CN109345030A - 多微网的综合能源系统热电能流分布式优化方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，在确定多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则后，再建立各微能源网的总体运行成本函数，最后再利用ADMM算法对各总运行成本函数进行分布式求解。因此，相比于现有技术中对多微能源网的综合能源系统采用集中式优化而建立统一的优化模型而言，采用本方案，能对多微能源网中的各个微能源网均建立对应的优化模型并对该优化模型进行分布式求解，从而能对各个微能源网的热电能流均进行优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。此外，本发明还公开了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，效果如上。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源领域，特别涉及一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法和装置。
背景技术
由于以传统化石能源为核心的能源消费体系给地球环境造成了日益严重且无法逆转的破坏，在此背景下，综合能源系统打破了在传统分产系统中仅能依靠单一能源生产的局面，能够完成电、热、气、冷等多种能源的联合供效应，实现对输出能量的多级利用，有效提高综合能源系统的能源利用效率，对于推动能源结构转型有着重要的意义，
多微能源网的综合能源系统热电能流的优化对于整个综合能源系统的安全稳定运行具有至关重要的作用，目前对于多微能源网的综合能源系统的热电能流的优化主要是采用集中式优化方法和集中式求解，集中式优化方法是对于多微能源网的综合能源系统的热电能流建立统一的优化模型，但是由于多微能源网的综合能源系统中的各个微能源网都有各自的利益需求，因此对多微能源网的综合能源系统的热电能流建立统一的优化模型并不能针对各个微能源网进行优化，导致对多微能源网的综合能源系统的热电能流进行优化的优化结果较差，进一步影响多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。
因此，如何对多微能源网的综合能源系统的热电能流进行优化，以保证多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法和装置，对多微能源网的综合能源系统的热电能流进行了优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
第一，本发明实施例提供了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，包括：
获取多微能源网的综合能源系统的组成结构和各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则；
依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据所述能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用；
利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数；
采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果。
优选的，所述多微能源网的综合能源系统的组成结构具体包括：
各所述微能源网中的热电联产装置、热储能装置、用户以及各所述微能源网中的热电联产装置与用户和热储能装置组成的微能源网之间组成的微能源网群。
优选的，各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则具体包括：
当各所述微能源网中的用户的用户侧分布有光伏发电装置，且存在光伏发电装置的输出功率不能满足与所述光伏发电装置对应的用户的用电需求时，由与所述光伏发电装置对应的热电联产装置为所述用户供电且与其他微能源网进行电能共享；
各所述微能源网中的用户的热能需求由各所述微能源网中的热储能装置提供和共享除自身的微能源网外的其他微能源网的热能；
各所述微能源网中的用户均通过能量管理系统进行电能共享和热能共享。
优选的，所述热电联产装置具体为热电联产微燃机组，对应的，所述依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据具体采用下式表示：
其中，Cchp为所述热电联产微燃机组的燃料成本数据，pCH4为燃料的价值数据(价值数据为燃料的价格)，Pechp为所述热电联产微燃机组的发电功率，ηchp为所述热电联产微燃机组的发电效率，LHVNG为所述热电联产微燃机组的燃料低热值。
优选的，所述获取用户的用能效用具体采用下式表示：
un＝αnLn(1+xn+hn)
其中，un为所述用户的用能效用，αn为用能效用参数，xn为所述用户的用电量，hn为所述用户的用热量；
对应的，所述热电功率平衡约束条件具体采用下式表示：
β(Pechp-xn+Ppv)＝Pin
β(Phchp-hn+Htes)＝Hin
其中，Pechp为所述热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为所述储能装置的供热功率，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率，Htes为所述储能装置的储热放热功率，Ppv为光伏出力。
优选的，所述利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数具体采用下式表示：
min h(x)＝Cchp(Phchp,Pechp)-un(xn,hn)+γ(Pin)+γ(Hin)
其中，h(x)为各所述微能源网的总体运行成本，γ为当前微能源网与其他互联微能源网交换电能和热能产生的过网费用，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率，Pechp为所述热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为所述储能装置的供热功率，un为所述用户的用能效用，xn为所述用户的用电量，hn为所述用户的用热量，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率。
