CN112070374B - 一种区域能源互联网供能可靠性评估方法 - Google Patents

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Abstract

一种区域能源互联网供能可靠性评估方法，该方法考虑了电‑气耦合与站间协同，包括：采集数据；建立考虑用户需求响应的供能可靠性评估指标；开始蒙特卡洛模拟循环，使得各能源站按照正常运行策略运行，得到正常运行时的各机组的功率曲线；蒙特卡洛模拟实现供能系统故障，各能源站按照故障时最优负荷削减策略运行；供能系统故障结束后，各能源站按照故障修复策略运行；计算区域能源互联网可靠性指标，得到可靠性评估结果。本发明将供能可靠性由分布式能源系统拓展到区域级能源互联网层面，实现了电‑气耦合的供能系统故障下的可靠性评估。

Description

一种区域能源互联网供能可靠性评估方法
技术领域
本发明属于能源网运行评估领域，更具体的说，是涉及一种考虑电-气耦合与站间协同的区域能源互联网供能可靠性评估方法。
背景技术
能源互联网涉及电、气、冷/热等多种不同的能源形式，多能源之间耦合特性的对其可靠性产生了一定的影响；一方面，能源之间可以相互支撑，以提高供能可靠性；另一方面，由于供能系统的多能耦合，某个供能系统出现问题都可能对系统整体的能源供给产生影响。
作为运行及规划过程中的关键技术，可靠性评估方法的研究一直得到广泛的关注。针对供能可靠性评估，目前国内外的研究主要针对配电网和分布式综合能源系统(DES)。针对配电网的供电可靠性研究已经较为成熟，解析法和模拟法是电力系统可靠性评估的常用方法，在系统状态评估时，多采用故障模式影响分析法(FMEA法)遍历元件故障对系统负荷的影响。针对综合供能可靠性的评估，国内外研究主要集中在电-气或冷-热-电这两类能源系统。
需求响应能够参与到能源站之间的相互协同中，从而促进系统稳定运行，缓解能源供应紧张的局面。目前针对需求响应对可靠性的研究已由仅通过电负荷的削减提升配电系统的可靠性，发展到在综合能源系统中考虑多种能源的需求响应，以提升综合供能可靠性。
在能源互联网的背景下，传统电力需求响应正逐步发展为适应于能源互联网的综合需求响应。因此，研究多能耦合关系下的区域能源互联网可靠性评估已成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是分析区域能源互联网内部各主体之间的能流关系与电-气耦合对供能可靠性的影响，建立以总刚性缺供能量最小为目标的区域能源互联网最优负荷削减模型，考虑用户舒适度区间及需求响应，从能量和时间层面建立刚性和柔性可靠性评估指标，从而提出一种考虑电-气耦合与站间协同的区域能源互联网供能可靠性评估方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种区域能源互联网供能可靠性评估方法，其特征在于，该方法考虑了电-气耦合与站间协同，具体包括以下步骤：
(1)采集数据；
(2)建立考虑用户需求响应的供能可靠性评估指标；
(3)开始蒙特卡洛模拟循环，使得各能源站按照正常运行策略运行，得到正常运行时的各机组的功率曲线；
(4)蒙特卡洛模拟实现供能系统故障，各能源站按照故障时最优负荷削减策略运行；
(5)供能系统故障结束后，各能源站按照故障修复策略运行；
(6)计算区域能源互联网可靠性指标，得到可靠性评估结果。
该方法将供能可靠性由分布式能源系统拓展到区域级能源互联网层面，实现了电-气耦合的供能系统故障下的可靠性评估；并考虑用户需求响应与建筑物虚拟储能，从时间和能量层面提出了刚性和柔性供能可靠性指标，量化了用户通过参与需求响应进而提高可靠性的能力；建立了考虑能源站之间相互协同的最优负荷削减模型，进而大大提升了区域能源互联网供能可靠性。
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
1)将供能可靠性由分布式能源系统拓展到区域级能源互联网层面，实现了电-气耦合的供能系统故障下的可靠性评估；
2)考虑用户需求响应与建筑物虚拟储能，从时间和能量层面提出了刚性和柔性供能可靠性指标，量化了用户通过参与需求响应进而提高可靠性的能力；
3)提出了区域能源互联网供能系统故障前、中、后三种运行策略，在故障中建立了考虑能源站之间相互协同的最优负荷削减模型，进而大大提升了区域能源互联网供能可靠性。
附图说明
图1是电-气耦合的区域能源互联网架构。
具体实施方式
本发明提出了一种区域能源互联网供能可靠性评估方法，该方法考虑了电-气耦合与站间协同，具体包括以下步骤：
(1)采集数据；
(2)建立考虑用户需求响应的供能可靠性评估指标；
(3)开始蒙特卡洛模拟循环，使得各能源站按照正常运行策略运行，得到正常运行时的各机组的功率曲线；
