第5 代区域供热供冷驱动的产消型综合能源系统多能流分析

刘学智，张沛超，严 正，2

（1.上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市 200240；2.上海非碳基能源转换与利用研究院,上海市 200240）

0 引言

“双碳”目标下,当可再生能源电量渗透率超过一定阈值如15%以上,将给电网调度运行带来显著的挑战,系统成本进入快速增长临界点［1］。高比例可再生能源接入电网的一种重要场景与载体［2］是电热综合能源系统,目前主要基于传统第1 至4 代区域供 热［3-4］。 第5 代 区 域 供 热 供 冷（5th generation district heating and cooling network,5GDHC）则是近几年得到广泛关注的新兴研究领域,对促进“碳中和”目标实现具有重要作用［5］。5GDHC 或称能源总线（energy bus）［6］、共 享 热 网（heat sharing networks）［7-8］,通过低品位废热余热资源（如数据中心）满足楼宇供冷、供暖与热水需求,冷凝水在整个区域循环,每栋建筑楼宇都有自己的变频热泵［6,9］。

传统区域供热运行以中心化、单向供热方式为主,通过少量能源站如热电联供（combined heat and power,CHP）机 组 构 成 与 配 电 网 的 弱 耦 合［10-11］。5GDHC 解决方案则是去中心化的供热组态方式,水温接近于环境温度、采用塑料管道以及终端热泵供热供冷的变革性特点,使得电热网真正实现高密度网状深度融合。5GDHC 同时供冷供热,并通过管网实现建筑间的热量交换,起到冷量和热量在不同用户/产消者中转移的作用。暖管和冷管中水流的大小和方向都不是固定的。有些用户可以成为既是使用者又是供应者,即“产消者”。例如,系统中有常年需要供冷的数据中心,冬季从冷管取水用于冷水机组的冷凝器冷却,然后向暖管输出,可以提供给其他用户的热泵用于供暖［6］。

关注5GDHC 的研究最近才开始出现势头,国外如美国劳伦斯伯克利国家实验室、德国亚琛工业大学和英国曼彻斯特大学等［5,12-13］,国内如同济大学提出的能源总线系统概念（即5GDHC）［6］。2021 年第26 届联合国气候变化大会（COP26）举办了5GDHC 研讨会。详尽的5GDHC 文献综述参见文献［9］。国外5GDHC 的研究与建设始于2017 年前后,近年欧洲启动了多个5GDHC 示范项目［6,8］,并通过热泵与蓄热提供电网辅助服务［7-8］。目前5GDHC 研究仍以热力学分析为主,较少涉及与电网的交互分析；而综合能源系统研究主要基于传统第1 至4 代热网,未计及同时供热供冷、冷热互补的产消者模型及双向水流引起的复杂水力交汇特性；供热设备大多基于CHP 而不是热泵,而大量分布式热泵与水泵是5GDHC 的关键设备,目前对热泵的性能系数（coefficient of performance,COP）一般采用常数或简单拟合模型,未考虑用户热泵机组工况、总线水温和热源的热交换量三者互相耦合的复杂运行调节策略,因此无法适用于5GDHC。虽然由热泵、水泵导致的多能源系统耦合被广泛研究,但是供热供冷网连接热泵池的5GDHC 是另一种复杂新场景:暖管和冷管为分布式的水源热泵提供热源和热汇,网络运行建模更加复杂。目前5GDHC 系统缺乏完整科学的设计与规划方法,优化控制方面还有很大的发展空间［6］,理论也有待进一步深化。因此,亟须解决以下问题:5GDHC 与主动配电网通过热泵池实现高密度网状耦合且具有热产消者属性,需描述新场景的物理特征并建立适应新形态的网络流模型,提高配电网可观性。

为此,本文提出了与5GDHC 热产消者相兼容的多能流网络模型,对所有节点采用产消者模型,对不同物理性质的高密度网级耦合问题进行建模并求解。构建算例对全年8 760 h 电热冷负荷进行时域仿真,与冷热未互补系统的运行成本进行对比,考虑分布式蓄热与热泵的联合运行。本文的主要创新点可总结如下:提出的5GDHC 多能流模型集成了冷热互补的产消者模型、冷热负荷重叠系数、总线温度的热泵精细化模型及复杂的水力交汇等；描述了各产消者在时空上共享互补的冷热功率。

