含压缩空气储能的能源互联微网型系统优化配置

王之龙，于东立，门向阳，曹 军，方 野

（1.华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206；2.中国南方电网超高压输电公司天生桥局，贵州 兴义 562400）

21世纪以来，经济发展和能源紧缺的矛盾日益凸显，推动了对风光气电储微网综合规划设计的研究［1］。能源互联微网能够整合源侧多类供能能源和用户侧冷热电负荷综合需求，实现一体化运行，灵活的选择并网或孤岛模式，是未来电网的重要发展形势。

能源互联微网中储能可以缓冲分布式能源随机和间歇的发电量［2］，其容量配置是微网经济安全运行的重要因素。而CAES除了具有造价低、储能容量大、启动时间快等特点［3］，其特有的冷热电三联输出更好的契合了能源互联微网中多类型能源的需求，成为微网储能配置新选择。文献［4］利用压缩气储的耦合燃气轮机技术，增加了新能源的消纳，但未考虑对微网其它设备容量影响。文献［5］分析了电动汽车有微网调度中改善峰谷差的作用。

需求侧响应可以引导用户调整负荷结构从而影响能源互联微网中设备容量配置，潜在可控居民负荷约占居民总负荷的60%［6］。在能源互联微网调度运行中已有较多文献研究需求侧响应减小负荷峰谷差［7］、降低微网运行成本、提高分布式能源利用率，但对储能容量配置的影响较少涉及。

在上述背景下，本文主要研究综合CAES和需求侧响应的能源互联微网型系统容量配置和运行费用优化。首先构建含燃气轮机等能量转换设备，分布式能源，冷热电三联输出CAES系统和需求侧响应的能源互联微网模型。以年运行费用最低为优化目标，综合考虑安装成本、维护成本、能耗成本、需求侧响应成本和售电收益。设立有无CAES和需求侧响应4种场景，对比分析CAES和需求侧响应对燃气轮机等耦合元件容量配置及各类成本影响，以及相关参数和V2G对微网的影响。最后，为能源互联微网的容量配置和运行优化提出合理规划方案。

1 能源互联微网型系统结构和数学描述

本文构建含光伏（photovoltaic,PV）、风电（wind turbine,WT）、CAES、燃气轮机（micro turbine,MT）、余热锅炉、电制冷机（electric refrigerator）、吸收式制冷机（absorption refrigerator）、燃气锅炉（Gas Boiler）及电热冷负荷并网运行的能源互联微网型系统，如图1所示。

图1 含非补燃压缩空气储能的能源互联微网结构

1.1 能源生产转化设备模型

1.1.1 热电联产模型

微型燃气轮机和余热锅炉作为热电联产的重要装置，是气电耦合的核心组件。热电联产（CHP）机组以天然气管道输送的天然气为燃料，生产电能和热能

1.1.2 光伏电池模型

假设光伏电池的温度等于环境温度，模型如式（3）所示式中：为第k组光伏电池在t时段的电功率；为第k组光伏电池在标准测试条件下额定功率；为第k组光伏电池在t时段光照强度；kT为功率温度系数；为第k组光伏电池温度；Tr为参考温度；GSTC为标准测试条件下的光照强度。

1.2 储能装置模型

1.2.1 CAES模型

非补燃压缩空气储能消纳多余风光电、低谷电等为用户侧负荷提供冷热电供应，减轻用能高峰期配电网压力。其冷热电三联模型如下

假设在Δt时间内充放功率恒定，储气室空气质量与额定质量的比和高温储热罐热量模型如下

式中：Ωt-1、Ωt分别为充放电前后储气室中储存空气的质量比；Mcav为储气室中额定空气质量；R为通用气体常数；Vcav为储气室的容积；Tcav为储气室的温度；分别为充放热前后高温储热罐中的热量；ηc、ηd分别为储热和释热效率。

1.2.2 V2G模型

V2G技术使得电动车可与微网系统进行双向功率交换，本文将电动汽车作为分布式储能单元参与调度。对模型做如下假设：①总调度时间T，共N辆电动车，且每辆参数类型均一致；②电动汽车电池为锂电池且恒功率充放电；③电量低于60%的电动车参与调度，且离开时电量不低于额定容量的80%；④假设参与的电动车可进行全天调度。模型如式（7）所示。