(4)蒙特卡洛模拟实现供能系统故障，各能源站按照故障时最优负荷削减策略运行；
(5)供能系统故障结束后，各能源站按照故障修复策略运行；
(6)计算区域能源互联网可靠性指标，得到可靠性评估结果。
步骤(1)中的数据包括区域能源互联网供能系统中各设备故障率、修复时间，各能源站机组出力曲线，各能源站电、冷、热负荷需求曲线，各能源站分布式电源典型出力曲线；采集数据的具体内容包括将区域能源互联网分为终端用户层、能源站层和供能系统层，并统计不同典型日各层级的负荷数据和机组出力数据；在终端用户层，统计的数据包括一年中不同典型日的电、气、冷、热负荷数据，用户能参与需求响应的电和气负荷数据，以及用户舒适度区间数据；在能源站层，统计各机组的机组参数，所述机组包括燃气三联供机组、电锅炉、燃气锅炉、电制冷机、P2G设备、储能装置；在供能系统层，统计供能系统中各设备故障率、修复时间。
建立考虑用户需求响应的供能可靠性评估指标，包括建立电气、热冷的需求响应模型与可靠性评估指标。
建立电气、热冷的需求响应模型具体包括：
电、气负荷需求响应模型如下：
电、气柔性负荷均包括可平移负荷和可削减负荷：
1)可平移负荷模型如下式：
Figure BDA0002649190030000031
式中，Pt’和Pt分别表示可转移负荷转移前后t时段的负荷量；μt’,t和δt’,t表示转入和转出的状态，取值为1表示有转入和转出；
Figure BDA0002649190030000032
为单次转移的能量；T表示评估周期，t表示转移前的时刻，t’表示转移后的时刻；
2)可削减负荷模型如下式：
Figure BDA0002649190030000033
式中，
Figure BDA0002649190030000034
表示削减负荷后的负荷量，Pt表示削减负荷前的负荷量；ΔPcut t表示单次削减负荷量，ζ表示削减的状态，取值为1表示t时刻发生削减；
总柔性负荷削减量为：
Figure BDA0002649190030000035
刚性电、气负荷削减量为考虑总柔性负荷削减后，仍需削减的负荷量；
冷、热负荷需求响应模型如下：
用户通过调用建筑物虚拟储能来参与需求响应；
当建筑室内温度保持恒定时，制冷/采暖设备t时刻的输出功率Qsta(t)采用如下公式计算：
Qsta(t)＝hf(Tin(t)-T1(t))+(λKcfc+0.278cwρwV0n(t))·(Tin(t)-Tout(t)) (4)
式中，Tin(t)为t时刻室内温度；Tout(t)为t时刻室外温度；T1(t)为t时刻围护结构的内表面温度；h为围护结构的对流换热系数；f为围护结构的内表面积；λ为室外风侵入附加率；Kc为外门传热系数；fc为外门面积；0.278为单位换算系数；cw为室外空气比热；ρw为室外空气密度；V0为建筑内空气体积；n(t)为t时段换气次数；
当建筑室内温度变化时，制冷/采暖设备t时刻的输出功率Qdyn(t)如下：
Figure BDA0002649190030000036
Figure BDA0002649190030000037
式中，c0为室内空气比热；ρ0为室内空气密度；以制冷场景为例，当Qdyn(t)小于或等于0时，制冷机组处于工作状态；当Qdyn(t)大于0时，室外环境温度较低，制冷机组处于停机状态；
建筑虚拟储能的等效蓄放能功率可由室温变化前后制冷/采暖设备的输出功率差值计算得到，如下所示：
Qvir(t)＝Qdyn(t)-Qsta(t) (7)
式中，Qvir(t)为t时刻建筑虚拟储能的等效蓄放能功率，正值表示储能，负值表示放能。
可靠性评估指标包括电、气、热、冷的柔性缺供能期望、刚性缺供能期望、柔性缺供能时长和刚性缺供能时长；
所述柔性缺供能期望表示在统计时间段内，某一类型能源由于供能系统故障所缺供的柔性总能量，单位为MW·h/a。柔性缺供能量期望越高，供能系统故障后，该类型的柔性负荷削减量越大。计算方法如下：
Figure BDA0002649190030000041
Figure BDA0002649190030000042
Figure BDA0002649190030000043
Figure BDA0002649190030000044
式中，elec、gas、heat和cold分别表示电、气、热、冷；N表示抽样总数，i,j表示第j次抽样所得到第i种场景，m表示第m个能源站，M表示能源站的个数，T表示蒙特卡洛模拟时长，LOEE表示缺供能期望，a表示柔性指标；
所述刚性缺供能期望表示在统计时间段内，某一类型能源由于供能系统故障所缺供的刚性能量，单位为MW·h/a。刚性缺供能量期望越高，代表该类型能源受供能系统故障的影响越大，供能可靠性越低。计算方法如下：
Figure BDA0002649190030000045
