考慮生物質(zhì)廢物分類處理的微能源網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化模型

滕 云，孫 鵬，回 茜，陳 哲

（1.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院，遼寧省沈陽(yáng)市 110870；2.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心，遼寧省沈陽(yáng)市 110004；3.丹麥奧爾堡大學(xué)能源技術(shù)系，Aalborg DK-9220，丹麥）

0 引言

隨著工業(yè)化與城市化步伐加快，能源危機(jī)、大氣污染與“垃圾圍城”等問(wèn)題日益嚴(yán)峻，尋求多種能源間清潔、高效的供能方式已是當(dāng)務(wù)之急［1］。目前，“垃圾分類”和“無(wú)廢城市”等政策陸續(xù)頒布，旨在通過(guò)固體廢物源頭減量和資源化利用，形成城市的綠色發(fā)展方式和生活方式［2-3］。

微能源網(wǎng)（micro-energy network，MEN）作為能源互聯(lián)網(wǎng)的載體，是多種能源生產(chǎn)、消費(fèi)及存儲(chǔ)設(shè)備所構(gòu)成的高效智能的自治單元［4-5］。生物質(zhì)廢棄物的轉(zhuǎn)化與利用包含電-熱-氣等多種能源間的轉(zhuǎn)換，若其可以具備電、熱、氣多種能源的調(diào)節(jié)能力，并能夠彌補(bǔ)微能源網(wǎng)中多能源功率的缺額或需求，就可以大幅減少備用機(jī)組與多源儲(chǔ)能配置，從而降低調(diào)度運(yùn)行成本。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于生物質(zhì)發(fā)電應(yīng)用于多能源系統(tǒng)進(jìn)行了初步研究。文獻(xiàn)［6-7］考慮電熱反饋的沼氣池輸出模型，構(gòu)建了以沼-風(fēng)-光為動(dòng)力的全可再生能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)［8］研究了小型可補(bǔ)燃生物質(zhì)熱電聯(lián)產(chǎn)運(yùn)行特性，建立了考慮生物質(zhì)熱電聯(lián)供的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［9］研究了垃圾焚燒發(fā)電廠供能的數(shù)學(xué)模型，建立了“無(wú)廢城市”多能源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能模型。但該文獻(xiàn)對(duì)于廢物處理僅考慮了垃圾焚燒供能，而對(duì)于城市的垃圾處理應(yīng)考慮垃圾分類與環(huán)境效益的協(xié)調(diào)。

針對(duì)微能源網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方法，文獻(xiàn)［10-11］基于多種儲(chǔ)能建立了微能源網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，并為微能源網(wǎng)在生產(chǎn)和消費(fèi)方面提供了新思路，但該類微能源網(wǎng)仍然在峰值時(shí)段或平時(shí)段買電，從而增加了大電網(wǎng)負(fù)擔(dān)。文獻(xiàn)［12］考慮可控負(fù)荷的需求響應(yīng)能力，提出了基于清潔能源就地消納的微能源網(wǎng)自治策略。文獻(xiàn)［13］在文獻(xiàn)［12］的基礎(chǔ)上，建立一種電熱混合儲(chǔ)能模型，提出了基于多能源自治的微能源網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型，但該微能源網(wǎng)考慮的是減少與外部能源網(wǎng)絡(luò)的交互。文獻(xiàn)［14］從電網(wǎng)角度出發(fā)，提出了考慮電能交互的微網(wǎng)日前優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，但該類微能源網(wǎng)不能實(shí)現(xiàn)多種能源的自治。微能源網(wǎng)引入廢物處理設(shè)施后，仍需考慮以下問(wèn)題:兼容多種能源轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)設(shè)施的廢物處理供能系統(tǒng)，將使現(xiàn)有微能源網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)架與形態(tài)特征發(fā)生變化，如何協(xié)同多類型不同調(diào)節(jié)資源間的優(yōu)化運(yùn)行，對(duì)微能源網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和自治調(diào)節(jié)能力提出了新的挑戰(zhàn)。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文考慮微網(wǎng)供能區(qū)域內(nèi)的垃圾種類均可以采用生物質(zhì)方法進(jìn)行處理，提出一種以運(yùn)行成本最優(yōu)和生態(tài)效益最大為目標(biāo)的微能源網(wǎng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化模型?？紤]到微能源網(wǎng)的多能源源荷不確定性以及廢物產(chǎn)生量的不確定性，提出一種微能源網(wǎng)魯棒多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行求解。最后，以中國(guó)北方地區(qū)某微能源網(wǎng)為背景數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，算例結(jié)果驗(yàn)證了該微能源網(wǎng)具有良好的經(jīng)濟(jì)性和靈活性調(diào)節(jié)能力。

