计及运行灵活性约束的综合能源系统优化调度

吉兴全，刘 健，张玉敏，于一潇，韩学山，张 旋

（1. 山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市 266590；2. 电网智能化调度与控制教育部重点实验室（山东大学）,山东省济南市 250061）

0 引言

逐步提高新能源发电的占比是实现“碳达峰·碳中和”目标的关键措施之一,但大规模的新能源并网在带来环境效益的同时,也给系统的安全经济调度带来了极大的挑战,因此,需要挖掘更多的灵活性资源来提高调度的空间［1-3］。电-气-热互联的综合能源系统（integrated energy system,IES）中多能耦合虽然增加了系统运行的复杂性［4］,但其中蕴含着巨大的灵活性资源［5］,充分挖掘并量化IES 的灵活性对系统的安全经济调度有着重要的意义。

近年来,已有学者对电力系统运行灵活性问题进行了初步的研究。文献［6］通过分析各类灵活性资源对系统灵活性概率分布曲线的作用效果,揭示出系统灵活性的平衡机理。文献［7-8］表明源荷储协调优化调度供给的灵活性可有效平抑风电的随机波动性。文献［9］提出的考虑多能灵活性的IES 多时间尺度优化模型,可有效提升系统的灵活性和平抑功率波动的能力,但未考虑网络约束对系统灵活性的影响。

目前,针对IES 优化调度运行灵活性的研究主要以优化网络结构、提升系统对净负荷波动的应对能力和利用可调控设备提升系统的调度灵活性为主。其中,在电-气互联系统提供运行灵活性方面,文献［10］通过对比稳态和瞬态气体流动模型,量化了燃气网络为电力系统提供的灵活性,并引入层间管存的概念评估电-气系统的灵活性。文献［11-12］表明,天然气网络可利用压缩机调节系统的管道压力水平,以此来提高电力系统的灵活性。在电-热互联系统提供运行灵活性方面,文献［13-14］建立了热网传输动态特性以及建筑物的蓄热特性模型,证明了管道和建筑物的蓄热特性能够有效降低弃风率并提高灵活性。文献［15］验证了热网传输延时特性能够有效提升IES 的运行经济性。文献［16-17］表明,电锅炉和蓄热罐均可提高电热系统的灵活性。然而,上述研究仅考虑2 种能流时间尺度的耦合提供的运行灵活性,未同时计及电-气-热3 种能流时间尺度的耦合对系统运行灵活性提升的影响。在电-气-热互联系统提供运行灵活性方面,文献［18-19］提出了一种同时计及气-热网络动态特性的IES 调度模型,通过分析电网特性和气-热网络动态特性之间的关系得出IES 调度模型能够有效提高系统的风电消纳能力。文献［20］建立的考虑网络动态特性的优化调度模型表明,网络动态特性能够提高系统的经济性。文献［21］搭建的IES 气热惯性提供功率支撑的模型表明,IES 的气热惯性可作为柔性备用为电力系统提供功率支撑。上述研究证明了气-热网络动态特性能够提高系统的灵活性,但未能对网络动态特性提供灵活性进行精细化数学建模。

目前,对电-气-热互联系统提供灵活性资源的研究大多利用配置更多灵活性设备的方法,没有考虑网络结构特性对系统供给灵活性的影响,并缺乏对系统现有灵活性资源的挖掘和IES 网络动态特性供给灵活性的考虑,也未计及小时尺度内更小的调度时间间隔（如10 min,本文定义为次小时尺度）下的灵活性需求约束。

为此,本文基于气-热网络动态特性,提出了一种计及次小时运行灵活性的IES 日前优化调度方法。首先,分析考虑净负荷波动特性的灵活性需求；其次,根据气-热网络动态特性,分别构建电-气-热网络供给灵活性模型,并建立系统运行灵活性资源供给与需求的平衡约束；再次,以运行成本和失负荷成本最小为目标函数,构建计及网络动态特性和运行灵活性约束的IES 优化调度模型,采用增量线性化的手段将模型转化为混合整数线性规划（MILP）模型以降低求解难度；最后,通过算例验证了本文优化调度模型的有效性。

