浅析区域综合能源多能耦合协同技术

毛志斌 周俊 蔡剑 侯惠娜

国网衢州综合能源服务有限公司

0 概述

综合能源系统，简称IES。IES由庞大的规模、多类型的元件构成，集成了热能、天然气、电能等多种能源形式，保证系统可再生能源消纳能力的前提下兼顾经济性，研究综合能源系统的规划已成为重要课题之一。

区域综合能源系统多能耦合规划可分为结构规划和系统规划两部分。其中结构规划是指在园区未开展的场景下，通过对目标区域内资源分布情况、多种能源需求分析，在源网荷储等多阶段进行合理控制，针对所设计的各个规划环节模型，合理调度安排，获取对于源端和荷端之间的供需平衡。调查研究园区内各项设备的建设年限，设备现状，运维成本等信息，为进一步规划提供前提依据。系统规划则是指结构规划的有效延伸和具体体现，立足系统运行的前提下，以规划区域内彼此分立的不同能源系统为研究对象，达到耦合不同能源的目的。

1 针对源端供应环节规划

在满足用户多种用能需求和达到各种经济技术指标的前提下，针对区域综合能源系统源端供应环节的优化，充分考虑园区存在的不同能源形式间的耦合机理及物理特性方面的差异和互补，确定在源端供应环节各个生产设备、转换设备及存储设备的配置方案。目前应用于综合能源系统中主要的设备见表1和表2。

表1 能量转换设备

表2 能量存储设备

在目前的综合能源系统中，借由以CHP、P2G等设备为代表的能量转换装置，实现了热能、天然气与电力之间的有效耦合。目前，国内已有部分专家学者对IES的规划问题开展了相关研究。文献［1］和文献[2］就IES的进一步改进规划问题开展了相关工作，进行了燃气锅炉、燃气机组和发电机组的配置规划。文献［3］选取实际供电区域内的若干变电站低压侧的典型日负荷曲线，引入调峰适宜度指标，通过识别峰谷差变化特征并结合相应的控制策略，实现了储能系统的选址定容优化，有效平抑了系统的波动性。

2 针对荷端供应环节规划

在IES系统中，用户端的参与度得到大幅度的提升，用户端的积极参与对于区域综合能源系统耦合协调控制的功能性，灵活性提出更高要求。用户可根据园区所提供的各种能源价格、供给情况等多角度选择能源，即通过用户的需求响应来实现源与荷之间的平衡。

区域级的用能单位多选取工业园区、居民区等用能集中片区，此外还包括能量供给系统、储能系统等传输网络等。能源微电网作为区域IES的子系统，主要由CCHP和小型储能设备构成，以单个厂房、商业体或居民楼为用能单元。区域级IES的规划，不仅要考虑CHP机组、电制气设备等能量转换装置及能量存储装置的选址、选型、定容，还要对电、气、热网络的建设进行规划。文献［4］搭建了兼顾运行成本、排放成本、弃风成本的电－气耦合系统综合调度模型，有效分析了天然气负荷变化与系统调度的关系及对系统经济性和污染排放的影响。在进行系统规划时，要充分考虑多种能源的转换互济效应，利用天然气、热能系统时间常数大的特点，充分发挥其能量存储能力，以应对负荷高峰，提升供应能力，鼓励用户根据能源价格及供给能力调整能源选择，将需求侧响应应用到多种能源协调管控中，以达到提高能源利用率、供应可靠性的目的。在以城市为主的能源消费环节中，个体能源消费行为通常存在一定差异，因而对以建筑设施为单位的能源微电网进行规划设计显得十分必要。文献［5］和文献[6］对多个能源微电网协调运行和各自独立运行的情况分别进行了分析，分别从微电网电力互联和多能流协同互补方面研究了协调运行的方案。

区域综合能源系统（RIES）由于广泛涉及电/气/热/冷等多种能量形式耦合，其规划工作面临诸多挑战[7,8]。提高能量利用效率是RIES规划的重要任务之一，传统能量效率的定义仅计及了能量在数量上的变化，却忽视了能量在品质上的差异，无法准确地衡量RIES的能量利用水平。胡袅，尚策等提出使用兼顾数量和品质的效率作为衡量RIES能量利用水平的标准。首先，定义了能量品质系数的概念用以量化不同形式能量的品质差异，并提出基于黑箱模型的RIES总体效率计算方法建立了五层级能源集线器模型用以处理多能耦合问题，确保区域能量供需平衡。以经济性和效率为优化目标构建了RIES多目标规划模型，设计了兼顾规划与运行的双层优化结构，并联合运用改进的非支配排序遗传算法（NSGA－Ⅱ）和内点法实现模型高效求解。最后，可选取某工业园区RIES作为算例对所提出的方法进行验证。

单目标规划中，通常选取经济性作为优化目标，不同研究的差异主要体现在RIES经济性的核算方法上。如文献[9]提出了一个考虑区域能源供应商和综合能源管理中心净收益双重最大化的双层规划模型。文献[10]考虑能源站、管网设备初始投资及施工费用等因素，建立了RIES投资费用模型。环保性是RIES规划需考虑的另一个重要因素，在目前的研究中通常被量化建模为污染物排放量，特别是碳排放量，一般不作为独立目标，而是通过碳税（carbon tax）转化为碳排放成本后，与其他成本项共同组成总经济性目标进行优化。

单目标规划的主要弊端在于无法兼顾RIES多项性能之间的协调。为解决此局限性，RIES多目标规划方法被陆续提出。文献[11]利用非支配排序遗传算法,对RIES运行参数进行了优化，在最小化总成本的同时使节能率最大化，并提出了考虑负荷不确定性的随机多目标优化模型。文献[12]在考虑电转气运行成本的基础上，分析了其对综合能源系统风电接纳能力与运行经济性的影响。

文献[13]以全寿命周期成本最低和年CO2排放量最小为优化目标，对微能源网关键设备容量进行多目标优化配置研究。文献[14]以经济效益和环境效益为目标提出了一套完整的能源站一体化优化设计方案。典型的综合能源结构见图1。

图1 典型的综合能源结构图

3 各协同规划方法的评价综述

当前多目标协同规划的数学模型基本都是以投资费用最小、综合效益最大化为目标的成本运行函数。园区级综合能源系统协同规划过程中存在不确定性问题，包括供能侧、耦合与转换侧和用能测。因此，规划中要考虑不确定性。详细评价见表3。

目前的多目标优化较少考虑协同规划环节，有必要加强协同模型的完善性科学性，多考虑新能源消纳率等指标，减少短板。针对特点场景下不确定性的研究目前还较少，如何更好解决综合能源系统的不确定性问题是协同规划的关键。

表3 各协同规划方法对比分析明细表