含光伏与储能的冷热电联供系...合时间尺度滚动优化运行研究_王智.pdf

第 卷 第期 年月动力工程学报 收稿日期：修订日期：基金项目：北京市自然科学基金资助项目（）；国家重点研发计划资助项目（）作者简介：王智（），男，河北保定人，副教授，博士，主要从事分布式能源系统集成运行优化等方面的研究。吴迪（通信作者），男，讲师，博士，电话（）：；：。文章编号：（）：含光伏与储能的冷热电联供系统混合时间尺度滚动优化运行研究王智，蔡文奎，孟金祥，吴雨筱，吴迪（华北电力大学 能源动力与机械工程学院，河北保定 ）摘要：为解决冷热电联供系统源荷供需能量匹配性差异显著的问题，提出三阶段混合时间尺度滚动优化方法。日前阶段以日运行成本最低为优化目标，综合考虑、和 的处理成本，制定逐时计划；日内阶段根据冷热电相关设备的响应差异，建立了冷热和电能分时间尺度的双层优化模型；实时电反馈优化以电设备功率调整量最小为目标；最终得到各设备的最佳出力计划。结果表明：三阶段混合时间尺度滚动优化方法能够有效平抑负荷和可再生能源出力波动，各设备功率波动率均处于较低水平；不同典型日下的日运行成本比日前成本均有所降低，冬季、过渡季和夏季典型日的成本节约率分别为 、和 。关键词：冷热电联供；光伏；储能；混合时间尺度；滚动优化中图分类号：文献标志码：学科分类号：，（，）：，；，：、；天然气冷热电联供（）系统能够提高清洁能源的利用率，并很好地消纳可再生能源，显著减少对化石能源的依赖，在建筑供能方面得到了极为广泛的应用。但系统内部可再生能源出力的随机性和用户端负荷的波动性使系统的不稳定性增强。同时，不同能源的输送和响应速度不同，也增大了 系统高效、节能、经济运行的难度。因此，系统的优化运行研究具有重要意义，需寻找一种更加高效、稳定的运行方法。为解决由于源荷随机性导致的供需能量不匹配问题，许多学者提出了多时间尺度滚动优化方法。等提出了 系统两阶段协调控制方法，经济调度阶段提供基于线性模型预测控制的经济运行计划，在每个 时间 间隔 内实时 调 整 运行 方案。等建立了两阶段分布鲁棒优化模型，日前阶段以系统日运行成本最低为优化目标，日内阶段优化把随机性的风电以最坏的情况进行计算，可以降低系统的不稳定性。文献 和文献 提出了日前日内个阶段的滚动优化方案。日前阶段以日运行成本最低为目标并考虑了多种储能模式对系统经济性的影响；日内阶段以滚动时域内购电成本和储能出力变化惩罚成本最低为目标。冬季、过渡季和夏季典型日的成本节约率分别为 、和 。文献 和文献 中提出了日前日内实时反馈三阶段滚动优化方法，实时阶段以 为时间尺度对可再生能源出力和用户负荷进行预测，能够降低能源的不确定性和负荷的波动性对调度计 划 的 影 响。电 网 联 络 线 交 互 功 率 波 动 率为 。上述多时间尺度优化方法在 的时间尺度下考虑了可再生能源和用户负荷的波动性，一定程度上能够提高系统运行的稳定性和经济性，减少设备输出功率的大幅波动，但均未考虑不同能源在输送和供需方面的响应速度不同的特性。裴梦璐 分析了冷热电能的能量属性，提出冷、热能传输速度较慢，在日内冷热能供应不设定固定的时间尺度，只要其能使室内温度处于设定范围内即可，电能以 为时间尺度进行滚动优化。程杉等 建立了日前日内两阶段优化模型，日内阶段考虑了不同能源的相关性和互补性，提出冷热和电不同时间尺度的双层滚动优化平抑模型；日内冷热能以为时间尺度，电能以 为时间尺度。然而，以上研究忽视了电能实时反馈对机组功率波动的影响。可再生能源出力和用户负荷需求难以精确预测，但预测误差会随预测时间尺度的减小而降低。在实时阶段以更小的时间尺度对电设备的输出功率进行微调，可以减小其功率波动率。因此，笔者考虑了系统内主要设备在部分负荷下的运行特性，建立了主要设备的非线性数学模型。依据设备实际变工况特性，设置了各设备爬坡功率约束；提出了含光伏和储热、储电的 系统“日前日内双层优化实时电反馈”三阶段混合时间尺度滚动优化方法。