中國儲能網(wǎng)訊：摘要：科技園等商業(yè)園區(qū)的用電負(fù)荷類型多樣，用電特征和規(guī)律與傳統(tǒng)高耗能工廠園也有較大區(qū)別。通過分析商業(yè)園區(qū)多負(fù)荷特征和人員作息規(guī)律，基于分時電價機制采取低谷儲能峰平釋能的運行策略動態(tài)調(diào)整冷負(fù)荷側(cè)制冷機組功率和園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率，既實現(xiàn)了對蓄冰槽出力的優(yōu)化調(diào)度，同時由園區(qū)能量平衡原則得到儲能系統(tǒng)的實時充放電功率，實現(xiàn)對儲能功率和容量的配置。建立基于能效、經(jīng)濟、環(huán)境的多目標(biāo)優(yōu)化模型，分別實現(xiàn)蓄能裝置的循環(huán)電量和循環(huán)冷量最小、儲能系統(tǒng)成本及購電費用之和最少和環(huán)境污染成本最小。采用基于動態(tài)慣性權(quán)重的多目標(biāo)非支配粒子群算法對所建模型進行求解，對生成的Pareto解集使用模糊隸屬度法篩選得到最優(yōu)解。通過上海某商業(yè)園區(qū)算例驗證了所提方法的有效性和可行性。
引言
隨著我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)調(diào)整，商業(yè)園區(qū)規(guī)模不斷擴大，其用電、用能需求量持續(xù)攀高。園區(qū)中用電負(fù)荷類型多樣，對供電、供能質(zhì)量要求不斷提高。將太陽能與傳統(tǒng)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)相結(jié)合，基于生命周期法從能源、環(huán)境和經(jīng)濟角度對聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)備容量和運行策略進行優(yōu)化，實現(xiàn)綜合效益最大化。構(gòu)建包含儲熱的熱電聯(lián)產(chǎn)機組，將儲熱納入包含風(fēng)電的電力系統(tǒng)有功調(diào)度體系，通過仿真分析了儲熱提升風(fēng)電消納能力的效果。但是上述研究未考慮儲能技術(shù)在能源高效利用、多元負(fù)荷協(xié)同優(yōu)化運行方面的顯著優(yōu)勢?，F(xiàn)有商業(yè)區(qū)存在的負(fù)荷峰谷差大;用戶缺乏對市場價格信號或激勵機制的響應(yīng)，并且缺乏高效互動的運行機制等問題，可通過配置一定規(guī)模的儲能解決。
文獻[9-10]從容量配置、協(xié)調(diào)控制策略等不同方面先后開展了源/荷的相關(guān)研究，提倡儲能裝置連接在直流側(cè)與分布式電源作為整體通過電力電子接口連接到微電網(wǎng);文獻[11-12]在協(xié)調(diào)海水淡化負(fù)荷、蓄電池及柴油發(fā)電機運行功率分配策略的基礎(chǔ)上，提出了含風(fēng)/光/柴/蓄及海水淡化負(fù)荷的微電網(wǎng)多目標(biāo)容量優(yōu)化配置模型，建立了含系統(tǒng)投資運行成本和可再生能源利用比例的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)造了考慮分布式電源、儲能及柴機運行特點的約束條件，模型采用自適應(yīng)多目標(biāo)差分進化算法進行求解;文獻[13]根據(jù)樓宇的地理位置和用途，用建筑負(fù)荷動態(tài)模擬軟件DeST對于全年空調(diào)工況進行動態(tài)分析，選擇以燃氣內(nèi)燃機為原動機的冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)，并考慮利用補燃方式和電制冷機進行能量補充的2套BCHP系統(tǒng);之后參照傳統(tǒng)分產(chǎn)系統(tǒng)，基于一次能源節(jié)約率、年運行費用節(jié)約率和投資回收期等評價指標(biāo)對不同發(fā)電功率下的BCHP系統(tǒng)進行分析;文獻[14]在考慮電價不確定性和波動性的基礎(chǔ)上，建立決策過程的目標(biāo)函數(shù)，并提出通過儲能系統(tǒng)實現(xiàn)利潤最大化的動態(tài)規(guī)劃模型。然而上述研究多側(cè)重源/儲的協(xié)調(diào)應(yīng)用，幾乎不考慮負(fù)荷側(cè)的動態(tài)調(diào)度。由于商業(yè)園區(qū)具有多負(fù)荷特征，需結(jié)合用戶側(cè)負(fù)荷特性進行源/儲/荷三者的協(xié)同容量配置。
