CN108665188B - 一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法 - Google Patents

一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、以年值成本最小化为园区多能源主体综合配比优化目标，构建年值成本最小化的优化模型目标函数；步骤2、构建优化模型约束条件；步骤3、基于粒子群算法求解步骤1的年值成本最小化的优化模型，输出目标值和最优解，得到园区多能源主体综合配比。本发明有助于促进园区内部可再生能源消纳，提升园区综合能源利用效率，实现园区内部多种能源资源的优化配置，在园区内部形成清洁、安全、智能的新型能源消费方式。

Description

一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法
技术领域
本发明属于能源互联网技术领域，涉及园区多能源主体综合配比方法，尤其是一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法。
背景技术
目前我国能源领域面临环境污染、能源结构不合理、综合利用效率低、系统灵活性低等问题。自2015年以来，我国不断推进电力体制改革和能源互联网发展，目前将是我国能源战略性转型的关键时期。综合能源系统能够通过横向多能互补、纵向“源-网-荷-储”协调、集中与分布式相结合，促进高比例可再生能源利用，综合能源利用效率提升，系统灵活性提升。综合能源系统是我国能源领域发展的方向，而园区是综合能源系统的起点和落脚点。
当前园区综合能源系统的多能源主体综合配比方法主要包括“以电定热”(following electric load，FEL)和“以热定电”(following thermal load，FTL)两种：
(1)“以热定电”的多能源主体综合配比方法：综合考虑供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日的综合用能场景，优先利用回收的废热能来满足热负荷需求，伴随产生的电能来供给电负荷。电能不足时，通过向外部电网购电来满足电负荷需求。
(2)“以电定热”的多能源主体综合配比方法：综合考虑供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日的综合用能场景，优先满足多种负荷中电负荷的需求，利用余热锅炉回收发电后的废热来满足负荷区制冷、供暖及生活热水对热负荷的需求。在热能不足的情况下，可采取燃料补充的方式来满足系统对热能的需求。
但是，现有的“以热定电”和“以电定热”两种多能源主体综合配比方法具有以下两方面缺点：
(1)未考虑系统全寿命周期内总成本最小化的目标；
(2)未综合考虑供热季、供冷季和过渡季的不同能源负荷特性。
现有多能源主体综合配比方法的上述缺点将导致园区内部多能源主体的能源利用效率、经济性并未处于最优状态，不利于园区的可持续发展。
发明内容
本发明的目的在于提供一种设计合理、通用性较好且有助于促进园区内部可再生能源消纳的基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法。
本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，包括以下步骤：
步骤1、以年值成本最小化为园区多能源主体综合配比优化目标，综合考虑园区多能源主体供应和转化设备的年折旧及运行维护成本、外购电成本和外购天然气成本，分别计算各类型成本，构建年值成本最小化的优化模型目标函数；
步骤2、综合考虑园区投资约束、园区能源自平衡约束、多能源主体负荷平衡约束、园区外部能源输入约束、多能源主体供应和转化设备出力及爬坡约束和变量非负及整数约束，构建优化模型约束条件；
步骤3、基于粒子群算法求解步骤1的年值成本最小化的优化模型，输出目标值和最优解，得到园区多能源主体综合配比。
而且，所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1-1：计算多能源主体供应和转化设备的年折旧成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000021
式中，ADC为多能源主体供应和转化设备的年折旧成本(万元/年)；ADCi为设备i的年折旧成本(万元/年/台)；ni为设备i的数量(台)；
Ii为设备i的初始投资成本(万元/台)；(A/P,i0,mi)为以i0为折现率，设备i的使用寿命mi为时间周期的等额分付资本回收系数(1/年)；εi为设备i的残值率(％)；
步骤1-2：计算多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000031
式中，AOC为多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本(万元/年)；AOCi为设备i的年运行维护成本(万元/年)；γi为设备i年运行维护成本费率(％)；
步骤1-3：计算园区年外购电成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000032
式中，ACe为外购电成本(万元/年)；
Figure BDA0001670695920000033
为供热季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；Δt为单位时间间隔；NHS为一年中供热季典型日的天数(天)；
Figure BDA0001670695920000034
为供冷季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NCS为一年中供冷季典型日的天数(天)；
Figure BDA0001670695920000035
为过渡季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NTS为一年中过渡季典型日的天数(天)；pe为外购电电价(元/千瓦时)；
步骤1-4：计算园区年外天然气成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000036
式中，ACNG为外购天然气成本(万元/年)；
Figure BDA0001670695920000037
为供热季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA0001670695920000038
为供冷季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA0001670695920000041
为过渡季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；pNG为外购天然气气价(元/立方米)；
步骤1-5：构建优化模型目标函数，计算公式如下：
TAC＝ADC+AOC+ACe+ACNG
f＝Min(TAC)
式中，TAC为总年值成本(万元/年)；Min()为最小化函数；f是为优化模型目标函数。
而且，所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2-1：构建园区投资约束，各种能源供应和转化设备的初始投资成本应小于一定资金规模，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000042
式中，BMax为初始投资最大资金规模(万元)。
