摘要

綜合能源系統(tǒng)可以實現(xiàn)電、熱、氣等多種能源形式的互補供能和滿足負荷需求的多能調(diào)度,從而促進可再生能源消納能力,提高能源綜合利用率。針對含電、熱、氣并相互耦合的分布式多能流綜合能源系統(tǒng)的設備容量匹配優(yōu)化問題,建立以系統(tǒng)各能量成本最低為目標,以能量平衡和設備工作特性為約束的優(yōu)化模型,采用一種區(qū)域收縮算法加速尋優(yōu)收斂速度。以西安市某廠房辦公樓為例,采用所建模型和所提算法得到綜合能源系統(tǒng)最小能量成本下的最優(yōu)容量匹配和調(diào)度策略。結(jié)果表明,通過系統(tǒng)的容量匹配優(yōu)化可以大大減少電、熱、氣的單位價格,降低多級儲熱器、可逆固體氧化物燃料電池的設備成本,提高太陽能電池的利用率,可有效提高系統(tǒng)經(jīng)濟性。

關鍵詞 : 多能流; 綜合能源系統(tǒng); 容量匹配; 優(yōu)化調(diào)度; 能量成本;

0 引言

目前,能源互聯(lián)網(wǎng)的興起推動著全球能源體系的變革,能源互聯(lián)網(wǎng)是基于互聯(lián)網(wǎng)思維和方法構(gòu)建的多能流綜合能源系統(tǒng),它的出現(xiàn)極大地推動了綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system,IES)的發(fā)展。基于電、熱、氣互聯(lián)互通的多能互補供能是綜合能源系統(tǒng)的關鍵特征之一,其主要收益來自于多能量流互補協(xié)同效應提升系統(tǒng)的能效和穩(wěn)定性[1]。近年來,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,綜合能源系統(tǒng)已經(jīng)成為能源變革的重要發(fā)展趨勢[2],它的發(fā)展極大地推動了可再生能源的大規(guī)模應用,并引領能源供應和消費革命[3]。

綜合能源系統(tǒng)將太陽能、風能、生物質(zhì)能等多種能源形態(tài),轉(zhuǎn)化為消費主體所需的電、氣、熱(冷)等多種能量形式[4],能夠促進可再生能源的就地消納,實現(xiàn)資源的優(yōu)化利用,提高能源綜合利用率[5-6]。

近年來針對綜合能源系統(tǒng)的建模分析、統(tǒng)籌規(guī)劃、性能評估等課題成為國內(nèi)外研究熱點[7-9]。黎靜華等[4]構(gòu)思了一種以電為核心的綜合能源系統(tǒng)框架,并提出一種協(xié)調(diào)優(yōu)化運行模式和能源轉(zhuǎn)換方式,探討了多能運行存在的關鍵問題。張濤[10]等基于分布式能源系統(tǒng)的主要設備建立了不同的冷熱電能源系統(tǒng),并建立了能源系統(tǒng)的優(yōu)化模型,求解得到不同系統(tǒng)的最優(yōu)配置、運行策略和評價指標值。Mehleri E D等[11]設計了一個以家庭冷熱負荷為依托的綜合能源系統(tǒng),利用混合整數(shù)線性規(guī)劃方法進行優(yōu)化設計,確定了系統(tǒng)主要設備類型以及裝機容量。Salimi M等[12]建立了包含冷熱電的多能系統(tǒng)機組,并解決了該系統(tǒng)的容量配置問題。綜上所述,目前對綜合能源系統(tǒng)的研究大多局限于單純的電力系統(tǒng)或者冷熱電聯(lián)供系統(tǒng),鮮有對耦合電、熱、氣多能流的綜合能源系統(tǒng)的研究。但是,隨著燃料電池的商業(yè)化、燃料電池汽車的問世以及電轉(zhuǎn)氣(power to gas,P2G)技術(shù)的不斷成熟[13],氫氣的需求越來越廣泛,未來的IES以及能源互聯(lián)網(wǎng)的建立必然包括氫氣能量流,所以對包含電、熱、氣多能流綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化設計具有深遠意義。

