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作者简介:

王艳松(1965-),女,教授,博士,硕士生导师,研究方向为综合能源规划与运行控制、电力负荷预测、配电自动化等。E-mail:wys91517@163.com。

通信作者:

王毓铎(1998-),男,硕士研究生,研究方向为综合能源规划与运行控制。E-mail:1435072507@qq.com。

中图分类号:TM 715

文献标识码:A

文章编号:1673-5005(2024)02-0142-09

DOI:10.3969/j.issn.1673-5005.2024.02.016

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    摘要

    “碳达峰,碳中和”目标对综合能源系统提出了低碳高效的新要求。针对园区综合能源系统的源-网-荷-储联合规划问题,基于 Bellman 最优理论将系统净收益最大化的规划模型进行分解,建立“风光储协同-多能互联耦合-能源消纳制氢-最优碳捕集”的多阶段动态规划模型并求解设备的最佳配置方案。结果表明,该模型在经济性和环保性方面具有显著优势,电制氢收益可观并促进电能就地消纳,碳捕集降低了系统碳排放并具有售卖 CO2 气体和碳配额的双重收益,同时在动态规划过程中达到了最佳的电制氢配置和最优的碳捕集比例。

    Abstract

    " Carbon peaking and carbon neutrality goals" puts forward new requirements for low-carbon and high-efficiency integrated energy systems. Aiming at the joint programming problem of source-network-load-storage of the park-level integrated energy system, the programming model of maximizing the net income of the system based on the Bellman optimal theory was decomposed, and a multi-stage dynamic programming model of " wind-solar-storage synergy-multi-energy interconnection coupling-energy consumption hydrogen production-optimal carbon capture" was established, and the optimal configuration scheme of the equipment was solved. The results show that the model has significant advantages in the aspects of economy and environmental protection. The benefits of electric hydrogen production are considerable and the local consumption of electric energy is promoted. Carbon capture reduces the carbon emissions of the system and achieves the dual benefits of selling CO2 gas and carbon quota. At the same time, the optimal configuration of electric hydrogen production and the optimal carbon capture ratio are achieved in the process of dynamic programming.

  • 能源是国民经济的命脉,是人类赖以生存和发展的基础。面对日益严重的能源短缺和环境污染等问题[1],综合能源系统( integrated energy system,IES)等概念相继被国内外学者提出并研究,以其对能源利用的整体规划设计和运行优化[2],通过不同能源间转化实现优势互补和高效利用[3],逐渐成为能源领域变革的必然要素。园区综合能源系统(park-level integrated energy system,PIES)是一种直接面向用户的终端供能系统,作为用户侧多种能源的耦合与供应对象,可提升可再生能源的消纳和能源利用效率,因此得到广泛应用[4]。为加强综合能源系统建设的合理性,已有学者对其规划问题进行了深入研究。孙强等[5] 建立了分层经济性优化和可靠性校验模型,以兼顾可靠性和经济性; 马国真等[6]通过分析源荷多重不确定性构建鲁棒-随机优化模型,实现经济性与可靠性的协调优化; 王瑞等[7]在博弈模型中引入碳交易来限制各主体碳排放量,均衡经济与环境效益; 陈志等[8] 考虑建设时序和阶梯碳交易机制建立多阶段规划模型,在有序建设的同时降低了碳排放量。这些是从 IES 规划的经济性、可靠性和环保性等多方面进行研究,对于减排手段更局限于依靠碳交易机制,而近年来碳捕集技术逐渐发展成为减少碳排放的重要手段。赵东亚等[9-10]建立了碳捕集工艺的运行流程,定性分析了与能耗相关的影响因素并进行优化; 盛四清等[11] 建立含碳捕集装置的多目标优化模型,缓解了经济性与低碳性的矛盾; 陈伯达等[12]建立碳捕集电厂与电转气协同利用框架,并通过储气装置解决 CO2 的捕集和利用在时间上不匹配的问题。综上,碳捕集的有效配置对 IES 建设具有积极作用,但往往受制于其过高的运行成本,使得 CO2 捕集比例不高,或以政策规定其最低捕集比例,未能兼顾其经济性。碳捕集结合碳交易机制是实现减排的有效方式,并通过配置可再生能源和推动能源优势互补最终建立低碳绿色的综合能源系统[13]。笔者构建含电制氢和碳捕集的园区综合能源系统架构,提出一种 PIES 多阶段规划模型并利用动态规划求解,仿真分析系统内各设备最佳运行方案; 通过对算例的求解验证所提方法的有效性,在提升系统整体净收益的同时达到较高的最优碳捕集比例,促进园区绿色低碳转型。

