CN109034508B - 考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法 - Google Patents

考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法 Download PDF

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CN109034508B CN201811214207.3A CN201811214207A CN109034508B CN 109034508 B CN109034508 B CN 109034508B CN 201811214207 A CN201811214207 A CN 201811214207A CN 109034508 B CN109034508 B CN 109034508B
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Abstract

本发明专利公开了一种考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，通过建立综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数及约束条件，再建立综合能源系统净电负荷不确定集及室外温度不确定集，采用对偶方法将鲁棒优化调度模型转化为单层优化问题并求解，充分考虑了净电负荷及热负荷双重不确定因素对综合能源系统运行的影响，较为全面的考虑综合能源系统中的不确定性因素，保证综合能源系统的安全稳定运行。

Description

考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法
所属领域
本发明属于综合能源系统领域，具体涉及一种考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法。
背景技术
综合能源系统集成了电、气、冷、热等多种能量，通过能量间的灵活转换与梯级利用大大提高了系统能源效率与环保性，是构建未来绿色、环保、高效、可持续的能源系统的关键。为了有效实现综合能源系统的能效与环保特性，科学合理的运行策略是不可或缺的技术。
综合能源系统运行优化中存在大量的不确定性因素，传统的运行优化方法通常只考虑电负荷及可再生能源的不确定性，对热负荷的不确定性通常不予考虑或仅予以简单的考虑，因此无法较为全面的考虑综合能源系统中的不确定性因素，给系统运行的稳定性与经济性带来不利影响。
发明内容
本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，克服电、热双重不确定性因素对综合能源系统运行优化的不利影响，保证综合能源系统的安全稳定运行。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，包括以下步骤：
S1，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数；
S2，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型约束条件；
S3，建立综合能源系统净电负荷不确定集及室外温度不确定集；
S4，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型并求解。
作为本发明的一种改进，所述步骤S1中建立的综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数为：
Figure BDA0001833136800000021
其中，x为决策变量；t为调度时段；T为调度时段集合；
Figure BDA0001833136800000022
为t时段净负荷值；
Figure BDA0001833136800000023
为t时段室外温度值；U为净电负荷不确定集；W为室外温度不确定集；cgas为天然气价格；
Figure BDA0001833136800000024
为t时段燃气轮机输出电功率；
Figure BDA0001833136800000025
为t时段燃气锅炉输出热功率；ηgt为燃气轮机发电效率；ηgb为燃气锅炉效率。
作为本发明的一种改进，所述步骤S2进一步包括：
S21，建立综合能源系统设备运行约束条件；
S22，建立综合能源系统能量平衡约束；
S23，建立综合能源系统热负荷约束条件。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S21建立的综合能源系统设备运行约束条件包括燃气轮机运行约束条件、燃气锅炉运行约束条件、余热回收装置运行约束条件、换热装置运行约束条件以及储能装置运行约束条件，
所述燃气轮机运行约束条件为：
Figure BDA0001833136800000026
其中，
Figure BDA0001833136800000027
为燃气轮机运行状态二进制变量；
Figure BDA0001833136800000028
P gt分别为燃气轮机最大容量与最小运行功率；
所述燃气锅炉、余热回收装置和换热装置运行约束条件为：
Figure BDA0001833136800000029
其中，
Figure BDA00018331368000000210
为燃气锅炉最大容量；
Figure BDA00018331368000000211
为余热回收装置最大容量；
Figure BDA00018331368000000212
为t时段余热回收装置输出热功率；
