一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法与流程

本发明涉及综合能源微网规划方法。特别是涉及一种适用于公共机构城市能源站建设的考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法。

背景技术：

能源是人类生存和发展的基础，是社会经济发展的源动力。提高能源利用效率、保障能源的有效供应，已成为解决能源供需冲突以及社会发展与环境保护之间矛盾的必然选择。近几年，随着能源互联网建设的不断深入，打破原有各供能系统单独规划、独立运行的既有模式，实现电/气/热(冷)多能源的协同供应，建设以安全可靠、经济高效、清洁环保为目标的先进能源供给系统，必将是未来的发展趋势。而作为能源互联网的关键节点，综合能源微网由于其灵活的运行方式、有效的能源利用形式以及较强的可建设实施性，受到了越来越多的关注。因此，研究综合能源微网的规划方法以及可靠性评估等关键技术目前亟待解决的重要问题。

针对综合能源微网概念与架构的建设，目前已有研究人员提出能源集线器模型，通过建立能源转换矩阵，从能量流的角度分析能源集线器内的复杂关系，突出能源集线器内各能源子系统之间的关系。在此基础上，研究人员进一步提出了综合能源系统的概念，并从能源耦合元件以及不同能源网络之间的协同作用两个方面详细分析了综合能源系统的特点。同时，随着微电网概念的提出，分布式供能及储能装置进一步融入到综合能源系统内，形成运行方式更加灵活的综合能源微网，为可再生能源的有效消纳以及与能源主网的相互支撑提供保障，随着微网技术的发展与完善，综合能源微网将成为能源互联网的重要节点，以及综合能源利用的有效方式。

作为规划环节的重要参考指标，可靠性是提出理想规划方案的基础。多能源系统之间耦合特性的增强也对可靠性产生了一定的影响：一方面，由于能源之间的耦合关系，对于需求侧而言相当于拥有多个能源供给点，增强了供能可靠性；另一方面，由于供能系统的多能耦合，某个供能系统出现问题都可能对系统整体的能源供给产生影响。作为系统运行及规划过程中的关键评估技术，可靠性评估方法的研究一直得到广泛的关注。解析法与模拟法是电力系统中常用的可靠性评估方法，其计算思路也被应用到微电网可靠性的评估中。然而，针对综合能源供能可靠性评估，目前的研究较少。因此，针对综合能源微网供能可靠性评估以及考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法亟待研究。

虽然目前已有研究人员对综合能源微网的规划问题开展了相关的研究，然而，现有的研究存在以下问题：第一，大多数研究对象仍集中在以电能为代表的单一能源网络层面，相关方法已经难以满足综合能源协同规划的需求；第二，在对于可靠性的分析方面大多采用的是数学解析方法，无法体现机组设备以及用户需求时序方面的特征；第三，目前的研究未能考虑不同能源之间的能源品位差异化以及由此产生的供/储能优先级及负荷削减策略的问题；第四，传统的规划方法虽然有考虑运行方面的问题，但大多是以系统运行费用、启动费用以及燃料费用等组成的综合成本最低为优化目标，而未考虑机组故障的随机性和电力系统的可靠性问题，而综合能源微网的规划配置问题不仅应考虑正常运行状况下经济性问题，也应考虑系统上述可能存在的风险问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种对综合能源微网内设备的容量进行优化配置的考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法。

本发明所采用的技术方案是：一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法，包括如下步骤：

1)建立综合能源微网内设备能效与经济性时序模型，包括燃气冷热电联供系统模型、能源转换装置模型、储电设备模型和储热设备模型；

2)建立综合能源微网优化规划模型，包括以综合能源综合能源微网在全寿命周期内的总成本为目标函数，以及最大负荷约束、功率平衡约束、自给自足概率约束、供能设备运行约束和储能设备运行约束；

3)综合能源微网优化规划，包括设备配制和运行调度。

步骤1)中所述的燃气冷热电联供系统模型包括：

(1)燃气冷热电联供系统的制热能效模型：

(2)燃气冷热电联供系统的制冷能效模型：

式中，和分别为燃气冷热电联供系统制热和制冷时所需的天然气量；qh和qc分别为燃气冷热电联供系统需要满足的热负荷以及冷负荷量；δth和δtc分别为燃气轮机制热和制冷的运行时间；为燃气冷热电联供系统的运行效率；l为天然气的低热值；kh0和kc0分别为溴冷机的制热系数和制冷系数；qh0和qc0分别为燃气轮机烟气余热量提供的制热量和制冷量；

