能源服务网络中的分布式能源模拟.pdf

国际电气工程先进技术译丛能源服务网络中的分布式能源模拟英 萨尔瓦多阿查（Salvador Acha）著赵英汝 等译机 械 工 业 出 版 社 本书介绍了一种对含嵌入式技术的能源服务网络进行集成稳态优化的建模框架。书中开发的新模型称为时间协调最优潮流（TCOPF）模型，此模型可通过一系列必要步骤计算天然气和电力网络的最优能流，同时计算插电式混合动力汽车（PHEV）和热电联产（CHP）装置的最优调度。因此，TCOPF 工具可以管理及协调配电网运营商和分布式能源之间的相互关系。书中对分布式能源系统应当遵循的优化调度模式进行了描述，这种模式有望改善城市能源服务网络的性能。集成建模为希望有效协调分布式能源运行与能源公用事业运营策略的利益相关方提供了一个新的视角。最终，本书结合用于模拟 PHEV 行驶状况的基于 agent 的模型对 TCOPF 模型框架进行了扩展，以便更好地评估 PHEV 所代表的负载灵活性。综上，为开发由多种能源基础设施与嵌入式分布式能源集成的综合模型，本书涵盖了电力系统工程师所需要关注的各类关键元素。译者序城市能源系统是一个能源资源开发、加工、转化、输送、消费等多个环节相互交织在一起的复杂网络系统，系统中各环节之间的互动关系导致大量不确定性的存在。这些复杂性和不确定性对能源资源供应、电力消费结构、甚至电力部门决策者将做出的相关决策方案有潜在影响，加剧了电力供应的不安全性。本书作者 Salvador Acha 是英国帝国理工学院 BP 城市能源系统项目的主要研究人员之一。书中内容是该项目一部分科研成果的总结。本书侧重于利用嵌入式技术对城市能源系统的两个关键基础设施进行建模。这两个关键基础设施是天然气和电力网络，而嵌入式技术包括热电联产和电动汽车装置。书中开发的新模型称为时间协调最优潮流（TCOPF）模型，此模型可通过一系列必要步骤计算天然气和电力网络的最优能流，同时计算插电式混合动力汽车（PHEV）和热电联产（CHP）装置的最优调度。因此，TCOPF 工具可以管理并协调配电网运营商和分布式能源之间的相互关系。书中对分布式能源系统应当遵循的优化调度模式进行了描述，这种模式有望改善城市能源服务网络的性能。集成建模为希望有效协调分布式能源运行与能源公用事业运营策略的利益相关方提供了一个新的视角。最终，本书结合用于模拟 PHEV行驶状况的基于 agent 的模型对 TCOPF 模型框架进行了扩展，以便更好地评估PHEV 所代表的负载灵活性。本书涵盖了能源系统模拟的基本原理与核心方法，为未来能源系统的设计和运行提供了有价值的参考。本书主要由赵英汝翻译，其他参加翻译的人员有张尧立、张诗琪、詹翔燕、景锐、刘浩仑、郑徐跃。本书内容所涵盖的领域较宽，加之时间仓促，虽然经过译者仔细求证，但恐仍难免出现翻译不当甚至错误之处，恳请广大读者批评指正。译者原书序本书是伦敦帝国理工学院 BP 城市能源系统项目的科研成果之一。于 2005 年底启动的这个项目推动了帝国理工学院能源未来实验室的创建，该实验室是整个学院能源研究的集汇地。设立这个项目的主要目的是应用多学科、系统性的方法来确定在城市能源系统的设计和运行中采用系统集成方法的潜在好处，同时确认节能和减缓气候变化的策略，由此探索可持续能源解决方案以应对全球城市化的加速。该项目的重点是建模和优化方法的应用，此类方法已成功用于过程工程、电路设计和生物系统等城市能源系统的新兴领域。项目的主要挑战之一来源于城市能源系统通用建模框架的开发以及设计和运行问题。该项目有一个前提假设，即尽管单个的城市能源系统可能已经得到了优化，对于不同资源系统和城市总能量消耗的集成建模工作尚未开展。如上所述，此类系统层面的优化已经在其他领域得到了应用，并且为炼油厂之类的系统提高了几十个百分点的效率。在过去的几十年中，计算机硬件和软件的迅速发展也为本项目的开展提供了强有力的支持。