CN111668836B - 一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种源‑网‑荷‑储海量设备的聚合与分层调控方法,针对海量FlexGas用户广泛在接入气电联合系统的调控需求,建立了FlexGas负荷的气‑电能量转换单体模型,并考虑到海量FlexGas负荷的异质性,进一步进行聚合,得到海量FlexGas负荷的聚合模型,然后分别基于所得单体模型和聚合模型,建立了上层的考虑风电不确定性的上层调度模型和下层控制模型,共同构成了基于海量FlexGas负荷的源网荷储协调调度模型,从而实现对源网荷储进行协同调控,不仅能够消纳风电,提高气电联合系统的经济性,还可以实现对海量FlexGas负荷的有效控制。
Description
技术领域
本发明属于电气工程领域,更具体地,涉及一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法。
背景技术
风力发电技术的快速发展,对电力系统的运行提出了一系列新的挑战。电制气(P2G)技术由于可以利用电能生产天然气并将其储能在天然气网络中,为消纳风电提供了有效的解决方案,并进一步加强了电网与天然气系统的耦合。与此同时,气电联合系统调度中的需求响应也引起了越来越多的兴趣。FlexGas是一种横跨电力,天然气和供暖系统的新兴技术,它可以实现用户在使用能量间的转换,并且在需求响应方面具有很大的潜力。但是由于偏好和生活方式的广泛差异,海量的FlexGas用户之间的用能行为可能会存在很大的差异,故研究一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法存在重要的意义。
现有的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法主要采用“采集+集中”的模式,然而调度中心直接控制大量异构柔性负载是不现实的,并且该方法未考虑FlexGas负荷为气电联合系统提供的需求响应,弃风成本较高,无法满足海量用户广泛接入气电联合系统的调控需求,故亟需同时兼容现有调度体系和创新市场机制的海量终端设备协同调控技术体系。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,用以解决现有技术由于未考虑FlexGas负荷而导致的弃风成本较高的技术问题。
为了实现上述目的,第一方面,本发明提供了一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,包括以下步骤:
S1、根据FlexGas用户的热需求与其燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率之间的供需平衡关系,分别为各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的供热设备建立FlexGas负荷的气-电能量转换模型;
S2、分别将各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型进行聚合,为各FlexGas聚合商建立能量连续的海量FlexGas负荷的聚合模型;
S3、通过最小化气电联合系统运行成本,且将风电因素引入到约束条件,结合各FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型,建立上层调度模型;通过最小化调度中心向FlexGas聚合商下发的电量调度需求与FlexGas聚合商实际的电量聚合结果之差,结合各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型,为各FlexGas聚合商建立下层控制模型;综合上层调度模型和各FlexGas聚合商的下层控制模型得到源网荷储的协调调控模型;
S4、采集FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率;并分别计算各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求以及各FlexGas聚合商总的热需求;将FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率、各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求、各FlexGas聚合商总的热需求以及气电联合系统的参数,输入到源网荷储的协调调控模型中进行求解,得到各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户设备的调控结果。
进一步优选地,第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的FlexGas负荷的气-电能量转换模型为:
其中,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的热需求,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉供热功率和电锅炉供热功率的最大值,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用燃气锅炉供热,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用电锅炉供热。
进一步优选地,第n个FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型为:
其中,为t时刻第n个FlexGas聚合商总的热需求,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值和电锅炉总能耗值,为t时刻第n个FlexGas聚合商使用电能时的折扣成本,cd为电能的折扣价格,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值和电锅炉总能耗值,为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值的最大值,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值的最大值。
