CN110728441A - 基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于序列线性规划的电‑气联合市场集中式出清方法，以全天电能与天然气的总费用最小为目标，考虑电力系统的约束条件、天然气系统的约束条件以及电力系统与天然气系统的耦合约束，对输气管道稳态气流方程和非线性管存方程进行一阶泰勒展开，得到电‑气联合市场集中式出清的序列线性规划模型。求解序列线性规划模型，得到电‑气联合市场的日前调度方案，并计算节点边际电价与节点边际气价。本发明考虑了非线性管存等天然气系统复杂运行特性对于电‑气联合市场集中式出清的影响，实现了电‑气互联系统在日前层面的优化调度与市场出清。

Description

基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法
技术领域
本发明涉及一种电-气联合市场集中式出清方法，特别涉及基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法。
背景技术
能源危机、气候变暖以及环境恶化日益严重，为了进一步促进新能源的大规模利用、提高综合能源利用效率，一种新的能源利用体系“能源互联网”应用而生。能源互联网是以电、气、热等多种能源网络为载体，以能源技术与信息技术深度融合为特征，实现能源互济互补和高效利用的一体化能源系统。能源互联网的一大特征是实现多类型能源的综合利用，而不同类型的能源在传输速度和储存能力上存在明显差异。与电力、天然气相比，热力的最大特点在于不能远距离传输，因此能源互联网在输送层面主要由电-气互联系统组成。随着燃气机组的快速发展，电力系统和天然气系统的耦合越来越紧密，电-气互联系统不再是两个能源系统的简单叠加，还产生了很多新的问题与挑战。
国内外学者针对电-气互联系统已经开展了很多研究工作，主要集中于潮流计算、扩展规划等问题。为了保证电力和天然气可靠、安全、经济及高效的供应，有必要建立电-气联合市场，并研究电-气联合市场的出清策略。目前，在电-气联合市场的研究中天然气系统的网络特征刻画较为简单，很少考虑天然气系统运行特性对电-气联合市场的影响。天然气系统的稳态传输特性通常采用输气管道的Weymouth稳态气流方程描述。与电力系统相比，天然气系统最大的不同点在于其传输具有明显的慢动态特性。天然气在管道传输过程中，随着沿线气压的降低，天然气的流速变缓，从而在管道中会滞留一部分天然气，称之为“管存”。管存对于维护天然气系统的正常运行、保证天然气供应的安全可靠具有重要意义。然而，现有的电-气互联系统研究大多忽略了管存对于系统运行的影响或者仅仅考虑线性化后的近似管存。
电-气联合市场集中式出清主要解决日前层面的系统优化问题，对计算效率和精度有较高要求，而输气管道的稳态气流方程为二次等式，导致电-气互联系统的优化问题是一个非凸非线性的混合整数规划问题，难以直接求解。目前通常采用的两种近似方法分别为分段线性化方法与二阶锥松弛方法。分段线性化方法的计算精度很大程度上取决于分段数，因此计算精度与计算效率难以同时保证。可见，分段线性化方法不适用于求解电-气联合市场集中式出清问题。二阶锥松弛方法存在不可避免的计算误差且无法应用于处理非线性管存方程，因此二阶锥松弛方法也不适用于电-气联合市场的集中式出清。
在电-气联合市场集中式出清的建模中尚未见到考虑天然气系统的复杂运行特性，例如管存的非线性精细化方程，并获得考虑非线性天然气管存的市场出清结果的报道，因此，建立考虑天然气非线性传输特性的电-气联合市场集中式出清模型，并能够实现可行、高效的求解是优化电-气互联系统资源配置亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
1)以全天电能与天然气的总费用最小为目标函数，考虑电力系统的约束条件、天然气系统的约束条件以及电力系统与天然气系统的耦合约束，建立电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型；所述天然气系统的约束条件包括输气管道稳态气流方程和非线性管存方程；
2)对步骤1)中的输气管道稳态气流方程和非线性管存方程进行松弛，从而将电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型转换为电-气联合市场集中式出清的二阶锥规划模型；求解该二阶锥规划模型得到初始节点气压与初始管道气流；
3)对步骤1)中的输气管道稳态气流方程和非线性管存方程进行一阶泰勒展开，从而将电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型转换为电-气联合市场集中式出清的序列线性规划模型；迭代求解该序列线性规划模型直至满足收敛准则，得到电-气联合市场的日前调度方案(气源出气量Su,t、燃煤机组输出功率
Figure BDA0002221599480000021
燃气机组输出功率)以及计算节点边际电价与气价所需的对偶变量(功率平衡方程对偶变量
Figure BDA0002221599480000028
输电线路传输功率约束对偶变量
Figure BDA0002221599480000023
节点气流平衡方程对偶变量
Figure BDA0002221599480000024
)；
