以天然气、地热等清洁能源为燃料的热电联供系统优化调度能够有效提高能源利用率、减少环境污染。在分析各分布式能源出力特性的基础上,计及电/热功率平衡约束、分布式能源设备出力约束、联络线功率约束,综合考虑经济性、环保性、节能性,以综合效益最大化为目标建立热电联供系统综合优化调度数学模型,计及离并网模式,分别以电价、燃气价格、协同价格为引导研究调度策略。通过算例分析表明,综合优化调度模型兼顾了多方面指标,达到了总体优化的效果,以电价和协同价格为引导的调度策略优于燃气价格为引导的调度策略。 The optimal scheduling of multi-energy systems with natural gas, geothermal and other clean en-ergy sources can effectively improve energy efficiency and reduce environmental pollution. Based on the analysis of the distributed energy supply characteristic and comprehensive consideration of economy, environmental protection and safety, a multi-energy system dispatch mathematical model is established to maximize the comprehensive benefit with the constraint such as the bal-ance of power and heat, the limit of distributed generation and the tie-line power. The three scheduling strategies are guided by electricity price, gas price and coordinated price. The result shows that the integrated optimization dispatch model is superior to the single-objective optimal dispatch model, and the scheme takes into consideration various indexes and achieves the overall optimal effect. The dispatch strategy guided by electricity price and cooperative price is better than that of gas price.
刘玉林1,宋阳阳2
1中国石化胜利油田局生产运行管理中心,山东 东营
2中国石油大学(华东),山东 青岛
收稿日期:2018年11月6日;录用日期:2018年11月17日;发布日期:2018年11月29日
以天然气、地热等清洁能源为燃料的热电联供系统优化调度能够有效提高能源利用率、减少环境污染。在分析各分布式能源出力特性的基础上,计及电/热功率平衡约束、分布式能源设备出力约束、联络线功率约束,综合考虑经济性、环保性、节能性,以综合效益最大化为目标建立热电联供系统综合优化调度数学模型,计及离并网模式,分别以电价、燃气价格、协同价格为引导研究调度策略。通过算例分析表明,综合优化调度模型兼顾了多方面指标,达到了总体优化的效果,以电价和协同价格为引导的调度策略优于燃气价格为引导的调度策略。
关键词 :分布式能源,优化调度,热电联供,综合效益
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随着石油、煤炭等一次能源的大量消耗,各种新能源和清洁能源的应用日益广泛 [
本文综合考虑经济性、环保性、节能性,以综合效益最大化建立热电联供系统综合优化调度模型和调度策略,通过算例分析,结果表明,综合性多目标优化调度模型兼顾运行过程中的经济性、环保性、节能性,所得方案优于单目标优化调度模型。
热电联供系统由1个分布式能源站与N个居民区负荷组成,分布式能源站由1台CHP系统(1台燃气发电机组 + 1台余热锅炉),3台燃气锅炉,2台地源热泵组成。
CHP系统包括微型燃气轮机和余热锅炉,微型燃气轮机利用天然气发电,余热锅炉利用微型燃气轮机发电后排气的余热量,提供制热量。CHP系统的数学模式如式(1)~(3)。
Q M T ( t ) = P M T ( t ) ( 1 − η C H P − η 1 ) / η C H P (1)
Q C H P . h o t ( t ) = Q M T ( t ) × η r e c × C O P C H P . h o t (2)
η r e c = T 1 − T 2 T 1 − T 0 (3)
式中, Q M T ( t ) 为t时刻燃气轮机排气余热量,kW; P M T ( t ) 为t时刻CHP发出的电功率,kW; η C H P 为燃气轮机发电效率,kW; η 1 为燃气轮机散热损失系数,本模型中取0.03; Q C H P . h o t ( t ) 为t时刻燃气轮机烟气余热提供的制热量,kW; C O P C H P . h o t 为制热系数,本模型中分别取1.2;
燃气锅炉指的是燃料为燃气的锅炉,燃气锅炉和燃油锅炉、电锅炉比较起来最经济,燃气锅炉数学模型如式(4)。
Q G B ( t ) = P G B ( t ) × η G B (4)
式中: Q G B ( t ) 为t时刻燃气锅炉的产热量,kW; P G B ( t ) 为t时刻输入燃气锅炉的天然气功率,kW; η G B 为燃气锅炉转换成热的效率。
地源热泵是陆地浅层能源通过输入少量的高品位能源(如电能)实现由低品位热能向高品位热能转移。地源热泵技术属可再生能源利用技术。地源热泵属经济有效的节能技术。其地源热泵的COP值达到了4以上,也就是说消耗1 kWh的能量,用户可得到4 kWh以上的热量或冷量。地源热泵数学模型如式(5)。
Q H P . h o t ( t ) = C O P H P . h o t × P H P ( t ) (5)
式中: Q H P . h o t ( t ) 为t时刻地源热泵的产热功率,kW; P H P ( t ) 为t时刻地源热泵消耗的电功率,kW; C O P H P . h o t 为地源热泵的制热系数,取4.4。
综合考虑热电联供系统的运营收益、运行过程中直接或间接造成的环境代价、能源消耗量,以综合效益最高建立目标函数如式(6)~(10),综合考虑热/电功率平衡约束、设备出力约束、联络线功率约束,建立多能源综合优化调度模型,如式(11)~(15)。
min F = − α 1 F 1 + α 2 F 2 + α 3 F 3 (6)
F 1 = ∑ t = 1 24 [ C 1 ( t ) − C 2 ( t ) ] = ∑ t = 1 24 { [ C e ( t ) × L e ( t ) + C h × L h ( t ) ] − [ P g a s L H V n g × C n + P g r i d ( t ) × C g r i d ] } (7)
F 2 = ∑ t = 1 24 C 3 ( t ) = ∑ t = 1 24 [ P C H P ( t ) × ∑ λ C H P . i + Q G B ( t ) × ∑ λ G B . i + Q H P ( t ) × ∑ λ H P . i + P g r i d × ∑ λ g r i d . i ] (8)
F 3 = ∑ t = 1 24 C 4 ( t ) = ∑ t = 1 24 P g a s ( t ) + P g r i d ( t ) (9)
其中:
P g a s ( t ) = P M T ( t ) η C H P + P G B ( t ) (10)
s.t.
Q C H P . h o t ( t ) + Q G B ( t ) + Q H P . h o t ( t ) = L h ( t ) (11)
P M T ( t ) + P g r i d ( t ) ≥ P H P ( t ) (12)
0 ≤ P g r i d ( t ) ≤ P g r i d . max (13)
0 ≤ P C H P ( t ) ≤ P C H P . max (14)
0 ≤ Q i ( t ) ≤ Q i . max (15)
式中, F 1 , F 2 , F 3 分别为经济性指标、环保性指标、节能性指标; α 1 , α 2 , α 3 分别为各子目标所占比重; C 1 ( t ) , C 2 ( t ) , C 3 ( t ) , C 4 ( t ) 分别为售电和售热收益、购能成本、环境价值成本、能源站自身消耗电能; C e ( t ) , C h ( t ) 为售电价格、售热价格; L e ( t ) , L h ( t ) 为电负荷、热负荷,kW;V为消耗的天然气功率,kW; L H V n g 为天然气低热值,取9.7 kW/m3; C n 为天然气价格,元/m3; P g r i d ( t ) 为t时刻从大电网购买电量,当离网运行时为0 kW; C g r i d 为大电网电价; λ C H P . i , λ G B . i , λ H P . i , λ g r i d . i 分别为CHP、燃气锅炉、地源热泵、大电网生产1 kWh能量排放污染物i的环境价值,元/kWh;i表示污染物种类,包括CO2,NOX,SO2,CO。
为充分利用可再生能源,提高分布式能源站产能的经济性、环保性、节能性,计及离并网模式,以不同价格为引导制定以下三种调度策略。
1) 当分布式能源站离网运行时:电价高峰时段CHP按其出力上限发电,满足能源站自身用电和部分电负荷;电价低谷时段CHP发电量只用来满足自身用电;电价平时段CHP参与调度;
2) 当分布式能源站并网运行时:电价高峰时段CHP按其出力上限发电,满足能源站自身用电和部分电负荷;电价低谷时段通过CHP发电和大电网买电只满足能源站自身用电;电价平时段CHP参与调度。
1) 当分布式能源站离网运行时:燃气价格高峰时段CHP发电量只用来满足能源站自身用电;燃气价格低谷时段CHP按其出力上限发电;燃气价格平时段CHP参与调度;
2) 当分布式能源站并网运行时:燃气价格高峰时段CHP按其出力下限发电,通过大电网买电来满足能源站自身用电;燃气价格低谷时段CHP按其出力上限发电;燃气价格平时段CHP参与调度。
1) 当分布式能源站离网运行时:电价高峰且燃气价格非高峰时段CHP按其出力上限发电,满足能源站自身用电和部分电负荷;电价低谷且燃气价格非低谷时段CHP发电量只用来满足自身用电;电价平时段CHP参与调度;
2) 当分布式能源站并网运行时:电价高峰且燃气价格非高峰时段CHP按其出力上限发电,满足能源站自身用电和部分电负荷;电价低谷且燃气价格非低谷时段通过CHP发电和大电网买电只满足能源站自身用电;电价平时段CHP参与调度。
某分布式能源站为附近N个居民区供热供电,居民区的热负荷曲线及电负荷曲线见图1,能源站由1台CHP系统(1台燃气发电机组 + 1台余热锅炉),3台燃气锅炉,2台地源热泵组成,能源站可以满足小区热需求和部分电需求,不足部分由市电供给。各分布式能源设备参数见表1,燃气、供电、供热的分时价格见图2,各设备污染物排放系数及污染物环境价值见表2。
设备 | 额定容量/kW | 效率 | 制热系数 | 额定容量/kW |
---|---|---|---|---|
微燃机 | 100 | 35% | - | 100 |
余热锅炉 | 120 | 60% | - | 120 |
燃气锅炉 | 100 | 90% | - | 100 |
地源热泵 | 100 | - | 4.4 | 100 |
表1. 分布式能源设备参数
污染物 | 环境价值元/kg | CHP排放系数 kg/MWh | 火电排放系数 kg/MWh | 燃气锅炉排放系数 kg/MWh | 地源热泵排放系数 kg/MWh |
---|---|---|---|---|---|
NOx | 8 | 0.2 | 6.46 | 0.148 | - |
SO2 | 6 | 0.0036 | 9.93 | 0.0011 | - |
CO2 | 0.023 | 724 | 1070 | - | - |
CO | 1 | 0.094 | 1.55 | 0.037 | - |
表2. 设备污染物排放系数及污染物环境价值
图1. 用户总电/热需求
图2. 供能分时价格
分别以电价、燃气价格、协同价格(电价 + 燃气价格)引导,制定调度策略1、策略2、策略3。采用不同调度策略求解热电联供系统综合优化调度模型,得出不同调度方案,各方案的指标对比如表3所示。
策略 | 运营收益/元 | 环境代价/元 | 能源消耗/kW | |
---|---|---|---|---|
策略1 | 离网 | 693.9456 | 35.5033 | 7957.7 |
并网 | 692.6941 | 46.2101 | 7549.3 | |
策略2 | 离网 | 603.4726 | 37.0755 | 8282.2 |
并网 | 440.0763 | 81.8499 | 7968.3 | |
策略3 | 离网 | 693.0969 | 35.5856 | 7965.9 |
并网 | 692.5507 | 46.2666 | 7553.3 |
表3. 不同调度策略下优化方案对比
由表3可以看出,采用调度策略2得出优化方案的经济性、环保性、节能性整体劣于策略1和策略3,策略1与策略3所得方案的各指标相近,综上所述,采用以电价为引导或以电价和燃气价格协同引导的调度策略,所得方案更加经济、环保、节能。
以综合效益最高为目标函数,建立计及离并网状态的热电联供系统综合优化调度模型,得到的综合优化方案权衡了运行过程中的经济性、环保性、节能性,达到了整体优化的效果。
以电价或协同价格引导的调度策略均优于以燃气价格为引导的调度策略,配合综合优化模型所得方案更加经济、环保、节能。
刘玉林,宋阳阳. 热电联供系统综合优化调度Comprehensive Optimal Dispatch of Combined Heat and Power System[J]. 智能电网, 2018, 08(06): 532-537. https://doi.org/10.12677/SG.2018.86058