CN106960254A - 一种考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法，包括以下步骤：1) 获取电‑气联合网络所在区域上一年风电出力以及电力、天然气负荷的数据；2) 获取网络中发电机、气源和电转气设备的参数；3) 考虑电转气装置的约束，引入弃风量作为惩罚项，构建电‑气联合网络年成本最优模型；4) 采用原对偶内点法对电‑气联合网络年成本最优模型进行求解，得到联合网络最低年成本及此时电转气设备的优化配置容量。本发明提出了考虑风电消纳的电‑气联合网络中电转气设备容量优化配置方法，用该方法对网络中电转气设备的容量进行配置，能有效地降低年成本和弃风率。

Description

一种考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法

技术领域

本发明涉及电转气设备容量配置方法，特别涉及考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法。

背景技术

电转气技术作为一种新型能源转换技术，改变了天然气通过燃气轮机向电单向转换的现状，使电网和天然气网的耦合更为紧密。电转气技术在电-气联合网络中应用后，不仅增强了电力和天然气的耦合，促进了多能流间的优化运行，而且在风电高发期时，可以将富余的风能转化为天然气，为减少弃风量提供了新的方法。

在电-气联合网络(由电网和天然气网经能源转换设备联接形成的网络)中引入电转气设备，可以有效提高网络的风电消纳能力。随着电转气设备容量的增大，弃风比例也会下降，但由于受到电网和天然气网运行约束的限制，下降幅度会随着电转气容量增长而减小。现今的电转气技术仍处于起步阶段，投资成本仍十分昂贵。因此，配置容量的确定需要兼顾电转气设备投资与收益。

本发明基于电转气技术，充分考虑了电转气设备年现值成本、电-气联合网络的运行成本以及网络的运行约束，通过内点法对网络经济优化模型进行求解。同时通过蒙特卡洛方法抽取系统随机状态，最终得到电转气设备最优配置容量。

发明内容

本发明的目的在于确定电转气设备的配置容量，使电-气联合网络在提升风电消纳水平的同时实现成本最小。

本发明提出一种考虑风电消纳的电-气联合网络中电转气设备容量优化配置方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)从气象局和能源统计中心获取电-气联合网络所在区域上一年风电输出有功功率以及电力、天然气负荷的数据；

(2)获取网络中发电机个数、天然气源个数n_s和电转气设备的台数N，并对发电机从1至n_G进行编号，对气源从1至n_s进行编号，对电转气设备从1至N进行编号；定义u＝1～n_G，v＝1～n_s，σ＝1～N，且u、v和σ的初始值均为1；

(3)获取第u台发电机成本系数α_G,u、β_G,u、γ_G,u；获取第v个气源的购气价C_s,v；获取第σ台电转气设备的使用寿命T_L,σ、维护间隔时间T_r,σ、单位容量投资成本m_p,σ、单位容量维护成本m_r,σ；

(4)在电网和天然气网运行约束的基础上，考虑电转气能量转换、容量配置和出力约束，引入弃风量作为惩罚项，构建电-气联合网络年成本最优模型；

(5)采用原对偶内点法进行电-气联合网络年成本最优模型的求解，得到联合网络最低年成本F及此时电转气设备的优化配置容量

上述的考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法中，步骤(1)所述的从气象局和能源统计中心获取电-气联合网络所在区域上一年风电输出有功功率以及电力、天然气负荷的数据；具体如下：

考虑到风电输出功率和负荷情况的时间差异性，从获取的历史数据中选取每个季节中旬的一天作为该季节的典型日，以典型日的风电输出功率和负荷情况代表对应季节的风电和负荷预测值。

上述的考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法中，步骤(4)所述的电网和天然气网运行约束，具体如下：

