随着可再生能源装机容量的不断升高，风电、光伏大规模并网消纳成为了制约新型电力系统快速发展的主要问题^[1-3]。同时，建筑能耗约占能源总消耗量的40%，碳排放总量约占全国能源碳排放总量的50%，并且随着建筑总量的增加，该比例还将不断增高^[4-5]。现有建筑普遍存在用能成本高、能源利用率低的问题。随着能源低碳化转型的提出和可再生能源的普及，光伏发电、风力发电、热电联产系统（combined heating and power，CHP）等技术应用于各类建筑，可以有效提高能源的利用效率，实现建筑物的节能减排，降低用能成本^[6-7]。但由于电、热负荷之间的供需矛盾，CHP设备“以热定电”的运行模式易导致弃风弃光频发，造成可再生能源的严重浪费。因此，考虑基于建筑自身的能耗特性来构建综合能源系统将有助于促进光伏、风力发电和热电联产等分布式清洁能源联合供能，并且有利于促进光伏和风力发电等可再生能源的就地消纳^[8-9]。

针对建筑的多元化用能需求，现有研究广泛采用CHP设备提高能源利用率，实现建筑物的节能增效^[10]。卞一帆等^[11]提出一种将蓄热式电锅炉和冷热电三联产相结合的“电气互补–冷热联供”弃风消纳模式，在消纳弃风的同时减少碳排放。金国锋等^[12]基于NSGA–Ⅲ算法，构建了考虑蓄热式电锅炉和CHP设备的多目标调度优化模型。Jiang等^[13]研究了综合能源系统的供能灵活性，为系统保障能源供应质量、提高运行灵活性提供了重要依据。Chen等^[14]提出来一种光伏–燃气一体化综合能源系统，并利用帕累托方法选择节能、环保和经济性3个目标进行多目标优化。以上研究主要通过构建含CHP设备的综合能源系统节能降耗。但热负荷较大的时候，CHP设备会进入 “以热定电”的运行模式，产生大量的弃风弃光。现有部分研究尝试采用蓄热电锅炉来解决该问题，但蓄热电锅炉的运行成本较高、经济性较差。

在新型电力系统中，由于可再生能源发电的随机性和波动性，为进一步增加系统的调控灵活性，通常会配置储电设备来改善电能质量和维护系统稳定运行^[15]。Wang等^[16]针对可再生能源的间歇性和随机性导致的弃风弃光问题，分析了不同储电设备的技术经济特征。曹建伟等^[17]通过构建冰蓄冷空调集群参与微网经济调度模型，分析并验证了冰蓄冷空调消纳可再生能源的调控优势。Wu^[18]等提出了一种基于模糊多准则决策技术的两阶段规划模型，从发电、输电和用电等方面选择最具发展潜力的可再生能源与储能组合，最大化利用可再生能源。姜海洋等^[19]从多能源形式、长时间尺度与跨空间范围这3个层面分析了季节性储能可以实现长时间尺度以及跨空间范围的大规模能量转移，是消纳高比例可再生能源的重要技术。上述研究多利用单一储电模式来消纳可再生能源，没有充分的利用综合能源系统异质能源间的耦合特性，且现有的电储能设备投资成本较高，经济性相对较差。

综上所述，首先，通过配置能源转换效率高的地源热泵来优化系统的供能结构，提高能源的利用效率，并实现CHP设备的热电解耦。然后，引入含有蓄电池和储热罐的综合储能系统，充分利用异质能源间的耦合特性，实现不同能源间的优势互补，提高储能设备调控能力，进一步促进可再生能源消纳，降低用能成本。

因此，本文提出一种考虑可再生能源消纳的建筑综合能源系统（building integrated energy system，BIES）日前经济调度模型。以调度周期内综合能源系统运行成本、设备启停成本、环境成本以及弃风弃光惩罚成本最小为目标建立经济调度模型，求解系统各时段机组出力，并计算各评价指标，然后通过对不同场景下优化结果进行对比分析，进一步论证本文所提调度方法的优势。