1 微能源網(wǎng)結(jié)構(gòu)與模型

1.1 含生物質(zhì)能源的微能源網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

含廢物處理設(shè)施的微能源網(wǎng)內(nèi)部能源供應(yīng)以風(fēng)電、光伏為主，引入可處理固體垃圾、生活污水的廢物能源化利用設(shè)備，以多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)作為靈活性調(diào)節(jié)資源。微能源網(wǎng)外部與配電網(wǎng)、配熱網(wǎng)、配氣網(wǎng)相連，其簡(jiǎn)圖如圖1所示。

圖1 微能源網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of micro-energy network

針對(duì)垃圾分類后的干垃圾、濕垃圾及其他城市廢物，需要采用不同的生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換和處理方式，而不同的處理方式消耗和產(chǎn)生的能源種類和特性也不同。因此，本文提出一種綜合考慮多種垃圾處理方式的廢物能源化利用系統(tǒng)，如圖2所示。

圖2 廢物能源化利用系統(tǒng)Fig.2 Energy utilization system of waste

圖2中的廢物能源化利用系統(tǒng)可分為3個(gè)部分:熱解氣化發(fā)電（pyrolysis power generation，PG）單元、污水處理（sewage treatment，ST）單元，以及沼氣轉(zhuǎn)天然氣（biogas to gas，B2G）單元。各組成單元工作原理及其能源輸入、輸出特性如下。

1.2 PG單元模型

PG單元主要是指在缺氧條件下，利用高溫（600～800℃）使垃圾中的有機(jī)物分解成氫氣、天然氣等可燃?xì)怏w；燃?xì)庠?00～1 000℃燃燒做功驅(qū)動(dòng)內(nèi)燃機(jī)發(fā)電，高溫余熱煙氣經(jīng)余熱鍋爐用于供熱［15］。垃圾PG設(shè)備的結(jié)構(gòu)可分為2個(gè)部分。第1部分是熱解氣化:

式中:Vfuel(t)為t時(shí)段熱解氣化產(chǎn)生的可燃?xì)怏w積；mPG，r（t）為垃圾分類后的干垃圾在t時(shí)段的處理量；βR為可氣化干垃圾系數(shù)；βR2F為氣化系數(shù)，單位為kg/m3；ηPF為熱解爐的效率。

第2部分是利用氣化后的燃?xì)膺M(jìn)行發(fā)電與余熱供熱:

式中:QPG（t）和PPG（t）分別為t時(shí)段燃機(jī)的制熱量和電出力；ηPG為燃機(jī)的發(fā)電效率；Lfuel為氣化的燃料熱值；ηl為散熱損失率；ηh為煙氣回收率。

1.3 生物質(zhì)廢物制氣模型

1）糞污與濕垃圾混合產(chǎn)沼模型

ST單元應(yīng)用厭氧發(fā)酵技術(shù)使城市生活污水中的有機(jī)物轉(zhuǎn)化為沼氣，實(shí)現(xiàn)污泥減量與資源回收［16］。

因?yàn)闈窭刑己枯^高，而糞污中氮含量較高，將二者結(jié)合可以調(diào)節(jié)適宜微生物生存的碳氮比，增加厭氧消化產(chǎn)氣量［17］。本文的ST單元將污水靜置、沉淀后的污泥與濕垃圾混合發(fā)酵，其余的污水進(jìn)行凈化處理。生物質(zhì)廢物制沼氣模型如下:

式中:PSTU(t)為t時(shí)段ST單元的污水處理耗電量；VST，S(t)為t時(shí)段ST單元處理的污水體積；βW2BG為單位電能所處理污水的體積系數(shù)，單位為m3/（kW·h）；ηAB為混合物中可發(fā)酵的有機(jī)物系數(shù)；βwsl和ρwsl分別為污水靜置、沉淀后的污泥系數(shù)和平均密度；msl(t)和mST，O(t)分別為污泥的質(zhì)量和與污泥混合的濕垃圾質(zhì)量；βS2B為污泥和濕垃圾混合物的產(chǎn)沼系數(shù)，單位為（k W·h）/kg；PBG（t）為t時(shí)段ST單元產(chǎn)生的沼氣量。其中，本文設(shè)定msl(t)=2mST，O(t)。研究表明，在濕垃圾與人類糞污之比為2∶1時(shí)產(chǎn)氣效果最好［18］。

2）沼氣池模型

由于沼氣池保溫需要熱量進(jìn)行維護(hù)，還要消耗一定的熱能來(lái)保障沼氣池的溫度［19］。保溫所需熱量可表示為:

式中:SBD和ηBD分別為沼氣池的散熱面積和傳熱系數(shù)；ΔT(t)為沼氣池與外界t時(shí)段的溫差；PBD（t）和PBD，Q（t）分別為沼氣池t時(shí)段用電量和所需熱量；ηEQ為沼氣池內(nèi)供熱裝置的電熱轉(zhuǎn)換系數(shù)；α1和α2分別為沼氣池內(nèi)、外壁換熱系數(shù)；φ1和φ2分別為沼氣池壁和絕熱層的厚度；θ1和θ2分別為沼氣池和保溫材料的導(dǎo)熱系數(shù)。

3）B2G模型

B2G單元利用水洗法、膜分離法等對(duì)沼氣進(jìn)行脫硫和脫碳處理，能夠使沼氣（甲烷含量約60%）達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)天然氣（甲烷含量＞95%）的要求［20］。

式中:PBD，G（t）為沼氣經(jīng)過(guò)凈化處理后得到的天然氣的功率；ηB2G為B2G系數(shù)。

1.4 多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)

由于該微能源網(wǎng)包含多種能源形式的生產(chǎn)與消費(fèi)，本文采用一種多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)（multi-energy coordinated storage system，MESS）進(jìn)行靈活性調(diào)節(jié)，結(jié)構(gòu)如圖3所示。其對(duì)能源網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)為一個(gè)三輸入、三輸出的虛擬儲(chǔ)能系統(tǒng)。通過(guò)矩陣描述多種能源能量的轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)，以及輸出環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)多種能源的協(xié)調(diào)分配。

圖3 多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)Fig.3 Multi-energy coordinated storage system

該多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量模型如下，其中式（6）為儲(chǔ)能模型、式（7）為放能模型。

式中:PEH，H和PEB，T分別為電轉(zhuǎn)氫設(shè)備（EH）的制氫功率和電鍋爐（EB）的制熱功率；PMESS，E，in、PMESS，T，in和PMESS，G，in分別為MESS電能、熱能和天然氣輸入功率；α為電能輸入分配給電鍋爐的分配系數(shù)；δ為氫氣分配給燃?xì)湮⑿腿細(xì)廨啓C(jī)（MT）的分配系數(shù)；ηEH和ηEB分別為電轉(zhuǎn)氫設(shè)備和電鍋爐的效率；ηH2G為氫 氣 轉(zhuǎn) 天 然 氣 效 率；PMESS，E，out、PMESS，T，out和PMESS，G，out分別為MESS電能、熱能和天然氣輸出功率；PHS、PTS和PGS分別為儲(chǔ)氫（HS）、儲(chǔ)熱（TS）和儲(chǔ)氣（GS）設(shè)備的輸出功率；ηMT，E和ηMT，T分別為燃?xì)湮⑿腿細(xì)廨啓C(jī)的氫轉(zhuǎn)電和氫轉(zhuǎn)熱能源轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

2 微能源網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文提出的考慮生物質(zhì)廢物處理設(shè)施的微能源系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題，其本質(zhì)是解決多種能源生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換及消費(fèi)過(guò)程的總成本與系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中所帶來(lái)的生態(tài)效益間的協(xié)調(diào)優(yōu)化問(wèn)題。優(yōu)化目標(biāo)如下。

