计及多能耦合的区域综合能源系统电气热能流计算研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着能源危机和环境问题日益严峻，传统单一能源系统已难以满足高效、清洁、可持续的能源需求。区域综合能源系统（Regional Integrated Energy System，RIES）通过整合电力、热力、天然气等多种能源形式，实现多能互补与协同优化，成为能源系统发展的重要方向。其中，多能耦合是 RIES 的核心特征，它打破了不同能源子系统之间的壁垒，使能源流在系统内高效传递与转换。

电气热能流计算作为 RIES 规划设计、运行优化、故障诊断的基础，其准确性和高效性直接影响系统的经济性、安全性和可靠性。计及多能耦合特性，深入研究电气热能流计算方法，能够更真实地反映系统内能源的流动规律，为 RIES 的优化运行和科学管理提供有力支撑，对推动能源系统转型、提高能源利用效率、促进可再生能源消纳具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、多能耦合机制分析

（一）能源耦合元件

在区域综合能源系统中，存在多种实现电、热能源耦合的关键设备，主要包括以下几类：

热电联产（Combined Heat and Power，CHP）机组：可同时生产电能和热能，根据燃料类型可分为燃气轮机 CHP、蒸汽轮机 CHP 等。其通过能源梯级利用，大幅提高了能源利用效率，是电、热耦合的核心设备。在运行过程中，CHP 机组的发电量和供热量之间存在一定的耦合关系，通常根据 “以热定电” 或 “以电定热” 的原则进行调节。

电锅炉（Electric Boiler，EB）：将电能直接转化为热能，可快速响应热力负荷的变化，具有调节灵活的特点。电锅炉的引入使得电力系统与热力系统之间的耦合更加紧密，在电网负荷低谷期，可利用多余电能加热水，储存热能，实现削峰填谷。

热泵（Heat Pump，HP）：通过消耗少量电能，从低温热源吸收热量并向高温热源释放，以满足热力负荷需求。热泵能够实现热能的高效转移，提升可再生能源（如地热能、太阳能）的利用水平，其性能系数（Coefficient of Performance，COP）是衡量其能源转换效率的重要指标。

（二）耦合关系特性

多能耦合使得电气热能源流之间相互影响、相互制约，呈现出复杂的耦合关系特性：

互补性：当电力系统中可再生能源（如风电、光伏）出力过剩时，可通过电锅炉、热泵等设备将多余电能转化为热能储存或直接供给热力负荷，减少弃风弃光现象；当热力负荷较高而 CHP 机组发电量不足时，可从外部电网购入电能，保障热力供应，实现电、热能源的互补利用。

约束性：CHP 机组的运行受到电、热负荷双重约束，若热力负荷较低，可能限制其发电量，影响电力系统的供电能力；反之，若电力负荷较低，为满足热力需求，可能导致 CHP 机组发电量过剩，增加电网调峰压力。此外，热力管网的传输延迟和热惯性也会对电气热能流的动态调节产生约束。

三、电气热能流计算方法

（一）建模基础

电气系统建模：采用节点电压法，建立电力系统的节点功率平衡方程。对于发电机、负荷、变压器、线路等元件，分别建立其数学模型。例如，发电机模型考虑其有功功率和无功功率输出特性；负荷模型采用恒功率、恒阻抗或恒电流模型，根据实际情况选择。

热力系统建模：基于能量守恒定律，建立热力系统的节点焓平衡方程。热力系统包括热源（如 CHP 机组、电锅炉、热泵）、热力管网、热负荷等元件。热源模型考虑其供热量与出口水温的关系；热力管网模型考虑管道的散热损失和压力降，通常采用简化的阻力系数和散热系数进行计算；热负荷模型根据用户需求，确定不同时刻的热负荷大小。

耦合元件建模：将 CHP 机组、电锅炉、热泵等耦合元件的模型分别嵌入到电气系统和热力系统模型中，建立多能耦合的数学关系。例如，CHP 机组的发电量与供热量之间的耦合关系通过其运行特性曲线转化为数学方程，同时参与电气系统的功率平衡和热力系统的焓平衡计算。

（二）求解算法

牛顿 - 拉夫逊法：该方法收敛速度快、精度高，是电力系统潮流计算的常用方法。在计及多能耦合的电气热能流计算中，可将电气系统和热力系统的方程联立，形成统一的雅可比矩阵，采用牛顿 - 拉夫逊法进行迭代求解。但由于多能耦合系统的复杂性，雅可比矩阵的维度较高，计算量较大。

