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(7)返回步骤1,直至所有变电站完成校验。
6.2可靠性指标
综合能源系统网络可靠性指标主要分为负荷点和系统侧两部分,负荷点可靠性指标是对系统中每个个体可靠性水平的评价,而系统侧可靠性指标则是将所有个体的状况累积起来表示整体系统的可靠性水平,所以总的来说负荷点指标是分析的基础,系统侧指标则是对基础的综合。
表6-2-1综合能源系统可靠性指标
可靠性
系统停供频率SIF
用户平均停用时间CID
系统停供持续时间SID
供能可靠率SAI
年缺供量ENS
6.2.1负荷点可靠性指标
负荷点可靠性指标是用来对系统中每个负荷点可靠性状况进行评价的,一般
用以下3个指标:
(1)
负荷点平均故障率i(次/年);
(2)
负荷点平均停用时间Ui(小时/年);
负荷点平均停用持续时间
ri,其计算方法如式(6-2-1)所示:
ri
(6-2-1)
6.2.2系统侧可靠性指标
系统侧可靠性指标表现的是整个系统的可靠性状况,能够对系统网络的供能能力进行评价,一般有下面几个指标:
(1)系统停供频率SIF,表示网络中每个用户所经受的平均停供次数:
SIF用户停用总次数=iNi
用户总数N~
(2)系统停供持续时间SID,表示网络中每个用户所经受的平均停用时间:
SID用户停用持续时间总和
UiNi
用户总数
(6-2-3)
(3)用户平均停用时间
CID,表示网络中受故障影响的用户中每个用户所
经受的平均停用时间:
CID
用户停用持续时间总和
受故障影响的用户数
"
TN
(6-2-4)
(4)
(6-2-5)
缺供量ENS,表示整个系统因设备故障导致的用户停供总量:
ENSLUi
iR
(5)供能可靠率SAI,表示一年中用户获得供能时间所占的比率:
用户用能小时数用户需求小时数
Ni8760UiNi
Ni8760
(6-2-6)
式中,i为网络中元件的故障率,Ni为负荷点i的用户数,Ui为元件的年平
均停用时间,F表示受故障影响的用户集合。
6.2.3蒙特卡洛模拟法
蒙特卡洛模拟法,其采用随机数抽样形成网络事故集,并通过概率方法计算
相应的可靠性指标。
采用蒙特卡洛模拟法进行可靠性分析的最大优点是易于得到
负荷点和系统侧的各项指标,而且其模型结构也相对较为简单。
但其也有明显的
缺点,就是模拟结果的精度不够高,而要达到要求的精度,就需要增加模拟的次
数。
从而需要进行较长时间的模拟。
利用蒙特卡洛模拟法计算综合能源系统可靠性的一般性流程如下:
首先输入
网络的原始数据,包括网络拓扑、元件可靠性参数等,然后根据结果精度的要求
设置仿真的次数,随后进入仿真过程,通过产生随机数来确定网络中元件的状态
从而模拟系统的运行,直至满足收敛条件,所有抽样过程结束。
对于每一组经抽
样形成的元件状态组合,当元件发生故障导致负荷失去供能时,
需要根据能源转
换设备或网络备用进行负荷转移,最后进行可靠性指标的计算。
在进行蒙特卡洛
模拟时,通常假设网络中元件(线路、开关等)的可靠性参数的概率密度函数是
指数分布或是均匀分布的。
通过多次模拟,可以通过概率方法计算得到负荷点的各项指标,在此基础上就能够计算得到各项系统侧指标。
应用蒙特卡洛法进行可靠性分析,评价流程如图6-2-1所示。
读取系统数据
首先对系统内各个元件的状态X进行抽样。
设系统状态的事件概率为PX,状态函数为FX,则可靠性指标的均值为
(6-2-7)
式中,为状态空间。
在实际抽样中,EF的值根据式(6-2-8)估计。
1Ns
EF丄FiX
Nsi1
式中,呂F为EF的估计值,Ns为抽样次数,FiX为第i次抽样得到的状
态函数。
通常引入反映计算精度的方差系数作为收敛判据。
評gFF/Ns
ETFETF
(6-2-9)
式中,VE?