  • 1 园区综合能源系统的架构

  • 园区综合能源系统架构如图1 所示。 PIES 外部依托电网和天然气网,内部通过可再生能源和能源耦合设备满足负荷的需求,并通过电制氢和碳捕集设备消纳电能和售卖气体。主要设备包括风电(wind power,WP)、光伏( photovoltaic,PV)、电储能(electricity storage,ES)、热电联供(combined heat and power,CHP)、燃气锅炉(gas boiler,GB)、电制氢(power to hydrogen,P2H)和碳捕集系统( carbon capture system,CCS)。

  • 图1 园区综合能源系统架构

  • Fig.1 Architecture of park-level integrated energy system

  • 2 能源耦合设备模型

  • 2.1 热电联供

  • 热电联供设备燃烧天然气带动发电机发电,同时将剩余热能输送到余热锅炉回收利用,是耦合气-电-热三种能源的转换设备,其产电和产热数学模型可近似描述为

  • PCHP(t)=ηe,CHPδgasVCHP(t),HCHP(t)=ηh,CHPδgasVCHP(t).
    (1)
  • 式中,PCHPHCHP 分别为热电联供设备输出的电和热功率,kW; ηe,CHPηh,CHP 分别为发电和产热效率; δgas 为燃气热值,kW/ m 3; VCHP 为耗气速率,m 3 / h。

  • 2.2 燃气锅炉

  • 燃气锅炉通过燃烧天然气为锅炉中的水加热,输送给用户提供热能,是耦合气-热能源的转换设备,其数学模型可近似描述为

  • HGB(t)=ηGBδgasVGB(t).
    (2)
  • 式中,HGB 为燃气锅炉输出的热功率,kW; ηGB 为产热效率; VGB 为耗气速率,m 3 / h。

  • 2.3 电储能

  • 电储能设备可根据系统运行状况动态调整自身充放电状态,其数学模型[14]可表示为

  • WES(t)=WES(t-1)+ηcPc,ES(t)-Pd,ES(t)/ηdΔt.
    (3)
  • 式中,WES 为电储能存储的电量,kW·h; Pc,ESPd,ES 分别为充、放电功率,kW; ηcηd 分别为充、放电过程中的损耗系数。

  • 2.4 电制氢

  • 电制氢设备以水为原料,利用电能将水电解为氢气和氧气,数学模型[15]表示为

  • VH2(t)=ηP2HPP2H(t)λH2.
    (4)
  • 式中,VH2为电制氢制取氢气的体积,m 3; PP2H 为输入的电功率,kW; ηP2HλH2分别为制氢效率和氢气热值。

  • 2.5 碳捕集

  • 碳捕集设备可将化石燃料燃烧生成气体中的 CO2 分离封存,以实现减少温室气体排放的目的,其能耗函数[16]

  • PCCS(t)=PCCS,B+PCCS,R(t),
    (5)
  • 其中

  • PCCS, R (t) =λCCSVCCS (t) .

  • 式中,PCCS 为碳捕集输入的电功率,由固定功率 PCCS,B 和工作功率 PCCS,R 构成,kW; VCCS 为处理的 CO2 量,m 3; λCCS 为运行能耗系数。

  • 3 园区综合能源系统规划模型

  • 规划模型以 PIES 净收益最大为目标,综合考虑售能和售气收益、投资成本、运行成本、维护成本和碳交易成本,建立目标函数可概括为

  • maxF=E-C,
    (6)
  • 其中

  • E=EOpe +EGas, C=CInv+COpe+CMai+CCt.

  • 式中,EC 分别为 PIES 的收益和成本,元; EOpeEGas 分别为售能和售气收益,元; CInvCOpeCMaiCCt 分别为等额年投资成本、运行成本、维护成本和碳交易成本,元。

  • 对于不同设备等额年投资成本和维护成本的计算可概括为

  • CInv,x=cInv,xQx×r(1+r)Nx(1+r)Nx-1,CMai,x=t=18760 cMai,xPx(t).
    (7)
  • 式中,CInv,x CMai,xx 型设备的等额年投资及维护成本,元; cInv,x cMai,x 分别为单位投资成本和可变维护成本,元/ kW; Qx 为投资容量,kW; r 为贴现率,常取 0. 08; Nx 为使用寿命,a; Px 为输入功率,kW。

