PDF《计及用户行为的电 — 气—热综合能源系统日前经济调度》

计及用户行为的电―气―热综合能源系统日前经济调度 张涛1 ,章佳莹1 ,王凌云2 ,徐家旭3 ,张东方4 ,王成1 ( 1.

三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市

4 4

3 0

0 2;

2.新能源微电网湖北省协同创新中心( 三峡大学) , 湖北省宜昌市

4 4

3 0

0 2;

3.国网浙江杭州市余杭区供电有限公司,浙江省杭州市

3 1

0 0

0 0;

4.国网湖北省电力有限公司随州供电公司,湖北省随州市

4 2

1 3

0 0 ) 摘要:针对电转气( P

2 G) 设备接入的综合能源系统电、 热负荷比例受到用户行为影响的问题, 构建 了计及用户行为的电―气―热综合能源系统两阶段日前经济调度模型.该模型以各时段实际预测 负荷与目标负荷偏差之和最小和日负荷整体波动性最小为第一阶段优化目标, 应用 C P L E X 求解 器确定负荷响应下的电热负荷曲线;

基于第一阶段确定的负荷, 以系统综合采购费用最低为第二阶 段优化目标, 利用人群搜索者优化算法对该非线性优化问题进行求解.仿真算例设置了4个场景, 对P2G、 储能设备接入容量大小与系统经济性间的关系进行了定量和定性分析, 验证了所提模型 在风电消纳、 系统经济运行方面的有效性. 关键词:综合能源系统;

日前经济调度;

综合采购费用;

风电消纳;

用户行为 收稿日期:

2 0

1 8 -

0 7 -

1 6;

修回日期:

2 0

1 8 -

1 2 -

2 7. 上网日期:

2 0

1 9 -

0 4 -

0 3. 国家自然科学基金项目资助(

5 1

4 0

7 1

0 4 ) .

0 引言 随着互 联网技术的发展, 基于大数据分析的电―气―热综合能源系统(electricity-gas-heatintegratede n e r g ys y s t e m, E GH - I E S ) 应运而生[

1 - 2] , 成为清洁能源高效消纳的有效解决方案.用户作为 其中重要的参与者, 可基于不同时段能源价格的差 异主动调整用能量, 提高清洁能源的消纳水平, 平缓 系统负荷波动[ 3] , 这对含大量不确定性可再生能源 接入的综合能源系统的经济稳定运行有重要意义. 柔性负荷作为用户与系统互动响应的主要形 式, 已广泛参与能源系统经济优化.如文献[

4 - 5] 基 于终端柔性负荷的电价进行需求响应, 构建了以风 电高效消纳、 低碳排放为目标的能源集线器( e n e r g y h u b , EH) 日前经济调度模型.但其在负荷终端仅 计及分时电价效力, 未考虑不同负荷相互作用对系 统经济高效运行的影响[

6 - 7] .而研究表明, 冷热电联 供( c o m b i n e dc o o l i n g , h e a t i n ga n dp o w e r , C CH P) 系 统供需侧电热负荷匹配度对系统运行效率有决定作 用.对此, 文献[

8 -

9 ] 提出在传统主动电价响应基础 上引入 C CH P最优热电比负荷响应模型, 并将可平 移热负荷纳入系统, 然而其在电负荷平移方面依然 遵循 峰出谷入 的调整模式[

1 0] , 忽视用户负荷的主 动电价响应导致的谷时段负荷累加问题.因此, 亟 需在传统能源系统负荷预测中引入用户负荷的主/ 被动控制响应, 以维持系统的平稳、 经济运行. 此外, 在EGH - I E S的经济调度方面, 国内外学 者针对含大量清洁能源接入的多能源系统风电消纳 困难、 调度复杂问题也开展了深入研究.如文献[11]根据不同区域能源系统特征, 综述了各种环境 下独立、 耦合设备的典型建模方法及系统能量管理 策略.文献[

1 2 -

1 5 ] 则在不同时间尺度下, 分别构建 了使系统综合发电成本较低、 风电消纳率较高的能 源集线器日前经济调度模型[

1 2 -

1 4 ] 与混合日前、 日内 多时间尺度的滚动调度模型[

1 5] .然而在实际运行 中, 由于气、 热能传输存在一定时间延迟, 较难实现 系统气、 热能短时供需功率平衡.为此, 文献 [

1 6 -

1 8 ] 提出建立气、 热能瞬态传输模型以反映能量的动 态功率.文献[

1 9 ] 提出通过延长气、 热平衡时间尺 度来降低传输延时对其短时供能效率的影响, 这大 大避免了多能源系统机组的复杂建模. 综上所述, 在EGH - I E S中计及用户电价响应、 C CH P系统电热负荷匹配度、 气―热能传输延时共 同作用的日前经济调度可有效提高 E GH - I E S的综 合运行效率, 降低系统运行成本.因此, 本文在负荷 侧引入考虑用户主动电价响应及被动维持系统平稳 运行的主/被动广义需求响应, 构建了计及用户行为 的EGH - I E S两阶段日前经济优化模型, 以提高清 洁能源的消纳率并降低系统的综合采购费用.