进一步优选地,上层调度模型的目标函数为:
其中,NT为调度的总时段数,为t时刻火电机组运行成本,为t时刻天然气的消耗成本,为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用容量总成本,为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用容量总成本,Nagg为FlexGas聚合商的个数,为t时刻第n个FlexGas聚合商使用电能时的折扣成本,ps为风电场景s的概值,Ns为风电预测场景个数,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,cl和cw分别为切负荷和弃风的惩罚价格,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的切负荷量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的弃风量,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用部署总成本,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用部署总成本。
进一步优选地,上层调度模型的约束包括:
其中,cd为电能的折扣价格,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值和电锅炉总能耗值,为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值的最大值,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值的最大值。
进一步地,第n个FlexGas聚合商的下层控制模型为:
其中,Nk为第n个FlexGas聚合商所控制的FlaxGas用户个数,NT为调度的总时段数,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的耗电量,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉供热功率和电锅炉供热功率的最大值,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用燃气锅炉供热,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用电锅炉供热,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的热需求。
第二方面,本发明还提供了一种存储介质,当计算机读取所述指令时,使所述计算机执行本发明第一方面所提供的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法。
总体而言,通过本总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案,能够取得以下有益效果:
1、本发明提出了一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,针对海量FlexGas用户广泛在接入气电联合系统的调控需求,建立了FlexGas负荷的气-电能量转换单体模型,并考虑到海量FlexGas负荷的异质性,进一步进行聚合,得到海量FlexGas负荷的聚合模型,然后分别基于所得单体模型和聚合模型,建立了上层的考虑风电不确定性的上层调度模型和下层控制模型,共同构成了基于海量FlexGas负荷的源网荷储协调调度模型,该调度模型通过对源网荷储进行协同调控,能够消纳风电,降低电联合系统的弃风成本,大大提高了气电联合系统的经济性。
2、本发明所提出的一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,通过将海量的FlexGas负荷的气-电能量转换模型进行聚合,并基于上层调度模型确定气电联合系统运行成本最小时各FlexGas聚合商电锅炉的总能耗值,然后通过下层控制模型,确定各FlexGas聚合商所控制的各调度时段各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,实现对海量FlexGas负荷的有效控制。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法流程图;
图2为本发明实施例1提供的IEEE39节点电力系统和27节燃气网结构图;
图3为本发明实施例1提供的海量FlexGas负荷聚合后的调控结果图;
图4为本发明实施例1提供的分别采用不考虑FlexGas负荷的调控方法和本发明所提出的方法进行调控后的弃风成本结果图;
图5为本发明实施例1提供的采用本发明所提出的调控方法的聚合误差示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例1、
一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1、根据FlexGas用户的热需求与其燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率之间的供需平衡关系,分别为各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的供热设备建立FlexGas负荷的气-电能量转换模型;
FlexGas技术通过将电锅炉安装在燃气锅炉的热水回流管道上实现供暖用户在用电或者用气间的切换。当电锅炉打开时,回流的热水达到设置的温度,并向燃气锅炉传递“停止运行”的信号,然后燃气锅炉停止供暖。在配置有FlexGas装置的房屋中,暖气可由燃气锅炉消耗燃气或电锅炉消耗电产生;具体的,第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的FlexGas负荷的气-电能量转换模型为:
其中,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉供热功率和电锅炉供热功率的最大值,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用燃气锅炉供热,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用电锅炉供热。
S2、分别将各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型进行聚合,为各FlexGas聚合商建立能量连续的海量FlexGas负荷的聚合模型;
具体的,对于装设有FlexGas装置的房屋,燃气锅炉和电锅炉的能耗值等于零或供暖需求,但是,对于包含了海量FlexGas用户的FlexGas聚合商,总用电量或者用气量可以实现从零到总供暖需求值间连的续变换,因此,基于FlexGas负荷的气-电能量转换模型及其大量性和异质性进行聚合,得到第n个FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型为:
其中,为t时刻第n个FlexGas聚合商总的热需求,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值和电锅炉总能耗值,为t时刻第n个FlexGas聚合商使用电能时的折扣成本,cd为电能的折扣价格。进一步地,Nk为每个FlexGas聚合商控制的FlaxGas用户个数。
具体的,t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值和电锅炉总能耗值满足:其中,为t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值的最大值,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值的最大值。与考虑海量FlexGas负荷的气-电能量转换模型参与气电联合系统的集中调度相比,聚合模型中消除了数百个二进制变量,可以大大减少调度中心的计算负担。
S3、通过最小化气电联合系统运行成本,且将风电因素引入到约束条件,结合各FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型,建立上层调度模型;通过最小化调度中心向FlexGas聚合商下发的电量调度需求与FlexGas聚合商实际的电量聚合结果之差,结合各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型,为各FlexGas聚合商建立下层控制模型;综合上层调度模型和各FlexGas聚合商的下层控制模型得到源网荷储的协调调控模型;
具体的,为了最小化气电联合系统的运行成本,以气电联合系统运行成本最小为上层目标。由于电力系统和燃气网络通过P2G机组,GFU机组和FlexGas聚合商进行相互连接和耦合,为了应对风电的不确定性,随机规划考虑了电力系统和天然气网络的安全约束,以共同优化气电联合系统的发电量以及火电机组、P2G机组和GFU机组的备用容量,得到上层调度模型的目标函数为:
其中,NT为调度的总时段数,为t时刻火电机组运行成本,为t时刻天然气的消耗成本,为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用容量总成本,为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用容量总成本,Nagg为FlexGas聚合商的个数,为t时刻第n个FlexGas聚合商使用电能时的折扣成本,ps为风电场景s的概值,Ns为风电预测场景个数,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,cl和cw分别为切负荷和弃风的惩罚价格,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的切负荷量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的弃风量,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用部署总成本,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用部署总成本;
其中,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,为t时刻第i个交流电网节点处火电机组的开启价格,ui,t表示火电机组是否处于正在开启状态,为t时刻第i个交流电网节点处火电机组的关闭价格,vi,t用于表示火电机组是否处于正在关闭的状态,为t时刻第i个交流电网节点处火电机组的煤耗成本,Ngd为电力系统中气网的负荷节点个数,cg为燃气价格,为t时刻电力系统中第k个气网负荷节点处的能耗值,为t时刻P2G机组在第k个气网负荷节点处产生的气体质量流量,为t时刻FlexGas聚合商在第k个气网负荷节点处消耗的气体质量流量,分别为t时刻第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的上备用价格,分别为t时刻第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的上备用容量,分别为t时刻第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的下备用价格,分别为t时刻第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的下备用容量,分别为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的上备用价格, 分别为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的上备用容量,分别为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的下备用价格,分别为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、GFU机组、P2G机组的下备用容量。
