CN112016195B - 一种考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法，包括：(1)建立典型的电气耦合系统设备模型，包括不确定性变量的建模和主动控制变量的建模；(2)构建电气耦合系统的目标函数与约束条件；(3)对所述目标函数进行柔性化处理，协调不确定性变量和主动控制变量，构建柔性规划模型；(4)进行解耦，将问题转化为单层优化问题；并对潮流方程进行线性化处理，最终求解得到适应性最强的柔性规划方案。将本发明的柔性规划方法应用于电气耦合系统的规划层面，可在保证经济性的基础上，有效提升系统的供能可靠性；并将可再生能源的不确定性与需求侧负荷响应纳入考虑，提升可再生能源的利用率与系统主动性，实现电气耦合系统中各种设备的最优选址和定容。

Description

一种考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法
技术领域
本发明涉及一种基于CCHP耦合的计及系统供能可靠性的电-气耦合系统柔性规划问题，提出一种考虑CCHP耦合与系统供能可靠性的电-气耦合系统柔性规划方法。
背景技术
传统电网面临着能源短缺燃料枯竭和弃风弃光严重的两大问题，如何提升可再生能源消纳能力引起了专家与学者们的关注。天然气作为一种应用广泛且拥有大规模配送网络的清洁能源，可通过实现配电网与配气网之间的耦合来缓解可再生能源消纳问题。通过能量集线器耦合，其内集成多种能量转化装置，完成电-气系统之间的互联，可有效改善可再生能源消纳能力，并提升系统的运行灵活性和可靠性。此外，随着电-气互联系统结构的愈发复杂与庞大，系统能否维持其供能可靠性也成为了一项具有重大意义的前瞻性工作。同时，风电、光伏等可再生能源比例的升高与需求侧响应负荷的加入使得传统的网架规划方法拥有较大的局限性；因此，可采用柔性规划处理诸多的不确定性变量和主动性变量，提升区域综合能源系统的经济性、安全性与可靠性。
目前对CCHP的研究多基于输电网和输气网层面，缺乏在配电网和配气网层面的研究，并且在配网规划的方向领域也不够充分。此外，目前对于电气耦合系统规划方法的研究通常不考虑可靠性的影响，对于可靠性和经济性之间的关系通常只停留在定性分析的层面，缺少定量的分析计算。同时，电气耦合系统考虑风光出力等不确定性变量时通常采用随机优化的方法，柔性优化多应用于配电网层面，缺少电-气协同规划层面的研究。因此，如何在配网间采用CCHP耦合的基础上考虑系统供能可靠性，并建立柔性规划模型进行网架拓展，是一个亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的旨在提供一种基于CCHP耦合与系统供能可靠性的电-气耦合系统柔性规划方法，该方法考虑可再生能源不确定性问题，在计及各项投资成本和运行成本的基础上，通过对可削减负荷引入惩罚系数，考虑系统的能量短缺成本，建立柔性规划模型，从而实现对配电线路、天然气管道、CCHP厂站等的选址和定容。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法，所述电气耦合系统包括依次连接的配电网、CCHP耦合设备以及天然气网，包括如下步骤：
步骤1、建立典型的电气耦合系统设备模型，包括不确定性变量的建模和主动控制变量的建模，所述不确定性变量为风电、光伏，所述主动控制变量为可削减负荷和可转移负荷等。
步骤2、根据步骤1电气耦合系统设备模型，构建电气耦合系统的目标函数与约束条件；所述约束条件具体为：配电网约束条件、天然气网约束条件、CCHP耦合约束条件和状态变量约束条件。
步骤3、对所述目标函数进行柔性化处理，协调不确定性变量和主动控制变量，构建柔性规划模型；
步骤4、对步骤3构建的柔性规划模型进行解耦，将问题转化为单层优化问题；并对潮流方程进行线性化处理，最终求解得到适应性最强的柔性规划方案。
进一步地，步骤1中不确定性变量的建模为：
Pi(t)＝Pi pre(t)+ΔPi(t)
ΔPi(t)＝ΔPi,maxα-ΔPi,max(1-α)
其中，Pi(t)表示t时刻i节点风电/光伏实际出力，Pi pre(t)表示t时刻i节点风电/光伏出力预测值，ΔPi(t)表示t时刻i节点风电/光伏出力预测偏差。ΔPi,max表示i节点风电/光伏出力预测偏差最大值，α表示偏差系数，且ΔPi(t)取值范围在[-ΔPi,max,ΔPi,max]之间，Pi(t)取值范围在[Pi pre(t)-ΔPi,max,Pi pre(t)+ΔPi,max]之间。
所述主动控制变量的建模是通过实时电价预测曲线和负荷预测值进行建模的，具体为：
Figure GDA0003846736040000021
Figure GDA0003846736040000022
Figure GDA0003846736040000023
其中，Pcut,i(t)、Pmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷有功功率；
Figure GDA0003846736040000024
分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷预测值；ΔPcut,i(t)、ΔPmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷、可转移负荷预测误差修正值；C(t)为t时刻的电价；Ccut为负荷中断阈值电价；Cmov为负荷转移阈值电价。