1）微能源網(wǎng)運(yùn)行成本最小化

式中:f1為微能源網(wǎng)總運(yùn)行成本；f11、f12和f13分別為微能源網(wǎng)與電網(wǎng)、熱網(wǎng)和氣網(wǎng)的交互成本；f14為微能源網(wǎng)內(nèi)部各設(shè)備的運(yùn)行成本。

①微能源網(wǎng)與外部能源網(wǎng)絡(luò)交互成本:

式中:微能源網(wǎng)與外部能源網(wǎng)絡(luò)的購(gòu)能和售能只能單 向 進(jìn) 行，即 交 互 狀 態(tài)a，b，c=1或a，b，c=0；CE，grid、CT，grid和CG，grid分別為微能源網(wǎng)與外部電網(wǎng)、熱網(wǎng)和氣網(wǎng)的交互成本；CE，buy、CT，buy和CG，buy分別為微能源網(wǎng)購(gòu)電、購(gòu)熱和購(gòu)氣價(jià)格；CE，sell、CT，sell和CG，sell分別為微能源網(wǎng)售電、售熱和售氣價(jià)格；NT為單個(gè)調(diào)度周期總時(shí)段數(shù)；PE，ex（t）、PT，ex（t）和PG，ex（t）分別為t時(shí)段微能源網(wǎng)與電網(wǎng)、熱網(wǎng)、氣網(wǎng)的交互功率。

②微能源網(wǎng)內(nèi)部運(yùn)行成本:

式中:CST和CM分別為系統(tǒng)內(nèi)總的啟停成本和運(yùn)維成本；CH為PG單元熱解垃圾時(shí)的制熱成本；CTP為垃圾輸運(yùn)成本。

式中:Cm，i為設(shè)備i的維護(hù)成本系數(shù)；Pi（t）為t時(shí)段設(shè)備i的出力；Cst，i為設(shè)備i的一次啟動(dòng)成本；Si（t）為t時(shí)段可控設(shè)備i的啟停狀態(tài)；NI為微能源網(wǎng)內(nèi)部設(shè)備總數(shù)；cH為熱解單位垃圾的成本系數(shù)。

2）生態(tài)效益最大化

本文的生態(tài)效益目標(biāo)函數(shù)為處理生物質(zhì)廢物獲得的補(bǔ)貼收益和微能源網(wǎng)中設(shè)備供能所產(chǎn)生的CO2、CH4等污染物治理成本。構(gòu)建最大化生態(tài)效益目標(biāo)函數(shù)為:

式中:f2為微能源網(wǎng)總的生態(tài)效益；f21為微能源網(wǎng)處理各種生物質(zhì)廢物的補(bǔ)貼收益；f22為微能源網(wǎng)處理由于各種設(shè)備供能產(chǎn)生的污染物的環(huán)境成本。

式中:φk為處理第k種生物質(zhì)廢物的補(bǔ)貼系數(shù)；mk（t）為t時(shí)段處理第k種生物質(zhì)廢物的質(zhì)量；K為生物質(zhì)廢物種類數(shù)目。

式中:δhi為第i臺(tái)設(shè)備輸出電能Pi(t)時(shí)所排放第h種污染物的排放系數(shù)；G為設(shè)備總數(shù)；αh為處理第h種污染物的單位費(fèi)用；H為污染物種類數(shù)目；ηcoal為電力碳排放系數(shù)；αcoal為單位碳排放成本系數(shù)?？紤]到燃煤發(fā)電目前仍是中國(guó)主要的發(fā)電方式，故從外部電網(wǎng)購(gòu)電電量也視為由電力燃煤導(dǎo)致的CO2排放。

2.2 約束條件

2.2.1 等式約束條件

1）供電平衡

式中:PBRU，E（t）為t時(shí)段生物質(zhì)廢物處理設(shè)施所能提供的電能；PE，load（t）為t時(shí)段微能源網(wǎng)電負(fù)荷；PPV（t）和PWT（t）分別為t時(shí)段網(wǎng)內(nèi)光伏和風(fēng)機(jī)出力。

