分布式能源系统经济性优化建模研究

杨兴林，罗星星，王玉宝，邹晓薇

(1.江苏科技大学能源与动力工程学院，江苏镇江212003)(2.沪东重机有限公司，上海200129)

当前，我国分布式能源进入实质性快速起步阶段，即将迈向规模化实施进程，产业前景十分广阔［1－5］.分布式热电冷联产系统(combined cooling，heating and power，CCHP)，利用这套设备可以不完全依赖电网系统，同时实现一个基地、一个院所、一群民居等区域用户的独立用电、供冷、供热，对实现区域用户市场和楼宇用户市场的供能有着重要的现实意义［6－9］.相比于传统电网供能方式，该系统的主要优点有:①节约能源，实现能量的梯级利用，能源利用率可达72%以上;②清洁环保，实现温室气体的超低排放;③模块化设计，使用寿命长，系统维护费用低，降低了投资成本，缩短了回收周期;④系统运行安全、灵活、可靠.

文中提出一种分布式能源系统经济性优化模型，通过对某示范工程大楼(以下简称示范大楼)分布式能源系统供能方案进行经济性优化分析，验证此模型的实用价值，使分布式能源供能不仅能够满足用户要求，又可以提高系统运行的经济性，进一步增加了用户的满意度.

1 系统优化分析

由于分布式能源系统复杂，牵涉到方案和运行多方面的优化，为了简化问题，文中只对分布式能源系统运行的经济性加以分析，优化方案的设备选择燃气内燃机与余热直燃溴化锂空调机组组合.由年度化成本和年运行收益建立优化的目标函数，建立以电定热(热电平衡)的数学模型，并在此基础上进行经济优化分析.

“以热定电(热电平衡)”模型，即这种模型要求电量基本满足要求，当不足时可以从外网补充，冷热不足时可以采用补燃的方式补充［10］.当电力、冷热负荷富裕时由于系统设置逆保护功能，电力并网不上网，并且发电机发电量设置为用户最低用电负荷，因此电力富裕量极小，相应产生的的冷、热量不会产生富裕量.

影响系统成本的因素包括设备初投资、年购电费、年燃气费以及设备维护费;系统运行收益包括政府补贴、发电收益、供热收益以及制冷收益(图1).

图1 系统成本、收益示意图Fig.1 System cost and revenue schematic plot

2 建模

冷热电三联供系统首要的优势在于可以实现对能源的深度分级利用.联供系统通过不同循环的有机整合可以在满足用户需求的同时实现能源的综合梯级利用，使能源的利用率达到85%以上，而传统的发电厂能源有效利用率仅为30%～40%，因此，CCHP可以大大提高能源利用效率.但是对于一个具体的能源需求问题，需要对于三联供系统的经济性做出定量的评价，由于传统系统的经济性评价是基于单一能量品种的，而CCHP涉及到热、电、冷3种能量形式，这就需要建立基于全系统的CCHP系统综合经济性评价模型［11］.

国内对分布式能源系统经济性分析的研究主要为:①利用建筑能耗分析软件建立CCHP系统和建筑模型，进行设计日模拟，进而模拟全年运行情况［12］;②在“单耗分析”理论基础上，建立了系统在热电运行方式和冷电运行方式下不同环节的燃料单耗及成本单耗的计算模型，得到系统中各个环节(设备)存在的附加单耗过大的原因.国外的研究主要是基于数学程式的发电建模方法，并用数学规划法对系统进行优化.

2.1 优化公式

1)在经济学分析中，年度化成本是将非能量费用年度化［13］，其公式为:

式中:Cax为年度化成本，元 /年;Cox为初投资，元:Sv为经济寿命期后的残值系数;PWF(i，M)为现金系数;FN为第 N年耗费的运行成本，元;CRF(i，M)为资金回收系数.其中，现金系数、资金回收系数分别为:

式中:i为基准收益率，此处指银行利率;M为系统运行寿命，年.

2)对于一个具体的能源系统，假设每年支出购买能源的费用和维护费用等值，则年度化成本可简化为设备初投资折旧费Cox1与年费用Cl之和，得到以下公式:

式中:Cox1为设备初投资折旧费，元;Cl为年费用，元;Cgm为系统年燃料费，元;Cwm为系统年维护费，元;Cem为系统年购电费，元.

3)设备初投资(内燃机和空调机种类多，价格良莠不齐，文中根据某厂家给出的公式计算)

式中:CGE，Ccon，Ctrs分别为燃气内燃机单价，余热直燃空调机单价，机组运输安装费，元;Pe为单台内燃机额定出力，kW;n为机组台数;Qc为制冷机组额定制冷量，kW.

4)年燃气费

式中:Cg，Ccq，Cheat，Ccool分别为年燃气费，春秋季燃气费，供热期燃气费，制冷季燃气费，元;ag为单位体积天然气价，元/m3;T，T1，T2分别为春秋季、制冷季、采暖季机组运行时间，h;n1为春秋季运行机组台数;Hu为天然气低位发热量，kJ/m3;ηGE为内燃机发电效率;ηcon为余热直燃机供热效率;COPcon为余热直燃机制冷系统;Qbheat，Qbcool分别为余热直燃机采暖季、制冷季补燃的热量及冷量，kW.

5)年购电费

式中:Cex为年购电费，元;ae为电网电价，元/(kW·h);Pcq，Psw分别为春秋季从电网购买电量，冬夏季从电网购买电量，kW.

6)以电定热年运行收益

式中:Cins为年运行收益，元;Cinheat为年供热收益，元;Cincool为制冷收益，元;Cingd为年供电收益，元.

式中:ah，ac分别为热价、冷价，元/kW·h;Qheat，Qcool分别为用户需求的热负荷、冷负荷，kW.

