骆钊(1986),男,博士,副教授,研究方向为区块链、电力市场、能源互联网、人工智能在电力系统中的应用(E-mail:
刘德文(1999),男,硕士在读,研究方向为综合能源系统运行
刘兴琳(1995),女,硕士,研究方向为综合能源系统优化
热电联产(CHP)系统具有环保、经济、运行方式灵活的突出优势,有较好的发展前景。文中基于电、热在传输和存储方式上的不同特性,提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。第一阶段考虑供热网络结构和运行特性,建立基于模型预测控制(MPC)的CHP系统优化调度模型,优化日内可控设备出力及电网交互功率策略;第二阶段以CHP系统内各单元出力调整量最小为目标,综合考虑可再生能源及负荷的实时预测误差,动态调整第一阶段日内调度策略。算例表明,该两阶段优化调度模型可提高系统运行的经济性,弥补供需不平衡;结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求和分时电价进行蓄热或放热可降低可再生能源及负荷不确定性对调度的影响,平抑功率波动,促进热电互补。
Combined heat and power (CHP) system has the outstanding advantages of environmental protection, economy and flexible operation mode, and has a better development prospect. Based on the different characteristics of electricity and heat in transmission and storage, a two-stage optimal scheduling method for CHP system considering thermal inertia is proposed. In the first stage, considering the structure and operation characteristics of the heating network, the optimal scheduling model of the CHP system based on model predictive control is established, and the strategy of intra-day controllable equipment output and grid interactive power is optimized. In the second stage, the goal is minimize the output adjustment of each unit in CHP system, and the real-time prediction error of renewable energy and load is taken into account to dynamically adjust the economic scheduling strategy in the first stage. The example shows that the two-stage optimal scheduling model can improve the economy of system operation and make up for the imbalance of supply and demand. Combined with the thermal inertia of the system, the building can store or release heat according to load demand and time-of-use electricity price, which can reduce the impact of renewable energy and load uncertainty on scheduling, smooth power fluctuations, and promote heat and power complementation.
近年来,能源短缺、环境恶化现象日益严重,如何提高能源利用率,促进可再生能源最大消纳,是目前的研究热点[
目前,众多学者对CHP系统的协调控制及优化运行展开了深入研究,文献[
供热网络和热负荷作为CHP系统的重要组成部分,在提高系统性能方面具有很大潜力[
针对可再生能源及负荷的波动性问题,文献[
鉴于上述研究存在的不足,文中针对并网运行状态下的CHP系统,综合考虑热电耦合机理、异质能特性、预测误差,提出考虑热惯性的两阶段协调优化调度策略。通过日内调度-实时调整两阶段协调配合,减小可再生能源出力和负荷的预测误差,不断完善系统调度计划,实现供需平衡;同时,降低可再生能源及负荷波动对系统的影响,进一步提高用能能效。
首先研究CHP系统中核心设备的运行特性,建立详细数学模型,在此基础上,研究供热网络的传输特性及热负荷的热惯性,并建立热网与建筑供暖和生活热水模型,为实现CHP系统源-网-荷的纵向融合奠定基础。
(1) 燃气轮机。燃气轮机的供电和供热模型为:
式中:
(2) 燃气锅炉。燃气锅炉模型为:
式中:
(3) 蓄电池[
式中:
(4) 蓄热槽[
式中:
供热网络的简单结构如
供热网结构
Structure of the heating network
图中
文中供热网络的运行模式为质调节模式[
(1) 节点温度融合与节点流量平衡。节点温度融合模型为:
式中:
节点流量平衡模型为:
式中:
(2) 热能损耗及能量流模型。热能损耗及能量流模型为:
式中:
(3) 热量-流量等式。式(9)和式(10)为热水所带热能与热水流量以及热水温度模型。
式中:
(4) 温度约束。温度约束为:
式中:
建筑物供暖模型为:
式中:
为了使供热质量保持在一个良好的水平,室内温度应该维持在一定范围之内,并且调度期间的平均值应该等于式(13)中给出的最佳值。
温度约束为:
式中:
热功率平衡模型为:
式中:
为了降低可再生能源及负荷的波动性和不确定性对调度结果的影响,文中提出基于两阶段优化的调度模型,该模型包括日内调度阶段和日内实时调整阶段。日内调度阶段结合热惯性,基于MPC方法滚动优化日内可控设备的启停状态、出力计划及电网购售电状态、购售电量;日内实时调整阶段在日内调度计划出力的基础上协调各联供设备以调整量最小为目标,通过监测更新可再生能源及负荷的实时数据,不断调整设备出力和电网购售电量,最后确定调度方案。具体优化调度模型示意如
两阶段优化调度模型
Two-stage optimal scheduling model
由于可再生能源和负荷功率存在间歇性与随机性,导致实时数据难以预测。日内调度阶段是基于MPC的经济调度模型,其核心包含预测模型、滚动优化和反馈校正3个阶段,从而得到当前时段的调度计划。
文中MPC的时效为15 min,属于短期预测(5~60 min),目前常用的短期预测方法有卡尔曼滤波、时间序列、灰色理论和回归分析法等,但在提取有效历史数据,防止重要信息丢失方面有一定局限性,因此文中采用文献[
基于注意力机制的CNN-GRU模型结构
Structure of CNN-GRU model based on attention mechanism
步骤1:对历史负荷数据归一化处理,将其作为CNN模型的输入量。
步骤2:使用CNN提取历史负荷数据特征,并构造时间序列作为GRU模型的输入量。
步骤3:GRU层学习CNN层提取的数据特征向量,以捕获其内部变化的规律。
步骤4:Attention层结合GRU层的输出量和权重分配原则迭代更新得到较优的权重参数矩阵。
步骤5:建立较优的基于注意力机制的CNN-GRU预测模型并进行预测,输出预测结果,结合评价指标综合评价,如不满足评价要求则返回步骤4。
在目前风电、光伏的预测精度下,超前的MPC无法保证风电、光伏出力与预测值相同,导致超前下发的可控分布式电源出力与实际有功出力之间存在偏差。因此需要反馈校正环节,以系统当前实际的有功出力值为新一轮滚动优化调度的初始值,构成闭环控制,克服系统及风电、光伏的不确定性,使新一轮的有功出力预测值更加贴合实际,精度更高。文中采用均方根相对误差对预测结果进行评估,如果拟合精度小于或等于0.05,则输出预测序列;如果拟合精度大于0.05,则计算残差序列,预测误差加权值来修正下一次的预测序列。
滚动优化环节利用反馈校正后的预测数据对日内调度计划进行修正,同时指导下一时段调度计划。滚动优化过程是在时刻
(1) 目标函数为:
其中:
式中:
(2) 约束条件。燃气轮机与燃气锅炉上下限约束为:
式中:
蓄电池运行约束为:
式中:
蓄热槽与蓄电池在CHP系统中功能类似,蓄热槽运行约束为:
式中:
系统与主电网约束为:
式中:
能量传输约束为:
式中:
系统能量平衡约束为:
式中:
通过求解基于MPC的日内调度阶段,得到各可控联供设备及蓄电池、蓄热槽未来的出力计划值。
虽然滚动优化减少了可再生能源出力及负荷波动性和随机性的影响,但预测误差及超前的预测控制过程使优化方案与系统的实际值出现偏差,从而导致系统的经济性下降。引入实时调整阶段进行超短时效的可再生能源出力及负荷调度,以减小预测误差及预测模型对预测值的影响。实时调整每5 min执行一次,在日内调度阶段主要联供设备出力计划值的基础上调整其出力,该阶段以最小化设备调整量为目标。
(1) 目标函数为:
式中:
(2) 约束条件。燃气锅炉与燃气轮机上下限约束为:
蓄电池运行约束为:
式中:Δ
蓄热槽运行约束为:
系统与电网的交互功率约束为:
能量传输约束为:
式中:Δ
热电能量平衡约束为:
式中:
通过对实时调度阶段求解,得到各可控联供设备及蓄电池、蓄热槽的调整功率。
考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度控制流程如
两阶段优化控制框架
Two-stage optimization control framework
优化步骤如下:
步骤1:在每一个调度时段内,根据步骤6更新的可再生能源及负荷数据,预测未来4 h内可再生能源及负荷数据,并更新设备运行状态。
步骤2:对比预测序列与原始序列,计算预测误差加权值,修正下一次的预测序列。
步骤3:由步骤2得到的预测信息滚动优化得出未来4 h的调度计划,仅执行第一个15 min调度计划。
步骤4:监测可再生能源和负荷的实时数据,计算调整功率,反馈给能量管理系统。
步骤5:每5 min调整一次上一阶段的出力计划。
步骤6:如果超过15 min,反馈设备运行状态和负荷数据到步骤1。