1.   建筑综合能源系统建模

1.1   建筑能耗特性分析

以办公建筑为例，其用能需求主要包含采暖、空调、照明、办公、动力、综合服务等负荷^[20]。因此，在供暖季典型日中，办公建筑通常只含有电负荷和热负荷，且供热负荷远大于用电负荷，热水负荷可忽略。建筑能耗具有明显的时间特性，典型办公建筑能耗特性曲线如图1所示^[20]。

图  1  办公建筑能耗特性^[20]

Fig.  1  Energy consumption characteristic of office building^[20]

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1.2   BIES系统描述

本文以某办公建筑为研究对象构建建筑综合能源系统，其中，能量生产单元有光伏发电、风力发电和CHP设备（燃气轮机、余热锅炉），能量转换单元有地源热泵，能量存储单元有蓄电池和储热罐，用能单元即用户的用能需求有电负荷和热负荷其系统结构如图2所示。

图  2  办公建筑综合能源系统结构

Fig.  2  Integrated energy system structure of office building

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系统中CHP机组是集发电、供热为一体的供能系统，主要包括燃气轮机和余热锅炉两部分。燃气轮机通过燃烧天然气带动叶轮旋转发电，并且将燃烧排出的高温余热经余热锅炉回收进行二次利用，实现能量的梯级利用，有利于提高能源的利用效率^[21]。但由于CHP输出的电功率和热功率之间存在耦合关系，CHP是根据供热负荷的大小来确定发电量，即“以热定电”运行模式，如在提高供热量的同时将提高供电量，进一步导致系统中电能过剩。即使是相较于背压式具有更高灵活性的抽凝式CHP机组，也是在热负荷水平较低时通过减少供热，将多余的供热蒸汽用来发电，对可再生能源消纳并没有明显的提升作用。进一步挤占了可再生能源出力的消纳空间。

针对CHP设备“以热定电”所导致的弃风弃光问题，地源热泵可以从两个方面提升可再生能源的消纳空间。首先，地源热泵作为一个用电设备来消纳可再生能源发电。其次，地源热泵可以供应大量的热能，以减少CHP设备供热量，进一步减少燃气轮机的发电功率。同时，相较于电锅炉、空调等传统的电制热设备，地源热泵的能效比（coefficient of performance，COP）更高，供热效率更高^[22]。因此，为进一步促进可再生能源消纳，引入具有高能效比的地源热泵，可以优化系统供能结构，实现对CHP设备的热电解耦。

同时，由于混合储能装置具有能量转移能力，如：蓄电池可以在电负荷低谷但风电高发的夜间时段储电并用于供电高峰期，储热罐可以在热需求高峰期供热，减少CHP设备供热量，进一步减少其发电功率，以消纳可再生能源。因此，为了促进时段性的可再生能源消纳，引入储能设备提高系统的运行灵活性，实现能量在时间上的转移^[23]。

1.3   基本设备模型

1）光伏机组

光伏机组出力与光照强度、环境温度等多个因素相关，为了便于计算，采用简化的光伏阵列模型：

式中， $P_{{\text{PV}}}^{{\text{nom}}}(t)$ 为t时刻光伏机组的发电功率， $L(t)$ 为t时刻光照强度， ${M_{{\text{PV}}}}$ 为光伏机组接受光照的面积， ${\eta _{{\text{PV}}}}$ 为光电效率。

2）风电机组

风电机组可以将风能转换为电能，且风机的出力与实时风速有关，其出力表达式可以表示为：

式中， $ P_{{\text{WT}}}^{{\text{nom}}}(t) $ 为风电机组t时刻的发电功率， $P_{{\text{WT}}}^{\text{ }}$ 为额定电功率， ${v^{{\text{out}}}}$ 为切出风速， $v(t)$ 为风速， ${v^{{\text{in}}}}$ 为切入风速， $ {v^{{\text{nom}}}} $ 为额定风速。

