CN110190630B - 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法 - Google Patents

一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110190630B
CN110190630B CN201910575120.7A CN201910575120A CN110190630B CN 110190630 B CN110190630 B CN 110190630B CN 201910575120 A CN201910575120 A CN 201910575120A CN 110190630 B CN110190630 B CN 110190630B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
micro
energy
network
heat
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
CN201910575120.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110190630A (zh
Inventor
王�琦
陶苏朦
汤奕
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.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
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 Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN201910575120.7A priority Critical patent/CN110190630B/zh
Publication of CN110190630A publication Critical patent/CN110190630A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110190630B publication Critical patent/CN110190630B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/383—
    • H02J3/386—
    • H02J3/387—
    • Y—GENERAL 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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL 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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects
    • Y—GENERAL 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
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种含多微能源网的配网预防‑紧急控制方法，在预防控制阶段，微能源网以系统总运行成本最低为目标，融合考虑能耗、环保和可靠性评价指标构建约束条件，合理安排供能储能机组的出力计划；在紧急控制阶段，充分考虑网内可控设备的调节容量和调节速度，评估各微能源网的整体可调潜力并上传配网，配网根据功率缺额按可调潜力等比例下发功率调控需求至微能源网，微能源网按照储能、天然气可控机组、柔性负荷、紧急切负荷的控制优先级，依次弥补功率缺额，既保证微能源网在正常情况下就地平衡、分布自治，又可以在配网故障情况下充分利用微能源网内可控设备的调节潜力参与配网紧急调控，保证含多微能源配网的经济、环保、可靠和稳定运行。

Description

一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法
所属领域
本发明属于综合能源技术领域，具体涉及一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法。
背景技术
微能源网是以多能互补和智慧用能为导向的能源综合利用和优化配置的区域网络，通过区域能源智能化生产、消费、存储、调度和控制，可以基本实现本地电、气、热等能源生产和用能负荷的基本平衡，以及高比例新能源接入比例下区域电网的相对独立运行，能够促进风电、光伏、天然气、储能、柔性负荷等各类分布式能源多能互补协调供应，增强终端用能与公共电网的灵活互动。与传统电网相比，微能源网既可以就地消纳分布式能源实现多能互补，又能够与大电网进行能量交换参与电网辅助服务和紧急控制，因而成为“三型两网”新型能源体系下重要的发展趋势之一。近年来，微能源网因其内部可控机组具有多能互补优势和能量管理灵活性，在电力系统末端迅速推广复制，也为传统配网的电压稳定、功率平衡、电能质量等问题的解决提供了新思路。
目前，国内外学者在微能源网参与电网辅助服务方面做了诸多研究，主要包括集中一体化调控、边界关键信息交互调控以及基于聚合商的分布式调控三种模式，三者在计算量、通信要求和用户信息隐私方面存在区别：1)集中一体化控制模式下，微能源网全部信息上传电网，由电网统一调控，计算负担大、通信要求高、易产生维数灾问题，对用户信息隐私涉及较多；2)边界关键信息交互调控模式下，微能源网和电网信息交替迭代求解，可以有效避免维度灾，但迭代求解过程仍然涉及多次通信和迭代计算过程；3)基于聚合商的分布式调控模式下，微能源网自身通过聚合商管理自身内部所有设备，通过简化但相对精确的模型评估自身整体调节潜力，并把信息提供给电网进行辅助决策，既可以利用用户端的柔性调节潜力参与电网调控，又可避免维度灾和用户信息隐私问题，且整个过程只涉及一次信息交互过程，降低了计算和通信成本；
