一种光热生物质能利用的源荷协调优化调度方法

本发明属于综合能源系统优化调度领域，尤其涉及一种光热生物质能利用的源荷协调优化调度方法。

背景技术：

1、面对不断加剧的能源短缺和环境污染挑战，各国正积极推动可再生能源的开发与利用。提高可再生开发利用比例对于构建清洁低碳的能源体系、加速实现双碳目标具有重要意义。生物质能(biomass energy，bio)，作为一种零碳可再生能源，具有广阔的未来发展前景。相较于直接燃烧，生物质能可以通过气化反应转化为优质的气体燃料，进而利用燃气机组实现高效的能量转换。

2、针对生物质利用效率低问题，国内外学者的研究多集中于耦合多能流的综合能源系统(integrated energy system，ies)来解决这一问题。《电力建设》第44卷第3期文献“基于生-光耦合利用的乡村电-热综合能源系统规划”考虑热网自身的虚拟储热特性与农业生产负荷的可调特性，提出一种结合生-光资源利用的综合能源系统规划方法，提高了系统的经济性和能源利用率；《电力系统保护与控制》第49卷第11期文献“计及生物质能的热电联供系统经济运行优化策略”引入生物质燃气耦合电转气和碳捕集系统，有助于提高风电光伏消纳和改善bio利用能效；《高电压技术》第49卷第7期文献“计及碳交易机制和需求响应的生物质与光热耦合压缩空气储能系统优化策略”借助热电联供(combined heating andpower，chp)系统高用能效率的优势，建立了bio的chp系统模型，达到了降低农村综合用能成本的目的；《太阳能学报》第43卷第1期文献“太阳能驱动生物质气化多联产系统研究”建立了一种耦合生物质沼气和光热复合压缩空气储能的ies模型，证明了该模型能够提高系统的经济效益。上述文献充分表明耦合多能流的ies对降低的系统运行成本以及提高生物质能的利用效率有一定优势。

3、需要说明的是，对于含有高渗透可再生能源的ies而言，仅从供给侧维持系统能量平衡，并不是一种经济效益较高的可持续发展方法。综合需求响应(integrated demandresponse，idr)通过调节用户侧用能需求，可以有效稳定负荷波动，促进新能源消纳。《电网技术》第47卷第3期文献“考虑负荷综合需求响应的cchp-sess双层优化配置”考虑含有chp机组和需求响应联合优化调度模型，深入挖掘引入需求响应后的低碳效益；《电网技术》第44卷第2期文献“计及需求响应及环保成本的含储热chp与风电联合优化调度”在传统需求响应机制的基础上，深入考虑ies中不同能源的价格和需求差异，建立了价格型需求响应模型。《电网技术》第46卷第6期文献“基于阶梯碳交易的含 p2g-ccs 耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度”引入idr和碳交易机制协同运行模型，该模型可降低ies碳排放水平、提升系统经济效益。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种光热生物质能利用的源荷协调优化调度方法，首先，在“源”侧构建含光热生物质能利用模型的ies耦合供能模型，利用塔式太阳能聚光集热器来收集热量驱动生物质进行气化反应，并将stbu耦合电转气系统，促进风电消纳并实现生物质气化装置高效燃烧利用；其次在“荷”侧同时引入价格型和替代型需求响应，通过“源荷”协调优化，提高ies低碳性能；再次，在ies中引入储液式碳捕集系统和阶梯型碳税机制提升系统低碳经济效益，以系统总收入最大建立目标函数；最后，选取北方某地区实际数据进行实例验证，算例表明所提模型的有效性和可行性。

2、为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种光热生物质能利用的源荷协调优化调度方法，包括以下步骤：

4、步骤一：建立考虑光热生物质能利用的综合能源系统；

5、步骤二：建立综合需求响应和阶梯碳税模型；

6、步骤三：建立考虑光热生物质能利用的源荷协调综合能源系统目标函数、约束条件；

7、步骤四：设置不同场景对系统进行优化求解。

8、在步骤一中，建立考虑光热生物质能利用的综合能源系统中的光热生物质能利用模型、p2g-stbu耦合模型，具体如下：

9、（1）光热生物质能利用模型：

10、（a）集热光场模型

11、针对将集热光场作为生物质气化装置热量来源的问题，采用塔式太阳能聚光集热器来收集热量，具体计算公式如下：

12、(1)，

13、式中，为光场收集的热量(kw)；为光热转换效率；为集热光场有效面积(m2)；为太阳能辐照强度(w/m2)；为供给热储能储存的热量；为供给生物质气化的热量；为储热罐释放的热量；为储热系统用于供给热负荷热量；为储热系统用于生物质气化的热量；