可逆固體氧化物燃料電池(reversible solid oxide cells,RSOC)[14]是燃料電池中最先進的一種,它是在同一設備上既可以作為燃料電池(solid oxide fuel cells,SOFC)對外界供電[15]或者進行熱電聯(lián)產(chǎn)[16],又能作為電解池(solid oxide electrolysis cells,SOEC)利用電能電解水生成氫氣和氧氣[17]。具有能量密度高、使用壽命長、轉(zhuǎn)換率高、使用中無自放電現(xiàn)象且無放電深度及電池容量限制等優(yōu)點,是目前比能量最高的儲能系統(tǒng)[18]。同時,它配合太陽能、風能、潮汐能等可再生能源可以實現(xiàn)自給工作,因而被認為是解決可再生能源時間和地域不連續(xù)性的一種有效途徑。RSOC集電、熱、氣多種能流為一體,可以實現(xiàn)電、熱、氣的靈活轉(zhuǎn)化,是構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)的關鍵設備之一。但是目前大多數(shù)綜合能源系統(tǒng)是基于單獨的燃料電池[19]或者是基于燃料電池和電解池2個組件[20],極少有基于RSOC的綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化設計研究。

結(jié)合以上背景,本文針對耦合電、熱、氣的包含可逆固體氧化物燃料電池的多能流分布式綜合能源系統(tǒng),考慮電、熱、氣多種能源形式的需求,建立以各能量成本最小為目標的系統(tǒng)容量匹配優(yōu)化和調(diào)度策略模型,并基于一種區(qū)域收縮算法[21-22]和序列二次規(guī)劃法(sequence quadratic program,SQP)進行優(yōu)化求解。最后與具體實例相結(jié)合,實現(xiàn)經(jīng)濟性條件下該綜合能源系統(tǒng)的最優(yōu)容量匹配和相應的調(diào)度策略。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與運行模式

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1為多能流分布式綜合能源系統(tǒng)的能量流圖。 根據(jù)文獻[23]中子系統(tǒng)的概念,本文將該系統(tǒng)分為電、熱、氣3個子系統(tǒng),主要由RSOC、太陽能電池組(photovoltaic,PV)、壓縮式熱泵(compression heat pump,CHP)、換熱器(heat exchanger,HE)、蓄電池(storage battery,BT)、多級儲熱器(multistage heat reservoir,MHR)、儲氫罐(hydrogen tank,HT)等設備構(gòu)成,并接入大電網(wǎng),其中電、熱、氣能流相互耦合并以清潔能源為載體向外界提供電、熱、氣多種能源中的一種或多種,也可以進行能源的轉(zhuǎn)化和存儲。

1.2 系統(tǒng)運行模式

運行模式的選擇對綜合能源系統(tǒng)運行性能的好壞起著決定性作用。目前存在2種典型的運行模式：“電跟隨(following the electrical loads,FEL)”和“熱跟隨(following the thermal loads,FTL)”[24]。傳統(tǒng)聯(lián)供系統(tǒng)采用“電跟隨”模式會產(chǎn)生多余的熱量,采用“熱跟隨”模式會產(chǎn)生多余的電量,本系統(tǒng)配備有蓄電池、儲熱器和儲氫罐等儲能設備,可將多余的能量儲存起來,不會造成能源的浪費。但在本文中,為了滿足各負荷需求,優(yōu)先采用“熱跟隨”運行模式,具體運行模式如下：

1)RSOC在SOFC模式下運行,產(chǎn)生的余熱和壓縮式熱泵共同滿足用戶熱負荷,多余熱量儲存在多級儲熱器當中。當用熱高峰熱量不足時,優(yōu)先使用儲熱器當中的熱量,若還不滿足需求,則使用壓縮式熱泵作為輔助熱源來提供熱量。

2)RSOC在SOEC模式下運行,產(chǎn)生的氫氣供用戶氣負載和系統(tǒng)內(nèi)設備使用,多余氫氣儲存在儲氫罐當中,以備RSOC產(chǎn)生的氫氣不足時使用。

3)將PV作為首要供電設備,RSOC作為輔助供電設備,共同向用戶電負載和系統(tǒng)內(nèi)設備供電,多余電量儲存在蓄電池中。當系統(tǒng)產(chǎn)生的電量不足時,優(yōu)先使用蓄電池中的電量,若還不滿足需求,則接入大電網(wǎng)來提供電量。

2 系統(tǒng)優(yōu)化模型

為了更好地對分布式綜合能源系統(tǒng)進行優(yōu)化設計,本文在建模分析中做出如下假設[25]：

1)系統(tǒng)各設備的可選容量連續(xù)分布。

2)設備在優(yōu)化期間內(nèi)均無故障運行。

3)在各自的運行范圍內(nèi),各設備的運行效率為定值,不隨負荷率的改變而改變。

4)忽略各設備的啟停及變工況時間。

2.1 目標函數(shù)

