考慮儲(chǔ)電船舶參與的近海海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃
李飛宇, 隨權(quán), 林湘寧, 李正天, 魏繁榮
（強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（華中科技大學(xué)），湖北 武漢 430074）
摘要：能源供給是近海海島開發(fā)的先決條件，純粹的獨(dú)立微網(wǎng)供能方式往往面臨著一定的可靠性問題，而海底電纜高昂的建設(shè)及維護(hù)成本，較大程度上限制了近海海島的開發(fā)和利用。為此，提出一種考慮儲(chǔ)電船舶（electric vessel，EV）參與的近海海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃策略。首先，針對典型近海人居島和資源島相對位置及其可再生能源出力特點(diǎn)，提出包含EV能量鏈路、溝通人居島、資源島和大電網(wǎng)并網(wǎng)點(diǎn)的靈活供能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以充分利用無人島上的可再生資源以及大電網(wǎng)的穩(wěn)定支撐能力；進(jìn)而，量化分析不同場景對EV交通轉(zhuǎn)移的時(shí)延特性影響，搭建EV時(shí)空轉(zhuǎn)移模型；以規(guī)劃期內(nèi)的海島電網(wǎng)收益最大為目標(biāo)函數(shù)，建立連續(xù)-離散能量流混合網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。此外，提出了一種兩階段求解算法，第一階段預(yù)估EV數(shù)量，第二階段確定規(guī)劃模型的最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明：所提規(guī)劃方案具有優(yōu)越性，為海島負(fù)荷供電及可再生能源開發(fā)利用提供了一種新的思路。
引文信息
李飛宇, 隨權(quán), 林湘寧, 等. 考慮儲(chǔ)電船舶參與的近海海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃[J]. 中國電力, 2022, 55(11): 10-20.
LI Feiyu, SUI Quan, LIN Xiangning, et al. Flexible energy supply network planning for offshore islands considering participation of electric vessels[J]. Electric Power, 2022, 55(11): 10-20.
引言
近海海島在開發(fā)過程中一般有2種能源供給模式，（1）依靠風(fēng)/光/儲(chǔ)系統(tǒng)或者柴油等傳統(tǒng)機(jī)組供給的離網(wǎng)運(yùn)行模式[1]，（2）通過海底電纜與陸地電網(wǎng)進(jìn)行互聯(lián)的并網(wǎng)運(yùn)行模式。對于離網(wǎng)運(yùn)行模式，由于新能源出力間歇性較強(qiáng)，島嶼在光伏、風(fēng)機(jī)出力較低時(shí)難以實(shí)現(xiàn)能量自持，供電可靠性堪憂；另一方面，孤島微網(wǎng)對柴油機(jī)組的依賴性較強(qiáng)，高昂的發(fā)電成本給人民的生產(chǎn)生活帶來了較大負(fù)擔(dān)。例如，珠海市大萬山島微電網(wǎng)在獨(dú)立運(yùn)行10余年之后，由于電價(jià)過高等原因，最終選擇并入電網(wǎng)[2]。對于并網(wǎng)運(yùn)行模式，海底電纜高昂的造價(jià)一定程度上限制了海島的開發(fā)與利用。譬如，在海南海底電纜工程中，30 km海底電纜的建設(shè)成本和后期維護(hù)成本高達(dá)2億元[3]。
針對上述2種供電模式的優(yōu)缺點(diǎn)，眾多學(xué)者在海島供能方面做出了研究。在離網(wǎng)型海島電網(wǎng)規(guī)劃方面，文獻(xiàn)[4-5]考慮利用多能互補(bǔ)，建立綜合能源系統(tǒng)來增強(qiáng)離網(wǎng)運(yùn)行的可靠性，實(shí)現(xiàn)孤島微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行；在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[6-8]針對海島可再生能源機(jī)組出力的不確定性和波動(dòng)性，研究了風(fēng)/光/儲(chǔ)能的合理配置方法和能量管理策略。上述文獻(xiàn)試圖通過充分挖掘島嶼自身的可再生能源潛力，盡可能實(shí)現(xiàn)島嶼能源自給。然而，受制于島嶼面積，大部分島嶼無法完全實(shí)現(xiàn)能量自持，只能高度依賴柴油機(jī)的能源補(bǔ)給。為此，文獻(xiàn)[9]結(jié)合海底電纜壽命周期特點(diǎn)，構(gòu)建了包括建設(shè)、故障損失、運(yùn)行維護(hù)成本的海纜全壽命周期成本模型；文獻(xiàn)[10-11]量化分析了考慮環(huán)境因素下的海底電纜并入大電網(wǎng)與獨(dú)立微網(wǎng)的規(guī)劃運(yùn)行成本。在此基礎(chǔ)上，許多專家針對海底電纜的傳輸[12]、保護(hù)[13]等問題也開展了進(jìn)一步的探索和研究。但是，上述文獻(xiàn)針對的都是負(fù)荷較為集中、電源裝機(jī)容量較大的海島電網(wǎng)，當(dāng)負(fù)荷需求較小、傳輸距離較遠(yuǎn)時(shí)，采用海底電纜進(jìn)行電能傳輸?shù)慕?jīng)濟(jì)性將大大降低。以上2種模式的選擇，實(shí)質(zhì)上是在可靠性和經(jīng)濟(jì)性之間進(jìn)行折中，始終難以做到兩全。因此，亟須突破性地設(shè)計(jì)一種島嶼供能規(guī)劃方案，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、可靠的島嶼供電。
現(xiàn)在以儲(chǔ)電船舶（electric vessel，EV）為代表的移動(dòng)式儲(chǔ)能的發(fā)展，為海島供電提供了一種兼顧經(jīng)濟(jì)性和可靠性的新方案。文獻(xiàn)[14]提出大容量、能夠靈活轉(zhuǎn)移的儲(chǔ)電船舶概念，緊接著文獻(xiàn)[15]從數(shù)學(xué)上量化分析了復(fù)雜氣象、海況耦合條件下的共享儲(chǔ)能裝置的時(shí)空分布特性，建立了電氣流和交通流聯(lián)合仿真模型；在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[16-17]從多能流優(yōu)化調(diào)度、環(huán)境因子量化分析、魯棒優(yōu)化模型、求解算法等方面進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新。上述文獻(xiàn)從運(yùn)行層面為這種供能模式的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[18]通過船舶運(yùn)行航路代替海底電纜傳輸?shù)男问?，?gòu)建了遠(yuǎn)洋海島群的混合電能傳輸通道?？傮w來看，利用EV作為能量傳輸通道即EV能源鏈路，不僅可以提高島上負(fù)荷的供電可靠性，同時(shí)，移動(dòng)式儲(chǔ)能相對于電纜的低成本優(yōu)勢，也有望實(shí)現(xiàn)海島的經(jīng)濟(jì)供電。然而，上述文獻(xiàn)針對的都是遠(yuǎn)洋海島的供能網(wǎng)絡(luò)，未能考慮到海島與大陸電網(wǎng)的互聯(lián)對規(guī)劃模型的影響，對于已經(jīng)與大電網(wǎng)相聯(lián)的近海海島群（部分島嶼未能與大電網(wǎng)相聯(lián)）而言，上述模型已經(jīng)不再適用。
為此，本文首先提出包含EV能量鏈路的近海海島群的靈活供能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；在此基礎(chǔ)上，量化分析多種場景對EV在各節(jié)點(diǎn)間交通轉(zhuǎn)移的時(shí)延影響，以規(guī)劃周期內(nèi)電網(wǎng)收益最大為目標(biāo)函數(shù)，建立連續(xù)-離散能量流混合供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。最后，設(shè)計(jì)兩階段求解算法，規(guī)劃合理的EV數(shù)量和可再生能源機(jī)組容量，實(shí)現(xiàn)了該問題快速有效的求解。
1 基于EV的近海海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
1.1 基于EV的近海海島靈活供能模式
近海海島按照資源分布不同與人類活動(dòng)差異可分為資源富集島和人居島。其中，一些占地面積大、負(fù)荷需求量高、人類活動(dòng)較為頻繁的島嶼已經(jīng)通過海底電纜與大陸電網(wǎng)進(jìn)行了互聯(lián)，其用電可靠性得到了長久的保障。然而，其他島嶼由于存在天然的地理隔離，能源傳輸通道受阻，資源富集島的能量不能及時(shí)進(jìn)行消納，人居島的功率缺額也無法及時(shí)得到補(bǔ)充?；诖耍疚奶岢隹紤]EV參與的近海海島群靈活供能模式。
EV由于兼具可移動(dòng)性和儲(chǔ)能系統(tǒng)特性，可以作為新型能量傳輸通道實(shí)現(xiàn)海島負(fù)荷的靈活供電。在此架構(gòu)下，對于與大陸電網(wǎng)直接相連的海島，電網(wǎng)可以通過海底電纜進(jìn)行能量傳輸；而對于沒有聯(lián)網(wǎng)的海島，可以通過EV在海島間進(jìn)行能量傳輸，實(shí)現(xiàn)海島的經(jīng)濟(jì)供電。
1.2 EV時(shí)空轉(zhuǎn)移過程
圖1表示了EV的時(shí)空轉(zhuǎn)移特性。如圖1所示，EV在3個(gè)停泊點(diǎn)和其之間的6條航路之間行駛。EV的時(shí)間鏈、空間鏈相互耦合，t時(shí)刻的位置是由t–1時(shí)刻的位置所決定；EV儲(chǔ)能模塊的充放電行為不只和EV所處的空間位置密切相關(guān)，還與停泊位置的負(fù)荷需求以及分布式電源（distributed generation, DG）出力相互耦合。
2 海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型
2.1 目標(biāo)函數(shù)
以規(guī)劃期內(nèi)海島電網(wǎng)總收益最大為規(guī)劃目標(biāo)，建立供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型，即
2.2.2 電網(wǎng)潮流約束
在電網(wǎng)規(guī)劃模型中，與節(jié)點(diǎn)i相連的傳輸線路、DG 、EV、柴油機(jī)以及常規(guī)負(fù)荷構(gòu)成了節(jié)點(diǎn)i的注入功率，即
3 兩階段求解算法
由式（20）可知，本文所提模型是一個(gè)與EV數(shù)量N深度耦合、存在大量整數(shù)型決策變量以及非線性約束的規(guī)劃問題，針對這類問題的求解過程較為復(fù)雜；如果先行確定EV的數(shù)量N，不僅可以大大削減模型的非線性程度，還能夠?qū)崿F(xiàn)一些決策變量的解耦，加快模型求解速度。為此本文提出了兩階段求解算法。
3.1 第一階段：預(yù)配置EV數(shù)量
式（11）~（13）所給出的EV轉(zhuǎn)移時(shí)延模型是一個(gè)非線性的、含大量布爾型變量的表達(dá)式，模型較為復(fù)雜；若假設(shè)轉(zhuǎn)移模型中參數(shù) τ=0 ，即EV從一個(gè)停泊點(diǎn)移動(dòng)到另一個(gè)停泊點(diǎn)的轉(zhuǎn)移時(shí)間為0。注意到，由于EV瞬時(shí)轉(zhuǎn)移，EV的位置集合中不再有在各站點(diǎn)間的變量，故位置集合為 S0 。EV的相關(guān)約束松弛為式（31）所示EV在瞬時(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)的空間位置約束、式（32）所示EV的充放電功率約束。
通過求解以上模型得到瞬時(shí)轉(zhuǎn)移模型下的規(guī)劃方案最優(yōu)EV配置數(shù)量N1。然而，需要注意的是， N1 與EV真實(shí)運(yùn)行時(shí)的場景還是存在一些偏差。（1）在EV時(shí)空轉(zhuǎn)移模型中，EV從i站點(diǎn)出發(fā)，需要在經(jīng)歷時(shí)間 τij 之后才能在j站點(diǎn)進(jìn)行工作，EV的利用率較低；（2）瞬時(shí)轉(zhuǎn)移模型中，在各泊位間的轉(zhuǎn)移沒有延時(shí)，較時(shí)空轉(zhuǎn)移模型而言，單個(gè)EV轉(zhuǎn)移頻率更高，傳輸能量也更大。綜上所述，在時(shí)空轉(zhuǎn)移模型中需要更多的EV才能實(shí)現(xiàn)海島微電網(wǎng)的最優(yōu)運(yùn)行調(diào)度。即EV在時(shí)空轉(zhuǎn)移模型下的最優(yōu)配置數(shù)量N2須滿足 N1?N2 。
3.2 第二階段：確定規(guī)劃模型最優(yōu)解
定義海島微電網(wǎng)通過海底電纜傳輸?shù)奈㈦娋W(wǎng)運(yùn)行收益為 Pc ，考慮到EV能量傳輸效率和EV轉(zhuǎn)移成本，本文所提的EV能量鏈路傳輸模型的微電網(wǎng)運(yùn)行收益 Popr 小于通過海底電纜連接的微電網(wǎng)運(yùn)行收益 Pc 。并且， Popr 隨著EV數(shù)量N增加單調(diào)遞增。此外，由式（9）可知，本文所提方案的規(guī)劃成本 Cinv 與EV數(shù)量N成一次函數(shù)關(guān)系，目標(biāo)函數(shù) F(N) 如圖3所示。
由式（33）可知，此時(shí) PEV(t) 只與 Pk,e(t) 相關(guān)，實(shí)現(xiàn)了決策變量N與充放電功率 PEV(t) 的解耦，削減了模型的復(fù)雜程度，大大提升了求解速度。本節(jié)所提出的兩階段算法的求解流程如圖4所示。
4 算例分析
4.1 算例參數(shù)
圖5為基于EV提出的海島電網(wǎng)靈活供能模式的示意。其中，泊位1所在的海島與大陸電網(wǎng)通過海底電纜互聯(lián)，島上電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)基于IEEE 14節(jié)點(diǎn)[20]修改而成，額定電壓為10 kV，并且配置有柴油發(fā)電機(jī)和充電站；泊位2所在的海島為資源富集島，泊位3所在的海島為人居島，島上存在負(fù)荷需求；其中人居島和資源島上的風(fēng)力資源較為豐富，具有一定的開發(fā)潛力，受限于島嶼面積，各島嶼風(fēng)機(jī)容量不超過1 MW。EV容量為4 MW·h，最大充放電功率為1 MW，參與調(diào)度的時(shí)間周期為24 h，調(diào)度尺度為1 h。開始工作時(shí)EV的SOC設(shè)置為50%。算例的規(guī)劃年限為15年，年折現(xiàn)率為5%。
本算例選取的EV擬采用小型貨用船舶，船舶參數(shù)來自舟山市江海船舶工程設(shè)計(jì)有限公司設(shè)計(jì)的貨運(yùn)船，采用柴油驅(qū)動(dòng)，航行速度為15 km/h。同等載重類型的船舶購置費(fèi)用約為50~80 萬元，本算例暫取船舶投資成本為80萬元。風(fēng)機(jī)、柴油發(fā)電機(jī)的數(shù)據(jù)如表1所示[21]，其中，柴油的定價(jià)為6元/L。此外，海島微電網(wǎng)向大陸電網(wǎng)的購電費(fèi)用為0.8元/（kW·h）。
儲(chǔ)能電池參照儲(chǔ)能電池生產(chǎn)廠商的價(jià)格，能量成本為3元/（W·h），電池充放電次數(shù)為6 000次。在計(jì)算儲(chǔ)能運(yùn)維成本時(shí)，考慮到儲(chǔ)能電池的循環(huán)壽命，將儲(chǔ)能電池的投資費(fèi)用折算到單次充放電成本[22]。此外，針對表征環(huán)境因子的影響，將環(huán)境因子的預(yù)測數(shù)據(jù)直接輸入到式（2）~（5）中，能夠獲得島上的負(fù)荷及風(fēng)機(jī)出力數(shù)據(jù)，以及EV的島際轉(zhuǎn)移時(shí)間矩陣。
為了驗(yàn)證本文所提出的規(guī)劃方案有較好的適應(yīng)性，使用場景削減法對全年負(fù)荷用電功率進(jìn)行處理，生成夏季典型場景、冬季典型場景以及極端天氣場景3個(gè)場景，不同場景下的風(fēng)電出力如圖6所示。
4.2 結(jié)果分析
按照所提兩階段求解算法，在Matlab R2017a-Yalmip平臺(tái)上調(diào)用gurobi對該算例進(jìn)行求解，結(jié)果如下。
（1）EV最優(yōu)數(shù)量。
第一階段求得的EV規(guī)劃數(shù)量為1。按照第二階段求解算法，比較EV數(shù)量 N∈{1,2,3,4} 時(shí)對應(yīng)的規(guī)劃總收益 F(N) 的大小，結(jié)果如圖7所示，可以看出，規(guī)劃期內(nèi)總收益 F(N) 隨著EV數(shù)量N的增大，先增大再減小，并在N=2時(shí)取得最大值，因此，規(guī)劃方案的最優(yōu)EV數(shù)量為2。
（2）EV的運(yùn)行調(diào)度方案。
圖8為不同運(yùn)行場景下的EV的轉(zhuǎn)移路線。由圖8可知，EV的轉(zhuǎn)移存在時(shí)延。夏季典型場景下EV的傳輸路徑分別為3→2→1→3和2→3→1→2。冬季場景下，由于氣候變化，用電負(fù)荷和風(fēng)電的出力較夏季場景有所不同，冬季典型場景下EV的傳輸路徑為3→1→3和2→3→1→2。極端天氣下，風(fēng)能資源發(fā)生變化較大；除此之外，由于海上風(fēng)浪影響，EV的轉(zhuǎn)移時(shí)延變長，EV轉(zhuǎn)移路徑變?yōu)?→1→3和2→3→2→3→1→2。由此可知，不同的運(yùn)行場景對EV的時(shí)空轉(zhuǎn)移影響較為顯著。
圖9為不同運(yùn)行場景下的EV充放電功率，其中定義充電功率為正，放電功率為負(fù)。
由圖9、10可知，EV通過儲(chǔ)能充放電特性在各并網(wǎng)點(diǎn)之間進(jìn)行電能傳輸；此外，EV在各泊位間轉(zhuǎn)移具有明顯延時(shí)，所以其能量傳輸呈現(xiàn)離散性。特別地，在極端天氣場景下，EV的轉(zhuǎn)移受到風(fēng)浪影響，能量傳輸?shù)臅r(shí)延變長。與此同時(shí)，EV的充放電功率及SOC值均在安全運(yùn)行范圍內(nèi)，表明了本文所提EV能源鏈路在實(shí)際運(yùn)行過程中的合理性。
（3）停泊點(diǎn)的功率分布情況。
圖11、12為不同場景下的海島微電網(wǎng)的功率分布情況。
由圖11、12可知，EV在功率富余的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行充電，在功率缺額的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行放電，實(shí)現(xiàn)了電能的有效傳輸；此外，EV在各停泊節(jié)點(diǎn)之間的能量傳輸具有明顯的延時(shí)特性，并且在極端天氣場景下延時(shí)時(shí)間明顯變長。綜上所述，3種場景下的混合能量傳輸通道能夠?qū)崿F(xiàn)近海海島間的能量傳輸，證明了本文所提規(guī)劃方案的可行性。
4.3 常規(guī)供電模式對比
為了能夠充分體現(xiàn)新型能源傳輸通道的優(yōu)越性，特設(shè)置以下對照方案。
（1）方案1。本文所提方案，即利用EV和分布式可再生能源對孤島微網(wǎng)進(jìn)行供電；
（2）方案2。使用海底電纜作為能量傳輸通道對孤島微網(wǎng)供電，對風(fēng)機(jī)數(shù)目進(jìn)行規(guī)劃；