(3)燃气冷热电联供系统的燃料成本模型：

式中，为燃气冷热电联供系统的燃料成本；w^gas为燃气的价格；为燃气冷热电联供系统输出的电功率；l为天然气的低热值；为燃气冷热电联供系统的运行效率；

(4)燃气冷热电联供系统的运行维护成本计算公式为：

式中，为燃气冷热电联供系统的运行维护成本；为燃气冷热电联供系统的运行维护成本比例系数；为燃气冷热电联供系统输出的电功率。

步骤1)中所述的能源转换装置模型包括：

(1)能源转换装置的能效出力模型：

pb＝cabpa(5)

式中，cab为输入能源a和输出能源b之间的耦合转换系数；pa为输入能源a的功率；pb为输入能源b的功率；

(2)维护费用模型：

式中，为t时刻的能源转换装置的运行维护成本；ntrans为能源转换装置的总数；为第m类能源转换装置的维护成本系数；pm(t)为第m类能源转换装置t时刻的输出功率；△t为调度时段间隔。

步骤1)中所述的储电设备模型包括：

(1)动态模型：

式中，soc(t)为t时刻储电单元的荷电量；δ为储电单元的自放电率；分别为储电单元的充放电功率；分别为储电单元的充放电效率；esoc为储电单元的额定容量；△t为调度时段间隔；

(2)能量损耗模型：

式中，为t时刻储电装置的传输损耗成本；为储电装置的单位传输损耗成本；分别为储电单元的充放电功率；分别为储电单元的充放电效率。

步骤1)中所述的储热设备模型包括：

(1)动态模型：

式中，hhs(t)为t时刻储热单元的热量；kloss为储热单元的散热率；分别为储热单元的充放热功率；分别为储热单元的充放热效率；△t为调度时段间隔；

(2)损耗成本模型为：

式中，为t时刻储热装置的传输损耗成本；为储热装置的单位损耗成本；kloss为储热单元的散热率；分别为储热单元的充放热功率；分别为储热单元的充放热效率；△t为调度时段间隔。

步骤2)中所述的以综合能源综合能源微网在全寿命周期内的总成本为目标函数式为：

min{cin+cop+cre}(11)

式中，cin为设备建设成本；cop为系统运行成本，反映综合能源微网正常运行情况下的经济成本；cre为可靠性折算成本，表示由于综合能源微网内设备停运造成能电/热/冷源不足的经济损失，数值越大代表机组失效对综合能源微网供能可靠性的影响越严重；

其中，设备建设成本的计算公式为：

式中，nm为第m类设备的建设数量；cinst,i为第m类设备单位容量的投资建设成本；mm为第m类设备的安装容量；cscra,m为第m类设备的残值；y为规划的生命周期；r为实际利率；

系统运行成本的计算公式为：

式中，为第m类设备的燃料费用；为第m类设备的运行维护费用；

可靠性折算成本的计算公式为：

cre＝w^elecloee^elec+w^heatloee^heat+w^coldloee^cold(14)

式中，loee^elec、loee^heat、loee^cold分别为既定规划配置方案下电、热、冷能源的缺供能量期望；w^elec、w^heat、w^cold分别为电能、热能、冷能的能源损失价值。

步骤3)包括：

首先是设备配制层面的优化，基于综合能源微网内综合能源整体负荷水平，考虑成本与负荷方面的约束，在备选能源供给和存储设备中，针对目标函数，以设备类型及数量为优化变量，给出综合能源微网内供能与储能设备的选型；从算法的角度，规划层面的优化问题属于非线性整数规划问题，难以得到解析解，因此本发明采用量子粒子群算法来解决规划层模型的优化问题，对规划层的优化变量进行粒子编码，产生规划层初始解集，即随机产生不同类型设备容量变量组成的初始粒子群，设定储能装置内的初始能量，同时对算法中粒子的种群规模、位置、速度、迭代次数等参量进行设定，令迭代次数为1；

其次是运行调度层面的优化，针对规划时段内的逐时负荷需求曲线，考虑综合能源微网功率平衡约束以及供能设备运行约束和储能设备运行约束，结合设备配制层面的优化结果，以供储能设备的启停与出力为优化变量，给出各设备的逐时优化调度方案；从算法的角度，调度层面的优化问题是混合非线性优化问题，本发明采用量子粒子群算法进行求解。对规划层的优化变量进行粒子编码，产生规划层初始解集，分析机组以及储能装置的出力区间，依此作为粒子优化范围。将运行层优化结果返回至规划层，优化计算规划层模型。

