计及碳排放约束的农渔互补温室综合能源系统优化调度

胡长斌,蔡晓钦,罗珊娜,赵鑫宇

(北方工业大学,北京 100144)

0 引言

发展绿色农业并推进农村能源转型,将设施农业产业园与农村产业相互融合发展既可以提高农业生产竞争力,又可以促进资源消纳[1]。目前,我国农村农业温室的能源供应以煤炭为主,能源消费结构不合理,能源利用率较低,碳污染物排放量较高[2],不符合碳达峰与碳中和的目标。因此,构建绿色高效的能源供应体系具有重要意义,这有利于多种能源间的协同优化,突破原有能源系统单一供应形式的局限[3]。

在“双碳”目标背景下,逐渐减少煤炭使用量、降低系统碳排放,一方面可以运用碳交易机制,另一方面可使用相对清洁的天然气、电能作为能源供给,满足农业设施采暖等需求的同时减少碳排放,提升经济性、环保性。张晓辉通过构建碳交易机制验证规划在系统中低碳经济的有效性[4]。蒋超凡等对城市工业园区角度的区域综合能源系统展开研究,对电冷热气等多种能源形成的多能网架构进行了建模以及分析,达到节能效果[5]。陈伟等针对农业产业园区在生产过程中能源得不到高效利用且能耗费用较高的问题,提出了一种计及风光就地消纳的设施农业产业园区综合能源系统多目标优化调度方法[6]。付学谦等通过目前国内外研究背景及3个案例,分析了农业园区能源互联网存在的关键问题,为温室农业综合能源互联网的建设奠定了理论基础[7]。王维洲等从农业大棚及其供能系统角度,构建了农业负荷的光伏智慧农业大棚微型能源网,采用二阶振荡文化粒子群求解算法,解决了微型能源网多种能量流的经济性、稳定性与可靠性的问题[8]。

在优化运行算法上,许多文献对于综合能源系统优化运行相关的问题已有较为深入的研究,求解该类优化问题采用较多的数学方法是混合整数线性规划法和混合整数非线性程序仿真[9]。LUO F Z等针对区域综合能源系统中的电冷热气4种储能系统,采用混合整数线性规划法进行优化配置[10];WANG Y L等提出了一种实现区域智能系统配置的双层优化模型[11]。陈柏翰等采用CPLEX 数学规划方法建立电能、风能、太阳能、天然气和储能为能量互补形式的冷热电联供系统,解决了并网运行时营运成本最小化问题及孤岛运行时能源利用率最大化问题[12]。但是上述大部分学者研究的角度是从工业园区方面以及农村产业方面,鲜有文章考虑农渔互补温室下的能量流动在综合能源系统的各个环节,也未将优化运行策略同碳交易机制有效结合,进一步发挥系统节能减排的效用。

因此,本文建立奖惩机制的碳交易经济模型,以适应源荷储综合能源系统的运行调度问题,提出了考虑动态响应特征的农渔互补温室综合能源优化调度策略。首先简述了农渔互补温室综合能源系统结构及用能特征,构建了面向生态养殖的农渔互补温室下的能量流动多环节耦合模型以及各环节约束模型。然后从经济性和环保性两方面入手,引入含有奖惩的阶梯型碳交易机制,提出了满足温室动态需求以及需求侧生活的分层运行架构。最后通过实例分析了不同场景下温室动态响应特征,探讨了所提分层运行对农渔互补温室综合能源系统的影响。

1 农渔互补温室综合能源系统

1.1 系统组成

农渔互补温室综合能源系统具有设备耦合关系复杂,设备类型多种多样等特异性,为了响应双碳目标,将温室中的生态养殖与综合能源系统结合,将满足自身需求后多余的能量售出,从而提高经济性。综合能源系统既要满足温室每日电负荷需求,还应满足冷热负荷的需求。系统能量流动方向及组成如图1所示。