步骤2-2：构建园区能源自平衡约束，在保障运行安全可靠性的前提下，园区应当能够实现冷、热、电多种能源供需自我平衡运行，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000043
Figure BDA0001670695920000044
Figure BDA0001670695920000045
式中，
Figure BDA0001670695920000046
为风电机组的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为风电机组的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000047
为光伏机组的输出电功率上限(万千瓦)；nPV为光伏机组的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000048
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为天然气冷-热-电三联供系统的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000049
为年度最大电负荷(万千瓦)；λL为电能安全系数(％)；
Figure BDA00016706959200000410
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率上限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000411
为电制热设备的输出热功率上限(万千瓦)；nEH为电制热设备的数量(台)；
Figure BDA00016706959200000412
为年度最大热负荷(万千瓦)；λH为热能安全系数(％)；
Figure BDA0001670695920000051
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率上限(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000052
为电制热设备的输出冷功率上限(万千瓦)；nEC为电制冷设备的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000053
为年度最大冷负荷(万千瓦)；λC为冷能安全系数(％)。
步骤2-3：构建多能源主体负荷平衡约束，基于供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日的综合用能场景，园区内部冷、热、电多能源主体负荷应当实现实时平衡，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000054
Figure BDA0001670695920000055
Figure BDA0001670695920000056
式中，s为典型日类型，包括供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日三种；
Figure BDA0001670695920000057
为典型日时段t的外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000058
为典型日时段t风电机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000059
为典型日时段t光伏机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000510
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000511
为典型日时段t的电负荷(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000512
为典型日时段t电制热设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000513
为典型日时段t电制冷设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000514
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000515
为典型日时段t电制热设备的输出热动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000516
为典型日时段t的热负荷(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000517
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000518
为典型日时段t电制冷设备的输出冷动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000519
为典型日时段t的冷负荷(万千瓦)；
步骤2-4：构建园区外部能源输入约束，园区与外部电网的交换电能功率以及输入园区的天然气量应当维持在一定的范围内，其计算公式如下：
Figure BDA00016706959200000520
Figure BDA00016706959200000521
式中，
Figure BDA00016706959200000522
为典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000523
为典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA00016706959200000524
为与外部电网的最小交换电能功率(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000061
为与外部电网的最大交换电能功率(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000062
为输入园区的最大天然气量(立方米)；
步骤2-5：构建多能源主体供应和转化设备出力约束，能源供应和转化设备出力应当在上下限范围之内，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000063
Figure BDA0001670695920000064
Figure BDA0001670695920000065
Figure BDA0001670695920000066
Figure BDA0001670695920000067
Figure BDA0001670695920000068
Figure BDA0001670695920000069
式中，
Figure BDA00016706959200000610
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000611
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000612
为电制热设备的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000613
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000614
为电制热设备的输出冷功率下限(万千瓦)；
