CN109474025B - 一种园区级综合能源系统优化调度模型 - Google Patents

一种园区级综合能源系统优化调度模型 Download PDF

Info

Publication number
CN109474025B
CN109474025B CN201811168228.6A CN201811168228A CN109474025B CN 109474025 B CN109474025 B CN 109474025B CN 201811168228 A CN201811168228 A CN 201811168228A CN 109474025 B CN109474025 B CN 109474025B
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
power
formula
heat
follows
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811168228.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109474025A (zh
Inventor
鲁刚
王晓晨
王耀华
刘俊
张富强
金艳鸣
伍声宇
徐沈智
王赛一
华月申
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Energy Research Institute Co Ltd, State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority to CN201811168228.6A priority Critical patent/CN109474025B/zh
Publication of CN109474025A publication Critical patent/CN109474025A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109474025B publication Critical patent/CN109474025B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E70/00Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P80/00Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier

Abstract

本发明公开了一种园区级综合能源系统优化调度模型,能源供应技术模块,能源供应技术模块从能源的生产、转换、输送以及存储等方面对园区能源供应技术进行建模;终端能源需求模块,终端能源需求模块对三类产业以及居民生活的电、热、冷三种终端能源需求进行刻画;系统运行优化模块。本发明所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,首先,能够在供能短缺等极端情况下按照可靠性需求高低进行切负荷先后处理,保障医院等重要用户的供能可靠性,并且能够在用电低谷时段进行储能,增加系统的可再生能源消纳能力,最后,能够在供热高峰时段利用储能供能,进行热电解耦,增强系统灵活性,带来更好的使用前景。

Description

一种园区级综合能源系统优化调度模型
技术领域
本发明涉及能源技术经济领域,特别涉及一种园区级综合能源系统优化调度模型。
背景技术
随着经济社会的不断发展,我国城镇化进程不断加快,当前,我国城市能源面临着能源资源供应紧张、综合利用效率偏低等问题,园区作为城市经济结构调整和跨越式发展的重要平台,其能源系统经济、可靠、高效运行具有重要意义。
现有园区级综合能源系统优化调度模型在使用时存在一定的弊端,首先,当前研究普遍未能充分利用能源品种间的差异性,如冷、热、电内在固有特性的差异性,在供能设备建设时容易出现较多冗余,进而导致了部分设备利用率偏低,影响系统供能经济性,并且,在供能不足等极端情况下,不能充分利用不同能源品种间用能可靠性需求的差异性,影响系统整体供能可靠性,为此,我们提出一种园区级综合能源系统优化调度模型。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种园区级综合能源系统优化调度模型,可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种园区级综合能源系统优化调度模型,包括:
能源供应技术模块,能源供应技术模块从能源的生产、转换、输送以及存储等方面对园区能源供应技术进行建模;
终端能源需求模块,终端能源需求模块对三类产业以及居民生活的电、热、冷三种终端能源需求进行刻画;
系统运行优化模块,系统运行优化模块在约束条件的约束下,求取使得系统运行总成本最低的最优解。
优选的,所述能源供应技术模块包括能源生产技术、能源转换技术、能源输送技术和能源存储技术。
优选的,所述能源生产技术指其他能源形式作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源的技术,包括但不限于光伏发电、气电、风电、煤电、核电、热电联产、燃气锅炉、燃煤锅炉、冷热电三联供,各类生产技术建模如下:
d.光伏发电机组输出功率如下:
Ppv=Ppv,typ-Ppv,cur
式中,Ppv、Ppv,typ、Ppv,cur分别为光伏发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
e.气电机组输出功率如下:
PMT=PMT,gasMT
式中:PMT、PMT,gas、ηMT分别为气电机组的输出功率、消耗天然气功率、发电效率;
f.风电机组输出功率如下:
Pwind=Pwind,typ-Pwind,cur
式中,Pwind、Pwind,typ、Pwind,cur分别为风力发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
d.煤电机组输出功率如下:
PCT=PCT,coalCT
式中:PCT、PCT,coal、ηCT分别为煤电机组的输出功率、消耗煤炭功率、发电效率;
e.核电机组输出功率如下:
PNT=PNT,gasNT
式中:PNT、PNT,gas、ηNT分别为核电机组的输出功率、消耗核能功率、发电效率;
