贝斌斌，乐程毅
(国网浙江省电力有限公司宁波供电公司,浙江 宁波 315000 )
综合能源系统被广泛应用于工商业园区，尤其是近零能耗园区的建设对我国实现“碳达峰”“碳中和”目标具有重要的作用[1]。欧盟地平线2020计划在高效能源利用领域投入59.31亿欧元，主要用于开展综合能源微网系统的研究。丹麦拟定在2035年实现供电和供热领域脱离化石能源、2050年完全摆脱化石能源的依赖，以实现零碳排放[2]的目标。我国相关研究仍处于起步阶段。目前，国家发改委出台了多项与综合能源微网系统相关的政策法规，相关科研院所也建立多能互补集成优化示范工程[3]。近年来，以天然气为能源的冷热电联产系统得到了广泛应用。相关研究集中在建筑类型、系统配置、运行策略等方面，有逐渐取代传统分产系统的趋势[4]。Hongbo等[5]采用混合整数线性规划的方法评价了冷热电联产系统的经济、节能和环保效益，发现联产系统比分产系统年总成本、一次能源消耗量分别降低了13.4%和17.0%。韩中合[6]建立了设备容量优化的非线性整体优化模型，研究了某工业园区冷热电联产系统的优化配置。刘继春[7]基于改进的神经网络模型，分析了综合能源系统的运行约束因素。刘洪[8]构造了考虑需求响应的区域综合能源系统，基于供给侧和用户侧的负荷、经济效益、峰谷比、碳排量，采用遗传优化算法开展了系统配置和容量优化研究。
本文在上述研究的基础上，首先对某办公园区(包含居住建筑、办公建筑、商业建筑)的冷热电负荷进行全年逐时动态模拟分析；
然后建立了综合能源系统数学模型，并对综合能源微网系统进行了配置优化；
最后进行了相应敏感性分析，以确定不同的成本价格参数和不同的气象参数对优选方案的影响。
1.1 综合能源微网系统模型
离网型低碳园区综合能源微网系统结构包括光伏板、风力发电机、燃气轮机系统、燃气锅炉等。其中，园区电负荷由光伏板、风力发电机、燃气轮机和蓄电池储能模块提供。当发电量富余时，电能通过蓄电池进行储存。当发电量较小时，电能可以通过蓄电池和燃气轮机发电进行补充。园区热负荷由燃气轮机余热锅炉、燃气锅炉联合提供。用户冷负荷则由电制冷机和溴化锂吸收式制冷机提供。当余冷或余热无法满足用户的冷热负荷需求时，可通过电制冷机补充冷量、补燃锅炉补充热量。离网型低碳园区综合能源微网系统结构如图1所示。
图1 离网型低碳园区综合能源微网系统结构Fig.1 Off-grid low-carbon park integrated energy micro-grid system structure
1.2 评价方法
经济性指标用于评估离网型低碳园区综合能源微网系统全生命周期内的经济效益[9-11]。本文采用的主要经济指标如下[12]。
①全生命周期成本。
(1)
式中：TAC为综合能源微网系统总年化成本，元；
r为年实际利率，%；
n为综合能源微网系统生命周期。
②燃料成本。
(2)
式中：cng为逐时天然气成本，元/m3；
Ft为每小时燃料消耗量,m3。
Ft=FICE,t+FGB,t
(3)
式中：FICE,t为燃气轮机每小时燃料消耗量,m3；
FGB,t为补燃锅炉每小时燃料消耗量,m3。
③运行成本。
系统投入运行后，每年都会产生一定的运行和维护费用。运维成本则表示全生命周期内系统各部件的运行和维护成本之和。系统的运维成本越低，则经济效益越好。系统年维护成本为：
(4)
式中：cope,i为i型设备每小时维护成本，元/kWh；
Eeq,i为i型设备的出力，kW·h；
ni为i型设备的数量。
④设备投资成本。
设备投资成本包含燃气轮机、燃气锅炉、太阳能光伏板、风力机、蓄电池、吸收式热泵等设备的初始投资成本。
(5)
式中：cinv，i为i型设备投资成本，元/kW；
Geq,i为i型设备装机容量，kW。
⑤可再生能源利用率。
可再生能源利用率是指光伏、风电发电量占整个系统发电量的比值。可再生能源利用率越高，则整个系统环境效益越好。可再生能源利用率计算式为：
(6)
式中：Enonren为系统非可再生能源的电力年输出量，kWh；
Hnonren为系统非可再生能源的热能年输出量，kWh；
Eserver为系统年总电力负荷,kWh；
Hserver为年总热负荷,kWh。
⑥系统年二氧化碳排放量。
本文系统的二氧化碳排放量仅来源于燃气轮机和燃气锅炉。通过二氧化碳排放量的大小，可以定量评价系统的环境效益。系统年二氧化碳排放量为：
