CN110336307A - 基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置 - Google Patents

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CN110336307A CN201910740158.5A CN201910740158A CN110336307A CN 110336307 A CN110336307 A CN 110336307A CN 201910740158 A CN201910740158 A CN 201910740158A CN 110336307 A CN110336307 A CN 110336307A
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Abstract

本发明提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置，涉及风电消纳的技术领域，上述方法包括：获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；建立优化调度的约束条件并基于约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型求解满足约束条件的目标函数解。通过本发明提供的方法及装置可以利用热网蓄热能力解除热电联产的部分热电耦合约束以提升风电消纳能力，无需额外购买投资既可以提升系统的消纳能力。

Description

基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置
技术领域
本发明涉及热电综合能源消纳技术领域，尤其是涉及一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置。
背景技术
近年来，以风电为代表的可再生能源装机规模快速发展，由此也带来了严重的风电消纳问题。在吉林省，热电联产机组提供超过70％的热负荷，其运行往往受到以热定电约束，调节能力有限，无法与风力发电形成互补，严重影响了风电接纳能力。
针对“三北”地区供热和风电消纳之间的矛盾，国家发改委和能源局近年来提出了一系列建议，鼓励热电联产机组通过建设储热装置或电转热设备来提高系统灵活性，增强调节能力。目前，针对提高热电联产机组灵活性的研究主要分为两方面：一是通过电热负荷转换来解除热电联产机组部分电热耦合；二是针对风电的反调峰特性，通过转移夜间热负荷，从而降低热电联产机组由于以热定电导致的必发电功率。但建设储热装置要较大额外投资和设备建设用地。
综上所述，现有技术中风电消纳能力有待提高。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置，利用本发明提供的方法及装置可以利用热网蓄热能力以解除热电联产的部分热电耦合约束，并提升风电消纳能力，无需额外购买投资既可以提升系统的消纳能力。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法，具体按照如下步骤进行：
S1：获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
S2：建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
优选的，所述管道参数包括管道长度、管道拓扑、管道中工质流速、管道周围温度。
优选的，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数求解热延时以及传输损耗，并基于所述热延时以及所述传输损耗求解管道蓄热。
优选的，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数以及用户热负荷需求，建立节点温度混合方程、节点连续性方程以及换热站模型，并基于所述节点温度混合方程、所述节点连续性方程以及所述换热站模型获取换热首站的供水温度以及回水温度。
优选的，所述基于所述管道参数求解热延时以及传输损耗，并基于所述热延时以及所述传输损耗求解管道蓄热的步骤包括：
采用如下公式计算热延时：
式中：τj为管道j的传输延时；lj为管道j的长度；vj为管道j中工质的流速；
τ—一个周期内的时段编号，τ＝1,2,…,N；
—不考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
—管道j在(τ-τj)时段的入口温度，
采用如下公式计算传输损耗：
a＝kj/(qjcw)；
式中：—考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
kj—管道漏热损失系数；
cw—水的比热容；
lj—管道长度；
Tam—管道周围环境温度。
优选的，所述基于所述管道参数以及用户热负荷需求，建立节点温度混合方程、节点连续性方程以及换热站模型，并基于所述节点温度混合方程、所述节点连续性方程以及所述换热站模型获取换热首站的供水温度以及回水温度的步骤包括：
采用如下公式构建节点温度混合方程：
式中：—与节点n相连并从节点n结束的管道的集合；
—与节点n相连并从节点n结起始的管道的集合；
qτ,j—τ时段管道j的流量；
qτ,k—τ时段管道k的流量；
—τ时段管道j的出水温度；
为τ时段管道k的进水温度。
采用如下公式构建节点连续性方程：
采用如下公式构建换热站模型：
式中：Qτ,i—τ时段负荷i处换热站换热量；
mτ,i为τ时段流经负荷i处换热站的热水质量；
—τ时段负荷i处换热站的供水温度；
—τ时段负荷i处换热站的回水温度；
式中：为τ时段负荷i处换热站的计算热负荷；
采用如下公式计算换热首站的供水温度以及回水温度：
式中：—热电联产在τ时段的热功率；
