CN108491976A - 一种微能源网多目标运行控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种微能源网多目标运行控制方法，其具体步骤为：建立微能源网的优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；通过GAMS软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过GAMS软件求得帕累托前沿；根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；根据最优折衷解进行微能源网调度。本发明提供的调度方案可对微能源网综合收益和综合能源利用率进行多目标优化，提高微能源网运行的经济性和高效性。

Description

一种微能源网多目标运行控制方法
技术领域
本发明涉及微能源网优化运行技术，特别涉及一种微能源网多目标运行控制方法。
背景技术
当前，化石能源日渐枯竭和环境污染日益严峻，能源结构面临转型升级的挑战。微能源网集成可再生能源、利用多种能源优势互补和提高能源利用效率，是实现能源可持续发展的有效途径。
微能源网运行是在满足安全约束的前提下，采用不同目标，合理安排微能源网内部各能源设备的运行。目前研究中，微能源网的优化运行主要以运行成本最小化等为目标，然而单目标的优化调度方案，难以适应复杂的综合能源供用环境和不断转型升级的能源结构。微能源网为实现多元能源综合利用提供平台，能源利用率是衡量微能源网高效性和节能性的有效指标，将能源利用率纳入微能源网优化目标，追求能源的高效利用，是实现能源可持续发展的重要举措。
针对以上问题，本发明提供一种微能源网多目标运行控制方法，能够有效权衡微能源网运行的经济性和高效性。
发明内容
本发明的目的在于微能源网运行控制问题，既能提高微能源网运行的经济性，又能提高运行的高效性。
为实现上述目的，本发明提出一种微能源网多目标运行控制方法，包括以下步骤：
(1)建立微能源网优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；
(2)通过GAMS软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；
(3)采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过GAMS软件求得帕累托前沿；
(4)根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；
(5)根据最优折衷解进行微能源网调度。
所述的综合收益f1包括能源服务收益CSer、能源交易收益CTrade、运行维护费用COM和碳税费用CCO2：
f1＝CSer+CTrade-COM-CCO2
其中，△t为优化时间间隔，T为优化总时段；Le,t、Lh,t和Lg,t分别为t时段电、热和天然气用户功率，t的取值范围为1～T；ce,t、ch,t和cg,t分别为t时段微能源网向用户提供电、热和天然气服务的价格；和分别t时段为微能源网与电网的买卖电功率和从气网购买天然气功率；和分别为t时段微能源网与电网的买卖电价和从气网购买天然气价格；N为能源转换设备总数，K为能源储存设备总数，cd,n和cs,k分别第n个能源转换设备和第k个能源储存设备的运行维护系数，n的取值为1～N，k的取值为1～K；和分别为t时段第n个能源转换设备的输入功率和第k个能源储存设备充放能功率；ae和ag分别为电能和天然气CO2排放系数；cc为单位碳排放成本。
所述的综合能源利用率f2为：
其中，We,t为t时段风电发电出力。
所述的步骤(3)包括：
(3-1)对优化目标f1和f2进行标准化，并做加权处理，得到优化目标函数：
其中，和和分别为优化目标f1和f2的最优解和最劣解；w为优化目标f1的权重，取值范围为[0,1]；(1-w)为优化目标f2的权重；
(3-2)将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取J个值，J为设定值；
(3-3)对于每个权重系数值，通过GAMS软件求得步骤(3-1)所述的优化目标函数的帕累托最优解，J个帕累托最优解形成帕累托前沿。
所述的模糊隶属度为：
其中，fi,j和γi,j分别为第j个帕累托最优解的第i个优化目标的目标函数值和模糊隶属度，i的取值范围为1或2，j的取值范围为1～J；
所述的帕累托最优解的标准满意度为：
其中，ζj为第j个帕累托最优解的标准满意度。
与现有技术相比，本发明提供的微能源网多目标运行控制方法可以对微能源网综合收益和综合能源利用率进行多目标优化，既保证微能源网运行的经济性，又能提高微能源网的综合能源利用率。
附图说明
图1为一种微能源网多目标运行控制方法的步骤示意图；
图2为典型微能源网的结构图；
图3为电、热、天然气和风电出力曲线图；
图4为多目标优化运行的帕累托前沿。
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，但本法发明的实施不限于此，需指出的是，以下若有未特别详细说明之处，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
