考虑综合能源不确定性的能量分析与协同调度研究.pdf
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1、【96】第45卷 第08期 2023-08收稿日期:2022-06-16基金项目:广东省重点领域研发计划(2020B010166004)作者简介:吴任博(1983-)男,山东人,高级工程师,博士,研究方向为电力系统及自动化。考虑综合能源不确定性的能量分析与协同调度研究Energy analysis and collaborative scheduling considering integrated energy uncertainty吴任博1,3*,曲明辉2,齐 锐1,资 慧1,毕燕雷2WU Ren-bo1,3*,QU Ming-hui2,QI Rui1,ZI Hui1,BI Yan-lei
2、2(1.广东电网有限责任公司广州供电局,广州 510620;2.东方电子股份有限公司,烟台 264000;3.山东大学,济南 250100)摘 要:提出了一种综合能源分析架构,用于研究系统内能量流动情况。还提出一种能量调度优化算法,以抵消实时运行中由于可再生能源和电力负荷的不确定性。由于系统构件的响应时间不同,将调度算法在两个时间尺度分解。在较长的时间范围内(提前一小时),调度基于燃料电池的微型冷热电联供装置、储能系统和热负荷控制。而在较短的时间范围内(提前15分钟),调度电池储能,激活电能需求响应。算法中多时间尺度协调通过一个双层优化模型实现,使用两阶段鲁棒模型优化系统运行决策,以解决上层模
3、型中的不确定性。在实际系统运行过程中,通过下层优化计算出一个观望决策。仿真结果表明,所提出的方法能够有效地处理系统不确定性,同时确保系统可靠运行。关键词:综合能源系统;协同调度;双层优化中图分类号:TM863 文献标志码:A 文章编号:1009-0134(2023)08-0096-080 引言近几十年来,全球能源的消费模式发生了重大变化。有研究显示,建筑物用电约占社会总用电量的三分之一,而供暖,通风和制冷负荷占建筑物总能耗的51%13。综合能源系统(integrated energy system,IES)可在建筑物层面实现更高的能源利用效率4,5。综合能源系统除了具备分布式发电技术带来的各种
4、优势外,还可降低运营成本和碳排放量6。在现有的IES技术中,常用微型涡轮机和燃料电池(FC)进行发电,因为它们具有高效率、高灵活性、易于与可再生能源集成的特点7。IES的开发还促进了综合能源系统的应用,如丰田工厂和英国的高端住宅项目8,9,在这些项目中除燃料电池外,还使用了包括光伏和电池储能等多种资源,以满足其电热负荷。目前已经为基于家庭燃料电池的IES系统开发了多种需求响应和调度算法。然而,实际系统的实时运行存在不确定性,其影响尚未得到很好的解决10。在研究中已经发现,可再生能源不确定性可以在长期规划中得到解决11。规划问题将不确定性纳入到未来的负荷和发电量预测中,并假定一个确定性水平。但是
5、与预测值的任何偏差都必须在实际运营阶段处理。虽然进行了许多着力于提高预测准确性的研究,然而实际上长期预测依然可能会出现重大的预测误差。例如在1分钟的时间内,太阳能光伏的输出波动可高达其额定容量的15%。此外,风能输出也会受到时间变化的影响,风速可能在几秒钟内变为预测值的两倍或三倍(由此电力输出可能在几秒钟内变为八倍或二十七倍)12。同样考虑到消费级负载的增加和用户行为变化,电能负载需求变得越来越不确定13。因此,在高可再生能源渗透系统中,不确定性管理是一个具有挑战性的问题。现有文献提出了许多不确定性管理方法1416。其中元启发式优化方法的计算成本很高,并且存在解决方案不一致的问题17。模型预测
6、控制需要精确的系统建模和过多的历史数据18。概率方法需要对不确定的变量有明确的概率分布函数(probability distribution function,PDF)19。随机过程方法通常适用于解决具有软约束的问题20,在这种情况下,不确定的资源要有明确的PDF。然而,如果实时不确定因素与预测误差或PDF相差很大,这些解决方法的鲁棒性就会明显恶化。相比之下,鲁棒优化假设不确定变量属于确定性的不确定集,而不是概率分布,并且可以在多项式时间内解决。此外,它能计算出不确定性最坏情况下的最佳解决方案,而不像随机方法那样,旨在得出具有最佳期望值的解决方案21。对鲁棒优化也开展了多项研究工作2224。然