Figure BDA0002649190030000046
Figure BDA0002649190030000047
Figure BDA0002649190030000048
式中，b表示刚性指标；
所述柔性缺供能时长表示在统计时间段内，m个能源站中某一类型能源由于供能系统故障所造成柔性负荷供给不足的最大持续时间，单位为h/a。时间越长，代表外部电网故障下，该类型能源的柔性负荷削减时长越长。计算方法如下：
Figure BDA0002649190030000049
Figure BDA00026491900300000410
Figure BDA00026491900300000411
Figure BDA00026491900300000412
式中，SAIDI表示缺供能时长，
Figure BDA00026491900300000413
表示第j次抽样m个能源站中柔性电负荷缺供时长的最大值；
所述刚性缺供能时长表示在统计时间段内，m个能源站中某一类型能源由于供能系统故障所造成刚性负荷供给不足的最大持续时间，单位为h/a。时间越长，代表外部电网故障下，该类型能源受到的影响越大，供能可靠性越低。计算方法如下：
Figure BDA0002649190030000051
Figure BDA0002649190030000052
Figure BDA0002649190030000053
Figure BDA0002649190030000054
式中，
Figure BDA0002649190030000055
表示第j次抽样m个能源站中刚性电负荷缺供时长的最大值。
步骤(3)中正常运行策略包括电、气、热、冷的供应方式，其中，
在正常运行中，各能源站完全满足自身负荷需求。电负荷由热电联产机组供应，若供应不足则考虑调用储电装置或者从配电网购电；燃气负荷，在电价谷值时优先采用P2G设备满足，剩余的由天然气管网补足，在电价平时段和谷值时相反；热负荷由热电联产机组、燃气热泵或电锅炉、储热装置进行供应；冷负荷由吸收式制冷机以及电制冷机进行供应。
热电联产机组与吸收式制冷机组成冷-热-电三联供机组，其运行方式为以热负荷和冷负荷中较大的负荷量确定电能的生产量，当发电量高于所需电量时，多余电量储入储能装置或者倒送至上级电网，当发电量不足时，从电网购电或储电装置进行补充，补充顺序根据电价的峰谷平时段进行排序，在电价峰值时，优先考虑储电装置放能，再考虑从电网购电，此时储热装置放能；在电价平时段，不足的电能再从外部电网购入，储电、储热装置既不储能也不放能；在电价谷时段，由外部电网满足储电装置储电和原有电负荷的总电需求，此时储热装置储能。
步骤(4)中所述最优负荷削减策略包括能源站内部负荷削减策略和能源站站间协同策略；所述能源站内部负荷削减策略包括配电网故障和天然气管网故障时的负荷削减策略。首先判断能源站能否独立运行。两个供能系统判断方法类似，配电网故障判断方法如式(24-26)，天然气管网判断方法如式(27-30)。
配电网故障的判断方法具体为：
Ee-c,b(t)＝(Lc(t)-Cvir,out(t)-Cac(t)-Cv,out(t))/COPe-c (24)
Figure BDA0002649190030000056
Figure BDA0002649190030000057
所述天然气管网故障的判断方法具体为：
Figure BDA0002649190030000058
Figure BDA0002649190030000061
Figure BDA0002649190030000062
Figure BDA0002649190030000063
式中，Lc(t)、Lh(t)分别表示原有冷、热负荷量；Ee-c,b(t)、Ee-h,b(t)分别表示满足刚性冷、热负荷需要的电量；FCHP-h,b(t)和Fgb-h,b(t)分别表示通过CHP机组和燃气锅炉满足刚性等效热负荷所需要的天然气量；Ee-c,b(t)、Hh-c,b(t)表示满足刚性冷负荷所需要的等效电和热量；He-h(t)表示电锅炉的产热量；Cec(t)和Cac(t)分别表示电制冷机和吸收式制冷机的产冷量；Hvir,out(t)和Cvir,out(t)分别表示建筑物虚拟储能的放热、放冷量；HCHP(t)表示CHP机组的产热量；Hgb(t)表示燃气热泵的产热量；α表示故障发生时能够孤岛运行的能源站集合；β表示故障发生时不能独立运行的能源站集合；ECHP(t)表示热电联产机组的产电量；Ere(t)表示可再生能源装置的发电量，Ev,out(t)、Hv,out(t)、Cv,out(t)分别表示储电、储热、储冷装置的放能量；Eb(t)表示刚性电负荷量；ηac、ηCHP和ηgb分别表示吸收式制冷机、CHP机组和燃气锅炉的效率；COPe-c表示电制冷机的效率；COPe-h表示电锅炉的热电比。