3）CHP设备

CHP设备电功率和余热锅炉回收的热功率可表示为：

式中： ${F_{{\text{CHP}}}}(t)$ 为t时刻消耗的天然气量； ${P_{{\text{CHP}}}}(t)$ 为t时刻输出的电功率； ${G_{{\text{CHP}}}}(t)$ 为t时刻消耗的天然气； ${\eta _{\text{e}}}$ 为电效率； ${\eta _{{\text{GT}}}}$ 为的热效率； ${\eta _{{\text{EB}}}}$ 为余热锅炉的热回收效率； ${H_{{\text{CHP}}}}(t)$ 为t时刻输出的热功率； $ {H_{{\text{gas}}}} $ 为天然气热值，取值为9.73 kWh/m³。

4）燃气锅炉模型

燃气锅炉是通过燃烧天然气对外供能的设备。其出力表达式为：

式中， $ {Q_{{\text{GB}}}}(t) $ 为t时刻燃气锅炉供热量， $ {F_{{\text{GB}}}}(t) $ 为t时刻燃气锅炉消耗的天然气量， $ {\eta _{{\text{GB}}}} $ 为燃气锅炉的热效率。

1.4   能量转换及存储设备模型

1）地源热泵

地源热泵是一种利用地下浅层地热资源消耗少量的电能实现低品位热能向高品位热能转移进行供热的设备。地源热泵的出力可以表示为：

式中， ${H_{{\text{HP}}}}(t)$ 为t时刻输出的热功率， $ {P_{{\text{HP}}}}(t) $ 为t时刻消耗的电功率， ${\eta _{{\text{HP}}}}$ 为制热COP。

2）空调

空调供热是通过消耗电能来启动压缩机，利用汽化的吸热和液化的放热来供热。其数学模型可表示为：

式中， ${Q_{{\text{AC}}}}(t)$ 为用户空调t时刻输出的热功率， ${P_{{\text{AC}}}}(t)$ 为用户空调t时刻消耗的电功率， ${\eta _{{\text{AC}}}}$ 为用户空调的制热能效比。

3）储电设备

一般多采用蓄电池作为储电设备，考虑蓄电池的效率以及耗散率，蓄电池的数学模型一般表示为：

式中， ${S _{{\text{Bat}}}}(t)$ 为t时刻蓄电池存储的电能， $ {\sigma _{{\text{Bat}}}} $ 为蓄电池的耗散率， $ P_{{\text{Bat}}}^{{\text{cha}}}(t) $ 为t时刻的充电功率， $ P_{{\text{Bat}}}^{{\text{dis}}}(t) $ 为t时刻的放电功率， $ \eta _{{\text{Bat}}}^{{\text{cha}}} $ 为充电效率， $ \eta _{{\text{Bat}}}^{{\text{dis}}} $ 为放电效率。

4）储热设备

一般多采用储热罐作为储热设备，考虑储热罐的效率以及耗散率，储热罐的数学模型一般表示为：

式中， ${S _{{\text{Hot}}}}(t)$ 为t时刻储热罐存储的热能， $ {\sigma _{{\text{Hot}}}} $ 为储热罐的耗散率， $ H_{{\text{Hot}}}^{{\text{cha}}}(t) $ 为t时刻的储热功率， $ H_{{\text{Hot}}}^{{\text{dis}}}(t) $ 为t时刻的放热功率， $ \eta _{{\text{Hot}}}^{{\text{cha}}} $ 为储热效率， $ \eta _{{\text{Hot}}}^{{\text{dis}}} $ 为放热效率。

2.   建筑综合能源系统的经济调度模型

以系统用能成本、设备启停成本及弃风弃光惩罚成本最小为目标，在获得日前负荷值和可再生能源发电量的基础上，计算建筑综合能源系统各机组的最优出力，并制定日前经济调度计划。

