黃 健， 侯健生， 季克勤， 王贏聰， 鄭 航， 金堅(jiān)鋒， 羅永捷， 孟慶昊

(1. 國(guó)網(wǎng)浙江省電力公司金華供電公司， 浙江 金華 321001； 2. 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué))， 重慶 400044)

1 引言

綜合能源系統(tǒng)(Integrated Energy Systems, IES)作為綜合利用包括電能、熱能和天然氣在內(nèi)的多類型能源高效解決方案，近年來(lái)引起了廣泛的關(guān)注[1]。綜合能源系統(tǒng)通過(guò)多能互補(bǔ)，梯級(jí)利用各種形式能源，能有效提高能源的綜合利用率[2]。

綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度可以顯著降低系統(tǒng)的環(huán)境成本和總成本，傳統(tǒng)的方法是采用確定性方法對(duì)IES進(jìn)行運(yùn)行的優(yōu)化。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)能量管理優(yōu)化這種非凸規(guī)劃問(wèn)題，文獻(xiàn)[3]提出一種重力搜索算法來(lái)解決。文獻(xiàn)[4]提出一種外匯市場(chǎng)算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[5]在考慮熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的各種約束和不同運(yùn)行方式的基礎(chǔ)上，提出一種混合整數(shù)非線性規(guī)劃方法。文獻(xiàn)[6]針對(duì)熱、電、冷的聯(lián)產(chǎn)聯(lián)供系統(tǒng)，建立了線性化優(yōu)化模型。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)不確定性的優(yōu)化調(diào)度方法的研究，文獻(xiàn)[7]針對(duì)綜合能源系統(tǒng)中風(fēng)電的不確定性，構(gòu)建雙層魯棒模型從而得到最惡劣風(fēng)電出力下的IES最優(yōu)日前調(diào)度方案。文獻(xiàn)[8-10]針對(duì)風(fēng)光荷等不確定性因素，建立機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，以最小化微網(wǎng)運(yùn)行成本為目標(biāo)，對(duì)各子能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[11,12]通過(guò)利用多個(gè)概率確定的場(chǎng)景來(lái)解決可再生能源出力不確定性的問(wèn)題。文獻(xiàn)[13]利用滾動(dòng)調(diào)度的方法來(lái)實(shí)時(shí)更新光伏發(fā)電出力和負(fù)荷的需求，以減小不確定性因素給優(yōu)化過(guò)程帶來(lái)的影響。

綜合了各種能源形式的IES近年來(lái)受到了越來(lái)越多的關(guān)注，文獻(xiàn)[14]采用確定性方法和不確定性方法研究了電能和天然氣能源網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化運(yùn)行方法。文獻(xiàn)[15]建立了包含電能和天然氣在內(nèi)的IES的數(shù)學(xué)模型，并研究了IES的優(yōu)化運(yùn)行方法。李勇等人[16]在利用場(chǎng)景法解決風(fēng)光荷的不確定性影響的基礎(chǔ)上建立了包含電、熱和天然氣的綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化模型。

IES的儲(chǔ)能系統(tǒng)可以利用自身的能量時(shí)移特性來(lái)實(shí)現(xiàn)能量跨時(shí)段的高價(jià)值利用，氫儲(chǔ)能作為一種新興的儲(chǔ)能方式，可以將電能以氫氣的形式存儲(chǔ)于儲(chǔ)氫罐中，具有清潔環(huán)保、便于運(yùn)輸、能量利用效率高等優(yōu)點(diǎn)，在未來(lái)的高比例可再生能源系統(tǒng)中擁有巨大的應(yīng)用潛力[17-19]。工業(yè)界對(duì)氫能供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)與電、熱、天然氣綜合能源系統(tǒng)的融合，也做出了有益的探索[20]。本文提出的儲(chǔ)氫系統(tǒng)不僅可以利用風(fēng)電中富余的電量通過(guò)電解水反應(yīng)將電能轉(zhuǎn)換成H2存儲(chǔ)于儲(chǔ)氫系統(tǒng)中，還可以充分利用副產(chǎn)氫工廠產(chǎn)生的工業(yè)氫氣，隨后能量轉(zhuǎn)換接口則可以將存儲(chǔ)的氫氣轉(zhuǎn)換成各種需要的能源形式，提高了能量的利用率。

