【精彩论文】基于弃风消纳的热网主动储热优化

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基于弃风消纳的热网主动储热优化

王楠¹, 张辰², 何旭道¹, 杨雨薇¹, 陈炼¹, 刘浩¹, 王晨晨³, 姜旭东³, 叶成³

（1. 国家电投集团科学技术研究院有限公司，北京 102209; 2. 山东核电有限公司，山东 烟台 265116; 3. 上海核工程研究设计院股份有限公司，上海 200233）

摘要：为解决由热电联产机组热电耦合特性所引起的弃风现象，基于热负荷可调性，提出基于热网主动储热的综合能源系统运行优化策略。通过分析不同场景下机组输出功率、热网储热效果及等效热负荷变化情况，分别探究了热网被动储热和热负荷可调性对风电消纳和系统运行性能的影响。结果表明：热网被动储热和柔性热负荷都可以提高风电消纳水平，但后者要优于前者。此外，热负荷可调性在一定程度上可以实现热网储热的主动性。

引文信息

王楠, 张辰, 何旭道, 等. 基于弃风消纳的热网主动储热优化[J]. 中国电力, 2023, 56(2): 114-122.

WANG Nan, ZHANG Chen, HE Xudao, et al. Optimization of active heat storage in heat-supply network considering curtailed wind power consumption[J]. Electric Power, 2023, 56(2): 114-122.

引言为了实现双碳目标，风能作为一种无污染、低成本、技术可靠的可再生能源，近年来得到了快速发展。预计到 2050 年，中国风电装机容量将突破10亿kW^[1]。综合能源系统（integrated energy system，IES）^[2]融合电、热、气等传输网络，在满足负荷的同时提高了能源利用率，是能源互联网的物理载体^[3-6]。IES一般以热电联产（combined heat and power，CHP）机组为核心，在供热季经常采用以热定电方式来满足能量需求，此模式下CHP机组的强热电耦合性能限制了风电的利用，致使弃风现象严重^[7-8]。据统计，2021年的全国风电利用率虽有所提高，但仍有部分城市的风电利用不容乐观，如河北省、吉林省的弃风率仍达4.6%和2.9%^[9]。为了缓解弃风，迫切需要探索提高IES调节能力的办法。近年来，以热电厂作为热源的集中供热技术发展迅速，一些供热管道已达30 km以上。相比于电传输，热能在集中供热网络中输运时，热源处的介质需要经过一定的延迟时间到达热用户，因而具有强惯性、高延时的特性^[10-11]。这意味着热网具有被动的储热能力，通过挖掘热网这种潜在的灵活性资源，可以在不需要额外投资的前提下提高IES的灵活调节能力，这促使一些学者在IES优化中研究热网的被动储热以提升系统性能^[12]。文献[13]建立了热网在运行时管道热水传热过程的模型，并将热网延时特性融入IES的优化中。结果表明，考虑热延迟可提高风电消纳水平和系统经济性。文献[14]提出考虑热网延时和储热的IES优化模型，实现对热网被动储能的调度利用，并验证了所提方法的有效性。上述研究通过利用热网的热延迟特性，可将热网视为天然的被动储热设备，有效提高了IES的灵活性。但以上文献都只单独研究了热网这种潜在的灵活性资源，而由于热网的储热被动性，其优化效果存在一定限制。在能源互联网的背景下，负荷侧用户的主动参与可将热负荷需求由刚性变为柔性可调区间，从而提升IES的灵活性和可再生能源消纳水平。据此，文献[15]提出了一种计及用户柔性热舒适度约束下的IES多能流联合调度方法，算例结果表明考虑用户柔性热舒适度约束可提高系统的整体效益。文献[16]通过引入预测平均评价（predicted mean vote，PMV）指标来表征用户的热舒适度，提出考虑热舒适度弹性的优化调度模型，揭示了热舒适度弹性可提高系统的运行性能。文献[17]提出了考虑建筑热舒适度弹性的IES优化调度模型，指出该弹性可起到削峰填谷的作用。然而，针对用户柔性热负荷的研究，只考虑了负荷侧的灵活性资源，优化效果也存在一定的限制，不能大幅提升系统灵活性及可再生能源消纳。

综上，本文通过对热网被动储热和热负荷可调性进行综合研究，进而分析二者对风电消纳及IES运行的影响；在此基础上探讨热负荷可调性对热网储热主动性的转化机理，深入探究热网的主动储热对风电消纳和IES经济性等方面的提升效果。