时刻t车辆k的实际充放电功率为

1.3 需求侧响应模型

可平移负荷可根据价格激励引导负荷从电价高峰转移到电价低估时段，也可根据分布式能源的波动性将峰值负荷转移到分布式能源高峰出力区

2 能源互联微网型系统容量配置模型

2.1 目标函数

能源互联微网系统的优化以年运行费用最低为目标，目标函数如下

式中：CIN表示设备一次性投资成本折算到每年的费用支出；Cs表示设备s的单位容量安装成本；PNs表示设备s的安装容量；r表示基准折现率；ls表示设备平均寿命；i=1,2,3分别表示夏季、冬季、过渡季；COP,i表示i季节的能耗成本；COM,i表示i季节的维护成本；CDR,i表示i季节的需求侧响应成本；CV2G,i表示i季节的V2G成本；di表示i季节的典型日天数；分别为天然气成本、需求侧响应成本和购售电成本；μPV、μWT、μMT、μGB、μER、μAR、μCAES、μTES分别为光伏电池、风电、微型燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、吸收式制冷机、压缩机及透平机、高温储热罐的维护成本分别为t时刻购电功率、售电功率、光伏功率、风电功率、燃气轮机消耗天然气功率、燃气锅炉消耗天然气功率、电制冷机消耗电能、吸收式制冷机电能。

2.2 约束条件

（1）平衡约束

（2）可控机组约束

（3）CAES/EV约束

CAES和EV应满足容量和充放功率限制，且不能同时充放电。

式中：Ωmax、Ωmin分别为储气室空气质量比的上下限；分别为高温储热罐中热量上下限；分别为高温储热罐充放热功率上下限；分别为储气室充放电功率上下限；为0-1变量，保证CAES不能同时充放电；WEVN,k为电动车额定容量。

（4）设备安装容量约束

式中：PNSmax、PNSmin分别为设备s安装容量的上下限；nPVmax、nPVmin分别为光伏电池安装数量的上下限。

（5）需求侧响应约束

可平移负荷转出转入量应平衡且转移负荷量和转移时间间隔满足限制。

上述能源互联微网模型为混合整数规划问题，针对该问题，本文在MATLAB中调用CPLEX进行求解。

3 算例分析

3.1 算例设置

本文以含风光储的能源互联微网向某居民聚集区提供冷热电负荷为例［2］。能源互联微网中分布式光伏、CAES、能量转换设备参数详见参考文献［8］—文献［9］，设备基准折算率取5%。系统热负荷由燃气轮机和燃气锅炉提供，冷负荷由电制冷机和吸收式制冷机提供。燃气轮机和燃气锅炉消耗天然气，单位天然气价格为2.05元/m3，低热值9.78 kWh/m3。

当地分布式风电和光照强度如文献［10］所示，单个太阳能电池模块容量选取为0.2 kW；需求侧响应补偿价格为0.4元/kW；电动车初始电量服从N（0.5,0.4）定义域［0.2,0.9］的正态分布，电池放电的补偿价格为0.4元/kW；电价采用分时电价；为缩短仿真运行时间，选取夏季、冬季和过渡季的典型日冷热电负荷数据而不是年负荷数据，各季节典型日持续天数分别为92、90和183天。其余相关能源互联微网参数见文献［9］。

3.2 微网设备优化配置

为分析需求侧响应和CAES对能源互联微网优化配置的影响，建立以下4种场景进行对比分析：场景一为不考虑需求侧响应和CAES；场景二为仅考虑需求侧响应，忽略CAES；场景三为仅考虑CAES，忽略需求侧响应；场景四同时考虑需求侧响应和CAES在系统容量配置中的影响。4种场景下微网中设备容量配置如表1所示，各类成本如表2所示。

对比分析4种场景可知，需求侧响应和CAES通过影响微网设备和光伏的安装容量进而影响微网费用。由于CAES降低负荷峰谷差，且其具有冷热电三联的输出特性，减小了燃气轮机、燃气锅炉和吸收式制冷机的安装容量，使得安装成本降低，且在光伏出力高峰区储存多余的光伏，增加光伏消纳率。需求侧响应则将负荷转移到光伏出力峰值和电价低谷区，以提高新能源利用率、降低峰谷差。V2G供电需要支付一定的补偿费用，但应合理设置补偿价格，增大V2G调差效益。

3.3 CAES参数对微网运行成本和容量配置的影响

CAES透平压力及透平温度是设计CAES的重要参数。模型中透平温度的不同，通过回热利用子系统消耗的储热罐中热量不同；透平压力通过节流阀压力调节系统控制，本文重点研究不同运行方式优化配置，因此忽略压力调节及温度控制过程中的损耗。

表1 4种场景下微网中设备容量配置

表2 4种场景下各类成本 万元

3.3.1 CAES透平压力对微网运行成本和容量配置的影响

GAES透平压力与微网设备容量关系如图2所示。在储气室空气质量充足的前提下，由图2可知，透平压力增加，透平机的出力增大，压缩机的安装容量逐渐增加，能够在光伏充足和负荷低谷时消耗更多的电能，并在负荷高峰区提供电能，削峰填谷，从而降低了燃气轮机的安装容量。燃气轮机容量降低使得余热锅炉回收热量减少，从而降低余热锅炉热出力，为补足热负荷缺额，燃气锅炉配置容量增大。透平机配置容量增大，增加了CAES供冷量，一定程度上减小了电制冷的配置容量，使得吸收式制冷机容量减小。CAES容量的增大使得负荷缺额减少，从而降低了光伏的安装数量。

