)整機(jī)組出力。然而上述文獻(xiàn)未考慮到需求響應(yīng)的多時間尺度模型，忽略了負(fù)荷側(cè)響應(yīng)對于調(diào)整可再生能源波動的能力。

基于上述問題，本文建立考慮多時間尺度需求響應(yīng)下的跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行模型。在日前將需求響應(yīng)分為邀約響應(yīng)和實時響應(yīng)，日前以系統(tǒng)運行成本最低為目標(biāo)建立系統(tǒng)運行模型，日內(nèi)考慮可再生能源的隨機(jī)性和負(fù)荷的波動性，綜合考慮可再生能源的最大化消納，以系統(tǒng)運行成本最小為目標(biāo)調(diào)整負(fù)荷的響應(yīng)情況。最后，通過算例驗證本文所提出模型的合理性和有效性。

1 跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)

1.1 能源集線器架構(gòu)

單個區(qū)域的能源集線器架構(gòu)如圖1所示。能源集線器連接的主要設(shè)備有：風(fēng)機(jī)（wind turbine，WT）、光伏（photovoltaic，PV）、微燃機(jī)（micro turbine，MT）、余熱鍋爐（waste heat boiler，WHB）、吸收式制冷機(jī)（absorption chiller，AC）、燃?xì)忮仩t（GB）、電制冷機(jī)（electric refrigeration，EC）、電轉(zhuǎn)氣（electric to gas，P2G）、電鍋爐（electric boiler，EB）、儲電裝置（electrical storage，ES）、儲熱裝置（heat storage，HS）、儲冷裝置（cold storage，CS）和儲氣裝置（gas storage，GS）。其中MT、WHB和AC采用冷–熱電聯(lián)產(chǎn)（combined power，heating and cooling，CCHP）的工作模式。

圖1 單區(qū)域能源集線器架構(gòu)Fig.1 Structure of singleregion energy hub

1.2 系統(tǒng)架構(gòu)

多區(qū)域的能源集線關(guān)系如圖2所示，各IES與上級電網(wǎng)和上級氣網(wǎng)連接，當(dāng)系統(tǒng)供能不足時，可以向上級網(wǎng)絡(luò)購能，同時當(dāng)電能較多時可以向上級電網(wǎng)售電，文中不考慮IES向上級氣網(wǎng)售氣。CIES間利用電力通道和天然氣管道進(jìn)行連接，由于供冷/供熱管道的傳輸過程較為困難且損耗較大，故本文不考慮CIES供熱、供冷的互聯(lián)。

圖2 跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 Structureof CIES

2 多尺度需求響應(yīng)模型

跨區(qū)域能源服務(wù)商（cross regional energy service provider，CRESP）發(fā)布需求響應(yīng)信息，負(fù)荷聚合商（load aggregator，LA）申請參與需求響應(yīng)，按照響應(yīng)時間將其分為邀約和實時需求響應(yīng)2種類型。邀約需求響應(yīng)分為日前24 h需求響應(yīng)和日內(nèi)4 h需求響應(yīng)；實時需求響應(yīng)采用日內(nèi)15 min實時需求響應(yīng)。在實施日內(nèi)4 h需求響應(yīng)和日內(nèi)15 min實時需求響應(yīng)過程中，假定CRESP和LA的信息交互瞬時發(fā)生。本文以CRESP為利益主體，不考慮LA和CRESP的利益耦合關(guān)系。LA在整個時段響應(yīng)過程中處于主動地位，CRESP只能通過價格激勵或者價格信號的發(fā)布引導(dǎo)LA進(jìn)行響應(yīng)。

2.1 綜合需求響應(yīng)模型

根據(jù)CIES中不同用能性質(zhì)的負(fù)荷和可調(diào)節(jié)能力，將其負(fù)荷分為基礎(chǔ)負(fù)荷、可削減負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、可替代負(fù)荷和靈活的熱負(fù)荷和冷負(fù)荷。

1）可削減負(fù)荷。

2）可轉(zhuǎn)移負(fù)荷。

3）可替代負(fù)荷。

4）熱負(fù)荷響應(yīng)模型。

熱水負(fù)荷具備一定的彈性，熱水溫度在合適的范圍內(nèi)進(jìn)行削減，對用戶使用的影響較小，建立熱水負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型如式(4)所示。

式中：Cw為水的比熱容；ρw為水的密度； Vw為回水的體積；Tg為供水的溫度； Th為回水的溫度；Ht為t時刻熱水的負(fù)荷功率。式中，Tg∈[Tg,min,Tg,max]。

