Optimization of coal and power transmission based on the integrated energy transportation system

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Development of Energy Science May 2013, Volume 1, Issue 1, PP.8‐15

Optimization of Coal and Power Transmission based on the Integrated Energy Transportation System Zishou Li 1, Tongqin Shi 1, Bo Zhou2, Zaihe Yang 2, Tieyuan Xiang 2 1. Development planning department, Hubei electric power company, 430072, China 2. College of electrical engineering, Wuhan University, 430072, China #Email:zoebo55@163.com

Abstract In recent years, the frequent energy supply shortage has seriously affected Chinese economic development and social stability. According to the distribution of energy resources and energy demand, the constraint of transport capacity, the policies and regulations as well as other factors, the integrated energy transportation system and the mathematical model of comprehensive energy transportation with multi-index are established to guide the future pattern of energy transportation. Taking Hubei province as an example, based on the calculation on the power transmission with reasonable proportion in 2015 and 2017, combining with the consideration on the sensitivity analysis of the fluctuation of either electricity or coal price, the integrated transportation system for coal and electric power of Hubei is optimized. Keywords: Energy supply; Integrated Energy Transportation System; Coal Transportation and Power Transmission

基于能源综合运输体系的输煤输电优化 李子寿 1,施通勤 1,周波 2,杨再鹤 2, 向铁元 2 1. 湖北省电力公司发策部,湖北 武汉 430072 2. 武汉大学电气工程学院,湖北 武汉 430072 摘

要:近几年,我国频繁出现的能源供应紧张问题已严重影响着我国经济的发展和社会的稳定,根据能源资源分布和

能源需求、各运输方式运力约束和国家的政策法规等因素,构建能源综合运输体系,建立多指数能源综合运输数学模型, 指导未来能源运输格局。以湖北省数据为算例,计算 2015 年和 2017 年合理的输电比例,同时考虑电价或煤价波动的敏 感性分析,以优化湖北省输煤输电综合运输体系。 关键词:能源供应;能源综合运输体系;输煤输电

引言 由于能源资源分布和能源需求的不平衡、能源运输能力不足、运输方式不合理等原因,近几年来,我 国能源频繁出现供应紧张的问题。伴随着经济的发展,东部经济发达地区的能源需要进一步加大,而我国 能源资源主要分布在中西部地区,这就决定了我国能源资源大规模远距离跨区域运输不可避免[1],但包括铁 路、公路、海运的中国传统能源运输体系已不能满足日益增长的能源需求要求[2],建立一个包含电力网络在 内的能源综合运输体系成为影响当今社会发展的重大战略任务。 构建能源综合运输体系,有利于保障能源安全可靠运输、提高能源输送效率,有利于实现经济效益最 大化,有利于优化资源配置、保护生态环境[3]。 -8www.ivypub.org/des


1

能源综合运输体系

1.1

能源综合运输体系的定义 现代能源综合运输体系是指符合国家经济地理特征和能源禀赋与生产力发展布局,采用现代先进科学

技术,以实现能源安全高效传输、资源节约和环境友好为目标,各种能源运输方式相互关联(分工、协作、 竞争)、优势互补、连接贯通的一体化能源运输系统的总称,由铁路、公路、水路、管道、航空、电网等 各种运输方式及线路、站场等优化布局、合理匹配构成[1]。下图为能源综合运输体系的原理图。

图 1 能源综合运输体系原理图

1.2 能源综合运输体系的外部支撑 图 2 为能源综合运输体系的外部关联,可明显看出,能源综合运输体系作为能源送端与消费终端间的桥 梁,决定着能源运输的发展,因此能源综合运输体系的建立至关重要。

图 2 能源综合运输体系的外部关联图

图中指出了各类能源及其现有的运输方式,故能源综合运体系就是对各能源资源及其现有运输方式进 行比较(包括经济性、安全性、环保性等),发挥各自的优势,取长补短,并结合能源终端消费形式,通 过组合协作的模式满足能源受端的能源运输需求(包括非电能消费和电能消费[4])。

1.3 能源综合运输体系的支撑系统设计 一个完整的能源综合运输体系必须辅以相关的支撑系统,从而推动能源综合运输体系的可持续发展。 -9www.ivypub.org/des


如图 3 所示,支撑系统包括五个子系统:能源运输设施系统、能源运输体制机制系统、能源运输法规系统、 能源运输评价系统以及智能信息系统。这五个子系统构成的支撑系统与一体化能源运输系统有机组合,相 互配合从而使得能源运输体系发挥最大的社会效益。 能源运输设施系统是能源运输的物理平台;能源运输体制机制系统是能源运输的运营基础;能源运输 法规系统是能源运输的法律保障;能源运输评价系统是能源运输的效益评估体现[5];智能信息系统是能源 运输发展的科技驱动。图 4 为各支撑系统所包含的内容。

能源运输 基础设施系统

能源运输 体制机制系统

能源运输 法规系统

能源综合 运输体系

能源运输 评价系统

智能信息系统

图 3 支撑系统示意图

图 4 各支撑系统具体内容

2

能源综合运输体系模型 为了更好地实现各能源运输方式的有机协调分工,建立多指数能源综合运输模型[6],利用理论分析和具

体数据计算验证,直观的给出能源综合运输体系的核心思想,以指导未来能源综合运输发展。

2.1 多指数能源综合运输模型 (1) 经济效益目标函数[7] Z1 :

Min Z1   Ci ,j ,r X i ,j ,r i

j

(1)

r

式中, i 表示能源种类, i  1,2,3,4,5,6 时分别表示煤炭、水能、石油、天然气、风能以及太阳能; j 表 示能源受端地区; r 表示能源运输方式, r  1,2,3,4,5,6 分别表示铁路、铁水联运、电网、公路、水运以及管 - 10 www.ivypub.org/des


道运输方式。 Ci ,j ,r 表示能源 i 从送端以方式 r 运输到受端 j 的单位能源成本; X i ,j ,r 表示能源 i 从送端以方式 r 运输到受端 j 的能源运输总量。 (2) 能源运输效率目标函数 (L):

Max  (L) 

max(Lr )-L max(Lr )-min(Lr )

(2)

min(Lr )  L  max(Lr ),r  1,26 E or Min L   r  Lr r E ALL

(3)

式中, L 为所采用的能源运输方式的综合损耗, max (L r ) 为能源 i 现有能源运输方式中运输最大损耗值; min (L r ) 为能源 i 现有能源运输方式中运输最小损耗值。即当采用运输损耗最大的运输方式时,  (L)  0 ,

当采用运输损耗最小的运输方式时,  (L)  1 。

(3) 输电可靠性效益目标函数 电力传输因为短路等故障存在一定的风险,电网规模越大,承担的风险赔偿也越大,本文用缺电成本 表示该风险:

Re 

 IEAR EENS n

nN D

n

(4)

式中, IEARn 为节点 n 的缺电损失评价率,单位为元/kWh; EENS n 为研究期间内节点 n 的电量不足期望 值,单位为 kWh。 故在输煤输电比较时,加入输电可靠性效益目标函数,即: Min Re

(5)

2.2 约束条件 对模型给定送端供给、受端需求、交通运力等约束条件如下:

(1) 送端供给约束: 能源种类 i :

N

K

j

r

 X

j,r

 ai

i  1,2  M

(6)

(2) 受端需求约束: 送端 j :

M

K

i

r

 X

i,r

 bj

j  1,2 N

(7)

(3)交通运力约束: 运输方式 r :

M

N

i

j

 X

i, j

 ar

r  1,2  K

(4)数学约束:

X i ,j ,r  0 i  1 M ; j  1 N ;r  1 K

(8) (9)

以上 4 式中, a 为送端最大能源输出量, ai 即为能源 i 的最大输出量; M 为送端能源个数; b 为受端能 源需求量; N 为受端个数; e 为最大交通运力; K 为能源运输方式个数。 通过式(1)、式(2)经济和效率的目标函数的综合权衡,在满足所有约束条件式(6)-(9)的情况 下,输入能源种类、相对应的能源运输方式以及模型参数数据,根据模型的计算就可以给出对某一能源资 源采取何种综合运输方式(单一运输方式或多种运输方式组合协作)进行运输时是最优的,从而指导未来 能源运输。

3

算例分析 本文以湖北省为算例,利用上述多指数能源综合运输模型,对湖北省输煤输电[8]进行优化,以 2015 年 - 11 www.ivypub.org/des


和 2017 年为例,并做考虑电价或煤价波动的敏感性分析。 湖北省是能源消耗大省,目前湖北省水电资源已经基本开发完毕,解决湖北未来电力供应问题主要依 靠发展本省火电(输入煤炭)和从省外购电(输入电力)两种方式。 省内输煤、输电主要用于两个方面,一个是用于省内装机,另一个是用于补充电力缺额,则输电比例 计算公式可表示如下:

输电比例 

缺口输电 缺口输煤  省内装机

(10)

当省内装机确定时,省内装机所需电煤以及成本就确定了。因此,先对电力缺额部分的输煤输电方式 进行优化,再预测省内装机电煤情况则可得到输电比例。 在计算电力缺口成本时,将损耗率转化为成本(即,若要 X 吨煤,损耗率为 L ,那么共需要运

X 吨煤 1-L

才能保证足量的能源供应,此时成本也相应的增加了),得到电力缺口总成本 Z 公式如下: Ci, j,r Min Z   X i, j,r  Re i j r 1  Li, j,r

(11)

3.1 2015 年输煤输电优化 根据湖北省规划,2015 年湖北省省内装机发电量约为 1206 亿 kWh,电量缺额约 502 亿 kWh。将数据 带入模型得: Min Z 

0.508 0.6186 0.468 0.365 X 1,1  X 1,2  X 1,3  X 2,3  0.0812X 1,3  0.0633X 1,3 (12) 1-3% 1-2% 1-6% 1-6%

式中, X 均指运输总量,单位为 kWh;第五、六项是指水电、火电的风险成本,即为 Re 。单位能源运 输成本根据湖北省 2012 年实时运输价格确定;能源运输综合损耗参考文献[2];缺电风险参考文献[9]。 约束条件为: X1,1、X 1,2、X 1,3、X 2,3  0  8  X 1,1  228.91  10  8  X 1,2  62.02  10  8 X1,3  132.52  10  8 X 2,3  240.07  10 X  X  X  X  502  108 1,2 1,3 2,3  1,1

(13)

约束条件均参考湖北省能源规划。利用约束条件,解得湖北省 2015 年电力缺口最佳解决方式如图 5 所 示。 255 254 253 252 251 250 249 248

X: 0.159 Y: 247.5

247 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.20 0.21 0.22

输电比列

图 5 2015 年优化结果 - 12 www.ivypub.org/des


优化结果显示,2015 年,当输电比例达到 15.9%时,缺口总成本最小,再增加输电比例,成本反而会 上升。这主要是因为,2015 年湖北省已经引入北方火电,火电的上网电价较水电要贵,因此风险成本也相 应要高,此时应该合理协调运输成本与风险成本之间的矛盾,选择合适的能源运输方式,以求经济高效。 因此,2015 年湖北省输煤输电最优比例为 5.3:1。

3.2 2017 年输煤输电优化 2017 年,若蒙西至华中地区煤运大通道能按计划完工,电煤运输运力紧张问题也会大为缓解。重载铁 路的投运对煤价会产生影响的同时也影响了输煤到武汉的上网电价,计算后得到实际综合电价为 0.504 元 /kWh。在重载铁路没有投运时,输煤到武汉的综合电价为 0.508 元/kWh,这说明重载铁路建成后,对湖北 的输煤成本影响较小,对输煤输电的经济性比较结论没有显著影响。 另外,考虑水运电煤和水电、火电价格不变、损耗不变, 根据规划,2017 年,湖北省省内装机发电量 为 1206 亿 kWh,电量缺额约为 760 亿 kWh。根据湖北省 2017 年能源规划和外区电力交换情况,约束条件 为: X1,1、X 1,2、X 1,3、X 2,3  0  8  X 1,1  387.84  10  8  X 1,2  68 .478  10  8 X1,3  225.2  10  8 X 2,3  381  10 X  X  X  X  760  108 1,2 1,3 2,3  1,1

(14)

经过计算,得到 2017 年湖北省输煤输电综合运输最优方式: 382

380

缺口总成本 /

378

376

374

372 X: 0.193 Y: 369.1

370

368

0.16

0.18

0.20

0.22

0.24

0.26

0.28

输电比列

图 6 2017 年输煤输电综合运输优化结果

根据结果显示可知,2017 年湖北省输煤输电综合运输最优方式为:输电占比 19.3%,输煤占比 80.7%,输煤输电比例为 4.2:1。由于重载铁路的投运并未使输煤到湖北发电的电价有显著减少,仅考虑运输 成本时,输电仍然是比输煤更具经济效益。因此,在考虑风险因素影响的前提下,湖北省还是应当加强电 网建设,提高输电比例。同时由于重载铁路的投运解决了煤炭运输的瓶颈问题,所以电煤的运输可以大部 分上依赖铁路,逐渐减少铁水联运在电煤运输中所占的比例。

