考虑电热交互和共享储能的多综合能源系统运行优化｜《中国电力》

来源：《中国电力》2023年第4期

引文：郭宴秀, 苏建军, 刘洋, 等. 考虑电热交互和共享储能的多综合能源系统运行优化[J]. 中国电力, 2023, 56(4): 138-145.

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编者按

习近平总书记在2021年提出“碳达峰”“碳中和”的双碳战略目标，这对中国电力行业发展有着至关重要的指导作用。在能源互联网背景下，通过能源多元化发展降低碳排放，提高能源利用率，是中国电力发展的一个重要方向。《中国电力》2023年第4期刊发了郭宴秀等人撰写的《考虑电热交互和共享储能的多综合能源系统运行优化》一文。文章考虑电能和热能交互，开展了MIES运行优化分析。首先，考虑多个IES电热交互的场景，建立MIES运行优化模型；然后，将模型转化为混合整数规划模型求解；最后，算例部分将3个IES互联，分析考虑电热交互和共享储能的MIES运行的经济性。

摘要

随着综合能源系统（integrated energy systems，IES）的技术发展和共享储能系统的普及，区域内部多个IES将存在能量交互，形成区域多综合能源系统（multi-integrated energy system，MIES）。研究计及电能和热能交互的MIES运行优化，考虑接入共享储能调整IES间的能量交互量，对优化IES内部机组出力、降低系统整体的运行成本具有重要意义。首先，构建了IES的设备出力和共享储能模型，考虑MIES内部各IES之间以及与外部能源网进行的电/热能交互情况，建立了考虑电热交互和共享储能的MIES运行优化模型；其次，采用混合整数线性规划方法对模型求解；最后，以区域内3个IES互联构成的MIES为例，分析了考虑电热交互以及接入共享储能系统对MIES经济性的影响。

01

MIES优化调度模型

考虑区域内存在多个IES彼此互联，也与共享储能系统（shared energy storage system，SESS）连接。IES包含光伏（photovoltaic，PV）、风机（wind turbine，WT）、燃气轮机（gas-fired generator，GF）和电锅炉（electric boiler，EB）。IES和外部能源互联网相连，其中PV和WT输出电能，SESS可输出或存储电能，GF消耗天然气输出电能，产生的余热可供热，EB消耗电能供热。各IES可以与外界能源互联网交互电和热，也可通SESS交互电能，彼此之间也可交互电和热。以区域内2个IES为例，如图1所示。下面介绍本文MIES的运行优化模型。

图1  2个IES互联

Fig.1  Connection of 2 IES

1.1  目标函数

本文以MIES运行成本C最低为优化目标，即

式中：C_IES,i(t)为第i个IES在时刻t的运行成本；M为MIES中的IES数量；T为运行周期内总的时刻数量。

C_IES,i(t) 可表示为

式中：C_om,i(t)、C_env,i(t)、C_ene,i(t)分别为第i个IES的运行维护成本、环境成本、从外部购能成本；C_SESS,i(t)为第i个IES的SESS租赁成本；u_ene,i(t)为IES向外部的售能收益；C_ene,ij(t)为第i个IES从第j个IES交互的购能成本；u_ene,ij(t)为第i个IES向第j个IES交互的售能收益。