2）供熱平衡

式中:PBRU，T（t）為t時(shí)段生物質(zhì)廢物處理設(shè)施所能提供的熱能；PT，load（t）為t時(shí)段微能源網(wǎng)熱負(fù)荷。

3）供氣平衡

式中:PBRU，G（t）為t時(shí)段生物質(zhì)廢物處理設(shè)施所能提供的天然氣；PG，load（t）為t時(shí)段微能源網(wǎng)氣負(fù)荷。

2.2.2 不等式約束條件

1）熱解氣化發(fā)電設(shè)備約束

式中:PPG，min和PPG，max分別為PG單元出力的最小、最大值。

2）污水處理設(shè)施約束

式中:PSTU，min和PSTU，max分別為ST單元用電量的下限和上限。

3）垃圾處理量約束

式中:mr（t）、mO（t）和VS（t）分別為t時(shí)段產(chǎn)生的干垃圾、濕垃圾和污水量的預(yù)測(cè)值。

4）多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能約束

考慮到多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能的運(yùn)行復(fù)雜性，提出一種功率狀態(tài)量函數(shù)，其表示式為:

式 中:X=E，T，G，代 表 電、熱、氣；PMESS，X，in，min和PMESS，X，out，min分別為MESS能源輸入功率和MESS能源 輸 出 功 率 最 小 值；PMESS，X，in，max和PMESS，X，out，max分 別為MESS能源輸入功率、能源輸出功率最大值；aX為多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能的狀態(tài)量函數(shù)，用于模擬電池儲(chǔ)能的充 放 電 速 率，且 有aX，min≤aX≤aX，max；aX，in和aX，out分別為MESS的輸入和輸出狀態(tài)量；aX，in，min和aX，out，min分別為MESS的輸入和輸出狀態(tài)量的最小值；aX，in，max和aX，out，max分 別 為MESS的 輸 入 和 輸 出 狀 態(tài)量的最大值。

5）儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氫、儲(chǔ)氣的能量與功率約束

類似電池儲(chǔ)能荷電狀態(tài)SOC，本文提出儲(chǔ)熱的荷熱狀態(tài)SOT、儲(chǔ)氫的荷氫狀態(tài)SOH與儲(chǔ)氣的荷氣狀態(tài)SOG。

式中:WXS（t）為在t時(shí)段各儲(chǔ)能設(shè)備所存儲(chǔ)的能量；WXS，max（t）為t時(shí)段各儲(chǔ)能設(shè)備可存儲(chǔ)能量的最大值；PXS，in（t）為t時(shí) 段 各 儲(chǔ) 能 設(shè) 備 的 輸 入 功 率；PXS，out(t)為t時(shí)段各儲(chǔ)能設(shè)備的輸出功率；ηXS，in和ηXS，out分別為各儲(chǔ)能設(shè)備的能量輸入和輸出效率系數(shù)。

為保證各儲(chǔ)能設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需滿足以下約束條件:

式中:X=E，T，G；WXS,min和WXS,max分別為各儲(chǔ)能設(shè)備儲(chǔ)能容量的最小、最大值；PXS,in,min和PXS,in,max分別為各儲(chǔ)能設(shè)備輸入功率的最小、最大值；PXS,out,min和PXS,out,max分別為各儲(chǔ)能設(shè)備輸出功率的最小、最大值；SOH,min、SOT,min和SOG,min分別為荷氫狀態(tài)、荷熱狀態(tài)和荷氣狀態(tài)的最小值；SOH,max、SOT,max和SOG,max分別為荷氫狀態(tài)、荷熱狀態(tài)和荷氣狀態(tài)的最大值。

6）啟停時(shí)間約束

由于微能源網(wǎng)設(shè)備較多，且不同設(shè)備啟停時(shí)間不一致，需要根據(jù)各設(shè)備啟停協(xié)調(diào)網(wǎng)內(nèi)電、熱、氣的平衡。