5）冷負(fù)荷響應(yīng)模型。

冷負(fù)荷類似于熱負(fù)荷，考慮用戶對周圍溫度的接受范圍，供冷溫度在一定范圍內(nèi)進(jìn)行削減，對用戶的體驗影響較小，得到供冷的數(shù)學(xué)模型如式(5)所示。

2.2 多尺度需求響應(yīng)模型

多尺度需求響應(yīng)分為3個控制子層，如圖3所示：日前24 h控制層，以日前負(fù)荷和可再生能源預(yù)測為基礎(chǔ)，LA完成需求響應(yīng)，控制時域為1 h，調(diào)度時間窗口為24 h；日內(nèi)4 h控制層，以日內(nèi)4 h負(fù)荷和可再生能源預(yù)測為基礎(chǔ)，LA完成需求響應(yīng)，控制時域為1 h，調(diào)度時間窗口為4 h；日內(nèi)實時控制層，以日內(nèi)1 h負(fù)荷和可再生能源預(yù)測為基礎(chǔ)，LA完成需求響應(yīng)，控制時域為15 min，調(diào)度時間窗口為1 h。

圖3 多尺度需求響應(yīng)模型Fig.3 Multi-scaledemand response model

2.3 需求響應(yīng)補(bǔ)償成本

LA參與需求響應(yīng)的過程中，除了自身的購能成本會有一定程度的降低，CRESP也同樣會給予LA一定的補(bǔ)償成本，補(bǔ)償成本根據(jù)響應(yīng)時間和響應(yīng)量的不同，給予的補(bǔ)償單價不同，在多尺度需求響應(yīng)的過程中，具體的補(bǔ)償價格為日前邀約需求響應(yīng)＜日內(nèi)邀約需求響應(yīng)＜實時需求響應(yīng)，同時LA響應(yīng)比例越大，CRESP給予LA的補(bǔ)償單價越大，具體的補(bǔ)償成本如式（6）。式中：為系統(tǒng)給予用戶的補(bǔ)償成本；分別為給予用戶的供熱和供冷補(bǔ)償價格；ΔH(t)、ΔC(t)分別為LA對于熱負(fù)荷和冷負(fù)荷的響應(yīng)量；分別為日前可削減負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可替代負(fù)荷的補(bǔ)償價格；分別為日內(nèi)可削減負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可替代負(fù)荷的補(bǔ)償價格；分別為實時可削減負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可替代負(fù)荷的補(bǔ)償價格。

3 CIES運行模型

3.1 約束條件

1）功率平衡。

2）CIES網(wǎng)絡(luò)交互功率。

3）耦合設(shè)備出力上下限約束。

4）儲能設(shè)備約束。

3.2 目標(biāo)函數(shù)

1）日前優(yōu)化模型。

本文中將CIES視為一個主體，各IES利用電力線路、燃?xì)夤艿辣舜诉B接，且CIES同時與外部電網(wǎng)和天然氣網(wǎng)存在功率交互。CIES內(nèi)各IES間的購/售電價格小于向上級電網(wǎng)的購電價格。對于CIES，建立目標(biāo)函數(shù)如式（15）。

式中：F1為 CIES的運行費用；分別為系統(tǒng)的購電、購氣、機(jī)組運維、CIES聯(lián)絡(luò)線維護(hù)、棄風(fēng)棄光懲罰和處理CO2的單價；分別為CIES的購電、購氣、機(jī)組、CIES交互、棄風(fēng)棄光和排放CO2的功率。

2）日內(nèi)優(yōu)化模型。

日內(nèi)實時需求響應(yīng)，考慮到各機(jī)組的單位調(diào)節(jié)成本和需求響應(yīng)的補(bǔ)償成本，同時考慮風(fēng)電的隨機(jī)性和負(fù)荷波動性，以系統(tǒng)運行成本最小為目標(biāo)，建立目標(biāo)函數(shù)如式(16)。

式中：F2為日內(nèi)的系統(tǒng)運行成本； cw為日內(nèi)機(jī)組單位調(diào)節(jié)功率的調(diào)節(jié)價格；Δ Pwt為機(jī)組的調(diào)節(jié)功率。

