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现代电子技术Modern Electronics TechniqueOct.2023Vol.46 No.202023年10月15日第46卷第20期0 引 言为实现“双碳”战略目标，新能源、天然气等清洁低排放的发电方式备受关注并得到了大力发展，清洁高效的综合能源电力系统正蓬勃兴起1。随着我国经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，对不同能源的需求也与日俱增。污染日趋严重、能源利用率过低、能源短缺等问题已成为我国乃至全世界亟待解决的问题2。综合能源系统是能源互联网的物理载体3，通过整合不同形式的能源，可将能源进行更高效的利用4。由电网、供热系统、供冷系统、天然气系统等组成的综合能源系统对能源的梯级利用，可实现系统高效、经济运行5。根据研究对象范围划分，现有的综合能源系统分为区域综合能源系统67、城市综合能源系统89和终DOI：10.16652/j.issn.1004373x.2023.20.024引用格式：吴少祥，王维庆，樊小朝，等.考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置J.现代电子技术，2023，46（20）：130134.考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置吴少祥1，王维庆1，樊小朝2，史瑞静1，2，吴佩隆1（1.新疆大学 可再生能源发电与并网控制教育部工程研究中心，新疆 乌鲁木齐 830047；2.新疆工程学院 新能源科学与工程系，新疆 乌鲁木齐 830023）摘 要：“碳达峰、碳中和”已经上升成为我国未来发展的重要战略目标，综合能源系统对能源的梯级利用能为这一目标提供助力。以园区综合能源为基本构架，构建一种含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、电锅炉等机组的冷热电联供系统优化模型。在此基础上，建立一种兼顾设备优化配置及优化运行的双层系统规划模型，外层采用改进粒子群优化算法，以系统年投资最优为目标进行设备容量配置，内层调用CPLEX以运行成本最小为目标，优化各机组出力。最后利用改进后的粒子群优化算法对所建立的规划及优化运行的多约束模型进行求解，验证所提优化配置能够同时兼顾系统的经济性和可靠性。关键词：综合能源系统；优化配置；碳中和；冷热电联供；粒子群优化算法；CPLEX中图分类号：TN91934；TK123 文献标识码：A 文章编号：1004373X（2023）20013005Integrated energy system optimal configuration considering economy and reliabilityWU Shaoxiang1,WANG Weiqing 1,FAN Xiaochao2,SHI Ruijing1,2,WU Peilong1(1.MOE Engineering Research Center of Renewable Energy Power Generation and Grid Connection Control,Xinjiang University,Urumqi 830047,China;2.Department of New Energy Science and Engineering,Xinjiang Institute of Engineering,Urumqi 830023,China)Abstract：Carbon peaking and carbon neutrality has risen to become an important strategic goal for Chinas future development,and the cascade utilization of energy by the integrated energy system can provide assistance for this goal.Taking the comprehensive energy of the park as the basic framework,the optimization model for a combined cooling,heating and power system that includes gas turbines,gas boilers,electric refrigerators,electric boilers,and other units is constructed.On this basis,a two tier system planning model that takes into account the optimal configuration and optimal operation of equipment is established,the improved particle swarm optimization algorithm is used at the outer layer to optimize the annual investment of the system for equipment capacity configuration,and the CPLEX