1 5GDHC 与传统热网对比

5GDHC 在欧洲被称为第5 代区域供热供冷网,与第4 代区域供热网（4th generation district heating,4GDH）具有变革性的不同［5］。第1 代到第4 代区域供热系统的供暖温度不断降低,热媒也因此有所不同。整体发展为从使用超过200 ℃蒸汽供暖的第1 代系统,到超过100 ℃高压热水供暖的第2 代系统,到沿用至今的低于100 ℃热水供暖的第3 代系统,最后到50～60 ℃热水供暖的第4 代系统。第5 代系统除了35 ℃的水可以直接供热（辐射供暖）和10～15 ℃的水可以直接供冷外,都是只为水源热泵提供的热源/热汇。第1 至5 代区域供热网与电力系统的相互支撑关系为:传统1 至3 代区域供热网运行以中心化、单向供热方式为主,通过少量能源站（如CHP）构成与配电网的弱耦合；4GDH 仍然是一种从中心能源站向末端热力站或用户集中供热的模式,采用了低温供水（30～60 ℃）,但系统结构与第3 代区域供热网（3GDH）没有很大差别［14］,不能同时供热供冷；5GDHC 则通过暖管和冷管为分布式的水源热泵提供热源和热汇,增强了分散式能源系统中热力、电力和燃气部门的耦合,呈现电-热-冷强耦合及热产消者的特征。从电网运行角度看,5GDHC分布式热泵供热供冷的时空灵活性不但可以实现削峰填谷、平抑新能源出力波动,还能够为电网提供辅助服务。

5GDHC 与传统供热供冷网的差别体现在多方面:网络拓扑、管道配置、管道直径、循环水泵、双向流量、冷热负荷比例的影响［15］。5GDHC 采用非保温塑料管,比保温管的成本减少40%。因此,为减小热损耗,应尽可能让暖管温度等于环境温度（土壤温度）［16-17］。5GDHC 管道直径比传统热网大,因此蓄热量更大。5GDHC 分布式热泵能根据建筑调整供水温度,而传统热网的热源供水温度必须足够高以满足最远端用户。另外,5GDHC 的附加价值在于水环热泵的季节性COP 很高,从而增加了投资回报。5GDHC 通过消纳光伏发电减少向电网的购电量可达30%［18］。5GDHC 中冷热用户互补比未互补系统的平准化能源成本（levelised cost of energy,LCOE）减小69%［19］。

由于5GDHC 降低了水温,扩大了热源/热汇的资源范围,许多低品位可再生热源可以被利用,也使得接近环境温度的建筑排热和废热成为资源。但正因为5GDHC 供水温度低,所以基本上不能用来集中供热。因此,5GDHC 不是供回水的概念,而是暖管与冷管。末端供热的热泵热力站从暖管取水用于蒸发器换热,末端供冷的热泵热力站从冷管取水用于冷凝器换热。第1 至4 代供热网通过“供水管网”来传递热量与“回水管网”回到热源再次被加热,如图1（a）所示。5GDHC 体现为“暖管”和“冷管”的双管网配置,如图1（b）所示。管道水温不固定,允许一定范围浮动。对于供热,热力用户将从“暖管”取水,提取热量,然后将冷水返回“冷管”,对于制冷则相反。用户的水泵会将水从暖管输送到冷管,反之亦然。由于5GDHC 多源、多汇、环状、双向流动的复杂特性,一根管段上不同用户节点之间的流量方向会变化。这意味着暖管和冷管中水流的大小和方向都不是固定的,而是所有用户所需流量的总和。图1（b）中,热力站在最左侧,若所有楼宇处于供热模式,则图中流量呈顺时针方向；反之,若所有楼宇处于供冷模式,则图中流量呈逆时针方向。由于产消者引起管段双向水流,当网络连接增加时,水力模型状态的复杂性呈指数增加。这是因为5GDHC 各管段的水流方向未知,不同于传统热网（如图1（a）所示）中大部分管段水流方向已知。因此,5GDHC 的动态特性复杂,分布式水泵、热泵的协调控制复杂。

图1 传统热网的集中热源与供回水管网拓扑与5GDHC 分散式热源热汇与暖管冷管的管网扩容示意图Fig.1 Schematic diagrams of traditional heat network topology with centralized heat sources and supply and return pipes and 5GDHC network expansion with distributed heat sources, heat sinks, and heat and cooling pipes

5GDHC 与传统热网的具体对比如表1 所示。明显参数差异在于暖管/冷管水温度与管道直径,管道粗糙度ε、摩擦系数f、管段单位长度的总传热系数λ、比摩阻等也不同。

表1 5GDHC 与传统热网的不同特征对比Table 1 Comparison of different characteristics between 5GDHC and traditional heat network

暖管/冷管温度差ΔT:暖管与冷管水温差ΔT是关键设计参数。温度差ΔT越小,热泵COP 越大,但所需流量越大,管道的投资成本也越大。文献［20］表明ΔT的优选值为10 K 左右。

质量流率ṁ与管径D:假设5GDHC 末端热泵的COP 值ηCOP=4,则所需末端热力Φ是传统热网的3/4（1-1/ηCOP=3/4）,若暖管与冷管温度差ΔT是传统热网的1/3,则管段质量流率ṁ是传统热网的9/4（ṁ∝(3Φ/4)/(ΔT/3)=(9/4)Φ/ΔT）。若流速相同,则5GDHC 管径D是传统热网的3/2 倍［21］。