如图1为本发明实施例提供的一种微能源网多目标运行控制方法，包括以下步骤：
(1)建立微能源网优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；
(2)通过GAMS软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；
(3)采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过GAMS软件求得帕累托前沿；
(4)根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；
(5)根据最优折衷解进行微能源网调度。
所述的综合收益f1包括能源服务收益CSer、能源交易收益CTrade、运行维护费用COM和碳税费用CCO2：
f1＝CSer+CTrade-COM-CCO2
其中，△t为优化时间间隔，T为优化总时段；Le,t、Lh,t和Lg,t分别为t时段电、热和天然气用户功率，t的取值范围为1～T；ce,t、ch,t和cg,t分别为t时段微能源网向用户提供电、热和天然气服务的价格；和分别为t时段微能源网与电网的买卖电功率和从气网购买天然气功率；和分别为t时段微能源网与电网的买卖电价和从气网购买天然气价格；N为能源转换设备总数，K为能源储存设备总数，cd,n和cs,k分别第n个能源转换设备和第k个能源储存设备的运行维护系数，n的取值为1～N，k的取值为1～K；和分别为t时段第n个能源转换设备的输入功率和第k个能源储存设备充放能功率；ae和ag分别为电能和天然气CO2排放系数；cc为单位碳排放成本。
所述的综合能源利用率f2为：
其中，We,t为t时段风电发电出力。
所述的步骤(3)包括：
(3-1)对优化目标f1和f2进行标准化，并做加权处理，得到优化目标函数：
其中，和和分别为优化目标f1和f2的最优解和最劣解；w为优化目标f1的权重，取值范围为[0,1]；(1-w)为优化目标f2的权重；
(3-2)将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取J个值，J为设定值；
(3-3)对于每个权重系数值，通过GAMS软件求得步骤(3-1)所述的优化目标函数的帕累托最优解，J个帕累托最优解形成帕累托前沿。
所述的模糊隶属度为：
其中，fi,j和γi,j分别为第j个帕累托最优解的第i个优化目标的目标函数值和模糊隶属度，i的取值范围为1或2，j的取值范围为1～J；
所述的帕累托最优解的标准满意度为：
其中，ζj为第j个帕累托最优解的标准满意度。
以一个典型微能源网为例进行说明，其结构如图2所示，包括热电联产、电锅炉和燃气锅炉共3个能源转换设备，储电和储热共2个能源储存设备，可再生能源为风力发电。
优化运行时间间隔为1小时，共有24个优化时间段，电、热、天然气负荷和风电出力曲线如图3所示。
分别求解以综合收益最大化和综合能源利用率最大化为目标的最优解和最劣解如表1所示。综合收益的最优解为4.29万元，最劣解为2.59万元，综合能源利用率的最优解为90.0％，最劣解为82.4％。
将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取为0，0.05，0.10，…，0.095，1，共21个值，通过GAMS求解得到的帕累托前沿如图4所示。
计算帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为的最优折衷解，最优折衷解为图4圆圈标记的点。优化结果如表1所示，最优折衷解的综合收益为3.86，能源利用效率为86.7％。
表1不同优化目标下的优化结果
由表1可知，对比综合收益最大化的优化结果，多目标运行的最优折衷解的优化结果，微能源网的综合收益降低了，但是综合能源利用率提高了，微能源网运行更加高效环保；对比综合能源利用率最大化的优化结果，多目标运行的最优折衷解的优化结果，微能源网的综合能源利用率降低了，但是综合收益提高了，微能源网运行经济性更好。由此可见，多目标运行的最优折衷解的两个优化目标值都相对较优，可作为微能源网多目标优化调度方案，能够有效提高微能源网运行的经济性和高效性。
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 (5)

1.一种微能源网多目标运行控制方法，其特征在于，包括：
(1)建立微能源网优化目标，包括综合收益最大化和综合能源利用率最大化；
(2)通过GAMS软件求解每个优化目标的最优解和最劣解；
(3)采用加权法处理优化目标，均匀改变权重系数，通过GAMS软件求得帕累托前沿；
(4)根据模糊隶属度求取帕累托最优解的标准满意度，选取具有最大标准满意度的帕累托最优解作为最优折衷解；
(5)根据最优折衷解进行微能源网调度。
2.根据权利要求1所述的微能源网多目标运行控制方法，其特征在于，所述的综合收益f1包括能源服务收益CSer、能源交易收益CTrade、运行维护费用COM和碳税费用CCO2：
f1＝CSer+CTrade-COM-CCO2