分析了过渡季典型日的日前优化结果；对比了日前优化结果和三阶段混合时间尺度调度结果，以及系统中各设备的功率波动率；比较了冬季、过渡季和夏季典型日的日前优化成本、两阶段相同时间尺度优化成本和三阶段混合时间尺度滚动优化成本。系统描述建立了含光伏和储热、储电的 系统，其结构如图所示。该系统主要包括由微型燃气轮机以下简称微燃机）、光伏系统和配电网组成的电系统；由余热回收装置、吸收式制冷机组成的余热利用系统；由电制冷机、燃气锅炉、换热器组成的辅助系统；由蓄电池和蓄热罐组成的储能系统。用户的电负荷先由光伏系统、蓄电池供给，不足时开启微燃机，并与外部电网交互，发电量不足时从电网购电，图 系统结构图 第期王智，等：含光伏与储能的冷热电联供系统混合时间尺度滚动优化运行研究反之向电网出售多余的电能。用户的冷负荷需求由吸收式制冷机和电制冷机提供。用户的热负荷由余热回收装置从微燃机回收的热量提供，若供热不足，先由蓄热罐放热，然后启动燃气锅炉，若回收的热量大于热负荷则存入蓄热罐中。各设备数学模型 光伏发电系统（，）光伏发电系统（以下简称光伏系统）受光照强度和工 作 温 度 等 因 素 的 影 响，其 发 电 功 率 可 表示为：，（）（，）（）式中：，为光伏系统时刻的发电功率，；为光伏功率降额因子；为光伏系统的额定装机容量，；，为实际光照强度，；为标准测试条件光照强度，；为功温系数，；，为光伏系统工作中的实际表面温度，；为标准测试条件下的光伏系统表面温度，。光伏系统工作中的实际表面温度可表示为：，（，），（）（，），（）式中：，为环境温度，；取 ；，为标准环境温度，；为光伏系统在标准测试条件下的效率；为太阳能透过率；为太阳能吸收率。微燃机（，）微燃机不同负荷状态下的电效率不同，其消耗天然气功率（，）可表示为：，（），（）式中：，为微燃机时刻的发电功率，；，为微燃机时刻的负荷水平；，为微燃机时刻的发电效 率，见 表；，为 微 燃 机 功 率 最 大值，。表微燃机发电效率和余热回收效率 参数负荷率 ，电制冷机（）电制冷机的输出冷功率（，）和输入电功率（，）的关系可表示为：，（）式中：，为电制冷系数。吸收式制冷机（），（），（），（，）（，），（）式中：，为吸收式制冷机时刻的制冷功率，；，为时刻提供给吸收式制冷机的热功率，；，为吸收式制冷系数；，为时刻吸收式制冷机的负荷水平；、均为系数；，为吸收式制冷机的最大功率，。燃气锅炉（）燃气锅炉作为补充热源在供热不足时启动，其输出热功率（，）可表示为：，（），（），（，），（）式中：，为锅炉在时刻消耗天然气的功率，；，为锅炉时刻负荷水平对应的热效率；，为时刻锅炉的负荷水平，；、均为锅炉效率系数；，为锅炉的最大功率，。余热回收装置（）余热回收装置回收微燃机的余热供给吸收式制冷或者直接供热，其回收热量功率（，）可表示为：，（，），（）式中：为散热损失系数；，为余热回收装置在时刻的热回收效率，见表。换热器（），（）式中：，为时刻换热器输出的热量功率，；为时刻输入换热器的热量功率，；为换动力工程学报第 卷热器效率。蓄电池（）蓄电池可以在谷电价时段充电，峰电价时段放电，起到削峰填谷的作用，其状态方程可以表示为：，（），（）（）式中：为时段，；，为蓄电池在时刻存储的电能，；为蓄电池的自放电率；，、，分别为蓄电池的充、放电效率；，、，分别为蓄电池在时刻的充、放电功率，。蓄热罐（）蓄热罐在热量充足时可以存储热能以供不足时使用，可以有效减少热能的逸散，其状态方程为：，（），（）（）式中：，为蓄热罐在时刻存储的热能，；为蓄热罐的自放热率；，、，分别为蓄热罐的充、放热效率；，、，分别为蓄热罐在时刻的充、放热功率，。设备约束 设备功率上下限约束微燃机在较低负荷下运行时会导致电热效率过低、经济性差，且经常会因入口压力过低而停机，因此设置燃气轮机负荷运行下限为，。其余设备负荷均小于其额定容量。，（）式中：，、，、，、，、，、，和 ，分别为微燃机、蓄电池充电、蓄电池放电、蓄热罐储热、蓄热罐放热、从电网购电、向电网售电运行状态标记，表示处于工作状态，表示处于停机状态；，为时刻从电网购电功率，；，为时刻向电网售电功率，；下标 代表最大值；代表最小值。