计及不确定性的区域综合能源系统储能容量优化配置.pdf

第2 6 卷第4期2023年文章编号2095-0020(2023)04-0203-06上海电机学院学报JOURNAL OF SHANGHAI DIANJI UNIVERSITYVol.26 No.42023计及不确定性的区域综合能源系统储能容量优化配置李兰馨，王宇露（上海电机学院商学院，上海2 0 130 6)摘要针对风光出力的不确定性，提出了一种计及不确定性的区域综合能源系统(IES)功率优化配置方法。首先，建立以0 1规划模型为基础，投资运行成本最低为目标函数的IES储能功率规划模型；其次，基于场景分析法确定最优规划方案，采用场景分析法中的两阶段规划策略求解多能源容量配置问题。最后，以某工业园区IES为研究对象，基于Matlab平台搭建仿真实验，实验结果表明：IES协调优化调度能够确保IES运行经济性，还能有效地减小不确定性对系统实际运行造成的冲击，缓解电网平抑功率波动的负担。关键词不确定性；储能容量规划；场景分析法；区域综合能源系统(IES)中图分类号TK 01Optimization of energy storage capacity allocation in regionalintegrated energy system considering uncertainty文献标志码ALI Lancin,WANG Yulu(School of Business,Shanghai Dianji University,Shanghai 201306,China)Abstract To solve the uncertainty problem of wind-power output,a power optimizationallocation method for a regional integrated energy system is proposed.Firstly,an integrated energysystems(IES)energy storage power planning model is established based on a O-1 planning modelwith the lowest investment and operating cost as the objective function.Secondly,the optimalplanning scheme is determined based on the scenario analysis method,and the two-stage planningstrategy in the scenario analysis method is used to solve the multi-energy capacity allocationproblem.Finally,taking IES in an industrial park as the research object,simulation experimentswere built based on the Matlab platform.The experimental results show that IES coordinatedoptimization scheduling can not only ensure the economy of IES operation,but also effectivelyreduce the impact of uncertainties on the actual operation of the system,and alleviate the burden ofthe power grid to suppress power fluctuations.Key words uncertainty;energy storage capacity planning;scenario analysis method;regionalintegrated energy systems(IES)收稿日期：2 0 2 3-0 5-2 6基金项目：国家自然科学基金资助项目（7 197 2 0 50）作者简介：李兰馨（2 0 0 0），女，硕士生，主要研究方向为综合能源系统，E-mail:指导教师：王宇露（197 8 一），男，教授，博士，主要研究方向为跨国公司、国际碳市场与碳经济，E-mail：w a n g y l s d j u.e d u.c n204可再生能源大规模并网给电力系统带来了很大冲击，主要表现为源荷不匹配和季节性电量需求波动大等问题1。