CN110516338A - 一种冷热电联供型多微网系统调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种冷热电联供型多微网系统调度方法，首先给出典型的冷热电联供型微网的供能结构图，分析微网中设备类型、设备间能量流动关系，并对典型冷热电联供型微网中设备进行数学建模；然后建立多个冷热电联供型微网间以多微网经济运行成本最优为目标的优化调度模型，给出优化目标函数和约束条件；最后在Matlab中调用Cplex对问题进行求解，获得各个冷热电联供型微网日前优化调度计划。本发明提供了一种有效、实用、科学的能源优化调度方法，提高了冷热电联供型多微网系统的一次能源利用效率，满足冷热电联供型多微网的冷、热、电负荷需求，没有出现弃风、弃电等浪费能源的情况，有利于节能的推广应用。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种冷热电联供型多微网系统调度方法。
背景技术
时代的进步和经济的快速增长，对能源供应提出越来越高的要求。我国化石能源总量大，但人均占有量少，主要的发电方式仍然是传统的火力发电，因此提高能源利用效率是应对能源危机的重要方法。冷热电联供作为新兴的能源系统，通过能量的梯级利用，一次能源利用率高达90％。在同一个配电网区域内，多个冷热电联供型微网同时接入，研究多个冷热电联供型微网的优化经济调度问题，具有重要的意义。
发明内容
发明目的：为了克服上述不足，本发明提供一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其可减少多微网系统的运行经济成本，提高冷热电联供型多微网系统的综合能效。
技术方案：为了实现上述目的，本发明提供一种冷热电联供型多微网系统调度方法，包括以下步骤：
S1：分析典型冷热电联供型微网供能结构图；
S2：给出冷热电联供型微网设备类型和能量流动关系；
S3：对步骤S2的典型设备进行数学建模；
S4：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型；
S5：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型的约束条件；
S6：在MATLAB中调用Cplex对问题进行求解，获得各冷热电联供型微网的日前调度计划。
进一步的，所述步骤S2中冷热电联供型微网设备类型分为分布式电源设备、辅助供能设备和储能设备，能量流动关系分为冷能流动关系、热能流动关系、电能流动关系和燃气流动关系。各个冷热电联供型微网中电制冷机和吸收式制冷机制冷功率与微网冷负荷功率平衡；微网中换热装置和燃气锅炉制热功率与微网热负荷功率平衡；微网中与电网购售电、蓄电池充放电、电制冷机消耗电、风电、光伏、燃气轮机发电与微网电负荷功率平衡。燃气从燃气公司输送到微网中，供给微网燃气锅炉和燃气轮机使用。
进一步的，所述步骤S3中对于设备的数学建模，包括分布式电源设备：燃气轮机、风电和光伏，辅助供能设备余热锅炉、燃气锅炉、换热装置、电制冷机和吸收式制冷机；其数学模型具体如下：
燃气轮机：
PGT(t)＝Pgas(t)ηGT
QGT(t)＝FGT(t)LNGηGT
式中：PGT(t)为t时段燃气轮机的输出功率；Pgas(t)为微型燃气轮机消耗的燃气功率；ηGT为微型燃气轮机的发电效率；QGT(t)为微型燃气轮机在t时段的输出电能；FGT(t)为微型燃气轮机在t时段的消耗燃气量；LNG为燃气热值；
吸收式制冷机：
QAC(t)＝PGT(t)γGTηWHηcoolingCOPAC
式中：QAC(t)为吸收式制冷机的输出制冷功率；γGT为燃气轮机的热电比；ηWH为余热锅炉的效率；ηcooling为燃气轮机余热用于制冷的比例；COPAC为吸收式制冷机的能效比；
电制冷机：
QEC(t)＝PEC(t)COPEC
式中：QEC(t)为电制冷机的输出制冷功率；PEC(t)为消耗的电功率；COPEC为电制冷机的能效比；
换热装置：
PHX(t)＝PGT(t)γGTηWHηheatingηHX
式中：PHX(t)为换热装置的输出制热功率；ηheating为燃气轮机余热用于制热的比例；ηHX为换热装置的效率；
燃气锅炉：
QGB(t)＝FGB(t)LNGηGB
式中：QGB(t)为燃气锅炉在t时段的输出热量；FGB(t)为燃气锅炉在t时段的消耗燃气量；ηGB为燃气锅炉的效率；
蓄电池：
式中：Sstor(t)为t时段储能装置存储的能量；u为储能装置自放电率，一般可以忽略；ηabs和ηrelea为储能装置充电效率和放电效率；Pabs(t)和Prelea(t)为储能装置充电功率和放电功率；Δt为调度时段的时长；
风力发电：
式中：Pwt是风力发电的风机输出功率；uci为风机的切入风速，uco为风机的切出风速，ur为额定风速；Pr为风机的额定输出功率；f(u)为风机的降额输出功率特性曲线，采用多项式拟合方法，其表达式为：
光伏发电：
Ppv＝Nη1η2η3ARβ[1-a(Tc-25)]
式中：Ppv为光伏电池的输出电功率；N为光伏发电系统总组件的个数；η1为光伏电池的光电转换效率；η2为光伏电池的最大功率点跟踪的效率；η3为光伏发电的逆变器工作效率；A为光伏发电系统的总面积；Rβ为光伏发电阵列的斜面总太阳辐照度；a为温度系数；Tc为光伏电池板的温度。
进一步的，所述步骤S4中的优化调度模型可通过以下目标函数实现：
其中，FMG为冷热电联供型多微网系统的运行，总费用m为冷热电联供型多微网系统中微网的个数，Ffuel,j为第j个微网中的消耗燃气费用，Fgrid,j为第j个微网与电网交互电能的费用，FRm,j为第j个微网中设备的运行维护费用。
进一步的，所述步骤S5中建立的约束条件具体为：
冷功率平衡约束方程：
其中，为吸收式制冷机的制冷功率，为电制冷机的制冷功率，为冷热电联供型微网中冷负荷的需求量；
热功率平衡约束方程：
其中，为燃气锅炉的输出热功率，为蒸汽热水换热装置的制热功率，为冷热电联供型微网中热负荷的需求量；
电功率平衡约束方程：
其中，为燃气轮机的发电功率，为蓄电池的充放电功率，放电为正值，充电为负值，为冷热电联供型微网和主动配电网的逐时电功率交换值，为风电出力，为光伏发电出力，为冷热电联供型微网电负荷量，为冷热电联供型微网中电制冷机耗电功率；
设备容量和运行约束条件：
燃气轮机：
燃气锅炉：
余热锅炉：
电制冷机：
换热装置：
吸收式制冷机：
蓄电池：
其中，为余热锅炉的输出功率，为电制冷机的输出功率，为换热装置的输出功率，为吸收式制冷机的输出功率，为储能装置在t时段储存的能量，为t时段储能功率，为蓄电池的充电状态，如果蓄电池在充电，则为1，否则为0，为蓄电池的放电状态，如果蓄电池在放电，则为1，否则为0；为蓄电池的最大充放电功率；
冷热电联供型微网与电网购售电功率约束：
冷热电联供型微网与电网交互电功率：
有益效果：本发明与现有技术相比，提供一种有效、实用、科学的能源优化调度方法，提高了冷热电联供型多微网系统的一次能源利用效率，满足冷热电联供型多微网的冷、热、电负荷需求，没有出现弃风、弃电等浪费能源的情况，不但提高了冷热电联供型多微网系统的综合能效，而且减少了冷热电联供型多微网系统的经济运行成本。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明中典型冷热电联供型微网供能结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
如图1所示，本发明提供一种冷热电联供型多微网系统调度方法，包括以下步骤：
S1：分析典型冷热电联供型微网供能结构图；
S2：给出冷热电联供型微网设备类型和能量流动关系；
S3：对步骤S2的典型设备进行数学建模；
S4：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型；
S5：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型的约束条件；
S6：在MATLAB中调用Cplex对问题进行求解，获得各冷热电联供型微网的日前调度计划。
如图2所示，本实施例中步骤S1中冷热电联供型微网供能结构包括分布式电源设备：燃气轮机、风力发电和光伏发电，辅助供能设备余热锅炉、燃气锅炉、换热装置、电制冷机和吸收式制冷机。步骤S2中冷热电联供型微网设备类型分为分布式电源设备、辅助供能设备和储能设备，能量流动关系分为冷能流动关系、热能流动关系、电能流动关系和燃气流动关系。各个冷热电联供型微网中电制冷机和吸收式制冷机制冷功率与微网冷负荷功率平衡；微网中换热装置和燃气锅炉制热功率与微网热负荷功率平衡；微网中与电网购售电、蓄电池充放电、电制冷机消耗电、风电、光伏、燃气轮机发电与微网电负荷功率平衡。燃气从燃气公司输送到微网中，供给微网燃气锅炉和燃气轮机使用。
本实施例步骤S3中对于设备的数学建模，其数学模型具体如下：
燃气轮机：
PGT(t)＝Pgas(t)ηGT
QGT(t)＝FGT(t)LNGηGT
式中：PGT(t)为t时段燃气轮机的输出功率；Pgas(t)为微型燃气轮机消耗的燃气功率；ηGT为微型燃气轮机的发电效率；QGT(t)为微型燃气轮机在t时段的输出电能；FGT(t)为微型燃气轮机在t时段的消耗燃气量；LNG为燃气热值，取9.7kWh/m3；
吸收式制冷机：
QAC(t)＝PGT(t)γGTηWHηcoolingCOPAC
式中：QAC(t)为吸收式制冷机的输出制冷功率；γGT为燃气轮机的热电比；ηWH为余热锅炉的效率；ηcooling为燃气轮机余热用于制冷的比例；COPAC为吸收式制冷机的能效比；
电制冷机：
QEC(t)＝PEC(t)COPEC
式中：QEC(t)为电制冷机的输出制冷功率；PEC(t)为消耗的电功率；COPEC为电制冷机的能效比；
换热装置：
PHX(t)＝PGT(t)γGTηWHηheatingηHX
式中：PHX(t)为换热装置的输出制热功率；ηheating为燃气轮机余热用于制热的比例；ηHX为换热装置的效率；
燃气锅炉：
QGB(t)＝FGB(t)LNGηGB
式中：QGB(t)为燃气锅炉在t时段的输出热量；FGB(t)为燃气锅炉在t时段的消耗燃气量；ηGB为燃气锅炉的效率；
蓄电池：
式中：Sstor(t)为t时段储能装置存储的能量；u为储能装置自放电率，一般可以忽略；ηabs和ηrelea为储能装置充电效率和放电效率；Pabs(t)和Prelea(t)为储能装置充电功率和放电功率；Δt为调度时段的时长；
风力发电：
式中：Pwt是风力发电的风机输出功率；uci为风机的切入风速，uco为风机的切出风速，ur为额定风速；Pr为风机的额定输出功率；f(u)为风机的降额输出功率特性曲线，采用多项式拟合方法，其表达式为：
光伏发电：
Ppv＝Nη1η2η3ARβ[1-a(Tc-25)]
式中：Ppv为光伏电池的输出电功率；N为光伏发电系统总组件的个数；η1为光伏电池的光电转换效率；η2为光伏电池的最大功率点跟踪的效率；η3为光伏发电的逆变器工作效率；A为光伏发电系统的总面积；Rβ为光伏发电阵列的斜面总太阳辐照度；a为温度系数；Tc为光伏电池板的温度。
本实施例步骤S4中的优化调度模型可通过以下目标函数实现：
其中，FMG为冷热电联供型多微网系统的运行，总费用m为冷热电联供型多微网系统中微网的个数，Ffuel,j为第j个微网中的消耗燃气费用，Fgrid,j为第j个微网与电网交互电能的费用，FRm,j为第j个微网中设备的运行维护费用。
本实施例步骤S5中建立的约束条件具体为：
冷功率平衡约束方程：
其中，为吸收式制冷机的制冷功率，为电制冷机的制冷功率，为冷热电联供型微网中冷负荷的需求量；
热功率平衡约束方程：
其中，为燃气锅炉的输出热功率，为蒸汽热水换热装置的制热功率，为冷热电联供型微网中热负荷的需求量；
电功率平衡约束方程：
其中，为燃气轮机的发电功率，为蓄电池的充放电功率，放电为正值，充电为负值，为冷热电联供型微网和主动配电网的逐时电功率交换值，为风电出力，为光伏发电出力，为冷热电联供型微网电负荷量，为冷热电联供型微网中电制冷机耗电功率；
设备容量和运行约束条件：
燃气轮机：
燃气锅炉：
余热锅炉：
电制冷机：
换热装置：
吸收式制冷机：
蓄电池：
其中，为余热锅炉的输出功率，为电制冷机的输出功率，为换热装置的输出功率，为吸收式制冷机的输出功率，为储能装置在t时段储存的能量，为t时段储能功率，为蓄电池的充电状态，如果蓄电池在充电，则为1，否则为0，为蓄电池的放电状态，如果蓄电池在放电，则为1，否则为0；为蓄电池的最大充放电功率；
冷热电联供型微网与电网购售电功率约束：
冷热电联供型微网与电网交互电功率：
本实施例中，冷热电联供型多微网采用冷热电联供型、冷电联供型、热电联供型3种类型各1个，各微网之间没有冷热电能交换的通道。为突出本发明所提出的冷热电联供型多微网系统调度方法的优势，采用单微网与多微网两种建模方法，分别计算了冷热电联供型微网、主动配电网和总体的运行成本，结果如表1所示：
表1集中式建模和分布式建模对比
由表1可以看出，在单微网建模方法下冷热电联供型微网主动配电系统总成本小，但多微网的成本比在单微网建模方法下要高，说明在单微网建模方法下，为了总体成本最低而牺牲自身的利益。在多微网建模下，能够细化两个不同利益主体间的利益博弈，通过主动配电网和冷热电联供型多微网优化经济调度模型的解耦与独立并行求解，使得两个不同利益主体可以同时达到各自的经济最优。
Claims (6)
1.一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：分析冷热电联供型微网供能结构图；
S2：给出冷热电联供型微网设备类型和能量流动关系；
S3：对步骤S2的设备进行数学建模；
S4：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型；
S5：建立冷热电联供型多微网系统经济优化调度目标模型的约束条件；
S6：在MATLAB中调用Cplex对问题进行求解，获得各冷热电联供型微网的日前调度计划。
2.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：所述步骤S2中冷热电联供型微网设备类型分为分布式电源设备、辅助供能设备和储能设备，能量流动关系分为冷能流动关系、热能流动关系、电能流动关系和燃气流动关系。
3.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：所述步骤S3中对于设备的数学建模，包括分布式电源设备：燃气轮机、风电和光伏，辅助供能设备余热锅炉、燃气锅炉、换热装置、电制冷机和吸收式制冷机；其数学模型具体如下：
燃气轮机：
PGT(t)＝Pgas(t)ηGT
QGT(t)＝FGT(t)LNGηGT
式中：PGT(t)为t时段燃气轮机的输出功率；Pgas(t)为微型燃气轮机消耗的燃气功率；ηGT为微型燃气轮机的发电效率；QGT(t)为微型燃气轮机在t时段的输出电能；FGT(t)为微型燃气轮机在t时段的消耗燃气量；LNG为燃气热值；
吸收式制冷机：
QAC(t)＝PGT(t)γGTηWHηcoolingCOPAC
式中：QAC(t)为吸收式制冷机的输出制冷功率；γGT为燃气轮机的热电比；ηWH为余热锅炉的效率；ηcooling为燃气轮机余热用于制冷的比例；COPAC为吸收式制冷机的能效比；
电制冷机：
QEC(t)＝PEC(t)COPEC
式中：QEC(t)为电制冷机的输出制冷功率；PEC(t)为消耗的电功率；COPEC为电制冷机的能效比；
换热装置：
PHX(t)＝PGT(t)γGTηWHηheatingηHX
式中：PHX(t)为换热装置的输出制热功率；ηheating为燃气轮机余热用于制热的比例；ηHX为换热装置的效率；
燃气锅炉：
QGB(t)＝FGB(t)LNGηGB
式中：QGB(t)为燃气锅炉在t时段的输出热量；FGB(t)为燃气锅炉在t时段的消耗燃气量；ηGB为燃气锅炉的效率；
蓄电池：
式中：Sstor(t)为t时段储能装置存储的能量；u为储能装置自放电率，一般可以忽略；ηabs和ηrelea为储能装置充电效率和放电效率；Pabs(t)和Prelea(t)为储能装置充电功率和放电功率；Δt为调度时段的时长；
风力发电：
式中：Pwt是风力发电的风机输出功率；uci为风机的切入风速，uco为风机的切出风速，ur为额定风速；Pr为风机的额定输出功率；f(u)为风机的降额输出功率特性曲线，采用多项式拟合方法，其表达式为：
光伏发电：
Ppv＝Nη1η2η3ARβ[1-a(Tc-25)]
式中：Ppv为光伏电池的输出电功率；N为光伏发电系统总组件的个数；η1为光伏电池的光电转换效率；η2为光伏电池的最大功率点跟踪的效率；η3为光伏发电的逆变器工作效率；A为光伏发电系统的总面积；Rβ为光伏发电阵列的斜面总太阳辐照度；a为温度系数；Tc为光伏电池板的温度。
4.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：所述步骤S4中优化调度模型通过以下目标函数实现：
其中，FMG为冷热电联供型多微网系统的运行总成本，m为冷热电联供型多微网系统中微网的个数，Ffuel,j为第j个冷热电联供型微网中的消耗燃气费用，Fgrid,j为第j个冷热电联供型微网与电网交互电能的费用，FRm,j为第j个冷热电联供型微网中设备的运行维护费用。
5.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：所述步骤S5中的优化调度模型包括以下约束条件：各个冷热电联供型微网的电功率平衡约束、冷功率平衡约束、热功率平衡约束，各个冷热电联供型微网典型设备的出力约束、各个冷热电联供型微网与电网购售电的功率约束。
6.根据权利要求5所述的一种冷热电联供型多微网系统调度方法，其特征在于：所述步骤S5中建立的约束条件具体为：
冷功率平衡约束方程：
其中，为吸收式制冷机的制冷功率，为电制冷机的制冷功率，为冷热电联供型微网中冷负荷的需求量；
热功率平衡约束方程：
其中，为燃气锅炉的输出热功率，为蒸汽热水换热装置的制热功率，为冷热电联供型微网中热负荷的需求量；
电功率平衡约束方程：
其中，为燃气轮机的发电功率，为蓄电池的充放电功率，放电为正值，充电为负值，为冷热电联供型微网和主动配电网的逐时电功率交换值，为风电出力，为光伏发电出力，为冷热电联供型微网电负荷量，为冷热电联供型微网中电制冷机耗电功率；
设备容量和运行约束条件：
燃气轮机：
燃气锅炉：
余热锅炉：
电制冷机：
换热装置：
吸收式制冷机：
蓄电池：
其中，为余热锅炉的输出功率，为电制冷机的输出功率，为换热装置的输出功率，为吸收式制冷机的输出功率，为储能装置在t时段储存的能量，为t时段储能功率，为蓄电池的充电状态，如果蓄电池在充电，则为1，否则为0，为蓄电池的放电状态，如果蓄电池在放电，则为1，否则为0；为蓄电池的最大充放电功率；
冷热电联供型微网与电网购售电功率约束：
冷热电联供型微网与电网交互电功率：
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| CN201910768192.3A CN110516338A (zh) | 2019-08-20 | 2019-08-20 | 一种冷热电联供型多微网系统调度方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111953018A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-11-17 | 许继集团有限公司 | 一种分布式多能互补供能系统及功率分配方法 |
| CN112329259A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-05 | 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种多能互补冷热电联供微电网框架及其建模方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108717594A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-10-30 | 东南大学 | 一种冷热电联供型多微网系统经济优化调度方法 |
| CN109190859A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-11 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 冷热电联供型多微网系统及其经济优化调度方法 |
-
2019
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Patent Citations (2)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN112329259B (zh) * | 2020-11-24 | 2024-03-01 | 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种多能互补冷热电联供微电网框架及其建模方法 |
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