CN110867858A - 基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法 - Google Patents

基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法。首先依次建立对储氢，储热，储电的数学模型，然后建立多能源系统中的多源储能装置原始成本的数学模型，通过云计算中的禁忌搜索算法计算多源储能装置原始成本的数学模型中的储热、储电、储氢装置的装配数量的最优解，本发明可以准确的计算出多能源储能容量的装配数量，在满足用户侧需求的同时减少投资成本。

Description

基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法
技术领域
本发明涉及基于云计算分析的储能领域，尤其涉及一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法。
背景技术
随着多源储能技术性能的提高、成本的降低、电网供需矛盾的突出、以及激励政策的出台，长寿命、低成本、高能量转换效率的电池储能技术的经济性逐渐凸显，储能技术的应用正逐步由项目示范转向商业运营。但现阶段储能系统的技术、经济性能有限，尚不具备规模经济性，安装合理的多源储能装置容量尤为关键。而云计算的出现可以给出一个更优的配置方法，云计算是一种按需服务的新型商业模式，它是在并行计算、分布式计算和网格计算的发展提出来的，它利用虚拟化技术、并行技术和集群技术等为互联网环境下提出了一种高效、可靠、快速的处理方法。云计算在多能源系统下的多源储能装置容量配置的应用，减少了不必要的浪费，使储能的整个系统发挥它最大的作用，促进了技术和社会的发展。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出的基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法，优势在于云计算的出现为大数据存储、传输提供了便利，也为数据处理提供了重要保障，通过向云计算输入端输入有关储能的相关参数，可以准确的得出储能容量配置，减少在储能容量配置的浪费。
为实现上述技术问题，本发明提出了一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法，包括以下步骤：
步骤1：根据储氢率建立氢气存储的数学模型：
Figure BDA0002295404730000011
Figure BDA0002295404730000012
式中，
Figure BDA0002295404730000013
表示t时刻的储氢罐净储氢率，
Figure BDA0002295404730000014
表示t时刻的储氢罐进氢率，
Figure BDA0002295404730000015
表示t时刻的储氢罐出氢率，nsto(t-Δt)表示t-Δt时刻的储氢罐储氢量，nsto(t)表示t时刻的储氢罐储氢量，Δt为时间长度；
步骤2：建立储热的数学模型：
H(t)＝(1-μ)H(t-Δt)+[Ph(t)-Ph,release(t)]Δt (3)
式中，H(t)表示t时刻的储热容量，H(t-△t)表示t-△t时刻的储热容量，μ为散热损失率，Ph(t)为t时刻输入的热功量，Ph,release(t)为t时刻输出的热功量；
步骤3：建立对电能存储的数学模型：
Figure BDA0002295404730000021
式中，SBat(t)为t时刻蓄电池的电能储量，SBat(t-△t)为t-Δt时刻的电储量，α为蓄电池的自放电率，
Figure BDA0002295404730000022
为蓄电池的充电效率，
Figure BDA0002295404730000023
为蓄电池的放电效率，
Figure BDA0002295404730000027
为t时刻蓄电池的充电功率，
Figure BDA0002295404730000024
为t时刻蓄电池的放电功率，△t为时间长度；
步骤4：建立多能源系统中的多源储能装置原始成本的数学模型，所述多源储能装置包括储氢装置、储热装置和储电装置；
minCp＝NhCh+NeCe+NqCq (5)
st.C≥Cp
Nh·A≥H(t)
Ne·B≥SBat(t)
Nq·D≥nsto(t)
式中，Cp表示多能源系统中的多源储能装置的原始成本，Nh表示多能源系统中的储热装置的装配数量，Ne表示多能源系统中的储电装置的装配数量，Nq表示多能源系统中的储氢装置的装配数量，Ch表示储热装置的单价，Ce表示储电装置的单价，Cq表示储氢装置的单价，C为初始投资成本，A表示储热装置的单机额定容量，B表示储电装置的单机额定容量，D表示储氢装置的单机额定容量；
步骤5：通过云计算中的禁忌搜索算法计算多源储能装置原始成本的数学模型中的储热、储电、储氢装置的装配数量的最优解。
所述的步骤5具体步骤为：