综合能源服务项目是我国“十三五 规划和“十四五 规划的重点任务之一2 。发展综合能源系统(Integrated Energy Systems，IES),对于能源消费结构的转型、低碳高效的现代能源系统的建设具有重要意义3。区域IES配置原则应该是“优劣势互补”，即在满足一定条件下实现资源与环境相互协调利用4。现有研究系统地分析了区域IES多源储能优化配置问题的内涵及特点，并对其进行了详细描述与分类，提出了基于系统结构建模的方法。文献5提出了IES中能量流动的概念，并对其进行了整体规划。文献6 对电网及天然气电网进行综合性建模，分析电改气给电力网络及天然气电网带来的危害。文献7 对冷热负载进行了建模，并提出了可调度负载的多电力能源系统优化配置方法。IES优化问题涉及多种能源形式、复杂的能源变换关系以及众多的能源设备等因素,现有研究较少考虑这些因素对规划的影响。文献8-9 对多种能源的出力进行预测，但在运行过程中的实际值与电制冷光伏电热冷气P2G微燃机图 1 IES 结构1.2百可再生能源不确定性场景生成拉丁超立方抽样是多维分层随机抽样方法之一。依据该思想提出一类基于拉丁超立方抽样法的多目标优化问题，并给出相应的数学规划模型和求解算法。假定N个独立随机变量K1、K，KN其中,KN累积概率分布函数如下：上海电机学院学报预测值存在偏差，从而使得IES规划的可行性降低。在此基础上，文献10 针对风光出力的不确定性，采用场景分析法生成大量场景并进行优化。但是其建立的是近似模型,不能运用于实际场景中。可再生能源出力的不确定性，给电力系统的稳定性带来了很大影响，而现有的研究较少全面考虑到不确定因素的影响。本文建立了以0-1规划模型为基础，投资运行成本最低为目标函数的IES储能功率规划模型，相比传统策略大大降低了计算量，且更精确地展现了风光出力的不确定性。1区域综合能源运行特性1.1IES结构及建模IES由能源输入、转换、储存设备及负载设备构成11,IES具体结构如图1所示。能源输入设备包含光伏、风机发电、外部电网等，电能转换设备包含发电机、电动机、蓄电池组和直流系统等，储能设备包含超级电容器和锂电池，电力传输设备包含变压器、输电线路和高压电缆等，储能装置包含充电电池、储冷设备、蓄热槽，负载设备包括电、热、气、冷4类负荷。这些设备均由独立的控制单元组成。风机储电电负荷冷负荷吸收式制冷机储热热负荷余热回收储气燃气锅炉气负荷F=F(K)抽样步骤如下：步骤1将F的分布曲线平均切割成M个区间。步骤2 在每一个切割后的区间里任意抽取一个样本。设第i个区间的采样点KNi，K n i 的随2023年第4期(1)2023年第4期机变量的概率为PNi=Mri式中：r；为0 1之内的任意一个随机值。步骤3将PN;代人F函数,所获得的抽样值为KN;=FN(PN;)步骤4按照以上方式抽样F次，就会得到F个K抽样值。步骤5将N个变量按照以上步骤运算，最终产生NXM维矩阵,对矩阵中的值进行随机排列,产生M种情况。2区域IES的储能优化配置2.1场景削减0-1规划模型为确保每个初始场景都能被有效地分配到一个经典场景中，以实现最佳的场景削减效果，建立一个0-1规划模型。模型如下：(4)D(S;,S;)=Nt=1minf-piui.rD(S;,S,)i.iEss.t.Zk=KiEs2u=1,viEsiESui.ikir,Vi,iES式中：S为初始场景集;D（S;，S;）为场景S；和经典场景S，之间的距离；S,、S为S;S在t时刻的值;ui为配置中引入的0-1分配决策变量，ui,=1表示场景S；被分至经典场景S;k；为0 1决策变量，且为1XN的矩阵，k；=1表示将场景S；定为经典场景;K为经典场景集中的场景数；p；为初始场景的概率，为1/N,N为初始场景集中的场景数。