这本书呈现了项目研发过程中非常有趣和创新的一部分研究成果，即围绕包括需求中心、插电式混合动力汽车、热电联产和能源服务（燃气和电力）网络在内的混合城市能源系统的运行优化开发出的复杂工具。书中对这一工具的开发过程进行了详述，通过文字描述了同时考虑能源系统的多个方面如何带来收益，并展示了如何将该工具与采用新技术后引发的对未来需求模式的前瞻性仿真相结合。总而言之，本书代表了向智能、高效的未来城市能源系统过渡的一个重要里程碑，可以为工程师解决复杂的跨学科能源问题提供启发和思路。Nilay Shah帝国理工学院原 书 前 言我们生存的这个世界，资源有限且整个能源供应链效率低下。从获得一次燃料到为数百万消费者提供电力，提高复杂能源系统的性能是一项艰巨任务。对于有意进入这一研究领域的能源研究人员而言，常常缺乏用来模拟此类多层面问题的软件工具，因此需要开发整体的模拟框架来捕捉复杂能源系统所表现出的关键特性。伦敦帝国理工学院近期开展的一系列跨学科研究，正是试图解决多能源网络与有助于提升城市区域内能源基础设施性能的先进技术相互影响所产生的问题。电力系统工程师通常声称建设智能电网系统是为了改革电力输送方式，然而他们忽略了一点，那就是相互依存的基础设施可以使智能电网更加智能。本书的撰写正是基于这样一种假设，即随着新技术的引进，公用设施现行的管理方法可能会导致其效率更加低下。这是因为即将部署的分布式能源（DER）必将使公用设施的资本运行更具成本效益，所以必须对基础设施进行多重分析以确保其关键服务不被中断。这一特性引发我们的思考，例如，燃气驱动热电联产技术的高度普及是否会对燃气网络带来不利的影响？此类问题便是本书讨论的核心。显而易见，为了确保所需的系统性能得以全部实现，需要进行整体性的分析。因此，填补基础设施相互依存关系领域现有的研究空白是一项值得尝试的工作，可为未来能源系统的设计和运行提供有价值的指导意见。本书介绍了一种在嵌入式技术存在的情况下对能源服务网络进行集成稳态优化的建模框架。文中开发的新模型称为时间协调最优潮流（TCOPF）模型，此模型可通过一系列必要步骤计算天然气和电力网络的最优能流，同时计算插电式混合动力汽车（PHEV）和热电联产（CHP）装置的最优调度。因此，TCOPF 工具可以管理配电网运营商和分布式能源之间的相互关系。书中对分布式能源系统应当遵循的优化调度模式进行了描述，这种模式有望改善城市能源服务网络的性能。集成建模为希望有效协调分布式能源运行与能源公用事业运营策略的利益相关方提供了一个新的视角。最终，本书结合用于模拟 PHEV行驶状况的基于 agent 的模型对 TCOPF 模型框架进行了扩展，以便更好地评估PHEV 所代表的负载灵活性。综上，为开发由多种能源基础设施与嵌入式分布式能源集成的综合模型，本书涵盖了电力系统工程师所需要关注的各类关键元素。全书的架构如下：第 1 章：简述进行这项工作的背景和动机。重点阐述全世界范围内不断增长的能源需求，以及为什么城市中心是能源消耗的聚集地，强调以最优方式使用资源对于城市的重要性。第 2 章：对涉及本研究主题的相关文献进行综述，包括有关能源基础设施与嵌入式技术集成分析的建模方法等。此外，概述前人针对天然气和电力联合网络所进行的分析工作。第 3 章：从电力和天然气网络建模的数学原理出发，围绕针对这两类基础设施的建模，详细介绍采用牛顿-拉夫逊法的稳态潮流分析，并比较两类系统的相似性。第 4 章：扩展第 3 章所搭建的模型框架，引入控制装置和嵌入式技术，控制机理包含天然气系统中的压缩机以及电力系统中的有载分接开关（OLTC）。介绍能量转换与存储技术涉及的概念和公式，并对含热存储的热电联产机组以及含电化学存储的 PHEV 装置进行分析。第 5 章：以第 3 章和第 4 章中建立的模型框架为基础，使用 TCOPF 进行能源服务网络的集成优化能流分析。提出多周期 TCOPF 问题的普适数学表述，由此对目标函数和约束条件的基本特性进行讨论。第6 章：通过 TCOPF 程序对不同运行策略下的案例情景进行分析，说明分布式能源如何影响天然气和电力网络的技术-经济性运行参数，并对仿真所得数据进行详细的分析。