綜上所述，針對(duì)氫儲(chǔ)能這種極具潛力的儲(chǔ)能方式，本文將氫氣儲(chǔ)能系統(tǒng)應(yīng)用于綜合能源系統(tǒng)：①建立了包含電系統(tǒng)、熱網(wǎng)、天然氣網(wǎng)和氫氣網(wǎng)的綜合能源系統(tǒng)通用模型，進(jìn)而構(gòu)建了電氫混合儲(chǔ)能的IES能量管理優(yōu)化模型；②利用基于場(chǎng)景的兩階段規(guī)劃策略處理風(fēng)力、光伏發(fā)電出力以及負(fù)荷需求等不確定性問(wèn)題，并通過(guò)GAMS軟件對(duì)IES進(jìn)行能量管理優(yōu)化來(lái)提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

2 電氫混合儲(chǔ)能的微型綜合能源系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

本文中IES包含四種能源形式，分別是電能、熱能、天然氣和氫氣。不同形式的能源通過(guò)能量轉(zhuǎn)換接口相互轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)能量的高效利用。

本文中的能量轉(zhuǎn)換接口有：①基于微型燃?xì)廨啓C(jī)的熱電聯(lián)供系統(tǒng)，它可以將天然氣轉(zhuǎn)化為電能和熱能，但同時(shí)會(huì)生成一定的氣體污染物，生成的二氧化碳可以被電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)捕獲來(lái)參與生成甲烷的過(guò)程；②燃料電池，它可以將天然氣等燃料中的化學(xué)能轉(zhuǎn)化為電能；③電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)，能量轉(zhuǎn)換過(guò)程可以分為兩步，第一步是利用風(fēng)機(jī)中富余的電能通過(guò)電解水制取氫氣，第二步是將生成的氫氣與從微型燃?xì)廨啓C(jī)中捕獲到的二氧化碳結(jié)合來(lái)生成甲烷，兩步法制取天然氣導(dǎo)致電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)綜合效率很低[21]，因此本文尋求一種電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)更高效的應(yīng)用方式，即電解水制取的氫氣優(yōu)先存儲(chǔ)于儲(chǔ)氫罐中，富余的氫氣再配合甲烷化轉(zhuǎn)化為天然氣；④天然氣加熱器，它可以通過(guò)燃燒天然氣來(lái)獲得熱能。對(duì)這些能量轉(zhuǎn)換接口建立通用的數(shù)學(xué)模型，主要包括能量轉(zhuǎn)換接口的供能效率、產(chǎn)生的熱量、消耗燃料的量以及污染物排放的成本，具體計(jì)算如下式所示：

(1)

式中,ηs,i、Hs,i、gs,i、cens,i分別為第i個(gè)能量轉(zhuǎn)換接口的供能效率、產(chǎn)生的熱量、消耗燃料的量以及污染物排放的成本；Es,i為第i個(gè)能量轉(zhuǎn)換接口輸出的能量；fs,η,i、fs,H,i、fs,g,i、fs,cen,i分別為第i個(gè)能量轉(zhuǎn)換接口的供能效率函數(shù)、產(chǎn)熱函數(shù)、燃料消耗函數(shù)以及污染物處理成本函數(shù)。

各個(gè)能量轉(zhuǎn)換接口運(yùn)行時(shí)也需要滿足一定的約束條件，主要包括供能功率上下限約束以及供能爬坡功率約束，用下式表示為：

(2)

微型綜合能源系統(tǒng)中的儲(chǔ)能包括蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)、儲(chǔ)熱系統(tǒng)和儲(chǔ)氣系統(tǒng)，任一時(shí)刻儲(chǔ)能系統(tǒng)存儲(chǔ)的能量均與上一時(shí)刻存儲(chǔ)的能量以及能量存儲(chǔ)或釋放的功率有關(guān)，用下式表示為：