综上可见，基于聚合商的分布式调控方式是微能源网参与电网调控的经济高效方式。针对含多微能源网的配网运行控制问题，微能源网的运行目标包括管理控制内部设备、运行收益、低能耗、低污染、高可靠性并保护用户隐私。对配网来说，正常情况下希望微能源网能够就地平衡、分布自治，但当配网出现故障等紧急情况时，又期望能够尽可能充分地利用微能源网内可控设备的调节潜力参与配网紧急控制，因此，提出一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法具有重要意义。
发明内容
本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，在预防控制阶段，微能源网以系统总运行成本最低为目标，融合考虑能耗、环保和可靠性评价指标构建约束条件，合理安排供能储能机组的出力计划；在紧急控制阶段，充分考虑网内可控设备的调节容量和调节速度，评估各微能源网的整体可调潜力并上传配网，配网根据功率缺额按可调潜力等比例下发功率调控需求至微能源网，微能源网按照储能、天然气可控机组、柔性负荷、紧急切负荷的控制优先级，依次弥补功率缺额，本方法既可以保证微能源网在正常情况下就地平衡、分布自治，又可以在配网故障情况下充分利用微能源网内可控设备的调节潜力参与配网紧急调控，从而保证含多微能源的配网经济、环保、可靠和稳定运行。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，包括以下步骤：
S1，信息监测：通过微能源网监控系统进行能源物理量监测和气象环境监测，所述能源物理量监测包括分布式发电、混合储能、柔性负荷、热电联供可控机组的运行信息采集和传输；所述气象环境监测为利用传感器对环境信息采集和存储，用于负荷和分布式发电预测；
S2，配网系统故障判断：对配网系统进行故障信息的监测，若监测到故障信息，转至步骤S5，进行紧急控制；否则转至步骤S3，实行预防控制；
S3，预防控制：以调度周期内运行成本最小化为目标，在满足功率平衡和安全约束的基础上，从能耗、环保和可靠性角度建立评价指标和约束条件，优化系统内储能、柔性负荷和热电联供可控机组的启停和出力状态，实行微能源网经济调度，所述微能源网经济调度目标函数为：
Figure BDA0002111895590000031
其中，Cfuel、
Figure BDA0002111895590000032
和Cheat分别为燃料单位成本、碳排放处理单位成本和售热单位成本；Δt为单位调度时间；NT为调度周期；
S4，信息上传：在步骤S3微能源网优化运行状态确定的基础上，考虑各可控机组、储能和柔性负荷的调节容量和调节速度，评估各微能源网的可调潜力，并将微能源网与配网的交互功率信息、微能源网可调潜力信息上传至配网；
S5，紧急控制：配网将每个接入的微能源网个体视作弹性细胞，考虑其弹性调节能力，依据故障时间、功率缺额，按照上传的各系统可调潜力信息按比例下发功率调控需求至各微能源网控制中心；
S6，功率弥补：根据步骤S5中下发的功率调控需求，执行微能源网紧急控制流程，按照储能功率控制、可控机组发电控制、柔性负荷功率控制、紧急切负荷控制的顺序，依次弥补功率缺额。
作为本发明的一种改进，所述步骤S3中微能源网能耗评价指标定义为：
Figure BDA0002111895590000041
其中，PMT(t)为时段t的微燃机电功率；PFC(t)时段t的燃料电池电功率；ηMT(t)为微燃机的发电效率；ηFC(t)为燃料电池的发电效率；L为天然气低热值，取9.7kW.h/m3；
所述微能源网环保评价指标定义为：
Figure BDA0002111895590000042
其中，
Figure BDA0002111895590000043
为天然气的CO2排放因子；
Figure BDA0002111895590000044
为时刻t的CO2排放量；
所述可靠性评价指标包括供电不足概率和供热不足概率，其中微能源网可靠性评价指标之供电不足概率定义为：
Figure BDA0002111895590000045
Figure BDA0002111895590000046
其中，PWT(t)为时段t的风电功率；PPV(t)为时段t的光伏功率；PESch(t)时段t的蓄电池充电功率；PESdis(t)为时段t的蓄电池放电功率；PEB(t)时段t的电锅炉电功率；PEC(t)时段t的电制冷机电功率；Pex(t)时段t的电网交互功率；Pl(t)时段t的电负荷功率；
Figure BDA0002111895590000047
为供电不足总量；LPSP为供电不足概率；
所述微能源网可靠性评价指标之供热不足概率定义为：
Figure BDA0002111895590000051
Figure BDA0002111895590000052
其中，QMTh(t)为时段t的烟气余热提供的制热量；QEB(t)为时段t的电锅炉的制热量；QAC(t)为时段t吸收式制冷机消耗的热功率；QHSch(t)为时段t的蓄热槽吸热功率；QHSdis(t)为时段t的蓄热槽放热功率；Ql(t)为时段t的热负荷功率；
Figure BDA0002111895590000053
为供电不足总量；LHSP为供电不足概率。
作为本发明的一种改进，所述步骤S3中建立的约束条件包括可控机组容量上下限约束、可控机组爬坡约束、蓄电池相关约束、储热槽相关约束、碳排放约束、供电可靠性约束、供热可靠性约束和联络线交互功率约束条件。
