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电气工程学报
JOURNALOFELECTRICALENGINEERING
考虑风电消纳的冷热电联供型综合能源系统多目
标日前优化调度*
陈克文1王帅2韩兴臣2张智晟1
(;
)
摘要:冷热电联供系统因其能源利用率高等特点在综合能源系统中得到广泛应用,但是由于其“以热定电”模式的约束,供
热和供电不能解耦,使得大量风电难以消纳。针对我国冬季夜间大量风电未被使用的问题,将热泵及电转气装置纳入综合能
源系统,研究二者对于消纳风电的作用。以综合能源系统总经济成本、温室气体排放量及净负荷波动最小为目标函数,计及
联络线、储能上下限及功率平衡约束条件,采用帕累托多目标粒子群算法对模型进行求解,并设置四种场景,探究不同场景
下热泵及电转气对于系统各个方面的影响。仿真分析了加入热泵及电转气装置前后系统的风电消纳及负荷波动情况,验证了
所提方法的有效性。
关键词:风电消纳;削峰填谷;综合能源系统;帕累托优化;经济调度
中图分类号:TM73
Multi-objectiveDay-aheadOptimizationSchedulingofIntegratedEnergy
SystemwithCCHPConsideringWindPowerConsumption
CHENKewen1WANGShuai2HANXingchen2ZHANGZhisheng1
(,QingdaoUniversity,Qingdao266071;
,StateGridShandongElectricPowerCompany,Qingdao266002)
Abstract:Combinedcooling,heatingandpowersystemiswidelyusedinintegratedenergysystembecauseofitshighenergy
,duetotheconstraintofthemodeof“powerdeterminedbyheat”,heatingandpowersupplycannotbe
decoupled,
powerisnotusedinwinternightinChina,especiallyinthe“threenortharea”,theheatpumpandpowertogasdeviceare

thetotaleconomiccost,greenhousegasemissionsandnetloadoftheintegratedenergysystemastheobjectivefunction,takinginto
accountthetieline,energystorageandpowerbalanceconstraints,theParetomulti-objectiveparticleswarmoptimizationalgorithmis
usedtosolvethemodel,andfourscenariosaresettoexploretheinfluenceofheatpumpandelectricgasonallaspectsofthesystem