3 系統(tǒng)優(yōu)化算法

IES的優(yōu)化設計需要從供需平衡角度依據(jù)電、熱、氣3種能量的需求和可再生能源的資源情況,對系統(tǒng)內(nèi)的各設備容量進行匹配優(yōu)化。同時,系統(tǒng)運行的調(diào)度策略對優(yōu)化質(zhì)量也有顯著影響,且設備容量和調(diào)度策略的耦合度較高。在上文中建立的系統(tǒng)優(yōu)化模型中,對于每一級優(yōu)化目標,都存在設備容量ωω和單位時間間隔ΔtΔt內(nèi)各設備的供能量a 2個變量,其中a即代表系統(tǒng)運行調(diào)度策略,其值也存在最優(yōu)解且隨著ωω的改變而改變。

對于這樣一個多約束多目標耦合的非線性優(yōu)化問題,本文采用一種新的算法—區(qū)域收縮算法,結(jié)合SQP算法依次對多級優(yōu)化問題進行求解,該方法可對上述2個變量分別求解。算法流程如圖2所示,算法的主循環(huán)是從“開始”到“結(jié)束”部分,主要利用區(qū)域收縮算法計算設備容量組合ωω,即根據(jù)優(yōu)化結(jié)果不斷縮小ωω的取值范圍,最終確定出ωω的最優(yōu)值,其本質(zhì)上是尋找取值范圍內(nèi)的最優(yōu)域,區(qū)別于其他群智能算法,區(qū)域收縮算法并不是對單個點使用尋優(yōu)算子不斷迭代的,而是將取值范圍作為迭代的基本單位,加快了收斂速度。其間,依據(jù)目標函數(shù)和約束條件,利用SQP算法來求解a。

4 實例分析

4.1 負荷需求

將所建立的分布式IES模型應用于西安市某廠房辦公樓的能源供應中,該建筑總建筑面積約為3692m2,共分3層,1層為廠房,2~3層為辦公室。根據(jù)建筑情況,利用eQUEST軟件可得該建筑全年逐時熱、電負荷。同時,該廠房主要用于粗苯加氫工業(yè),則根據(jù)廠房的實際情況可得其氫氣負荷,負荷情況如附錄A的圖A1所示。由于優(yōu)化計算全年逐時8760 h較為復雜,本文選取熱負荷較大的冬季1月份的5個工作日,進行最小時間間隔為1 h的模擬計算,優(yōu)化得出系統(tǒng)內(nèi)各設備的最優(yōu)容量配比和相應的調(diào)度策略。根據(jù)文獻[32]描述的方法計算出的模擬周期內(nèi)太陽輻射能隨時間的變化如附錄A的圖A2所示,從圖A2中可以看出第1天為陰天,太陽輻射能不足,其余4天為晴天,太陽輻射能較為充足,較全面地反應了實際天氣情況。

4.2 設備經(jīng)濟技術(shù)參數(shù)

通過對文獻和設備產(chǎn)品的調(diào)查研究,總結(jié)各個設備的經(jīng)濟技術(shù)參數(shù)[10,16,33-35]如附錄A中表A1所示。本文假設當RSOC處于SOEC運行模式時,SOEC在熱中性電壓下工作,則其電解效率為1[36]。且由于RSOC尚未得到大規(guī)模商業(yè)化運用,其價格是根據(jù)M.Beccali[33]發(fā)表的研究中的數(shù)據(jù)評估而來,因此關于RSOC價格的計算僅能評估當前情況,不具有未來指導性。

4.3 優(yōu)化結(jié)果及分析

4.3.1 優(yōu)化結(jié)果

利用上述模型和算法,在Matlab軟件中對該實例進行優(yōu)化計算,得到的系統(tǒng)各設備最優(yōu)容量配比如表1所示。電、熱、氣的單位價格如圖3所示,從圖3可以看出,優(yōu)化得到的IES電能單位價格為0.4628元/(kW•h),熱能單位價格為0.02元/(kW•h),氫氣單位價格為0.51元/m3。而目前西安市的工商業(yè)用電平均價格為0.7704元/(kW•h),非居民用熱的計量熱價為0.21元/(kW•h),氫氣價格為1.98元/m3[37]。可以看出,利用分布式IES可以使電能的單位價格降低39.9%,熱能的單位價格降低90.5%,氫氣的單位價格降低74.2%。由于系統(tǒng)基本使用RSOC在SOFC運行模式下產(chǎn)生的余熱來滿足熱負荷,大大降低了系統(tǒng)的熱能單價。