4)基于所述序列线性规划模型中的对偶变量，得到电-气联合市场日前出清的节点边际电价与节点边际气价。
优选的，所述目标函数表示为：
Figure BDA0002221599480000025
其中，Su,t表示第u个气源在第t个调度时段的出气量，
Figure BDA0002221599480000026
表示第u个气源的天然气报价，Pi,t表示第i个发电机组在第t个调度时段的输出功率(具体的，
Figure BDA0002221599480000027
表示第i个燃煤机组在第t个调度时段的输出功率，
Figure BDA0002221599480000031
表示第i个燃气机组在第t个调度时段的输出功率)，
Figure BDA0002221599480000032
表示第i个燃煤机组的电能报价，表示第i个燃气机组的电能报价中的非成本部分，Δt表示调度时间间隔，T、GS、CG以及GG分别表示调度时段集合、气源集合、燃煤机组集合以及燃气机组集合，objcost表示全天电能与天然气的总费用，objgas表示总费用中的天然气费用，objpower表示总费用中的电能费用。
优选的，所述电力系统的约束条件包括功率平衡方程(式(2))、发电机组输出功率约束(式(3))、发电机组爬坡率约束(式(4))以及输电线路传输功率约束(式(5))：
Figure BDA0002221599480000035
Figure BDA0002221599480000036
Figure BDA0002221599480000037
其中，
Figure BDA0002221599480000038
表示第b个电网节点在第t个调度时段的电力负荷预测值，B表示电网节点集合，Pimax、Pimin以及ri分别表示第i个发电机组的最大输出功率、最小输出功率以及爬坡率，t-1表示上一调度时段，Pljmax、Pljmin分别表示第j个输电线路的最大传输功率、最小传输功率，Hjb为功率传输分布因子，表示第b个电网节点的注入功率对于第j个输电线路的传输功率的影响，vbi表示发电机组-电网节点关联矩阵第b行第i列的元素，
Figure BDA00022215994800000314
表示等式约束(式(2))的对偶变量，
Figure BDA0002221599480000039
表示不等式约束(式(5))下限和上限的对偶变量。
优选的，所述天然气系统的约束条件包括节点气流平衡方程(式(6))、气源出气量约束(式(7))、气网节点气压约束(式(8))、上述输气管道稳态气流方程(式(9))、上述非线性管存方程(式(10))、管存平衡方程(式(11)-式(12))、压缩机耗气量约束(式(13))、压缩机压缩比约束(式(14))以及压缩机传输流量约束(式(15))：
Figure BDA00022215994800000310
Figure BDA00022215994800000311
Figure BDA00022215994800000312
Figure BDA00022215994800000313
Figure BDA0002221599480000041
Figure BDA0002221599480000042
Figure BDA0002221599480000043
Figure BDA0002221599480000044
Figure BDA0002221599480000045
Figure BDA0002221599480000046
其中，
Figure BDA0002221599480000047
表示第n个气网节点在第t个调度时段的天然气负荷实际值，第p个输气管道(气流方向为从气网节点
Figure BDA0002221599480000048
到
Figure BDA0002221599480000049
)在第t个调度时段的进气端(气网节点
Figure BDA00022215994800000410
)传输流量
Figure BDA00022215994800000411
及出气端(气网节点
Figure BDA00022215994800000412
)传输流量
Figure BDA00022215994800000413
满足
Figure BDA00022215994800000414
Figure BDA00022215994800000415
表示第q个压缩机(气流方向为从气网节点
Figure BDA00022215994800000416
到
Figure BDA00022215994800000417
)在第t个调度时段的传输流量，
Figure BDA00022215994800000418
表示第q个压缩机在第t个调度时段的耗气量，
Figure BDA00022215994800000419
表示气源-气网节点关联矩阵第n行第u列的元素，
Figure BDA00022215994800000420
表示输气管道进气端-气网节点关联矩阵第n行第p列的元素，
Figure BDA00022215994800000421
表示输气管道出气端-气网节点关联矩阵第n行第p列的元素，
Figure BDA00022215994800000422
表示压缩机进气端(气网节点
Figure BDA00022215994800000423
)-气网节点关联矩阵第n行第q列的元素，
Figure BDA00022215994800000424