进一步地，所述电气耦合系统的目标函数为：min f＝Ccap+Copr+Cmain+Crel
Figure GDA0003846736040000031
Figure GDA0003846736040000032
Figure GDA0003846736040000033
Figure GDA0003846736040000034
其中，Ccap、Copr和Cmain分别为规划年间系统的投资成本、运行成本和维护成本。Ωi表示所有待建通道及设备集合，ΩTYPE表示待建通道及设备可选类型集合，
Figure GDA0003846736040000035
表示类型θ的通道或设备i的建造成本，λ表示贴现率，待求变量xy,i,θ描述的是在第y年是否建设类型θ的通道或设备i，其取1时表示建设，取0时表示不建设。Ωel表示所有配电网线路集合；
Figure GDA0003846736040000036
表示单位电价；
Figure GDA0003846736040000037
分别表示第y年s季度h时段配电网线路ij的有功功率和无功功率；rij表示线路ij的电阻；U表示节点电压。
Figure GDA0003846736040000038
表示待建通道或设备i选型θ的年维护成本。
Figure GDA0003846736040000039
分别为电负荷、气负荷和热负荷的单位可靠性成本；
Figure GDA00038467360400000310
分别表示第y年s季度h时段节点i的负荷削减量。
进一步地，所述配电网约束条件包括：节点功率平衡约束、线路容量约束和变电站容量约束。
所述节点功率平衡约束具体为：
Figure GDA00038467360400000311
Figure GDA00038467360400000312
其中，
Figure GDA00038467360400000313
为配电网节点集合；
Figure GDA00038467360400000314
和
Figure GDA00038467360400000315
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的有功潮流；
Figure GDA00038467360400000316
和
Figure GDA00038467360400000317
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的无功潮流；
Figure GDA00038467360400000318
表示节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure GDA00038467360400000319
表示节点i处可再生能源在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure GDA00038467360400000320
和
Figure GDA00038467360400000321
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功可削减负荷和可转移负荷；
Figure GDA00038467360400000322
和
Figure GDA00038467360400000323
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功可削减负荷和可转移负荷；
Figure GDA00038467360400000324
表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功负荷；
Figure GDA00038467360400000325
表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功负荷。所述线路容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000326
Figure GDA00038467360400000327
其中：
Figure GDA0003846736040000041
和
Figure GDA0003846736040000042
分别表示配电网线路ij的潮流有功和无功上限值。
所述变电站容量约束具体为：
Figure GDA0003846736040000043
Figure GDA0003846736040000044
其中，
Figure GDA0003846736040000045
和
Figure GDA0003846736040000046
分别表示节点i变电站输出有功和无功功率；
Figure GDA0003846736040000047
和
Figure GDA0003846736040000048
分别表示节点i变电站的有功和无功输出上限。
进一步地，所述天然气约束条件包括节点气量平衡约束、管道容量约束和配气站容量约束；
所述节点气量平衡约束具体为：
Figure GDA0003846736040000049
其中，
Figure GDA00038467360400000410
为配气网所有节点的集合；
Figure GDA00038467360400000411
和
Figure GDA00038467360400000412
为管道ij和ki在第y年第s季度h时段的潮流，
Figure GDA00038467360400000413
