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      考慮新建工業(yè)園區(qū)用能不確定性的“源-儲”魯棒優(yōu)化配置

      2020-10-09 11:01:23徐夏怡宮瑤李玉衡
      軟件 2020年8期

      徐夏怡 宮瑤 李玉衡

      摘 ?要: 工業(yè)園區(qū)用戶能源需求種類多樣,用能量大,是未來多能互補、能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的重要落腳點之一。其中,新建工業(yè)園區(qū)因產(chǎn)權(quán)清晰、責權(quán)明確而成為投資方的關(guān)注熱點。但是,如何合理配置園區(qū)供能設(shè)施,從而保證在入駐企業(yè)用能不確定性的情況下的投資收益,是困擾投資方的一項難題。本文考慮園區(qū)三類典型入駐企業(yè)用能特征,建立以投資收益最大化為目標的園區(qū)“源-儲”魯棒優(yōu)化配置模型,保證投資收益。首先,基于數(shù)據(jù)搜集整理獲得三類典型企業(yè)的用能負荷特征,獲得其在典型工況下的用電、用熱、用冷負荷曲線。其次,綜合考慮光伏、冷熱電三聯(lián)供、儲能等設(shè)備投資,建立適應(yīng)入駐企業(yè)用能特征不確定性的“源-儲”魯棒優(yōu)化配置模型,并基于MATLAB CPLEX工具包進行求解。最后,以某工業(yè)園區(qū)為算例,驗證所建模型的有效性。仿真結(jié)果表明,本文建立的新建工業(yè)園區(qū)“源-儲”魯棒優(yōu)化配置模型可以有效保證園區(qū)企業(yè)用能不確定情況下的投資收益,為吸引投資、合理配置提供科學依據(jù)。

      關(guān)鍵詞: 新建工業(yè)園區(qū);多能互補;用能不確定性;魯棒優(yōu)化配置

      中圖分類號: O224 ? ?文獻標識碼: A ? ?DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.08.019

      本文著錄格式:徐夏怡,宮瑤,李玉衡,等. 考慮新建工業(yè)園區(qū)用能不確定性的“源-儲”魯棒優(yōu)化配置[J]. 軟件,2020,41(08):62-66

      【Abstract】: Industrial park users have a variety of energy needs, which is one of the important footholds for future complementary and energy Internet construction. How to properly allocate the park's energy supply facilities to ensure the return of profits in the uncertainties of the energy demand of the settled enterprises is a problem. This paper considers the energy characteristics of three typical types of enterprises. Firstly, based on the energy load characteristics of three typical enterprises, the power consumption, heat and cooling load curves are obtained. Secondly, consider the wind power, photovoltaic, cold and heat electricity triple supply, energy storage and other equipment investment, establish a “source-storage” robust optimization configuration model, and solve it based on MATLAB CPLEX toolkit. Finally, verify the validity of the model. The simulation results show that the model can guarantee the investment income of the park enterprises with uncertain energy demand.

      【Key words】: New industry park; Source storage comprehensive configuration; Demand uncertainty; Robust optimization

      0 ?引言

      隨著我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)調(diào)整,新建工業(yè)園區(qū)規(guī)模不斷擴大,能源需求量持續(xù)攀高。園區(qū)中能源負荷需求呈現(xiàn)多樣化,對供電、供冷、供熱質(zhì)量要求不斷提高,工業(yè)園區(qū)配置也隨之相應(yīng)調(diào)整[1]。新建園區(qū)在實際配置和運行時還面臨著冷、熱、電負荷需求的多重不確定性問題[2],所以新建園區(qū)的投資者需要合理配置園區(qū)供能設(shè)施,兼顧預期的企業(yè)需求與投入產(chǎn)出關(guān)系,保證在不同負荷需求的企業(yè)入駐情況下的投資收益。因此在充分考慮入住企業(yè)用能不確定性的基礎(chǔ)上進行魯棒優(yōu)化配置,具有重要的實際意義。

