文章导读
“双碳”目标和能源转型的大背景下，区域综合能源系统内部耦合关系不断丰富，对于碳排放的管理不断严格，考虑互联协同的分布式能源站低碳规划问题亟待解决。为此，本文首先讨论了互联协同分布式能源站空间性能参数矩阵；然后计及负荷-能源站的管线建设以及环境成本、能源站-能源站的互联管线长度、各个分布式能源站规划容量等关键因素，提出了一种考虑互联协同的分布式能源站低碳多目标选址规划模型；最后，讨论了负荷不确定性对分布式能源站选址规划的影响，并且基于基准负荷确定性场景，在实际算例中验证并讨论了考虑低碳需求前后各个分布式能源站的选址结果对比。
文章亮点
1.本文利用Bellman-Ford算法求取负荷节点与待规划能源站的最短距离和对应路径，即所需建设的管线最小长度以及对应路径，来减少建设的成本。
2.提出了一种考虑互联协同的DES低碳多目标选址规划模型，计及负荷-能源站的管线建设以及环境成本、能源站-能源站的互联管线长度、各个分布式能源站规划容量等关键因素。
3.在实际算例中，分别在考虑低碳需求前后对分布式能源站规划并对比分析。
重点内容
1.原理简介
DES选址规划可利用管线长度控制建设成本，利用Bellman-Ford算法求取负荷节点与待规划能源站的最短距离和对应路径来减少管道建设成本。
Bellman-Ford算法的主要步骤为：对所有的边进行n-1轮松弛操作，第1轮得到的是源点最多经过1条边到达其他顶点的最短距离以及对应路径；第2轮得到的是源点最多经过2条边到达其他顶点的最短距离以及对应路径；直到第n-1轮得到的是源点最多经过n-1条边到达其他顶点的最短距离以及对应路径，此时可以得到源点到达所有其他节点的最短距离以及对应路径。
图 1 Bellman-Ford算法计算最短路径过程
2.考虑互联协同的DES低碳多目标选址模型与求解
主要从最低负荷与DES的管线建设及环境成本、最短DES之间互联管线建设路由以及最小DES供能容量三个方面考虑DES的选址规划方案。
目标函数一：划分各DES能源供应范围，并规划负荷与DES之间的能源管线布局，使能源管线的建设及环境成本最低。
目标函数二：为促进多能互补，实现各DES间能量交互传递，使规划方案中各DES之间互联管线建设路由最短。
目标函数三：为降低系统的投资成本，需减小DES站内设备的容量冗余，使所规划DES的总供能容量最小。
考虑互联协同的分布式能源站多目标选址模型属于多目标混合整数非线性规划问题，因此，本文采用NSGA-II算法进行求解
图2 NSGA-II算法选址流程图
3.算例分析
以面积约为51.28 km2的某城区为例开展考虑互联协同的DES多目标选址规划，该区域包含308条线路、187个节点（其中包括96个负荷节点、71个未直接连接负荷的道路节点以及20个DES的待选址节点）。
图3 城区拓扑图
不考虑低碳需求对DES选址规划的影响，从基准负荷确定性场景对应的帕累托前沿结果中选取3个具有典型代表性特征的DES选址规划方案。
表1 3个方案中DES的供能能力
考虑低碳需求对DES选址规划的影响，从基准负荷确定性场景对应的帕累托前沿结果中选取3个具有典型代表性特征的DES选址规划方案。
表2 低碳选址规划中3个方案的DES供能能力
算例结果表明DES低碳规划选址不仅与负荷-能源站距离有关，还与负荷的大小有关，由于工业负荷区较商业负荷区和居民负荷区拥有常年较高热负荷的特点，DES低碳选址结果相比于非低碳规划，会向工业负荷区趋近。