已有的电热综合能源系统建模较为成熟［4,10-11］,本文不再赘述。本文详尽描述超低温、多源、环状、产消共享、双向、末端热泵供暖供冷等特性的5GDHC 所需增加的源-网-荷模型。

2 5GDHC 负荷模型

2.1 5GDHC 产消者模型

近年来对城市内建筑物余热的利用开始迅速发展。城市环境中存在的潜在余热供应商包括数据中心、办公楼、超市、医院等,理论上任何产生余热的建筑都可以成为热产消者,其作为分布式热源中心参与5GDHC 供热。利用余热的热产消者指拥有大型制冷机和制冷设施的建筑物。供暖和制冷功率的需求将在本地网络内自动相互抵消或部分抵消。在单体建筑层面,可以通过各种措施减少能源需求。在区域层面,5GDHC 通过产消者思想,可以将新的系统配置与分散在多个位置的不同热源结合起来。5GDHC 产消者模型涉及所有楼宇节点的原始负荷、楼宇负荷、网络负荷,如图2 所示。5GDHC 将低温热源用于分布式水环热泵提升水温进行供暖,间接利用冷水机制冷或直接供冷。如果冷管温度比楼宇气温低,则此时不需耗电的冷水机或热泵制冷,而是通过不耗电的换热器简单地实现直接供冷,如图2 所示［22］。

图2 5GDHC 产消者用户子站（包含热泵、冷水机、直接制冷）的冷热平衡图Fig.2 Diagram of cooling and heat balance of 5GDHC prosumer substation (including heat pump, electric chiller and direct cooling)

根据原始冷热负荷Φuser与热泵的COP,计算楼宇热泵或冷水机作为5GDHC 负荷的冷热功率Φbes。Φbes只涉及楼宇内部设备与负荷的关系,不涉及冷热设备之间的关系,也不涉及楼宇之间的关系,计算表达式如（1）所示。具体含义如下:

1）5GDHC 热泵从网络节点获取的热力功率Φbes,h为该节点楼宇原始热负荷Φuser,h的（1-1/ηCOP,hp）倍；

2）5GDHC 热泵制冷排出到网络节点的余热功率Φbes,c为该节点楼宇原始冷负荷Φuser,c的（1+1/ηCOP,ch）倍。

式中:Φbes,h,b,t和Φbes,c,b,t分别为时刻t楼宇b的能源系统热负荷和冷负荷；Φuser,h,b,t和Φuser,c,b,t分别为时刻t楼宇b用户的原始热负荷和冷负荷；B为楼宇范围；T为时 间范围；ηCOP,hp为热泵的COP 值；ηCOP,ch为热泵制冷或压缩制冷机的COP 值。

楼宇热泵或冷水机制冷的余热可以提供给其他热泵用于供暖,这部分冷热平衡的热力流Φbes,bal,b,t的计算表达式为:

根据5GDHC 楼宇中热泵或制冷机冷热功率的互补Φbes,bal,计算该楼宇节点的冷热净负荷功率Φnetw,c、Φnetw,h。时刻t楼宇b的热净负荷功率Φnetw,h,b,t表示热力流从管网到楼宇；时刻t楼宇b的冷净负荷功率Φnetw,c,b,t表示热力流从楼宇到管网。热力产消者的功率Φpros,b,t与Φnetw,c,b,t等价,计算表达式如式（3）所示。每时刻t每个节点b都需判断是否为热力产消者。

2.2 5GDHC 冷热负荷重叠系数

负荷重叠系数（demand overlap coefficient,DOC）指标用于量化热负荷与冷负荷曲线的重叠程度［23］。相比于其他描述负荷多样性互补的指标如辛普森指数指标,DOC 指标具有直观的物理意义,反映了区域能源系统中冷热负荷平衡互补的比例,考虑了热负荷与冷负荷所排出余热的同时性。DOC 为0 表示冷热负荷完全不能互补,而DOC 为1表示冷热负荷完全互相平衡互补,即不需要外部补热补冷。DOC 分为:区域DOC、各楼宇DOC 及平均值、网络DOC。区域、楼宇、网络DOC 需要依次计及原始负荷Φuser,b,t、楼宇负荷Φbes,b,t、网络负荷Φnetw,b,t。区域DOC 描述终端原始冷热负荷的重叠度；楼宇DOC 描述楼宇内供暖和制冷需求的平衡；网络DOC 衡量5GDHC 从网络到楼宇的冷热能流的重叠度,描述楼宇之间供暖和制冷需求的平衡。区域DOC 根据量测的原始负荷曲线直接求出,楼宇DOC 均值与网络DOC 根据5GDHC 模型计算得出。若区域DOC 值较大,表示较大比例的热负荷利用了由冷负荷的制冷设备排出的余热。