作为本发明的另一种改进，所述蓄电池相关约束条件为：
Figure BDA0002111895590000054
其中，EES(t)为时段t蓄电池荷电状态；PES(t)为时段t的充放电功率，放电时为正，充电时为负；CapES为蓄电池额定容量；SOCmin和SOCmax分别为蓄电池荷电状态的下限和上限；PESmin和PESmax分别为蓄电池充放电功率的下限和上限；
所述储热罐相关约束条件为：
Figure BDA0002111895590000055
其中，HHS(t)为时段t储热槽储能容量；QHS(t)为时段t的吸放热功率，放热时为正，吸热时为负；CapHS为储热槽的额定容量；HHSmin和HHSmax分别为储热槽储能容量的下限和上限；QHSmin和QHSmax分别为储热槽吸放热功率的下限和上限。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S4中考虑调节量和调节速度微能源网上传可调潜力评估方法为：
Figure BDA0002111895590000061
Figure BDA0002111895590000062
Figure BDA0002111895590000063
Figure BDA0002111895590000064
Figure BDA0002111895590000065
tk＝tf+(k-1)·dt dt＝1/12,k＝1,2,…,12
Figure BDA0002111895590000066
Figure BDA0002111895590000067
Figure BDA0002111895590000068
Figure BDA0002111895590000069
Figure BDA00021118955900000610
其中，tf为微能源网经济调度时间尺度；
Figure BDA00021118955900000611
和
Figure BDA00021118955900000612
Figure BDA00021118955900000613
池的可调潜力；
Figure BDA00021118955900000614
和
Figure BDA00021118955900000615
分别为第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的容量上限/下限；
Figure BDA00021118955900000616
为考虑调节量的时刻tf第i个微能源网总的可调潜力；tk为微能源网紧急控制的时间尺度；
Figure BDA00021118955900000617
Figure BDA00021118955900000618
和
Figure BDA00021118955900000619
分别为时刻tk第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的可调潜力；
Figure BDA00021118955900000620
和
Figure BDA00021118955900000621
分别为紧急情况下第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的向上/向下爬坡速率；
Figure BDA0002111895590000071
为考虑调节速度的时刻tk第i个微能源网总的可调潜力。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S5中配网向微能源网按可调潜力下发功率调控需求计算方法为：
Figure BDA0002111895590000072
其中，ΔP(tk)为时刻tk的功率缺额值；m为微能源网总个数；
Figure BDA0002111895590000073
为时刻tk配网中心下发到微能源网i的功率调控需求。
与现有技术相比，本发明专利提出了一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，既可以在正常情况下保证微能源网经济、可靠、低能耗、低污染运行，实现微能源网就地平衡、分布自治；又可以在配网故障情况下充分利用微能源网内可控设备的调节潜力参与配网紧急调控，从而保证微能源网多目标下多能互补运行和柔性灵活参与配网紧急控制。
附图说明
图1为本发明的运行控制架构图；
图2为本发明的系统架构图；
图3a为本发明实施例2中光伏、风电和负荷的基本数据图；
图3b为本发明实施例2中电网购售电价图；；
图4为本发明实施例2的经济调度结果图，其中，
图4a为电功率优化运行结果图；
图4b为热功率优化运行结果图；
图5为本发明实施例2微能源网的可调潜力累积图。
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
一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，包括以下步骤：
步骤S1，各微能源网监控系统进行能源物理量监测、气象环境监测等；能源物理量监测包括分布式发电、混合储能(蓄电池、储热槽等)、柔性负荷、热电联供可控机组(微燃机、燃料电池、电锅炉等)等关键能量设备的运行信息采集和传输；气象环境监测利用传感器就地采集光照、风速、温度、湿度等环境信息采集和存储，用于负荷和分布式发电预测；
步骤S2，判断配网系统是否监测到故障信息(如配网故障、集中式风电和光伏区域风速或光照波动较大、负荷波动较大等，即出现较大的功率缺额)，若未监测到故障信息，判断系统处于正常情况，实行预防控制，转至步骤S3；若监测到故障信息，判断系统处于紧急状态，实行紧急控制，转至步骤S5；