3.3 CIES運行模型求解

系統(tǒng)日前優(yōu)化結(jié)果包括系統(tǒng)內(nèi)部機(jī)組的運行功率及日前負(fù)荷完成響應(yīng)后的負(fù)荷功率，該結(jié)果作為日內(nèi)優(yōu)化運行的基礎(chǔ)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。日內(nèi)的運行策略主要考慮日內(nèi)的風(fēng)電、光電波動和負(fù)荷的日內(nèi)數(shù)據(jù)，對日前數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以最大化消納可再生能源為目標(biāo)，調(diào)整負(fù)荷響應(yīng)結(jié)果和機(jī)組出力功率。實時的運行策略主要考慮實時的風(fēng)電、光電波動和負(fù)荷的實時數(shù)據(jù)，對日內(nèi)的數(shù)據(jù)完成修正，以最大化消納可再生能源為目標(biāo)，調(diào)整負(fù)荷響應(yīng)結(jié)果和機(jī)組出力功率。日前的控制窗口為24 h，日內(nèi)的控制窗口為4 h，日前和日內(nèi)的控制時域為1 h，實時的控制窗口為1 h，控制時域為15 min。具體的求解流程如圖4所示。

圖4 CIES優(yōu)化運行求解流程圖Fig.4 Flow chart of solving optimal operation of CIES

4 算例仿真分析

4.1 仿真基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

CIES的結(jié)構(gòu)如圖1所示，由3個IES組成，其中IES1采取冷–熱–電–氣聯(lián)供方式；IES2采取冷–電–氣聯(lián)供方式，系統(tǒng)無GB和HS；IES3采取電–熱聯(lián)供方式，系統(tǒng)無EC、AC、CS。CIES間設(shè)有電、熱、氣交互通道。CIES向電網(wǎng)和IES間的交易電價見表1；CIES向燃?xì)饩W(wǎng)和IES間的交易燃?xì)鈨r格見表2；儲能設(shè)備的運行參數(shù)見表3；其他設(shè)備運行參數(shù)見表4；表5為系統(tǒng)運行過程中在不同時間尺度下的可再生能源和負(fù)荷預(yù)測的誤差率，本文算例均采用最大誤差率。圖5為可再生能源和負(fù)荷數(shù)據(jù)。

表1 CIES交易電價Table 1 Transaction priceof CIES

表2 CIES交易燃?xì)鈨rTable2 Trading gasprice of CIES

表3 CIES儲能設(shè)備參數(shù)Table3 Storage device parametersof CIES

表4 CIES其他主要設(shè)備參數(shù)Table4 Parametersof other main devicesof CIES

表5 可再生能源和負(fù)荷預(yù)測誤差率Table 5 Error rate of renewable energy and load forecasting

4.2 不同運行場景對比

為說明上文所述優(yōu)化策略的優(yōu)勢，采用以下5種運行場景進(jìn)行分析。

場景1：不考慮需求響應(yīng)和區(qū)域互聯(lián)的多IES日前協(xié)調(diào)運行。

場景2：不考慮需求響應(yīng)的CIES日前協(xié)調(diào)運行。

場景3：考慮日前需求響應(yīng)的CIES日前協(xié)調(diào)運行。

場景4：考慮多尺度需求響應(yīng)、不考慮區(qū)域互聯(lián)的多IES日內(nèi)協(xié)調(diào)運行；

場景5：考慮多尺度需求響應(yīng)的CIES日內(nèi)協(xié)調(diào)運行。

5種不同場景下的運行成本如表6所示。場景1下，不考慮需求響應(yīng)，各IES單獨運行，系統(tǒng)的運行成本為1.36萬元，風(fēng)電消納率為93.5%。場景2和場景1相比，考慮了區(qū)域互聯(lián)，不同區(qū)域間可以彼此消納多余的可再生能源，風(fēng)電的消納率達(dá)到了94.3%，同時系統(tǒng)的成本降低到1.3萬元。場景3在場景2的基礎(chǔ)上考慮的日前需求響應(yīng)，LA通過需求響應(yīng)對負(fù)荷曲線進(jìn)行了一定的調(diào)整，總成本降低了11.5%，同時風(fēng)電的消納

表6 不同場景下CIES的運行成本Table 6 Operating costs of CIESin different scenarios

水平達(dá)到了96.13%。場景4和場景3相比，考慮了多尺度需求響應(yīng)，但忽略了區(qū)域互聯(lián)，系統(tǒng)對于可再生能源的消納水平降低至95.03%，同時總成本也出現(xiàn)了一定程度的提升，但是和場景2相比，系統(tǒng)的成本降低了0.07萬元，可再生能源的消納率提升了0.73%。場景5和場景3相比，通過引入多尺度需求響應(yīng)，盡管風(fēng)電和負(fù)荷均存在著波動性，系統(tǒng)運行成本沒有發(fā)生巨大的提升，可再生能源的消納率可以達(dá)到96.15%，有效提升了日內(nèi)可再生能源的消納水平。