7、而,文献25中没有评估实际系统运行中普遍存在的负荷不确定性的影响。文献26中提出了一个单阶段的优化模型,这导致得出一个过于保守的解决方案。这进一步阻碍了鲁棒优化在需要连续决策的问题上的应用。目前很少有在综合能源系统中应用两阶段鲁棒优化(TSRO)的研究,而且没有考虑利用电能和热能DR来提高运行灵活性。鉴于上述讨论,本文提出了一种考虑不确定性的综合能源系统分析框架。由于传统的IES系统是在跟随电力负荷(FEL)或跟随热负荷(FTL)的情况下运行,其运第45卷 第08期 2023-08【97】行本身就不灵活。因此使用储能系统来提高运行灵活性。本文研究重点是优化调度系统中可用的综合能源,以抵消实时运
8、行中遇到的电源和负荷不确定性。根据不同的响应时间,在两个时间尺度上进行资源调度。在较长的时间范围内(提前一小时),调度基于燃料电池的微型联合制冷、制热和动力装置、储能系统和热负荷控制。而在较短的时间范围内(提前15分钟),调度电池储能,激活电能需求响应,以抵消负荷和发电不确定性。多时间尺度的协调通过一个带有求助决策的双级优化模型实现。将该问题表述为一个两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(C&CG)算法迭代求解27。本文的主要贡献总结如下:1)在光伏和负载不确定性存在的情况下,针对综合能源系统开发了最佳的能源管理策略。2)根据响应时间在两个不同的时间尺度上调度系统资源。3)建立了面向用户的热
9、电需求响应模型。4)通过双层优化实现了多时间尺度协调,最小化总运营成本,同时在任何不确定性下满足用户和系统约束。1 系统建模所研究的综合能源系统的结构如图1所示。除了与电网互连之外,电源由光伏发电和燃料电池单元构成。使用电池储能减轻由于可再生能源的间歇性和可变性引起的功率波动。光伏发电机组燃料电池热电联产热储能电网电储能灵活负荷非灵活负荷电能负荷用户界面供冷负荷供热负荷热能负荷吸收式制冷器加热器热调节装置电能热能信号冷热电联供图1 综合能源系统结构系统电力负载分为灵活和不灵活的负载。灵活负载参与需求响应,通过基于价格的控制或直接负载控制帮助实现运营灵活性。系统热负荷由其空间温度调节负荷(冷却/
10、加热)构成,这由燃料电池供能。综合能源系统在FTL或FEL模式下的固有特性使其调度灵活性较低。为了解耦这两种运行模式并实现电能和热能的协同调度,可以采用适当的热储能(thermal energy storage,TES),它遵循电池储能的一般运行原理。通过控制室内温度,同时考虑居住者的热舒适度,使热负荷变得灵活。但这两者的同时调度实际上并不可行。因此,本文开发了一个在两个不同的时间尺度上调度和控制系统组件的双层模型。由于建筑物固有的热惯性,室内空气温度可以在很宽的范围内控制。这有利于在更长的时间尺度上进行热储能调度和热负荷控制。由于燃料电池的启动和响应时间相对较长,其仅在较长的时间范围内调度。
11、此外,从电网获取的能源在一个小时前决定。相反,由于响应时间短,在较小的时间尺度上进行电池储能调度和直接负载控制。2 优化问题2.1 双层优化结构由于可再生能源的固有间歇性,系统受到不确定性的影响。此外,由于存在动态用户偏好,负载优先级或预测误差,系统负载也可能出现快速波动。因此,在综合能源系统中保持实时发电-负载平衡是一个多时间尺度问题,由于较长时间尺度的负载跟踪和较短时间尺度的不确定性处理而产生。因此,本文开发的能量管理策略为双层结构,如图2所示。上层对应于较长时间尺度上的小时决策,而下层对应于较短时间尺度上的小时内决策。在每小时开始时(tu),调度燃料电池,电池储能,热储能并激活热负载控制
12、,以在没有不确定性的情况下满足发电-负载平衡。第一层的运行决策是固定的,直到下一个小时开始(tu+tu),并传达给第二层。每15分钟后(t1),执行第二层优化,其中重新调度电池储能并激活直接负载控制以有效处理不确定性,这一过程在小时内重复。每小时预测(光伏、负荷需求)上层提前1小时优化下层小时内调整不确定性(光伏、负荷需求)阶段1运行决策阶段2运行决策图2 双层优化结构2.2 优化模型1)目标函数:本文的目标是通过燃料电池单元,光伏发电系统,互连电网,电池储能和负荷的协调运行,最大限度地降低系统运营成本。目标函数可以表示如下:min()()()()()cchpgridomeslcCtCtCtC