为节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度h时段的耗气流量。
所述管道容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000414
其中，
Figure GDA00038467360400000415
表示配气网管道ij的潮流上限值。
所述配气站容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000416
其中，
Figure GDA00038467360400000417
表示节点i配气站的输出；
Figure GDA00038467360400000418
表示节点i配气站输出上限。
进一步地，所述CCHP耦合约束条件包括CCHP能量转换约束和CCHP输出约束。所述CCHP能量转换约束具体为：
Figure GDA00038467360400000419
其中，cg2p为气-电能量转换系数，ΩECCHP和ΩGCCHP分别为配电网和配气网中安装CCHP节点集合，配电网节点i与配气网节点m通过一台CCHP耦合。
所述CCHP输出约束具体为：
对于已存在的CCHP耦合设备，有：
Figure GDA00038467360400000420
其中，
Figure GDA00038467360400000421
表示节点i处CCHP耦合设备出力上限。
对于待投建的CCHP耦合设备，有：
Figure GDA00038467360400000422
其中，
Figure GDA0003846736040000051
和Xy,i,θ分别为节点i处CCHP选型θ的出力上限及表示其第y年是否存在的0-1变量。
进一步地，所述状态变量约束条件具体为：
对于
Figure GDA0003846736040000052
在规划年间安装状态描述为：
Figure GDA0003846736040000053
Xy-1,i,θ≤Xy,i,f
一条通道只会选择一种类型进行建设，且在规划年限内不会改变；通道一旦投建状态发生改变，且在规划年限内不被拆除。
进一步地，所述柔性规划模型的构建过程为：
(3.1)对于不确定变量，将Pi(t)的取值集合记为T(α)，并通过
Figure GDA0003846736040000054
寻找最恶劣场景。对于主动控制变量，将Pcut,i(t)、Pmov,i(t)的取值集合记为T(β)，并通过
Figure GDA0003846736040000055
寻找最恶劣场景。
(3.2)考虑目标函数中各项成本的上限Cmax和最优成本Copt，使成本的计算结果处于柔性区间[Cmax,Copt]内。引入柔性指数μ∈[0,1]，对各项成本做柔性化处理，将所述目标函数改写为柔性约束式：
C+μ(Cmax-Copt)-Cmax≤0
得到柔性规划模型为：
maxμ
s.t.
柔性约束
Figure GDA0003846736040000056
配网约束
Figure GDA0003846736040000057
其中，x为待求的网架规划方案；u为主动控制变量；y为带有预测误差的不确定性变量。
进一步地，步骤4包括如下子步骤：
(4.1)选用已有的电气耦合系统网架，假设柔性指数μ为0，确定最恶劣场景，将柔性规划模型原始求解模型改写为：
Figure GDA0003846736040000061
(4.2)通过枚举法对max-min问题进行解耦。通过遍历所有可能的α，β组合，找出能满足所有约束且能使得h(u,y)最小的组合，构成最恶劣场景。简化求解模型为：
maxμ
Figure GDA0003846736040000062
g(x,u,y)＝0
(4.3)对上述潮流方程进行线性化处理，简化后的模型采用YALMIP调用CPLEX求解，得到适应性最强的柔性规划方案。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
(1)本发明对可削减负荷引入惩罚系数，考虑系统的能量短缺成本，确定计及供能可靠性的多目标规划模型，为电气耦合系统的高可靠性规划提供了理论依据。
(2)本发明引入柔性指数，对目标函数进行柔性化处理，建立柔性规划模型，解决了可再生能源出力和需求响应负荷的不确定性问题，更加真实客观地建立了规划场景，实现对配电线路、天然气管道、CCHP厂站等的最优选址和定容。
附图说明
图1为本发明所述电气耦合系统的物理模型；
图2为本发明电气耦合系统柔性规划方法的结构示意图。
具体实施方式
如图1为本发明所述电气耦合系统的物理模型，包括依次连接的配电网、CCHP耦合设备以及天然气网,如图2为本发明考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法结构示意图，包括如下步骤：
步骤1、建立典型的电气耦合系统设备模型，包括不确定性变量的建模和主动控制变量的建模，并做出误差估计。所述不确定性变量为风电、光伏，所述主动控制变量为可削减负荷和可转移负荷等。
随着风电、光伏等可再生能源发电比重的增加，风电、光伏出力变化对电网运行控制及规划等方面的影响日益明显，风电、光伏的不确定性对系统规划的影响也不容忽视。基于风电、光伏出力不确定性，预测值已知时，进行预测误差修正处理：
步骤1中不确定性变量的建模为：
Pi(t)＝Pi pre(t)+ΔPi(t)
ΔPi(t)＝ΔPi,maxα-ΔPi,max(1-α)
