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user: 2. 多能源微能网协同调度建模 对多能源微能网中的多种能源进行协同调度是进一步提高其经济效益和环境效益的关键。本文将考虑多能源微能网的经济运行、能源利用效率及可再生能源利用率三个目标，利用多种能源之间的互补及电力热力需求响应的灵活性，建立微能网协同调度优化模型，进一步提高微能网的运行效率。 2.1. 多能源微能网系统建模 本文研究的多能源微能网系统结构如图1所示。 图1. 多能源微能网系统结构图 多能源微能网系统建模涉及电力、热力相关设备及网络以及转换设备的建模，电力相关模型已经非常成熟，本文仅列出与热相关的设备及网络建模。 1) 内燃机 内燃机可以为面积在数万到数十万平方米之间的地区提供能源。模型中产生的余热由烟气热和水套水热组成。其数学表达式描述如下： P g e = α G E Q f u e l + b G E Q g a s = m G E Q f u e l + n G E Q w a t e r = p G E Q f u e l + q G E P g e _ min ≤ P g e ≤ P e _ max ) 其中， P g e 表示燃气内燃机的发电出力，单位为kW。 Q f u e l 是消耗天然气对应的热能，单位为kW。 Q g a s 是指燃气内燃机发电产生的燃气余热，单位为kW。 Q w a t e r 是燃气内燃机发电产生的缸套水余热，单位为kW。 P g e _ min 是燃气内燃机的最低出力， P e _ max 是燃气内燃机的最大发电功率。 α G E 、 m G E 、 p G E 、 b G E 、 n G E 、 q G E 是燃气内燃机设备参数。 2) 吸收式制冷制热机组 在CCHP系统中，吸收式制冷/制热机组将燃气内燃机发电产生的余热用于制冷或制热，从而实现余热回收利用。制冷制热量和与其相应的COP系数有关，数学表达式如下： { 制 冷 : Q c = C O P c ⋅ Q r c C O P c = C O P r c ⋅ β / ( 0.75 β 2 + 0.0195 β + 0.213 ) Q c _ min ≤ Q c ≤ Q c _ max 制 热 : Q h = C O P h ⋅ Q r h C O P h = C O P r h ⋅ β / ( 0.22 β 2 + 0.6698 β + 0.112 ) Q h _ min ≤ Q h ≤ Q h _ max 其中 Q c 是指吸收式制冷机组制冷量， Q h 为制热量， Q r c 和 Q r h 表示用于制冷和制热的余热量，单位均为kW。 Q c _ min 、 Q c _ max 为机组制冷量的下限和上限， Q h _ min 、 Q h _ max 为机组制热量的上下限。 C O P c 和 C O P h 表示制冷系数和制热系数，由机组自身决定。COP系统会随着机组实际出力的变化而变化，所以需要对额定制冷/制热系数 C O P r c 和 C O P r h 进行修正， β 为负荷率，即实际出力与额定出力的比值。目前国内常用的吸收式制冷/制热机为双效溴化锂吸收式制冷/制热机，其额定制冷系数 C O P r c 取值为1.29，其额定制热系数 C O P r h 取值为0.9。 3) 电锅炉/电制冷机组 电制冷机和电热泵通过消耗电能，利用压缩机将其转化为所需的冷或热。与吸收式制冷/制热机组类似，电制冷机和电热泵也具有制冷系数和制热系数。电制冷机和电热泵的数学模型如下： 电制冷机： Q c = C O P a i r _ c ⋅ P a i r c P a i r c _ min ≤ P a i r c ≤ P a i r c _ max 电热泵： Q h = C O P a i r _ h ⋅ P a i r h P a i r h _ min ≤ P a i r h ≤ P a i r h _ max ) 其中 Q c 、 Q h 为各设备相应的制冷量和制热量。 