      現(xiàn)有研究已有一些針對分布式電源和儲能的優(yōu)化配置方法,但絕大部分文獻采用了確定性模型。文獻[3]從能源調(diào)度角度出發(fā),對工業(yè)園區(qū)混合能源系統(tǒng)進行建模,利用粒子群算法求解,得到了區(qū)域綜合能源多能互補的優(yōu)化配置方案,但忽略了企業(yè)入駐不確定性對園區(qū)能源負荷的影響;文獻[4]對風光組合系統(tǒng)進行成本建模,利用遺傳算法進行裝機容量優(yōu)化配置,降低系統(tǒng)成本,但所建模型沒有充分考慮配置儲能和各設(shè)備工作特性,以及企業(yè)的負荷情況;文獻[5]根據(jù)各種設(shè)備的工作特性,系統(tǒng)性地建立了園區(qū)內(nèi)部供能和儲能設(shè)備的運行模型,為本文園區(qū)優(yōu)化配置模型的建立提供較為可靠的輔助;文獻[6-9]對園區(qū)配置進行了一定的概況分析,為本文提供了配置方案的基本參考;文獻[10]和[11]以電網(wǎng)公司作為投資主體,同時配置了分布式電源和儲能,但沒有從分布式發(fā)電商的角度進行考量。綜合來看,目前對于綜合能源的配置模型的研究理想化,缺少對不確定性的分析,對工業(yè)園區(qū)的建設(shè)缺少明確的參考性。本文在上述文獻已經(jīng)建立好的模型基礎(chǔ)上,結(jié)合其分析思路,對于負荷功率不確定性進行了重點研究,對新建工業(yè)園區(qū)能源負荷不確定性進行魯棒性優(yōu)化配置。

      因此,本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,提出了一種考慮入駐企業(yè)負荷需求不確定性的“源-儲”魯棒優(yōu)化配置模型,此模型能夠使得園區(qū)能源系統(tǒng)在負荷不確定時保證未來經(jīng)濟效益。在詳細調(diào)查各種典型企業(yè)能源日負荷曲線的情況下,以投資收益為最大化為目標函數(shù),綜合考慮了投資費用、運行費用,對新建工業(yè)園區(qū)的設(shè)備容量配置和運行策略進行了優(yōu)化分析,為新建園區(qū)投資方進行決策提供了參考依據(jù)。

      1 ?新建工業(yè)園區(qū)源-儲配置及企業(yè)負荷調(diào)度概況

      本文以對新建工業(yè)園區(qū)的光伏發(fā)電、CCHP機組和儲能的優(yōu)化配置為研究對象,結(jié)合光伏發(fā)電容量、冷熱電三聯(lián)供供能能量、以及儲能設(shè)備的最大充放功率,對一個調(diào)度周期內(nèi)的配置結(jié)果進行優(yōu)化。

      目前該工業(yè)園區(qū)總占地面積為S,考慮由不同負荷需求的三家企業(yè)入駐,經(jīng)過調(diào)研和數(shù)據(jù)處理,繪制得生物類企業(yè)、塑料加工企業(yè)、食品加工類企業(yè)三類企業(yè)在一天之內(nèi)的冷、熱、電負荷曲線。

      該負荷曲線為各類企業(yè)單位面積(100平米)對冷、熱、電的能量需求。入駐園區(qū)后,每家企業(yè)每小時的能量需求與其在園區(qū)中占地面積有關(guān)。

      儲能設(shè)備(蓄電池)充放功率上限0.25。天然氣價格為3.45元/m3,對應(yīng)單價0.34元/(kWh)。

      目標函數(shù)要求獲取在任何企業(yè)入駐情況下都能取得收益的決策方案,此時不確定量為3個企業(yè)的面積,面積與企業(yè)決策的成本收益之間有對應(yīng)關(guān)系,目標函數(shù)的收益模型可表示為面積的多元函數(shù),因此構(gòu)建多元函數(shù) (其中 、 、 分別為3個企業(yè)對于冷、熱、電個能量的折算總面積,p、q、s為三種能量供求相等時對應(yīng)的凈收益系數(shù)),利用約束條件限制解的范圍以及變量的初始條件,通過MATLAB繪圖函數(shù)繪制三維網(wǎng)格曲面,找到在任何企業(yè)入駐不確定情況下收益的最大值,隨后折算到對應(yīng)的機組容量配置方案,即對應(yīng)題目所需的決策方案。對于多產(chǎn)出的電量,需要配置一定的儲能設(shè)備進行存儲,以便于把多產(chǎn)生的電出售給電網(wǎng),因此儲能設(shè)備的配置需要根據(jù)供求相等時的函數(shù)所得f(x)的解 來分情況討論,如果解 對應(yīng)的電量收益大于建立儲能設(shè)備的成本,則需要建立合適容量的儲能設(shè)備。設(shè)儲能設(shè)備配置 臺,儲能對應(yīng)收益即為 ,(其中d為單位面積發(fā)電量售給電網(wǎng)的收益,e為每臺儲能設(shè)備的成本),則最終企業(yè)收益需要加入此部分。

