PDF《考虑变工况特性的微能源系统优化规划》

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a e p s - i n f o . c o m 考虑变工况特性的微能源系统优化规划 ( 二) 优化模型及方法 田立亭1,

2 ,程林1 ,李建林2 ,郭剑波2 ( 1. 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市

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8 4;

2. 中国电力科学研究院有限公司,北京市

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9 2 ) 摘要:微能源系统包含多种能源转换和存储设备, 各类设备的能源消耗具有显著的变工况特性. 为了更准确考虑微能源系统的特征, 基于微能源系统在变工况条件下的改进耦合关系模型, 首先, 以系统经济性为目标, 建立微能源系统优化规划模型.然后, 考虑系统新能源输入、 负荷、 外部环境 的不确定性, 建立多种变工况场景, 同时利用分解方法将问题划分为设备容量配置主问题和多阶段 设备功率分配子问题以降低求解的复杂性.最后, 对微能源系统的优化规划问题进行案例计算, 并 分别在变工况模型和线性模型下对系统进行配置.结果表明设备变工况特性对系统规划结果有显 著影响, 需要在微能源系统设计中加以考虑, 以实现系统合理配置、 提高经济效益. 关键词:微能源系统;

变工况;

优化规划;

分解方法 收稿日期:

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修回日期:

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2 5. 上网日期:

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0 4. 国家重点研发计划资 助项目(

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国家自然科学基金资助项目(

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国家电网公司科技项目 基 于多能互补的微网规划与运行控制技术研究及应用 .

0 引言 微能源系统是综合能源系统的基本形态之一. 微能源系统涉及多类能源耦合设备, 目前, 已有研究 多针对特定组成的电气热耦合供能系统进行建模分 析[

1 - 3] .相比于区域综合能源系统, 虽然微能源系统 的规划和运行研究中可忽略系统内部网络连接, 只 须建立等效的输入―输出转换关系, 但由 于微能源 系统面向用户终端用能, 能源耦合关系更为突出, 使 得系统规划运行具有一定复杂性. 在能量枢纽( e n e r g yh u b , EH) [ 4] 基础上, 一些 研究对 多能源耦合系统的 外端口 特性展开研究[

5 - 7] .EH 线性化模型对设备能源消耗特性进行 理想处理, 在一定程度上过于简化[

8 ] .与传统的线 性EH 模型相比, 文献[

9 ] 提出的考虑设备变工况特 性的耦合模型具有以下特点.

1 ) 精细化反映系统在不同工况下的输入输出特 性.能源系统中各能源转换和存储设备的能源输入 输出静态特性通常受到自身工作状态和外界环境的 影响, 在所提变工况特性模型中, 可反映在变化条件 下各种复杂因素对系统能耗特性的影响.

2 ) 适用于微能源系统的优化设计.微能源系统 的设计需要考虑各设备在不同工况下的性能, 使系 统具有一定的适应性, 依据各设备技术经济特性, 运 用该模型对系统各设备承担功率进行合理的分配, 对系统进行优化设计.

3 ) 适用于微能源系统的准确评估.与线性模型 相比, 该模型更准确反映了设备特性, 同时区分不同 品质能源的归属关系, 运用该模型可对系统能源需 求和消耗特性进行更准确的评估.

4 ) 便于考虑储能设备的储/释能过程.为了对 微能源系统中储能设备进行优化配置, 必须考虑系 统的时序过程, 该模型将储/释能功率与能源转换设 备功率进行统一考虑, 同时引入了储能的状态转移 方程, 适用于含储能设备微能源系统的计算分析. 虽然该变工况耦合模型相对于传统 EH 模型能 更加准确反映系统 的状态,但其引入了非线性约束, 在实际运用中将增加模型求解的难度, 当系统设 备增多时, 模型的计算复杂度显著增加.为了对模 型的应用进行更深入的阐述,本文将在文献[ 9] 的 基础上提出微能源系统的优化规划方法.

1 基于变工况特性的微能源系统的优化规 划问题描述 微能源系统的优化设计可选取多种目标, 如用

7 1 第4 2卷第2 0期2018年1 0月2 5日Vol.42N o .

2 0O c t .

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6 能可靠性、 能源利用效率、 社会效益、 经济性等.本 文将以最小化微能源系统的总年化成本为目标, 年 化成本包括微能源系统投资成本、 系统的年运行维 护成本、 系统的输入能源成本三部分, 即minCT o t a l=Ci n v+Co m +Ci n (

1 ) Ci n v =∑ n k=1 Ci n v , k =∑ n k=1 Fk ρc , k Cc , k (

2 ) Fk = r( 1+ r) L-1 ( 1+ r) L -1 (

3 ) Co m =∑ n k=1 Co m, k =∑ n k=1 ρo m, k Eo m, k (

4 ) 式中: Ci n v为系统投资成本;

Co m 为系统年运维成本, 通常与设备的利用情况相关, 此处认为与设备年产 能量呈线性关系;

Ci n为系统的输入能源成本;

Co m, k 为设备k 的年运维成本;

