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摘 要 風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)可充分利用可再生能源提高供能的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。本文提出了一種風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)，建立了系統(tǒng)的能量模型；綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，提出了系統(tǒng)綜合成本和碳排放量最低的目標(biāo)；開發(fā)了改進(jìn)型非支配遺傳算法求解仿真模型，得到了多目標(biāo)問題的帕累托最優(yōu)解集，并通過逼近理想解排序法獲得了系統(tǒng)的最優(yōu)容量配置運(yùn)行方案；利用線性規(guī)劃軟件CPLEX求解器開展了系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化，驗(yàn)證了該系統(tǒng)框架和優(yōu)化調(diào)度模型的有效性和正確性。研究結(jié)果表明，本文所提出的風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法有效提高了可再生能源利用率，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)成本和碳排放量最低，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。本文為可再生能源系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定可靠的供能和園區(qū)的低碳化轉(zhuǎn)型提供了參考。
關(guān)鍵詞 多能互補(bǔ)；風(fēng)光儲；容量配置；調(diào)度策略；多目標(biāo)優(yōu)化
“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是一場能源革命，它不斷提高可再生能源比例，構(gòu)建傳統(tǒng)能源與可再生能源融合發(fā)展的新型能源體系。以太陽能、風(fēng)能為代表的可再生能源利用得到了快速的發(fā)展，我國光伏、風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)規(guī)模達(dá)到世界第一。
在能源問題方面，可再生能源一定程度上緩解了日益嚴(yán)峻的能源短缺問題；在環(huán)境保護(hù)方面，它也是“雙碳”重大戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重要途徑。以太陽能、風(fēng)能等可再生能源為主要能源的多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)得到了廣泛的重視與研究，它打破了傳統(tǒng)單一能源供應(yīng)獨(dú)立規(guī)劃、設(shè)計和運(yùn)行的既有模式，通過供能和用能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)配合，實(shí)現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展。但是，可再生能源具有間歇性、不穩(wěn)定性、不可控性的特點(diǎn)，接入電網(wǎng)后對主能源系統(tǒng)沖擊大，需要在此之前開展有效的組織利用形式探討。雖然可利用多種資源的互補(bǔ)性一定程度上緩解能源供應(yīng)的不穩(wěn)定性，但仍然迫切需要儲能、多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法等技術(shù)實(shí)現(xiàn)可再生能源連續(xù)、穩(wěn)定、可控的能量輸出。
風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的能量來源多，可以滿足用戶用能需求的多元化，系統(tǒng)的集成配置優(yōu)化一直備受關(guān)注。系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法的目標(biāo)之一是將系統(tǒng)收益最大化。Moghaddam等進(jìn)行了大量研究，將綜合能源系統(tǒng)收益最大化作為首要目標(biāo)，將綜合能源儲能系統(tǒng)的運(yùn)行策略升級換代。Omran等討論分析了多種平抑光伏功率波動措施的預(yù)期收益，整合分析出經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的組合方式。Kaabeche等考慮到了上述學(xué)者未提及的缺電概率以及平均發(fā)電成本等影響因素，優(yōu)化算法迭代計算得到了以實(shí)現(xiàn)風(fēng)、光、柴、儲的最佳容量配置的模型。