进一步地,上层调度模型的目标为两个阶段的运行成本之和最小,第一阶段的运行成本包括火电机组运行成本、天然气消耗成本、向上和向下的备用容量成本,以及FlexGas聚合商的折扣成本;第二阶段的运行成本包括在各风电场景下的弃风和切负荷成本,以及在各风电场景里下火电机组、P2G机组、GFU机组向上备用和向下备用的部署成本。调度中心将风电预测场景作为输入,并通过FlexGas聚合商提供的运行参数,然后根据两阶段随机优化制定气电联合系统的最优调度方案。
进一步地,第一阶段表示日前调度,其约束条件包括:
(1.1)电力系统的功率平衡约束:
其中,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,Pi,t表示t时刻第i个交流电网节点处火电机组的出力,表示t时刻第i个交流电网节点处GFU机组的出力,Wi,t为t时刻第i个交流电网节点处的风电出力,为t时刻第i个交流电网节点处GFU机组的出力,为t时刻第i个交流电网节点处FlaxGas消耗的电量,Li,t为t时刻第i个交流电网节点处的负荷值。
(1.2)火电机组最小开/关机时间约束:
(1.3)火电机组燃料成本的松弛约束:
(1.4)火电机组、GFU机组和P2G机组的启停状态约束:
其中,用于表示机组是否处于正在开启状态,用于表示机组是否处于正在关闭的状态,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组的启停状态;其中,“.”为通配符,用于指代火电机组、GFU机组或P2G机组,这里的机组为火电机组、GFU机组或P2G机组,每种机组均需要满足上述约束。
(1.5)火电机组、GFU机组和P2G机组的出力范围约束:
其中,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组的出力,用于表示第i个交流电网节点处机组出力的下限,用于表示第i个交流电网节点处机组出力的上限;其中,“.”为通配符,用于指代火电机组、GFU机组或P2G机组,这里的机组为火电机组、GFU机组或P2G机组,每种机组均需要满足上述约束。
(1.6)火电机组、GFU机组和P2G机组的爬坡约束:
其中,用于表示第i个交流电网节点处机组向上爬坡的上限,用于表示第i个交流电网节点处机组向下爬坡的上限;其中,“.”为通配符,用于指代火电机组、GFU机组或P2G机组,这里的机组为火电机组、GFU机组或P2G机组,每种机组均需要满足上述约束。
(1.7)火电机组和GFU机组预留的上备用和下备用容量约束:
其中,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组提供的上备用容量,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组提供的下备用容量,用于表示第i个交流电网节点处机组向上爬坡的上限,用于表示第i个交流电网节点处机组向下爬坡的上限,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组的启停状态,用于表示第i个交流电网节点处机组出力的上限,用于表示t时刻第i个交流电网节点处机组的出力,用于表示第i个交流电网节点处机组出力的下限;其中,“.”为通配符,用于指代火电机组或GFU机组,这里的机组为火电机组或GFU机组,每种机组均需要满足上述约束。
(1.8)P2G机组预留的上备用和下备用容量约束:
其中,为t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的上备用容量,为t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的下备用容量,为第i个交流电网节点处P2G机组向上爬坡的上限,为第i个交流电网节点处P2G机组向下爬坡的上限,为t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的启停状态,为t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的出力,用于表示第i个交流电网节点处P2G机组出力的下限,用于表示第i个交流电网节点处P2G机组出力的上限。
(1.9)传输线的功率上下限约束:
其中,sfl,i为线路l相对第i个交流电网的灵敏度矩阵,Pi,t表示t时刻第i个交流电网节点处火电机组的出力,表示t时刻第i个交流电网节点处GFU机组的出力,Wi,t为t时刻第i个交流电网节点处的风电出力,为t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的出力,为t时刻第i个交流电网节点处FlaxGas消耗的电量,Li,t为t时刻第i个交流电网节点处的负荷值,为电力系统交流电网线路长期运行允许的潮流上限。
(1.10)燃气网络的气节点上的气源或气负荷的质量流量约束:
其中,Ngd为电力系统中气网的负荷节点个数,表示t时刻第k个气网负荷节点处的负荷,为t时刻FlexGas聚合商在第k个气网负荷节点处消耗的气体质量流量,为t时刻第k个气网负荷节点处P2G机组的能量,为t时刻第k个气网负荷节点处GFU机组的能量,其中,为第i个交流电网节点处的P2G机组的能量转换效率,为第i个交流电网节点处的GFU机组的能量转换效率。需要说明的是,气电联合系统包含气网和电网,火电机组和电力负荷属于电网,气负荷属于气网,GFU,P2G和FlexGas聚合商均连接在电网和气网,这里,符号i表示连接的电网节点,符号k表示连接的气网节点。
进一步地,第二阶段为对应在不同风电场景下的再调度,其约束条件包括:
(2.1)针对风电场景的约束,具体包括:
(2.1.1)各风电场景下的功率再平衡约束:
其中,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,Pi,t,s、分别为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的火电机组、GFU机组、P2G机组的出力,Wi,t,s为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的风电出力,Li,t,s为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的负荷值,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的弃风量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的切负荷量,为t时刻第i个交流电网节点处FlexGas聚合商消耗的电量。