F、VF分别表示随机变量E?
F和FX的方差。
6.2.4重要抽样法
改变现
重要抽样方法的基本思想是在保持原有样本期望值不变的条件下,
有样本空间的概率分布,使其方差减小,
以达到减小运算时间的目的。
FXPX/P*XP
(6-2-10)
XPX/P*X
(6-2-11)
则有
XP*XEF
(6-2-12)
式中,F
X为新概率分布下的系统状态函数。
如果选择的新分布
P*X能
够突出“重要事件”(即引起系统失效的事件),则能够证明F*X的方差将小于
FX的方差。
新分布P*X又被称为重要分布函数。
定义系统元件的重要分布函数为
(6-2-13)
*kfi,xi0元件停运
PXiX一一
1kfi,Xi1元件运行
式中,fi为第i个系统元件的故障率,k为最优乘子,Xi为第i个系统元件状
P*XmPX
态变量Xi的取值。
(6-2-14)
XikXiUf
1fi
(6-2-16)
当Xi0时,第i个元件停运,式(6-2-16)中第1项有效;
当Xi1时,第i个
元件正常运行,式(6-2-16)中第2项有效。
考察系统所有元件的状态,利用式
(6-2-16)计算得到m的值,将其带入式(6-2-15)得到新的状态函数值,多次抽
样后统计其均值即可得解。
6.3经济性指标
从综合能源系统建设成本和运行收益,对综合能源系统经济性进行评价。
多
类型能源系统同时接入后,改变了原有各系统单独规划、设计、运行的模式,将
各供用能系统作为一个整体进行考虑。
因此,针对以上特点,将技术参数与经济
参数相结合,评价对象设定为整个综合能源系统,提出了以下经济性评价指标。
表6-3-1综合能源系统经济性指标
经济性
总成本
建设成本维护成本运行费用
CinvCmain
Coper
(6-3-1)
Cinvest
Cilv
i
Cinv,jj
(6-3-2)
Cmain
(6-3-3)
Coper
8760Pit
Cfuel,i—i—
jt1j,t
(6-3-4)
式中,C表示综合能源系统总成本;
Cinv为系统初投资成本;
Cmain为系统年维
G^j为第
护成本;
Coper为系统年运行费用;
Cilv为第i类能源网络的设备初投资;
i类能源网络中第j台设备的初投资成本;
gain为第i类能源网络的维护成本;
为第i类能源网络中第j台设备的维护成本系数;
cOper为第i类能源网络的运行成本;
CfueM为第i类能源的购买单价;
Pj:
t为第i类能源网络中第j台设备在时刻t的输出功率;
j,t为第i类能源网络中第j台设备在时刻t的能源转换效率。
6.4灵活性指标
合理的综合能源系统不仅需要安全性、可靠性和经济性,还需要具备一定的灵活性。
综合能源系统的灵活性主要可从以下两个方面表示:
线路最大负载率、系统最大供能能力。
在灵活性评估方面,通过线路最大负载率分析线路利用率及通道裕度;
分析外部输入电能、天然气、当地可再生能源等能源供给、能源存储在满足冷/热/电需求的可替代性及转换环节复杂性。
表6-4-1综合能源系统灵活性指标
灵活性
线路最大负载率
系统最大供能能力
6.4.1线路最大负载率
线路最大负载率反应了线路的利用率,也表现了通道的裕度,应在一定的区间之内,不宜过高或过低。
因此选线路最大负载率作为灵活性指标。
线路最大负载率用于反映线路的利用率,计算公式如下:
线路最大负载率(%)
线路最大工作电流(安)
线路长期允许载流量(安)100%(6-4-1)
6.4.2系统最大供能能力
综合能源系统最大供能能力
MLSC(MaximumLoadSupplyCapability),是指
在系统中的线路和设备均不过载以及各节点变量均不越限的条件下,网络所能供
应的最大负荷。
这一最大负荷表示综合能源网无法输送比这更多的负荷,同时在