其中，△t为优化时间间隔，T为优化总时段；Le,t、Lh,t和Lg,t分别为t时段电、热和天然气用户功率，t的取值范围为1～T；ce,t、ch,t和cg,t分别为t时段微能源网向用户提供电、热和天然气服务的价格；和分别为t时段微能源网与电网的买卖电功率和从气网购买天然气功率；和分别为t时段微能源网与电网的买卖电价和从气网购买天然气价格；N为能源转换设备总数，K为能源储存设备总数，cd,n和cs,k分别第n个能源转换设备和第k个能源储存设备的运行维护系数，n的取值为1～N，k的取值为1～K；和分别为t时段第n个能源转换设备的输入功率和第k个能源储存设备充放能功率；ae和ag分别为电能和天然气CO2排放系数；cc为单位碳排放成本。
3.根据权利要求2所述的微能源网多目标运行控制方法，其特征在于，所述的综合能源利用率f2为：
其中，We,t为t时段风电发电出力。
4.根据权利要求1所述的微能源网多目标运行控制方法，其特征在于，所述的步骤(3)包括：
(3-1)对优化目标f1和f2进行标准化，并做加权处理，得到优化目标函数：
其中，和和分别为优化目标f1和f2的最优解和最劣解；w为优化目标f1的权重，取值范围为[0,1]；(1-w)为优化目标f2的权重；
(3-2)将权重系数w在[0,1]范围内均匀地取J个值，J为设定值；
(3-3)对于每个权重系数值，通过GAMS软件求得步骤(3-1)所述的优化目标函数的帕累托最优解，J个帕累托最优解形成帕累托前沿。
5.根据权利要求1所述的微能源网多目标运行控制方法，其特征在于，所述的模糊隶属度为：
其中，fi,j和γi,j分别为第j个帕累托最优解的第i个优化目标的目标函数值和模糊隶属度，i的取值范围为1或2，j的取值范围为1～J；
所述的帕累托最优解的标准满意度为：
其中，ζj为第j个帕累托最优解的标准满意度。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110086184A (zh) * 2019-04-11 2019-08-02 华北电力大学 一种基于投资约束的园区级综合能源系统容量优化方法
WO2019184344A1 (zh) * 2018-03-29 2019-10-03 华南理工大学 一种微能源网多目标运行控制方法
CN111431212A (zh) * 2020-02-19 2020-07-17 国电新能源技术研究院有限公司 一种风力发电系统多控制器-多目标协调优化方法
CN111611712A (zh) * 2020-05-21 2020-09-01 武汉轻工大学 基于粒子群算法的稻谷碳足迹计量优化方法、装置及设备
CN112103946A (zh) * 2020-08-20 2020-12-18 西安理工大学 一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法
CN116169682A (zh) * 2023-03-15 2023-05-26 国网湖北省电力有限公司十堰供电公司 一种考虑碳排放流及风光消纳的综合能源系统优化调度策略

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113344249B (zh) * 2021-05-14 2022-09-30 合肥工业大学 基于区块链的冷热电联供多微网优化调度方法和系统
CN113852097B (zh) * 2021-09-22 2024-03-19 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于maso的光伏阵列重构参与电网调频方法
WO2023089640A1 (en) * 2021-11-17 2023-05-25 Hitachi Energy Switzerland Ag Method and system for operating an energy management system
CN115983508B (zh) * 2023-03-21 2023-11-03 国网信息通信产业集团有限公司 一种融合碳排放流的综合能源系统调度方法及终端机
CN116663823A (zh) * 2023-05-25 2023-08-29 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 融合精准碳数据的配电能源网格碳排放最优规划方法及系统
CN116974241B (zh) * 2023-07-10 2024-02-06 清华大学 面向绿色低碳制造的数控机床几何优化方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103326353A (zh) * 2013-05-21 2013-09-25 武汉大学 基于改进多目标粒子群算法的环境经济发电调度求解方法
CN104463374A (zh) * 2014-12-23 2015-03-25 国家电网公司 一种分布式电源优化配置的方法及系统
CN104808489A (zh) * 2015-03-09 2015-07-29 山东大学 冷热电联供系统的三级协同整体优化方法
CN106549392A (zh) * 2016-10-12 2017-03-29 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 一种配电网协调控制方法
