基于电-气互联的微网系统多目标优化研究

任荣荣，肖群，赵壮

（1.四川信息职业技术学院，四川广元 628040；2.国网四川省电力公司广元供电公司，四川广元 628000；3.新疆大学，乌鲁木齐 830000）

0 引言

近年来，由于化石能源的不断开发利用，化石能源越来越少，并且严重污染了生态环境。因此，人们迫切需求一个可持续的清洁能源体系[1-5]。

随着能源互联网的发展，可再生能源与储能技术结合已经成为当下的研究热点，能源互联在分配和使用方面表现为微网系统[6-10]。微网系统将多种不同形式的能源联系起来，实现能源之间的相互配合、相互转化，使系统的灵活性变强。在先进的信息技术的支撑下，微网系统不但可以实时高效地传输能源，而且能实现能源的清洁利用和可持续发展[11-15]。

国内外学者对多能源系统的运行优化做了很多研究。以综合能源自给率、综合能源利用率和能量缺额期望为评价指标，建立了园区微网系统双层优化配置模型。文献[16-19]在配电网双层能源管理系统的基础上建立双阶段调度优化模型，并利用改进的帝国竞争算法求解其模型。为解决微网系统中可再生能源的容纳能力问题，提出了一种改进的深度强化学习算法，并通过仿真实例验证了算法的可行性和有效性。结合热电联产机组和P2G 装置，研究了电-气联合多能源耦合的能源系统协同规划问题，通过算例分析证实了电-气互联的能源系统的优越性。文献[20-21]为提高可再生能源的消纳能力，用场景分析法对可再生电源出力随机性进行建模，研究含有冷热电联供的不同运行方式对优化调度的影响。文献[22]以可再生能源渗透率、运行成本、碳排放3 项指标为综合优化目标，建立可再生能源消纳的多能源系统源荷协调调度模型。文献[23-24]为提高能源利用率，减少能源浪费，以经济最优为目标，建立了微网系统优化调度模型。

目前已有研究大都集中在传统微网能源系统的多目标优化、微网系统的分层、分级优化和电力能源系统的“源-网-荷-储”多目标优化等方面，但关于电-气互联的微网系统多目标优化的研究较少。

本文在前人的研究基础上，针对传统微网系统存在的能源浪费和环境污染等问题，提出在传统微网系统的基础上加入气网、燃料电池、储能和电转气机组等，构建电-气互联的微网系统“源-网-荷-储”多能耦合构架；综合考虑经济性和环保性2 个指标，建立电-气互联的微网系统运行优化的能量枢纽模型，并采用CPLex 求解器对多目标日前调度优化模型进行求解。最后，通过算例仿真来验证本文模型的有效性和可靠性。

1 系统构架

本文研究的多能互补能源系统的基本架构见图1。系统主要包含3 个部分，即上层能源网（电网和天然气网）；微网系统（各种能源转换机组）；用户侧（电、热、冷负荷），在本文中加入P2G 单元可实现电、气互联耦合的作用。

图1 多能互补能源系统的基本架构Fig.1 Basic architecture of multi energy complementary energy system

2 能源枢纽运行优化模型

本文针对电-气互联的微网系统多能耦合能量枢纽进行优化，通过以经济性、环保性为评价指标，建立微网系统的源-网-荷-储多目标运行优化模型。

2.1 目标函数

1）以经济性为指标，建立数学模型，公式为

式中：F1表示系统整体运行成本；X1表示各种机组的建设成本；X2表示系统的运行成本；X3表示各个网络之间的交互成本。

其中各种机组的建设成本公式为

式中：i表示需要建造机组的种类；Mi表示第i种建造机组的个数；Ci表示第i种单个机组的容量；r表示折现率；mi表示设备使用时间。系统的运行成本公式为

式中：t表示各种机组的运行周期；CFB表示燃料电池的燃料成本；PFB表示燃料电池的输出功率；γi,t、ηi,t为0-1 变量，表示机组的启停状态；CSYN表示同步发电单元的运行成本；PSYN表示同步发电单元的输出功率；COP表示机组的维护成本；POP表示各种机组的实时输出功率。各个网络之间的交互成本公式为