5.1)根据公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案M[Ne,Nh,Nq]；
5.2)以初始方案M[Ne,Nh,Nq]作为禁忌搜索算法第一次迭代计算的当前解
Figure BDA0002295404730000025
定义第i次迭代计算时的当前解为
Figure BDA0002295404730000026
且i满足i＝1,2,3,…,n，n表示最大迭代次数；
5.3)以当前解
Figure BDA0002295404730000031
为中心通过Or-opt邻域搜索算法产生一个邻域范围，当前解
Figure BDA0002295404730000032
在邻域范围内随机移动产生方案
Figure BDA0002295404730000033
作为第i次迭代计算的候选解Mi,j[N'i,e,N'i,h,N'i,q]；
5.4)根据第i次迭代计算的候选解
Figure BDA0002295404730000034
对多源储能装置原始成本数学模型进行第i次迭代计算，输出方案
Figure BDA0002295404730000035
5.5)令i＝i+1，将第i次迭代计算输出的方案
Figure BDA0002295404730000036
作为第i+1次迭代计算的当前解，再次执行步骤5.3)～步骤5.4)；
5.6)如果第i次迭代计算输出的方案
Figure BDA0002295404730000037
满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则将方案
Figure BDA0002295404730000038
作为最优方案，并停止迭代计算，否则继续迭代计算，直到达到最大迭代次数n；
5.7)如果迭代计算到最大次数n时，输出的方案
Figure BDA0002295404730000039
仍不满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则重新根公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案M[Ne,Nh,Nq]，再次执行步骤5.2)～步骤5.6)，直到输出满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件的方案。
本发明的有益效果是：
1)本发明是在云计算的基础上将储热、储氢、储电结合起来的一种容量配置的方法，可以通过合理配置储能装置的数量来减少能的波动性，在用户侧需要能的时候可以提供充足的能量，储热、储氢、储电的容量配置可以给用户侧提供多种形式的能量，减少不必要的浪费；
2)本发明通过云计算中的禁忌搜索算法计算多源储能装置原始成本的数学模型中的储热、储电、储氢装置的装配数量的最优解，云计算具有计算准确、速度快、节约成本等特点，利用云计算这种方式可以准确的计算出多能源储能容量的装配数量，在满足用户侧需求的同时减少投资成本。
附图说明
图1为本发明云计算中的禁忌搜索算法流程图。
具体实施方式
由于用户的负荷的不确定造成产能功率具有巨大的波动性，为了减少这种波动性，采取具有储能能力的储能设备是一项效果很好的手段，所以利用多能源存储可以降低损耗，提高能的利用率，为了保证存储效果的合理性，通过云计算技术得出准确、合理的装置容量配置。
下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明。
一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法，包括以下步骤：
本实施例中的某地区多能源系统中，储氢罐进氢率
Figure BDA0002295404730000041
储氢罐出氢率
Figure BDA0002295404730000042
t＝1s，△t＝1s，储氢罐储氢量nsto(t＝1)＝28m3，储热容量H(t＝0)＝39m3，散热损失率μ＝0.1m3/s，输入的热功量Ph(t＝1)＝45m3，输出的热功量Ph,release(t＝1)＝5m3，蓄电池的自放率α＝0.1kW/s，蓄电池的电能储量SBat(t＝0)＝300kW,蓄电池的充电效率
Figure BDA0002295404730000043
蓄电池的放电效率
Figure BDA0002295404730000044
蓄电池的充电功率
Figure BDA0002295404730000045
蓄电池的放电功率
Figure BDA0002295404730000046
储热罐的单机额定容量A＝10m3，储电装置的单机额定容量B＝50kW,储氢装置的单机额定容量D＝5m3，储氢罐单价10000元，储热罐单价5000元，蓄电池单价100000元；
步骤1：根据储氢率建立氢气存储的数学模型：
Figure BDA0002295404730000047
Figure BDA0002295404730000048
式中，
Figure BDA0002295404730000049
表示t时刻的储氢罐净储氢率，