式中:ti，st，min為設(shè)備i啟停的最小啟停時(shí)間；ti，st（t）為t時(shí)段設(shè)備i的啟停時(shí)間。

7）聯(lián)絡(luò)線功率約束

式中:PE，ex，min、PT，ex，min和PG，ex，min分別為微能源網(wǎng)與外部電網(wǎng)、外部熱網(wǎng)和外部氣網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的最小值；PE，ex，max、PT，ex，max和PG，ex，max分別 為微能源網(wǎng)與外部電網(wǎng)、外部熱網(wǎng)和外部氣網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的最大值。電制氫、電鍋爐、微燃機(jī)等設(shè)備約束見文獻(xiàn)［21］。

3 模型轉(zhuǎn)換與求解

3.1 不確定性描述

本文將含有不確定性的量均以區(qū)間形式表示，即[Pˉ?P?，Pˉ+P?]，其中Pˉ為不確定性量的預(yù)測(cè)值，P?為擾動(dòng)量。在本文模型中，不確定性量包含了電、熱、氣負(fù)荷需求，風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率及干垃圾和濕垃圾的廢物產(chǎn)生量。

式中:X=E，T，G；Y代表風(fēng)電和光伏；Z代表干垃圾、濕垃圾和糞污；PX，load為多能源負(fù)荷；PY為可再生能源出力；PZ為垃圾產(chǎn)量。

3.2 模型轉(zhuǎn)換

本文采用Bertsimas提出的魯棒線性優(yōu)化方法來(lái)解決不確定性問(wèn)題［22］。本文的微能源網(wǎng)優(yōu)化模型可表示如下:

式中:x=［x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8］為由優(yōu)化變量組成的8維決策向量，分別為PG單元發(fā)電功率、ST單元用電功率，以及多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備參數(shù):電制氫用電功率、電鍋爐用電功率、微燃機(jī)發(fā)電功率和儲(chǔ)氫、儲(chǔ)熱、儲(chǔ)氣的輸出功率；A和b為系數(shù)矩陣；u和l分別為x的上、下限。

式中:βik為aik的權(quán)重系數(shù)。

引入對(duì)偶變量zi和pik，通過(guò)拉格朗日對(duì)偶變換將含隨機(jī)變量的線性優(yōu)化模型式（29）轉(zhuǎn)化為如下的魯棒對(duì)等模型:

式中:zi和pik為魯棒對(duì)等變換產(chǎn)生的新決策變量，無(wú)實(shí)際物理意義；m為不確定變量數(shù)目。該魯棒對(duì)等模型為確定性線性優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了原優(yōu)化問(wèn)題的確定性轉(zhuǎn)化。

基于上述模型，可以對(duì)供電平衡約束式（15）進(jìn)行轉(zhuǎn)化:

式中；p1(t)、p2(t)、p3(t)和z1(t)、z2(t)、z3(t)為輔助變量；t=1，2，…，NT。

同理，式（16）、式（17）、式（20）至式（22）的轉(zhuǎn)化過(guò)程與式（32）類似，此處不再贅述。

3.3 最優(yōu)折衷解的選取

本文通過(guò)模糊隸屬度函數(shù)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)，找出最優(yōu)折衷解。按照如下隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化:

式中:F?為第?個(gè)目標(biāo)的函數(shù)值；F?，min和F?，max分別為第?個(gè)目標(biāo)的最小、最大值。

將模糊化之后的Pareto最優(yōu)解集中的每個(gè)解按目標(biāo)權(quán)重偏好加權(quán)求和，即

式中:γ為滿意度的值；D為待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)。

4 仿真算例

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文以北方某微能源網(wǎng)為例進(jìn)行算例仿真，對(duì)系統(tǒng)24 h進(jìn)行優(yōu)化，以1 h為步長(zhǎng)。附錄A圖A 1為微能源網(wǎng)內(nèi)部24 h風(fēng)電、光伏預(yù)測(cè)功率情況，圖A 2為預(yù)測(cè)電、熱、氣負(fù)荷。表A 1為垃圾處理補(bǔ)貼參數(shù)，表A 2為各設(shè)備運(yùn)行參數(shù)。表A 3至表A 5為電網(wǎng)、氣網(wǎng)、熱網(wǎng)的時(shí)段劃分及分時(shí)能源價(jià)格，分時(shí)熱價(jià)和分時(shí)氣價(jià)可參考文獻(xiàn)［23］。表A 6、表A 7分別為人（成年）糞污日均排泄量和人均廢物產(chǎn)生量。表A 8、表A 9為熱解發(fā)電設(shè)備和污水處理設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)。表A 10為廢物能源化利用設(shè)備參數(shù)。本文對(duì)微能源網(wǎng)系統(tǒng)采取以下3種場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析:第1種場(chǎng)景下，微能源網(wǎng)中只包含多源協(xié)調(diào)儲(chǔ)能；第2種場(chǎng)景下，微能源網(wǎng)中增加了生物質(zhì)廢物處理設(shè)施，采用文獻(xiàn)［14］的微網(wǎng)自治策略，減少與外部能源網(wǎng)的交互，檢驗(yàn)此場(chǎng)景下，微能源網(wǎng)的多能源自治能力；第3種場(chǎng)景在第2種場(chǎng)景基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮了微能源網(wǎng)與配電網(wǎng)的靈活交互。