为了验证所提模型的有效性,选取中国北方某地区的热电负荷数据、电价信息等进行仿真,CHP系统相关参数见
CHP系统设备参数
Parameters of devices in the CHP system
参数 | 数值 | 参数 | 数值 | 参数 | 数值 | ||
0.1 | 0.2 | 0.95 | |||||
0.2 | 0.2 | 0.95 | |||||
0.05 | 0.95 | 0.1 | |||||
0.01 | 0.95 | 0.9 | |||||
0.3 | 0.1 | 5 000 | |||||
0.3 | 0.9 | 5 000 | |||||
0.9 | 0.2 | 4 000 | |||||
0.9 | 0.2 | 3 000 | |||||
2.3 |
热网参数
Parameters of heating network
管道 | 起点 | 终点 | 长度/ m | 直径/ m | 流量/ (t·h-1) | |
1 | 1 | 2 | 2 000 | 0.40 | 0.25 | 230 |
2 | 2 | 3 | 1 000 | 0.25 | 0.25 | 100 |
3 | 3 | 4 | 800 | 0.15 | 0.25 | 40 |
4 | 3 | 5 | 1 000 | 0.25 | 0.25 | 60 |
5 | 5 | 6 | 800 | 0.15 | 0.25 | 30 |
6 | 5 | 7 | 1 000 | 0.15 | 0.25 | 30 |
7 | 2 | 8 | 1 000 | 0.25 | 0.25 | 130 |
8 | 8 | 9 | 500 | 0.15 | 0.25 | 30 |
9 | 8 | 10 | 1 500 | 0.25 | 0.25 | 100 |
10 | 10 | 11 | 500 | 0.15 | 0.25 | 30 |
11 | 10 | 12 | 800 | 0.15 | 0.25 | 30 |
12 | 10 | 13 | 1 000 | 0.15 | 0.25 | 40 |
热负荷参数
Parameters of heating load
节点 | 热容量/ [(kW·h)·℃-1] | 热阻/ (℃·kW-1) | 储水箱容积/m3 | 建筑物数量 |
4 | 0.5 | 6 | 50 | 200 |
6 | 0.5 | 6 | 50 | 150 |
7 | 0.5 | 6 | 50 | 150 |
9 | 0.6 | 7 | 60 | 150 |
11 | 0.6 | 7 | 60 | 150 |
12 | 0.6 | 7 | 60 | 150 |
13 | 0.6 | 7 | 60 | 200 |
CHP系统和热网结构
Structure of the CHP system and the heating network
为了分析两阶段优化和热网特性及热惯性对CHP系统运行经济性的影响,设计了4个案例:案例Ⅰ为传统案例,不考虑两阶段优化和热网特性及热惯性;案例Ⅱ在案例Ⅰ的基础上仅考虑热网特性及热惯性;案例Ⅲ在案例Ⅰ的基础上采用两阶段优化策略;案例Ⅳ为文中所提调度方法。4种案例CHP系统的运行成本如
系统的运行成本
Operating cost of the system
案例 | 冬季 | 夏季 | 过渡季节 |
Ⅰ | 1 784 | 509 | 751 |
Ⅱ | 1 730 | 487 | 730 |
Ⅲ | 1 754 | 475 | 726 |
Ⅳ | 1 697 | 451 | 699 |
由
CHP系统冬季典型日的主要设备输出电功率如
不考虑热惯性的功率优化结果
Power optimization results without considering thermal inertia
考虑热惯性的功率优化结果
Power optimization results considering thermal inertia
从
与
管道1、9、12出口温度变化如
两阶段内管道1、9、12出口温度变化
Variation of temperature at the outlet of pipe 1, 9 and 12 in two stages
针对电、热在传输和存储方式上的不同特性,文中提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。主要结论为:
(1) 考虑热惯性的两阶段优化调度方法能提高系统运行的经济性,其中冬季典型日提高较为明显;
(2) 通过日内调度-实时调整两阶段优化方法,可以完善调度计划,弥补一定范围内的供需不平衡;
(3) 结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求、分时电价进行蓄热或放热,能够平抑功率波动,促进热电互补。
但是文中建立的考虑热惯性的两阶段优化调度模型忽略了可再生能源波动性对热网运行的影响。此外,建立考虑供冷系统和天然气系统动态特性的调度模型对系统优化运行起到的积极作用有待进一步研究完善。
本文得到云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20190087)资助,谨此致谢!
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