13、tCt+(1)燃料电池成本Ccchp由燃料成本Cffc,启动成本Cstartup和碳排放成本Cfccar构成,如下所式:fcfccchpstartupcarfCCCC=+(2),();fc efcfcfcfcffc ecaremfePtCC Pt CCt=(3)()/1totstartupCCCe=+(4)【98】第45卷 第08期 2023-08其中,Pfc是燃料电池的输出功率,Cf表示单位燃料成本,C和C表示燃料电池的固定和冷启动成本;to指燃料电池处于关闭状态的时间;是燃料电池时间常数;e是燃料电池的电效率;fc是燃料排放因子,Cfcem是单位燃料碳排放成本。电网的电力交易成本Cgrid
14、由电网总能源成本Cfgrid和相应的碳税Ccargrid构成,如下所示:grid grid car;gridgridggridffCCCCC Pt=+=(5)car gridgridgridemgridCCPt=(6)其中,Pgrid是指从电网中获取的电功率,Cg是指电网电价。grid表示电网的碳排放因子,Cemgrid表示电网碳排放的单位成本。运行和维护成本Com:()()fctescdomomfcomththpvbescdompvombbCCPtCPPtCPtCPPt=+(7)其中,Pthc/d和Pbc/d分别为第一层优化中热储能和电池储能的充电/放电功率,Ppv为光伏输出,Comfc,C
15、omtes,Combes和Compv分别为燃料电池,热储能,电池储能和光伏的单位维护成本。储能成本是电池储能的退化成本,包括电池更换成本Cbrep和惩罚成本Cbpen:6reppenesbbCCC=+(8)()()/2()()ccddbbreprepbbbbbtCCLdtE dt+=(9)()bcdbbbbLdade=(10)()/ccddb bbbbbtdE=(11)penpenpenddccbbbbbdischCCPtCPt=+(12)其中a,b和c是曲线拟合系数,其将电池寿命Lb表示为循环深度db的函数;/dcbbc/d是电池储能的总充电/放电功率;bc/d是第二层优化中电池储能充电/放
16、电功率;Eb是电池储能额定容量。负载调度成本Clc包括热负荷调度成本Clctherm和电负荷调度成本Clcelec。所提出的优化策略在调度热和电气需求响应的同时结合了用户的舒适性和偏好。这通过式(13)和式(14)计算负载调度成本来确保。通过增加不便成本,将实际用户偏好纳入负载调度成本。为确保热舒适性,从用户处获得温度设定值Tset。区域温度Tzone超过设定点的任何偏差计算如下。任何超出设定点的区域温度Tzone的偏差都计算为惩罚。therm elec lclclcCCC=+(13)式(1)中的成本最小化目标确保对资源的最佳调度同时与Tset的温度偏差最小化。不便成本为恒定收费模式。Clct
17、herm和不是物理成本,分别表示用户的实际总不适和每单位不适。负载调度费用如下所示:()2therm set;eleclczonelcdlcdlcCTTCCPt=(14)与Clctherm和类似,Clcelec和Cdlc不是实际成本,它们表示需求响应给用户带来的全部和单位不便。2)约束条件:式(1)中表示的目标函数受到以下等式和不等式约束。,dcd egridfc epvbbPPPP=+(15)()()dcdcdcbbbbbbPP =+(16),fid ed ed ePPP=+(17)(),;fcdlcd edlcd edlcd ePPPP=(18)(19)(20)(21)(22)(23)(2
18、4)(25)()()1/1ccddb bbbttbbtSOCSOCE+=+(26)(27)(28)(29),dcd tfc tththPPPP=+(30)1,ttambinttd tairpinintTTPMCTTR=(31)(32)/u lsetsetinTTT=(33)(34)(35)(36)第45卷 第08期 2023-08【99】,1,0 if 01 if 0fc etotofc ePttP=+=(37)其中Pd,e和Pd,t分别表示电气和热负载需求。Pfc,e和Pfc,t分别表示燃料电池的电输出和热输出;Pdf,e和Pdi,e分别表示灵活和非灵活负载。c表示总负载中可控制的部分;d1
19、c表示直接负载控制的优化控制决策。Ppv/d,emin/max表示Ppv和Pd,e的最小和最大限制。式(21)式(24)表示电池储能充电/放电功率的限制。c/dl/u表示决定两个层级的电池储能的运行模式(充电/放电)的二进制决策变量。式(24)确保电池储能仅在一种模式下运行。b/t分别表示电池储能和热储能的时间常数。SOC表示电池的充电状态,受到式(27)的最小和最大限制的约束。Et表示热储能的存储级别,其受到式(29)的上限和下限的约束。热负荷根据式(31)计算,其中Mair表示该区域包含的空气质量,Cp表示空气的比热容,Rt表示建筑物外壳的耐热性;Tin和Tamb分别表示内部和环境空气温度
