CN111899120A - 一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法：将园区设备选型和运行调度优化统一起来，进行联合优化，以年综合成本最小为目标函数，选取经济性较好的投资规划方案。在规划阶段进行设备选型，不同设备不同类型互相组合形成不同的规划方案，以满足园区最大负荷需求为硬性条件筛选出满足负荷标准的备选规划方案；在运行优化阶段，针对每个备选规划方案，根据不同设备容量配置进行优化计算；最后，综合考虑规划和运行过程中成本支出情况，以年综合成本最小为目标函数，选取经济性较好的投资规划方案。本发明将综合能源系统规划与运行控制关联起来，使得园区运行优化更加全面合理，从而得到经济性指标较优的规划运行方案。
Description
技术领域
本发明属于电力能源综合系统技术领域，更具体地，涉及一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法。
背景技术
电力市场化背景下，供电企业不能仅仅通过购售电价格差获取盈利进行运营，其他竞争对手的存在导致用户会出现分流。电力企业为了吸引用户并增加用户粘度，还需要提供与电力消费密切相关的增值服务。国家能源局发布的《管理办法》对电力企业提供的增值服务明确的范围，主要包括但不限于节能规划、个性账单、能源设备运维、综合能源服务等。综合能源服务作为电网企业增值服务重点开发的领域，其园区规划和运行优化工作的好坏将直接影响综合能源服务投资的经济性。
目前，综合能源系统园区的规划和运行方面的研究大多是相互独立的。在规划方面，大多数研究侧重于综合能源系统设备的选型及容量配置，一般规划出的结果满足园区最大负荷即可。国内外学者通常设立能效类、成本类、环保类等目标函数来确定综合能源系统的规划方案，具体内容包括设备的类型和容量配置情况。而在运行优化方面，研究的重点是优化各机组的实时出力，以满足不同时刻的负荷需求。这往往导致园区的设备类型被提前确定，无法从整体使得园区的运行经济性达到最优。因此，综合能源服务作为未来电网企业增值服务重点开发的领域，围绕其开展综合能源系统园区规划和运行联合优化研究，制定并优选合理的投资方案，进而提高综合能源服务的经济性是十分必要的。
发明内容
本发明为解决目前综合能源系统园区的规划和运行方面的研究大多是相互独立的，无法使得园区运行优化更加全面合理，从而得到经济性指标较优的投资规划方案的问题，提出了一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，将园区设备选型、供能网络优化和运行调度优化统一起来，进行联合优化。
所述的综合能源规划与运行联合优化模型基于全寿命周期理念，以年综合成本最小为目标函数进行优化，具体目标函数公式如下：
min Coverall＝Cinv+Cmt+Coper+Cdep 公式1
其中，Coverall为年综合成本，Cinv为投资成本，Cmt为系统维护成本，Coper为系统运行成本，Cdep为折旧成本；
约束条件包含规划类约束和运行类约束两大类约束条件。其中运行类约束条件又由功率运行约束、设备运行约束和供能网络运行约束组成。
规划约束指园区内各种能源的生产应该保证满足园区各类负荷最大负荷时的需要，规划期从能源设备库内初步筛选能源设备的规划约束如下：
其中，Te为可以产电为园区电负荷供给的所有设备的集合，Th为可以产热为园区热负荷供给的所有设备的集合，Tc为可以制冷为园区冷负荷供给的所有设备的集合，且Te、Th、Tc均为集合Τ的子集；βi为选型系数，βi∈{0,1}，表示设备i是否被选择，0表示该设备类型未被选择，1表示该设备类型被选择，Wi为设备i在额定工作方式下产出相应能源的能量，
分别为该园区电、热、冷最大需求负荷；
功率运行约束指园区电、热、冷的功率平衡约束。
在任一时刻t，系统电功率满足
Pe(t)+Pchp(t)＝Peb(t)+Php(t)+Pec(t)+∑Ppj(t)+Le(t) 公式3
其中，Pe(t)为t时刻园区从外部购入电能，Pchp(t)为t时刻CHP机组的电出力，Peb(t)、Php(t)、Pec(t)依次为t时刻EB、HP和EC消耗的电能，Ppj(t)为t时刻循环水泵消耗的电功率，Lh(t)为园区t时刻的电负荷(kW)。
在任一时刻t，系统热功率满足
Hcb(t)+Hgb(t)+Hchp(t)+Heb(t)+Hhp(t)＝Hac(t)+Lh(t) 公式4
其中，Hchp(t)为t时刻CHP机组的电出力，Hcb(t)、Hgb(t)、Heb(t)、Hhp(t)依次为t时刻CB、GB、EB和HP的热出力，Hac(t)为t时刻AC消耗的电功率，Lh(t)为园区t时刻的热负荷。
在任一时刻t，系统冷功率满足
Cec(t)+Cac(t)＝Lc(t) 公式5
其中，Cec(t)和Cac(t)分别为t时刻EC和AC的冷出力，Lc(t)为园区t时刻的冷负荷。
