CN111967659B - 一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，包括根据区域电、冷、热负荷需求，建立基于光伏消纳的区域综合能源系统基本架构；以系统的经济性最高、系统供能可靠性最高和弃光率最低为目标函数构建区域综合能源系统容量配置优化模型；设定发电策略依次为光伏发电、冷热电联产供能单元、储能单元和外部大电网供能单元；利用MATLAB语言编程实现区域综合能源系统配置优化，得出最优容量配置，即各单元的配置数目，并计算得出配置功率；同时输出全年运行结果，包括系统供能构成、光伏消纳情况、供能中断情况。本发明的方法能够实现在保证供能可靠性的基础上有效促进光伏消纳的目的，有效地提高了光伏利用率和区域综合能源的优化效率。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统配置优化领域和光伏发电领域，特别是一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法。
背景技术
随着经济发展和社会进步，能源需求急速增长，能源供给出现紧缺，这对能源利用效率和利用方式提出了更高要求。传统的能源系统在规划和运行时是彼此独立的，例如电力供应系统、热力供应系统等，能源的利用方式单一。综合能源系统将电力、冷热、天然气等多种能源耦合利用，对各环节进行协调和优化，实现了能源的高效利用的同时满足电冷热等多类型能源需求。区域综合能源系统的优化配置研究的是对一定区域内的能源系统进行架构研究和建模优化，在一定目标例如经济效益和环境效益目标下，对所包含的不同能源设备进行配置优化。
光伏发电装机是综合能源系统利用的一个重要方面，光伏发电装机的容量越来越多，它对能源系统规划、运行、控制的影响也越来越引起人们的关注。然而光伏发电具有不稳定性和随机性等缺陷，使得如何提高综合能源系统的光伏消纳率一直是光伏利用的重要问题和研究方向。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足而提供一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，将光伏作为重点研究对象，将光伏消纳作为区域综合能源系统规划的优化目标之一，对考虑光伏消纳的区域综合能源系统配置优化进行研究。
本发明的技术方案是：一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，包括如下步骤，
步骤一、根据区域电、冷、热负荷需求，建立基于光伏消纳的区域综合能源系统基本架构建立基于光伏消纳的区域综合能源系统基本架构。
所述区域综合能源系统基本架构包括光伏、冷热电联产供能单元、储能单元和外部大电网供能单元。其中，光伏由光伏极板串并联组成，将一次能源侧的太阳能转化为电能；冷热电联产供能单元包括燃气轮机、余热锅炉和吸收式制冷机，通过供给侧的天然气网将一侧能源侧的天然气转化为冷热电联产供能单元所需的能量，并输出能量至电负荷以及与储能单元进行热交换；储能单元包括蓄电装置、蓄热装置和蓄冷装置，通过储能单元分别为需求侧提供电负荷、热负荷和冷负荷；外部大电网供能单元指区域综合能源系统向由一侧能源侧煤提供能源的大电网购电，并将大电网作为外部供能单元输入蓄电装置。
步骤二、构建区域综合能源系统容量配置优化模型：以系统的经济性最高、系统供能可靠性最高和弃光率最低为目标函数，满足电-冷-热负荷平衡约束、设备运行约束和电网联络线约束条件，采用微分进化算法实现过程寻优。
步骤三、设定发电策略：首先考虑光伏发电，并最大程度的消纳，无法消纳的部分判定为系统弃光；其次由冷热电联产供能单元和储能单元满足负荷需求；当冷热电联产供能单元和储能单元无法满足时，区域综合能源系统向外部大电网供能单元购电；若外部大电网供能单元购电超出电网联络线约束，则判定为系统出现中断损失。