is called at inner layer to optimize the output of each unit with the goal of minimizing operating cost.The improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the established multiconstraint model of planning and optimization operation,and it is verified that the proposed optimization configuration can take into account the economy and reliability of the system at the same time,so as to make the system operation more optimized.Keywords：integrated energy system;optimize configuration;carbon neutrality;combined cooling;heating and power;particle swarm optimization algorithm;CPLEX收稿日期：20230315 修回日期：20230426基金项目：国家自然科学基金项目（52067020）；新疆维吾尔自治区教育厅重点项目（XJEDU2019I009）；新疆维吾尔自治区重大专项项目（2022A010012）130130第20期端系统1014三类。终端系统可以就地满足客户对负荷的需求，促进可再生能源的利用，从而提高系统的能效利用率，具有广阔的应用前景。近几年，针对综合能源规划和设备配置的研究已经取得了初步研究成果。文献10提出了考虑能效性、环保性与经济性的综合评价指标，在指定运行策略下采用粒子群算法与最大矩阵法相结合的优化方法进行系统容量配置。文献11以综合能源站配置的设备类型及容量为决策变量，从环境和经济利益两方面建立了年总成本及碳排放量最少的多目标优化配置模型，提出了一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行求解。文献12以运行成本最低为目标，建立将随机规划和鲁棒优化相结合的鲁棒机会约束优化模型来处理风电出力的不确定性。文献13系统以年投资运行成本最少为目标，建立了集电、气、热、冷能于一体的西南地区综合能源系统优化配置模型，并对模型进行分段线性化处理，降低了模型的非线性度。文献14提出以经济和环境效益最大为目标的综合能源配置模型，并采用路径跟踪内点法进行求解。系统配置的结果可能会受到环境、设备故障、碳排放等因素的影响，因此，综合能源系统的优化配置问题需要考虑多方面的影响。本文建立了兼顾设备优化配置及优化运行的双层系统规划模型，外层采用粒子群算法，内层调用 CPLEX求解器进行求解，最后通过算例来验证模型的合理性。1 综合能源系统架构综合能源系统能源输入侧通过风电、光伏、气网、大电网等对系统进行供能，能源转换侧通过燃气轮机、电锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷机、电制冷机等设备将能源转换为用户所需的电、热、冷负荷。此外，为实现能源更高效的利用，还将电储能、冷储能等设备作为能源多样性的补充。综合能源系统的结构如图1所示。2 双层设备优化配置模型2.1 多目标优化数学模型多目标优化数学模型公式如下：min Scost=Saic+Somc-SircSaic=r(1+r)mm(1+r)m-1()eQe+cQc+fQf+nQn+mQm（1）式中：Scost为系统年折算成本；Saic 为年化投资成本；Somc为系统年化运维成本，取初始投资的 3%；Sirc为设备投资回收成本，取初始投资的5%；r为年利率；m为使用寿命；e、c、f、n、m分别为电储能、冷储能、电制冷机、吸收式制冷机、燃料电池的单位容量投资成本；Qe、Qc、Qf、Qn、Qm分别为电储能、冷储能、电制冷机、吸收式制冷机、燃料电池的配置容量。min Sruncost=j=14()PjMTKMT+HjGBKGB+KHEQjHE+HjARKAR+PjACKAC+PjPVKPV+PjPWKPW+PjEBKEB+PjFCKFC+Cjbuy+CEENSPjx=t=124Pjx(t)Cjbuy=t=124()Ce(t)Pje(t)+Cg(t)Gjg(t)+Ch(t)Gjh(t)tCEENS=t=124TCRPL（2）式中：j=1，2，3，4 分别为春、夏、秋、冬这四季典型日场景；KMT、KGB、KAC、KAR、KHE、KPV、KPW、KEB、KFC分别为燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、吸收式制冷机、余热锅炉、光伏、风机、电锅炉、燃料电池单位出力的折算运行维护成本；PjMT、PjAC、QjHE、HjGB、HjAR、PjPV、PjPW、PjEB、PjFC分别为燃气轮机发电功率、电制冷机功率、余热锅炉热出力、燃气锅炉热出力、吸收式制冷机功率、光伏功率、风机功率、电锅炉热出力、燃料电池功率；Cjbuy为各典型日的购能成本；CjEENS为供电可靠性成本；T、CR、PL分别为停电时间、停电损失费用和负荷大小；Ce(t)、Cg(t)、Ch(t)分别是t 时段的电价、天然气价和氢价；Pje为 t时间段系统从外部的购电功率；Gjh为t时间段系统从外部的购氢体积；Gjg为t时间段购买的天然气体积。