表示压缩机出气端(气网节点
Figure BDA00022215994800000425
)-气网节点关联矩阵第n行第q列的元素，P、C分别表示输气管道集合、压缩机集合，
Figure BDA00022215994800000426
表示等式约束(式(6))的对偶变量，Sumax、Sumin分别表示第u个气源的最大出气量、最小出气量，πn,t表示第n个气网节点在第t个调度时段的气压值，πnmax、πnmin分别表示第n个气网节点的最大气压值、最小气压值，Fp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量，即
Figure BDA00022215994800000427
c1p和c2p分别表示第p个输气管道的稳态传输常数和暂态传输常数，Lp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的管存，Lp,0、Lp,24分别表示第p个输气管道在全天第一个调度时段之前、最后一个调度时段的管存，
Figure BDA00022215994800000428
表示第q个压缩机的耗气量系数，一般取为3％～5％，
Figure BDA00022215994800000429
分别表示第q个压缩机的最大压缩比、最小压缩比，分别表示第q个压缩机的最大传输流量、最小传输流量。
优选的，所述电力系统与天然气系统的耦合约束包括燃气机组的耗气量计算式(式(16))以及气网节点的实际天然气负荷表达式(式(17))：
Figure BDA0002221599480000051
Figure BDA0002221599480000052
其中，Gi,t表示第i个燃气机组在第t个调度时段的耗气量，
Figure BDA0002221599480000053
表示第i个燃气机组的能量转换系数，
Figure BDA0002221599480000054
表示第n个气网节点在第t个调度时段的天然气负荷预测值，
Figure BDA0002221599480000055
表示燃气机组-气网节点关联矩阵第n行第i列的元素。
优选的，对上述输气管道稳态气流方程(式(9))和非线性管存方程(式(10))进行松弛，得到对应约束的变形式，即输气管道稳态气流方程的二阶锥约束(式(18))以及线性管存近似方程(式(19))：
Figure BDA0002221599480000057
所述电-气联合市场集中式出清的二阶锥规划模型如式(20)所示：
Figure BDA0002221599480000058
优选的，对上述输气管道稳态气流方程(式(9))和非线性管存方程(式(10))进行一阶泰勒展开，得到的输气管道稳态气流方程和非线性管存方程第z+1次的迭代公式如式(21)和式(22)所示：
Figure BDA0002221599480000059
Figure BDA00022215994800000510
其中，
Figure BDA00022215994800000511
分别表示Fp,t、πn,t、Lp,t的第z+1次迭代值，
Figure BDA00022215994800000512
分别表示Fp,t、πn,t、Lp,t的第z次迭代值；
所述电-气联合市场集中式出清的序列线性规划模型如式(23)所示：
Figure BDA00022215994800000513
其中，
Figure BDA0002221599480000061
表示第z+1次迭代的全天电能与天然气的总费用，
Figure BDA0002221599480000062
表示第z+1次迭代的惩罚项，
Figure BDA0002221599480000063
ω表示惩罚因子(一般取为104～106)，
Figure BDA0002221599480000064
表示第z+1次迭代的两个松弛变量(决策变量，在每次迭代中通过求解优化模型得到)，
Figure BDA0002221599480000065
表示第z+1次迭代的气压变化步长并根据如下公式(式(24)-式(29))不断迭代更新：
Figure BDA0002221599480000066
Figure BDA0002221599480000067
Figure BDA0002221599480000068
Figure BDA0002221599480000069
Figure BDA00022215994800000610
Figure BDA00022215994800000611
其中，
Figure BDA00022215994800000612
表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的管存
Figure BDA00022215994800000613
的计算误差，表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量
Figure BDA00022215994800000615
的计算误差，
Figure BDA00022215994800000616
表示第z+1次迭代的总计算误差，γz+1、
Figure BDA00022215994800000624
均表示第z+1次迭代的辅助变量，a、b均表示给定的参数(a一般取为0.1～0.25，b一般取为0.2～0.5)。
