考虑环境效应的综合能源系统优化调度

王海林，郭 莉

(国网江苏省电力有限公司，江苏 南京 210000)

1 引 言

近年来随着生产力的不断提高，各大轻重工业都得到了全面发展。但随着供应量和生产量的疯狂上涨，部分综合能源系统承载的压力已经超出自身负荷，由于大部分的综合能源系统采用的都是天然的供应材料，存在资源紧缺、费用消耗较大的特点。日益上涨的负荷量不但会造成能源浪费，还会带来成本耗费问题，以此往复循环，整个能源环保机制将会被打乱，环境污染问题也会随之被激发，综合能源系统优化调度具有重要意义。

改善综合能源系统内部资源分配不均、负荷量大带来的环境污染、效率降低等问题需要一种优化调度方法。相关学者提出A级数据中心综合能源系统多目标优化设计和调度[1]，还有学者提出考虑电/热储能互补协调的综合能源系统优化调度[2]。综合上述研究，本文采用一种考虑环境效应的综合能源系统优化调度方法进行研究分析。以综合能源系统中的风能作为主要调度方向，预测其在不同的外界条件例如：风速、风向、风力影响下输出功率值。利用期望函数，将预测值不断逼近真实值，以此为后续优化调度基础，可减少调度时产生的误差概率、增强系统的抗干扰性能。考虑到综合能源系统中风能的消耗特点，将系统的储备能耗作为主要备用资源，用于弥补系统中因能源分配不均出现的差额。建立优化调度模型，通过模型求解实现综合能源系统资源能耗及经济能耗的双重平衡。

2 综合能源系统输出功率预测模型

综合能源系统中最为重要的是风力发电能源，考虑环境效应，通过计算系统风力发电的输出功率帮助后续实现负载量的调度与优化[3-4]。

要想精准推断出综合能源系统，受外界风速影响时各风力场的风能出力情况，需要借助历史数据进行详细分析[5]，图1为某能源系统在24 h之内风能出力随外界风速的变化情况。可以看出，在若干个检测时间段内，每个时间横坐标都有与之对应出力期望值纵坐标，基于此，可通过变化规律求得任意时间段内系统风能处理的期望功率值，表达公式如下：

(1)

式中:Pvn为第vn时间段综合能源系统的风能出力值[6]，kW/h;Pv为发电机的有功功率，kW;t为检测时间，h;d为检测天数;tn、tn-1分别为区间值。

图1 风能有功功率随风速变化曲线

通过式(1)的计算以及图1各个时间段内风速变化曲线的分析，假设将考虑环境效应的综合能源系统中风能发电机器的风向及风速都设置相同数值，不考虑误差电波影响。将系统的尾流电压系数设置为0.85[7-8]，允许出力值有上下15%的偏差，根据推导计算就可得到如图2所示的更新出力变化曲线。其中，风能有功输出功率值Pv需要满足0.85vn≤Pvt≤15Pvn的条件。

从图2可以看出，将风向及风速都设置相同数值后，综合能源系统的风能出力波动曲线变化明显变得更加平稳。说明统一化的风速及风向管理会提高系统风能的输出功率值，对后续的风能源优化更调度帮助较大，通过目标函数对风能进行约束时，也能更好地把握最低限度和最高限度，使调度效果最大化[9]。

图2 风向、风速一致时系统风能出力变化

3 考虑环境效应的综合能源系统优化调度算法

3.1 优化调度目标函数

结合近年来环境污染、生态保护等问题，充分考虑外界环境效应影响，以综合能源系统的经济性、节能性以及环保性为主要优化调度目标，建立目标函数[10-11]。由于经济性、节能性以及环保性目标之间存在矛盾性[12-14]，需要设置多个变量分别进行目标优化调度，求解函数如下：

(2)

式中：L1为经济性目标函数；L2为节能性目标函数；Ln为环保性目标函数;Fl为倒数函数[15]；F0为对数函数，该数值越小代表综合能源系统的经济特性L1越好；N为非凸函数[16]，该数值越大代表综合能源系统的节能特性L2越好；sa为非凹函数，该数值越小代表综合能源系统的环保特性L3越好。通过目标函数实现节能性、环保型以及经济性数值的统一划分，提高综合能源系统的优化调度性能。

