基于光伏驱动热泵的校园综合能源系统中，容量规划与运行调度的协同优化

《Journal of Building Engineering》：Co-optimization of capacity planning and operation scheduling for photovoltaic-driven heat pump based campus integrated energy system

　　•采用混合整数线性规划方法对光伏驱动的热泵与热能存储系统在校园综合能源系统中的优化进行建模。•通过选取典型日可降低计算量，且年度成本误差低于3%。•在相同约束条件下对比了八种系统配置。•热能存储可降低热泵的容量和成本，而电池储能则能提高光伏的利用率。•从成本效益角度来看，电池储能的适用时长约为4小时，热能存储则为5小时。

引言
太阳能、风能和生物质能等可再生能源被越来越多地用于减少化石燃料带来的污染和温室气体排放。许多校园正在将其纳入能源系统中。太阳能尤其具有吸引力，因为它既能发电又能供热。太阳能集热器和光伏系统已是成熟技术，而光伏/热联合系统则可通过回收光伏组件产生的热量进一步提升太阳能的利用效率。光伏组件还可以与热泵或热管结合使用。随着光伏成本和效率的持续提升，太阳能热利用因其低成本和易于储存的特点而依然具有很大优势。

热泵广泛应用于制冷、供暖以及热回收领域，高温热泵在工业领域的应用也越来越广泛。由于化石燃料锅炉仍占能源相关排放量的很大比例，热泵被视为替代化石燃料供暖的重要选择。在中国北方，鼓励使用电供暖的政策进一步推动了其在建筑和社区中的应用。

能源存储对于解决可再生能源供应与需求之间的不匹配问题，以及充分利用分时电价优势至关重要。电池存储技术发展迅速，已成为短期能源管理的重要手段。然而在校园环境中，热负荷通常占据日常能源消耗的最大比例。因此，将热泵与热能存储系统相结合，有望更好地协调热负荷与电价波动以及间歇性可再生能源发电之间的关系。

在此背景下，以可再生能源为驱动的校园综合能源系统成为了一个极具前景的研究方向。现有研究多采用能源枢纽模型、热力学方法、热网络模型以及数据驱动方法来对这些系统进行建模和优化。能源枢纽模型被广泛用于多能源系统分析。混合整数线性规划在规划和运行研究中十分常见，而粒子群优化等其他智能算法也提供了不同的解决方案。这些方法已被用于优化分布式能源资源及存储系统，提升能源效率、降低能耗和成本，同时减少排放。

尽管已取得一定进展，但仍存在三方面的不足。首先，许多校园规模的研究仍集中在光伏-电池储能系统或普通的多能源配置上，而对高热负荷条件下光伏驱动热泵与热能存储系统之间相互作用的探讨相对较少。其次，在相同的负荷、屋顶条件、电价及自用率约束下，电池储能和热能存储的经济作用很少被比较，这使得难以区分电力灵活性与热调节价值之间的差异。第三，虽然常采用典型日混合整数线性规划模型来简化计算，但它们与容量规划、运行调度以及存储充放电时长分析之间的关联往往没有得到充分探讨。

为弥补这些不足，本研究构建了一个校园规模的规划框架，将该典型日混合整数线性规划优化与系统配置及存储时长分析相结合。主要贡献包括：首先，提出了一种基于加权典型日的统一规划和运行混合整数线性规划模型；其次，在相同自用率约束下对比了八种系统配置；第三，对设备参数及存储充放电速率进行了敏感性分析，还包括在不同分时电价情景下的等效存储时长分析。通过一个校园案例研究，量化分析了该系统的技经效果与环境影响。

系统与研究框架描述
图1展示了该系统的核心能量流动路径及组成要素。输入包括电网、光伏板、太阳能集热器以及燃气锅炉，输出则包括电能、热能和冷负荷。冷负荷并未通过单独的装置或冷平衡模型进行建模，其用电量已包含在校园总电能负荷中。热泵是主要的能量转换装置，而电池储能和热能存储系统则用于弥补可再生能源的间歇性。

设备约束
光伏发电量的上限决定了每个阶段的光伏输出限制，太阳能集热器的热输出限制也按相同方式确定。校园可用屋顶面积则限制了光伏板和太阳能集热器的总面积，其中光伏发电的功率密度设定为0.15。

转换设备的输出能量被视为决策变量，需满足一定的约束条件。电池充放电功率也存在范围约束。

经济与碳排放参数
经济计算所使用的数值见表1。本研究中的温室气体排放量以二氧化碳当量表示，电网电力和天然气的排放因子在3.2.2节中有详细说明，其来源也在文中列出。

分时电价与用户负荷
如图2(a)所示，电价的峰平谷比例分别为1.6:1:0.4。谷电时段为00:00-06:00和22:00-24:00，平电时段为06:00-09:00、12:00-16:00以及21:00-22:00，峰电时段为09:00-12:00。

方案设计
表3中的方案(a)为代表传统模式，即从电网购买电力，热能主要由燃气锅炉提供，热泵仅起辅助作用。其他方案则在相同的负荷和约束条件下进行对比，从光伏-热泵路径出发，分别探讨了太阳能集热器、电池储能和热能存储系统的作用。比较分析假设为校园内部自用，不考虑光伏电力的外售收益，这一设置有助于明确各系统的实际作用。

敏感性分析
能源系统优化包括容量规划与运行调度两个阶段。图9、图10、图11和图12展示了这两个阶段的确定性敏感性分析，其中每个因素的数值在基准值的0.5到1.5倍之间变化，步长为0.1，其余因素保持不变。在图10和图12中，每个数据框代表第一四分位数到第三四分位数，须线则按照标准箱线图规则绘制，11组确定性分析结果均有所展示。

结论
本研究构建了校园综合能源系统的规划与调度模型，通过分层方案对比和敏感性分析，明确了光伏、热泵、电池储能和热能存储系统的作用。主要结论如下：
(1)通过典型日聚类可提高计算效率，同时保留年度运行的主要特征。使用指定数量的典型日时，年度成本与全年度基准值的偏差仅为2.98%。
(2)在所研究的校园负荷、成本及电价条件下……

CRediT作者贡献声明
刘书军：指导工作、软件开发、方法设计。吴宏伟：指导工作、方法设计、数据收集。张耀聪：撰写初稿、数据可视化、结果验证、数据收集、形式化分析、数据整理。于刚：指导工作、软件开发、方法设计。杜晓泽：文章润色与编辑、指导工作、项目管理、方法设计、资金筹集、形式化分析、概念构思。

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致谢
衷心感谢国家电网公司总部科技项目（项目编号5100-202199531A-0-5-ZN）以及国家自然科学基金（项目编号52130607）提供的财政支持。

张耀聪|于刚|刘书军|杜晓泽|吴宏伟