含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度
程
杉
１
，
黄天力
１
，
魏荣宗
１
，
２
（
１．
新能源微电网湖北省协同创新中心
（
三峡大学
），
湖北省宜昌市
４４３００２
；
２．
台湾科技大学电子工程系
，
台湾省台北市
１０６０７
）
摘要
：
冷热电联供型微网
（
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
）
对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应
用价值
，
而内部复杂的能源结构与设备耦合关系
、
可再生能源的消纳和负荷波动的平抑给其优化运
行带来了挑战
。
文中提出含冰蓄冷空调的
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
多时间尺度优化调度模型
，
研究冰蓄冷空调
的不同运行方式对优化调度的影响
。
日前计划中通过多场景描述可再生能源的不确定性
，
侧重于
一个运行优化周期内
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
的经济运行
；
日内调度基于日前计划方案
，
根据冷热电在不同时
间尺度上的相关性和互补性
，
提出考虑冷热负荷变化的双层滚动优化平抑模型
，
求解各联供设备的
调整出力
。
仿真结果表明
：
冰蓄冷空调的运行方式关系到
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
的综合效益的提高
；
多时间
尺度优化调度模型不仅可以满足用户的冷
、
热
、
电能的需求
，
还能有效平抑日内阶段供需侧随机性
波动
，
实现
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
经济及稳定运行
。
关键词
：
微网
（
微电网
）；
冰蓄冷空调
；
滚动优化
；
冷热电联供
；
混合整数线性规划
收稿日期
：
２０１８
－
０４
－
１７
；
修回日期
：
２０１８
－
０９
－
０７
。
上网日期
：
２０１９
－
０１
－
１５
。
国家自然科学基金资助项目
（
５１６０７１０５
）。
０
引言
冷热电联供型微网
（
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
）
将不可控的可
再生能源
、
可控的发电机组
、
储能系统
、
燃气轮机等
能源设备和各类负荷形成一个多能源综合供给系
统
，
不仅能提高能源的利用效率
，
同时能满足各类能
源负荷需求
，
减小环境污染
。
但是
，
风电等可再生能
源发电出力的随机性与不确定性
，
以及所采取的各
种接入和平抑技术
，
使
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
成为一个时间尺
度紧密耦合的复杂系统
。
而且复杂的多能源结构和
不同能源的调节时间差异
，
都加大了
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
运
行和管 理 难 度
。
因 此
，
研 究 多 时 间 尺 度 的
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
对中国能源可持续利用
、
发展绿色低碳社会具
有重要意义
［
１
－
２
］
。
近年
，
国内 外 针 对
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
的单 元 建模
、
规
划
、
能 量 管 理 做 了 一 系 列 具 有 开 拓 性 的 研 究
，
文
献
［
３
－
７
］
在
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
设 备 规 划 层 面 给 出 规 划 模
型
，
并通过多目标粒子群算法
、
遗传算法
、
粒子群算
法以及
ＬＩＮＧＯ
软件对模型的多种运行方式进行求
解分析
。
文献
［
８
－
９
］
考虑微网削峰填谷的作用
，
分别
建立计及附加机会收益的
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
动态调度模
型和能源优化调度模型
，
采用模拟退火的粒子群优
化算法和
Ｃ
ｐ
ｌｅｘ
对模型进行求解
。
文献
［
１０
］
则考虑
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
中的多能流耦合关系与多种储能形式
，
建立含分布式电源
（
ＤＧ
）
的多能流微网优化模型
，
通
过
Ｃ
ｐ
ｌｅｘ
对模型 进 行求解
。
文献
［
１１
］
提 出 含 新 能
源
、
储能系统及
ＣＣＨＰ
系统的区域综合能源联合调
度模型
，
通过
Ｃ
ｐ
ｌｅｘ
对模型进行求解
。
文献
［
１２
］
从
能量管理架构 角 度
，
提出一 种 含主
—
从博弈 的 能源
互联网系统分布式能量管理模型
，
基于并行分布式
求解方法对多个模型进行求解
。
上述文献从不同的
角度和设备的规划层面详细研究了
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
的
日前经济调度问题
。
然而
，
日前计划并不能完全反
映可再生能源和多能源负荷的预测误差以及随机性
波动功率对
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
实际运行的影响
。
由于风电等间歇性发电预测误差随时间尺度缩
小而减小
，
因此
，
可以采用
“
逐步细化
”
的调度策略
，
建立不同时间尺度的
ＣＣＨＰ
－
ＭＧ
运行优化模型
，
在
日前阶段基于预测数据制定各联供设备运行计划
，
在日内阶段
，
基于短期预测将上级遗留的偏差通过
可控
ＤＧ
进行功率调整
［
１３
－
１５
］
。
文献
［
１６
］
在日内调度
阶段通过可控负荷与电热转换装置的快速响应特
性
，
实现系统功率波动的消纳
，
但文中对于热负荷的
时间特性考虑得并不全面
。
文献
［
１７
］
在上述基础上
提出日内不同能量区分调度的策略
，
虽然能满足实
际的冷热能调度时长需求
，
但电储能充放电频繁
，
与
实际运行状况不符
。
文献
［
１８
］
在日前层利用模糊预
０３
第
４３
卷
第
５
期
２０１９
年
３
月
１０
日
Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．５ Ｍａｒ．１０
，
２０１９
ＤＯＩ
：
１０．７５００
／
Ａ Ｅ ＰＳ２０１８０４１７００７
