CN106845671A - 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法 - Google Patents

一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106845671A
CN106845671A CN201611142198.2A CN201611142198A CN106845671A CN 106845671 A CN106845671 A CN 106845671A CN 201611142198 A CN201611142198 A CN 201611142198A CN 106845671 A CN106845671 A CN 106845671A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power flow
streaming system
flow model
optimal power
multipotency streaming
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201611142198.2A
Other languages
English (en)
Inventor
马瑞
秦佳倩
颜宏文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha University of Science and Technology
Original Assignee
Changsha University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha University of Science and Technology filed Critical Changsha University of Science and Technology
Priority to CN201611142198.2A priority Critical patent/CN106845671A/zh
Publication of CN106845671A publication Critical patent/CN106845671A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,涉及多能流系统运行控制领域,包括以下步骤:以电力网络输入能源成本最小、天然气网络输入能源成本最小、热网络输入能源成本最小为目标,考虑能源集线器的虚拟因子、调度因子、输入能源,电力网络机组有功出力、节点电压,天然气网络压缩机压缩比、节点压强等约束条件,建立多能流系统多目标最优潮流模型;基于NSGA‑II和最大满意度法混合算法求解多目标最优潮流模型,得到多能流系统多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解。本发明适应于能源互联发展趋势,在提高多能流系统的能源利用效率的同时,可以减少运行成本。

Description

一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法
技术领域
本发明涉及一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,属于多能流系统运行控制领域。
背景技术
随着能源和环境问题的日益突出,能源互联网是能源研究领域的前沿和热点,构建多能流系统有助于实现多能流系统能效的提高以及实现能源输入成本的降低。当前多能流耦合的不断发展导致传统单能流系统的方法已很难直接应用,为了保证多能流系统的高效运行,亟待发展面向多能流的能源管理。基于此,提出一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法对多能流系统的能源管理具有一定意义。
文献《A Decomposed Solution to Multiple-Energy Carriers Optimal PowerFlow》建立了一种多能流系统最优潮流模型,提出一种分解算法解决多能源系统最优潮流问题,把多能流问题分解为传统单能流问题;文献《Optimal Power Flow of MutipleEnergy Carriers》考虑了综合能源的经济调度问题,包括静态电力网络和综合能源系统的最优潮流问题;文献《区域综合能源系统电/气/热混合潮流算法研究》采用能源集线器模型,基于顺序求解法,分别对电力网络潮流方程和天然气网络进行求解。这些虽然在多能流网络的建模及其求解取得了一定的成果,但尚未有从多能流系统多目标最优潮流模型的建立及其求解方法展开研究。
为了能更好地提高综合能源的能源利用率,减少总的能源输入成本,研究多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法十分必要,在能源互联网背景下有着重要意义。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明“一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法”,建立多能流系统多目标最优潮流模型,采取NSGA-II与最大满意度法混合算法求解获取多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解。
本发明采用如下技术方案:一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,该方法包括如下步骤:
步骤1:提出基于多能流系统多目标最优潮流模型;
步骤2:基于NSGA-II和最大满意度法混合算法求解多能流系统多目标最优潮流模型,得到多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解。
附图说明
图1是本发明的多能流系统多目标最优潮流模型示意图。
具体实施方式
本发明包括以下步骤:
步骤1:提出基于多能流系统多目标最优潮流模型
(1)决策变量向量
其中si和vi是能源集线器中的虚拟因子和调度因子,Pei,Pgi,Phi分别是能源集线器中能源输入,分别是电力网络机组的有功出力和节点电压,RNc,pNn分别为天然气网络中压缩机的压缩比和节点压强。
本实例中,多能源耦合系统有11个能源集线器,电力网络以IEEE 5机14节点标准系统为模型,天然气网络以3压缩机22节点为模型,则有99个决策变量。
(2)目标函数
(3)约束条件
1)等式约束
1.能源集线器耦合约束
2.电力网络功率平衡约束
3.天然气网络流量平衡约束
(A+U)f+ω-Tτ=0 (7)
2)不等式约束
1.虚拟因子约束
2.调度因子约束
3.机组有功出力约束
PGi min≤PGi≤PGi max,i=1,2,…,NG (10)
4.节点电压约束
Ui min≤Ui≤Ui max,i=1,2,…,Nbus (11)
5.压缩机压缩比约束
1≤Ri≤Ri max,j=1,2,…,Nc (12)
6.节点压强约束
pi min≤p≤pi max,i=1,2,…,Nn (13)
步骤2:基于NSGA-II和最大满意度法混合算法求解多能流系统多目标最优潮流模型,得到多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解。
采用NSGA-II算法求取Pareto最优解集,用最大满意度法筛选出最优折衷解,在优化目标函数中加入罚函数。
采用最大满意度法中偏小型模糊满意度计算公式。对于Pareto解集中的每个非支配解,根据实际情况,计算其每个目标值的满意度及每个非支配解的综合满意度,选取综合满意度最大的非支配解,从而得到多目标最优折衷解。
据此就得到一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法。
以上实施方案仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。