ρ o m, k 为设备k 单位产能运 维成本;

Eo m, k 为设备k 年产能量, 对于储能设备, 为 设备的年释能量;

Ci n v , k 为系统设备k 投资费用的年 值, 其为设备初始投资折合到设备寿命周期的年成 本;

Fk 为由折现率r 和设备寿命年限L 得出的折合 系数;

ρ c , k 为设备k 单位成本;

Cc , k 为设备k 的装机 容量. 系统年输入能源成本为系统所消耗的所有输入 能源集合ζ 的成本之和为: Ci n =∑ a∈ ζ Ci n , a (

5 ) 其中, Ci n , a 为输入能源a 的年 费用, 按照文献[9]对系统等效综合能源消耗( EME C) 的定义, 当选 取输入能源a 对应的价格为计算系数时, EME C 即为某一阶段内系统输入能源的费用, 因此可由EME C计算系统的输入能源成本. 各设备的装机容量受到安装条件、 设备技术型 号的限制, 同时设备的成本也与设备容量存在依存 关系[

1 0] .基于分段线性化思想, 本文假设设备的装 机容量在一定范围内为具有上下限的连续变量, 其 单位安装成本和单位运维成本在该范围内为常数. 因此, 设备安装容量约束为: xk Cc m, k ≤Cc , k ≤xk Cc M, k (

6 ) 式中: xk 为非负整数变量, 表示设备k 的数量Cc m, k 为设备k 的单台最小容量;

Cc M, k 为单台最大容量. 系统的年运行成本由系统在各时段内的运行成 本累积而成.为了考虑系统中储能的运行, 本文以 系统中储能的最小运行周期 T 为计算周期进行运 行成本的计算为: Ci n , T =∑ N t=1 μt( Ui d , t Pj d , t +S i Ps , t) Δ t (

7 ) 式中: μ t=[ μ a t , μ b t , …, μ w t ] 为系统输入能源的分时 价格向量;

Ui d , t 为t 时段各设备输出功率与输入能 源的转换矩阵;

Pj d , t和Ps , t分别为t时段能源转化设 备和储能设备功率矩阵;

S i 为储能设备与系统输入 端口的归属矩阵, Δ t为离散的时段长度.年输入能 源成本为1a中所包含各计算周期输入成本总和. 各设备在每一时段的输出功率须满足文献[ 9] 中变工况平衡方程与储能的状态转移方程, 即Pi, t= Ui d , t Pj d , t+ S i Ps , t (

8 ) Pj, t=Bj d Pj d , t+ S j Ps , t (

9 ) Es t+1=Es t+p s c h , t η s c h , tΔ t- p s d i s c h , t( η s d i s c h , t ) -1 Δ t-p s s e l f Δ t (

1 0 ) 式中: Es t 为储能设备在t 时段的能量状态;

η s c h , t 为t 时段 储能效率;

η s d i s c h , t 为t 时段释能效率;

p s c h , t, p s d i s c h , t, p s s e l f分别为t时段储能充电功率、 放电功率和 自损耗功率;

在变工况条件下, Ui d , t, Pj d , t, Ps , t 为系 统各设备转换效率、 功率随时段的变化;

Bj d, S i, S j 为系统输入输出关联关系的矩阵, 不随时段变化. 除上述约束外, 还须考虑能源转换设备的工作 范围、 爬坡率约束, 以及储能的功率和状态约束为: Pj d , m i n≤Pj d , t≤Cc (

1 1 ) Rd≤Pj d , t+1-Pj d , t≤Ru (

1 2 ) 0≤Ps , t≤Ps , m a x (

1 3 ) Es , m i n≤Es≤Es , m a x (

1 4 ) 式中: Pj d , m i n为设备在该时段内输出的最小功率;

Cc 为系统各设备的装机容量向量;

Ps , m a x为储能设备功 率Ps , t的最大值;

Rd 为系统各设备的向下爬坡速率 限制向量;

Ru 为系统各设备向上爬 坡速率限制向量;

Es , m i n和Es , m a x分别为各储能设备的能量状态向 量Es 的最小、 最大值. 同时储能状态 Es , N 需要在计算阶段末回复到 初始阶段Es , 0的状态, 以待下一周期利用, 即Es , 0=Es , N (

1 5 )

2 系统的变工况运行场景 对于文献[ 9] 描述的微能源系统结构, 负荷需 求、 外部环境、 可再生能源输入等构成了微能源系统 规划设计的不确定性因素, 使得微能源系统的优化 配置为不确定性规划问题.系统中设备的能源转换 效率不仅与设备负载率相关, 同时受到环境温度、 湿 度等因素的影响.由于系统所面临不确定因素之间 通常是不独立的, 为了降低问题的复杂程度, 同时体 现系统变工况工作条件, 本文采用场景分析方法, 基 于系统的典型工况, 从时间维度将不确定性规划问

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2 0 ) ・学术研究・ h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 题分解为多个确定性子问题[

1 1] . 由于光照、 风速、 气温、 负荷等不确定因素具有 典型的日周期性特征, 本文以日电........