togasdevicearesimulatedandanalyzed,andtheeffectivenessoftheproposedmethodisverified.
Keywords:Windpowerconsumption;peakshavingandvalleyfilling;integratedenergysystem;Paretooptimization;economic
dispatch
生活中的比重越来越大,并且可再生能源大多为清
1引言洁能源。但新能源出力本身具有不确定性、间歇性
及波动性等特点,从调度角度消纳新能源是一个具
随着传统化石能源的枯竭,可再生能源在人类有挑战性的问题。随着新能源越来越大规模的发展,
弃风、弃光现象逐渐突出,引起了广泛关注,如何
*国网山东省电力公司科技资助项目(2020A-022)增加新能源的利用率,成为当下的热点问题。
2电气工程学报
由于人类社会越来越多元化的需求,未来的电
力系统不会再独立运行,必然是结合天然气、光伏、2日前优化调度模型
风电等多种能源形式的综合能源系统[1-3]。在以冷热
电联供(Combinedcooling,heatingandpower,CCHP)本文研究的综合能源系统如图1所示。主要包
系统为核心的综合能源系统中,“以热定电”或“以括储能以及热泵、冷热电联供系统、光伏、风机、
电定热”模式均有其劣势,不利于能源系统的灵活电转气等能源转换设备。在此系统中,地源热泵能
调配。而地源热泵技术可以解除热电耦合,不再受够利用少量电能输出大量高品质的热能,并且与
到“以热定电”的限制,使CCHP灵活调控。热泵CCHP系统配合可以解耦热电联产;电转气设备可
可以消耗少量电能,并输出大量热能,其值约为所增强电力系统与天然气系统间的联系。二者接入系
消耗电能的3~8倍,能源的利用效率极高。由于风统后,相当于增加了部分电负荷,而这部分电能可
电出力的波动性及间歇性,导致风电难以大规模上由可再生能源如风能提供,这有利于消纳风电,提
网接入使用,而电转气(Powertogas,P2G)装置的出高能源利用率。
现使得风电的大规模利用和存储成为可能。电转气
装置可以将多余的风电转换成氢气或天然气,但由
于氢气不利于大规模存储及运输,且其安全系数不
如天然气,因此一般转换成天然气运输或存储。此
类能源转换设备可以提高系统灵活性,也可以将天
然气系统、热(冷)系统、电力系统进行耦合,增强
系统间的联系。文献[4-5]构造含电转气的热电联产
模型,验证了电转气设备能够提高能源多级利用率,
增强系统电/热储能配置优化但并未考虑电转气设
备对于消纳风电的作用。
在北方冬季夜间风电产出较高,且冬季热负荷图1综合能源系统结构
需求较大,CCHP系统受到“以热定电”
束,系统可调发电范围太小,导致大量风电未被使构建的目标函数主要包括三个部分,分别是系
用,造成夜间风电大量浪费,弃风现象严重。因此统的经济成本、气体排放量以及系统削峰填谷指标。
要采取措施,合理消纳风电,减少浪费。文献[6]在目的是使系统运行成本最低、气体排放最少以及系
考虑需求响应的基础上,将电动汽车模型纳入综合统净负荷曲线最平稳。
能源系统,
纳风电的作用,但并未计及储能系统对于风电的影系统综合经济成本为
响;文献[7]提出日前日内两阶段调度方法消纳风T
电,该方法不仅可以减少煤耗,还能够利用更多风minFCtCtCtCC=++++∑[FU()EX()CH()windOM]
t=1
电,在经济性及环保性上有更好的效果;文献[8]验
(1)
证了电转气技术可以增强系统消纳风电的能力,但
(1)机组燃料成本为
同样没有计及储能系统的作用。
Δt
在此背景下,本文探讨了电转气、储能和热CtFU()=CVCH4MT(2)
L
泵等装置在综合能源系统中消纳风电的作用。同CH4
时,由于各类能源的接入使传统电力系统的稳定(2)电能交互成本为
性与经济性得到了极大的挑战,并且使得综合能CtEX()=Ctbuy()max{PtEX(),0}+
(3)
源系统往往无法同时兼顾经济性和环保性,因此
Ctsell()max{}−PtEX(),0
如何平衡系统的运行成本及排出的温室气体成为
(3)制冷制热及售电收益为
综合能源系统优化调度的又一大难点。基于此,
[9]CtCQtCQtCPt()=++()()()(4)
本文引入了帕累托多目标算法对综合能源系统CHcocohehePload
的运行成本、温室气体排放及系统的削峰填谷指(4)弃风惩罚费用为
标同时进行优化。CcPwind=wΔw(5)
陈克文等:考虑风电消纳的冷热电联供型综合能源系统多目标日前优化调度3
(5)能源转换设备的维护成本为净负荷Pnt可以表示为
IJ
Pnt=+++−−−PPPPPPPloadHPP2GESMTPVwind(9)
CPtKPtKPtKOM=+∑∑ii()j()j+ES()ES(6)
ij==11
净负荷的平均值Pnt,av可以表示为
式中,F为系统综合经济成本;T为调度总时段数;1T
Pnt,av=Pnt(10)
CtFU()、CtEX()、CtCH()、Cwind、COM分别为t时∑
Tt=1
段的所需燃气费用、向电网买(售)电费用、制冷
式中,PHP及PP2G分别为热泵及P2G所需的电能;
制热售电收益、弃风惩罚费用以及机组运维成本;
PMT、PPV及Pwind分别为燃气轮机、光伏系统及风电
CCH4为购买天然气的单价;VMT为系统中燃气轮机
场的有功出力。
实际使用的天然气量;L为天然气的低热值;