不同层级的冷热负荷DOC 的计算步骤具体如下。

1）原始总冷热负荷的区域DOC

区域DOC 只与网络终端原始冷热总负荷相关,与所选取的供能方式无关,计算表达式为:原始冷热负荷8 760 h 曲线重叠面积的2 倍除以冷热负荷围成的面积之和,即

式中:φdistr为区域DOC 值。

2）5GDHC 楼宇冷热负荷的楼宇DOC

楼宇b的楼宇DOC 计算表达式为:5GDHC 中楼宇b的8 760 h 冷热负荷曲线重叠面积的2 倍除以楼宇冷热负荷围成的面积之和,即

式中:φbes,b为楼宇b的楼宇DOC 值。

3）5GDHC 网络负荷的网络DOC

网络DOC 涉及楼宇之间的冷热互济。网络DOC 计算表达式为:5GDHC 中8 760 h 网络冷热负荷曲线重叠面积的2 倍除以网络冷热负荷围成的面积之和,即

式中:φnetw为网络DOC 值。

冷热负荷经由楼宇内与楼宇间平衡后,剩下的不平衡功率由5GDHC 网络的补热补冷能源站（如空气源热泵、锅炉等）进行平衡。在时间范围T内,5GDHC 能源站的补热补冷功率Φhub是网络冷热负荷总和的（1-φnetw）倍。

区域、楼宇与网络这3 层DOC 的关系表示为式（7）。其中,φˉbes表示所有楼宇的平均DOC 值。这意味着,区域DOC（表示原始冷热负荷的互补）足以描述楼宇内冷热的互补与楼宇之间的冷热互补。

3 5GDHC 设备模型

3.1 热泵模型

热泵用于冬季供暖时,机组运行的基本原理是逆卡诺循环。热泵的能量平衡表示为:

式中:Φevap,t为热泵在蒸发器处的热功率,即热泵从热源侧吸收的功率；Φcond,t为热泵在冷凝器处的热功率,即热泵在热汇侧的制热功率；Php,t为热泵的耗电功率。热泵冷凝器提供热力供给负荷,如图2 所示。

热泵的COP 等于输出热力功率与输入电力功率之比。热泵制热时的COP 称为制热系数,热泵制冷时的COP 称为制冷系数。热泵COP 的计算公式为:

式中:Φcond,t（热泵在冷凝器处的热功率,单位为MW）为热泵生产的热力功率；Php,t为消耗的电力功率（单位为MW）。热泵COP 根据热源与热负荷温度差的大小而变化。

热力学第二定律为热泵COP 设定了上限,称为ηCOP,carnot。该上限仅取决于蒸发器侧（低温热源输入）进出口水温度和冷凝器侧（系统供水温度）进出口水温度,均以开尔文表示［23］,具体如下:

式中:Tˉcond,t为冷凝器侧进出口水的平均温度（靠近用户侧）；Tˉevap,t为蒸发器侧进出口水的平均温度。

冷凝器温度与蒸发器温度的计算表达式为:

热泵实际COP(ηCOP,real)与理论COP 的关系表示为:

式中:ηcarnot为热泵实际COP 与热泵在热力学最大值情况下COP 的比值,本文ηcarnot设置为0.5；ηpl,t为热泵的部分负荷效率。热泵COP 的计算示例见附录A。

整理得到热泵的电力消耗功率表示为［24-25］:

类似地,热泵制冷模式的模型表示为［23］:

式中:Tˉcond,t=Tamb+ΔTmin,water-air,其中Tamb为空气温度,水与空气的热交换温度差ΔTmin,water-air等于10 ℃［26］。根据文献［26］,热泵制冷ηCOP,ch不超过6,热泵供暖ηCOP,hp不超过7。

3.2 水泵模型

能源站循环水泵加用户循环水泵供热系统能保证用户端的压差,很好地解决末端压差不足的情况。循环水泵消耗的电力功率表示为:

式中:Pp为循环水泵消耗的电力功率（单位为MW）；ṁp为通过水泵的质量流率（单位为kg/s）；ηp为循环水泵的效率,本文取60%；Hp为热网中水泵的水头（单位为m）；g为重力加速度（单位为m/s2）。

各节点水头向量H与各管段的水头损失向量hf的关系表示为:

式中:(Ah)T为5GDHC 网络关联矩阵的转置矩阵；单管段的水头损失向量hf通过Darcy-Weisbach 方程计算,其元素如式（18）所示。

式中:L为管段长度（单位为m）；D为管段内径（单位为m）；v为流速（单位为m/s）；ρ为水的密度（单位为kg/m3）。可记Kh=8Lf/(D5ρ2π2g)。管段摩擦系数f一般取决于雷诺系数,与流体状态和管道内壁的粗糙水平有关。可见,管道直径对水头损失影响极大（在质量流率一定的情况下,呈5 次方关系）。管道内径越小,管道价格越便宜,也减小了施工成本,但是水泵的电力消耗会增加。

