CN111581809A - 一种多能耦合弹性的综合能源调度方法 - Google Patents

一种多能耦合弹性的综合能源调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种多能耦合弹性的综合能源调度方法，包括：将用户终端初始电需求量和初始热需求量输入综合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器求解获得第一参数集；将第一参数集代入用户终端需求自弹性模型获得用户终端弹性电需求量和弹性热需求量；判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件，则输出调度结果；如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量，将弹性热需求量作为初始热需求量，同时令迭代次数加一，同时判断迭代次数是否大于或等于最大迭代次数；如果是，则输出调度结果；如果否，则重新求解第一参数集。本发明综合考虑多种能源间的互补协同作用，提高了综合能源调度的准确性。

Description

一种多能耦合弹性的综合能源调度方法
技术领域
本发明涉及能源调度技术领域，特别是涉及一种多能耦合弹性的综合能源 调度方法。
背景技术
多能转换设备的推广使得冷、热、电、气在生产、传输、使用等环节的耦 合逐步加深，多种能源互补协同效应愈发显著。终端用电设备中，约25％的电 能最终转化为了热能，用户侧多能耦合逐步加深。
传统需求侧弹性或响应能力多针对单一能源品种建模，无法反应能源间的 互补作用。有研究采用交叉弹性系数体现不同能源间的影响，但仍较为粗糙， 没有考虑到能源间弹性随用能情景变化而不同，也没有考虑到用户多能替代受 制于能量转换设备容量的限制。随着用户的多能转换设备普及，其终端需求形 式往往有多种供能形式满足，从综合能源系统输入的能源与用户最终使用的能 量形式有复杂的耦合关系，而对于用户而言，终端需求的多种供能形式在使用 体验上没有显著差别，而调度的成本核算往往只具体至集中式供能设备。将用 户对外呈现的等效负荷作为弹性需求建模对象不能精确反应用户真实的需求 弹性，也忽视了用户内部多能协同互补能力。
现有综合能源系统调度方法将对外的等效负荷视为弹性建模对象，未能精 确建模，忽视了需求侧用户内部多种能源间的互补协同作用，直接影响综合能 源系统调度方法的准确性。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种多能耦合弹性的综合能源调度方法，以 提高综合能源系统调度方法的准确性。
为实现上述目的，本发明提供了一种多能耦合弹性的综合能源调度方法， 所述方法包括：
步骤S1：基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型；
步骤S2：建立用户终端需求自弹性模型；所述用户终端需求自弹性模型 包括用户终端弹性热需求量和用户终端弹性电需求量；
步骤S3：获取用户终端初始电需求量和初始热需求量以及最大迭代次数；
步骤S4：将所述用户终端初始电需求量和所述初始热需求量输入所述综 合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器求解，获得第一参数集；
步骤S5：将所述第一参数集代入所述用户终端需求自弹性模型，获得用 户终端弹性电需求量和用户终端弹性热需求量；
步骤S6：判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件，则输出调度结果； 如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量，将弹性热需求量 作为初始热需求量，同时令迭代次数加一，执行“步骤S7”；
步骤S7：判断迭代次数是否大于或等于最大迭代次数；如果迭代次数大 于或等于最大迭代次数，则输出调度结果；如果迭代次数小于最大迭代次数， 则返回“步骤S4”。
可选的，所述基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型，具体包括：
基于综合能源系统调度模型构建综合能源系统调度的目标函数；
建立热网约束条件；
建立配电网约束条件；
建立用户多能互补特性约束条件。
可选的，所述建立热网约束条件，具体包括：
建立温度沿支路降落约束条件；
建立热源节点热平衡约束条件；
建立热负荷节点热平衡约束条件；
建立汇流节点热平衡约束条件；
建立管网温度约束条件。
可选的，所述建立配电网约束条件，具体包括：
建立节点功率平衡约束条件；
建立线路潮流约束条件；
建立相角约束条件。
可选的，所述建立用户多能互补特性约束条件，具体包括：。
建立等效负荷约束条件；
建立用户多能转换设备容量约束条件。
可选的，所述建立用户终端需求自弹性模型，具体包括：
确定用户终端电需求综合成本敏感因子；
确定用户终端热需求综合成本敏感因子；
确定用户终端电需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性电需求量；
确定用户终端热需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性热需求量。
可选的，所述确定用户终端电需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性 电需求量，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000031
其中，
Figure BDA0002477577290000032
表示用户终端电需求综合成本敏感因子