  • 3.1 多阶段规划思想

  • 针对式(6)所示目标函数,基于 Bellman 最优理论[17]可采用多阶段决策方法将总目标 F 分解为多个子目标 f k,并根据递推关系逐段寻优,以提升求解过程的有序性,便于探究各规划阶段对整体的影响,并减少每阶段的决策数量从而降低求解难度。多阶段决策过程如图2(uksk 分别为第 k 阶段决策变量和状态变量; 决策后状态变量转为 sk+1; f k 为第 k 阶段以 uksk 计算出的指标函数)所示。

  • 利用多阶段决策方法对式(6)进行合理划分,建立“风光储协同-多能互联耦合-能源消纳制氢-最优碳捕集”多阶段规划模型:

  • maxF=f1+f2+f3+f4.
    (8)
  • 式中,f 1~f 4 分别为阶段 1~4 的指标函数。

  • 图2 多阶段决策过程

  • Fig.2 Multi-stage decision process

  • 各阶段的划分依据为:阶段 1 规划配置可再生能源及电储能,充分发展清洁能源; 阶段 2 根据多元负荷需求配置能源耦合设备,实现能源互补利用; 阶段 3 通过配置电制氢消纳可再生能源并提升系统的经济性; 阶段 4 配置碳捕集设备降低碳排放,构建低碳绿色园区。整体规划过程如图3 所示。

  • 图3 PIES 多阶段规划过程

  • Fig.3 Multi-stage planning process of PIES

  • 3.2 多阶段规划数学模型

  • 3.2.1 风光储协同规划

  • 阶段 1 为风光储协同规划 f 1。该阶段综合考虑新能源-电储能协同运行收益、等额年投资成本和维护成本的净效益最大化,建立该阶段的指标函数为

  • f1=maxENE+EES-CInv,NE-CInv,ES-CMai,1,
    (9)
  • 其中

  • ENE=t=18760 JNEPWP (t) +PPV (t) , EES=t=18760 Je, sell (t) Pd, ES (t) +Je (t) Pc, ES (t) , CInv, NE=CInv, WP+CInv, PV, CMai, 1=CMai, WP+CMai, PV+CMai, ES.

  • 式中,ENEEES 分别为新能源和电储能的售电收益,元; CInv,NECInv,ESCMai,1 分别为新能源设备等额年投资成本、电储能设备等额年投资成本和维护成本,元; PWPPPV 分别为风电和光伏的并网功率,kW; JNEJe,sellJe 分别为风光并网、售电和分时电价,元/(kW·h)。

  • 3.2.2 多能互联耦合规划

  • 阶段 2 为多能互联耦合规划 f 2。该阶段综合考虑 CHP 和 GB 售能收益、等额年投资成本、运行成本和维护成本的综合供能收益最大化,建立该阶段的指标函数为

  • f2=maxEen-CInv,2-COpe,2-CMai,2,
    (10)
  • 其中

  • Een=t=18760 Je, sell (t) PCHP (t) +JhHL (t) , CInv, 2=CInv, CHP+CIn, GB, COpe, 28760860JgasVCHP (t) +VGB (t) , CMai, 2=CMai, CHP+CMa, GB.

  • 式中,EenCInv,2COpe,2CMai,2 分别为 CHP 和 GB 的售能收益、等额年投资成本、运行成本和维护成本,元; Jh 为售热价格,元/( kW·h); Jgas 为购气价格,元/ m 3

  • 3.2.3 能源消纳制氢规划

  • 阶段 3 为能源消纳制氢规划 f 3。该阶段以计及年售氢收益、制氢成本、等额年投资成本和维护成本的制氢净收益最大为目标,建立该阶段的指标函数为

  • f3=maxEH2-COpe,P2H-CInv,P2H-CMai,P2H,
    (11)
  • 其中

  • EH2=t=18760 JH2VH2 (t) , CInv, P2H=t=18760 Je (t) PP2H (t) .

  • 式中,EH2COpe,P2HCInv,P2HCMai,P2H 分别为售氢收益、制氢成本、P2H 等额年投资成本和维护成本,元; JH2 为售氢价格,元/ m 3

  • 3.2.4 最优碳捕集规划

  • 阶段 4 为最优碳捕集规划 f 4。该阶段以计及售 CO2 收益、等额年投资成本、运行成本、维护成本和碳交易成本的最大化为目标,建立该阶段的指标函数为

  • f4=maxEC-CInv,CCS-COpe,CCS-CMai,CCS-CCt,
    (12)
  • 其中

  • EC=t=18760 JCO2VCCS (t) ,

  • COpe, CCS=t=18760 Je (t) PCCS (t) .

