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摘 要 風光儲多能互補能源系統(tǒng)可充分利用可再生能源提高供能的經(jīng)濟性和環(huán)保性。本文提出了一種風光儲多能互補能源系統(tǒng)，建立了系統(tǒng)的能量模型；綜合考慮系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和環(huán)保性，提出了系統(tǒng)綜合成本和碳排放量最低的目標；開發(fā)了改進型非支配遺傳算法求解仿真模型，得到了多目標問題的帕累托最優(yōu)解集，并通過逼近理想解排序法獲得了系統(tǒng)的最優(yōu)容量配置運行方案；利用線性規(guī)劃軟件CPLEX求解器開展了系統(tǒng)的運行調(diào)度優(yōu)化，驗證了該系統(tǒng)框架和優(yōu)化調(diào)度模型的有效性和正確性。研究結(jié)果表明，本文所提出的風光儲多能互補能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法有效提高了可再生能源利用率，實現(xiàn)了經(jīng)濟成本和碳排放量最低，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟性和環(huán)保性。本文為可再生能源系統(tǒng)實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定可靠的供能和園區(qū)的低碳化轉(zhuǎn)型提供了參考。
關(guān)鍵詞 多能互補；風光儲；容量配置；調(diào)度策略；多目標優(yōu)化
“雙碳”目標的實現(xiàn)是一場能源革命，它不斷提高可再生能源比例，構(gòu)建傳統(tǒng)能源與可再生能源融合發(fā)展的新型能源體系。以太陽能、風能為代表的可再生能源利用得到了快速的發(fā)展，我國光伏、風力發(fā)電裝機規(guī)模達到世界第一。
在能源問題方面，可再生能源一定程度上緩解了日益嚴峻的能源短缺問題；在環(huán)境保護方面，它也是“雙碳”重大戰(zhàn)略目標實現(xiàn)的重要途徑。以太陽能、風能等可再生能源為主要能源的多能互補能源系統(tǒng)得到了廣泛的重視與研究，它打破了傳統(tǒng)單一能源供應(yīng)獨立規(guī)劃、設(shè)計和運行的既有模式，通過供能和用能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)配合，實現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展。但是，可再生能源具有間歇性、不穩(wěn)定性、不可控性的特點，接入電網(wǎng)后對主能源系統(tǒng)沖擊大，需要在此之前開展有效的組織利用形式探討。雖然可利用多種資源的互補性一定程度上緩解能源供應(yīng)的不穩(wěn)定性，但仍然迫切需要儲能、多能互補能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法等技術(shù)實現(xiàn)可再生能源連續(xù)、穩(wěn)定、可控的能量輸出。
風光儲多能互補能源系統(tǒng)的能量來源多，可以滿足用戶用能需求的多元化，系統(tǒng)的集成配置優(yōu)化一直備受關(guān)注。系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法的目標之一是將系統(tǒng)收益最大化。Moghaddam等進行了大量研究，將綜合能源系統(tǒng)收益最大化作為首要目標，將綜合能源儲能系統(tǒng)的運行策略升級換代。Omran等討論分析了多種平抑光伏功率波動措施的預(yù)期收益，整合分析出經(jīng)濟性最優(yōu)的組合方式。Kaabeche等考慮到了上述學(xué)者未提及的缺電概率以及平均發(fā)電成本等影響因素，優(yōu)化算法迭代計算得到了以實現(xiàn)風、光、柴、儲的最佳容量配置的模型。