图2 透平压力与微网设备容量关系

CAES透平压力与年运行费用关系如图3所示。由图3可知安装成本随透平压力增大而增加。CAES安装成本相对较高，容量的增加对安装成本影响较大。但CAES容量的增加减小了负荷的峰谷差，从而减少了购买的天然气电能及可平移负荷的转移量，进而减少了能耗成本和需求侧响应成本，同时增加了售电收益，使得系统年运行成本降低。

图3 透平压力与年运行费用关系

3.3.2 CAES透平温度对微网运行成本和容量配置的影响

GAES透平温度与微网设备容量、年运行费用的关系分别如图4和5所示。由图5可知，年运行费用随透平温度的升高先增大而后降低。结合图4可知，在CAES额定出力范围内，透平温度400 K前,透平温度升高，透平机出力增大，配置容量相应增大。

图4 透平温度与微网设备容量关系

图5 透平温度与年运行费用关系

在透平温度升高过程中，透平后的低温气体温度升高，使得透平过程中产生的冷量减少。为补充冷负荷缺额，电制冷机的配置容量增大，储能容量的增加，减小了负荷峰谷差，从而减小了燃气轮机的配置容量，余热锅炉回收热量减少，使得燃气锅炉配置容量增大。

透平温度在400 K后，透平气体温度高于环境温度，CAES不在释放冷量，所以电制冷机和吸收式制冷机的配置容量保持不变。由于CAES容量的增大，用户侧负荷峰时提供电能增加而减小了负荷的转移量，从而降低了需求侧响应成本，使得系统年运行费用降低。

3.4 需求响应对微网运行成本和容量配置的影响

需求响应与微网设备容量、年运行费用关系分别如图6和图7所示。由图6可知，当可平移负荷在占电负荷10%以内时对微网设备的容量影响较为明显。

可平移负荷比例增大，电价峰时可平移负荷增多，可平移负荷的补偿成本相较燃气轮机发电成本较低，从而减小燃气轮机、余热锅炉容量。峰值负荷的转移减轻了CAES的供电压力，从而减小了压缩机和透平机的容量。一部分可平移负荷转移光伏出力峰值区，增加了光伏的安装数量。当可平移负荷大于10%时，峰值负荷基本满足供应，微网各设备容量基本保持不变。由图7可知，随着可平移负荷比例增加，成本减小逐渐变缓。

图6 需求响应与微网设备容量关系

图7 需求响应与年运行费用关系

3.5 V2G对微网运行成本的影响

V2G技术使得电动车可以参与到微网系统调度。对比有无V2G对微网系统的各类成本影响如表3所示。

表3 V2G对各类成本的影响 万元

V2G可以降低微网运行的年费用，虽然对V2G放电进行补偿增加了V2G运行成本，但V2G的调峰作用降低了微网的运行成本、维护成本、需求侧响应成本3%，4%和4.8%，从未使得系统运行更经济。

5 结论

本文建立了含CAES和需求侧响应的能源互联微网型系统优化配置模型并得到相关结论如下：

（1）单独的CAES和需求侧响应都能降低能源互联微网年运行成本，虽然CAES和需求侧响应增加了安装成本和需求侧响应成本，但利用电价峰谷差调度负荷并提高分布式能源消纳降低了运行成本。

（2）同时引入CAES和需求侧响应，能源互联微网年运行费用更优，设备配置容量更合理。但需求侧响应降低成本相较于单独考虑需求侧响应时，对微网年运行成本影响削弱，CAES对用户侧负荷的削峰填谷及分布式能源的消纳影响了可平移负荷的转移量，所以应该合理制定可平移负荷补偿价格。

（3）CAES透平压力和透平温度直接影响了透平机出力，进而影响透平机和压缩机的安装容量。在储气室空气质量充足前提下，微网年运行成本随透平压力增加而降低，透平压力影响CAES出力，从而改变燃气轮机等设备配置容量。透平温度不仅直接影响CAES的电热出力，还通过改变透平机透平输出温度影响CAES供冷量，进而影响能源互联微网中吸收式制冷机和电制冷机等设备容量。因此可根据不同地区冷热电负荷比例，合理设定透平压力和透平温度。可转移负荷比例增大可以降低微网运行成本，但随着比例增大降低效果减小，所以应合理设置用户可转移负荷的比例，V2G的投入同样有利于微网运行费用的减小。D