C_ene,i(t) 可表示为

式中：μ_ele(t)、μ_heat(t)和μ_gas(t)分别为电价、热价和气价；和分别为从外部购入的电量、热量和天然气量。

C_SESS,i(t) 可表示为

式中：δ(t)为第i个IES在t时刻租赁SESS的服务费。

u_ene,i(t) 可表示为

式中：分别为向外售出的电量、热量。

C_ene,ij(t) 可表示为

式中：分别为t时刻第i个IES从第j个IES购电量、购热量。

u_ene,ij(t) 可表示为

式中：分别为t时刻第i个IES向第j个IES的售电量、售热量。

1.2  约束条件

1）等式约束，包括电平衡和热平衡，即

式中：P_l(t)、H_l(t)分别为t时刻的电负荷量、热负荷量。

2）不等式约束。各IES中设备出力上、下限存在约束，以GF为例，具体表示为

式中： P_GF,min 、 P_GF,max 分别为GF的最小、最大输出功率。

SESS为保证合理的使用年限，增强使用寿命，荷电状态、充放电功率往往有一定的规定，其运行周期内充放电次数N_B也有限制。

GF和EB存在爬坡约束，以GF为例，具体表示为

式中： D_GF 、 U_GF 分别为GF的下降、上升爬坡速率；ΔT 为优化时段，本文取为1 h。

以电能为例，IES与外界能量交换存在约束为

式中： P_ele,max 为IES与外界交换电能的最大功率。

以电能为例，IES之间能量交换约束为

式中： P_ij,max 为第i个IES向第j个IES交换电能的最大功率。

02

基于混合整数规划的MIES运行优化求解方法

本文提出的MIES运行优化模型为多变量非线性模型，将其化为混合整数规划（mixed integer linear programming，MILP）模型进行求解。

2.1  SESS出力线性化

为了描述SESS出力，考虑其充放电特性，在同一时刻t，SESS只存在充电或放电状态，在第i个IES租赁的SESS中引入状态变量，并将其约束表示为

式中： P_ch,max 、 P_dis,max 分别为SESS的最大充电、放电功率；B_dis,i(t)、B_ch,i(t)均为1或0的状态变量。当B_dis,i(t)或B_ch,i(t)为0时，表示SESS不在放电或充电；当B_dis,i(t)或B_ch,i(t)为1时，表示SESS正在放电或充电。

2.2  能量交换出力线性化

第i个IES在运行过程中会与外部能源互联网进行单一方向的能量交换。对于电能而言，不能与外部电网同时进行购电和售电。热能交换同理。为了描述这一过程，本文引入了状态变量 将与外部能源互联网交互电能过程表示为

与外部能源互联网交互热能过程与上式类似。同时，第i个IES与第j个IES电能和热能的交互过程可引进类似上式的状态变量描述，本文不再赘述。

2.3  燃气轮机出力线性化

GF的余热与其电功率为二次函数关系，需将其逐段线性化，如图2所示。第i个IES的燃气轮机出力的初始函数被分成N_GF部分，每部分都由状态变量B_GFn,i(t)和连续变量P_GFn,i(t)描述，近似函数可以表示为

图2   燃气轮机出力线性化

Fig.2  Linearization of GF output

式中：K_n,i、M_n.i分别为第n个分段的等效斜率、截距；P_GF1,i为GF的最小输出；P_GFN+1,i为最大输出，即P_GF,max。

为确保近似函数仅处于某段近似曲线，状态变量B_GFn,i(t)和连续变量P_GFn,i(t)需满足相应约束条件，即

本文待求模型化为MILP模型，可采用线性规划软件求解。

03

算例分析

3.1  算例数据

本文以区域内3个互联的IES为例，取1个典型日分析，优化时间为24 h，风速、温度、光照及负荷数据通过预测数据得到，如图3所示。租赁SESS的能量值分别为50 kW·h、20 kW·h、5 kW·h，最大充放电功率为10 kW、5 kW、1 kW，充放电效率分别为90%、80%、90%，荷电状态均为0.2~1.0。3个IES所含各机组相关的数据如表1~3所示。

图3  MIES电负荷和热负荷

Fig.3  Electrical and heat load of MIES

表1  IES 1机组参数

Table 1  Equipment parameters of IES 1

表2  IES 2机组参数

Table 2  Equipment parameters of IES 2

表3  IES 3机组参数

Table 3  Equipment parameters of IES 3

假定IES与外部能源互联网和IES之间交互的价格一致。峰时段：10:00—15:00，18:00—21:00，谷时段：23:00—07:00，平时段：07:00—10:00，15:00—18:00，21:00—23:00。