Sfikas等通過研究分析綜合能源系統(tǒng)中風、光各能源子系統(tǒng)的最優(yōu)配比，解決了儲能減少、風電前期規(guī)劃與實際發(fā)電之間的誤差損耗等相關(guān)問題。Mahdavi等充分考慮了綜合能源儲能系統(tǒng)內(nèi)供電價格發(fā)生變化后輸入新能源光伏產(chǎn)生收益的情況，提出了一種最佳容量配置模型。徐林等基于分時電價差異化使風、光、儲多能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)統(tǒng)一，采用一種分時優(yōu)化策略，實現(xiàn)了一種改進型綜合能源系統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法。祝榮等構(gòu)建了一種集可再生能源輸出功率不確定性模型、柔性負荷模型和儲能設(shè)備模型于一體的工業(yè)園區(qū)風光儲一體化綜合能源系統(tǒng)模型，以運行成本最低為目標，利用商業(yè)求解器CPLEX進行求解。結(jié)果表明，所建立模型有效提升了系統(tǒng)的運行經(jīng)濟性及可再生能源消納能力。郭進等提出了一種適用于青藏高原地區(qū)的風光柴互補能源系統(tǒng)，并結(jié)合當?shù)氐娘L能和太陽能資源分布情況，對系統(tǒng)進行優(yōu)化設(shè)計和能源管理策略制定。李彥哲等提出了一種新型風光儲并網(wǎng)型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，該微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)儲能系統(tǒng)包含氫儲能和蓄電池雙重儲能等多種儲能方式，考慮了微電網(wǎng)系統(tǒng)運行的經(jīng)濟、環(huán)境效益，將降低系統(tǒng)總體運行的凈現(xiàn)值成本作為目標，這種微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)利用HOMERPro軟件計算得出優(yōu)化儲能配置，通過評估可再生能源利用率和負荷缺失率判斷達標情況。此外，隨著分布式電源和波動負荷在電網(wǎng)中的滲透率不斷增大，供電系統(tǒng)的不確定性顯著增加，已不再滿足要求傳統(tǒng)的確定性無功優(yōu)化條件。尹青等提出的概率無功優(yōu)化模型和調(diào)度方法有效地解決了不確定性與調(diào)度計劃的具體確定性之間的矛盾，提高了求解效率。
隨著多能互補能源系統(tǒng)的發(fā)展，優(yōu)化目標也隨之多樣化，不僅關(guān)注單目標優(yōu)化，而且多目標優(yōu)化也是研究的熱點之一。梅書凡等提出了一種考慮可再生能源出力和負荷需求季節(jié)性波動的儲能優(yōu)化配置方法，從儲能全生命周期收益和風光綜合利用率角度對儲能的容量和功率進行優(yōu)化配置。結(jié)果表明，此方法不僅可保障儲能經(jīng)濟性，還可進一步提升可再生能源利用率。張歆蒴等以棄風棄光量最小和梯級水電蓄能最大為目標構(gòu)建優(yōu)化調(diào)度模型，通過改進逐步優(yōu)化算法進行了大型風光水互補發(fā)電優(yōu)化調(diào)度研究，結(jié)果表明利用梯級水電站的調(diào)蓄能力可以有效調(diào)節(jié)補償大規(guī)模的風電和光電出力波動。黃文龍等構(gòu)建包含光伏、風電及儲能的并網(wǎng)多能互補能源系統(tǒng)，通過部分市網(wǎng)供電及“隔墻售電”消納改進其容量配置和調(diào)度優(yōu)化模型，對園區(qū)的全生命周期碳排放量進行計算，確定系統(tǒng)經(jīng)濟性和碳排放參數(shù)的影響規(guī)律。邵志芳等構(gòu)建含風力、光伏、火電、儲電單元、電解制氫、燃料電池的多能互補供電系統(tǒng)模型，以系統(tǒng)運行累計凈現(xiàn)值最大為優(yōu)化目標，同時考慮系統(tǒng)運行穩(wěn)定性和負荷滿足率，利用量子粒子群算法求解，對系統(tǒng)組件進行容量配置優(yōu)化。