计及碳排放成本的风光燃储综合能源系统规划

韩 旭， 周峻毅， 李 奇， 吴 迪， 李 鹏， 韩中合

(华北电力大学 河北省低碳高效发电技术重点实验室，河北保定 071003)

符号说明：

CASHP——电制冷机的制冷量，kW·h

Cload——用户冷负荷，kW·h

ηCOP,ASHP——电制冷机的制冷效率

CIES——系统总成本，元

Cinv——投资成本，元

Cope——运行维护成本，元

Cng——全年消耗天然气成本，元

Cgrid——全年购电成本，元

Ccet——碳税成本，元

Cgrid,cde——市政购电产生的CO2排放量,g/(kW·h)

Cng,cde——燃烧天然气产生的CO2排放量,g/(kW·h)

Cgrid,t——t时间段购电价格，元/(kW·h)

cgrid，cell——电网逐时购电价格，元/(kW·h)

Egrid,t——t时间段市政购电量，kW·h

Eeq,i,t——i型设备的出力，kW·h

EASHP——电制冷机消耗的电量，kW·h

Egrid——市政电网购电量，kW·h

EGT——燃气轮机发电量，kW·h

Eload——用户所需电负荷，kW·h

Enon——非可再生能源电力出力，kW·h

Egrid,sell,t——电网逐时售电价格，元/(kW·h)

EICE——燃气轮机产电量，kW·h

EPS——蓄电池的额定容量，kW·h

EPV——光伏发电量，kW·h

Eserved——系统年总电力负荷，kW·h

EWT——风力发电机发电量，kW·h

F0——燃料曲线的截距系数，m3/(kW-1·h-1)

F1——燃料曲线的斜率

Ft——天然气总耗能量，kW·h

FGT,t——燃气轮机天然气耗能，kW·h

FGB,t——燃气锅炉天然气耗能，kW·h

FGB——补燃锅炉的耗能，kW

GGT——燃气轮机装机容量，kW

GPS——储电系统输出功率，kW

GPV——光伏系统装机容量，kW

GWT——风机系统装机容量，kW

Geq,i——i型设备的额定容量，kW

I0——光伏板额定辐射强度，kW/m2

IT——实际太阳辐射强度，kW/m2

QLHV,ng——燃料的低位发热量，MJ/kg

N——风机台数

ni——i型设备的数量

fPV——光伏板降额系数

cng——每天消耗的天然气成本，元/(kW·h)

