CN107844861A - 面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略及系统 - Google Patents

面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略及系统。现有的大多数能源供给策略只适合用于单一的供电服务，无法适合于综合能源服务。本发明的技术方案包括：收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。本发明的策略为一种关注售电市场放开环境下，考虑用户侧建筑热惯性以及各种能源替代性的综合能源供给最优策略，使用户侧的电能‑热能转换设备得到了充分的利用，提高了综合能源供给策略的灵活性。

Description

面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略及系统
技术领域
本发明涉及能源供给策略领域，具体地说是一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略及系统。
背景技术
售电市场放开后，综合能源服务成为未来的发展趋势，即同时为用户提供电、热等能源的一站式综合服务。相比于单一的供电服务，向用户供给综合能源有其特殊性，特别是可以利用各种能源的替代性来提高综合能源供给策略的灵活性。因此，现在常规的电力供给策略以及调度方法无法适应未来综合能源服务的要求，急需一种考虑到不同能源间转换、存储特性的综合能源供给策略。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略，其考虑用户侧建筑热惯性以及各种能源替代性，使用户侧的电能-热能转换设备得到充分地利用，以提高综合能源供给策略的灵活性。
为此，本发明采用如下的技术方案：面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略，其包括步骤：
1)收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；
2)对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；
3)基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；
4)基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
作为上述技术方案的补充，所述的用户侧参数包括房间的热力学参数以及负荷容量。
作为上述技术方案的补充，构建的单个用户的负荷模型，用户建筑的热惯性和电能-热能的转换都体现在该模型中。
作为上述技术方案的补充，所述的能源市场电价包括电能价格和热能价格。
作为上述技术方案的补充，按照最优能源供给策略，安排能源供给，相应地安排用户的用能行为。
作为上述技术方案的补充，步骤1)中，在对单个用户的负荷进行建模的过程中，考虑用户房间的热动态模型，以提高负荷的灵活性，该热动态模型采用ETP模型，该模型的具体描述为：
其中，τa/τh/τo分别为房间内空气温度、房间内物体温度以及室外温度；和分别为τa,τh对时间的导数，即温度的变换率；ca/ch分别为房间内空气的热惯性常数以及房间内物体的热惯性常数；ua-h、ua-o、uh-o分别为房间内空气、房间内物体以及室外三者之间的热转移系数；
代表j用户房间内的注入能量，该能量可以来自于供热网提供的热能，也可以是由电-热转换装置如热泵、空调等转换的热能。因此，可以具体表述为：
其中，表示来自于供热网提供的热能；表示由电-热转换装置如热泵、空调等转换的热能。
同时，该热动态模型可以离散化，以方便接下来求解，离散化后的热动态模型可以表示为：
其中，和分别为t时刻和t+1时刻房间内空气温度，和分别为t时刻和t+1时刻房间内物体温度，Δt为相邻两个时刻的时间间隔。
作为上述技术方案的补充，步骤2)中，任一区域内第i个的聚合电负荷可以表述为：
其中，j∈Ξi表示该区域内的用户集合；
同时，每个用户的电负荷又可以分为满足热需求的负荷，即电-热转换设备的负荷，以及用于其它需求的电负荷该部分电负荷主要包括照明等电器的负荷。因此，j用户的电负荷可以表述为：
该区域内聚合热负荷可以表示为：
其中，cw为水的比热容，mi为所有用户房间内热管网内水流量的总和，即mi可以表述为：
νloss表示热能损耗，可以表示为：
νloss＝1-micw(τs,i-τr,i)/∑jmjcw(τs,j-τr,j)，
其中，τs,,τr分别为热网内供给水的温度以及返回水的温度。
同时，认为每个用户的供给水的温度以及返回水的温度都相同。因此，热能损耗可以推导为：
νloss＝1-(τs,j-τr,j)/(τs,i-τr,i)。
作为上述技术方案的补充，步骤3)中，综合能源供给最优模型描述为：
目标函数代表综合能源供给的优化目标：最大化收益；其中，Ri为其效益函数，pe、ph为电能、热能的市场价格，NT为所优化的总时段，一般代表24个小时。
本发明的另一目的是提供一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优系统，其包括：
单个用户负荷模型构建单元：收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；
聚合负荷模型构建单元：对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；
综合能源供给最优模型构建单元：基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；
综合能源供给最优模型求解单元：基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
本发明具有的有益效果如下：本发明的策略为一种关注售电市场放开环境下，考虑用户侧建筑热惯性以及各种能源替代性的综合能源供给最优策略；本发明的最优策略，使用户侧的电能-热能转换设备得到了充分的利用，提高了综合能源供给策略的灵活性。
附图说明
图1为本发明实施例1的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
实施例1
本实施例提供一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略。