結(jié)果顯示，優(yōu)化配置后的多能互補供電系統(tǒng)具有較好的經(jīng)濟性和負荷曲線一致性。吳克河等把新能源和儲能裝置當成微型單元，通過整合并網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的所有單元，在確保發(fā)電單元輸出穩(wěn)定以及滿足物理和能源利用效率的約束條件下，運用遺傳粒子群算法給出了在給定容量下發(fā)電單元的最佳配置方案。譚嶺玲提出多能互補型微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，在約束條件中加入失負荷率對微電網(wǎng)進行配置。在上述文獻研究中，以等值年總成本作為規(guī)劃配置的優(yōu)化目標，采用粒子群算法，進行多能互補型微電網(wǎng)的最優(yōu)配置，解決了微電網(wǎng)雙目標沖突的問題。但是，大多從單一角度出發(fā)，對能源系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計未能綜合考慮系統(tǒng)總成本和碳排放量；或尚未考慮設(shè)備采用不同裝機容量對系統(tǒng)綜合運行成本的影響，或采用的是傳統(tǒng)容量優(yōu)化配置方法，并未提出多種不同容量優(yōu)化配置方案對系統(tǒng)綜合運行成本進行對比分析。
因此，針對上述問題，為實現(xiàn)多能互補能源系統(tǒng)的高效經(jīng)濟利用和容量配置優(yōu)化，本文以北方某園區(qū)為例，對風光儲多能互補能源系統(tǒng)的規(guī)劃優(yōu)化問題進行了研究和分析，提出了一種風光儲多能互補能源系統(tǒng)，建立了風光儲多能互補能源系統(tǒng)的能量模型。在此基礎(chǔ)上，開展能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化研究，綜合考慮系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和環(huán)保性，提出多能互補能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化策略，建立多目標規(guī)劃優(yōu)化模型。最后，通過智能算法對模型進行了求解，得到了綜合性最佳的風光儲多能互補能源系統(tǒng)容量配置方案，為風光儲多能互補能源系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃和工業(yè)應(yīng)用提供參考和指導(dǎo)。
1 風光儲多能互補能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與能量模型
1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
本文針對北方地區(qū)供暖供電需求提出了風光儲多能互補能源系統(tǒng)，如圖1所示。該系統(tǒng)包含光伏發(fā)電機組、風力發(fā)電機組、燃氣輪機、儲電單元、槽式太陽能集熱系統(tǒng)、蓄熱單元、電加熱器、余熱鍋爐、燃氣鍋爐以及集成控制系統(tǒng)。系統(tǒng)運行時，采用以熱定電的運行模式，在全方位保障供電和熱量供應(yīng)的前提下充分利用風光等可再生能源。
圖1 風光儲多能互補能源系統(tǒng)
系統(tǒng)供電時，以光伏發(fā)電和風力發(fā)電為主電源，儲電單元用以穩(wěn)定系統(tǒng)輸出和平抑負荷，燃氣輪機作為備用電源。用電低谷時，可再生能源產(chǎn)生的電量直接供用戶使用，多余電量優(yōu)先存儲在儲電單元中，若仍有剩余則使用電加熱器加熱進行熱量補充；用電高峰時，主電源首先保證用戶需求，不足時儲電單元進行補充，儲電單元不足時啟動燃氣輪機，并從經(jīng)濟性和環(huán)保性的角度考慮是否從電網(wǎng)購電。