P()t为t时段电网的交互功率,若为正则表示系统
EX(1)联络线功率约束
产电不足时需要购买的电功率,反之表示售出的电
PPPline,min≤≤EXline,max(11)
功率;Qtco()、Qthe()及Pload()t分别为t时段用户的
(2)机组运行约束
冷、热和电负荷;Ctbuy()和Ctsell()分别为t时段系
min≤≤max
统购电、卖电时的单价;Cco、Che及CP分别为向用PiiiPt()P(12)
户单位制冷、制热和售电收益价格;cw为弃风惩罚
−−−rPtPtriiii,down≤≤()(1),up(13)
的单位价格;ΔPw为风电场的弃风功率;COM表示
(3)功率平衡约束
机组的维护成本;I和J分别表示可控机组、可再
P()tKPPV()tPtPtPt+wind()++=MT()ES()
生能源机组的机组数;Pi()t、j、Ki、j分别(14)
P()tPtPtPt+++()()()
表示可控机组、可再生能源机组的有功出力及其单loadHPEXP2G
位功率运维成本;KES表示单位功率的储能运维成QtQtQtLB,h()+=HP,h()he()(15)
本;PES()t为t时段储能装置的出力。
QtQtQtLB,c()+=HP,c()co()(16)

在提出2030年前达到碳达峰和2060年前实(4)储能约束
≤≤
现碳中和目标愿景下,我国综合能源系统面临新λλminCEtESES()maxCES(17)
形势和新要求,而碳减排是实现碳达峰、碳中和−PPtPcha,max≤≤ES()dis,max(18)
的重要手段[10-12]。因此本文考虑将减少温室气体
式中,Pline,min为系统向电网传输功率的最大值,此
排放量[13]作为目标函数之一。气体排放量V可
gas值为负数,表示系统可向电网售电量的最大值;
以表示为max
Pline,max为电网向系统传输功率的最大值;Pi、
T
min
P、ri,up和−r分别为能源转换设备出力、爬坡
VPVgas=+∑()μμeEXgMT(7)ii,down
t=1
功率的上下限;QtLB,h()、QtHP,h()、QtLB,c()及QtHP,c()
式中,μg、μe分别为单位天然气、单位电功率下
分别为燃气轮机、热泵所能供给的热、冷功率;λmin
气体的排放量。
和λmax分别为储能设备充放电最小、最大状态值;

CES为储能装置的容量;−Pcha,max和Pdis,max分别为储
针对目前风电、光伏接入综合能源系统引起能装置的最大输入、输出功率。
系统内负荷波动大的问题,本文对净负荷进行
削峰填谷,其中净负荷为电负荷、电转气功率3算法介绍
与燃气轮机出力、风电场出力、地源热泵出力
[14]
的差值。将净负荷方差作为削峰填谷指标,有由于本文所研究的为多目标优化问题,使用
[15-16]
利于平滑净负荷曲线,实现系统的稳定运行。传统的线性加权法难以得到合适的全局折衷解,
本文削峰填谷指标采用净负荷的方差表示,其方因此本文选用帕累托多目标粒子群算法[17]求解。
差G可以表示为通过判断解向量之间的支配关系,得到非劣解集,
T
12再计算非劣解集中的满意度,选取其最大值作为
GPP=−∑()ntnt,av(8)
Tt=1最终解。
4电气工程学报
各非劣解的满意度计算方法为
MIM
mm4算例仿真分析
ϕϕii=()/()∑∑∑ϕi(19)
mim===111