Figure BDA00018331368000000213
为换热装置最大容量；
Figure BDA00018331368000000214
为t时段换热装置输出热功率；
所述储能装置中蓄电池约束条件为：
Figure BDA0001833136800000031
其中，
Figure BDA0001833136800000032
分别为蓄电池充放电功率；
Figure BDA0001833136800000033
分别为蓄电池最大充放电功率；
Figure BDA0001833136800000034
分别为蓄电池充放电状态；
Figure BDA0001833136800000035
为第td时段蓄电池的能量；σbt为蓄电池能量损耗率；ηbt,chr、ηbt,dis分别为蓄电池的充放电效率。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S22所建立的综合能源系统能量平衡约束包括燃气轮机热电平衡约束、系统电功率平衡约束以及系统热功率平衡约束：
所述燃气轮机热电平衡约束为：
Figure BDA0001833136800000036
其中，
Figure BDA0001833136800000037
为燃气轮机t时段输出热功率；α为燃气轮机热电比；
所述系统电功率平衡约束为：
Figure BDA0001833136800000038
其中，
Figure BDA0001833136800000039
为净电负荷功率；
所述系统热功率平衡约束为：
Figure BDA00018331368000000310
其中，ηhr、ηhe分别为余热回收装置和换热装置效率；
Figure BDA00018331368000000311
为热负荷功率。
作为本发明的另一种改进，所述步骤S23建立的综合能源系统热负荷约束条件为：
Figure BDA00018331368000000312
其中，
Figure BDA0001833136800000041
分别为t和t+1时段建筑物室内温度；△t为调度指令时间间隔；Rs为建筑物热阻；Cair为建筑物室内空气热容；
Figure BDA0001833136800000042
为室外温度；
Figure BDA0001833136800000043
τ in分别为建筑物室内温度最大值与最小值；τin,0为建筑物室内温度初始值。
作为本发明的另一种改进，所述步骤S3中建立的综合能源系统净电负荷不确定集为：
Figure BDA0001833136800000044
其中，
Figure BDA0001833136800000045
分别为t时段净电负荷预测值与预测偏差；Γu为净电负荷预测不确定度；
所述步骤S3中建立的综合能源系统室外温度不确定集为：
Figure BDA0001833136800000046
其中，
Figure BDA0001833136800000047
分别为t时段室外温度预测值与预测偏差；Γw为室外温度预测不确定度。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S4进一步包括：
S41，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型；
S42，求解所建立的鲁棒优化调度模型。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S41建立的综合能源鲁棒优化调度模型为：
Figure BDA0001833136800000048
s.t.Ax≤B
Cx＝D
Figure BDA0001833136800000049
Figure BDA00018331368000000410
其中，x为外层优化变量，包括
Figure BDA00018331368000000411
等；内层优化变量为
Figure BDA00018331368000000412
与现有技术相比，本发明专利提出了一种考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，本质上综合能源系统中热负荷不确定性是由室外温度不确定性引起的，因此本方法中通过对室外温度的不确定性建模，来反映热负荷的不确定性，通过建立了热负荷与室外温度的约束关系，通过对室外温度不确定性的刻画来反映热负荷的不确定性，从根本上揭示了综合能源系统中热负荷不确定性的源头。本方法可克服电、热双重不确定性因素对综合能源系统运行优化的不利影响，较为全面的考虑综合能源系统中的不确定性因素，保证综合能源系统的安全稳定运行。
附图说明
图1是本发明综合能源系统鲁棒优化方法流程图；
图2是本发明建筑物热力学模型；
图3是本发明实施例2中综合能源系统结构图；
图4是本发明实施例2优化结果中净电负荷及室外温度预测值及其最坏场景示意图。
具体实施方式
以下将结合附图和实施例，对本发明进行较为详细的说明。
实施例1
一种考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数：
所建立的综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数为：
Figure BDA0001833136800000051
其中，t为调度时段；T为调度时段集合；
Figure BDA0001833136800000052
为t时段净负荷值；
Figure BDA0001833136800000053
为t时段室外温度值；cgas为天然气价格；
Figure BDA0001833136800000054
为t时段燃气轮机输出电功率；