(2.1.2)火电机组、P2G机组和GFU机组在每个风电场景下的部署备用约束:
其中,用于表示t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、P2G机组或GFU机组提供的上备用容量,用于表示t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处火电机组、P2G机组或GFU机组提供的下备用容量,用于表示t时刻第i个交流电网节点处火电机组、P2G机组或GFU机组提供的上备用容量,用于表示t时刻第i个交流电网节点处火电机组、P2G机组或GFU机组提供的下备用容量,其中“.”为通配符,用于指代火电机组、GFU机组或P2G机组,每种机组均需要满足上述约束。
(2.1.3)在第s个风电预测场景下,火电机组和GFU机组的出力需满足爬坡约束:
其中,用于表示t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处机组的出力,表示t时刻第i个交流电网节点处机组的出力,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处机组的上备用容量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处机组的下备用容量,用于表示第i个交流电网节点处机组向上爬坡的上限,用于表示第i个交流电网节点处机组向下爬坡的上限;其中,“.”为通配符,用于指代火电机组或GFU机组,这里的机组为火电机组或GFU机组,每种机组均需要满足上述约束。
(2.1.4)在第s个风电预测场景下,P2G机组的出力需满足爬坡约束:
其中,用于表示t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处P2G机组的出力,表示t时刻第i个交流电网节点处P2G机组的出力,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处P2G机组的上备用容量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处P2G机组的下备用容量。
(2.1.5)电力系统输电线路的传输功率约束:
(2.1.6)弃风约束:
(2.1.7)切负荷约束:
(2.2)针对燃气网络的约束,具体包括:
(2.2.1)燃气的动量传输过程约束:
其中,MFab,t+1和MEab,t+1分别表示t+1时刻燃气管道首端Fab和末端Eab的气体质量流量,Aab、Lab、dab分别表示燃气管道ab的横截面积、长度和直径,pa,t+1和pb,t+1分别表示t+1时刻燃气管道两端节点a、b的气压,Δt为调度时间间隔,λ为摩擦系数,为燃气管道ab中的气体平均流速。
(2.2.2)燃气管道中的物质平衡过程:
其中,c为音速。
(2.2.3)进出燃气管道的质量流量之间的平衡约束:
其中,a∈(.)c表示以节点c为末端的燃气管道上的节点,b∈c(.)表示以节点c为首端的燃气管道上的节点,MEac,t和MFcb,t分别表示t时刻燃气管道首端Fac和末端Ecb的气体质量流量,Mc,t为t时刻节点c处的质量流量。需要说明的是,气网有包括道和节点,管道的两端分别是两个节点,对于节点c来说,连接节点c的所有管道流向c的质量流量要等于节点c出产生或者消耗的质量流量。
(2.2.4)燃气管道源节点处的气压约束:
psa,t=psa,0
其中,psa,t为t时刻燃气管道源节点sa的气压,psa,0表示初始时刻燃气管道源节点sa的气压,源节点的气压在所有时刻保持不变。
(2.2.5)燃气管道节点气压范围约束:
(2.2.6)燃气管道质量和流量的范围约束:
(2.2.7)风电场景下再调度的气源或气负荷的实际质量流量约束:
其中,为t时刻在第s个风电预测场景下第k个气网负荷节点处P2G机组的能量,为t时刻在第s个风电预测场景下第k个气网负荷节点处GFU机组的能量,为t时刻在第s个风电预测场景下第k个气网负荷节点处P2G机组的能量,表示t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处GFU机组的出力,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处P2G机组的出力。
除此之外,结合FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型,上层调度模型的约束条件还包括:
进一步地,气电联合系统包含气网和电网,火电机组和电力负荷属于电网,气负荷属于气网,GFU,P2G和FlexGas聚合商均连接在电网和气网,每一个FlexGas聚合商均会与一个气网负荷节点以及一个交流电网节点相连,记第n个FlexGas聚合商与第k个气网负荷节点相连,则t时刻第n个FlexGas聚合商燃气锅炉总能耗值与其连接的第k个气网负荷节点处消耗的气体质量流量相等,即同样的,记第n个FlexGas聚合商与第i个交流电网节点相连,则第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值与其连接的第i个交流电网节点处FlaxGas聚合商消耗的电量相等,即
进一步地,下层目标与海量FlexGas用户的聚合和控制相关,假设每个FlexGas机组均安装了智能控制器并与FlexGas聚合商进行双向通信,则FlexGas聚合商不仅可以获取各个FlexGas用户的操作参数,还可以向其释放控制信号。以调度中心向FlexGas聚合商下发的电量调度需求(即最小化上层目标所得的结果——第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值)与FlexGas聚合商实际电量聚合结果之差最小为下层目标,即进一步地,为了使最小,即是使所有FlexGas用户的总耗电量最大(即)。结合FlexGas负荷的气-电能量转换模型,得到第n个FlexGas聚合商的下层控制模型为:
其中,Nk为第n个FlexGas聚合商所控制的FlaxGas用户个数,NT为调度的总时段数,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的耗电量,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值。通过求解上述模型可以得到第n个FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量。采用同样的方法,即可求解得到各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量。
S4、采集FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率;并分别计算各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求以及各FlexGas聚合商总的热需求;将FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率、各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求、各FlexGas聚合商总的热需求以及气电联合系统的参数,输入到源网荷储的协调调控模型中进行求解,得到各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户设备的调控结果。
具体的,根据热力学公式,可以得到t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的热需求为:
其中,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户家的室内温度和室外温度,Rn,m为第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户房屋的等效热阻,Cn,m为第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户房屋的等效热容。用来表示通过功率调节第m个FlexGas用户家中t时刻室内温度的动态过程,由于室内温度最终将达到温度设定点,并且在一定的热功率下保持恒定,故在预测FlexGas用户的热量需求时该动态过程可以忽略不计。因此,第m个FlexGas用户t时刻的热需求可以由设定点温度和室外温度之间的差异确定,具体为:
将各FlexGas聚合商总的热需求发送给调度中心,调度中心将FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率、所得各FlexGas聚合商总的热需求以及气电联合系统的参数,输入到源网荷储的协调调控模型的上层调度模型进行求解,得到各FlexGas聚合商电锅炉总能耗值,并发送给各对应的FlexGas聚合商,FlexGas聚合商将所得FlexGas聚合商电锅炉总能耗值以及气电联合系统的参数输入到源网荷储的协调调控模型的下层控制模型中,求解得到各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户设备的调控结果,即各调度时段各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量。其中,气电联合系统的参数包括交流电网、燃气网络、火电机组、P2G机组、GFU机组、风电机组、参与需求响应的FlexGas负荷商聚合的参数。具体的,交流电网参数包括:交流电网节点个数Nb,线路长期运行允许潮流上限燃气网络包括:负荷节点个数Ngd,各节点的气压上、下限各管道的物质流量上、下限火电机组、P2G机组、GFU机组参数包括:出力上、下限最大上、下爬坡率火电机组最小启、停时间线性化煤耗成本的斜率ai,r和截距bi,r,P2G机组和GFU机组的能量转换效率和风电机参数包括:风电机组出力预测值Wi,t和场景值Wi,t,s。参与需求响应的FlexGas负荷商聚合的参数包括:FlexGas聚合商个数Nagg,每个FlexGas聚合商所控制的FlaxGas用户个数Nk。
为了详细说明本发明所提出的方法,下面结合实施例进行详述,如图2所示为所选取的IEEE39节点电力系统和27节燃气网结构图。在电力系统的母线17、22、32和33处分别安装了2个P2G机组和2个GFU机组,并分别对应于燃气网络中的节点27、8、13和22。每个P2G机组和GFU机组的容量分别为60MW和200MW。此外,该电力系统包括6个火电机组,2个风电场,以及21条负荷母线和29条输电线路。天然气系统包含2个源节点,6个负荷节点和27条管道。六个FlexGas聚合商分别连接在燃气网络的6个负荷节点和电力系统中的母线7、12、18、24、27和31上。每个FlexGas聚合商可控制的FlexGas用户数为500。切负荷和弃风的惩罚价格分别为200$/MWh和1500$/MWh。按照上述步骤S1-S4进行建模求解,具体的,采用MATLAB通过商业软件GUROBI对源网荷储的协调调控模型中进行求解的进行求解,得到海量FlexGas负荷聚合后的调控结果如图3所示。为了进一步说明本发明所提出的方法,分别采用不考虑FlexGas负荷的调控方法和本发明所提出的方法进行调控,得到图4所示的结果,图4表现了FlexGas负荷参与需求响应在气电联合系统中的风电消纳效果,从图中可以看出,在各个调度时段,相比于现有的不考虑FlexGas负荷的调控方法,本发明所提出方法,通过考虑海量FlexGas负荷,为气电联合系统提供需求响应,弃风成本更低。图5验证了分层调控下聚合模型的有效性,从图中可以看出,在各个调度时段,采用本发明所提出的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法的聚合误差均为0,聚合效果良好。
实施例2、
一种存储介质,当计算机读取所述指令时,使所述计算机执行本发明实施例1所提供的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法。具体过程同上,这里不做赘述。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、根据FlexGas用户的热需求与其燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率之间的供需平衡关系,分别为各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的供热设备建立FlexGas负荷的气-电能量转换模型;
S2、分别将各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型进行聚合,为各FlexGas聚合商建立能量连续的海量FlexGas负荷的聚合模型;
S3、通过最小化气电联合系统运行成本,且将风电因素引入到约束条件,结合各FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型,建立上层调度模型;通过最小化调度中心向FlexGas聚合商下发的电量调度需求与FlexGas聚合商实际的电量聚合结果之差,结合各FlexGas用户供热设备的FlexGas负荷的气-电能量转换模型,为各FlexGas聚合商建立下层控制模型;综合上层调度模型和各FlexGas聚合商的下层控制模型得到源网荷储的协调调控模型;
S4、采集FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率;并分别计算各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求以及各FlexGas聚合商总的热需求;将FlexGas用户燃气锅炉和电锅炉的转换效率、各FlexGas聚合商所控制的各FlexGas用户的热需求、各FlexGas聚合商总的热需求以及气电联合系统的参数,输入到源网荷储的协调调控模型中进行求解,得到各FlexGas聚合商所控制的每一个FlexGas用户设备的调控结果。
2.根据权利要求1所述的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,其特征在于,第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的FlexGas负荷的气-电能量转换模型为:
其中,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的热需求,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉供热功率和电锅炉供热功率的最大值,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用燃气锅炉供热,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用电锅炉供热。
3.根据权利要求1所述的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,其特征在于,第n个FlexGas聚合商的海量FlexGas负荷的聚合模型为:
4.根据权利要求1所述的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,其特征在于,所述上层调度模型的目标函数为:
其中,NT为调度的总时段数,Ft th为t时刻火电机组运行成本,Ft gas为t时刻天然气的消耗成本,Ft ur为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用容量总成本,Ft dr为t时刻火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用容量总成本,Nagg为FlexGas聚合商的个数,为t时刻第n个FlexGas聚合商使用电能时的折扣成本,ps为风电场景s的概值,Ns为风电预测场景个数,Nb为电力系统中交流电网的节点个数,cl和cw分别为切负荷和弃风的惩罚价格,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的切负荷量,为t时刻在第s个风电预测场景下第i个交流电网节点处的弃风量,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向上备用部署总成本,为t时刻在第s个风电预测场景下火电机组、P2G机组以及GFU机组的向下备用部署总成本。
6.根据权利要求1所述的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法,其特征在于,第n个FlexGas聚合商的下层控制模型为:
其中,Nk为第n个FlexGas聚合商所控制的FlaxGas用户个数,NT为调度的总时段数,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的耗电量,为t时刻第n个FlexGas聚合商电锅炉总能耗值,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的供热功率和电锅炉的供热功率,ηg-h和ηe-h分别为FlexGas用户的燃气锅炉和电锅炉的转换效率,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉的耗气量和电锅炉的耗电量,和分别为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户燃气锅炉供热功率和电锅炉供热功率的最大值,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用燃气锅炉供热,表示t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户是否用电锅炉供热,为t时刻第n个FlexGas聚合商所控制的第m个FlexGas用户的热需求。
7.一种存储介质,其特征在于,当计算机读取指令时,使所述计算机执行权利要求1-6任意一项所述的源-网-荷-储海量设备的聚合与分层调控方法。
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