特别关注控制、转换和存储装置之间的协调，探索适合未来能源服务网络的运行模式。由此为利益相关者提供关于分布式能源理想化管理的指导意见。第 7 章：说明如何通过基于 agent 的模型，将其输出数据连接到 TCOPF 建模框架以完成车辆行驶的分析。这种方式下，PHEV 负载的时间和空间特征可用于潮流问题分析。通过案例研究展示了结果的粒度。第 8 章：讨论本文的贡献，得出结论，同时探讨该领域未来的不同研究方向。以上章节纲要涵盖了能源模拟的核心基本原理，可供能源研究者参考以制定自己的模拟框架。可以明确的是，在这一研究领域，灵活性是至关重要的，而若每个系统的原理都能得到适当地表述，综合分析也是可以实现的。不过，我认为一些模型假设似乎有些宽泛，尽管如此，我相信本书已经实现了它的价值，也希望能源领域的研究人员能在此基础上做出更多的贡献。任何一本书都不可以凭一己之力完成，本书也不例外。因此，特别感谢 IET 出版社对本书原稿所做的贡献。此外，还要感谢所有同事、家人和过去几年对我的研究有积极影响的朋友们，是你们造就了这本书。Salvador Acha帝国理工学院能源服务网络中的分布式能源模拟缩 略 语 表英文缩略语英文全称中文解释ABMAgent-based models基于 agent 的模型ACAlternate current交流ATRAncillary-to-transport ratio辅助运输率BEVBattery electric vehicle纯电动汽车BMSBuilding management system建筑管理系统CCSCarbon capture and sequestration碳捕获与封存CHPCombined heat and power热电联产CO2Carbon dioxide二氧化碳CPPCritical peak pricing尖峰电价CVP-SSControl vector parametrisation steady-state稳态控制向量参数化DCDirect current直流DERDistributed energy resource分布式能源DMSDemand management system需求管理系统DNODistribution network operator配电网运营商DSMDemand side management需求侧管理EHRElectricity-to-heat ratio电热比EUFEnergyutilization factor能量利用率EVElectric vehicle电动汽车EVLFElectric vehicle load flexibility电动汽车负载灵活性FACTSFlexible AC Transmission Systems柔性交流输电系统gGravity重力G2VGrid-to-vehicle电网到车辆GHVGross heating value总热值GISGeographical Information System地理信息系统GPSGlobal positioning system全球定位系统GWGigawatt兆瓦（续）英文缩略语英文全称中文解释hhour小时HEVHybrid electric vehicle混合动力汽车hlfHead loss水头损失ICEInternal combustion engine内燃机ITInformation technology信息技术KCLKirchhoffs Current Law基尔霍夫电流定律KKTKarush，Kuhn，Tucker卡罗需-库恩-塔克kmkilometre千米kVkilovolt千伏kWkilowatt千瓦kWelkilowatt-electricity千瓦电力kWhkilowatt-hour千瓦时kWthkilowatt-thermal千瓦热LDZLocal distrib