14、（b）stbu发电模型：

15、(2)，

16、其中，为电转换效率；为燃烧生物质的质量；为燃烧转化效率；为净热值；为调度时间；

17、生物质热值分为两种：总热值(gross calorific value，gcv)和净热值(netcalorific value，ncv)，gcv是指原料燃烧生成的水分以液态形式存在获得的热值；ncv则是指原料燃烧生成的水分以气态形式存在获取的热值，考虑到燃烧后气体的温度通常都相当高且水分均呈蒸气态，为此，采用净热值计算，计算公式如下：

18、(3)，

19、其中， w为生物质的含水量(w.b.)， h为氢含量的占比(d.b.)，其中w.b.表示含水分时固体原料的状态，d.b.表示未含水分时原料的状态；为原料的总热值(kj/kg)，计算公式如下：

20、(4)，

21、其中，、、、、和分别为原料中碳、氢、硫、氮、氧和灰的含量占比(d.b.)；

22、（c）stbu产热模型：

23、(5)，

24、其中，为stbu的热转换效率；

25、（2）p2g-stbu耦合模型建立：

26、针对生物质气化装置中氢气含量较低，进而导致生物质利用效率偏低的问题，将夜间富余风电通过水电解槽装置产生氢气注入生物质气化装置，从而实现生物质气化装置掺氢高效燃烧利用，上述方法不仅可以消纳夜间富余风电，还可以提高沼气发电系统的发电效率，

27、p2g-stbu耦合模型参考燃气轮机掺氢范围，其供能过程能量转化机制如下：

28、(6)，

29、式中， gbg、 gp2g,h对应是沼气发电系统 t时刻消耗的天然气与氢气量；为氢气热值；为天然气热值；为掺氢比。

30、在步骤二中，建立综合需求响应和阶梯碳税模型。

31、（1）综合需求响应模型：

32、为充分挖掘“荷”侧可调节资源潜力，将idr分为价格型和替代型需求响应，这两种需求响应模式均可与电网进行交互，优化电热气负荷曲线；

33、1）价格型idr模型：

34、首先，设需求弹性矩阵ee( t, j)中第 t行第 j列元素 et, j为 t时刻电负荷对 j时段价格的弹性系数，表示为：

35、(7)，

36、式中，为idr后的负荷变化量；为初始负荷量；为 j时段idr后电价变化量；为 j时段的电价初始价格，因此，idr后可转移电负荷变化量表示为：

37、(8)，

38、式中，为 t时刻初始可转移负荷量；为可转移负荷价格需求弹性矩阵； t表示调度周期；为 j时段能源价格；

39、可削减负荷指根据能源价格高低自主选择是否削减自身负荷，进而减少成本，具体可表示为：

40、(9)，

41、式中，为初始可削减负荷量；为可削减负荷价格需求弹性矩阵；

42、2）替代型idr模型：

43、电价低谷时期选择电能供热，电价高峰时期选择热能供应，实现了电能和热能的平替效果，其模型为：

44、(10)，

45、式中，，分别为可替代电负荷量和被替代热负荷量；为替代系数；、分别为电能和热能的单位热值；、分别为电和热的利用率；、为可替代电负荷上下限约束；、为可替代热负荷上下限约束；

46、（2）阶梯碳税模型：

47、采用各机组碳配额与碳排放量与其机组有功出力成正比的模型，阶梯型碳税模型如下所示：

48、1）基准法碳交易配额：

49、(11)，

50、式中，、分别为 t时刻系统碳排放配额和碳排放量；、、、、、分别为chp单位发电和发热功率、stbu的单位发电和发热功率、单位购电量和单位购热量的碳排放配额，取0.57 t/mw·h；、、、、、分别为chp单位发电和发热功率、stbu的单位发电和发热功率、单位购电量和单位购热量的碳排放量；、分别为chp在 t时刻的产电、热功率；、分别为stbu系统在 t时刻的产电、热功率；、为在 t时刻的购电量和购热量；