交替迭代法：将电气系统潮流计算和热力系统潮流计算分开进行，通过耦合元件的变量进行数据交换，交替迭代直至收敛。具体步骤为：首先给定耦合元件的初始值，进行电气系统潮流计算，得到耦合元件的电气参数（如 CHP 机组的发电量、电锅炉和热泵的耗电量）；然后将这些电气参数代入热力系统模型，进行热力系统潮流计算，得到耦合元件的热力参数（如 CHP 机组的供热量、电锅炉和热泵的供热量）；最后将热力参数反馈给电气系统，重复上述过程，直至两次迭代结果的误差小于设定阈值。该方法降低了单次迭代的计算量，便于程序实现，但收敛速度可能受到耦合强度的影响。

人工智能算法：随着人工智能技术的发展，粒子群优化算法、遗传算法、神经网络等智能算法也被应用于电气热能流计算中。例如，利用神经网络对多能耦合系统的潮流特性进行拟合，建立快速计算模型，提高计算效率；采用粒子群优化算法对耦合元件的运行参数进行优化，同时兼顾电气和热力系统的约束条件，实现系统的整体优化运行。

（三）不确定性处理

在区域综合能源系统中，可再生能源出力、电负荷和热负荷均存在不确定性，为提高电气热能流计算的准确性，需要对这些不确定性因素进行处理。

概率潮流计算：采用蒙特卡洛模拟法、点估计法、半不变量法等方法，将不确定性因素以概率分布的形式表示，通过计算得到电气和热力参数的概率分布特征（如均值、方差、概率密度函数），为系统的风险评估和可靠性分析提供依据。

鲁棒优化方法：考虑不确定性因素的波动范围，建立鲁棒优化模型，在最差情况下确保系统的运行满足约束条件，同时使系统的经济性或效率最优。该方法不需要知道不确定性因素的具体概率分布，适用于对不确定性信息了解较少的情况。

四、案例分析

（一）系统参数设定

以某工业园区的区域综合能源系统为例，该系统包含 1 座燃气轮机 CHP 机组、1 台电锅炉、1 台空气源热泵、2 座 110kV 变电站（连接外部电网）、若干 10kV 配电线路、热力管网及各类电负荷和热负荷。具体参数如下：

电气系统：110kV 节点 2 个，10kV 节点 15 个；CHP 机组额定容量为 10MW，最大功率因数 0.9；电锅炉额定功率为 5MW；热泵额定功率为 3MW，COP=3.5；电负荷最大峰值为 12MW，最小谷值为 5MW，采用典型日负荷曲线。

热力系统：CHP 机组额定供热量为 12GJ/h，出口水温 95℃；电锅炉额定供热量为 6GJ/h，出口水温 95℃；热泵额定供热量为 10.5GJ/h，出口水温 60℃；热力管网总长 5km，管径 DN200，散热系数 0.08W/(m・℃)；热负荷最大峰值为 18GJ/h，最小谷值为 8GJ/h，采用典型日负荷曲线。

（二）计算结果与分析

潮流分布：分别采用交替迭代法和牛顿 - 拉夫逊法进行电气热能流计算，得到系统各节点的电压、功率、水温、流量等参数。结果表明，两种方法计算得到的稳态潮流分布基本一致，交替迭代法的收敛次数为 8 次，牛顿 - 拉夫逊法的收敛次数为 5 次，但交替迭代法单次迭代时间更短，总计算时间相当。在考虑可再生能源（假设园区内有 2MW 光伏电站）出力波动的情况下，采用概率潮流计算得到各节点电压偏差的概率分布，95% 置信区间内电压偏差小于 5%，满足系统运行要求。

经济性分析：对比不同运行策略下系统的运行成本，包括购电成本、燃料成本、维护成本等。当采用多能耦合优化运行策略时，充分利用 CHP 机组的能源梯级利用优势，在满足热负荷的前提下，合理调节发电量，减少外部电网购电量；同时，在电网低谷时段，利用电锅炉和热泵储存热能，降低高峰时段的运行成本。结果显示，与传统分供系统相比，多能耦合系统的年运行成本降低 15%-20%，能源利用效率提高 8%-12%。

五、研究展望