4.2 3種場(chǎng)景優(yōu)化結(jié)果對(duì)比分析

場(chǎng)景3電平衡情況如圖4所示。下文分別對(duì)3種場(chǎng)景下微能源網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。時(shí)段8～22，微能源網(wǎng)中的凈負(fù)荷為負(fù)，存在富余電量。在場(chǎng)景1中，由電鍋爐和電制氫消納這部分電量，由于爬坡速率限制，會(huì)產(chǎn)生一些棄風(fēng)現(xiàn)象。場(chǎng)景1考慮自身減少棄風(fēng)而向外部電網(wǎng)售電，這樣會(huì)給大電網(wǎng)棄風(fēng)消納帶來(lái)負(fù)擔(dān)。場(chǎng)景2中引入了廢物處理設(shè)備，夜間能夠消納更多風(fēng)電。同時(shí)，考慮到能源自治策略，場(chǎng)景2的微能源網(wǎng)不會(huì)向外部電網(wǎng)售電，減輕了外部電網(wǎng)壓力。場(chǎng)景3中考慮微能源網(wǎng)與外部能源網(wǎng)絡(luò)的靈活交互，且在夜間低谷時(shí)段微能源網(wǎng)向外部電網(wǎng)售電價(jià)格為負(fù)，而購(gòu)電電價(jià)遠(yuǎn)低于發(fā)電成本，所以微能源網(wǎng)仍最大化購(gòu)電并轉(zhuǎn)換成其他能源儲(chǔ)存起來(lái)。

在電力峰時(shí)段，微能源網(wǎng)凈負(fù)荷部分時(shí)段可能會(huì)大于MT 1功率上限，需開啟MT 2發(fā)電用于調(diào)峰。場(chǎng)景1在電力峰時(shí)段時(shí)仍向外部電網(wǎng)買電，以滿足系統(tǒng)內(nèi)多源負(fù)荷需求。而場(chǎng)景2熱解發(fā)電單元集中在電力峰時(shí)段供電，幾乎不需要向外電網(wǎng)購(gòu)電，有效提高了微能源網(wǎng)的電能自治能力。場(chǎng)景3的微能源網(wǎng)利用谷時(shí)段向大電網(wǎng)所購(gòu)電能形成了電-氫-電閉環(huán)能量，并在峰時(shí)段售電給大電網(wǎng)，對(duì)大電網(wǎng)具有一定的削峰填谷作用。

圖4 場(chǎng)景3下的電平衡曲線Fig.4 Power balance curves in scenario 3

對(duì)于熱力子網(wǎng)和天然氣子網(wǎng)，場(chǎng)景1需要大量購(gòu)能滿足能源需求。場(chǎng)景2引入生物質(zhì)廢物處理設(shè)備后，PG單元和ST單元能夠提供大量熱能和氣能，基本實(shí)現(xiàn)微能源網(wǎng)內(nèi)部能源自治。場(chǎng)景3中微能源網(wǎng)優(yōu)先滿足電網(wǎng)調(diào)節(jié)，并利用熱網(wǎng)、氣網(wǎng)峰谷差價(jià)獲取收益。