电网和天然气网在时段t的等式约束包括：

(1)电网有功功率平衡方程，具体如下式：

式中，和分别表示与节点i相连的发电机出力和负荷，P_ij，t表示与节点i相连的第j条支路传输的有功功率。

(2)天然气网压缩机能耗方程，具体如下式：

式中的P_c,t表示压缩机消耗的电功率，和分别是压缩机进气端和出气端的压力，B_c和Z_c为压缩机特征常数，τ_c,t表示压缩机的耗气流量，α_c、β_c、γ_c表示压缩机的能量转换系数。

(3)燃气轮机能耗方程，具体如下式：

式中，τ_tur，t表示压缩机的耗气流量，P_tur，t表示燃气轮机的出力，α_tur、β_tur、γ_tur表示燃气轮机的能量转换系数。

(4)管道传输方程，具体如下式：

式中，f_p,de,t表示管道p的流量，π_d和π_e分别表示管道首端d和末端e的压力，c_de为管道特征常数。

(5)节点流量平衡方程，具体如下式：

式中，f_lk，t表示在时段t与第k个节点相连的第l条管道传输流量，表示与第k个节点相连的气源供气量，表示与第k个节点相连的气负荷，τ_qk，t表示与第k个节点相连的第q台压缩机的耗气流量。

电网和天然气网在时段t的不等式约束包括：

(1)电网支路传输功率约束，具体如下式：

式中，表示第j条支路的传输功率。

(2)发电机组输出有功功率约束，具体如下式：

(3)燃气轮机爬坡速率约束，具体如下式：

式中，表示时段t第l台燃煤机组的有功出力，r_dlt和r_ult分别表示机组l减载和加载的速率限值，△t表示时段t的时长。

(4)压缩机升压比约束，具体如下式：

式中，K_max表示压缩机的最大升压比。

(5)气网节点压力约束，具体如下式：

π_node,min≤π_node,t≤π_node,max

式中，π_node,t表示时段t的节点压力。

(6)气源供气量约束，具体如下式：

w_s,v,min≤w_s,v,t≤w_s,v,max

上述的考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法中，步骤(4)所述的考虑电转气能量转换、容量配置和出力约束，具体如下：

(1)电转气能量转换方程，具体如下式：

(2)电转气设备容量配置约束，具体如下式：

0≤S_P2G，σ≤S_P2G，max

(3)电转气设备出力约束，具体如下式：

0≤P_g,σ,t≤S_P2G，σ

上述的考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法中，步骤(4)所述的电-气联合网络年成本，具体如下：

C_e,t可通过下式获得：

C_g,t可通过下式获得：

M_P2G可通过下式获得：

M_p,σ和M_r,σ可通过下式获得：

M_p,σ＝m_p,σ×S_P2G，σ。

M_r,σ＝m_r,σ×S_P2G，σ

上述的考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法中，步骤(4)所述的构建电-气联合网络年成本最优模型，其目标函数具体如下：

引入弃风量作为惩罚项，电-气联合网络年成本最优模型的目标函数如下式：

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

(1)引入电转气装置，有效地解决了电网风电的消纳问题，使电网和天然气网在满足运行约束的前提下提高风电消纳水平；

(2)所提出的电转气装置容量优化配置方法，充分考虑了电转气设备年现值成本、电-气联合网络的运行成本，在提高风电消纳水平的同时达到经济最优。

附图说明

图1是考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法的流程图。

图2a～图2d分别是所在区域春、夏、秋、冬四个季节典型日的风电出力和负荷情况图。

图3是IEEE 39节点电网拓扑图。

图4是改进的比利时20节点天然气网拓扑图。

具体实施方式

以下结合附图和实例对本发明的具体实施做进一步说明，但本说明的实施不限于此。

图1反映了考虑风电消纳电转气设备容量优化配置方法的具体流程。考虑风电消纳电转气设备容量优化配置方法包括：

(1)从气象局和能源统计中心获取电-气联合网络所在区域上一年风电输出有功功率以及电力、天然气负荷的数据；

考虑到风电输出功率和负荷情况的时间差异性，从获取的历史数据中选取每个季节中旬的一天作为该季节的典型日，以典型日的风电输出功率和负荷情况代表对应季节的风电和负荷预测值。如图2所示，为所在区域上一年各季节典型日的风电输出功率和负荷情况。