式中：h表示正整数离散变量；Pi,sh表示第i种网络在时间h的购买能量总量；Ci,h表示第h种能源在时间h的价格；Pi,sh表示第i种网络在时间h的售卖能量总量；αi,h、βi,h表示0-1 变量，且αi,h+βi,h=1。

2）以环保性为指标，建立数学模型为

式中：Pe,t表示系统产生的总电量；Qg,t表示系统消耗的总气量；∂P→c、∂Q→c分别表示单位电能、天然气碳排放量系数；CP→c、CQ→c分别表示电能碳排放量的单位治理成本、天然气碳排放量的单位治理成本。

本文综合考虑经济性、环保性2 个指标，建立其目标函数为

式中，0 ≤ω1≤1、0 ≤ω2≤1，且ω1+ω2=1。

2.2 约束条件

1）电能平衡方程为

式中：Ei(t)表示第i台供电机组在时间t的输出功率；Es(t)表示光伏发电机组在时间t的输出功率；Ew(t)表示风电机组在时间t的输出功率；Eb(t)表示蓄电池在时间t的输出功率；Echange(t)表示在时间t与电网交换的功率；ERD(t)表示燃料电池在时间t的输出功率；Etransfer(t)表示在时间t可以调用的电功率。

2）热能平衡方程为

式中：Hrqlj,z(t)表示第z台燃气锅炉在时间t产生的热量；Htransfer(t)表示在时间t可以调用的热量。

3）冷能平衡方程为

4）储能容量约束为

5）储能充电功率约束为

6）储能放电功率约束为

7）供能机组功率

8）微网系统与电网和气网交互功率约束为

式中：Pi(t)表示微网与第i种网络之间实际交换的功率；Pi,min表示微网与第i种网络之间功率交换的下限；Pi,max表示微网系统与第i种网络之间功率交换的上限。

针对上述模型，首先，采用层次分析法计算权重；其次，采用基于Matlab 的CPLex 软件对其进行求解。

3 算例验证

3.1 算例系统

本文选取光伏发电、风力发电、燃料电池、同步发电机组和P2G 转换机组作为算例系统。微网系统与主电网、主气网之间的最大传输容量分别为40 kW 和45 kW，天然气的价格是3.5 元/m3，转换成热值为0.349 元/（kWh）。单位电能碳转化系数为0.024 96 kg/kW，单位天然气碳转化系数为0.019 95 kg/kW，每千克碳治理费用为6.65 元[25-28]。各种同步发电单元的参数见表1。

表1 不同机组安装成本Table 1 Installation costs of different units

3.2 算例结果分析

当在平均电价下且在微网系统中加入气网时，仅仅考虑经济性指标，其日运行优化出力结果见图2-4。

图2 蓄电池充放电功率Fig.2 Charging and discharging power of battery

图3 交换功率Fig.3 Switching power

图4 各机组运行功率Fig.4 Operation power of each unit

由上图2-4 可知，在0：00～8：00 时间段，风力发电和发电机在运行，产生的多余电量除了用于满足部分用户负荷的需求以外，其余一部分通过P2G转化后，卖给气网，另一部分卖给电网。在4：00～8：00时间段，用户需求比较小，此时蓄电池进行充电；在10：00～14：00 时间段，用户需求不断增加，所以发电机运行的同时需要调用气网、大电网、燃料电池来满足用户需求；在14：00～19：00 时间段，由于用户需求过大，系统调用气网、大电网、燃料电池和发电机远远不能满足用户需求，因此需要调用蓄电池补给系统。

综合上述分析，加入P2G 技术和储能单元不仅提高了系统的电能消纳能力，而且使系统更加安全稳定的运行；同时加入燃料电池、风力发电和光伏发电机组，既减少了系统一次能源的使用，也保证了系统更加清洁、高效的运行，从而提高了系统的环保性。

3.3 系统模型有效性分析

为说明模型的有效性，本文将电-气互联的微网系统与传统的微网系统日运行优化结果进行了对比分析。在平均电价下，若仅仅考虑经济性指标，微网系统日运行优化出力结果见图5-6所示。