f.热电联产机组输出功率如下:
Figure GDA0003571463490000031
式中,Pbp,h、Pbp,gas、ηbp、Pbp,e、kbp分别为机组的热功率出力、消耗天然气功率、制热效率、电功率出力、电热比;
g.燃气锅炉输出功率如下:
PGB=ηGB×PGB,gas
式中:PGB、ηGB、PGB,gas为燃气锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率;
h.燃煤锅炉输出功率如下:
PCB=ηCB×PCB,coal
式中:PCB、ηCB、PCB,coal为燃煤锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率。
优选的,所述能源转换技术指电、热、冷三种终端能源作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源或其他能源形式的技术,包括但不限于热泵、电制冷机、电转气设备、余热回收设备;各类转换技术建模如下:
a.热泵输出功率如下:
PHP=PHP,inHP
式中:PHP、PHP,in、ηHP分别为热泵输出热功率、驱动功率和制热系数;
b.电制冷机输出功率如下:
PEC=PEC,inEC
式中:PEC、PEC,in、ηEC分别为电制冷机的制冷输出功率、消耗的电功率、能效比;
c.电转气设备输出功率如下:
PPG,out=PPG,inPG
式中:PPG,out、PPG,in、ηPG分别为电转气输出气功率、驱动电功率和转化系数;
d.余热回收设备输出功率如下:
Pre,heat=Pwas,heatre,heat
式中:Pre,heat、Pwas,heat、ηre,heat分别为余热回收设备的热输出功率、热输入功率、回收效率。
优选的,所述能源输送技术指将各类形式能源所处区域进行改变的技术,包括但不限于供冷管道、热力管道、天然气管道、公路、电网;各类生产技术建模如下:
a.供冷管道表达公式如下:
Pout,c=Pin,c×(1-ηc)
式中:Pout,c、Pin,c、ηc分别为供冷管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
b.热力管道表达公式如下:
Pout,h=Pin,h×(1-ηh)
式中:Pout,h、Pin,h、ηh分别为热力管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
c.天然气管道表达公式如下:
Pout,g=Pin,g×(1-ηg)
式中:Pout,g、Pin,g、ηg分别为天然气管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
d.公路表达公式如下:
Pout,w=Pin,w×(1-ηw)
式中:Pout,w、Pin,w、ηw分别为公路的受端功率输出、送端功率、损耗率;
e.电网表达公式如下:
Pout,e=Pin,e×(1-ηe)
式中:Pout,e、Pin,e、ηe分别为电网的受端功率输出、送端功率、损耗率。
优选的,所述能源存储技术指将各类形式能源供应时间进行延时的技术,包括但不限于电化学储能、储气库、抽水蓄能、储煤场;特别的,谷电相变蓄热装置能够将电能转化为热能,随后加以存储;各类生产技术建模如下:
a.电化学储能表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000051
式中:Se,t、Se,t-1分别为电化学储能在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pe,cha,t和Pe,dis,t分别为电化学储能t时刻的充能功率和放能功率,ηe,cha和ηe,dis分别为电化学储能充能效率和放能效率;
b.储气库表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000052
式中:Sg,t、Sg,t-1分别为储气库在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pg,cha,t和Pg,dis,t分别为储气库t时刻的充能功率和放能功率,ηg,cha和ηg,dis分别为储气库充能效率和放能效率;
c.抽水蓄能表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000061
式中:Sp,t、Sp,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pp,cha,t和Pp,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηp,cha和ηp,dis分别为充能效率和放能效率;
d.储煤场表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000062
式中:Sc,t、Sc,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pc,cha,t和Pc,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηc,cha和ηc,dis分别为充能效率和放能效率;
e.谷电相变蓄热装置表达公式如下:
Sh,t=Sh,t-1+(Pecha,t×ηeh-Phdis,thdis)Δt
式中:Sh,t、Sh,t-1分别为设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pecha,t和Phdis,t分别为t时刻的充电功率和放热功率,ηeh和ηhdis分别为电能转化效率和放热效率。
优选的,所述能源终端需求模块包括第一产业、第二产业、第三产业及生活的电、热、冷需求;
A.电负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000063
式中:Pe,load为电负荷实际值;Pe,j,typ、Pe,j,gap分别为第j个用户的电负荷需求值、缺电值,J代表用户总个数,包括三大产业下各行业用户及城镇、乡村生活需求;
B.热负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000071