Pin——蓄电池存入电能的功率，kW

PN——风电机组的额定功率，kW

PGT——燃气轮机实际输出功率，kW

Pout——蓄电池释放电能的功率，kW

QEB——热电联产余热，kW·h

Qload——用户的热负荷，kW·h

Qnon——非可再生能源输出能量，kW·h

Qserved——年总热负荷，kW·h

ESOC(t)——t时间段蓄电池电量，kW

ηGB——补燃锅炉效率，%

Vin——风力发电机的切入风速，m/s

Vout——风力发电机的切出风速，m/s

Vrated——风力发电机额定风速，m/s

Vw,t——t时间段的风机运行风速，m/s

YGT——燃气轮机额定发电功率，kW

YPV——光伏板额定输出功率，kW

δe——蓄电池自身电能消耗率,%

ρng——天然气的密度，kg/m3

ηcetr——碳税价格，元/t

ηe——蓄电池的充放电效率，%

Δt——蓄电池工作时间，h

下标

i——不同设备类型

综合能源系统(Intergrated Energy System, IES)能够对具有各异性质的能源进行高效地梯级利用，有利于节能减排和可再生能源的大幅度消纳，因而被广泛应用于工、商业园区[1]，其也是能源互联网和泛在电力物联网的重要组成部分[2-3]。鉴于综合能源系统能够实现能源供应和碳中和，因此越来越受到国内外学者的关注[4]。 在综合能源系统设备建模方面，Zhang等[5]构建了一种耦合了电、热、气和冷的具有多样性负荷需求和源形式的园区级综合能源系统，发现在综合能源系统提高能效和降低运行成本方面，阶梯级优化方法具有显著作用。金泰等[6]以系统经济性为优化目标，结合混合整数非线性规划方法针对综合能源系统的容量配置问题构建了一套系统容量配置的最佳方案，并提出了一种电转气设备在风-光-储系统中的最佳工作模式。韦古强等[7]基于“以电定热”和“以热定电”2种运行模式，在冬季和夏季2种典型季节下对比研究了不同系统的优劣。张大海等[8]综合考虑储电、储热、储气并引入光热，构建了一种电热气的综合能源系统。在综合能源系统政策研究及评价标准方面，文明等[9]将碳税作为惩罚因子并引进综合能源系统，从环境和经济的角度提出4种优化方案，并进行了关于碳税的敏感性分析。万文轩等[10]梳理了碳交易市场的关键因素，并分析了其影响机理、交易机制和应用模式。李健等[11]基于包含能源税收、碳税和碳交易机制等6项政策动态，研究了不同政策工具的实施效果。顾文波等[12]针对大型公共机构建筑多源联供系统的优化问题进行了建模，并进行了兼顾经济和环保的多目标优化调度研究，基于满意度指标提出多种优化调度方案。在综合能源系统算法优化方面，陈曦等[13]以耦合天然气库的综合能源系统为研究对象，利用布谷鸟搜索算法，以包含系统初始投资成本、系统运行成本和碳排放成本在内的系统总成本为优化目标对系统进行容量优化。Wu等[14]以得到最小逐时运行成本为目标，基于穷举搜索法的自适应策略提出了一种年均成本最低的综合能源系统优化方案，并确定了最佳设备容量和运行参数。

在以上研究的基础上，笔者结合某办公园区的负荷特性，通过建立5种综合能源系统模型，以经济性和环境效益为优化目标对综合能源系统进行优化，并进行了相应的敏感性分析。

1 综合能源系统结构

图1为综合能源系统的典型结构，该系统包括市政电网、光伏板、风机、热电联产(CHP)系统、锂电池、电制冷机和补燃锅炉等。其中，用户电负荷由光伏板、风机、燃气轮机和储能系统提供，不足的部分由市政电网购入满足；用户热负荷由CHP系统产生的余热和补燃锅炉燃烧天然气所释放的热量联合提供；用户冷负荷由电制冷机提供。

图1 综合能源系统结构图Fig.1 Integrated energy system structure diagram

2 系统数学模型

2.1 设备模型

太阳能光伏板的实际输出功率PPV为：

(1)

不考虑风场时的滞效应和尾流效应，t时间段内风机的输出功率Pw,t为：

Pw,t=

(2)

充电和放电时蓄电池的电量ESOC(t)分别见式(3)和式(4)。

ESOC(t)=(1-δe)·ESOC(t-1)+PinΔtηe/EPS

(3)

ESOC(t)=(1-δe)·ESOC(t-1)-PoutΔtηe/EPS

(4)

燃气轮机燃气消耗速率FGT为：

FGT=F0YGT+F1PGT

(5)

燃气轮机效率ηGT为：

(6)

补燃锅炉产热量QGB为：

QGB=FGBηGB

(7)

电制冷机的制冷量CASHP为：

CASHP=ηCOP,ASHP×EASHP

(8)

2.2 约束条件

约束条件为综合能源系统与用户之间的冷、热、电的逐时平衡。电负荷约束为：

EPV+EWT+EPS+EICE+Egrid≥Eload+EASHP

(9)

补燃锅炉产热和CHP余热应满足用户热负荷需求，热负荷约束为：

QEB+QGB≥Qload

(10)

冷负荷约束为：

CASHP≥Cload

(11)

2.3 评价方法

2.3.1 环境评估

CO2的排放主要来源于燃气轮机、补燃锅炉燃烧天然气，通过CO2排放量的大小可以定量评价系统的环境效益。可再生能源利用率是指可再生能源发电利用量占整个系统发电量的比值。可再生能源利用率越高，说明系统利用环境资源能力越强，融合当地环境的效果更好。可再生能源利用率fren为：

(12)

2.3.2 经济性评估

燃料成本的影响因素为燃料消耗总量与单位燃料价格，燃料成本越低，系统经济性越好；综合能源系统中的燃气轮机热电联产、太阳能光伏板、风力机、蓄电池等投入运行后，每年会存在一定的运行和维护费用，运行成本用来描述该系统生命周期内各组件的运行费用之和；设备投资成本包含燃气轮机、太阳能光伏板、风力机、蓄电池等初始投资费用成本。

2.4 目标函数

目标函数为综合能源系统的年总成本，包括年投资成本、年运行维护成本、年消耗天然气成本、年购电成本和年碳税成本。

CIES=Cinv+Cng+Cope+Cgrid+Ccet

(13)

(14)

(15)

(16)

Ft=FGT,t+FGB,t

(17)

(18)

(19)

2.5 模型求解算法

网格搜索算法通过遍历搜索给指定空间的所有可行系统配置参数来优化模型，并对比各目标值，从而寻找最优的优化变量组合。网格搜索算法相较于其他寻优算法耗时长，但可避免常规算法可能出现的一些问题。此外，网格搜索算法不需要根据经验设置关键参数，操作简单实用、鲁棒性强。因此，笔者采用网格搜索算法对模型进行寻优和求解。模型求解流程图见图2。

图2 模型求解流程图Fig.2 Flow chart of model solution

构建包含风-光-燃-储-网、光-燃-储-网、风-燃-储-网、风-光-储-网、风-光-燃-网在内的5种综合能源系统，并设置系统辐射条件、风力条件、阶梯电价、系统负荷和设备参数等初始条件。基于上述数学模型和约束条件等确定相应的系统供能约束，以经济性为目标并结合自然条件和社会条件2种边界条件对上述5种综合能源系统进行优化，得到各系统元件的构成参数和供能情况，根据优先级确定当前环境下5种综合能源系统模型对应的综合效益最优方案。自然条件分析主要研究系统在面对复杂可再生能源处理状况时的系统表现情况。社会条件分析主要研究光伏价格和碳税对系统性能的影响。最终得到受自然条件和社会条件波动影响的综合能源系统的配置建议。

3 参数设置

补燃锅炉的热效率取80%，电制冷机的能效比取2.5，储能系统效率取72%。设备投资及维护费用见表1[14]，市政电网分时电价和天然气价格见表2。电网购电的碳排放量为960 g/(kW·h)。

表1 设备投资和维护费用Tab.1 Economic parameters of the equipment

表2 市政电网分时电价和天然气价格Tab.2 Time-of-use electricity price and natural gas price of municipal power grid

以北京某办公园区为研究对象，其负荷类型由冷、热、电3种负荷组成，如图3所示。其中，园区电负荷需求跨度最大且分布较为均匀，除部分夏季时间段略高外，其余月份相差不大，峰值约为2 150.2 kW，日间电负荷需求主要集中在9：00—20：00之间；园区冷负荷需求分布在3—10月，冷负荷峰值出现在7月和8月，约为10 985 kW；园区热负荷需求分布在1—6月和8—12月，热负荷峰值主要出现在1月，约为3 164.7 kW。图4给出了自然资源的约束条件，该地区年平均太阳辐射强度为4.32 kW/m2，年平均风速为3.62 m/s。

图3 用户负荷的变化Fig.3 Variation of user load

(a) 辐射强度

(b) 环境温度

(c) 风速

4 案例分析

4.1 系统构成

针对该园区综合能源系统的优化规划问题，建立了5种综合能源系统模型，通过计算得到各系统设备参数和供能情况。系统设备参数见表3。

表3 系统设备装机容量Tab.3 System equipment installed capacity

为研究碳排放因子对综合能源系统的影响，对5种系统的各设备投资成本、可再生能源渗透率、年CO2排放量、系统运行维护成本和总燃料消耗成本进行分析，见图5。对比不同系统的优劣程度可以从系统投资成本、可再生能源渗透率和年CO2排放量3个角度考虑。从年CO2排放量角度来说，系统1<系统4<系统2<系统3<系统5，系统5的年CO2排放量最大，可达4 681 762 kg；系统3次之，且略高于系统2；系统1的年CO2排放量最小，约为系统4的97%。从系统投资成本角度来说，系统1<系统2<系统3<系统5<系统4，系统4的系统投资成本最高，系统1的系统投资成本约为系统4的81%，且系统1、系统2和系统3的系统投资成本相当，系统5略高于前三者。从可再生能源渗透率角度来说，系统4>系统1>系统2>系统3>系统5，系统4的可再生能源渗透率略高于其他系统。综上所述，系统1为最优系统，其年CO2排放量和全生命周期成本均最低；系统4消纳可再生能源的能力最佳，可再生能源渗透率为69.93%，但总成本为系统1的159%。

图5 不同系统的系统投资成本、可再生能源渗透率和年CO2排放量对比Fig.5 Total system cost, renewable energy penetration and carbon dioxide emissions of different systems

4.2 电、热平衡

图6为典型冬季日(即1月15日)系统的电、热平衡图。由于此时电负荷小且燃气锅炉运行经济性差，系统即使对CHP系统所产生的余热需求很大，但考虑到经济效益，也未能引入大量的燃气锅炉出力。由图6可知，通常燃气轮机在电网电价为峰值和可再生能源短缺时出力。光伏在9：00—17：00期间持续出力，其发电量几乎占到全天电负荷需求的55%；风机的主要出力时间为21：00—22：00和5：00—9：00，并与光伏发电相互补充，在此期间，用户电负荷需求较少，风机发电量除满足电负荷需求外，其余流向储能系统中。电池在5：00—9：00期间工作，将可再生能源产生的多余电量储存并在电网电价处于峰值时释放电量。23：00—24：00和00：00—4：00时系统用电量少，且此时市政电网电价较低，仅需电网少量购电。其中，燃气轮机主要为调峰设备在可再生能源出力短缺时18：00—21：00供能，其供能量大约占到总电负荷需求的29.5%，当负荷需求较大、电力成本提高、可再生能源设备出力无法满足用电需求时，燃气轮机起到了很好的调峰和缓冲作用。

(a) 电平衡

(b) 热平衡

4.3 经济和环境的敏感性分析

图7给出了平均风速和平均辐射强度变化对系统年CO2排放量和年运行维护成本的影响规律。如图7(a)所示，平均风速和平均辐射强度越大，年CO2排放量越少，系统对化石能源依赖的程度越低。如图7(b)所示，年运行维护成本随平均辐射强度和平均风速的增加呈先增大后减小的趋势。平均风速为2～3 m/s时，年CO2排放量随风速的增加而增大。这是因为风机未达到最佳出力曲线。由于光伏发电量占到系统总发电量的55%，且光伏运行维护成本略高于风机，因此年运行维护成本受平均辐射强度的影响较大。

(a) 年CO2排放量

(b) 年运行维护成本

图8为系统总成本、可再生能源渗透率和年CO2排放量随碳税价格的变化曲线。由图8(a)可知，随着碳税价格的提高，系统总成本随之提高。年CO2排放量随着碳税价格的提高而减小，随光伏价格的下降而减小。当碳税价格提高时，系统总成本和可再生能源渗透率均大幅增加。但同时系统逐渐减少了对燃气轮机发电的依赖，具体表现为系统可再生能源渗透率逐渐增加，可再生能源电量盈余通过电池存储后满足电负荷需求。由图8(a)中还可知，在碳税价格超过1 000元/t之后，碳税与系统总成本和可再生能源渗透率的相关性逐渐减小。在碳税价格接近1 000元/t时，年CO2排放量降速达到峰值。由图8(b)可知，光伏降价比例对系统总成本有所限制，可通过控制光伏降价比例来控制系统总成本。随着光伏降价比例的不断增加，系统的经济性和环境效益将逐渐提升。但当光伏降价比例达到40%后，其对年CO2排放量的限制作用不再突出。

(a) 碳税价格

(b) 光伏价格

5 结 论

(1) 在5种系统中，系统1的年CO2排放量和总成本最低，在经济性和减排效率方面具有明显的优势，为当前环境下的最优系统。

(2) 燃气轮机主要为调峰和可再生能源短缺时供能，占到总用电量的29.5%，当负荷需求较大、电力成本提高、可再生能源设备出力无法满足用电需求时，燃气轮机起到了很好的调峰和缓冲作用。储电系统的释能可在风机、光伏出力受自然因素限制和峰值电价的时间段发挥作用。

(3) 对综合能源系统征收碳税可减少系统年CO2排放量，同时会引起系统总成本和系统可再生能源渗透率增加。随着光伏降价比例的增加，年CO2排放量减小，但当光伏降价比例达到40%后，其对年CO2排放量的限制作用不再突出。