6 8 第4 3卷第1 1期2019年6月1 0日Vol.43N o .

1 1J u n e1 0,

2 0

1 9 D O I :

1 0.

7 5

0 0 / A E P S

2 0

1 8

0 7

1 6

0 0

3 h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m

1 含电转气( P

2 G) 的EGH-IES模型 E GH - I E S是利用 P

2 G 技术, 实现电、 气、 热相 互转换、 高效利用的多能循环耦合系统.其在传统 仅含 C CH P系统的多能源系统基础上, 引入可将电 能以6 0%~7 0%效率转换为气能的 P

2 G 设备[

2 0] , 通过将电解水得到的 H2 与C O

2 通过S a b a t i e r反应 合成的 CH4 注入天然气网络, 实现系统电―气能的 双向循环交互. 图1为含 P

2 G 的EGH - I E S结构图, 包含能源 供给、 能源转换、 负荷需求3个模块.系统运行时, 外网中的电、 气能经变压器、 压缩机进入系统, 通过 转换侧中的 P

2 G 设备、 电锅炉、 C CH P 系统和燃气 锅炉在满足用户能量需求的前提下进行能量交互实 现综合能源系统运行经济性最优.但考虑到合适的 C CH P系统热电供需配比可提高能源利用效率[

2 1] 、 部分用户负荷可基于峰谷电价策略参与调度, 将负 荷需求中的电、 热负荷分成基本负荷与可调负荷两 部分. 图1 E G H - I E S结构 F i g .

1 S t r u c t u r eo fE G H - I E S 由图1所示的 E GH - I E S模型结构图中的能量 耦合关系, 可简化系统能量的耦合表达式为: L =S P (

1 ) 式中: L, S, P 分别为 E GH - I E S的负荷侧需求矩阵、 能量转换矩阵和能量供给矩阵. 能量供给矩阵依据供给侧接入机组种类以对应 类型能源相加求和的方式得到其表达式为: P i n e P i n g ? ? ?? ? ? ?? = Pe +PWT Pg ? ? ?? ? ? ?? + -PP

2 G ηP

2 G PP

2 G ? ? ?? ? ? ?? (

2 ) 式中: P i n e 和Ping分别 为供给侧供应的电、 气功率;

Pe, Pg , PWT, PP

2 G 分别为外网注入系统的电功率、 气功率、 风电功率和经 P

2 G 设备转换的功率;

ηP

2 G 为P2G设备转换效率. 能量转换侧矩阵则依据实际参与的机组类别, 将储能设备以负荷或微源的形式计入, 基于机组转 换参数构建了各能源耦合的表达式: P o u t e P o u t h P o u t g ? ? ??? ? ? ? ??? ? = 1-m α

1 ηMT m ηE B α

2 ηG B +α

1 η h MT

0 α

3 ? ? ??? ? ? ? ??? ? P i n e P i n g ? ? ?? ? ? ?? + P S e P S h P S g ? ? ??? ? ? ? ??? ? (

3 ) 式中: P o u t e , P o u t h , P o u t g 分别为输入负荷侧的电、 热、 气 功率;

m 为输入电能供给电锅炉的比例;

α 1, α 2, α

3 分别为天然气分配给 C CH P系统、 燃气锅炉和气负 荷的比例, 且α 1+ α 2+ α 3=1;

P S e, P S h, P S g 分别为蓄 电池、 储热设备、 储气罐与电力、 热力、 天然气系统间 的交互功率, 当能量由储能设备流向系统时, 交互功 率取正, 反之, 取负;

ηE B 和ηG B 分别为电锅炉、 燃气 锅炉转 换效率;

ηMT 和η h MT 分别为CCH P 系统的电、 热转换效率. 而对于负荷需求侧矩阵, 由于模型考虑 C CH P 系统热电比对系统耦合效率的影响, 因而将基本负 荷模型拓展为计及可调负荷的需求响应模型, 其表 达式为: Le Lh Lg ? ? ??? ? ? ? ??? ? = Le , b a s e Lh , b a s e Lg ? ? ??? ? ? ? ??? ? + Le , K T Lh , K T

0 ? ? ??? ? ? ? ??? ? (

4 ) 式中: Le, Lh, Lg 分别为用户的电、 热、 气负荷需求;

Le , b a s e 和Lh , b a s e 分别为用户的基本电、 热负荷;

Le ,K T 和Lh , K T 分别为可参与负荷调度的电、 热 负荷. 综上, 可得综合能源模型通用数学表达式为: L =S( P i n +PP

2 G) +P S (

5 ) 式中: P i n , PP

2 G, P S 分别为综合能源系统的能量供给、 转换、 存储部分的矩阵, 可依据供给侧、 转换侧的 接入设备类型而进行拓展, 而S 矩阵可依据接入机 组类型的不同调整转换系数, 从而降低相似系统模 型重复构建的工作量.

2 计及用户行为的 E G H - I E S两阶段优化 计及用户负荷平移的 E GH - I E S是一个由中央 控制器集中控制, 含电、 气、 热多种能源耦合的优化 控制系统, 其针对能源系统风电消纳率低、 购能成本 高等问题, 分别将用户、 系统视作电力市场主动响应 者与理性参与者, 从各自用能成本经济性出发进行 两阶段优化, 利用中央集中控制器对柔性负荷、 微源 的集中调控实现系统的安全经济运行. 2.

