徐思雨 应雨龙 陈云龙雨
1.上海电力学院能源与机械工程学院;2.上海电机学院电子信息学院
关键字:综合能源系统;设计优化;结构优化;运行优化
在PPP和新电改条件下,区域能源互联网的实质是在多能互补基础上的综合能源服务[1]。传统能源系统规划通常仅面对单一能源系统(如冷、热、电、天燃气),不能优化配置各个能源系统的资源,因此,整体能源资源利用效率较低。针对这一问题,在解决分布式清洁能源的背景下,研究人员提出了综合能源系统协同规划的概念,即将冷、热、电、热水、天燃气等多种能源耦合,形成一个多种能源综合转换利用的物理系统,以充分发挥不同形式能源的互补与协同效应,在更大范围内实现各个能源系统的资源优化配置,提高系统运行灵活性的同时,提高分布式清洁能源消纳能力和系统综合能效与可靠性。国内外许多研究机构、能源企业已经开展了相关的项目探索,如欧盟ELECTRA示范项目[2-3]、欧盟E-De-Ma项目、英国曼彻斯特示范工程[4-5]、德国朗根费尔德示范工程、日本柏叶智慧城市[6]和加拿大耶洛奈夫镇示范项目[7]等与国内的延庆县示范工程[8]、上海迪士尼度假区示范[9]、崇明岛示范工程[10]等。
能源综合服务系统的优化决策是一个复杂的系统问题,很大程度上取决于决策者偏好及其所确立的优化目标。从时间尺度上,能源综合服务系统的优化可以分为长期战略优化(战略规划)、中期战术优化(战术规划)和短期运行优化(运行规划)三个层次,如图1所示。任一层次均需实现该层次所规定的特定目标,同时该层次的决策将成为低层次的约束条件。
图1 能源综合系统的优化决策过程
孔祥强等[11]采用模式搜索和惩罚函数两种方法,以年运行费用最小为目标函数,对分布式热电联产系统的运行策略进行了优化分析。Bischi等[12]基于混合整数线性规划理论,以日运行费用最小为目标函数,考虑能源价格、运维费用、启停损耗、外界温度等相关因素,构建了分布式热电联产系统的运行规划模型。Facci等[13]分析了分布式热电联产系统常规“以热定电”和“以电定热”的模式,提出了系统运行优化的动态规划模型。黄子硕等[14]分析了多能互补分布式能源系统综合能效的影响因素,并以夏季工况为例给出了几种典型配置下的综合能效水平。任洪波等[15]论述了分布式热电联产系统设计优化研究进展,提出了由结构优化、设计优化和运行优化所构成的系统优化的层次型框架体系。相比于分布式热电联产系统,由于综合能源系统固有的多元性与复杂性,其系统优化研究将是当前及未来能源系统工程研究的主要课题之一。此外,尽管大量文章讨论了分布式热电联产系统的设计优化与运行优化研究,但很少有论文研究其标准化建模方法。基于调度系数,Chicco等[16]提出了一种为小规模冷、热、电三联供系统自动生成耦合矩阵的建模技术。由于涉及调度因子,所建立的综合能源系统规划模型是非线性的,该方法对于大型的综合能源系统而言太过复杂。Almassalkhi等[17]提出了一种能量“输入-存储-转换-存储-输出”结构的综合能源系统线性建模方法。然而,该建模方法只能处理固定结构形式的综合能源系统。当前,研究一种适用于各种结构形式的,且灵活自动的综合能源系统计算机标准化建模方法和适用于面向结构、设计和运行的综合优化方法具有重要意义。
采用传统综合能源系统规划方法所建立的综合能源系统规划模型是非线性的,对于大型的综合能源系统而言太过复杂,计算耗时长。为了解决上述技术问题,提出一种基于标准化矩阵模型的综合能源系统优化方法,包括以下步骤:
步骤1:以综合能源系统优化研究为目标,提出一种综合能源系统标准化矩阵建模方法。从系统工程的视角出发,以能源转换设备之间的能量流作为状态变量来处理引入调度因子所导致的非线性问题,构建了综合能源系统线性规划模型。基于所提出的综合能源系统标准化矩阵模型,可用于开展包括结构、设计和运行的综合能源系统的综合优化。
步骤2:综合能源系统结构优化的目的是决定系统组成单元及其相互联系(能流结构和设备类型)。以系统年综合能效为优化目标,基于粒子群优化算法,构建了可用于开展区域综合能源系统最优结构规划的数学模型。
步骤3:综合能源系统设计优化,决定系统组成单元的技术特性(机型、容量和台数)。为提高综合能源系统供能可靠性,设计成区域型分布式能源互联网络形式,在满足区域用户的总冷、热、电量需求基础上,对于同类型能源转换设备,选择2台或2台以上设备并联运行,以此进一步提高系统综合能效与供能可靠性,实现区域综合能源系统的最优设计规划。
步骤4:综合能源系统的运行优化决定系统组成单元的逐时运行策略。以区域综合能源系统运行优化研究为目标,并以最小化运维成本为优化目标函数,构建可用于开展区域综合能源系统的最优运行规划的数学模型,为指导综合能源系统各设备单元最优的逐时运行策略提供理论依据。
综合能源系统是一种集成多种能源输入、多种能源输出以及多种能源转换设备的系统。综合能源系统是以坚强智能电网为基础的区域能源互联网,如图2所示。
图2 综合能源系统示意图
从系统工程的视角看,综合能源系统可由以下四个子系统组成:
①外部能源供应子系统:外部能源供应子系统支撑着整个综合能源系统的运行,供应整个系统运行需求的一次能源(天然气、燃油、煤)和二次能源(主网架供电),为整个系统运行提供能源保障。
②能源转换子系统:第一类是包括光伏发电、小型风力和小水力发电等的小规模可再生能源发电系统;第二类是以内燃机、燃气轮机、微燃机、燃料电池、斯特林发动机等为原动机的热电联产或冷、热、电三联产系统。第三类是辅助型能源转换系统,如燃气/油锅炉、储能设备等。通过各种方式将一次能源和二次能源高效转化成终端用户需要的多种能源形式。
③能源输送网络:能源输送网络将各个能源转换子系统产生的能源高效合理地传输到每个需要不同形式能源的终端用户,包括电网、热网和冷网等。
④用户终端子系统:用户终端子系统最终将能源转换子系统产生的能源消耗的系统。在需求侧,将多个不同类型用户(如居民用户、工厂、商场、写字楼、医院等)融入同一供能体系,通过用户间互补、互动实现负荷平均化。
电力系统计算机标准化建模是电力系统自动化的重要基础,同样,综合能源系统计算机标准化建模是未来多能源系统自动化的重要基础。
图3 综合能源系统的标准化矩阵建模方法
其中耦合矩阵C用以描述不同类型能源转换设备本身的转换特性。
1.1.1能源转换设备模型
各种能源转换设备的转换特性如下:
以内燃机、燃气轮机、微型燃机、燃料电池、斯特林发动机等为原动机的热电联产(CHP)系统:
燃气/油锅炉:
电制冷设备:
电制热设备:
吸收式制冷设备:
储能(Energy Storage)除了充放能行为外,还包括内部储能状态(state of charge,SOC)的变化:
储能设备第t时刻的储能状态为:
1.1.2综合能源系统线性规划模型
综合能源系统的能源输送网络包括电网、热网、冷网和天然气网等,如图2所示。本发明提出的标准化矩阵建模方法通过以能源转换设备之间的能量流作为状态变量来处理引入调度因子所导致的非线性问题。由于任意两个能量流之间的关系是线性的,因此不需要引入调度因子作为决策变量,如图4所示。
图4 综合能源系统线性规划模型的物理结构
1.2.1综合能源系统结构优化
综合能源系统结构优化的目的是决定系统组成单元及其相互联系(能流结构和设备类型)。以系统年综合能效为优化目标,构建了可用于开展区域综合能源系统最优结构规划的数学模型。
