风光储多能互补能源系统容量配置优化

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0377

储能科学与技术 ›› 2024, Vol. 13 ›› Issue (11): 3874-3888.doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0377

风光储多能互补能源系统容量配置优化

智筠贻¹^,³(), 凌浩恕²^,³^,⁴(), 吴昊¹, 朱轶林², 沈昊天³, 徐玉杰²^,⁴, 陈海生²^,⁴

^1.南京师范大学能源与机械工程学院，江苏南京 210023
^2.中国科学院工程热物理研究所，北京 100190
^3.中科南京未来能源系统研究院，江苏南京 211135
^4.中国科学院大学，北京 101408

收稿日期:2024-05-06 修回日期:2024-07-26 出版日期:2024-11-28 发布日期:2024-11-27
通讯作者: 凌浩恕 E-mail:18151935178@163.com;linghaoshu@iet.cn
作者简介:智筠贻（1997—），女，硕士研究生，研究方向为可再生能源系统技术，E-mail：18151935178@163.com；
基金资助:
中国科学院青年促进会会员项目(2023154);中国科学院战略性先导科技专项(XDA29010500);山东能源研究院企业联合基金(SEI U202301)

Optimization of capacity configuration for multi-energy complementary systems using wind, solar, and energy storage

Junyi ZHI¹^,³(), Haoshu LING²^,³^,⁴(), Hao WU¹, Yilin ZHU², Haotian SHEN³, Yujie XU²^,⁴, Haisheng CHEN²^,⁴

^1.School of Energy and Mechanical Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China
^2.Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
^3.Nanjing Institute of Future Energy System, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, Jiangsu, China
^4.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China

Received:2024-05-06 Revised:2024-07-26 Online:2024-11-28 Published:2024-11-27
Contact: Haoshu LING E-mail:18151935178@163.com;linghaoshu@iet.cn

摘要/Abstract

摘要：

风光储多能互补能源系统可充分利用可再生能源提高供能的经济性和环保性。本文提出了一种风光储多能互补能源系统，建立了系统的能量模型；综合考虑系统运行的经济性和环保性，提出了系统综合成本和碳排放量最低的目标；开发了改进型非支配遗传算法求解仿真模型，得到了多目标问题的帕累托最优解集，并通过逼近理想解排序法获得了系统的最优容量配置运行方案；利用线性规划软件CPLEX求解器开展了系统的运行调度优化，验证了该系统框架和优化调度模型的有效性和正确性。研究结果表明，本文所提出的风光储多能互补能源系统容量配置优化方法有效提高了可再生能源利用率，实现了经济成本和碳排放量最低，提高了系统的经济性和环保性。本文为可再生能源系统实现持续稳定可靠的供能和园区的低碳化转型提供了参考。

关键词: 多能互补, 风光储, 容量配置, 调度策略, 多目标优化

Abstract:

The multi-energy complementary system integrating wind, solar, and energy storage technologies optimizes the use of renewable energy resources, enhancing both economic and environmental benefits. This study proposes a multi-energy complementary system model that incorporates wind, solar, and energy storage. The objective is to minimize the system's overall cost and carbon emissions, addressing both economic and environmental concerns. An improved non-dominated genetic algorithm is developed to obtain the Pareto optimal solution set for the multi-objective optimization problem. The optimal capacity configuration and operation scheme are determined using the technique for order preference by similarity to ideal solution. The system's operation scheduling is optimized using the CPLEX solver, a linear programming software, to validate the effectiveness and accuracy of the proposed system framework and scheduling model. Results demonstrate that the proposed optimization method significantly enhances renewable energy utilization, minimizes economic costs and carbon emissions, and improves the system's economic and environmental performance. This research offers valuable insights for the sustainable, stable, and reliable energy supply of renewable energy systems and supports the low-carbon transition of industrial parks.

Key words: multi-energy complementary, wind solar and energy storage, capacity configuration, scheduling strategy, multi-objective optimization

中图分类号:

TM 91

智筠贻, 凌浩恕, 吴昊, 朱轶林, 沈昊天, 徐玉杰, 陈海生. 风光储多能互补能源系统容量配置优化[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(11): 3874-3888.

Junyi ZHI, Haoshu LING, Hao WU, Yilin ZHU, Haotian SHEN, Yujie XU, Haisheng CHEN. Optimization of capacity configuration for multi-energy complementary systems using wind, solar, and energy storage[J]. Energy Storage Science and Technology, 2024, 13(11): 3874-3888.

图/表 24

图1

图2

表1

碳排放因子参数表[33]"

碳排放因子	数值/(g/kWh)
$μ c, g$	220
$μ c, e$	968

表1

图3

图4

图5

图6

表2

表3

表4

表5

图7

表6

表7

表8

图8

图9

图10

图11

图12

图13

图14

图15

图16

参考文献 36

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项目	平段	高峰	低谷
购电/(CNY/kWh)	0.6	0.9	0.3
售电/(CNY/kWh)	0.36	0.36	0.36
天然气/(CNY/m³)	2.45	2.45	2.45

项目	参数	数值
燃气轮机	余热回收率	0.5
	发电效率	0.3
	余热制热效率	0.45

燃气锅炉	制热效率	0.9

电锅炉	制热效率	0.95

储能单元	充电效率	0.9
	放电效率	0.9
	SOC_max	0.8
	SOC_min	0.2

天然气	碳排放因子	0.22 kg/kWh

电网	碳排放因子	0.968 kg/kWh

设备	参数	数值
光伏发电机组	初始投资成本	2400 CNY/kW
	运行成本	0.03 CNY/kWh
	使用寿命	20年

风力发电机组	初始投资成本	2800 CNY/kW
	运行成本	0.05 CNY/kWh
	使用寿命	20年

燃气轮机	初始投资成本	3000 CNY/kW
	运行成本	0.05 CNY/kWh
	使用寿命	20年

燃气锅炉	初始投资成本	1150 CNY/kW
	运行成本	0.04 CNY/kWh
	使用寿命	20年

电加热器	初始投资成本	1050 CNY/kW
	运行成本	0.08 CNY/kWh
	使用寿命	20年

储电单元	初始投资成本	2000 CNY/kWh
	运行成本	0.018 CNY/kWh
	使用寿命	10年

蓄热单元	初始投资成本	140 CNY/kWh
	运行成本	0.016 CNY/kWh
	使用寿命	10年

参数	数值
初始种群规模	100
最大迭代次数	100
交叉概率	0.9
变异概率	0.1
优秀种群比例	0.3
光伏机组容量配置边界	[0,300]
风力机组容量配置边界	[0,300]
储电单元容量配置边界	[0,800]
槽式太阳能集热器容量配置边界	[0,300]
燃气轮机容量配置边界	[0,500]
燃气锅炉容量配置边界	[0,500]
蓄热单元容量配置边界	[0,400]

配置方案	系统年成本	系统年碳排放量
经济性最佳方案	1	0
碳排放最佳方案	0	1
综合性最佳容量配置方案	0.5	0.5

风光储多能互补能源系统容量配置优化

Optimization of capacity configuration for multi-energy complementary systems using wind, solar, and energy storage

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配置方案	系统年成本/CNY	系统年碳排放量/t
经济性最佳方案	1195256	839.33
碳排放最佳方案	1431640	744.72
综合性最佳容量配置方案	1268360	781.26

项目	综合性最佳容量配置方案
光伏发电机组容量/kW	300
风力发电机组容量/kW	300
储电单元容量/kWh	453
槽式太阳能集热器容量/kW	300
燃气轮机容量/kW	107
燃气锅炉容量/kW	386
蓄热槽容量/kWh	398

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