CN110689199B - 一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，用于在能源互联环境下进行多能协调运行和分布式协同调控，包括以下步骤：1)建立以能源集线器模型为基础的能量等效转化模型；2)根据能量等效转化模型，建立长时间跨区域的多能源网络稳态混合潮流模型；3)利用解耦求解法对多能源网络稳态混合潮流模型求解，得到多能源互联网的能量分布与转化最优解；4)将所得最优解作为约束，将分层分布式优化方法和多智能系统结合，得到短时间的区域级多能互补优化调度调控方案。与现有技术相比，本发明具有提高能源利用率和环境友好等优点。

Description

一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法

技术领域

本发明涉及能源互联网领域，尤其是涉及一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法。

背景技术

随着环境污染的日益恶化，降低碳排放在世界范围内受到人们的重视，低碳发展成为世界实现可持续发展的必然选择。为了维持我国经济的可持续健康发展，国务院发布的《“十二五”节能减排综合性工作方案》中已经明确提出控制主要污染物排放总量。

能源互联网是能源和互联网的融合，目的是为了提高能源利用率，同时推广新型能源、降低对传统化石能源的依赖，综合能源系统则是能源互联网的主要载体，涉及到能源的转换、分配与有机协调。两者主要的区别有：1)综合能源系统主要关注供能系统、能源交换等物理层面问题，能源互联网在此基础上还需要考虑信息通讯等问题，且要强调信息流和能量流之间的交互作用；2)综合能源系统侧重于不同能源之间的协同优化，能源互联网则是关注不同能源系统之间物理与信息间的融合。

开放互联是能源互联网的重要特征，从运行控制方面可分为横向互联、纵向互联两个层面。横向互联主要表现为多种能源的耦合互补。传统供能系统是单独的、分散的，电力网络、热力网络和天然气网络之间存在着小范围的能源转化。纵向互联则体现在源—网—荷—储的协同运行。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，用于在能源互联环境下进行多能协调运行和分布式协同调控，包括以下步骤：

1)建立以能源集线器模型为基础的能量等效转化模型；

2)根据能量等效转化模型，建立长时间跨区域的多能源网络稳态混合潮流模型；

3)利用解耦求解法对多能源网络稳态混合潮流模型求解，得到多能源互联网的能量分布与转化最优解；

4)将所得最优解作为约束，将分层分布式优化方法和多智能系统结合，得到短时间的区域级多能互补优化调度调控方案。

所述的多能源网络稳态混合潮流模型的目标函数为能源互联网的经济效益和环境效益最小，其约束条件包括正常运行情况下的电力系统的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束条件、热力系统能流方程约束条件和能量集线器输入和输出耦合方程约束条件，所述的分层分布式优化方法的目标函数为碳排放量最少，约束条件包括正常运行状态下的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束和热力系统能量流约束。

所述的能量等效转化模型为电能、天然气能和热能三者之间的等效转化关系。

所述的多能源网络稳态混合潮流模型的建立具体包括：

201)构建多能源网络稳态混合潮流模型约束条件；

202)构建混合潮流模型；

所述的混合潮流模型为：

其中，minf(x,u)为目标函数，h(x,u)＝0为等式约束条件，g(x,u)≤0为不等式约束条件，x为状态变量，u为控制变量；

所述的等式约束条件包括网络混合潮流平衡方程、能源集线器内部能量方程和网络与能源集线器耦合方程，所述的不等式约束条件包括系统运行约束和能源集线器自身约束，所述的状态变量包括电力网络中的电压和电流、天然气网络中的流量和气压以及热力网络中的流量和热媒温度，所述的控制变量包括电力网络发电单元出力、天然气网络压缩机变比、热力网络的热源出力和能源集线器的分配系数。

所述的混合潮流模型的约束条件的表达式为：

其中，F为电力系统潮流方程，G为天然气系统代数方程，H为热力系统能流方程，C_EH为能量集线器输入和输出耦合方程，x_e为电力系统相关变量，x_g为天然气系统相关变量，x_h为热力系统相关变量，x_eh为能源集线器相关变量。