图1 系统能量流动方向及组成

考虑将电热冷气等多种能源协同互补进行优化运行,以保证对多种能源的充分利用。图1中构建了区域综合能源系统网络耦合关系,温室用户侧电力系统可由大电网、风电、光伏、燃气轮机以及电池的放电供应;温室冷力系统可由电制冷机与吸收式制冷机同时向储冷水箱提供;温室热力系统可由燃气轮机流向余热锅炉的热量与太阳能供热、燃气锅炉以及电锅炉产生的热量一同流向蓄热水箱提供;温室燃气可由燃气以及电转气设备产生。

1.2 耦合数学模型

1.2.1 关系矩阵

输入能量矩阵P i和输出负荷矩阵L i有如下关系

式中:C ij为系统耦合关系常数矩阵;F i为能量消耗矩阵。

考虑多个能源系统耦合关系,并将矩阵进行展开,得到如下扩展关系矩阵

式中:LP、LC、LH、Lg分别为电、冷、热、气的负荷需求;PP为产电总量;QC为产冷总功率;HH为产热总功率;Vg为天然气的总进气量;PP2G为电转气设备(P2G)的电需求;PBT为电池储能的供电功率;Hhwt为储热系统的供热功率。

系统耦合关系常数矩阵C ij具体表示为

式中:α1、α2、α3分别为冷能、热能、气能的能量分配系数;β1、ξ1分别为输入的能量在机组之间的不同能量分配系数,β1、ξ1、α1、α2、α3∈[0,1];ηCP、ηHP、ηgP分别为电在冷热气网中的能量转化效率;ηP、ηC、ηH分别为气网供给电冷热的能量效率;ηGB为燃气锅炉转化效率;fq天然气热值。

输入能量流矩阵P i具体表示为

式中:Vbuy为天然气购买总量;PWP为风电机组实际出力;PPV为光伏机组实际出力;PGT为微燃机实际出力;Pgrid为电网交互功率;Qer为电制冷机的制冷量;Qar为吸收式制冷机的制冷量;Heb为电锅炉产热功率;Hhb为余热锅炉的输出功率;Hgb为燃气锅炉产热功率;ηP2G为P2G 设备的转换效率。

系统能量消耗系数矩阵F i具体表示为

式中:Fe为电能消耗功率;FC为热能存储功率;FH为热能存储功率;Fg为天然气消耗功率;ΔBSOC,bt为蓄电池的当前荷电状态与前一时刻荷电状态差值;ζbt为蓄电池的能量转化系数;ΔWhwt为储热水箱当前时刻与前一时刻储热量的差值;Whwt(t-1)为储热水箱t-1时刻的储热量;γh为储热水箱能量损失效率;ζhwt为储热水箱的能量转化系数。

1.2.2 电冷热柔性负荷模型

温室综合能源系统中,电、冷、热负荷不仅能以各自形式参与需求响应,还可以通过能源转换设备及储能装置实现3种负荷耦合互补、相互替代。负荷类型主要包括刚性负荷、柔性负荷。其中,柔性负荷主要用于在满足系统基础刚性负荷的前提下,调控系统总体负荷曲线,改善系统总体用能水平。柔性负荷分为可削减负荷与可转移负荷,可转移负荷是负荷用电时间根据温室需求改变的负荷。温室综合能源系统电负荷包括固定电负荷和可转移电负荷,本文的柔性热/冷负荷为可转移负荷,具体表述为

式中:Pcel(t)为温室综合能源系统所需电负荷;Pfel(t)为固定负荷;Ptel(t)为可转移负荷;Qchl(t)为温室综合能源系统所需冷/热负荷;Qfhl(t)为冷/热固定负荷;Qthl(t)为可转移冷/热负荷。

1.2.3 碳交易模型

碳交易政策在中国处于全面发展阶段[4]。为减少温室气体的排放,提高综合能源系统的经济性及环保性,控制CO2排放能够提高用户的效益需求,因此将碳交易作为系统的一种考量指标。目前,国内电力部门主要采用无偿分配的方式进行初始碳排放额分配。综合能源系统中的碳排放权初始分配主要包括常规机组、燃气锅炉、冷热电联产机组(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)三部分。