2.1   目标函数

模型以建筑综合能源系统的燃气轮机启停成本、弃风弃光惩罚成本和调度周期内总运行成本最低为目标函数，其表达式为：

式中， $ {F_{{\text{Grid}}}} $ 为购电成本， $ {F_{{\text{Om}}}} $ 为运维成本， $ {F_{{\text{Gas}}}} $ 为购气成本， $ {F_{{\text{WP}}}} $ 为弃风弃光成本， $ {F_{{\text{GT}}}} $ 为燃气轮机启停成本， $ {F_{{\text{En}}}} $ 为环境成本。

1）购电成本

购电成本的表达式为：

式中， $ {P_{{\text{buy}}}}(t) $ 和 $ {P_{{\text{sell}}}}(t) $ 分别为t时刻的购电功率和售电功率， $ {f_{{\text{buy}}}}(t) $ 和 $ {f_{{\text{sell}}}}(t) $ 分别为t 时刻的购电价格和售电价格。

2）设备运行维护成本

设备运行维护成本的表达式为：

式中， $ {P_{{\text{out}},i}}(t) $ 为设备i在t时刻的输出功率， $ {f_{{\text{Om}},i}} $ 为设备i单位输出功率的运维费用。

3）购气成本

购气成本的表达式为：

式中， $ {f_{{\text{Gas}}}} $ 为购气价格。

4）弃风弃光惩罚成本

弃风弃光惩罚成本的表达式为：

弃风弃光量的计算公式：

式中， $ {P_{{\text{WP}}}}(t) $ 为t时刻弃风弃光功率， $ {f_{{\text{WP}}}} $ 为弃风弃光惩罚成本系数。光伏和风电的实际消纳量应小于光伏和风电的发电功率：

5）燃气轮机启停成本

由于燃气轮机启停需要消耗额外的天然气，且频繁的启停会增加其维护费用，降低其使用寿命。启停成本可表示为：

式中： ${\lambda _{{\text{GT}}}}(t)$ 为燃气轮机t时刻启停状态的0–1变量，其中，0表示停止，1表示启动； $ {f_{{\text{GT}}}} $ 为启停惩罚费用系数。

6）环境成本

环境成本的表达式为：

式中， $\; {\beta _i} $ 为第i种污染物治理费用，P为污染物种类， ${P _s}(t)$ 为第s种设备t时刻的出力，E为设备种类， $ {\alpha _{s,i}} $ 为第s种设备第i种污染物的排放系数。

2.2   约束条件

1）供需平衡约束

系统能量的供需平衡主要包括电功率平衡（式（20））和热功率平衡（式（21））。

式中， $ {P_{{\text{load}}}}(t) $ 为用户t时刻的电负荷， $ {H_{{\text{load}}}}(t) $ 为用户t时刻的热负荷， $ {P_{{\text{PV}}}}(t) $ 为t时刻实际消纳的光伏出力， $ {P_{{\text{WT}}}}(t) $ 为t时刻实际消纳的风电出力。

2）设备运行约束

当燃气轮机的出力降低时，其发电效率也会随之降低。因此，通常会为其设置一个切除功率，燃气轮机的出力必须大于切除功率，否则将停机。式（22）是燃气轮机的出力约束：

式中， ${\varphi _{{\text{GT}}}}$ 为燃气轮机的切除系数， $P_{{\text{GT}}}^{\max }$ 为燃气轮机的最大输出功率。

其余设备的供能效率基本不会随着出力的变化而变化，其运行约束如下：

式中， ${P _s}(t)$ 为设备s在t时刻的出力， $P _s^{\max }$ 为设备s的最大出力。

3）储能运行约束

储能设备只能在时间尺度上转移能量，既不能生产能量也不会消耗能量。因此，在日前调度优化中通常要求储能设备在调度周期前后储能量保持一致。式（24）约束储能量在调度周期前后保持一致；式（25）约束储能设备的储能量；式（26）和（27）约束储能设备的充放能功率，并保证储能不能同时充放能。