本发明的一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法，能够以综合能源微网作为研究对象，对综合能源微网的供能可靠性进行分析，并且以综合能源微网的供能可靠性以及经济性指标作为目标函数，进而有针对性的在满足综合能源微网内用户用能需求的前提下对综合能源微网内设备的容量进行优化配置，提高规划的经济性。本发明能够为城市综合能源站的规划建设提供指导，有利于提升城市能源站规划的管理水平，促进城市能源互联网结构建设与规划技术的合理发展。

附图说明

图1是本发明一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法做出详细说明。

如图1所示，本发明的一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法，包括以下步骤。

1)建立综合能源微网内设备能效与经济性时序模型

综合能源微网是可以自治运行的能量系统，由能量管理设备、分布式可再生能源装置、储能装置、能量转换装置和能源负荷组成；在结构上可分为能源输入、转换、存储和输出等环节。本发明结合能源集线器模型，构建包含分布式冷热电联供系统、燃气热泵、分布式光伏、电制冷机、储电装置、储热装置等设备，以及电/气/冷/热多种能源在内的综合能源微网。综合能源微网内设备能效与经济性时序模型如下：

(1)燃气冷热电联供系统模型

作为综合能源微网内的关键单元，燃气冷热电联供系统将为吸收式冷机、换热器等自身设备以及综合能源微网内的电/热/冷负荷供能。在综合能源微网规划配置环节中，主要关注燃气冷热电联供系统的出力以及燃料耗量等特性。燃气冷热电联供系统的制冷、制热能效模型分别为：

式(1)及式(2)中，和分别为燃气冷热电联供系统制热和制冷时所需的天然气量；qh和qc分别为燃气冷热电联供系统需要满足的热负荷以及冷负荷量；δth和δtc分别为燃气轮机制热和制冷的运行时间；为燃气冷热电联供系统的运行效率；l为天然气的低热值；kh0和kc0分别为溴冷机的制热系数和制冷系数；qh0和qc0分别为燃气轮机烟气余热量提供的制热量和制冷量。

在成本方面，除去固有的安装成本外，燃气冷热电联供系统的燃料成本模型为：

式(3)中，为燃气冷热电联供系统的燃料成本；w^gas为燃气的价格；为燃气冷热电联供系统输出的电功率；l为天然气的低热值；为燃气冷热电联供系统的运行效率。

燃气冷热电联供系统的运行维护成本模型为：

式(4)中，为燃气冷热电联供系统的运行维护成本；为燃气冷热电联供系统的运行维护成本比例系数；为燃气冷热电联供系统输出的电功率。

(2)能源转换装置模型

综合能源微网内包含燃气热泵、电制冷机等能源转换装置，结合能源集线器模型，能源转换装置的能效出力模型表示为：

pb＝cabpa(5)

式(5)中，cab为输入能源a和输出能源b之间的耦合转换系数；pa为输入能源a的功率；pb为输入能源b的功率。

在规划环节除去考虑设备的安装成本外，还需要考虑运行维护成本，能源转换装置运行维护费用模型为：

式(6)中，为t时刻的能源转换装置的运行维护成本；ntrans为能源转换装置的总数；为第m类能源转换装置的维护成本系数；pm(t)为第m类能源转换装置t时刻的输出功率；△t为调度时段间隔。

(3)储电设备

本发明采用铅酸电池组成综合能源微网的储电单元，相比较于其他储能技术，铅酸电池由于其不受场地限制、充电效率与能量密度较高的特点，更适合在综合能源微网内使用，其动态模型为：

式(7)中，soc(t)为t时刻储电单元的荷电量；δ为储电单元的自放电率；分别为储电单元的充放电功率；分别为储电单元的充放电效率；esoc为储电单元的额定容量；△t为调度时段间隔。

除去安装成本外，铅酸蓄电池自放电率较小，因此不将自放电损耗纳入考虑；而储电装置在运行过程中的成本损耗主要为电传输损耗成本，储电装置的电传输损耗是由于传输效率达不到100％导致的能量损耗，能量损耗模型表示为：

