CN111882452A - 综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法 - Google Patents

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CN111882452A CN202010558275.2A CN202010558275A CN111882452A CN 111882452 A CN111882452 A CN 111882452A CN 202010558275 A CN202010558275 A CN 202010558275A CN 111882452 A CN111882452 A CN 111882452A
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周连升
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Abstract

本发明提供了一种综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，建立综合能源系统内部运营优化模型，求解得到综合能源系统全天预期运营成本和园区预期电网用电计划；在园区预期电网用电计划的基础上削减综合能源系统指定的需求响应容量,将削减后的电网用电计划固定输入综合能源系统内部运营优化模型，得到综合能源系统参与需求侧响应后的全天运营成本，其与预期运营成本的差值即为综合能源系统参与需求响应的变动成本，在不考虑空载成本的情况下通过二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本。本方法作为综合能源系统参与需求侧响应的依据，具有重要的现实意义和良好的应用前景。

Description

综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法
技术领域
本发明属于电力市场领域，涉及成本计算，尤其是一种综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法。
背景技术
综合能源系统是指一定区域内利用先进的物理信息技术和创新管理模式，整合区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源，实现多种异质能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济的新型一体化的能源系统。综合能源系统主要着眼于解决能源系统自身面临的问题和发展需求，强调多种能源的综合开发利用，涵盖电、热、冷、气、交通等多个能源系统，可以在规划、运行中实现不同能源系统的优势互补，有助于可再生能源的大规模接入和高效利用，提高能效、降低费用。
目前综合能源系统参与电力市场方面的研究主要集中在基于需求响应的综合能源优化控制、计及需求侧响应的电-气耦合配网协同规划、基于公共储能的互联综合能源系统架构、综合需求响应的过程分析、基于竞价模式的需求响应用户优化策略、综合能源系统业模式等方面，缺乏综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，综合能源系统难以充分利用市场竞争降低自身运营成本，扩大自身收益。
因此，综合能源系统迫切需要一种适合国内电力市场建设现状的需求侧响应边际成本计算方法，提高综合能源系统参与市场的积极性，促进国内可再生能源发展。
发明内容
本发明的目的是为促进新兴市场主体的发展，提供了综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，具有效果显著、降本增效、促进清洁能源消纳等特点。
本发明公开了综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，包括：收集综合能源系统内部设备、园区负荷预测系统、新能源出力预测系统和电力市场现货价格预测系统的各项数据；构建综合能源系统内部运营优化模型，包括：将电网用电成本、燃气成本、储能成本作为综合能源系统的变动成本并以最小运营成本为目标函数，以园区各类负荷刚性需求为前提建立园区内部电力负荷、供热负荷、供冷负荷需求平衡关系，根据蓄电池充放电特性采用平均充放电功率、充放电容量区间和充放电时间占比等要素构建蓄电池充放电约束，根据冷热电三联供CCHP机组采用冷-电、热-电半解耦构建机组柔性约束，采用冷-热耗电完全解耦构建地源热泵冷热联供约束，采用风光部分消纳原则构建风光消纳约束；将园区电网用电计划作为决策变量求解上述综合能源系统内部运营优化模型得到综合能源系统全天预期运营成本和园区预期电网用电计划；根据指定的需求响应容量削减园区电网用电计划固定并再次求解综合能源系统内部运营优化模型得到综合能源系统参与需求响应的变动成本；在不考虑空载成本的情况下采用二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本。本方法可用于计算综合能源系统参与电力市场需求侧响应的边际成本，作为综合能源系统参与需求侧响应的依据，具有重要的现实意义和良好的应用前景。
具体步骤如下(1)从综合能源系统内部设备、园区负荷预测系统、新能源出力预测系统和电力市场现货价格预测系统中收集数据，包括：园区分时电力负荷需求
Figure BDA0002545312330000031
园区分时供热负荷需求
Figure BDA0002545312330000032
电力现货市场次日预测出清价格
Figure BDA0002545312330000033
园区分时供冷负荷需求
Figure BDA0002545312330000034
蓄电池每时段充电或放电一次消耗的成本