不同于传统热网中压力最低点的用户位置是固定的,在含有分布式产消者的5GDHC 网络中,压力最低点的用户位置会不断变化,这取决于产消者的位置与提供的余热功率,因而分布式水泵的控制策略更加复杂。

3.3 蓄热模型

所有时刻蓄热装置的热量记为蓄热序列{ETES,t},t∈T,统计序列中最大值与最小值之差即为蓄热的容量,其具体计算步骤见附录B。

4 集成5GDHC 的网络流模型

4.1 传统多能流耦合方程

能源转换设备耦合了多能源网络之间的能量流。综合系统内各类设备的多能流转换模型、电力系统的潮流方程、供热网的水力热力方程、天然气网的流量和环压降方程,形成综合能源系统包含各独立网络与能源转换设备的联合物理方程,详见附录C［27］。采用牛顿-拉夫逊方法求解多能流联立的非线性物理方程。

传统的电力系统潮流分析中,有功功率偏差向量中功率向量Psp是给定的。电力-水力-热力联立方程中,多能流方程的偏差向量ΔF中Psp向量由节点的冷热功率决定,表示为5GDHC 管网变量的函数。热泵机组的制热量或制冷量是进水温度（即5GDHC 暖管或冷管水温）的函数,热网管段水温的变化会影响末端机组的出力。因此,电力功率偏差向量ΔP对热力变量（包括各节点温度向量T、各管段 流 量 向 量ṁ）的 偏 导（即∂ΔP/∂T和∂ΔP/∂ṁ）非零。

式中:i为能源转换设备的节点编号；j为能源转换类型的列编号。

通过置换矩阵运算的编号将不同网络的拓扑结构及其能源转换设备的关系进行建模。置换矩阵由输入数据中能源转换设备的节点编号与对应多能源网络编号形成。通过置换矩阵,将能源转换设备的电、热、气功率映射到多能流网络的电、热、气功率［28-29］,具体如下:

式中:Me、Mh、Mg分别为电、热、气置换矩阵；P表示节点的电力有功功率向量；Φ表示节点消耗或提供的热功率向量；vq表示节点的天然气流速向量；上标con 表示能源转换设备,下标global 表示能源转换设备自身的编号,下标local 表示能源转换设备在各自电热气网中的编号。

4.2 集成5GDHC 的模型区别

不同于目前所有电热综合能源系统建模,5GDHC 大量水环热泵的电热转换过程具有随机性、多变量和非线性的特征（本文限于篇幅未涵盖热泵运行的随机性建模）,与冷热管网温度变化的动态过程直接耦合、相互影响,且需要考虑双向水流引起的复杂水力交汇特性。因此,5GDHC 综合能源系统建模是更复杂的高密度网级耦合的非线性系统,其方程涉及电力系统潮流方程、水力热力方程、离散方程（如热泵启停、热产消者的0-1 变量）等。5GDHC 综合能源系统与基于传统第1 至4 代热网的综合能源系统的多能流耦合模型的区别如图3 所示,具体包括:

图3 集成5GDHC 的多能流模型与传统多能流模型的关系Fig.3 Relationship of multi-energy flow models integrated with 5GDHC and traditional multi-energy flow models

1）参数变化:如暖管与冷管水温不固定,允许一定范围浮动（水温是需要优化控制的变量,本文未涵盖优化控制）,因为5GDHC 与传统热网不同,温度接近室温,水的运动黏度改变,导致雷诺系数、摩擦系数改变,从而水头损失发生改变,另外管道直径、管道粗糙度、管段单位长度的总传热系数等都与传统热网不同。

2）能源类型:电、热2 种能源类型变为电、热、冷3 种能源类型。冷功率与热功率的符号相反,而冷热负荷通过热泵满足,都作为电力负荷,因此热泵供冷的COP 可用负号表示,符号的区分更复杂。

3）冷热互补的产消者模型:冷负荷排出的余热作为热源,即为热力产消者,相当于增加相同数目的热源,因此热源的数量显著增加,导致水力交汇复杂。相应地,水力与热力的源荷多能流方程需要自动重新列写与计算。

4）冷热负荷重叠系数:不同层级的冷热负荷关系及其DOC 不同于原始冷热负荷,5GDHC 管网的冷热负荷需更新为负荷所在节点的热泵从管网吸收的冷热功率（见第2 章）。

5）热泵精细化建模:热泵池构成电热网强耦合,分布式水环热泵需根据5GDHC 管网进出水温度详细建模,每时刻热泵COP 需根据暖管与冷管温度更新（见第3 章）,各节点热泵消耗的电力功率对应到配电网的馈线节点。能源站的大型热泵是热源,而用户侧的分布式热泵是冷热负荷。