步骤2-6：构建多能源主体供应和转化设备爬坡约束，能源供应和转化设备出力调节能力应当在一定范围之内，其计算公式如下：
Figure BDA00016706959200000615
Figure BDA00016706959200000616
Figure BDA00016706959200000617
Figure BDA00016706959200000618
Figure BDA00016706959200000619
Figure BDA00016706959200000620
Figure BDA00016706959200000621
式中，
Figure BDA0001670695920000075
为风电机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000076
为风电机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000077
为光伏机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000078
为光伏机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000079
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000710
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000711
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000712
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000713
为电制热设备输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000714
为电制热设备输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000715
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000716
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000717
为电制冷设备输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200000718
为电制冷设备输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
步骤2-7：构建变量非负及整数约束，能源供应和转化设备出力应为非负数，设备数量应为非负整数，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000071
nWT/nPV/nMT/nEH/nEC≥0且为整数
而且，所述步骤3包括如下具体步骤：
步骤3-1：设置粒子群初始速度和位置，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000072
Figure BDA0001670695920000073
式中，n为群体规模，d为搜索空间，
Figure BDA00016706959200000719
为粒子i初始位置，
Figure BDA00016706959200000720
为粒子i初始速度；
步骤3-2：计算粒子i适应度，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000074
式中，
Figure BDA00016706959200000721
为粒子i在第k次迭代的适应度；f(x)为粒子适应度函数；
Figure BDA00016706959200000722
为粒子i在第k次迭代的位置；
步骤3-3：计算粒子i个体极值和个体极值位置，个体极值为粒子i在第k次迭代及以前的最大适应度，个体极值位置为个体极值所在位置，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000081
xPbest,i＝f-1(pPbest,i)
式中，pPbest,i为粒子i个体极值；Max()为最大化函数；xPbest,i为粒子i个体极值位置；f-1(x)为粒子适应度反函数。
步骤3-4：计算全局极值和全局极值位置，全局极值为粒子群内所有粒子在第k次迭代及以前的最大适应度，全局极值位置为全局极值所在位置，其计算公式如下：
pGbest＝Max(pPbest,1,pPbest,2,...,pPbest,n)
xGbest＝f-1(pGbest)
式中，pGbest为全局极值；xGbest为全局极值位置；
步骤3-5：判断是否满足迭代次数达到最大迭代次数或者全局极值满足最小界限的收敛条件，若满足收敛条件，则转至步骤3-7；如不满足收敛条件，则转至步骤3-6，其计算公式如下：
k≤T
Figure BDA0001670695920000082
式中，T为最大迭代次数；Δp为全局极值最小界限；
步骤3-6：更新粒子i位置和速度，更新后返回步骤2-2且迭代次数k加1，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000083
Figure BDA0001670695920000084
式中，
Figure BDA0001670695920000085
为粒子i在第k+1次迭代的第l维速度；ω为惯性权重；
Figure BDA0001670695920000091
为粒子i在第k次迭代的第l维速度；c1为学习因子1；r1为范围为[0,1]的随机数1；c2为学习因子2；r2为范围为[0,1]的随机数2；xPhest,i,l为粒子i个体极值的第l维位置；
Figure BDA0001670695920000092
为粒子i在第k次迭代的第l维位置；xGhest,l为全局极值的第l维位置；
Figure BDA0001670695920000093
为粒子i在第k+1次迭代的第l维位置。
步骤3-7：输出目标函数最小值pGbest及模型最优解xGbest。
本发明的优点和有益效果：
本发明可应用于园区综合能源系统规划等工作中，有助于促进园区内部可再生能源消纳，提升园区综合能源利用效率，实现园区内部多种能源资源的优化配置，在园区内部形成清洁、安全、智能的新型能源消费方式。具体来说，(1)本发明综合考虑年折旧及运行维护成本、外购电成本和外购天然气成本，以年值成本最小化构建目标函数，能够实现园区多能源主体在全寿命周期内总成本最小化；(2)本发明约束条件中综合考虑供热季、供冷季和过渡季典型日的不同能源负荷特性和系统运行状态，能够使配比结果更加科学合理。
附图说明
图1为本发明的处理流程图；
图2为本发明的园区多能源主体系统的示意图；
图3为本发明的粒子群算法流程的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
本发明以图2所示的园区多能源主体系统为例，进行详细说明：