Figure BDA0002545312330000035
蓄电池平均充电功率Pch、蓄电池平均放电功率Pdch、蓄电池最小荷电率
Figure BDA0002545312330000036
蓄电池最大荷电率SOC,max、蓄电池充电效率ηch、蓄电池放电效率ηdch、CCHP机组变动成本的二次项系数a、CCHP机组变动成本的一次项系数b、CCHP机组的空载成本c、CCHP机组制热效率
Figure BDA0002545312330000037
CCHP机组发电效率
Figure BDA0002545312330000038
CCHP机组制冷效率
Figure BDA0002545312330000039
CCHP机组爬坡速率
Figure BDA00025453123300000310
CCHP机组滑坡速率
Figure BDA00025453123300000311
CCHP机组额定发电容量
Figure BDA00025453123300000312
地源热泵的最大耗电功率
Figure BDA00025453123300000313
地源热泵制热效率
Figure BDA00025453123300000314
地源热泵制冷效率
Figure BDA00025453123300000315
风电机组的预测发电功率Pt Wind，pre、光伏电站的预测发电功率Pt Solar，pre，其中Δt为单位时间段，取值为1，t为24个时段中任意一个时段，取值1,2，…，24；
(2)根据步骤(1)中的数据建立综合能源系统内部运营优化模型如下所示，综合能源系统内部运营优化模型以最小运营成本为目标，将综合能源系统内部设备运行特性和负荷需求作为约束条件：目标函数：
Figure BDA0002545312330000041
约束条件：
1)电力负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000042
2)供热负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000043
3)供冷负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000044
4)蓄电池约束
Figure BDA0002545312330000045
Figure BDA0002545312330000046
Figure BDA0002545312330000047
Figure BDA0002545312330000048
5)CCHP机组运行约束
Figure BDA0002545312330000049
Figure BDA00025453123300000410
Figure BDA00025453123300000411
Figure BDA00025453123300000412
6)地源热泵容量约束
Figure BDA0002545312330000051
7)风电消纳约束
0≤Pt Wind≤Pt Wind,pre (1-14)
8)光伏消纳约束
0≤Pt Solar≤Pt Solar,pre (1-15)
式中，F为园区运营成本，Pt PG为综合能源系统所需的电网供电功率，Pt CCHP为CCHP机组发电功率，
Figure BDA0002545312330000052
为CCHP机组制热功率，
Figure BDA0002545312330000053
为CCHP机组制冷功率，
Figure BDA0002545312330000054
和
Figure BDA0002545312330000055
分别为蓄电池每时段充、放电时间占比，
Figure BDA0002545312330000056
为t时段末蓄电池剩余电量，Pt Wind为风力发电消纳功率，Pt Solar为光伏发电消纳功率，
Figure BDA0002545312330000057
为地源热泵制热功率，
Figure BDA0002545312330000058
为地源热泵制冷功率，其中，T为时段数，取值为24。
(3)将步骤(1)中统计的各项数据输入步骤(2)的综合能源系统内部运营优化模型中，求解得到综合能源系统全天预期运营成本Fpre和园区预期电网用电计划Pt PG,pre。
(4)在园区预期电网用电计划Pt PG,pre的基础上削减综合能源服务商指定的需求响应容量Pn,将削减后的电网用电计划Pt PG固定并结合步骤(1)的各项数据输入步骤(2)的综合能源系统内部运营优化模型，得到综合能源系统参与需求侧响应后的全天运营成本FDR，其与预期运营成本的差值ΔF即为综合能源系统参与需求响应的变动成本，在不考虑空载成本的情况下通过二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，即：
Figure BDA0002545312330000061
Figure BDA0002545312330000062
式中，Pn为综合能源系统参与需求侧响应的第n段申报容量，AC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的平均成本，MC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，其中，n＝1,2,…,N，N为最大申报容量段数。
本发明的技术特点及有益效果：
本发明结合国内电力市场建设现状，统筹考虑电力市场价格预测、一次能源成本、风光出力预测、园区负荷预测、系统设备特性等因素，建立综合能源系统内部运营优化模型，并基于系统内部运营优化模型计算综合能源系统参与需求侧响应前后的全天变动成本，最后采用二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本。这种计算方法原理简单，可靠高效，实用性强，可有效帮助综合能源系统参与市场竞争，降低自身运营成本，促进可再生能源消纳。