  • 式中,ECCInv,CCSCOpe,CCSCMai,CCSCct 分别为售 CO2 效益、CCS 设备等额年投资成本、运行成本、维护成本和碳交易成本,元; JCO2Je 分别为售 CO2 和单位碳配额价格,元/ t; CCt 的具体计算方式参考文献[18]

  • 3.2.5 约束条件

  • (1)能量平衡约束。各类能源的生产和消耗应保持平衡,表示为

  • PL(t)+PP2H(t)+PCCS(t)+Pc,ES(t)=PPV(t)+PWP(t)+Pnet(t)+Pd,ES(t),HL(t)=HCHP(t)+HGB(t).
    (13)
  • (2)设备出力和爬坡约束。燃气设备的出力及变化速率应受其相关的上下限约束,可概括为

  • Vx,minVx(t)Vx,max0Vx(t)-Vx(t-1)ΔVx,max
    (14)
  • 式中,x 为 CHP 或 GB; Vx,maxVx,min 分别对应耗气速率的上、下限,m 3 / h; ΔVx,max 为最大爬坡速率,m 3 / h。

  • (3)交换功率约束。 PIES 与外界进行电能交换需满足传输线的功率约束,可表示为

  • -Po,maxPnet(t)Pi,max.
    (15)
  • 式中,Pi,maxPo,max 分别为外部电网输入和 PIES 向外网输出功率的极限,kW。

  • (4)电储能约束。电储能的运行应满足其充放电功率上下限和所储存能量的上下限约束,可表示为

  • WES,minWES(t)WES,max,PES,minPESc(t)PES,max,PES,minPESc(t)PES,max
    (16)
  • 式中,WES,maxWES,min 分别为电储能储存能量的上下限,kW·h; PES,maxPES,min 分别为电储能充放电功率的上下限,kW。

  • 4 动态规划求解方法

  • 动态规划(dynamic programming,DP)是解决多阶段决策过程最优化的一种数学方法[19],根据建立的多阶段规划模型,各阶段决策变量为

  • u1=QNE,QES,u2=QCHP,QGB,u3=QP2H,u4=QCCS.
    (17)
  • 式中,QNEQESQCHPQGBQP2HQCCS 分别为各类设备的规划容量。

  • 设状态变量为前 k 阶段的所有设备累积配置容量,则状态转移方程为

  • Sk+1=Sk+uk.
    (18)
  • 采用顺序解法的递推方程为

  • FkSk+1=maxfkSk+1,uk+Fk-1Sk.
    (19)
  • 动态规划的求解流程如图4 所示。

  • 图4 动态规划求解流程

  • Fig.4 Dynamic programming solution flow

  • 5 算例及结果

  • 5.1 算例

  • 以华北地区某园区为例,四季典型日电、热负荷预测及风电、光伏出力标幺值曲线如图5、6 所示,设备参数如表1 所示。能源价格如下:购电为 0.323 元/(kW·h)(0~7 时、23~24 时)、0.612 元/(kW· h)(7~8 时、11~14 时、21~23 时)和 0.891 元/(kW· h)(8~11 时、14~21 时),氢气 3.28 元/ m 3,天然气 2.5 元/ m 3,热蒸汽 0.33 元/( kW·h)、0.291 元/(kW·h)(0~7 时、23~24 时),售电为 0.497 元/(kW·h)(7~8 时、11~14 时、21~23 时)和 0.795 元/(kW·h)(8~11 时、14~21 时),CO2 为 42.5 元/ t,碳配额为 135 元/ t。

  • 图5 典型日电、日热负荷需求

  • Fig.5 Power load and heat load demand of typical day

  • 图6 典型日风电和日光伏出力标幺值

  • Fig.6 Standard value of WP and PV output of typical day

  • 表1 设备相关参数

  • Table1 Related parameters of equipment

  • 5.2 PIES 规划方案

  • 针对算例利用 MATLAB 编程求解。利用提出的多阶段规划模型求解作为方案Ⅰ,另以 PIES 净收益最大为目标的常规方法求解作为方案Ⅱ。各方案容量配置结果如表2 所示。

