电力系统保护与控制 第 49 卷 第 18 期 2021 年 9 月 16 日 Power System Protection and Control Vol.49 No.18 Sep. 16, 2021 DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.201556 基于排序交叉优化算法的冷热电联供微电网经济调度 李 坚，吴亮红，张红强，王 维，贾 睿 (湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南 湘潭 411201) 摘要：为提高冷热电联供微电网运行的灵活性，减少运行成本，将地源热泵引入微网，建立一种包含风机、光伏、 微型燃气轮机、地源热泵、燃料电池、蓄电装置和蓄冷/热装置的冷热电联供型微电网经济优化模型，并提出一种 排序交叉优化算法对各机组的出力进行优化调度。同时，为了满足负荷平衡等式约束和各机组出力约束，提出一 种启发式约束处理方法。为验证所提模型和算法的有效性，对微电网夏季和冬季典型运行场景进行了仿真实验， 并与其他四种优化算法的结果进行比较。实验结果表明，所提出的算法具有良好的全局收敛性能，所求成本较其 他四种优化算法更低，是一种求解冷热电联供微电网经济调度的有效方法。 关键词：排序学习；纵横交叉算法；冷热电联供；地源热泵；经济调度 Microgrid economic dispatch of combined cooling, heating and power based on a rank pair learning crisscross optimization algorithm LI Jian, WU Lianghong, ZHANG Hongqiang, WANG Wei, JIA Rui (School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China) Abstract: To improve the flexibility of a combined cooling, heating and power microgrid and reducing operation costs, the ground source heat pumps are integrated into the microgrid in this paper. An economic optimization model with fans, photovoltaics, micro gas turbines, ground source heat pumps, fuel cells, and electricity storage is established. To optimize the output of each unit, a rank pair learning-based Crisscross Optimization algorithm is developed. A heuristic constraint processing method is developed to satisfy the constraints of load balance and output of each unit. To verify the effectiveness of the proposed model and algorithm, an simulation experiment consisting of typical operation scenarios in summer and winter is conducted, and the results are compared with other four optimization algorithms. The results indicate that the proposed algorithm has good global convergence performance and lower cost than the other four optimization algorithms. Thus, the proposed algorithm is an effective method for solving the economic dispatch of a combined cooling, heating and power microgrid. This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 61672226), the Natural Science Foundation of Hunan Province (No. 2018JJ2137), and Excellent Youth Project of Education Department of Hunan Province (No.19B200). Key words: rank pair learning; crisscross optimization algorithm; CCHP; ground source heat pump; economic dispatch 0 引言 随着当今资源枯竭和环境污染日趋严重，分布 式发电技术日益受到重视[1-3]。相对于大电网，微电 网运行方式更加灵活，可调度性更强，为各种分布 基金项目：国家自然科学基金项目资助(61672226)；湖南省 自然科学基金项目资助(2018JJ2137)；湖南省教育厅优秀青 年项目资助(19B200) 式能源的开发和利用提供了技术支持。冷热电联供 (Combined Cooling Heating and Power, CCHP)系统 在发电的同时可以将燃气轮机产生的废热用于制热 或制冷，实现能量的梯级利用，并减少系统的污染 气体排放量，具有良好的社会和经济效益。近年来， CCHP 系统在微电网中得到了广泛的应用[4-6]。 对于冷热电联供微电网优化运行，国内外已有 大量相关研究。文献[7]提出了描述冷热电联供系统 组成和结构的母线式结构，建立了日前动态经济调 - 138 - 电力系统保护与控制 度的 0-1 混合整数规划模型，并通过算例测试了该 模型的有效性与合理性。文献[8]在分时电价及微电 网并网运行条件下，建立了计及附加机会收益的冷 热电联供型微电网动态调度模型，采用基于模拟退 火的粒子群优化算法对调度模型进行动态寻优，从 而求得调度周期内各电源的最佳经济出力。文献[9] 建立了含能源转换设备和储能设备的 CCHP 系统模 型，采用 Cplex 优化工具箱进行求解，结果表明加 入储能装置能有效提高 CCHP 系统的能量利用率。 文献[10]构建了一种热电联供供需双侧多能协同优 化策略模型，并运用带个体差异蚁群算法与粒子群 优化算法相结合的组合算法(PSO-IVACO)进行求 解，结果表明该模型能够有效提高新能源的消纳。 文献[11]建立了电能与天然气不同费率结构的协同 优化模型，并运用改进的粒子群算法对所提经济目 标进行优化求解，算例分析表明该方法能够平抑清 洁能源的波动，实现多种电能的完全消纳。文献[12] 从能量管理方向出发，提出了一种含主从博弈的能 量互联网系统分布式能源管理模型，并通过不同的 算例验证了该模型的鲁棒性与可行性。 地源热泵作为一种高效的可再生能源利用设 备，近年来备受关注。因此本文将地源热泵与 CCHP 结合，建立一种包含地源热泵、风机、光伏、微型 燃气轮机、燃料电池、蓄电装置和蓄冷/热装置的冷 热电联供微电网系统。在满足各种约束的条件下， 建立了以各个分布式电源的发电成本和运行成本最 小为目标函数的经济优化模型，并提出一种排序交 叉优化算法(Rank Pair Learning Crisscross Optimization, RPLCSO)对模型进行求解。实验结果表明，与其他 四种智能优化算法相比，本文提出的算法具有良好 的优化性能，是一种求解冷热电联供微电网优化调 度的有效方法。 1 冷热电联供设备模型 冷热电联供型微电网的主要设备有微型燃气轮 机组、溴冷机组、地源热泵机组、燃料电池、风力 发电机组、光伏、储电装置和储冷/热装置。同时， 该系统与大电网相连，可以在电价较低时从电网购 电，电价较高时向电网售电。该系统所需的天燃气 由燃气公司提供，其系统结构如图 1 所示。 1.1 微型燃气轮机模型 微型燃气轮机是一种小型热力发电机，在发电 的同时可以回收余热为用户供热，其发电效率与输 出功率的关系可以用式(1)表示[13]。 图 1 冷热电联供微电网结构图 Fig. 1 Microgrid structure diagram of CCHP PMT 3 P )  0.3095( MT ) 2  65 65 (1) P 0.4174 MT  0.1068 65 式中：PMT 为微型燃气轮机输出的电功率大小；MT 为微型燃气轮机的发电效率。 1.2 吸收式制冷机模型 制冷机一般选用溴化锂吸收式制冷机，将微型 燃气轮机排出的废热制冷。其模型表示为[14] P (t )(1  MT  L ) QMT (t )  MT (2) MT  0.0753( MT QAM (t )  rec CAM QMT (t ) (3) 式中： QMT (t ) 、 QAM (t ) 分别为 t 时刻微型燃气轮机 的废热排放量和吸收式制冷机组的制冷功率；L 为 微型燃气轮机的热损失系数；rec 为吸收式制冷机 组的废热回收率； CAM 为吸收式制冷机组的制冷 系数。本文中 L 、 rec 、 CAM 分别取 0.15、0.85、 1.36。 1.3 燃料电池模型 燃料电池是一种将燃料经过化学反应产生电能 的设备，具有能量转化率高、污染排放少等特点， 其工作效率与输出功率的关系可表示为[15] (4) FC  0.0023PFC  0.6735 式中：FC 为燃料电池的工作效率； PFC 为燃料电池 的输出电功率。 1.4 地源热泵机组模型 地源热泵是一种利用浅层地热资源，既能制热 又能制冷的高效节能空调技术，比常规中央空调节 能 40%以上，在大型公共建筑节能中潜力巨大。其 模型为[16] 李 坚，等 基于排序交叉优化算法的冷热电联供微电网经济调度 - 139 - (5) QHP (t )  COP