设备运行约束园区内每个设备都有其运行特性，出力存在上下限。设备运行约束如下：
Wi min≤Wi(t)≤Wi max 公式6
其中，Wi(t)为t时刻设备i的出力，Wi min为设备i的出力下限，Wi max为设备i的出力上限。
供能网络约束指园区供电网络、供热网络及供冷网络存在网络传输约束。
对于电能传输网络在运行过程中，计算各个电负荷节点消耗的电功率时，需要将循环水泵工作时消耗的电功率考虑进去，因此各节点的有功和无功约束方程为：
其中，Psi t和Qsi t分别为t时刻注入节点的有功和无动，PLi t和QLi t分别为负荷节点i在t时刻不考虑循环水泵时的有功和无功，Ppci t和Pphi t分别为冷网和热网的循环水泵消耗电功率。
供热网络的运行约束包括供热负荷节点的换热器的负荷功率模型，供水管道的温度约束和流量约束以及循环水泵的工作特性约束：
其中，
为换热器的负荷功率，cw为水的比热容，
为流过换热器的热水流量，Twj和Trj分别为换热器的进水温度和回水温度，Top为管道出水温度，Tip为管道进水温度，Ta为环境温度，λ为管道单位长度传热系数，L为管道长度，mj为管道流量，min和mout分别为流入和流出节点的流体流量，Tin和Tout分别为混合前流入节点的各流体温度和混合后流出节点的流体温度。
供冷网络的运行特性约束包括供冷负荷节点的风机盘管的负荷功率模型，供水管道的温度约束和流量约束以及循环水泵的工作特性约束：
在园区同时满足公式2、公式3、公式4、公式5、公式6、公式7、公式8和公式9的约束时，以公式1作为目标函数可对园区进行联合优化，求解出经济性最优的规划方案。
对于综合能源规划与运行联合优化模型包含的优化变量众多，既有设备选型系数这样的0-1离散变量，也有机组出力这样的连续型变量。因此该优化问题本质上是混合整数线性规划问题。对于混合整数线性规划问题的求解算法，所述的综合能源规划与运行联合优化模型建立方法采用解耦算法求解，模型求解过程被依次解耦为规划求解和运行求解两部分。规划求解部分主要求解整个问题中的离散变量，本文通过初筛形成满足负荷标准的备选规划方案，完成对设备选型系数的初步求解。运行求解是将规划求解得到的设备选型初步求解结果作为参数输入，针对每个候选方案依次进行运行优化计算。由于整个优化问题的离散变量在规划部分求解并作为参数输入到优化求解部分，所以第二阶段的运行优化计算已被成功地化解为基本的线性规划问题进行求解。最后，综合规划求解和运行求解的结果，筛选出经济性最优的方案，实现综合能源系统园区的联合优化。
所述的综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，将综合能源系统规划与运行控制紧密关联起来，进行规划运行联合优化，可以使得园区运行优化更加全面合理，从而得到经济性指标较优的投资规划方案。
附图说明
为了更清楚地说明本发明提出的一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法的方法，下面将对实施例描述中所使用的附图做简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本发明的一个实施例，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他的附图。
图1是本发明提出的一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法的处理流程图；
图2是本发明实施例提供的某个综合能源系统园区的基本结构图；
图3是本发明实施例提供的某个综合能源系统园区的典型日负荷曲线。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”“个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以一个具体实施例为例做进一步的解释说明，且该实施例并不构成对本发明实施例的限定。
如图1所示，本发明提供了一种本发明实施例提出了一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，将综合能源系统规划与运行控制紧密关联起来，进行规划运行联合优化，可以使得园区运行优化更加全面合理，从而得到经济性指标较优的投资规划方案。
以某个综合能源系统园区为实施例。如图2所示为本发明实施例提供的某个综合能源系统园区的基本结构图，该园区供冷网和供热网都是包括13个节点，12段管道；供电网络采用IEEE14节点算例，基准功率为100MVA，基准电压为23kV，包括13条支路。为了保证供冷/热网络正常运行，在所有的冷/热源节点处和冷/热负荷节点处安装循环水泵。园区供冷网的冷源供水温度为6℃，冷负荷回水温度温度12℃。园区供热网的热源供水温度85℃，热负荷回水温度30℃。水泵扬程为最高30.6米，水泵的效率为0.8。