3.2 求解算法

考虑环境效应影响问题，采用非线性法求解上述多目标函数。设风能优化调度问题为Sn，问题粒子为M，将这些问题粒子通过影响进行组合排列，形成一种群落[17-18]，其中，第i个问题粒子在群落中的速度及和位置的计算公式为

(3)

(4)

通过该规律进行最优解寻找时，考虑环境效应更新能源系统中目标粒子的速度和位置，保证优化调度的实时性。通常情况下，目标粒子的速度与位置都存在连续相关关系，建立实数表达空间[20]。从综合能源系统风能粒子数据集中挑选几组随机粒子，通过惯性系数变化规律计算随机粒子的权重，由此完成考虑环境效应的综合能源系统优化调度。

4 仿真实验

本次实验的主要测试对象为某综合能源加工厂系统，该工厂地处平原位置，风能储备量高，风能作为主要的能源支持。该工厂全貌如图3所示。

图3 能源加工厂全貌图

能源加工厂系统中包含风力发电机、风力蓄电池、风力蓄热槽以及发电轮等单元。其中，能源加工现场如图4所示。

图4 能源加工现场图

考虑到环境效应中的分时电价、柔性电力负荷以及电能交易量等影响因素，设置风能检测周期为24 h，单位优化调度时段为1 h。综合能源系统内部风能参数及发电所需能源耗用如表1所示。

表1 综合能源系统风能参数

测试时间内系统风能及负荷变化如图5所示。

图5 综合能源系统风能及负荷变化

考虑到外界环境效应的影响，在分时电价、柔性电力负荷以及电能交易量三个方面，对系统进行优化调度实验，实验结果如图6～图8所示。

图6 控制前后分时电价变化曲线

从图6中可以看出，优化调度前综合能源系统分时电价曲线变化幅度相对较高，整体增长幅度明显，随着系统用电量的不断上升，分时电价也随之大幅度上涨。说明，优化调度前系统不具有自动调控能力，风能资源耗用大，导致实时电价消费高。经过优化调度后的分时电价曲线明显降低并逐渐趋于平稳，并且在1 200 kW值后出现持平状态，保持稳定且不再发生变化。这说明，优化调度起到了关键作用，实现了系统内部风能的均衡配比，保证系统运行的平衡性及稳定性。解决了原始系统的高额费用，在改善系统运行的同时降低耗用，减少经济费用。

图7 控制前后柔性电力负荷变化曲线

从图7中可以看出，优化调度后能源系统柔性电力负荷曲线的高频波动问题得到了改善，曲线出现平仰形态，该形态代表曲线波动幅度低，平稳性强。单位测试电量段内负荷方差值大幅度降低，这是因为，本文结合系统风能耗用特点，着重考虑环境效应影响，利用惩罚函数对优化调度目标进行约束，并通过内部能源的分配与代替削减高峰用电负荷，缓解内部潮流堵塞问题。不仅提高了系统工作能力，还降低了用电量，避免高峰用电时段的能源拥挤问题，提高运行效率。

图8 控制前后电能交易量变化曲线

由图8可知，对比优化调度前后的系统的电能交易量曲线，任意选取一组检测区间，调度后的曲线都比调度前的曲线值要高。说明，单位时间内调度后系统电量完成率更高，用电浪费量下降，能源配比更均衡，运行效果更佳，对于高用电导致高污染排放问题也得到了妥善解决。

5 结 论

结合环境效应问题，通过一种优化调度方法改善综合能源系统因能源配比不均导致的高污染排放、高负荷以及高负载量等问题。以风能资源作为主要调度重点，计算出其在各种风速、风向等外界影响下有功及无功出力的变化情况。以功率为铺垫，可提高后续调度目标的误判率，根据功率实现对应调度。仿真实验证明，本文方法对于系统内部高负荷调度效果较好，调度后的分时电价、柔性电力负荷及电能交易量等指标都得到了明显的改善。调度方案具有多样化、多功能性的特点，经济高效，实用性强。