      根據(jù)新建工業(yè)園區(qū)源-儲配置及企業(yè)負荷調(diào)度概況的分析,可以得到單位面積對應(yīng)的日總平均冷熱電能量需求簡化為42,37,144,三種供能設(shè)備每日產(chǎn)生能量為37,48,76,三家企業(yè)單位面積對應(yīng)的年總凈收益系數(shù)分別為p=46,q=52,s=28。對已經(jīng)建立魯棒優(yōu)化模型進行對偶轉(zhuǎn)換,將其轉(zhuǎn)換為(23)所示的確定性規(guī)劃問題,其次利用南方某工業(yè)園區(qū)的已知數(shù)據(jù),對目標函數(shù)及約束條件中的分時電價,購熱能價格,冷能價格及其能源系統(tǒng)中的設(shè)備參數(shù)等進行賦值,使部分參數(shù)轉(zhuǎn)換為確定值后。采用Yalmip工具箱和商業(yè)軟件Cplex在MATLAB中進行仿真分析,最后根據(jù)最優(yōu)面積分布來確定機組容量配置,利用MTALAB內(nèi)部固有函數(shù)獲取最小值,得到滿足條件的最優(yōu)情況,隨后根據(jù)儲能設(shè)備所需的配置容量,得到各類設(shè)備的容量最優(yōu)配置方案。

      得到繪制出的凈收益三維曲線如圖3。

      由MATLAB中的求最值函數(shù),可以得到模型中園區(qū)配置可獲得的最小收益為85,最大收益為96,對應(yīng)最優(yōu)配置解為30,45,25,即可得到制冷設(shè)備配置容量為34.05 kW,供熱設(shè)備配置容量應(yīng)為34.68 kW,供電設(shè)備配置容量為47.37kW,配置儲能設(shè)備為10 kW,假定每度電經(jīng)過儲能設(shè)備出售給電網(wǎng)所得的凈收益為2,則最終收益為96+2*240=576,與實際相符合,可以作為新建園區(qū)配置的參考。

      在本文中,不確定參數(shù)在一特定的有界空間內(nèi)變化,記Gt為不確定性范圍,ρ為不確定性水平,在各不確定性水平下,在XA、XB的不確定性集合中均勻生成3個隨機實現(xiàn)(例如:~[標稱值?ρGt,標稱值+ρGt])來評估所構(gòu)建的確定性模型與魯棒模型所獲得的解的性能[12],結(jié)果如表5所示。在所有不確定性水平下,魯棒模型所獲得的解總目標函數(shù)值最大,因此本文所構(gòu)建的魯棒模型在處理參數(shù)不確定性方面具有較好的穩(wěn)定性。

      如果采用其他配置方案,則可能會出現(xiàn)園區(qū)實際配置過多,企業(yè)實際負荷需求較少,造成多余配置部分由于沒有產(chǎn)生足夠利益而虧損成本值,如圖4所示,對于企業(yè)入駐占地面積情況進行多次隨機取值,找到對應(yīng)收益,根據(jù)結(jié)果判斷出所求解確實優(yōu)于其他配置解,因此經(jīng)仿真測驗結(jié)果可以證明此種保守配置方法的優(yōu)越性。

      6 ?結(jié)語

      本文提出一種考慮新建工業(yè)園區(qū)用能不確定性的“源-儲”魯棒優(yōu)化配置方法,即通過負荷調(diào)度以及對成本和收益的估算,列出目標函數(shù)以及約束條件的矩陣不等式方程,根據(jù)對偶原理轉(zhuǎn)換成線性最優(yōu)解問題,利用MATLAB工具函數(shù)進行求解,保證了投資的收益最大化,為投資商提供了參考。

      但論文將園區(qū)單位面積的產(chǎn)能收益轉(zhuǎn)化為面積的一次函數(shù)形式,實際上由于產(chǎn)能收益與園區(qū)規(guī)劃面積、時間狀況、成本對于投資決策的影響等因素的影響,產(chǎn)能收益與面積有更復雜的關(guān)系,在后續(xù)分析中可以對此進行改進。此外目標函數(shù)中,對于成本以及收益的計算排除了風能,但實際情況中對于風能這一能源也有廣泛應(yīng)用,再后續(xù)研究中應(yīng)加以考慮。

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