考虑综合需求响应的电热联合系统协同优化研究

李 雍

（三峡大学 电气与新能源学院，湖北宜昌 443002）

引言

近年来，环境气候不断恶化，化石能源储量日益减少。电热联合系统因具有较高的能源利用率，在引入风电等新能源后能进一步降低环境的污染以及化石能源的消耗等特点得到众多学者青睐，但其多种能源耦合及“以热定电”的运行方式也限制了各自的出力计划及对新能源的利用。因此，对电热联合进行优化以提升能源利用率成为目前研究的热点[1-7]。

本研究综合考虑新能源消纳以及系统经济性，在传统电热负荷综合需求响应的基础上，加入用户对于不同能源选择影响的研究。在由CHP机组、电锅炉、储能装置等组成的电热联合系统中，同时考虑系统各设备运行协同性，建立考虑综合需求响应的电热联合系统协同优化模型，最后算例仿真分析及对比结果验证本方法的有效性。

1 综合需求响应模型

1.1 系统能量转换模型

以抽汽式CHP机组为例，系统中能源转换装置的电热能源转换关系如下。

式中：Pg和Ph分别表示电功率和热功率；Jg和Jh分别为两种能源的单位热值；ηg和ηh分别为两种能源的利用率。

电锅炉装置的能源转换系数由其转换效率决定，而CHP机组两种能源皆来自煤等燃料，且由同一机组产出。把抽汽工况下的电、热功率折算到纯凝工况下，其折算表达式为：

式中：k为CHP机组在抽汽工况下热电特性曲线的斜率；Phit、Pgit、Phit分别为第i台CHP机组t时刻的折合功率、电功率值和热功率值。同时，CHP机组需满足出力约束：

1.2 综合需求响应模型与约束

将能源耦合转换与需求响应相结合，考虑用户对不同形式能源的选择，建立可转移及可转换负荷需求响应模型，以提升综合需求响应的效果。

（1）可转移负荷

（2）可转换负荷

可转移负荷和可转换负荷在概念上不是对立而是相并的，因此一部分负荷既是可转移负荷又是可转换负荷，基于此式（5）和式（6）可改写为：

式中：λ和μ分别为重合负荷占可转换负荷和可转移负荷的比例。

同时，根据可转移负荷和可转换负荷的特点，需求响应前后可转移负荷的总量不变，需满足约束：

式中：θ为0～1的变量，0表示电负荷，1表示热负荷。

由于用户需求响应参与度受供给侧的经济补偿度影响，实际参与调度的可转移或可转换负荷量会随之改变。因此需要满足约束：

式中：ϕt和ωt分别为可转移负荷和可转换负荷的实际参与比例；ϕmin、ϕmax和ωmin、ωmax分别为可转移负荷比例的最小值、最大值和可转换负荷比例的最小值、最大值。

2 电热联合系统协同优化模型

2.1 目标函数

以系统经济运行成本以及新能源消纳最优为目标，综合考虑CHP机组发电成本、电锅炉及储热装置运维成本、弃风惩罚费用。目标函数的表达式如下：

式中：Cz为系统的总调度成本；CH为CHP机组发电成本；CE为电锅炉运维成本；CS为储热装置运维成本；CW为弃风惩罚成本；PEt为t时刻电锅炉消耗的电功率；PS,store和PS,release为储热装置储放热功率；PWt为t时刻的风电实际上网量。

（1）CHP机组发电成本

设定CHP机组不停机运行，不考虑CHP机组启停带来的影响，仅考虑其运行成本：

式中：T为调度周期；NH为CHP机组台数；ai、bi、ci分别为CHP机组的运行成本参数。

（2）电锅炉运维成本

式中：ce为电锅炉单位运维成本。

（3）储热装置运维成本

式中：HS(t)和HS(t-1)为t和t-1时刻储热装置的储热量；ηS,store、ηS,release为储热装置t时刻储放热效率。因此储热装置的运维成本可表示如下：