針對上述研究中存在的不足，本文在商業(yè)園區(qū)冷熱電多類型負(fù)荷聯(lián)產(chǎn)場景下，以夏季園區(qū)為例，研究儲能系統(tǒng)功率和容量配置。將儲能作為源/荷系統(tǒng)之間重要樞紐，在分時電價下采取低谷儲能峰平釋能的運行策略動態(tài)調(diào)整冷負(fù)荷側(cè)制冷機組功率和園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率，通過實現(xiàn)對蓄冰槽出力的優(yōu)化調(diào)度，由園區(qū)能量平衡原則得到儲能系統(tǒng)的實時充放電功率，從而實現(xiàn)對儲能功率和容量的配置。根據(jù)約束條件建立基于能效、經(jīng)濟、環(huán)境的多目標(biāo)優(yōu)化模型，分別實現(xiàn)蓄能裝置的循環(huán)電量和循環(huán)冷量最小、儲能系統(tǒng)成本及購電費用之和最少和環(huán)境污染成本最小。采用基于動態(tài)慣性權(quán)重的多目標(biāo)非支配粒子群算法對所建模型進行求解，對生成的Pareto解集使用模糊隸屬度法篩選得到最優(yōu)解。通過上海某商業(yè)園區(qū)算例驗證了所提方法的有效性和可行性。
1、商業(yè)園區(qū)源/儲/荷系統(tǒng)概況
1.1商業(yè)園區(qū)典型結(jié)構(gòu)分析
本文所述的商業(yè)園區(qū)夏季典型源/儲/荷結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)、光伏逆變器、儲能系統(tǒng)、儲能DC/AC變流器、常規(guī)電負(fù)荷、冰蓄冷空調(diào)、冷負(fù)荷、園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線、大電網(wǎng)。冰蓄冷空調(diào)的制冷機組利用從園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線獲取的電能制冷，將冷量直接供給冷負(fù)荷或送至蓄冰槽存儲，蓄冰槽存儲的冷量可通過換熱裝置供給冷負(fù)荷。當(dāng)園區(qū)中分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)不足以向負(fù)荷供電時，則從大電網(wǎng)購電，分布式發(fā)電為負(fù)荷供電后如有富余，則可向電網(wǎng)反送電。
1.2商業(yè)園區(qū)典型日光伏及負(fù)荷特性分析
商業(yè)園區(qū)內(nèi)的負(fù)荷變化與樓內(nèi)人員的活動規(guī)律有密切關(guān)系，主要包括常規(guī)電負(fù)荷、夏季冷負(fù)荷和冬季熱負(fù)荷。常規(guī)電負(fù)荷主要指照明、電梯、辦公電器等用電負(fù)荷，它們不隨室外空氣溫度的變化而變化，可認(rèn)為在全年期間保持基本穩(wěn)定。夏季冷負(fù)荷和冬季熱負(fù)荷不同時存在，但均與園區(qū)內(nèi)人員作息有密切關(guān)系，由于以高科技產(chǎn)業(yè)園為代表的商業(yè)園區(qū)內(nèi)的人員作息幾乎不受季節(jié)影響，因此可認(rèn)為冬季夏季空調(diào)負(fù)荷變化特征基本保持一致。由文獻[17]可知，冰蓄冷空調(diào)在冬夏季不同制熱制冷工況下的能效比相匹配，用冰蓄冷機組可滿足該地區(qū)的供熱需求。通過對上海某商業(yè)園區(qū)全年負(fù)荷及光伏出力數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，選取的仿真數(shù)據(jù)來自夏季時段，獲得如圖2所示的典型日光伏出力、冷