圖5 可再生能源和負(fù)荷數(shù)據(jù)Fig.5 Renewable energy and load data

4.3 日前運行結(jié)果

圖6表示在場景2下系統(tǒng)的出力結(jié)果圖，不考慮需求響應(yīng)，在電、熱、冷、氣相互耦合和區(qū)域互聯(lián)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)生成實時運行計劃。在夜間風(fēng)電高發(fā)時期，同時系統(tǒng)的購電價格處于低谷時期，系統(tǒng)優(yōu)先通過電鍋爐和電制冷機(jī)將電能轉(zhuǎn)化為冷能和熱能優(yōu)先出力，同時引導(dǎo)電轉(zhuǎn)氣機(jī)組將電能轉(zhuǎn)化為天然氣進(jìn)行供能，同時蓄電池充電，系統(tǒng)存在的電能不足量向上級電網(wǎng)進(jìn)行購買。在電價峰時段，同時電負(fù)荷也處于峰時段，系統(tǒng)引導(dǎo)蓄電池進(jìn)行放電滿足用戶需求，同時CCHP機(jī)組開始工作，利用天然氣同時滿足系統(tǒng)的電、熱、冷3種負(fù)荷的需求。在全時段內(nèi)，IES1可以從IES2、IES3獲得電功率的支持，緩解系統(tǒng)的供能，同時減少系統(tǒng)整體的購能成本。

圖6 場景2下IES1電功率出力結(jié)果Fig.6 Electric power output results of IES1 under scenario 2

圖7為在場景2和場景3下，參與需求響應(yīng)前后的負(fù)荷曲線的變化情況。CRESP發(fā)布日前需求響應(yīng)要求，LA通過價格信號和補(bǔ)償參與響應(yīng)，實現(xiàn)了負(fù)荷由峰時段向谷時段的轉(zhuǎn)移，同時在風(fēng)電高發(fā)時期，利用電熱、電冷、電氣負(fù)荷的替代作用，對于整體負(fù)荷曲線起到了明顯的削峰填谷作用，更大化地實現(xiàn)對風(fēng)電的消納。對于LA而言，在價格峰時段，降低了負(fù)荷需求，在不影響用戶體驗的前提下，將負(fù)荷轉(zhuǎn)移至價格谷時段，一定程度上也降低了LA的購能成本，實現(xiàn)了CRESP和LA的雙向共贏。

圖7 日前需求響應(yīng)下負(fù)荷響應(yīng)曲線Fig.7 Load response curve considering day ahead demand response

圖8為在場景3下的出力結(jié)果圖。通過考慮日前需求響應(yīng)，系統(tǒng)提高了對夜間風(fēng)電的消納水平，同時減少了蓄電池和CCHP機(jī)組的工作時長，減少了系統(tǒng)機(jī)組的運維成本。

圖8 場景3下IES1電功率出力結(jié)果Fig.8 Electric power output results of IES1 under scenario 3

4.4 日內(nèi)運行結(jié)果

圖9 為日內(nèi)對需求響應(yīng)情況的一個修正曲線，日內(nèi)需求響應(yīng)以最大化消納風(fēng)電為目標(biāo)，首先根據(jù)4 h風(fēng)電及負(fù)荷預(yù)測的一個誤差情況，對4 h的負(fù)荷曲線進(jìn)行調(diào)整，得到新的小時級的負(fù)荷響應(yīng)曲線。其次，利用1 h內(nèi)的實際風(fēng)電情況，對15 min級的負(fù)荷曲線進(jìn)行實時地調(diào)整，最大程度上減少棄風(fēng)棄光現(xiàn)象的發(fā)生。

圖9 場景5下系統(tǒng)負(fù)荷響應(yīng)曲線Fig.9 System load responsecurve under scenario 5

5 結(jié)論

1）引入需求響應(yīng)可以有效引導(dǎo)用戶改變用能的習(xí)慣，尤其是電負(fù)荷和氣負(fù)荷可以起到明顯的削峰填谷的效應(yīng)，并在不影響用戶體驗的前提下合理調(diào)整冷負(fù)荷和熱負(fù)荷的功率，減少CIES在價格高峰時的購能成本，有效提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟(jì)性。

2）通過引入多尺度的需求響應(yīng)，實時調(diào)整LA的負(fù)荷曲線，同時調(diào)整耦合機(jī)組的出力功率，進(jìn)一步實現(xiàn)對可再生能源的消納，提高系統(tǒng)運行的準(zhǔn)確性。

3）本文在考慮多尺度需求響應(yīng)的運行策略下，將用戶的成本和系統(tǒng)的成本捆綁考慮，未分開單獨進(jìn)行考慮，所以未來會繼續(xù)對CIES的安全經(jīng)濟(jì)運行進(jìn)行深入研究。