步骤四、利用MATLAB语言编程实现区域综合能源系统配置优化，得出最优容量配置，即各单元的配置数目，并计算得出配置功率；同时输出全年运行结果，包括系统供能构成、光伏消纳情况、供能中断情况。
本发明进一步的技术方案是：步骤二中所述目标函数中系统经济性成本包括区域综合能源系统的初始安装成本、区域综合能源系统的运行维护成本、冷热电联产供能单元的燃料购买成本和区域综合能源系统的电力交易成本，其中区域综合能源系统的初始安装成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的初始安装成本，区域综合能源系统的运行维护成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的运行维护成本，区域综合能源系统的电力交易成本为区域综合能源系统向外部大电网功能单元购电的交易成本；系统供能可靠性成本包括系统中断损失的惩罚成本；系统弃光成本包括系统弃光的惩罚成本。
所述目标函数计算公式如下：
（1）
其中，为区域综合能源系统的初始安装成本；/>为区域综合能源系统的运行维护成本；/>为冷热电联产供能单元的燃料购买成本；/>为区域综合能源系统的电力交易成本；/>为系统供能可靠性成本；/>为系统弃光成本。
（2）
其中，k为区域综合能源系统所含机组编号；、/>为第k个机组的单位容量安装成本与总安装容量；r为年折旧率；m为机组寿命。
（3）
其中，为第k个机组的单位容量运行成本；/>为分布式光伏补贴政策规定的单位发电量补贴；/>为第k个机组的总输出功率。
（4）
其中，为天然气价格；/>为天然气热值；/>为燃气轮机的发电功率；为燃气轮机的发电效率。
（5）
其中，为t时刻区域综合能源系统向外部大电网功能单元的购电功率；/>为电网销售电价。
（6）
其中，是系统中断损失；/>是惩罚系数，为给定值。
（7）
其中，为t时刻系统未供应电能；/>为t时刻系统未供应热能；/>为t时刻系统未供应冷能。
（8）
其中，为区域综合能源系统的总弃光功率；/>为系统弃光的惩罚系数，为给定值；/>为t 时刻系统的弃光功率。
本发明再进一步的技术方案是：所述步骤三中，光伏发电无法消纳的系统弃光计入系统弃光成本；系统的中断损失计入系统供能可靠性成本。
本发明更进一步的技术方案是：所述电-冷-热负荷平衡约束为：
（9）
其中，，/>和/>是t 时刻的电负荷、热负荷和冷负荷；/>，/>，/>，，/>分别为t 时刻的大电网供能功率、光伏输出功率、燃气轮机输出电功率、余热锅炉输出热能和吸收式制冷机输出冷能；/>，/>，/>分别为蓄电装置的充放电功率、蓄热装置的蓄放热功率和蓄冷装置的蓄放冷功率。
所述设备运行约束为：
（10）
其中，为第j 个设备的运行参数，设备包括光伏、冷热电联产供能单元、储能设备；/>，/>分别为设备运行参数的上下限。
所述电网联络线约束为：
（11）
其中，为大电网供能功率上限。
本发明更进一步的技术方案是：所述步骤二中的微分进化算法包括种群个体的初始化、变异、交叉和选择操作，通过迭代求出最优解。
本发明与现有技术相比具有如下特点：本发明建立了建立一种基于光伏消纳的区域综合能源系统基本架构，包括光伏、冷热电联产供能单元、储能单元和外部大电网供能单元，并对各单元的发电策略进行了设定，首先考虑光伏发电，其次由冷热电联产供能单元和储能单元满足负荷需求，再由外部大电网供能单元购电供电，以系统的经济性最高、供能可靠性最高和弃光率最低为目标函数作为区域综合能源系统规划的优化目标，在保证供能可靠性的基础上有效地促进了光伏消纳。
以下结合附图和具体实施方式对本发明的详细结构作进一步描述。
附图说明
图1为本发明区域综合能源系统的架构图。
图2为本发明区域综合能源系统配置优化方法流程图；
图3为本发明实施例一的配置迭代优化过程图。
图4为本发明实施例一的全年光伏消纳结果图。
图5为本发明实施例一的全年系统弃光结果图。
具体实施方式
以下所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一，如图1-2所示，一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，包括如下步骤：