正常运行情况下该负荷也不会引起网络中任何线路或设备发生过载以及任何节点发生越限。
负荷需要的功率与综合能源网实际可能提供的功率在不计网损的前提下,开始时完全相等地增大,如果不考虑网络的限制,最后达到的极限将是供能负荷等于输入综合能源网的最大功率。
6.421最大负荷法
最大负荷倍数法是把网络适应负荷增长的能力用一个线性规划模型表示,
目标函数为网络的最大负荷倍数k(系统所能供应的最大负荷与实际负荷之比),约束条件为网络的能流平衡约束和线路的容量约束。
采用最大负荷倍数法计算综合能源系统最大供能能力的数学模型为:
目标函数:
最大负荷增长倍数k
约束条件:
能流平衡
线路容量约束
正常情况下应满足k>
1,k越大表明综合能源系统的最大供能能力水平越
咼。
利用最大负荷倍数法评价网络供能能力,是以网络现有的负荷为基础,假设各负荷点的负荷均以相同的比例增长,求取网络所能达到的最大负荷倍数。
该方法不但求解速度快,而且结果的准确性也有所保证。
在最大负荷倍数法中,现有网络的负荷水平及其分布是影响最大负荷倍数的关键,如果能对所有负荷地区的发展水平进行统计分析,分别确定各负荷的增长比例,该方法将更为精确,并能够得到广泛使用。
6.422最大供能能力模型建立
综合能源系统最大供能能力MLSC可以表示为各节点可供负荷之和的最大值。
对于实际系统而言,已知各节点的当前负荷,各自增长速度也可以通过预测得到,因此,如果假设各节点负荷始终按照各自的年预测发展速度同时增长,贝U求解MLSC的模型就可以转化为求解以所有节点负荷同时增长的最大年限为变量的单变量优化模型,这样将更加符合实际,也提高计算精度。
建立的
MLSC计算模型如下:
k
(6-4-2)
MLSCmaxRmaxR。
1,
ii
式中,P为第i个节点的负荷大小;
R0为第i个节点的初始负荷;
i为第i
个节点的年负荷增长速度;
k为负荷最大增长年限。
以上的优化可以转化为求解负荷最大增长年限,即综合能源系统在满足一定的约束条件下,各负荷点按照各自的负荷增长速度,最多还能够增长的年数。
约束条件则包括:
能流平衡、支路不过载以及节点变量不越限。
目标函数
maxk
(643)
(6-4-4)
约束条件
fXe,Xg,Xh0
Lmin
Lmax
(6-4-5)
gmin
gmax
(6-4-6)
Umin
Umax
(6-4-7)
式中:
xe、Xg和Xh分别为电网、天然气网、热网变量;
L、Lmin以及Lmax分
别为线路变量以及线路容量的上下限;
g、gmin以及gmax分别为电、热源实际出力以及出力的上下限;
U、Umin以及Umax分别为节点变量以及节点变量的上下限。
6.423最大供能能力求解算法
综合能源供能能力评估的本质,是在给定的运行方式及负荷增长模式下求取一临界点,在该临界点恰好有一约束起作用,当负荷有微小增长,越过该临界点时将有越限发生,该临界点就对应着系统的最大供能能力,最大供能能力与当前所供应负荷之差即为剩余的供能裕度。
临界点的求取方法很多,重复潮能法是有效方法之一,其基本思想是通过不断增大系统的负荷,并反复进行能流计算来确定系统所能供应的最大负荷。
利用重复能流对综合能源系统供能能力的实时评估,流程图如图6-4-1所
示,其思路为:
从当前的运行点出发,选取一个合适的步长h,按一定的负荷
增长模式,不断增大负荷并计算能流,直到发生越限为止。
在负荷增长过程中,步长h按一定策略不断调整,直到满足精度要求。
即将发生越限的那个临
界点所对应的负荷即为综合能源系统的当前运行方式所能供应的最大负荷。
图6-4-1重复能流法最大供能能力求解流程图
