CN110417006B - 一种综合能源系统多时间尺度能量调度方法 - Google Patents
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Abstract
一种综合能源系统多时间尺度能量调度方法,包括构建综合能源系统并对综合能源系统内的能源输入、转换、储存设备进行建模;建立日前优化模型,基于在日前角度预测的可再生能源和负荷信息,以综合能源系统日运行成本最低为目标,在考虑综合能源系统设备运行约束下,确定设备的日运行状态;建立日内滚动优化模型,基于日内可再生能源出力的预测信息,运用场景分析法,得到多个光伏和风电的出力场景;然后以考虑储能变化惩罚项的综合能源系统滚动成本最低为目标,确定各场景设备滚动出力;建立实时调整反馈模型,对日内滚动结果进行修正,确定设备的实时出力值。本发明在确保系统经济运行的前提下,平抑可再生能源和负荷功率波动,提高系统运行稳定性。
Description
技术领域
本发明属于综合能源系统能量调度领域,特别涉及一种考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法。
背景技术
随着人类能源需求增长与传统化石能源紧缺之间的矛盾日益凸显,环境的逐渐恶化,如何高效利用可再生能源,减少化石能源使用的问题受到了越来越多重视。综合能源系统通过对不同类型能源的产生、传输与分配(能源供应网络)、转换、存储、消费等环节进行统一的有机协调与优化,形成的能源产供销一体化系统在增强可再生能源消纳、提高系统供能灵活性等方面具有巨大潜力。
综合能源系统是一个复杂的系统,具有多种运行条件,各种结构,以及不同能源设备之间的耦合关系。在综合能源系统能量调度研究中,如何降低可再生能源的预测的误差对综合能源系统实际有效运行的影响是需要被考虑的首要问题。充分挖掘多能协同优化在可再生能源消纳方面的潜力,利用预测误差随时间尺度减小逐渐降低的特点,寻找一种合适的多时间尺度能量调度方法是综合能源系统调度研究的突出问题。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的难题与不足,本发明提供一种考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法,在确保系统经济运行的前提下,平抑可再生能源和负荷功率波动,提高系统运行稳定性。
本发明采取的技术方案为:
考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法,包括以下步骤:
步骤1:构建综合能源系统并对综合能源系统内的能源输入、转换、储存设备进行建模;
步骤2:建立日前优化模型,基于在日前角度预测的可再生能源和负荷信息,以综合能源系统日运行成本最低为目标,在考虑综合能源系统设备运行约束下,确定设备的日运行状态;
步骤3:建立日内滚动优化模型,基于日内可再生能源出力的预测信息,考虑预测误差不确定性,运用场景分析法,得到多个光伏和风电的出力场景;然后以考虑储能变化惩罚项的综合能源系统滚动成本最低为目标,确定各场景设备滚动出力;
步骤4:建立实时调整反馈模型,对日内滚动结果进行修正,确定设备的实时出力值。
本发明一种考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法,技术效果如下:
(1):搭建三阶段优化方案,从全局离线优化到局部滚动动态优化再到实时调整反馈,既完成了对系统功率波动的有效平抑,也兼顾了全局经济性的最优。
(2):基于模型预测控制方法将日内调度分为滚动经济优化和实时调整两个阶段构成闭环优化,来解决由于预测误差导致的IES调度模型与实际运行结果偏差较大的问题。
(3):利用滚动优化在降低预测误差方面的优势的同时,使用场景分析法描述误差的不确定性,降低了不确定性对IES经济运行的影响。
(4):该方法能够实现综合能源系统的经济运行,降低预测误测对系统实际运行的影响。
附图说明
图1是本发明的调度方法总流程图。
图2是本发明考虑的综合能源系统结构示意图。
图3(1)是日前调度时间示意图。
图3(2)是日内滚动调度时间示意图。
图3(3)是实时调整调度时间示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰明白,下面结合实施例及附图,对本发明做进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
如图2所示,本发明实施里所研究的综合能源系统由各类能源输入、转换以及储存设备组成,能源输入设备包括外部大电网、天然气网和利用可再生能源发电的光伏电池、风电机组;能源转换设备包括P2G设备、电制冷机、微型燃气轮机、余热回收装置、燃气锅炉、吸收式制冷机;储存设备包括蓄电池、蓄热槽和储气罐。系统同时向负荷提供电、热、冷、气四种能量需求。
图3(1)、图3(2)、图3(3)为不同时间尺度的调度时间关系示意图,从时间的角度为本发明的过程做出了直观的描述。图3(1)中的H1表示日前调度24小时执行一次,通过日前优化模型一次性求解得出24个时段的控制序列;图3(2)中H2表示在日内滚动调度每15min执行一次,在k时段开始时,根据当前的预测数据,通过日内滚动优化模型求解得到控制时域M(4小时)内16个时段的控制序列,但只只执行第一个时段的控制量,到下一时段后重复以上操作;图3(3)中H3表示实时调度每5min执行一次,每次滚动调度完,需进行三次独立的实时调度,通过实时调整反馈模型求解得到单个时段的调整量。
如图1所示,考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法,包括以下步骤:
步骤1:构建综合能源系统并对综合能源系统内的能源输入、转换、储存设备进行建模。
所述步骤1包括分别建立如下模型和约束条件方程:
(1)、建立微型燃气轮机的成本、电热能量出力模型和约束条件方程:
式中:为微型燃气轮机发电功率最小时对应的天然气消耗功率;i为分段编号,为1、2、3;fi、为分段曲线第i段的斜率;ei为分段曲线第i段微型燃气轮机发电功率的左端点值,e1和e4为微型燃气轮机的发电功率上下限。
②、微型燃气轮机在发电的同时,产生的高温余热烟气可以被余热回收装置回收进入热力系统满足热负荷需求,其产热的数学模型可以表示为:
③、微型燃气轮机在运行时还需要考虑运行功率约束和爬坡约束:
(2)、建立电转气装置、燃气锅炉、电制冷机以及吸收式制冷机的出力模型和约束条件方程:
①、电转气装置通过电解水将富余的电能转换为天然气,其能量转换模型和运行约束为:
②、通过燃气锅炉,可以将天然气能量转化为热能,在微型燃气轮机供热不足时作为补充:
③、吸收式制冷机的数学模型和运行约束为:
④、电制冷机电制冷机通过消耗电能来制冷,其运行需要满足的约束为:
(3)、储能设备可以实现能量在时间维度上的转移。某时刻过剩的能量或者廉价的能量可以通过储能设备储存,在其他能量需求时刻或能量价格较高的时刻释放,能够提高能源的利用率,降低能源成本。IES中的储能设备包括储电、储热和储气设备。它们的能量充放过程类似,均要考虑充放功率和储存容量的限制。建立储能设备的出力和容量约束条件方程:
式中:t表示时段;x表示能量类别,分别用e、h、g表示电、热、气能;和是0-1变量,表示x类储能设备在t时段的充能状态和放能状态,“1”表示工作状态,“0”表示非工作状态;和为x类储能设备的充放能功率;分别为x类储能设备的充放能功率上下限值;为x类储能设备的储能量;δx为x类储能设备的能量自损系数;ηx,chr和ηx,dis为x类储能设备的充放能效率;和为x类储能设备的储能量上下限。
(4)、建立大电网交互联络线约束条件方程;
步骤2:建立日前优化模型,基于在日前角度预测的可再生能源和负荷信息,以综合能源系统日运行成本最低为目标,在考虑综合能源系统设备运行约束下,确定设备的日运行状态。
步骤2中,如图3(1)所示,以1h为时间尺度,基于日前预测的可再生能源和负荷信息以及电价信息,以IES日运行成本最低为目标,考虑设备运行约束,优化得出一天24个时段的机组启停状态、储能设备的运行状态;
(1)、在日前阶段系统的考虑的运行成本,包括大电网交互成本、购气成本以及电池充放电老化成本,则日前优化目标函数为:
式中:T为调度周期长度,等于24;和为系统向大电网售电和购电的功率;为系统向气网购气的功率;Δt为时段间隔;和为系统向大电网购售电价格;πg为天然气价格;Hng为天然气低热值,取9.78kWh/m3;Ki为设备i的单位运行维护费用;Pi为设备i的运行功率;目标函数最后一项通过充放电次数来计电池老化成本,πbt为电池单位时间老化成本,和为0-1变量,表示电池充放电标记位。
(2)、系统约束除了需要满足上述设备约束外,还需要满足功率平衡约束和电池充放电转换约束:
①、功率平衡约束:
式中:和为光伏和风机出力;为微型燃气轮机发电功率;和为系统向大电网售电和购电的功率;为电制冷机输入的电功率;为余热回收装置回收到的热功率;为燃气锅炉输出的热功率;为吸收式制冷机输入的热功率;为输出的冷功率;为电制冷机输出的冷功率;为电转气设备输出的天然气功率;为系统向气网购气的功率;微型燃气轮机消耗的天然气功率;为燃气锅炉输入的天然气功率;和为电池的充放电功率;和为储热设备的充放热功率;和为储气设备的充放气功率;和分别为电、热、冷、气负荷大小。
②、电池充放电转换标记约束:
通过对日前优化模型进行求解,得到各元件运行状态和蓄电池充放电计划值,并将计划信息传递到日内优化阶段。
步骤3:建立日内滚动优化模型,基于日内可再生能源出力的预测信息,考虑预测误差不确定性,运用场景分析法,得到多个光伏和风电的出力场景;然后以考虑储能变化惩罚项的综合能源系统滚动成本最低为目标,确定各场景设备滚动出力。
所述步骤3中,如图3(2)所示,依据日前计划,基于模型预测控制方法,以15min为时间尺度,在日内k时段开始时,对接下来控制时域M内的信息进行更新预测,并考虑日内预测误差,运用场景分析法,以系统在控制时域内运行成本最低为目标,优化得出所有设备的出力计划,但只执行M内第一个时段的计划。在k+1时段开始时,获取当前实际系统状态量重复以上步骤,滚动更新。
(1)、基于日内滚动预测数据,假定系统的可再生能源出力与负荷预测误差均服从正态分布ξ~N(0,σ2)。σ表示不确定量的不确定度,以日内滚动预测误差波动量来取值。采用拉丁超立方抽样生成多个场景,然后以初始场景和削减后场景的Kantorovich距离最小为目标进行场景削减,得到削减后的n个场景,作为输入信息传递给日内滚动阶段将不确定性模型转化为n个场景的确定性模型进行求解。
(2)、滚动优化目标函数不仅考虑大电网交互成本和购气成本,由于该阶段优化结果只注重了在控制时域内的局部经济性,无法计及储能在全局中的充放电带来的收益,为了使优化结果遵循日前全局计划,故在目标函数中增加能反映长期特征的储能量惩罚项。考虑到储能运行状态严格执行日前计划,此阶段不考虑电池老化成本。即目标函数为:
式中:s为削减得到的场景编号;t为时段;M为控制时域的长度;Ps为场景s发生的概率;和为系统向大电网售电和购电的功率;为系统向气网购气的功率;Δt为时段间隔;和为系统向大电网购售电价格;πg为天然气价格;Hng为天然气低热值,取9.78kWh/m3;μe、μh、μg分别为相应储能设备的惩罚系数;分别为电、热、气储能设备在t时段的储能量;分别为电、热、气储能设备在日前计划中t时段的储能量。
(3)、滚动优化需要满足的约束除了包括日前阶段中的功率平衡约束、元件运行特性约束、储能约束,还有遵循日前计划的设备运行状态约束。
步骤4:建立实时调整反馈模型,对日内滚动结果进行修正,确定设备的实时出力值。
所述步骤4中,如图3(3)所示,以5min为时间尺度,以接下来一个时段内的可控设备总调整量最小为目标,优化得到调整后的最终多时间尺度调度计划值。
(1)、实时调整反馈模型是一个静态优化模型,只调整下一个时间间隔的设备输出。目标为使系统元件相对调整量最小:
式中:为系统与大电网交互功率的调整量,以购电增加为正;为系统向气网购气功率的调整量;为微型燃气轮机发电功率的调整量;为电制冷机输入电功率的调整量;为吸收式制冷机输入热功率的调整量;为燃气锅炉输出热功率的调整量;为电转气设备输入电功率的调整量。
(2)、调整后的计划值在满足上述功率平衡约束、设备运行特性约束和储能约束下,求解得到最优调整控制量。
(3)、综合能源系统各类能源设备的调整反馈状态方程:
式中:为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、与大电网交互功率、吸收式制冷机输入热功率、燃气锅炉输出热功率、向气网购气功率的最终调度计划值;为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、与大电网交互功率、吸收式制冷机输入热功率、燃气锅炉输出热功率、向气网购气功率的滚动优化调度计划值;为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、微型燃气轮机消耗气功率的实时调整量;为光伏、风机出力及电、热、冷、气负荷波动值。
如此,通过上述日前优化、日内滚动优化、实时调整反馈完成本发明所提出的考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法,以上优化模型的求解均采用yalmip+gurobi优化工具完成。
Claims (3)
1.一种综合能源系统多时间尺度能量调度方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:构建综合能源系统并对综合能源系统内的能源输入、转换、储存设备进行建模;
步骤2:建立日前优化模型,基于在日前角度预测的可再生能源和负荷信息,以综合能源系统日运行成本最低为目标,在考虑综合能源系统设备运行约束下,确定设备的日运行状态;
步骤3:建立日内滚动优化模型,基于日内可再生能源出力的预测信息,考虑预测误差不确定性,运用场景分析法,得到多个光伏和风电的出力场景;然后以考虑储能变化惩罚项的综合能源系统滚动成本最低为目标,确定各场景设备滚动出力;具体如下:
依据日前计划,基于模型预测控制方法,以15min为时间尺度,在日内k时段开始时,对接下来控制时域M内的信息进行更新预测,并考虑日内预测误差,运用场景分析法,以系统在控制时域内运行成本最低为目标,优化得出所有设备的出力计划,但只执行M内第一个时段的计划;在k+1时段开始时,获取当前实际系统状态量重复以上步骤,滚动更新;
(1)、基于日内滚动预测数据,设系统的可再生能源出力与负荷预测误差均服从正态分布ξ~N(0,σ2);σ表示不确定量的不确定度,以日内滚动预测误差波动量来取值;采用拉丁超立方抽样生成多个场景,然后以初始场景和削减后场景的Kantorovich距离最小为目标进行场景削减,得到削减后的n个场景,作为输入信息传递给日内滚动阶段将不确定性模型转化为n个场景的确定性模型进行求解;
(2)、滚动优化目标函数不仅考虑大电网交互成本和购气成本,由于该阶段优化结果只注重了在控制时域内的局部经济性,无法计及储能在全局中的充放电带来的收益,为了使优化结果遵循日前全局计划,故在目标函数中增加能反映长期特征的储能量惩罚项;考虑到储能运行状态严格执行日前计划,此阶段不考虑电池老化成本;即目标函数为:
式中:s为削减得到的场景编号;t为时段;M为控制时域的长度;Ps为场景s发生的概率;和为系统向大电网售电和购电的功率;为系统向气网购气的功率;Δt为时段间隔;和为系统向大电网购售电价格;πg为天然气价格;Hng为天然气低热值,取9.78kWh/m3;μe、μh、μg分别为相应储能设备的惩罚系数;分别为电、热、气储能设备在t时段的储能量;分别为电、热、气储能设备在日前计划中t时段的储能量;
(3)、滚动优化需要满足的约束除了包括日前阶段中的功率平衡约束、元件运行特性约束、储能约束,还有遵循日前计划的设备运行状态约束;
(4)、实时调整反馈模型是一个静态优化模型,只调整下一个时间间隔的设备输出;目标为使系统元件相对调整量最小:
式中:为系统与大电网交互功率的调整量,以购电增加为正;为系统向气网购气功率的调整量;为微型燃气轮机发电功率的调整量;为电制冷机输入电功率的调整量;为吸收式制冷机输入热功率的调整量;为燃气锅炉输出热功率的调整量;为电转气设备输入电功率的调整量;
(5)、调整后的计划值在满足上述功率平衡约束、设备运行特性约束和储能约束下,求解得到最优调整控制量;
(6)、综合能源系统各能源设备的调整反馈状态方程:
式中:为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、与大电网交互功率、吸收式制冷机输入热功率、燃气锅炉输出热功率、向气网购气功率的最终调度计划值;为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、与大电网交互功率、吸收式制冷机输入热功率、燃气锅炉输出热功率、向气网购气功率的滚动优化调度计划值;为微型燃气轮机输出电功率、电制冷机输入电功率、电转气设备输入电功率、微型燃气轮机消耗气功率的实时调整量;为光伏、风机出力及电、热、冷、气负荷波动值;
步骤4:建立实时调整反馈模型,对日内滚动结果进行修正,确定设备的实时出力值。
2.根据权利要求1所述一种综合能源系统多时间尺度能量调度方法,其特征在于:步骤1包括分别建立如下模型和约束条件方程:
(1)、建立微型燃气轮机的成本、电热能量出力模型和约束条件方程:
式中:为微型燃气轮机发电功率最小时对应的天然气消耗功率;i为分段编号,为1、2、3;fi、为分段曲线第i段的斜率;ei为分段曲线第i段微型燃气轮机发电功率的左端点值,e1和e4为微型燃气轮机的发电功率上下限;
②、微型燃气轮机在发电的同时,产生的高温余热烟气被余热回收装置回收进入热力系统满足热负荷需求,其产热的数学模型表示为:
③、微型燃气轮机在运行时,考虑运行功率约束和爬坡约束:
(2)、建立电转气装置、燃气锅炉、电制冷机以及吸收式制冷机的出力模型和约束条件方程:
①、电转气装置通过电解水将富余的电能转换为天然气,其能量转换模型和运行约束为:
②、通过燃气锅炉,可以将天然气能量转化为热能,在微型燃气轮机供热不足时作为补充:
③、吸收式制冷机的数学模型和运行约束为:
④、电制冷机电制冷机通过消耗电能来制冷,其运行需要满足的约束为:
(3)、建立储能设备的出力和容量约束条件方程:
式中:x表示能量类别,分别用e、h、g表示电、热、气能;和是0-1变量,表示x类储能设备在t时段的充能状态和放能状态,“1”表示工作状态,“0”表示非工作状态;和为x类储能设备的充放能功率;分别为x类储能设备的充放能功率上下限值;为x类储能设备的储能量;δx为x类储能设备的能量自损系数;ηx,chr和ηx,dis为x类储能设备的充放能效率;和为x类储能设备的储能量上下限;
(4)、建立大电网交互联络线约束条件方程;
3.根据权利要求1所述一种综合能源系统多时间尺度能量调度方法,其特征在于,步骤2中,设定1h的时间尺度,基于日前预测的可再生能源和负荷信息以及电价信息,以IES日运行成本最低为目标,考虑设备运行约束,优化得出一天24个时段的机组启停状态、储能设备的运行状态;
(1)、在日前阶段系统的考虑的运行成本,包括大电网交互成本、购气成本以及电池充放电老化成本,则日前优化目标函数为:
式中:T为调度周期长度,等于24;和为系统向大电网售电和购电的功率;为系统向气网购气的功率;Δt为时段间隔;和为系统向大电网购售电价格;πg为天然气价格;Hng为天然气低热值,取9.78kWh/m3;Ki为设备i的单位运行维护费用;Pi为设备i的运行功率;目标函数最后一项通过充放电次数来计电池老化成本,πbt为电池单位时间老化成本,和为0-1变量,表示电池充放电标记位;
(2)、系统约束除了需要满足设备约束外,还需要满足功率平衡约束和电池充放电转换约束:
①、功率平衡约束:
式中:和为光伏和风机出力;为微型燃气轮机发电功率;和为系统向大电网售电和购电的功率;为电制冷机输入的电功率;为余热回收装置回收到的热功率;为燃气锅炉输出的热功率;为吸收式制冷机输入的热功率;为输出的冷功率;为电制冷机输出的冷功率;为电转气设备输出的天然气功率;为系统向气网购气的功率;微型燃气轮机消耗的天然气功率;为燃气锅炉输入的天然气功率;和为电池的充放电功率;和为储热设备的充放热功率;和为储气设备的充放气功率;和分别为电、热、冷、气负荷大小;
②、电池充放电转换标记约束:
通过对日前优化模型进行求解,得到各元件运行状态和蓄电池充放电计划值,并将计划信息传递到日内优化阶段。
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