基于多能源需求响应的综合能源系统动态优化控制研究_张娜.pdf

基于多能源需求响应的综合能源系统动态优化控制研究张娜，王欢，宋坤，程孟增，张明理，叶鹏（辽宁省电力有限公司经济技术研究院，沈阳；沈阳工程学院 电力学院，沈阳）摘要：需求响应（o，）是需求侧参与电网灵活互动的重要途径，其在能源互联网中衍生为综合需求响应（o，），利用冷、热、电、气等不同形式能源间的耦合互补关系，在需求侧进行多能源协同优化。文中基于综合能源系统（，）框架结构和 的基本理论，提出考虑多能源需求响应下的综合能源系统动态优化控制方法。依据电力需求和价格弹性理论，综合考虑了能源价格对电力、热力、天然气等能源消耗量的影响，构建了多元化用能价格需求响应模型；以经济和环境成本最小为目标，建立了基于 机制的 多目标动态运行优化模型，并采用基于超平面投影方法的改进非劣性遗传算法（）进行求解，以典型园区为例进行实例仿真分析，验证了多能源需求响应对促进综合能源系统优化运行的有效性。关键词：综合能源系统（）；需求响应（）；多目标；冷热电联产（）；动态优化控制：中图分类号：文献标识码：文章编号：（），o，（cc c g cc ，g 5，c cc，g gg，g，）：o（）o o o o oo o（），o o o o o o，o，o o oo oo o o o o （）o o，oo o oo o o o o o o o，o o o oo ，o，o oo oo o o ，o oo o（）o o o o o o o oo o oo o ：，o，o，o oo，o（），o oo基金项目：国家电网有限公司科技项目（）引 言能源问题是支撑人类社会可持续发展的核心问题，伴随着风、光等可再生能源技术的迅猛发展，源端与荷端的能源多样化促使能源系统进一步耦合，打破原有各能源供用系统单独规划、单独设计和独立运行的既有模式，综合能源系统（，）应运而生。是以电力为核心，融合燃气、热力等多种能源，以实现能源高效利用与可再生能源消纳为目的，有机协同能源生产、输配、利用等环节的一体化能源服务系第 卷 第 期电测与仪表 年 月 日 ，统，其供能子系统的高度耦合，可以有效减少化石能源消耗，实现社会用能效率最优，是构建未来低碳生活的重要途径。在综合能源的网络架构下，利用电能、天然气等不同能源间的耦合特性，通过削减、转移用能负荷来参与，并可兼顾用户的满意度与舒适度。与 相比，在不同价格方案下，实施 的效果明显不同，其削峰填谷效果更明显、用户满意度与舒适度更高。目前国内外学者针对 在 中的应用展开了大量研究。文献 建立了电价激励型需求响应（）总规划成本碳排放最小的双目标优化模型，对计及 计划的区域 容量配置的经济、环境效益进行了综合评估分析，并应用价格需求弹性系数进行用电负荷曲线修正；文献针对面向 的储能设备控制问题，基于模型预测控制，建立了相应的储能需求关系模型，利用遗传算法提出了控制优化的求解方法；文献研究了园区 在考虑 时的运行优化调控，构建了园区 的整体框架，并确定了能源供应商、园区运营商、园区用户主从博弈的分析方法；文献提出一种考虑 及动态天然气潮流的“电气”优化调度新模型；文献 建立了包含风电、光伏、燃气轮机以及电热负荷等构成的热电联供园区微网模型。综上所述，作为一个最新的概念，其研究成果还未形成完整的体系，建模较为粗糙，缺少精细化的建模描述，对用户侧的可调资源挖掘不够，应用场景较单一。文中提出考虑多能源需求响应下的综合能源系统动态优化控制方法。依据电力需求和价格弹性理论，综合考虑了能源价格对电力、天然气等能源消耗量的影响，构建了多元化用能价格需求响应模型；以经济和环境成本最小为目标，建立了基于 机制的 多目标动态运行优化模型，并采用 算法进行求解，为推动综合能源互联网向有利于促进分布式新能源消纳的方向发展提供了有效参考依据。的结构 不同子系统间存在密切的互补和转换关系，子系统间能否有效配合将直接影响系统效率，同时不同的负荷需求和用能选择也将直接影响调度结果。根据已有研究，的结构如图 所示。