优选的，所述序列线性规划模型的收敛准则为满足式(30)或者满足式(31)；
Figure BDA00022215994800000618
Figure BDA00022215994800000619
其中，ε1、ε2表示给定的收敛精度。
优选的，所述节点边际电价与节点边际气价的计算公式如式(32)、式(33)所示：
Figure BDA00022215994800000620
Figure BDA00022215994800000621
其中，表示第b个电网节点在第t个调度时段的边际电价，J表示输电线路集合，
Figure BDA00022215994800000623
表示第n个气网节点在第t个调度时段的边际气价。
本发明的有益效果体现在：
本发明以电能与天然气的总费用最小为目标函数，考虑输气管道稳态气流方程和非线性管存方程，建立了计及天然气系统复杂运行特性的电-气联合市场集中式出清模型，针对该模型利用一阶泰勒展开式提出了一种基于序列线性规划的求解方法，可以考虑非线性管存等天然气系统复杂运行特性对于电-气联合市场集中式出清的影响，并实现对电-气联合市场在日前层面的集中式出清的非凸非线性规划的求解，获得了有效的电-气互联系统在日前层面的优化调度(发电机组、气源的优化调度)方案与市场出清(节点边际电价、节点边际气价)结果。
附图说明
图1为实施例中基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法流程图。
图2为实施例中的电-气互联系统示意图；其中，B1～B39为电网节点编号，N1～N20为气网节点编号。
图3为实施例中考虑不同管存方程时2#气源的出气量调度结果。
图4为实施例中考虑不同管存方程时15#电网节点的节点边际电价出清结果。
图5为实施例中考虑不同管存方程时13#气网节点的节点边际气价出清结果。
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的实施例仅用以解释本发明，而非对本发明保护范围的限制。
参见图1，本发明提供的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，包括以下步骤：
步骤1：获取电-气联合市场集中式出清所需要的系统数据与报价信息。
以图2所示的电-气互联系统为例，进行电-气联合市场集中式出清的仿真分析。该电-气互联系统由IEEE 39节点电力系统和20节点天然气系统组成，包含6台燃煤机组、4台燃气机组、6个气源、46条输电线路、17条输气管道和2台压缩机。其中，燃煤机组、燃气机组和气源的详细数据与报价信息分别如表1、表2和表3所示，调度时间间隔为1小时，所有压缩机的耗气量系数均为3％。
表1.电-气互联测试系统中燃煤机组的详细数据与报价信息
Figure BDA0002221599480000071
Figure BDA0002221599480000081
表2.电-气互联测试系统中燃气机组的详细数据与报价信息
Figure BDA0002221599480000082
表3.电-气互联测试系统中气源的详细数据与报价信息
Figure BDA0002221599480000083
步骤2：以全天电能与天然气的总费用最小为目标函数(上述式(1))，考虑电力系统的约束条件(上述式(2)-式(5))、天然气系统的约束条件(上述式(6)-式(15))以及电力系统与天然气系统的耦合约束(上述式(16)-式(17))，建立电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型。
步骤3：对输气管道稳态气流方程(上述式(9))和非线性管存方程(上述式(10))进行松弛，得到电-气联合市场集中式出清的二阶锥规划模型(上述式(20))，利用Matlab平台和Gurobi优化软件求解得到初始节点气压
Figure BDA0002221599480000084
与初始管道气流
Figure BDA0002221599480000085
步骤4：利用一阶泰勒展开式，对输气管道稳态气流方程(上述式(9))和非线性管存方程(上述式(10))进行近似，得到电-气联合市场集中式出清的序列线性规划模型(上述式(23))。其中，惩罚因子ω设为105，初始气压变化步长
Figure BDA0002221599480000086
设为各气网节点的气压最大值，参数a、b分别设为0.2、0.4。
步骤5：利用Matlab平台和Gurobi优化软件迭代求解序列线性规划模型直至满足收敛准则，得到电-气联合市场的日前调度方案以及计算节点边际电价与气价所需的对偶变量。
求解序列线性规划模型中，为了说明管存对于市场出清结果的影响，设置了三个不同的算例：1)不考虑管存方程，简称不考虑管存；2)考虑线性管存近似方程(即基于二阶锥规划模型求解得到初始值，再根据序列线性规划模型迭代求解，其中式(22)替换为式(19))，简称线性化管存；3)考虑非线性管存方程(即基于二阶锥规划模型求解得到初始值，再根据序列线性规划模型迭代求解)，简称非线性管存。设置收敛精度ε1、ε2分别为10-6、10-5时，给定的三个不同算例的出清结果、迭代次数以及计算时间如表4所示。考虑不同管存方程时2#气源的出气量调度曲线如图3所示。
表4.三个不同算例的出清结果、迭代次数以及计算时间