—热泵在τ时段的热功率；
mτ,w—τ时段流经换热首站的热水质量；
—τ时段换热首站的供水温度；
—τ时段换热首站的回水温度。
优选的，在S2中：所述建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解的步骤包括：
建立以下约束方程：
Tj≤Tmax；
式中:Tmax—规定的管道工质最高温度；
式中：为热电联产在τ时段的电功率；
式中：η为气-热转化效率；
式中：COP为能效系数；为τ时段热泵的电功率；
—热电联产机组出力向上爬坡速率极限；
—热电联产机组出力向下爬坡速率极限；
以及，
满足所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型中的所有条件；
采用如下公式建立目标函数：
min C＝Cgas+Cwind；
式中：C—系统总运行成本；
Cgas—购天然气费用；
Cwind—弃风成本；
式中：Kgas—单位体积天然气价格；
—τ时段热电联产机组从上游天然气网购得的天然气的体积；
Kcut—弃风成本系数；
—τ时段风电预测功率；
—τ时段风电消纳功率。
另一方面，本发明实施例提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳装置，包括：
模型建立模块：用于获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
目标函数求解模块：用于建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置，上述方法包括：获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；建立优化调度的约束条件并基于约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型求解满足约束条件的目标函数解。通过本发明提供的方法及装置可以利用热网蓄热能力解除热电联产的部分热电耦合约束以提升风电消纳能力，无需额外购买投资既可以提升系统的消纳能力。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法供热系统结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法10节点供热网络算例结构图；
图4为本发明实施例提供的负荷情况及风电预测出力图；
图5为本发明实施例提供的两种场景下系统风电消纳率对比图；
图6为本发明实施例提供的两种场景下系统总热出力对比图；
图7为本发明实施例提供的场景1中热电联产及热泵热出力图；
图8为本发明实施例提供的场景2中热电联产及热泵热出力图；
图9为本发明实施例提供的场景1中热电联产及风机电功率；
图10为本发明实施例提供的场景2中热电联产及风机电功率。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
考虑到热网具有热惯性，可以被视为是一种天然储热装置，因此可以利用热网蓄热能力解除热电联产的部分热电耦合约束以提升风电消纳能力。该方案的显著优势在于热网已存在于城镇集中供热系统中而无需较大额外投资，基于此，本发明实施例提供的一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法及装置，可以利用热网蓄热能力解除热电联产的部分热电耦合约束以提升风电消纳能力，无需额外购买投资既可以提升系统的消纳能力。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法进行详细介绍。
本发明实施例提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法，具体按照如下步骤进行：
S1：获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
需要说明的是，在本发明提供的实施例中，所述管道参数包括管道长度、管道拓扑、管道中工质流速、管道周围温度；
具体的，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数求解热延时以及传输损耗，并基于所述热延时以及所述传输损耗求解管道蓄热；
进一步的，采用如下公式计算热延时：
工质从热源处吸收热量提高温度后，进入一级热网供水管道以一定的速度向热负荷运动。因此，热负荷处工质的温度变化滞后于热源处的温度变化。供热管道两端温度变化的传输延迟传输延时τj与热水流过管道的时间基本一致；
式中：τj为管道j的传输延时；lj为管道j的长度；vj为管道j中工质的流速；
同一管道中工质入口温度与出口温度在时间上的耦合关系，是描述热网动态特性的关键。假设管道j的传输延时为τj，且工质从入口到出口没有热量损耗，则：
τ—一个周期内的时段编号，τ＝1,2,…,N；
—不考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
—管道j在(τ-τj)时段的入口温度；
由于热网中工质温度与环境温度的差异，传输过程中会有热损耗，具体表现为管网内工质温度的降低，具体采用如下公式计算传输损耗：
a＝kj/(qjcw)；
式中：—考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
kj—管道漏热损失系数；
cw—水的比热容；
lj—管道长度；
Tam—管道周围环境温度；
由于热能传输动态过程具有很大时间尺度，热水热量在管道入口处的变化要经过一定的延迟时间才能反映到出口处，热网可起缓冲能量、延时响应的作用，从而对外表现出蓄热特性。在一个调度周期内，管道中热水储存的总热量升高(或降低)，对应储热(或放热)情形，通过热水温度变化来体现。考虑了热网蓄热后，热能可跨时段转移，增加了热电联产机组的灵活性，有利于对风电的消纳。
需要说明是的，在本发明其它的实施方式中，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数以及用户热负荷需求，建立节点温度混合方程、节点连续性方程以及换热站模型，并基于所述节点温度混合方程、所述节点连续性方程以及所述换热站模型获取换热首站的供水温度以及回水温度；
不同管道的热水流入相同节点后进行温度混合，混合后从该节点流出的热水温度相同，采用如下公式构建节点温度混合方程：
式中：—与节点n相连并从节点n结束的管道的集合；
—与节点n相连并从节点n结起始的管道的集合；
qτ,j—τ时段管道j的流量；
qτ,k—τ时段管道k的流量；
—τ时段管道j的出水温度；
为τ时段管道k的进水温度。
热网中工质应满足节点连续性方程，即任意时段τ内流经节点n的质量流率之和为零，具体采用如下公式构建节点连续性方程：
对一次热网中的换热站，可仿照电力系统分析中计算负荷的概念，将负荷与损耗绑定在一起，成为换热站的计算负荷，在模型中代替用户负荷以及换热器与二次热网的热损耗，采用如下公式构建换热站模型：
式中：Qτ,i—τ时段负荷i处换热站换热量；
mτ,i为τ时段流经负荷i处换热站的热水质量；
—τ时段负荷i处换热站的供水温度；
—τ时段负荷i处换热站的回水温度；
换热站通过调节二次热网管道中的流量以具体满足用户热负荷的需求，其换热量与热负荷关系如下式所示：
式中：为τ时段负荷i处换热站的计算热负荷；
采用如下公式计算换热首站的供水温度以及回水温度：
式中：—热电联产在τ时段的热功率；
—热泵在τ时段的热功率；
mτ,w—τ时段流经换热首站的热水质量；
—τ时段换热首站的供水温度；
—τ时段换热首站的回水温度。
S2：建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
在S2中：建立以下约束方程：
管道温度约束：为保证运行安全，管道中工质温度不可超过工程标准：Tj≤Tmax；
式中:Tmax—规定的管道工质最高温度；
电功率平衡约束：
式中：为热电联产在τ时段的电功率；
热电联产模型约束：
式中：η为气-热转化效率；
热泵模型约束：
式中：COP为能效系数；为τ时段热泵的电功率；
能源设备出力限值及爬坡约束：
—热电联产机组出力向上爬坡速率极限；
—热电联产机组出力向下爬坡速率极限；
以及，
满足所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型中的所有条件；
基于热网蓄热特性的电热综合能源系统优化调度模型的目标是在满足电、热负荷及运行约束的条件下，通过合理安排各能源设备的出力，使系统总运行成本最低。为促进风电消纳，将弃风成本加入系统运行总成本中，具体采用如下公式建立目标函数：
min C＝Cgas+Cwind；
式中：C—系统总运行成本；
Cgas—购天然气费用；
Cwind—弃风成本。
式中：Kgas—单位体积天然气价格；
—τ时段热电联产机组从上游天然气网购得的天然气的体积；
Kcut—弃风成本系数；
—τ时段风电预测功率；
—τ时段风电消纳功率。
实施例二：
本发明实施例二提供了一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳装置，包括：
模型建立模块：用于获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
目标函数求解模块：用于建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
实施例三：
本发明实施例三选取10节点供热网络，其供热结构如图2所示，其结构如图3所示。在Nd1处建有换热首站，Nd5～Nd10处建有换热站。负荷情况及风电预测出力如图4所示。热网结构参数见表1，其它算例数据见表2。
表1 10节点供热网络参数
表2 电热综合能源系统算例其它参数
构建两种典型场景进行对比：
场景1：考虑热网蓄热特性的运行策略；
场景2：不考虑热网蓄热和延时的运行策略。
场景1调度周期为24h，调度间隔Δt＝0.5h。
表3 两种场景下系统运行成本
两种算例场景下系统运行成本如表3所示。可见：场景1中系统运行成本、弃风成本和总成本相较场景2中均有所下降。其中，运行成本可节省6.7％，弃风成本可节省46.0％，总成本可节省12.4％。这表明本文方法在降低弃风率的同时，也具有很好的经济性。
两种算例场景下风电消纳率如图5所示。可见：在0：00-3：00，场景2系统风电消纳率普遍低于0.6，弃风情况较为严重。而这一时段内场景1系统风电消纳率明显高于场景2，最显著的时段为1：00时，场景1风电消纳率比场景2提升约76.2％。在21：00-24：00和次日3：00-5：30时段内，场景1风电消纳率也高于场景2。本文方法能有效提升系统风电消纳水平。
两种场景下系统总热出力情况如图6所示。对比图4与图6可见：场景2中一天之内系统总的热出力较为平稳，且基本追踪一天内热负荷的变化。而场景1中系统总热出力在23：00-次日5：30时段内均小于场景2，此时段内系统风电预测出力大、电负荷需求较小，热电联产不宜以较大出力运行；在16：30-20：30时段内，场景1中系统总热出力均大于场景2，此时段内系统风电预测出力较小、电负荷需求大，热电联产应以较大出力运行。这表明考虑热网蓄热特性后系统可实现热负荷跨时段转移。
两种算例场景下一天中系统热电联产和热泵热出力的变化如图7及图8所示。在21：00-次日5：30，场景1中热电联产热出力小于场景2；在16：30-20：30，场景1中热电联产热出力大于场景2，上述现象与图6的结论相一致。这表明：在本文运行策略中，由于考虑了热网的蓄热特性，热电联产可根据系统风电预测出力和电负荷需求调整自身出力，在风电预测出力大、电负荷需求小的时段降低出力；在风电预测出力小、电负荷需求大的时段提高出力。热电联产的上述运行特性是考虑热网蓄热特性后系统实现热负荷跨时段转移的内在原因。
两种算例场景下一天中系统热电联产及风机电功率的变化如图9及图10所示。对比两图可见：在0：00-3：00，场景1中系统消纳的风电功率显著高于场景2，而两种场景下系统总电功率(热电联产与风机电功率之和)相等。结合前述分析，这一时段内场景2弃风情况较为严重，主要是受热泵最大出力的限制。由于场景1系统实现了热负荷跨时段转移，该时段内热电联产出力大幅降低，系统用电需求更多地由风电提供，达到了消纳风电的目的。
此外，在16：30-20：30，场景1中热电联产虽提升了出力，但风电消纳率并未因此降低。结合图7、图8可见，该时段场景1中热泵的出力大于场景2，场景1利用热泵和热网蓄热特性消耗了系统多余的电能，保证该时段的高风电消纳率。
综合一天的情况看，本发明提出的方法能有效提升系统风电消纳水平、降低弃风成本。由于运行成本低的风电在系统一天的用能中占据了更大比重，故而系统运行成本也有所降低，最终使系统一天内的用能总成本降低。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“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。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳方法，其特征在于，具体按照如下步骤进行：
S1：获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
S2：建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述管道参数包括管道长度、管道拓扑、管道中工质流速、管道周围温度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数求解热延时以及传输损耗，并基于所述热延时以及所述传输损耗求解管道蓄热。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1中，所述获取管道参数以及换热站参数，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型的步骤包括：
基于所述管道参数以及用户热负荷需求，建立节点温度混合方程、节点连续性方程以及换热站模型，并基于所述节点温度混合方程、所述节点连续性方程以及所述换热站模型获取换热首站的供水温度以及回水温度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述管道参数求解热延时以及传输损耗，并基于所述热延时以及所述传输损耗求解管道蓄热的步骤包括：
采用如下公式计算热延时：
式中：τj为管道j的传输延时；lj为管道j的长度；vj为管道j中工质的流速；
τ—一个周期内的时段编号，τ＝1,2,…,N；
—不考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
—管道j在(τ-τj)时段的入口温度；
采用如下公式计算传输损耗：
a＝kj/(qjcw)；
式中：—考虑管道热损耗时管道j在τ时段的出水温度；
kj—管道漏热损失系数；
cw—水的比热容；
lj—管道长度；
Tam—管道周围环境温度。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述管道参数以及用户热负荷需求，建立节点温度混合方程、节点连续性方程以及换热站模型，并基于所述节点温度混合方程、所述节点连续性方程以及所述换热站模型获取换热首站的供水温度以及回水温度的步骤包括：
采用如下公式构建节点温度混合方程：
式中：—与节点n相连并从节点n结束的管道的集合；
—与节点n相连并从节点n结起始的管道的集合；
qτ,j—τ时段管道j的流量；
qτ,k—τ时段管道k的流量；
—τ时段管道j的出水温度；
为τ时段管道k的进水温度。
采用如下公式构建节点连续性方程：
采用如下公式构建换热站模型：
式中：Qτ,i—τ时段负荷i处换热站换热量；
mτ,i为τ时段流经负荷i处换热站的热水质量；
—τ时段负荷i处换热站的供水温度；
—τ时段负荷i处换热站的回水温度；
式中：为τ时段负荷i处换热站的计算热负荷；
采用如下公式计算换热首站的供水温度以及回水温度：
式中：—热电联产在τ时段的热功率；
—热泵在τ时段的热功率；
mτ,w—τ时段流经换热首站的热水质量；
—τ时段换热首站的供水温度；
—τ时段换热首站的回水温度。
7.根据权利要求1述的方法，其特征在于，在S2中：所述建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解的步骤包括：
建立以下约束方程：
Tj≤Tmax；
式中:Tmax—规定的管道工质最高温度；
式中：为热电联产在τ时段的电功率；
式中：η为气-热转化效率；
式中：COP为能效系数；为τ时段热泵的电功率；
—热电联产机组出力向上爬坡速率极限；
—热电联产机组出力向下爬坡速率极限；
以及，
满足所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型中的所有条件；
采用如下公式建立目标函数：
min C＝Cgas+Cwind；
式中：C—系统总运行成本；
Cgas—购天然气费用；
Cwind—弃风成本。
式中：Kgas—单位体积天然气价格；
—τ时段热电联产机组从上游天然气网购得的天然气的体积；
Kcut—弃风成本系数；
—τ时段风电预测功率；
—τ时段风电消纳功率。
8.一种基于热网蓄热特性电热综合能源系统风电消纳装置，其特征在于，包括：
模型建立模块：用于获取管道参数以及用户热负荷需求，并基于所述管道参数以及换热站参数构建一次热网传输动态模型以及热网节点与换热站模型；
目标函数求解模块：用于建立优化调度的约束条件并基于所述约束条件以及目标函数，获取用户电负荷需求及风电预测功率并基于所述一次热网传输动态模型以及所述热网节点与换热站模型求解满足所述约束条件的目标函数解。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110854906A (zh) * 2019-11-04 2020-02-28 深圳供电局有限公司 一种电热耦合型虚拟电厂的风电消纳策略获取方法
CN110991857A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 华北电力大学 一种电热综合能源系统风电消纳能力评估的方法
CN111583062A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 常州英集动力科技有限公司 基于热网传输时延及储热特性的热电协同调控方法及系统
CN111711206A (zh) * 2020-06-30 2020-09-25 天津大学 一种计及热网动态特性的城市热电综合能源系统调度方法
CN113610305A (zh) * 2021-08-11 2021-11-05 东南大学 一种综合能源系统的优化调度方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106253350A (zh) * 2016-08-11 2016-12-21 清华大学 基于供热管网储热效益的热‑电联合机组组合方法
CN106339772A (zh) * 2016-08-11 2017-01-18 清华大学 基于供热管网储热效益的热‑电联合优化调度方法
CN107204632A (zh) * 2017-07-15 2017-09-26 东北电力大学 一种提升风电消纳的柔性负荷优化调度方法
CN107808216A (zh) * 2017-10-24 2018-03-16 重庆大学 电‑气‑热互联系统弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法
CN108258679A (zh) * 2017-12-25 2018-07-06 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 考虑供热网储热特性的电-热综合能源系统优化调度方法
CN109447323A (zh) * 2018-09-30 2019-03-08 东南大学 一种计及节点热价的综合能源系统两阶段容量配置方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106253350A (zh) * 2016-08-11 2016-12-21 清华大学 基于供热管网储热效益的热‑电联合机组组合方法
CN106339772A (zh) * 2016-08-11 2017-01-18 清华大学 基于供热管网储热效益的热‑电联合优化调度方法
CN107204632A (zh) * 2017-07-15 2017-09-26 东北电力大学 一种提升风电消纳的柔性负荷优化调度方法
CN107808216A (zh) * 2017-10-24 2018-03-16 重庆大学 电‑气‑热互联系统弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法
CN108258679A (zh) * 2017-12-25 2018-07-06 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 考虑供热网储热特性的电-热综合能源系统优化调度方法
CN109447323A (zh) * 2018-09-30 2019-03-08 东南大学 一种计及节点热价的综合能源系统两阶段容量配置方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孟宪君: "基于热循环蓄热特性的电-热综合能源系统风电消纳策略", 《全球能源互联网》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110854906A (zh) * 2019-11-04 2020-02-28 深圳供电局有限公司 一种电热耦合型虚拟电厂的风电消纳策略获取方法
CN110991857A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 华北电力大学 一种电热综合能源系统风电消纳能力评估的方法
CN111583062A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 常州英集动力科技有限公司 基于热网传输时延及储热特性的热电协同调控方法及系统
CN111583062B (zh) * 2020-05-08 2023-08-11 常州英集动力科技有限公司 基于热网传输时延及储热特性的热电协同调控方法及系统
CN111711206A (zh) * 2020-06-30 2020-09-25 天津大学 一种计及热网动态特性的城市热电综合能源系统调度方法
CN111711206B (zh) * 2020-06-30 2023-01-24 天津大学 一种计及热网动态特性的城市热电综合能源系统调度方法
CN113610305A (zh) * 2021-08-11 2021-11-05 东南大学 一种综合能源系统的优化调度方法
CN113610305B (zh) * 2021-08-11 2024-01-30 东南大学 一种综合能源系统的优化调度方法

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