式中:Eh为外部大电网购电的碳排放配额;Egb为锅炉的碳排放配额;ECCHP为CCHP 的碳排放配额;δp、δh分别为单位电量和单位热量碳排放分配额;Pbuy为综合能源系统从外部电网购买的电量;φ为发电量折算成供热量的折算系数。

将实际碳排放量进行分段线性化处理,得出含有奖惩系数碳交易机制结果为

(8)

式中:CCO2为综合能源系统中碳交易成本;Eci为各设备的实际碳排放量;c为市场上的碳交易价格;λ为每个阶梯型碳交易价格的增长幅度,即惩罚系数;Epi为供能企业碳排放总量;h为碳排放区间长度。

2 源荷储综合能源系统优化模型构建

2.1 源荷储模型约束

2.1.1 功率不平衡约束

1)吸收制冷机功率约束

式中:Par,max为吸收式制冷机吸收的热功率上限。

2)电制冷机功率约束

式中:Qer,max为电制冷机消耗电功率上限。

3)燃气轮机约束

式中:PGT,max为燃气轮机的输出电功率上限;PGT,min为燃气轮机的输出电功率下限;PGT,up为燃气轮机爬坡功率上限;PGT,down为燃气轮机爬坡功率下限;ΔPGT为前一时刻输出电功率与后一时刻输出电功率的差值。

4)燃气锅炉约束

式中:Hgb,max为燃气锅炉的输出热功率上限。

5)电锅炉约束

式中:Heb,max为电锅炉的耗电功率上限。

6)储能电池约束

式中:Ubt,c(t)、Ubt,d(t)分别为蓄电池的充放电状态;BSOC,bt为蓄电池的荷电状态;Pbt,c,min、Pbt,c,max分别为蓄电池充电状态下的最小功率和最大功率;Pbt,d,min、Pbt,d,max分别为蓄电池放电状态下的最小功率和最大功率。ΔPbt,c、ΔPbt,d分别为前一时刻和后一时刻的充电、放电差值;Pbt,d,down、Pbt,d,up分别为放电下限、上限功率。

7)储热水箱容量约束

式中:Uhwt,c(t)、Uhwt,d(t)分别为储热水箱的充热、放热状态;Hhwt,c,min、Hhwt,c,max分别为储热水箱充热状态下的最小功率和最大功率;Hhwt,d,min、Hhwt,d,max分别为储热水箱放热状态下的最小功率和最大功率;Whwt(t)为当前时刻储热系统储热量;Whwt,max、Whwt,min分别为储热系统储热量上限和下限;ΔHhwt,c、ΔHhwt,d分别为储热系统前一时刻和后一时刻充热功率差值和放热功率差值;Hhwt,c,min、Hhwt,c,max分别为储热系统充热功率下限和上限;Hhwt,d,min、Hhwt,d,max分别为储热系统放热功率下限和上限。

8)电转气约束

式中:PP2G,max为P2G 设备的最大额定功率。

9)电网约束

式中:Eb,grid(t)为系统在t时段的购电状态;Es,grid(t)为t时段系统向电网售电状态;Pb,grid(t)为系统购电功率;Ps,grid(t)为系统售电功率;Pb,grid,max为系统的购电功率上限;Ps,grid,max为系统的售电功率上限。

10)电冷热负荷约束

式中:Ptel,max为电部分可转移负荷的上限;Wtel为T个时段内电部分可转移负荷的总量;Qthl,max为冷热部分可转移负荷的上限;Wthl为T个时段内冷热部分可转移负荷的总量;Pgrid,max、Pgrid,min分别为电网的最大、最小购电功率;Pgrid,up、Pgrid,down分别为电网的爬坡功率上限和下限;ΔPgrid前一时刻电网和后一时刻电网的爬坡功率差值。