20、。内部温度限制受用户设定点Tset和允许的峰值温度偏差Tin的限制。热储能的储能和释能的最大和最小限制由式(34)式(35)决定。c/d表示热储能运行的两种模式的二进制变量,由式(36)确保。燃料电池的关闭时间通过式(37)获得。3 求解方法3.1 两阶段鲁棒优化为所提出的双层能量管理策略建立两阶段鲁棒优化(two-stage robust optimization,TSRO)模型,以抵消实时运行过程中可能遇到的多种不确定性。在本文中,不确定性集包括不确定变量Ppv和Pd,e,如下所示:(38)(39)其中,Pt,minpv/d,e和Pt,maxpv/d,e表示光伏和电气负载的预测最小值和最大
21、值,Pf,tpv/d,e表示光伏和负载的预测值,lpv/d,e和upv/d,e是相应不确定性集的上下预算。不确定性预算是量化预测数据不确定性的一种措施。更宽的预算可以确保对不确定因素有更高程度的鲁棒性,而解决方案往往会变得更加保守。因此,预算的选择应对优化方案的预期鲁棒性和保守性进行权衡。建立两阶段鲁棒优化问题如下:min()max min()()xuyc xd ye u+(40)(41)(42)(,)()()H u xI yJ uw+=(43)式(40)提出了min-max-min问题,其中三个不同的变量集在两个阶段进行优化。第一阶段通过优化决策变量x来最小化第一阶段的成本,这些变量表示实时
22、决策,不受任何不确定因素的影响,在第一阶段中优化,在第二阶段的优化中保持固定。第二阶段通过优化决策变量y,使第二阶段的成本最小化,以体现考虑不确定性情况。第二阶段的变量在实时运行期间考虑不确定性后进行优化,因此被称为观望决策。不确定性的最坏情况通过优化不确定变量u,最大化第二阶段的最小化问题miny得到。在所提出的方法中,第一阶段的决策变量为Pgrid、Pfc,e、Pfc,t、Pbd、Pbc、Pts,c、Pts,d、uc和lc。这些变量都针对第二阶段不确定性的最坏情况提前一小时进行优化。第二阶段的变量是bc、bd和dlc,它们在考虑不确定性时进行小时内优化。式(1)的目标函数可以改写为式(40
23、)形式的TSRO问题,如下所示:12min()max min(,)xobjuyobjCxCy u+(44)1therm()repobjcchpgridomlcbCxCCCCC=+(45)2(,)penelecpvobjlcompvbCy uCCCPt=+(46),dculgridfc efc tbbts cts dccxPPPPPPP=(47),cdbbdlcpvd eyuPP=(48)提前一小时进行TSRO问题的第一阶段优化,以调度燃料电池、电池储能和热储能,以满足系统的电力和热负荷,同时满足系统的运行约束。此外,在第一阶段进行热负荷控制,确保用户的热舒适度。3.2 求解算法如Bender和
24、C&CG方法求解TSRO问题具有较高的计算效率。此外,计算时间不受不确定性增加的明显影响。现有的文献显示,与Bender分解法相比,C&CG具有更快的收敛速度。因此,在这项工作中,C&CG被应用于解决TSRO的问题。为了通过C&CG进行求解,两阶段的鲁棒优化问题被分为代表第一阶段的主问题和代表第二阶段的从问题。这两个阶段按照算法1进行迭代求解。算法1:C&CG1)初始化:设置上限UB和下限LB:UB=+,LB=-,S=,k=02)求解主问题:,minTxc x+(49)【100】第45卷 第08期 2023-08 (50)(51)(52)*llHxIyJuw+=(53)(54)导出最佳解决方案
25、(*1*11,kkkxyy+)更新LB=*11Tkkc x+3)求解子问题:()*,maxminTTu UyS u xd ye u=+(55)(56)*HxIyJuw+=(57)更新UB=()*111min,TkkkUB c yS ux+4)计算差值=|UB-LB|5)如果差值,则返回*1yk+并终止程序6)否则7)k=k+1,并转到步骤2)上层的TSRO模型给出了第一阶段的决策变量,这些变量已经针对第二阶段的不确定性的最坏情况实现进行了优化。因此在小时内运行期间,实施下层优化,以对第二阶段的决策变量进行实时调整,与不确定变量的实际情况相对应。因此,在已经有了小时前决策的情况下,将下层小时内优
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