为了简化分析，本文对一年8760h的冷热电需求场景进行聚类回归并，将一年分为夏季/冬季/过渡季节3个典型的季节，以典型日的运行情况来代表整个季节的运行情况以减少运行模拟的计算量。如图3所示是本发明实施例提供的某个综合能源系统园区的典型日负荷曲线。
各典型日的具体划分情况如表1所示。
表1各典型日分类情况
该园区电价采取分时计价，峰时(08:00—10:00和18:00—22:00)、平时(07:00和11:00—17:00)、谷时(01:00—06:00和23:00—24:00)电价分别为0.9640、0.6785、0.4090元/(kW·h)。园区购置天然气的价格折合成单位热值单价为0.34元/(kW·h)，购置煤炭价格折合成单位热值单价为0.11元/(kW·h)。为了提高园区的环保性，考虑碳排放成本，碳税为0.3元/kg，天然气和煤炭的碳排放系数分别为0.4和0.9。园区销售电价为0.65元/(kW·h)，冷价0.38元/(kW·h)，热价0.45元/(kW·h)。
园区为实现多能互补而选择的能源设备从构建的候选设备库中选择。候选设备库中有燃煤锅炉(CB)3类，燃气锅炉(GB)3类，热电联供机组(CHP)3类，热泵机组(HP)3类，电锅炉(EB)3类，吸收式制冷(AC)2类，电制冷机组(EC)3类，总共20种类型设备供选择。设备库具体参数如下表所示。为满足园区冷热电负荷需求，园区的运营商将从上述设备库中选择合适设备，通过园区内部各种能源耦合设备的转换及协调运行，实现对能源的梯级利用。
表2燃煤锅炉(CB)技术参数
表3燃气锅炉(GB)技术参数
表4热电联供机组(CHP)技术参数
表5热泵机组(HP)技术参数
表6电锅炉(EB)技术参数
表7吸收式制冷(AC)技术参数
表8电制冷机组(EC)技术参数
采用本发明所提的综合能源规划与运行联合优化模型将园区设备选型、供能网络优化和运行调度优化统一起来，进行联合优化。该模型以年综合成本最小为目标函数，选取经济性较好的投资规划方案。
首先，以算例中的设备库参数为基础，根据排列组合可知，不同设备不同类型互相组合形成不同的规划方案，总共有2^20＝1048576种方案。以满足园区最大负荷需求为硬性条件筛选出满足负荷需求的备选规划方案集Q，共包含8640种方案。因此该园区规划阶段设备选型的初步筛选率为ε＝(8640/1048576)×100％＝0.82％。
结合上述计算结果，对备选规划方案集Q中每个方案Qi(i＝1,2,…,8640)进行运行优化计算。以年综合成本最小为优化目标，得到备选规划方案集Q中第3664种方案Q3664为联合优化的最优规划方案Qbest。最优规划方案Qbest设备选型的结果为Qbest＝[1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1]，即该园区具体的规划方案为：燃煤锅炉3台(240kW/350kW/560kW)、燃气锅炉2台(350kW/480kW)、CHP机组2台(250kW/750kW)、热泵机组3台(6kW/20kW/53kW)、吸收式制冷机组1台(2910kW)和电制冷机组3台(18.5kW/114.6kW/40.8kW)。
最优规划方案Qbest是所有备选规划方案集Q中年综合成本费用最小，其各项成本详细费用如表9所示。
表9最优规划方案的成本费用
由上表可知，在该综合能源系统园区的各项成本费用中，系统维护成本和折旧成本的数额较小，且在该园区网架结构和选型结果确定的情况下，这几项成本是不会存在较大变动的。年投资成本和年运行成本是园区在各项成本费用中的主要支出项目。
为了进一步对比分析综合能源系统园区年成本费用的构成，本文除了选取联合优化得到的最优规划方案Qbest之外，还从备选规划方案集Q中选取年投资成本最小的方案Qinv和年运行成最小的方案Qopr进行联合对比分析。具体对比结果见表10。
表10不同方案费用对比
横向对比上述3种规划方案，方案Qinv虽然是所有备选方案中投资成本最小的方案，但在该方案下园区的运行经济性较差，运行成本偏高，无法使得年综合成本最小；而方案Qopr虽然运行成本最低，但无法保证投资成本较小，同样不能确保园区整体的年综合成本最小。由此可知，在对综合能源系统园区进行投资决策时，单独进行规划和运行优化均无法使园区投资方案整体经济性最优。将综合能源系统规划与运行控制紧密关联起来，进行规划运行联合优化，不仅可以对规划方案进行验证，还可以使得园区运行优化更加全面合理，从而得到经济性指标较优的规划运行方案。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换都应涵盖在本发明的保护范国之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，其特征在于，包括：