(3)

各個(gè)子能源系統(tǒng)可以上游能量網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量交換，由能量交換產(chǎn)生的費(fèi)用與該能量的分時(shí)單價(jià)和交換總量有關(guān)，表達(dá)式如下：

(4)

綜合能源系統(tǒng)中光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的上下限約束如下式所示：

(5)

最后任何能源形式都需要滿足能量守恒定律，表示為：

(6)

式中，Ein,i,j、Eout,i,j分別為第j種能源形式的第i臺(tái)設(shè)備消耗和釋放的能量。

3 不確定性因素的處理方法

IES中的光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電輸出的功率取決于光照和風(fēng)速等環(huán)境因素，電、熱、氣負(fù)荷需求取決于用戶的行為，這些不確定性變量會(huì)給微型綜合能源系統(tǒng)的能量管理帶來(lái)挑戰(zhàn)。本文IES中的微型燃?xì)廨啓C(jī)、天然氣加熱器和燃料電池等出力是可控的，應(yīng)該在不確定性變量確定之后再進(jìn)行修正調(diào)整，因此本文采用兩階段規(guī)劃法對(duì)IES進(jìn)行能量管理，并用不同場(chǎng)景的組合來(lái)處理不確定性變量。

運(yùn)用場(chǎng)景法處理風(fēng)光荷不確定性的基本原理是：通過(guò)預(yù)測(cè)和統(tǒng)計(jì)得到風(fēng)光荷不同的預(yù)測(cè)誤差以及其出現(xiàn)的概率(即生成各個(gè)場(chǎng)景并得到場(chǎng)景出現(xiàn)的概率)，用多個(gè)具有概率確定性的場(chǎng)景來(lái)模擬不確定因素[22]。場(chǎng)景法以場(chǎng)景生成為核心，具體包括場(chǎng)景生成、場(chǎng)景聚合和場(chǎng)景縮減。

其中場(chǎng)景生成的步驟為：首先得到各個(gè)不確定性變量預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù)，本文以可再生能源和各類負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差基于正態(tài)分布的概率密度函數(shù)來(lái)進(jìn)行場(chǎng)景生成；然后對(duì)概率密度函數(shù)進(jìn)行分段，若分段越細(xì)致，得到的場(chǎng)景越多，越能準(zhǔn)確地描述不確定性變量，本文將不確定性變量的概率密度函數(shù)分為7個(gè)預(yù)測(cè)誤差等級(jí)，因此每個(gè)不確定性變量會(huì)生成7個(gè)不同的場(chǎng)景；然后利用輪盤(pán)賭算法得到各個(gè)場(chǎng)景下的概率；最后將各個(gè)場(chǎng)景下預(yù)測(cè)誤差加到預(yù)測(cè)值之上，其結(jié)果就是相應(yīng)場(chǎng)景的值[23]。再把各個(gè)場(chǎng)景的值乘以相應(yīng)出現(xiàn)的概率相加即可得到該不確定變量的取值為：

(7)

式中，Var(t)為不確定性變量在t時(shí)刻的取值；Varforecast(t)為不確定性變量在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值；ΔVar(t,g)為不確定性變量在t時(shí)刻第g個(gè)場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)誤差值；Prob(t,g)為不確定性變量在t時(shí)刻時(shí)g場(chǎng)景出現(xiàn)的概率。

場(chǎng)景生成后，通過(guò)對(duì)各個(gè)不確定性變量的不同場(chǎng)景進(jìn)行排列組合得到整個(gè)系統(tǒng)的各個(gè)場(chǎng)景以及相應(yīng)的概率，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景聚合。場(chǎng)景聚合后某個(gè)場(chǎng)景的概率可由各不確定性變量在相應(yīng)場(chǎng)景下概率的乘積。例如，在t1時(shí)刻，通過(guò)場(chǎng)景聚合，得到此時(shí)刻下的所有場(chǎng)景及相應(yīng)的概率為：