园区多能主体系统是一种靠近用户侧的综合能源系统，包括外部电力、天然气等外部能源输入，伏机组、风电机组、天然气冷-热-电三联供系统、电制热设备、电制冷设备等多种能源供应和转化设备，以及电、热、冷等多种负荷需求。其中，外部电力和天然气分别通过并网点变压器和压缩机送入园区；天然气冷热电三联供系统由燃气轮机、余热锅炉和吸收式制冷机构成，能够将外部输入的天然气转化为电能、热能和冷能；风电机组和光伏机组能够将园区范围内的风能和太阳能转化为电能；电制热设备和电制冷设备分别能够将电能转化为热能和冷能；电、冷、热负荷主要包括园区范围内工业企业生产制造、工商业运营、居民生活等用电、用冷、用热需求。园区多能主体系统通过大电网、天然气的外部能源输入和风、光等可再生能源的就地利用，利用光伏机组、风电机组、天然气冷-热-电三联供系统、电制热设备、电制冷设备等多种能源供应和转化设备，为园区终端用户提供冷、热、电等多种类型能源，满足园区范围内多种类型能源负荷需求。通过合理配置外部电力、天然气输入，光伏机组、风电机组、天然气冷-热-电三联供系统、电制热设备、电制冷设备等多种能源供应和转化设备的容量，将能够实现园区范围内安全、可靠、高效、经济的电、热、冷综合能源供应。
一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、以年值成本最小化为园区多能源主体综合配比优化目标，综合考虑园区多能源主体供应和转化设备的年折旧及运行维护成本、外购电成本和外购天然气成本，分别计算各类型成本，构建年值成本最小化的优化模型目标函数；
所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1-1：计算多能源主体供应和转化设备的年折旧成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000101
式中，ADC为多能源主体供应和转化设备的年折旧成本(万元/年)；
ADCi为设备i的年折旧成本(万元/年/台)；ni为设备i的数量(台)；
Ii为设备i的初始投资成本(万元/台)；(A/P,i0,mi)为以i0为折现率，设备i的使用寿命mi为时间周期的等额分付资本回收系数(1/年)；εi为设备i的残值率(％)；
步骤1-2：计算多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000111
式中，AOC为多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本(万元/年)；AOCi为设备i的年运行维护成本(万元/年)；γi为设备i年运行维护成本费率(％)；
步骤1-3：计算园区年外购电成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000112
式中，ACe为外购电成本(万元/年)；
Figure BDA0001670695920000114
为供热季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；Δt为单位时间间隔；NHS为一年中供热季典型日的天数(天)；
Figure BDA0001670695920000115
为供冷季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NCS为一年中供冷季典型日的天数(天)；
Figure BDA0001670695920000116
为过渡季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NTS为一年中过渡季典型日的天数(天)；pe为外购电电价(元/千瓦时)；
步骤1-4：计算园区年外天然气成本，计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000113
式中，ACNG为外购天然气成本(万元/年)；
Figure BDA0001670695920000117
为供热季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA0001670695920000118
为供冷季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA0001670695920000119
为过渡季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；pNG为外购天然气气价(元/立方米)；
步骤1-5：构建优化模型目标函数，计算公式如下：
TAC＝ADC+AOC+ACe+ACNG
f＝Min(TAC)
式中，TAC为总年值成本(万元/年)；Min()为最小化函数；f为为优化模型目标函数。
步骤2、综合考虑园区投资约束、园区能源自平衡约束、多能源主体负荷平衡约束、园区外部能源输入约束、多能源主体供应和转化设备出力及爬坡约束和变量非负及整数约束，构建优化模型约束条件；
所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2-1：构建园区投资约束，各种能源供应和转化设备的初始投资成本应小于一定资金规模，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000121
式中，BMax为初始投资最大资金规模(万元)。
步骤2-2：构建园区能源自平衡约束，在保障运行安全可靠性的前提下，园区应当能够实现冷、热、电多种能源供需自我平衡运行，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000122
Figure BDA0001670695920000123
Figure BDA0001670695920000124
式中，
Figure BDA0001670695920000125
为风电机组的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为风电机组的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000126
为光伏机组的输出电功率上限(万千瓦)；nPV为光伏机组的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000127
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为天然气冷-热-电三联供系统的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000128
为年度最大电负荷(万千瓦)；λL为电能安全系数(％)；
Figure BDA0001670695920000129
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率上限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001210
为电制热设备的输出热功率上限(万千瓦)；nEH为电制热设备的数量(台)；
Figure BDA00016706959200001211
为年度最大热负荷(万千瓦)；λH为热能安全系数(％)；
Figure BDA0001670695920000136
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率上限(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000137
为电制热设备的输出冷功率上限(万千瓦)；nEC为电制冷设备的数量(台)；
Figure BDA0001670695920000138
为年度最大冷负荷(万千瓦)；λC为冷能安全系数(％)。
