含环境成本和多种储能的综合能源微网优化运行

晏 伟，吴新林，方景刚

（国网江西省电力有限公司 宜春供电公司，江西 宜春 336000）

0 引言

随着全球变暖以及能源稀缺的问题日益严重，寻求提高能源利用率和减少环境污染的运行方式越来越受到各界重视，冷热电联供（combined cooling，heating and power，CCHP）系统应运而生［1—2］。CCHP不仅能够提高能源的利用效率、降低系统运行成本，实现能源的梯级利用，而且还能够减轻环境污染，在实现能源的节能减排以及可持续发展中发挥了重要作用［3—5］。随着 CCHP 联供型微网的迅速发展，CCHP联供型综合能源微网的运行优化问题也受到许多国内外学者的广泛关注。

文献［6］考虑了可再生能源和电热负荷的随机性，基于机会约束理论建立了热电联产的优化模型，并采用基于随机模拟的PSO算法求解。文献［7］建立了CCHP 微网的日前优化调度模型，计及了不同设备之间的耦合关系，但目标函数中并未考虑系统运行产生的环境成本。为了实现CCHP联供型微网中冷热电负荷之间的调度及转换，文献［8］引入地源热泵和储能装置，建立了CCHP 联供型微网模型，并采用混合整数规划对模型求解，但未考虑CCHP 系统运行时产生的环境成本。文献［9］建立了含光伏和储能的CCHP 联供型微网优化运行模型，以经济成本和供电方差为目标，并将多目标转为单目标求解。针对CCHP 微网调度问题，文献［10］综合考虑了燃料费用和购售电费用的结构，建立了以运行成本和环境成本最小的多目标优化模型，但只考虑了电储能和CO2气体的排放。

上述文献在对CCHP联供型综合能源微网中的研究中取得了一定的进展，但大多数未考虑CCHP综合能源微网运行时产生的环境成本和多种储能设备参与优化。基于此，本文建立了含环境成本和多种储能装置的CCHP联供型综合能源微网优化模型，以运行成本、维护成本、环境成本等最小为目标，采用整数规划方法进行求解，并分析了在不同类型电价模式下系统运行成本的变化以及储能装置不同容量对系统运行成本产生的影响。

1 CCHP综合能源微网相关设备数学模型

1.1 微型燃气轮机模型

微型燃气轮机（micro⁃gas turbine，MT）具有发电效率高、污染排放小的优点，在CCHP微网中得到了广泛的应用。其燃料一般为天然气，发电成本数学表达式为

式中:CMT、QMT、PMT、ηMT分别为MT 的发电成本、天然气消耗量、输出功率、发电效率；λgas为天然气价格（本文取2.5元/m3）；H为天然气低热值（本文取9.7 kWh/m3［11］）。

1.2 燃料电池模型

燃料电池（fuel cell，FC）是一种将化学能转化为电能的发电设备，具有能够连续发电、能源转换高效、清洁等优点［12］，广泛应用于分布式发电。其发电成本数学表达式为

式中:CFC、QFC、PFC、ηFC分别为FC的发电成本、天然气消耗量、输出功率、发电效率。

1.3 余热锅炉模型

式中:Qboiler、ηboiler、ηrech分别为余热锅炉的产热量、制热效率、烟气余热回收效率；υ为通入余热锅炉的烟气量占微型燃气轮机烟气排放量的比例；Qboilermin、Qboilerman分别为余热锅炉功率上、下限。

1.4 燃气锅炉模型

燃气锅炉（gas boiler，GB）在CCHP系统中主要为补燃作用，即在联供系统无法满足热负荷需求时由燃气锅炉来满足。GB的供热成本数学表达式［13］为

式中:CGB、QGB、PGB、ηGB分别为GB的发电成本、天然气消耗量、供热功率、供热效率；PGBmin、PGBmax和ΔPGBmin、ΔPGBmax分别为GB的供热功率上、下限和爬坡功率上、下限。

1.5 储能装置模型

储能装置在CCHP系统中主要起到削峰填谷的作用，例如电储能装置利用分时电价存在峰谷差的特点，在夜间利用主网低廉电价进行充电，待到负荷高峰时进行放电缓解供电压力，减少高峰时期高昂电价电量的购买，从而达到降低CCHP 系统运行成本的目的。储能装置的一般模型为

式中:S(t)为储能装置在t时刻的容量；Pch、Pdis、ηch、ηdis分别为储能装置的充放电功率与充放电效率；Smin、Smax、Pchmax、Pdismax分别为储能装置容量上下限、充放电功率上下限；θch、θdis分别为储能装置的充放电状态参数，是0-1变量，表示储能装置不能同时进行充、放电；T为调度周期，本文取T=24 h。

1.6 约束条件

（1）电平衡约束

式中:Pex为微网与大电网的交互功率；Pexmin、Pexmax分别为交互功率的上、下限；Pload为电负荷。

（2）热平衡约束

式中:Pboiler为余热锅炉的输出功率；Phch、Phdis分别为蓄热槽的充、放电功率；Hload为热负荷。

（3）冷平衡约束

式中:Psref、Peref分别为吸收式制冷机和电制冷机的输出功率；Pcch、Pcdis分别为蓄冷槽的充、放电功率；Cload为冷负荷。

2 CCHP综合能源微网优化模型

针对大多数文献未考虑CCHP综合能源微网运行时产生的环境成本和多种储能设备参与优化情况，本文建立以运行成本、维护成本、环境成本等最小的目标函数进行优化分析。

2.1 目标函数

目标函数为

式中:F为CCHP系统的总运行成本；Cf、Cop、Cex、Cen分别为CCHP 系统的燃料成本、运维成本、购电成本、环境成本。

燃料成本为

式中:CMT、CFC、CGB分别为MT、FC、燃气锅炉的燃料成本。

运维成本为

式中:CMTop、CFCop、Cboiler、CBT、Chst、Ccst分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、蓄热槽、蓄冷槽的维护费用，元/kWh，具体数值见文献［14］。

购电成本为

式中:λs、λb分别为微网系统向电网售电与购电的电价；Psell、Pbuy分别为微网系统向电网售电与购电的功率。

考虑的环境成本［15］包括两方面的费用:一是由于消耗环境资源产生的损失，包括消耗资源过程中产生的环境污染和过度消耗自然资源引起的生态破坏；二是消耗资源产生污染物排放受到的罚款，即

式中:m为污染物的种类；Vem为第m种污染物的环境价值标准；QX,m为不同发电设备发电时第m种污染物的排放量；Vm为因排放第m种污染物所受的罚款，具体数值见文献［15］。

2.2 求解方法

本文所建立的CCHP综合能源微网优化模型为0-1混合整数规划模型，其表达式的标准形式为

式中:x为MT、FC、GB、余热锅炉、吸收式制冷机等设备的出力所组成的矩阵；等式约束为冷热电3 种负荷和储能装置容量的平衡约束；xmin、xmax分别为各设备的出力上、下限所组成的矩阵。0-1 变量的引入是为了限制储能装置充放电。

为求解上述模型，本文采用IBM公司研发的大型优化软件Cplex求解。

3 算例分析

3.1 算例数据

本文所考虑的CCHP联供型综合能源微网中各类设备有风机（wind turbine，WT）、光伏（photovoltaic，PV）、微型燃气轮机（MT）、燃料电池（FC）、蓄电池、吸收式制冷机、燃气锅炉、余热锅炉、蓄冷（热）槽等。其中，风电和光伏按最大出力跟踪负荷，未考虑其出力不确定性。具体算例数据［16］如图1所示，相关设备参数见文献［14］及文献［16］，分时电价见文献［17］。

图1 风电、光伏和负荷出力预测曲线Fig.1 Wind power,photovoltaic power and load output prediction curves

3.2 运行结果分析

含环境成本的综合能源微网优化运行结果如图2—图4所示。从图2中可以看出，在电价低谷时段（23:00—次日6:00），由于MT和FC的发电成本要高于购电成本，故在此时段MT 和FC 不出力，所需满足的电负荷全部通过向电网购电满足，同时向蓄电池充电；由于MT在此时段不出力，此时段内的冷负荷和热负荷全部通过电制冷机和燃气锅炉满足，如图3—图4所示。

图2 CCHP系统电负荷出力曲线Fig.2 CCHP system electric load output curves

在电价平时段（7:00—10:00，16:00—18:00，21:00—22:00），MT和FC发电成本不再高于购电成本，优先出力满足负荷。在该时段中，电负荷的供给主要由MT满足，FC起辅助作用；同时，在低谷时段储存电能的蓄电池释放出电能，不仅可以减小负荷供给压力，能利用峰谷电价差降低了系统的运行成本。从图3—图4可以看出，该时段联供系统开始发挥作用，冷热负荷的主要供给由联供系统满足，未满足部分分别由电制冷机和燃气锅炉补足。整个周期中，CCHP系统只在在谷时段和平时段向电网购电，用于满足电负荷和电储能装置需求。在电价高峰时段（11:00—15:00，19:00—20:00）同时也是负荷高峰时段，冷、热、电负荷的供给与平时段类似，高峰时段FC出现了出力。

图3 CCHP系统冷负荷出力曲线Fig.3 CCHP system cold load output curves

图4 CCHP系统热负荷出力曲线Fig.4 CCHP system heat load output curves

由图4 可知，热储能装置在整个周期中都没有出力，是因为本文采取的天然气价格是一个固定值，在优化过程中不能形成电储能装置结合峰谷电价降低成本的类似机制，故没有增加出力来对热储能装置蓄热；而冷储能在整个周期中有出力，是因为冷负荷的辅助供给设备为电制冷机，在电价低谷时段出力供给冷负荷和对冷储能装置蓄冷。由图2—图4分析可知，由于系统含有储能设备以及电制冷机和燃气锅炉，整个优化运行过程中，MT 并没有以满足冷负荷或者热负荷为第一要求的情况出力，即未按照“以冷定电”或“以热定电”出力，实现了冷热电的解耦，使得系统的运行更加经济。储能设备在优化运行中起到了削峰填谷、降低系统运行成本的作用。

本文所建立的计及环境成本的综合能源微网模型优化运行成本为37 409.49元，与本文对应的传统分供系统运行成本（24 h）为39 436.00元，运行成本降低了5.42%，证明了本文所建模型的有效性和可行性。

3.3 不同场景对比分析

为了分析不同场景下系统运行成本的变化，进一步验证区域综合能源系统运行优化计及环境成本的必要性和分析储能装置的效益，本节另设立3 种场景进行对比分析，且3.2节设为场景1。

场景2:不计及环境成本的区域综合能源系统；

场景3:含冷热储能但不含电储能的计及环境成本的区域综合能源系统；

场景4:含电储能不含冷热储能的计及环境成本的区域综合能源系统。

将以上场景通过在Cplex 软件中求解得到的系统运行成本如表1所示。

表1 不同场景下的系统运行成本Table 1 System operating costs in different scenarios

由表1可知，当不计及环境成本优化运行时，系统运行成本为36 625.10 元，与场景1 相比，虽减少了2.09%，产生的环境成本却增加了12.41%。这说明了不含环境的成本的区域综合能源系统优化存在以牺牲环境为代价而降低运行成本的情况（增加微型燃气轮机和燃料电池的出力，减少购电），不符合实际中环境友好型社会的要求；而计及环境成本的区域综合能源系统会重新调整各设备的出力，进而避免产生过多的污染气体排放，进一步体现了计及环境成本的区域综合能源系统的环保性以及计及环境成本的必要性。场景3 与场景1 对比可知，不含电储能的区域综合能源系统成本增加了1.03%，环境成本增加了22.99%。这说明引入电储能装置不仅能够时区域综合能源系统利用分时电价特点降低运行成本，还能降低系统因气体排放产生的环境成本，具有很强的环保性。场景4 与场景1、场景3 对比可以看出，冷热储能装置与电储能装置类似，能够有效地降低系统的运行成本以及具备环保性，但是其作用没有电储能装置明显。

3.4 储能装置容量变化对系统运行成本的影响

为了分析储能装置容量变化对系统运行成本的影响，在基于本文所建模型基础上，通过在软件中对储能装置设置不同容量进行仿真分析，仿真时每次只对一种储能装置容量进行调整，得到数据经处理后如图5—图6 所示。由于热储能装置没有出力，故其未对系统运行成本产生影响。

从图5中可以看出，系统运行成本随着电储能装置容量的增大先降低再增加，在容量为2 000 kWh时，系统运行成本最低；继续增大电储能装置容量时，系统运行成本不再降低而开始增加。对冷储能装置容量对运行成本的影响如图6所示，系统运行成本随着冷储能装置容量的增大而降低，但下降幅度比较小。

图5 电储能装置容量对运行成本的影响Fig.5 Impact of electric energy storage device capacity on operating costs

图6 冷储能装置容量对运行成本的影响Fig.6 Impact of cold energy storage device capacity on operating costs

3.5 不同电价下系统运行成本分析

为了分析CCHP系统在不同类型电价的运行成本，本文设立平均电价、分时电价、实时电价［17］3 种场景进行对比分析，经在Cplex 中运行后，各场景成本如表2所示。

由表2可以看出，CCHP系统在电价类型为平均电价时，运行成本在3种场景中最高，与电价类型为分时电价相比，系统运行成本增加了8.57%；当电价类型为实时电价时，系统运行成本在3 种场景中最低，与分时电价相比，系统运行成本降低了17.32%，效益在3者中很明显。

表2 不同类型电价下的系统运行成本Table 2 System operating costs under different types of electricity prices

4 结束语

本文建立了含多种储能装置的CCHP联供型微网经济优化模型，通过选取适当的算例进行分析，证明了所建模型有效性和可行性，并分析了储能装置不同容量对系统运行成本的影响以及在不同类型电价下系统运行成本的变化，得出了以下结论:

（1）CCHP 联供系统配合储能装置，能够有效地利用电价峰谷差降低系统运行成本，起到削峰填谷的作用。

（2）系统运行成本随电储能装置容量的增大先降低后增加；系统运行成本随冷储能装置容量的增大而减小，但变化没有电储能装置显著。

（3）采用实时电价时，系统运行成本最低，采用平均电价时，系统运行成本最高。在电价层面，将来采用实时电价或是趋势。