(7)
式中：Cng,cde为燃烧单位质量天然气排放的二氧化碳量，m3/kg。
2.1 系统装机设备参数
系统装机设备参数设定如下：燃气锅炉的热效率为85%；
电制冷机的制冷系数为2.7；
吸收式热泵的制冷系数为1.2；
蓄电池的储能效率为0.7；
年实际利率为5%；
燃烧单位质量天然气排放的二氧化碳量为1.96 kg/m3。设备投资及维护费用如表1所示。天然气价格为2.6元/m3，低位发热量为45 MJ/kg，密度为0.79 kg/m3，含碳量为67%，含硫量为0%。
表1 设备投资及维护费用
2.2 园区负荷情况
本文以某办公园区为研究对象。园区总建筑面积为42 000 m2，主要分为居住建筑、办公建筑、商业建筑3个片区。3个片区建筑面积分别为15 000 m2、12 000 m2、15 000 m2。园区所处地区太阳能资源较丰富，年日照时数可达2 600 h，全年太阳辐射量约为1 452 kW/ m2，风资源属于IV类地区。
居住建筑外墙为珍珠岩陶粒混凝土(200 mm)+纯石膏板(10 mm)+聚苯乙烯泡沫塑料(80 mm)+纯石膏板(8 mm)。商业建筑外墙为水泥砂浆(20 mm)+钢筋混凝土(200 mm)+膨胀珍珠岩(85 mm)+无水泥纤维板(20 mm)。办公建筑外墙为珍珠岩陶粒混凝土(200 mm)+纯石膏板(10 mm)+聚苯乙烯泡沫塑料(80 mm)+纯石膏板(8 mm)。居住建筑、商业建筑窗户为标准外窗。办公建筑窗户为普通三玻(普通中空+单玻)。
根据建筑节能设计标准设立各自的围护结构参数，对于建筑的内扰参数不作修改，选定相应的房间类型进行计算。园区负荷类型由冷、热、电三种类型的负荷组成。由计算结果可知，居住建筑冷负荷全年需求累计97 826 kWh，峰值为1 872 kWh；
热负荷年需求累计476 561 kWh，峰值为998 kWh；
电负荷年需求累计567 621 kWh，峰值为281 kWh。商业建筑冷负荷需求全年累计2 231 231 kWh，峰值为2 872 kWh；
热负荷年需求累计789 812 kWh，峰值为1 987 kWh；
电负荷年需求累计3 082 121 kWh，峰值为861 kWh。办公建筑冷负荷全年需求累计1 273 311 kWh，峰值为2 323 kWh；
热负荷年需求累计1 371 212 kWh，峰值为1 878 kWh；
电负荷年需求累计1 370 981 kWh，峰值为602 kWh。环境风速和辐射强度如图2所示。
图2 环境风速和辐射强度Fig.2 Ambient wind speed and radiation intensity
3.1 系统构成
针对所研究园区综合能源系统的优化规划问题，本文建立了3种综合能源系统模型：模型一为燃气轮机+光伏+风电；
模型二为燃气轮机+风电；
模型三为燃气轮机+光伏。这3种综合能源系统都配置了蓄电池储能。系统设备容量参数如表2所示。
表2 系统设备容量参数
不同系统最优配置月均发电量出力情况如表3所示。
表3 不同系统最优配置月均发电量出力情况
当系统内存在风电时，风力机的电力输出均超过50%。5～9月的内燃机负荷显著大于其他月份。这主要是因为园区夏季电负荷需求比其他季节大，可再生能源发电量无法满足负荷需求，需要通过内燃机来满足缺额电量。风电出力表现为夏季少、冬季多。这主要是由于试验地区为典型的大陆性季风气候，冬季风资源更佳。
3.2 经济效益评估
经济效益评估主要从全生命周期成本、燃料成本、运行成本、设备投资成本等方面进行分析。设备的燃料消耗情况如表4所示。
表4 设备的燃料消耗情况
3个方案的具体成本指标信息如表5所示。
表5 成本指标信息
从初投资成本和运维成本来看，在全生命周期(20年)内，内燃机和蓄电池组件的初投资成本较低，但是运维成本较高，而光伏和风电则恰巧相反。从全生命周期成本和燃料成本来看，模型一的净现值成本为9 199万元，单位电量成本为0.945元/kWh，明显低于其他2种方案。燃料成本由内燃机和补燃锅炉消耗天然气产生。模型二和模型三的燃料成本明显高于模型一。这主要是因为前2种方案的天然气消耗量更大。从经济性的角度分析对比这3种方案，发现模型一在满足用户负荷需求的同时，经济效益最好。
3.3 环境效益评估