其中，Pi(t)表示t时刻i节点风电/光伏实际出力，Pi pre(t)表示t时刻i节点风电/光伏出力预测值，ΔPi(t)表示t时刻i节点风电/光伏出力预测偏差。ΔPi,max表示i节点风电/光伏出力预测偏差最大值，α表示偏差系数，且ΔPi(t)取值范围在[-ΔPi,max,ΔPi,max]之间，Pi(t)取值范围在[Pi pre(t)-ΔPi,max,Pi pre(t)+ΔPi,max]之间。
在规划中考虑可削减负荷和可转移负荷，以此来提升系统经济性、可靠性和安全性。因此所述主动控制变量的建模是通过实时电价预测曲线和负荷预测值进行建模的，具体为：
Figure GDA0003846736040000071
Figure GDA0003846736040000072
Figure GDA0003846736040000073
其中，Pcut,i(t)、Pmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷有功功率；
Figure GDA0003846736040000074
分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷预测值；ΔPcut,i(t)、ΔPmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷、可转移负荷预测误差修正值；C(t)为t时刻的电价；Ccut为负荷中断阈值电价；Cmov为负荷转移阈值电价。
步骤2、根据步骤1电气耦合系统设备模型，构建电气耦合系统的目标函数与约束条件。
传统的配电网规划的目标函数从经济角度出发，一般包括投资成本、运行成本与维护成本。其中，投资成本为规划年间新建或改造设备的建造成本，运行成本则主要包括电网力系统潮流损耗和气网传输损耗等，维护成本为规划年间对每条通道或设备的。本发明在此基础上构建含有CCHP的电气耦合系统物理模型目标函数，且本发明中运行成本仅考虑电力系统潮流损耗，所述目标函数为：min f＝Ccap+Copr+Cmain+Crel
Figure GDA0003846736040000075
Figure GDA0003846736040000076
Figure GDA0003846736040000077
Figure GDA0003846736040000078
其中，Ccap、Copr和Cmain分别为规划年间系统的投资成本、运行成本和维护成本。Ωi表示所有待建通道及设备集合，ΩTYPE表示待建通道及设备可选类型集合，
Figure GDA0003846736040000081
表示类型θ的通道或设备i的建造成本，λ表示贴现率，待求变量xy,i,θ描述的是在第y年是否建设类型θ的通道或设备i，其取1时表示建设，取0时表示不建设。Ωel表示所有配电网线路集合；
Figure GDA0003846736040000082
表示单位电价；
Figure GDA0003846736040000083
分别表示第y年s季度h时段配电网线路ij的有功功率和无功功率；rij表示线路ij的电阻；U表示节点电压。
Figure GDA0003846736040000084
表示待建通道或设备i选型θ的年维护成本。
Figure GDA0003846736040000085
分别为电负荷、气负荷和热负荷的单位可靠性成本；
Figure GDA0003846736040000086
分别表示第y年s季度h时段节点i的负荷削减量。
所述约束条件具体为：配电网约束条件、天然气网约束条件、CCHP耦合约束条件和状态变量约束条件。
其中，所述配电网约束条件包括：节点功率平衡约束、线路容量约束和变电站容量约束。
所述节点功率平衡约束具体为：
Figure GDA0003846736040000087
Figure GDA0003846736040000088
其中，
Figure GDA0003846736040000089
为配电网节点集合；
Figure GDA00038467360400000810
和
Figure GDA00038467360400000811
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的有功潮流；
Figure GDA00038467360400000812
和
Figure GDA00038467360400000813
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的无功潮流；
Figure GDA00038467360400000814
表示节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure GDA00038467360400000815
表示节点i处可再生能源在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure GDA00038467360400000816
和
Figure GDA00038467360400000817
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功可削减负荷和可转移负荷；
Figure GDA00038467360400000818
和
Figure GDA00038467360400000819
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功可削减负荷和可转移负荷；
Figure GDA00038467360400000820
