基于先进绝热压缩空气储能站的电-热综合能源系统优化运行方法

时帅,刘杰,米阳,Kwok Lun Lo,林哲敏

(1.上海电力大学 电气工程学院,上海 200090; 2.斯特拉斯克莱德大学 电子与电气工程系,格拉斯哥; 3.安徽电力交易有限公司,合肥 230061)

0 引 言

压缩空气储能(Compressed Air Energy Storage, CAES)具有大容量、高寿命、低成本等优点,被认为是当今最具发展潜力的大规模储能技术之一[1]。传统CAES的循环效率只能达到50%左右,且在释放能量的过程中,存在燃料的燃烧和废气的排放[2]。先进绝热压缩空气储能(Advanced Adiabatic Compressed Air Energy Storage,AA-CAES)利用储热技术回收压缩过程中的热量用于加热高压气体,摈弃了传统CAES装置的补燃环节[3],使得AA-CAES较传统CAES有更快的响应速度、更高的效率和更好的清洁性,在众多的CAES技术中脱颖而出[4]。

国内外学者关于含CAES电站的电力系统优化调度方案开展了广泛的研究。文献[5]研究了含CAES电站、风电并网下的电力系统机组组合问题,并从风电消纳、阻塞管理、削峰填谷等多个方面进行了具体分析。文献[6-7]各自提出了一种含CAES电站的孤岛微电网和含AA-CAES电站的风力发电系统的容量优化配置方法,分别以系统运行成本与环境成本之和最小、用户可中断负荷成本与系统综合成本之和最小为目标,得出了CAES/AA-CAES电站、风电发电机组等机组的最优配置容量。上述文献主要研究了在电能单能流场景下,CAES/AA-CAES电站参与系统运行优化和规划的场合,并未考虑其在多能流系统的运行调度情况。

在电、热多能流场景下,AA-CAES可在综合能源系统[8](Integrated Energy System,IES)中充当能量枢纽,进行电热联供联储[9],与其他能源转换设备统一协同运行,发挥多能互补协同效应。文献[10-11]提出了一种包含AA-CAES的CCHP(Hybrid Cooling、Heating and Power)微网和一种包含AA-CAES的风-光-储联合发电系统。前者以微网的环境效益、能源节约率和系统运行安全性作为多目标问题进行求解,结果表明AA-CAES可有效提高CCHP微网运行的灵活性,促进可再生能源消纳。后者采取由风机驱动AA-CAES压缩机,太阳能光热补热的热电联供运行策略,实现了系统电能的稳定供应和不同品位热能的梯级利用。文献[12]提出了一种反映AA-CAES功率和储能状态约束的可行域刻画方法,详细地阐述了AA-CAES的热电耦合关系和热电联供运行特点。以上文献为AA-CAES在电-热IES中进行优化调度提供了初步的数学模型参考和优化策略支持,但上述文献所建立的模型大多比较复杂且高维非线性,难以应用于IES的运行优化调度中;而且没有对AA-CAES在压缩、膨胀不同工况下的储热、放热、对外供热等特性进行详细分析,没有分析AA-CAES参与下的电-热IES的经济行为。

此外,文献[13-14]分别提出了一种含CCHP的多区域电-热IES优化运行方法和一种基于碳交易的电-热-气-冷IES低碳经济调度方法,但上述方法并没有考虑热能在热网管道传输过程中存在的热延迟和损耗等动态特性。在用户侧,综合需求响应(Integrated Demand Response,IDR)作为一种灵活性可调度资源,可有效地降低系统运行成本和促进可再生能源消纳[15-16]。

在上述背景下,文章提出了一种计及AA-CAES热电联供联储特性的含AA-CAES能源站的电-热综合能源系统(Electricity-Heat Integrated Energy System,EHIES)优化运行方法,考虑了负荷综合需求响应和热网管道传热延迟和损耗等动态特性,建立了以系统机组发电成本、购电成本、综合需求响应成本以及弃风惩罚成本之和为最小的日前经济调度模型,在修改的IEEE 33节点配电网和巴厘岛32节点区域供热网进行了算例分析。结果表明,所提模型可有效降低IES运行成本,促进可再生能源消纳。