6）高密度网级耦合:5GDHC 通过大量热泵水泵使得电热网真正实现高密度网状深度融合,每个节点都采用产消者模型,这意味着传统电热网耦合仅发生在少数热源节点,而5GDHC 电热耦合发生在所有源-荷节点。

7）雅可比矩阵:目前综合能源系统多能流方程主要通过CHP 机组耦合,雅可比矩阵的非对角子矩阵非零元素非常稀少；基于5GDHC 的电热强耦合网中,热泵池构成了大量耦合点,雅可比矩阵的非对角子矩阵非零元素会大量增加。热泵机组的制热量或制冷量是进水温度（即5GDHC 暖管或冷管水温）的函数,热网管段水温的变化会影响末端机组的出力,因此会影响系统参数的灵敏度分析,如气温变化依次引起电热负荷变化、5GDHC 总线温度变化、水环热泵COP 的变化、热泵耗电功率变化,进而影响配电网潮流与电压分布。

本文详尽描述了兼容5GDHC 所需增加的源-网-荷模型,包括冷热互补的产消者模型、DOC、总线温度的热泵精细化模型及双向水流引起多节点水力交汇的复杂特性等。在MATLAB 平台上实现仿真,输入输出数据采用Excel,开发了MATLABExcel-VBA 工具。

5 算例分析

5.1 输入数据

本文采用的5GDHC 综合能源网算例的网络拓扑与主要数据参考文献［27-29］,该校园包含15 节点的6.6 kV 配电网、36 节点的供热网（管网拓扑如附录D 图D1）与37 节点的燃气网。东区楼宇群采用热力管网、2 台热源（如大型热泵）进行补热；西区楼宇群采用燃气管网,各楼宇安装现场热源。该算例的能源转换设备为:2 台大型热泵分别位于2 个能源站,东区5GDHC 中20 栋楼宇采用分布式热泵和冷水机,西区燃气网中13 栋楼宇采用现场燃气锅炉。

5.1.1 电热气网数据

该区域的配电网电压等级为6.6 kV,从33 kV/6.6 kV 变压器馈入。经6.6 kV/0.415 kV 变压器降压输送给负荷。300 mm2电缆的阻抗是（0.100 0+j0.077 0）Ω/km。33 kV/6.6 kV 的15 MV·A 变压器的短路阻抗（或称阻抗电压百分数）为18%,电抗与电阻之比（X/R比）为15。负荷的功率因数为0.94。基准容量为1 MV·A,基准电压为6.6 kV。东区供热供冷采用5GDHC,补热补冷的能源站为2 台大型空气源热泵:一台安装在节点1 所在楼宇,另一台安装在节点20 所在楼宇。假设不同季节5GDHC 空气暖管与冷管的平均温度参数如表2 所示［26］,空气温度变化会引起能源站空气源热泵COP 变化。各节点末端分布式热泵提供给供暖用户的供水温度（冷凝器出口）为60 ℃。土壤环境温度Ta=7 ℃。管段直径为传统热网（参考文献［27］数值）的1.5 倍。考虑最不利点用户预留压力水头为8 m,考虑1.2 的富余系数用于计算循环水泵的压力。西区楼宇供热采用楼宇现场燃气锅炉,效率为83%。

表2 5GDHC 的温度参数Table 2 Temperature parameters of 5GDHC

5.1.2 负荷数据

综合能源网所有楼宇原始总电负荷和冷热负荷的时域输入数据（2018 全年为8 760 h,时间步长为1 h）如附录D 图D2 所示［27］,其中,冷负荷数据来自文献［30］。计算仿真选取春秋过渡季（第14 周）、夏季（第29 周）、冬季（第51 周）典型周,典型周依次从周一到周日,即前5 天为工作日、后2 天为周末。算例选取一个环路上（母线1 至母线12）楼宇的电力负荷,以及东区5GDHC 中20 栋楼宇的冷热负荷。

5.2 计算结果分析

5.2.1 冷热互补仿真结果

如附录D 图D2 所示,根据原始冷热负荷曲线全年8 760 h 围成的面积,可得出总的热负荷和冷负荷分别为12.1 GW·h 和15.1 GW·h,相应峰值分别为8.2 MW 和6.3 MW。

从图4（b）到（c）,总的热负荷Φhub,h（即需要能源站补热平衡的热力功率）进一步减小为3.1 GW·h,热负荷峰值减小为4.8 MW；总的冷负荷排出的余热进一步减小为10.4 GW·h,相应峰值减小为7.2 MW（冷热负荷的减小可从图4（c）绿圈处与图4（b）对比得出）。这是因为楼宇之间冷热负荷的互补,即热力用户将从“暖管”取水,提取热量,然后将冷水返回“冷管”。夏季以冷负荷为主,冷热互补很小；冬季冷热负荷都存在,冷热互补的效果较明显。