步骤S3，正常情况下，各微能源网考虑电网购售电价因素、负荷预测和分布式发电预测信息，在满足功率平衡和安全约束的基础上，以系统总运行成本最低为目标，融合考虑能效、环保和可靠性等评价指标制定约束条件，合理安排各可控供能储能机组的出力计划，其特征在于包括以下步骤：
步骤S31，定义并计算微能源网能耗、环保和可靠性等评估指标；
微能源网能耗指标定义分别如下：
Figure BDA0002111895590000081
其中，PMT(t)为时段t的微燃机电功率；PFC(t)时段t的燃料电池电功率；ηMT(t)为微燃机的发电效率；ηFC(t)为燃料电池的发电效率；L为天然气低热值，取9.7kW.h/m3。
微能源网环保指标定义分别如下：
Figure BDA0002111895590000091
其中，
Figure BDA0002111895590000092
为天然气的CO2排放因子；
Figure BDA0002111895590000093
为时刻t的CO2排放量。
微能源网可靠性评价指标之供电不足概率(loss of power supplyprobability,LPSP)定义分别如下：
Figure BDA0002111895590000094
Figure BDA0002111895590000095
其中，PWT(t)为时段t的风电功率；PPV(t)为时段t的光伏功率；PESch(t)时段t的蓄电池充电功率；PESdis(t)为时段t的蓄电池放电功率；PEB(t)时段t的电锅炉电功率；PEC(t)时段t的电制冷机电功率；Pex(t)时段t的电网交互功率；Pl(t)时段t的电负荷功率；
Figure BDA0002111895590000096
为供电不足总量；LPSP为供电不足概率。
微能源网可靠性评价指标之供热不足概率(loss of heat supply probability,LHSP)定义分别如下：
Figure BDA0002111895590000097
Figure BDA0002111895590000098
其中，QMTh(t)为时段t的烟气余热提供的制热量；QEB(t)为时段t的电锅炉的制热量；QAC(t)为时段t吸收式制冷机消耗的热功率；QHSch(t)为时段t的蓄热槽吸热功率；QHSdis(t)为时段t的蓄热槽放热功率；Ql(t)为时段t的热负荷功率；
Figure BDA0002111895590000101
为供电不足总量；LHSP为供电不足概率。
步骤S32，建立微能源网经济调度目标函数为：
Figure BDA0002111895590000102
其中，Cfuel、
Figure BDA0002111895590000103
和Cheat分别为燃料单位成本、碳排放处理单位成本和售热单位成本；Δt为单位调度时间；NT为调度周期。
步骤S33，建立微能源网经济调度约束条件；
所建立的微能源网经济调度的约束条件为，包括以下步骤：
步骤S331，建立微能源网可控机组容量上下限约束条件为：
Figure BDA0002111895590000104
其中，
Figure BDA0002111895590000105
为第j个可控机组在时段t的运行状态；
Figure BDA0002111895590000106
为第j个可控机组在时段t的出力；
Figure BDA0002111895590000107
为第j个可控机组的容量下限；
Figure BDA0002111895590000108
为第j个可控机组的容量上限。
步骤S332，建立微能源网可控机组爬坡约束条件为：
Figure BDA0002111895590000109
其中，
Figure BDA00021118955900001010
分别为可控机组j的上下爬坡速率。
步骤S333，建立微能源网蓄电池相关约束条件为：
Figure BDA00021118955900001011
其中，EES(t)为时段t蓄电池荷电状态；PES(t)为时段t的充放电功率，放电时为正，充电时为负；CapES为蓄电池额定容量；SOCmin和SOCmax分别为蓄电池荷电状态的下限和上限；PESmin和PESmax分别为蓄电池充放电功率的下限和上限。
步骤S334，建立微能源网储热槽相关约束条件为：
Figure BDA0002111895590000111
其中，HHS(t)为时段t储热槽储能容量；QHS(t)为时段t的吸放热功率，放热时为正，吸热时为负；CapHS为储热槽的额定容量；HHSmin和HHSmax分别为储热槽储能容量的下限和上限；QHSmin和QHSmax分别为储热槽吸放热功率的下限和上限。
步骤S335，建立微能源网碳排放约束条件为：
Figure BDA0002111895590000112
其中，
Figure BDA0002111895590000113
为CO2排放量限值，即允许排放的最大CO2量。
步骤S336，建立微能源网供电可靠性约束条件为：
Figure BDA0002111895590000114
其中，
Figure BDA0002111895590000115
为允许的系统最大供电不足概率。
步骤S337，建立微能源网供热可靠性约束条件为：
Figure BDA0002111895590000116
其中，
Figure BDA0002111895590000117
为允许的系统最大供热不足概率。
步骤S338，建立微能源网联络线交互功率约束条件为：
Pex,min≤Pex(t)≤Pex,max
其中，Pex,min、Pex,max分别为电网交互功率的出力上下限。
步骤S34，对所建经济调度优化模型进行求解，并作为可控潜力评估的基准运行状态和评估依据。