因分布式电源受地理条件限制明显，实际中的 多数是以冷热电联供系统（）为核心的。利用燃气轮机或内燃机发电，利用换热器供热、吸收式制冷机供冷，负责用户的冷、热、电负荷。联合运行效率高达，是现今 中最具潜力及发展前景的运营模式。热电联产机组与冷热电三联产机组储气罐加气站天然气用气负荷DG电储电池用电负荷充电桩储热罐热电热锅炉、热泵综合能源调度运营商电制氢系统燃料电池吸收式制冷机用冷负荷用热负荷冰蓄冷、电制冷机图 的结构框图 o o 多元化用能价格需求响应模型 与电价密切相关，当电价上涨或可靠性受到威胁时，用户在收到 信号后，可改变用电模式，调整用电行为，实现资源的优化配置。在电价弹性理论中，价格弹性反应不同时期能源消费对价格的敏感度，它是一定时期负载变化率与价格变比率的比值，其关系如式（）所示：()()（）式中 为 时间段的自弹性系数；为 时间段内负载变化量；为 时间段内能源价格的变化量；、分别表示 时间段内原始负荷和峰谷分时能源价格实施后的负荷量；、分别为 时间段内的原始价格和峰谷分时能源价格实施后的峰、谷分时价格。时间段的负荷随 时价格的变化交叉弹性系数为：()()（）式中 为 时能源价格变化量；为 时价格；为 时峰谷价格。假设能量需求为线性函数，根据原始能源价格、峰谷分时价格、原始负荷和价格需求弹性，可以获得实施需求响应后各个时间段的能耗。为了最大化用户的利益，假设：()（）则有（）（）第 卷 第 期电测与仪表 年 月 日 ，经济学中常引用的效益函数如下：()()（）（）能量需求和能量价格之间的关系为：（）（）由于 内部耦合多个冷、热、电负荷需求，且不同负荷相互影响，所以需要构建多元化的综合型价格需求响应模型。以电力负荷和天然气负荷之间耦合关系为例进行建模分析，两者需求响应模型分别为：，（），（）式中，为需求响应前的电负荷；，为需求响应后的电负荷；，为需求响应前的天燃气负荷；，为需求响应后的天然气负荷；，为需求响应电价；g为固定电价；，为需求响应天然气价格；为固定天然气价格。电力负荷和天然气负荷的消减范围为：，o（），R，R，o（）式中为天然气负荷对电负荷的影响系数；R 为电负荷对天然气负荷的影响系数；，为最大电负荷消减量；，为电负荷消减潜力；，为最大天然气负荷消减量；，为天然气负荷消减潜力。多元化用能价格需求响应模型如下：（）式中 为负荷 在时间段 的原负荷量；为实施峰谷分时电价后；负载 在时段 的负荷需求量；为负荷（可为电和热等负荷）的弹性系数，当 时，其为自弹性系数，当 时，其为交叉弹性系数；和 为负荷在时间段 的原价格和价格变化量。根据上述多能源价格需求响应模型，用户可以在不同时间节点上选择不同种类能源进行替代，选择不同形式的能源输出方式进行供能。综合能源系统中各元件数学模型 机组 系统数学模型如下：（）（）（）（）（）式中 为 机组消耗的天然气量；为 机组的额定电功率；为 机组输出的冷功率；为 机组输出的热功率；、和 分别为 机组的发电、制热、制冷效率和热能自耗散率；为天然气的低热值；为 机组中余热锅炉输出的热功率。机组输出冷功率是由燃气轮机余热经由吸收式制冷机转化产生的，因此输出冷功率需小于余热锅炉输出热功率。（）电转气设备（）式中 为电转气设备生产的天然气总量；为需要消纳的风电和光伏发电的功率；为电气转化效率。约束条件为：（）式中 为电转气设备的最大功率。电锅炉模型（）第 卷 第 期电测与仪表 年 月 日 ，式中 为电锅炉的供热功率；为电锅炉的供热效率；为电锅炉消耗的电功率。约束条件为：（）式中 为电锅炉的供热功率上限。电制冷机模型（）式中 为电制冷机的供冷功率；为电制冷机消耗的电功率；为电制冷机的能效系数，取值。约束条件为：（）式中 为电制冷机最大供冷功率。光伏发电系统模型 Y （）（）式中 为光伏发电功率；为光伏系统的功率降额因数，表示实际输出功率与额定条件下输出功率的比值，取 ；Y为光伏阵列容量；为地表水平面光照度；为标准测试条件下的光照度；为功率温度系数；为当前光伏电池表面温度；为标准测试条件下的光伏电池温度，取 。