附图说明
图1是本发明实施综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算的框架图。
具体实施方式
下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式可用以解释本发明，但并不限定本发明。
本发明提供了综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，具体实施方式如下：
(1)统计和收集数据
从综合能源系统内部设备、园区负荷预测系统、新能源出力预测系统和电力市场现货价格预测系统中收集数据，包括：园区分时电力负荷需求
Figure BDA0002545312330000071
园区分时供热负荷需求
Figure BDA0002545312330000072
电力现货市场次日预测出清价格
Figure BDA0002545312330000073
园区分时供冷负荷需求
Figure BDA0002545312330000074
蓄电池每时段充电或放电一次消耗的成本
Figure BDA0002545312330000075
蓄电池平均充电功率Pch、蓄电池平均放电功率Pdch、蓄电池最小荷电率
Figure BDA0002545312330000076
蓄电池最大荷电率SOC,max、蓄电池充电效率ηch、蓄电池放电效率ηdch、CCHP机组变动成本的二次项系数a、CCHP机组变动成本的一次项系数b、CCHP机组的空载成本c、CCHP机组制热效率
Figure BDA0002545312330000077
CCHP机组发电效率
Figure BDA0002545312330000078
CCHP机组制冷效率
Figure BDA0002545312330000079
CCHP机组爬坡速率
Figure BDA00025453123300000710
CCHP机组滑坡速率
Figure BDA00025453123300000711
CCHP机组额定发电容量
Figure BDA00025453123300000712
地源热泵的最大耗电功率
Figure BDA00025453123300000713
地源热泵制热效率
Figure BDA00025453123300000714
地源热泵制冷效率
Figure BDA00025453123300000715
风电机组的预测发电功率Pt Wind，pre、光伏电站的预测发电功率Pt Solar，pre，其中Δt为单位时间段，一般取值为1，t为时段序号，一般取值为1,2，…，24；
(2)构建综合能源系统内部运营优化模型
根据步骤(1)中的数据建立综合能源系统内部运营优化模型如下所示，综合能源系统内部运营优化模型以最小运营成本为目标，将综合能源系统内部设备运行特性和负荷需求作为约束条件：
目标函数：
Figure BDA0002545312330000081
约束条件：
1)电力负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000082
2)供热负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000083
3)供冷负荷需求平衡
Figure BDA0002545312330000084
4)蓄电池约束
Figure BDA0002545312330000085
Figure BDA0002545312330000086
Figure BDA0002545312330000087
Figure BDA0002545312330000088
5)CCHP机组运行约束
Figure BDA0002545312330000089
Figure BDA00025453123300000810
Figure BDA00025453123300000811
Figure BDA00025453123300000812
6)地源热泵容量约束
Figure BDA00025453123300000813
7)风电消纳约束
0≤Pt Wind≤Pt Wind,pre (1-14)
8)光伏消纳约束
0≤Pt Solar≤Pt Solar,pre (1-15)
式中，F为园区运营成本，Pt PG为综合能源系统所需的电网供电功率，Pt CCHP为CCHP机组发电功率，
Figure BDA0002545312330000091
为CCHP机组制热功率，
Figure BDA0002545312330000092
为CCHP机组制冷功率，
Figure BDA0002545312330000093
和
Figure BDA0002545312330000094
分别为蓄电池每时段充、放电时间占比，
Figure BDA0002545312330000095
为t时段末蓄电池剩余电量，Pt Wind为风力发电消纳功率，Pt Solar为光伏发电消纳功率，
Figure BDA0002545312330000097
为地源热泵制热功率，
Figure BDA0002545312330000098
为地源热泵制冷功率，其中，T为全天时段总数，一般取值为24。
(3)求解综合能源系统全天预期运营成本和园区预期电网用电计划
将步骤(1)中统计的各项数据输入步骤(2)的综合能源系统内部运营优化模型中，求解得到综合能源系统全天预期运营成本Fpre和园区预期电网用电计划Pt PG,pre。
(4)求解综合能源系统参与需求侧响应的边际成本