mm,min
⎧1ffi<
⎪算例数据参考文献[18],系统内包含储能以及
ffmm,max−
mmmm⎪i,min,max冷热电联供系统、光伏、风机、P2G等能源转换设
ϕii=⎨fff≤≤
ffmm,max−,min
⎪备。分析该算例时,以热负荷为例进行分析,并选
⎪0ffmm>,max
⎩i择调度周期为24h,共包含24个时段,每个时段为
(20)1h。在系统中,电价采取分时电价,峰时段
式中,M、I分别代表目标函数、非劣解的个数;(10:00~15:00、18:00~21:00)、谷时段(23:00~次
mmm
ϕi、fi代表第i个非劣解的第个目标函数对应日6:00)及平时段(其他时间)、
的满意度及函数值;fm,min、fm,、;、、
第m个目标函数的最小值、最大值。元。为探究热泵及P2G对于系统内消纳风电、减少
求解流程如图2所示。经济成本等的作用,本文设置四种场景,分别研究
各场景下风电消纳、经济成本等情况。各场景分别
为:①无P2G和热泵;②仅有热泵;③仅有P2G
设备;④含P2G和热泵。


由表1可以看出,在系统内不含热泵及P2G装
置时,系统内的综合成本、气体排放量以及弃风率
都是最高,%,大量的风电
被浪费;而加入热泵时,其综合成本相较于场景1
%,%。而由于
热泵的加入,使得燃气轮机不用承担全部的热负荷,
因此会使燃气轮机需要的天然气的量减少,从而使
得气体排放量减少,%;场景3加入
P2G装置时,由于P2G装置可以供给燃气轮机所需
的一部分天然气,所以除了减少的一部分弃风惩罚
费用外,还会在燃气轮机的燃气费上减少一些,因
此在综合成本上比场景2略低,相较于场景1减少
%,%。可以
看到在系统内单独加入热泵或者P2G时对于系统内
消纳风电的情况是有效的,并且由于P2G装置可以
消耗多余的风电产生天然气供给燃气轮机使用,能
减少一部分的综合费用,在经济成本方面效果更好;
当同时加入热泵和P2G装置时,系统的综合成本大
大降低,%,%,
极大提升了系统消纳风电的能力。
表1各场景弃风情况
调度方式综合成本/万元排放气体/m3弃风率(%)




陈克文等:考虑风电消纳的冷热电联供型综合能源系统多目标日前优化调度5
各场景风电消纳情况如图3所示。图5为各场景下燃气轮机的出力对比情况。由
图可见,系统内热泵的存在与否,对燃气轮机电出
力的影响十分显著。当加入热泵之后,燃气轮机不
再受到“热电耦合”限制,电出力有了很明显的降
低,极大地提升了风电的上网空间。
图3各场景风电消纳情况
图5燃气轮机出力对比

如表2及图4所示,单独加入P2G装置或热泵
5结论
时净负荷波动情况相差无几。场景1即不加入热泵
和P2G装置时,系统的净负荷方差最大,为63575;
本文针对我国冬季尤其是“三北地区”夜间弃
而单独加入P2G时,净负荷方差有所降低,为
风严重的问题,将热泵及P2G装置纳入系统内,研
43936;当单独加入热泵装置时,净负荷方差为
究二者对于系统消纳风电的作用。将系统综合成本、
43132,与单独加入P2G时十分相近;而两者都计
气体排放及系统净负荷方差作为目标函数,并设计
入系统内时,净负荷方差为30571,比系统内仅热
四种场景,分别探究各场景下系统的综合成本、气
%,而比系统内无这两
体排放、弃风率以及系统的削峰填谷情况,分析并
%。净负荷方差的降低使得
得到以下结论。
系统内的负荷曲线趋于平稳,对于系统稳定性的增
(1)系统内单独加入热泵或者P2G装置时,能
强有着极大的意义。
够消纳一定的风电,提升风电上网空间,减少浪费。
表2各场景净负荷方差表(2)当考虑削峰填谷指标时,能够有效改善系
调度方式净负荷方差/(kW)2统负荷的波动情况,使得负荷曲线更加平稳,波动
场景163575性更低。
场景243132(3)热泵及P2G装置的“配合”使得系统在综
场景343936
场景430571合经济成本、气体排放、风电消纳率、净负荷方差
等方面都能达到更好的效果,达到了经济成本和负
荷波动的折衷最优解,并且使得系统调度更加灵活、
方便,更适合系统调度人员进行决策。
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