选取经济性、节能性和环保性三类指标作为优化目标。
1)经济性
选用系统年供热、冷、电总量作为经济性评价指标。
2)节能性
选取系统年一次能源消耗总量作为节能性评价指标。
3)环保性
综合能源系统的年CO2排放量包括从天然气中CO2的排放量和系统电力的CO2排放量,计算式为:
因此,综合考虑经济性、节能性和环境性指标,采用系统年综合能效作为优化目标:
设通过电制冷设备提供的冷量与总冷量需求之比:
设通过电制热设备(包括电加热和各种形式的电驱动热泵)提供的热量与总热量需求之比:
设系统中燃气/燃油锅炉与CHP设备消耗燃料量的比值:
设系统总冷量需求与总电力需求的比值:
设系统总热量需求与总电力需求的比值:
设系统当地生物质、光伏、风电能源折合当量标准煤后与系统总电力需求的比值:
此时,可以得到无量纲化的系统年综合能效表达式:
表示通过CHP设备消耗的燃料量与系统总电力需求的比值。
最终,以系统年综合能效为优化目标的优化函数为:
综合能源系统结构优化的目的是为了确定系统组成单元及其相互联系(能流结构和设备类型),如图5所示。
图5 综合能源系统结构优化示意图
其中优化算法可以选取粒子群优化算法、遗传算法等全局优化算法。
1.2.2综合能源系统设计优化
综合能源系统设计优化的目的是决定系统组成单元的技术特性(机型、容量和台数)。为提高综合能源系统供能可靠性,可以设计成区域型分布式能源互联网络形式(如图6所示),并且在满足区域用户的总冷、热、电量需求基础上,对于同类型能源转换设备,建议选择2台或2台以上设备并联运行,以此进一步提高系统综合能效与供能可靠性,实现区域综合能源系统的最优设计规划。
图6 区域型分布式能源互联网络形式
1.2.3综合能源系统运行优化
综合能源系统运行优化的目的是决定系统组成单元的逐时运行策略。以区域综合能源系统运行优化研究为目标,并以最小化运维成本为优化目标函数,构建了可用于开展区域综合能源系统的最优运行规划的数学模型,来为指导综合能源系统各设备单元最优的逐时运行策略提供理论依据,如图7所示。
图7 综合能源系统运行优化示意图
优化目标:最小化区域综合能源系统的运维成本,如式(26)。
综合能源系统优化规划与设计的关键是根据用户的总冷、热、电量需求确定具有长期经济性、节能性、环保性的设备类型和构成,构建高能效系统,在实施系统优化设计之前,做如下假设:
③由式(24)可知,当地可再生能源利用与综合能效的关系比较确定,且当地可再生能源利用情况通常受本地自然环境资源和能源政策条件限制,这里假设取;
④当前能源转换设备技术水平见表1;
表1 典型CHP系统发电与产热参数
表2 PSO算法和GA算法的相关参数
由表3可知,相比GA算法,PSO算法可以在同样种群规模和进化代数下更有效地搜索到最优目标结果。当区域用户冷/热/电需求、可再生能源资源利用情况和能源转换设备技术水平确定(如上述假设条件所述)时,综合能源服务系统配置方案为使用燃料电池为原动机的热电联产系统和吸收式制冷设备来供能,不使用电制冷/电制热设备、燃气/燃油锅炉时系统年综合能效最优,综合能效达83.5%。
基于区域用户侧冷热电需求变化情况,结合系统综合能效,综合能源系统结构优化计算结果如图8、图9、图10所示。
图8 系统最佳综合能效随区域总冷量需求与总电力需求的比值y的变化情况
图9 系统最佳综合能效随区域总热量需求与总电力需求的比值z的变化情况
表3 系统优化结果
图10 系统最优综合能效随区域总热/冷量需求与总电力需求的比值的变化情况
