乐绍明
浙江新安化工集团股份有限公司建德热电厂 311600
摘 要：热电联供系统具有经济、环保以及节能等优势，其具有较高的发展前景以及使用价值。通过对由风电机组、燃气锅灶、光伏电池、燃料电池以及蓄电池等热电联供型微网系统，需考虑风电、光伏功率以及热点负荷具有的随机性，并制定合理的机会对其进行约束，进而满足当前经济优化的运行。基于此，本文通过针对不同的微源配置进行分析，进而对系统运行及西宁合理得以欧化，以此保证其处于最佳的经济状态。
关键词：含可再生能源；热电联供；微网经济；运行优化
热电联供系统可以建立在能源阶梯的基础上，对电能以及热能的供应问题进行合理的解决，其属于一种良好的可再生能源。并且，热电联供系统属于一种经济节能、环境污染较小的方式，其具有较高的社会效益以及经济效益，其被广泛用于国内多个领域。在发展低碳绿色经济发展背景下，我国逐渐重视热电联供系统的发展，但技术并不成熟，还处于起步的阶段。
一、热电联供型微网经济概述
热电联供微网经济作为一种复杂能量系统，其存在较高的能量平衡关系[1]。系统需在满足用户热负荷需求的基础上，根据微源配置系统，对其进行合理的运行，以此保证系统获得最佳的经济效益，其是微网经济中的关键组成内容。现阶段，我国针对电力微网的研究还停留在层面内，且对于热电联供系统研究较少，与国外相比稍落后。针对由风电机组以及质子交换膜型燃料电池共同组成，并对改系统的经济运行进行计算，对比不同方案的结果。
本文主要针对一种含有可再生能源的热电联供微网系统后，其包含多个微源以及热电负荷内容。由于风电以及光伏功效具有较强的随机性，且当前的检测功能无法满足实际的乒，故需要将这些数据作为未知变量。包含可再生能源的热电联供微网系统经济运行过程中，其包含多个随机变量的规划内容。计划约束规划
（CCP）可以对随机变量的不确定性进行合理的描述，诸多学者并成功利用这些模型解决电力系统中存在的问题[2]。
二、含再生能源的热电联供微网系统
本文主要研究的系统如图1。
图1 含再生能源的热电联供微网系统
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风电机组以及光伏电池的主要能源为风能以及太阳能，其是系统的主要动力，系统通过将再生能源接入微网系统内，将燃料电池以及燃气作为主要的燃料。通过化学能源将燃料转变为电能以及热能。并且，该系统还包含大电网以及双向的电功率流动情况，可以电能不足的时候，可以从大电网购买电能。同时，电能充足的时候，可以向大电网销售电能。整个系统主要分为两个不同的组成部分。部分用户的电负荷主要是由于系统供给，并为用户电负荷提供双向功率转换的情况，以此满足实际的系统需求[3]。
三、CCP理论综述
CCP主要是指对各个约束条件中所包含的随机变量，且需要在观察到随机变量发生变化的之前，对其进行合理的处理，以此保证决策有效。此外，由于还需分析是否会发生决策不利的情况，需针对不满足约束条件的内容采取统一原则，对允许的政策在一定程度上满足约束条件。但是，系统内允许的约束决策，其在某种程度上并不能满足约束条件，需对其设置统一约束条件，保证条件成立概率不能低于某一个置信水平，分析随机参数的数字规划模型主要如图2。
图2 随机参数规划模型
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实际上，该公式主要是由于随机变量让目标函数以及约束条件的含义不够明显时，其不具备意义[4]。CCP模式可以充分解决这一问题，其主要模型如3：
图3 CCP模型
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四、含可再生能源的热电联供系统微网经济运行模型
本文采用CCP理论对可再生能源的热电联供系统进行优化，可以将系统作为主要的运行费用最小化作为主要的目标，并综合分析系统的能量平衡约束以及各微源的运行约束，进而对系统的运行方案进行优化。
（一）目标函数
系统运行费用主要包括：从大电网采购的费用，且燃料电池、锅炉等天然气等费用。风电机组以及光伏电池、各个锅炉以及蓄电池是主要的微源维护费用。通过大电网售电等收入内容。由于目标函数作为一种风电、光伏功率作为一种随机变量，且运行费用属于随机变量，其采取的确定性表达式意义，其实际表达公式如图4[5]。
图4 目标函数
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（二）约束条件
约束条件作为一种电能、热能的平衡约束以及各个不同微源的运行约束内容，需对其进行合理的约束。约束条件内主要包括电能平衡约束、热能平衡约束、大电网功率交换约束、燃料电池约束以及余热锅炉运行等多个内容。
（三）随机变量的约束条件处理方法
传统的优化方法作为一种不同的内容，其主要包括风电、光伏功率以及热点负荷，且诸多约束条件不具备一定稳定性。本文通过分析CCP理论模式，对存在随机变量的不等式约束，将概率的形式进行合理的描述，进而在置信水平下成立。置信水平作为一种设置根据系统运行要求。根据等式约束可以将其分为随机变量的函数。
五、随机模型下PSO算法分析
（一）随机模拟
CCP与确定性规划相比而言，其重点在于如何处理机会约束。若机会约束比较容易处理，则可以将机会约束转化为各自的确定性等价类型，随后利用传统方法获得相关的确定性模型。针对复杂的机会约束，可以引入随机模拟技术对其进行处理。随机模型的基础主要是在已知概率中，对随机变量进行抽样分析，进而为系统决策提供更多的依据以及检验[6]。
（二）算法流程
PSO算法流程于上世纪末期日出，其具有概念简单、容易实现、调整参数比较少、收敛速度比较快等优势。该算法被广泛用于多个领域中，并获得广泛的关注。首先，该算法需要将微源各个参数输入，合理分布各个参数，并设置合理的目标函数内容以及随机变量，以此约束不同条件的置信水平。根据各个时间段内的变量参数，可以随时生成不同的数据。随机生成不同时间段的电池功率以及放电功率。根据粒子的可行性，将其分为不同的内容，并随机约束不同的变量，以此保证最终的变量数据。使用随机模拟技术计算不同粒子的适应数值。针对不同粒子需要将适应值以及个体极值进行比较。针对不同粒子进行更新，可以改善粒子的可行性，及时更新不同粒子的速度以及位置，进而保证粒子可行，最终获取目标函数。
结束语：
综上所述，本文主要研究可再生能源发电以及热电负荷的随机性，并构建了随之的CCP系统，以此满足实际的需求。本文研究发现，微网的能量管理系统，可以对微源动态进行经济调控。另外，也可以为可再生能源热电联供系统设计提供更多的数据参考。但是，本文研究也存在一定的不足，还需对其进行深入研究，进而满足实际的建设需求，其是当前的研究重点。
参考文献：
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[3]王庆刚,杨谋存,朱跃钊,周钰婕,雷建宏,龚涛. 可再生能源多能互补热电气联产系统评价方法综述[J]. 电网技术,2021,45(03):937-950.
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[6]薛海龙. 含可再生能源的热电联供型微网经济协调的多目标优化调度方法[J]. 电气应用,2015,34(11):114-119.