1 电力系统的运行灵活性分析

电力系统的运行灵活性是指在一定的时间尺度下,在保证有功平衡的前提下,电力系统对净负荷不确定波动的应对能力。即在一定时间尺度下,系统的灵活性供给要大于灵活性需求。电力系统灵活性具有如下5 个特征［6］:1）方向性,具有上调和下调的灵活性需求；2）多时间关联性,在不同时间尺度下系统的灵活性供给能力与需求不相同；3）状态关联性,系统灵活性的供给能力与机组以及系统的历史状态有较强的关联,灵活性需求水平与净负荷的变化密切相关；4）双向转化性,如在下行灵活性需求较高时所储存的能量,可以在其他上行灵活性需求较高时进行释放；5）不确定性,由于电力系统运行的不确定性以及系统实时运行状态的变化,相应的灵活性评估往往选用概率方法或者明确关键调度场景设置运行灵活性约束。

1.1 运行灵活性需求分析

运行灵活性约束需要在小时阶段的调度结果中满足实时调度的灵活性需求,故需要在小时尺度的优化调度中,考虑净负荷次小时尺度的变化［22］。因此,在确定灵活性需求的限值时,需要同时考虑净负荷的次小时尺度变化和该时刻净负荷值变化的两方面影响,故系统的运行灵活性需求可表示为:

1.2 IES 供给运行灵活性能力分析

1.3 运行灵活性评估指标

本文采用的灵活性判断依据为:在ΔT次小时时间尺度内,系统运行灵活性的供给能力应不小于某一限值。即

2 电-气-热系统灵活性模型

2.1 电力系统供给灵活性模型

本文中仅考虑常规火电机组的供给灵活性,常规机组供给的灵活性与时间尺度以及当前的运行点有关,即机组以当前运行点为基准,通过增大出力提供上行灵活性,减小出力提供下行灵活性。并且,常规火电机组的上、下调节能力还受到爬坡速率的制约,因此,火电机组的上行、下行灵活性如式（5）所示。

2.2 热网系统供给灵活性分析

2.2.1 热网动态特性分析

热网系统可以分为动态水力系统模型和动态热力系统模型两部分。动态水力模型主要表达传输延时特性,由于热水的传输速度缓慢,因此会有一部分的能量储存在热网系统中,这使得热网管道具有天然的储热特性；动态热力模型主要表达温度损耗特性,由于热水与周围环境温度有一定的差异,在传输过程中存在热量流失,导致温度下降。

1）动态水力系统模型

2.2.2 热网供给灵活性模型

考虑CHP 机组的容量和爬坡速率的限制,热网系统供给的灵活性可进一步表达为:

图1 气热动态特性供给灵活性模型Fig.1 Supply flexibility model for dynamic characteristics of gas and heat

2.3 气网系统供给灵活性模型

2.3.1 天然气网络动态特性

式中:Ωgline为天然气网管道的集合。

2.3.2 气网供给灵活性模型

式中:cgas,t和dgas,t为二进制0-1 变量,分别表示天然气系统在t时刻的储气和放气状态。

天然气管道的进出口流量达到平衡时,天然气管道可通过释放天然气,增大燃气轮机的可用气量来提供上行灵活性；也可通过存储天然气,减小燃气轮机的可用气量来提供下行灵活性。为最大限度地满足气负荷的需求,天然气管道提供的次小时时间尺度下的灵活性不能超过该时间段内管道的最大存储和释放天然气的能力。于是有:

3 计及次小时尺度灵活性约束的IES 优化调度模型

考虑到IES 中天然气系统管道管存的特性和热力系统管道时滞的特性,均可作为系统提供运行灵活性的资源,本文构建了计及网络动态特性提供灵活性的IES 优化调度模型。

3.1 目标函数

综合考虑气-热网络动态特性提供灵活性的能力,构建计及运行灵活性约束的IES 优化调度模型。本文以调度周期内IES 总的运行成本C最小为目标函数。

3.2 约束条件

3.2.1 电力系统约束

3.3 线性化方法

4 算例分析

4.1 算例参数

本文搭建了如附录C 图C1 所示的电-气-热互联系统模型,该系统包含IEEE 24 节点电力系统［26］、20 节 点 天 然 气 系 统［27］和16 节 点 热 力 系统［28］。其 中 电 网 系 统 有17 个 电 负 荷、4 台 火 电 机组、2 台CHP 机 组、2 台 燃 气 轮 机 组 和1 台 风 电 机组；天然气系统有8 个气负荷、6 个气井和2 台压缩机；热力系统有8 个热负荷和14 条热力管道。仿真系统的各个子系统编号和设备详细参数见附录C。净负荷峰值为2 440 MW,根据实际情况,失电负荷惩罚系数为100 美元/（MW·h）,弃风惩罚系数为50 美元/（MW·h）。调度周期为24 h,调度间隔为1 h,次小时尺度为10 min。IES 电负荷、热负荷、气负荷和风电预测值的预测曲线如附录C 图C2 所示［19］。净负荷为电负荷和风电预测值的差值,如附录C 图C3 所示［19］。