表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功负荷；
Figure GDA00038467360400000821
表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功负荷。所述线路容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000822
Figure GDA00038467360400000823
其中：
Figure GDA00038467360400000824
和
Figure GDA00038467360400000825
分别表示配电网线路ij的潮流有功和无功上限值。
所述变电站容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000826
Figure GDA00038467360400000827
其中，
Figure GDA0003846736040000091
和
Figure GDA0003846736040000092
分别表示节点i变电站输出有功和无功功率；
Figure GDA0003846736040000093
和
Figure GDA0003846736040000094
分别表示节点i变电站的有功和无功输出上限。
所述天然气约束条件包括节点气量平衡约束、管道容量约束和配气站容量约束；
为了降低模型复杂度，配气网不考虑天然气气压对管道气流量的影响，所述节点气量平衡约束具体为：
Figure GDA0003846736040000095
其中，
Figure GDA0003846736040000096
为配气网所有节点的集合；
Figure GDA0003846736040000097
和
Figure GDA0003846736040000098
为管道ij和ki在第y年第s季度h时段的潮流，
Figure GDA0003846736040000099
为节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度h时段的耗气流量。
所述管道容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000910
其中，
Figure GDA00038467360400000911
表示配气网管道ij的潮流上限值。
所述配气站容量约束具体为：
Figure GDA00038467360400000912
其中，
Figure GDA00038467360400000913
表示节点i配气站的输出；
Figure GDA00038467360400000914
表示节点i配气站输出上限。
所述CCHP耦合约束条件包括CCHP能量转换约束和CCHP输出约束。
所述CCHP能量转换约束具体为：
Figure GDA00038467360400000915
其中，cg2p为气-电能量转换系数，ΩECCHP和ΩGCCHP分别为配电网和配气网中安装CCHP节点集合，配电网节点i与配气网节点m通过一台CCHP耦合。
所述CCHP输出约束具体为：
对于已存在的CCHP耦合设备，有：
Figure GDA00038467360400000916
其中，
Figure GDA00038467360400000917
表示节点i处CCHP耦合设备出力上限。
对于待投建的CCHP耦合设备，有：
Figure GDA00038467360400000918
其中，
Figure GDA00038467360400000919
和Xy,i,θ分别为节点i处CCHP选型θ的出力上限及表示其第y年是否存在的0-1变量。
所述状态变量约束条件具体为：
对于
Figure GDA00038467360400000920
在规划年间安装状态描述为：
Figure GDA0003846736040000101
Xy-1,i,θ≤Xy,i,f
一条通道只会选择一种类型进行建设，且在规划年限内不会改变；通道一旦投建状态发生改变，且在规划年限内不被拆除。
步骤3、上述典型规划模型没有考虑系统能量短缺带来的影响，也没有将可再生能源出力的不确定性和需求响应负荷的主动性纳入考虑。因此，本发明引入能量短缺成本，考虑可削减负荷削减后带来的可靠性损失；采用柔性规划方法，对目标函数进行柔性化处理，最终的柔性模型对于让所有不确定场景，都能通过调节可削减负荷和可转移负荷，保证区域综合能源系统满足经济性和可靠性的要求，寻求所有场景下均有较强适应性的规划方案。
具体包括以下子步骤：
(3.1)对于不确定变量，将Pi(t)的取值集合记为T(α)，并通过
Figure GDA0003846736040000102
寻找最恶劣场景。对于主动控制变量，将Pcut,i(t)、Pmov,i(t)的取值集合记为T(β)，并通过
Figure GDA0003846736040000103
寻找最恶劣场景。
(3.2)考虑目标函数中各项成本的上限Cmax和最优成本Copt，使成本的计算结果处于柔性区间[Cmax,Copt]内。引入柔性指数μ∈[0,1]，对各项成本做柔性化处理，将所述目标函数改写为柔性约束式：
C+μ(Cmax-Copt)-Cmax≤0
由上式可见，μ越大，成本越接近最优；μ越小，成本越高；由此将原问题转化为最大化柔性指数的问题，并在约束条件中添加柔性约束。整个系统的柔性模型可描述为：
maxμ
s.t.
