考虑负荷不确定性与运行可靠性的综合能源系统资产利用效率分析

郇嘉嘉，张小辉，黄学劲，李家淇，陈喆，刘宗扬

(1. 广东电网有限责任公司电网规划研究中心，广州510080；2.广东电网有限责任公司东莞供电局，广东东莞523008)

0 引言

随着传统化石能源的日渐枯竭以及环境压力的日趋严重，如何改变传统的供能模式、提高能源的综合利用效率，已经成为了当前世界范围亟待解决的重要研究问题，也是解决能源需求增长与能源短缺及环保压力之间矛盾的重要手段[1 - 2]。在此背景下，能源互联网[3]的概念应运而生，而作为能源互联网的重要物理载体，综合能源系统[4]是通过将电力与燃气、热力系统进行紧密耦合，在规划、运行的过程中，对不同的能源环节实施有机协调与优化，进而形成以电为核心的能源产供消一体化系统。对综合能源系统的运行状态进行有效分析，进而提出合理的运行策略，是系统能够充分发挥多能互补与梯级利用优势的重要前提，也是未来建设能源互联网以及吸引综合能源系统建设投资的有力保障。作为衡量系统运行状态的重要依据，资产利用效率以及可靠性能够分别对系统的正常以及故障运行状态进行有效分析，研究资产利用效率有利于综合能源系统的投资与规划方案比选，而研究运行可靠性评估对规避综合能源系统的短期风险、保障其安全稳定运行具有重要价值。目前电力系统中对于资产利用效率以及可靠性已有一定的研究与应用，而对于综合能源系统而言，有效分析系统的资产利用效率以及可靠性进而总体评估系统的运行状态同样重要。

在运行可靠性的研究方面，文献[5]对运行可靠性评估建模、模型驱动以及评估方法3个方面的研究现状进行了梳理与总结，并提出了模型-数据混合驱动综合能源系统运行可靠性研究的技术路线，为综合能源系统运行可靠性的研究奠定了坚实的理论基础。文献[6]通过对比系统及设备层面的可靠性指标，分析了储能设备不同运行策略对综合能源微网供能可靠性的影响。文献[7]通过建立电力系统的运行可靠性模型，模拟了系统内发生故障后的连锁反应，并提出了系统薄弱环节挖掘的方法。文献[8]研究了风机-光伏-储能协调运行策略对电力系统可靠性的影响。

在资产利用效率的研究方面，文献[9]从设备建设投资与运行成本降低的角度定义了区域综合能源系统的资产利用效率，并分析了终端负荷不确定性对系统资产利用效率的影响。文献[10]综合考虑了“N-x”准则、网络拓扑、负荷特性及其发展裕度等因素的影响，提出了配电网设备利用率的计算方法，并提出了相应的提升措施。文献[11]通过分析配电网负荷率、设备预期寿命等影响因素，提出了不同负载率场景下配电网设备在生命周期内利用率的合理范围。文献[12]从设备负载特性、设备运行时间及设备参数3个维度出发，分析了有源配电网设备利用率的影响因素，并基于Pignistic概率距离最优证据合成法，提出了影响因素的组合赋权方法。

上述文献为本文的研究奠定了一定的理论与模型基础，然而目前的研究仍存在以下问题：第一，目前对于综合能源系统运行方面的研究大多集中在以“年”为量级的长时间尺度内，而未考虑运行过程中可能存在的风险性问题；第二，如何在系统资产利用效率的评估中进一步考虑可靠性因素，进而从正常运行与故障运行2个方面对综合能源系统的运行状态进行分析，相关的研究仍有待进一步开展。

针对上述问题，本文提出了考虑负荷不确定性与运行可靠性的综合能源系统资产利用效率评估方法，并从正常运行与故障运行2个层面对系统的运行状态进行分析。首先，采用不确定度集合对综合能源系统终端负荷的不确定性进行建模；其次，分别以综合能源系统运行可靠性及资产利用效率作为评估系统故障以及正常运行状态的指标，对其评估方法进行研究，并采用隶属度函数的方法将不同量纲的指标进行结合；最后，通过实际算例仿真，具体分析了综合能源系统全年及典型日的运行状态，并分析了负荷不确定性对系统资产利用效率及运行可靠性产生的影响。