步骤S4，在步骤S3微能源网优化运行状态确定的基础上，考虑各可控机组、储能和柔性负荷的调节容量和调节速度，评估各微能源网的可调潜力，并将微能源网与配网的交互功率信息、微能源网可调潜力信息上传至配网；
其中，考虑调节量和调节速度微能源网上传可调潜力评估方法为：
Figure BDA0002111895590000121
Figure BDA0002111895590000122
Figure BDA0002111895590000123
Figure BDA0002111895590000124
Figure BDA0002111895590000125
tk＝tf+(k-1)·dt dt＝1/12,k＝1,2,…,12
Figure BDA0002111895590000126
Figure BDA0002111895590000127
Figure BDA0002111895590000128
Figure BDA0002111895590000129
Figure BDA00021118955900001210
其中，tf为微能源网经济调度时间尺度，调度周期为1h，总调度时长为24h；
Figure BDA00021118955900001211
和
Figure BDA00021118955900001212
分别为时刻tf第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的可调潜力；
Figure BDA00021118955900001213
和
Figure BDA00021118955900001214
分别为第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的容量上限/下限；
Figure BDA00021118955900001215
为考虑调节量的时刻tf第i个微能源网总的可调潜力；tk为微能源网紧急控制的时间尺度，控制周期为5min，总控制时长为1h；
Figure BDA00021118955900001216
Figure BDA0002111895590000131
和
Figure BDA0002111895590000132
分别为时刻tk第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的可调潜力；
Figure BDA0002111895590000133
和
Figure BDA0002111895590000134
分别为紧急情况下第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的向上/向下爬坡速率；
Figure BDA0002111895590000135
为考虑调节速度的时刻tk第i个微能源网总的可调潜力。
步骤S5，紧急情况下，配网将每个接入的微能源网个体视作弹性细胞，考虑其弹性调节能力，依据故障时间、功率缺额，按照上传的各系统可调潜力信息按比例下发功率调控需求至各微能源网控制中心；转至步骤S6；
其中，配网向微能源网按可调潜力下发功率调控需求计算方法为：
Figure BDA0002111895590000136
其中，ΔP(tk)为时刻tk的功率缺额值；m为微能源网总个数；
Figure BDA0002111895590000137
为时刻tk配网中心下发到微能源网i的功率调控需求。
步骤S6，根据步骤S5中下发的功率调控需求，执行微能源网紧急控制流程，具体步骤包括：
步骤S61，制定微燃机、燃料电池和电锅炉在内的可控机组参与配网紧急控制的顺序表[CG1,CG2,CG3]，按调节能力指标计算方法从大到小排列，调节能力指标计算方法为：
Figure BDA0002111895590000138
其中，
Figure BDA0002111895590000139
为第i个微能源网内第j个可控机组的调节能力指标；
Figure BDA00021118955900001310
为第i个微能源网内第j个可控机组的可调容量；
Figure BDA00021118955900001311
为第i个微能源网内第j个可控机组的向上/向下爬坡速率；
Figure BDA00021118955900001312
为第i个微能源网内第j个可控机组的最大容量；α和β分别为可控机组调节量和调节速度评估系数。
步骤S62，初始时刻
Figure BDA0002111895590000141
tk＝tf+(k-1)·dt，dt＝1/12，k＝1，不采取措施；
步骤S63，如果k＜12，k＝k+1，tk＝tf+(k-1)·dt，配网下发至微能源网功率调控需求为
Figure BDA0002111895590000142
转至步骤S64；否则转至步骤S612；
步骤S64，如果
Figure BDA0002111895590000143
优先进行电储能满功率控制，转至步骤S65；否则转至步骤S610；
步骤S65，如果
Figure BDA0002111895590000144
继续控制可控机组CG1满功率运行，转至步骤S66；否则转至步骤S610；
步骤S66，如果
Figure BDA0002111895590000145
继续控制可控机组CG2满功率运行，转至步骤S67；否则转至步骤S610；
步骤S67，如果
Figure BDA0002111895590000146
继续控制可控机组CG3满功率运行，转至步骤S68；否则转至步骤S610；
步骤S68，如果
Figure BDA0002111895590000147
继续控制柔性负荷全响应，转至步骤S69；否则转至步骤S610；
步骤S69，按控制量
Figure BDA0002111895590000148
进行紧急切负荷控制，转至步骤S611；
步骤S610，调整上一步骤中的可控设备功率输出，使其刚好弥补缺额功率；
