摘要： 為解決高速城鎮化進程中能源領域面臨的清潔能源利用率不足、用能成本過高等問題，搭建了城鎮綜合能源系統的優化調度模型。考慮到多能源的協同作用和互補效益，針對所搭建的城鎮綜合能源系統，提出以成本最小為目標函數，系統功率平衡、各設備的運行限值為主要約束的能源供給網絡規劃模型。采用參數優化的粒子群算法對模型進行求解，并對該系統在并網和孤島運行兩種情況下的冬夏兩季典型日能源供需進行了仿真研究，得到對城鎮能源供給網絡的系統調度方案，以寧夏某城鎮的能源使用為案例進行分析。結果表明，城鎮能源系統按上述方式進行調度時可有效利用清潔能源，供能可靠性和經濟性更優。
關鍵詞： 城鎮; 綜合能源系統; 參數優化的粒子群算法; 仿真研究
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1 引言
中國正經歷著人類歷史上最大規模的城鎮化進程，在高速城鎮化的進程中，更多的人口進入城鎮，新建住房，公用設施等無不需要更多的能源來支撐，國務院發展研究中心數據表明，城鎮化率每提高1%，能源消費最少會增長6000萬噸標準煤。在我國能源供應本就緊張的情況下，能源領域又面臨著綜合能效偏低、清潔能源利用率低下、能源浪費嚴重等問題[1]。綜合能效水平遠低于日歐美等發達國家，新型城鎮化發展需要進入提質升級階段。而具備多能協同，交易開放等特征的綜合能源系統(IES)是推動城鎮化發展和能源結構清潔化的重要支撐。綜合能源系統是以電力系統為核心，以分布式能源為主要一次能源，與天然氣網絡、交通網絡等系統緊密耦合而形成的復雜多網流系統[2]。在區域能源網絡的研究中，如何在滿足城鎮居民冷熱電負荷需求的前提下，以居民的各時段用能量來制定城鎮化能源網未來一段時間內的運行方案(即各微源在各時段的出力情況)，以使能源系統獲得最佳經濟和環境效益[3]，是城鎮綜合能源系統經濟運行研究中的重要內容。
本文以寧夏地區某城鎮能源使用為仿真對象，構建了并網與孤島兩種情況下城鎮綜合能源系統的優化調度模型，建立了系統優化數學模型，綜合考慮天然氣的消耗、各分布式電源及輔助設備的運行維護費用、購電費用、排污處理費用，從冷熱電功率平衡以及各設備出力的約束綜合考慮優化成本，采用參數優化后的粒子群算法對綜合能源系統模型進行求解。確定了在滿足城鎮居民冷熱電負荷需求的前提下，考慮各分布式電源的出力情況來制定城鎮化能源網冬季和夏季典型日的運行方案，使能源系統獲得更好的供能可靠性和經濟性。
2 城鎮IES優化調度模型
城鎮IES是以電力系統、天然氣系統、熱力系統為典型代表，系統向城鎮居民供電、供冷、供熱。其實現應用的關鍵在于多能互濟與能量的梯級利用[4-5]，圖1為城鎮IES的優化調度模型圖：
3 城鎮IES經濟環境優化運行問題數學模型
3.1 目標函數
3.1.1 綜合能源系統運行成本
本文研究城鎮IES的運行規劃問題，在系統運行過程中，需同時考慮經濟效益和環境效益。即城鎮綜合能源系統的運行成本需要計及系統的運行維護費用COM，燃料費用Cf，從電網購售電的費用Cgrid和排污處理費用Cp。
系統的目標函數可表示為式(1)：
假設允許系統向電網售電，在并網情況下，向電網售電時Cgrid 取負值，向電網購電時Cgrid 取正值。在孤島情況下Cgrid 取零值。
系統的運行維護費用的表達式為式(2)：
式中，COM，MT 、COM，WT 、COM，PV ——微燃機、風力發電機、光伏電池板單位時間(h)發電量所對應的運行維護費用(元/kWh);COM，AC 、COM，EC ——吸收式制冷機、電制冷熱機單位時間(h)制冷熱時對應的運行維護費用(元/kWh);COM，bt ——蓄電池單位時間(h)供應及存儲電量的運行維護費用(元/kWh);PMT 、PWT 、PPV ——微燃機、風力發電機、光伏電池的實際運行電功率(kW);QAC ——吸收式制冷機的冷功率(kW);QEC ——電制冷熱機的冷熱功率值(kW);Qbt ——蓄電池充放電量(kW)。
光伏發電和風力發電在一次性的成本投入后，不再有燃料成本和排污處理成本，即光電和風電僅考慮運行維護成本，則系統的燃料費用主要考慮天然氣消耗的費用，其表達式為式(3)：
并網時系統與電網的交互的費用公式用式(4)表示：