优选的，所述采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果包括：
采用所述ADMM算法对所述优化模型进行分布式求解，得到各所述微能源网中用户的交换热功率和交换电功率；
将各所述微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率；
将各所述微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率；
分别计算所述总交换热功率和所述总交换电功率与所述微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率；
将所述平均交换热功率和所述平均交换电功率作为所述优化结果。
第二，本发明实施例提供了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，包括：
包括：
第一获取模块，用于获取多微能源网的综合能源系统的组成结构和各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则；
第二获取模块，用于依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据所述能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用；
建立模块，用于利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数；
求解模块，用于采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果。
优选的，所述求解模块包括：
求解单元，用于采用所述ADMM算法对所述优化模型进行分布式求解，得到各所述微能源网中用户的交换热功率和交换电功率；
第一求和单元，用于将各所述微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率；
第二求和单元，用于将各所述微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率；
计算单元，用于分别计算所述总交换热功率和所述总交换电功率与所述微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率，将所述平均交换热功率和所述平均交换电功率作为所述优化结果。
第三，本发明实施例提供了另一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现以上任一种提到的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法的步骤。
可见，本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，在确定多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则后，再确定各微能源网中热电联产微燃机组的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件，最后利用各微能源网中的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件建立各微能源网的总体运行成本函数，最后再利用ADMM算法对各总运行成本函数进行分布式求解，得到多微能源网的综合能源系统的优化结果。因此，相比于现有技术中对多微能源网的综合能源系统采用集中式优化而建立统一的优化模型而言，采用本方案，能对多微能源网中的各个微能源网均建立对应的优化模型并对该优化模型进行分布式求解，从而能对各个微能源网的热电能流均进行优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。此外，本发明实施例还公开了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，效果如上。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置结构示意图；
图3为本发明实施例公开的另一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法和装置，对多微能源网的综合能源系统的热电能流进行了优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。
请参见图1，图1为本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法流程示意图，该方法包括：
S101、获取多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则。
具体的，本实施例中，确定多微能源网的综合能源系统的组成结构即确定多微能源网的综合能源系统的参与主体，多微能源网中主要包括热电联产装置(CHP)、用户(可以为光伏用户)以及热储能装置(TES)等等，通过将邻近的热电联产装置和用户组成的微能源网互联构成的微能源网群，在有效提高发生故障时微能源网的运行稳定性和安全可靠性的同时，还能在相邻用户群之间实现热电融通，利用微能源网群间的发电、供热资源互补以最小化综合能源系统的运行成本。
由于热电联产装置、用户和热储能装置是多微能源网的综合能源系统的主要组成，因此，作为优选的实施例，步骤S101中多微能源网的综合能源系统的组成结构具体包括：
各微能源网中的热电联产装置、热储能装置、用户以及各微能源网中的热电联产装置与用户和热储能装置组成的微能源网之间组成的微能源网群。
在确定多微能源网的综合能源系统的组成结构之后，需要了解多微能源网的综合能源系统中的热电能流的流动趋势和机制，从而了解多微能源网的综合能源系统的内部能量流动信息。在综合能源系统中，各微能源网同时拥有热电联产装置(热电联产微燃机组)和热储能装置，承担起综合能源系统电能和热能的能源供应，微能源网中的各用户具有一定比例的可控负荷，具备需求响应能力，用户侧分布式可再生能源发电单元多以光伏发电为主(也可以为其他形式的发电)，因此，在用户侧一般装有光伏发电装置。所有的微能源网用户通过运行商实现综合能源系统内部各微能源网用户之间的信息交互以及能量共享。运行商侧通常装有能量管理系统，用于决策每个调度周期内热电联产装置的发电量、供热量以及储能装置的储热、放热功率，用户的用电量、耗热量以及与其他互联微能源网的电热交换量、实现综合能源系统的优化调度。
在综合能源系统供电方面，各用户都优先考虑最大化消纳自身光伏发电装置的光伏发电量。当用户侧的光伏发电装置的光伏发电量不足或者光伏发电装置的输出功率不存在时，则由热电联产装置进行电力供应，由于热电联产装置供电以及用户侧光伏发电装置自身的光伏功率消纳过程中造成的不平衡功率，通过与其他互联微能源网进行电量共享得到协调解决，确保用户的用电需求。在供热方面，用户的热能需求通过热电联产装置协同热储能装置以及与其他微能源网的能量共享实现。
对应的，步骤S101中的各微能源网中的热电能流的能量流动规则具体包括：
各微能源网中的用户的用户侧分布有光伏发电装置，当存在光伏发电装置的输出功率不能满足与光伏发电装置对应的用户的用电需求时，由于光伏发电装置对应的热电联产装置为用户供电且与其他微能源网进行电能共享。
各微能源网中的用户的热能需求由各微能源网中的热储能装置提供和共享除自身的微能源网外的其他微能源网的热能。
各微能源网中的用户均通过能量管理系统进行电能共享和热能共享。
S102、依据组成结构获取各微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用。
具体的，本实施例中，对于综合能源系统中的每个微能源网而言，在光伏发电装置、用户热电负荷预测值已知的前提下，热电联产装置和用户群可通过信息交互制定出每个调度周期内的热电联产装置出力和热储能装置的储热、放热功率，并力求综合能源系统运行成本的最小化，从而实现综合能源系统的经济高效运行。其中主要包括热电联产机组的燃料成本数据、热储能装置的容量和用户的用能效用。
由于综合能源系统的总运行成本主要和热电联产装置的燃料成本数据和用户的用能效用有关，因此，作为为本发明优选的实施例，热电联产装置具体为热电联产微燃机组，对应的，确定各微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据具体采用下式表示：
其中，Cchp为热电联产微燃机组的燃料成本数据，pCH4为燃料的价值数据，Pechp为热电联产微燃机组的发电功率，ηchp为热电联产微燃机组的发电效率，LHVNG为热电联产微燃机组的燃料低热值。
下面对本发明实施例中的热储能装置进行介绍，热储能装置在储热和放热过程中通常伴随着热量损失，热储能装置的动态数学模型可以采用下式表示：
上式中，表示的是t时刻储能装置的容量，λ表示的是衰减系数，和分别表示的是t时刻的储热功率和放热功率，ηin和ηdis分别表示的是储热装置的储热热效率和放热效率。
此外，对于用户的用能效用作以下说明：
用户包含一定比例的可平移负荷，所以具备一定的需求响应能力，因此，作为优选的实施例，用户的用能效用具体采用下式表示：
un＝αnLn(1+xn+hn)
其中，un为用户的用能效用，αn为用能效用参数，xn为用户的用电量，hn为用户的用热量。
综合能源系统中的热电功率平衡约束条件可以从微能源网间需要交换的电功率和功率来确定。其中，作为优选的实施例，热电功率平衡约束条件具体采用下式表示：
β(Pechp-xn+Ppv)＝Pin
β(Phchp-hn+Htes)＝Hin
其中，Pechp为热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为储能装置的供热功率，Pin为各微能源网之间的交换电功率，Hin为各微能源网之间的交换热功率，Htes为储能装置的储热放热功率，若储能装置处于储热阶段，则Htes为-Hin，若储能装置处于放热阶段，则Htes为Hdis，Ppv为光伏出力。
具体的，本优选实施例中，该功率平衡约束条件表示的是当各微能源网在每个调度周期内决策出各变量的实际值后，Pin和Hin为各微能源网在优化调度过程中期望与其他互联微能源网交换的电功率和热功率，也可以称为期望交换电功率和热功率。
S103、利用各微能源网中的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件确定各微能源网的总体运行成本函数。
具体的，本实施例中，作为优选的实施例，综合能源系统中的各微能源网的总体运行成本函数具体可以采用下式表示：
min h(x)＝Cchp(Phchp,Pechp)-un(xn,hn)+γ(Pin)+γ(Hin)
其中，h(x)为各微能源网的总体运行成本，γ为当前微能源网与其他互联微能源网交换电能和热能产生的过网费用，Pin为各微能源网之间的交换电功率，Hin为各微能源网之间的交换热功率，Pechp为热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为储能装置的供热功率，un为用户的用能效用，xn为用户的用电量，hn为用户的用热量，Pin为各微能源网之间的交换电功率，Hin为各微能源网之间的交换热功率。
S104、采用ADMM算法对各总体运行成本函数进行分布式求解，得到多微能源网的综合能源系统的优化结果。
具体的，本实施例中，确定出综合能源系统的各微能源网的优化模型后，然后对各个优化模型进行分布式求解，得到各个优化模型的优化结果，本实施例中最终求解的优化结果是求解功率平衡约束条件中的交换热功率和交换电功率。本发明实施例对于各个优化模型的求解将在下一实施例中进行详细说明，在此暂不作说明。
可见，本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，在确定多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则后，再确定各微能源网中热电联产微燃机组的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件，最后利用各微能源网中的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件建立各微能源网的总体运行成本函数，最后再利用ADMM算法对各总运行成本函数进行分布式求解，得到多微能源网的综合能源系统的优化结果。因此，相比于现有技术中对多微能源网的综合能源系统采用集中式优化而建立统一的优化模型而言，采用本方案，能对多微能源网中的各个微能源网均建立对应的优化模型并对该优化模型进行分布式求解，从而能对各个微能源网的热电能流均进行优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。
由于可分离凸函数的ADMM算法能解决带有等式约束和含多变量的目标函数最小化问题，且该算法的形式简单、收敛速度较快、精度较高、通信量少，因此。基于上述实施例，作为优选的实施例，步骤S104具体包括：
采用ADMM算法对优化模型进行分布式求解，得到各微能源网中用户的交换热功率和交换电功率。
将各微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率。
将各微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率。
分别计算总交换热功率和总交换电功率与微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率。
将平均交换热功率和平均交换电功率作为优化结果。
具体的，本实施例中，ADMM算法可以参见现有技术，下面对于利用ADMM算法对本实施例中的总体运行成本函数进行求解的过程进行详细说明：
首先将本发明实施例中国的总体运行成本函数和热电功率平衡约束条件转换为ADMM算法的标准形式，先定义一个新的函数用以下公式表示：
其中，集合Q可以采用下式表示：
Q＝{z∈RM|z1+z2+...+zM＝0}
其中，z为本发明实施例引进的变量，RM指的是变量集，Q为满足变量集和变量等式关系的变量集合。
在引进上述新的函数之后，为了便于求解，本发明实施例经热电功率平衡约束条件中的Pi in和可以采用下式表示：
Pi in＝Pechp,i-(xn,i-Ppv,i),i＝[1,2,....,n]
上式中，Pi in和分别为第i个微能源网的期望交换电功率和期望交换热功率，Pechp,i和Phchp,i分别表示第i个微能源网的热电联产微燃机组的产电功率，和储能装置的供热功率，xn,i和hn,i分别表示第i个微能源网的用户的用电量和用户的用热量，n表示的是微能源网的个数。
经过上述处理后，将总体运行成本函数和热电功率平衡约束条件转变为以下形式：
上式中，hi(xi)表示的是第i个微能源网的总体运行成本函数。
结合ADMM算法迭代计算过程中的标准化形式，该总体运行成本函数的迭代形式可以表示为以下形式：
上式中，k表示的是迭代次数，ρ是给定的惩罚系数，其中，ρ＞0，ui指的是中的等式约束的拉格朗日乘子。
对本发明实施例中的总体运行成本函数进行优化迭代后，在变量z更新迭代的过程中，需要对微能源网之间联络线的电热功率进行集中优化，因此，需要对以上迭代形式进行进一步简化计算，简化计算步骤具体如下：
可以将本发明实施例引进的新的函数等效为下式：
其中，
对于任意一个变量z，可以将式中的变量z更新等效为以下优化函数：
对于该式子中的定值上式中的拉格朗日函数可以表示为下式：
上式中，μ是对应于优化函数中的等式约束的拉格朗日乘子，对于上式的拉格朗日函数而言，由于上式的拉格朗日函数为凸函数，因此，该拉格朗日函数最优解的充要条件可以为以下条件：
和
对于定值是一个标量，因此可以将转换为以下式子：
上式中，表示的是第k次迭代时，第i个微能源网中的用户的用能效用。
联立以上格式，可以得到以下的表达式：
上式中，表示的是第k次迭代中所有微能源网中用户的用能效用的平均值。
对以上表达式可知，z的更新可以表述为以下形式：
由上式可知，简化计算后仅需对变量进行迭代更新，拉格朗日乘子ui的更新也相应由下式进行表示：
进一步，考虑到变量在更新过程中函数的性质，变量更新迭代后的结果可以采用下式表示：
联立以上各式，得到本发明实施例中总体运行成本函数的分布式优化迭代的最终形式具体如下：
其中，上式中，x＝[Pechp,xn,Pin,Phchp,Htes,hn,Hin]。
因此，通过本发明实施例提出的ADMM算法对总体运行成本函数进行分布式优化求解，仅通过数据交互便可以得到各个微能源网用户的和Pi in，并计算出多微能源网的综合能源系统的平均交换电功率和平均交换热功率 从而实现整个综合能源系统的优化运行，保证了综合能源系统的安全稳定运行。对于本发明实施例中的拉格朗日乘子ui可以通过和由各微能源网完成自主更新，因此在一定程度上保证了各微能源网用户的隐私信息，提高了综合能源系统优化调度的安全性、可靠性和高效性。
下面对本发明实施例提供的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置进行介绍，请参见图2，图2为本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置结构示意图，该装置包括：
第一获取模块201，用于获取多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则；
第二获取模块202，用于依据组成结构获取各微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用。
建立模块203，用于利用各微能源网中的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件确定各微能源网的总体运行成本函数；
求解模块204，用于采用ADMM算法对各总体运行成本函数进行分布式求解，得到多微能源网的综合能源系统的优化结果。
基于上述实施例，作为优选的实施例，求解模块204包括：
求解单元，用于采用ADMM算法对优化模型进行分布式求解，得到各微能源网中用户的交换热功率和交换电功率；
第一求和单元，用于将各微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率；
第二求和单元，用于将各微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率；
计算单元，用于分别计算总交换热功率和总交换电功率与微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率，将平均交换热功率和平均交换电功率作为优化结果。
可见，本发明实施例公开的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，在确定多微能源网的综合能源系统的组成结构和各微能源网中的热电能流的能量流动规则后，再确定各微能源网中热电联产微燃机组的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件，最后利用各微能源网中的燃料成本数据、用户的用能效用和热电功率平衡约束条件建立各微能源网的总体运行成本函数，最后再利用ADMM算法对各总运行成本函数进行分布式求解，得到多微能源网的综合能源系统的优化结果。因此，相比于现有技术中对多微能源网的综合能源系统采用集中式优化而建立统一的优化模型而言，采用本方案，能对多微能源网中的各个微能源网均建立对应的优化模型并对该优化模型进行分布式求解，从而能对各个微能源网的热电能流均进行优化，保证了多微能源网的综合能源系统的安全和稳定运行。
请参见图3，图3为本发明实施例提供的另一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置结构示意图，包括：
存储器301，用于存储计算机程序；
处理器302，用于执行存储器中存储的计算机程序以实现以上任一实施例提到的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法的步骤。
本实施例提供的另一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，由于可以通过处理器调用存储器存储的计算机程序，实现如上述任一实施例提供的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法的步骤，所以本优化装置具有同上述多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法同样的实际效果。
以上对本申请所提供的一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法和装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
Claims (10)
1.一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，包括：
获取多微能源网的综合能源系统的组成结构和各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则；
依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据所述能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用；
利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数；
采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果。
2.根据权利要求1所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，所述多微能源网的综合能源系统的组成结构具体包括：
各所述微能源网中的热电联产装置、热储能装置、用户以及各所述微能源网中的热电联产装置与用户和热储能装置组成的微能源网之间组成的微能源网群。
3.根据权利要求2所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则具体包括：
当各所述微能源网中的用户的用户侧分布有光伏发电装置，且存在光伏发电装置的输出功率不能满足与所述光伏发电装置对应的用户的用电需求时，由与所述光伏发电装置对应的热电联产装置为所述用户供电且与其他微能源网进行电能共享；
各所述微能源网中的用户的热能需求由各所述微能源网中的热储能装置提供和共享除自身的微能源网外的其他微能源网的热能；
各所述微能源网中的用户均通过能量管理系统进行电能共享和热能共享。
4.根据权利要求1所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，所述热电联产装置具体为热电联产微燃机组，对应的，所述依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据具体采用下式表示：
其中，Cchp为所述热电联产微燃机组的燃料成本数据，pCH4为燃料的价值数据，Pechp为所述热电联产微燃机组的发电功率，ηchp为所述热电联产微燃机组的发电效率，LHVNG为所述热电联产微燃机组的燃料低热值。
5.根据权利要求4所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，所述获取用户的用能效用具体采用下式表示：
un＝αnLn(1+xn+hn)
其中，un为所述用户的用能效用，αn为用能效用参数，xn为所述用户的用电量，hn为所述用户的用热量；
对应的，所述热电功率平衡约束条件具体采用下式表示：
β(Pechp-xn+Ppv)＝Pin
β(Phchp-hn+Htes)＝Hin
其中，Pechp为所述热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为所述储能装置的供热功率，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率，Htes为所述储能装置的储热放热功率，Ppv为光伏出力。
6.根据权利要求1-5任一项所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，所述利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数具体采用下式表示：
min h(x)＝Cchp(Phchp,Pechp)-un(xn,hn)+γ(Pin)+γ(Hin)
其中，h(x)为各所述微能源网的总体运行成本，γ为当前微能源网与其他互联微能源网交换电能和热能产生的过网费用，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率，Pechp为所述热电联产微燃机组的产电功率，Phchp为所述储能装置的供热功率，un为所述用户的用能效用，xn为所述用户的用电量，hn为所述用户的用热量，Pin为各所述微能源网之间的交换电功率，Hin为各所述微能源网之间的交换热功率。
7.根据权利要求6所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法，其特征在于，所述采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果包括：
采用所述ADMM算法对所述优化模型进行分布式求解，得到各所述微能源网中用户的交换热功率和交换电功率；
将各所述微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率；
将各所述微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率；