Sfikas等通過研究分析綜合能源系統(tǒng)中風(fēng)、光各能源子系統(tǒng)的最優(yōu)配比，解決了儲能減少、風(fēng)電前期規(guī)劃與實(shí)際發(fā)電之間的誤差損耗等相關(guān)問題。Mahdavi等充分考慮了綜合能源儲能系統(tǒng)內(nèi)供電價格發(fā)生變化后輸入新能源光伏產(chǎn)生收益的情況，提出了一種最佳容量配置模型。徐林等基于分時電價差異化使風(fēng)、光、儲多能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)統(tǒng)一，采用一種分時優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)型綜合能源系統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法。祝榮等構(gòu)建了一種集可再生能源輸出功率不確定性模型、柔性負(fù)荷模型和儲能設(shè)備模型于一體的工業(yè)園區(qū)風(fēng)光儲一體化綜合能源系統(tǒng)模型，以運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，利用商業(yè)求解器CPLEX進(jìn)行求解。結(jié)果表明，所建立模型有效提升了系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性及可再生能源消納能力。郭進(jìn)等提出了一種適用于青藏高原地區(qū)的風(fēng)光柴互補(bǔ)能源系統(tǒng)，并結(jié)合當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)能和太陽能資源分布情況，對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計和能源管理策略制定。李彥哲等提出了一種新型風(fēng)光儲并網(wǎng)型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，該微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)儲能系統(tǒng)包含氫儲能和蓄電池雙重儲能等多種儲能方式，考慮了微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境效益，將降低系統(tǒng)總體運(yùn)行的凈現(xiàn)值成本作為目標(biāo)，這種微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)利用HOMERPro軟件計算得出優(yōu)化儲能配置，通過評估可再生能源利用率和負(fù)荷缺失率判斷達(dá)標(biāo)情況。此外，隨著分布式電源和波動負(fù)荷在電網(wǎng)中的滲透率不斷增大，供電系統(tǒng)的不確定性顯著增加，已不再滿足要求傳統(tǒng)的確定性無功優(yōu)化條件。尹青等提出的概率無功優(yōu)化模型和調(diào)度方法有效地解決了不確定性與調(diào)度計劃的具體確定性之間的矛盾，提高了求解效率。
隨著多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的發(fā)展，優(yōu)化目標(biāo)也隨之多樣化，不僅關(guān)注單目標(biāo)優(yōu)化，而且多目標(biāo)優(yōu)化也是研究的熱點(diǎn)之一。梅書凡等提出了一種考慮可再生能源出力和負(fù)荷需求季節(jié)性波動的儲能優(yōu)化配置方法，從儲能全生命周期收益和風(fēng)光綜合利用率角度對儲能的容量和功率進(jìn)行優(yōu)化配置。結(jié)果表明，此方法不僅可保障儲能經(jīng)濟(jì)性，還可進(jìn)一步提升可再生能源利用率。張歆蒴等以棄風(fēng)棄光量最小和梯級水電蓄能最大為目標(biāo)構(gòu)建優(yōu)化調(diào)度模型，通過改進(jìn)逐步優(yōu)化算法進(jìn)行了大型風(fēng)光水互補(bǔ)發(fā)電優(yōu)化調(diào)度研究，結(jié)果表明利用梯級水電站的調(diào)蓄能力可以有效調(diào)節(jié)補(bǔ)償大規(guī)模的風(fēng)電和光電出力波動。黃文龍等構(gòu)建包含光伏、風(fēng)電及儲能的并網(wǎng)多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)，通過部分市網(wǎng)供電及“隔墻售電”消納改進(jìn)其容量配置和調(diào)度優(yōu)化模型，對園區(qū)的全生命周期碳排放量進(jìn)行計算，確定系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和碳排放參數(shù)的影響規(guī)律。邵志芳等構(gòu)建含風(fēng)力、光伏、火電、儲電單元、電解制氫、燃料電池的多能互補(bǔ)供電系統(tǒng)模型，以系統(tǒng)運(yùn)行累計凈現(xiàn)值最大為優(yōu)化目標(biāo)，同時考慮系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性和負(fù)荷滿足率，利用量子粒子群算法求解，對系統(tǒng)組件進(jìn)行容量配置優(yōu)化。結(jié)果顯示，優(yōu)化配置后的多能互補(bǔ)供電系統(tǒng)具有較好的經(jīng)濟(jì)性和負(fù)荷曲線一致性。吳克河等把新能源和儲能裝置當(dāng)成微型單元，通過整合并網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的所有單元，在確保發(fā)電單元輸出穩(wěn)定以及滿足物理和能源利用效率的約束條件下，運(yùn)用遺傳粒子群算法給出了在給定容量下發(fā)電單元的最佳配置方案。譚嶺玲提出多能互補(bǔ)型微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，在約束條件中加入失負(fù)荷率對微電網(wǎng)進(jìn)行配置。在上述文獻(xiàn)研究中，以等值年總成本作為規(guī)劃配置的優(yōu)化目標(biāo)，采用粒子群算法，進(jìn)行多能互補(bǔ)型微電網(wǎng)的最優(yōu)配置，解決了微電網(wǎng)雙目標(biāo)沖突的問題。但是，大多從單一角度出發(fā)，對能源系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計未能綜合考慮系統(tǒng)總成本和碳排放量；或尚未考慮設(shè)備采用不同裝機(jī)容量對系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本的影響，或采用的是傳統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法，并未提出多種不同容量優(yōu)化配置方案對系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本進(jìn)行對比分析。
因此，針對上述問題，為實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的高效經(jīng)濟(jì)利用和容量配置優(yōu)化，本文以北方某園區(qū)為例，對風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的規(guī)劃優(yōu)化問題進(jìn)行了研究和分析，提出了一種風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)，建立了風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的能量模型。在此基礎(chǔ)上，開展能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化研究，綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，提出多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化策略，建立多目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)化模型。最后，通過智能算法對模型進(jìn)行了求解，得到了綜合性最佳的風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置方案，為風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃和工業(yè)應(yīng)用提供參考和指導(dǎo)。
1 風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與能量模型
1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
本文針對北方地區(qū)供暖供電需求提出了風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)，如圖1所示。該系統(tǒng)包含光伏發(fā)電機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、燃?xì)廨啓C(jī)、儲電單元、槽式太陽能集熱系統(tǒng)、蓄熱單元、電加熱器、余熱鍋爐、燃?xì)忮仩t以及集成控制系統(tǒng)。系統(tǒng)運(yùn)行時，采用以熱定電的運(yùn)行模式，在全方位保障供電和熱量供應(yīng)的前提下充分利用風(fēng)光等可再生能源。
圖1 風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)
系統(tǒng)供電時，以光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電為主電源，儲電單元用以穩(wěn)定系統(tǒng)輸出和平抑負(fù)荷，燃?xì)廨啓C(jī)作為備用電源。用電低谷時，可再生能源產(chǎn)生的電量直接供用戶使用，多余電量優(yōu)先存儲在儲電單元中，若仍有剩余則使用電加熱器加熱進(jìn)行熱量補(bǔ)充；用電高峰時，主電源首先保證用戶需求，不足時儲電單元進(jìn)行補(bǔ)充，儲電單元不足時啟動燃?xì)廨啓C(jī)，并從經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的角度考慮是否從電網(wǎng)購電。
系統(tǒng)供熱時，以槽式太陽能集熱系統(tǒng)作為主熱源，余熱鍋爐、電加熱器為輔助熱源，燃?xì)忮仩t為備用熱源。用熱低谷時，可再生能源產(chǎn)生的熱量直接供用戶使用，槽式太陽能集熱系統(tǒng)、余熱鍋爐、電加熱器產(chǎn)生的多余熱量儲存于蓄熱單元；用熱高峰時，槽式太陽能集熱系統(tǒng)、余熱鍋爐、電加熱器、蓄熱單元產(chǎn)生的熱量供給不足時，由燃?xì)忮仩t補(bǔ)充。
1.2 能量模型
為了開展能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化研究，本文建立了風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的能量模型，主要包括以下部分。
1.2.1 光伏發(fā)電模型
光伏發(fā)電機(jī)組輸出功率通常取決于當(dāng)?shù)靥栞椛鋸?qiáng)度，因此結(jié)合太陽輻射強(qiáng)度的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確計算，其計算公式方法見式(1)~式(2)。
1.2.2 風(fēng)力發(fā)電模型
1.2.3 燃?xì)廨啓C(jī)模型
燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電量是根據(jù)用戶電負(fù)荷和可再生能源發(fā)電量確定所需的發(fā)電量，其計算方法見式(4)~(9)。
1.2.4 儲電單元模型
儲電單元種類豐富，與傳統(tǒng)鉛酸電池相比，鉛炭電池通過在鉛酸電池負(fù)極中加入活性碳材料來提高電池的性能，循環(huán)壽命提高了3倍，充電速度提高了8倍，放電功率提高了3倍，具有性價比高、安全穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)?？紤]到放電性能、使用壽命和安全穩(wěn)定性等方面，選用鉛炭電池。鉛炭電池的充電和放電過程的數(shù)學(xué)模型計算方法見式(12)~(14)。
1.2.5 槽式太陽能集熱器模型
集熱效率是槽式太陽能集熱器性能的重要指標(biāo)，表征了槽式太陽能集熱器對太陽輻射的利用率，槽式太陽能集熱器的出力模型可以用式(15)表示。
1.2.6 燃?xì)忮仩t模型
1.2.7 蓄熱單元模型
2 系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法
2.1 多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化策略
圖2為多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化仿真流程。供熱子系統(tǒng)需要滿足供熱負(fù)荷，并將多余的熱量儲存于蓄熱單元中。當(dāng)槽式太陽能集熱器無法滿足熱需求時，蓄熱單元釋放熱量進(jìn)行補(bǔ)充；若熱負(fù)荷仍未得到滿足，則啟用余熱鍋爐，若仍不足，進(jìn)而啟動燃?xì)忮仩t和電加熱器。供電子系統(tǒng)負(fù)責(zé)滿足系統(tǒng)的供電需求。對比風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)生的電量與系統(tǒng)的供電需求，儲能系統(tǒng)依據(jù)內(nèi)部運(yùn)行策略執(zhí)行充電或放電操作，而電網(wǎng)作為供電系統(tǒng)的輔助電源，確保在電量過?；虿蛔銜r進(jìn)行供電的買賣。
圖2 運(yùn)行仿真流程圖
2.1.1 供電子系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計
供電系統(tǒng)旨在滿足終端用戶即需求方的供電負(fù)荷，其中電能的主要來源包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電及燃?xì)廨啓C(jī)。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和光伏發(fā)電機(jī)組的發(fā)電能力受到風(fēng)速和太陽輻射強(qiáng)度的直接影響。同時，儲能電池根據(jù)綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部的負(fù)荷差異以及預(yù)先設(shè)定的充放電策略進(jìn)行操作，調(diào)整了多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)內(nèi)部的負(fù)荷平衡，進(jìn)而在供電子系統(tǒng)與外部電網(wǎng)之間進(jìn)行有效互動與調(diào)節(jié)。在供電子系統(tǒng)中，功率平衡的維持可以通過式(19)表示。
2.1.2 供熱子系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計
2.2 多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)多目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)化模型
2.2.1 目標(biāo)函數(shù)
多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型以經(jīng)濟(jì)性與碳排放量作為計算指標(biāo)制定目標(biāo)函數(shù)。
（1）系統(tǒng)年總成本
表1 碳排放因子參數(shù)表
2.2.2 約束條件
（1）設(shè)備的輸出限制
考慮到占地面積及系統(tǒng)的熱電負(fù)荷需求存在最大值，根據(jù)多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行目標(biāo)，選擇典型日為代表，優(yōu)化求解得到設(shè)備配置方案。上述裝機(jī)容量需要滿足一定的約束條件，其表達(dá)方法如式(28)~式(33)。
3 多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置分析
以我國北方某園區(qū)為例，采用改進(jìn)型非支配遺傳算法(NSGA-II)和逼近理想解排序法(TOPSIS)對多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置和優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行模擬仿真計算，基于系統(tǒng)低成本運(yùn)行和環(huán)境友好的多目標(biāo)優(yōu)化分析，研究確定了該系統(tǒng)的綜合性最優(yōu)容量配置方案。
3.1 系統(tǒng)模擬仿真參數(shù)
3.1.1 可再生能源參數(shù)
案例分析對象的可再生參數(shù)選用《中國建筑熱環(huán)境分析專用氣象數(shù)據(jù)集》典型氣象年，如圖3和圖4所示。該地區(qū)在春季和夏季的太陽能輻射尤為強(qiáng)烈，特別是在夏季，光照強(qiáng)度分布為密集狀。在春季和夏季的風(fēng)速相對較低，峰值風(fēng)速未超過15 m/s，且通常維持在10 m/s以下；相較之下，在秋季和冬季，風(fēng)速顯著增加，最高風(fēng)速能夠達(dá)到25 m/s。
圖3 全年太陽總輻射強(qiáng)度示意圖
圖4 全年風(fēng)速情況
3.1.2 負(fù)荷參數(shù)
本文利用HDY-SMAD軟件進(jìn)行負(fù)荷模擬，充分考慮建筑能耗、工業(yè)活動能耗、生產(chǎn)生活能耗，得到全年8760 h的熱、電負(fù)荷數(shù)據(jù)，如圖5和圖6所示。12月至次年2月最高熱負(fù)荷達(dá)到450 kW，其余熱負(fù)荷處于較低水平；6月至8月的電負(fù)荷顯著高于9月至次年2月的電負(fù)荷，最高電負(fù)荷達(dá)到315 kW。
圖5 全年電負(fù)荷
圖6 全年熱負(fù)荷
3.1.3 經(jīng)濟(jì)與技術(shù)參數(shù)
系統(tǒng)配置容量的優(yōu)化通過設(shè)定兩類參數(shù)進(jìn)行：一類為經(jīng)濟(jì)技術(shù)參數(shù)，另一類為優(yōu)化參數(shù)。所采用的多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的天然氣價格為2.45 CNY/m2，以天然氣的低熱值9.78 kWh/m3為基礎(chǔ)進(jìn)行功率轉(zhuǎn)換。關(guān)于能源系統(tǒng)的具體分時價格參見表2。
表2 園區(qū)多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的峰平谷分時價格
注：平段為06：00—08：00、12：00—16：00、20：00—22：00；高峰為08：00—12：00、16：00—20：00；低谷為22：00—06：00。
在本系統(tǒng)的設(shè)備容量規(guī)劃中，納入了生命周期、初始投資、運(yùn)營、維護(hù)以及置換成本等經(jīng)濟(jì)參數(shù)，同時考量了額定功率和效率等技術(shù)參數(shù)。表3列出了主要設(shè)備的技術(shù)參數(shù)，表4展示了經(jīng)濟(jì)參數(shù)。對于所提到的多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)，其使用壽命被設(shè)定為20年，通貨膨脹率及殘值率均為5%。除了儲電單元和蓄熱單元，因其周期性充放電行為設(shè)定的使用期限為10年，其他設(shè)備均有20年的使用壽命。因此，對于儲能設(shè)備，需考慮置換成本。同時，天然氣燃燒產(chǎn)生的直接碳排放因子以及從電網(wǎng)購入供電的間接碳排放因子均在表3中給出。
表3 主要設(shè)備技術(shù)參數(shù)
表4 主要設(shè)備經(jīng)濟(jì)參數(shù)
注：本文定義的運(yùn)行成本涵蓋了系統(tǒng)的日常運(yùn)行、人力成本等折算后的費(fèi)用，而天然氣使用設(shè)備的消耗費(fèi)用則單獨(dú)計算。在表格中提及的燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t運(yùn)行成本不包含天然氣的用氣成本。
3.2 多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)多目標(biāo)容量配置最優(yōu)結(jié)果解集
鑒于應(yīng)用對象最高用電負(fù)荷為315 kW，考慮到多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)中清潔能源出力的波動性，過分依賴單一能源會導(dǎo)致整個系統(tǒng)供能穩(wěn)定性下降，需要規(guī)模合適的多種設(shè)備配置容量。因此，光伏機(jī)組容量配置邊界和風(fēng)力機(jī)組容量配置邊界均設(shè)置為300 kW。
在本文中，系統(tǒng)的模擬仿真時間為8760小時，以1小時為時間步長；采用了NSGA-Ⅱ進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，初始種群規(guī)模設(shè)為100，最大迭代次數(shù)限制為100次，交叉概率定為0.9，變異概率設(shè)定為0.1，以及優(yōu)秀種群比例定在0.3，具體優(yōu)化參數(shù)可見表5。
表5 NSGA-II優(yōu)化參數(shù)
3.3 結(jié)果及分析
通過NSGA-Ⅱ100次迭代計算，產(chǎn)生了155組屬于帕累托前沿的解集，即最優(yōu)系統(tǒng)年總成本與系統(tǒng)最優(yōu)年碳排放量，如圖7所示。兩個目標(biāo)函數(shù)之間存在明顯的負(fù)相關(guān)性。因此，需要結(jié)合逼近理想解排序法確定能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的綜合性最佳優(yōu)化配置方案。
圖7 全年電負(fù)荷帕累托最優(yōu)解集
對獲得的帕累托前沿解集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱的影響；之后設(shè)置配置方案決策權(quán)重，從而最終確定容量最佳匹配方法。本文以經(jīng)濟(jì)性與碳排放量作為計算指標(biāo)制定目標(biāo)函數(shù)，兩者重要性一致，權(quán)重均設(shè)為0.5。此外，設(shè)定了兩個對照組，一個對照組偏向于經(jīng)濟(jì)性(權(quán)重設(shè)為1，0)，另一個偏向于最小化碳排放量(權(quán)重設(shè)為0，1)。3種權(quán)重配置方案的詳細(xì)信息見表6。
表6 配置方案決策權(quán)重
3個方案的目標(biāo)函數(shù)值如表7所示。經(jīng)濟(jì)性最佳的方案在帕累托解集中顯示出最低的年度總成本，該成本比綜合性最佳容量配置方案低了5.76%，然而這導(dǎo)致了最不理想的碳排放性能；而在碳排放最佳的方案中，盡管實(shí)現(xiàn)了最低的碳排放量，但以犧牲系統(tǒng)整體經(jīng)濟(jì)性為代價，使得年度成本比綜合性最佳容量配置方案高出12.87%。綜合性最佳容量配置方案相較于僅考慮經(jīng)濟(jì)性的方案，環(huán)境友好程度更高，碳排放量降低了6.92%；相較于僅考慮碳排放量的方案經(jīng)濟(jì)性更優(yōu)，年成本降低了11.41%。
表7 基于TOPSIS的最優(yōu)方案目標(biāo)函數(shù)值
Table 7 Objective function value of optimal scheme based on TOPSIS
在通過NSGA-Ⅱ和TOPSIS方法的聯(lián)合優(yōu)化后，依據(jù)所確定的最佳容量配置方案的目標(biāo)函數(shù)值，確定了系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果，如表8所示。方案中，光伏、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和槽式太陽能集熱器皆配置至其最大容量，這一策略的優(yōu)勢在于風(fēng)電和光伏均屬于清潔能源機(jī)組，且與燃?xì)廨啓C(jī)相比，這三者的投資成本和運(yùn)維成本顯著較低。同時，利用風(fēng)電和光伏能顯著減少從電網(wǎng)購買的電量，利用太陽能可顯著減少傳統(tǒng)能源供熱量，降低多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的投資成本，也減少了碳排放量，具備明顯的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益。此外，最優(yōu)方案中配置了相對較高的儲電單元容量，這主要是因?yàn)閮﹄妴卧艹浞掷梅謺r電價，顯著降低系統(tǒng)的運(yùn)營成本，并且在使用儲電單元進(jìn)行調(diào)峰時不產(chǎn)生碳排放。燃?xì)廨啓C(jī)利用天然氣作為燃料，可進(jìn)行余熱回收利用和發(fā)電，產(chǎn)生的供電可以滿足當(dāng)?shù)毓╇娯?fù)荷需求，從而降低配電網(wǎng)的輸電負(fù)擔(dān)和下網(wǎng)電量。
表8 基于TOPSIS的綜合性最佳容量配置方案
4 基于源荷平衡的多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度分析
4.1 冬季典型日分析
冬季的典型日的電負(fù)荷和熱負(fù)荷如圖8所示。從圖8可以看出，18∶00電負(fù)荷的最大值為190.12 kW，2∶00電負(fù)荷最小值為69.14 kW；16∶00熱負(fù)荷的最大值為379.83 kW，5∶00熱負(fù)荷的最小值為164.06 kW。
圖8 冬季典型日的電熱負(fù)荷
圖9為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。冬季典型日電負(fù)荷較小，在充分利用風(fēng)光資源的前提下，將多余的可再生能源電力儲存起來，用于平抑其他時段的電負(fù)荷需求，電量富余時進(jìn)行電加熱器加熱。5∶00—16∶00，可再生能源出力大于電負(fù)荷需求，多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為56.68kW；17∶00—22∶00，儲電單元放電，與可再生能源發(fā)電一起保障電負(fù)荷；2∶00—5∶00、23∶00—24∶00，電負(fù)荷較小，多余的電量進(jìn)行電加熱器加熱，電加熱器最大出力為52.41 kW。
圖9 冬季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖10為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。由于冬季典型日熱負(fù)荷較大，因此在充分利用風(fēng)光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，燃?xì)忮仩t作為補(bǔ)充，考慮到余熱鍋爐運(yùn)行成本較高，結(jié)合冬季電負(fù)荷需求特性，適當(dāng)開啟余熱鍋爐，最后在風(fēng)力出力較旺盛的時段，采用電加熱器加熱進(jìn)行熱量補(bǔ)充。冬季熱負(fù)荷需求旺盛，而電負(fù)荷需求一般，全天開啟燃?xì)忮仩t滿足熱負(fù)荷需求，燃?xì)忮仩t最大出力為278.22 kW。2∶00—5∶00、23∶00—24∶00，可再生能源電量進(jìn)行電加熱器加熱。
圖10 冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
4.2 過渡季典型日分析
過渡季典型日的電負(fù)荷和熱負(fù)荷如圖11所示。從圖11可以看出，15∶00電負(fù)荷的最大值為223.62 kW，3∶00電負(fù)荷的最小值為81.32 kW；18∶00熱負(fù)荷的最大值為183.99 kW，3∶00熱負(fù)荷的最小值為13.72 kW。
圖11 過渡季典型日的電熱負(fù)荷
圖12為過渡季節(jié)典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。在充分利用風(fēng)光資源的前提下，將多余的可再生能源電力儲存起來，用于平抑其他時段的電負(fù)荷需求。在其他時段，由儲電單元放電提供電力，在需求緊缺的情況下，開啟燃?xì)廨啓C(jī)補(bǔ)充電源電力。2∶00—7∶00，可再生能源出力大于電負(fù)荷需求，多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為113.25 kW；9∶00—14∶00和19∶00—21∶00儲電單元放電，提供電力支持；8∶00—10∶00和16∶00—23∶00可再生能源出力下降，供電出現(xiàn)少量缺口，由燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電補(bǔ)充電源電力。
圖12 過渡季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖13為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。由于過渡季典型日電負(fù)荷和熱負(fù)荷都適中，在充分利用風(fēng)光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，余熱鍋爐和燃?xì)忮仩t作為補(bǔ)充熱源。11∶00—15∶00槽式太陽能集熱器供熱可以完全滿足熱負(fù)荷的需求，多余的熱量存儲在蓄熱槽中；16∶00—19∶00采用蓄熱單元放熱進(jìn)行熱量補(bǔ)充；8∶00—10∶00、16∶00—23∶00余熱鍋爐進(jìn)行熱量補(bǔ)充，最大出力為24.08 kW；19∶00—次日10∶00燃?xì)忮仩t進(jìn)行熱量補(bǔ)充，燃?xì)忮仩t最大出力為159.13 kW。
圖13 過渡季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
4.3 夏季典型日分析
夏季典型日電負(fù)荷和熱負(fù)荷，如圖14所示。從圖14可以看出，14∶00電負(fù)荷最大值為295.23 kW，2∶00電負(fù)荷最小值為113.75 kW；20∶00熱負(fù)荷最大值為167.75 kW，3∶00熱負(fù)荷最小值為18.58 kW。
圖14 夏季典型日的電熱負(fù)荷
圖15為夏季典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。夏季典型日電負(fù)荷較大，在充分利用風(fēng)光資源的前提下，將多余的可再生能源供電儲存起來，用于平抑其他時段的電負(fù)荷需求。在其他時段，由儲電單元放電提供電力，在需求緊缺的情況下，開啟燃?xì)廨啓C(jī)補(bǔ)充電源電力。3∶00—7∶00、13∶00—16∶00，可再生能源出力及電價低谷期的購電量大于電負(fù)荷需求，將多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為80.06 kW；8∶00—10∶00、18∶00—和22∶00儲電單元放電，提供電力支持。
圖15 夏季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖16為最優(yōu)配置方案下夏季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。在充分利用風(fēng)光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，余熱鍋爐和燃?xì)忮仩t作為補(bǔ)充，結(jié)合夏季電負(fù)荷需求較高的特性，優(yōu)先開啟余熱鍋爐進(jìn)行熱量補(bǔ)充。余熱鍋爐最大出力為24.075 kW。燃?xì)忮仩t最大出力為101.34 kW。15∶00—18∶00槽式太陽能集熱器的出力多于熱負(fù)荷，多余的熱量存儲于蓄熱槽中；19∶00—22∶00蓄熱槽放出熱量，供給用戶用熱需求。
圖16 夏季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
5 結(jié)論
為了實(shí)現(xiàn)可再生能源系統(tǒng)連續(xù)、穩(wěn)定、可控、高效的能量供給，本文開展了風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)容量配置研究，構(gòu)建了風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)的框架，建立了系統(tǒng)及其關(guān)鍵部件的能量模型，定義了系統(tǒng)綜合成本和碳排放量最低的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)及其約束條件，提出了基于NSGA-II的多目標(biāo)優(yōu)化模型并采用TOPSIS決策分析求解方法，得到以下結(jié)論。
（1）建立的風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型及其求解方法，實(shí)現(xiàn)了在綜合考慮經(jīng)濟(jì)性與碳排放量最小化目標(biāo)的約束下的系統(tǒng)最優(yōu)化配置，確定了光伏發(fā)電機(jī)組、儲電單元、槽式太陽能集熱器、燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、燃?xì)忮仩t、電加熱器及蓄熱槽單元等關(guān)鍵部件最佳容量配置，完成了基于源荷平衡的多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)調(diào)度分析。
（2）基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃模型產(chǎn)生了155組屬于帕累托前沿的解集，通過TOPSIS決策分析方法得到了的綜合性最佳容量的配置方案，該方案相較于僅考慮經(jīng)濟(jì)性的方案，碳排放量降低了6.92%，相較于僅考慮碳排放量的方案年成本降低了11.41%。
（3）冬季典型日具有電負(fù)荷較小、熱負(fù)荷較大的特點(diǎn)，風(fēng)光儲多能互補(bǔ)能源系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了富余可再生能源電能和熱能儲存，用于平抑其他時段的負(fù)荷需求，最大儲電功率為56.68 kW，最大電加熱功率為52.41 kW；過渡季典型日和夏季典型日具有電負(fù)荷較大、熱負(fù)荷較小的特點(diǎn)，系統(tǒng)富余電量存儲在儲電單元中，用于滿足用電峰值負(fù)荷，最大儲電功率分別為113.25 kW和80.06 kW。