電負(fù)荷及分時電價曲線圖。從圖2看出，光伏主要出力時段為早晨6點左右至下午6點左右，中午時刻達到峰值?？照{(diào)冷負(fù)荷從早上8點左右隨著樓內(nèi)人員工作的開始而迅速上升至高峰，12點左右午休時間有所下降，17點左右又隨著樓內(nèi)人員工作的結(jié)束迅速下降;電負(fù)荷的變化規(guī)律與此類似，在晚上10點至次日清晨最低，僅供維持基礎(chǔ)設(shè)備的運行以及外部照明。結(jié)合分時電價來看，冷電負(fù)荷高需求時段基本處于電價高峰期，因此通過儲能配置進行削峰填谷和能量再分配具有重要的經(jīng)濟價值和研究意義。
2、冰蓄冷空調(diào)特性及設(shè)備配置
隨著城市峰谷電價差增大，冰蓄冷空調(diào)采用冰作為儲能介質(zhì)，使大型空調(diào)機組在用電低谷期儲存能量，在電網(wǎng)供電高峰期釋放能量，達到移峰填谷、減少用電成本的目的。
2.1制冷機組工作特性
上海某商業(yè)園區(qū)采用離心式雙工況制冷機組，離心式制冷機組具有單機制冷容量大、轉(zhuǎn)速高、運行平穩(wěn)等優(yōu)點。雙工況機組有2種工作模式：空調(diào)模式和制冰模式。根據(jù)冷負(fù)荷特征和分時電價政策，可采用夜間電價低谷時段制冰，白天非谷時段空調(diào)制冷和蓄冰槽融冰釋冷相結(jié)合的運行策略。
2.2蓄冰槽容量配置
蓄冰槽的設(shè)備容量與制冷機組的耗電功率和雙工況模式下的制冷量有關(guān)。蓄冷功率為
因為主要對蓄冰系統(tǒng)進行優(yōu)化控制，考慮滿足冷負(fù)荷需求時有10%的裕量，蓄冰槽配置容量如下。
式中：N表示夜晚制冰時間，因本文采用由多目標(biāo)粒子群算法進行優(yōu)化的動態(tài)調(diào)度策略，夜晚制冰時間未知，假設(shè)最大制冰時長為電價8h谷時段;Qc為優(yōu)化日內(nèi)冷負(fù)荷總量。
3、商業(yè)園區(qū)多目標(biāo)優(yōu)化配置模型及求解
基于園區(qū)儲能系統(tǒng)與分布式電源、多類型負(fù)荷之間的關(guān)系，考慮電力市場價格機制、節(jié)能減排等政策引導(dǎo)，本文從能效因素、經(jīng)濟成本和環(huán)境效益3個角度構(gòu)建儲能系統(tǒng)功率和容量優(yōu)化配置時的目標(biāo)函數(shù)。
3.1優(yōu)化目標(biāo)一
儲能系統(tǒng)充、放電和蓄冰槽蓄、釋冷過程中均有能量的損失，放電深度也會影響設(shè)備使用壽命，為提高能源利用效率，減少由能量轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的能耗，第1個優(yōu)化目標(biāo)是使鋰電池循環(huán)電量和蓄冰槽循環(huán)冷量最小。因為一個優(yōu)化周期內(nèi)，儲能系統(tǒng)的始末荷電狀態(tài)和蓄冰槽儲冷狀態(tài)保持不變，故用充電量、蓄冷量表征循環(huán)電量和循環(huán)冷量。表示為
3.2優(yōu)化目標(biāo)二
第2個優(yōu)化目標(biāo)主要考慮商業(yè)園區(qū)用戶側(cè)經(jīng)濟效益，使配置儲能后的園區(qū)購電費用和儲能系統(tǒng)的投資及運行維護成本總和最小，表示為
3.3優(yōu)化目標(biāo)三
目前煤電在我國能源結(jié)構(gòu)中仍占有較大比重，為降低燃煤發(fā)電帶來的環(huán)境成本(環(huán)境控制成本，環(huán)境保護成本)，第3個目標(biāo)函數(shù)是發(fā)電側(cè)給園區(qū)供電產(chǎn)生的環(huán)境損失費用最少，此時商業(yè)園區(qū)從電網(wǎng)側(cè)購電量最少，不考慮園區(qū)多余電能外送情況。
3.4約束條件
本文對儲能系統(tǒng)進行優(yōu)化配置的同時兼顧了冰蓄冷空調(diào)的動態(tài)調(diào)度，約束條件由三部分組成。
3.4.1冰蓄冷空調(diào)側(cè)約束
3)狀態(tài)約束。
由于優(yōu)化周期具有連續(xù)性，應(yīng)使每個周期內(nèi)蓄冰槽的始末儲冷狀態(tài)保持一致。
4)負(fù)荷平衡約束。
制冷機組在白天空調(diào)工況下的制冷量和蓄冰槽釋冷量要滿足冷負(fù)荷需求。
園區(qū)在夜間電價低谷期無冷負(fù)荷，制冷機組制冷量全部供給蓄冰槽。
3.4.2儲能系統(tǒng)性能約束
1)荷電狀態(tài)約束。
儲能系統(tǒng)荷電量由下式推得
與式(12)相似，每個優(yōu)化周期的儲能電池初始荷電量保持一致，有