由图8所示,为当u=0.15,z=0.1,y从0到1时,系统最优综合能效随区域总冷量需求与总电力需求的比值y的变化情况;图9所示,为当u=0.15,y=0.1,z从0到1时,系统最优综合能效随区域总热量需求与总电力需求的比值z的变化情况;图10所示,为当u=0.15,y与z同时从0到1时,系统最优综合能效随区域总热/冷量需求与总电力需求的比值的变化情况。由上述三图可知,随着区域用户总冷量和/或总热量需求与总电力需求的比值增大,系统最优综合能效趋势为逐渐增大。
采用某一区域典型冷、热、电三联供系统的应用案例来阐述。该系统由一个背压运行的CHP设备,一个辅助锅炉(AB),一个吸收式制冷设备(CERG),及一个电制冷设备(WARG)构成。采用本发明所提出的建模方法,其系统标准化矩阵模型的物理结构描述如图11所示。该系统各设备单元的转换特性如表4所示。
图11 某一区域典型冷、热、电三联供系统
表4 系统各设备单元的转换特性
此时,综合能源系统线性规划矩阵模型(式(10))可缩放为:
其中,该区域终端用户冷、热、电等逐时需求如图12所示。
图12 区域终端用户冷、热、电等逐时需求
另外,天然气的气价为40 Euro/MWh且恒定。外购电的逐时电价如图13所示。
图13 外购电的逐时电价
区域能源供需平衡约束条件如下:
各设备单元转换特性约束条件如下:
采用Matlab自带的fmincon求解函数对该区域综合能源系统线性规划模型进行求解,得到如图14所示的系统各设备单元的最优逐时运行策略。
图14为提出的综合能源系统运行优化方法得到的区域系统各设备单元在24小时内的最优逐时运行策略。在0∶00~6∶00小时阶段,由于电价较低,区域终端用户的电需求全部由外购电供应。此后,由于电价高于天然气价,且为满足区域终端用户的冷、热、电需求,CHP设备、辅助锅炉(AB)、吸收式制冷设备(CERG)、电制冷设备(WARG)及外购电方式协同运行。在21∶00~24∶00小时阶段,区域终端用户只有电需求,且电价回落,该区域终端用户的用电需求全部由外购电供应。最终得到的最小化区域系统的运维成本为377.7725Euro,计算总耗时0.367053s(采用4.0 GHz双处理器的笔记本电脑)。
图14 区域系统各设备单元的最优逐时运行策略
对综合能源系统进行优化设计,首先要以能量转换装置之间的能量流为状态变量,对引入调度因子引起的非线性问题进行处理,提出了集成能量系统的标准化矩阵建模方法。综合能源系统的总体优化,即在提出的综合能源系统标准化矩阵模型的基础上,进一步对综合能源系统进行结构优化、设计优化和运行优化。
综合能源系统结构优化的目的是确定系统组件及其相互连接(即,能量流结构和设备类型)。以综合能源效率为目标函数,建立了系统结构优化的数学模型,并对区域综合能源系统进行了优化结构规划。设计优化的目的是确定系统部件,为提高综合能源系统的能源供应可靠性和效率,建议将其设计为区域分布式能源互联网络,并在满足区域用户的总冷、热、电量需求基础上,对于同类型能源转换设备,建议选择2台或2台以上设备并联运行。综合能源系统运行优化的目的是决定系统组成单元的逐时运行策略。以区域综合能源系统运行优化研究为目标,并以最小化运维成本为优化目标函数,构建了可用于开展区域综合能源系统的最优运行规划之数学模型,来为指导综合能源系统各设备单元最优的逐时运行策略提供理论依据。
实例研究表明,所提出的综合能源系统标准化矩阵建模方法和优化方法简单有效,该方法能根据不同综合能源系统应用场景,通过缩放综合能源系统标准化矩阵,快速建立相应的优化规划模型,在确保计算准确性的同时克服了以往非线性规划模型计算耗时长的缺点。有效地确定了系统组件及其相互连接,实现系统组件的技术特性和日常运行策略。