PDF《含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化》

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a e p s G i n f o . c o m 含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化 刘涤尘1 ,马恒瑞1 ,王波1 ,高文忠2 ,王骏1 ,闫秉科3 ( 1. 武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市

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7 2;

2. 丹佛大学电机工程系,丹佛

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2 1 0,美国;

3. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北省武汉市

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7 7 ) 摘要:利用区域综合能源系统提高负荷侧运行灵活性是提升电力系统内高比例可再生能源消纳能 力的重要技术手段, 并且区域综合能源系统内的储能设备可以通过解耦热电联系来有效降低运行 成本.用场景分析法对可再生电源出力随机性进行建模, 以揭示可再生能源的随机波动性对含有 冷热电联供的区域综合能源系统的运行优化所带来的影响.在考虑系统内设备特性后, 建立了包 含能源转换设备、 能源储存设备在内的区域综合能源系统模型, 并采用 Y a l m i p工具箱和商业软件 C p l e x在MAT L A B中进行了仿真分析, 求得了系统内各个单元最佳出力、 机组组合和不同调度模 式下总运行成本.仿真算例表明, 含有冷热电联供的区域综合能源系统可以通过储能设备有效解 耦其热电运行约束, 充分发挥区域综合能源系统依附能源互联网运行所带来的经济优势, 提高能源 利用效率. 关键词:区域综合能源系统;

冷热电联供;

热电解耦;

运行优化;

混合整数线性规划 收稿日期:

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1 7 G

0 5 G

1 2;

修回日期:

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2 5. 上网日期:

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0 9. 国家自然科学基金资助项目(

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0 3 ) .

0 引言 近年来, 中国建设了大量可再生能源发电系统, 以达到调整能源结构的目的[

1 G

2 ] .提升能源系统中 可再生能源所占比例是全球能源领域行业的未来发 展方向, 也是能源行业发展的重要战略[ 2] . 中国可再生能源出力区域集中在冬季有着供暖 需求的 三北 地区[

3 G

4 ] .可再生能源具有随机性、 间 歇性等特点, 并且在供暖季节受到 以热定电 政策 的限制, 导致中国北方地区弃风、 弃光现象频发.国 家能源局的统计数据显示, 仅2

0 1 6年前3个季度, 全国弃风电量达到3.

9 4 7*1

0 1

0 kW?h, 直接经济损 失超过2*1

0 1

0 元人民币[ 5] . 在由电力系统、 热力系统和天然气系统组成的 供能系统中, 各子系统单独设计和运行导致了相互 能源利用率低下.为改善该现象, 能源行业提出了 能源互联网 这一概念[

6 G 8] .利用各类能源转换设 备( 如冷热电联供系统(combinedc o o l i n g , h e a t i n g a n d p o w e r , C CH P) [ 9] 等 )和 储能设备(energystorages y s t e m, E S S ) 做到电/热/气网互联运行, 达 到可再生能源在能源互联网内充分消纳与利用这一 目标[

1 0] .能源互联网可以分为能源主干网和综合 能源 系统(integratede n e r g ys y s t e m, I E S)两部分[

1 1 G

1 2] .区域 综合能源系统(regionali n t e g r a t e d e n e r g ys y s t e m, R I E S ) 位于能源的负荷侧, 它是能满 足一定区域内能源终端用户的多种用能需求, 消纳 就地接入可再生能源的I E S [

1 3] . 关于 R I E S的研究, 集中于系统建模、 规划与经 济运行等 方面.文献[14] 建立了RIES设备模型库, 并通过实验和仿真来丰富和改进该模型库;

文献[

1 5 ] 以R I E S的基本概念和特征为切入点, 分析了 R I E S在中国的发展现状;

文献[

1 6] 利用牛顿―拉夫 逊法设计了在 R I E S中电力、 热力和天然气的能量 流计算方法;

文献[

1 7] 设计了含有电热联合系统的 微电网运行优化方案, 但是对于成本考虑不充分;

文献[

1 8] 设计了多 R I E S的运行优化, 将热网纳入了 优化方案之内, 但文中对于可再生能源的波动性考 虑不足, 与工程应用中差距较大. 通过对上述文献的分析可以看出, 在含 C CH P 系统的 R I E S中, 对于可再生能源出力的预测结果 过于理想化, 不利于 R I E S的实际运行;

在利用 E S S 使RIES脱离 以热定电 这一限制时, E S S模型过 于简单, 并未充分考虑使用成本等约束;

并且在实际 运行的含 C CH P系统的 R I E S中, 常常是多台燃气 轮机( g a s t u r b i n e , G T) 联合运行, 因此需要在考虑 常规机组组合约束的基础上考虑基于多种源设备、 能量转化设备和 E S S运行特性的约束条件, 而该问 题在相关文献中也并没有提及.