式中： ${t_{{\text{start}}}}$ 和 ${t_{{\text{end}}}}$ 分别为调度周期的起始、结束时刻； $ {S _{\min }} $ 和 $ {S _{\max }} $ 分别为储能设备储能的下限和上限； ${P_{{\text{cha}}}}(t)$ 为t时刻的充能功率； $P_{{\text{cha}}}^{\max }$ 为最大充能功率； ${P_{{\text{dis}}}}(t)$ 为t时刻的放能功率； $P_{{\text{dis}}}^{\max }$ 为最大放能功率； ${\lambda _{{\text{Cap}}}}$ 为储能设备充放能状态的0–1变量，其中，1为储能设备充能。

4）联络线约束

联络线约束是为了限制系统向大电网购电和售电的功率上限并且约束系统的购售电状态。

限制系统购、售电功率的上限，即：

式中， $ P_{{\text{Grid}}}^{\max } $ 为购电和售电的功率上限。限制系统不能同时购电和售电，即：

2.3   评价指标

对不同场景下建筑综合能源系统能源利用率、可再生能源消纳率这两个指标进行计算以验证本文所提方法的实用性。

1）能源利用率

能源利用率是指系统有效利用的能量与实际消耗的能量的比率，可以有效地衡量系统对综合能源的利用情况，是一种衡量能源利用水平和经济性的一项综合性指标。能源利用率的计算公式为：

式中， ${\eta _{\text{P}}}$ 为系统中发电厂的平均供电效率。

2）可再生能源消纳率

可再生能源消纳率可以有效地衡量系统对可再生能源的利用情况，是评价可再生能源消纳的重要指标。可再生能源消纳率的计算公式为：

式中， $P_{{\text{WT}}}^{{\text{nom}}}(t)$ 和 $P_{{\text{PV}}}^{{\text{nom}}}(t)$ 分别为t时刻风电机组与光伏机组的总发电功率。

2.4   求解流程

综上，本文研究的考虑可再生能源消纳的建筑综合能源系统日前经济调度模型是一个混合整数线性规划问题，由于不存在非线性项，为了保证求解的速度和全局最优性，选择采用MATLAB软件中的YALMIP工具箱调用CPLEX求解。具体求解流程如图3所示。

图  3  BIES优化模型求解流程

Fig.  3  Solving process of BIES optimal model

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具体步骤为：

步骤1：构建如图2所示的建筑综合能源系统。

步骤2：构建系统内各机组及储能设备能源耦合与能耗特性模型。

步骤3：输入电负荷、热负荷、风力和光伏发电的数据、购售电价信息、天然气价格信息、相关设备参数、污染物排放数据及其治理费用信息等数据。

步骤4：以系统用能成本、设备启停成本及弃风弃光惩罚成本最小为目标，构建建筑综合能源系统日前经济调度模型。

步骤5：采用MATLAB软件中的YALMIP工具箱调用CPLEX求解，求解该混合整数线性规划问题。

步骤6：对建筑综合能源系统能源利用率、新能源消纳率这两个指标进行计算以验证本文所提方法的实用性

3.   算例分析

3.1   算例参数

选取办公建筑综合能源系统为研究对象，其系统结构如图2所示。天然气的低热值为9.73 kWh/m³，购气费用为3.15元/m³，大电网平均供电效率为35%。蓄电池和储热罐的充放功率上限为25%，储能上下限分别为80%和20%，初始储能量为20%，耗散率分别为0.1%和1.0%，设备的安装容量及其相关参数见表1^[24]。

购售电采用分时电价，选取00：00—07：00、23：00—24：00为用电低谷期，购售电价分别为0.474 8元/kWh和0.237 4元/kWh；选取08：00—11：00、18:00—23：00为用电高峰期，购售电价分别为1.345 8元/kWh和0.672 9元/kWh；其余时段为平时段，购售电价分别为0.900 3元/kWh和0.450 15元/kWh。其污染物排放数据及其治理费用见表2^[25]。