Figure BDA0002477577290000033
对应的用户终端电需 求量，
Figure BDA0002477577290000034
分别表示参考电需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始电 需求量，Ei,e表示用户终端电需求自弹性系数。
可选的，所述确定用户终端热需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性 热需求量，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000035
其中，
Figure BDA0002477577290000036
表示用户终端热需求综合成本敏感因子
Figure BDA0002477577290000037
对应的用户终端热需 求量，
Figure BDA0002477577290000038
分别表示参考热需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始 热需求量，Ei,h表示用户终端热需求自弹性系数。
可选的，所述确定用户终端电需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000039
其中，
Figure BDA00024775772900000310
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，qn表示电力节点n的 供电成本敏感系数，Pi,D表示用户的热需求，
Figure BDA00024775772900000311
表示用户对外呈现的等效电 力负荷，βi,grid表示天然气价格，
Figure BDA00024775772900000312
表示天然气负荷，ζ表示微燃机电热比。
可选的，所述确定用户终端热需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure BDA00024775772900000313
其中，
Figure BDA00024775772900000314
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，
Figure BDA00024775772900000315
表示参考热需求综 合成本敏感因子，Qi,D表示用户的终端电需求，
Figure BDA0002477577290000041
表示用户对外呈现的等效 热负荷，βi,grid表示天然气价格，ζ表示微燃机电热比，
Figure BDA0002477577290000042
表示用户对外呈现 的等效天然气负荷，qn表示电力节点n的供电成本敏感系数，μ表示电热泵电 -热转换效率。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开一种多能耦合弹性的综合能源调度方法，包括：将用户终端初 始电需求量和初始热需求量输入综合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器 求解获得第一参数集；将第一参数集代入用户终端需求自弹性模型获得用户终 端弹性电需求量和弹性热需求量；判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件， 则输出调度结果；如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量， 将弹性热需求量作为初始热需求量，同时令迭代次数加一，同时判断迭代次数 是否大于或等于最大迭代次数；如果迭代次数大于或等于最大迭代次数，则输 出调度结果；如果迭代次数小于最大迭代次数，则重新求解第一参数集。本发 明综合考虑多种能源间的互补协同作用，提高了综合能源调度的准确性。
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 例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，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性 的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例综合能源调度方法流程图；
图2为本发明实施例综合能源系统结构图。
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做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种多能耦合弹性的综合能源调度方法，以提高综合 能源系统调度方法的准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和 具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例综合能源调度方法流程图，图2为本发明实施例综合 能源系统结构图，如图1-图2所示，本发明公开一种多能耦合弹性的综合能源 调度方法，所述方法包括：
步骤S1：基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型。
步骤S2：建立用户终端需求自弹性模型；所述用户终端需求自弹性模型 包括用户终端弹性热需求量和用户终端弹性电需求量。
步骤S3：获取用户终端初始电需求量和初始热需求量以及最大迭代次数；
步骤S4：将所述用户终端初始电需求量和所述初始热需求量输入所述综 合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器求解，获得第一参数集。