1  IES概述

IES的基本结构如图1所示，包括CHP机组、地源热泵、燃气锅炉、风电机组等。此外，系统与上级电网之间存在交互作用，用以购/售电。

图1  IES结构

Fig.1  Structure of IES

热网包括一级热网和二级热网。二级热网的管道尺寸远小于一级热网，因此本文着重研究一级热网。通过简化，热网结构如图2所示，共有11个节点和14条管道，并将其作为本文算例中所用热网结构。

图2  热网结构

Fig.2  Structure of heat-supply network

2  热力系统建模2.1  热网模型

（1）热网水力特性建模。

质量流量连续性可表示为

式中： G_l,t 为时刻t管道l的质量流量；为流入、流出节点n的管道集合。质量流量约束为式中： L_pipe 为所有管道集合；分别为质量流量上、下限。热网管道压降损失为式中：ΔN_l,t 为时刻t管道l的压降损失； c_l 为摩擦系数； L_l 、 R_l 为管道l长度和半径； ρ_w、 g 为热水密度和重力加速度。循环水泵约束为式中：为时刻t管道l中循环水泵消耗电功率及效率；H_l为管道l中水泵的压升。（2）热网热力特性建模。管道传热损失为式中：分别为管道l在时刻 t+Δτ_l,t 的出口温度和时刻t的入口温度； ξ_l 为管道l热损失系数；c_w为热水的比热容； Δτ_l,t 为延迟时间，定义为管道进出口热功率为式中：分别为时刻t管道l的进、出口热功率。节点混合温度为式中：为时刻t混合节点n的热水温度。热网热平衡约束为式中： P_bd,t 为时刻t建筑实际热负荷； P_CHP,t 、 P_GB,t 和 P_TP,t 分别为CHP机组、燃气锅炉和地源热泵的热功率； η_PHE 为热源换热器效率；L_pipe,sw 、 L_pipe,rw 分别为供水管道和回水管道集合。热水温度约束为式中：分别为供水温度的最小、最大值和回水温度的最小、最大值。为了对热网储热进行研究，本文定义热网的储热功率为式中： P_HN,t 为热网的储热功率， P_HN,t＜0 代表热网放热，反之则储热；分别为时刻t热网的输入、损失、输出热功率。2.2  柔性热负荷模型小幅度的温度变化并不会使人体感觉不适，这给室温的控制留有一定裕度。因此将室内供热负荷作为柔性热负荷参与IES调度，利用PMV指标对用户在室温方面的舒适度进行量化评估^[18]，即式中： V_PM 为PMV指标；T_rt为舒适状态下皮肤表面的平均温度，近似取值为32.6 ℃；T_in,t为时刻t的室内温度；I_cl为服装的热阻，冬季近似为0.11(m²·℃)/W；E_M为人体代谢率，近似取值为80 W/m²。根据《采暖通风与空调设计规范》，PMV的取值在±1之间，由式（12）推出冬季的室内温度为16.9~26.0 ℃。为防止IES持续以舒适温度下限供热，保证供热质量，设定室内温度平均值为 21℃。于是，时刻t柔性热负荷及其约束为式中： κ 、 Γ_bd 分别为热负荷关联系数和体积热指标系数； V_bd 为建筑体积； T_sur,t 为时刻t室外实际温度；T为调度周期。3  IES优化模型

3.1  目标函数

本文以系统综合成本最优为目标，在此为提高可再生能源的消纳率，将弃风惩罚成本加入系统运行总成本，具体为

式中： C_tc 为总成本； C_gp 为购气成本； C_ep 为购电成本； C_om 为设备维护成本； C_cw 为弃风惩罚成本； C_ce 为碳排放成本。

式中： P_E-CHP,t 为时刻t CHP机组的电功率； η_CHP 、 η_GB 分别为CHP机组和燃气锅炉的效率； V_LHgas 为天然气低热值； Δt 为调度时间间隔。

式中：分别为时刻t购、售电量；为购、售电电价。

式中： ε_CHP 、 ε_GB 、 ε_TP 和 ε_WT 分别为CHP机组、燃气锅炉、地源热泵及风机的维护成本系数；为风机实际功率。

式中：为弃风惩罚成本系数；为风机预测电功率。

式中：为碳排放价格；分别为机组碳排放量和碳排放配额^[19-21]。

3.2  约束条件

（1）电平衡约束为

式中： P_E-load,t 、 P_E-TP,t 、 P_E-WP,t 分别为电负荷、热泵耗电量及水泵耗电量。

（2）本文选燃气轮机作为CHP机组，约束为

式中： ζ_CHP 为机组热电比； γ_CHP,t 为0-1变量，代表时刻t CHP机组的启停状态；分别为CHP机组电功率的上、下限；分别为CHP机组热功率的上、下限；分别为CHP机组的向下、向上爬坡速率。

