考虑碳排放的孤岛综合能源系统多目标规划优化.pdf
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1、第 52 卷 第 10 期 Vol.52 No.10 2023 年 10 月 THERMAL POWER GENERATION Oct.2023 修 回 日 期:2023-06-11 基 金 项 目:国家自然科学基金项目(51906171)Supported by:National Natural Science Foundation of China(51906171)第一作者简介:王晓鹰(1995),男,硕士研究生,主要研究方向为区域综合能源系统规划及运行优化,。通信作者简介:徐婧(1989),女,博士,副教授,主要研究方向为区域综合能源系统能效分析与优化,。DOI:10.19666/j.
2、rlfd.202306027 考虑碳排放的孤岛综合能源系统 多目标规划优化 王晓鹰1,徐 婧1,杨兆宇1,冯 征2(1.太原理工大学电气与动力工程学院,山西 太原 030024;2.国家电投集团综合智慧能源科技有限公司,北京 100032)摘要针对孤岛依赖传统化石能源供能引起的污染及碳排放高的问题,提出了一种考虑碳排放的孤岛综合能源系统多目标规划优化方法。在构建设备模型的基础上,考虑气候参数波动对可再生能源出力的影响,逐时模拟系统全年运行情况,以系统的生命周期成本及生命周期二氧化碳排放为优化目标,结合非支配排序遗传算法构建了孤岛综合能源系统多目标规划优化模型,采用加权平均算子对优化结果决策;以
3、烟台某孤岛为例,分析了以典型日和全年逐时数据作为模型输入对规划结果的影响,探究了可再生能源设备投资变化和天然气价格以及风光装机和蓄电池容量对优化目标的影响,获得了不同目标权重下各设备的最优容量。结果表明,配置可再生能源及蓄电池可使生命周期二氧化碳排放降低 26.95%55.96%,但当生命周期二氧化碳排放权重由 0.6 增至 1.0 时,主要依赖增加蓄电池装机容量降低碳排放,生命周期成本增加 210.13%,而生命周期二氧化碳排放仅降低 8.59%。该孤岛综合能源系统规划方法为决策者在孤岛规划综合能源系统时权衡低碳成本和能源供应经济性提供了参考。关键词孤岛综合能源系统;规划优化;生命周期成本;
4、二氧化碳排放;非支配排序遗传算法 引用本文格式王晓鹰,徐婧,杨兆宇,等.考虑碳排放的孤岛综合能源系统多目标规划优化J.热力发电,2023,52(10):129-137.WANG Xiaoying,XU Jing,YANG Zhaoyu,et al.Research on multi-objective planning optimization of islanded integrated energy system concerning carbon emissionsJ.Thermal Power Generation,2023,52(10):129-137.Research on mul
5、ti-objective planning optimization of islanded integrated energy system concerning carbon emissions WANG Xiaoyin1,XU Jing1,YANG Zhaoyu1,FENG Zhen2(1.College of Electrical and Power Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;2.SPIC Integrated Smart Energy Science&Technology Co.
6、,Ltd.,Beijing 100032,China)Abstract:Aiming at the problems of pollution and high carbon emissions caused by island dependence on diesel energy supply,an islanded integrated energy system multi-objective planning optimization method considering carbon emission was proposed.Based on the construction o
7、f equipment model,the annual operation of the system was simulated hourly considering the influence of the climate fluctuation on the output of renewable energy devices,the life cycle costs and life cycle carbon dioxide emissions was taken as the optimization objectives,the multi-objective planning
8、optimization model of islanded integrated energy system was constructed by combining with non-dominated sorting genetic algorithm II,the weighted arithmetic averaging operator was used to make decisions on the optimization results.An island area in Yantai was taken as an example,the influence of typ