1 综合能源系统运行状态分析框架

综合能源系统主要由供能网络(如供电、供气、供冷/热等网络)、能源转换环节(如冷热电三联供系统(combined cold heat and power system, CCHP)、发电机组、锅炉、空调、热泵等)、能源存储环节(储电、储气、储热、储冷等)、终端综合能源供用单元和大量终端用户共同构成[13 - 14]，在能源互联网的建设中能够起到“承上启下”的功能。对综合能源系统的运行状态进行合理分析，并提出有效的改进与提升措施，能够有效促进综合能源系统发挥多能源互补与梯级利用优势，提高综合能源系统的资产利用效率，同时也是未来进一步吸引综合能源系统投资建设的重要保障。

本文对综合能源系统运行状态分析的主体思路框架如图1所示，在通过资产利用效率指标对系统正常运行状态进行分析的基础上，本文进一步通过运行可靠性指标对系统的故障运行状态进行分析，以保证运行场景的完整性；同时，考虑到资产利用效率指标与运行可靠性指标的量纲差异问题，通过隶属度函数将不同指标进行结合，从而有效分析系统的综合运行状态，为系统的运行调度提供有力支持；除此之外，在对综合能源系统运行状态进行分析的过程中，本文也充分考虑了终端负荷的不确定性问题。

图1 综合能源系统运行状态分析框架Fig.1 Integrated energy system operating state analysis framework

2 负荷不确定性建模

受到天气、能源价格、用户调度计划和用能模式等外部因素的影响，在综合能源系统运行的过程中，终端需求侧的电/热/冷等负荷会具有较强的不确定性，针对上述问题，本文具体采用不确定度集Ω来描述电/热/冷负荷功率的不确定度，具体表示如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

基于对电/热/冷等负荷不确定性的建模，综合能源系统运行过程中的供需平衡应满足以下条件：

(5)

式中PG,s,h为电/热/冷等能源供给侧的输出功率。

3 运行可靠性及资产利用效率分析

3.1 系统运行可靠性分析

综合能源系统的运行可靠性分析是综合考虑系统负荷水平、运行环境等因素的影响，对系统在当前状态下未来短期内的可靠性与风险性水平进行分析，属于对系统故障运行状态的分析。本文主要从两个方面度量系统的运行可靠性RIES，即事件发生的概率以及事件造成的后果。

RIES(S)=∑jP(Ej)I(Ej)

(6)

式中：S为综合能源系统当前的运行状态；Ej为第j个事件场景，本文主要考虑综合能源系统内设备的故障失效；P(Ej)为第j个事件场景发生的概率，与设备的故障概率有关；I(Ej)为第j个事件场景造成的影响。

本文具体采用缺供能量期望(loss of energy expectation，LOEE，其值用L来表示)来衡量设备故障失效产生的影响，具体计算方式参见文献[15]。从能量损失的角度，设备故障失效产生的影响可表示为：

IP(Ej)=Le,j+Lh,j+Lc,j

(7)

式中：Le,j为第j个事件场景发生造成电能的缺供能量期望；下标e，h，c分别代表综合能源系统内电/热/冷3种终端能源。

从经济性损失的角度，基于文献[16]的分析理念，通过计算不同类型能源缺供能量期望结合相应能源损失价格，计算设备故障失效产生的影响，具体表示为：

IE(Ej)=ωeLe,j+ωhLh,j+ωcLc,j

(8)

式中：ωe、ωh、ωc分别为电能/热能/冷能的能源损失价格。

3.2 系统资产利用效率分析

综合能源系统的资产利用效率分析能够对设备的投资建设以及由此带来的运行效率提升进行评价，属于对系统正常运行状态的分析。考虑到在综合能源系统内同一种设备可能涉及到多种能源负荷的供给，并且不同能源负荷之间也存在品位差异，故本文基于文献[9]提出的概念，将资产利用效率AIES定义为综合能源系统在给定年限内所节约的运行成本与设备投资成本的比值，即：

(9)

式中：ΔEOP为对综合能源系统实施投资建设前后在统计时间段内节约的运行成本；Ein,i为设备i的投资建设成本；NT为调度时段总数；NM为设备总数。

对于变量EOP的求解，投资后综合能源系统运行成本的计算方式如式(10)所示。

(10)