S(t1,s1)，S(t1,s2)，…，S(t1,sN)

(8)

Prob(t1,s1)，Prob(t1,s2)，…，Prob(t1,sN)

(9)

式中，S(t1,si)為t1時(shí)刻下的場(chǎng)景si包含所有不確定性變量在該場(chǎng)景下取值的集合；Prob(t1,si)為該場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的概率。

最后，由于場(chǎng)景聚合后得到的場(chǎng)景總數(shù)是非常大的，因此要采用一定的方法對(duì)聚合后的場(chǎng)景進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景減少。本文采用GAMS軟件中的SCENRED程序通過(guò)在所有生成的場(chǎng)景中選取代表性場(chǎng)景來(lái)近似表示原來(lái)的所有場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景縮減，獲得最終能量管理優(yōu)化所需的場(chǎng)景[24]。

4 兩階段電氫混合儲(chǔ)能的微型綜合能源系統(tǒng)能量?jī)?yōu)化管理

4.1 IES能量?jī)?yōu)化流程

本文電氫混合儲(chǔ)能的綜合能源系統(tǒng)在進(jìn)行能量管理優(yōu)化時(shí)要考慮風(fēng)光荷的不確定性，并通過(guò)各種能量轉(zhuǎn)換接口來(lái)實(shí)現(xiàn)不同形式能源的最優(yōu)轉(zhuǎn)化。作為氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前期的主要?dú)錃鈦?lái)源之一，工業(yè)副產(chǎn)氫氣一方面可以有效利用資源，獲取更高的經(jīng)濟(jì)回報(bào)；另一方面還有利于保護(hù)生態(tài)環(huán)境。本模型結(jié)合浙江省金華市某地區(qū)電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，充分考慮工業(yè)副產(chǎn)氫資源。微型綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

本文采取兩階段規(guī)劃法來(lái)進(jìn)行能量管理優(yōu)化，首先第一階段先對(duì)系統(tǒng)內(nèi)可控組件的出力進(jìn)行優(yōu)化，即對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池、天然氣加熱器、甲烷化裝置以及各種儲(chǔ)能系統(tǒng)等出力進(jìn)行優(yōu)化；然后第二階段再通過(guò)對(duì)子能源系統(tǒng)與上游能源網(wǎng)絡(luò)能量交換量進(jìn)行優(yōu)化來(lái)修正第一階段的決策。對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行能量管理優(yōu)化的流程如圖2所示。

4.2 目標(biāo)函數(shù)

本文研究的優(yōu)化模型調(diào)度周期為24 h，步長(zhǎng)選為1 h，以系統(tǒng)運(yùn)行成本和系統(tǒng)環(huán)境成本之和最小為目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度決策，總目標(biāo)函數(shù)如下式所示：

(10)

圖1 微型綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of IES

圖2 IES能量管理優(yōu)化流程Fig.2 Optimization process of IES

根據(jù)二階段規(guī)劃法的思想，將目標(biāo)函數(shù)分為兩個(gè)階段，第一階段為pH2_fac(t)·TH2+Cen(t)，此階段做出的決策是與場(chǎng)景無(wú)關(guān)的，其中pH2_fac(t)為副產(chǎn)氫工廠產(chǎn)生的氫氣(m3/h)；TH2為副產(chǎn)氫的單價(jià)，本文選為15 元/m3[25]；Cen(t)為t時(shí)刻的總環(huán)境成本，計(jì)算如下：

(11)

式中，PMT(t)為燃?xì)廨啓C(jī)的出力(kW)；PFC(t)為燃料電池的出力(kW)；βMTCO2、βMTSO2、βMTNOx、βFCCO2、βFCSO2、βFCNOx分別為燃?xì)廨啓C(jī)和燃料電池關(guān)于CO2、SO2、NOx氣體的排放因子(kg/(MW·h))，本文分別取為724、0.003 6、0.2、489、0.002 7、0.014；?CO2、?SO2、?NOx分別為處理1 kg相應(yīng)氣體所需的成本(元/kg)，本文分別取為0.023、6、8[26]；pCO2(t)為二氧化碳收集系統(tǒng)t時(shí)刻從燃?xì)廨啓C(jī)中捕獲的CO2的量(m3/h)；ρCO2為CO2的密度。