3.5儲能配置
3.6模型求解
Coello等學(xué)者提出的多目標(biāo)粒子群(multi-objectiveparticleswarmoptimization，MOPSO)算法作為一種高效的并行搜索算法，具有依賴經(jīng)驗參數(shù)少、收斂速度快、性能良好等優(yōu)點，可用于解決多目標(biāo)優(yōu)化過程中由于目標(biāo)之間相互沖突，很難找到一個真正意義上的最優(yōu)解問題。本文的3個目標(biāo)函數(shù)模型中存在復(fù)雜的耦合制約關(guān)系，因此選用MOPSO方法進行模型的優(yōu)化求解。
以典型日內(nèi)24個優(yōu)化時段中的制冷機組功率波動量和園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動量為決策變量，綜合考慮園區(qū)內(nèi)負(fù)荷和光伏出力情況確定各決策變量的上、下限，采用基于非支配解的動態(tài)慣性權(quán)重多目標(biāo)粒子群算法求解模型。算法流程圖見圖3。
3.7選取最終解
在實際工程中，決策人員要綜合考慮能效、經(jīng)濟和環(huán)境3個指標(biāo)從一組Pareto最優(yōu)解集中選取最優(yōu)解，本文采用模糊隸屬度函數(shù)來對每一個目標(biāo)分別構(gòu)造隸屬度函數(shù)，將其轉(zhuǎn)化為對優(yōu)化結(jié)果的滿意度，通過滿意度比較找出最終解。定義模糊隸屬度函數(shù)為
式中：μ(p)為每個解中單個目標(biāo)函數(shù)滿意度值;Pmin和δ分別為Pareto最優(yōu)解集中該目標(biāo)函數(shù)的最小值和函數(shù)取值范圍。當(dāng)μ=0時表示對某個目標(biāo)函數(shù)值完全不滿意，而當(dāng)μ=1時表示對某個目標(biāo)函數(shù)值完全滿意。對于Pareto最優(yōu)解集中的每個解，根據(jù)下式求解其標(biāo)準(zhǔn)化滿意度值，其中標(biāo)準(zhǔn)化滿意度值最大的解即為最終所選解。
4、算例分析
4.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
上海某商業(yè)園區(qū)所用儲能裝置為鋰電池，表1為上海市分時電價，園區(qū)內(nèi)典型日光伏出力及負(fù)荷特征曲線見圖2，具體數(shù)據(jù)見表2。園區(qū)中各組件參數(shù)如表3所示。
4.2仿真與分析
在Matlab平臺上利用MOPSO算法對優(yōu)化模型進行求解，設(shè)定種群數(shù)量50，最大迭代次數(shù)100，慣性權(quán)重動態(tài)調(diào)整上下限為0.9和0.1。得到典型日光伏出力下3個目標(biāo)函數(shù)的Pareto前沿見圖4中黑色圖例標(biāo)示部分。考慮到光伏出力變化的影響，圖4還加入了晴天和陰天場景下的仿真結(jié)果對比，相應(yīng)場景下的配置方案和指標(biāo)變化如表4所示。
圖4中：1)由優(yōu)化算法得到的Pareto前沿是一系列互不支配的非劣解集合，不存在使所有目標(biāo)均達到最優(yōu)的解，決策者可根據(jù)實際規(guī)劃和側(cè)重選擇合適的配置結(jié)果。本文采用3.7節(jié)中所述的通過模糊隸屬度函數(shù)求取Pareto最優(yōu)解集中每個解的滿意度的方法，選擇綜合滿意度值最大的解作為最優(yōu)解。2)不同場景下的儲能系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化配置得出的pareto解集各不相同，結(jié)合表4可知，晴天光伏輻照充足，出力較大，園區(qū)內(nèi)凈負(fù)荷(實際負(fù)荷與光伏出力的差值)減小，所需配置的儲能功率和儲能容量較典型日有所降低，3個優(yōu)化目標(biāo)數(shù)值也相應(yīng)減小。陰天光伏板接收的輻射減少，出力較小，儲能配置容量及各項指標(biāo)均有增加?？梢姴煌墓夥隽η闆r會影響儲能的充放電功率和容量配置。