3.2  结果分析

3.2.1  设备出力曲线分析

优化后3个IES设备出力线如图4~6所示。可以看出，在MIES中，WT和PV均满额出力，SESS高电价时放电，低电价时充电，例如在23:00—07:00时段中，SESS尽可能多充电，在10:00—15:00和18:00—21:00等电价较高时段，SESS尽可能放电以满足MIES电能需求。电价较低时段，EB尽可能地消耗电能来补充系统所需的热量，GF通过发电为系统提供电能的同时通过产生余热为系统供热。

图4  IES 1设备出力曲线

Fig.4  Curves of equipment output in IES 1

图5  IES 2设备出力曲线

Fig.5  Curves of equipment output in IES 2

图6  IES 3设备出力曲线

Fig.6  Curves of equipment output in IES 3

3.2.2  能量交互分析

为分析MIES间的能量交互，与各IES不进行能量交互的这一情况进行对比，结果如图7~8所示，其中IES向外部输出能量为正，吸收能量为负。

图7  各IES无能量交互结果

Fig.7  Result when no energy interaction among IES

图8  各IES存在能量交互结果

Fig.8  Result when energy interaction among IES

可以看出，在一些时段IES1存在多余电能（08:00—16:00）和多余热能（23:00—07:00），而IES 2和IES 3缺少电能和热能。若不考虑MIES间的能量交换，IES 1多余的电/热能只能售出给外部能源互联网，而IES 2和IES 3则需从外部能源互联网中补充缺额的电能和热能。若计及MIES中各IES间的能量交互，IES 1优先将多余的电/热能分配至IES 2和IES 3后，再将剩下多余的能量与能源互联网交互。

3.2.3  考虑电热交互的经济性分析

设计4个场景分析电热交互对MIES的影响。场景1：各IES仅与外部能源互联网能量交互；场景2：各IES与外部能源互联网有能量交互，彼此只有电能交互；场景3：各IES与外部能源互联网有能量交互，彼此只有热能交互；场景4：各IES与外部能源互联网有能量交互，彼此有电、热交互。

4种场景MIES运行成本如图9所示。场景1的运行成本最高，场景4成本最低。这说明考虑MIES内部的电能和热能交互可降低MIES整体运行成本。仅考虑单一能源交互可降低MIES运行成本，即场景2和场景3运行成本均低于场景1运行成本。若同时考虑电能和热能交互，将进一步降低MIES运行成本，故场景4运行成本低于场景2、场景3运行成本。这说明了在MIES统中考虑多能交互的经济性与必要性。

图9  4个场景的经济性对比

Fig.9  Economy comparison of 4 scenarios

3.2.4  考虑共享储能的经济性分析

为分析SESS经济性，设计3个场景。场景1：各IES不配置储能；场景2：各IES单独配置储能；场景3：各IES均接入SESS。场景1和场景2不包含SESS的租赁服务费，场景2需增加配置储能的日运行维护费和日均投资成本。

各场景运行成本如图10所示。可以看出，与不配置储能相比，配置储能可降低MIES运行成本。考虑MIES与SESS相连，可最大限度降低MIES运行成本。这是由于考虑SESS接入，既能得到配置储能系统的好处，又能减少独立配置储能的投资成本，最大限度减小MIES运行费用，说明了考虑SESS对MIES运行的经济性。

图10  共享储能经济性分析

Fig.10  Economy analysis of SESS

04

结语

本文考虑区域内部各综合能源系统多能交互，提出了考虑共享储能和电热交互的多综合能源系统优化调度模型与方法。首先，考虑多综合能源系统中各个子综合能源系统允许交换电/热能，提出了考虑共享储能和电热交互的多综合能源系统优化调度模型。然后，对模型进行线性化处理。最后，算例部分以3个互联的多综合能源系统为例，通过分析不同场景下各个子综合能源系统的优化曲线，证明了考虑电热交互可提高多综合能源系统运行的经济性；通过将综合能源系统不配置储能、独立配置储能以及与共享储能连接的3种情况对比分析，表明了引入共享储能可以提升综合能源系统的运行经济性。

注：本文内容呈现略有调整，如需要请查看原文。

 往期回顾 

编辑：于静茹

校对：王文诗

审核：方彤

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