(1)单个用户的负荷建模
在对单个用户的负荷进行建模的过程中，考虑了用户房间的热动态模型以提高负荷的灵活性。该热动态模型采用ETP模型，该模型的具体描述为：
其中，τa/τh/τo分别为房间内空气温度、房间内物体温度以及室外温度；和分别为τa,τh对时间的导数，即温度的变换率；ca/ch分别为房间内空气的热惯性常数以及房间内物体的热惯性常数；ua-h、ua-o、uh-o分别为房间内空气、房间内物体以及室外三者之间的热转移系数。
代表该用户(j用户)房间内的注入能量，该能量可以来自于供热网提供的热能，也可以是由电-热转换装置，如热泵、空调等，转换的热能。因此，可以具体表述为：
其中，表示来自于供热网提供的热能；表示由电-热转换装置，如热泵、空调等，转换的热能。
同时，该热动态模型可以离散化，以方便接下来求解，离散化后的热动态模型可以表示为：
其中，和分别为t时刻和t+1时刻房间内空气温度，和分别为t时刻和t+1时刻房间内物体温度，Δt为相邻两个时刻的时间间隔。
(2)多用户的负荷聚合
本发明关注向某一区域内用户提供综合能源供给的最优策略。因此，需要对多个用户的能源负荷进行聚类。聚合后的能源负荷为所有用户能源负荷的总和。因此，任一区域内(第i个)的聚合电负荷可以表述为：
其中，j∈Ξi表示该区域内的用户的集合。
同时，每个用户的电负荷又可以分为满足热需求的负荷，即电-热转换设备的负荷，以及用于其它需求的电负荷该部分电负荷主要包括照明等电器的负荷。因此，每个用户的电负荷可以表述为：
该区域内聚合热负荷可以表示为：
其中，cw为水的比热容，mi为热管网内水流量。mi为所有用户房间内热管网内水流量的总和，即mi可以表述为：
νloss表示热能损耗，可以表示为
νloss＝1-micw(τs,i-τr,i)/∑jmjcw(τs,j-τr,j) (8)
其中，τs,,τr分别为热网内供给水的温度以及返回水的温度。
同时，认为每个用户的供给水的温度以及返回水的温度都相同。因此，热能损耗可以推导为：
νloss＝1-(τs,j-τr,j)/(τs,i-τr,i) (9)。
(3)用户侧综合能源供给最优策略
用户侧综合能源供给最优策略可以描述为：利用用户房间的热惯性提高购能的时间灵活性、利用电-热转换设备来提高能源选择的灵活性。基于这些负荷侧的灵活性，可以更灵活地在向用户提供综合能源服务。这个模型可以描述为：
目标函数代表综合能源供给的优化目标：最大化收益。其中，Ri为其效益函数，pe、ph为电能、热能的市场价格，NT为所优化的总时段，一般代表24个小时。
公式(11)和(12)代表聚合后的总能源负荷。
公式(13)表示任何一个用户的房间内温度应该在一定的范围内，以保证用户的舒适度不会降低。为房间内适宜温度的范围。
该模型的优化变量为每个房间每个时段的电能负荷热能负荷以及用于电-热转换的负荷和管网的流量mi、mj。基于这些变量，该区域向用户提供的总电能和热能即可确定。按照该模型的计算结果来购买能源可以保证该综合能源供给的收益最高。
如图1所示，本发明的步骤如下：
1)收集用户侧参数，包括房间的热力学参数以及负荷容量等，构建单个用户的负荷模型。
2)按照公式(4)-(9)，对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型。
3)基于聚合负荷模型，形成公式(10)-(13)所述的综合能源供给最优模型。
4)基于预测的能源市场电价(包括电能价格和热能价格)以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
5)按照最优供给策略，安排能源供给，相应地安排用户的用能行为。
实施例2
本实施例提供一种面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优系统，其包括：
单个用户负荷模型构建单元：收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；
聚合负荷模型构建单元：对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；
综合能源供给最优模型构建单元：基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；
综合能源供给最优模型求解单元：基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优策略，其包括步骤：
1)收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；
2)对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；
3)基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；
4)基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
2.根据权利要求1所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤1)中，所述的用户侧参数包括房间的热力学参数以及负荷容量。
3.根据权利要求1所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤1)构建的单个用户的负荷模型，用户建筑的热惯性和电能-热能的转换都体现在该模型中。
4.根据权利要求1所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤4)中，所述的能源市场电价包括电能价格和热能价格。
5.根据权利要求1所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，还包括步骤5)：按照最优能源供给策略，安排能源供给，相应地安排用户的用能行为。
6.根据权利要求1-5任一项所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤1)中，在对单个用户的负荷进行建模的过程中，考虑用户房间的热动态模型，该热动态模型采用ETP模型，该模型的具体描述为：