在园区预期电网用电计划Pt PG,pre的基础上削减综合能源服务商指定的需求响应容量Pn,将削减后的电网用电计划Pt PG固定并结合步骤(1)的各项数据输入步骤(2)的综合能源系统内部运营优化模型，得到综合能源系统参与需求侧响应后的全天运营成本FDR，其与预期运营成本的差值ΔF即为综合能源系统参与需求响应的变动成本，在不考虑空载成本的情况下通过二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，即：
Figure BDA0002545312330000101
Figure BDA0002545312330000102
式中，Pn为综合能源系统参与需求侧响应的第n段申报容量，AC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的平均成本，MC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，其中，n＝1,2,…,N，N为最大申报容量段数。
本发明结合国内电力市场建设现状，统筹考虑电力市场价格预测、一次能源成本、风光出力预测、园区负荷预测、系统设备特性等因素，建立综合能源系统内部运营优化模型，并基于系统内部运营优化模型计算综合能源系统参与需求侧响应前后的全天变动成本，最后采用二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本。这种计算方法原理简单，可靠高效，实用性强，可有效帮助综合能源系统参与市场竞争，降低自身运营成本，促进可再生能源消纳。
使用算例数据测算发现，该方法求解速度较快，边际成本合理，能够体现市场环境下综合能源系统参与需求侧响应的成本损耗。算施例说明本发明能够满足综合能源服务商参与需求侧响应申报的实际需要，具有重要的现实意义和良好的应用前景。
显然，该方法所提出的综合能源系统内部运营优化模型仅展示了综合能源系统部分设备的运行特性，除上述设备外还可以根据综合能源系统的具体结构进行针对性完善，可扩展性强。因此，以上实施步骤仅用以说明而非限制本发明的技术方案。不脱离本发明精神和范围的任何修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种综合能源系统参与需求侧响应的边际成本计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立综合能源系统内部运营优化模型，求解得到综合能源系统全天预期运营成本Fpre和园区预期电网用电计划Pt PG,pre；
Figure FDA0002545312320000011
式中：F为园区运营成本、Pt PG为综合能源系统所需的电网供电功率、
Figure FDA0002545312320000012
为电力现货市场次日预测出清价格、a为CCHP机组变动成本的二次项系数、b为CCHP机组变动成本的一次项系数、c为CCHP机组的空载成本、
Figure FDA0002545312320000013
为CCHP机组在t时段的发电功率、
Figure FDA0002545312320000014
为CCHP机组在t时段的发电效率、
Figure FDA0002545312320000015
和
Figure FDA0002545312320000016
分别为蓄电池每时段充、放电时间占比、CBattery为蓄电池单位时段充电或放电一次消耗的成本、t为时段序号，一般取值为1,2，…，24、T为全天优化时段总数，一般取值为24；
在园区预期电网用电计划Pt PG,pre的基础上削减综合能源系统指定的需求响应容量Pn,将削减后的电网用电计划Pt PG固定输入综合能源系统内部运营优化模型，得到综合能源系统参与需求侧响应后的全天运营成本FDR，其与预期运营成本的差值ΔF即为综合能源系统参与需求响应的变动成本，在不考虑空载成本的情况下通过二次成本函数拟合出综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，即：
Figure FDA0002545312320000017
Figure FDA0002545312320000021
式中，Pn为综合能源系统参与需求侧响应的第n段申报终止容量、AC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的平均成本、MC(Pn)为综合能源系统参与需求侧响应的边际成本，其中，n＝1,2,…,N，N为最大申报容量段数、Pt PG,pre为园区预期电网用电计划、Pt PG为削减后的电网用电计划、FDR为综合能源系统参与需求侧响应后的全天运营成本、Fpre为综合能源系统预期运营成本、AC(PN)为综合能源系统参与需求侧响应中标功率为PN时的边际成本、AC(P1)为综合能源系统参与需求侧响应中标功率为P1时的边际成本、PN为第N段申报的终止容量、P1为第N段申报的终止容量、Pn为综合能源系统参与需求侧响应的第n段申报终止容量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括电力负荷需求平衡约束：
Figure FDA0002545312320000022
式中，
Figure FDA0002545312320000023
为园区分时电力负荷需求、Pt PG为综合能源系统所需的电网供电功率、
Figure FDA0002545312320000024
为蓄电池每时段放电时间占比、Pdch为蓄电池平均放电功率、Pt Wind为风力发电消纳功率、Pt Solar为光伏发电消纳功率、
Figure FDA0002545312320000025
为蓄电池每时段充电时间占比、Pch为蓄电池平均充电功率、
Figure FDA0002545312320000026
为地源热泵制热功率、
Figure FDA0002545312320000027