式 (10)的第三部分和第四部分是第二階段的目標(biāo)函數(shù)，此階段是在第一階段決策之后做出的一些修正措施。二階段優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)包括子能源系統(tǒng)與上游能源網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量交換產(chǎn)生的費(fèi)用和因沒(méi)有滿足能源供應(yīng)的處罰費(fèi)用。Hnet(t,g)、fgs(t,g)分別為t時(shí)刻g場(chǎng)景下從上游熱網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)的熱能(kW)和從上游天然氣網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)的天然氣的量(m3)。其中PG、PP、PH為沒(méi)滿足供應(yīng)的天然氣、電能和熱能的單位處罰費(fèi)用；gnd(t,g)、Pnd(t,g)、Qnd(t,g)分別為t時(shí)刻g場(chǎng)景下沒(méi)有滿足供應(yīng)的天然氣(m3/h)、電能(kW)和熱能(kW)。微型熱系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)從上游網(wǎng)絡(luò)中購(gòu)買(mǎi)能量所產(chǎn)生的費(fèi)用分別為T(mén)heatbuy·Hnet(t,g)、Tn1·fgs(t,g)，其中，Theatbuy、Tn1分別為從上游能源網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)的熱能(元/kW)、天然氣(元/m3)；微型電系統(tǒng)與上游網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量交換產(chǎn)生的費(fèi)用由式 (12)計(jì)算可知：

Copgrid(t)=

(12)

式中，Tsell(t)、Tbuy(t)分別為售電和購(gòu)電的單位費(fèi)用(元/kW)；Pgrid(t,g)為t時(shí)刻第g個(gè)場(chǎng)景下從上游電網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)的電能(kW)。

4.3 約束條件

4.3.1 一階段約束

(1)微型燃?xì)廨啓C(jī)

燃?xì)廨啓C(jī)的約束包括天然氣的消耗、效率、產(chǎn)熱、出力上下限和爬坡功率約束，分別如式 (13)～式 (17)所示：

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(2)燃料電池

燃料電池的約束包括燃料的消耗、效率和出力上下限約束，分別用式 (18)～式 (20)表示為：

(18)

ηFC(t)=-0.002 3PFC(t)+0.673 5

(19)

(20)

(3)天然氣加熱器

天然氣加熱器的約束包括天然氣消耗和出力上下限約束，分別用式 (21)、式 (22)表示為：

(21)

(22)

(4)甲烷化裝置

甲烷化裝置的約束條件包括氫氣與二氧化碳的消耗和天然氣的生成量，分別用式 (23)、式 (24)表示為：

pCO2(t):pH2_CH4(t)=1∶4

(23)

pCH4(t)=ηgw·pCO2(t)

(24)

式中，pCO2(t)為甲烷化裝置t時(shí)刻消耗二氧化碳的量(m3/h)；pH2_CH4(t)為甲烷化裝置t時(shí)刻消耗氫氣的量(m3/h)；pCH4(t)為t時(shí)刻甲烷化裝置產(chǎn)生甲烷的量(m3/h)；ηgw為甲烷化裝置的效率，本文取為0.64。

(5)儲(chǔ)能設(shè)備

第一階段的儲(chǔ)能設(shè)備包括蓄電池和蓄熱系統(tǒng)，它們受到儲(chǔ)/放能、出力上下限和容量約束，分別用式 (25)～式 (28)表示為：

(25)

(26)

Ei(t=24)=Ei(t=0)

(27)

(28)

4.3.2 二階段約束

(1)電解水系統(tǒng)

生成氫氣的約束用下式表示為：

(29)

(2)微型電系統(tǒng)