系統(tǒng)供熱時，以槽式太陽能集熱系統(tǒng)作為主熱源，余熱鍋爐、電加熱器為輔助熱源，燃氣鍋爐為備用熱源。用熱低谷時，可再生能源產(chǎn)生的熱量直接供用戶使用，槽式太陽能集熱系統(tǒng)、余熱鍋爐、電加熱器產(chǎn)生的多余熱量儲存于蓄熱單元；用熱高峰時，槽式太陽能集熱系統(tǒng)、余熱鍋爐、電加熱器、蓄熱單元產(chǎn)生的熱量供給不足時，由燃氣鍋爐補充。
1.2 能量模型
為了開展能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化研究，本文建立了風光儲多能互補能源系統(tǒng)的能量模型，主要包括以下部分。
1.2.1 光伏發(fā)電模型
光伏發(fā)電機組輸出功率通常取決于當?shù)靥栞椛鋸姸?，因此結(jié)合太陽輻射強度的數(shù)據(jù)進行精確計算，其計算公式方法見式(1)~式(2)。
1.2.2 風力發(fā)電模型
1.2.3 燃氣輪機模型
燃氣輪機發(fā)電量是根據(jù)用戶電負荷和可再生能源發(fā)電量確定所需的發(fā)電量，其計算方法見式(4)~(9)。
1.2.4 儲電單元模型
儲電單元種類豐富，與傳統(tǒng)鉛酸電池相比，鉛炭電池通過在鉛酸電池負極中加入活性碳材料來提高電池的性能，循環(huán)壽命提高了3倍，充電速度提高了8倍，放電功率提高了3倍，具有性價比高、安全穩(wěn)定等優(yōu)點?？紤]到放電性能、使用壽命和安全穩(wěn)定性等方面，選用鉛炭電池。鉛炭電池的充電和放電過程的數(shù)學(xué)模型計算方法見式(12)~(14)。
1.2.5 槽式太陽能集熱器模型
集熱效率是槽式太陽能集熱器性能的重要指標，表征了槽式太陽能集熱器對太陽輻射的利用率，槽式太陽能集熱器的出力模型可以用式(15)表示。
1.2.6 燃氣鍋爐模型
1.2.7 蓄熱單元模型
2 系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法
2.1 多能互補能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化策略
圖2為多能互補能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化仿真流程。供熱子系統(tǒng)需要滿足供熱負荷，并將多余的熱量儲存于蓄熱單元中。當槽式太陽能集熱器無法滿足熱需求時，蓄熱單元釋放熱量進行補充；若熱負荷仍未得到滿足，則啟用余熱鍋爐，若仍不足，進而啟動燃氣鍋爐和電加熱器。供電子系統(tǒng)負責滿足系統(tǒng)的供電需求。對比風力發(fā)電、光伏發(fā)電和燃氣輪機產(chǎn)生的電量與系統(tǒng)的供電需求，儲能系統(tǒng)依據(jù)內(nèi)部運行策略執(zhí)行充電或放電操作，而電網(wǎng)作為供電系統(tǒng)的輔助電源，確保在電量過?；虿蛔銜r進行供電的買賣。
圖2 運行仿真流程圖
2.1.1 供電子系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計
供電系統(tǒng)旨在滿足終端用戶即需求方的供電負荷，其中電能的主要來源包括風力發(fā)電、光伏發(fā)電及燃氣輪機。風力發(fā)電機組和光伏發(fā)電機組的發(fā)電能力受到風速和太陽輻射強度的直接影響。同時，儲能電池根據(jù)綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部的負荷差異以及預(yù)先設(shè)定的充放電策略進行操作，調(diào)整了多能互補能源系統(tǒng)內(nèi)部的負荷平衡，進而在供電子系統(tǒng)與外部電網(wǎng)之間進行有效互動與調(diào)節(jié)。在供電子系統(tǒng)中，功率平衡的維持可以通過式(19)表示。
2.1.2 供熱子系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計
2.2 多能互補能源系統(tǒng)多目標規(guī)劃優(yōu)化模型
2.2.1 目標函數(shù)
多能互補能源系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型以經(jīng)濟性與碳排放量作為計算指標制定目標函數(shù)。
（1）系統(tǒng)年總成本
表1 碳排放因子參數(shù)表
2.2.2 約束條件
（1）設(shè)備的輸出限制
考慮到占地面積及系統(tǒng)的熱電負荷需求存在最大值，根據(jù)多能互補能源系統(tǒng)的經(jīng)濟運行目標，選擇典型日為代表，優(yōu)化求解得到設(shè)備配置方案。上述裝機容量需要滿足一定的約束條件，其表達方法如式(28)~式(33)。
3 多能互補能源系統(tǒng)容量配置分析
以我國北方某園區(qū)為例，采用改進型非支配遺傳算法(NSGA-II)和逼近理想解排序法(TOPSIS)對多能互補能源系統(tǒng)容量配置和優(yōu)化調(diào)度模型進行模擬仿真計算，基于系統(tǒng)低成本運行和環(huán)境友好的多目標優(yōu)化分析，研究確定了該系統(tǒng)的綜合性最優(yōu)容量配置方案。
3.1 系統(tǒng)模擬仿真參數(shù)
3.1.1 可再生能源參數(shù)
案例分析對象的可再生參數(shù)選用《中國建筑熱環(huán)境分析專用氣象數(shù)據(jù)集》典型氣象年，如圖3和圖4所示。該地區(qū)在春季和夏季的太陽能輻射尤為強烈，特別是在夏季，光照強度分布為密集狀。在春季和夏季的風速相對較低，峰值風速未超過15 m/s，且通常維持在10 m/s以下；相較之下，在秋季和冬季，風速顯著增加，最高風速能夠達到25 m/s。
圖3 全年太陽總輻射強度示意圖
圖4 全年風速情況
3.1.2 負荷參數(shù)
本文利用HDY-SMAD軟件進行負荷模擬，充分考慮建筑能耗、工業(yè)活動能耗、生產(chǎn)生活能耗，得到全年8760 h的熱、電負荷數(shù)據(jù)，如圖5和圖6所示。12月至次年2月最高熱負荷達到450 kW，其余熱負荷處于較低水平；6月至8月的電負荷顯著高于9月至次年2月的電負荷，最高電負荷達到315 kW。
圖5 全年電負荷
圖6 全年熱負荷
3.1.3 經(jīng)濟與技術(shù)參數(shù)
系統(tǒng)配置容量的優(yōu)化通過設(shè)定兩類參數(shù)進行：一類為經(jīng)濟技術(shù)參數(shù)，另一類為優(yōu)化參數(shù)。所采用的多能互補能源系統(tǒng)的天然氣價格為2.45 CNY/m2，以天然氣的低熱值9.78 kWh/m3為基礎(chǔ)進行功率轉(zhuǎn)換。關(guān)于能源系統(tǒng)的具體分時價格參見表2。
表2 園區(qū)多能互補能源系統(tǒng)的峰平谷分時價格
注：平段為06：00—08：00、12：00—16：00、20：00—22：00；高峰為08：00—12：00、16：00—20：00；低谷為22：00—06：00。
在本系統(tǒng)的設(shè)備容量規(guī)劃中，納入了生命周期、初始投資、運營、維護以及置換成本等經(jīng)濟參數(shù)，同時考量了額定功率和效率等技術(shù)參數(shù)。表3列出了主要設(shè)備的技術(shù)參數(shù)，表4展示了經(jīng)濟參數(shù)。對于所提到的多能互補能源系統(tǒng)，其使用壽命被設(shè)定為20年，通貨膨脹率及殘值率均為5%。除了儲電單元和蓄熱單元，因其周期性充放電行為設(shè)定的使用期限為10年，其他設(shè)備均有20年的使用壽命。因此，對于儲能設(shè)備，需考慮置換成本。同時，天然氣燃燒產(chǎn)生的直接碳排放因子以及從電網(wǎng)購入供電的間接碳排放因子均在表3中給出。
表3 主要設(shè)備技術(shù)參數(shù)
表4 主要設(shè)備經(jīng)濟參數(shù)
注：本文定義的運行成本涵蓋了系統(tǒng)的日常運行、人力成本等折算后的費用，而天然氣使用設(shè)備的消耗費用則單獨計算。在表格中提及的燃氣輪機和燃氣鍋爐運行成本不包含天然氣的用氣成本。
3.2 多能互補能源系統(tǒng)多目標容量配置最優(yōu)結(jié)果解集
鑒于應(yīng)用對象最高用電負荷為315 kW，考慮到多能互補能源系統(tǒng)中清潔能源出力的波動性，過分依賴單一能源會導(dǎo)致整個系統(tǒng)供能穩(wěn)定性下降，需要規(guī)模合適的多種設(shè)備配置容量。因此，光伏機組容量配置邊界和風力機組容量配置邊界均設(shè)置為300 kW。
在本文中，系統(tǒng)的模擬仿真時間為8760小時，以1小時為時間步長；采用了NSGA-Ⅱ進行多目標優(yōu)化，初始種群規(guī)模設(shè)為100，最大迭代次數(shù)限制為100次，交叉概率定為0.9，變異概率設(shè)定為0.1，以及優(yōu)秀種群比例定在0.3，具體優(yōu)化參數(shù)可見表5。
表5 NSGA-II優(yōu)化參數(shù)
3.3 結(jié)果及分析
通過NSGA-Ⅱ100次迭代計算，產(chǎn)生了155組屬于帕累托前沿的解集，即最優(yōu)系統(tǒng)年總成本與系統(tǒng)最優(yōu)年碳排放量，如圖7所示。兩個目標函數(shù)之間存在明顯的負相關(guān)性。因此，需要結(jié)合逼近理想解排序法確定能互補能源系統(tǒng)的綜合性最佳優(yōu)化配置方案。
圖7 全年電負荷帕累托最優(yōu)解集
對獲得的帕累托前沿解集進行標準化處理，消除量綱的影響；之后設(shè)置配置方案決策權(quán)重，從而最終確定容量最佳匹配方法。本文以經(jīng)濟性與碳排放量作為計算指標制定目標函數(shù)，兩者重要性一致，權(quán)重均設(shè)為0.5。此外，設(shè)定了兩個對照組，一個對照組偏向于經(jīng)濟性(權(quán)重設(shè)為1，0)，另一個偏向于最小化碳排放量(權(quán)重設(shè)為0，1)。3種權(quán)重配置方案的詳細信息見表6。
表6 配置方案決策權(quán)重
3個方案的目標函數(shù)值如表7所示。經(jīng)濟性最佳的方案在帕累托解集中顯示出最低的年度總成本，該成本比綜合性最佳容量配置方案低了5.76%，然而這導(dǎo)致了最不理想的碳排放性能；而在碳排放最佳的方案中，盡管實現(xiàn)了最低的碳排放量，但以犧牲系統(tǒng)整體經(jīng)濟性為代價，使得年度成本比綜合性最佳容量配置方案高出12.87%。綜合性最佳容量配置方案相較于僅考慮經(jīng)濟性的方案，環(huán)境友好程度更高，碳排放量降低了6.92%；相較于僅考慮碳排放量的方案經(jīng)濟性更優(yōu)，年成本降低了11.41%。
表7 基于TOPSIS的最優(yōu)方案目標函數(shù)值
Table 7 Objective function value of optimal scheme based on TOPSIS
在通過NSGA-Ⅱ和TOPSIS方法的聯(lián)合優(yōu)化后，依據(jù)所確定的最佳容量配置方案的目標函數(shù)值，確定了系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果，如表8所示。方案中，光伏、風力發(fā)電機組和槽式太陽能集熱器皆配置至其最大容量，這一策略的優(yōu)勢在于風電和光伏均屬于清潔能源機組，且與燃氣輪機相比，這三者的投資成本和運維成本顯著較低。同時，利用風電和光伏能顯著減少從電網(wǎng)購買的電量，利用太陽能可顯著減少傳統(tǒng)能源供熱量，降低多能互補能源系統(tǒng)的投資成本，也減少了碳排放量，具備明顯的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。此外，最優(yōu)方案中配置了相對較高的儲電單元容量，這主要是因為儲電單元能充分利用分時電價，顯著降低系統(tǒng)的運營成本，并且在使用儲電單元進行調(diào)峰時不產(chǎn)生碳排放。燃氣輪機利用天然氣作為燃料，可進行余熱回收利用和發(fā)電，產(chǎn)生的供電可以滿足當?shù)毓╇娯摵尚枨?，從而降低配電網(wǎng)的輸電負擔和下網(wǎng)電量。