图4 5GDHC 总冷热负荷的8 760 h 数据（包含考虑楼宇内与楼宇间冷热互补）Fig.4 Total heat and cooling load data of 5GDHC in 8 760 hours (including heat and cooling sharing in a building and among buildings)

根据全年原始冷热负荷曲线求出区域DOC,区域φdistr为0.46。根据DOC 模型计算得出楼宇DOC均值与网络DOC,1 至20 栋楼宇的φbes均值为0.17、网络φnetw为0.34。这表明楼宇之间的冷热负荷互补的重叠程度（0.34）大于楼宇内的冷热重叠程度（0.17）。

5GDHC 多能流计算建立在图4（b）考虑楼宇内冷热互补后的产消者模型基础上。计算得出各网络状态变量,并作出春秋、夏、冬季典型周168 h 的时域仿真曲线。

5.2.2 电力仿真结果

典型周168 h 的电力平衡图详细展示了在原始电力负荷基础上因为分布式水环热泵供暖供冷所增加的电力消耗,如图5 所示。可见,春秋季、冬季典型周由于楼宇内与楼宇间的冷热互补减小了能源站的补热补冷功率,而能源站热泵COP 很高,其耗电很小。由于缺乏冷源,夏季主要依靠末端热泵进行电制冷。

各母线电压幅值的时域曲线如附录D 图D3 所示。热泵将热（冷）负荷转换为电负荷,导致电压降落的增加,具体结果的变化取决于热泵的渗透率。夏季典型周的最大电压降落为0.99 p.u.,处于校园冷负荷峰值期间11:00—16:00；冬季典型周的最大电压降落为0.984 p.u.,处于校园热负荷峰值期间07:00—14:00。

循环水泵消耗的电力功率在春秋过渡季、夏季、冬季典型周各168 h 的时域曲线如附录D 图D4 所示。结合图5 可知,水泵消耗的电力（用下标el 表示）与驱动的热力（用下标th 表示）约等效于10～40 （kW·h）el/（MW·h）th。

图5 典型周的电力平衡图Fig.5 Electric power balance in a typical week

5.2.3 冷热仿真结果

能源站与冷热管网20 栋楼宇用户冷热负荷的热力平衡图如图6 所示。图中,5GDHC 楼宇热负荷表示所有楼宇从暖管获得的热力功率之和,即“暖管→热泵”；5GDHC 楼宇冷负荷表示所有楼宇从冷管获得的冷功率之和,即“冷管→电制冷”。当能源站出力为负值时,表示5GDHC 网络总的冷负荷大于热负荷,需要能源站补冷。可见,5GDHC 任一时刻所有热负荷（暖管到热泵的功率）与所有冷负荷排出的余热（冷管到制冷机的热力功率）之差是2 台能源站提供的热力功率之和。

图6 典型周的热力平衡图Fig.6 Heat balance in a typical week

5GDHC 系统中20 栋楼宇节点水头的仿真结果如附录D 图D5 所示。由于存在多个热产消者,各分布式热泵用户之间出现双向热力流,导致相应水泵压力的变化。可见,由于存在多个热产消者,能源站的压力不再是最高的。在含有分布式产消者的热网中,压力最低点的用户位置会不断变化,这取决于产消者的位置与提供的余热功率。另外,管段直径对5GDHC 网络各节点压力影响非常大（质量流率一定时,呈5 次方关系）。用户节点9、16、19 与之相连的管段为（11）、（28）、（32）,其管段直径非常小,因此,水头的值非常大。

5.2.4 与冷热未共享系统的对比

5GDHC 综合能源系统与冷热未共享系统的电量消耗对比如附录D 图D6 所示。该算例的冷热负荷重叠系数为0.46。图D6 中显示了春、夏、秋、冬季各3 个月的电量消耗,只有夏季需要热泵或冷水机制冷,其他季节采用不耗电的热交换器直接制冷（DRC）。若5GDHC 能源站使用废热余热（不耗电）,则在春、夏、秋、冬季,5GDHC 末端热泵供暖与制冷耗电加上原始电力负荷之和,比冷热未共享系统的运行成本（消耗电量）分别节省7.4%、8.4%、3.1%、7.7%。若5GDHC 能源站使用空气源热泵补热补冷,则在春、夏、秋、冬季,5GDHC 比冷热未共享系统的运行成本分别节省（消耗电量）4.3%、0%、2.4%、2.7%。