排污處理費用可用式(5)表示：
3.1.2 單一供能方式運行成本
目前的單一供能方式中，認為所有的夏季電負荷由電網提供，所有的夏季冷負荷由電空調(電制冷熱機)滿足。目前單一供能模式下夏季典型日電空調的運行成本如式(6)所示：
在冬季典型日，假設所有的熱負荷都由標準燃煤提供，電負荷仍為電網提供。供暖效率取η，標準煤轉換系數?滓，單位kg/(kWh)，標準煤價格為pcoal，單位元/kg。則目前單一供能模式下冬季典型日煤爐的運行成本如式(7)所示：
3.2 約束條件
城鎮綜合能源系統的經濟環境優化運行問題主要考慮的約束條件有：功率平衡(冷、熱、電)約束和各個設備(風力發電機、光伏電池、微燃機、蓄電池、溴化鋰制冷機、電空調、電網)的運行約束條件。
3.3 粒子群算法的參數優化
標準PSO算法有著固定的缺陷[9]，存在迭代前期容易陷入局部極值、迭代后期難以收斂到更好的解等情況[10]。針對上述問題，對PSO算法的參數性質進行研究，使得優化后的PSO算法在迭代前期增強全局搜索能力，不易陷入局部極值;在迭代后期增強其局部搜索能力，能收斂到更好的解，且一旦粒子陷入局部極值，可改變粒子的位置更新方式，讓粒子變異使其脫離當前的局部區域，從而使算法得到更好的解。
為有效解決標準PSO算法所存在的缺陷，首先對慣性權重因子?棕進行研究。算法的慣性權重因子?棕是PSO算法的一個十分重要的參數，較大的?棕有利于全局搜索，較小的有利于局部搜索。按照優化思路，在對典型線性遞減慣性權重因子進行研究后，對慣性權重因子的求解公式進行構造，優化后的自適應慣性權重系數求解公式如式(8)所示：
式中，x為控制因子，控制慣性權重因子?棕隨著迭代次數k變化曲線的平滑度。
為了探究x取何值時，能更好的滿足迭代前期全局搜索能力強，后期局部搜索能力強的要求，可先取迭代次數為50，首先擬合出x取值為1-10之間隨迭代次數變化的曲線圖與典型線性權重因子的對比圖如圖2：
由圖2可知，只有當控制因子x取值為5時，?棕的遞減為先凸后凹，即前期的全局搜索能力比典型線性慣性權重因子好，后期的局部能力比典型線性慣性權重強。但較強的局部搜索能力在迭代后期又容易陷入局部極值，此時就需要對粒子位置進行變異，使粒子跳出局部極值，從而找到更好的解。
上式中，xmax——粒子搜索空間上邊界。
4 算例仿真
4.1 算例資料
該城鎮供能系統冬夏季典型日的電負荷及熱冷負荷需求曲線如圖4所示
4.2 仿真結果分析
采用上述的參數優化后的粒子群算法對算例進行求解，粒子數目為80個，多次嘗試采取合適的最大迭代次數kmax=150。通過Matlab編程仿真，此次仿真考慮兩種運行情況，第一種為并網運行，即與大電網有電能交換。第二種為孤島運行，即與大電網沒有電能的交換，在此種情況下更加倚重蓄電池來進行削峰填谷，抑制系統電壓波動。系統采用以熱定電的方式運行，微燃機的出力情況受此時冷熱負荷需求及大電網購售電價格的影響。不同情況時的仿真結果如下：
系統運行在孤島情況下時，沒有了電網的調節，則以微燃機為主來滿足用電需求。故微燃機大部分時段以接近出力上限進行發電，其煙氣余熱足以滿足冬夏季的用熱用冷需求。
在夏季典型日中，目前單一供能時成本共計4672元，綜合能源系統孤島運行情況下成本共計2165.7元，并網情況時為1921元。在冬季典型日中，目前單一供能成本共計3245.3元，綜合能源系統孤島運行情況下成本共計1883元，綜合能源系統并網運行情況下成本共計1250元。在能源系統的調度下，峰谷電價與儲能手段的應用與結合，使得優化效果顯著，而且因為可再生能源的加入和天然氣的大量使用，在兼顧經濟效益的同時有效減少了對環境的污染。
5 結束語
針對寧夏某城鎮綜合能源系統，首先搭建了其運行規劃模型，考慮到多能源的協同作用和互補效益，對所搭建的城鎮綜合能源系統，提出以總成本函數為目標函數，系統冷熱電負荷，系統經濟性為主要約束的能源供給網絡規劃模型。利用參數優化的粒子群算法對模型進行求解，并對該系統在并網運行和孤島運行兩種情況下的冬夏兩季典型日能源供需進行了仿真分析，得到對城鎮能源供給網絡的系統規劃方案，以寧夏某城鎮的能源使用為案例進行仿真研究。結果表明，城鎮能源系統按上述方式進行規劃時供能可靠性、經濟性更優。