步骤S5：将所述第一参数集代入所述用户终端需求自弹性模型，获得用 户终端弹性电需求量和用户终端弹性热需求量。
步骤S6：判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件，则输出调度结果； 如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量，将弹性热需求量 作为初始热需求量，同时令迭代次数加一，执行“步骤S7”。
步骤S7：判断迭代次数是否大于或等于最大迭代次数；如果迭代次数大 于或等于最大迭代次数，则输出调度结果；如果迭代次数小于最大迭代次数， 则返回“步骤S4”。
下面对各个步骤进行详细论述：
步骤S1：基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型；所述综合能源 系统调度模型包括目标函数和约束条件，具体包括：
步骤S11：基于综合能源系统调度模型构建综合能源系统调度的目标函 数，具体公式为：
UISO＝Ccost+Cpunish (1)；
其中，Ccost为发电成本，Cpunish为弃风弃光惩罚成本，UISO为成本目标函数；
Figure BDA0002477577290000061
Figure BDA0002477577290000062
其中，Pi,u,Pi,chp,Hi,chp,Hi,boiler,Pi,PV,Pi,wind分别表示传统机组电功率、热 电联产机组电功率、热电联产机组热功率、燃气锅炉热功率、光伏输出功率和 风力发电输出功率，Pi,grid表示大电网购电功率，qi,grid表示大电网电价，
Figure BDA0002477577290000063
表示用户等效天然气负荷，βi,grid表示天然气价格， ai,u、bi,u、ci,u、ai,chp、bi,chp、ci,chp、di,chp、ei,chp、fi,chp、gi,chp、ai,boiler、bi,boiler分 别是各个机组i的成本系数，其构成的成本公式为一凸二次函数。其中光伏、 风电成本忽略不计。χPV、χwind分别表示弃风弃光惩罚系数。T表示调度时段数，
Figure BDA0002477577290000064
表示最大风力发电出力，
Figure BDA0002477577290000065
表示最大光伏发电出力。
步骤S12：建立热网约束条件，具体包括：
步骤S121：建立温度沿支路降落约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000066
其中，Tl 1、Tl 2分别表示支路l的首、末节点温度，λ0表示温度传输系数， L0表示管道长度，Cp表示水的比热容，ml表示支路l的流量，Ta表示环境温 度。
步骤S122：建立热源节点热平衡约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000067
其中，Ψ(n)表示位于节点n的热力供应机组；Ξ(n)表示连接至节点n的热 力管网，Hi,chp,Hi,boiler分别表示热电联产机组热功率和燃气锅炉热功率，Tl s表 示源荷节点的流入温度，Tl r表示源荷节点的流出温度，NS表示热源节点，Cp表示水的比热容，ml表示支路l的流量。
步骤S123：建立热负荷节点热平衡约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000068
其中，
Figure BDA0002477577290000069
表示用户对外呈现的等效热负荷，Cp表示水的比热容，ml表示 支路l的流量，Tl s表示源荷节点的流入温度，Tl r表示源荷节点的流出温度，Ξ(n) 表示连接至节点n的热力管网，NL表示热负荷节点，
Figure BDA0002477577290000071
表示热力节点n的供 热成本敏感系数。
步骤S124：建立汇流节点热平衡约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000072
其中，Tl out表示汇流节点流出温度，Tl in表示汇流节点流入温度，Nm表示 汇流节点，ml表示支路l的流量，Ξ(n)表示连接至节点n的热力管网。
步骤S125：建立管网温度约束条件，具体公式为：
Tl min≤Tl≤Tl max (8)；
其中，Tl表示管道温度；Tl min和Tl max分别表示管道温度下限和上限。
步骤S13：建立配电网约束条件，具体包括：
步骤S131：建立节点功率平衡约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000073
其中，Pi,chp,Pi,PV,Pi,wind分别表示热电联产机组电功率、光伏输出功率和 风力发电输出功率，Pi,grid表示大电网购电功率，
Figure BDA0002477577290000074
表示用户对外呈现的等 效电力负荷，Bnm表示节点n、m间的支路导纳，δn,δm分别表示节点n、m的 相角，Ω(n)表示位于节点n的电力供应机组或用户；Θ(n)表示连接至节点n的 电力支路，qn表示电力节点n的供电成本敏感系数，表示单位电负荷增量增 加的综合能源系统供能总成本。
步骤S132：建立线路潮流约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000075
其中，Bnm表示节点n、m间的支路导纳，δn,δm分别表示节点n的相角和 节点m的相角，
Figure BDA0002477577290000076
分别表示支路nm的最大传输容量和最小传输容量。