5.2.5 蓄热与热泵的联合运行

上述研究中未给定热泵池的容量,意味着所有的冷热负荷都由热泵满足。在实际应用中,需由额定容量的热泵与蓄热来满足,涉及热泵的容量配置与蓄热的充放运行。蓄热减小了热泵容量与出力,因此热泵的电力消耗会减小。假设热泵池的热力功率为4 MW（单台热泵的额定功率为20 kW）,为满足算例的冬季典型周168 h 热负荷,计算得出蓄热的容量至少配置为21.95 MW·h。末端热泵池与蓄热充放的热力平衡图如附录D 图D7 所示,蓄热的热量变化如附录D 图D8所示。此时,由于蓄热充放热,热泵节省的热量为图中的绿色阴影面积之和,即60.5 MW·h。而在冬季典型周中,传统未共享系统的电力消耗为304 MW·h,末端热泵的COP为3.3,则该容量的蓄热节省的电力百分比为（60.5 MW·h/3.3）/304 MW·h=6%。因此,5GDHC 末端热泵供暖与制冷耗电加上原始电力负荷之和,比冷热未共享系统的运行成本（消耗电量）节省7.7%+6%=13.7%。

6 结语

5GDHC 可同时供热供冷,充分利用低品位余热废热,热损失可忽略,塑料管道投资成本低。5GDHC 通过热泵与蓄热作为新型需求侧资源参与电力系统调峰。本文在阐释量化5GDHC 与传统热网差异性基础上,将多能流建模拓展到基于5GDHC 的综合能源系统,提出了集成5GDHC 热产消者的电-热-冷综合能源网的多能流联合分析,用牛顿-拉夫逊方法求解整体的电力-水力-热力联立物理方程。

5GDHC 多能流模型集成了电、热、冷、气4 种能源类型、冷热互补的产消者模型、冷热负荷重叠系数、总线温度的热泵精细化模型等。根据原始冷热负荷得到5GDHC 节点楼宇冷热负荷,然后得到5GDHC 节点楼宇内冷热互补的冷热负荷。对5GDHC 网络而言,热负荷不是原始的热负荷,而是考虑楼宇内冷热互补后的热力产消者,即连接各热负荷的分布式水环热泵从管网获取的热功率。冷热负荷DOC 包括原始冷热总负荷互补的区域DOC、楼宇内供暖和制冷需求平衡的楼宇DOC 以及楼宇之间供暖和制冷需求平衡的网络DOC。当前网络DOC 只描述冷热负荷共享互补的总能量,本文提出的5GDHC 多能流模型描述了各产消者在时空上共享互补的冷热功率。5GDHC 多能流模型输出的网络运行变量包括电压幅值、电压相角、末端热泵消耗的电力功率、能源站消耗的电力功率、上级电网电力功率、水泵的电力功率、末端热泵生产的热力功率、能源站生产的热力功率、暖管与冷管节点温度、各管段质量流率、节点压力等。本文通过算例演示了5GDHC 综合能源系统如何基于冷热互补利用热泵满足冷负荷与热负荷。对全年8 760 h 电热冷负荷进行时域仿真,得出春秋季、夏季、冬季典型周各网络状态变量的时域曲线。

5GDHC 综合能源系统的效益在于冷热互补的优势相对较大,因为环境中存在的余热废热资源,且春、秋、冬季一般同时存在供冷、供暖负荷；夏季冷热互补的优势较小,因为夏季主要供冷且供暖负荷很小。仿真结果表明,区域冷热负荷DOC 为46%时,冬季典型周采用末端分布式热泵的冷热互补5GDHC 比中央热泵的冷热未互补系统的运行成本减小达7.7%；进一步考虑蓄热与热泵的联合运行,5GDHC 比冷热未互补系统节省运行成本达13.7%。本文算例中假设暖管温度只比空气温度高8 ℃（见表2）,热泵的效率提升在算例中并不明显。若常年的暖管温度优化为30 ℃上下,与空气温度之差越高,则末端热泵效率提升越明显,相应的运行成本也越低。仿真结果揭示了5GDHC 综合能源网在区域层面提供的新机遇:通过供暖或制冷用户之间交换能源,促进了低品位热源和冷源的交换,减少能源消耗,并作为电网的新型调节资源。

集成5GDHC 的多能流分析模型可为电-热-冷综合能源系统的设计运行提供理论基础,希望能够引起业内关注,推动后续相关方法论研究的开展。后续工作将考虑对5GDHC 电-热-冷综合能源系统发挥重要作用的季节性蓄热的动态过程、暖管与冷管的全年温度控制策略以及5GDHC 热泵聚合提供电网灵活性的控制优化问题。另外,从新型商业模式如不同的利益主体的角度出发,研究基于5GDHC 热产消者的电-热-冷综合能源系统的投资规划与运行。

本文研究得到上海交通大学-阳光电源零碳协同创新项目“园区电-冷-热综合能源最优化调控技术”和上海交通大学海外一流大学学术交流基金（2022 年度上海交通大学-伦敦大学学院）的大力资助，特此表示衷心感谢！

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。