1 含AA-CAES能源站的电-热综合能源系统

1.1 电-热综合能源系统基本调度架构

文中提出的含AA-CAES能源站的EHIES的结构图如图1所示。能源站中包含AA-CAES装置、热电联产机组(Combined Heat and Power, CHP)、以及热泵机组(Heat Pump, HP)进行热电联供,此外系统还配置了燃气轮机 (Gas Turbine, GT)辅助供电、燃气锅炉(Gas Boiler,GB)辅助供热,并装设有风力发电机组(Wind Turbine, WT)。

图1 EHIES结构图

AA-CAES的主要组成部件包括：压缩机、膨胀机、储气室、换热器、蓄热罐等。在储能时,AA-CAES可利用弃风与低谷电能驱动压缩机,将空气压缩为高温高压气体后进入换热器与热媒进行热量交换,换热后的降温气体存储在储气室内;同时,加热后的热媒进入蓄热罐,将其吸收的热量进行储存。在释能时,储气室的高压低温气体被释放后,进入换热器并与蓄热罐释放的热媒进行热量交换,高压气体得以升温并进入膨胀机做功发电,随后被排放至大气。在保证蓄热罐剩余热量足以支持AA-CAES正常发电的前提下,AA-CAES还可单独或配合其他热源对外供热。

在文中的EHIES中,AA-CAES除配合系统中的CHP机组、热泵机组等其他电源、热源进行热电联供,满足系统的电、热负荷需求外,也可以充当储能装置,进行热电联储,吸收低谷电能和消纳风电。同时,用户侧的柔性负荷也可以参加综合需求响应,接受系统能量管理中心的调度,降低系统的运行成本,提高系统的风电消纳能力。

1.2 AA-CAES电热联供联储运行约束模型

为简化计算,对AA-CAES建模作如下假设：(1)假设空气为理想气体,满足理想气体状态方程;(2)储气室采用等温恒容模型,储气室中空气的温度等于环境温度,储气室容积保持不变;(3)压缩机和膨胀机采用绝热模型;(4)不计蓄热罐的热量损失和换热过程的热量损失。

1.2.1 压缩机

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2.2 膨胀机

(5)

(6)

(7)

(8)

1.2.3 储气室

在时刻t储气室(Gas Chamber,GC)气压可以用一个荷电状态SOC(State of Charge)模型来表示：

(9)

(10)

式中prst,l、prst,u分别代表储气室压强的上、下限。

1.2.4 换热器与蓄热罐

基于热交换理论,压缩和膨胀过程中,换热器吸收和释放的热功率分别为：

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

式中Hst,l、Hst,u为蓄热罐蓄热功率的上、下限。

1.2.5 AA-CAES电站运行工况约束

(19)

此约束用于保证AA-CAES电站不会同时工作在压缩耗功和膨胀发电两种工况。

2 区域配电网和区域供热网模型

2.1 区域配电网

针对辐射型配电网,文中采用文献[17]提出的线性潮流方程对其建模。

(20)

(21)

(22)

(23)

2.2 区域供热网

区域供热网主要由热源、供热管道和热负荷三部分组成。供热管道一般由供水管和回水管组成,热源生产的热量通过供热管将热量送达热用户,同时,冷却后的热水进入回水管后形成循环[18]。

2.2.1 热源、热负荷节点

(24)

(25)

(26)

2.2.2 供热管道

ζ(b)表示供热管道b的集合,根据节点质量流量连续性定理,对每个节点O,都满足以下约束：

(27)

节点o温度与管道b温度之间的关系可由节点混合温度方程进行描述：

(28)

(29)

2.2.3 供热管网热延迟、热损耗

(1)热延迟

热水从热源处凭借循环水泵提供的动能以一定的流速经热网管道向热负荷运动,导致热源与热负荷之间热媒的温度变化存在一定的延迟[20]。

供热管道两端的热延迟时间可表示为：

(30)

(2)热损耗

热损耗表现为供热管道的温度损失,可根据管道温度降落方程进行描述：

(31)

管道b的首末两端的温度损失为：

(32)

结合式(30)和(32),可得描述供热管道热延和热损耗的方程为：

(33)

t时刻管道b的热功率损失可描述为：

(34)

3 电-热综合能源系统日前优化调度模型

3.1 目标函数

文中电-热综合能源系统的优化调度目标函数如式(35)、式(36)所示：

minCΣ=Cgrid+Cgen+Cidr+Ccurt

(35)