P a i r c 、 P a i r h 表示各自消耗的电功率， P a i r c _ min 、 P a i r c _ max 为电制冷机的功率上下限， P a i r h _ min 、 P a i r h _ max 为电热泵的功率上下限，以上参数的单位均为kW。 C O P a i r _ c 和 C O P a i r _ h 为电制冷机和电热泵的制冷系数和制热系数。 5) 储能系统 在多能源微能网中的储能系统可能包括电储能、储热罐和蓄冷槽。其数学模型如下所示： Q x t + 1 = Q x t ( 1 − δ x ) + P x t Δ t − P x f max ≤ P x ≤ P x c max Q x min ≤ Q x t ≤ Q x max Q x 24 = Q x 0 其中， δ x 为储能设备自放能系数。后三个式子分别代表了储能设备充放能功率限制、储能容量限制和储能设备在一个调度周期内的充放能平衡限制。 6) 热网模型 在多能源微能网中，热网的模型需要跟电网模型相匹配以实现电热联合优化。为实现这一目的，通常采用电路的分析方法而分析热网。将热网和电路对比，设定等效参数，对换热器、输热管网以及热负荷计算其热阻和热容，从而将热网比拟为电路。 换热器连接着一次管网与二次管网，是一次与二次网络热交换的媒介。热能的交换与管网中工质的流速和温度都有关系。其数学模型如下： Q = c ⋅ m ( t f − t h ) c = 4.187   kJ / ( kg ⋅ ˚ C ) 其中，Q表示二次管网通过换热器从一次管网获得的热能，单位为kW。c表示工质的比热，m表示热网中二次管网内工质的循环流量，单位是kg/s， t f 表示二次管网中工质通过换热器后的温度， t h 表示二次管网中工质进入换热器时的温度，单位均为℃。 由热力工质运动特性可知进行冷热电联合优化时必须考虑热能传输延迟时间，并在热传输时也存在热能损失的问题，所以还需要考虑热损耗。 τ = L / v Q l o s s = Q l ⋅ L Q l = a T + b 其中 τ 表示热传输时的延迟时间，L是供热管道长度，单位为m，v是工质流动的速度，单位是m/s。 Q l o s s 表示L长度段供热管道的热损值，单位为kW。 Q l 表示单位长度的供热管道热损值，单位kW。T表示供热管道中的工质维度，单位为K，a、b是管道自身参数，与管道种类有关。 本文假定供热负荷为建筑，建筑物等值热参数模型如下： { T i t + 1 = T 0 t + 1 + Q R − ( T 0 t + 1 + Q R − T i t ) e − Δ t R C         s = 1 T i t + 1 = T 0 t + 1 − ( T 0 t + 1 − T i t ) e − Δ t R C                                         s = 0 其中 T 0 t + 1 表示 t + 1 时刻的环境温度， T i t + 1 表示 t + 1 时刻的室内温度， T i t 为t时刻的室内温度。Q为供冷/供热量。R为等效热阻，由R1和R2等效得到，近似等于R1。C为气体热容和固体热容等效之后的热容，近似等于空气热容。其中 s = 0 表示停止供能状态， s = 1 表示供冷/供热进行状态。 在优化运行中考虑热网约束时，可将供供热量作为输入量，利用热负荷模型计算后，将供热建筑的室内温度作为约束量，即供热在满足用户的舒适度的前提下，室内温度可在小范围内波动，以上描述的热网约束可表示为下面的公式： T i + 1 = f ( T i ， Q ， T 0 ) T min ≤ T i + 1 ≤ T max 2.2. 多能源微能源系统调度建模 2.2.1. 目标函数 在本文中主要考虑多能源微能网协调运行的三个目标：经济运行、最大化综合能源利用效率以及最小化非可再生能源利用量。 考虑微能网经济运行时，即运行成本最小化时，不仅考虑了综合微能源系统从外网购电、购气的费用，还需要考虑环境排放的影响，因此微能网协同调度目标函数包括了购电购气成本和环境成本两部分。 