柔性约束
Figure GDA0003846736040000104
配网约束
Figure GDA0003846736040000105
其中，x为待求的网架规划方案；u为主动控制变量；y为带有预测误差的不确定性变量。
步骤4、对步骤3构建的柔性规划模型进行解耦，通过解耦将原模型中的max-min问题转化为单层优化问题。同时引入辅助变量，对潮流方程中的非线性项进行处理，简化其计算公式，得到混合整数线性规划问题，可进行直接求解。最后，在MATLAB中调用CPLEX进行直接求解，得到适应性最强的柔性规划方案。
(4.1)选用已有的电气耦合系统网架，假设柔性指数μ为0，确定最恶劣场景，将柔性规划模型原始求解模型改写为：
Figure GDA0003846736040000111
(4.2)通过枚举法对max-min问题进行解耦。通过遍历所有可能的α，β组合，找出能满足所有约束且能使得h(u,y)最小的组合，构成最恶劣场景。简化求解模型为：
maxμ
Figure GDA0003846736040000112
g(x,u,y)＝0
(4.3)对上述潮流方程进行线性化处理，简化后的模型采用YALMIP调用CPLEX求解，得到适应性最强的柔性规划方案。
将本发明的柔性规划方案应用于电气耦合系统的规划层面，可在保证经济性的基础上，有效提升系统的供能可靠性；并将可再生能源的不确定性与需求侧负荷响应纳入考虑，提升可再生能源的利用率与系统主动性，实现电气耦合系统中各种设备的最优选址和定容。

Claims (7)

1.一种考虑供能可靠性的电气耦合系统柔性规划方法，所述电气耦合系统包括依次连接的配电网、CCHP耦合设备以及天然气网，其特征在于,包括如下步骤：
步骤1、建立典型的电气耦合系统设备模型，包括不确定性变量的建模和主动控制变量的建模，所述不确定性变量为风电、光伏，所述主动控制变量为可削减负荷和可转移负荷；
步骤2、根据步骤1电气耦合系统设备模型，构建电气耦合系统的目标函数与约束条件；所述约束条件具体为：配电网约束条件、天然气网约束条件、CCHP耦合约束条件和状态变量约束条件；
所述电气耦合系统的目标函数为：min f＝Ccap+Copr+Cmain+Crel
Figure FDA0003841560080000011
Figure FDA0003841560080000012
Figure FDA0003841560080000013
Figure FDA0003841560080000014
其中，Ccap、Copr和Cmain分别为规划年间系统的投资成本、运行成本和维护成本；Ωi表示所有待建通道及设备集合，ΩTYPE表示待建通道及设备可选类型集合，
Figure FDA0003841560080000015
表示类型θ的通道或设备i的建造成本，λ表示贴现率，待求变量xy,i,θ描述的是在第y年是否建设类型θ的通道或设备i，其取1时表示建设，取0时表示不建设；Ωel表示所有配电网线路集合；
Figure FDA0003841560080000016
表示单位电价；
Figure FDA0003841560080000017
分别表示第y年s季度h时段配电网线路ij的有功功率和无功功率；rij表示线路ij的电阻；U表示节点电压；
Figure FDA0003841560080000018
表示待建通道或设备i选型θ的年维护成本；
Figure FDA0003841560080000019
分别为电负荷、气负荷的单位可靠性成本；
Figure FDA00038415600800000110
分别表示第y年s季度h时段节点i的负荷削减量
步骤3、对所述目标函数进行柔性化处理，协调不确定性变量和主动控制变量，构建柔性规划模型；
步骤4、对步骤3构建的柔性规划模型进行解耦，将问题转化为单层优化问题；并对潮流方程进行线性化处理，最终求解得到适应性最强的柔性规划方案。
2.根据权利要求1所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，步骤1中不确定性变量的建模为：
Figure FDA0003841560080000021
ΔPi(t)＝ΔPi,maxα-ΔPi,max(1-α)
其中，Pi(t)表示t时刻i节点风电/光伏实际出力，
Figure FDA0003841560080000022
表示t时刻i节点风电/光伏出力预测值，ΔPi(t)表示t时刻i节点风电/光伏出力预测偏差；ΔPi,max表示i节点风电/光伏出力预测偏差最大值，α表示偏差系数，且ΔPi(t)取值范围在[-ΔPi,max,ΔPi,max]之间，Pi(t)取值范围在
Figure FDA0003841560080000023
之间；
所述主动控制变量的建模是通过实时电价预测曲线和负荷预测值进行建模的，具体为：
Figure FDA0003841560080000024
Figure FDA0003841560080000025
Figure FDA0003841560080000026
其中，Pcut,i(t)、Pmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷有功功率；
Figure FDA0003841560080000027
分别为t时刻i节点的可削减负荷和可转移负荷预测值；ΔPcut,i(t)、ΔPmov,i(t)分别为t时刻i节点的可削减负荷、可转移负荷预测误差修正值；C(t)为t时刻的电价；Ccut为负荷中断阈值电价；Cmov为负荷转移阈值电价。
3.根据权利要求1所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，所述配电网约束条件包括：节点功率平衡约束、线路容量约束和变电站容量约束；
所述节点功率平衡约束具体为：
Figure FDA0003841560080000028
Figure FDA0003841560080000029
其中，Ωel表示所有配电网线路集合；
Figure FDA00038415600800000210
和
Figure FDA00038415600800000211
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的有功潮流；
Figure FDA00038415600800000212
和
Figure FDA00038415600800000213
分别表示配电线路ij和ki在第y年第s季度第h时段的无功潮流；
Figure FDA00038415600800000214
表示节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure FDA00038415600800000215
表示节点i处可再生能源在第y年第s季度第h时段的输出电功率；
Figure FDA00038415600800000216
和
Figure FDA0003841560080000031
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功可削减负荷和可转移负荷；
Figure FDA0003841560080000032
和
Figure FDA0003841560080000033
分别表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功可削减负荷和可转移负荷；
Figure FDA0003841560080000034
表示节点i在第y年第s季度第h时段的有功负荷；
Figure FDA0003841560080000035
表示节点i在第y年第s季度第h时段的无功负荷；
所述线路容量约束具体为：
Figure FDA0003841560080000036
Figure FDA0003841560080000037
其中：
Figure FDA0003841560080000038
和
Figure FDA0003841560080000039
分别表示配电网线路ij的潮流有功和无功上限值；
所述变电站容量约束具体为：
Figure FDA00038415600800000310
Figure FDA00038415600800000311
其中，
Figure FDA00038415600800000312
和
Figure FDA00038415600800000313
分别表示节点i变电站输出有功和无功功率；
Figure FDA00038415600800000314
和
Figure FDA00038415600800000315
分别表示节点i变电站的有功和无功输出上限。
4.根据权利要求1所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，所述天然气网约束条件包括节点气量平衡约束、管道容量约束和配气站容量约束；
所述节点气量平衡约束具体为：
Figure FDA00038415600800000316
其中，
Figure FDA00038415600800000317
和
Figure FDA00038415600800000318
为管道ij和ki在第y年第s季度h时段的潮流，
Figure FDA00038415600800000319
为节点i处CCHP耦合设备在第y年第s季度h时段的耗气流量；
所述管道容量约束具体为：
Figure FDA00038415600800000320
其中，
Figure FDA00038415600800000321
表示配气网管道ij的潮流上限值；
所述配气站容量约束具体为：
Figure FDA00038415600800000322
其中，
Figure FDA00038415600800000323
表示节点i配气站的输出；
Figure FDA00038415600800000324
表示节点i配气站输出上限。
5.根据权利要求1所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，所述CCHP耦合约束条件包括CCHP能量转换约束和CCHP输出约束；
所述CCHP能量转换约束具体为：
Figure FDA00038415600800000325
其中，cg2p为气-电能量转换系数，ΩECCHP和ΩGCCHP分别为配电网和配气网中安装CCHP节点集合，配电网节点i与配气网节点m通过一台CCHP耦合；
所述CCHP输出约束具体为：
对于已存在的CCHP耦合设备，有：
Figure FDA0003841560080000041
其中，
Figure FDA0003841560080000042
表示节点i处CCHP耦合设备出力上限；
对于待投建的CCHP耦合设备，有：
Figure FDA0003841560080000043
其中，
Figure FDA0003841560080000044
和Xy,i,θ分别为节点i处CCHP选型θ的出力上限及表示其第y年是否存在的0-1变量。
6.根据权利要求2所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，所述状态变量约束条件具体为：
对于
Figure FDA0003841560080000048
在规划年间安装状态描述为：
Figure FDA0003841560080000045
Xy-1,i,θ≤Xy,i,θ
一条通道只会选择一种类型进行建设，且在规划年限内不会改变；通道一旦投建状态发生改变，且在规划年限内不被拆除；
所述柔性规划模型的构建过程为：
(3.1)对于不确定变量，将Pi(t)的取值集合记为T(α)，并通过
Figure FDA0003841560080000046
寻找最恶劣场景；对于主动控制变量，将Pcut,i(t)、Pmov,i(t)的取值集合记为T(β)，并通过
Figure FDA0003841560080000047
寻找最恶劣场景；
(3.2)考虑目标函数中各项成本的上限Cmax和最优成本Copt，使成本的计算结果处于柔性区间[Cmax,Copt]内；引入柔性指数μ∈[0,1]，对各项成本做柔性化处理，将所述目标函数改写为柔性约束式：
C+μ(Cmax-Copt)-Cmax≤0
得到柔性规划模型为：
maxμ
s.t.