式中:Ph,load为热负荷实际值,Ph,j,typ、Ph,j,gap、Ph,j,wave分别为第j个用户的热负荷需求值、缺电值、舒适裕度值;
C.冷负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000072
式中:Pc,load为冷负荷实际值,Pc,j,typ、Pc,j,gap、Pc,j,wave分别为第j个用户的冷负荷需求值、缺电值、舒适裕度值。
优选的,所述系统运行优化模块包括约束条件、目标函数。
优选的,所述约束条件包括但不限于能量平衡约束;
a.能量平衡约束
Figure GDA0003571463490000073
式中:Pg,n,t、Po,n,t、Pin,n,t、Ploss,n,t、Pload,n,t、Pn,t分别为t时刻第n(n=1,2,3分别代表冷,热,电)种能源需求的各类供能机组出力、外送功率、受能功率、网损功率、实际负荷功率、耗能设备的耗能功率;
b.设备出力功率上下限约束
Pg,n,min<Pg,n,t<Pg,n,max
式中:Pg,n,min、Pg,n,max分别为第g类设备的第n种功率输出最小值、最大值;
c.设备利用率约束
Tfa>Tfa,min
式中:Tfa为设备利用小时数;Tfa,min为最小利用小时数;
d.爬坡约束
-ΔPg,n,l,max<Pg,n,t-Pg,n,t-1<ΔPg,n,u,max
式中:ΔPg,n,l,max、ΔPg,n,u,max分别为第g类设备第n种功率输出下爬坡上限、上限;
e.储能平衡约束
储能设备最后时刻的剩余容量与初始时刻相等,即:
S0=Send
式中:S0、Send分别为储能设备初始时刻的剩余容量和最后时刻的剩余容量。
优选的,所述本模型以系统总成本最低为目标函数,包括燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本以及储热奖惩成本,目标函数表达式如下:
Figure GDA0003571463490000081
式中,CF、CV、CS、CS、CD、CL、CR分别为系统燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本、奖惩成本;G、N分别为供能机组种类数、负荷种类数;Pcoalg、Pgasg、Pg、PR、Mg、Dg分别为第g类机组的消耗煤炭功率、消耗天然气功率、输出功率、电制热储能功率、启停次数、弃能功率;ccoal、cgas、cL,n、cR分别为煤炭单位成本、天然气单位成本、第n种用能负荷的单位缺能成本、单位奖惩成本;cV,g、cS,g、cE,g、cD,g分别为第g类机组单位可变运维成本、单次启停成本、单位排放成本、单位弃能成本;Ln为第n种用能负荷的缺负荷功率。
与现有技术相比,本发明提供了一种园区级综合能源系统优化调度模型,具有如下有益效果:
(1)对不同用户的不同用能可靠性需求进行差异化处理,能够在供能短缺等极端情况下按照可靠性需求高低进行切负荷先后处理,保障医院等重要用户的供能可靠性;
(2)能够在用电低谷时段进行储能,增加系统的可再生能源消纳能力;
(3)能够在供热高峰时段利用储能供能,进行热电解耦,增强系统灵活性;
(4)当负荷尖峰时段很小时,可通过切除部分热力等可靠性要求低的负荷进行消峰,降低机组建设及备用容量,节约系统建设成本,增加供能收益率。
该装置中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。
附图说明
图1为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的整体结构示意图。
图2为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的负荷及光伏出力典型日曲线图。
图3为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的地区分段电价图。
图4为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的电功率优化结果图。
图5为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的热功率优化结果图。
图6为本发明一种园区级综合能源系统优化调度模型的新增消纳能力图。
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。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1
如图1所示,一种园区级综合能源系统优化调度模型,包括能源供应技术模块,能源供应技术模块从能源的生产、转换、输送以及存储等方面对园区能源供应技术进行建模;终端能源需求模块,终端能源需求模块对三类产业以及居民生活的电、热、冷三种终端能源需求进行刻画;系统运行优化模块,系统运行优化模块在约束条件的约束下,求取使得系统运行总成本最低的最优解;
能源供应技术模块包括能源生产技术、能源转换技术、能源输送技术和能源存储技术;
能源生产技术指其他能源形式作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源的技术,包括但不限于光伏发电、气电、风电、煤电、核电、热电联产、燃气锅炉、燃煤锅炉、冷热电三联供,各类生产技术建模如下:
g.光伏发电机组输出功率如下:
Ppv=Ppv,typ-Ppv,cur
式中,Ppv、Ppv,typ、Ppv,cur分别为光伏发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
h.气电机组输出功率如下:
PMT=PMT,gasMT
式中:PMT、PMT,gas、ηMT分别为气电机组的输出功率、消耗天然气功率、发电效率;
i.风电机组输出功率如下:
Pwind=Pwind,typ-Pwind,cur
式中,Pwind、Pwind,typ、Pwind,cur分别为风力发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
d.煤电机组输出功率如下:
PCT=PCT,coalCT
式中:PCT、PCT,coal、ηCT分别为煤电机组的输出功率、消耗煤炭功率、发电效率;
e.核电机组输出功率如下:
PNT=PNT,gasNT
式中:PNT、PNT,gas、ηNT分别为核电机组的输出功率、消耗核能功率、发电效率;