分别计算所述总交换热功率和所述总交换电功率与所述微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率；
将所述平均交换热功率和所述平均交换电功率作为所述优化结果。
8.一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于确定多微能源网的综合能源系统的组成结构和各所述微能源网中的热电能流的能量流动规则；
第二获取模块，用于依据所述组成结构获取各所述微能源网中的热电联产装置的燃料成本数据、依据所述能量流动规则获取热电功率平衡约束条件和获取用户的用能效用；
建立模块，用于利用各所述微能源网中的所述燃料成本数据、所述用户的用能效用和所述热电功率平衡约束条件确定各所述微能源网的总体运行成本函数；
求解模块，用于采用ADMM算法对各所述总体运行成本函数进行分布式求解，得到所述多微能源网的综合能源系统的优化结果。
9.根据权利要求8所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，其特征在于，所述求解模块包括：
求解单元，用于采用所述ADMM算法对所述优化模型进行分布式求解，得到各所述微能源网中用户的交换热功率和交换电功率；
第一求和单元，用于将各所述微能源网中的各交换热功率进行加和，得到总交换热功率；
第二求和单元，用于将各所述微能源网中的各交换电功率进行加和，得到总交换电功率；
计算单元，用于分别计算所述总交换热功率和所述总交换电功率与所述微能源网的个数的比值，得到平均交换热功率和平均交换电功率，将所述平均交换热功率和所述平均交换电功率作为所述优化结果。
10.一种多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的多微能源网的综合能源系统热电能流分布式优化方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111598289A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-08-28 | 国网河北省电力有限公司 | 计及lstm光伏出力预测的综合能源系统分散式优化方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012145563A1 (en) * | 2011-04-19 | 2012-10-26 | Viridity Energy, Inc. | Methods, apparatus and systems for managing energy assets |
| CN104730923A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-06-24 | 东南大学 | 基于冷热电三联供的智能电网园区综合能源优化控制方法 |
| CN105552940A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-04 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 基于交替方向乘子算法的分布式全局最优能量管理系统 |
| 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 |
| CN107609684A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-19 | 浙江万克新能源科技有限公司 | 一种基于微电网的综合能源系统经济优化调度方法 |
| CN108564242A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-09-21 | 湖南大学 | 微能源网系统、微能源网配置方法及装置 |
-
2018
- 2018-10-26 CN CN201811257992.0A patent/CN109345030B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012145563A1 (en) * | 2011-04-19 | 2012-10-26 | Viridity Energy, Inc. | Methods, apparatus and systems for managing energy assets |
| CN104730923A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-06-24 | 东南大学 | 基于冷热电三联供的智能电网园区综合能源优化控制方法 |
| CN105552940A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-04 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 基于交替方向乘子算法的分布式全局最优能量管理系统 |
| 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 |
| CN107609684A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-01-19 | 浙江万克新能源科技有限公司 | 一种基于微电网的综合能源系统经济优化调度方法 |
| CN108564242A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-09-21 | 湖南大学 | 微能源网系统、微能源网配置方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘方泽等: "微能源网多能源耦合枢纽的模型搭建与优化", 《电力系统自动化》 * |
| 王杰等: "多主体综合能源系统分布式优化运行方法", 《南方电网技术》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111598289A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-08-28 | 国网河北省电力有限公司 | 计及lstm光伏出力预测的综合能源系统分散式优化方法 |
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