Figure BDA0001833136800000055
为t时段燃气锅炉输出热功率；ηgt为燃气轮机发电效率；ηgb为燃气锅炉效率。
本质上综合能源系统中热负荷不确定性是由室外温度不确定性引起的，因此本方法中通过对室外温度的不确定性建模，来反映热负荷的不确定性。
S2，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型约束条件，所述步骤进一步包括：
S21，建立综合能源系统设备运行约束条件：
所建立的综合能源系统设备运行约束条件包括燃气轮机运行约束条件、燃气锅炉运行约束条件、余热回收装置运行约束条件、换热装置运行约束条件、以及储能装置运行约束条件。
所述燃气轮机运行约束条件为：
Figure BDA0001833136800000061
其中，
Figure BDA0001833136800000062
为燃气轮机运行状态二进制变量；
Figure BDA0001833136800000063
P gt分别为燃气轮机最大容量与最小运行功率。
所述燃气锅炉、余热回收装置和换热装置运行约束条件为：
Figure BDA0001833136800000064
其中，
Figure BDA0001833136800000065
为燃气锅炉最大容量；
Figure BDA0001833136800000066
为余热回收装置最大容量；
Figure BDA0001833136800000067
为t时段余热回收装置输出热功率；
Figure BDA0001833136800000068
为换热装置最大容量；
Figure BDA0001833136800000069
为t时段换热装置输出热功率。
所述储能装置中蓄电池约束条件为：
Figure BDA00018331368000000610
其中，
Figure BDA0001833136800000071
分别为蓄电池充放电功率；
Figure BDA0001833136800000072
分别为蓄电池最大充放电功率；
Figure BDA0001833136800000073
分别为蓄电池充放电状态；
Figure BDA0001833136800000074
为第td时段蓄电池的能量；σbt为蓄电池能量损耗率；ηbt,chr、ηbt,dis分别为蓄电池的充放电效率。
S22，建立综合能源系统能量平衡约束：
所建立的综合能源系统能量平衡约束包括燃气轮机热电平衡约束、系统电功率平衡约束以及系统热功率平衡约束。
所述燃气轮机热电平衡约束为：
Figure BDA0001833136800000075
其中，
Figure BDA0001833136800000076
为燃气轮机t时段输出热功率；α为燃气轮机热电比。
所述系统电功率平衡约束为：
Figure BDA0001833136800000077
其中，
Figure BDA0001833136800000078
为净电负荷功率。
所述系统热功率平衡约束为：
Figure BDA0001833136800000079
其中，ηhr、ηhe分别为余热回收装置和换热装置效率；
Figure BDA00018331368000000710
为热负荷功率。
S23，建立综合能源系统热负荷约束条件：
综合能源系统热负荷热力学模型如图2所示，所建立的综合能源系统热负荷约束条件为：
Figure BDA00018331368000000711
其中，
Figure BDA00018331368000000712
分别为t和t+1时段建筑物室内温度；△t为调度指令时间间隔；Rs为建筑物热阻；Cair为建筑物室内空气热容；
Figure BDA00018331368000000713
为室外温度；
Figure BDA00018331368000000714
τ in分别为建筑物室内温度最大值与最小值；τin,0为建筑物室内温度初始值。
S3，建立综合能源系统净电负荷不确定集及室外温度不确定集：
所建立的综合能源系统净电负荷不确定集为：
Figure BDA0001833136800000081
其中，
Figure BDA0001833136800000082
分别为t时段净电负荷预测值与预测偏差；Γu为净电负荷预测不确定度。
所建立的综合能源系统室外温度不确定集为：
Figure BDA0001833136800000083
其中，
Figure BDA0001833136800000084
分别为t时段室外温度预测值与预测偏差；Γw为室外温度预测不确定度。
S4，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型并求解，所述步骤进一步包括：
S41，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型：
所建立的综合能源鲁棒优化调度模型具有如下形式：
Figure BDA0001833136800000085
s.t.Ax≤B
Cx＝D
Figure BDA0001833136800000086
Figure BDA0001833136800000087
其中，x为外层优化变量，包括
Figure BDA0001833136800000088
等；内层优化变量为
Figure BDA0001833136800000089
S42，求解所建立的鲁棒优化调度模型，获取综合能源系统运行成本、各设备出力计划、以及系统净电负荷和室外温度最坏场景。
实施例2