f.热电联产机组输出功率如下:
Figure GDA0003571463490000111
式中,Pbp,h、Pbp,gas、ηbp、Pbp,e、kbp分别为机组的热功率出力、消耗天然气功率、制热效率、电功率出力、电热比;
g.燃气锅炉输出功率如下:
PGB=ηGB×PGB,gas
式中:PGB、ηGB、PGB,gas为燃气锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率;
h.燃煤锅炉输出功率如下:
PCB=ηCB×PCB,coal
式中:PCB、ηCB、PCB,coal为燃煤锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率。
能源转换技术指电、热、冷三种终端能源作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源或其他能源形式的技术,包括但不限于热泵、电制冷机、电转气设备、余热回收设备;各类转换技术建模如下:
a.热泵输出功率如下:
PHP=PHP,inHP
式中:PHP、PHP,in、ηHP分别为热泵输出热功率、驱动功率和制热系数;
b.电制冷机输出功率如下:
PEC=PEC,inEC
式中:PEC、PEC,in、ηEC分别为电制冷机的制冷输出功率、消耗的电功率、能效比;
c.电转气设备输出功率如下:
PPG,out=PPG,inPG
式中:PPG,out、PPG,in、ηPG分别为电转气输出气功率、驱动电功率和转化系数;
d.余热回收设备输出功率如下:
Pre,heat=Pwas,heatre,heat
式中:Pre,heat、Pwas,heat、ηre,heat分别为余热回收设备的热输出功率、热输入功率、回收效率。
能源输送技术指将各类形式能源所处区域进行改变的技术,包括但不限于供冷管道、热力管道、天然气管道、公路、电网;各类生产技术建模如下:
a.供冷管道表达公式如下:
Pout,c=Pin,c×(1-ηc)
式中:Pout,c、Pin,c、ηc分别为供冷管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
b.热力管道表达公式如下:
Pout,h=Pin,h×(1-ηh)
式中:Pout,h、Pin,h、ηh分别为热力管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
c.天然气管道表达公式如下:
Pout,g=Pin,g×(1-ηg)
式中:Pout,g、Pin,g、ηg分别为天然气管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
d.公路表达公式如下:
Pout,w=Pin,w×(1-ηw)
式中:Pout,w、Pin,w、ηw分别为公路的受端功率输出、送端功率、损耗率;
e.电网表达公式如下:
Pout,e=Pin,e×(1-ηe)
式中:Pout,e、Pin,e、ηe分别为电网的受端功率输出、送端功率、损耗率。
能源存储技术指将各类形式能源供应时间进行延时的技术,包括但不限于电化学储能、储气库、抽水蓄能、储煤场;特别的,谷电相变蓄热装置能够将电能转化为热能,随后加以存储;各类生产技术建模如下:
a.电化学储能表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000141
式中:Se,t、Se,t-1分别为电化学储能在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pe,cha,t和Pe,dis,t分别为电化学储能t时刻的充能功率和放能功率,ηe,cha和ηe,dis分别为电化学储能充能效率和放能效率;
b.储气库表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000142
式中:Sg,t、Sg,t-1分别为储气库在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pg,cha,t和Pg,dis,t分别为储气库t时刻的充能功率和放能功率,ηg,cha和ηg,dis分别为储气库充能效率和放能效率;
c.抽水蓄能表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000143
式中:Sp,t、Sp,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pp,cha,t和Pp,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηp,cha和ηp,dis分别为充能效率和放能效率;
d.储煤场表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000144
式中:Sc,t、Sc,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pc,cha,t和Pc,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηc,cha和ηc,dis分别为充能效率和放能效率;
e.谷电相变蓄热装置表达公式如下:
Sh,t=Sh,t-1+(Pecha,t×ηeh-Phdis,thdis)Δt
式中:Sh,t、Sh,t-1分别为设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pecha,t和Phdis,t分别为t时刻的充电功率和放热功率,ηeh和ηhdis分别为电能转化效率和放热效率。
能源终端需求模块包括第一产业、第二产业、第三产业及生活的电、热、冷需求;
A.电负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000151
式中:Pe,load为电负荷实际值;Pe,j,typ、Pe,j,gap分别为第j个用户的电负荷需求值、缺电值,J代表用户总个数,包括三大产业下各行业用户及城镇、乡村生活需求;
B.热负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000152
式中:Ph,load为热负荷实际值,Ph,j,typ、Ph,j,gap、Ph,j,wave分别为第j个用户的热负荷需求值、缺电值、舒适裕度值;