步骤S133：建立相角约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000077
δn＝0,n＝1(12)；
其中，δn表示节点n的相角。
步骤S14：建立用户多能互补特性约束条件，具体包括：
步骤S141：建立等效负荷约束条件，用于表征用户终端需求和对外表现 的等效负荷的关系，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000081
Figure BDA0002477577290000082
Figure BDA0002477577290000083
其中，
Figure BDA0002477577290000084
表示用户终端初始电需求，
Figure BDA0002477577290000085
表示热力负荷，ζ表示微燃机 电热比，Pmgb表示用户内部微燃机电力输出功率，μ表示电热泵电-热转换效率， Ppump表示用户内部电热泵的电功率，
Figure BDA0002477577290000086
表示用户终端初始热需求，
Figure BDA0002477577290000087
表示 电力负荷，
Figure BDA0002477577290000088
表示天然气负荷，ηmgb表示微燃机发电效率。
步骤S142：建立用户多能转换设备容量约束条件，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000089
Figure BDA00024775772900000810
其中，Pmgb表示用户内部微燃机电力输出功率，Ppump表示用户内部电热泵 的电功率，
Figure BDA00024775772900000811
分别表示微燃机、电热泵最大输出功率。
步骤S2：建立用户终端需求自弹性模型，所述用户终端需求自弹性模型 具体包括：用户终端弹性电需求量和用户终端弹性热需求量。
需求弹性指商品价格每变化1％，该物品需求量变化的幅度。在综合能源 系统中具有一定多能替代能力用户的同一终端能源需求有多种能源负荷形式， 其供能成本各不相同。
步骤S21：确定用户终端电需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure BDA00024775772900000812
其中，
Figure BDA00024775772900000813
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，qn表示电力节点n的 供电成本敏感系数，Pi,D表示用户的热需求，
Figure BDA00024775772900000814
表示用户对外呈现的等效电 力负荷，βi,grid表示天然气价格，
Figure BDA00024775772900000815
表示天然气负荷，ζ表示微燃机电热比。
步骤S22：确定用户终端热需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure BDA00024775772900000816
其中，
Figure BDA00024775772900000817
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，
Figure BDA00024775772900000818
表示参考热需求综 合成本敏感因子，Qi,D表示用户的终端电需求，
Figure BDA00024775772900000819
表示用户对外呈现的等效 热负荷，βi,grid表示天然气价格，ζ表示微燃机电热比，
Figure BDA00024775772900000820
表示用户对外呈现 的等效天然气负荷，qn表示电力节点n的供电成本敏感系数，μ表示电热泵电 -热转换效率。
步骤S23：确定用户终端电需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性电 需求量，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000091
其中，
Figure BDA0002477577290000092
表示用户终端电需求综合成本敏感因子
Figure BDA0002477577290000093
对应的用户终端电需 求量，
Figure BDA0002477577290000094
分别表示参考电需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始电 需求量，Ei,e表示用户终端电需求自弹性系数。
步骤S24：确定用户终端弹性热需求量，具体公式为：
Figure BDA0002477577290000095
其中，
Figure BDA0002477577290000096
表示用户终端热需求综合成本敏感因子
Figure BDA0002477577290000097
对应的用户终端热需 求量，
Figure BDA0002477577290000098
分别表示参考热需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始 热需求量，Ei,h表示用户终端热需求自弹性系数。
将式(18)-(19)代入(20)-(21)可得：
Figure BDA0002477577290000099
Figure BDA00024775772900000910
步骤S3：获取用户终端初始电需求量
Figure BDA00024775772900000911
和初始热需求量
Figure BDA00024775772900000912
以及最大迭 代次数itermax。