柔性约束
Figure FDA0003841560080000051
配网约束
Figure FDA0003841560080000052
其中，x为待求的网架规划方案；u为主动控制变量；y为带有预测误差的不确定性变量。
7.根据权利要求6所述电气耦合系统柔性规划方法，其特征在于，步骤4包括如下子步骤：
(4.1)选用已有的电气耦合系统网架，假设柔性指数μ为0，确定最恶劣场景，将柔性规划模型原始求解模型改写为：
Figure FDA0003841560080000053
(4.2)通过枚举法对max-min问题进行解耦；通过遍历所有可能的α，β组合，找出能满足所有约束且能使得h(u,y)最小的组合，构成最恶劣场景；简化求解模型为：
Figure FDA0003841560080000054
(4.3)对上述潮流方程进行线性化处理，简化后的模型采用YALMIP调用CPLEX求解，得到适应性最强的柔性规划方案。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112701687B (zh) * 2021-01-25 2023-03-24 四川大学 考虑价格型联合需求响应的气电配网系统鲁棒优化运行方法
CN112818552B (zh) * 2021-02-08 2023-09-22 贵州电网有限责任公司 一种经济性与可靠性协调的电-气系统设备选址定容方法
CN112986731B (zh) * 2021-02-08 2022-12-02 天津大学 计及地震不确定性的电气互联系统韧性评估与提升方法
CN113283786A (zh) * 2021-06-10 2021-08-20 国网浙江嘉善县供电有限公司 基于gru和需求响应的电/气/热/储配网协同规划方法
CN113642165B (zh) * 2021-07-29 2024-04-12 西安理工大学 考虑需求侧不确定性的电-气耦合配网的分布式优化方法
CN117175609B (zh) * 2023-11-01 2024-02-23 南方电网数字电网研究院有限公司 一种电力负荷柔性调控终端

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110503250A (zh) * 2019-08-08 2019-11-26 燕山大学 考虑电-热转移负荷转移量不确定性的综合能源规划方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013023178A1 (en) * 2011-08-11 2013-02-14 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Adaptive stochastic controller for dynamic treatment of cyber-physical systems
CN106022503A (zh) * 2016-03-17 2016-10-12 北京睿新科技有限公司 面向具有耦合型电冷热需求的微电网容量规划方法
CN106169108B (zh) * 2016-07-14 2020-04-03 河海大学 含电池储能系统的主动配电网短期有功优化方法
CN109830955B (zh) * 2018-12-31 2020-12-08 浙江大学华南工业技术研究院 考虑柔性约束与全周期成本的电-气配网柔性规划方法
CN110263387B (zh) * 2019-05-29 2023-04-07 国网福建省电力有限公司 基于配电网、天然气网的能源系统运行装置
CN110322051A (zh) * 2019-06-06 2019-10-11 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 考虑n-1安全约束的综合能源系统优化配置方法
CN110244566B (zh) * 2019-06-24 2020-09-15 燕山大学 计及柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法
CN110620402B (zh) * 2019-10-21 2021-03-02 山东大学 电-气混联系统分布式规划运行联合优化方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110503250A (zh) * 2019-08-08 2019-11-26 燕山大学 考虑电-热转移负荷转移量不确定性的综合能源规划方法

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