(36)

3.2 约束条件

3.2.1 综合需求负荷调度约束

在综合能源系统中,电力柔性负荷主要分为可削减负荷、可转移负荷以及可平移负荷[21]。

(1)可平移负荷

平移时间连续性约束：

(37)

式中τ、ts分别为可平移负荷发生的时间和持续工作时长;yt为判断可平移负荷是否发生的0-1变量,yt=1表示负荷已经平移到了时段t。

(38)

式中Lshift为可平移负荷的额定功率。

(2)可转移负荷

转移前后转移功率不变约束：

(39)

可转移负荷功率范围约束：

(40)

(3)可削减负荷

(41)

(42)

3.2.2 设备调度约束

(1)CHP机组

(43)

(2)热泵机组

(44)

(3)设备出力约束

(45)

(4)购电功率约束

(46)

3.2.3 功率平衡约束

(1)电功率平衡约束

(47)

(2)热功率平衡约束

(48)

3.3 模型求解

文中建立的含AA-CAES能源站的EHIES日前优化调度模型为一个混合整数二次规划问题,可在MATLAB环境中基于YALMIP平台,调用成熟的商业求解器GUROBI对模型进行求解。

4 算例分析

4.1 算例系统及参数设置

文中采用改进的IEEE 33节点和巴厘岛32热节点[22]EHIES进行算例仿真,算例系统中包含一个AA-CAES能源站、2台燃气锅炉、2台燃气轮机以及一台额定装机容量为6 MW的风力发电机组。日前的负荷预测以及风力发电机组出力预测见图2。系统的综合需求响应成本系数取100﹩/(MW·h),弃风惩罚成本系数取500﹩/(MW·h)。

图2 日前EHIES功率预测曲线

4.2 算例分析

4.2.1 算例场景设置

针对文中提出的计及用户侧综合需求响应和考虑区域供热网的储热惯性的含AA-CAES能源站的EHIES优化调度方法进行性能分析,文章设定了以下5个场景：

场景1：系统中包含AA-CAES在内的能源站等其他机组设备,考虑用户侧的综合需求响应和区域供热网的储热惯性;

场景2：仅考虑用户侧的综合需求响应和区域供热网的储热惯性,系统中能源站中不含AA-CAES装置,仍包含其他机组设备;

场景3：系统中包含AA-CAES在内的能源站等其他机组设备,仅考虑用户侧的综合需求响应;

场景4：系统中包含AA-CAES在内的能源站等其他机组设备,仅考虑区域供热网的储热惯性;

场景5：系统中包含AA-CAES在内的能源站等其他机组设备,不考虑用户侧的综合需求响应和区域供热网的储热惯性。

4.2.2 IDR对EHIES调度运行的影响

分别对场景1、场景3和场景5进行优化调度,分析IDR对EHIES电力负荷、风电出力和运行成本的影响,优化结果如图3、图4所示,不同场景下的弃风惩罚成本和总运行成本如表1所示。

表1 场景1、场景3和场景5下的EHIES总运行成本

图3 IDR对EHIES电力负荷的影响

图4 IDR对EHIES风电的影响

对图3、图4进行分析可知,场景1的电负荷曲线的波动性较场景3有了很明显的改善,负荷峰谷差和方差同比分别下降了22.46%和19.52%;同时场景1系统的弃风量较场景3和场景5也分别同比下降了56.81%和82.56%,系统的风电消纳能力明显改善。由表1可知,系统引入IDR后,场景1中系统的日弃风成本较场景3和场景5分别减少了526.36美元和996.02美元、日总运行成本分别下降了187.36美元和776.79美元。以上结果分析表明,综合需求响应可引导电力用户进行负荷的削减、平移和转移,从而能够达到平抑负荷曲线波动、促进可再生能源消纳和降低系统运行成本的目的。

