冷热电联供微网优化调度综述

2022-11-16 05:40余婷
科技与创新 2022年1期
关键词:分布式调度建模

余婷

(甘肃农业大学机电工程学院,甘肃 兰州730070)

1 研究背景

随着科学技术和工业生产的迅猛发展,传统化石燃料的短缺及其所造成的环境恶化问题逐渐凸显出来,能源危机日益加剧。因此能源的合理分配和利用无疑成为21世纪全球性焦点问题。近年来,为了减少能源浪费以及污染气体的排放,以风能、太阳能、潮汐能、生物质能等多种分布式能源为主的发电技术受到世界各国空前的重视,这项技术的发掘为缓解全球能源危机开辟了一条新道路。

与传统大规模集中式电源相比,分布式电源发电具有独立、经济、环保、利用率高、安装方便等显著优点。但由于分布式电源的随机性和间歇性,导致分布式电源接入电网存在很大的隐患。因此有关学者提出微网的概念,它是一种由多种分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷及监控保护装置汇集而成的微小型发配电系统,可以作为分布式电源接入电网的有效载体。其中作为微网核心技术之一的冷-热-电三联供微网(Combined Cooling Heatingand Power,CCHP)系统可以明显提高能源的梯级利用效率,并有效减少有害气体的排放。因此CCHP技术受到诸多国家和学者的青睐,成为各国研究的重点。

本文将对上述CCHP微网的研究爬梳剔抉,梳理调度策略,分析归纳优化调度建模方法,最后提出对该领域未来发展趋势的展望。

2 优化调度的指标

在国家技术革新的潮流中,如何处理好经济效益与环境保护的关系是各个领域的重要问题。就经济性而言,需要提高能源利用效率、减少停电损失收益,也要平衡供需侧不同利益交互提升,从而实现供需两方的双赢[1-3]。对于环保方面,通过将电能转化成其他形式进行消纳以提高RES渗透率,同时也要提高节约不可再生能源水平,开发技术储存化石能源,并减少温室效应以及污染气体排放,从而达到最佳优化调度水准。

3 不确定性建模方法

由于CCHP微网是一个具有不确定性、耦合强度高和优化指标多样化特点的复杂系统,因此文献[4]提出的一种新的基于鲁棒驱动的置信间隙决策理论(CGDT),并以㶲效率最大和运行成本最低为优化目标,构建了基于CGD的IES多目标鲁棒优化调度模型,该模型可实现更为合理而准确的不确定性优化调度。但该文献提出的基于CGD的不确定性建模及优化思想,仅被应用于IES的优化调度问题,该模型可进一步拓展到IES规划、多区域IES协调运行等领域展开进一步研究。文献[5]提出了一种新型的输电系统和多区域能源系统分散机会约束ED模型,它采用一种经济模型预测控制来考虑未来的不确定性。该模型为一种新颖的基于EMPC的分散机会约束ED(EMPC-DCED)模型,用于TS和DES的集成。该模型更适用于涉及不确定性的日间ED问题,但对于多区域综合能源系统,没有考虑不同能量载体之间的耦合。文献[6]由于考虑风光的不确定性和相关性,提出了一种含电能交互的冷热电联供型多微网系统双层多场景协同优化配置模型方法。该系统相比常规多能源站系统,有效降低了多能源站的年化总成本,大大提高其经济性。不过由于含电能交互的多能源站之间存在强耦合关系,它们之间的利益交互关系将极为凸显,需要被进一步考虑。文献[7]构建了电力、热力柔性负荷模型,提出了一种电/热柔性负荷的储能优化配置模型,综合考虑系统用能、运维、投资、补偿成本等因素,以经济性为目标进行考虑电/热柔性负荷的区域综合能源系统储能优化配置模型。该模型将负荷的柔性特性纳入到区域综合能源系统储能配置的影响因素中,对于系统的经济性有较大的提升。但未考虑到风电以及负荷的不确定性对储能优化配置结果的影响。文献[8]提出了一种考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度策略。它是在日前调度中建立多能灵活性状态方程,以日运行成本最小为目标,构建波动场景下考虑系统多能灵活性的调度模型;该模型可以准确评估和刻画系统内多种能源的灵活性供需关系。针对大型的电热气联合系统,还需要对不同能量系统的网络进行动态建模,充分考虑到网络约束对系统灵活性带来的影响。