能源站之间的站间协同策略通过构建区域能源互联网最优负荷削减模型来实现，该模型旨在通过调用能源站内的需求响应资源以削减自身负荷，并通过站内的多能耦合设备以实现能源站的站间相互协同与支撑，从而提高区域能源互联网整体的供能可靠性。
所述区域能源互联网最优负荷削减模型包括目标函数和约束条件；
区域综合能源互联网通过优化能源站之间转入、转出的电量/天然气量，从而达到等效刚性缺供电量/天然气量最小，所述目标函数具体为：
Figure BDA0002649190030000064
Figure BDA0002649190030000065
式中，toff表示供能系统故障时长，
Figure BDA0002649190030000066
和
Figure BDA0002649190030000067
表示第m个能源站在t时刻的等效刚性缺供电量和天然气量，其计算方式如下：
Figure BDA0002649190030000068
Figure BDA0002649190030000069
Figure BDA0002649190030000071
Figure BDA0002649190030000072
Figure BDA0002649190030000073
Figure BDA0002649190030000074
式中，X表示能通过站间协同满足刚性负荷的能源站集合，Y表示不能通过站间协同满足刚性负荷的能源站集合，β＝X∪Y；Ez,in(t)和Fz,in(t)分别表示从其他能源站转入的电量和天然气量；Eu-m(t)、Fu-m(t)和εu-m(t)表示能源站u和m之间的协同电量、天然气量和协同状态，Eu-m(t)和Fu-m(t)转出为正，转入为负，εu-m(t)为1表示能源站之间发生了能量的转入/出；ηu-m(t)表示能源站u和m之间的连通状态，连通为1，不连通为0；θu-m(t)为能源站u和m之间的协同能力，为1表示能源站u和m运行情况使得二者能够相互协同；U表示可以与能源站m进行站间协同的能源站个数；
所述约束条件包括能源站内部约束、供能系统约束和能源站之间相互协同的约束；
能源站的自身约束包括机组出力约束、机组爬坡速率约束、储能设备放能速率约束、储能设备放能深度约束等。
所述能源站内部约束具体为：
1)机组出力约束
Figure BDA0002649190030000075
式中，Pm,r(t)表示第m个能源站内的设备r在t时刻的出力；
Figure BDA0002649190030000076
和
Figure BDA0002649190030000077
分别表示其出力下限和上限；
2)机组爬坡速率约束
Figure BDA0002649190030000078
式中，
Figure BDA0002649190030000079
和
Figure BDA00026491900300000710
分别表示第m个能源站内设备r的常规爬坡速率最大上限和最小下限；
3)储能设备约束
储能设备需要满足储能状态约束与充放能功率约束
Figure BDA00026491900300000711
式中，v表示储能设备，
Figure BDA00026491900300000712
分别为储能装置v的最小和最大储存容量；
Figure BDA00026491900300000713
分别为储能装置的最小和最大充电功率；
Figure BDA00026491900300000714
分别为储能装置最小和最大放电功率；γv,c(t)、γv,d(t)分别为储能装置在时段t的启停状态，由0-1变量表示，γv,c(t)取1表示充电、γv,d(t)取1表示放电；
所述供能系统约束包括配电网的潮流约束和天然气管网的潮流约束；
所述配电网的潮流约束包括节点功率平衡约束，节点电压、支路功率约束；
所述天然气管网的潮流约束包括节点流入与流出的流量守恒约束，节点气压、压缩机变比与管道流量约束；
所述能源站之间相互协同的约束具体为：
1)协同能量约束
Figure BDA0002649190030000081
Figure BDA0002649190030000082
式中，
Figure BDA0002649190030000083
和
Figure BDA0002649190030000084
表示协同能量上限，由能源站m和u之间的供能线路决定；
2)能量平衡约束
能够实现孤岛运行的能源站应该在满足自身刚性负荷需求的情况下，多余的能量再支撑其他能源站的运行。此时储能装置和建筑物虚拟储能均处于放能状态。即当能源站u∈α时，应满足下式约束：
Figure BDA0002649190030000085
式中，ECHP(t)表示热电联产机组的产电量；Eb(t)、Hb(t)、Cb(t)和Fb(t)分别表示刚性纯电、热和冷负荷量，M表示所有与能源站m相互协同的能源站个数，Er(t)表示可再生能源发电量，Pv,out(t)表示储能装置的放电量；Pu-m(t)和Fu-m(t)表示能源站u和m之间的协同电量和天然气量；Ee-c,b(t)、Ee-h,b(t)分别表示满足刚性冷、热负荷需要的电量；Ce-c,b(t)表示通过电制冷机满足的刚性冷负荷量；Ce-c(t)和Cac(t)表示电制冷机和吸收式制冷机的产冷量；Cvir,out(t)和Hvir,out(t)表示建筑物虚拟储能的放冷量和放热量；FP2G(t)表示P2G设备的产气量；He-h(t)表示电锅炉的产热量；Hh-c,b(t)表示满足刚性冷负荷所需要的等效热量；HCHP(t)表示CHP机组的产热量；Hgb(t)表示燃气热泵的产热量。
步骤(5)中各能源站按照故障修复策略运行，具体包括：
1)电、气负荷的恢复策略
在故障修复时，为了防止下一次故障的发生，故障发生时的可平移电、气负荷应尽可能快地被满足。故障修复时的电、气负荷量如下：
Figure BDA0002649190030000086
Figure BDA0002649190030000087
式中，Le(t)和Lf(t)分别表示原有的纯电和纯气负荷量，tre表示修复时长；
2)冷、热负荷的恢复策略
故障结束后，冷热负荷将利用建筑物虚拟储能，使得温度恢复到正常设定值，则冷/热负荷量为原有冷/热负荷与建筑物虚拟储能所需要冷/热能之和。
故障修复时的冷、热负荷量如下：
L'h&c(t)＝Lh&c(t)+H&Cvir,in(t) (45)
式中，Lh&c(t)表示原有的冷、热负荷量，H&Cvir,in(t)表示建筑物虚拟储能所需的冷、热量。
步骤(6)具体包括：计算区域能源互联网可靠性指标包括利用蒙特卡洛模拟结合故障影响分类方法，其中在蒙特卡洛模拟中里采用马尔科夫两状态模型来描述供能系统中各元件状态，供能系统中各元件正常运行时间和故障持续时间采用指数分布，各元件从正常状态运行到故障状态的持续时间为：
Figure BDA0002649190030000091
式中，λk为第k类元件的故障率；K为元件总数；ωk为[0,1]区间均匀分布的随机数；
各元件的故障持续时间为：
Figure BDA0002649190030000092
式中，μk为第k类元件的修复率。
某典型的电-气耦合的区域能源互联网的架构如附图1所示，由IEEE RBTS BUS6和11节点(G1～G11)燃气系统组成。其中电力子系统E1和上级输电网相连，燃气子系统中G1和上级气源相连。LP1和G2、LP3和G9、LP7和G11、LP8和G5分别通过能源站1～4相连，能源站5不从上级燃气网中输入燃气，仅和LP23相连。配电网和天然气管网各元件故障率和故障修复时长如表1所示。区域能源互联网中各能源站的配置如表2所示，表3给出了能源站1中各设备的主要参数。
表1区域能源互联网主要元件故障参数
Figure BDA0002649190030000093
表2各能源站中设备配置
Figure BDA0002649190030000094
表3能源站中主要设备及其参数
Figure BDA0002649190030000095
Figure BDA0002649190030000101
表4供能系统故障下考虑站间协同前后的可靠性指标
Figure BDA0002649190030000102
表4对比了考虑站间协同前后的区域能源互联网整体可靠性指标，其中电、气这两种直接参与站间协同的柔性负荷缺供量升高，而冷、热两种间接参与站间协同的柔性负荷缺供量变化不大。电能的刚性缺供能量指标约下降21％，热/冷能的刚性缺供能量指标约下降24％、23％，天然气的刚性缺供能量指标下降约27％。在缺供能时长方面，能源站的站间协同使得区域能源互联网缺供能更为集中，在某次故障下，只有调用能源互联网中全部可以调用的备用资源仍无法满足负荷需求时，才计入缺供能时长，因此刚性缺供能量和柔性缺供能量都大幅度降低。
本发明提出的方法将供能可靠性由分布式能源系统拓展到区域级能源互联网层面，实现了电-气耦合的供能系统故障下的可靠性评估；考虑用户需求响应与建筑物虚拟储能，从时间和能量层面提出了刚性和柔性供能可靠性指标，量化了用户通过参与需求响应进而提高可靠性的能力；提出了区域能源互联网供能系统故障前、中、后三种运行策略，在故障中建立了考虑能源站之间相互协同的最优负荷削减模型，进而大大提升了区域能源互联网供能可靠性。

Claims (2)

1.一种区域能源互联网供能可靠性评估方法，其特征在于，该方法考虑了电-气耦合与站间协同，具体包括以下步骤：
(1)采集数据；
(2)建立考虑用户需求响应的供能可靠性评估指标；包括建立电气、热冷的需求响应模型与可靠性评估指标；其中，
所述建立电气、热冷的需求响应模型具体包括：电、气负荷需求响应模型如下：
电、气柔性负荷均包括可平移负荷和可削减负荷：
1)可平移负荷模型如下式：
Figure FDA0003819539800000011
式中，Pt’和Pt分别表示可转移负荷转移前后t时段的负荷量；μt’,t和δt’,t表示转入和转出的状态，取值为1表示有转入和转出；ΔPt tr为单次转移的能量；T表示评估周期，t表示转移前的时刻，t’表示转移后的时刻；
2)可削减负荷模型如下式：
Figure FDA0003819539800000012
式中，
Figure FDA0003819539800000013
表示削减负荷后的负荷量，Pt表示削减负荷前的负荷量；ΔPcut t表示单次削减负荷量，σ表示削减的状态，取值为1表示t时刻发生削减；
总柔性负荷削减量为：
Figure FDA0003819539800000014
刚性电、气负荷削减量为考虑总柔性负荷削减后，仍需削减的负荷量；
冷、热负荷需求响应模型如下：
用户通过调用建筑物虚拟储能来参与需求响应；
当建筑室内温度保持恒定时，制冷/采暖设备t时刻的输出功率Qsta(t)采用如下公式计算：
Qsta(t)＝hf(Tin(t)-T1(t))+(λKcfc+0.278cwρwV0n(t))·(Tin(t)-Tout(t)) (4)
式中，Tin(t)为t时刻室内温度；Tout(t)为t时刻室外温度；T1(t)为t时刻围护结构的内表面温度；h为围护结构的对流换热系数；f为围护结构的内表面积；λ为室外风侵入附加率；Kc为外门传热系数；fc为外门面积；0.278为单位换算系数；cw为室外空气比热；ρw为室外空气密度；V0为建筑内空气体积；n(t)为t时段换气次数；
当建筑室内温度变化时，制冷/采暖设备t时刻的输出功率Qdyn(t)如下：
Figure FDA0003819539800000015
Figure FDA0003819539800000021
式中，c0为室内空气比热；ρ0为室内空气密度；以制冷场景为例，当Qdyn(t)小于或等于0时，制冷机组处于工作状态；当Qdyn(t)大于0时，室外环境温度较低，制冷机组处于停机状态；
建筑虚拟储能的等效蓄放能功率可由室温变化前后制冷/采暖设备的输出功率差值计算得到，如下所示：
Qvir(t)＝Qdyn(t)-Qsta(t) (7)
式中，Qvir(t)为t时刻建筑虚拟储能的等效蓄放能功率，正值表示储能，负值表示放能；
所述可靠性评估指标包括电、气、热、冷的柔性缺供能期望、刚性缺供能期望、柔性缺供能时长和刚性缺供能时长；
所述柔性缺供能期望的计算方法如下：
Figure FDA0003819539800000022
Figure FDA0003819539800000023
Figure FDA0003819539800000024
Figure FDA0003819539800000025
式中，elec、gas、heat和cold分别表示电、气、热、冷；N表示抽样总数，i,j表示第j次抽样所得到第i种场景，m表示第m个能源站，M表示能源站的个数，T表示蒙特卡洛模拟时长，LOEE表示缺供能期望，a表示柔性指标；
所述刚性缺供能期望的计算方法如下：
Figure FDA0003819539800000026
Figure FDA0003819539800000027
Figure FDA0003819539800000028
Figure FDA0003819539800000029
式中，b表示刚性指标；
所述柔性缺供能时长的计算方法如下：
Figure FDA00038195398000000210
Figure FDA0003819539800000031
Figure FDA0003819539800000032
Figure FDA0003819539800000033
式中，SAIDI表示缺供能时长，
Figure FDA0003819539800000034
表示第j次抽样m个能源站中柔性电负荷缺供时长的最大值；
所述刚性缺供能时长的计算方法如下：
Figure FDA0003819539800000035
Figure FDA0003819539800000036
Figure FDA0003819539800000037
Figure FDA0003819539800000038
式中，
Figure FDA0003819539800000039
表示第j次抽样m个能源站中刚性电负荷缺供时长的最大值；
(3)开始蒙特卡洛模拟循环，使得各能源站按照正常运行策略运行，得到正常运行时的各机组的功率曲线；
(4)蒙特卡洛模拟实现供能系统故障，各能源站按照故障时最优负荷削减策略运行；
所述最优负荷削减策略包括能源站内部负荷削减策略和能源站站间协同策略；所述能源站内部负荷削减策略包括配电网故障和天然气管网故障时的负荷削减策略；
配电网故障的判断方法具体为：
Ee-c,b(t)＝(Lc(t)-Cvir,out(t)-Cac(t)-Cv,out(t))/COPe-c (24)
Figure FDA00038195398000000310
Figure FDA00038195398000000311
所述天然气管网故障的判断方法具体为：
Figure FDA00038195398000000312
Figure FDA00038195398000000313
Figure FDA00038195398000000314
Figure FDA00038195398000000315
式中，Lc(t)、Lh(t)分别表示原有冷、热负荷量；Ee-c,b(t)、Ee-h,b(t)分别表示满足刚性冷、热负荷需要的电量；FCHP-h,b(t)和Fgb-h,b(t)分别表示通过CHP机组和燃气锅炉满足刚性等效热负荷所需要的天然气量；Ee-c,b(t)、Hh-c,b(t)表示满足刚性冷负荷所需要的等效电和热量；He-h(t)表示电锅炉的产热量；Cec(t)和Cac(t)分别表示电制冷机和吸收式制冷机的产冷量；Hvir,out(t)和Cvir,out(t)分别表示建筑物虚拟储能的放热、放冷量；HCHP(t)表示CHP机组的产热量；Hgb(t)表示燃气热泵的产热量；α表示故障发生时能够孤岛运行的能源站集合；β表示故障发生时不能独立运行的能源站集合；ECHP(t)表示热电联产机组的产电量；Ere(t)表示可再生能源装置的发电量，Ev,out(t)、Hv,out(t)、Cv,out(t)分别表示储电、储热、储冷装置的放能量；Eb(t)表示刚性电负荷量；ηac、ηCHP和ηgb分别表示吸收式制冷机、CHP机组和燃气锅炉的效率；COPe-c表示电制冷机的效率；COPe-h表示电锅炉的热电比；
所述能源站站间协同策略通过构建区域能源互联网最优负荷削减模型来实现；所述区域能源互联网最优负荷削减模型包括目标函数和约束条件；
所述目标函数具体为：
Figure FDA0003819539800000041
Figure FDA0003819539800000042
式中，toff表示供能系统故障时长，
Figure FDA0003819539800000043
和
Figure FDA0003819539800000044
表示第m个能源站在t时刻的等效刚性缺供电量和天然气量，其计算方式如下：
Figure FDA0003819539800000045
Figure FDA0003819539800000046
Figure FDA0003819539800000047
Figure FDA0003819539800000048
Figure FDA0003819539800000049
Figure FDA00038195398000000410
式中，X表示能通过站间协同满足刚性负荷的能源站集合，Y表示不能通过站间协同满足刚性负荷的能源站集合，β＝X∪Y；Ez,in(t)和Fz,in(t)分别表示从其他能源站转入的电量和天然气量；Eu-m(t)、Fu-m(t)和εu-m(t)表示能源站u和m之间的协同电量、天然气量和协同状态，Eu-m(t)和Fu-m(t)转出为正，转入为负，εu-m(t)为1表示能源站之间发生了能量的转入/出；τu-m(t)表示能源站u和m之间的连通状态，连通为1，不连通为0；
Figure FDA0003819539800000051
为能源站u和m之间的协同能力，为1表示能源站u和m运行情况使得二者能够相互协同；U表示可以与能源站m进行站间协同的能源站个数；Ff-h,b表示通过所有设备满足刚性等效热负荷所需要的天然气量；
所述约束条件包括能源站内部约束、供能系统约束和能源站之间相互协同的约束；所述能源站内部约束具体为：
1)机组出力约束
Figure FDA0003819539800000052
式中，Pm,r(t)表示第m个能源站内的设备r在t时刻的出力；
Figure FDA0003819539800000053
和
Figure FDA0003819539800000054
分别表示其出力下限和上限；
2)机组爬坡速率约束
Figure FDA0003819539800000055
式中，
Figure FDA0003819539800000056
和
Figure FDA0003819539800000057
分别表示第m个能源站内设备r的常规爬坡速率最大上限和最小下限；
3)储能设备约束
储能设备需要满足储能状态约束与充放能功率约束
Figure FDA0003819539800000058
式中，v表示储能设备，