设备运行状态约束蓄电池不能在同一时刻既储电又放电；蓄热罐不能在同一时刻既储热又放热；不能同一时刻既售电又买电。因此设置运行状态互斥约束。，（）设备爬坡功率约束设备功率变化速率过快会影响设备的使用寿命，因此设置微燃机、蓄电池和蓄热罐的爬坡功率约束。，（）式中：下标 表示爬坡功率上限；下标 表示爬坡功率下限。储能装置约束为了避免蓄电池深度放电和蓄热罐深度放热造成储能装置使用年限降低，设置储能状态约束。，（）式中：，为蓄电池最低荷电状态；，为蓄电池额定荷电状态；，为蓄热罐的最低储热量；，为蓄热罐的额定储热量。系统优化调度方案 预测和算法可再生能源出力和用户负荷需求变化有很强的时间特征，其随着季节更替和时刻改变有规律地变化。采用长短时记忆神经网络（，）按时间序列特征预测可再生能源出力和用户负荷。选择 进行程序编写，调用 优化器对此混合整数非线性模型进行寻优。方法中，在单个时间细胞内包含遗忘门、输入门和输出门个特殊的门控结构。遗忘门的作用是负责丢弃上一时段的无用信息并保留有效信息后，传递给后续进行训练学习；输入门的作用是得出当前时刻的输入信息，并经过筛选选择部分信息后保存到单元状态中，即保留有效信息，完成状态更新；输出门决定经过 网络训练后输出的单元状态中的有效信息。第期王智，等：含光伏与储能的冷热电联供系统混合时间尺度滚动优化运行研究 三阶段混合时间尺度滚动优化算法可再生能源出力和用户负荷需求难以精确预测，但预测误差会随预测时间尺度的减小而降低。不同类型的能源在传输和供需方面的响应速度不同，由于热能存在热惯性，冷热能的响应速度低于电能，提出了冷热电联供系统三阶段混合时间尺度滚动优化调度方案，包含日前长时间尺度优化、日内冷热系统和电系统分时间尺度优化、实时电系统反馈调整个阶段，各阶段均为每次执行第一个时刻的运行计划，然后滚动前进直至结束。通过逐时间级细化的方法提高预测精度，减少预测误差对 系统调度方案的影响，提高系统的稳定性。三阶段优化调度关系如图和图所示。日前阶段以日前预测值对系统进行滚动优化，时间尺度为。日内滚动优化分为上、下层模型，上层模型为慢系统，用于平抑生产和传输时间较长的冷热能的功率波动；下层模型为快系统，用于平抑调度时间较短的电能功率波动。日内上层滚动优化模型以 为时间尺度对数据进行预测更新，调度时间窗口为；日内下层滚动优化模型以 为时间尺度对数据进行预测更新，调度时间窗口为；实时优化以 为时间尺度，每 预测居民电负荷和光伏出力值并优化一次电系统出力计划值。图三阶段滚动优化关系图 日前经济优化调度方案日前优化调度综合考虑峰谷平电价、蓄电池老化、运行维护费用和环境费用，制定全天的设备最佳运行计划。日前经济优化以 系统日运行成本（，元）最小为目标函数，即：（）（）式中：为电网交互成本，元；为天然气费用，元；为蓄电池老化费用，元；为设备运行维护费用，元；为环境费用，元。（）电网交互成本（，）（）式中：，为时刻 系统从电网购电价格，元（）；，为时刻向电网售电价格，元（）。（）天然气费用 ，（）（）式中：为天然气价格，元；为天然气低位热值，。图优化流程图 （）蓄电池老化费用 （，）（）式中：为蓄电池单位老化成本，元。（）运行维护费用 ，（）式中：，为各设备单位运行维护成本，元（）；，为各设备在时刻功率，；，为各设备单位运行维护成本，元（）；，为各设备在时刻的热功率，；，为各设备的单位运行维护成本，元动力工程学报第 卷（）；，为 各 设 备 在时 刻 的 冷 功率，。（）环境费用 ，（，），（，），（，）（）式中：，、，分别为电网电力和天然气燃烧 排放因子，（）；为单位 处理成本，元；，、，分别为电网电力和天然气燃烧 排放因子，（）；为单位处理成本，元；，、，分别为电网电力和天然气燃烧的 排放因子，（）；为单位 处理成本，元。为保证 系统的稳定性和更好地满足用户负荷需求，还要满足冷热电功率平衡约束。，（）式中：，为时