作为投资后综合能源系统运行成本的对比对象，可以用式(10)计算投资前的运行成本EOP,0；而对于新建的综合能源系统，可以与所有的能源需求(电/热/冷等)由外部能源网络直接提供情况下的购能成本进行比较，即进行综合能源供能模式与独立供能模式的比较，独立供能模式下购能成本的计算方式如式(11)所示。

EOP,1=ωePL,e+ωhPL,h+ωcPL,c

(11)

式中PL,e、PL,h、PL,c分别为电、热、冷能源的负荷需求。

考虑到综合能源系统运行可靠性与资产利用效率的分析结果的量纲不同，因此，本文参照模糊集理论，采用隶属度函数[17]F将综合能源系统运行可靠性与资产利用效率的分析指标进行结合，进而综合评价综合能源系统的运行状态，指标k隶属度函数的表达式为：

(12)

式中：Fk(X)为综合能源系统运行可靠性与资产利用效率分析指标的综合隶属度函数，表征综合能源系统的运行状态；fk(X*)为不同分析指标的最佳状态，其中，在分析运行可靠性时，fk(X*)为系统的正常运行状态，即系统的可靠性损失为0，在分析资产利用效率时，fk(X*)为最佳运行策略下系统的运行成本；fk,w(X)为不同分析指标的最差状态，其中，在分析运行可靠性时，fk,w(X)为系统内负荷全部断供时系统的可靠性损失；在分析资产利用效率时，fk,w(X)为系统不同运行策略下，所需承担的最多的运行成本。隶属度函数的取值范围在0～1之间，其中，取值越接近于1表征系统的运行状态越好。

基于不同指标的隶属度函数，利用线性加权求和法将隶属度函数值进行结合，即可得到综合能源系统运行状态的综合评价值。

(13)

式中：wk为调度部分针对系统故障运行状态下运行可靠性指标以及系统正常运行状态下资产利用效率指标设置的计算权重，且∑kwk=1， 本文将运行可靠性指标以及资产利用效率指标的权重均设置为0.5。

4 算例分析与对比

4.1 算例概况

本文以中国南方某综合能源系统为例，系统的物理结构与设备构成如图2所示，综合考虑可用面积、环境气候等因素，光伏的装机容量为4.6 MW。系统内其他机组设备的运行参数如表1所示，其中，储电设备的初始容量为额定容量的30%，最大充放电功率为额定容量的7.5%[18]，资金年折现率δ为5%，参考文献[19]中给出的设备一次性投资建设成本，综合能源系统的一次性投资建设成本总计为1 852万元。系统内机组设备的可靠性参数如表2所示[20 - 21]。

图2 综合能源系统架构Fig.2 Architecture of the integrated energy system

表1 设备运行参数Tab.1 Equipment operating parameters

表2 机组设备可靠性参数Tab.2 Reliability parameters

综合能源系统的运行策略参考文献[11]所提出的策略，即燃气冷热电三联供系统将为吸收式冷机、换热器等自身设备以及系统内的电/热/冷负荷供能，运行方式为以热(冷)定电，当冷热电负荷差异较大时，为保证其运行效率，燃气机三联供系统的出力按照热负荷和冷负荷中较小的值进行设置，综合能源系统内的电制冷机、燃气热泵、电热泵等设备通过互补互济实现调峰以及其他负荷供给的任务。设备的运行成本参数参考文献[21]。

综合能源系统的典型年负荷曲线如图3所示。结合当地实际的阶梯电价政策，11:00—15:00、19:00—21:00时段为峰值电价，00:00—07:00时段为谷值电价，剩余时段为平值电价[22]，其他能源为固定能源价格形式，具体能源价格如表3所示。综合能源系统内终端电/热/冷失负荷价值分别为200元/kWh，120元/kWh，120元/kWh[23]。

图3 负荷需求曲线Fig.3 Load demand curve

4.2 典型场景运行状态分析

基于仿真算例场景，在不考虑负荷不确定性影响的情况下，系统的典型年运行成本为873.79万元，而采用独立供能模式的情况下，基于式(11)的测算方法，系统在典型年的购能成本为1 246.76万元，故系统的典型年资产利用效率AIES= 0.21，转换为隶属度函数即为FA= 0.18；同理，在不考虑负荷不确定性影响的情况下，系统的典型年可靠性期望为IP(E)= 35.4 MWh，可靠性损失期望为IE(E)= 436.6万元，转换为隶属度函数即为FR= 0.22；则综合能源系统综合运行状态的隶属度函数FOP= 0.2，采用综合供能模式后的运行状态较好。