Figure BDA0002221599480000091
步骤6：基于序列线性规划模型最后一次迭代的对偶变量，得到电-气联合市场日前出清的节点边际电价(上述式(32))与节点边际气价(上述式(33))。在实施例中，15#电网节点的节点边际电价日曲线如图4所示，13#气网节点的节点边际气价日曲线如图5所示。
从表4可以看出，在电-气联合市场的集中式出清中是否考虑管存对于优化结果影响很大，总费用、天然气费用以及电能费用存在明显差异。而对比考虑线性化管存近似方程的算例2与考虑非线性管存方程的算例3时发现，它们的费用结果、迭代次数以及计算时间都十分接近。从图3、图4和图5中的仿真结果可以看出，不考虑管存方程与考虑管存方程相比，气源出气量、节点边际电价和节点边际气价具有很大差异；而考虑线性管存近似方程(算例2)与考虑非线性管存方程(算例3)相比，节点边际电价与节点边际气价也存在一定差异(考虑非线性管存方程的节点边际电价与节点边际气价更高，从而有利于保证燃煤机组、燃气机组以及气源按照调度方案进行能源供应)。
综上可知，考虑管存更加符合天然气系统实际运行特点、可以更好地利用管存的存储特性对天然气和电力资源进行优化配置、有利于减少系统全天运行总费用，因此在电-气联合市场的集中式出清模型中考虑管存的非线性、精细化方程是十分有必要的。此外，考虑非线性管存方程并没有大幅度增加迭代次数与计算时间，说明本发明方法可以具有较高的求解效率，可以适用于电-气互联系统在日前层面的市场出清。

Claims (10)

1.基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)以电能与天然气的总费用最小为目标，考虑电力系统的约束条件、天然气系统的约束条件以及电力系统与天然气系统的耦合约束，建立电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型；所述天然气系统的约束条件包括输气管道稳态气流方程和非线性管存方程；
2)对所述非凸非线性规划模型中的输气管道稳态气流方程和非线性管存方程进行松弛，从而将电-气联合市场集中式出清的非凸非线性规划模型转换为二阶锥规划模型；求解该二阶锥规划模型得到初始节点气压与初始管道气流；
3)对所述非凸非线性规划模型中的输气管道稳态气流方程和非线性管存方程进行一阶泰勒展开，从而将所述非凸非线性规划模型转换为序列线性规划模型；迭代求解该序列线性规划模型直至满足收敛准则，得到电-气联合市场的调度方案；
4)基于所述序列线性规划模型中的对偶变量，得到电-气联合市场出清的节点边际电价与节点边际气价。
2.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述非凸非线性规划模型的目标函数表示为：
Figure FDA0002221599470000011
其中，Su,t表示第u个气源在第t个调度时段的出气量，
Figure FDA0002221599470000012
表示第u个气源的天然气报价，
Figure FDA0002221599470000013
表示第i个燃煤机组在第t个调度时段的输出功率，
Figure FDA0002221599470000014
表示第i个燃气机组在第t个调度时段的输出功率，
Figure FDA0002221599470000015
表示第i个燃煤机组的电能报价，
Figure FDA0002221599470000016
表示第i个燃气机组的电能报价中的非成本部分，Δt表示调度时间间隔，T、GS、CG以及GG分别表示调度时段集合、气源集合、燃煤机组集合以及燃气机组集合，objcost表示电能与天然气的总费用。
3.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述电力系统的约束条件包括功率平衡方程、发电机组输出功率约束、发电机组爬坡率约束以及输电线路传输功率约束；
所述功率平衡方程表示为：
Figure FDA0002221599470000017
所述发电机组输出功率约束表示为：
Figure FDA0002221599470000018
所述发电机组爬坡率约束表示为：
所述输电线路传输功率约束表示为：
Figure FDA0002221599470000022
其中，表示第b个电网节点在第t个调度时段的电力负荷预测值，B表示电网节点集合，Pi,t表示第i个发电机组在第t个调度时段的输出功率，GG表示燃气机组集合，CG表示燃煤机组集合，Pimax、Pimin以及ri分别表示第i个发电机组的最大输出功率、最小输出功率以及爬坡率，t-1表示上一调度时段，Δt表示调度时间间隔，Pljmax、Pljmin分别表示第j个输电线路的最大传输功率、最小传输功率，Hjb为功率传输分布因子，该因子表示第b个电网节点的注入功率对于第j个输电线路的传输功率的影响，vbi表示发电机组-电网节点关联矩阵第b行第i列的元素，
Figure FDA0002221599470000024
表示第t个调度时段的功率平衡方程对偶变量，
Figure FDA0002221599470000025
为第j个输电线路在第t个调度时段的输电线路传输功率约束对偶变量。
4.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述天然气系统的约束条件还包括节点气流平衡方程、气源出气量约束、气网节点气压约束、管存平衡方程、压缩机耗气量约束、压缩机压缩比约束以及压缩机传输流量约束；