C.冷负荷表达公式如下:
Figure GDA0003571463490000153
式中:Pc,load为冷负荷实际值,Pc,j,typ、Pc,j,gap、Pc,j,wave分别为第j个用户的冷负荷需求值、缺电值、舒适裕度值。
系统运行优化模块包括约束条件、目标函数。
约束条件包括但不限于能量平衡约束;
a.能量平衡约束
Figure GDA0003571463490000161
式中:Pg,n,t、Po,n,t、Pin,n,t、Ploss,n,t、Pload,n,t、Pn,t分别为t时刻第n(n=1,2,3分别代表冷,热,电)种能源需求的各类供能机组出力、外送功率、受能功率、网损功率、实际负荷功率、耗能设备的耗能功率;
b.设备出力功率上下限约束
Pg,n,min<Pg,n,t<Pg,n,max
式中:Pg,n,min、Pg,n,max分别为第g类设备的第n种功率输出最小值、最大值;
c.设备利用率约束
Tfa>Tfa,min
式中:Tfa为设备利用小时数;Tfa,min为最小利用小时数;
d.爬坡约束
-ΔPg,n,l,max<Pg,n,t-Pg,n,t-1<ΔPg,n,u,max
式中:ΔPg,n,l,max、ΔPg,n,u,max分别为第g类设备第n种功率输出下爬坡上限、上限;
e.储能平衡约束
储能设备最后时刻的剩余容量与初始时刻相等,即:
S0=Send
式中:S0、Send分别为储能设备初始时刻的剩余容量和最后时刻的剩余容量。
本模型以系统总成本最低为目标函数,包括燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本以及储热奖惩成本,目标函数表达式如下:
Figure GDA0003571463490000171
式中,CF、CV、CS、CS、CD、CL、CR分别为系统燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本、奖惩成本;G、N分别为供能机组种类数、负荷种类数;Pcoalg、Pgasg、Pg、PR、Mg、Dg分别为第g类机组的消耗煤炭功率、消耗天然气功率、输出功率、电制热储能功率、启停次数、弃能功率;ccoal、cgas、cL,n、cR分别为煤炭单位成本、天然气单位成本、第n种用能负荷的单位缺能成本、单位奖惩成本;cV,g、cS,g、cE,g、cD,g分别为第g类机组单位可变运维成本、单次启停成本、单位排放成本、单位弃能成本;Ln为第n种用能负荷的缺负荷功率。
实施例2
如图1-6所示,一种园区级综合能源系统优化调度模型,包括:能源供应技术模块,能源供应技术模块从能源的生产、转换、输送以及存储等方面对园区能源供应技术进行建模;终端能源需求模块,终端能源需求模块对三类产业以及居民生活的电、热、冷三种终端能源需求进行刻画;系统运行优化模块,系统运行优化模块在约束条件的约束下,求取使得系统运行总成本最低的最优解;能源供应技术模块包括能源生产技术、能源转换技术、能源输送技术和能源存储技术;能源终端需求模块包括第一产业、第二产业、第三产业及生活的电、热、冷需求;系统运行优化模块包括约束条件、目标函数。
对部分成本设置重点说明如下:
(1)缺能成本
缺能成本指系统因冷、热、电供应不足而设置的惩罚成本,缺能成本的设置主要为了确保系统供能可靠性;本专利对不同用户的冷、热、电等不同负荷设置不同的缺能成本,一方面有利于在对用户用能体验影响不大的情况下,消除尖峰负荷,从而降低设备建设容量,提高设备利用率及投资收益;另一方面在供能不足等极端情况下,合理协调能源供给及切除负荷,降低供能影响。
通过第1节的分析可知,供电的可靠性要求相对高于供热(冷)的可靠性要求,因而电能的缺电成本设置普遍更高,从供电内部来看,医院等供电可靠性要求更高的用户,单位缺电成本设置更高,从供热(冷)系统内部看,在供热(冷)舒适裕度内,供能中断对用户影响很小,如室内温度在最适宜温度周围较小范围波动时对员工工作效率产生影响很小,因此单位缺能成本设为0;工业热负荷相对居民可靠性要求更高,因此单位缺能成本相对更高。
(2)储热奖惩成本
储热奖惩成本利用热量存储成本较低、存储损耗很小、存储规模较大的优点,同时结合用电峰谷电价,在每个时刻设置差异化的储热奖惩成本,储热为奖赏,供热为惩罚,进而利用不同时段的差异化奖惩成本,引导储热装置在用电低谷时段储热,用电高峰时段供热。
实施例3
如图1-6所示,一种园区级综合能源系统优化调度模型,选取某小型园区作为算例进行分析,其典型日居民生活用能负荷、商业用能负荷及分布式光伏发电出力曲线如图2所示。其他供能机组及关键参数如表1。
表1供能机组及关键参数
Figure GDA0003571463490000191
假定地区天然气供应充足,天然气价格为3.5元/m3,燃烧1立方米天然气产生热值为10.6kWh,折合成单位热值价格为0.330元/(kWh),基于优先消纳园区分布式光伏考虑,设定弃光成本为1元/(kWh),分时电价如图3所示,并以此作为储热奖惩成本,供热舒适裕度设定较小,仅在燃气锅炉及余热回收机组满发尚不足以满足热负荷需求时才允许出现,最大值为热负荷的2%。
电功率的优化运行结果如图4所示,从图中可以看出,在用电高峰时段,园区电力供应以燃气轮机发电以及分布式光伏发电为主,经济性从高到低为光伏发电、燃气轮机发电、外来电;在夜晚用电低谷时段,电力供应以外来电为主;谷电相变蓄热设备在24点到4点进行连续蓄热,此外,8时刻的光伏发电出力高于用电负荷,受弃电成本较高影响,进行了功率较小的蓄热。
热功率的优化运行结果如图5所示,从图中可以看出,热力供应以燃气锅炉为主,但余热回收的经济性优于燃气锅炉,受奖惩成本引导,相变蓄热设备在12时和13时进行供热;16时、17时、18时,因有较小的热力供应缺口,而有小功率的供热舒适裕度。
其增加的地区消纳能力如图6所示,谷电相变蓄热设备充当负荷增加的消纳能力主要在于夜晚用电低谷时段以及分布式光伏弃电时段,合计共有618kWh;因供热的热电解耦作用而释放的消纳能力约有420kWh,本实施例中,由于余热回收设备供热经济性更好,谷电相变蓄热设备供热替代的为燃气锅炉,若出于消纳考虑,可替代余热回收设备出力,进而释放燃气轮机发电出力,增加可再生能源消纳能力。
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 (6)

1.一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于,包括:
能源供应技术模块,能源供应技术模块从能源的生产、转换、输送以及存储方面对园区能源供应技术进行建模;
所述能源供应技术模块包括能源生产技术、能源转换技术、能源输送技术和能源存储技术:
所述能源生产技术指其他能源形式作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源的技术,包括但不限于光伏发电、气电、风电、煤电、核电、热电联产、燃气锅炉、燃煤锅炉、冷热电三联供;
所述能源转换技术指电、热、冷三种终端能源作为投入,即时产出电、热、冷三种终端能源或其他能源形式的技术,包括但不限于热泵、电制冷机、电转气设备、余热回收设备;
所述能源输送技术指将各类形式能源所处区域进行改变的技术,包括但不限于供冷管道、热力管道、天然气管道、公路、电网;
所述能源存储技术指将各类形式能源供应时间进行延时的技术,包括但不限于电化学储能、储气库、抽水蓄能、储煤场;谷电相变蓄热装置能够将电能转化为热能,随后加以存储;
终端能源需求模块,终端能源需求模块对三类产业以及居民生活的电、热、冷三种终端能源需求进行刻画;
所述能源终端需求模块包括第一产业、第二产业、第三产业及生活的电、热、冷需求;
A.电负荷表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000011
式中:Pe,load为电负荷实际值;Pe,j,typ、Pe,j,gap分别为第j个用户的电负荷需求值、缺电值,J代表用户总个数,包括三大产业下各行业用户及城镇、乡村生活需求;
B.热负荷表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000021
式中:Ph,load为热负荷实际值,Ph,j,typ、Ph,j,gap、Ph,j,wave分别为第j个用户的热负荷需求值、缺电值、舒适裕度值;
C.冷负荷表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000022
式中:Pc,load为冷负荷实际值,Pc,j,typ、Pc,j,gap、Pc,j,wave分别为第j个用户的冷负荷需求值、缺电值、舒适裕度值;
系统运行优化模块,包括约束条件、目标函数,系统运行优化模块在约束条件的约束下,以系统总成本最低为目标函数,构建综合能源系统优化调度模型,求取使得系统运行总成本最低的最优解,具体如下:
所述系统总成本包括燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本以及储热奖惩成本,所述目标函数表达式如下:
Figure FDA0003571463480000023
式中,CF、CV、CE、CS、CD、CL、CR分别为系统燃料成本、运维成本、启停成本、排放成本、弃能成本、缺能成本、奖惩成本;G、N分别为供能机组种类数、负荷种类数;Pcoalg、Pgasg、Pg、PR、Mg、Dg分别为第g类机组的消耗煤炭功率、消耗天然气功率、输出功率、电制热储能功率、启停次数、弃能功率;ccoal、cgas、cL,n、cR分别为煤炭单位成本、天然气单位成本、第n种用能负荷的单位缺能成本、单位奖惩成本;cV,g、cS,g、cE,g、cD,g分别为第g类机组单位可变运维成本、单次启停成本、单位排放成本、单位弃能成本;Ln为第n种用能负荷的缺负荷功率。
2.根据权利要求1所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于:各类所述能源生产技术建模如下:
a.光伏发电机组输出功率如下:
Ppv=Ppv,typ-Ppv,cur
式中,Ppv、Ppv,typ、Ppv,cur分别为光伏发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
b.气电机组输出功率如下:
PMT=PMT,gasMT
式中:PMT、PMT,gas、ηMT分别为气电机组的输出功率、消耗天然气功率、发电效率;
c.风电机组输出功率如下:
Pwind=Pwind,typ-Pwind,cur
式中,Pwind、Pwind,typ、Pwind,cur分别为风力发电机组实际出力、典型出力曲线的出力、弃电功率;
d.煤电机组输出功率如下:
PCT=PCT,coalCT
式中:PCT、PCT,coal、ηCT分别为煤电机组的输出功率、消耗煤炭功率、发电效率;
e.核电机组输出功率如下:
PNT=PNT,gasNT
式中:PNT、PNT,gas、ηNT分别为核电机组的输出功率、消耗核能功率、发电效率;
f.热电联产机组输出功率如下:
Figure FDA0003571463480000041
式中,Pbp,h、Pbp,gas、ηbp、Pbp,e、kbp分别为机组的热功率出力、消耗天然气功率、制热效率、电功率出力、电热比;
g.燃气锅炉输出功率如下:
PGB=ηGB×PGB,gas
式中:PGB、ηGB、PGB,gas为燃气锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率;
h.燃煤锅炉输出功率如下:
PCB=ηCB×PCB,coal
式中:PCB、ηCB、PCB,coal为燃煤锅炉的输出热功率、制热效率、消耗天然气功率。
3.根据权利要求1所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于:各类所述能源转换技术建模如下:
a.热泵输出功率如下:
PHP=PHP,inHP
式中:PHP、PHP,in、ηHP分别为热泵输出热功率、驱动功率和制热系数;
b.电制冷机输出功率如下:
PEC=PEC,inEC
式中:PEC、PEC,in、ηEC分别为电制冷机的制冷输出功率、消耗的电功率、能效比;
c.电转气设备输出功率如下:
PPG,out=PPG,inPG
式中:PPG,out、PPG,in、ηPG分别为电转气输出气功率、驱动电功率和转化系数;
d.余热回收设备输出功率如下:
Pre,heat=Pwas,heatre,heat
式中:Pre,heat、Pwas,heat、ηre,heat分别为余热回收设备的热输出功率、热输入功率、回收效率。
4.根据权利要求1所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于:各类所述能源输送技术建模如下:
a.供冷管道表达公式如下:
Pout,c=Pin,c×(1-ηc)
式中:Pout,c、Pin,c、ηc分别为供冷管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
b.热力管道表达公式如下:
Pout,h=Pin,h×(1-ηh)
式中:Pout,h、Pin,h、ηh分别为热力管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
c.天然气管道表达公式如下:
Pout,g=Pin,g×(1-ηg)
式中:Pout,g、Pin,g、ηg分别为天然气管道的受端功率输出、送端功率、损耗率;
d.公路表达公式如下:
Pout,w=Pin,w×(1-ηw)
式中:Pout,w、Pin,w、ηw分别为公路的受端功率输出、送端功率、损耗率;
e.电网表达公式如下:
Pout,e=Pin,e×(1-ηe)
式中:Pout,e、Pin,e、ηe分别为电网的受端功率输出、送端功率、损耗率。
5.根据权利要求1所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于:各类所述能源存储技术建模如下:
a.电化学储能表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000061
式中:Se,t、Se,t-1分别为电化学储能在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pe,cha,t和Pe,dis,t分别为电化学储能t时刻的充能功率和放能功率,ηe,cha和ηe,dis分别为电化学储能充能效率和放能效率;
b.储气库表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000062
式中:Sg,t、Sg,t-1分别为储气库在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pg,cha,t和Pg,dis,t分别为储气库t时刻的充能功率和放能功率,ηg,cha和ηg,dis分别为储气库充能效率和放能效率;
c.抽水蓄能表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000071
式中:Sp,t、Sp,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pp,cha,t和Pp,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηp,cha和ηp,dis分别为充能效率和放能效率;
d.储煤场表达公式如下:
Figure FDA0003571463480000072
式中:Sc,t、Sc,t-1分别为储能设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pc,cha,t和Pc,dis,t分别为t时刻的充能功率和放能功率,ηc,cha和ηc,dis分别为充能效率和放能效率;
e.谷电相变蓄热装置表达公式如下:
Sh,t=Sh,t-1+(Pecha,t×ηeh-Phdis,thdis)Δt
式中:Sh,t、Sh,t-1分别为设备在t时刻和t-1时刻的剩余容量,Pecha,t和Phdis,t分别为t时刻的充电功率和放热功率,ηeh和ηhdis分别为电能转化效率和放热效率。
6.根据权利要求1所述的一种园区级综合能源系统优化调度模型,其特征在于:所述约束条件包括但不限于能量平衡约束;
a.能量平衡约束
Figure FDA0003571463480000081
式中:Pg,n,t、Po,n,t、Pin,n,t、Ploss,n,t、Pload,n,t、Pn,t分别为t时刻第n种能源需求的各类供能机组出力、外送功率、受能功率、网损功率、实际负荷功率、耗能设备的耗能功率,其中,n为1时代表冷,n为2时代表热,n为3时代表电;
b.设备出力功率上下限约束
Pg,n,min<Pg,n,t<Pg,n,max
式中:Pg,n,min、Pg,n,max分别为第g类设备的第n种功率输出最小值、最大值;
c.设备利用率约束
Tfa>Tfa,min
式中:Tfa为设备利用小时数;Tfa,min为最小利用小时数;
d.爬坡约束
-ΔPg,n,l,max<Pg,n,t-Pg,n,t-1<ΔPg,n,u,max
式中:ΔPg,n,l,max、ΔPg,n,u,max分别为第g类设备第n种功率输出下爬坡上限、上限;
e.储能平衡约束
储能设备最后时刻的剩余容量与初始时刻相等,即:
S0=Send
式中:S0、Send分别为储能设备初始时刻的剩余容量和最后时刻的剩余容量。
CN201811168228.6A 2018-10-08 2018-10-08 一种园区级综合能源系统优化调度模型 Active CN109474025B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811168228.6A CN109474025B (zh) 2018-10-08 2018-10-08 一种园区级综合能源系统优化调度模型

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811168228.6A CN109474025B (zh) 2018-10-08 2018-10-08 一种园区级综合能源系统优化调度模型

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109474025A CN109474025A (zh) 2019-03-15
CN109474025B true CN109474025B (zh) 2022-05-13

Family

ID=65663809

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811168228.6A Active CN109474025B (zh) 2018-10-08 2018-10-08 一种园区级综合能源系统优化调度模型

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109474025B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110110904A (zh) * 2019-04-17 2019-08-09 华北电力大学 考虑经济性、独立性和碳排放的综合能源系统优化方法