3.3 敏感性分析 假设 2015 年特高压工程造价下降使输电单位能源成本下降 10%,电价降为 0.421 元/kWh,约束条件不 - 13 www.ivypub.org/des


变。此时的模型为: Min Z 

0.508 0.6186 0.421 0.365 X 1,1  X 1,2  X 1,3  X 2,3  0.073X 1,3  0.0633X 2,3 1-3% 1-2% 1-6% 1-6%

(15)

此时成本计算结果如下图: 255 254 253 252

缺口总成本 /

251 250 249 248 247

X: 0.162 Y: 246

246 245 0.12

0.13

0.14

0.15

0.16

0.17

0.18

0.19

0.20 0.21

0.22

输电比列

图 7 2015 年输煤输电综合运输敏感性分析

特高压工程造价的降低不仅使电价下降,同时输电的风险成本也在下降。在前期,随着输电比例的增 加,输电替代了成本较高的铁水联运,成本下降的比较快,在输电比例达到 16.2%时,成本下降的幅度不大。 由于输电风险成本的下降,在后期随着输电比例的增加,成本增加的幅度相比基本案例要小很多。此时最 佳输煤输电比例为 5.2:1。

4

结语 本文通过建立能源综合运输体系及其模型,并以湖北省为例,对其输煤输电综合运输进行优化,得到

以下结论: 1、近几年反复出现电煤供应紧张的事实证明,湖北省过于依赖输煤这种单一的能源供应方式风险极大,

无法充分保障我省能源供应的可靠性。而电网企业通常会优先保证跨区跨省电力交易和特高压的输送电量, 输电价格基本固定不变,不会对供应产生不利影响,因此输电比输煤更有保障。 2、根据构建湖北省能源综合运输体系的思想,建立输煤输电多指数能源综合运输模型。模型指出,在

考虑输煤输电综合运输体系的经济性和输电风险时,随着输电比例的增加,运输成本减小,但风险成本不 断增加,两者相互约束,得到最佳输电比例使得总成本最小。到 2017 年,湖北省输煤输电比例达到 4.2:1, 基本实现输煤输电并举。 3、以一体化运输为核心,五大支撑系统为辅助的现代能源综合运输体系能切实有效的实现各能源运输

方式的有机协调,优化分工,最大限度的发挥各能源运输方式的优势,并指导湖北省未来能源运输的发展, 促使能源运输市场有序畅通,保证能源安全供应,提高社会的经济和环境效益。

REFERENCES [1]

Zhenya Liu. “Power and Energy of China.” China Electric Power Press. 2012:132-195.

[2]

Boqiang Lin, Xin Yao. “Power Industry Location Optimization and Integrative Energy Transportation System.” Economic Research Journal, 2009,(6):105-115.

[3]

Xianglu Meng. “Construction of Integrated Energy Transport System.” China Energy Report, 2011-4-4(2). - 14 www.ivypub.org/des


[4]

Yinbiao Shu, Yunzhou Zhang. “Research on the optimization of energy transportation mode in China.” Electric Power, 2007,40(11):4-8.

[5]

Yunzhou Zhang, Lu Cheng, Liping Jiang. “New Evaluation Method on Energy Transportation Pattern and Case Study.” Energy Technology and Economics, 2011, 23(12):5-9.

[6]

Shilian Han, Xinwang Liu. Watts. “Optimal Compromise Solution for Multiobjective Fuzzy Solid Transportation Problems.” Systems Engineering,2007,25(9):26-32.

[7]

Xin Yao, Qianbao Kong. “Integrative Energy Transportation System and Its Macro-economic Impact in China.” Journal of Financial Research, 2010,(4):29-39.

[8]

Yaohua Wang, Fengying Zhang, Jianhua Bai. “Comparative research on the economy of coal transportation and power transmission.” Electric Power, 2007, 40(12):6-9.

[9]

Bunn Ddrek W. “Forecasting Loads and Prices in Competitive Power Markets”. Proceeding of the IEEE Congress, 2000, 88(2):163-169.

【作者简介】 1

李子寿(1978-),男,汉族,硕士,湖北省电力公司电网规

划管理专责,研究方向为电网运行与电网规划。 2

3

周 波 (1989-) , 女 , 汉 族 , 学 士 , 电 力 系 统 自 动 化 。

Email:zoebo55@163.com

施通勤(1971- ),男,浙江台州人,高级工程师。

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