9、ical day and annual hourly data as input on planning results,the influence of investment changes in renewable energy devices and natural gas prices,as as well as wind power and photovoltaic installed capacity and battery capacity on 130 2023 年 http:/ optimization objectives were analyzed.By multi-ob
10、jective planning optimization of the study area,the optimal capacity of each device under different target weights was obtained.The results showed that the configuration of renewable energy and battery can reduce the life cycle carbon dioxide emissions by 26.95%-55.96%.But when the life cycle carbon
11、 dioxide emissions weight was increased from 0.6 to 1,the carbon dioxide emissions were reduced by increasing the battery capacity.At this time,life cycle costs increased by 210.13%and life cycle carbon dioxide emissions only decreased by 8.59%.The proposed island integrated energy system planning m
12、ethod provides a reference for decision makers to balance low carbon cost and energy supply economy when planning islanded low carbon IES.Key words:islanded integrated energy system;planning optimization;life cycle costs;carbon dioxide emissions;non-dominated sorting genetic algorithm II 随着“双碳”目标的提出
13、,进一步加快了绿色供能系统的建设进程1。但是山区及海岛等偏远地区多依靠柴油供能2,存在污染严重,碳排放高的问题,在这些区域构建综合利用太阳能、风能等清洁能源的低碳综合能源系统(integrated energy system,IES)对推动我国能源转型有重要意义3-6。国内外学者已在系统结构、优化算法、优化目标等方面对孤岛 IES 的规划做了一定研究。文献7设计了孤岛式液化天然气冷热电三联供系统。文献8就具体区域的柴油混合可再生能源及电池发电系统可行性进行了分析。文献9采用人工蜂群算法,以系统的年使用成本作为优化目标,优化了孤岛式柴油机混合可再生能源系统的配置。文献10考虑社会及居民的用能成本
14、,采用双层优化模型优化孤岛柴油机/太阳能/储能的 IES,获得了位于偏远岛屿的独立多发电能源系统的最优规划及运行情况。文 献11将海水淡化纳入到海岛 IES 设计规划中以提高可再生能源的消纳,同时利用光伏运行中的产热实现了冷、热、电三联供。文献12和文献13采用一种改进灰狼优化算法,以年均系统成本最小为优化目标优化了风光柴蓄混合发电系统各设备容量。上述研究中多以投资及用能经济性为目标,并未直接将 CO2排放量纳入优化目标,规划的方案不能满足区域低碳供能的需要;且规划中仅以区域典型日的气候数据作为参考,未考虑全年气候波动对规划的影响,设计的系统在极端气候条件下存在能源供应不足的问题,不能保证供能
15、系统的可靠性。针对上述问题,本文提出一种考虑碳排放的 孤岛 IES 多目标规划优化方法,以 IES 设备数学建模为基础,以孤岛全年的历史气候参数为依托,考虑全年气候波动的边界条件,逐时模拟系统全年运行情况,以生命周期成本(life cycle costs,LCC)和 生命 周期二 氧化碳排 放量(life cycle CO2 emissions,LCE)为优化目标构建孤岛 IES 多目标规划优化模型,结合加权平均算子(weighted arithmetic averaging operator,WAA)与非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algor
16、ithm II,NSGA-)进行寻优,分析不同目标权重下的各供能设备的容量配置,为决策者在规划孤岛低碳IES 时权衡低碳成本和能源供应经济性提供参考。1 孤岛 IES 结构及设备模型 构建孤岛 IES 是以满足孤岛电、热、冷的用能需求为目标,以最大程度的实现可再生能源消纳为背景,通过对不同种类供能设备容量的科学规划,协同考虑能源转换单元的出力约束、效率特性、碳排放等问题,实现孤岛 IES 的低碳经济供能。典型的孤岛 IES 结构如图 1 所示。由于可再生能源出力具有波动性14,在配置可再生能源设备的基础上,配置燃气轮机等设备实现孤岛区域的电热冷联供。图 1 典型孤岛 IES 结构 Fig.1
17、The structure of islanded integrated energy system 孤岛 IES 中供能设备的数学模型如下。光伏发电模型为15:PVPV,STCPVgaSTCPV,STCNOCPV,STCgPV,STC1()(20)9.5(1)5.73.9800PA GTTTGv(1)式中:PPV为光伏系统每小时的输出功率,kW;PV,STC为光伏组件在标准测试条件下的效率;APV为在阵列功率峰值的光伏阵列面积,取 1 m2;Gg为太阳总辐射强度,kW/m2;为输出功率的温度系数,第 10 期 王晓鹰 等 考虑碳排放的孤岛综合能源系统多目标规划优化 131 http:/ 取0