4.2.3 供热网的储热惯性对EHIES调度运行的影响

分别对场景1、场景4和场景5进行优化调度,分析供热网的储热惯性对EHIES热功率优化和系统风电消纳的影响,优化结果如图5和图6所示。

图5 供热网的储热惯性对EHIES供热需求的影响

图6 供热网的储热惯性对EHIES风电的影响

由图5和图6可知,00：00-05：00时段,是一天风电的最高峰期,也是全天电力负荷的最低谷期和热力负荷的最高峰期。在06：00-23：00时段,电力负荷开始增大,CHP机组、GB机组出力开始趋于平缓,多余风电通过HP机组进行电转热进行消纳,同时热能被存储于热网之中。00：00-05：00期间,在场景1和场景4中,热源供给的热能要明显小于供热需求,这是因为热网存在供热延迟等储热惯性,前期存储于热网的热能弥补了该时段内的部分供热需求,因此CHP机组、GB机组等附加热源供热量减少,CHP机组出力降低,从而增大了风电的上网空间,且多余的风电可由HP机组进一步消纳,同时进行电转热向系统供热。在06：00-16：00、22：00-23：00时段,场景1和场景4中,CHP机组、GB机组出力平稳,热源供给热网的热能要明显多余供热需求,多余的热能存储在热网之中。以上结果分析表明,HP机组可利用夜间富余风电可进行“风电供热”消纳弃风;供热网的储热惯性可以对热负荷进行“移峰填谷”、并可配合HP机组消纳多余风电,打破传统CHP机组的“以热定电”模式。

4.2.4 AA-CAES对EHIES调度运行的影响

分别对场景1和场景2进行优化调度,分析AA-CAES装置对EHIES优化调度、风电消纳的影响,优化结果如图7和图8所示,AA-CAES装置的蓄热罐、储气室荷电状态如图9所示,不同场景下的弃风惩罚成本、购电成本、机组发电成本和总运行成本如表2所示。

表2 场景1、场景2下的EHIES总运行成本

图7 场景1、场景2中的IES优化调度结果

图8 AA-CAES对EHIES风电的影响

图9 AA-CAES蓄热罐、储气室荷电状态图

由图7～图9可知,00：00-06：00时段为一天电力负荷的低谷期和风电的高峰期,在此期间,AA-CAES可利用富余风电,驱动压缩机压缩空气做工,被压缩升温的空气与热媒(水)换热,降温后存储在储气室中,热水则将热量存储在蓄热罐中;15：00-16：00和20：00-21：00时段电力需求较高,在此期间,AA-CAES蓄热罐中的热水与储气室中的高压低温空气换热并释放热量将其加热,而后膨胀机透平发电,且在20：00-21：00膨胀机发电所需热量还有剩余,故对外进行供热。在图8中,场景1的风电出力非常贴近日前的风电出力预测,而场景2未虑AA-CAES,系统的弃风量叫场景1则明显大幅增多;由表2知,场景1中加入了AA-CAES后,系统的弃风惩罚成本、购电成本和运行总成本较未加入AA-CAES的场景2分别降低了98.66%、52.43%和74.48%,由此可知加入AA-CAES,可有效提升系统的风电消纳能力和运行经济性。以上结果分析表明,AA-CAES可在EHIES进行热电联供联储,在风电高峰期消纳弃风,压缩空气并将热量存储在蓄热罐中;在负荷需求较高时,蓄热罐释放热量,加热空气并驱动膨胀机透平发电。

5 结束语

为充分探究AA-CAES的热电联供储联特性、用户侧灵活性可调度资源以及区域供热网供热延时等供热惯性对EHIES调度成本和可再生能源消纳能力的影响,文中提出了一种计及用户侧综合需求响应和考虑区域供热网的储热惯性的含AA-CAES能源站的EHIES优化调度模型。主要结论如下：

(1)在IDR的引导下,用户侧灵活资源可通过对自身负荷功率的削减、平移和转移缩小负荷需求曲线峰谷差异、平抑负荷需求曲线波动,由此促进可再生能源的消纳和降低系统的运行成本;

(2)供热网中存在供热延时等热惯性,可实现供热需求的“移峰填谷”,解耦热电联产机组的热电比,增大夜间风电上网空间,并配合热泵机组进行电转热以促进风电的消纳;

(3)AA-CAES可进行热电联供联储,风电出力旺盛时,压缩空气消纳富余风电;负荷需求较大时,透平膨胀发电,还可对外供应一定的热能,从而降低系统的弃风惩罚成本、购电成本和运行总成本,提升系统运行的经济性。

后续工作将以文中模型为基础,进一步研究可再生能源出力和电、热负荷的随机性对系统调度结果的影响;深入探讨AA-CAES提供备用、AA-CAES变工况运行等特性对系统优化调度的影响。