选取供暖典型日进行算例分析，综合能源系统负荷曲线及可再生能源出力曲线如图4所示^[26–27]。

图  4  供暖典型日风、光、负荷曲线^[26–27]

Fig.  4  Typical daily wind turbine, photovoltaic, and load curves in heating season^[26–27]

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为验证地源热泵及热、电混合储能系统对提高系统可再生能源消纳能力、降低供能成本的有效性。本文设置了6个场景并对不同场景下建筑综合能源系统的日前调度结果进行对比分析，具体的场景设置见表3，其中场景Ⅱ–3为本文所提经济调度模型。

3.2   Ⅰ类场景日前经济调度结果分析

配置地源热泵，选择配置储能的场景Ⅰ电能（功率）与热能（功率）优化调度结果如图5所示。

图  5  场景Ⅰ优化调度结果

Fig.  5  Scenario Ⅰ optimization scheduling results

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由图5（a）、（d）可知：由于场景Ⅰ–1没有配置储能设备，在00：00—08：00负荷低而风电高发的时段，不能存储过剩的可再生能源发电，且该时间段热负荷也很低，无法通过地源热泵供热来消纳过剩的可再生能源，导致出现大量弃风弃光。在08：00时刻，由于电负荷较小、热负荷远大于电负荷且风电和光伏出力均较大，即使热泵达到最大功率，仍存在大量的风电和光伏无法消纳。

由图5（b）、（e）可知：在场景Ⅰ–2配置了储热设备之后，可以利用地源热泵和储热罐在00：00—07：00时段将过剩的电能转化为热能存储起来，消纳部分可再生能源，仅在01：00和04：00存在部分弃风弃光。并且储热罐在08：00—09：00热负荷高峰期供热，以减少CHP设备的供热，可有效地降低CHP设备的电功率、消纳更多的可再生能源。因此08：00的弃风弃光减少了92 kW。但由于储热罐容量较小、地源热泵COP较高，限制了储热罐的可再生能源消纳能力。

由图5（c）、（f）可知：在场景Ⅰ–3配置了储电设备之后，可以利用蓄电池将00：00—07：00过剩的电能储存起来，完全消纳该时段的可再生能源，并且在09：00—10：00的电负荷高峰时段放电，减小CHP设备的出力，提高系统的供能经济性。仅在08：00时刻，由于储电设备容量有限，仍有少量可再生能源无法完全消纳。但相较于储热设备，储电设备可直接消纳可再生能源，不需要通过热泵转换。因此，在同等容量下储电设备可以消纳更多可再生能源。

3.3   Ⅱ类场景日前经济调度结果分析

配置混合储能，选择配置电制热设备的场景Ⅱ电能（功率）与热能（功率）优化调度结果如图6所示。

图  6  场景Ⅱ优化调度结果

Fig.  6  Scenario Ⅱ optimization scheduling results

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由图6（a）、（d）可知：由于场景Ⅱ–1采用的是传统的热电分供系统来供能，没有电制热设备来实现CHP设备的热电解耦，导致CHP设备在供热的同时产生大量的电能，但是系统无法同时消纳这些电能和可再生能源发电，使得系统向电网大量售电，且会产生较大的弃风弃光。因此，在电负荷较小、热负荷较大且风电和光伏发电功率较大的时刻（08：00），CHP设备实行“以热定电”的运行模式，导致产生大量的弃风弃光。

由图6（b）、（c）可知：场景Ⅱ–2和场景Ⅱ–3由于加入了空调和地源热泵这样的电制热设备，可以打破CHP“以热定电”的运行约束，极大地促进了可再生能源的消纳，可以完全消纳可再生能源，且售电量也远小于场景Ⅱ–1。场景Ⅱ–2和场景Ⅱ–3通过电制热设备可以协同利用蓄电池和储热罐，消纳更多的可再生能源。