11)模型线性化约束

本文构造的温室综合能源系统优化调度模型呈非线性,需要将其转化为混合整数线性规划问题进行求解,对于其中的非线性耦合关系式,可以利用相关的线性化方法进行处理。

加入等式约束

式中:M t( ) 、R t( ) 为2个临时的变量;N(t)为正数变量线性化。

加入不等式约束

式中:Nmax为正数变量的上限;U(t)为0、1变量。

2.1.2 功率平衡约束

系统在满足不等式约束条件下,还应该满足电冷热功率等式平衡约束,以保证综合能源系统稳定优化运行,平衡方程为

式中:Psel(t)为可平移电负荷;Hshl(t)为可平移热负荷;Qscl(t)为可平移冷负荷。

2.2 经济性目标

在满足温室综合能源系统电冷热负荷状态下,通过大电网购售电、燃气轮机运行、储能电池充放电、锅炉运行等设备,相互协调稳定运行成本以及设备运行维护成本,保证温室综合能源系统运行时刻成本最小化。

式中:F为温室综合能源系统运行经济成本;F1为购电成本;F2为燃气轮机发电成本;F3为燃气锅炉燃料成本;F4为设备运行维护成本。

1)购电成本

式中:Pgrid(t)和Csys(t)分别为t时段内温室综合能源系统向大电网的购电功率和单位购电价格。

2)燃气轮机发电成本

式中:qgas为天然气低热值。

3)燃气锅炉燃料成本

4)设备运行维护成本

式中:k i为设备i的单位运行维护费用;P i(t)为设备功率。

2.3 环境目标

环境目标函数旨在最小化系统总污染气体排放量,通常以CO2、SOx、NOx作为主要污染气体,本文只考虑CO2作为主要的污染气体。

式中:E为综合能源系统污染气体排放量。

含碳污染气体排放量可近似描述为

式中:fci(P i)为电网侧的发电机碳污染气体排放函数;fcj(O j)为负载侧CCHP机组含碳污染气体排放函数;fck(T k)为负载侧纯产热机组含碳污染气体排放函数;NP为电网侧的发电机碳污染气体排放周期;NC为负载侧CCHP 机组含碳污染气体排放周期;NH为负载侧纯产热机组含碳污染气体排放周期。

3 模型求解

3.1 算法流程

针对传统温室供电采暖系统在用电热分离方式、输配电网分级调度的运行模式下,难以挖掘全网资源实现全局最优的调度策略,能源阶梯利用率低与经济环境效益差的问题。本文对系统进行了整体架构设计,将综合能源系统分为两层,上层为综合能源系统表达层,主要负责计算系统整体的关系矩阵,通过负荷需求,对系统机组进行容量规划,从而求解出综合能源系统关系矩阵;下层为综合能源系统的优化求解层,通过引入设备功率的不平衡以及平衡约束,调控设备的出力上限,同时加入了碳交易机制,调控系统整体的环保性,进而得出多场景运行策略。本文模型运行流程如图2所示。

图2 温室综合能源系统运行流程

3.2 算法求解

温室综合能源系统多目标综合调度目标函数具体描述如下

式中:Z为系统多目标优化期望;F*为仅考虑经济成本优化的最优值;ω1为经济目标权重;ω2为环境目标权重,ω1和ω2具体关系为

本文所建立的综合能源系统源网荷储协同优化运行模型是混合整数线性规划问题,在Matlab下用Yalmip建立模型,采用商业求解器CPLEX进行求解。具体求解模型为

式中:Z为目标函数;C为目标函数系数构成的行向量;X为目标函数中的自变量;A为约束方程组系数矩阵;b为约束方程组常数项。

4 案例分析

4.1 基础数据

为了验证本文所提考虑柔性电冷热负荷以及电转气设备接入多能互补耦合综合能源系统响应特性、需求响应模型的适用性和区域综合能源运行模型的经济性。本文以包含电、气、热、冷的山东省烟台市某农渔互补温室综合能源系统为例进行分析。图3为系统单日内的分时气价与分时电价,图4为单日内不同时刻风电、光伏功率预测曲线。