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1 第4 2卷第4期2018年2月2 5日Vol.42N o . 4F e b .

2 5,

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1 8 D O I :

1 0.

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0 0 / A E P S

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2 针对以上问题, 本文建立了含新能源、 E S S 及CCH P系统的 R I E S联合调度模型, 对其进行仿真 后求得了 R I E S内各个单元最佳出力、 不同调度模 式下总运行成本和 G T 的机组组合.本文所提出的 模型可以有效反映出可再生能源出力随机性所带来 的影响, 并且利用 E S S解耦热电约束可以降低运行 成本, 有助于提高系统运行经济性.

1 R I E S 1.

1 R I E S结构 R I E S是依托智能电网技术的进步, 将分布式发 电、 C CH P系统、 储能技术利用信息和通信技术联系 起来的综合能源供应系统;

是在考虑到组成传统能 源供应系统的电/热/气网之间的相互作用和互补性 后利用 各类能量转化装置将它们组合在一起的IES.系统内含源设备包括光伏电源( p h o t o v o l t a i c , P V) 、 风电机组( w i n dt u r b i n e , WT) 、 G T、 燃气锅炉 ( g a sb o i l e r , G B) ;

储能设备包括储电设备(energystorage,ES)、储热设备( h e a ts t o r a g e , H S) 、 储冷设 备( c o l de n e r g ys t o r a g e , C S) ;

能量转换设备包括余 热锅炉(wasteheatboiler,WH B) 、电制冷机(electricr e f r i g e r a t o r , E R) 、 电锅炉( e l e c t r i cb o i l e r , E B) 等单元. 本文建立的含有 C CH P系统的 R I E S结构及能 量流示意图如附录 A 图A1所示. 1.

2 C C H P系统 为能够准确描述 C CH P 系统的构成及其内部 各个设备之间的能量流, 本文借鉴文献[

1 8] 中的表 述方式, 按照能量传递介质的不同对母线进行分类, 分别为电气、 空气、 烟气、 热水和蒸汽母线.附录 A 图A2为燃气型 C CH P系统的母线式结构图. R I E S在并网模式下经济调度策略的目标是保 证系统运行费用最小.在制定协调经济调度策略的 过程中, 需要考虑以下几点.

1 ) P V 和WT 作为可再生能源, 拟采用最大功 率追踪技术来完全利用可再生能源出力.

2 ) E S S包括 E S 和HS两部 分, 其储 存或释放 能量的指令来自运行调度策略, 该策略的主要目的 为利用 E S S解耦热电联系;

需要考虑 E S S的运行成 本/费用、 容量和充电功率等约束, 并且满足 E S作 为重要负荷热备用的需求.

3 ) 在实际运行中, 含CCH P系统的 R I E S中常 常是多台 G T 联合运行, 因此优化机组组合过程中 不仅需要考虑电负荷、 可再生能源出力和不同机组 启停特性等常规约束, 还需要考虑 G T 出力状态、 热 负荷、 能量转化设备、 E S S特性及日前电价曲线等相 关约束条件. 1.

3 E S S及其在 R I E S中的作用 G T 的出力热电比一般在1. 5左右, 因此当负荷 的热电比为1. 5时可以将系统能源充分利用, 但实 际运行中并不是所有情况下都能满足此热电比, 这 就需要系统具有相对灵活的适应性[

1 9] .在系统设 计中, 若按照冷热电负荷的峰值来确定发电容量, 势 必会使系统容量过大, 系统将全年处于低负荷运行 状态, 不利于经济性;

若按照负荷的平均值来设计容 量, 必定会出现高峰供热能力不足的问题, 而含有 E S S的RIES可有效解决这一矛盾.通过E S S可以 解耦热电生产之间的出力约束, 使负荷的热电比维 持在1. 5左右, 脱离 以热定电 这一限制.同时还 可以在时间上解耦能源生产与消耗必须对等的约束 条件, 实现能量消耗的跨时段转移来解决可再生能 源消纳难题.

2 可再生能源出力随机性建模 2.

1 可再生能源出力预测 可再生能源出力受天气影响, 其实际出力与预 测出力不完全一致, 直接代入可再生能源预测出力 曲线进行计算不能反映真实的系统运行成本, 所以 需要将预测值的波动考虑在内.本文采用对预测值 按其误差分布采样的方法来模拟实际中预测值的波 动情况.每次采样结果代表一种可能出现的场景, 在完........