由图6（e）、（f）可知：场景Ⅱ–3和场景Ⅱ–2的主要区别在于地源热泵可以利用地热资源，COP更高，电制热的效率更高。因此地源热泵的供热效益要高于空调，所以场景Ⅱ–3中地源热泵的供热量占总热负荷的70%，而场景Ⅱ–2中空调的供热量只占总热负荷的60%。由于场景Ⅱ–3中地源热泵的供热效率较高，在场景Ⅱ–2售电的部分时刻利用电能供热的效益超过了直接向电网售电的效益，因此场景Ⅱ–3的售电量远小于场景Ⅱ–2的售电量。

各场景系统运行成本及评价指标见表4。

由表4可知：场景Ⅱ–3较场景Ⅰ–1、场景Ⅰ–2和场景Ⅰ–3总运行成本分别降低了16.63%、9.08%、4.57%，能源利用率分别提高了1.44%、1.72%、1.50%。因此，配置储能设备可有效提高可再生能源的消纳能力，并具有良好的经济效益。由于采用了COP远大于1的电制热设备（热泵的COP为4.4），因此能源利用率大于100%。场景Ⅱ–3较场景Ⅱ–1和场景Ⅱ–2总运行成本分别降低了50.80%、13.19%，能源利用率分别提高了33.14%、19.05%。因此，构建含电制热设备的建筑综合能源系统具有良好的社会经济效益。

3.4   可再生能源消纳率的结果分析

各场景系统可再生能源消纳率如图7所示。

图  7  各场景系统可再生能源消纳率

Fig.  7  Renewable energy consumption rate of the system in each scenario

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由图7可知：在热电负荷较低而风电高发的时段00：00—08：00，没有配置储电设备的场景Ⅰ–1和场景Ⅰ–2弃风较为严重。在热负荷高峰期06：00—08：00，没有配置电制热设备的场景Ⅱ–1，受CHP设备“以热定电”运行模式的影响，弃风严重。只有同时配置了电制热设备和电、热混合储能系统的场景Ⅱ–2和场景Ⅱ–3全额消纳了可再生能源，有效地解决了由负荷特性及CHP设备“以热定电”运行模式导致的可再生能源消纳问题。通过对比分析可知，本文所提方法可以有效提高建筑综合能源系统可再生能源消纳能力。

此外，电制热设备COP对可再生能源消纳及运行成本的影响。图8展示了在未考虑混合储能协同的情况下建筑综合能源系统中电制热设备COP与运行成本和弃风弃光量的关系。

图  8  电制热效率影响

Fig.  8  Effect of electric heating efficiency

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由图8可知：随着COP的不断提高，系统的弃风弃光量不断提高；当COP达到2时，系统无法消纳全部的可再生能源，出现弃风弃光；而COP越大即能量转换效率越高，系统的总运行成本将不断下降，当COP达到2.1时，供能成本的下降速率变缓。由此可见，电制热设备COP越低弃风弃光量越少，可再生能源的消纳能力越强；COP越高总成本越低，则电制热设备的能量利用率越高，经济性更好。

4.   结　论

针对办公建筑能耗特性和CHP设备“以热定电”运行模式导致的可再生能源消纳问题，提出一种建筑综合能源系统日前经济调度模型，进一步构建了经济优化调度模型，并采用混合整数线性规划法求解。最后在算例分析中，设置6个场景并对其优化调度结果进行对比分析，验证了本文所提方法具有以下优势：

1）通过配置地源热泵和电、热储能设备，实现了CHP设备的热电解耦，促进了可再生能源的消纳。在调度周期内实现了可再生能源的全额消纳。并且相较于场景Ⅱ–1系统的环境成本降低了56.82%，具有良好的环境效益。

2）本文所提方法可以有效地降低系统运行成本，相较于场景Ⅱ–1总运行成本降低了50.80%，具有良好的经济性。

3）本文所提方法可以提高BIES中多种能源的协同互补水平，相较于场景Ⅱ–1能源利用率提高了33.14%。

在未来的研究中将进一步考虑可再生能源的随机性和不确定性，研究BIES的日内实时滚动优化调度问题。