步骤S611，结束所处控制时段的控制流程，转至步骤S63；
步骤S612，结束本算法流程。
实施例2
本实施例的含多微能源网配网预防-紧急运行控制架构如图1所示，含多微能源网配网系统结构图如2所示，微能源网内设备元件包括：光伏、风电、燃料电池、微燃机、电锅炉、电储能、热储能等，并与上级配网进行功率交互。光伏、风电和负荷的基本数据和电网购售电价如图3a和图3b所示，其中，图3a为光伏、风电和负荷数据图、图3b为电网购售电价图；可控机组的容量上下限和爬坡率约束等相关参数如表1所示；微能源网接入配网节点和设备类型如表2所示。
表1可控机组相关运行参数
Figure BDA0002111895590000151
表2微能源网接入配网节点及设备
Figure BDA0002111895590000152
Figure BDA0002111895590000161
根据本发明的步骤运行后，微能源网1的经济调度结果如图4所示，其中，图4a为电功率优化运行结果图、图4b为热功率优化运行结果图；微能源网的可调潜力累积图如图5所示；可以看出本文方法可以在正常情况下保证微能源网功率平衡，满足网内热电负荷的供能需求，实现微能源网就地平衡、光伏风电等可再生能源的就地消纳；又可以在配网故障情况下充分利用微能源网内可控设备的调节潜力参与配网紧急调控。
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权利要求书及其等同物界定。

Claims (5)

1.一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，其特征在于包括以下步骤：
S1，信息监测：通过微能源网监控系统进行能源物理量监测和气象环境监测，所述能源物理量监测包括分布式发电、混合储能、柔性负荷、热电联供可控机组的运行信息采集和传输；所述气象环境监测为利用传感器对环境信息采集和存储，用于负荷和分布式发电预测；
S2，配网系统故障判断：对配网系统进行故障信息的监测，若监测到故障信息，转至步骤S5，进行紧急控制；否则转至步骤S3，实行预防控制；
S3，预防控制：以调度周期内运行成本最小化为目标，在满足功率平衡和安全约束的基础上，从能耗、环保和可靠性角度建立评价指标和约束条件，优化系统内储能、柔性负荷和热电联供可控机组的启停和出力状态，实行微能源网经济调度，所述微能源网经济调度目标函数为：
Figure FDA0003571231180000011
其中，Cfuel、
Figure FDA0003571231180000012
Cgrid和Cheat分别为燃料单位成本、碳排放处理单位成本、售电单位成本和售热单位成本；Δt为单位调度时间；NT为调度周期；Ffuel(t)为燃料用量；
Figure FDA0003571231180000013
为二氧化碳排放量；Pex(t)为电用量；Ql(t)为热用量；
微能源网能耗评价指标定义为：
Figure FDA0003571231180000014
其中，PMT(t)为时段t的微燃机电功率；PFC(t)时段t的燃料电池电功率；ηMT(t)为微燃机的发电效率；ηFC(t)为燃料电池的发电效率；L为天然气低热值，取9.7kW.h/m3；
微能源网环保评价指标定义为：
Figure FDA0003571231180000015
其中，
Figure FDA0003571231180000016
为天然气的CO2排放因子；
Figure FDA0003571231180000017
为时刻t的CO2排放量；
可靠性评价指标包括供电不足概率和供热不足概率，其中微能源网可靠性评价指标之供电不足概率定义为：
Figure FDA0003571231180000021
Figure FDA0003571231180000022
其中，PWT(t)为时段t的风电功率；PPV(t)为时段t的光伏功率；PESch(t)时段t的蓄电池充电功率；PESdis(t)为时段t的蓄电池放电功率；PEB(t)时段t的电锅炉电功率；PEC(t)时段t的电制冷机电功率；Pex(t)时段t的电网交互功率；Pl(t)时段t的电负荷功率；
Figure FDA0003571231180000023
为供电不足总量；LPSP为供电不足概率；
微能源网可靠性评价指标之供热不足概率定义为：
Figure FDA0003571231180000024
Figure FDA0003571231180000025
其中，QMTh(t)为时段t的烟气余热提供的制热量；QEB(t)为时段t的电锅炉的制热量；QAC(t)为时段t吸收式制冷机消耗的热功率；QHSch(t)为时段t的蓄热槽吸热功率；QHSdis(t)为时段t的蓄热槽放热功率；Ql(t)为时段t的热负荷功率；
Figure FDA0003571231180000026
为供热不足总量；LHSP为供热不足概率；
S4，信息上传：在步骤S3微能源网优化运行状态确定的基础上，考虑各可控机组、储能和柔性负荷的调节容量和调节速度，评估各微能源网的可调潜力，并将微能源网与配网的交互功率信息、微能源网可调潜力信息上传至配网；
S5，紧急控制：配网将每个接入的微能源网个体视作弹性细胞，考虑其弹性调节能力，依据故障时间、功率缺额，按照上传的各系统可调潜力信息按比例下发功率调控需求至各微能源网控制中心；
S6，功率弥补：根据步骤S5中下发的功率调控需求，执行微能源网紧急控制流程，按照储能功率控制、可控机组发电控制、柔性负荷功率控制、紧急切负荷控制的顺序，依次弥补功率缺额。
2.如权利要求1所述的一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，其特征在于：所述步骤S3中建立的约束条件包括可控机组容量上下限约束、可控机组爬坡约束、蓄电池相关约束、储热槽相关约束、碳排放约束、供电可靠性约束、供热可靠性约束和联络线交互功率约束条件。