为地源热泵制冷功率、
Figure FDA0002545312320000028
为地源热泵制热效率、
Figure FDA0002545312320000029
为地源热泵制冷效率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括供热负荷需求平衡约束：
Figure FDA0002545312320000031
式中，
Figure FDA0002545312320000032
为园区分时供热负荷需求、
Figure FDA0002545312320000033
为CCHP机组制热功率、
Figure FDA0002545312320000034
为地源热泵制热功率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括供冷负荷需求平衡约束：
Figure FDA0002545312320000035
式中，
Figure FDA0002545312320000036
为园区分时供冷负荷需求、
Figure FDA0002545312320000037
为CCHP机组制冷功率、
Figure FDA0002545312320000038
为地源热泵制冷功率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括蓄电池约束：
Figure FDA0002545312320000039
Figure FDA00025453123200000310
Figure FDA00025453123200000311
Figure FDA00025453123200000312
式中，
Figure FDA00025453123200000313
和
Figure FDA00025453123200000314
分别为蓄电池每时段充、放电时间占比、
Figure FDA00025453123200000315
为t时段末蓄电池剩余电量、
Figure FDA00025453123200000316
为t-1时段末蓄电池剩余电量、Pch为蓄电池平均充电功率、ηch为蓄电池充电效率ηch、
Figure FDA00025453123200000317
为蓄电池每时段放电时间占比、Pdch为蓄电池平均放电功率、ηdch为蓄电池放电效率、Δt为单位时间段，取值为1，t为24个时段中任意一个时段，取值1,2，…，24、
Figure FDA00025453123200000318
为t时段末蓄电池剩余电量、
Figure FDA00025453123200000319
为蓄电池初始剩余电量、SOC,min为蓄电池最小荷电率、
Figure FDA00025453123200000320
为蓄电池的额定容量、SOC,max为蓄电池最大荷电率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括CCHP机组运行约束：
Figure FDA0002545312320000041
Figure FDA0002545312320000042
Figure FDA0002545312320000043
Figure FDA0002545312320000044
式中，
Figure FDA0002545312320000045
为CCHP机组制热功率、
Figure FDA0002545312320000046
为CCHP机组制冷功率、
Figure FDA0002545312320000047
为CCHP机组制热效率、
Figure FDA0002545312320000048
为CCHP机组发电效率、
Figure FDA0002545312320000049
为CCHP机组制冷效率、
Figure FDA00025453123200000410
为CCHP机组在t时段的发电功率、
Figure FDA00025453123200000411
为CCHP机组在t-1时段的发电功率、
Figure FDA00025453123200000412
为CCHP机组爬坡速率、
Figure FDA00025453123200000413
为CCHP机组滑坡速率、
Figure FDA00025453123200000414
为CCHP机组额定发电容量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括地源热泵容量约束：
Figure FDA00025453123200000415
式中，
Figure FDA00025453123200000416
为地源热泵制热效率、
Figure FDA00025453123200000417
为地源热泵制冷效率、
Figure FDA00025453123200000418
为地源热泵制热功率、
Figure FDA00025453123200000419
为地源热泵制冷功率、
Figure FDA00025453123200000420
为地源热泵的最大耗电功率。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括风电消纳约束：
0≤Pt Wind≤Pt Wind,pre
式中，Pt Wind为风力发电消纳功率、Pt Wind,pre为风电机组的预测发电功率。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：该优化模型的约束条件包括光伏消纳约束：
0≤Pt Solar≤Pt Solar,pre
式中，Pt Solar,pre为光伏电站的预测发电功率、Pt Solar为光伏发电消纳功率。
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