约束条件为：（）式中 为光伏发电最大发电功率。风机模型 ，o（）o（）式中 为风机功率；为风机轮毂高度处的实际风速；、o分别为切入、切出风速，当实际风速低于切入风速或高于切出风速时，风机不工作；（）为正常风速范围内的风机出力，由风速与功率特性曲线插值得到。约束条件为：（）式中 和 分别表示风电机组的最小输出功率与最大输出功率。储能电池模型综合能源系统中电储能可以起到削峰填谷的作用，进而消纳更多富裕的光伏发电量和风电量，其储能容量和充放电功率关系模型可表示为：（），（）式中 为时段 电储能的储电容量；为电储能的损失率；，、，分别为时段 内蓄电池充放电功率。约束条件为：（）式中 和 分别为电池储电量的最小值和最大值。综合能源系统动态优化控制模型 目标函数多源化能源供应模式下，基于 的 运行优化问题是一个典型的多目标优化问题，涉及非线性、随机性、离散性和不确定性等。为了实现 总运行费用最低、污染物减排率、系统可靠性最高，需要采用多目标、多约束的运行模型进行求解，求解过程中考虑了经济和环境双重目标，其函数表达式为：（）c（），（）()（）式中、分别为经济目标和环境目标；为时间变量。经济成本主要考虑购电成本、设备运行维护成本、燃料成本，蓄电池折旧成本等，针对光伏、风机、蓄电池和发电机构成的多能源网络，用下式表示为：c（）（）（）（）（）（）式中（）、（）、（）、，分 别 为 电 力g，、热力、供冷、供气子系统的运行成本。电力系统的总成本由风、光清洁能源机组、机组、储电设备等的外部主网购电成本、初始建设成本折旧额、运维成本及机组启停成本组成，用下式表示：（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（），（）（）（）（），（）（）（）（）（）式中 为设备数；为外部主网售电价格；，、，、分别为第 台设备的单位容量初始投资成本、容量、寿命、残值；、为单位出力的运维成本系数、发第 卷 第 期电测与仪表 年 月 日 ，电量；，为启停成本系数；为设备的启停状态。热力系统的总成本为：（）（）（）（）（）（）供冷系统的总成本为：（）（）（）（）（）供气系统的总成本为：（）（）（）（）（）（）式中 中考虑了 设备的影响。环境成本主要考虑碳排放、其他污染气体及颗粒物排放对环境的影响，下式反映了不同污染排放物的环境影响差异：（），（）()（）式中，、分别为第 项污染物的环境价值、污染物的排放量和污染物所受罚款；为污染物种类。约束条件 是一种多能源协调规划的能源供需系统，其电、气、热、冷四种能源的守恒关系为：（，）o （，）（）o（）o（）o（）式中、分别为系统从大电网购买的功率和从天然气网购买的天然气量。o、o、o和o分别为电、气、热、冷四种负荷需求。外部电能和天然气购买约束：，（），（）式中，和，分别表示系统从外部购买电能和天然气的上限。求解流程由于优化模型存在多个变量、目标函数较为复杂，为了综合考虑 中的能量需求、模型特征及每个能源供应单元中的输出功率，以往研究中，主要采用非劣性遗传算法 进行求解，其流程图如图 所示。采用拥挤距离法及精英策略进行排序，有效保证了种群的多样性，在降低计算复杂度的同时加速了o 前沿收敛，但其在求解超过 个目标函数的多目标问题时，计算效率较低，且容易陷入局部最优。是否达到最大遗传代数?数据初始化进行选择、交叉、变异操作，产生子代总群Q调用仿真模块，计算目标值(经济、环境等)和惩罚项种群初始化，生成调度初始种群S种群代数n=1调用仿真模块，计算目标值(经济、环境等)和惩罚项计算种群S的个体适应度n=n+1对SUQ进行分层排序，得到新的总群SYN输出最有组合和经济、环境成本结束计算种群S的个体适应度图 算法流程图 o o o针对上述问题，本文引入超平面投影（oo）的方法，在 的种群进化过程中，通过构建超平面，将种群投影到单位超平面上，进而平衡解集的收敛性与分布性。与 的不同之处在于父代种群的选择机制，其求解步骤为：（）输入原始数据，包括 各供能储