式(8)中，为t时刻储电装置的传输损耗成本；为储电装置的单位传输损耗成本；分别为储电单元的充放电功率；分别为储电单元的充放电效率。

(4)储热设备模型

本发明选择蓄热式电锅炉作为储热装置，在完成蓄热功能的同时还能够帮助消纳可再生能源，其动态模型表示为：

式(9)中，hhs(t)为t时刻储热单元的热量；kloss为储热单元的散热率；分别为储热单元的充放热功率；分别为储热单元的充放热效率；△t为调度时段间隔。

储热装置的循环寿命损耗较小，暂不予考虑。储热装置在运行中的成本主要包括闲置散热成本与热传输损耗成本。储热装置损耗成本模型为：

式(10)中，为t时刻储热装置的传输损耗成本；为储热装置的单位损耗成本；kloss为储热单元的散热率；分别为储热单元的充放热功率；分别为储热单元的充放热效率；△t为调度时段间隔。

2)建立综合能源微网优化规划模型

综合能源微网的优化规划模型包括两个层面。第一是规划层面的优化，即对综合能源微网内供给和存储设备的容量和数量进行优化。第二是调度层面的优化，即对综合能源微网内供能设备的出力以及储能设备的运行进行优化。两个层面均以经济性为目标，并在此基础上进一步考虑供能可靠性因素。综合能源微网优化规划模型包括：

(1)以综合能源综合能源微网在全寿命周期内的总成本为目标函数

本发明以综合能源综合能源微网在全寿命周期内的总成本为目标函数。总成本主要涉及设备的购置安装费用、运行费用以及可靠性折算费用等。以综合能源综合能源微网在全寿命周期内的总成本为目标函数具体表达式为：

min{cin+cop+cre}(11)

式(11)中，cin为设备建设成本；cop为系统运行成本，反映综合能源微网正常运行情况下的经济成本；cre为可靠性折算成本，反映综合能源微网故障情况下的经济成本。

其中，系统的设备建设成本的计算公式为：

式(12)中，cin为系统的设备建设成本；nm为第m类设备的建设数量；cinst,i为第m类设备单位容量的投资建设成本；mm为第m类设备的安装容量；cscra,m为第m类设备的残值；y为规划的生命周期；r为实际利率。

系统运行成本的计算公式为：

式(13)中，cop为系统的运行维护成本；为第m类设备的燃料费用；为第m类设备的运行维护费用；不同设备燃料费用及运行维护费用的计算公式如式(4)和式(6)所示。

通过系统既定规划配置方案下不同类型能源缺供能量期望，结合相应能源价格，可以计算系统可靠性折算费用。系统可靠性折算费用从经济性的角度评估机组设备失效对综合能源微网造成的损失。系统可靠性折算费用的计算公式为：

cre＝w^elecloee^elec+w^heatloee^heat+w^coldloee^cold(14)

式(14)中，cre为系统可靠性折算费用，表示由于系统内设备停运造成能电/热/冷源不足的经济损失，数值越大代表机组失效对综合能源微网供能可靠性的影响越严重；loee^elec、loee^heat、loee^cold分别为既定规划配置方案下电/热/冷能源的缺供能量期望；w^elec、w^heat、w^cold分别为电能/热能/冷能的能源损失价值。

(2)约束条件

综合能源微网优化规划模型的约束条件包括：

最大负荷约束，即综合能源微网规划配置供能设备的最大输出功率应能够满足综合能源微网的电/热/冷等负荷的最大需求，公式如下：

式(15)中，为第m类设备在t时刻的最大输出功率；为t时刻的最大负荷需求。

功率平衡约束，即在考虑储能作用的情况下，保障综合能源微网内的电/热/冷能源供需达到实时平衡，公式如下：

式(16)中，为供能设备m在t时刻的出力；为储能设备m在t时刻的出力；为负荷在t时刻的需求；为储能设备的在t时刻储存的能量。

自给自足概率约束，即通过综合能源微网在规划周期内自给自足满足负荷需求的概率来指导综合能源微网的规划配置，公式如下：

式(17)中，为供能设备m在t时刻的出力；为储能设备m在t时刻的出力；为微网系统内某一类负荷自给自足的概率。

供能设备运行约束，即综合能源微网规划配置的供能设备在运行的过程中需要满足设备的额定功率以及爬坡约束，公式如下：

式(19)、(20)中，为供能设备m在t时刻的出力；分别为供能设备m的最大/最小出力；分别为供能设备m减小出力和增加出力的爬坡速度。

储能设备运行约束，即综合能源微网规划配置的储能设备在运行的过程中需要满足设备的充放能功率以及容量约束，公式如下：

式(20)、(21)中，m^m(t)为t时刻储能设备m的容量；分别为储能设备m的最大/最小容量；为t时刻储能设备m的充/放能功率；为储能设备m的最大充/放能功率。