所述节点气流平衡方程表示为：
Figure FDA0002221599470000026
所述气源出气量约束表示为：
Figure FDA0002221599470000027
所述气网节点气压约束表示为：
Figure FDA0002221599470000028
所述输气管道稳态气流方程表示为：
Figure FDA0002221599470000029
所述非线性管存方程表示为：
Figure FDA00022215994700000210
所述管存平衡方程表示为：
Figure FDA0002221599470000031
Figure FDA0002221599470000032
所述压缩机耗气量约束表示为：
Figure FDA0002221599470000033
所述压缩机压缩比约束表示为：
Figure FDA0002221599470000034
所述压缩机传输流量约束表示为：
Figure FDA0002221599470000035
其中，Su,t表示第u个气源在第t个调度时段的出气量，GS表示气源集合，
Figure FDA0002221599470000036
表示第n个气网节点在第t个调度时段的天然气负荷实际值，分别表示第p个输气管道在第t个调度时段的进气端传输流量、出气端传输流量，该输气管道的进气端为气网节点
Figure FDA0002221599470000038
出气端为气网节点
Figure FDA0002221599470000039
即气流方向为从气网节点
Figure FDA00022215994700000310
到
Figure FDA00022215994700000311
Figure FDA00022215994700000312
表示第q个压缩机在第t个调度时段的传输流量，该压缩机的进气端为气网节点
Figure FDA00022215994700000313
出气端为气网节点
Figure FDA00022215994700000314
即气流方向为从气网节点
Figure FDA00022215994700000315
到
Figure FDA00022215994700000316
Figure FDA00022215994700000317
表示第q个压缩机在第t个调度时段的耗气量，表示气源-气网节点关联矩阵第n行第u列的元素，
Figure FDA00022215994700000319
表示输气管道进气端-气网节点关联矩阵第n行第p列的元素，
Figure FDA00022215994700000320
表示输气管道出气端-气网节点关联矩阵第n行第p列的元素，
Figure FDA00022215994700000321
表示压缩机进气端-气网节点关联矩阵第n行第q列的元素，表示压缩机出气端-气网节点关联矩阵第n行第q列的元素，P、C分别表示输气管道集合、压缩机集合，
Figure FDA00022215994700000323
表示第n个气网节点在第t个调度时段的节点气流平衡方程对偶变量，Sumax、Sumin分别表示第u个气源的最大出气量、最小出气量，πn,t表示第n个气网节点在第t个调度时段的气压值，πnmax、πnmin分别表示第n个气网节点的最大气压值、最小气压值，Fp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量，c1p和c2p分别表示第p个输气管道的稳态传输常数和暂态传输常数，Δt表示调度时间间隔，Lp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的管存，t-1表示上一调度时段，Lp,0、Lp,24分别表示第p个输气管道在第一个调度时段之前、最后一个调度时段的管存，
Figure FDA00022215994700000324
表示第q个压缩机的耗气量系数，
Figure FDA00022215994700000325
分别表示第q个压缩机的最大压缩比、最小压缩比，
Figure FDA0002221599470000041
分别表示第q个压缩机的最大传输流量、最小传输流量。
5.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述电力系统与天然气系统的耦合约束包括燃气机组的耗气量以及气网节点的实际天然气负荷；
所述燃气机组的耗气量表示为：
Figure FDA0002221599470000042
所述气网节点的实际天然气负荷表示为：
Figure FDA0002221599470000043
其中，Gi,t表示第i个燃气机组在第t个调度时段的耗气量，
Figure FDA0002221599470000044
表示第i个燃气机组的能量转换系数，
Figure FDA0002221599470000045
表示第i个燃气机组在第t个调度时段的输出功率，GG表示燃气机组集合，
Figure FDA0002221599470000046
表示第n个气网节点在第t个调度时段的天然气负荷实际值，表示第n个气网节点在第t个调度时段的天然气负荷预测值，
Figure FDA0002221599470000048
表示燃气机组-气网节点关联矩阵第n行第i列的元素。
6.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述二阶锥规划模型中，构成天然气系统的约束条件的输气管道稳态气流方程、非线性管存方程分别表示为：
Figure FDA0002221599470000049
Figure FDA00022215994700000410
其中，Fp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量，c1p和c2p分别表示第p个输气管道的稳态传输常数和暂态传输常数，Lp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的管存，
Figure FDA00022215994700000411
分别表示第p个输气管道的进气端所在气网节点
Figure FDA00022215994700000412
出气端所在气网节点
Figure FDA00022215994700000413
在第t个调度时段的气压值。
7.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述序列线性规划模型的目标函数表示为：
Figure FDA00022215994700000414
所述序列线性规划模型中，构成天然气系统的约束条件的输气管道稳态气流方程、非线性管存方程分别表示为：
Figure FDA0002221599470000051
所述序列线性规划模型中还包括气网节点气压逼近约束：
Figure FDA0002221599470000053
其中，
Figure FDA0002221599470000054
表示第z+1次迭代的电能与天然气的总费用，
Figure FDA0002221599470000055
表示第z+1次迭代的惩罚项，
Figure FDA0002221599470000056
表示第z+1次迭代的两个松弛变量，
Figure FDA0002221599470000057
分别表示Fp,t、πn,t、Lp,t的第z+1次迭代值，
Figure FDA0002221599470000058
表示第z+1次迭代的气压变化步长，Fp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量，Lp,t表示第p个输气管道在第t个调度时段的管存，πn,t表示第n个气网节点在第t个调度时段的气压值，分别表示第p个输气管道的进气端所在气网节点
Figure FDA00022215994700000510
出气端所在气网节点
Figure FDA00022215994700000511
在第t个调度时段的气压值，c1p和c2p分别表示第p个输气管道的稳态传输常数和暂态传输常数。
8.如权利要求7所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：气压变化步长根据以下公式进行迭代更新：
Figure FDA00022215994700000513
其中，
Figure FDA00022215994700000514
Figure FDA00022215994700000515
Figure FDA00022215994700000516
Figure FDA00022215994700000517
Figure FDA00022215994700000519
表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的管存
Figure FDA00022215994700000520
的计算误差，
Figure FDA00022215994700000521
表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量的计算误差，
Figure FDA00022215994700000523
表示第z+1次迭代的总计算误差，γz+1、
Figure FDA00022215994700000524
表示第z+1次迭代的辅助变量的值，a、b表示给定的参数，πnmax表示第n个气网节点的最大气压值，T表示调度时段集合，P表示输气管道集合。
9.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述收敛准则表示为：
Figure FDA0002221599470000061
且
Figure FDA0002221599470000062
或者，所述收敛准则表示为：
Figure FDA0002221599470000063
其中，
Figure FDA0002221599470000064
表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的管存
Figure FDA0002221599470000065
的计算误差，表示第z+1次迭代的第p个输气管道在第t个调度时段的平均传输流量的计算误差，
Figure FDA0002221599470000068
表示第z+1次迭代的总计算误差，
Figure FDA0002221599470000069
ε1、ε2表示给定的收敛精度。