微型電系統(tǒng)約束條件包括風(fēng)電及光伏出力約束、功率平衡約束以及微型電系統(tǒng)與上游電網(wǎng)絡(luò)功率交換約束，分別如式(30)～式(34)所示：

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

(3)微型熱系統(tǒng)

微型熱系統(tǒng)約束包括熱能平衡、供熱出力上下限以及與上游熱網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行功率交換的約束，分別如式(35)～式(38)所示：

(35)

Qhe(t,g)=Qload(t,g)=Hout(t,g)·Khe

(36)

(37)

(38)

(4)微型天然氣系統(tǒng)

微型天然氣系統(tǒng)約束包括天然氣平衡和與上游天然氣網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行功率交換的約束，分別如式(39)～式(41)所示：

fsup(t)+pCH4(t)=gghe(t)+gMT(t)+gFC(t)

(39)

fgs(t,g)+gnd(t,g)=Dgas(t,g)+fsup(t)

(40)

(41)

(5)氫氣儲(chǔ)氣罐

氫氣儲(chǔ)氣罐約束條件包括儲(chǔ)氣約束、出力上下限約束以及最大、最小容量約束，分別如式(42)～式(44)所示：

EH2(t+1)=EH2(t)+peH2(t,g)-pH2_CH4(t)

(42)

(43)

(44)

5 算例分析

本節(jié)選取浙江省金華地區(qū)一個(gè)典型冬季日來(lái)驗(yàn)證建立的微型綜合能源系統(tǒng)中各部件運(yùn)行情況及能量?jī)?yōu)化策略。其中，算例中副產(chǎn)氫來(lái)自金華市某環(huán)保公司固廢生成。系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電和負(fù)荷預(yù)測(cè)值如圖3所示，預(yù)測(cè)值的誤差服從正態(tài)分布。從圖3中可以看出風(fēng)電和光伏分別在夜間和白天出力較大；在中午和晚上天然氣和電負(fù)荷需求較大，在中午熱負(fù)荷需求較低。

圖3 可再生能源出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)值Fig.3 Hourly renewable generation and load

本文采取的分時(shí)電價(jià)設(shè)置見(jiàn)表1，其中設(shè)置高峰時(shí)段為8∶00～12∶00和19∶00～23∶00；平時(shí)為7∶00～8∶00和12∶00～19∶00；低谷時(shí)段為23∶00～7∶00。將相關(guān)數(shù)據(jù)代入GAMS軟件進(jìn)行求解。

表1 分時(shí)電價(jià)

在微型熱系統(tǒng)中，本文設(shè)置從上游區(qū)域熱網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)熱能的價(jià)格為T(mén)heatbuy=0.36元/kW。在微型天然氣系統(tǒng)中，本文設(shè)置天然氣價(jià)格為T(mén)n1=2.5元/m3。

IES中微型電、熱、天然氣系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化結(jié)果分別如圖4～圖6所示，系統(tǒng)中儲(chǔ)氫罐的狀態(tài)優(yōu)化結(jié)果如圖7所示。從圖4中可以看出，燃?xì)廨啓C(jī)在熱負(fù)荷較低的時(shí)候發(fā)電量較小，這是因?yàn)槿細(xì)廨啓C(jī)的發(fā)電量受到產(chǎn)熱的約束；蓄電池在電價(jià)相對(duì)較低的時(shí)候進(jìn)行充電，而在電價(jià)較高時(shí)放電來(lái)滿足高峰負(fù)荷的需求。

圖4 微型電系統(tǒng)的能量管理優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Optimal schedule in microgrid

圖5 微型熱系統(tǒng)的能量管理優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Optimal schedule in micro-heat system

圖6 微型天然氣系統(tǒng)的能量管理優(yōu)化結(jié)果Fig.6 Optimal schedule in micro-gas system

從圖5可以看出，燃?xì)廨啓C(jī)承擔(dān)了系統(tǒng)內(nèi)大部分的熱負(fù)荷，其次是從上游熱網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)熱能，最后天然氣加熱器起到輔助作用，這是因?yàn)槿細(xì)廨啓C(jī)是最經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)熱方式；蓄熱系統(tǒng)在中午熱負(fù)荷較低的時(shí)候會(huì)進(jìn)行儲(chǔ)能，當(dāng)熱負(fù)荷較高的時(shí)候再釋放存儲(chǔ)的能量，以把谷時(shí)的熱能轉(zhuǎn)化到峰時(shí)。