步骤一、根据区域电、冷、热负荷需求，建立基于光伏消纳的区域综合能源系统（Regional integrated energy system，即RIES）基本架构，包括光伏、冷热电联产供能单元(Combined Cooling Heating and Power，即CCHP)、储能单元和外部大电网供能单元；
其中，光伏由光伏极板串并联组成，将一次能源侧的太阳能转化为电能；冷热电联产供能单元包括燃气轮机、余热锅炉和吸收式制冷机，通过供给侧的天然气网将一侧能源侧的天然气转化为CCHP所需的能量，并输出能量至电负荷以及与储能单元进行热交换；储能单元包括蓄电装置、蓄热装置和蓄冷装置，通过储能单元分别为需求侧提供电负荷、热负荷和冷负荷；外部大电网供能单元指RIES向由一侧能源侧煤提供能源的大电网购电，将大电网作为外部供能单元输入蓄电装置，满足负荷需求。
本实施例中建立的RIES基本架构如图1所示，全年电负荷为4.70*107 kW，热负荷为2.03*107 kW，冷负荷为1.18*107 kW，仿真时间尺度为一年计8760h。
步骤二、构建RIES容量配置优化模型：以系统的经济性最高、系统供能可靠性最高和弃光率最低为目标函数，满足电-冷-热负荷平衡约束、设备运行约束和电网联络线约束条件，采用微分进化算法实现过程寻优。
所述目标函数中系统经济性成本步包括区域综合能源系统的初始安装成本、区域综合能源系统的运行维护成本、冷热电联产供能单元的燃料购买成本和区域综合能源系统的电力交易成本，其中区域综合能源系统的初始安装成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的初始安装成本。区域综合能源系统的运行维护成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的运行维护成本，区域综合能源系统的电力交易成本为区域综合能源系统向外部大电网功能单元购电的交易成本；系统供能可靠性成本包括系统中断损失的惩罚成本；系统弃光成本包括系统弃光的惩罚成本。
所述目标函数计算公式如下：
（1）
其中，为RIES的初始安装成本；/>为RIES的运行维护成本；/>为冷热电联产供能单元的燃料购买成本；/>为RIES的电力交易成本；/>为系统供能可靠性成本；/>为系统弃光成本。
（2）
其中，k为RIES所含机组编号；、/>为第k个机组的单位容量安装成本与总安装容量；r为年折旧率；m为机组寿命。
（3）
其中，为第k个机组的单位容量运行成本；/>为分布式光伏补贴政策规定的单位发电量补贴；/>为第k个机组的总输出功率。
（4）
其中，为天然气价格，取3.45元/m3；/>为天然气热值，取9.7 kWh/m3；为燃气轮机的发电功率；/>为燃气轮机的发电效率。
（5）
其中，为t时刻RIES向大电网的购电功率；/>为电网销售电价。
本实施例中，电网销售电价6-8月为尖峰平谷电价，其他时间为峰平谷电价。高峰时段为8:30-11:30，16:00-21:00，此时段电价为0.9203元/kWh；低谷时段为23:00-7:00，此时段电价为0.3249元/kWh；其余时段为平时段，此时段电价为0. 6226元/kWh。尖峰时段为10:30-11:00，19:00-21:00，此时段电价为1.0394元/kWh，仅在6-8月实施。
（6）
其中，是系统中断损失；/>是惩罚系数，为给定值，本实施例中取100。
（7）
其中，为t时刻系统未供应电能；/>为t时刻系统未供应热能；/>为t时刻系统未供应冷能。
（8）
其中，为RIES的总弃光功率；/>为系统弃光的惩罚系数，为给定值；/>为t时刻系统的弃光功率。
所述电-冷-热负荷平衡约束为：
（9）
其中，，/>和/>是t 时刻的电负荷、热负荷和冷负荷；/>，/>，/>，，/>分别为t 时刻的大电网供能功率、光伏输出功率、燃气轮机输出电功率、余热锅炉输出热能和吸收式制冷机输出冷能；/>，/>，/>分别为蓄电装置的充放电功率、蓄热装置的蓄放热功率和蓄冷装置的蓄放冷功率。