步骤2-3：构建多能源主体负荷平衡约束，基于供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日的综合用能场景，园区内部冷、热、电多能源主体负荷应当实现实时平衡，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000131
Figure BDA0001670695920000132
Figure BDA0001670695920000133
式中，s为典型日类型，包括供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日三种；
Figure BDA0001670695920000139
为典型日时段t的外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001310
为典型日时段t风电机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001311
为典型日时段t光伏机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001312
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001313
为典型日时段t的电负荷(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001314
为典型日时段t电制热设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001315
为典型日时段t电制冷设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001316
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001317
为典型日时段t电制热设备的输出热动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001318
为典型日时段t的热负荷(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001319
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001320
为典型日时段t电制冷设备的输出冷动率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001321
为典型日时段t的冷负荷(万千瓦)；
步骤2-4：构建园区外部能源输入约束，园区与外部电网的交换电能功率以及输入园区的天然气量应当维持在一定的范围内，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000134
Figure BDA0001670695920000135
式中，
Figure BDA00016706959200001322
为典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001323
为典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure BDA00016706959200001324
为与外部电网的最小交换电能功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001415
为与外部电网的最大交换电能功率(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001416
为输入园区的最大天然气量(立方米)；
步骤2-5：构建多能源主体供应和转化设备出力约束，能源供应和转化设备出力应当在上下限范围之内，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000141
Figure BDA0001670695920000142
Figure BDA0001670695920000143
Figure BDA0001670695920000144
Figure BDA0001670695920000145
Figure BDA0001670695920000146
Figure BDA0001670695920000147
式中，
Figure BDA00016706959200001417
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001418
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001419
为电制热设备的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001420
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率下限(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001421
为电制热设备的输出冷功率下限(万千瓦)；
步骤2-6：构建多能源主体供应和转化设备爬坡约束，能源供应和转化设备出力调节能力应当在一定范围之内，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000148
Figure BDA0001670695920000149
Figure BDA00016706959200001410
Figure BDA00016706959200001411
Figure BDA00016706959200001412
Figure BDA00016706959200001413
Figure BDA00016706959200001414
式中，
Figure BDA0001670695920000154
为风电机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000155
为风电机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000156
为光伏机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000157
为光伏机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000158
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA0001670695920000159
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001510
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001511
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001512
为电制热设备输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001513
为电制热设备输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001514
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001515