（3）燃气锅炉约束为

式中： γ_GB,t 是0-1变量，代表时刻t燃气锅炉的启停状态；分别为燃气锅炉热功率上、下限；分别为燃气锅炉的向下、向上爬坡速率。

（4）地源热泵约束^[22]为

式中： C_TP 为地源热泵能效比；γ_TP,t 是0-1变量，代表时刻t地源热泵的启停状态；分别为地源热泵热功率上、下限；分别为地源热泵的向下、向上爬坡速率。

（5）风机约束^[23]为

式中：为风机额定功率； v_iw 、 v_ow 、 v_rw 和 v_t 分别为切入、切出、额定及实际风速。

（6）电网购电约束为

式中：是0-1变量，代表时刻t电网购售电状态；分别为电网购电量上、下限；分别为电网售电量上、下限。

（7）热网约束参见式（1）~（11）。

（8）热负荷约束参见式（12）~（15）。4  算例分析4.1  基础数据和模型参数本文选取吉林市某地区为研究对象。热网以质调节模式运行（即通过调节热源温度来改变输入热网的热量）；IES设备及建筑参数参见表1和表2。电负荷、环境温度及风速如图3所示。参照文献[14, 20, 24]，本文设定天然气价格为1.5元/m³，弃风成本为1元/(kW·h)，二氧化碳排放成本为100元/t。

表1  IES设备参数

Table 1  Device parameters of IES

表2  供暖建筑参数

Table 2  Heating building parameters

图3  电负荷、风速及环境温度

Fig.3  Electric load, wind velocity, and ambient temperature

4.2  优化结果分析为了深入研究热网被动储热特性和柔性热负荷调控对IES的影响，本文设置了以下4个场景进行研究。场景1：不考虑热网储热和热负荷柔性特性；场景2：只考虑热网储热特性；场景3：只考虑热负荷柔性特性；场景4：同时考虑热网储热和热负荷柔性特性。4.2.1  经济性分析表3为各场景的经济成本结果，可以看出，场景1~4的总成本逐渐下降。以场景1为基准，场景2~4的总成本分别降低了4.81%、6.89%和10.62%。这是因为场景2考虑了热网的被动储热，场景3考虑了热负荷的柔性特性，场景4同时考虑了热网被动储热和柔性热负荷，这3种场景都能够缓解夜间风电和热负荷的双峰现象，提高机组运行效率，从而降低了IES总成本。相比于场景2，场景3的总成本较低，说明热负荷的柔性调节所产生效果优于热网被动储热，这是因为热负荷的柔性特性促使其可以主动根据风电及负荷分布情况来进行最优调节，而热网的被动储热特性由于其被动限制性效果较差。此外，场景4的经济性最优，这是因为热负荷的柔性特性可以与热网的被动储热特性相结合，从而提高热网储热的主动性，促使经济性大幅提升。

表3  各场景的经济成本

Table 3  Economic costs in different scenarios

4.2.2  风电消纳分析

图4为各场景的风电消纳曲线，可以看出，在00:00—07:00和21:00—24:00时段，弃风较多，这是因为此时热负荷大、电负荷小，CHP机组的强热电耦合使其在满足热负荷的同时发电也较多，所以风电利用率低。在08:00—20:00时段，电负荷较高，风机预测功率较小，因此风电被全额消纳。此外，风电消纳率从场景1~4逐渐升高，分别为54.04%、62.51%、66.91%、73.26%。这是因为场景1热电耦合关系较强，不利于风电利用；场景2只考虑热网的储热，缓解了热电耦合关系，但由于其被动性，导致效果有限；场景3只考虑热负荷柔性调节，效果优于场景2；场景4在热网储热基础上考虑柔性热负荷，可实现热网储热的主动性，进一步促进风电消纳。此外，在03:00—05:00时段，热负荷要适当调高以保证供热质量，致使CHP机组出力增加，造成场景3的风电实际功率小于场景2。

图4  各场景的风电消纳曲线

Fig.4  Wind power consumption in different scenarios

4.2.3  机组出力分析

图5为各场景CHP机组电出力，可以看出，在00:00—07:00和21:00—24:00时段，相较于场景1，场景2~4中CHP机组电出力较低，风机出力较高，这是因为在此时段，场景2中热网放热，从而缓解了CHP机组的热电耦合，促进了风电消纳；场景3中热负荷保持热负荷下限，从而降低了CHP机组的电输出；场景4中热网在满足热负荷下限的前提下来进行放热，促使热网释放更多热量，进一步降低了CHP机组的电输出，促进风电的利用水平。

