带地下储气库的天然气管网压差发电系统全局配置与多时段调度协同优化

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Coordinated optimization of global configuration and multi-period scheduling of differential pressure power generation systems in natural gas pipeline networks with underground gas storage

　　

本研究的主要贡献如下：

（1）建立了一个统一的DPPG（差压发电）优化模型，明确考虑了天然气管网（NGPN）与储气库之间气体的双向交换和压力传递，协调了两个系统中的输气、注采和压力调节过程，从而将DPPG配置与系统运行状态耦合在一起。

（2）将储气库注采与天然气管网多时段供需波动相耦合，刻画了气源变化和空间流量分布对压力能回收潜力及设备配置的影响，同时协调天然气管网输气调度与储气库注采调度。

（3）利用包含储气库的大型天然气管网算例对模型进行了验证，分析了候选选址范围和容量水平对透平膨胀机配置的影响，并研究了管网压力和流量条件对调度结果的影响。

本文其余部分结构如下：第2节介绍了天然气管网系统及其优化问题；第3节定义了优化模型的目标函数和约束条件；第4节提出了优化框架和求解方法；第5节介绍了大型天然气管网算例的基本条件；第6节讨论了不同情景下的优化结果；最后，第7节对全文进行了总结。

**系统组成**

如图1所示，所研究的系统由干线天然气管网及与之相连的储气库设施组成，天然气通过联络管道在两个设施区域之间双向流动。从功能上看，天然气管网包括上游气源、中游输配及调压设施和下游用户。上游气源包括气田产气、进口管道气和进口液化天然气；天然气在进入管网前需进行压缩。

**目标函数**

本研究以系统的年化净总成本（ANTC）最小化为目标，综合考虑透平膨胀机的年化资本成本、透平膨胀机运行维护（O&M）成本、并网交易服务成本、管网和储气库压缩机的电费和透平膨胀机发电收入。目标函数如式（1）所示。

$$\min f = f_{inv} + f_{om} + f_{grid} + f_{ele}^{pipe} + f_{ele}^{ugs} - f_{rev}^{gen}$$

其中，$f$为年化净总成本；$f_{inv}$为透平膨胀机的年化资本成本；$f_{om}$为透平膨胀机的运行维护成本。

**优化框架与求解方法**

图3展示了针对天然气管网系统中储气库耦合的DPPG配置与调度的协同优化框架。该框架将设施配置决策与多时段运行调度相结合，同时考虑管网和储气库两侧的压差能资源。输入参数包括管网拓扑结构、气源供气、用户需求、节点压力边界、储气库存量及设备性能参数。核心决策变量包括透平膨胀机配置、压缩机和……

**基础数据**

选取位于中国中部的实际天然气管网系统作为案例研究对象，其拓扑结构如图4所示。该网络包含2个气源、28个需求节点、2个储气库、7座压缩站和39条管道。

案例研究系统的详细参数见附录D，其中包括管道参数（表D.1）、压气站参数（表D.2）、透平膨胀机参数（表D.3）[25]以及UGS参数（表D.4）。基于月度Effects of DPPG configuration and optimization strategy on system economics and operational characteristics：该模型使用ANTIGONE求解。以协同优化条件为例，相对最优性间隙从初始的6.94%在20秒时降至约1.5%，在50秒时进一步降至0.5%以内，求解器在67.73秒后正常终止。最终最佳可行目标函数值和最佳界分别为24170.267×10?元和24146.822×10?元，相对最优性间隙为0.097%。为评估DPPG的整体效益，Conclusions：本研究建立了一个考虑UGS的NGPN中DPPG配置与多时段调度的协同优化模型，将NGPN水力、压气机运行、UGS注采以及透平膨胀机的选址、选型和运行整合到统一的优化框架中。主要结论如下。(1) DPPG配置显著提高了系统的经济性。与无透平膨胀机的情况相比，协同优化将ANTC从CRediT authorship contribution statement：Jinghong Peng：撰写——原稿。Guodong Zheng：撰写——原稿。Jun Zhou：方法论。Guangchuan Liang：调查。Xianglin Zhou：概念化。Junze Liao：数据整理。Haobin Chen：软件。Declaration of competing interest：作者声明，他们不存在可能影响本研究报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。Acknowledgements：本工作由国家自然科学基金资助，资助编号52474084、51704253和52604088。作者感谢所有研究参与者。Jinghong Peng|Guodong Zheng|Jun Zhou|Guangchuan Liang|Xianglin Zhou|Junze Liao|Haobin Chen