本文的大气污染物指标包含二氧化碳排放量、悬浮颗粒物排放量、氮氧化物排放量。可再生能源利用率主要分析其在整个综合能源系统内的电出力占比。为了更好地比较综合能源系统的环境效益，参照物为不包含可再生能源的传统供能分产系统。该系统所有电力均由火电厂提供。各方案环境效益指标信息见表6。
表6 各方案环境效益指标信息
研究结果表明，模型一的可再生能源利用率最高，达到了67.7%。3种综合能源系统方案的污染物排放量都有所下降。模型一的污染物排放量降低幅度最大。相比较于传统分供系统，模型一的二氧化碳排放量、氮氧化物排放量和悬浮颗粒物排放量分别减少了59.6%、42.2%和74.9%。
3.4 敏感性分析
根据综合效益评估结果，模型一的经济效益和环境效益都较好。但时间变化、技术进步、政策改革等诸多不确定因素均会对结果产生影响。设备安装完成后，对系统影响最大的因素是天然气价格。本文选择燃料价格进行敏感性分析，以确定其对综合能源系统经济效益和环境效益的影响程度和敏感性程度。成本价格不确定性对系统净现值的影响如图3所示。
图3 成本价格不确定性对系统净现值的影响Fig.3 Effect of cost-price uncertainty on the net present value of the system
由于风力机初投资成本高于光伏初始投资成本，导致风力机初始投资成本对净现值的影响更大。但由图3仍然可以看出，降低可再生能源的初始投资成本有利于经济效益的提高。天然气价格波动的敏感性较高，当天然气的成本变为原来的1.5倍，系统全生命周期成本增加了22%。这说明综合能源微网系统受燃料价格波动的影响很大。为了规避燃料价格波动带来的风险，在降低可再生能源成本的同时还应该积极参与跨区域的能源协调互补，以实现能源互通互助。
气象参数在可再生能源发电组件部分是一个影响程度很大的不确定因素。气象参数的变化对系统的影响主要体现在可再生能源组件(光伏和风力机)的发电量变化。这会间接影响到系统污染物的排放量。本文将对光照强度和风速这2种气象参数进行敏感性分析，所选取的基准光照强度为4.2 kWh/ m2/d，基准风速为4.45 m/s。以0.3、0.5、0.8、1.0、1.2、1.6、2.0这7个比例系数来改变气象参数，本文得到光照强度的变化范围为1.25～9 kWh/ m2/d、风速变化范围为1.2～9 m/s。
随着光照强度和风速的增加，风力发电和光伏发电的电出力占比呈现不断上升的趋势，二氧化碳排放量和净现值呈现不断下降的趋势。但是，气象参数的变化对二氧化碳排放量的影响并不是线性关系。当光照强度从1.25 kWh/ m2/d增加到9 kWh/ m2/d时，光伏发电占比增加了近50%，系统净现值降低了10%，二氧化碳排放量降低了10%。当风速从1.2 m/s增加到9 m/s时，风力发电占比增加了近86%，系统净现值降低了45%，二氧化碳排放量降低了45.6%。这说明风速变化对方案一系统的影响更大。环境因素不确定性对系统净现值的影响如图4所示。
图4 环境因素不确定性对系统净现值的影响Fig.4 Effect of uncertainty of environmental factors on the net present value of the system
研究结果表明，气象条件变好导致可再生能源组件的电出力量增加，以及燃气轮机出力量和二氧化碳排放量减少。
本文基于DeST软件对某园区建筑群的全年逐时冷热电负荷进行动态模拟分析。在满足园区负荷需求的情况下，本文通过经济-环境综合效益模型，综合考虑系统的初始投资成本、运维成本、燃料成本、污染物排放量、可再生能源占比等因素，以最小全生命周期成本为优化目标，对系统设备容量组合进行了优化研究，并得到以下几点结论。
①三种方案中，模型一的净现值成本最低，模型二成本次之，模型三成本最高。这说明燃气轮机+光伏+风电系统的经济效益最佳。
②模型一的二氧化碳排放量最低，可再生能源利用率最高。相比传统分供系统，模型一的二氧化碳排放量、氮氧化物排放量和悬浮颗粒物排放量分别减少了59.6%、42.2%和74.9%，具有较好的环境效益。
③天然气价格波动的敏感性较高。微网系统应该积极参与跨区域的能源协调互补，完成多个微网并联，积极发展多源储能，实现能源互通，互助提高用能稳定性。
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