CN111932028B - 基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 - Google Patents
基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111932028B CN111932028B CN202010902085.8A CN202010902085A CN111932028B CN 111932028 B CN111932028 B CN 111932028B CN 202010902085 A CN202010902085 A CN 202010902085A CN 111932028 B CN111932028 B CN 111932028B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- clean energy
- energy system
- storage battery
- energy storage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 53
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 53
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000029087 digestion Effects 0.000 title claims description 13
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 84
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims abstract description 42
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims abstract description 42
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 64
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 claims description 29
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 18
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 18
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 12
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 11
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 claims description 11
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 10
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 7
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004177 carbon cycle Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000002918 waste heat Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统。该方法包括：以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；对清洁能源系统模型进行优化求解。采用本发明的方法及系统，得到优化后的装机容量，能够大幅度削减火电机组出力产生的污染排放，实现二氧化碳“净零排放”，保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统。
背景技术
能源始终是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础，随着人类社会进入了飞速发展的时代，社会总能源消费需求急剧增加，全球性的能源危机开始逐步凸显。全球总能源消费需求的不断增加将给全球能源供应带来巨大的压力。此外，人类社会长期大量地开发和使用化石能源己经积累了非常严峻的环境污染问题。构建清洁、安全以及可持续发展的能源供应结构来应对全球性的能源危机、气候异常以及环境污染等问题已成为全球能源发展的主题。
目前，火电机组出力产生的碳排放量大，严重破坏环境，如何保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统，能够大幅度削减火电机组出力产生的污染排放，实现二氧化碳“净零排放”，保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法，包括：
以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；
对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量。
可选的，所述以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型，具体包括：
根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
CP＝CRF×∑CkNk
CAm＝∑CFNk+∑CV∑N(k，t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(kt)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin，ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间。
可选的，所述以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型，还包括：
根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量；
根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率；
根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmin为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
可选的，所述对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量，具体包括：
对所述清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
本发明还提供一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统，包括：
清洁能源系统模型建立模块，用于以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；
优化模块，用于对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量。
可选的，所述清洁能源系统模型建立模块，具体包括：
目标函数确定单元，用于根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
CP＝CRF×∑CkNk
CAm＝∑CFNk+∑CV∑N(k，t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(k，t)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin，ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间。
可选的，所述清洁能源系统模型建立模块，还包括：
基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件确定单元，用于根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量；
功率平衡约束条件确定单元，用于根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率；
设备运行限值约束条件确定单元，用于根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmin为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
可选的，所述优化模块，具体包括：
优化单元，用于对所述清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统，以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；对清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量，能够大幅度削减火电机组出力产生的污染排放，实现二氧化碳“净零排放”，保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性。
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为本发明实施例中本质清洁分布式供能系统的结构示意图；
图2为本发明实施例中基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法流程图；
图3为本发明实施例中基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统结构图。
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基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统，能够大幅度削减火电机组出力产生的污染排放，实现二氧化碳“净零排放”，保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性。