图1 综合能源系统架构图2.2 约束条件所提模型除了满足电、热、冷功率平衡约束条件之吴少祥，等：考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置131现代电子技术2023年第46卷外，还需满足设备约束条件。1）电、热、冷功率平衡约束 PMT(t)+PPV(t)+PPW(t)+PFC(t)+PC(t)-PEB(t)-PAC(t)=Loadeele(t)HHE(t)+HGB(t)+HFC(t)+HEB(t)=Loadhheat(t)LAR(t)+LAC(t)+LC(t)=Loadccool(t)（3）式中：Loadeele(t)、Loadhheat(t)、Loadccool(t)分别为 t时刻的电负荷需求量、热负荷需求量、冷负荷需求量。蓄电装置充电时PC为负值，蓄电装置放电时PC为正值。蓄冷装置充冷时LC为负值，蓄冷装置放电时LC为正值。2）电网交互功率约束0 Pe(t)Pe,max（4）式中Pe为向电网购电上限。3）燃气轮机运行约束PMT,min PMT(t)PMT,max（5）式中：PMT,min和PMT,max分别为燃气轮机输出功率下限和上限。4）燃气锅炉运行约束HGB,min HGB(t)HGB,max（6）式中：HGB,min和HGB,max分别为燃气锅炉输出功率下限和上限。5）电锅炉运行约束HEB,min HEB(t)HEB,max（7）式中：HEB,min和HEB,max分别为电锅炉输出功率下限和上限。6）余热锅炉运行约束HHE,min HHE(t)HHE,max（8）式中：HHE,min和HHE,max分别为电制冷机输出功率下限和上限。2.3 多目标双层优化求解双层优化模型是一个具有二阶递阶结构的系统优化模型，外层模型和内层模型都有自己的目标函数、决策变量和约束条件。本文建立的双层优化配置模型如图2所示。首先将系统的设备参数进行初始化，规划层模型采用粒子群算法将不同设备容量传递给运行层模型，运行层模型根据电、热、冷平衡及设备约束等条件，调用 CPLEX 以系统运行成本最小为目标，得到各设备运行情况；然后将得到的数据传递给规划层模型，规划层模型根据运行成本重新修正年投资成本，并对设备容量重新规划；两层模型进行反复迭代，最终得到最优配置方案。3 算例分析3.1 算例介绍本文以北方某园区为研究对象，典型日的负荷、光伏和风电曲线如图3所示。规划年限为20年，年利率为3.5%。图2 双层优化配置结构图图3 典型日负荷、光伏和风电曲线实时电价与实时天然气价如图4所示。图4 实时电价与实时天然气价曲线3.2 场景设置为了分析不同因素对系统优化配置的影响，本文设置两种不同场景，如表1所示。132第20期表1 不同场景场景场景1场景2综合能源系统可靠性成本3.3 结果与讨论不同场景下的设备配置结果和费用分别如表 2、表 3所示。表2 配置优化结果 场景场景1场景2电储能224210冷储能1 5001 328电制冷223210吸收式制冷250420燃料电池118150表3 不同场景下费用 百万元 场景场景1场景2设备投资费用1.6281.673运维成本0.5030.456设备回收效益0.7580.836总费用2.8892.965通过分析配置优化的结果和不同场景下的费用，引入可靠性成本，使得储能设备的容量有所下降，吸收式制冷机的容量有所上升。总体而言，可靠性的引入会使得系统的总费用略微上升，但系统的可靠性会有所。可靠性和经济性在综合能源系统中是一对既对立又统一的个体，提升系统的可靠性会牺牲系统的一部分经济收益。3.4 运行优化结果分析为验证系统配置结果的合理性，选取典型日分析，基于场景2的电、热、冷负荷逐时平衡图如图5所示。对于电负荷需求而言，7：0018：00时段太阳辐射条件良好，由光伏设备进行供电，此时电负荷需求较高，由燃气轮机和大电网购电满足对负荷的需求，蓄电池则作为补充。18：00次日 6：00时段光伏出力减少为 0，此时风电机组进行出力，其余的负荷由大电网、燃气轮机等提供。冬季的热负荷主要由燃气锅炉和余热锅炉提供，占比接近80%，其余的由燃料电池和电锅炉进行补充。就冷负荷而言，电制冷机提供了 90%的功率，其余的由蓄冷槽提供。图5 典型日电、热、冷负荷平衡图4 结 论“碳达峰、碳中和”已经上升成为我国未来发展的重要战略目标。本文在传统经济性分析的基础上，将可靠性引入综合能源系统优化设计的框架中，构建了既考虑经济性又考虑可靠性的优化配置模型。通过对案例的仿真分析，得到以下结论：在综合能源系统中，通过不同形式的能量对源侧进行补充，供能系统的可靠性有了进一步的提高；提高综合能源系统的可靠性，可能会使系统牺牲部分经济效益，因此在规划中，需按照实际情况多方面考虑各因素的影响。注：本文通讯作者为王维庆。吴少祥，等：考虑经济性和可靠性的综合能源系统优化配置133现代电子技术2023年第46卷 参考文献1 樊伟杰，崔双喜，邱红桦.计及 P2GCCS和柔性负荷的综合能源系统低碳经济调度J.现代电子技术，2023，46（5）：132138.2 邱红桦，崔双喜，樊伟杰.考虑需求侧响应的综合能源系统可靠性评估J.现代电子技术，2023，46（3）：130135.3 田德，陈忠雷，邓英.考虑预测误差的综合能源系统优化调度模型J.太阳能学报，2019，40（7）：18901896.4 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