DQZHAN技术讯：具有电转气功能的多能源系统的市场均衡分析
1.电转气技术对未来多能源系统的意义
随着化石能源逐渐枯竭和环境污染问题加剧, 近年来许多国家加大了可再生能源发电的发展力度, 尤其是风力发电和太阳能发电, 以期缓解能源和环境问题。虽然这些可再生能源发展迅速, 但其发电出力具有间歇性和可控性差的特征, 其大量并网运行给电力系统运行的**性和经济性带来很大挑战, “弃风”、“弃光”现象普遍存在。国家能源局指出, 2013年国内平均弃风率达11%, 国内光伏发电站被“弃光限电”的比例甚至高达40%, 可再生能源发电资源浪费严重, 这对可再生能源行业的发展带来了严重的负面影响。从根本上讲, 电力工业传统的“源-网-荷”结构难以承载大规模分布式可再生能源的接入, 亟需在结构和运行方式上进行变革。
未来能源系统变革的趋势之一是多种能源系统的互联互通, 实现包括可再生能源在内的各种一次能源、电能为主的二次能源以及各种终端能源在多个能源网络组成的复杂网络系统中紧密融合; 各种能源通过对应的能量转换设备转换能源形式(如气→电, 气→热等), 实现能源在不同物理系统中的双向流动; 充分利用各能源系统的传输设备和储能设备, 实现多种能源的综合交互与协调优化。
与现有的能源系统相比, 未来多能源系统在能源市场方面将会有很大区别：在目前的能源系统中需求侧对不同能源的需求一般难以相互替代, 而在多能源系统中消耗不同能源的负荷间可相互转换, 具有一定的可替代性; 需求侧可通过调整能源消费结构, 用多种形式的能源满足自身能源需求。
电能和天然气都是现有能源系统的重要组成部分, 而目前电力系统和天然气系统之间的耦合**于燃气轮机, 即天然气向电能单向转换。近年来出现的电转气(power to gas, P2G)技术则可能改变这一现状, 并为电能的大规模储存提供了新思路: 把富余的电能进行电化学反应后将氢气和二氧化碳制**造天然气, 注入天然气网络, 从而可利用天然气储存设施进行大规模长时间存储, 进而有效提高电力系统在负荷低谷时段接纳间歇性可再生能源发电的能力。此外, P2G技术也可在输电线路阻塞时将电能转化为天然气, 通过天然气管道输往非阻塞区域的燃气机组进行发电, 从而避免或缓解系统阻塞。总而言之, P2G使电能和天然气之间可以相互转换, 促进电气网络和天然气系统的融合, 是未来多能源系统的重要技术之一。
2.多能源系统建模
能源中心建模方法是将多能源系统分解为多个低耦合的能源中心(Energy Hub)。每个能源中心由区域内一个或多个能源转换器 (如燃气轮机、电转气设备等) 组成, 多种能源在能源中心中互相转换, 满足对不同能源的需求。可用稳态能源转换效率描述能源转换器的性能。各能源中心之间相对独立, 通过多能源网络(电力网络、天然气管道和供热管道等)耦合。
图1展示了一个简单的包含4个能源中心的多能源系统, 图2则为能源中心内部结构示意图。采用能源中心建模方法, 多种能源在能源中心耦合, 不同能源通过各种设备相互转化, 多能源网络中各个网络相对独立。
3.多能源系统的市场均衡问题
多能源系统与多个相对独立的能源市场 (如电力市场、天然气市场等)相关, 每个市场由对应的能源网络支撑。当多能源网络采用市场化运行方式时, 各能源中心为相互独立的决策个体, 可同时参与多个能源市场, 以各种能源购置量为决策变量与多个能源网络进行互动。通过燃气轮机、电转气设备等能源转换器, 能源可以互相转换, 具有可替��性。即使终端负荷缺乏弹性, 能源中心也可通过调度内部能源转换器的工作状态, 来调整在不同市场购置的能源总量, 从而影响相应节点的能源价格。每个能源中心内部则采用基于成本的优化调度, 自行调节内部各设备的运行状况, 确定各时段的储存和释放能量, 进而*小化运行成本。
4.市场均衡解的求取
与仅考虑单一能源类型的优化运行问题相比, 具有电转气功能的多能源系统中包括不同种类的分布式设备, 对应的优化运行问题的规模更加庞大, 传统的集中式优化算法未必有效。一方面集中式优化算法难以在合理时间内求解超高维非线性优化问题, 另一方面由于不同能源网络往往由不同的部门负责优化运行, 短期内难以实现跨部门的信息汇总与协调优化。因此, 有必要对多能源系统的优化运行问题进行解耦处理。有些文献尝试采用博弈论模型对经济调度问题进行建模与求解, 虽然由博弈优化模型得到的均衡解在理论上不能保证全局*优, 但其建模方式能比较合理的反映未来多能源系统环境下各个参与者的行为模式。基于这样的考虑, 在博弈论模型的架构下, 考虑了在多能源系统中各能源中心独立参与多个能源市场的行为, 分析了市场均衡状态, 进而考察具有P2G功能的多能源系统在市场均衡状态下的运行方式。
能源中心调整能源输入量的行为会对整个系统的能源流动和分布造成影响, 导致其它能源中心能源边际价格的变化从而引导其它能源中心调整购置能源的方案。各能源中心通过调整自身在不同能源市场购置能源的方案以实现自身利益*大化的过程可视为多主体博弈过程; 各能源中心无法通过调整自身的能源购置方案实现更大利益时, 博弈达到纳什均衡点, 所得到的结果即为多能源系统的市场均衡解。本文采用基于博弈论的并行优化算法对所发展的优化模型进行求解。
5.算例分析
应用能源中心建模方法和基于博弈论的并行求解算法, 对上文所示的4能源中心算例系统和澳大利亚维多利亚州以大墨尔本地区为中心的多能源系统的运行情况进行计算。对于4能源中心算例系统, 未采用P2G技术时在运行期内风电弃风率达到8.7%; 采用P2G技术后, 在市场均衡状态下风能被完全消纳。对于维多利亚州的多能源系统, 在多能源市场达到均衡状态时, P2G技术消纳多余风电所带来的能源费用节约额在冬季典型负荷时期可达到总能源支出的1.2%, 在夏季典型负荷时期也可达到总能源费用支出的0.3%。
计算结果表明: 1) 在夜间风电富余时, 电价较低, 此时多能源系统的市场均衡状态对应的电转气设备将富余风电转换为天然气并储存于储气装置中, 这样就提高了间歇性可再生能源发电的利用率; 2) 各能源中心作为独立决策个体, 在多能源系统中供能和负荷等情况发生变化时, 能够根据对应节点能源价格变化做出反应, 采用分散决策方式调整不同类型能源的使用比重和能源中心内能源转换与储存方案, *终达到多能源市场新的均衡状态, 从而改善能源的总体利用效率。