图5 微网系统各机组运行功率Fig.5 Operating power of each unit of the micro grid system

图6 电网和天然气出力Fig.6 Grid and natural gas output

由上图5-6 可知，传统微网系统只与电网进行能量交互，仅仅购买天然气而不出售。

对比传统微网系统与本文所提系统的日运行成本和环境成本，得到其结果见图7。

图7 日运行成本和环境成本Fig.7 Daily operation cost and environmental cost

2 种系统的日运行成本、环境治理成本见表2。

表2 不同系统成本Table 2 Different system costs

由图7 及表2 可知，本文系统较传统微网的日运行成本低270.36 元，环境治理成本较传统微网环境成本高89.48 元。

因此，本文在微网系统中加入气网使得系统的整体协作能力提升，且加入P2G 单元不仅可以实现电-气能源的互联互通，使得系统的灵活性增强，而且更有利于能源之间的相互转化，进而提高系统的经济性。

3.4 不同目标对系统运行的分析

根据目标的不同，将本文系统的优化运行控制目标划分为以下3 种：

目标1：单一考虑经济性的情况下，对电-气互联的微网系统进行优化；

目标2：单一考虑环保性的情况下，对电-气互联的微网系统进行优化；

目标3：综合考虑经济性和环保性两种指标的情况下，对电-气互联的微网系统进行优化。

由上图4 可知，目标1 的运行优化结果已经给出，因此本节只研究目标2 和目标3 对本文系统的影响。其运行优化出力见图8-9。

图8 目标2运行优化结果Fig.8 Operation optimization results of target 2

对比图8-9 可知，本文系统在单一考虑环保性时，在3：00～7：00 时间段，从气网购买电量增加，而发电机提供电量减少，使得系统环境保护成本增加；在22：00～24：00 时间段，由于售卖给电网的电量减少，而发电机依然运行，增加了系统的运行成本；在综合考虑经济性和环保性时，在3：00～7：00时间段，从气网购买电量减少，而发电机提供电量增加，使得系统环境保护成本增加。不同目标优化成本结果见表3。

表3 不同目标下的系统成本Table 3 System costs under different targets

由图9 和表3 可知，在综合考虑经济性和环保性的微网系统中，日运行总成本为2 847.15 元，比单一考虑经济性的微网系统的日运行总成本节约12.14%，相比较仅仅考虑环保性的微网系统的日运行总成本节约16.32%，且比传统微网系统的日运行总成本节约16.79%。

图9 目标3运行优化结果Fig.9 Operation optimization results of target 3

综上可知，在平均电价下，综合考虑经济性和环保性两种指标，更有利于节约成本。

3.5 考虑电价因素对系统的影响

上述分析均在平均电价下对本文所提模型进行优化求解，为说明本文系统所建模型的运行成本在实时电价下效果更优，因此在实时电价下，综合考虑环保性和经济性2 个指标，并对其进行求解，其结果如下图10-11。

图10 在实时电价下各机组输出功率Fig.10 Output power of each unit under real-time electricity price

对比图9-10 可知，在3：00～5：00 时间段，从电网购电量增加，同时发电机发电量减少，因此系统的环境治理成本下降；在5：00～7：00 时间段，售卖给气网的电量减少，同时增加发电机的供电量，使得系统的运行成本下降。

由图11 可知，实时电价下本系统的日运行总成本相比平均电价下本系统的日运行总成本节约7.55%。因此，其结果可表明，本文系统模型在实时电价下的日运行成本最优。

图11 不同电价下系统成本Fig.11 System cost under different electricity prices

4 结语

本文首先在传统微网的基础上，提出了电气互联的微网系统“源-网-荷-储”多能源耦合架构；其次将系统经济运行和环保运行2 个指标考虑在内，建立了微网系统“源-网-荷-储”运行优化的能量枢纽模型，并采用了基于Matlab 的CPLex 软件对其进行求解；最后根据历史数据进行算例分析，通过对比分析传统微网、不同目标以及不同电价3 种因素，验证了该模型具有更优的经济效益。