10.如权利要求1所述的基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法，其特征在于：所述节点边际电价与节点边际气价分别表示为：
Figure FDA00022215994700000610
其中，
Figure FDA00022215994700000612
表示第b个电网节点在第t个调度时段的边际电价，
Figure FDA00022215994700000613
表示第t个调度时段的功率平衡方程对偶变量，Hjb为功率传输分布因子，该因子表示第b个电网节点的注入功率对于第j个输电线路的传输功率的影响，
Figure FDA00022215994700000614
为第j个输电线路在第t个调度时段的输电线路传输功率约束对偶变量，J表示输电线路集合，
Figure FDA00022215994700000615
表示第n个气网节点在第t个调度时段的边际气价，
Figure FDA00022215994700000616
表示第n个气网节点在第t个调度时段的节点气流平衡方程对偶变量。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114861470A (zh) * 2022-07-04 2022-08-05 华中科技大学 一种实时电力市场出清模型的建立方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107330568A (zh) * 2017-08-16 2017-11-07 东南大学 基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法
CN107862586A (zh) * 2017-12-04 2018-03-30 清华大学 一种面向多能流交易的能量枢纽竞标方法及系统
CN108846507A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 西安交通大学 基于混合整数二阶锥规划的电-气耦合系统日前经济调度方法
CN109670730A (zh) * 2019-01-11 2019-04-23 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 一种综合能源系统日前经济调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107330568A (zh) * 2017-08-16 2017-11-07 东南大学 基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法
CN107862586A (zh) * 2017-12-04 2018-03-30 清华大学 一种面向多能流交易的能量枢纽竞标方法及系统
CN108846507A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 西安交通大学 基于混合整数二阶锥规划的电-气耦合系统日前经济调度方法
CN109670730A (zh) * 2019-01-11 2019-04-23 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 一种综合能源系统日前经济调度方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FAN LIU，等: "Day-Ahead Dispatch of Integrated Electricity and Natural Gas System Considering Reserve Scheduling and Renewable Uncertainties", 《IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY》 *
SHENG CHEN，等: "Unit Commitment With an Enhanced Natural Gas-Flow Model", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 *
TAO DING，等: "A bi-objective DC-optimal power flow model using linear relaxation-based second order cone programming and its Pareto Frontier", 《ELECTRICAL POWER AND ENERGY SYSTEMS》 *
陈玥，等: "基于ＣＥＳ型效用函数的热—电市场消费者最优决策", 《电力系统自动化》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114861470A (zh) * 2022-07-04 2022-08-05 华中科技大学 一种实时电力市场出清模型的建立方法和装置
CN114861470B (zh) * 2022-07-04 2022-09-27 华中科技大学 一种实时电力市场出清模型的建立方法和装置

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