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。
实施例
本发明所述的清洁能源系统为本质清洁能源系统，即高比例清洁能源供能、系统碳排放在自然界能够自然循环消纳的系统。本质清洁能源系统对实现资源节约型、环境友好型社会有战略意义。
图1为本发明实施例中本质清洁分布式供能系统的结构示意图，如图1所示，该系统以风能和光能作为能量来源，提供用户冷、热、电负荷的供应。系统独立运行，不与大电网相连。风力发电机、光伏电池板(风光互补发电)是一级能量生产单元，配备储能装置(储能电池)与化石燃料发电系统作为灵活调节电源以削弱风光出力的不确定性影响。当风光发电不足以支撑用户负荷时，首先调用储能装置中存储的能量，其次在碳排放约束下启用化石燃料发电机组备用调峰。通过配置各电源装机容量，从而限制储能装机过大导致投资过多并约束化石燃料发电机组出力过大造成碳排放污染，有效调节系统经济性与清洁性的关系。地源热泵是二级能量生产单元，满足用户的冷、热负荷需求；有机朗肯循环(ORC)梯级利用化石燃料发电机组烟气余热，将中低温热能转化为电能。
图2为本发明实施例中基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法流程图，如图2所示，本实施例提供了一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法，包括：
步骤101：以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型。
步骤101，具体包括：
根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
CP＝CRF×∑CkNk
CAm＝∑CFNk+∑CV∑N(k，t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(k，t)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin，ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间。
根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量；Pin，ch为化石燃料发电机组的实际运行功率。
根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率；
根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmin为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
步骤102：对清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量。
对清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
图3为本发明实施例中基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统结构图，如图3所示，本实施例提供了一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统，包括：
清洁能源系统模型建立模块201，用于以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型。
清洁能源系统模型建立模块201，具体包括：
目标函数确定单元，用于根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
Cp＝CRF×∑CkNk
CAm＝∑CFNk+∑CV∑N(k，t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(k，t)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin，ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间。
基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件确定单元，用于根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量。
功率平衡约束条件确定单元，用于根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率。
设备运行限值约束条件确定单元，用于根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmin为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
优化模块202，用于对清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量。
优化模块202，具体包括：
优化单元，用于对清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
本发明从根本上转变了传统发电系统中火电机组出力与清洁能源出力的主次关系，合理规划风、光等清洁能源满足区域内冷、热、电负荷供应。提出自然界碳自然循环消纳二氧化碳上限建立碳排放约束，将各电源的装机容量作为决策变量，以系统年总费用值最小构建目标函数，利用粒子群算法对系统进行最优容量配置，得出优化方案。该方法在最大限度维护源端与荷端匹配程度的同时，最大化新能源出力，能量流动方向明确，大幅度削减火电机组出力产生的污染排放，实现二氧化碳“净零排放”，保证系统经济性、供能可靠性与环境友好性。
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，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (4)
1.一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法，其特征在于，包括：
以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；
对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量；
所述以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型，具体包括：
根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
CP＝CRF×ΣCkNk
CAm=ΣCFNk+ΣCv∑N(k,t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(k,t)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin,ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间；
所述以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型，还包括：
根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量；
根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率；
根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，/>为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，/>为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmint为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
2.根据权利要求1所述的基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法，其特征在于，所述对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量，具体包括：
对所述清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
3.一种基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统，其特征在于，包括：
清洁能源系统模型建立模块，用于以最小化清洁能源系统的费用为目标，以清洁能源系统的二氧化碳排放量、功率平衡和设备运行限值为约束条件，建立清洁能源系统模型；
优化模块，用于对所述清洁能源系统模型进行优化求解，得到优化后的装机容量；
所述清洁能源系统模型建立模块，具体包括：
目标函数确定单元，用于根据如下公式确定目标函数：
minF＝CP+CAm+CR
其中，
CP＝CRF×ΣCkNk
CAm=ΣCFNk+∑CV∑N(k,t)
式中，F为目标函数，CP为系统总投资费用，CRF为折现系数，Ck为第k个设备的单位价格，Nk为第k个设备的装机容量，CAm为系统运行维护费用，CF为第k个设备的固定维护费用，CV为第k个设备的可变维护费用，N(k,t)为第k个设备在t时刻运行负荷，CR为燃料费用，Co为化石燃料的燃料费用系数，Pin,ch(t)为t时刻化石燃料发电机组的实际运行功率，T为总时间；
所述清洁能源系统模型建立模块，还包括：
基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件确定单元，用于根据如下公式确定基于碳自然循环消纳的碳排放约束条件：
其中，
式中，为系统二氧化碳排放量，/>为系统二氧化碳排放量上限，δo为化石燃料燃烧的碳排放因子，/>为自然界最多消纳二氧化碳上限，Ke为电力在各行业中二氧化碳排放分配系数，Wall为全球电力产量，Wf为基于碳自然循环消纳的清洁能源系统电力产量；
功率平衡约束条件确定单元，用于根据如下公式确定功率平衡约束条件：
LE＝PC+PWT+PPV+PB
LH＝PH，hp
LC＝PC，hp
式中，LE为用户电负荷需求，PC为化石燃料发电机组出力，PWT为风力发电机出力，PPV为光伏出力，PB为储能电池实际充放电功率，LH为用户热负荷需求，PH，hp为地源热泵供热功率，LC为用户冷负荷需求，PC，hp为地源热泵制冷功率；
设备运行限值约束条件确定单元，用于根据如下公式确定设备运行限值约束条件：
