基于经济性和可靠性的综合能源系统优化配置研究

徐聪

摘要：在综合能源系统规划运行中，可靠性是基础，经济性是重要考察指标。本文以某园区综合能源系统为例，介绍了其系统结构和供能模式，构建了经济性评价指标并介绍了可靠性评估方法，采用混合粒子群优化算法进行模型求解，实现了综合能源系统负荷分配的优化配置，年节省燃料量29.7万立方米，节约综合成本费用82.4万元，保障了综合能源的经济稳定运行。

关键词：综合能源系统；经济性指标；可靠性评估；混合粒子群算法；优化配置

引言

随着社会经济快速发展过程中能源需求增长与能源紧缺、能源利用与环境保护之间矛盾的日益加深，提高能源利用效率、开发新能源、加强可再生能源综合利用，成为解决问题的必然选择，在这样的背景下，综合能源系统（Integrated Energy System，IES）的概念应运而生。IES是以电力系统为核心，打破供电、供气、供冷、供热等各种能源供应系统单独规划、单独设计和独立运行的既有模式，在规划、设计、建设和运行的过程中，对各类能源的分配、转化、存储、消费等环节进行有机协调与优化，充分利用可再生能源的新型区域能源供应系统。安全、可靠、经济是对IES最基本的要求，因此本文研究基于经济性指标和可靠性要求的系统优化配置。

1综合能源系统模型

某产业园区内含办公建筑、商业建筑、酒店、充电桩、数据中心等多类型用户，为此构建综合能源系统为其提供电、冷、热、生活热水负荷。综合能源系统流程如图1所示，主要设备包括屋顶光伏、燃气内燃机、烟气热水型溴化锂吸收式冷热机组、溴化锂直燃机、电制冷机及空气源冷塔。屋顶光伏发电优先自用，系统对内燃机余热进行回收利用，夏季用于吸收式制冷、冬季用于制热，冷、热不足均由溴化锂直燃机补充，电制冷机给数据机房供冷。系统并网运行，供电不足时由电网补充，多余时余电上网。

图1 综合能源系统流程图

2经济性指标和可靠性评估

2.1经济性评价指标

1）一年4季的综合成本：

   

其中：表示综合能源系统的全年总运行成本，、、分别代表外部能源供应成本、能源转换设备成本、储能总运行成本。表示该典型日在每季度所占的天数。

优化目标是成本最小。

2）24小时时序优化目标函数：

其中：为一天24小时功能成本。目标是使供能成本最小，尽可能利用可再生能源太阳能生活热水、光伏发电。

2.2可靠性评估

综合能源系统的可靠性水平需要通过相应的可靠性评价指标来描述和度量。建立合理的可靠性指标体系，对综合能源系统供电、供气、供冷、供热及系统整体的可靠性水平进行定量地刻画，是综合能源系统可靠性评估研究的重要方面。

供能不足期望值（Expected Energy Not Supplied，EENS）用于度量故障所导致的缺供能，在电力系统中被定义为故障持续时间与平均负荷的乘积。但由于冷/热的特性与电能有显著的区别，供能中断的影响也各不相同。例如电能传输速度极快、其能量的传输和变换以光速实现，几乎瞬间完成，而冷、热传输速度慢、具有较大延迟，即负荷需求在故障修复后的一段时间内明显大于故障修复前的水平，从供能方的角度出发，可以理解为部分缺供能得以弥补。因此定义EENS的修正指标为：

其中，L为平均负荷；D为故障持续时间；为EENS指标修正量。进一步，综合能源系统的EENS为：

其中，G为所有形式负荷的集合；H 为时间尺度较大的负荷的集合。

3负荷分配优化配置

3.1优化约束条件

1）能量平衡约束条件

a)电力平衡：园区上下网电功率、光伏发电功率、内燃机组发电功率、储能放电功率之和，满足厂用电负荷、以及园区用电负荷及充电负荷之和。

其中：为电网上下网电功率，下网为正，上网为负；为园区的光伏发电功率；为园区内燃发电机组发电功率；为园区储能充电功率；为园区用电负荷；为园区充电负荷，包含储能电池和充电桩；为厂用电负荷；参数a表示某天、t表示某时刻。

b)空调热水平衡：

其中：为余热机组热负荷；为板换热负荷；为直燃机组热负荷；为园区热负荷需求；

c)空调冷冻水平衡：

其中：为余热机组冷负荷；为电制冷机组冷负荷；为直燃机组冷负荷；为园区冷负荷需求。

d)生活热水平衡：

其中：为太阳能生活热水负荷；为生活热水水水板换负荷；为生活热水烟气板换负荷；为园区生活热水负荷需求。

2）能源转换设备运行约束条件

   每台设备在最低负荷和满负荷之间运行。

3）能源价格约束

在优化决策过程中，考虑电力峰谷电价，燃气价格，进行能源平衡。

3.2优化算法

寻优采用混合粒子群算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，此算法是求解优化问题的常用方法，它具有收敛速度快、计算量小、易于实现等优点。但是也有早熟收敛、维数灾难、易陷入局部极值等缺点。采用如下解决办法：

1）调整PSO的参数来平衡算法的全局探测和局部开采能力。

2）设计不同类型的拓扑结构，改变粒子学习模式，从而提高种群的多样性。

3）将PSO和其他优化算法相结合，形成混合PSO算法。

根据园区能源系统的特点，采用混合PSO算法策略来寻优。算法的基本思想是，采取一种机制，当陷入局部最优发生早熟时，能够跳出并进入解空间的其他区域继续进行搜索，直到找到全局最优解。

3.3结果分析

针对本综合能源系统，空调水温度和发电机出力可调节，使用混合PSO算法求解，以空调水温度设定和发电机的功率作为决策变量、经济性为核心目标函数。同时将环境温度、机组效率（COP）、水泵功耗与供回水温差考虑在经济性中，得到最优解决方案。通过对综合能源系统负荷分配的优化配置，在保障系统可靠性的前提下，每年可节约燃气约29.7万Nm3，每年可节省费用约82.4万元。

结语

综上所述，综合能源系统的可靠性与传统电力系统可靠性不同，需要建立可靠性评估体系，本文构建了适合综合能源系统的供能不足期望值，且以年综合成本费用可作为工程实际中经济性评价指标；基于经济性和可靠性综合考虑，采用混合粒子群优化算法，对实际综合能源系统进行了负荷分配优化配置，节约了燃料量和成本费用。

参考文献

[1]贾宏杰,穆云飞,余晓丹.对我国综合能源系统发展的思考[J].电力建设,2015,36(1):16-25.

[2]李更丰,别朝红,王睿豪,等.综合能源系统可靠性评估的研究现状及展望[J].高电压技术,2017,43(1):114-121.

[3] 高雪倩,刘文霞.计及可靠性价值的综合能源系统设备优化配置[J].电力自动化设备,2022,42(3):9-17.