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其中，τa/τh/τo分别为房间内空气温度、房间内物体温度以及室外温度；和分别为τa,τh对时间的导数，即温度的变换率；ca/ch分别为房间内空气的热惯性常数以及房间内物体的热惯性常数；ua-h、ua-o、uh-o分别为房间内空气、房间内物体以及室外三者之间的热转移系数；
代表j用户房间内的注入能量，具体表述为：
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其中，表示来自于供热网提供的热能；表示由电-热转换装置转换的热能。
7.根据权利要求6所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤1)中，所述热动态模型离散化后的模型表示为：
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其中，和分别为t时刻和t+1时刻房间内空气温度，和分别为t时刻和t+1时刻房间内物体温度，Δt为相邻两个时刻的时间间隔。
8.根据权利要求1-5任一项所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤2)中，任一区域内第i个的聚合电负荷表述为：
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其中，j∈Ξi表示该区域内的用户集合；
同时，每个用户的电负荷又分为满足热需求的负荷，即电-热转换设备的负荷以及用于其它需求的电负荷j用户的电负荷表述为：
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该区域内聚合热负荷表示为：
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其中，cw为水的比热容，mi为所有用户房间内热管网内水流量的总和，即mi可以表述为：
<mrow> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>&amp;Xi;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>,</mo> </mrow>
νloss表示热能损耗，可以表示为：
νloss＝1-micw(τs,i-τr,i)/∑jmjcw(τs,j-τr,j)，
其中，τs,,τr分别为热网内供给水的温度以及返回水的温度；
同时，假设每个用户的供给水的温度以及返回水的温度都相同，热能损耗推导为：
νloss＝1-(τs,j-τr,j)/(τs,i-τr,i)。
9.根据权利要求8所述的用户侧综合能源供给最优策略，其特征在于，步骤3)中，综合能源供给最优模型描述为：
<mrow> <msubsup> <mi>Max&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>T</mi> </msub> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>E</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>e</mi> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>E</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>h</mi> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
目标函数代表综合能源供给的优化目标：最大化收益；其中，Ri为其效益函数，pe、ph为电能、热能的市场价格，NT为所优化的总时段。
10.面向开放售电市场的用户侧综合能源供给最优系统，其包括：
单个用户负荷模型构建单元：收集用户侧参数，构建单个用户的负荷模型；
聚合负荷模型构建单元：对多个用户的负荷模型进行聚合，得到聚合负荷模型；
综合能源供给最优模型构建单元：基于聚合负荷模型形成综合能源供给最优模型；
综合能源供给最优模型求解单元：基于预测的能源市场电价以及预测的室外温度，求解综合能源供给最优模型，得出最优能源供给策略。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108491973A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 浙江大学 一种考虑需求侧响应的电-热联合系统优化调度方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105807633A (zh) * 2016-05-10 2016-07-27 大连理工大学 基于集中供热管网和建筑物储能消纳风电的热电联合系统调度方法
WO2016128037A1 (en) * 2015-02-11 2016-08-18 Nec Europe Ltd. A method and a system for controlling energy supply to a client
CN106845701A (zh) * 2017-01-11 2017-06-13 东南大学 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016128037A1 (en) * 2015-02-11 2016-08-18 Nec Europe Ltd. A method and a system for controlling energy supply to a client
CN105807633A (zh) * 2016-05-10 2016-07-27 大连理工大学 基于集中供热管网和建筑物储能消纳风电的热电联合系统调度方法
CN106845701A (zh) * 2017-01-11 2017-06-13 东南大学 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108491973A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 浙江大学 一种考虑需求侧响应的电-热联合系统优化调度方法

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