4.3.2 系統(tǒng)成本組成分析

最優(yōu)容量配比下的系統(tǒng)成本組成見圖4。

由圖4可知,在最優(yōu)容量配比的條件下,系統(tǒng)熱子系統(tǒng)的成本主要花費在MHR上,氣子系統(tǒng)的主要花費在RSOC上,故降低MHR和RSOC的設備成本可以有效提高IES的經(jīng)濟性。在電子系統(tǒng)中,大電網(wǎng)的電費花費了超過50%的成本,而PV一旦建成后便無需消耗額外成本,所以提高IES中PV的利用率也可以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性。

4.3.3 系統(tǒng)調(diào)度策略分析

圖5為系統(tǒng)最優(yōu)容量配比下5個工作日的逐時供熱、供氣、供電調(diào)度策略。從圖5(a)可以看出：在晚上用熱低谷期,主要由CHP來滿足熱負荷,產(chǎn)生的多余熱量存在多級儲熱器當中;在白天的用熱高峰期,RSOC產(chǎn)生的余熱滿足了大部分的熱負荷,不足的熱量由MHR和CHP進行補充。從

圖4 最優(yōu)容量配比下的系統(tǒng)成本組成

Fig. 4 Composition of the cost of energy for the system under optimum components size

圖5(b)可以看出：RSOC在SOEC運行模式下產(chǎn)生的氫氣大部分在RSOC處在SOFC運行模式下被消耗,可見RSOC在系統(tǒng)中更多地用做能量轉(zhuǎn)換設備。從圖5(c)可以看出：白天RSOC和PV共同滿足了所有的電負載,并將多余的電能充入蓄電池備用;到了晚上,RSOC和PV均停止工作,電負載首先由蓄電池中存儲的電量來滿足,不足的電量由大電網(wǎng)進行補充。

圖5中任意時刻系統(tǒng)的供熱量等于耗熱量,供氣量等于耗氣量,供電量等于耗電量,說明本文采用的計算模型滿足了系統(tǒng)物理上的限制條件,基本實現(xiàn)了模擬實際的過程。

圖6表示了蓄電池、儲熱器和儲氫罐的儲能狀態(tài)曲線,從圖6可以看出3種儲能設備的運用量均較多。對于蓄電池,基本每天都會經(jīng)歷1次完整的充放電循環(huán),總是存儲部分白天的電能來供應夜晚

的負載需求。這是因為系統(tǒng)白天的熱負荷較大,且系統(tǒng)采用的是FTL運行模式,所以如圖7所示,RSOC總是在白天處于SOFC模式來滿足系統(tǒng)的熱負荷,產(chǎn)生的多余電能充入蓄電池中。同時,PV也只是在白天工作,產(chǎn)生的多余電能也會被充入蓄電池當中。到了晚上,RSOC處于SOEC模式,需要利用白天儲存在蓄電池當中的電量來電解制氫,有時蓄電池中的電量會被消耗至本文設定的最大放電深度0.4,不足的電量由大電網(wǎng)來補充。對于儲熱器,在模擬的5天內(nèi)沒有被充滿過,總是在晚上儲存少量的熱量在白天釋放,來削減白天的用熱

圖5 最優(yōu)容量配比下的系統(tǒng)調(diào)度策略

Fig. 5 Scheduling strategy of the system under optimum components size

高峰。對于儲氫罐,本文設定初始時氣罐中存有一定量的氫氣,則結(jié)合圖6和圖7可以看出,RSOC在晚上處于SOEC模式來電解制氫,產(chǎn)生的氫氣儲存在儲氫罐當中,在白天釋放出來供處于SOFC模式下的RSOC使用,同時滿足廠房的氫氣負荷。

5 結(jié)論

本文建立了以電、熱、氣能量成本最低為目標的多能流分布式綜合能源系統(tǒng)容量匹配優(yōu)化模型。采用區(qū)域收縮算法結(jié)合SQP算法對模型進行優(yōu)化求解,得到系統(tǒng)各設備的最優(yōu)容量配比和模擬周期內(nèi)電、熱、氣的優(yōu)化調(diào)度策略,使系統(tǒng)在滿足負載的同時具有最低的能量成本。以西安市某廠房辦公樓運行15年為例進行分析,結(jié)果表明：與目前市場能量單價相比,利用該綜合能源系統(tǒng)可以降低電能單價39.9%,降低熱能單價90.5%,降低氫氣單價74.2%。通過對系統(tǒng)成本組成的分析可知,降低MHR和RSOC的設備成本和提高太陽能電池的利用率可以有效提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性。

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