C = min ( C 1 + C 2 ) 其中 C 1 为购电、购气成本， C 2 表示微燃机及电网电能的环境成本，其计算表达式如下： C 1 = ∑ C g r i d i ⋅ P g r i d i + ∑ C N G i ⋅ V N G i C 2 = ∑ k = 1 M α k × β M T K × ∑ P M T k 式中， C g r i d i 表示i时刻的电网电价，单位为元/kWh， P g r i d i 表示k时刻从大电网得到的有功功率，单位为kW。 C N G i 为天然气价格，单位为元/Nm 3 ， V N G i 为k时刻消耗的天然气总量，单位为Nm 3 。 α k 为排放类型的外部折扣成本， β M T K 为燃气发电机在排放类型为k时的排放强度，M为排放类型(NO x ， CO 2 ， SO 2 )。 多能源微能网的显著特征就是涵盖了不同种类和形式的能源，在计算系统能效时，考虑到不同种类和形式的能量品质不同，所以在计算能效时不能简单地将能量值直接求和。能量的㶲值与能量的种类、温度等特性参数有对应关系，不同种类能源的能量都可转换为㶲值，因此可将用㶲值来进行系统能效的计算，从而达到多种能源统一的目的。㶲效率的表达式如下： η = ( E e + E h + E c ) / E a l l E a l l = E g + E P V + E f 其中， E e 为电负荷对应的㶲值， E h 为热负荷对应的㶲值， E c 为冷负荷对应的㶲值。 E a l l 表示系统总的输入能量对应的㶲值，包括外网发电耗能、光伏发电量和天然气热能三者对应的㶲值之和。 P e 为总的电负荷， Q h 为总的热负荷， Q c 为总的冷负荷， Q f u e l 为系统天然气消耗量， P g 为外电网发电的总耗能， P P V 为光伏系统总出力。不同能量与㶲值之间的转换关系如下： E e = ∑ k = 1 24 ( P e k ) E c = ∑ k = 1 24 ( ( T 0 k / T c k − 1 ) Q c k ) E h = ∑ k = 1 24 ( ( 1 − T 0 k / T h k ) Q h k ) E N G ≈ ∑ k = 1 24 ( Q N G k ) E g r i d = ∑ k = 1 24 ( P g r i d k ) E P V = ∑ k = 1 24 ( P P V k ) 其中， T 0 k 为 时刻环境温度， T c k 为k时刻冷源的温度， T h k 为k时刻热源的温度，单位均为K。 Q c k 为k时刻总的冷负荷， Q h k 为k时刻总的热负荷， P e k 为k时刻总的电负荷，单位均为kW。 Q N G k 为k时刻天然气热能， P g r i d k 为k时刻外电网发电耗电量， P P V k 为k时刻光伏发电量，单位也均为kW。 多能源微能网中的非可再生能源输入不仅包括本地机组消耗天然气，还有外购电能中火力发电所消耗的燃煤燃气。优化时可统一折算成标准煤来计算： M = ( Q f u e l + P g r i d ∗ ( 1 − γ ) / η ) ∗ ε 式中， Q f u e l 为研究的系统内本地消耗的天然气量， P g r i d 为研究的系统从外电网购电量， 为本系统的可再生能源渗透率，即可再生能源发电在该区域大电网发电量中的比例， η 为研究的系统中燃煤燃气发电的平均效率， ε 为折算系数，其值为0.1229，单位是kg标准煤/kWh。 2.2.2. 约束条件 多能源微能网协同调度优化模型的约束条件由等式约束和不等式约束组成，包含上文中的各元件和网络的数学模型中的约束。其中等式约束包括能量平衡约束，具体包括电能平衡约束、热能平衡约束和冷能平衡约束；不等式约束包括各设备元件的出力上下限约束以及电网节点电压约束和热网温度约束。 2.2.3. 优化算法 在求解本文建立的微能网多目标调度模型时，采用的优化算法为GOSET (遗传优化算法系统工程工具(Genetic Optimization System Engineering Tool))。GOSET在其发展过程中，被广泛用于解决各种工程问题，也被用于设计电感器、无刷直流电机、电源、逆变器和同步电机、感应电机、燃气轮机等的参数识别。其使用进化算法来解决这些问题，在寻求全局最优的能力上非常强大。