图3 单日分时气价与电价

图4 风电与光伏24 h功率预测曲线

4.2 场景设定及经济性分析

本文在建模的时候以1.2.2中的公式(6)作为柔性负荷,且综合能源系统中,电、冷、热负荷不仅能以各自形式参与需求响应,还可以通过能源转换设备及储能装置实现3种负荷耦合互补、相互替代。负荷类型主要由固定负荷和可转移负荷组成,其中可转移负荷是负荷用电时间根据温室需求改变的负荷,特指本文当中所提及的需求侧响应负荷。在仿真中不考虑需求侧负荷,仅考虑固定负荷,即当Ptel(t)=0、Qthl(t)=0 时的情况。在系统运行过程中,需求侧负荷可以根据用户侧的分时电价达到削峰填谷的效果,从而自主调整用电功率以及用电时间,改变用户侧的电力消费行为,因此需求侧负荷的运行特性是价格型。为得出本文所提多目标优化的农渔互补温室综合能源系统模型需求侧响应的实际效果,在考虑碳交易情况下,本文设置3个场景进行对比说明。3个场景运行的经济环境成本对比如表1所示。

表1 经济环境成本对比

总体来看,3个场景都考虑了碳交易机制,场景2的碳交易成本最多,场景3最少,因此说明3个场景中场景2的碳排放量最低,可获得额外的碳交易收益,激励设备机组增加出力,降低大电网的购电量和碳排放量。从整体综合成本来看,场景2比场景1低15.7%,比场景3低11.1%,直接反映出场景2 对于用户侧有更高的效益性。因此,本文构建的分层协调优化调度模型可以有效改善温室综合能源系统的经济效益及环境效益。作为模拟分析的基础,场景2具有现实性和复杂性,能够更全面地对系统的运行状态和问题进行分析,也更能反映真实情况。因此,后面采用场景2进行分析以便于更好地模拟实际情况,并从中找到更可靠和具体的调度策略。

4.2.1 储能系统分析

在运行周期内,00:00—03:00,蓄电池荷电状态先从0.4降至0.35,再升至0.43,电池先放电后充电;03:00—05:00,蓄电池荷电状态从0.43 升至0.7,电池一直处于充电状态;05:00—09:00,电池荷电状态一直保持在0.7,既不充电也不放电;09:00—12:00,蓄电池荷电状态从0.7降至0.43,电池保持放电;12:00—18:00,蓄电池荷电状态一直保持在0.43,既不充电也不放电;18:00—19:00,蓄电池荷电状态下降到0.2;19:00—23:00,蓄电池荷电状态一直保持在0.2;23:00—24:00,蓄电池荷电状态又恢复到0.4,见图5。

图5 蓄电池荷电状态

4.2.2 柔性负荷优化前后对比

将00:00—06:00及21:00—24:00作为柔性负荷可调节的范围,对于后面的分析和调度方案制定都有一定的意义。因此为体现在夏季冷负荷、冬季热负荷以及电负荷优化前后的优越性,均以日前一天中00:00—06:00及21:00—24:00数据进行分析。

冷负荷优化对比如图6所示。在00:00—06:00及21:00—24:00时段,用户侧需求的平均冷负荷要低一些,柔性负荷优化后,提高了低谷时段的冷负荷功率,削减了高峰时段的冷负荷功率,达到了削峰填谷的目的。冷负荷优化后峰谷差减优化前峰谷差,除以优化前峰谷差的绝对值为7.83%。

图6 冷负荷优化对比

冬季热负荷优化对比见图7。由图7可知,场景2热负荷优化后峰谷差减优化前峰谷差,除以优化前峰谷差的绝对值为2.5%,提高了低谷时段的热负荷功率,削减了高峰时段的热负荷功率,有效平滑用户侧热负荷曲线。

图7 热负荷优化对比

电负荷优化对比见图8,电负荷优化后峰谷差减优化前峰谷差,除以优化前峰谷差的绝对值为6.1%,提高了低谷时段的电负荷功率,削减了高峰时段的电负荷功率,在1 1:0 0—1 6:0 0和19:00—22:00为峰电价,经过系统调节后,将电负荷转移至00:00—07:00,达到了削峰填谷的目的。