表8 基于TOPSIS的綜合性最佳容量配置方案
4 基于源荷平衡的多能互補能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度分析
4.1 冬季典型日分析
冬季的典型日的電負荷和熱負荷如圖8所示。從圖8可以看出，18∶00電負荷的最大值為190.12 kW，2∶00電負荷最小值為69.14 kW；16∶00熱負荷的最大值為379.83 kW，5∶00熱負荷的最小值為164.06 kW。
圖8 冬季典型日的電熱負荷
圖9為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。冬季典型日電負荷較小，在充分利用風光資源的前提下，將多余的可再生能源電力儲存起來，用于平抑其他時段的電負荷需求，電量富余時進行電加熱器加熱。5∶00—16∶00，可再生能源出力大于電負荷需求，多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為56.68kW；17∶00—22∶00，儲電單元放電，與可再生能源發(fā)電一起保障電負荷；2∶00—5∶00、23∶00—24∶00，電負荷較小，多余的電量進行電加熱器加熱，電加熱器最大出力為52.41 kW。
圖9 冬季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖10為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。由于冬季典型日熱負荷較大，因此在充分利用風光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，燃氣鍋爐作為補充，考慮到余熱鍋爐運行成本較高，結(jié)合冬季電負荷需求特性，適當開啟余熱鍋爐，最后在風力出力較旺盛的時段，采用電加熱器加熱進行熱量補充。冬季熱負荷需求旺盛，而電負荷需求一般，全天開啟燃氣鍋爐滿足熱負荷需求，燃氣鍋爐最大出力為278.22 kW。2∶00—5∶00、23∶00—24∶00，可再生能源電量進行電加熱器加熱。
圖10 冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
4.2 過渡季典型日分析
過渡季典型日的電負荷和熱負荷如圖11所示。從圖11可以看出，15∶00電負荷的最大值為223.62 kW，3∶00電負荷的最小值為81.32 kW；18∶00熱負荷的最大值為183.99 kW，3∶00熱負荷的最小值為13.72 kW。
圖11 過渡季典型日的電熱負荷
圖12為過渡季節(jié)典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。在充分利用風光資源的前提下，將多余的可再生能源電力儲存起來，用于平抑其他時段的電負荷需求。在其他時段，由儲電單元放電提供電力，在需求緊缺的情況下，開啟燃氣輪機補充電源電力。2∶00—7∶00，可再生能源出力大于電負荷需求，多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為113.25 kW；9∶00—14∶00和19∶00—21∶00儲電單元放電，提供電力支持；8∶00—10∶00和16∶00—23∶00可再生能源出力下降，供電出現(xiàn)少量缺口，由燃氣輪機發(fā)電補充電源電力。
