CN111555270A - 一种综合能源优化与动态分析的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种综合能源优化与动态分析的方法及系统，其方法包括：基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数；建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型；建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果；基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值；基于可持续发展指标函数值得出计及经济性和环保性的IES分时优化运行结果。在本发明实施例中，针对园区具体情况提供方便有效的新方法，从而解决了已有方法目标单一，过程复杂的缺点。

Description

一种综合能源优化与动态分析的方法及系统

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种综合能源优化与动态分析的方法及系统。

背景技术

随着碳排放问题日益严峻，节能减排形势下优化调度问题受到广泛关注。综合能源系统突破了传统能源系统的技术、市场和管理壁垒，是电、气、热、冷等各类能源统一规划、统一调度的综合性能源系统，对于推动能源结构转型，推进我国能源革命具有重要意义。

综合能源系统一方面通过实现多能源协同优化和互补提高可再生能源的利用率；另一方面通过实现能源梯级利用，提高能源的综合利用水平。然而，由于综合能源系统是一种有较多变量，特性复杂、随机性强，多时间尺度的非线性系统，其规划问题较传统能源规划问题更为复杂，其计算处理模式单一且繁琐，目前缺少一种相适应的解决办法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种综合能源优化与动态分析的方法及系统，针对园区具体情况提供方便有效的新方法，从而解决了已有方法目标单一，过程复杂的缺点。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种综合能源优化与动态分析的方法，所述方法包括：

基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数；

建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型；

建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果，所述运行结果包含24h新能源发电功率P_renewable和24h系统运行总成本C_system；

基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值；

基于可持续发展指标函数值得出计及经济性和环保性的IES分时优化运行结果。

所述基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数包括：

设置光伏发电模型及光伏发电模型的运行参数；

设置生物质能模型及生物质能模型的运行参数；

设置燃气轮机模型及燃气轮机模型的运行参数；

设置蓄电池模型及蓄电池模型的运行参数；

设置蓄热装置模型及蓄热装置模型的运行参数。

所述建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型包括：

根据未来24小时电负荷，热负荷的预测值及发电单元发电量的预测值，分别以运行成本最低及促进可再生能源就地消纳为目标，求得综合能源系统日运行的最优控制策略，选取不同的α，β得出兼顾多种运行目标下的系统运行策略；

在保证综合能源系统稳定运行过程中，调度满足能量平衡约束以及各设备出力均需满足正常工作范围的上下限要求。

所述能量平衡约束包括：功率平衡约束、热功率平衡约束、储能系统动态平衡约束、购电约束、售电约束。

所述建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果包括：

通过引入可持续发展修正指标及参数因子，建立混合整数线性规划MILP优化模型，将参数因子γ以等比式步长将算例进行25次运算，通过拟合曲线得到参数因子γ的最优定值。

所述基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值包括：

构建用于优化结果的区域可持续发展修正指标η：

η＝{η₁经济性,η₂环保性}

定义η为无量纲函数，其大小与新能源出力程度成正比，与系统运行相对成本成反比；

其中，η₁、η₂分别为用来表征系统的经济性与环保性，为系统新能源出力和系统运行成本的归一化函数，使用改写的Min-Max Scaling方法将其缩放到[0.1，0.9]区间。

相应的，本发明实施例还提供了一种综合能源优化与动态分析的系统，所述系统用于执行以上所述的方法。

在本发明实施例中，目前综合能源系统运行过程中，因目标设置单一或设置多维目标但求解过程复杂使得优化模型难以或者无法解出最优合理参考区间，不易做出准确判断，实现最优调度策略。基于此，本发明提出了及计经济性与环保性的联合优化模型和基于MILP的解法进行计算。选取南方某综合能源园区为例，验证了当同时考虑经济性和环保性的情况范围内时，建立的优化模型最终可将IES系统出力结果以准确合理的最优区间值形式进行表征，将经济性和环保性问题优化在一个确定区间范围内，为IES运行提供了合理的调度决策参考空间，完善的运行策略及建议，使得IES内各设备单元的出力选择更科学合理，运行成本更具有经济性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例中的综合能源优化与动态分析的方法流程图；

图2是本发明实施例中的采用不同惩罚因子下的运行策略运行结果示意图；

图3是本发明实施例中的参数因子γ与可持续发展指标η的关系曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明实施例中的综合能源优化与动态分析的方法流程图，具体包括如下步骤：

S101、基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数；

该步骤分析综合能源系统(integrated energy system，IES)架构，确定目标环境，由此设置IES系统运行参数。

首先对IES系统建模，包括：设置光伏发电模型及光伏发电模型的运行参数；设置生物质能模型及生物质能模型的运行参数；设置燃气轮机模型及燃气轮机模型的运行参数；设置蓄电池模型及蓄电池模型的运行参数；设置蓄热装置模型及蓄热装置模型的运行参数。

(1)光伏发电模型

伏发电是通过电池组件将太阳能直接转变为电能的装置。晶硅太阳能电池是现在发展的主流，而薄膜电池的发展还处于起步阶段，前者采用光电效应原理，后者根据光化学效应原理。太阳能电池的输出功率受环境因素影响较大，输出功率的模型如下：

式中，T_c,T_amd分别为电池组件的温度和外界温度(℃)；G是太阳辐射值(W/m²)；P_PV,P_STC是光伏电池输出功率和最大测试功率(kW)；G_AC,G_STC分别为光照强度和标准测试条件下的光照强度，k是功率温度系数，为-0.0047/℃；T_r为参考温度。

(2)生物质能模型

生物质发电包括生物质气化发电、生物质直燃发电、生物质与煤混合燃烧发电。单位电能对应的燃料消耗量计算公式为：

式中，b_fuel为燃料消耗率，kg/kWh；LHV_fuel为燃料低位热值，kJ/kg,η_e为发电效率。影响电厂发电效率的主要因素有：锅炉效率和汽轮机效率。目前燃煤电站锅炉的热效率已经达到90％以上，生物质电厂的锅炉效率略低于燃煤锅炉效率，最高可达88％。

因此，生物质电厂锅炉效率方面的影响较小，主要的影响因素在汽轮机效率方面。机组容量与蒸汽初参数对汽轮机效率有直接影响，从而影响发电效率。生物质发电燃料的成本计算模型如下：

式中，z为单位电能所需燃料成本，元/kWh；q为单位电能所需其它费用，元/kWh；P_fuel为燃料收购价格；Y为单位运输费用；L为收储点到生物质电厂的平均运输距离。

(3)燃气轮机模型

园区内的燃气轮机可向用户供电及供热，其数学模型如下：

Q_heat＝Q_gas×η_rec×COP_heat

式中，Q_gas,Q_heat为燃气轮机的进气量及供热量。P_gas为电功率，COP_heat为制热系数和制冷系数。η_rec为热回收效率，η_gas为燃气轮机工作效率，当其工作在50％～100％额定功率状态下，其值约为0.32。

(4)蓄电池模型

储能蓄电池可通过合理的充放电策略实现电能的平移，移峰填谷，平滑负荷，加强区域峰谷负荷调节能力，提高电力系统可靠性。本发明中的蓄电池动态模型如下：

式中E_ch(t),E_dis(t)分别为t时刻蓄电池的充电量和放电量(kW)，η_ch,η_dis分别为蓄电池充电和放电效率；E(t)，E(t+1)分别为t时刻和t+1时刻的储能量。

(5)蓄热装置模型

进行热量存储和释放的蓄热装置，其动态模型如下：

H_hs(t+1)＝H_hs(t)+Q_hs,ch(t)η_hs,chΔt-Q_hs,dis(t)/η_hs,disΔt

式中，Q_hs,ch(t)，Q_hs,dis(t)分别为t时刻蓄热器蓄热量和放热量(kW)；η_hs,ch,η_hs,dis为蓄热器蓄热和放热效率；H_hs(t+1),H_hs(t)分别为t时刻和t+1时刻的储热量(kW)。

S102、建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型；

本发明根据未来24小时电负荷，热负荷的预测值及发电单元发电量的预测值，分别以运行成本最低及促进可再生能源就地消纳为目标，求得综合能源系统日运行的最优控制策略。日运行成本包括以下几个部分：购电成本，生物质能发电成本，污染物排放成本，设备运营维护成本。其目标函数如下：

式中，C_e(t)为第t个时段综合能源系统从大电网的购电成本。C_biomass(t)为第t个时段生物质能发电成本，C_gas(t)为天然气发电成本，其成本也包括了发电污染物成本，但园区内配置的燃气轮机装机容量较小，其发电污染可忽略不计。C_ope(t)为第t个时段各发电设备的运营维护成本(元)。T为优化时间段数，取值为96(即一天分为96个时间段，时间间隔为15分钟)。下式为计算系统运行成本的公式(即去掉α和β)：

α为电网电价的惩罚因子，β为生物质能发电成本的惩罚因子。当其值均为1时，代表基于园区的实际情况，运行经济效益最优时的运行策略。增大α值代表增大电网购电的惩罚，从而达到促进可再生发电的目的。

选取不同的α，β可得出兼顾多种运行目标下的系统运行策略。

该系统为并网运行，可实现与外网的功率交换。为保证综合能源系统稳定运行，调度需满足能量平衡约束以及各设备出力均需满足其正常工作范围的上下限要求，具体要求如下：

1)功率平衡约束

式中，P_pv,t，P_biomass,t，P_gas,t，P_bg,t，

分别为第t时段光伏，生物质能，燃气轮机，大电网买电量及电池放电量；P_sg,t,

P_load,t分别为第t时刻大电网卖电量，电池充电量及电负荷。

2)热功率平衡约束

Q_biomass(t)+Q_gas(t)+H_hs(t+1)-H_hs(t)＝Q_load(t)

园区内的热负荷需求将由生物质能余热，燃气轮机余热及蓄热装置满足。

3)储能系统动态平衡约束

同一时刻t，储能装置不能同时充放电，t时刻到t+1时刻储能装置的储能量为下式，并且其调度周期结束时刻和初始时刻的能量相同。

E₀＝E_end

储能装置充电功率、放电功率需在其允许范围内，电池电量也应被其最大、最小能量所限制，分别为下式：

P_ch,min≤P_ch,t≤P_ch,max

P_dis,min≤P_dis,t≤P_dis,max

E_min≤E_t≤E_max

4)购电、售电约束

其中，

代表综合能源系统最大的电能需求。

表示综合能源系统和大电网交换方向的二进制整形变量。

时，代表综合能源系统从大电网购电，此时应有：

时，代表综合能源系统向大电网卖电，此时应有：

S103、建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果；

在所构建的IES目标模型中，惩罚因子α，β为模型中的变量，其大小影响着系统运行成本和可再生能源发电量，即影响系统经济性与环保性的平衡。因此，定义参数因子γ，以表示经济性和环保性的关系，从而通过改变参数因子γ而调节系统的经济性与环保性状态：

本发明通过引入可持续发展修正指标及参数因子，建立混合整数线性规划(Mixedinteger linear programming，MILP)优化模型，将参数因子γ以等比式步长将算例进行25次运算，通过拟合曲线得到参数因子γ的最优定值。

取1/γ＝[0.1，2.5]，步长为0.1，分别画出对应的新能源出力最大值Pc和系统运行成本最小值Cost_min。运行结果如图2所示：由图2可得，通过比较采用不同惩罚因子下的运行策略，24小时内，新能源最大出力为17.774MWh(对应1/γ<0.6)，但显示此时的系统运行成本较高。最低系统运行成本为8314.0元/kWh(对应0.9<1/γ<1.9)，此时可再生能源的出力较低，只有10.788MWh。

继续计算得到参数因子γ与可持续发展指标η的关系曲线图如图3所示，可得到一条特征明显的凸函数曲线，1/γ取值为(0，0.9]时，指标数值处于低值且趋于平稳；1/γ在[2，2.5]及以后，指标数值出现骤降，且趋近于0。

综上，1/γ取值为[0.7，1.9]时，系统可持续发展指标较优，经济性和环保性效益最大。其中最优值为3.2389，出现在1/γ取值为0.9时。结果表明引入修正指标后，系统内各设备单元的出力选择更加合理，运用数学统计方法找到经济性和环保性的最优配比，系统运行更加合理。经过MILP优化后的机组出力、IES总运行成本通过构建的修正模型都将以最优的区间值形式进行表征，从而达成将系统经济性与环保性的统一问题转化为最优决策区间的目的。

S104、基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值；

本发明构建用于优化结果的区域可持续发展修正指标η：

η＝{η₁经济性,η₂环保性}

定义η为无量纲函数，其大小与新能源出力程度成正比，与系统运行相对成本成反比。

其中，η₁、η₂分别为用来表征系统的经济性与环保性，为系统新能源出力和系统运行成本的归一化函数，使用改写的Min-Max Scaling方法将其缩放到[0.1，0.9]区间，可表示为：

其中，P1、P2分别为24h新能源发电单元发电功率和模拟系统运行总成本的一次归一化函数：

其中，P_renewable为24h新能源发电单元的实际出力功率；C_system为24h模拟系统运行总成本。

S105、基于可持续发展指标函数值得出计及经济性和环保性的IES分时优化运行结果。

这里优化计算后的结果是考虑经济性和环保性情况下，以坐标点或区间值形式表征最优决策区间及运行成本区间，其通过绘制参数因子γ与可持续发展指标η关系曲线图，从而找到γ最优值或最优区间，得出计及经济性与环保性的IES分时优化运行结果。

相应的，本发明实施例还提供了一种综合能源优化与动态分析的系统，所述系统用于执行图1所示的方法。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。

另外，以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数；

建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型；

建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果，所述运行结果包含24h新能源发电功率P_renewable和24h系统运行总成本C_system；

基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值；

基于可持续发展指标函数值得出计及经济性和环保性的IES分时优化运行结果。

2.如权利要求1所述的综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述基于综合能源系统IES架构确定目标环境，并设置IES系统运行参数包括：

设置光伏发电模型及光伏发电模型的运行参数；

设置生物质能模型及生物质能模型的运行参数；

设置燃气轮机模型及燃气轮机模型的运行参数；

设置蓄电池模型及蓄电池模型的运行参数；

设置蓄热装置模型及蓄热装置模型的运行参数。

3.如权利要求2所述的综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述建立引入电网电价的惩罚因子α和生物质能发电成本的惩罚因子β下的及计经济性与环保性的IES运行优化模型包括：

根据未来24小时电负荷，热负荷的预测值及发电单元发电量的预测值，分别以运行成本最低及促进可再生能源就地消纳为目标，求得综合能源系统日运行的最优控制策略，选取不同的α，β得出兼顾多种运行目标下的系统运行策略；

在保证综合能源系统稳定运行过程中，调度满足能量平衡约束以及各设备出力均需满足正常工作范围的上下限要求。

4.如权利要求3所述的综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述能量平衡约束包括：功率平衡约束、热功率平衡约束、储能系统动态平衡约束、购电约束、售电约束。

5.如权利要求4所述的综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述建立混合整数线性规划MILP优化模型，基于MILP优化模型求解确定不同参数因子设置下的系统模拟运行结果包括：

通过引入可持续发展修正指标及参数因子，建立混合整数线性规划MILP优化模型，将参数因子γ以等比式步长将算例进行25次运算，通过拟合曲线得到参数因子γ的最优定值。

6.如权利要求5所述的综合能源优化与动态分析的方法，其特征在于，所述基于运行结果建立IES可持续发展指标函数η，并相应优化结果下的可持续发展指标函数值包括：

构建用于优化结果的区域可持续发展修正指标η：

η＝{η₁经济性,η₂环保性}

定义η为无量纲函数，其大小与新能源出力程度成正比，与系统运行相对成本成反比；

其中，η₁、η₂分别为用来表征系统的经济性与环保性，为系统新能源出力和系统运行成本的归一化函数，使用改写的Min-Max Scaling方法将其缩放到[0.1，0.9]区间。

7.一种综合能源优化与动态分析的系统，其特征在于，所述系统用于执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

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