在综合能源系统最大供能能力的求解过程中,负荷增长倍数的步长选取是非常重要的,过大的步长会降低计算精度,过小的步长则降低了收敛速度。
鉴于上述问题,采用自动变步长的方法逐步向前搜索:
若搜索成功(即没有越限发生),则以原步长继续向前搜索;
若搜索失败(发生越限),则步长减半,如此反复,直到步长减小到满足精度要求为止。
详细步骤如下:
1)确定初始搜索步长ho0及收敛精度0;
2)确定负荷增长模式,令MLSC等于当前的实际负荷,hho,k1;
3)若h,则继续下一步;
若h,则计算结束,返回MLSC和k,MLSC
即为在当前运行方式下可供应的最大负荷,MLSCRo即为剩余的供能裕度,
k为负荷最大增长年数;
4)计算MLSCRo1ik
5)以MLSC为新负荷基准进行能流计算,判断是否有越限发生,如果没有越限,则继续下一步,否则转步骤7;
6)更新年数kkh,转步骤4;
7)步长缩小为原来的一半,即hh/2,转步骤3;
6.5环保性指标
在全球变暖及资源意识不断增强的大背景下,环境影响性理应成为综合能源系统评价指标体系中重要一环。
本项目主要考虑清洁能源占比以及减少CQ排放
量作为指标,来衡量综合能源系统节能减排的成果。
表6-5-1综合能源系统环保性指标
环保性
清洁能源占比
减排环境价值
6.5.1清洁能源占比
清洁能源的含义包含两方面:
一切可再生能源,消耗后可得到恢复补充,不产生或极少产生污染物。
如太阳能、风能、生物能、水能、地热能、氢能;
对于非可再生能源,则指在生产及消费过程中尽可能减少对生态环境的污染,包括使用低污染的化石能源(如天然气等)和利用清洁能源技术处理过的化石能源,如洁净煤、洁净油等。
清洁能源占比,可由清洁能源年可用量与整个系统年用能量作比得到,反映了清洁能源渗透率的情况,一定程度上也反映了利用清洁能源进行节能减排的成果。
6.5.2减排环境价值
当前我国的电力生产仍以火电为主,火力发电在大量消耗能源的同时还会向大气排放大量的C02、SO2等气体。
通过清洁能源发电替代传统火电机组,在满足同样电力需求的情况下能有效减少产生的污染,从而达到节能减排的效果。
由
于利用清洁能源所减少污染排放量,可以表征节能降损措施所带来的环境效益。
F表给出了燃煤机组和分布式发电的污染排放数据比较。
表6-5-2各种发电技术的污染排放数据
单位:
g/Kwh
发电方式
SO2
NOx
CO2
CO
灰
集中
常规燃煤发
8.556
3.803
822.8
0.124
52.278
式发
电
脱硫煤发电
0.427
微型燃气轮
可忽略
0.0907-0.6350
589.67-
0.1361-
>
0.0136
机
816.46
0.8165
内燃机(低排
444.52-
0.9072-
分布
放)
0.1361-2.7215
498.95
4.0823
0-0.02722
362.87-
0.0045-
燃料电池
<
0.0227
635.03
0.0544
光伏发电
风能发电
工程的环境效益,是指减排单位量的污染物所避免的污染损失”的价值量。
污染所导致的损失包括两个方面:
一是环境的损失,包括由于过分消耗自然资源
所引起的生态环境破坏和污染所引起的环境质量下降;
二是由于环境污染所引起的非环境方面的损失,如大气污染引起的农业损失、有害物质引起的人体健康损害等。
按照中国目前的排污收费标准将由于环境污染所造成的实际损失与每年排
污收费的比值进行折算,估算出中国电力工业污染物减排的环境价值标准,如下表。
表6-5-3电力行业污染物减排的环境价值标准
污染物
NOX
环境价值(元/KG)
6.00
8.00
0.023
1.00
0.12
综合能源系统的减排效益可以用相对燃煤发电生产同等容量电能所减排的
污染物的环境损失来衡量:
B
□env
n