18、.006 4/;Ta为环境温度,;TSTC为标准测试条件下的温度,为 25;v 为风速,m/s;TNOC为标准工作单元的温度,为 45。风电机组的功率输出 PWT(kW)为16:i3meWTpirWTWT,rr000 2 0 vvvACvvvPPvvvvv ,(2)式中:vi、vr和 v0为风力特征曲线的切入、额定和切出速度,分别取 3、10、20 m/s;m、e为风电机组的机械效率和发电效率,分别取 0.80、0.95;为空气密度,取 1.225 kg/m3;AWT为转子面积,m2;Cp为动力系数,取 0.4;PWT,r为风力发电机额定功率,kW。布置蓄电池可促进可再生能源的消纳,根据以下方
19、程计算电池荷电状态。充电过程:SOCSOCbatbatsdBin()()1StSttPt (3)放电过程:SOCSOCbatbatsdBout()()1StSttPt (4)式中:SOCbat()St为 t 时段结束时蓄电池的剩余电量,kW h;SOCbat()Stt 为第 tt 个时段结束时蓄电池的剩余电量,kW h;t 为计算参数时的时间步长,h;sd为 t 时间段蓄电池的自放电率,取 0.002/h;B为电池组的效率;Pin为充电功率,kW;Pout为放电功率,kW;t 为充放电时间,h。燃气轮机发电功率 PGT(kW)及热功率 QGT(kW)的数学模型可描述如下:GTGT,eg,GTg
20、13 600PVq (5)GTGT,hg,GTg13 600QVq (6)式中:GT,e为燃气轮机的发电效率;Vg,GT为燃气轮机天然气消耗率,m3/h;qg为天然气热值,取38 931 kJ/m3(标况下);GT,h为燃气轮机的制热效率。燃气轮机变工况特性为17:GT,eGT,e,GT427N3GTGT0.088 80.024 12.332 8 108.414 3 10()fff+(7)GT,hGT,h,NGT62GT1.045 90.001 38.740 3 10)(ff (8)式中:GT,e,N、GT,h,N分别为燃气轮机的额定发电效率、额定热效率;fGT为燃气轮机的负荷率。余热锅炉、电
21、锅炉及燃气锅炉的数学模型如下:WBWBGTQQ (9)EBEBEBQP (10)GBGBgg13 600QV q (11)式中:QWB为余热锅炉输出热功率,kW;WB为余热锅炉的运行效率;EB为电锅炉的运行效率;QEB为电锅炉输出热功率,kW;PEB为输入电锅炉的电功率,kW;QGB为燃气锅炉热功率,kW;GB为燃气锅炉的运行效率;Vg为燃气轮机天然气消耗率,m3/h。吸收式制冷机和压缩式制冷机的数学模型如下:ACCOPACAC,HQCQ (12)ECCOPECECQCP (13)式中:QAC为吸收式制冷机的制冷功率,kW;QAC,H为吸收式制冷机的输入热功率,kW;CCOPAC为吸收式制冷机
22、的制冷系数;QEC为压缩式制冷机的制冷功率,kW;PEC为压缩式制冷机输入电功率,kW;CCOPEC为压缩式制冷机的制冷系数。2 孤岛 IES 多目标规划优化模型及决策方法 本文提出的考虑碳排放的孤岛 IES 多目标规划优化方法流程如图 2 所示。在对孤岛 IES 系统设备建模的基础上,将光伏、风电、蓄电池容量和区域气候负荷数据作为多目标规划优化模型的边界输入,逐时模拟系统运行,以 LCC 和 LCE 为优化目标,基于 NSGA-II 算法进行多目标规划优化得到Pareto 解集,结合基于加权算术平均算子的决策方法得到不同优化目标权重下的推荐方案。图 2 考虑碳排放的孤岛 IES 多目标规划优
23、化方法流程 Fig.2 Flow chart of the IES multi-objective planning optimization method considering carbon emission 132 2023 年 http:/ 2.1 孤岛 IES 系统运行策略 在规划优化中通过逐时模拟系统全年运行情况的方式对系统各设备定容。其中,光伏、风电和蓄电池的容量为规划的变量,燃气轮机、余热锅炉、电锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷机和压缩式制冷机的容量取模拟运行过程中最大出力为设备容量。图 3 为孤岛 IES 规划运行策略。图 3 孤岛 IES 规划运行策略 Fig.3 Operati
24、on strategies of islanded regional integrated energy system2.2 孤岛 IES 规划约束条件 孤岛 IES 规划需满足能量供需平衡、设备容量及负载范围约束。能量供需平衡约束指在系统运行各时刻电热冷输出功率与负荷的平衡。设备容量约束指各个设备装机容量应为最小容量的整数倍。负载范围约束为设备运行时的负载的上下限。表 1 给出了各设备相关参数18-19。ebatEBECPVWTGTLPPPPPP (14)hWBEBGBLQQQ (15)cACECLQQ (16)式中:Le、Lh、Lc分别为电、热、冷负荷,kW;Pbat为电池负荷,kW,充电
25、时为正,放电时为负。表 1 各设备参数 Tab.1 parameters of each device 设备名称 最小装机 容量/kW 负荷 范围/%单位装机 容量投资/(元 kW1)生命周 期/年 额定效率 或制冷 系数 光伏 13 200 25 0.15 风电 500 15 000 25 蓄电池 8 280 8 0.70 燃气轮机 100 20100 9 000 15 发电:0.24 制热:0.52 余热锅炉 20100 120 15 0.85 电锅炉 1 000 15 0.95 燃气锅炉 700 20100 720 15 0.85 吸收式 制冷机 0100 720 15 1.20 压缩式
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