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研究:计及需求响应的光热电站热电联供型微网的优化运行

2019.02.01 来自:电力系统自动化

研究背景


光热电站利用新型太阳能发电装置实现光-热-电之间的能量转化,能输出比较稳定的电功率,为解决太阳能发电的消纳问题提供了有效途径。光热电站内部的多能转换模式有助于热电联供型(combined heat and power, CHP)微网内的能量综合利用,可辅助实现电-热能量的双向闭环流动。构建光热电站CHP型微网系统,有机整合多种分布式可再生能源发电,适当利用微网内供需侧的交互作用,可为电-热系统集成耦合运行研究提供新的思路。


主要技术路线


首先提出在CHP型微网中引入光热电站以辅助系统运行,并结合风力发电站、电储能装置、电加热器等能量转换设备构建一种新的微网架构。之后,以零售电价和零售热价为信号引导微网内用户参与需求响应,并基于价格弹性矩阵建立了电负荷和热负荷的需求响应模型。在此基础上,考虑风电和光电出力的不确定性,以最大化微网运行效益为目标建立了模糊机会约束规划模型。然后,对模型进行简化,最终形成混合整数线性规划问题,并用高效的商业求解器CPLEX求解。


重点内容


1)光热电站CHP型微网架构


光热电站CHP型微网的架构如图1所示。微网内的电能主要由光热电站、风力发电站和电储能装置提供,也可从/向电力批发市场购/售电能;微网内的热能由电加热器和光热电站内的储热装置提供;微网内的负荷包括电负荷和热负荷,且两种负荷均分别包括非弹性负荷和可对零售电价/热价进行响应的弹性负荷。其中,光热电站与电加热器配合可对电力批发市场的电价做出响应,在电价低谷时段购电储热,从而增加光热电站在电价高峰时段的发电出力,降低系统运行成本。



图1   光热电站CHP型微网架构


2)需求响应模型与效益分析


在微网内,可利用零售电价、零售热价信号引导用户改变用电模式而参与需求响应,并把用户响应电价和热价所做的降低/增加负荷需求量分别模拟为增加/降低“虚拟发电出力和虚拟发热出力”,从而提高微网运行的灵活性和经济性。采用弹性系数矩阵建立需求响应模型,刻画价格变动与负荷变动的关系,进而描述需求响应实施后的微网售电/售热收益。


3)模糊机会约束规划模型


采用梯形模糊变量描述微网内风电和光电出力预测的不确定性,在此基础上构建了模糊机会约束规划模型。在置信水平大于或等于1/2的时候,可将模糊机会约束转换成其确定性等价类,从而将模糊优化问题转化为混合整数规划问题。


4)光热电站CHP型微网系统优化运行模型


微网系统优化运行模型以运行效益最大为目标,约束条件包含电热功率平衡约束、光热电站出力约束、电加热器装置约束、电储能装置约束、联络线功率约束和需求响应约束。微网系统的运行效益为售电和售热收益与运行成本之差。微网运行成本包含光热电站供电运维成本、光热电站供热运维成本、外购电能成本、电储能装置维护成本、电加热器装置维护成本。


5)模型线性化及求解


首先,将包含模糊变量的电热功率平衡约束条件转换成确定性约束条件。其次,考虑到售电/售热收益为零售电价/热价变化率的二次函数,为提高计算速度,对收益曲线进行分段线性化处理。这样,就把所构建的计及需求响应的含光热电站的热电联供型微网优化运行模型转化为混合整数线性规划问题。


6)算例及结果


以包含一个光热电站、风力发电站、电储能装置和电加热器装置的微网系统为例对所提出的方法进行说明。含光热电站的CHP型微网的运行效益与微网内的风电和光电出力以及负荷水平密切相关。给定下述4个场景进行对比分析:场景1:电负荷和热负荷均参与需求响应的冬季典型日(光电出力水平低,热负荷高);场景2:电负荷和热负荷均不参与需求响应的冬季典型日(光电出力水平低,热负荷高);场景3:电负荷和热负荷均参与需求响应的夏季典型日(光电出力水平高,热负荷低);场景4:电负荷和热负荷均不参与需求响应的夏季典型日(光电出力水平高,热负荷低)。


①需求响应经济性分析。4种场景下微网的运行总效益及具体收益、成本如表1所示。从表1可知,电负荷和热负荷参与需求响应后提升了微网运行的总效益。实施需求响应后导致微网系统的电能和热能收益减少,不过由于在电价和热价高峰时段微网内的电能和热能总需求下降,从而减少了购电成本,微网的经济效益在总体上得以提升。



表1   4种场景下运行效益比较


②“热电”闭环耦合运行的经济性分析。图2和图3展示了场景1和3下微网内各元件一天中每小时的电功率及热功率水平。光热电站主要工作在交易电价处于高峰的时段,以减少微网的购电成本;电加热器则主要工作在交易电价处于低谷的时段,可为无光照时段的光热电站补充热能,进而提升光热电站在交易电价高峰时段的发电出力。联合利用电加热器和光热电站可实现“热电”的双向流动,充分利用峰、谷时段交易电价的差异,将电价低谷时段的电能转换成热能,在电价高峰时段则将热能转换成电能,从而提升微网的整体运行效益。


图2   微网内各元件的电功率水平



图3   微网内各元件的热功率水平


③风电和光电出力不确定性的影响分析。针对场景1和3,分析风电和光电出力的不确定性程度对微网运行效益的影响,不确定性程度用模糊隶属函数中的参数表示。分析了4种不确定性程度:程度1对应于风电和光电出力均为确定的情形;从程度2到程度4,风电和光电出力的不确定性逐步增大。如图4所示,随着不确定性程度的增加,微网需要从电力系统购买的电能增加。由于存在储热装置,光电出力的不确定性对光热电站的供电和供热影响较小。



图4   场景1和3下风电和光电出力的不确定性对微网运行效益的影响


结语


首先构造了计及需求响应的光热电站热电联供型微网,其中的电负荷由光热电站、风力发电站、电储能装置以及在电力批发市场的购售电供给和平衡,热负荷则由电加热器产热和光热电站储热装置充放热供给和平衡。在此基础上,构建了弹性电负荷和热负荷的需求响应模型。之后,在模糊机会约束规划的框架下,构造了计及风电和光电出力的不确定性,以微网系统运行效益最大为目标的模糊优化模型。随后,将模糊优化模型转换成混合整数线性规划问题,并采用高效的商业求解器CPLEX求解。算例结果表明,利用需求响应可降低微网在电力市场电价处于高水平时的用能需求,减少运行成本;电加热器与光热电站结合可实现“热电”双向流动,提升微网系统整体运行效益;风电和光电出力不确定性会增加微网在电力市场的购电费用,降低微网的运行效益。



相关线下活动:


第九届CSP Focus光热发电中国聚焦大会(2019.3.21-22,北京)

第四届CSP Focus光热发电中东北非聚焦大会(2019.6.27-28,迪拜)


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