图5  各场景CHP机组电出力

Fig.5  Electric output of CHP units in different scenarios

图6为各场景机组热出力，可以看出，在00:00—07:00和21:00—24:00时段，相较于场景1，场景2考虑了热网放热，因此当供给相同热负荷时，CHP机组可以适当降低热出力，这有利于缓解CHP机组热电耦合关系；场景3考虑了热负荷的可调性，因此此段时间热负荷保持下限，从而使CHP机组的热出力降低；场景4在热网放热的基础上，保持热负荷下限运行，这进一步促进了热网放热，提高风电消纳水平，不足的热由燃气锅炉和地源热泵满足。在08:00—20:00时段，场景2~4的机组输出热功率要大于场景1，这是因为：场景2中热网储热可以看成热负荷增加，从而提高了机组输出；场景3中热负荷要适当调高以保证供热质量，致使机组供热量增加；场景4中热网循环水温度升高以满足增加的热负荷，因而热网储热功率增加，提高了机组供热量。

图6  各场景机组热出力

Fig.6  Heat output of units in different scenarios

4.3  热网储热分析图7为热网储热功率变化曲线，可以看出，场景2热网储热功率曲线较为平滑，这是因为热网以质调节模式运行，延时时间固定；此外，热网在00:00—10:00时段进行放热，这促使CHP机组热输出降低，促进风电消纳；在10:00—24:00时段进行储热，促使CHP机组热输出增加。场景4中，热负荷柔性调节范围较大，因此其曲线较为无规则；热网在07:00—20:00时段储热大量热量，且多于场景2，这是因为此时热负荷具有可调性，且电负荷大于热负荷，机组可通过提高输出热功率，将热能储存在热网中（表现为热网温度升高，见图8）；相反，在00:00—07:00和21:00—24:00时段，双峰现象最严重的时候，热网释放大量热量（表现为热网温度降低，见图8），从而在保持用户舒适度的前提下缓解了CHP机组的热电耦合，风电利用提升明显。此外，为了保证室内温度的平均值，在20:00—21:00时段热负荷调节值较高，导致场景4储热功率大于场景2。

图7   热网储热功率

Fig.7  Heat storage power of heat-supply network

图8  热网进口热水温度

Fig.8  Hot-water temperature at inlet of heat-supply network

4.4  热负荷分析

图9为不同场景下的等效热负荷，可以看出，00:00—07:00和21:00—24:00时段，相对于场景1，场景2~4中等效热负荷都有所降低，这是由于在热网放热或者热负荷弹性调节的作用下，实际热负荷降低。08:00—20:00时段，由于热网储热或者热负荷弹性调节的作用，导致场景2~4的等效热负荷都有所升高。此外，在夜间，场景4相比于场景2，热负荷具有可调性，进而在保持舒适度的前提下进一步降低夜间机组的热输出，从而提高热网的放热水平，致使等效热负荷大幅降低；而在日间，场景4在保证用户舒适的前提下提高热负荷，导致机组热输出增加，大量热量储存到热网中，进一步增加了等效热负荷，这有利于热网在夜间进行放热以缓解弃风。

图9  不同场景下的等效热负荷Fig.9  Equivalent heat load in different scenarios5  结论本文分别研究了热网被动储热和柔性热负荷可调性，得到了热负荷柔性调节可以与热网被动储热相结合，进而实现热网储热的主动性，得出结论如下。（1）热网被动储热和热负荷柔性调节都可以提高IES的运行性能，且热负荷柔性调节效果更好。考虑热网储热时，风电的消纳水平和系统经济性分别提高了8.47%和4.81%；考虑柔性热负荷时，风电的消纳水平和系统经济性分别提高了12.87%和6.89%。（2）热负荷的柔性调节可以与热网储热相匹配，从而在一定程度上改善热网储热限制性，促进热网储热的主动性。当同时考虑柔性热负荷与热网储热时，热网在夜间放热更多、日间储热更多，这缓解了热电联产机组热电耦合特性，同时使风电消纳水平提高了35.57%，总成本降低了10.62%。

（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

王楠（1988—），女，通信作者，高级工程师，从事核能、氢能、综合能源技术研究，E-mail：[e-mail].

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编辑：于静茹

校对：王文诗

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