图8 电负荷优化对比

4.2.3 负荷出力调度

由于能源供给侧存在大量耦合产能设备,系统运营商可以根据系统外部电价、可再生能源出力、CCHP机组功率、储能容量等数据,优化设定系统内部电价和各类产能设备生产方案,实现系统供需双侧的协调优化。

在既考虑系统经济性,又考虑环境目标情况下,需求侧响应冷负荷设备出力情况如图9所示。供冷工况下,在01:00—07:00及19:00—23:00,温室冷负荷需求整体较低,只开启电制冷机即可满足冷负荷需求,在07:00—19:00,处于用电高峰时段电制冷机全功率启动仍不能满足冷负荷需求,开启吸收式制冷机便于满足冷负荷需求。

在既考虑系统经济性,又考虑环境目标情况下,需求侧热负荷响应设备出力情况如图10 所示,其中燃气锅炉、余热锅炉、储热水箱放热及电锅炉每一时刻产生热负荷功率均作为正值显示,储热水箱放热和吸收式制冷机吸收的热功率均作为负值显示。供热工况下,温室的热负荷主要来自生产的基本需求。在00:00—03:00,处于谷电价,燃气轮机、燃气锅炉、电锅炉及储热水箱开启满足用户侧热负荷需求,多余的热量释放到吸收式制冷机组中,03:00—24:00,由燃气轮机、余热锅炉以及燃气锅炉正常运行产生的多余热量进入储热水箱以及吸收式制冷机组中。

图10 场景2冬季供暖设备运行功率

在既考虑系统经济性又考虑环境目标情况下,需求侧电负荷响应设备出力情况如图11所示,其中主动配电网功率交换、蓄电池放电、燃气轮机、风电及光伏每一时刻产生电负荷功率均作为正值显示,售电功率、蓄电池充电,电制冷机、电转热设备能耗以及P2G 设备的电功率均作为负值显示。供电工况下,考虑在谷电价时刻,系统从主动配电网侧进行购电,从而保证系统经济效益,且系统满足日常的负荷需求。系统中燃气轮机一直保持运行状态,风电以及光伏再出部分的力,个别时段多余的电可用于系统其他设备以及蓄电池的充电,对部分峰时段的负荷进行差额补充,系统在峰时段,不向配电网侧进行购电。

图11 场景2电力系统设备运行功率

5 结论

本文通过对含农渔互补的温室综合能源系统建模研究,为了提升系统新能源消纳、增强系统多能互补能力、平抑源荷波动,还考虑了温室综合能源系统需求侧柔性负荷,建立了基于多目标优化的多能互补耦合系统与碳交易的优化调控模型,并设置了3个场景进行对比分析,实现了温室综合能源系统的经济、环保运行。通过仿真分析,得出如下结论。

1)将部分冷、热、电负荷作为柔性负荷共同参与需求响应,可以有效降低负荷峰谷差,达到系统削峰填谷的作用,减少设备供能压力,优化系统运行,从而提高系统经济性。

2)在农渔互补温室综合能源系统优化调度模型中引入了奖惩阶梯型碳交易机制,通过与无碳交易机制和常规碳交易机制的对比,证明了该奖惩阶梯型碳交易成本模型对农渔互补的温室综合能源系统碳排放量的控制作用更严格,有效提升了农渔互补的温室综合能源系统经济效益和环境效益。

3)引入基于温室综合能源系统的需求侧动态负荷模型,增强了系统对新能源的消纳能力、提升了谷电时段的用能比例,并减轻了用能高峰期供能设备的压力,平滑了不同时刻下冷热电负荷曲线,降低了系统运行成本。

随着温室综合能源系统的不断发展,在静态灵敏度分析问题上还有待探索。系统在运行的过程中,由于存在分布式电源的关系,出力的间歇性波动会通过耦合环节传递到整体综合能源系统,从而导致不利影响甚至安全性问题,在接下来的工作中可进一步探究基于潮流方程的静态分析方法,判断系统薄弱节点、关键支路相关信息。