SUN Ziru, AI Qian, JULAITI Abuliz, et al. Annual planning study of integrated energy system considering seasonal hydrogen storage and futures carbon trading[J]. Electric Power, 2022, 55(8): 2-13.
引言
随着双碳战略与新型电力系统建设的推进,可再生能源占比日益增加,但受自然环境影响具有明显季节性出力波动,难以完全贴合负荷曲线波动,能源系统在冬夏季节供不应求,而在春秋季节供大于求,在特殊极端天气情况下,新能源可能连续多日处于低出力状态,加剧了供需平衡的不确定性,进一步扩大供能缺口。在系统中引入“储”元素削减可再生能源的不确定性是行之有效的策略,国家已经出台了一系列政策指导意见[1-4],但较多集中在电化学储能、抽水蓄能等储能形式,而化学储能、抽水蓄能受制于建设地理要求高、存储容量与经济性制约、储存能量耗散率高、后续回收利用难等多种因素,难以参与周、月等更长时间尺度的运行优化,因此需要进一步研究大规模、长时间、宽领域的季节性储能(seasonal energy storage,SES)。氢储能可以在实现电-氢-电跨能源形式转变基础上,利用储氢罐满足长时间储能及运输需求,满足季节性储能长时间尺度、跨能源形式、空间可运输3个关键特征[5],除此之外,随着电解水制氢技术的不断进步,利用富余的可再生能源制氢成本不断降低,能够适应可再生能源发展配套规模化,而且可以作为无污染的绿色燃料参与到二氧化碳处理和资源化利用过程中[6],因此氢储能是未来具有应用潜力的季节性储能系统。文献[7]总结归纳了氢气目前的储运方式及技术研究现状。文献[8]针对未来中国西部高比例新能源电源对外输送及消纳问题,提出了近期和远期西部电氢综合能源电力网的初步构建方案。文献[9]分析了新能源电制-储氢耦合的能源系统结构形态、利用模式。文献[10]评估了氢储能对电力系统时域分析的影响。文献[11-12]提出了电氢综合能源系统鲁棒优化模型,根据不同研究目标得到了多种可参考运行策略。但目前大多数含氢的综合能源运行优化策略研究聚焦在较小的园区内,部分研究使用氢燃料电池进行氢转电,没有考虑到燃料电池本身造价成本高昂等弊端,难以运用在实际大容量综合能源系统中,因此需要寻求更好的氢电耦合方式。由于氢气燃烧产物无污染,因此氢气被视为未来低碳能源的重要形式,但传统火电机组及燃气机组难以短时间内被完全取代,因此碳捕集、利用与封存(carbon capture, utilization and storage, CCUS )技术结合传统电厂成为目前关键低碳技术之一,碳排放权交易机制也应运而生。文献[13]在园区内引入碳捕集及储碳设备,建立了考虑碳交易的多能源园区日前经济调度模型。文献[14]研究了碳捕集火电机组参与电能市场以及碳交易市场的效益最优策略。但目前大部分研究都集中在日前时间尺度,缺乏对年度运行计划的相关研究,没有考虑中长期管控能源系统碳排量的合理性及经济性,因此需要进一步研究综合能源系统如何用较少的碳成本完成长期的减排目标。本文首先在传统电-气-热-冷的综合能源系统基础上,考虑了氢能和碳能的耦合作用,以电解水反应装置及燃氢轮机作为电-氢-电能量转换设备,储氢设备解决了氢电耦合季节性不匹配的矛盾,用碳捕集-碳封存设备和氢气甲烷化反应装置控制二氧化碳的排放及利用,提出了考虑碳流的多能耦合综合能源系统框架,并对系统内关键设备建立数学模型。其次,结合现有碳交易日市场提出了中长时间尺度期货式碳交易机制,在控制系统年碳排量的同时,给予系统更高的自由调节空间。随后,在传统综合能源系统基础上,综合考虑了系统的各项成本,提出了经济成本最优的多目标函数模型,并利用改进差分进化算法对模型进行求解。最后,选取新疆东部某风光水新能源基地为例,验证了所提方法的可行性与经济性。