经典场景的概率为pi=Zpiuit,ViEsiEs2.2IES容量规划模型目标函数IES系统规划模型的目标函数为多能源微网及储能电站投资和运维成本之和降到最低。计算公式如下：min C=Cinr+Cop+Cgrid式中：Cin为总的系统投资成本；Cop为整个系统运李兰馨，等：计及不确定性的区域综合能源系统储能容量优化配置1(i-1)M2(S:-S)2205行维护的成本；Cgrid为系统与外部网络进行能量沟通的成本。(2)以下为系统投资成本、系统软件运行维护成本、对外沟通成本的计算方式：（1）系统投资成本。用净年指数值法将电池的原始投资成本换算成等值年投资成本，即(3)Cmr-ZR,F,式中：F，为i类设备的前期投资;R，为i类设备的再利用系数,有R,=(1+r)M,-1r(1+r)M;式中：r为变现能力，设为6.7%;M，为i类设备的耐用年限。（2）系统软件运行维护成本。主要考虑系统软件年度运维管理成本包括机器设备耗损及维护保养，计算公式如下：Cp-2T.2ZK,P;k=1t=1 j式中：k为3种典型日；T为相应典型日的时间；K，为i类设备的基础运维成本;P,为i类设备在(5)t时间内的功率。(6)（3）对外沟通成本。在电力市场中,用户参与电力交易时都要支付一定数量的交易成本，表达式为(7)3(8)k=1t=1式中：元，b为向大电网购买的电量；元，s 为大电网售电价格，采取分时电价原则；元gas为天然气的价格，取3.45元/m;Gnet为消耗的天然气功率；Pnet.s为售电的功率;Pnet,b为购电的功率。2.3IES容量规划模型约束条件2.3.1设备运行约束(1）光伏发电系统(9)PuPw式中：P为t时段光伏输出电功率；Pmx为光伏发电系统额定容量。（2）微型燃气轮机ImPmPmImPmxmt(10)式中：Pm*、Pmi 为燃气轮机的电功率限值；Im为t时段燃气轮机的运行数量；Pmt为t时段燃气轮(11)(12)(13)24(14)(15)(16)206机输出的电功率。（3）余热回收装置0HiHmax式中：Hl为t时段余热回收装置输出功率；Hmax为余热回收装置的额定容量。（4）燃气锅炉0HiHmax式中：H为t时段燃气锅炉输出功率；Hmax为燃气锅炉的额定容量。(5)制冷设备0HHx0PuPH式中：Hac为t时段吸收式制冷机输出功率；Hmax为吸收式制冷机的额定容量；Pec为t时段电制冷机的输出功率；Pm为电制冷机额定装机容量。（6）储电、储热、蓄冷和储气设备Ie.chr+Iedis1WminWWmax式中：IedrvIe为t时段的充放能状态；P、Prmar和Prls、Pa a r 分别为充/放电功率上下限；Pe.chr、Pe,d i s 分别为储能设备t时段的充/放电功率；Wgin、Wma x 为储能量上下限；W。为t时段储能量。2.3.2功率平衡约束对于电、热、气、冷耦合系统包括电功率、热功率、气功率、冷功率平衡：Pow+Pmt+Peret.b Prets+Pedis Pedhr-Plc=LHre+Hi-Hac=LiQac+Qe=LeGnet-Gmt-Gj=Lg式中：L、Li、L、L分别为电、热、气、冷类负荷大小;Qac、Q e c 分别为t时段吸收式制冷机和电制冷机制冷功率；Gmt、G 为微型燃气轮机、燃气锅炉t时段消耗天然气功率。2.4场景分析法的两阶段规划求解策略将场景分析法用于容量规划的研究12 ,建立混合整数线性规划模型。对于情景分析不能立即求得上海电机学院学报IES不确定性整体规划的问题,提出据情景分析的整数金额自变量IES管理决策的两阶段规划求解对策。(17)第1阶段为设备容量规划的决策。这一阶段建立了考虑多能源优化调度的混合整数线性规划数学模型，改进粒子群算法求解该问题。第2 阶段为最优成本决策。这一阶段通过对(18)不同规划方案下各机组的运行情况进行分析，得到各机组在满足一定约束条件下的最佳运行方式，并根据各机组的实际运行状态和负荷预测结果，以K作为评价指标，综合考虑可再生能源出力、经济(19)成本等因素，确定当前最优的投运组合。(20)3算例分析3.1算例描述以某工业园区 IES为研究对象，对应的储能设备成本数据、IES设备参数及分时购售电价格如表1表3 所示13。使用 Matlab平台对算例进行(21)仿真。