3.如权利要求2所述的一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，其特征在于：所述蓄电池相关约束条件为：
Figure FDA0003571231180000031
其中，EES(t)为时段t蓄电池荷电状态；PES(t)为时段t的充放电功率，放电时为正，充电时为负；CapES为蓄电池额定容量；SOCmin和SOCmax分别为蓄电池荷电状态的下限和上限；PESmin和PESmax分别为蓄电池充放电功率的下限和上限；
所述储热槽相关约束条件为：
Figure FDA0003571231180000032
其中，HHS(t)为时段t储热槽储能容量；QHS(t)为时段t的吸放热功率，放热时为正，吸热时为负；CapHS为储热槽的额定容量；HHSmin和HHSmax分别为储热槽储能容量的下限和上限；QHSmin和QHSmax分别为储热槽吸放热功率的下限和上限。
4.如权利要求1或3所述的一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，其特征在于：所述步骤S4中考虑调节量和调节速度微能源网上传可调潜力评估方法为：
Figure FDA0003571231180000041
Figure FDA0003571231180000042
Figure FDA0003571231180000043
Figure FDA0003571231180000044
Figure FDA0003571231180000045
tk＝tf+(k-1)·dt dt＝1/12,k＝1,2,…,12
Figure FDA0003571231180000046
Figure FDA0003571231180000047
Figure FDA0003571231180000048
Figure FDA0003571231180000049
Figure FDA00035712311800000410
其中，tf为微能源网经济调度时间尺度；
Figure FDA00035712311800000411
和
Figure FDA00035712311800000412
分别为时刻tf第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的可调潜力；PMT,i(tf)、PFC,i(tf)、PEB,i(tf)和PES,i(tf)分别为时刻tf第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的实际出力；
Figure FDA00035712311800000413
和
Figure FDA00035712311800000414
分别为第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的容量上限/下限；
Figure FDA00035712311800000415
为考虑调节量的时刻tf第i个微能源网总的可调潜力；tk为微能源网紧急控制的时间尺度；
Figure FDA00035712311800000416
和
Figure FDA00035712311800000417
分别为时刻tk第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的可调潜力；
Figure FDA00035712311800000418
Figure FDA00035712311800000419
和
Figure FDA00035712311800000420
分别为紧急情况下第i个微能源网内微燃机、燃料电池、电锅炉和蓄电池的向上/向下爬坡速率；
Figure FDA00035712311800000421
为考虑调节速度的时刻tk第i个微能源网总的可调潜力。
5.如权利要求4所述的一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法，其特征在于：所述步骤S5中配网向微能源网按可调潜力下发功率调控需求计算方法为：
Figure FDA0003571231180000051
其中，ΔP(tk)为时刻tk的功率缺额值；m为微能源网总个数；
Figure FDA0003571231180000052
为时刻tk配网中心下发到微能源网i的功率调控需求。
CN201910575120.7A 2019-06-28 2019-06-28 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法 Active CN110190630B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910575120.7A CN110190630B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910575120.7A CN110190630B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110190630A CN110190630A (zh) 2019-08-30
CN110190630B true CN110190630B (zh) 2022-06-03

Family