所述的步骤4)具体包括：

401)建立短时间的区域的分布式自治单元模型；

402)每个自治单元对估计值进行更新；

403)通过步骤402)中的更新方式迭代收敛，得到短时间的区域级的多能互补最佳调度方案。

所述的分布式自治单元模型的目标函数为：

所述的自治单元对估计值进行更新方式的表达式为：

其中，x_i[k]为自治单元i第k步迭代对决策变量x_i的估计值，a_ij[k]为自治单元i与j的通信权重系数，d_i[k]为自治单元i的迭代步长，s_i[k]为自治单元i的目标函数f_i(x)在点x＝x_i[k]的偏转次梯度。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)环境友好：将能源与互联网融合，提高能源的利用率，以环境效益和碳排放量最小为目标函数，通过优化调度方案可减少碳排放量，为环境的保护提供一定的支持，对环境友好；

2)能源利用率高：通过多种能源的耦合互补，使得传统单独、分散的供能系统可以互联通信，使得电力网络、热力网络和天然气网络在区域间实现能源的转化互联，使能源分配更加合理，能源利用率更高。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为微型燃气轮机系统图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，本发明提供一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，用于在能源互联环境下进行多能协调运行和分布式协同调控包括以下步骤：

1)建立以能源集线器模型为基础的能量等效转化模型；

2)根据能量等效转化模型，建立长时间跨区域的多能源网络稳态混合潮流模型；

3)利用解耦求解法对多能源网络稳态混合潮流模型求解，得到能源互联网的能量分布与转化最优解；

4)将所得最优解作为约束，将分层分布式优化方法和多智能系统有机结合，得到短时间的区域级多能互补优化调度调控。

步骤1)中能量等效转化模型包括电、气、热三者之间的等效转化关系，以天然气等效转换模型为例，天然气转化为电能的公式为：

η_gc*P_gc＝P_gt

其中，P_gc为进入燃气轮机的天然气量，η_gc为转化效率，P_gt为燃气轮机的发电功率；

天然气转化成的热能的公式为：

η_gh,gt*P_gc＝H_gt

η_gh,gb*P_gh＝H_gb

其中，η_gh,gt为燃气轮机产热效率，η_gh,gb为燃气锅炉的产热效率，H_gt为燃气轮机产热量，H _gb为燃气锅炉的产热量。

混合潮流模型的目标函数为能源互联网的经济效益和环境效益最小，约束条件包括正常运行情况下的电力系统的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束条件、热力系统能流方程约束条件和能量集线器输入和输出耦合方程约束条件；

分层分布式优化的目标函数为碳排放量最少，约束条件包括正常运行状态下的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束和热力系统能量流约束。

多能源网络稳态混合潮流模型的建立具体包括：

201)构建多能源网络稳态混合潮流模型约束条件；

202)构建混合潮流模型；

混合潮流模型约束条件的表达式为：

其中，F为电力系统潮流方程，G为天然气系统代数方程，H为热力系统能流方程，C_EH为能量集线器输入和输出耦合方程，x_e为电力系统相关变量，x_g为天然气系统相关变量，x_h为热力系统相关变量，x_eh为能源集线器相关变量。

混合潮流模型为：

其中，minf(x,u)为目标函数，h(x,u)＝0为等式约束条件，g(x,u)≤0为不等式约束条件，x为状态变量，u为控制变量；

等式约束条件包括混合潮流平衡方程、能源集线器内部能量方程和网络与能源集线器耦合方程，不等式约束条件包括系统运行约束和能源集线器自身约束，状态变量x包括电力网络中的电压和电流、天然气网络中的流量和气压以及热力网络中的流量和热媒温度，控制变量u包括电力网络发电单元出力、天然气网络压缩机变比、热力网络的热源出力和能源集线器的分配系数。

步骤4)具体包括：

401)建立短时间的区域的分布式自治单元模型；

402)每个自治单元对估计值进行更新；

403)通过步骤402)中的迭代收敛，得到短时间的区域级的多能互补最佳调度方案。

分布式自治单元模型的目标函数为：

所述的自治单元对估计值进行更新方式的表达式为：

其中，x_i[k]为自治单元i第k步迭代对决策变量x_i的估计值，a_ij[k]为自治单元i与j的通信权重系数，d_i[k]为自治单元i的迭代步长，s_i[k]为自治单元i的目标函数f_i(x)在点x＝x_i[k]的偏转次梯度。

实施例：

如图2所示为燃气轮机将天然气转化为电能和热能的仿真模型。

进气管道的作用是对发电机起到冷却作用，使其在发电过程中保持温度相对稳定。其数学模型为：

Q₀＝q_m,air*c_p,a*(T₁-T₀)