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001516
为电制冷设备输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure BDA00016706959200001517
为电制冷设备输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
步骤2-7：构建变量非负及整数约束，能源供应和转化设备出力应为非负数，设备数量应为非负整数，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000151
nWT/nPV/nMT/nEH/nEC≥0且为整数
步骤3、基于粒子群算法求解步骤1的年值成本最小化的优化模型，输出目标值和最优解，得到园区多能源主体综合配比；
所述步骤1的年值成本最小化的优化模型为混合整数规划模型，可利用粒子群算法进行求解，其具体处理流程如图3所示。
所述步骤3包括如下具体步骤：
步骤3-1：设置粒子群初始速度和位置，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000152
Figure BDA0001670695920000153
式中，n为群体规模，d为搜索空间，
Figure BDA00016706959200001518
为粒子i初始位置，
Figure BDA00016706959200001519
为粒子i初始速度；
步骤3-2：计算粒子i适应度，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000161
式中，
Figure BDA0001670695920000164
为粒子i在第k次迭代的适应度；f(x)为粒子适应度函数；
Figure BDA0001670695920000165
为粒子i在第k次迭代的位置；
步骤3-3：计算粒子i个体极值和个体极值位置，个体极值为粒子i在第k次迭代及以前的最大适应度，个体极值位置为个体极值所在位置，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000162
xPbest,i＝f-1(pPbest,i)
式中，pPbest,i为粒子i个体极值；Max()为最大化函数；xPbest,i为粒子i个体极值位置；f-1(x)为粒子适应度反函数。
步骤3-4：计算全局极值和全局极值位置，全局极值为粒子群内所有粒子在第k次迭代及以前的最大适应度，全局极值位置为全局极值所在位置，其计算公式如下：
pGbest＝Max(pPbest,1,pPbest,2,...,pPbest,n)
xGbest＝f-1(pGbest)
式中，pGbest为全局极值；xGbest为全局极值位置；
步骤3-5：判断是否满足迭代次数达到最大迭代次数或者全局极值满足最小界限的收敛条件，若满足收敛条件，则转至步骤3-7；如不满足收敛条件，则转至步骤3-6，其计算公式如下：
k≤T
Figure BDA0001670695920000163
式中，T为最大迭代次数；Δp为全局极值最小界限；
步骤3-6：更新粒子i位置和速度，更新后返回步骤2-2且迭代次数k加1，其计算公式如下：
Figure BDA0001670695920000171
Figure BDA0001670695920000172
式中，
Figure BDA0001670695920000173
为粒子i在第k+1次迭代的第l维速度；ω为惯性权重；
Figure BDA0001670695920000174
为粒子i在第k次迭代的第l维速度；c1为学习因子1；r1为范围为[0,1]的随机数1；c2为学习因子2；r2为范围为[0,1]的随机数2；xPhest,i,l为粒子i个体极值的第l维位置；
Figure BDA0001670695920000175
为粒子i在第k次迭代的第l维位置；xGhest,l为全局极值的第l维位置；
Figure BDA0001670695920000176
为粒子i在第k+1次迭代的第l维位置。
步骤3-7：输出目标函数最小值pGbest及模型最优解xGbest。
需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (3)

1.一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、以年值成本最小化为园区多能源主体综合配比优化目标，综合考虑园区多能源主体供应和转化设备的年折旧及运行维护成本、外购电成本和外购天然气成本，分别计算各类型成本，构建年值成本最小化的优化模型目标函数；
步骤2、综合考虑园区投资约束、园区能源自平衡约束、多能源主体负荷平衡约束、园区外部能源输入约束、多能源主体供应和转化设备出力及爬坡约束和变量非负及整数约束，构建优化模型约束条件；
步骤3、基于粒子群算法求解步骤1的年值成本最小化的优化模型，输出目标值和最优解，得到园区多能源主体综合配比；
所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1-1：计算多能源主体供应和转化设备的年折旧成本，计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000011
式中，ADC为多能源主体供应和转化设备的年折旧成本(万元/年)；ADCi为设备i的年折旧成本(万元/年/台)；ni为设备i的数量(台)；
Ii为设备i的初始投资成本(万元/台)；(A/P,i0,mi)为以i0为折现率，设备i的使用寿命mi为时间周期的等额分付资本回收系数(1/年)；εi为设备i的残值率(％)；
步骤1-2：计算多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本，计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000012
式中，AOC为多能源主体供应和转化设备的年运行维护成本(万元/年)；AOCi为设备i的年运行维护成本(万元/年)；γi为设备i年运行维护成本费率(％)；
步骤1-3：计算园区年外购电成本，计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000021
式中，ACe为外购电成本(万元/年)；
Figure FDA0003364301220000022
为供热季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；Δt为单位时间间隔；NHS为一年中供热季典型日的天数(天)；
Figure FDA0003364301220000023
为供冷季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NCS为一年中供冷季典型日的天数(天)；
Figure FDA0003364301220000024
为过渡季典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；NTS为一年中过渡季典型日的天数(天)；pe为外购电电价(元/千瓦时)；
步骤1-4：计算园区年外天然气成本，计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000025
式中，ACNG为外购天然气成本(万元/年)；
Figure FDA0003364301220000026
为供热季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure FDA0003364301220000027