ID=67724191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910575120.7A Active CN110190630B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110190630B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110990785A (zh) * 2019-11-27 2020-04-10 江苏方天电力技术有限公司 一种基于多目标的智慧园区综合能源系统优化调度方法
CN110932260A (zh) * 2019-11-27 2020-03-27 江苏方天电力技术有限公司 一种多综合能源系统参与配网功率缺额紧急控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109004686A (zh) * 2018-08-29 2018-12-14 三峡大学 一种考虑冰蓄冷空调多模式的冷热电联供型微网系统
CN109088442A (zh) * 2018-10-29 2018-12-25 国网山东省电力公司日照供电公司 多时间尺度下考虑多种储能的微能源网优化调度模型

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109004686A (zh) * 2018-08-29 2018-12-14 三峡大学 一种考虑冰蓄冷空调多模式的冷热电联供型微网系统
CN109088442A (zh) * 2018-10-29 2018-12-25 国网山东省电力公司日照供电公司 多时间尺度下考虑多种储能的微能源网优化调度模型

Also Published As

Publication number Publication date
CN110190630A (zh) 2019-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109919478B (zh) 一种考虑综合供能可靠性的综合能源微网规划方法
CN105811409B (zh) 一种含电动汽车混合储能系统的微网多目标运行调度方法
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
CN110991000B (zh) 计及固体氧化物燃料电池和电转气的能量枢纽建模方法
CN111210079B (zh) 一种分布式能源虚拟电厂运行优化方法及系统
CN111737884B (zh) 一种含多种清洁能源微能源网多目标随机规划方法
CN114744684A (zh) 一种新型电力系统低碳经济调控方法
CN110190630B (zh) 一种含多微能源网的配网预防-紧急控制方法
CN112085263A (zh) 一种用户侧分布式能源系统混合储能优化配置方法和系统
CN115170343A (zh) 一种区域综合能源系统分布式资源和储能协同规划方法
CN112953364A (zh) 一种计及光热电站寿命的光热-风电-光伏的联合系统的运行优化模型
CN116599148A (zh) 一种面向新能源消纳的氢电混合储能两阶段协同规划方法
CN115408808A (zh) 一种计及碳排放的能源配网系统多时间尺度优化调度方法
CN116961008A (zh) 计及电力弹簧与负荷需求响应的微电网容量双层优化方法
Deng et al. Research on economic operation of grid-connected DC microgrid
Li et al. Research on microgrid optimization based on simulated annealing particle swarm optimization
CN113627720B (zh) 基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法
Yanfei et al. Multi-objective optimal dispatching of wind-photoelectric-thermal power-pumped storage virtual power plant
CN114386256A (zh) 一种考虑电热设备灵活性约束及热网特性的区域电热系统优化调度方法
Wenyue et al. Optimal scheduling strategy for virtual power plant considering voltage control
Zhang et al. Study on the microgrid pluripotent complementary and comprehensive economic optimization planning based on virtual energy theory
Li et al. Optimal Scheduling of Active Distribution Network for CHP Micro-Grid Considering Integrated Demand
Sun et al. Electric power dispatching of virtual power plant with electric vehicle
CN114123326B (zh) 一种分层自律协同的源网荷储优化运行系统及控制方法
Chen et al. Day-ahead optimization strategy considering demand response in power-based virtual power plant

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