为分析IES 网络动态特性对电力系统运行灵活性的影响,本文对比分析了以下4 种场景:

场景1:不计及网络动态特性。

场景2:仅计及气网动态特性。

场景3:仅计及热网动态特性。

场景4:同时计及气网和热网动态特性。

4.2 网络动态特性的作用分析

在3 种不同灵活性需求下,分别对4 种场景进行建模求解。表1 列出了不同场景下的系统运行成本。对比场景1 中不同灵活性需求情况可见,考虑次小时尺度净负荷的变化将导致运行成本的上升,当系统灵活性需求增加至120 MW 时,场景1 系统因发电调节能力有限,无法应对净负荷的强变化性出现无解。在场景2 和场景3 中,次小时尺度净负荷的增加,运行成本的上升幅度较小,是由于利用了网络结构的动态特性供给的灵活性资源,单独计及热网或气网的动态特性时,因管道需要一定的恢复时间,也无法满足较高的运行灵活性需求。场景4中同时计及热网和气网的动态特性,提供灵活性时,气热管道可以相互配合、互为补充,能够应对较高的运行灵活性需求。

表1 运行成本的对比Table 1 Comparison of operation costs

表2 列出了不同场景下的火电机组平均在线台数。灵活性需求增加时,各种情景下平均在线机组数均会增加,以跟随净负荷的快速变化,但在计及网络动态特性时,由于气-热网络管道的缓冲作用,在线的机组数会减小。可见,计及网络动态特性不仅能够提高系统运行灵活性水平,还能减小火电机组的平均在线机组数,并且运行灵活性需求越高,IES网络动态特性的作用效果越明显。

表2 火电机组的运行情况Table 2 Operation of thermal power units

4.3 热网动态特性供给灵活性分析

为了验证热网管道传输延时特性提供灵活性的能力,本文通过场景1 和场景3 的CHP 机组热出力的结果（如图2（a）所示）和热网系统温度变化的情况（如图2（b）所示）进行对比分析。由图2（a）可知,场景3 的CHP 机组热出力与热负荷实现了解耦,在时段9～22,CHP 机组热出力高于热负荷,将部分的热能存储在热网管道中,此时的CHP 机组出力增大,以应对净负荷的快速上升。此外,热网管道被动存储的这部分热能为热网下一阶段的放热留作备用。由图2（b）可见,在时段1～8、23～24,CHP 机组的热出力小于热负荷,热量的缺额由热网管道之前存储的热能提供,此时CHP 机组的出力减小,可以应对负荷的突然下降,为风电提供了更多的接纳空间。因此,热网管道可以扮演被动储能的角色来应对电力系统净负荷的变化,降低火电机组的启停次数,协助火电机组进行削峰填谷,可以在一定时间段内提供一定时间尺度的灵活性。

图2 热网系统状态变化Fig.2 Status changes of heat network system

4.4 气网动态特性供给灵活性分析

为了验证气网管存特性提供灵活性的潜力,本文通过气网系统压强变化的情况（如图3（a）所示）和天然气管道管存容量的变化情况（如图3（b）所示）进行对比分析。由图3（b）可见,计及气网动态特性后,天然气管道的进出口流量不需要再保持一致,如在时段2～6 和19～23,管道进口流量大于出口流量,由于天然气具有压缩性,此时相当于给天然气管道充气,燃气轮机的可用气量减小,应对净负荷的快速下降,并为下一阶段释放管存做好储备；如在时段7～14,管道的进口流量要小于出口流量,气电负荷均较高,天然气管道释放管存,此时燃气轮机有充足的可用气量,以应对净负荷快速上升。由图3（b）可见,相比场景1,场景2 的气源出力的变化更加缓和,可见在计及天然气管道的动态特性后,管存的储放气减轻了对气源的冲击,同时缓解了气电高峰时刻气源出力的压力。综上,天然气管道动态管存的特性能够缓冲气负荷的波动,在净负荷发生较大波动时为燃气轮机提供充足的调节裕度。因此,计及气网的动态特性可以优化燃气轮机的出力,从而在一定时间尺度下提高系统的运行灵活性。