Figure BDA00022954047300000410
表示t时刻的储氢罐进氢率，
Figure BDA00022954047300000411
表示t时刻的储氢罐出氢率，nsto(t-Δt)表示t-Δt时刻的储氢罐储氢量，nsto(t)表示t时刻的储氢罐储氢量，Δt为时间长度；
步骤2：建立储热的数学模型：
H(t)＝(1-μ)H(t-Δt)+[Ph(t)-Ph,release(t)]Δt (3)
式中，H(t)表示t时刻的储热容量，H(t-△t)表示t-△t时刻的储热容量，μ为散热损失率，Ph(t)为t时刻输入的热功量，Ph,release(t)为t时刻输出的热功量；
步骤3：建立对电能存储的数学模型：
Figure BDA00022954047300000412
式中，SBat(t)为t时刻蓄电池的电能储量，SBat(t-△t)为t-Δt时刻的电储量，α为蓄电池的自放电率，
Figure BDA0002295404730000051
为蓄电池的充电效率，
Figure BDA0002295404730000052
为蓄电池的放电效率，
Figure BDA0002295404730000053
为t时刻蓄电池的充电功率，
Figure BDA0002295404730000054
为t时刻蓄电池的放电功率，△t为时间长度；
步骤4：建立多能源系统中的多源储能装置原始成本的数学模型，所述多源储能装置包括储氢装置、储热装置和储电装置；
minCp＝NhCh+NeCe+NqCq (5)
st.C≥Cp
Nh·A≥H(t)
Ne·B≥SBat(t)
Nq·D≥nsto(t)
式中，Cp表示多能源系统中的多源储能装置的原始成本，Nh表示多能源系统中的储热装置的装配数量，Ne表示多能源系统中的储电装置的装配数量，Nq表示多能源系统中的储氢装置的装配数量，Ch表示储热装置的单价，Ce表示储电装置的单价，Cq表示储氢装置的单价，C为初始投资成本，A表示储热装置的单机额定容量，B表示储电装置的单机额定容量，D表示储氢装置的单机额定容量；
通过上述步骤1～步骤3，可以计算出nsto(t＝2)＝38m3，H(t＝2)＝75.1m3，SBat(t＝2)＝390kW；
步骤5：通过云计算中的禁忌搜索算法计算多源储能装置原始成本的数学模型中的储热、储电、储氢装置的装配数量的最优解，具体步骤为：
5.1)根据公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案M[Ne,Nh,Nq]＝M[9,8,9]；
5.2)以初始方案M[9,8,9]作为禁忌搜索算法第一次迭代计算的当前解
Figure BDA0002295404730000055
定义第i次迭代计算时的当前解为
Figure BDA0002295404730000056
且i满足i＝1,2,3,…,n，n表示最大迭代次数；
5.3)以当前解
Figure BDA0002295404730000057
为中心通过Or-opt邻域搜索算法产生一个邻域范围，当前解
Figure BDA0002295404730000058
在邻域范围内随机移动产生方案Mj[N'e,N'h,N'q]作为第i次迭代计算的候选解Mi,j[N'i,e,N'i,h,N’i,q]；
5.4)根据第i次迭代计算的候选解Mi,j[N’i,e,N’i,h,N’i,q]对多源储能装置原始成本数学模型进行第i次迭代计算，输出方案
Figure BDA0002295404730000061
5.5)令i＝i+1，将第i次迭代计算输出的方案
Figure BDA0002295404730000062
作为第i+1次迭代计算的当前解，再次执行步骤5.3)～步骤5.4)；
5.6)如果第i次迭代计算输出的方案
Figure BDA0002295404730000063
满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则将方案
Figure BDA0002295404730000064
作为最优方案，并停止迭代计算，否则继续迭代计算，直到达到最大迭代次数n＝100；
5.7)如果迭代计算到最大次数n时，输出的方案
Figure BDA0002295404730000065
仍不满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则重新根公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案M[Ne,Nh,Nq]，再次执行步骤5.2)～步骤5.6)，直到输出满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件的方案。
通过C语言编写云计算中的禁忌搜索算法求解最优解，其编程流程图如图1所示，最终得出最优的方案为Mi+1[8,8,8]，所以得出结论：需要8个上述规格的蓄电池装置，8个上述规格的储热装置，8个上述规格的储氢装置，最终多源储能原始成本为920000元。