51、2）碳税成本模型：

52、ies的实际碳税模型如下：

53、(12)，

54、(13)，

55、式中，为碳捕集量；为碳税基准价格； l为碳税区间长度；为碳税价格增长量。

56、在步骤三中，建立考虑光热生物质能利用的源荷协调综合能源系统目标函数、约束条件。

57、（1）目标函数：

58、(14)，

59、(15)，

60、式中，为ies系统总收入；为ies系统总成本，系统总成本包括运维成本、购售成本和碳税成本；、分别为售电、热价格；为 t时刻售电量；为 t时段售热量；

61、1)运维成本：

62、(16)，

63、式中， j取1,2,3,…,8，分别代表风机、hfc、ess、hss、bg、bpgs、水电解槽和碳捕集热电厂；为设备 j运维系数；为设备 j的出力；

64、2)购能成本：

65、(17)，

66、式中：、为分别为购电、热价格；为 t时刻购电量；为 t时段购热量。

67、（2）约束条件：

68、1）电功率平衡：

69、(18)，

70、式中，、分别为 t时刻ees放电和充电功率；为hfc装置的产电量；为 t时刻碳捕集装置的耗电量；为 t时刻水电解槽装置耗电量；为 t时刻电负荷；

71、2）热平衡：

72、(19)，

73、式中，、分别为 t时段tes放热和充热功率；为 t时段hfc装置的产热量；为 t时段热负荷；

74、3）风电出力约束：

75、(20) ，

76、式中，为 t时刻风电输出功率；为风电输出功率上限；

77、4）燃煤机组功率约束：

78、(21)，

79、式中，、为爬坡功率上下限；为出力最小值，为出力最大值；为状态变量；和分别为开停机最小时间；

80、5）stbu模型约束：

81、(22)，

82、式中，为stbu的燃料含量；为存储的最大生物原料质量(kg)；为当天最后时段的生物质存储量；为第二天初始时段生物质存储量；令≥以保证装置正常运行；为光照不足时stbu的自用电量；为上网电量；为总发电量；

83、6） 碳捕集设备约束：

84、由于碳捕集热电厂和光热生物质能利用模型会产生多余的co2，因此引入碳捕集模型对产生的co2进行捕获与封存，进而降低系统碳排放量，其约束模型如下：

85、(23)，

86、式中，、分别为风电机组和碳捕集热电厂供给碳捕集设备功率；、分别为碳捕集设备爬坡速率上下限约束；

87、7）碳捕集热电厂模型约束

88、(24)，

89、式中，为chp机组总功率；为chp机组上网功率；、、、分别为chp机组供电和供热上下限功率；、分别为chp机组上下爬坡速率；

90、8）储能设备约束

91、(25) ，

92、式中，、分别为储能在 t和 t-1时刻储量；为储能自身能量损耗率；、分别为储能装置在 t时刻的能量存储、释放功率；、分别为储能装置在 t时刻的能量存储、释放效率；、分别为储能装置的容量下限和上限；、分别为储能装置的充电下限和上限；、分别为储能装置的放电下限和上限；、分别为储能装置的始末时段容量；

93、9）模糊机会约束：

94、将不确定因素以模糊变量的形式表示，进而建立系统的模糊机会约束规划模型；其次，可通过设置置信水平将上述不确定性的影响控制在一定范围内；最后，通过控制模糊隶属度参数大小来分析不确定程度对ies带来的影响；

95、(26)，

96、(27)，

97、式中，为满足电能流平衡的置信水平；为满足集热广场功率平衡的置信水平；和、和分别为wp和集热光场功率的隶属度函数。

98、在步骤四中，设置不同场景，使用matlab调用yalmip以及gurobi求解器对系统进行优化求解。

99、相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

100、1）为进一步提高生物质能的利用效率，采用集热光场聚集的太阳能供能替代生物质燃烧供能以满足气化过程中的热量需求，光热生物质能利用模型相比普通生物质能模型能够一定程度上增加气化合成气的化学能，最终提高系统的发电能力。

101、2）针对生物质气化装置中氢气含量较低，进而导致生物质利用效率偏低的问题。将夜间富余风电通过水电解槽装置产生氢气注入生物质气化装置，从而实现生物质气化装置掺氢高效燃烧利用；引入p2g-stbu耦合模型充分发挥了氢能得高效清洁、低碳环保特性。

102、3）为充分挖掘“荷”侧可调节资源潜力，引入综合需求响应（idr）方法。将idr分为价格型和替代型需求响应。这两种需求响应模式均可与电网进行交互，优化电热气负荷曲线；引入需求响应机制实现多能负荷得纵向转移和横向互补替代，对负荷进行削峰填谷。

103、4）鉴于风电和集热光场功率的不确定性，其可能对系统经济效益造成负面影响。因此，引入模糊机会规划约束模型进行影响分析与验证。首先，该模型利用模糊变量量化不确定因素，建立系统的模糊机会约束规划模型；其次，通过设定置信水平参数，将不确定性影响限制在特定范围内；最后，通过设定多组模糊隶属度参数，分析不确定程度对系统的影响。