CN110175785A (zh) * 2019-05-30 2019-08-27 杭州安脉盛智能技术有限公司 拉动式能源精准供应方法及系统
CN110610276B (zh) * 2019-09-19 2021-01-08 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种含广义预测控制的综合能源系统调度方法及系统
CN110854930A (zh) * 2019-11-18 2020-02-28 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 一种考虑多能协同的园区综合能源系统优化调度方法
CN111950171B (zh) * 2020-07-03 2022-03-15 南京东博智慧能源研究院有限公司 一种气热惯性备用参与园区综合能源系统备用配置方法
CN112381672B (zh) * 2020-12-03 2022-05-20 上海交通大学 一种考虑储能配合的工业园区综合能源系统供能故障处理方法
CN112583012A (zh) * 2020-12-24 2021-03-30 山西奥博能源电力有限公司 一种园区综合能源智能化控制方法及系统
CN113344736B (zh) * 2021-05-21 2023-08-18 温州电力设计有限公司 一种园区级综合能源系统及其控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106022503A (zh) * 2016-03-17 2016-10-12 北京睿新科技有限公司 面向具有耦合型电冷热需求的微电网容量规划方法
CN106650995A (zh) * 2016-10-13 2017-05-10 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 节能减排目标下的能源规划及战略支持系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106022503A (zh) * 2016-03-17 2016-10-12 北京睿新科技有限公司 面向具有耦合型电冷热需求的微电网容量规划方法
CN106650995A (zh) * 2016-10-13 2017-05-10 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 节能减排目标下的能源规划及战略支持系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"考虑多类型能源转换与存储的综合能源微网优化运行研究";刘敦楠 等;《南方电网技术》;20180331;第12卷(第3期);第105-115页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109474025A (zh) 2019-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109474025B (zh) 一种园区级综合能源系统优化调度模型
Liu et al. Two-phase collaborative optimization and operation strategy for a new distributed energy system that combines multi-energy storage for a nearly zero energy community
CN108154309B (zh) 计及冷热电多负荷动态响应的能源互联网经济调度方法
CN104716644B (zh) 一种可再生能源冷热电微网系统及控制方法
Song et al. Techno-economic analysis of a hybrid energy system for CCHP and hydrogen production based on solar energy
Li et al. An improved operation strategy for CCHP system based on high-speed railways station case study
CN109523092B (zh) 多能互补冷热电联供系统及其协同调度方法
CN108960556A (zh) 一种冷热电联供系统多目标优化运行方法
CN108832656A (zh) 基于电转气和可再生能源利用微能源网多目标规划方法
CN112363395B (zh) 一种负荷密集型城市智慧园区工业用户负荷建模方法
CN112329259B (zh) 一种多能互补冷热电联供微电网框架及其建模方法
CN105676824A (zh) 一种可再生能源冷热电联供能量优化调度系统与方法
CN111027846A (zh) 一种考虑热氢联产的电氢综合能源系统及其容量配置方法
CN108197412B (zh) 一种多能源耦合能量管理系统及优化方法
CN110245863A (zh) 一种基于电气转换储能的电气联合系统及在线调控方法
CN109299823A (zh) 一种考虑热法海水淡化的微能源网多目标规划方法
CN109255487A (zh) 一种基于标准化矩阵模型的综合能源系统优化方法
CN116316888A (zh) 氢电耦合系统的优化调度方法、系统及装置
CN204407890U (zh) 一种可再生能源冷热电微网系统
CN113240279B (zh) 基于综合需求侧响应的综合能源系统运行控制方法及系统
CN211880098U (zh) 一种光气电储耦合的多能互补供能系统
CN111520841A (zh) 基于高效低碳排放准则的冷热电三联供系统调控策略
Zhao et al. CCHP Capacity Optimization with User Demand Characteristics
CN114362152B (zh) 综合能源系统多时间尺度调度方法
CN109241549B (zh) 一种基于总线式结构的能量分配器的建模方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant