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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
在 “双碳” 目标与能源结构转型的推动下，风能、光伏等可再生能源在电力系统中的渗透率持续提升，但因其出力的随机性、间歇性，直接并网易导致弃风弃光问题 ——2024 年我国风电、光伏平均弃电率虽降至 3% 以下，但在北方冬季供暖期，热电联产机组（CHP）为保障供热需求常以 “以热定电” 模式运行，挤占可再生能源上网空间，导致局部地区弃电率反弹至 8%-12%。
电热综合能源系统（Electric-Heat Integrated Energy System, EHIES）通过耦合电力、热力两大能源网络，整合 CHP、电锅炉（EB）、热泵（HP）、储热罐（TES）等设备，可实现能源的梯级利用与灵活调度，为提升可再生能源消纳率提供关键路径。然而，当前 EHIES 日前经济调度模型多侧重经济性优化，对可再生能源消纳的针对性不足：一是未充分考虑热力系统的慢动态特性（如管道热惯性、热负荷延迟）对调度灵活性的限制；二是缺乏可再生能源出力不确定性与消纳目标的协同优化机制，导致调度方案在实际运行中难以有效消纳波动出力。
因此，研究考虑可再生能源消纳的 EHIES 日前经济调度模型，不仅能通过多能协同提升可再生能源消纳率、降低弃电损失，还能优化系统运行成本、减少碳排放，为 EHIES 的高效、低碳调度提供理论依据与技术支撑，具有重要的学术价值与工程实用意义。
二、电热综合能源系统构成与可再生能源消纳矛盾
（一）系统核心构成
EHIES 以 “电 - 热” 能源耦合为核心，涵盖能源生产、转换、存储、消费四大环节，典型结构如图 1 所示，各环节核心设备功能如下：
- 能源生产环节：
- 可再生能源发电系统：包括风电（WT）、光伏（PV），为系统提供清洁电能，出力受自然条件影响具有强不确定性；
- 热电联产机组（CHP）：分为抽凝式 CHP 与背压式 CHP，可同时生产电能与热能，是冬季供暖期的核心热源，其中背压式 CHP “以热定电” 特性显著，调节灵活性较低；
- 燃气锅炉（GB）：作为备用热源，在 CHP 供热不足或可再生能源出力过剩时（可通过电制气间接利用）运行，响应速度快但运行成本较高。
- 能源转换环节：
- 电锅炉（EB）：将电能转化为热能，可在可再生能源出力过剩时消耗弃电制热，提升消纳率，制热效率约 0.9-0.95；
- 热泵（HP）：以电能为驱动，从环境中吸收热量制热，COP（性能系数）约 2.5-4.0，是 “电转热” 的高效设备；
- 换热器（HE）：实现一次网（高温水）与二次网（低温水）的热量交换，保障用户侧热负荷供应。
- 能源存储环节：
- 储热罐（TES）：存储多余热能（如 CHP 余热、EB/HP 制热），在热负荷高峰或可再生能源出力不足时释放热量，缓解热力系统供需矛盾，存储效率约 0.85-0.9；
- 蓄电池（BESS）：存储过剩电能，在用电高峰或可再生能源出力不足时放电，提升电力系统灵活性，充放电效率约 0.85-0.9。
- 能源消费环节：
- 电负荷：包括工业、商业、居民用电负荷，具有日内峰谷波动特性（如日间工业用电高峰、夜间居民用电低谷）；
- 热负荷：以居民供暖负荷为主，具有明显的时间延迟特性（如室外温度变化后，热负荷滞后 1-3 小时响应），且需求刚性强（需维持室内温度 18-22℃）。
（二）可再生能源消纳核心矛盾
- “以热定电” 与消纳灵活性的矛盾：冬季供暖期，背压式 CHP 需优先满足热负荷需求，其发电量随供热量固定（“以热定电”），若热负荷较高，CHP 发电量占据大量电网容量，导致 WT/PV 出力难以并网，形成弃电；若为消纳可再生能源强制降低 CHP 供热量，又会导致热负荷供应不足，影响用户舒适度。
- 热力系统慢动态与电系统快波动的矛盾：电力系统可实现分钟级调节（如 BESS 充放电、CHP 调峰），而热力系统受管道热惯性（热水传输延迟约 0.5-2 小时）、热负荷延迟响应影响，调节周期长达 1-4 小时，难以快速跟踪可再生能源的短时波动出力，导致 “电 - 热” 调度不同步，消纳能力受限。
- 出力不确定性与调度可靠性的矛盾：日前调度基于可再生能源出力预测制定方案，但短期（24 小时内）预测误差仍达 5%-15%，若调度方案未预留足够的调节余量（如 TES 存储容量、EB/HP 备用容量），实际出力低于预测值时会导致供电 / 供热缺口，高于预测值时则造成弃电，难以平衡消纳率与可靠性。
三、考虑可再生能源消纳的日前经济调度模型构建
四、研究总结与展望
（一）研究总结
- 分析了 EHIES 的核心构成与可再生能源消纳矛盾，明确 “以热定电”、热力系统慢动态、出力不确定性是制约消纳的关键因素；
- 构建了以 “最小化总运行成本 + 最大化可再生能源消纳率” 为目标的日前经济调度模型，设计了电力 / 热力平衡、设备运行、消纳率约束，确保调度方案的可行性与消纳效果；
- 算例验证表明，相比传统调度模型，本文模型可提升可再生能源消纳率 12.4 个百分点，降低总运行成本 9.6%，且对预测误差具有较强鲁棒性。
（二）研究展望
- 考虑不确定性的鲁棒调度：当前模型基于确定性预测，未来可引入鲁棒优化或随机优化方法，量化可再生能源出力不确定性（如采用场景分析），提升调度方案的抗干扰能力；
- 多园区协同调度：将单一园区 EHIES 扩展至区域级多园区系统，通过互联电网与热网实现多园区 “电 - 热” 资源互补，进一步提升可再生能源消纳规模；
- 用户侧热需求响应：当前模型假设热负荷刚性，未来可引入热需求响应（如用户调整室内温度设定），通过价格激励引导用户错峰用热，提升热力系统灵活性；
- 碳成本纳入优化：结合碳交易市场政策，将碳排放成本（如 CHP/GB 的碳排放税）纳入目标函数，实现 “经济 - 消纳 - 低碳” 三目标协同优化，推动系统深度脱碳。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 胡福年,卞建军,徐伟成,等.多元协调的综合能源系统低碳经济调度策略[J].控制工程, 2025(3).
[2] 于雪风.含储氢及储热的园区综合能源系统优化配置与运行研究[D].华北电力大学(北京),2020.
[3] 袁乐,朱莹,高瑞阳.源-荷协同优化的综合能源系统低碳经济调度策略研究[J].电工电气, 2024(003):000.
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