（3）方案3。用柴油發(fā)電機(jī)對孤立負(fù)荷進(jìn)行供電，并在人居島上配置固定式儲(chǔ)能；
（4）方案4。使用海底電纜作為能量傳輸通道對孤島微網(wǎng)供電，且新建風(fēng)機(jī)數(shù)目與方案二保持一致。
假定電纜沿著EV行駛航線包括從泊位1到泊位2、泊位1到泊位3兩段，總長度為26.4 km。海纜綜合投資費(fèi)用為100萬元/km[23]。
圖13為方案2各場景下的泊位3的功率分布曲線。圖14為方案3泊位1的功率分布曲線。由圖13、14可知方案2、3功率分布滿足配電網(wǎng)相關(guān)約束。
表2為不同方案對應(yīng)的規(guī)劃期內(nèi)電網(wǎng)的運(yùn)行成本。由表2可知，綜合3個(gè)場景方案1的運(yùn)行收益為7 824萬元，方案2的運(yùn)行收益10 169萬元，方案3的運(yùn)行收益為6 253萬元，方案4的運(yùn)行收益為8 493萬元。
表3為規(guī)劃方案的投資成本。其中，算例結(jié)果表明，方案1在泊位2處新建風(fēng)機(jī)500 kW，泊位3處新建風(fēng)機(jī)600 kW；方案2在泊位2、3處新建風(fēng)機(jī)各1 MW；其中，方案2中海島由于存在穩(wěn)定的電力外送通道（海底電纜），風(fēng)機(jī)出力更容易被大電網(wǎng)消納，所以新建的風(fēng)機(jī)數(shù)目較方案1而言更多。需要說明，由于儲(chǔ)能電池的運(yùn)行成本是通過電池的充放電次數(shù)和投資建造成本進(jìn)行核算，所以在此不再重復(fù)計(jì)算電池的投資成本。
綜合考慮上述方案規(guī)劃期內(nèi)的總收益，可知方案1的規(guī)劃期內(nèi)的總收益為6 564萬元，較方案2收益提高了18.7%；較方案3收益提高了5%；較方案4收益提高了38%。其中，方案4新建的風(fēng)機(jī)數(shù)目與方案1保持一致，在考慮年化收益的情況下，海底電纜投資成本回收期會(huì)更長。上述結(jié)果表明，本文所提出的規(guī)劃方案經(jīng)濟(jì)性更優(yōu)。
4.4 求解算法對比分析
為了體現(xiàn)本文所提兩階段求解算法的優(yōu)越性，利用gurobi直接求解該規(guī)劃模型，表4為算法對比分析結(jié)果?？梢钥闯?，本文采用的兩階段算法相比于直接求解，計(jì)算時(shí)間縮短了2 020.22 s（86.96%），且2種求解算法求得的最優(yōu)EV數(shù)量一致，可見本文所提的求解算法具有較為顯著的優(yōu)勢。
5 結(jié)論
本文提出了一種考慮儲(chǔ)電船舶參與的近海海島靈活供能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃策略。通過量化分析不同場景對EV交通轉(zhuǎn)移時(shí)延特性影響，以規(guī)劃周期內(nèi)的電網(wǎng)收益最大為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建了連續(xù)-離散能量流混合網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。得出結(jié)論如下。
（1）所提的海島電網(wǎng)靈活供能網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)電能的傳輸，具有可行性；同時(shí)在現(xiàn)有的電能收益和建造運(yùn)行成本下，該規(guī)劃方案綜合收益較傳統(tǒng)的電力電纜供電模式收益提高了18.7%，較分布式柴油發(fā)電機(jī)供電模式收益提高了5%，經(jīng)濟(jì)性更佳。
（2）所提的兩階段求解算法，將含有大量布爾型變量的混合整數(shù)規(guī)劃問題分為兩步進(jìn)行求解，大大削減了布爾型變量的數(shù)目，與直接求解相比求解時(shí)間減少了86.96%，顯著提高了該規(guī)劃模型的求解效率。