其中，Q₀为进气管中空气吸收的热量，q_m,air为空气质量流量，c_p,a为定压比热容，T₁为进气管出口温度，T₀为进气管入口温度即环境温度。

压气机的热力过程在理想情况下是等熵过程，实际由于压气过程存在摩擦，故而是一个熵增绝热过程。其数学模型为：

m₁＝(r₀-1)/r₀

其中，T₂为压气机出口空气温度，r₀为空气比热比，η_c为压气机绝热效率，N_C为实际压缩功率。

回热器数学模型为：

T₃＝σ*(T₅-T₂)+T₂

T₆＝T₅-c_p,_air·(T₃-T₂)/c_p,flue

其中，T₃表示回热器出口空气温度，σ为回热度，T₅表示透平出口烟气温度，c_p,表示烟气的定压比热容。

燃烧室数学模型为：

T₄＝η_cc*T_4,ideal

Q_gas＝(c_p,flue*T₄-c_p,_air*T₃)*q_m,flue

其中，η_cc表示燃烧效率，T_4,deal为燃烧室理论燃烧温度，一般取843℃，Q_gas表示燃气耗量。

透平数学模型为：

发电机数学模型为：

Po_utput＝N_T-N_C

N_G＝η_g*Po_utput

式中，Po_utput表示理论上发电机输出功率，N_G表示发电量，η_g为发电机的发电效率。

对上述各模块的数学模型在Matlab/Simulink仿真平台上建立模型，再将各部件按照实际系统结构连接成系统仿真模型。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换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以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，用于在能源互联环境下进行多能协调运行和分布式协同调控，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立以能源集线器模型为基础的能量等效转化模型；

2)根据能量等效转化模型，建立长时间跨区域的多能源网络稳态混合潮流模型；

3)利用解耦求解法对多能源网络稳态混合潮流模型求解，得到多能源互联网的能量分布与转化最优解；

4)将所得最优解作为约束，将分层分布式优化方法和多智能系统结合，得到短时间的区域级多能互补优化调度调控方案，具体包括：

401)建立短时间的区域的分布式自治单元模型，所述的分布式自治单元模型的目标函数为：

所述的自治单元对估计值进行更新方式的表达式为：

d_i[k]＞0

其中，x_i[k]为自治单元i第k步迭代对决策变量x_i的估计值，a_ij[k]为自治单元i与j的通信权重系数，d_i[k]为自治单元i的迭代步长，s_i[k]为自治单元i的目标函数f_i(x)在点x＝x_i[k]的偏转次梯度；

402)每个自治单元对估计值进行更新；

403)通过步骤402)中的更新方式迭代收敛，得到短时间的区域级的多能互补最佳调度方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，其特征在于，所述的多能源网络稳态混合潮流模型的目标函数为能源互联网的经济效益和环境效益最小，其约束条件包括正常运行情况下的电力系统的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束条件、热力系统能流方程约束条件和能量集线器输入和输出耦合方程约束条件，所述的分层分布式优化方法的目标函数为碳排放量最少，约束条件包括正常运行状态下的潮流约束条件、天然气系统代数方程约束和热力系统能量流约束。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，其特征在于，所述的能量等效转化模型为电能、天然气能和热能三者之间的等效转化关系。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，其特征在于，所述的多能源网络稳态混合潮流模型的建立具体包括：

201)构建多能源网络稳态混合潮流模型约束条件；

202)构建混合潮流模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，其特征在于，所述的混合潮流模型为：

其中，minf(x,u)为目标函数，h(x,u)＝0为等式约束条件，g(x,u)≤0为不等式约束条件，x为状态变量，u为控制变量；

所述的等式约束条件包括网络混合潮流平衡方程、能源集线器内部能量方程和网络与能源集线器耦合方程，所述的不等式约束条件包括系统运行约束和能源集线器自身约束，所述的状态变量包括电力网络中的电压和电流、天然气网络中的流量和气压以及热力网络中的流量和热媒温度，所述的控制变量包括电力网络发电单元出力、天然气网络压缩机变比、热力网络的热源出力和能源集线器的分配系数。

6.根据权利要求4所述的一种基于混合潮流模型的分布式协同调控方法，其特征在于，所述的混合潮流模型的约束条件的表达式为：

其中，F为电力系统潮流方程，G为天然气系统代数方程，H为热力系统能流方程，C_EH为能量集线器输入和输出耦合方程，x_e为电力系统相关变量，x_g为天然气系统相关变量，x_h为热力系统相关变量，x_eh为能源集线器相关变量。

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