陈云辉，王伊晓，潘 俊，曹凌捷

(上海电力设计院有限公司，上海 200025)

人类社会对能源需求量的急剧增加导致化石类能源的过快和过度开发，并由此引发了人类社会对于环境污染和未来能源供应能否持续的担忧。为应对这一全人类共同面临的挑战，社会各界已开展了大量研究，主要体现在开源和节流两方面。自20世纪五六十年代以来，以计算机技术、自动控制技术、通信技术、数据处理技术以及网络技术等为标志的信息通信技术领域的大量变革创新，为能源领域的进一步提升和发展提供了强有力的技术支持。在信息通信技术的推动下，能源领域先后出现了智能电网、综合能源系统、能源互联网3种重要技术[1-3]，其目的都是希望通过开源和节流两种途径，实现环境友好和能源可持续供应的目标。

以新能源大规模开发利用为标志、以再电气化为根本路径的新一轮能源革命，正在全球范围深入开展。综合能源系统是满足多元供应体系的具体实现方式[4-5]，已经成为世界各国能源转型争相发展的重点。

综合能源系统实现“电、热、冷、气”横向多能源系统之间以及“源-网-荷-储”纵向多能源供应环节之间的生产协同、管廊协同、需求侧协同以及生产和消费间的互动[6-8]，可以促进可再生能源消纳，保障供给侧和需求侧元素的友好接入，提升多能源综合利用效率[9-10]，最终为区域内用户提供能源一体化解决方案，被认为是未来人类社会能源的主要承载形式。

传统的能源规划存在不同能源系统之间互相解耦、互相割裂，规划与运行相对割裂的问题。同时，采用复杂优化算法求解优化模型，求解复杂度高。针对上述问题，本文建立能量转换元件与能量存储元件的实用化数学模型，提出“电、热、冷、气”多能流耦合输入输出矩阵，实现多能流之间耦合转换、分配和存储关系的建模，建立双层迭代的规划运行一体化混合整数优化规划模型。

多能协同的综合能源系统规划问题主要关注多种能源之间的转换过程，能量枢纽目前被广泛用于综合能源系统的建模中。能量枢纽将一个综合能源系统抽象成为一个能源的输入、输出双端口网络，多种能源在其内部进行转换、分配和存储。能量枢纽的输入端与能源网络连接以输入相应的电、气、油等能源，在输出端输出电、热、冷等形式的能源以满足消费侧的负荷需求。从实体而言，能量枢纽往往可以对应于一座综合能源站。

一个典型的能量枢纽包括光伏、电储能系统、电热锅炉、热泵、储热装置、单工况制冷机、蓄冷装置以及三联供机组。可以把能量枢纽中的系统元件分为3类：能量转换元件(如电热锅炉、热泵、制冷机、三联供)、能量存储元件(如电储能、储热、蓄冷)、分布式可再生能源元件(如光伏)。

典型能量枢纽能流如图1所示。

图1 典型能量枢纽能流图

每种元件均可等效为能源输入和能源输出的双端元件，只是在输入和输出能源类型上有所差别，通过线性化处理后可将能量枢纽的多能流进行耦合计算。对于每个优化时间断面，能量枢纽整体的能量流入和流出可由下式计算：

(1)

(2)

根据多能设备的输入输出特性，可以将其分为能量转换元件、能量存储元件以及分布式可再生能源元件3种类型。

(1)能量转换元件输入输出模型。能量转换元件的输入输出功率关系如下：

(3)

式中ηij,k——能量转换元件k从能量i转换到能量j的效率。

一般来说能量转换元件只将一种能源形式转换为另一种能源形式，如热泵将电能转换为热能，则ηij,k为性能系数COP，所以效率矩阵绝大部分元素为0。三联供机组则能将气转换为电、热、冷能，则效率矩阵中ηge,k、ηgh,k、ηgc,k不为0，其他元素为0。

(2)能量存储元件输入输出模型。能量存储元件是单输入单输出元件，能量存储元件k对于能量i的输入输出功率关系如下：

(4)

(3)分布式可再生能源元件输入输出模型。分布式可再生能源元件的输入为风、光等可再生能源，可以看作零输入单输出元件，其输出功率的上限受自然条件的影响。分布式可再生能源元件的功率输出约束如下：

(5)

3.1 运行策略优化

3.1.1 目标函数

多能协同综合能源系统运行策略优化可以包含多种优化目标，为了体现以电为中心的特征，本文的优化目标一方面考虑综合能源系统的运行成本最小，另一方面考虑用电能占总能源消费量的比例最大来表征以电为中心的规划导向。因此，综合考虑运行成本与电能占总能源消费比例来构成目标函数。

(1)运行成本最小。综合能源系统主要运行成本是能源站运行所购入市电、燃气费用。运行成本最小目标函数如式(6)所示：

(6)

式中Cele(t)——t时刻市电电价；
Pele(t)——t时刻能源站从大电网购电的功率；
Δt——调度时间间隔；
T——总的调度时间；
Cgas(t)——t时刻燃气价格；
Pgas(t)——t时刻能源站从外部购入燃气的流量。