微能源網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化的Pareto解集如圖5所示。種群規(guī)模300、迭代次數(shù)300、交叉因子與變異概率的初始值均取0.5?？梢钥闯?，當(dāng)微能源網(wǎng)運(yùn)行成本減少時(shí)，生態(tài)效益也會(huì)減少。場(chǎng)景2、3的運(yùn)行成本和生態(tài)效益遠(yuǎn)高于場(chǎng)景1，場(chǎng)景3的部分解集運(yùn)行成本較小，但生態(tài)效益不及場(chǎng)景2，因此可以根據(jù)環(huán)境約束或者能源調(diào)度部門的需要，權(quán)衡選擇微能源網(wǎng)的運(yùn)行方式。

圖5 各場(chǎng)景下的Pareto解集分布Fig.5 Distribution of Par eto solution sets in each scenario

4.3 以天然氣和氫氣為燃料的微燃機(jī)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本的對(duì)比分析

表1所示為3種場(chǎng)景下微能源網(wǎng)選用以天然氣和氫氣為燃料的微燃機(jī)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本的結(jié)果對(duì)比。可以看出，微能源網(wǎng)中使用以天然氣為燃料的運(yùn)行成本高于采用氫氣機(jī)組，且生態(tài)效益低于氫氣機(jī)組。這是因?yàn)椴捎锰烊粴鉃橹饕系南到y(tǒng)需要經(jīng)過(guò)電制氫、甲烷化的過(guò)程，能量流經(jīng)過(guò)多次能源變換（電-氣-電）會(huì)導(dǎo)致能源利用率較低，而采用電-氫-電的循環(huán)利用方式則能源利用率較高，且不會(huì)產(chǎn)生CO2等污染物，生態(tài)效益較好。

表1 2類機(jī)組的選用對(duì)微能源網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison of optimization results of microenergy network by selecting two types of units

4.4 不確定度的影響分析

為分析不確定度參數(shù)對(duì)微能源網(wǎng)的運(yùn)行影響，分別設(shè)置Γi取0、0.25、0.50、0.75、1.00，場(chǎng)景2和場(chǎng)景3優(yōu)化后的結(jié)果如表2所示。從表中可看出不確定度參數(shù)越大，系統(tǒng)越趨于保守，成本也隨之升高且生態(tài)效益降低。不確定度參數(shù)從0到1，場(chǎng)景2和場(chǎng)景3的運(yùn)行成本增幅分別為41.2%和36.4%，生態(tài)效益分別降低48.1%和59.4%?？梢钥闯觯紤]不確定度后對(duì)生態(tài)效益的影響更大，這是由于隨著不確定度參數(shù)的增加，生物質(zhì)廢物處理能力下降，污染物排放量增多。場(chǎng)景3考慮了與外部能源網(wǎng)的靈活交互，較場(chǎng)景2的能源自治策略的運(yùn)行成本低，對(duì)于不確定度的抑制作用優(yōu)于場(chǎng)景2，但生態(tài)效益不及場(chǎng)景2。

表2 不同不確定度參數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Table 2 Compar ison of optimization r esults with different uncertainty parameter s

5 結(jié)語(yǔ)

基于垃圾分類，本文建立了一種以微能源網(wǎng)運(yùn)行成本最低和生態(tài)效益最大為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型，并通過(guò)微能源網(wǎng)的3種運(yùn)行方式進(jìn)行了對(duì)比分析，為“無(wú)廢城市”建設(shè)提供理論依據(jù)。

1）在“無(wú)廢城市”與垃圾分類的背景下，可根據(jù)城市不同廢物類別通過(guò)生物質(zhì)方法進(jìn)行處理，促進(jìn)能源的可持續(xù)利用。

2）與傳統(tǒng)的微能源網(wǎng)相比，生物質(zhì)廢物處理設(shè)施可作為微能源網(wǎng)的靈活性調(diào)節(jié)資源，能夠有效提高微能源網(wǎng)的自治能力，使微能源網(wǎng)具有良好的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益。

3）隨著不確定度參數(shù)的增大，微能源網(wǎng)運(yùn)行成本增大、生態(tài)效益降低，但魯棒性較好。因此，需要根據(jù)環(huán)境約束或者能源調(diào)度部門的需要，權(quán)衡考慮無(wú)廢微能源網(wǎng)的運(yùn)行方式。

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