CN111489031B - 基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统及方法,包括用户侧、系统侧和协调中心;用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量;系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;协调中心负责系统侧与用户侧的交互博弈,通过对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到负荷预测值。本发明对综合能源系统系统侧与用户侧进行建模,并通过能源价格因子对两者的博弈关系进行协调,从而确定出最终的能源需求。本发明方法具有使用简单、适应性强、预测精确度高等优点,能够为综合能源系统中长期负荷预测提供重要参考。
Description
技术领域
本发明涉及负荷预测领域,尤其涉及一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统及方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展,能源特别是化石能源的需求越来越大。与此同时,能源危机与环境污染问题也日益严峻。在此背景下,通过将多种能源有机结合在一起,对其生产和转换环节进行协调优化,从而实现能源梯级高效利用和可再生能源大幅消纳的综合能源系统(IES,integrated energy system)应运而生。在综合能源系统的规划与运行中,对设计方案运行策略影响最大的是综合能源系统负荷预测的精度。综合能源系统负荷预测是根据系统运行条件、自然资源禀赋与社会影响等诸多因素,对未来一段时间内系统冷、热、电负荷进行预测。目前,有关综合能源系统负荷预测的研究仍处于起步阶段,已有的预测方法大多采用传统基于电力负荷的预测技术,这种方式未能考虑冷、热、电之间的耦合特性,也未能计及源荷的时序演进行为,导致负荷预测的精度较差,影响综合能源系统规划与运行方案的经济性。
发明内容
发明目的:针对以上问题,本发明提出一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统及方法,对综合能源系统系统侧与用户侧进行建模,并通过能源价格因子对两者的博弈关系进行协调,从而确定出最终的能源需求。
技术方案:为实现本发明的目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统,包括用户侧、系统侧和协调中心;用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量;系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;协调中心负责系统侧与用户侧的交互博弈,通过对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到负荷预测值。
一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测方法,包括步骤:
(1)协调中心初始化能源价格,下发给用户侧和系统侧;
(2)用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量;
(3)系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;
(4)协调中心获取能源供应量和负荷需求量,对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到的负荷需求量即为负荷预测值。
进一步地,所述步骤2中,用户侧目标函数为:
maxWt=Ut-Vt
其中,di,t为第t年用户实际负荷需求量,Ut为第t年用户用能满意度,Vt为第t年用户购能支出;e、h、c分别表示电能、热能和冷能。
其中,pi,t为能源价格,vi,t、ui,t为用户用能偏好系数。
关于di,t一阶偏导得到用户效益最大的负荷需求量:
进一步地,所述步骤3中,系统侧目标函数为:
其中,It为第t年系统侧目标函数;ci,t为第t年的单位能源成本;Oi,t为第t年能源供应量;αi,t为能源传输过程中的损耗率。
系统侧目标函数的拉格朗日函数为:
其中,μi,t为拉格朗日乘子。
将步骤2所得的用户效益最大的负荷需求量公式代入上式得到收益最大的能源供应量:
μi,t=-pi,t+ci,t
进一步地,所述步骤4中协调中心博弈过程为:
(4.1)计迭代次数i=1,计算精度θ=10-6;
有益效果:本发明对综合能源系统系统侧与用户侧进行建模,并通过能源价格因子对两者的博弈关系进行协调,从而确定出最终的能源需求。本发明方法具有使用简单、适应性强、预测精确度高等优点,能够为综合能源系统中长期负荷预测提供重要参考。
附图说明
图1是基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示,本发明所述的基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统,在考虑源荷博弈与能源耦合等影响因素的基础上,对冷热电多元负荷进行预测,包括用户侧、系统侧和协调中心。用户侧,用户根据能源价格以及自身用能体验,确定用户效益最大的负荷需求量,并在用能支出与用能满意度之间保持平衡;系统侧,综合能源服务提供商通过制定冷、热、电等能源价格,确定收益最大的能源供应量;协调中心负责系统侧与用户侧的交互博弈,通过对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,最终预测出冷、热、电负荷的实际需求量。
本发明所述的基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测方法,包括步骤:
(1)协调中心初始化冷热电能源价格,下发给用户侧和系统侧;
协调中心作为一个中间组织无需获取系统侧与用户侧的全部信息,即可实现两侧问题的协调求解。
(2)用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量;
用户侧从协调中心获取价格信息后,通过求解得到使用户效益最大的用能需求,并将该需求量信息告知协调中心。在能源交易过程中,用户根据能源价格与自身需求,确定实际用能负荷。其目标函数可用两部分来表示,分别是购能支出与用能满意度。
用户侧目标函数为:
maxWt=Ut-Vt
其中,Wt为第t年用户侧的目标函数,di,t为第t年用户实际负荷需求量,Ut为第t年用户用能满意度,Vt为第t年用户购能支出;e、h、c分别表示电能、热能和冷能。
其中,pi,t为能源价格,vi,t、ui,t为用户用能偏好系数,用于反映用户在第t年对第i类能源的需求程度。
用户负荷响应函数关于di,t满足严格凹,因此,关于di,t一阶偏导得到用户效益最大的负荷需求量:
(3)系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;
综合能源服务提供商根据产能成本与用户用能调研,在满足负荷需求的基础上,通过制定出合理的售能价格来获取最大的收益。
系统侧目标函数为:
其中,It为第t年系统侧目标函数;ci,t为第t年的单位能源成本;Oi,t为第t年能源供应量;αi,t为能源传输过程中的损耗率。
pe,t、ph,t、pc,t为能源价格因子,分别代表IES在第t年的平均售电价格、平均售热价格和平均售冷价格;ce,t、ch,t、cc,t分别为IES在t年的单位发电成本、单位制热成本和单位制冷成本;de,t、dh,t、dc,t分别为用户在第t年的实际电负荷、实际热负荷和实际冷负荷需求,Oe,t、Oh,t、Oc,t分别为IES在第t年的发电、产热和制冷量;αe,t、αh,t、αc,t分别为电能、热能、冷能在传输过程中的损耗率。
将等式约束增广到目标函数,得到系统侧目标函数的拉格朗日函数为:
其中,μi,t为拉格朗日乘子。
将步骤2所得的用户效益最大的负荷需求量公式代入上式得到一阶最优性条件如下:
得到收益最大的能源供应量:
μi,t=-pi,t+ci,t (11)
(4)协调中心获取能源供应量和负荷需求量,对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到的负荷需求量即为负荷预测值。
系统侧与用户侧模型满足Stakcelberg博弈条件,协调中心博弈过程为:
Claims (4)
1.一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测系统,其特征在于,包括用户侧、系统侧和协调中心;用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量,用户侧目标函数为:
maxWt=Ut-Vt
其中,di,t为第t年用户实际负荷需求量,Ut为第t年用户用能满意度,Vt为第t年用户购能支出;e、h、c分别表示电能、热能和冷能;
其中,pi,t为能源价格,vi,t、ui,t为用户用能偏好系数;
关于di,t一阶偏导得到用户效益最大的负荷需求量:
系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;协调中心负责系统侧与用户侧的交互博弈,通过对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到负荷预测值。
2.一种基于源荷演化博弈的综合能源系统中长期负荷预测方法,其特征在于,包括步骤:
(1)协调中心初始化能源价格,下发给用户侧和系统侧;
(2)用户侧根据能源价格确定用户效益最大的负荷需求量,用户侧目标函数为:
maxWt=Ut-Vt
其中,di,t为第t年用户实际负荷需求量,Ut为第t年用户用能满意度,Vt为第t年用户购能支出;e、h、c分别表示电能、热能和冷能;
其中,pi,t为能源价格,vi,t、ui,t为用户用能偏好系数;
关于di,t一阶偏导得到用户效益最大的负荷需求量:
(3)系统侧根据能源价格确定收益最大的能源供应量;
(4)协调中心获取能源供应量和负荷需求量,对能源价格进行更新迭代,直至能源供应量与负荷需求量相等,得到的负荷需求量即为负荷预测值。
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