Claims (3)

1.一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,其特征在于:
(1)提出基于多能流系统多目标最优潮流模型;
(2)基于NSGA-II和最大满意度法混合算法求解多目标最优潮流模型,得到多能流系统多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解。
2.根据权利要求1所述的一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,其特征在于,所述步骤1)中提出基于多能流系统多目标最优潮流模型,以电力网络输入能源成本最小、天然气网络输入能源成本最小、热网络输入能源成本最小为目标,考虑能源集线器的虚拟因子、调度因子、输入能源,电力网络机组有功出力、节点电压,天然气网络压缩机压缩比、节点压强等约束条件,建立多能流系统多目标最优潮流模型。
3.根据权利要求1所述的一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法,其特征在于,所述步骤2)中基于NSGA-II和最大满意度法混合算法求解最优潮流模型,得到多能流系统多目标最优潮流的Pareto解集和最优折衷解;首先基于NSGA-II得到35组Pareto解集,根据实际情况,应用满意度分析法从Pareto解集中选择最大满意度解得到最优折中解。
CN201611142198.2A 2016-12-12 2016-12-12 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法 Pending CN106845671A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611142198.2A CN106845671A (zh) 2016-12-12 2016-12-12 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611142198.2A CN106845671A (zh) 2016-12-12 2016-12-12 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106845671A true CN106845671A (zh) 2017-06-13

Family

ID=59139365

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611142198.2A Pending CN106845671A (zh) 2016-12-12 2016-12-12 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106845671A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107808218A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 国网天津市电力公司 基于热电比调节的城市能源互联网潮流计算方法
CN107967560A (zh) * 2017-11-24 2018-04-27 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 多能互补分布式能源系统的评价方法、装置、设备和介质
WO2019075872A1 (zh) * 2017-10-22 2019-04-25 清华大学 一种电-热耦合多能流系统的日内滚动调度方法
CN109950908A (zh) * 2019-04-02 2019-06-28 国网江苏省电力有限公司 一种综合能源系统中基于能源集线器的多能流综合潮流解耦方法
CN112366697A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 杭州意能电力技术有限公司 一种多能流配电网日前能量管理模型的管理方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019075872A1 (zh) * 2017-10-22 2019-04-25 清华大学 一种电-热耦合多能流系统的日内滚动调度方法
CN107808218A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 国网天津市电力公司 基于热电比调节的城市能源互联网潮流计算方法
CN107967560A (zh) * 2017-11-24 2018-04-27 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 多能互补分布式能源系统的评价方法、装置、设备和介质
CN109950908A (zh) * 2019-04-02 2019-06-28 国网江苏省电力有限公司 一种综合能源系统中基于能源集线器的多能流综合潮流解耦方法
CN112366697A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 杭州意能电力技术有限公司 一种多能流配电网日前能量管理模型的管理方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106845671A (zh) 一种多能流系统多目标最优潮流模型及其求解方法
CN101281637B (zh) 基于超平面形式安全域边界的电力系统优化潮流方法
CN104915724B (zh) 交直流并联输电通道功率优化分配方法和系统
CN102664422B (zh) 一种利用储能系统平滑风电场输出功率的方法
CN103066626A (zh) 一种多源协调日前发电计划方法
CN105186500B (zh) 一种基于重加权加速Lagrangian的配电网能量分散协调优化方法
CN107910871A (zh) 一种能源互联网多能互补控制方法
CN110021966A (zh) 一种考虑动态网络重构的主动配电网优化调度方法
CN111667136A (zh) 一种区域电力市场的出清方法、装置及存储介质
CN109687534B (zh) 基于梯级水量匹配的电力系统发电机组有功功率控制方法
CN113988435B (zh) 基于服务商引导的综合能源系统源-荷协同优化方法
CN109472463B (zh) 一种特大流域水电站群多电网调峰调度方法及系统
CN106786771A (zh) 一种能源互联网用能源路由器及能源处理方法
CN111080082A (zh) 一种适应低碳电源发展的电网规划方法
CN110826778B (zh) 一种主动适应新能源发展的负荷特性优化计算方法
CN117039882A (zh) 基于二元一致性算法的资源聚合调控方法与系统
CN107528321A (zh) 互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法
CN105226649B (zh) 一种基于母线负荷预测改进的省级电网发电调度优化方法
Zhang et al. Energy management optimization strategy of DC microgrid based on consistency algorithm considering generation economy
CN106961119B (zh) 一种高载能负荷参与调节消纳受阻风电的控制方法
CN117674211A (zh) 一种集中式共享储能容量的规划方法、系统及电子设备
CN107977791A (zh) 一种考虑网损的一致性算法的电力系统经济运行调度方法
CN207320851U (zh) 一种智能微电网系统
CN114740731A (zh) 一种城市智慧水务系统分布式动态事件触发控制方法
CN107196348A (zh) 一种考虑多端柔直的日前发电计划编制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170613

RJ01 Rejection of invention patent application after publication