如图3所示，该综合能源系统包含1台5MW的燃气轮机，1台5MW燃气锅炉，容量为1.5MW的风机，1MWh的蓄电池和5MWh的储热罐。热网包含6个节点，其中节点1连接CHP系统，节点4、5和6分别连接热负荷。运行优化周期为24h。净电负荷预测不确定度和室外温度预测不确定度均取12，预测偏差均取0.1。分别设置4个场景，分别为不考虑不确定性场景、仅考虑净电负荷不确定性、仅考虑室外温度不确定性、以及同时考虑净电负荷和室外温度不确定性。4个场景下的运行成本如表1所示：
表1系统运行成本
Figure BDA0001833136800000091
上述运行成本可见，场景2比场景1成本增加了3.6％，场景3比场景1成本增加了4.1％，场景4比场景1成本增加了7.4％。由此可见，室外温度不确定性给系统运行经济性带来的影响与净电负荷的不确定性相当，其中场景4中净电负荷及室外温度预测值及其相应的最坏场景分别如图4(a)、(b)所示。
因而本方法中通过对室外温度的不确定性建模，来反映热负荷的不确定性，通过建立了热负荷与室外温度的约束关系，通过对室外温度不确定性的刻画来反映热负荷的不确定性，从根本上揭示了综合能源系统中热负荷不确定性的源头。本方法可克服电、热双重不确定性因素对综合能源系统运行优化的不利影响，较为全面的考虑综合能源系统中的不确定性因素，保证综合能源系统的安全稳定运行。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实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同物界定。

Claims (8)

1.考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型目标函数，该目标函数为：
Figure FDA0002967027830000011
其中，x为决策变量；t为调度时段；T为调度时段集合；
Figure FDA0002967027830000012
为t时段净负荷值；
Figure FDA0002967027830000013
为t时段室外温度值；U为净电负荷不确定集；W为室外温度不确定集；cgas为天然气价格；
Figure FDA0002967027830000014
为t时段燃气轮机输出电功率；
Figure FDA0002967027830000015
为t时段燃气锅炉输出热功率；ηgt为燃气轮机发电效率；ηgb为燃气锅炉效率；
S2，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型约束条件，所述约束条件至少包括综合能源系统热负荷约束条件；
S3，建立综合能源系统净电负荷不确定集及室外温度不确定集；
S4，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型并求解。
2.如权利要求1所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S2进一步包括：
S21，建立综合能源系统设备运行约束条件；
S22，建立综合能源系统能量平衡约束；
S23，建立综合能源系统热负荷约束条件。
3.如权利要求2所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S21建立的综合能源系统设备运行约束条件包括燃气轮机运行约束条件、燃气锅炉运行约束条件、余热回收装置运行约束条件、换热装置运行约束条件以及储能装置运行约束条件，
所述燃气轮机运行约束条件为：
Figure FDA0002967027830000016
其中，
Figure FDA0002967027830000017
为燃气轮机运行状态二进制变量；
Figure FDA0002967027830000018
Pgt分别为燃气轮机最大容量与最小运行功率；
所述燃气锅炉、余热回收装置和换热装置运行约束条件为：
Figure FDA0002967027830000021
其中，
Figure FDA0002967027830000022
为燃气锅炉最大容量；
Figure FDA0002967027830000023
为余热回收装置最大容量；
Figure FDA0002967027830000024
为t时段余热回收装置输出热功率；
Figure FDA0002967027830000025
为换热装置最大容量；
Figure FDA0002967027830000026
为t时段换热装置输出热功率；
所述储能装置中蓄电池约束条件为：
Figure FDA0002967027830000027
其中，
Figure FDA0002967027830000028
分别为蓄电池充放电功率；
Figure FDA0002967027830000029
分别为蓄电池最大充放电功率；
Figure FDA00029670278300000210
分别为蓄电池充放电状态；
Figure FDA00029670278300000211
为第td时段蓄电池的能量；σbt为蓄电池能量损耗率；ηbt,chr、ηbt,dis分别为蓄电池的充放电效率。
4.如权利要求3所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S22所建立的综合能源系统能量平衡约束包括燃气轮机热电平衡约束、系统电功率平衡约束以及系统热功率平衡约束：
所述燃气轮机热电平衡约束为：
Figure FDA00029670278300000212
其中，
Figure FDA00029670278300000213
为燃气轮机t时段输出热功率；α为燃气轮机热电比；
所述系统电功率平衡约束为：
Figure FDA00029670278300000214
其中，
Figure FDA00029670278300000215
为净电负荷功率；