Claims (2)

1.一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据储氢率建立储氢容量配置的数学模型：
Figure FDA0002295404720000011
Figure FDA0002295404720000012
式中，
Figure FDA0002295404720000013
表示t时刻的储氢罐净储氢率，
Figure FDA0002295404720000014
表示t时刻的储氢罐进氢率，
Figure FDA0002295404720000015
表示t时刻的储氢罐出氢率，nsto(t-Δt)表示t-Δt时刻的储氢罐储氢量，nsto(t)表示t时刻的储氢罐储氢量，Δt为时间长度；
步骤2：建立储热容量配置的数学模型：
H(t)＝(1-μ)H(t-Δt)+[Ph(t)-Ph,release(t)]Δt (3)
式中，H(t)表示t时刻的储热容量，H(t-△t)表示t-△t时刻的储热容量，μ为散热损失率，Ph(t)为t时刻输入的热功量，Ph,release(t)为t时刻输出的热功量；
步骤3：建立储电容量配置的数学模型：
Figure FDA0002295404720000016
式中，SBat(t)为t时刻蓄电池的电能储量，SBat(t-△t)为t-Δt时刻的电储量，α为蓄电池的自放电率，
Figure FDA0002295404720000017
为蓄电池的充电效率，
Figure FDA0002295404720000018
为蓄电池的放电效率，
Figure FDA0002295404720000019
为t时刻蓄电池的充电功率，
Figure FDA00022954047200000110
为t时刻蓄电池的放电功率，△t为时间长度；
步骤4：建立多能源系统中的多源储能装置原始成本的数学模型，所述多源储能装置包括储氢装置、储热装置和储电装置；
minCp＝NhCh+NeCe+NqCq (5)
st.C≥Cp
Nh·A≥H(t)
Ne·B≥SBat(t)
Nq·D≥nsto(t)
式中，Cp表示多能源系统中的多源储能装置的原始成本，Nh表示多能源系统中的储热装置的装配数量，Ne表示多能源系统中的储电装置的装配数量，Nq表示多能源系统中的储氢装置的装配数量，Ch表示储热装置的单价，Ce表示储电装置的单价，Cq表示储氢装置的单价，C为初始投资成本，A表示储热装置的单机额定容量，B表示储电装置的单机额定容量，D表示储氢装置的单机额定容量；
步骤5：通过云计算中的禁忌搜索算法计算多源储能装置原始成本的数学模型中的储热、储电、储氢装置的装配数量的最优解。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的多能源系统多源储能装置容量配置方法，其特征在于，所述的步骤5具体步骤为：
5.1)根据公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案M[Ne,Nh,Nq]；
5.2)以初始方案M[Ne,Nh,Nq]作为禁忌搜索算法第一次迭代计算的当前解
Figure FDA0002295404720000021
定义第i次迭代计算时的当前解为
Figure FDA0002295404720000022
且i满足i＝1,2,3,…,n，n表示最大迭代次数；
5.3)以当前解
Figure FDA0002295404720000023
为中心通过Or-opt邻域搜索算法产生一个邻域范围，当前解
Figure FDA0002295404720000024
在邻域范围内随机移动产生方案Mj[N′e，N′h,N′q]作为第i次迭代计算的候选解Mi,j[N′i,e,N′i,h,N′i,q]；
5.4)根据第i次迭代计算的候选解Mi,j[N′i,e,N′i,h,N′i,q]对多源储能装置原始成本数学模型进行第i次迭代计算，输出方案
Figure FDA0002295404720000025
5.5)令i＝i+1，将第i次迭代计算输出的方案
Figure FDA0002295404720000026
作为第i+1次迭代计算的当前解，再次执行步骤5.3)～步骤5.4)；
5.6)如果第i次迭代计算输出的方案
Figure FDA0002295404720000027
满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则将方案
Figure FDA0002295404720000028
作为最优方案，并停止迭代计算，否则继续迭代计算，直到达到最大迭代次数n；
5.7)如果迭代计算到最大次数n时，输出的方案
Figure FDA0002295404720000029
仍不满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件，则重新根公式(5)中的约束条件确定禁忌搜索算法的初始方案
Figure FDA00022954047200000210
再次执行步骤5.2)～步骤5.6)，直到输出满足多源储能装置原始成本数学模型中的约束条件的方案。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103279661A (zh) * 2013-05-23 2013-09-04 西南交通大学 基于混合量子进化算法的变电站容量优化配置方法
CN105098807A (zh) * 2015-07-20 2015-11-25 安阳师范学院 储能系统中多个混合储能装置间的互补优化控制方法
CN105897517A (zh) * 2016-06-20 2016-08-24 广东电网有限责任公司信息中心 一种基于svm的网络流量异常检测方法
US20190079975A1 (en) * 2017-09-11 2019-03-14 Hefei University Of Technology Scheduling method and system based on hybrid variable neighborhood search and gravitational search algorithm

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103279661A (zh) * 2013-05-23 2013-09-04 西南交通大学 基于混合量子进化算法的变电站容量优化配置方法
CN105098807A (zh) * 2015-07-20 2015-11-25 安阳师范学院 储能系统中多个混合储能装置间的互补优化控制方法
CN105897517A (zh) * 2016-06-20 2016-08-24 广东电网有限责任公司信息中心 一种基于svm的网络流量异常检测方法
US20190079975A1 (en) * 2017-09-11 2019-03-14 Hefei University Of Technology Scheduling method and system based on hybrid variable neighborhood search and gravitational search algorithm

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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朱兰 等: "计及电转气精细化模型的综合能源系统鲁棒随机优化调度", 《电网技术》 *

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