2.2 优化模型

当系统的年度化成本最小，运行收益最大，整个系统运行的经济性最优，因此可得以电定热运行模式下目标函数为:

MinX=Cax－Cins=f(Pe，Qbheat，Qbcool)

式中:Pe为单台内燃机发电功率，kW;Qbheat为采暖季补燃热量，kW;Qbcool为制冷季补燃冷量，kW;且Pe，Qbheat，Qbcool为优化的决策变量.

函数格式X=fmincon(fun，x0，A，b，Aeq，Beq，lb，ub)

式中:f(x)为目标函数;fun为fun.m的m函数;x0为初始值，A，b，Aeq，Beq 分别为线性约束矩阵;lb，ub为优化变量的上下临界值.

3 项目验证

3.1 示范大楼概况及负荷分析

某示范大楼，设计建筑面积81 000 m2，主要用作办公、专项实验室及餐厅.全年用电量较高，电负荷为2451 kW.且办公楼也有夏季冷/冬季热空调以及少量生活热水的需求.从表1冷热负荷分析可知，示范大楼最大电负荷约为2 600 kW、最大冷负荷为6 249 kW，最大热负荷为4 326 kW.考虑到部分节假日大楼关闭，运行时间为制冷季节150 d，采暖季节125 d，其余过渡季节22 d，每天8:00～18:00运行，10 h/d(工作时间内)，预计全年运行2970 h，具体负荷情况见表1.

表1 大楼负荷情况表Table 1 Building loads

3.2 天然气分布式能源供能方案

3.2.1 设计思路

以“以电定热、热电平衡”为设计原则对系统进行配置，采用内燃机和热水型溴化锂机组组合，其余不足的能量全部由外电网补充.其他传统节能方式(市电、电制冷机组或燃气锅炉等)作为备用和调峰.

根据《分布式供能系统工程技术规程》，并入电网的分布式供能系统的总装机容量不应大于相应电力系统接入点上级变电站容量(2 600 kW)的30%，可知系统适宜的配置容量不应大于800 kW.

3.2.2 系统主要设备配置

考虑到系统的经济性和可靠性，采用多个单元组成分布式能源系统，其通过电网构成能源互联网，系统间可互为补充，互为备用;具有较强的自适应性和抗负载扰动性，实现供能效率最大化.系统中主要设备参数如下:

1)发电机组选择燃气内燃机参数见表2.

表2 TCG2016 V08C内燃机相关技术参数Table 2 TCG2016 V08C internal combustion engine related technical parameters

2)制冷机组选用热水型溴化锂机组，参数见表3.

表3 LCC-12D热水型溴化锂机组相关技术参数Table 3 LCC-12D hot water LiBr unit related technical parameters

3.3 经济性优化

3.3.1 原方案经济性分析

示范大楼首先由分布式能源系统供能，不足的部分通过电网供应.系统的投入资金与输出效益分析见表4.

分析表4，与初投资相比，系统运行的年收益较少，仅为134.3万元，系统静态回收期却高达5.37 a，系统的经济性有进一步提升的可能.因此，希望通过对系统运行方案优化，增加系统年收益，缩短成本回收周期，提高系统经济性.

表4 经济性分析Table 4 Economic analysis

3.3.2 优化结果分析

根据文中所提模型，对师范大楼分布式能源系统的运行进行模拟，结果见表5及图2.

表5 系统优化运行收益情况Table 5 System optimization run earnings

图2 系统收益Fig.2 System earnings

图2a)为n1=1，n分别取 1，2，3，4 时系统收益情况，可以看出:当n1一定，n越小，即冬夏季运行的机组越少，Cx值也越小，即当机组的发电量越接近用户端的实际负荷时，系统成本回收期就越短，系统经济性就越好.

从图2b)，c)，d)趋势可知，当冬夏季运行的机组台数一定时，春秋季运行的机组台数越多，即n一定，n1越大，系统经济性越好，并且n1越接近n越好.虽然办公楼对于春秋季的冷热负荷需求较小，几乎不会产生冷热收益，但系统燃烧天然气发电的成本要比直接购买市电要小得多，所以得以保证系统经济性.

图3为n=n1=1，2，3，4 的收益情况，从图可知，当n=n1时分别取1，2，3，4，n越小系统运行产生的收益越多，成本回收期越短.

图3 n=n1=1，2，3，4 系统收益Fig.3 n=n1=1，2，3，4 system earnings

综上所述，n=n1=1时，系统产生收益最多.但是，如果整个系统只有一套设备，那么一旦这套设备发生故障，整个系统就会陷入瘫痪状态，无法运行，这种情况非常不利于系统的稳定性，所以在既保证经济性和稳定性的前提下，选取了n=n1=2.因此系统最佳运行组合为n=n1=2，其成本回收期为2.65a，详细收益数据见图4.

图4 n=2，n1=2系统收益Fig.4 n=2，n1=2，system earnings

4 结论

文中提出的建模方法是根据具体案例的能量需求特性，采取不同的运行策略，建立优化目标函数，进行分布式能源系统的经济性的优化分析，以确定不同运行策略下的最佳容量配置.通过文中优化结果分析可知，当内燃机发电机组额定功率为397.3 kW，并且两台发电机组同时运行时，发电机组输出的功率较为接近示范大楼用户实际负荷量.示范大楼电负荷、冷热负荷由此分布式能源优先提供，电力不足则从电网购买;冷热负荷不足则通过溴化锂机组补燃补充，以达到系统最佳经济性.原系统运行方案成本回收期为5.37 a，优化之后缩短至2.65 a，经济性提高了50.7%，优化效果显著.此优化模型，不仅仅针对某示范工程大楼，同样也可为其他分布式能源系统提供一些借鉴，有较好的应用前景和实用价值.

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