Vi(Qi.cQi.dg)QDG
i1
(6-5-1)
其中Vi为第i项污染物减排的环境价值;
n为污染物的种类;
Qi.c为燃煤发电机组第i项污染物的排放量;
Qi.dg为分布式电源第i项污染物的排放量;
Qdg为清洁能源年发电量。
6.6能源利用效率
能源利用效率是指能源中具有的能量被有效利用的程度,可以衡量能源利用技术水平。
综合能源站是综合能源系统的核心,根据用户不同形式的用能需求,利用区域内可获得的能源形式,优化组合各类能源转换设备以满足用户长期的供能需求。
因此,以综合能源站为评价对象,选取其一次能源利用率进行能源利用效率的考核。
表6-6-1综合能源系统能源利用效率指标
3.6WQ1Q2
BQl
100%
(6-6-1)
能源利用效率
一次能源利用效率
其中:
为一次能源利用效率(%);
W为净输出电量(kWh);
Q1为年有效
余热供热总量(MJ);
Q为年有效余热供冷总量(MJ);
B为年燃气总耗量(m3);
Ql为燃气低位发热量(MJ/m3)。
6.7多能协同互补性
综合能源系统十分注重多能源间的协同优化,不同场合下不同的能源形式会扮演不同角色,主导能源也会随之改变。
在用能终端,为满足用户冷/热/电多种
形式的用能需求,可能出现多种组合的供能方式:
可采用单一电网供能,其他冷
热需求均由电能转换获得;
也可采用电力+天然气的供能方式,用户的冷/热/电需求既可来自电能,也可来自于天然气;
也可采用电力+天然气+热力混合供能。
因此在综合能源系统中,存在多种多样的供能模式,没有必然的主导能源形式,尤其是在某单层能源系统出现故障的情况下,各类能源需求均可得到满足,这种能源互补的特性使得综合能源系统成为今后供能系统的发展趋势。
综合能源系统的多能协同互补特性,定义最大负荷转移能力,对多能互补进行定量描述。
表6-7-1综合能源系统多能协同互补性指标
多能协同互补性
最大负荷
转移能力
6.7.1最大负荷转移能力定义
在综合能源系统中,各类能源形式的供能网络通过能源转换设备互相耦合。
当某层网络出现大面积停供故障时,该层网络并不会完全停止供能,部分重要负荷将通过能源转换设备由其他各层网络进行转供,转供负荷的多少取决于各层网
络的转供能力。
在保证所有线路和设备均无过载的最大供能模式下,各层网络中
能源转换设备的输出功率总和与当前功率输出总和之差即为最大负荷转移能力。
对于含有N层网络的综合能源系统,其中的每层网络,都存在向其他N-1层网络
的最大负荷转移能力,可以表示为
LTiLTij|j1,N,ji
(6-7-1)
6.7.2最大负荷转移能力求解
多能间的互补通
最大负荷转移能力用来表征综合能源系统的多能互补特性,
过能源转换设备进行。
假设所涉及的系统共有n种用能形式(即n层供能网络),研究第i层网络与第j层网络间的互补特性。
此处以第i层向第j层转换为例进行说明,令最大负荷转移能力为LTij,将第i层中涉及“i―”单向转换的能源转换设备集记为Sij。
这部分设备在两层网络中分别扮演着不同的角色:
在第i层网
络中可视为“负荷”,在第j层网络中可视为“源”。
因此,求解第i层向第j层最
大负荷转移能力,可以转变为求解第i层网络中
Sj对应节点可增长的最大负荷,
且求得的最大负荷不得大于该设备最大输入功率。
记6.4.2节中求得的负荷最大
增长年数为k,则
_max.
P,min
Pq01q
,Pqman
(6-7-2)
LTij
_max—
PqPq0
IJ
qSijq
(6-7-3)
式中,Prx为设备q的最大负荷,Pq0为设备q当前负荷,q为设备q负荷年增
长率,P
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