步骤S4：将所述用户终端初始电需求量
Figure BDA00024775772900000913
和所述初始热需求量
Figure BDA00024775772900000914
输入 所述综合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器求解，获得第一参数集；所 述第一参数集包括：电力节点n的供电成本敏感系数qn、参考热需求综合成 本敏感因子
Figure BDA00024775772900000915
天然气价格βi,grid、用户对外呈现的等效热负荷
Figure BDA00024775772900000916
用户对外 呈现的等效电力负荷
Figure BDA00024775772900000917
用户内部微燃机电力输出功率Pmgb，用户内部电热 泵的电功率Ppump。
步骤S5：将所述第一参数集代入所述用户终端需求自弹性模型，获得用 户终端弹性电需求量
Figure BDA00024775772900000918
和用户终端弹性热需求量
Figure BDA00024775772900000919
步骤S6：判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件，则输出调度结果； 如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量，将弹性热需求量 作为初始热需求量，同时令迭代次数iter加一，执行“步骤S7”。
步骤S7：判断迭代次数iter是否大于或等于最大迭代次数itermax；如果迭代 次数iter大于或等于最大迭代次数itermax，则输出调度结果；如果迭代次数iter小 于最大迭代次数itermax，则返回“步骤S4”。
所述收敛条件为：
Figure BDA0002477577290000101
其中，
Figure BDA0002477577290000102
为第二矩阵，所述第 二矩阵为第iter+1次迭代获得的弹性电需求量和弹性热需求量组成矩阵，
Figure BDA0002477577290000103
为第一矩阵，所述第一矩阵为第iter次迭代获得的弹性电需求量和弹性热需求 量组成矩阵，ε为设定值。
所述调度结果为Pi,u、Pi,chp、Hi,chp、Hi,boiler、Pi,PV、Pi,wind、Pi,grid、
Figure RE-GDA0002538671930000104
Figure RE-GDA0002538671930000105
Pmgb、Ppump。
目前，多能转换设备的推广使得电、热、气在生产、传输、使用等环节的 耦合逐步加深，终端用电设备中，约25％的电能通过电加热器、制冷设备转化 为了热能，电热耦合尤其紧密。因此本发明根据电力-热力等效需求以及弹性 系数考虑用户侧不同能源品种间的替代性以及用能弹性的综合能源调度，能够 有效增大综合能源系统运行的灵活性和可行域，降低系统运行成本。
现有综合能源系统调度方法忽视了需求侧用户内部多种能源间的互补协 同作用，将对外的等效负荷视为弹性建模对象，未能精确建模直接影响用户用 能体验的终端弹性需求。因此本发明提出了一种多能耦合弹性的综合能源调度 方法，将用户终端需求与对外等效负荷的联系纳入调度约束，精确建模了用户 侧需求自弹性模型。根据能量平衡方程产生的对偶变量作为供能成本敏感系数 衡量综合能源系统满足用户各类型等效负荷成本，其次根据调度结果计算终端 需求综合供能成本敏感系数，衡量多种耦合形式满足终端需求的加权成本。根 据终端需求精确建模了用户用能的弹性响应，具有贴合用户实际行为倾向的优 点。针对建立的综合能源系统调度-用户弹性模型，采用迭代的方法不断协同 调度和弹性响应，具有计算友好的优点。
本发明还具有以下优点：(1)建立考虑用户多能互补特性的调度模型，精 确建模了用户的多能交叉弹性。(2)由能量平衡方程的对偶变量产生对应能源 供能成本敏感系数。(3)对供能形式多样的用户终端需求，提出综合供能成本 敏感系数公式衡量。(4)针对用户终端需求而非对外负荷形式建立弹性模型， 更加精确地反应用户用能需求。(5)将计及用户多能弹性的调度模型拆分为两 层，用迭代的方法沟通两层模型，使得计算效率更高。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是 与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应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 (10)

1.一种多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型；
步骤S2：建立用户终端需求自弹性模型；所述用户终端需求自弹性模型包括用户终端弹性热需求量和用户终端弹性电需求量；
步骤S3：获取用户终端初始电需求量和初始热需求量以及最大迭代次数；
步骤S4：将所述用户终端初始电需求量和所述初始热需求量输入所述综合能源系统调度模型，利用CPLEX求解器求解，获得第一参数集；
步骤S5：将所述第一参数集代入所述用户终端需求自弹性模型，获得用户终端弹性电需求量和用户终端弹性热需求量；
步骤S6：判断是否满足收敛条件；如果满足收敛条件，则输出调度结果；如果不满足收敛条件，则将弹性电需求量作为初始电需求量，将弹性热需求量作为初始热需求量，同时令迭代次数加一，执行“步骤S7”；
步骤S7：判断迭代次数是否大于或等于最大迭代次数；如果迭代次数大于或等于最大迭代次数，则输出调度结果；如果迭代次数小于最大迭代次数，则返回“步骤S4”。
2.根据权利要求1所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述基于综合能源系统建立综合能源系统调度模型，具体包括：
基于综合能源系统调度模型构建综合能源系统调度的目标函数；
建立热网约束条件；
建立配电网约束条件；
建立用户多能互补特性约束条件。
3.根据权利要求2所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述建立热网约束条件，具体包括：
建立温度沿支路降落约束条件；
建立热源节点热平衡约束条件；
建立热负荷节点热平衡约束条件；
建立汇流节点热平衡约束条件；
建立管网温度约束条件。
4.根据权利要求2所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述建立配电网约束条件，具体包括：
建立节点功率平衡约束条件；
建立线路潮流约束条件；
建立相角约束条件。
5.根据权利要求2所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述建立用户多能互补特性约束条件，具体包括：。
建立等效负荷约束条件；
建立用户多能转换设备容量约束条件。
6.根据权利要求1所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述建立用户终端需求自弹性模型，具体包括：
确定用户终端电需求综合成本敏感因子；
确定用户终端热需求综合成本敏感因子；
确定用户终端电需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性电需求量；
确定用户终端热需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性热需求量。
7.根据权利要求6所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述确定用户终端电需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性电需求量，具体公式为：
Figure FDA0002477577280000021
其中，
Figure FDA0002477577280000022
表示用户终端电需求综合成本敏感因子
Figure FDA0002477577280000023
对应的用户终端电需求量，
Figure FDA0002477577280000024
分别表示参考电需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始电需求量，Ei,e表示用户终端电需求自弹性系数。
8.根据权利要求6所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述确定用户终端热需求综合成本敏感因子对应的用户终端弹性热需求量，具体公式为：
Figure FDA0002477577280000025
其中，
Figure FDA0002477577280000026
表示用户终端热需求综合成本敏感因子
Figure FDA0002477577280000027
对应的用户终端热需求量，
Figure FDA0002477577280000028
分别表示参考热需求综合成本敏感因子及对应的用户终端初始热需求量，Ei,h表示用户终端热需求自弹性系数。
9.根据权利要求6所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述确定用户终端电需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure FDA0002477577280000031
其中，
Figure FDA0002477577280000032
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，qn表示电力节点n的供电成本敏感系数，Pi,D表示用户的热需求，
Figure FDA0002477577280000033
表示用户对外呈现的等效电力负荷，βi,grid表示天然气价格，
Figure FDA0002477577280000034
表示天然气负荷，ζ表示微燃机电热比。
10.根据权利要求6所述的多能耦合弹性的综合能源调度方法，其特征在于，所述确定用户终端热需求综合成本敏感因子，具体公式为：
Figure FDA0002477577280000035
其中，
Figure FDA0002477577280000036
表示用户终端电需求综合成本敏感因子，
Figure FDA0002477577280000037
表示参考热需求综合成本敏感因子，Qi,D表示用户的终端电需求，
Figure FDA0002477577280000038
表示用户对外呈现的等效热负荷，βi,grid表示天然气价格，ζ表示微燃机电热比，
Figure FDA0002477577280000039
表示用户对外呈现的等效天然气负荷，qn表示电力节点n的供电成本敏感系数，μ表示电热泵电-热转换效率。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112883560A (zh) * 2021-01-28 2021-06-01 华南理工大学 基于用户侧负荷削减响应的多能耦合供能网络的优化方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103729698A (zh) * 2014-01-16 2014-04-16 国家电网公司 一种应对风电不确定性的需求响应调度方法
CN104734168A (zh) * 2015-03-13 2015-06-24 山东大学 一种基于电热联合调度的微电网运行优化系统及方法
CN104967122A (zh) * 2015-07-17 2015-10-07 三峡大学 一种考虑需求侧响应的风电穿透功率极限计算方法
CN107203136A (zh) * 2017-06-08 2017-09-26 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种智慧农业大棚微型能源网的优化调度方法及装置
CN107992963A (zh) * 2017-11-23 2018-05-04 东南大学 基于多能流系统双层规划模型协调双边利益的优化方法
CN109327025A (zh) * 2018-08-30 2019-02-12 国家电网公司 考虑输电运行弹性空间的电网n-1安全经济调度优化方法
CN109345045A (zh) * 2018-11-29 2019-02-15 东北大学 基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法
CN110489915A (zh) * 2019-08-27 2019-11-22 南方电网科学研究院有限责任公司 计及综合需求响应的电热联合调度方法及系统
CN110752602A (zh) * 2019-12-06 2020-02-04 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 一种负荷响应与储能对系统消纳新能源能力的评估方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103729698A (zh) * 2014-01-16 2014-04-16 国家电网公司 一种应对风电不确定性的需求响应调度方法
CN104734168A (zh) * 2015-03-13 2015-06-24 山东大学 一种基于电热联合调度的微电网运行优化系统及方法
CN104967122A (zh) * 2015-07-17 2015-10-07 三峡大学 一种考虑需求侧响应的风电穿透功率极限计算方法
CN107203136A (zh) * 2017-06-08 2017-09-26 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种智慧农业大棚微型能源网的优化调度方法及装置
CN107992963A (zh) * 2017-11-23 2018-05-04 东南大学 基于多能流系统双层规划模型协调双边利益的优化方法
CN109327025A (zh) * 2018-08-30 2019-02-12 国家电网公司 考虑输电运行弹性空间的电网n-1安全经济调度优化方法
CN109345045A (zh) * 2018-11-29 2019-02-15 东北大学 基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法
CN110489915A (zh) * 2019-08-27 2019-11-22 南方电网科学研究院有限责任公司 计及综合需求响应的电热联合调度方法及系统
CN110752602A (zh) * 2019-12-06 2020-02-04 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 一种负荷响应与储能对系统消纳新能源能力的评估方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ABOELSOOD ZIDAN ET AL.: "Optimal scheduling of energy hubs in interconnected multi energy systems", 《2016 IEEE SMART ENERGY GRID ENGINEERING (SEGE)》, pages 165 - 168 *
RASOUL AZIZIPANAH-ABARGHOOEE ET AL.: "Coordination of combined heat and power-thermal-wind-photovoltaic units in economic load dispatch using chance-constrained and jointly distributed random variables methods", 《ENERGY》, vol. 79, pages 4 - 16 *
尹硕等: "计及需求侧响应的综合能源系统多时间尺度优化调度", 《电力系统及其自动化学报》, vol. 32, no. 11, pages 37 - 41 *
王佳颖等: "计及需求响应的光热电站热电联供型微网的优化运行", 《电力系统自动化》, vol. 43, no. 1, pages 177 - 181 *
黄华等: "基于模糊规划的含风电系统低碳化经济调度", 《武汉大学学报(工学版)》, vol. 52, no. 2, pages 164 - 169 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112883560A (zh) * 2021-01-28 2021-06-01 华南理工大学 基于用户侧负荷削减响应的多能耦合供能网络的优化方法
CN112883560B (zh) * 2021-01-28 2022-12-16 华南理工大学 基于用户侧负荷削减响应的多能耦合供能网络的优化方法

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