所述设备运行约束为：
（10）
其中，为第j 个设备的运行参数，设备包括光伏、冷热电联产供能单元、储能设备；/>，/>分别为设备运行参数的上下限。
所述电网联络线约束为：
（11）
其中，为大电网供能功率上限。RIES系统中能源转换设备和储能设备的相关计算参数分别如表1和表2所示，该参数包括设备的额定功率、单位造价、设备效率和寿命。
表1 RIES中能源转换设备的特性参数
表2 RIES中储能设备的特性参数
所述微分进化算法包括种群个体的初始化、变异、交叉和选择操作，通过迭代求出最优解，即RIES中各单元的配置数目，并计算得出配置功率
本实施例中设置群体个体的数量为 45，偏差放大因子F = 0.5，交叉因子Cr =0.8，最大迭代次数为100。算例优化迭代过程如图3所示，随着迭代次数增加，RIES的系统总成本逐渐降低，直至收敛，本实施例中，系统总成本在60次左右迭代时已达到收敛，收敛结果为5.58*107元。
步骤三、考虑到光伏发电有着一定随机性和不可靠性，设定发电策略，保证供能可靠性的基础上促进光伏消纳：首先考虑光伏发电，并最大程度的消纳，无法消纳的部分判定为系统弃光，计入系统弃光成本；其次由冷热电联产供能单元 和储能满足负荷需求；当系统内部供能单元无法满足时，RIES可向大电网购电；若大电网购电超出电网联络线约束，则判定为系统出现中断损失，计入系统供能可靠性成本。
本实施例中，弃光惩罚系数为10，系统中断损失惩罚系数为100，此时系统总成本低，且光伏消纳率高，系统可靠性高。
步骤四、本发明利用MATLAB语言编程实现RIES配置优化，得出最优容量配置，即各单元的配置数目，并计算得出配置功率；同时输出全年运行结果，包括系统供能构成、光伏消纳情况、供能中断情况。
利用MATLAB语言编程实现的系统成本构成和RIES配置优化结果仿真如表3和表4所示。
表3 系统成本构成（单位：元）
| 系统总成本 | 经济性成本 | 可靠性成本 | 弃光成本 |
| 5.58*107 | 5.02*107 | 3.85*105 | 5.17*106 |
表4 RIES配置优化结果
| 优化结果 | 光伏 | CCHP | 蓄电装置 | 蓄热装置 | 蓄冷装置 |
| 配置个数 | 44,528 | 54 | 693 | 927 | 734 |
| 配置功率/kW | 8,905.6 | 10,800 | 24,948 | 23,175 | 18,350 |
对运行结果进行计算和分析能够看出，在供能侧，光伏供电占比18.32%，冷热电联产供能单元供电占比81.67%，向外部大电网购电占极低比例，系统自给能力高；全年弃光率为5.39%，系统消纳光伏9.08*106kW，接近95%的光伏发电量被消纳，全年光伏消纳结果和系统弃光结果见图4和图5。在需求侧来，3843.07kW的电负荷和6.94kW的热负荷发生了中断，冷负荷没有发生中断，系统供能比达到99.99%，供能可靠性较高。结合电负荷特性分析，春秋季是一年电负荷需求最低的时间段，而光伏发电无法灵活调节，当光伏发电富余时，系统满足负荷后的余电由蓄电装置进行蓄电，当蓄电装置充满之后，光伏无法得以消纳，因此该时间段的弃光率较高，与图5中系统弃光结果相吻合。
Claims (2)
1.一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，其特征是：包括如下步骤，
步骤一、根据区域电、冷、热负荷需求，建立基于光伏消纳的区域综合能源系统基本架构；
所述区域综合能源系统基本架构包括光伏、冷热电联产供能单元、储能单元和外部大电网供能单元；其中，光伏由光伏极板串并联组成，将一次能源侧的太阳能转化为电能；冷热电联产供能单元包括燃气轮机、余热锅炉和吸收式制冷机，通过供给侧的天然气网将一侧能源侧的天然气转化为冷热电联产供能单元所需的能量，并输出能量至电负荷以及与储能单元进行热交换；储能单元包括蓄电装置、蓄热装置和蓄冷装置，通过储能单元分别为需求侧提供电负荷、热负荷和冷负荷；外部大电网供能单元指区域综合能源系统向由一侧能源侧煤提供能源的大电网购电，并将大电网作为外部供能单元输入蓄电装置；