(2)电能占总能源消费量的比例最大。电能占总能源消费量的比例最大目标函数如下式所示：

(7)

由于仅考虑最大化电能占总能源消费量的比例，会使得电供能设备投资成本快速上升，因此还需要增加一个经济性优化目标，在最大化电能占总能源消费量比例的解集中寻找经济性最优的解。

(3)多目标优化。若同时考虑经济性和电能占总能源消费量比例两个优化目标，则采用带权极小模理想点法来进行多个子目标的组合，其组合后的单目标函数如下式所示：

(8)

3.1.2 约束条件

能量枢纽运行策略优化主要是满足供能区域内电负荷和热负荷需求。本节主要考虑的设备元件包括蓄热系统、电锅炉和热泵系统。蓄热系统将结合电价变化为供能区域提供热能，满足供热需求。

(1)电负荷供需平衡约束：

(9)

(2)热负荷供需平衡约束：

(10)

(3)能量转换元件功率约束。电供能设备额定功率往往以电功率表示，因此能量转换元件功率约束如下：

(11)

对于功率不可调的能量转换元件，功率约束包含0-1整数变量，如下：

(12)

(4)能量存储元件功率约束。能量存储元件对于存储的功率和容量均有约束，如下：

(13)

(14)

(15)

(5)分布式可再生能源元件功率约束。分布式可再生能源元件输出功率的上限受自然条件的影响，其功率输出约束如式(5)。

3.2 双层优化规划模型

为了实现在规划阶段更好地考虑运行阶段的实际情况，实现规划运行一体化的综合能源系统优化规划，需要建立综合能源系统“规划运行一体化”优化规划模型。该问题既涉及设备容量、数量的优化配置方案，又涉及设备冷、热、电运行方式的优化，根据分解协调思想，该问题可以转化为双层规划模型。上层规划以综合能源系统内部收益率或净现值最大为目标，开展设备容量、数量的优化配置；
下层优化对应综合能源系统运行策略优化，以上层优化的设备容量和数量为基础，将综合能源系统的运行成本最小和电能占总能源消费量比例最大这2个目标分别赋权构成目标函数，考虑设备运行约束，开展设备冷、热、电运行方式的优化，并将优化目标传递给上层优化用于计算内部收益率或净现值，通过上下层迭代优化得到最优的“规划运行一体化”综合能源系统优化规划方案。

双层规划的流程如图2所示。

图2 综合能源系统双层规划模型

3.2.1 上层规划模型

(1)优化目标：

maxIRR

(16)

内部收益率可通过下列方程式求解得到：

(17)

式中CIt——第t年综合能源系统的现金流入量；
COt——第t年综合能源系统的现金流出量。

CIt的值可由下层规划计算得到的设备年运行曲线和运行收益计算得到。CIt包括设备的初始投资成本和运行维护成本，初始投资成本可由设备的容量和数量计算得到，运行维护成本中的运行成本可由设备年运行曲线计算得到，维护成本可由初始投资按一定比例计算得到。

3.2.2 约束条件

上层规划的约束条件主要根据综合能源系统空间限制确定的设备容量和数量的限制：

(18)

式中nj——第j个设备的数量；
nlow,j，nup,j——第j个设备数量下限和上限；
ECrate,j——第j个设备的容量；
ECrate,low,j，ECrate,up,j——第j个设备容量下限和上限；
Erate,j——第j个设备的功率；
Erate,low,j，Erate,up,j——第j个设备的功率下限和上限。

3.2.3 下层规划模型

下层规划模型采用多综合能源系统运行策略优化模型。

4.1 热负荷预测

以某区域为案例，开展综合能源系统规划运行一体化优化规划方法验证，区域典型能源站上层优化模型以最大化综合能源系统内部收益率为目标，目标函数表达典型日逐时热负荷如图3所示。

图3 典型日逐时热负荷图

4.2 优化结果

根据双层优化模型建模，通过优化算法计算得出区域能源站配置方案如表1所示，对比方案1和方案2是由专家经验得到。

能源站供热满负荷运行策略如图4所示。

表1 双层优化模型最优方案

图4 能源站供热满负荷运行策略图

由图4可知，热负荷较小时，由中深层地热供暖，负荷增大后，优先启动浅层地热进行补充，电蓄热锅炉通过谷电进行蓄热，白天释热调峰，天然气锅炉作为补充热源和调峰热源，满足剩余供热需求。

4.3 经济性比较

各方案经济性对比如表2所示。利用双层优化模型建模计算得到的优化配置方案其全部投资税后内部收益率为6.79%，优于由专家经验得到的方案1的6.69%和方案2的5.92%。

表2 各方案经济性对比 %

本文针对传统能源规划互相割裂、优化难度大等问题，建立了多能协同综合能源系统典型元件模型及多能流耦合计算方法，提出了多能协同综合能源系统双层迭代混合整数优化规划方法，支撑了规划运行一体化的多能协同综合能源系统最优规划。案例分析验证了多能协同综合能源系统优化规划模型的正确性，优化方案的经济性优于传统专家经验得到的规划方案。

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