式中：cs为储热装置的单位运维成本。

（4）弃风惩罚成本

式中：Pwt,real为风电t时刻实际风功率；cq为单位弃风成本。

2.2 约束条件

（1）电热功率平衡约束

式中：Pglt和Phlt分别为不参与需求响应的基础负荷；Pgt,out和Pht,out分别为需求响应后的各类型电热负荷总量；ηe为电锅炉能源转换效率。

（2）储热及电锅炉装置约束

本研究采用搭载YALMIP及CPLEX商业求解器的MATLAB平台对上述模型进行求解。

3 算例及仿真分析

3.1 算例设计

所建立的电热联合系统主要由热电联产机组、储热装置、风电机组、电锅炉以及电热负荷组成。风电机组功率为50 MW；储热装置传输功率100 MW，最大容量500 MW；CHP机组具体参数详见文献[4]。系统调度周期T为24 h，单位调度时段为1 h。其中单位电锅炉及储热运维成本为0.01元/kW；单位弃风惩罚成本为0.05元/kW；可转移比和可转换比φt,ωt∈[0.1,0.9]；λ和μ在时段18～23分别为0.5和0.3，在其余时段分别为0.05和0.03。

3.2 仿真分析及对比

选取以下三个场景对所构建算例进行仿真分析。场景一：考虑需求响应，不考虑需求响应中用户选择不同形式能源造成的影响，考虑多种设备协同运行优化。场景二：考虑需求响应且考虑需求响应中用户选择不同形式能源造成的影响，不考虑多设备协同运行优化，只对电源进行优化。场景三：考虑需求响应且考虑需求响应中用户选择不同形式能源造成的影响，考虑多设备协同运行优化，即本研究方法。

图1为三种场景下优化后的电热负荷曲线以及优化前负荷曲线。三种场景均考虑了需求响应，因此电热负荷曲线得到调整，场景二和三电负荷曲线较场景一更为平滑，这说明需求响应中考虑用户对能源的选择能进一步优化负荷曲线。另外较优化前曲线，场景一和三的热负荷在电负荷峰时段有明显下降，而场景二则相反。这是由于场景二中只对电源进行优化，没有考虑多设备协同，在电高峰时段仅靠调整负荷曲线多能源解耦力度不够，影响系统经济性。由式（3）和（12）可知，生产同样功率的电负荷成本更高，为降低系统成本以及提升风电消纳，需求响应使可转换电负荷转换为热负荷，导致电负荷较低热负荷较高，这也符合图1中场景二电负荷较场景三低的现象。

图2为优化后各场景风电消纳量和设备出力，由图2可知，相较于场景一，场景三电锅炉及储热出力更高，同时场景一和三风电实现了完全消纳，场景二则有较大弃风量。其原因在于，场景一未考虑了负荷侧用户能源选择，“热电解耦”能力比场景三差。此时为实现系统经济性最优，需通过其他设备来进行额外调整，因此电锅炉及储热设备出力更高。另外场景二缺乏对多设备协同运行的考虑，没有能源储蓄及转换设备的参与，系统不够灵活，弃风量增加。对比图1可知，热出力时段均集中在电负荷高峰期，这是为了满足电负荷需求，CHP机组需降低热出力。而与场景二不同，在存在储热及电锅炉设备时，CHP机组在热负荷高峰电负荷低谷期增加热出力进行储存，在电负荷高峰期降低热出力，缺额由储热及电锅炉设备提供，以降低系统运行成本。

表1为不同场景下的系统各项成本，在侧重点不同的情况下，三种场景系统各项成本略有差别。较场景二而言，场景一、三的CHP机组发电成本分别降低了0.253万元和0.255万元，风电消纳量提升了42.1%，结合仿真分析可见电热联合系统中考虑多设备协同能提高系统灵活性，有效降低系统运行成本和弃风量。相比场景一，场景三CHP机组发电成本和设备运维成本分别降低了0.002万元和0.113万元，可见考虑用户侧对能源形式的选择能进一步提升需求响应的效果。

4 结论

（1）随着各类新型能源储存、能源转换设备的出现，负荷侧负荷分类界限日趋模糊，用户能够选择不同形式的能源达成同样的目标，因此在需求响应中考虑用户对能源形式的选择可以进一步提升需求响应效果，降低系统运行成本，提高新能源消纳。

表1 不同场景下的系统各项成本

（2）目前电热能源系统已朝着多能源耦合多设备协同方向发展，仅考虑单一设备优化已不能满足需求，需考虑系统运行过程中多设备的协同优化。