(2)获取网络中发电机个数、天然气源个数n_s和电转气设备的台数N，并对发电机从1至n_G进行编号，对气源从1至n_s进行编号，对电转气设备从1至N进行编号；定义u＝1～n_G，v＝1～n_s，σ＝1～N，且u、v和σ的初始值均为1；

(3)获取第u台发电机成本系数α_G,u、β_G,u、γ_G,u；获取第v个气源的购气价C_s,v；获取第σ台电转气设备的使用寿命T_L,σ、维护间隔时间T_r,σ、单位容量投资成本m_p,σ、单位容量维护成本m_r,σ；

选取IEEE 39节点电网和修改后的比利时20节点天然气网搭建仿真网络，图3为IEEE 39节点电网，图4为改进的比利时20节点天然气网。表1、表2和表3分别给出了网络中发电机、气源和电转气设备的情况。

表1电网的发电机参数

表2天然气网的气源参数

表3电转气设备接入情况

电转气设备各参数取值设定为：使用寿命T_L,σ＝30年，维护间隔时间T_r,σ＝8年，单位容量投资成本m_p,σ＝6000RMB/kW，单位容量维护成本m_r,σ＝500RMB/kW，贴现率ξ为5％。

(4)在电网和天然气网运行约束的基础上，考虑电转气能量转换、容量配置和出力约束，引入弃风量作为惩罚项，构建电-气联合网络年成本最优模型；

引入弃风量作为惩罚项，设惩罚因子调度周期T_d为365天，即8760个小时，电-气联合网络年成本最优模型的目标函数如下式：

C_total可通过下式获得：

C_e,t可通过下式获得：

C_g,t可通过下式获得：

M_P2G可通过下式获得：

M_p,σ和M_r,σ可通过下式获得：

M_p,σ＝m_p,σ×S_P2G，σ

M_r,σ＝m_r,σ×S_P2G，σ

(5)采用原对偶内点法进行电-气联合网络年成本最优模型的求解，得到联合网络最低年成本F及此时电转气设备的优化配置容量

为进一步体现本发明的有益效果，表4给出了电转气设备最优配置容量下和没有接入电转气设备的电-气联合网络的年成本和弃风率对比。

表4两种方案结果对比

由表4可知，按照最优的配置容量接入电转气设备比不接入电转气设备时，电-气联合网络的弃风率下降了10.68％，年成本也下降了53.65亿元。说明采用本发明的考虑风电消纳的电-气联合网络中电转气设备容量优化配置方法进行电转气设备容量的配置，可以有效降低电-气联合网络年成本和弃风率。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质和原理下所作的修改、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种考虑风电消纳的电转气设备容量优化配置方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)从气象局和能源统计中心获取电-气联合网络所在区域上一年风电输出有功功率以及电力、天然气负荷的数据；

(2)获取网络中发电机个数、天然气源个数n_s和电转气设备的台数N，并对各发电机顺次从1至n_G进行编号，对各气源顺次从1至n_s进行编号，对各电转气设备顺次从1至N进行编号；定义u＝1～n_G，v＝1～n_s，σ＝1～N，且u、v和σ的初始值均为1；

(3)获取第u台发电机成本系数α_G,u、β_G,u、γ_G,u；获取第v个气源的购气价C_s,v；获取第σ台电转气设备的使用寿命T_L,σ、维护间隔时间T_r,σ、单位容量投资成本m_p,σ、单位容量维护成本m_r,σ；