Pchmin≤Pch(t)≤Pchmax
Pdismin≤Pdis(t)≤Pdismax
Psocmin≤Psoc(t)≤Psocmax
式中，Iτ为元件τ的运行数量，为元件τ最大运行数量，Eτ为元件τ的运行功率，/>为元件τ的最小运行功率，/>为元件τ的最大运行功率，Pi为第i种发电设备功率，/>为第i种发电设备功率上限，Pch(t)为t时刻储能电池充电功率，Pchmin为储能电池充电功率下限，Pchmax为储能电池充电功率上限，Pdis(t)为t时刻储能电池放电功率，Pdismin为储能电池放电功率下限，Pdismax为储能电池放电功率上限，Psoc(t)为t时刻储能电池荷电状态，Psocmint为储能电池荷电状态下限，Psocmax为储能电池荷电状态上限。
4.根据权利要求3所述的基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化系统，其特征在于，所述优化模块，具体包括：
优化单元，用于对所述清洁能源系统模型采用粒子群算法进行优化求解，得到优化后的装机容量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010902085.8A CN111932028B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010902085.8A CN111932028B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111932028A CN111932028A (zh) | 2020-11-13 |
| CN111932028B true CN111932028B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=73308407
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010902085.8A Active CN111932028B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111932028B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110110904A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-09 | 华北电力大学 | 考虑经济性、独立性和碳排放的综合能源系统优化方法 |
| CN110932317A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 国网新疆电力有限公司 | 一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法 |
| CN110990785A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-10 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种基于多目标的智慧园区综合能源系统优化调度方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100257124A1 (en) * | 2009-04-07 | 2010-10-07 | Ramesh Srinivasan | Method for industrial energy and emissions investment optimization |
-
2020
- 2020-09-01 CN CN202010902085.8A patent/CN111932028B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110110904A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-09 | 华北电力大学 | 考虑经济性、独立性和碳排放的综合能源系统优化方法 |
| CN110990785A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-10 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种基于多目标的智慧园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN110932317A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 国网新疆电力有限公司 | 一种本质可再生能源互补的分布式能源系统的设计方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 考虑储能及碳交易成本的电热联合系统优化调度策略;谷万江;王飞;田小蕾;杨俊友;崔嘉;李敏超;;电网与清洁能源(第07期);全文 * |
| 面向清洁能源发电并网的低碳电力系统优化调度模型;田廓;姚金雄;李文辉;;陕西电力(第01期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111932028A (zh) | 2020-11-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Hydrogen fuel and electricity generation from a new hybrid energy system based on wind and solar energies and alkaline fuel cell | |
| CN108625988B (zh) | 一种含压缩空气储能的cchp微网结构及其运行方法 | |
| CN113175699B (zh) | 基于多种清洁能源综合利用的分布式供热系统 | |
| CN112329259A (zh) | 一种多能互补冷热电联供微电网框架及其建模方法 | |
| Guan et al. | Optimal configuration and operation of multi-energy complementary distributed energy systems | |
| CN103390903B (zh) | 新型风光储智能联合发电系统及其控制方法 | |
| CN111144633A (zh) | 一种cchp微电网运行优化方法 | |
| CN111932028B (zh) | 基于碳自然循环消纳的清洁能源系统容量优化方法及系统 | |
| CN116231694A (zh) | 一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统 | |
| CN212784787U (zh) | 一种污水厂可再生能源综合利用系统 | |
| CN114465577A (zh) | 一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法 | |
| CN114234480A (zh) | 一种新型回收化工废热的能源系统及其调度方法 | |
| CN111817340A (zh) | 一种污水厂可再生能源综合利用系统 | |
| Yabiku et al. | Optimal operation and capacity plan of smart city with a large introduction of renewable energy sources | |
| CN111636933A (zh) | 核能系统和基于其的复合能源系统 | |
| Shi | Control strategy design and performance analysis of a low carbon and high ratio green energy CCHP (LCHRG-CCHP) system | |
| Zhang et al. | Optimal Dispatch Strategy for Advanced Adiabatic Compressed Air Energy Storage System Coupled with Concentrated Solar Power Station | |
| Li et al. | Hybrid Energy Systems for Combined Cooling, Heating, and Power and Hydrogen Production Based on Solar Energy: A Techno-Economic Analysis | |
| Du et al. | Optimal Configuration of Integrated Energy Systems Based on Mixed Integer Linear Programming | |
| CN114362152B (zh) | 综合能源系统多时间尺度调度方法 | |
| Guo et al. | A methodology for determining the proportion of nuclear energy in a nuclear-renewable hybrid energy system | |
| Tian et al. | Research on planning method of park-level integrated energy system considering multi-objective collaboration | |
| Gong et al. | Combined Cooling Heating and Power System Design and Capacity Configuration taking into account Solar Photovoltaic | |
| Tao et al. | Multi-objective optimization model of combined cooling heating and power system based on solar energy | |
| Tang et al. | Research on Capacity Configuration Optimization of Multi-Energy Complementary System Using Deep Reinforce Learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |