需求响应下的并网型风-光-沼微能源网优化配置
Optimal Sizing of Grid-Connected Wind-Solar-Biogas Integrated Energy System Considering Demand Response
通讯作者: 杨函煜,博士,讲师;E-mail:hyang73@outlook.com.
责任编辑: 孙伟
收稿日期: 2022-01-24 修回日期: 2022-03-22
基金资助: |
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Received: 2022-01-24 Revised: 2022-03-22
作者简介 About authors
俞发强(1990-),工程师,主要从事配电设备运维等工作.
我国农村地区存在丰富的生物质资源,可通过发酵系统将其转化为沼气能加以利用.然而,沼气工程的产出以沼气为主,经济效益普遍较低,难以推广.提出一种由多种可再生能源构成的并网风-光-沼微能源网,利用太阳能、风能和沼气之间的互补性,为用户提供沼气和电力.根据微生物发酵动力学模型和沼气发酵的温敏特性,对沼气的类储能特性进行建模.同时考虑需求侧响应进一步增加系统灵活性,利用分时电价节省购电成本,从而将投资成本和年度运行成本降至最低.案例研究表明,该风-光-沼微能源网可稳定地向用户提供电力;并且通过参与需求响应,可使得投资成本降低3%~9%的情况下年收益增加127%~240%.
关键词:
There are abundant biomass resources in China’s rural areas, which can be converted into biogas energy through fermentation systems. However, the rewards of the investments of the pure biogas projects is poor because biogas is a cheap resource. This paper proposes a 100% renewable grid-connected wind-solar-biogas integrated energy system which utilizes the complementarity between solar energy, wind energy, and biogas to provide users with biogas and electricity. The battery-like characteristics of biogas are modeled based on the microbial fermentation kinetic model and the temperature-sensitive characteristics of biogas fermentation. In addition, the demand-side response is considered to further increase the flexibility of the system, and the time-of-use electricity price is used to save power purchase costs, thereby minimizing investment costs and annual operating costs. Case studies show that the wind-solar-biogas micro-energy network can effectively reduce the total investment cost by 3% to 9% while increasing the benefit by 1.27 to 2.40 times.
Keywords:
本文引用格式
俞发强, 张名捷, 程语, 陈达伟, 杨函煜, 黎灿兵.
YU Faqiang, ZHANG Mingjie, CHENG Yu, CHEN Dawei, YANG Hanyu, LI Canbing.
尽管如此,沼气具有与天然气相似的物理特性,可以作为气体燃料通过热电联产(CHP)燃气机组转化为电能和热能,与其他可再生能源集成于微能源网中,满足用户热、电、冷、气等多种负荷需求.这一优良性质引起了学者的关注,开展了一系列关于多能互补的微能源网研究.通过混合多种能源,如光伏、风力发电(简称风电)、柴油发电等,充分挖掘不同能源间的互补特性,可实现波动性可再生能源的消纳以及稳定的电力供应[6].例如,文献[7]评估了当地生物质资源的分布情况,提出了“风-光-沼-储”的微电网,研究发现沼气发电与传统的柴油发电相比,可减少经济成本20%和CO2年排放量 48 t;文献[8]提出一种考虑失电率的“风-光-沼-储”微电网,系统主要依赖沼气发电为用户供电;文献[9]提出利用太阳能沼气发电满足农村地区的炊事、照明等基本生活需求.
本文提出一种并网型风能-太阳能-沼气多能互补微能源网优化配置方法.根据微生物发酵动力学模型和沼气发酵的温敏特性,提出沼气的类储能特性,对沼气与电能之间的“电能-化学能(气体)-电能”的能量变换机制所涉及的产气、储气、用气过程进行差异化、精细化建模.同时考虑需求侧响应,进一步增加系统灵活性,利用分时电价节省购电成本,从而将投资成本和年度运行成本降至最低.通过对全年的12个典型场景进行仿真,验证所提微能源网模型的有效性.
1 风-光-沼微能源网模型
1.1 目标函数
作为并网的微能源网,需求侧管理(DSM)是最小化发电和负载之间不平衡的必要解决方案.根据负荷灵活性可分为关键、可时移和可调负荷.关键负荷,例如电梯和照明负载,与人员生命安全息息相关,应当优先保障电力供应;可时移负荷则指在时间上可以进行平移的电力需求,例如空调的使用;可调负荷是在可接受范围内功率需求可调的负荷.
本模型的最终目标是最小化并网型风-光-沼微能源网(见图1)的年度总成本,包括初始投资成本和运营成本.其中,运营成本包括维护成本、从电网公司销售/购买能源的成本和需求侧管理成本.因此,优化模型可由下式描述:
图1
式中:Ctotal为年度总成本;CINV为总投资成本;CM为维护成本;CGrid为向电网公司销售或购买电量的成本;Cd为负荷参与需求响应的成本;cPV,cWT,cAD,cBES分别为太阳能(PV)、风电(WT)、沼气发酵池(AD)发电和储气罐(BES)的规划容量;PPV,t, PWT,t, PAD,t 分别为太阳能、风电、沼气发电在t时刻的输出功率;
1.2 发酵池建模
沼气发酵池作为光-沼微网的关键组件,运行阶段应充分考虑AD蓄热与温度特性.由于用户级光-沼微网多以规模较小的地埋式AD为主,可假设:在厌氧消化过程中,放热能量很小,并且微生物产生热量可被忽略;沼池周围的环境温度和周围土壤温度分布均匀;原料所带入的热量可忽略.由此,根据能量守恒原理,AD的传热过程及发酵温度的变化可通过下式约束表示:
式中:Td(τ, s)为发酵温度;Hheat(τ, s)、HPE(τ, s)分别为CHP机组、电加热设备所产热量分配至AD中的热功率;
沼气产量由原料类型、进水挥发性固体浓度、发酵池容量、发酵温度等多种因素决定.为了表示沼气发酵过程中的温度敏感性,提出一种基于微生物反应动力学的沼气产量预测模型:
式中:
所产生的沼气将被直接储存在储气罐中用于沼气机组发电.由此,储气罐中的储气量可用下式描述:
式中:ηBES,
发酵所产生的沼气送往CHP机组进行发电,发电量与耗气量的关系由下式表示:
式中:ηu为能量转化效率系数.
1.3 约束条件
容量约束.包括太阳能、风电、沼气发电和储气罐的容量:
(1) 波动性新能源出力约束:微能源网内各新能源出力应受限于对应的规划容量,同时与当地气候条件相关.因此,在对微能源网进行优化配置时,需根据风能、光照辐射的预测数据确定风电、光伏出力上下限:
式中:
(2) 其他常规约束:
式中:PEst为s场景下t时刻的总电功率负荷;
2 模型线性化处理
由于约束式(6)~(11)是非线性的,不能直接求解,所以首先对模型中存在的非线性约束分段线性化.
在所提出的沼气发酵动力学模型中,当模型只考虑发酵温度对厌氧发酵速率影响时,其他环境因素可视作模型参数,则根据约束式(6)~(8)的函数关系,发酵温度对单位容积沼气发酵速率的影响最终可通过非线性一元函数Gt=f(Tt)表示,如图2所示.
图2
针对Gt=f(Tt)非线性问题,采用分段线性化方法处理非线性约束.分段线性化方法如下:对于任意t时刻,在发酵温度Tts的取值范围[Tt0,TtS],即温度范围15~60 ℃内,依次确定S个分段点Tt0,Tt1,…,TtS,引入0-1变量qts和特殊序列2(SOS2)变量组zts,其中约束表示SOS2变量组中,有且只有相邻的两个0-1变量不为0.最终Gt=f(Tt)满足如下约束.
3 模型验证
最终该模型以式(1)~(5)为目标函数,包括传热约束式(6)~(8)、发酵约束式(9)~(11)、沼气与电能转化约束模型式(12)~(13)、储气罐约束模型式(14)~(17)、有功平衡及功率限制约束式(18)~(24),形成混合整数线性规划(MILP)问题,可通过GAMS软件中的Cplex求解器直接求解.
图3
表1 系统各部分成本组成
Tab.1
成本 | 发酵池/ (元·m-3) | 光伏/ (元·kW-1) | 储气罐/ (元·m-3) | 风电/ (元·kW-1) |
---|---|---|---|---|
投资 | 1000 | 800 | 100 | 2500 |
运营 | 200 | 6 | 20 | 0 |
在负荷需求响应中,考虑到一些负载具有可切换或时移的特性,其允许的最大移出/移入需求在冬季为50 kW,在夏季为200 kW.如表2所示的分时电价用于引导用户进行负荷需求响应,以实现优化运行.