3)综合能源微网优化规划，包括设备配制和运行调度两个层面

首先是设备配制层面的优化，基于综合能源微网内综合能源整体负荷水平，考虑成本与负荷方面的约束，在备选能源供给和存储设备中，针对目标函数式(11)与(12)，以设备类型及数量为优化变量，给出综合能源微网内供能与储能设备的选型；从算法的角度，规划层面的优化问题属于非线性整数规划问题，难以得到解析解，因此本发明采用量子粒子群算法来解决规划层模型的优化问题，对规划层的优化变量进行粒子编码，产生规划层初始解集，即随机产生不同类型设备容量变量组成的初始粒子群，设定储能装置内的初始能量，同时对算法中粒子的种群规模、位置、速度、迭代次数等参量进行设定，令迭代次数为1。

其次是运行调度层面的优化，针对规划时段内的逐时负荷需求曲线，考虑综合能源微网功率平衡约束以及供能设备运行约束和储能设备运行约束，结合设备配制层面的优化结果，以供储能设备的启停与出力为优化变量，给出各设备的逐时优化调度方案；从算法的角度，调度层面的优化问题是混合非线性优化问题，本发明采用量子粒子群算法进行求解。对规划层的优化变量进行粒子编码，产生规划层初始解集，分析机组以及储能装置的出力区间，依此作为粒子优化范围。将运行层优化结果返回至规划层，优化计算规划层模型。

运行调度层面的优化体现的是微网系统在正常运行情况下的经济性，而除此之外，本发明针对双层优化得到的结果，进一步基于式(14)计算微网系统供能可靠性所折算的经济性，以反映微网系统在故障情况下可能产生的经济损失，完善规划经济性指标构成。

下面给出具体实例

(1)实施地基本概况

本发明以中国南方典型工业园区为例，在能源供给与需求方面，4月至10月为供冷期，体现为冷负荷需求较大；热负荷主要包括生产过程中存在的烘干、新风以及生活中的热水等需求，虽然没有明确的供应期，但也具有一定的季节特性；全年均有电负荷需求。结合能源需求，微网系统内可选择的能源生产/转换设备的类型及经济运行参数如表1所示，可选择储能设备的类型及经济运行参数如表2所示，其中，储电装置的初始容量选取额定容量的30％，储热装置的初始容量选取额定容量的50％，最大充放功率选取额定容量的80％。各类设备机组的可靠性参数如表3所示，其中，上级主电网选取的是电源侧主变/母线的故障率及修复时间；上级燃气网选取的是主要输气管道的故障率及修复时间。结合当地实际的阶梯电价政策方案，11:00～15:00以及19:00～21:00为峰值电价，0:00～7:00为谷值电价，剩余时段为平值电价，不同能源价格如表4所示。微网系统内电/热/冷失负荷价值分别为200元/kw·h，120元/kw·h，120元/kw·h。

表1算例中备选能源生产/转换设备类型及参数

表2算例中备选储能设备类型及参数

表3算例中机组设备可靠性参数

表4算例中不同类型能源价格

(2)优化配置分析

为充分不同配置方式对综合能源微网系统规划方案选择以及可靠性的影响，本发明设置4个场景进行对比。

场景0：微网系统内不配置储电、储热装置；

场景1：微网系统内可以配置储热装置，不配置储电装置；

场景2：微网系统内可以配置储电装置，不配置储热装置；

场景3：微网系统内可以配置储电及储热装置。

通过对不同场景的优化配置方案进行求解，综合能源微网的优化配置结果及成本分别如表5及表6所示。

表5算例中综合能源微网系统优化配置结果

表6算例中综合能源微网成本计算结果

由表5及表6的计算结果可知，在综合考虑微网系统容量配置、运行调度及供能可靠性等方面，采用场景4配置方案的总体经济性最优。相比较于其他场景，场景0由于没有储能单元，因此，综合能源系统的投资成本较低；但是由于微网系统内的供能设备需要时刻满足负荷需求，并且要面对分布式光伏出力的间歇性，造成微网系统的运行成本较高；另外，缺少了储能单元作为故障后的后备资源，系统的可靠性较差，由此造成的损失期望较大。

场景1与场景2中加入了不同的储能装置，具体比较两种储能装置，文中所提出的储热装置属于一种纯后备资源，只是起到了提升供热可靠性的作用，而储电装置既可以平抑光伏出力的波动性，同时在提升微网系统供电可靠性的基础上，进一步通过能源转换装置间接改善了其他能源的供能可靠性，因此储电装置发挥的作用更为明显。