(4)在电网和天然气网运行约束的基础上，考虑电转气能量转换、容量配置和出力约束，引入弃风量作为惩罚项，构建电-气联合网络年成本最优模型；

(5)采用原对偶内点法进行电-气联合网络年成本最优模型的求解，得到联合网络最低年成本F及此时电转气设备的优化配置容量

2.根据权利要求1所述的考虑风电消纳电转气设备容量优化配置方法，其特征在于：步骤(4)所述的考虑电转气能量转换、容量配置和出力约束，具体如下：

(4.1)电转气能量转换方程，具体如下式：

$P_{g,\mathrm{\σ},t}-\frac{w_{g,\mathrm{\σ},t}\×GHV}{{\mathrm{\η}}_{P2G}}=0---\left(1\right),$

式中，P_g,σ,t表示第σ台电转气设备在时段t消耗的电功率，w_g,σ,t表示第σ台电转气设备在时段t产生的天然气流量，η_P2G表示电转气设备的能量转换效率，GHV表示天然气的热值；

(4.2)电转气设备容量配置约束，具体如下式：

0≤S_P2G,σ≤S_P2G,max (2)，

式中，S_P2G,σ表示第σ台电转气设备的配置容量，S_P2G，max表示电转气设备可配置容量的上限值，S_P2G,max由风电年最大出力决定，令

(4.3)电转气设备出力约束，具体如下式：

0≤P_g,σ,t≤S_P2G,σ (3)。

3.根据权利要求1所述的考虑风电消纳电转气设备容量优化配置方法，其特征在于：步骤(4)所述的电-气联合网络年成本，具体如下：

$C_{total}=\underset{t=1}{\overset{T_d}{\mathrm{\Σ}}}(C_{e,t}+C_{g,t})+M_{P2G}---\left(4\right),$

式中，C_total表示电-气联合网络年成本，C_e,t表示网络在时段t的发电总成本，C_g,t表示在时段t的购气总成本，M_P2G为电转气设备年均现值成本，T_d为调度周期，

C_e,t可通过下式获得：

$C_{e,t}=\underset{u=1}{\overset{n_G}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\α}}_{G,u}+{\mathrm{\β}}_{G,u}{P}_{u,t}^{gen}+{\mathrm{\γ}}_{G,u}{\left(P_{u,t}^{gen}\right)}^2)---\left(5\right),$

式中，为第u台发电机在时段t的有功出力，

C_g,t可通过下式获得：

$C_{g,t}=\underset{v=1}{\overset{n_s}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{s,v}{w}_{s,v,t}---\left(6\right),$

式中，w_s,v,t为第v个气源在时段t的供气量，

M_P2G可通过下式获得：

$\begin{array}{c}{M}_{P2G}=\underset{\mathrm{\σ}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{M_{p,\mathrm{\σ}}+\underset{z=1}{\overset{T_{L,\mathrm{\σ}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{sgn}\left(z\right)\×\frac{M_{r,\mathrm{\σ}}}{{(1+\mathrm{\ξ})}^z}}{\underset{j=1}{\overset{T_{L,\mathrm{\σ}}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{(1+\mathrm{\ξ})}^j}}\\ \mathrm{sgn}\left(z\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& z\backslash T_{r,\mathrm{\σ}}>0\\ 1& z\backslash T_{r,\mathrm{\σ}}=0\end{array}\right.\end{array}---\left(7\right),$

式中，ξ表示贴现率，M_p,σ和M_r,σ分别表示第σ台电转气设备投资成本和维护成本，可通过下式获得：

$\begin{array}{c}{M}_{p,\mathrm{\σ}}=m_{p,\mathrm{\σ}}\×S_{P2G,\mathrm{\σ}}\\ M_{r,\mathrm{\σ}}=m_{r,\mathrm{\σ}}\×S_{P2G,\mathrm{\σ}}\end{array}---\left(8\right).$

4.根据权利要求1所述的考虑风电消纳电转气设备容量优化配置方法，其特征在于：步骤(4)所述的电-气联合网络年成本最优模型，其目标函数具体如下：

引入弃风量作为惩罚项，电-气联合网络年成本最优模型的目标函数如下式：

式中，n_w为风电场个数，为第i个风电场在时段t的预测出力，为风电场的实际出力，为惩罚因子。