下面以光伏典型日工況為例展開進一步分析。優(yōu)化前園區(qū)未配置儲能電池，凈購電費用為4.3844*104元，電廠環(huán)境損失費用為1.5521*103元;配置后鋰電池額定功率1.327*103kW，額定容量8.03*103kW×h，此時園區(qū)經(jīng)濟成本(目標(biāo)函數(shù)2)為3.8436*104元，電廠環(huán)境損失費用(目標(biāo)函數(shù)3)為178.8元，比原系統(tǒng)均有降低，能效指標(biāo)即目標(biāo)函數(shù)1的結(jié)果為3.517*106kW。
圖5—7為典型日光伏出力下優(yōu)化調(diào)度后冰蓄冷空調(diào)運行狀態(tài)。
由上圖看出，蓄冰槽在電價低谷時段勻速蓄冷，對冷負(fù)荷側(cè)起到填谷作用的同時保證制冷機組功率的穩(wěn)定;在電價非谷時段釋冷，與制冷機組共同承擔(dān)冷負(fù)荷需求從而減小對電網(wǎng)的依賴程度。圖7中的蓄冰槽儲冷狀態(tài)表示實時蓄冷量與蓄冰槽額定容量的比值，在優(yōu)化調(diào)度過程中實時蓄冷量始終保持在允許范圍內(nèi)(與額定容量比值處于0.1—0.9之間)。
由園區(qū)內(nèi)能量平衡約束式(21)和圖8—10可知，聯(lián)絡(luò)線功率的波動量與儲能功率和制冷機組功率波動量之和保持一致。儲能系統(tǒng)采用在負(fù)荷較低的電價谷時段恒功率充電，在負(fù)荷集中的峰平時段放電的運行策略，聯(lián)合制冷機組最大限度降低了聯(lián)絡(luò)線在負(fù)荷高峰時段的購電需求從而減少園區(qū)側(cè)購電成本，提高了園區(qū)的經(jīng)濟效益，充放電過程中儲能電池的荷電狀態(tài)SSOC在限定范圍0.1—0.9內(nèi)變化。
4.3儲能配置的敏感性分析
在4.2仿真與分析中可知光伏電站的出力特性對儲能配置結(jié)果有較大影響，光伏出力越大，新能源發(fā)電對園區(qū)的貢獻度越高，園區(qū)內(nèi)凈負(fù)荷(實際負(fù)荷與光伏出力的差值)越小，可以減少儲能需配容量;此外，設(shè)備造價也是影響儲能容量的重要因素，目前儲能造價仍偏高，尚未達到規(guī)?；度腚A段，隨著相應(yīng)政策的扶持和儲能技術(shù)的提升，儲能成本將大幅下降，可以配置更多的儲能容量。
5、結(jié)論
分析典型商業(yè)園區(qū)多類型負(fù)荷特征和人員作息規(guī)律，考慮源/儲/荷協(xié)同運行策略，在峰平谷分時電價下根據(jù)約束條件建立基于能效、經(jīng)濟、環(huán)境的多目標(biāo)儲能優(yōu)化配置模型，分別實現(xiàn)蓄能裝置的循環(huán)電量和循環(huán)冷量最小(減少能量傳遞過程中的損耗)、儲能系統(tǒng)成本及購電費用之和最少和環(huán)境污染成本最小。模型以優(yōu)化日內(nèi)制冷機組和園區(qū)與電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動量為決策變量，采用基于動態(tài)慣性權(quán)重的非支配多目標(biāo)粒子群算法進行求解，對生成的Pareto解集使用模糊隸屬度法篩選得到最優(yōu)解。通過上海某商業(yè)園區(qū)算例驗證了所提方法的有效性和實用可行性。
結(jié)果顯示：1)由多目標(biāo)粒子群算法得到的非支配三維Pareto前沿可為折中選取能效最大化、經(jīng)濟最優(yōu)化、環(huán)境污染最小化這組目標(biāo)提供豐富的信息。2)與單一類型的常規(guī)電負(fù)荷相比，園區(qū)中冷熱電聯(lián)供的能源系統(tǒng)增加了儲能合理配置的復(fù)雜度，通過對冷負(fù)荷側(cè)的蓄能裝置進行優(yōu)化調(diào)度降低了電網(wǎng)在電價高峰期的冷負(fù)荷供電壓力;儲能可實現(xiàn)園區(qū)能量的再分配，給園區(qū)帶來顯著的經(jīng)濟效益，同時兼顧企業(yè)社會責(zé)任最大限度減輕電廠供給側(cè)產(chǎn)生的環(huán)境污染?？紤]到光伏發(fā)電和負(fù)荷全年的特性的變化會對儲能配置產(chǎn)生影響，下一步研究工作將對此進行后續(xù)深入研究。(楊錫運 張璜 修曉青 付果 李建林)
原標(biāo)題:基于商業(yè)園區(qū)源/儲/荷協(xié)同運行的 儲能系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化配置