  • 表2 设备容量配置结果

  • Table2 Equipment capacity configuration results

  • 由表2 可知,提出的多阶段动态规划方法和常规方法的计算结果相近,差别约为 3%,验证了所提规划方法的有效性。

  • 5.3 多阶段经济指标

  • 对方案Ⅰ进行不同阶段下各设备相关经济指标的计算,如表3 所示。

  • 由表3 可知:风电和光伏运行中无一次能源消耗,且有较高的售电收益,属于经济环保的发电设备; 电储能利用购售电价差值实现可靠盈利; CHP 和 GB 工作中消耗大量天然气,运行成本高。对比不同情景:经“能源消纳制氢” 阶段后,设备年运行成本和收益分别增加约 380 万元和 705 万元,总计净收益提升约 7%; 经“最优碳捕集”阶段后,CCS 运行净花费 153 万元,设备总计净收益下降约 5%。 PIES 成本及收益的指标计算结果如表4 所示。

  • 表3 各设备相关经济指标

  • Table3 Equipment related economic indicators

  • 表4 PIES 成本及收益

  • Table4 Cost and benefit of PIES

  • 由表4 可知:经“能源消纳制氢” 阶段后,P2H 设备通过售卖氢气获得了可观的收益,约占总收益的 8%,并使 PIES 净收益提升约 7.8%; 经“最优碳捕集”阶段后,碳交易成本扭亏为盈,由花费 189 万元扭转为交易碳配额收益 35 万元,净提升 224 万元,且对售电、售热收益影响不大,PIES 净收益进一步提高约 2.5%。不同 P2H 配置容量下的相关指标变化如图7 所示。

  • 图7 P2H 配置容量及相关指标

  • Fig.7 P2H configuration capacity and related indicators

  • 由图7 可知: P2H 配置容量为 2.27 MW 时 PIES 净收益达到最优点; P2H 年净收益与等额年投资成本之差在最优点以前随配置容量的增加而逐渐扩大,最优点后几乎不变,经济性受限,且 PIES 净收益略有下降。

  • 5.4 多阶段环保指标

  • 为探究各阶段设备配置对环保性的影响,分别进行不同阶段下的相关环境指标的计算,结果如表5 所示。

  • 表5 PIES 相关环境指标

  • Table5 Related environmental indicators of PIES

  • 由表5 可知,经“能源消纳制氢”阶段规划后电能就地消纳率提升 13.5%,效果明显,对 PIES 整体碳排放量和碳交易额度基本无影响; 经“最优碳捕集”阶段规划后电能就地消纳率进一步提升 5.6%,并使得年碳排放量降低 166 万 t,碳交易配额由年购买 1.4 万 t 扭转为出售 0.26 万 t,减排效果显著; 所配置的风电及光伏年总发电量约 4 610.8 MW,等效减少使用煤电的碳排放量约 0.44 万 t,促进园区的低碳绿色转型。针对不同的碳捕集率,相关指标变化如图8 所示。

  • 图8 不同碳捕集率下的相关指标

  • Fig.8 Related indicators under different carbon capture rates

  • 由图8 可知:随着碳捕集率增加,CCS 的配置容量相应增加,其等额年投资成本、净运行成本逐渐上升; 碳交易成本逐渐下降,约在碳捕集率为 47.5% 处实现盈利; 电能就地消纳率由 92.7% 逐渐升至 106.8%,PIES 转变为对外净吸收电能; 在碳捕集率为 44.8%时 PIES 取得最大净收益 889.7 万元。

  • 5.5 仿真分析最优运行方案

  • 此处以春季典型日为例分析设备运行情况,春季典型日电、热能平衡如图9 所示。

  • 图9 春季典型日电能和热能平衡图

  • Fig.9 Power and heat balance diagram of typical day in spring

  • 对图9(a)中的设备运行情况进行分析:在 0~7 时电价较低,P2H 和 CCS 设备工作效率较高,电储能多处于充电状态,CHP 机组售卖电能的收益较低,故基本处于最低出力,PIES 整体电能供应不足而需外部电能输入; 9~11 时电价较高,P2H 的制氢成本过高故基本不工作,CCS 也处于较低的固定能耗下运行,电储能放电进行盈利,CHP 机组售电价格高使得出力增加,PIES 电能供应过剩而向外输送电能。其余时段的设备运行情况同理。

  • 对图9( b)的设备运行情况进行分析:CHP 机组供热功率的变化受电价的间接影响,GB 主要为热负荷的补充供热,其出力变化受 CHP 供热功率和热负荷影响。

  • 6 结论

  • (1)电制氢可提升系统经济性并有效促进电能的就地消纳; 碳捕集可使 PIES 整体碳排放显著降低,并实现售卖 CO2 气体和碳配额的双重收益。

  • (2)在电制氢和碳捕集的动态规划过程中实现了电制氢的合理配置并解决 CO2 捕集率由于成本限制不高的问题。

  • 参考文献

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