(22)(23)(24)(25)2023年第4期表1储能设备的成本数据维护成本/投资成本/使用设备充/放效率(元kW-1）（元kW-1）寿命/a蓄电池0.95储热罐0.90蓄冷槽0.90储气罐0.90首先利用拉丁超立方抽样生成海量光伏出力场景，然后通过0 1规划模型及3种传统场景削减方法进行削减。通过对6 0 0 个初始场景的分析，场景削减结果如表4所示。快速向前削减方法的整个削减过程只有一个步骤，但是当场景数比较少时，耗时较长。为提高系统性能和减少计算量，提出一种基于动态规划算法的改进快速向前削减法来处理上述问题。0 1规划场景削减法用3次迭代得到的目标函数值来代替经典场景集或原始场景集，可在较短的时间内获得精度较高的结果。为提高计算效率，对快速向前削减法的缺点做了进一步研究，并对IES进行改进应用于计算效率较高的0-1规划模型。结果表明，场景削减0 1规划模型完全适用于容量规划中对不确定性的考虑。0.001 80.001 60.001 60.001 880015015060102020202023年第4期设备类型光伏风机燃气轮机燃气锅炉吸收式制冷机P2G表3分时购售电价时购电价/元售电价/元区间划分段07:0010:00,13:00峰15:00,18:0020:0005:0007:00,10:00平13:00,16:0018:00,20:0021:00谷21:0005:00表4场景削减结果削减方法运行时间/s65.720-1规划模型80.6576.3410.23K-means12.329.768.45K-medoids8.337.344.34快速向前削减4.023.563.2容量规划方案本算例考虑了光伏出力的不确定性，同时满足了电、热、冷、气4种负荷的要求14，规划了分布式能源李兰馨，等：计及不确定性的区域综合能源系统储能容量优化配置表2 IES设备参数单位维护成本/Pu/kWPL/kW500060008000100018050003000(kWh)-1(kWh)-11.230.60.730.60.300.6目标函数值301.67301.67301.67320.56323.34333.43331.56329.34324.76346.23346.23346.23207能效系数元(kWh)-1电效率0.0120.0580.002 50.040.001 20.006设备的容量，实现了储能全寿命周期的经济优化。引人多源储能和可再生能源技术，IES的投资和维护成本有所增加，但同时也大幅降低了电网交互和环境管理的成本。IES最优储能容量规划方案如表5所示。表5IES最优储能容量规划方案设备类型设备容量配置/kW电转气647.73蓄电池2 111.77储热罐2 204.07蓄冷槽761.63储气罐0由于电负荷和热负荷较大，所以蓄电池和储热罐配置大一些，冷负荷和气负荷较小，所以冷负荷配置较小；由于电转气成本要低于储气罐，所以储气罐的容量配置为0。以系统年总费用最少为目标函数，建立了多能源系统优化调度模型并求解15。对不同储能模式下IES调度成本的数据进行了比较，如表6 所示。采用多源储能模式，各储能设备能够协同优化，从而大幅降低系统的运行成本，使得总成本达到最低，显著提升了IES的经济性。同时，应使用多种不同的设施来应对不同的电力需求16 。例如，IES的电负荷可使用微型燃机、燃料电池等；热负荷可使用燃气锅炉、蓄热槽等；气负荷可使用p2g设备、外部气网等；冷负荷可使用吸收式制冷机、电制冷机等，这样做的目的是降低运行成本。热效率0.320.540.85气效率3.50.6208储能模式单电单热单气电一热电气电-热-气-冷4结论本文提出计及不确定性的IES储能容量规划方法。首先，使用场景削减0-1规划模型,并将经济成本作为目标函数，建立了IES容量规划模型。同时，设计了两阶段的求解策略来解决该问题。最后通过算例仿真验证了所提出方法在考虑不确定性及经济性的同时，有更好的拟合精度，能够可靠地平缓电网平抑波动的负担。参考文献1郭宇，吕红芳，王冰昆.考虑不确定性的并网型微电网容量优化配置J.上海电机学院学报，2 0 2 1，2 4(2):69-75.2 YU G Y,CHEN W D,WANG J N,et 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