为供冷季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure FDA0003364301220000028
为过渡季典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；pNG为外购天然气气价(元/立方米)；
步骤1-5：构建优化模型目标函数，计算公式如下：
TAC＝ADC+AOC+ACe+ACNG
f＝Min(TAC)
式中，TAC为总年值成本(万元/年)；Min()为最小化函数；f是为优化模型目标函数。
2.根据权利要求1所述的一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2-1：构建园区投资约束，各种能源供应和转化设备的初始投资成本应小于一定资金规模，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000031
式中，BMax为初始投资最大资金规模(万元)；
步骤2-2：构建园区能源自平衡约束，在保障运行安全可靠性的前提下，园区应当能够实现冷、热、电多种能源供需自我平衡运行，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000032
Figure FDA0003364301220000033
Figure FDA0003364301220000034
式中，
Figure FDA0003364301220000035
为风电机组的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为风电机组的数量(台)；
Figure FDA0003364301220000036
为光伏机组的输出电功率上限(万千瓦)；nPV为光伏机组的数量(台)；
Figure FDA0003364301220000037
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率上限(万千瓦)；nWT为天然气冷-热-电三联供系统的数量(台)；
Figure FDA0003364301220000038
为年度最大电负荷(万千瓦)；λL为电能安全系数(％)；
Figure FDA0003364301220000039
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率上限(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000310
为电制热设备的输出热功率上限(万千瓦)；nEH为电制热设备的数量(台)；
Figure FDA00033643012200000311
为年度最大热负荷(万千瓦)；λH为热能安全系数(％)；
Figure FDA00033643012200000312
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率上限(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000313
为电制热设备的输出冷功率上限(万千瓦)；nEC为电制冷设备的数量(台)；
Figure FDA00033643012200000314
为年度最大冷负荷(万千瓦)；λC为冷能安全系数(％)；
步骤2-3：构建多能源主体负荷平衡约束，基于供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日的综合用能场景，园区内部冷、热、电多能源主体负荷应当实现实时平衡，其计算公式如下：
Figure FDA00033643012200000315
Figure FDA00033643012200000316
Figure FDA0003364301220000041
式中，s为典型日类型，包括供热季典型日、供冷季典型日和过渡季典型日三种；
Figure FDA0003364301220000042
为典型日时段t的外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000043
为典型日时段t风电机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000044
为典型日时段t光伏机组的输出电功率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000045
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000046
为典型日时段t的电负荷(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000047
为典型日时段t电制热设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000048
为典型日时段t电制冷设备的输入电动率(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000049
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000410
为典型日时段t电制热设备的输出热动率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000411
为典型日时段t的热负荷(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000412
为典型日时段t天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000413
为典型日时段t电制冷设备的输出冷动率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000414
为典型日时段t的冷负荷(万千瓦)；
步骤2-4：构建园区外部能源输入约束，园区与外部电网的交换电能功率以及输入园区的天然气量应当维持在一定的范围内，其计算公式如下：
Figure FDA00033643012200000415
Figure FDA00033643012200000416
式中，
Figure FDA00033643012200000417
为典型日时段t外部电网的输入电功率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000418
为典型日时段t外部天然气的输入量(立方米)；
Figure FDA00033643012200000419
为与外部电网的最小交换电能功率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000420
为与外部电网的最大交换电能功率(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000421
为输入园区的最大天然气量(立方米)；
步骤2-5：构建多能源主体供应和转化设备出力约束，能源供应和转化设备出力应当在上下限范围之内，其计算公式如下：
Figure FDA00033643012200000422
Figure FDA00033643012200000423
Figure FDA00033643012200000424
Figure FDA00033643012200000425
Figure FDA0003364301220000051
Figure FDA0003364301220000052
Figure FDA0003364301220000053
式中，
Figure FDA0003364301220000054
为天然气冷-热-电三联供系统的输出电功率下限(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000055
为天然气冷-热-电三联供系统的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000056
为电制热设备的输出热功率下限(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000057
为天然气冷-热-电三联供系统的输出冷功率下限(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000058
为电制热设备的输出冷功率下限(万千瓦)；
步骤2-6：构建多能源主体供应和转化设备爬坡约束，能源供应和转化设备出力调节能力应当在一定范围之内，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000059
Figure FDA00033643012200000510
Figure FDA00033643012200000511
Figure FDA00033643012200000512
Figure FDA00033643012200000513
Figure FDA00033643012200000514
Figure FDA00033643012200000515
式中，
Figure FDA00033643012200000516
为风电机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000517
为风电机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000518
为光伏机组输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000519
为光伏机组输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000520
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000521
为天然气冷-热-电三联供系统输出电功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000522
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000523
为天然气冷-热-电三联供系统输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000524
为电制热设备输出热功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000525
为电制热设备输出热功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA00033643012200000526
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000061
为天然气冷-热-电三联供系统输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000062
为电制冷设备输出冷功率的上爬坡能力(万千瓦)；
Figure FDA0003364301220000063
为电制冷设备输出冷功率的下爬坡能力(万千瓦)；
步骤2-7：构建变量非负及整数约束，能源供应和转化设备出力应为非负数，设备数量应为非负整数，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000064
nWT/nPV/nMT/nEH/nEC≥0且为整数。
3.根据权利要求1所述的一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法，其特征在于：所述步骤3包括如下具体步骤：
步骤3-1：设置粒子群初始速度和位置，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000065
Figure FDA0003364301220000066
式中，n为群体规模，d为搜索空间，
Figure FDA0003364301220000067
为粒子i初始位置，
Figure FDA0003364301220000068
为粒子i初始速度；
步骤3-2：计算粒子i适应度，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000069
式中，
Figure FDA00033643012200000610
为粒子i在第k次迭代的适应度；f(x)为粒子适应度函数；
Figure FDA00033643012200000611
为粒子i在第k次迭代的位置；
步骤3-3：计算粒子i个体极值和个体极值位置，个体极值为粒子i在第k次迭代及以前的最大适应度，个体极值位置为个体极值所在位置，其计算公式如下：
Figure FDA00033643012200000612
xPbest,i＝f-1(pPbest,i)
式中，pPbest,i为粒子i个体极值；Max()为最大化函数；xPbest,i为粒子i个体极值位置；f-1(x)为粒子适应度反函数；
步骤3-4：计算全局极值和全局极值位置，全局极值为粒子群内所有粒子在第k次迭代及以前的最大适应度，全局极值位置为全局极值所在位置，其计算公式如下：
pGbest＝Max(pPbest,1,pPbest,2,...,pPbest,n)
xGbest＝f-1(pGbest)
式中，pGbest为全局极值；xGbest为全局极值位置；
步骤3-5：判断是否满足迭代次数达到最大迭代次数或者全局极值满足最小界限的收敛条件，若满足收敛条件，则转至步骤3-7；如不满足收敛条件，则转至步骤3-6，其计算公式如下：
k≤T
Figure FDA0003364301220000071
式中，T为最大迭代次数；Δp为全局极值最小界限；
步骤3-6：更新粒子i位置和速度，更新后返回步骤2-2且迭代次数k加1，其计算公式如下：
Figure FDA0003364301220000072
Figure FDA0003364301220000073
式中，
Figure FDA0003364301220000074
为粒子i在第k+1次迭代的第l维速度；ω为惯性权重；
Figure FDA0003364301220000075
为粒子i在第k次迭代的第l维速度；c1为学习因子1；r1为范围为[0,1]的随机数1；c2为学习因子2；r2为范围为[0,1]的随机数2；xPhest,i,l为粒子i个体极值的第l维位置；
Figure FDA0003364301220000076
为粒子i在第k次迭代的第l维位置；xGhest,l为全局极值的第l维位置；
Figure FDA0003364301220000077
为粒子i在第k+1次迭代的第l维位置；
步骤3-7：输出目标函数最小值pGbest及模型最优解xGbest。
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