圖12 過渡季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖13為最優(yōu)配置方案下冬季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。由于過渡季典型日電負荷和熱負荷都適中，在充分利用風光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，余熱鍋爐和燃氣鍋爐作為補充熱源。11∶00—15∶00槽式太陽能集熱器供熱可以完全滿足熱負荷的需求，多余的熱量存儲在蓄熱槽中；16∶00—19∶00采用蓄熱單元放熱進行熱量補充；8∶00—10∶00、16∶00—23∶00余熱鍋爐進行熱量補充，最大出力為24.08 kW；19∶00—次日10∶00燃氣鍋爐進行熱量補充，燃氣鍋爐最大出力為159.13 kW。
圖13 過渡季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
4.3 夏季典型日分析
夏季典型日電負荷和熱負荷，如圖14所示。從圖14可以看出，14∶00電負荷最大值為295.23 kW，2∶00電負荷最小值為113.75 kW；20∶00熱負荷最大值為167.75 kW，3∶00熱負荷最小值為18.58 kW。
圖14 夏季典型日的電熱負荷
圖15為夏季典型日的供電子系統(tǒng)出力圖。夏季典型日電負荷較大，在充分利用風光資源的前提下，將多余的可再生能源供電儲存起來，用于平抑其他時段的電負荷需求。在其他時段，由儲電單元放電提供電力，在需求緊缺的情況下，開啟燃氣輪機補充電源電力。3∶00—7∶00、13∶00—16∶00，可再生能源出力及電價低谷期的購電量大于電負荷需求，將多余的電量存儲在儲電單元中，最大儲電功率為80.06 kW；8∶00—10∶00、18∶00—和22∶00儲電單元放電，提供電力支持。
圖15 夏季典型日的供電子系統(tǒng)出力
圖16為最優(yōu)配置方案下夏季典型日的供熱子系統(tǒng)出力圖。在充分利用風光資源的前提下，由清潔能源槽式太陽能集熱器優(yōu)先供熱，余熱鍋爐和燃氣鍋爐作為補充，結(jié)合夏季電負荷需求較高的特性，優(yōu)先開啟余熱鍋爐進行熱量補充。余熱鍋爐最大出力為24.075 kW。燃氣鍋爐最大出力為101.34 kW。15∶00—18∶00槽式太陽能集熱器的出力多于熱負荷，多余的熱量存儲于蓄熱槽中；19∶00—22∶00蓄熱槽放出熱量，供給用戶用熱需求。
圖16 夏季典型日的供熱子系統(tǒng)出力
5 結(jié)論
為了實現(xiàn)可再生能源系統(tǒng)連續(xù)、穩(wěn)定、可控、高效的能量供給，本文開展了風光儲多能互補能源系統(tǒng)容量配置研究，構(gòu)建了風光儲多能互補能源系統(tǒng)的框架，建立了系統(tǒng)及其關(guān)鍵部件的能量模型，定義了系統(tǒng)綜合成本和碳排放量最低的優(yōu)化目標函數(shù)及其約束條件，提出了基于NSGA-II的多目標優(yōu)化模型并采用TOPSIS決策分析求解方法，得到以下結(jié)論。
（1）建立的風光儲多能互補能源系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型及其求解方法，實現(xiàn)了在綜合考慮經(jīng)濟性與碳排放量最小化目標的約束下的系統(tǒng)最優(yōu)化配置，確定了光伏發(fā)電機組、儲電單元、槽式太陽能集熱器、燃氣輪機機組、風力發(fā)電機組、燃氣鍋爐、電加熱器及蓄熱槽單元等關(guān)鍵部件最佳容量配置，完成了基于源荷平衡的多能互補能源系統(tǒng)調(diào)度分析。
（2）基于NSGA-Ⅱ的多目標優(yōu)化規(guī)劃模型產(chǎn)生了155組屬于帕累托前沿的解集，通過TOPSIS決策分析方法得到了的綜合性最佳容量的配置方案，該方案相較于僅考慮經(jīng)濟性的方案，碳排放量降低了6.92%，相較于僅考慮碳排放量的方案年成本降低了11.41%。
（3）冬季典型日具有電負荷較小、熱負荷較大的特點，風光儲多能互補能源系統(tǒng)實現(xiàn)了富余可再生能源電能和熱能儲存，用于平抑其他時段的負荷需求，最大儲電功率為56.68 kW，最大電加熱功率為52.41 kW；過渡季典型日和夏季典型日具有電負荷較大、熱負荷較小的特點，系統(tǒng)富余電量存儲在儲電單元中，用于滿足用電峰值負荷，最大儲電功率分別為113.25 kW和80.06 kW。