图3 天然气系统状态变化Fig.3 Status changes of natural gas system

4.5 灵活性约束的有效性

进一步研究IES 网络动态特性对电力系统灵活性的影响,对在120 MW 灵活性限值约束下的场景4计算IES 各时段供给的可用上行灵活性容量,结果如图4（a）所示。图中折线为120 MW 限值约束下各时段的灵活性需求,各个时段的上行灵活性需求与各时段净负荷的变化有关,故不同时段的灵活性需求有所不同。由图4（a）可见,气网系统和热网系统供给灵活性是分时的,主要原因在于天然气管道有最大储气和放气时间限制,热网有最大储热和放热时间限制。气网与热网的协调调度能够保证在整个调度周期内都可以提供充足的灵活性。图4（a）中IES 供给的上行灵活性均在灵活性需求以上,表明电力系统的上行灵活性是充足的,同理可分析下行灵活性的情况,如图4（b）所示。

图4 系统灵活性Fig.4 System flexibility

分别计算场景2、场景3 和场景4 在120 MW 灵活性需求下的灵活性裕度,如图4（c）和图4（d）所示,场景4 的数值均大于等于零,场景2 和场景3 会出现小于零的时刻。由图4（c）和图4（d）可见,在高灵活性需求下,单独计及气网动态特性或者热网动态特性会在某些时刻出现灵活性不足的可能。对比图4（c）和图4（d）还可发现,上行灵活性不足与下行灵活性不足并非同时出现,两者并不存在确定的耦合关系。由此可得:在考虑常规机组运行灵活性的基础上,单独计及气网动态特性或者单独计及热网动态特性,由于储放气量和储放热能的限制,提供的灵活性容量较小；同时,计及气网和热网的动态特性的协调调度,能够减小管道最大储放气量和最大储放热能的限制,进而提供更多的灵活性。

综上所述,计及网络动态特性后,CHP 热出力不再需要完全跟随热负荷的变化,天然气管道的进出口流量也不再需要保持一致,利用热网管道储放热能的特性和气网管存储放气的特性,可应对净负荷的快速变化和较高水平的灵活性需求。此外,气-热网络的综合协调调度可有效防止气热储放能量不能长时间投入的问题,从而为系统提供更多的灵活性。

4.6 灵活性对系统运行的影响

为分析灵活性资源对IES 优化结果的影响,图5（a）和图5（b）分别列出了不同场景下的失电负荷和风电出力的情况。由图5（a）可知,对比4 种场景的失电负荷量,前3 种场景由于未充分挖掘实际系统的运行灵活性潜力,导致电力系统对净负荷的灵活性调节能力不足,失电负荷量较大。场景4 中全面考虑气-热网络动态特性供给的灵活性容量,使得电力系统有足够的灵活性容量来应对净负荷的波动。此外,场景2 与场景3 均存在一定量的失电负荷,而场景4 实现了零失电负荷,表明热网、气网的动态特性相互关联,进一步扩大了协同优化的空间,能为电力系统供给更多的灵活性资源。由图5（b）可知,场景4 的接纳空间要大于其他3 种情景,说明计及IES 网络动态特性能够在保证系统稳定运行的前提下,提高系统对新能源的接纳能力。

图5 系统运行结果Fig.5 Results of system operation

由此可见,计及气-热网络动态特性供给的灵活性资源,能够有效应对电力系统净负荷的波动,从而提高系统对新能源的消纳能力,降低系统的失负荷风险,提升系统的运行安全性。

5 结语

本文通过分析气-热网络动态特性,提出了气-热网络供给电力系统灵活性容量的等效模型,通过设置系统运行灵活性的供给与需求,推导了兼顾日前与次小时尺度协调的灵活性约束。基于此,构建了一种考虑次小时尺度运行灵活性约束的IES 优化调度模型。通过算例分析得到以下结论:

1）在日前调度中,考虑次小时尺度的运行灵活性约束,利用IES 中气-热网络动态特性的延时特点,提供电力系统灵活性容量,提高系统灵活性；

2）充分利用IES 动态特性提供的灵活性资源,能够减少火电机组的平均在线台数,增大风电接纳空间,有效提高系统运行的经济性；

3）相比火电机组提供灵活性资源,气-热网络动态特性响应时间短,能够跟踪负荷的快速变化,但实际系统中气热管道不能长时间处于储能或者放能的状态下,因此需要气-热网络协调运行。

本文提出的考虑运行灵活性约束的综合能源优化调度方法仅计及了多时间尺度耦合的灵活性资源,未考虑电-气-热网络空间维度耦合。如何利用电网互联互济特点挖掘IES 互补特性进而提高系统灵活性潜力的研究工作正在进行当中。

本文研究得到青岛西海岸新区2020 年科技项目（源头创新专项）（2020-92）资助，特此感谢！

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。