4 多目标建模方法

对于微网优化调度的研究,大多数学者也采用多目标建模的方法以求解最优调度策略。比如文献[9]提出了一种智慧社区多能流随机响应面模型预测控制方法。由于考虑到冷热电联供、电动汽车、储能设备等的技术经济特性,构建了兼顾经济性和环保性的多能流多目标优化调度模型,实现了日前优化和实时滚动优化的有效统一。随机响应面法和场景法结合的社区能源随机场景模拟方法,与传统方法相比,能在保证精度的情况下缩短计算时间,利于实时滚动优化。文献[10]提出了一种IES多目标优化调度模型及求解方法。该方法同时兼顾供能侧与用能侧的协同优化,建立了考虑综合需求响应的综合能效模型并引入优化目标,以系统经济成本最低与综合能效最高为目标建立了电-气-热IES多目标优化调度模型。文献[11]针对含配电网、配气网、多能源站以及多用户的IES的优化运行问题,提出了一种混合多目标优化和基于博弈论的方法。该方法考虑了配电网和配气网的运行约束,并兼顾了各主体的利益诉求。又如文献[12]所提出的多目标优化配置方法同时考虑了经济性和㶲效率,通过算例分析了各类设备的优先调度顺序对系统总体㶲效率的影响。可以满足多类型的配置需求,且采用㶲效率分析相比传统的热效率计算更加合理可行。但是它未考虑到多类不确定性对系统调度以及规划的影响。

多目标建模方法的优点在于不用多次试验来确定各个目标之间的权值,可以直接求解多目标问题;另一方面避免了由于各个目标之间的量纲不统一,可能会造成单目标优化问题的鲁棒性差的问题。但该方法仍存在缺陷,分析大量文献可以发现,目前多目标优化方法多用于处理五个以下目标,且效果较为显著,但目标一旦增多,无法保证该方法的有效性,并且会成倍的增大计算量,达不到预期效果。

5 利益交互关系建模方法

由于电网与用电主体之间存在一定的利益交互关系,以博弈论为主的建模思想逐渐凸显出来,比如文献[11]通过完全市场博弈,解决了多能源站与用户之间的公平博弈问题,有效模拟了多能源站与用户之间的利益交互关系。文献[13]引入综合需求响应和主从博弈机制,以综合能源销售商为领导者,新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商为跟随者,形成一主多从分布式协同优化模型。大大提高了用户侧的消费者剩余和供能侧的收益,对供需双侧都有明显改善。文献[14]提出了一种两阶段优化调度策略,实现区域IES内三方主体利益诉求的制约平衡和日内联合优化。并在纳什均衡状态下,可同时实现用户运行成本和产能基地风电并网率的优化。文献[15]以多微网系统为领导者,各微网负荷聚合商为跟随者,建立一主多从互动均衡模型,优化了多微网系统定价策略,使得各微网用户的综合效益与用能成本都得到了明显改善。考虑到微网运行的经济性以及能量互济,文献[16]以多主体主从博弈为核心,建立多微网优化调度模型并通过算例分析验证其有效性与经济性。文献[17]提出一种基于非合作博弈的日前交易方法,以纳什均衡解作为微网最佳交易策略,实现各微网效用最大化。

6 CCHP微网联合调度

随着分布式能源技术的推广与革新,未来配电网将是由多个区域能源互联网与上级配电网、天然气网以及供热网所构成的多微网综合能源系统,它是促进能源综合持续发展、高效利用的重要环节[1-2]。多微网综合能源系统在提升能源综合利用效率的同时,其优化调度规划中所面临的各种不确定性因素以及各个因素之间的交互影响更为冗杂。文献[3,18-19]考虑风、光等无限再生能源的不确定性建立多能源微网优化调度模型,分析了能源不确定性对微网运行经济效益的影响。在未来的发展与探索中,各种能源之间的交互影响以及分级利用将会成为主流。

7 结语

在分布式能源的应用领域里,CCHP系统有着举足轻重的地位,它的出现使得分布式能源的利用更加合理和高效,其优化调度亦会成为日后研究的重点。CCHP的研究核心在于冷、热、电三者之间的强耦合关系,对于三者关系的剖析使研究过程变得纷繁复杂,同时由于可再生能源的不确定性也会导致优化调度策略的多样化。在不可再生能源短缺以及能源供应紧张的局势下,分布式能源的分级利用是缓解和改善能源短缺问题的有效手段。本文分别从不确定性建模、多目标建模以及基于博弈论的利益交互建模对优化调度策略进行了梳理和分析,期待对今后的研究给予一定参考。

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