3.1.1 投资成本本文主要考虑在现有能源系统基础上进一步发展规划,因此常规风电机组、火电机组、水电机组、燃气机组以及冷热设备的投资成本暂忽略不计,只考虑燃氢轮机以及氢气制-储-用过程设备成本投资,可表示为式中:分别为燃氢轮机、电解水装置、储氢装置功率、储氢装置容量、氢气甲烷化装置的单位容量投资成本; λcrf 为资金回收系数; r 为年利率,本文取4%; y 为系统设计平均寿命期限,本文取20年。3.1.2 运行成本运行成本可细分为燃料成本 Copf 、运行成本 Copa 和机组启动成本 Copu ,对火电机组的燃料成本进行分段线性化处理,可表示为式中:cgas 为天然气价格成本;为系统购买的天然气总量 Pgen,i(t) 为燃气锅炉热功率; a1 、 a2 、 a3 、 b1 、 b2 、 b3 分别为火电机组发电成本分段线性化系数;为火电机组的燃料成本变量;分别为电解水、氢储能、甲烷化、热制冷装置的单位容量运行成本为吸收式制冷机冷功率;分别为火电机组、混和燃料燃气机组、传统燃气机组的启动成本;分别为对应装置的启动状态变量。3.1.3 碳成本系统运行碳成本主要包括购买的期货式碳排权成本以及碳封存成本,可表示为式中:分别为火电机组、燃气机组二氧化碳捕集量;为碳封存的单位容量运行成本;为系统碳封存的二氧化碳量。3.1.4 惩罚成本为了提高新能源消纳率,保证系统供电稳定性,惩罚成本主要包括弃风、弃光、弃水以及系统失负荷的惩罚,可表示为式中: ccut 为弃风、弃光、弃水惩罚单位成本; closs 为切负荷惩罚单位成本;分别为 t 时刻弃风、弃光、弃水以及切负荷量。3.2 约束条件3.2.1 综合能源系统供需约束电、气、热、冷、氢、碳能供需平衡约束可表示为式中:分别为电、热、冷、氢常规负荷在 t 时刻的需求量;为火电机组 i 在 t 时刻净出力; Ppv(t) 、 Pwt(t) 、 Php(t) 分别为风、光、水电机组在 t 时刻出力;为传统燃气机组 n 在 t 时刻净出力;为燃氢轮机 t 时刻电出力;为传统燃气轮机 n 在 t 时刻燃烧的天然气量;为燃气锅炉 t 时刻燃烧的天然气量;为 t 时刻系统弃热功率。3.2.2 常规机组出力约束由于本文研究综合能源系统中长时间尺度的运行优化,以一周为优化时间颗粒,因此机组的爬坡速率等约束可忽略,但为保证短时间尺度运行有充分的灵活资源调度,约束系统至少有2台以上火电机组开机。火电机组的出力约束为式中: Pgen-max,i、 Pgen-min,i分别为火电机组 i 出力的最大值、最小值; ugen,i(t) 为火电机组 i 的状态变量;为火电机组 i 启动状态变量;为火电机组 i 停机状态变量。风电、光伏、水电机组的出力约束为式中:分别为风、光、水电预测最大出力值。冷热常规能量转换机组的出力约束为式中:分别为电制冷发出的冷功率、吸收式制冷机发出的冷功率以及燃气锅炉发出的热功率;分别为各设备最大发出功率;分别为电制冷吸收的电功率、吸收式制冷机吸收的热功率以及燃气锅炉吸收的天然气功率;分别为电制冷、吸收式制冷机、燃气锅炉能量转换效率; uac(t) 、 ufr(t) 、 ugb(t)分别为各设备状态量。传统燃气轮机启停约束类比火电机组,出力约束类比燃氢轮机。其他装置运行约束详见1.2节部分。3.3 模型求解
针对上述优化模型,采用改进差分进化算法(modified differential evolution,MDE)进行求解。MDE是一种基于群体的启发式搜索算法,与遗传算法类似都包括变异、杂交和选择操作,根据算法中变异过程原理改进变异算子 F ,可以提高寻优效率。参考文献[23]中自适应变异算子及算法参数设置,基于Matlab软件Yalmip工具,调用Gurobi求解器进行计算,基本流程如图3所示。
图3 优化模型求解流程
Fig.3 Flowchart of optimization model solution process
(2)变异。式中:为第G代中随机选取的3个不同个体;为变异种群中的个体; f0 为初始设定的变异参数,本文取0.5; G 为当前进化代数; Gm 为最大进化代数,本文取80。(3)交叉。式中:为交叉后所得种群中第 i 个体的第 n 维变量; Cr 为交叉因子,本文取0.9。(4)竞争。式中:为对应个体的适应度函数,即模型中综合成本目标函数,采用最小化问题的选择方式。