從圖6和圖7中可以看出，系統(tǒng)中甲烷化裝置產(chǎn)生的天然氣不足以滿足系統(tǒng)的需求，因此系統(tǒng)會(huì)從上游天然氣網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)；當(dāng)熱負(fù)荷需求較低時(shí)，此時(shí)天然氣的需求也比較低，產(chǎn)生的氫氣存儲(chǔ)于儲(chǔ)氫罐中，因此系統(tǒng)在熱負(fù)荷較低時(shí)儲(chǔ)氫罐儲(chǔ)氣較多，并在熱負(fù)荷較高時(shí)儲(chǔ)氫罐放氣與二氧化碳合成甲烷，并通過(guò)微型燃?xì)廨啓C(jī)滿足系統(tǒng)對(duì)熱能的需求。

圖7 儲(chǔ)氫罐優(yōu)化狀態(tài)Fig.7 Optimal schedule in hydrogen storage tank

因此，經(jīng)濟(jì)環(huán)保為目的可控部件運(yùn)行規(guī)劃是微型綜合能源系統(tǒng)的核心，其主要體現(xiàn)在以下四部分：①基于冷熱電聯(lián)的微型燃?xì)廨啓C(jī)兼具電能與熱能的同時(shí)供給，可實(shí)現(xiàn)能量高效的梯級(jí)利用，處于系統(tǒng)運(yùn)行的第一優(yōu)先級(jí)；②IES中能量轉(zhuǎn)換接口在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中起到了至關(guān)重要的作用，天然氣加熱器相比于從上游熱網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)熱能更加經(jīng)濟(jì)、電轉(zhuǎn)氣系統(tǒng)可以利用系統(tǒng)中富有的氫氣通過(guò)甲烷化供給天然氣負(fù)荷；③通過(guò)對(duì)微型綜合能源系統(tǒng)各類能量資源的實(shí)時(shí)調(diào)控與各類能源形式的動(dòng)態(tài)交換，解決分布式能源間歇性與隨機(jī)性對(duì)微型綜合能源帶來(lái)的影響；④系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是制約綜合能源系統(tǒng)發(fā)展的核心因素，通過(guò)利用儲(chǔ)能設(shè)備作為綜合能源系統(tǒng)能量后備補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)能量的削峰填谷，提升綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

6 結(jié)論

本文計(jì)及風(fēng)光荷的不確定性，對(duì)電氫混合儲(chǔ)能的IES能量管理優(yōu)化方法進(jìn)行研究，有以下結(jié)論：

(1)基于電氫混合儲(chǔ)能系統(tǒng)，建立了包含電系統(tǒng)、熱網(wǎng)、天然氣網(wǎng)和氫氣網(wǎng)的綜合能源系統(tǒng)的通用模型，并在此基礎(chǔ)上建立了以經(jīng)濟(jì)環(huán)保為目標(biāo)的IES模型，實(shí)現(xiàn)用能系統(tǒng)內(nèi)部及用能系統(tǒng)之間的能源協(xié)調(diào)優(yōu)化，為微型綜合能源系統(tǒng)達(dá)成低碳而經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行提供了理論依據(jù)。

(2)提出了一種基于場(chǎng)景法的兩階段規(guī)劃求解策略，解決了所建模型難以直接求解的問(wèn)題。最后算例分析結(jié)果驗(yàn)證了基于電氫混合儲(chǔ)能的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

本文針對(duì)IES模型的建立還存在一定的不足，僅考慮了電、熱、天然氣和氫氣四個(gè)子能源系統(tǒng)，后續(xù)工作將研究包含更多能源形式的IES，并細(xì)化相應(yīng)數(shù)學(xué)模型和約束條件。