表2 分时电价
Tab.2
电价区间 | 时间段 | 电价 | |
---|---|---|---|
购电 | 售电 | ||
低谷 | 0—8时 | 0.3 | 0.1 |
9—11时 | 0.3 | 0.1 | |
正常 | 14—16时 | 0.5 | 0.3 |
22—23时 | 0.5 | 0.3 | |
峰值 | 12—13时 | 0.8 | 0.5 |
17—21时 | 0.8 | 0.5 |
表3 考虑负荷需求响应的系统优化配置结果
Tab.3
发酵 池/m3 | 光伏/ kW | 储气 罐/m3 | 风电/ kW | 年收益/元 | 总成本/元 |
---|---|---|---|---|---|
650 | 249.8 | 808.2 | 629.2 | 11.6×104 | 330.3×104 |
700 | 208.8 | 845.2 | 591.9 | 17.1×104 | 309.9×104 |
750 | 166.2 | 930.7 | 562.8 | 24.6×104 | 291.4×104 |
800 | 124.2 | 1090.0 | 512.9 | 28.5×104 | 268.8×104 |
850 | 82.0 | 1276.9 | 480.2 | 34.3×104 | 250.6×104 |
表4 不考虑负荷需求响应的系统优化配置结果
Tab.4
发酵 池/m3 | 光伏/ kW | 储气 罐/m3 | 风电/kW | 年收益/元 | 总成本元 |
---|---|---|---|---|---|
650 | 253.9 | 816.2 | 659.7 | 5.1×104 | 339.6×104 |
700 | 236.1 | 859.1 | 611.2 | 6.7×104 | 325.8×104 |
750 | 198.2 | 949.3 | 592.8 | 7.6×104 | 311.9×104 |
800 | 164.8 | 1180.2 | 552.4 | 8.9×104 | 295.8×104 |
850 | 123.1 | 1350.9 | 513.3 | 10.1×104 | 276.1×104 |
图4给出了一个典型场景中的每日最优调度来说明微能源网与负荷需求响应的性能.可以观察到光伏和风电的输出主要分布在白天,而夜间负荷较低,并且此时可低价从电网购电维持本地负荷,并使用廉价电力进行增温,提高沼气产量并储存在储气罐中,从而实现电能转化为易储存的生物质能.由于风电的间歇性,沼气发电成为白天负荷的主要承担者,并在高峰电价阶段向电网售电.因此,间歇性的新能源与沼气发电具有互补特性,充分利用沼气的易储存特性可大大降低系统成本.
图4
图4
典型场景中风光出力曲线及最优沼气发电曲线
Fig.4
Operation of solar and wind generation, and optimal generation of BES
图5
4 结语
提出一种风-光-沼微能源网,可通过电加热提高沼气发酵温度,从而将电能转化为生物质能储存,而沼气可通过热电联产机组发电,实现多种能量流的耦合.将需求侧响应机制应用于并网微能源网,使得投资成本降低3%~9%的情况下,年收益增加127%~240%.在日常优化调度中,夜间多余的电能转化为沼气储存在储气罐中,在白天可以稳定连续地满足客户需求.通过对比研究,显示该微能源系统在经济性方面具有较大优势.然而,基于生物质的设施受到周围生物质能源可用性的限制,未来工作将考虑生物质可利用性的约束以及与其他可再生能源的协同规划.
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微能源网是能源互联网(energy Internet,EI)终端供能发展方向,系统的经济优化运行亟需挖掘多能负荷的潜力,单一需求响应难以满足“源-网-荷”协调优化。针对微能源网中多种能源的耦合转换特性,首先,建立了含储能和综合需求响应(integrated demand response,IDR)的广义能量枢纽模型;引入微能源网能源运营商,建立了综合需求响应3种模式,即转移模型、转换模型和可削减模型。其次,提出了基于综合需求响应的微能源网日前优化调度方法,制定能源分时价格,协调优化3种需求响应模式,建立以利润最大化为目标的混合整数线性规划模型,并利用CPLEX软件求解。最后,结合算例,验证了所提综合需求响应模式与日前优化调度方法的有效性,最大化利用了微能源网多能负荷耦合互补能力,提高了系统运行的经济性。
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Micro energy grid is the development direction of the terminal energy supply of the energy Internet (EI). The economic optimization of the system urgently needs to tap the potential of multi-energy loads, and a single demand response cannot meet the coordinated optimization of “source-network-load”. In this paper, aiming at the coupling conversion characteristics of multiple energy sources in the micro energy grid, a generalized energy hub model including energy storage and integrated demand response (IDR) is established. Energy operators of micro energy grid are introduced and three comprehensive demand response models, namely, transfer model, transforming model and reduction model are established. A day-ahead optimization scheduling method for micro energy grid considering comprehensive demand response is proposed, in which time-of-use energy prices are formulated, three demand response modes are coordinated and optimized. A mixed integer linear programming model with the goal of profit maximization is established, and the solution is solved by CPLEX software. Combined with a calculation example, the effectiveness of the comprehensive demand response model and the day-ahead optimal dispatching method proposed in this paper is verified. Results show that the multi-energy load coupling and complementary capabilities of the micro energy grid are maximized, and the economic efficiency of system operation is improved.
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