1 基于用户主/被动广义需求响应的负荷平移 C CH P系统是能将天然气高效梯级利用的综合 供能系统, 其工作效率与供需侧电热负荷匹配度密 切相关, 适当的负荷平移可使 C CH P系统工作在最

7 8 张涛, 等 计及用户行为的电 - 气-热综合能源系统日前经济调度 优状态下.但传统平移模型大多仅考虑峰、 谷电价 时段用户 负荷峰高谷低分布的情况, 简单利用电量―电价关系将峰时段负荷平移至谷 时段, 忽视了 用户用电行为随机性的影响.因此, 本文在 E GH - I E S优化的第一阶段中, 将负荷波动性要求加入目 标函数, 构建了计及用户主/被动广义需求响应的电 负荷平移 模型, 并以此为依据对系统热负荷进行调整. 2. 1.

1 目标函数 对于电负荷平移, 其主要包含了基于分时电价 调节用电习惯的主动平移与基于系统负荷波动性调 节的被动平移, 为此, 本文考虑分时电价对电负荷影 响的反向特性, 以各时段实际预测负荷对目标负荷 偏差之和最小与日负荷整体波动性最小为目标构建 了用户电负荷平移的多目标优化模型, 即f1 =m i n ∑ T t=1 ( Le , s h i f t e d , t -Le , l o a d , t)

2 f2 =m i n ∑ T t=1 ( Le , s h i f t e d , t -La v g )

2 Le , l o a d , t =∑ T t=1 Le , t

1 Ct ∑ T t=1

1 Ct La v g =∑ T t=1 Le , t T Le , t =Le , b a s e , t +Le , K T, t ? ? ? ??????? ? ??????? ? (

6 ) 式中: T 为总调度时段数;

Le , s h i f t e d , t 为平移后的用户 电负荷;

Le , l o a d , t 为t 时段计及分时电价影响的电负 荷目标值;

Ct 为 t时段的购电价格;

La v g 为总调度周 期内的平均负荷值;

Le , t 为t时段内的总电负荷值. 而对于热负荷, 其平移的主要目的是使负荷的 电热 比更符合CCH P 系统最优热电比要求, 使CCH P系统运行在最优工作状态下.因此, 本文取 距离目标热负荷值差距之和最小为目标函数, 构建 用户热负荷平移模型, 有f3 =m i n ∑ T t=1 ( Lh , s h i f t e d , t -Lh , l o a d , t)

2 Lh , l o a d , t =K∑ T t=1 Lh , t ? ? ? ? ? ? ? (

7 ) 式中: Lh , s h i f t e d , t 为平移后的用户热负荷;

Lh , l o a d , t 为t 时段基于 C CH P 系统最优热电比而设定的热负荷 目标值;

Lh , t 为t时段内的总热负荷值;

K 为CCH P 系统基于各组件供能效率、 性能系数决定的最优热 电比, 在此供热、 供电量比值下的联供系统综合运行 效率最高. 2. 1.

2 约束条件 柔性负荷虽可依据需求侧负荷的经济性、 波动 性要求参与调度, 但用户用能总量应在一个调度周 期内维持不变, 各时段可平移负荷应取为正值[

2 2] : Le , s h i f t e d , t =Le , t + ∑ M1 j=1 Xj, t Le , K T, t, j Lh , s h i f t e d , t =Lh , t + ∑ M2 j=1 Xj, t Lh , K T, t, j ∑ T t=1 ∑ M1 j=1 Xj, t Le , K T, t, j =0 ∑ T t=1 ∑ M2 j=1 Xj, t Lh , K T, t, j =0 Le , K T, t, j ≥0 Lh , K T, t, j ≥0 ? ? ? ??????? ? ??????? (

8 ) 式中: M1 和M2 分别为可平移电、 热负荷种类数;

Xj, t 为可平移负荷的状态值, 可取-1, 0, 1这3个值, 分别代表负荷的移出、 不移、 移入状态;

Le , K T, t, j 和Lh , K T, t, j 分别为t时段第j 类可参与平移的电、 热 负荷量. 2.

2 计及用户行为的 E G H - I E S优化调度 2. 2.

1 目标函数 E GH - I E S的第二阶段优化从系统经济性出发, 考虑系统多能源耦合交互的能源转换效率, 构建了 基于用户主/被动负荷平移数据, 以向................