表3 不同类型能源价格Tab.3 Different energy prices

在对综合能源系统典型年运行状态进行分析的基础上，进一步选取典型日，对系统的运行进行分析。本文选取供冷季以及供热季内的典型日进行分析，这样所选取的典型日既具有季节特性又能够体现用能差异特性。供冷季与供热季典型日负荷曲线分别如图4和图5所示，供冷季与供热季典型日的设备出力分布分别如图6和图7所示，其中，图中燃气三联供系统的出力为电力生产出力。

图4 供热季典型日负荷曲线Fig.4 Typical daily load curve in heating season

图5 供冷季典型日负荷曲线Fig.5 Typical daily load curve during cooling season

图6 供热季设备出力分析Fig.6 Analysis of equipment output during heating season

图7 供冷季设备出力分析Fig.7 Analysis of equipment output during cooling season

通过对正常运行状态下设备出力分布的分析可知，由于分布式光伏的清洁性以及较低的运行成本，因此，综合能源系统会最大程度地利用系统内的光伏资源以满足电力负荷需求；相比较于电力价格，系统所在地区的燃气价格较高，因此，燃气三联供系统主要运行在基荷状态，并通过电制冷机、电热泵、燃气热泵等设备进行负荷的调峰；储能设备会参考电力价格信号以及分布式电源出力的大小来进行充放电调整。综上所述，在正常运行状态下，系统会尽量投入运行成本低、能效较高的设备，在保证系统运行经济性的同时，也提高了系统的资产利用效率。

4.3 负荷不确定性影响分析

本节进一步分析负荷不确定性对综合能源系统资产利用效率以及系统运行状态产生的影响。假定综合能源系统主要包括如图4—5所示的供热季以及供冷季负荷，两种负荷场景分别占总天数的50%，负荷不确定性的上下限设置为10%。在设定不同的不确定性波动总阈值情况下，以供热季为例，综合能源系统内设备出力的变化情况如图8所示，在此基础上，进一步对不同不确定性波动总阈值情况下设备的平均出力进行分析，结果如图9所示。在不同不确定性波动总阈值情况下综合能源系统的资产利用效率、供能可靠性以及综合运行状态分析结果如表4所示。

图8 综合能源系统内设备出力对比Fig.8 Comparison of equipment output in integrated energy system

图9 不同不确定性阈值下典型设备的平均出力Fig.9 Average output of typical equipment under different uncertainty thresholds

通过对数据结果的分析可知，当不确定性阈值Γ从0增加到1时，电制冷机、燃气热泵等设备的功率会不断提升；当不确定性阈值Γ从1增加到2时，外购电的功率有显著的增加，说明负荷的不确定性对系统的备用容量配置提出了更大的需求。通过对设备的平均出力的进一步分析可知，随着不确定性阈值的增加，设备的平均出力也会提升。然而，通过对不同不确定性阈值下系统运行状态分析，虽然负荷的不确定性会对综合能源系统的资产利用效率以及可靠性产生一定的影响，但相比较于传统的独立供能模式，系统依然能够保持较为良好的运行状态。

表4 不同不确定性阈值下系统运行状态分析Tab.4 Analysis of system operation status under different uncertainty thresholds

5 结论

在当前大力倡导提高能源利用效率，构建综合能源系统的背景下，本文提出了考虑负荷不确定性与运行可靠性的综合能源系统资产利用效率分析方法，从系统正常运行与故障运行两个维度对系统的运行状态进行了分析，通过理论及实际仿真验证，得到的主要结论如下。

1)相比较于传统的多能源负荷独立供能模式，采用多能互补的综合供能模式能够减少系统的购能成本，进而提高系统的资产利用效率；

2)终端负荷的不确定性会对系统的资产利用效率以及运行可靠性产生影响，因此，综合能源系统在进行规划与运行策略制定的过程中应充分考虑负荷不确定性产生的影响；

3)采用隶属度函数方法能够有效将系统资产利用效率以及运行可靠性两项量纲不同的指标进行结合，进而有效评估系统的综合运行状态。

在未来的研究中，会在已有模型的基础上进一步研究系统不同调度运行策略以及故障后不同负荷削减策略以及终端负荷的需求响应策略对资产利用效率以及运行可靠性的影响。