CN106709611A (zh) * 2017-02-28 2017-05-24 南京国电南自电网自动化有限公司 全寿命周期框架下的微电网优化配置方法
CN107844055A (zh) * 2017-11-03 2018-03-27 南京国电南自电网自动化有限公司 一种基于博弈论的冷热电三联供微网系统优化运行方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9146547B2 (en) * 2011-07-20 2015-09-29 Nec Laboratories America, Inc. Optimal energy management of a rural microgrid system using multi-objective optimization
US20150311713A1 (en) * 2014-04-28 2015-10-29 Nec Laboratories America, Inc. Service-based Approach Toward Management of Grid-Tied Microgrids
CN106920177A (zh) * 2017-01-17 2017-07-04 无锡协鑫分布式能源开发有限公司 一种多能互补微能源的经济运行策略
CN106712111B (zh) * 2017-01-23 2018-07-13 南京邮电大学 有源配电网环境下多目标模糊优化的多能源经济调度方法
CN108491976A (zh) * 2018-03-29 2018-09-04 华南理工大学 一种微能源网多目标运行控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103326353A (zh) * 2013-05-21 2013-09-25 武汉大学 基于改进多目标粒子群算法的环境经济发电调度求解方法
CN104463374A (zh) * 2014-12-23 2015-03-25 国家电网公司 一种分布式电源优化配置的方法及系统
CN104808489A (zh) * 2015-03-09 2015-07-29 山东大学 冷热电联供系统的三级协同整体优化方法
CN106549392A (zh) * 2016-10-12 2017-03-29 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 一种配电网协调控制方法
CN106709611A (zh) * 2017-02-28 2017-05-24 南京国电南自电网自动化有限公司 全寿命周期框架下的微电网优化配置方法
CN107844055A (zh) * 2017-11-03 2018-03-27 南京国电南自电网自动化有限公司 一种基于博弈论的冷热电三联供微网系统优化运行方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
施锦月等: "基于热电比可调模式的区域综合能源系统双层优化运行", 《电网技术》 *
李兴等: "考虑换流站损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019184344A1 (zh) * 2018-03-29 2019-10-03 华南理工大学 一种微能源网多目标运行控制方法
US11443252B2 (en) 2018-03-29 2022-09-13 South China University Of Technology Multi-objective operation control method for micro energy grid
CN110086184A (zh) * 2019-04-11 2019-08-02 华北电力大学 一种基于投资约束的园区级综合能源系统容量优化方法
CN111431212A (zh) * 2020-02-19 2020-07-17 国电新能源技术研究院有限公司 一种风力发电系统多控制器-多目标协调优化方法
CN111611712A (zh) * 2020-05-21 2020-09-01 武汉轻工大学 基于粒子群算法的稻谷碳足迹计量优化方法、装置及设备
CN111611712B (zh) * 2020-05-21 2023-05-02 武汉轻工大学 基于粒子群算法的稻谷碳足迹计量优化方法、装置及设备
CN112103946A (zh) * 2020-08-20 2020-12-18 西安理工大学 一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法
CN116169682A (zh) * 2023-03-15 2023-05-26 国网湖北省电力有限公司十堰供电公司 一种考虑碳排放流及风光消纳的综合能源系统优化调度策略
CN116169682B (zh) * 2023-03-15 2023-10-24 国网湖北省电力有限公司十堰供电公司 一种考虑碳排放流及风光消纳的综合能源系统优化调度策略

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