针对综合能源系统园区，将园区设备选型和运行调度优化统一起来，进行联合优化；
所述联合优化模型基于全寿命周期理念，以年综合成本最小为目标函数，选取经济性较好的投资规划方案。
2.根据权利要求1所述的综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，其特征在于，所述联合优化模型基于全寿命周期理念，以年综合成本最小为目标函数，选取经济性较好的投资规划方案，包括：
综合能源系统园区的全寿命周期成本统筹考虑了各能源设备或系统的规划、选型、运行、维护和退役在整个寿命周期内发生的直接费用和间接费用的总和，因此本文提出的年综合成本应包含投资成本、系统维护成本、系统运行成本和折旧成本，具体目标函数公式为：
minCoverall＝Cinv+Cmt+Coper+Cdep
其中，Coverall为年综合成本，Cinv为投资成本，Cmt为系统维护成本，Coper为系统运行成本，Cdep为折旧成本；
园区内各种能源的生产应该保证满足园区各类负荷最大负荷时的需要，规划期从能源设备库内初步筛选能源设备的规划约束如下：
其中，Te为可以产电为园区电负荷供给的所有设备的集合，Th为可以产热为园区热负荷供给的所有设备的集合，Tc为可以制冷为园区冷负荷供给的所有设备的集合，且Te、Th、Tc均为集合Τ的子集；βi为选型系数，βi∈{0,1}，表示设备i是否被选择，0表示该设备类型未被选择，1表示该设备类型被选择，Wi为设备i在额定工作方式下产出相应能源的能量，
分别为该园区电、热、冷最大需求负荷；
园区运行阶段需要考虑功率平衡，任一时刻，园区内的电、热、冷的功率平衡约束如下：
其中，Pi(t)为t时刻设备i的电出力，Hi(t)为t时刻设备i的热出力，Ci(t)为t时刻设备i的冷出力，Le(t)为园区t时刻的电负荷，Lh(t)为园区t时刻的热负荷，Lc(t)为园区t时刻的冷负荷；
园区内每个设备都有其运行特性，出力存在上下限，设备运行约束如下：
Wi min≤Wi(t)≤Wi max
其中，Wi(t)为t时刻设备i的出力，Wi min为设备i的出力下限，Wi max为设备i的出力上限；
园区供能网络存在网络传输约束，园区的网架约束如下：
对于电能传输网络在运行过程中，计算各个电负荷节点消耗的电功率时，需要将循环水泵工作时消耗的电功率考虑进去，因此各节点的有功和无功约束方程为
其中，Psi t和Qsi t分别为t时刻注入节点的有功和无动，PLi t和QLi t分别为负荷节点i在t时刻不考虑循环水泵时的有功和无功，Ppci t和Pphi t分别为冷网和热网的循环水泵消耗电功率；
供热网络的运行约束包括供热负荷节点的换热器的负荷功率模型，供水管道的温度约束和流量约束以及循环水泵的工作特性约束：
其中，
为换热器的负荷功率，cw为水的比热容，
为流过换热器的热水流量，Twj和Trj分别为换热器的进水温度和回水温度，Top为管道出水温度，Tip为管道进水温度，Ta为环境温度，λ为管道单位长度传热系数，L为管道长度，mj为管道流量，min和mout分别为流入和流出节点的流体流量，Tin和Tout分别为混合前流入节点的各流体温度和混合后流出节点的流体温度；
供冷网络的运行特性约束包括供冷负荷节点的风机盘管的负荷功率模型，供水管道的温度约束和流量约束以及循环水泵的工作特性约束：
通过联合求解上述公式，得到园区最优规划方案。
3.根据权利要求1或2所述的综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，其特征在于，所述方法还包括：
规划阶段进行设备选型，构建设备选型库，不同设备不同类型互相组合形成不同的规划方案，以满足园区最大负荷需求为硬性条件筛选出满足负荷标准的备选规划方案；
运行优化阶段，针对每个备选规划方案，根据不同设备容量配置进行优化计算，求解出各机组的实时出力。
4.根据权利要求1或2所述的综合能源规划与运行联合优化模型建立方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述的综合能源规划与运行联合优化模型包含的优化变量众多，既有设备选型系数这样的0-1离散变量，也有机组出力这样的连续型变量，采用解耦算法求解，模型求解过程被依次解耦为规划求解和运行求解两部分；
规划求解部分主要求解整个问题中的离散变量，通过初筛形成满足负荷标准的备选规划方案，完成对设备选型系数的初步求解；
运行求解是将规划求解得到的设备选型初步求解结果作为参数输入，针对每个候选方案依次进行运行优化计算。
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Application publication date: 20201106 |