步骤二、构建区域综合能源系统容量配置优化模型：以系统的经济性最高、系统供能可靠性最高和弃光率最低为目标函数，满足电-冷-热负荷平衡约束、设备运行约束和电网联络线约束条件，采用微分进化算法实现过程寻优；
所述目标函数中系统经济性成本包括区域综合能源系统的初始安装成本、区域综合能源系统的运行维护成本、冷热电联产供能单元的燃料购买成本和区域综合能源系统的电力交易成本，其中区域综合能源系统的初始安装成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的初始安装成本，区域综合能源系统的运行维护成本为光伏、冷热电联产供能单元和储能设备的运行维护成本，区域综合能源系统的电力交易成本为区域综合能源系统向外部大电网功能单元购电的交易成本；系统供能可靠性成本包括系统中断损失的惩罚成本；系统弃光成本包括系统弃光的惩罚成本；
所述目标函数计算公式如下：
min(Cinst+Cope+Cfuel+Ctrans+CEENS+C-PV) (1)
其中，Cinst为区域综合能源系统的初始安装成本；Cope为区域综合能源系统的运行维护成本；Cfuel为冷热电联产供能单元的燃料购买成本；Ctrans为区域综合能源系统的电力交易成本；CEENS为系统供能可靠性成本；C-PV为系统弃光成本；
其中，k为区域综合能源系统所含机组编号；为第k个机组的单位容量安装成本与总安装容量；r为年折旧率；m为机组寿命；
其中，为第k个机组的单位容量运行成本；C1为分布式光伏补贴政策规定的单位发电量补贴；Pk为第k个机组的总输出功率；
其中，Cgas为天然气价格；QLHV为天然气热值；PMT为燃气轮机的发电功率；ηMT_e为燃气轮机的发电效率；
其中，为t时刻区域综合能源系统向外部大电网功能单元的购电功率；Ce,t为电网销售电价；
CEENS＝ρEENS (6)
其中，EENS是系统中断损失；ρ是惩罚系数，其为给定值；
其中，Pt′为t时刻系统未供应电能；Ht′为t时刻系统未供应热能；Lt′为t时刻系统未供应冷能；
其中，Q-PV为区域综合能源系统的总弃光功率；μ为系统弃光的惩罚系数，其为给定值；为t时刻系统的弃光功率；
步骤三、设定发电策略：首先考虑光伏发电，并最大程度的消纳，无法消纳的部分判定为系统弃光；其次由冷热电联产供能单元和储能单元满足负荷需求；当冷热电联产供能单元和储能单元无法满足时，区域综合能源系统向外部大电网供能单元购电；若外部大电网供能单元购电超出电网联络线约束，则判定为系统出现中断损失；
所述光伏发电无法消纳的系统弃光计入系统弃光成本；系统的中断损失计入系统供能可靠性成本；
步骤四、利用MATLAB语言编程实现区域综合能源系统配置优化，得出最优容量配置，即各单元的配置数目，并计算得出配置功率；同时输出全年运行结果，包括系统供能构成、光伏消纳情况、供能中断情况；
所述电-冷-热负荷平衡约束为：
其中，Pload，Hload和Lload是t时刻的电负荷、热负荷和冷负荷；PPV，PMT，HMT，LMT分别为t时刻的大电网供能功率、光伏输出功率、燃气轮机输出电功率、余热锅炉输出热能和吸收式制冷机输出冷能；Pc，HC，LC分别为蓄电装置的充放电功率、蓄热装置的蓄放热功率和蓄冷装置的蓄放冷功率；
所述设备运行约束为：
xj,min≤xj≤xj,max (10)
其中，xj为第j个设备的运行参数，设备包括光伏、冷热电联产供能单元、储能设备；xj,min，xj,max分别为设备运行参数的上下限；
所述电网联络线约束为：
其中，为大电网供能功率上限。
2.如权利要求1所述的一种基于光伏消纳的区域综合能源系统配置优化方法，其特征是：所述步骤二中的微分进化算法包括种群个体的初始化、变异、交叉和选择操作，并通过迭代求出最优解。
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