所述系统热功率平衡约束为：
Figure FDA0002967027830000031
其中，ηhr、ηhe分别为余热回收装置和换热装置效率；
Figure FDA0002967027830000032
为热负荷功率。
5.如权利要求2或3或4所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S23建立的综合能源系统热负荷约束条件为：
Figure FDA0002967027830000033
其中，
Figure FDA0002967027830000034
分别为t和t+1时段建筑物室内温度；Δt为调度指令时间间隔；Rs为建筑物热阻；Cair为建筑物室内空气热容；
Figure FDA0002967027830000035
为室外温度；
Figure FDA0002967027830000036
τ in分别为建筑物室内温度最大值与最小值；τin,0为建筑物室内温度初始值。
6.如权利要求5所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S3中建立的综合能源系统净电负荷不确定集为：
Figure FDA0002967027830000037
其中，
Figure FDA0002967027830000038
分别为t时段净电负荷预测值与预测偏差；Γu为净电负荷预测不确定度；
所述步骤S3中建立的综合能源系统室外温度不确定集为：
Figure FDA0002967027830000039
其中，
Figure FDA00029670278300000310
分别为t时段室外温度预测值与预测偏差；Γw为室外温度预测不确定度。
7.如权利要求1或6所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S4进一步包括：
S41，建立综合能源系统鲁棒优化调度模型；
S42，求解所建立的鲁棒优化调度模型。
8.如权利要求7所述的考虑电热双重不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S41建立的综合能源鲁棒优化调度模型为：
Figure FDA0002967027830000041
s.t.Ax≤B
Cx＝D
Figure FDA0002967027830000042
Figure FDA0002967027830000043
其中，x为外层优化变量，包括
Figure FDA0002967027830000044
等；内层优化变量为
Figure FDA0002967027830000045
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727158B (zh) * 2019-01-25 2020-12-18 燕山大学 一种基于改进弱鲁棒优化的电热综合能源系统调度方法
CN110460040B (zh) * 2019-07-15 2023-04-07 天津大学 一种考虑智能建筑热平衡特性的微电网运行调度方法
CN110488610B (zh) * 2019-09-04 2022-05-10 东南大学 一种基于鲁棒模糊预测控制的微型燃气轮机热电联供系统热负荷控制方法
CN111046318B (zh) * 2019-11-08 2023-03-24 合肥工业大学 多能量枢纽负荷优化调度方法
CN111222694A (zh) * 2019-12-31 2020-06-02 新奥数能科技有限公司 考虑负荷预测不确定性的综合能源系统优化方法和装置
CN114841574B (zh) * 2022-05-09 2024-05-03 东南大学 一种考虑不确定性的综合能源系统电热负荷联合恢复方法
CN115600761B (zh) * 2022-11-09 2023-05-02 山东大学 考虑不确定性因素的综合能源生产单元自调度方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106127389A (zh) * 2016-06-24 2016-11-16 河海大学 一种虚拟电厂热电联合调度鲁棒优化模型
CN106329523A (zh) * 2016-11-19 2017-01-11 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化建模方法
CN107979111A (zh) * 2017-07-21 2018-05-01 天津大学 一种基于两阶段鲁棒优化的微电网能量管理方法
CN108491977A (zh) * 2018-03-29 2018-09-04 华南理工大学 一种微能源网的弱鲁棒优化调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106127389A (zh) * 2016-06-24 2016-11-16 河海大学 一种虚拟电厂热电联合调度鲁棒优化模型
CN106329523A (zh) * 2016-11-19 2017-01-11 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化建模方法
CN107979111A (zh) * 2017-07-21 2018-05-01 天津大学 一种基于两阶段鲁棒优化的微电网能量管理方法
CN108491977A (zh) * 2018-03-29 2018-09-04 华南理工大学 一种微能源网的弱鲁棒优化调度方法

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