Figure FDA0003819539800000059
分别为储能装置v的最小和最大储存容量；
Figure FDA00038195398000000510
分别为储能装置的最小和最大充电功率；
Figure FDA00038195398000000511
分别为储能装置最小和最大放电功率；γv,c(t)、γv,d(t)分别为储能装置在时段t的启停状态，由0-1变量表示，γv,c(t)取1表示充电、γv,d(t)取1表示放电；
所述供能系统约束包括配电网的潮流约束和天然气管网的潮流约束；
所述配电网的潮流约束包括节点功率平衡约束，节点电压、支路功率约束；
所述天然气管网的潮流约束包括节点流入与流出的流量守恒约束，节点气压、压缩机变比与管道流量约束；
所述能源站之间相互协同的约束具体为：
1)协同能量约束
Figure FDA00038195398000000512
Figure FDA0003819539800000061
式中，
Figure FDA0003819539800000062
和
Figure FDA0003819539800000063
表示协同能量上限，由能源站m和u之间的供能线路决定；
2)能量平衡约束
Figure FDA0003819539800000064
式中，ECHP(t)表示热电联产机组的产电量；Eb(t)、Hb(t)、Cb(t)和Fb(t)分别表示刚性纯电、热和冷负荷量，M表示所有与能源站m相互协同的能源站个数，Er(t)表示可再生能源发电量，Pv,out(t)表示储能装置的放电量；Pu-m(t)和Fu-m(t)表示能源站u和m之间的协同电量和天然气量；Ee-c,b(t)、Ee-h,b(t)分别表示满足刚性冷、热负荷需要的电量；Ce-c(t)和Cac(t)表示电制冷机和吸收式制冷机的产冷量；Cvir,out(t)和Hvir,out(t)表示建筑物虚拟储能的放冷量和放热量；FP2G(t)表示P2G设备的产气量；He-h(t)表示电锅炉的产热量；Hh-c,b(t)表示满足刚性冷负荷所需要的等效热量；HCHP(t)表示CHP机组的产热量；Hgb(t)表示燃气热泵的产热量；
(5)供能系统故障结束后，各能源站按照故障修复策略运行；
各能源站按照故障修复策略运行，具体包括：
1)电、气负荷的恢复策略
故障修复时的电、气负荷量如下：
Figure FDA0003819539800000065
Figure FDA0003819539800000066
式中，Le(t)和Lf(t)分别表示原有的纯电和纯气负荷量，tre表示修复时长；
2)冷、热负荷的恢复策略
故障修复时的冷、热负荷量如下：
L'h&c(t)＝Lh&c(t)+H&Cvir,in(t) (45)
式中，Lh&c(t)表示原有的冷、热负荷量，H&Cvir,in(t)表示建筑物虚拟储能所需的冷、热量；
(6)计算区域能源互联网可靠性指标，得到可靠性评估结果；具体包括：计算区域能源互联网可靠性指标包括利用蒙特卡洛模拟结合故障影响分类方法，其中在蒙特卡洛模拟中里采用马尔科夫两状态模型来描述供能系统中各元件状态，供能系统中各元件正常运行时间和故障持续时间采用指数分布，各元件从正常状态运行到故障状态的持续时间为：
Figure FDA0003819539800000067
式中，λk为第k类元件的故障率；K为元件总数；ωk为[0,1]区间均匀分布的随机数；
各元件的故障持续时间为：
Figure FDA0003819539800000071
式中，μk为第k类元件的修复率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)中的数据包括区域能源互联网供能系统中各设备故障率、修复时间，各能源站机组出力曲线，各能源站电、气、冷、热负荷需求曲线，各能源站分布式电源典型出力曲线；
采集数据的具体内容包括将区域能源互联网分为终端用户层、能源站层和供能系统层，并统计不同典型日各层级的负荷数据和机组出力数据；在终端用户层，统计的数据包括一年中不同典型日的电、气、冷、热负荷数据，用户能参与需求响应的电和气负荷数据，以及用户舒适度区间数据；在能源站层，统计各机组的机组参数，所述机组包括燃气三联供机组、电锅炉、燃气锅炉、电制冷机、P2G设备、储能装置；在供能系统层，统计供能系统中各设备故障率、修复时间。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112819327B (zh) * 2021-01-30 2022-08-23 上海电力大学 故障期间互补优化运行的综合能源系统可靠性评估方法
CN112989576A (zh) * 2021-02-19 2021-06-18 四川大学 基于实时需求响应评估能源信息耦合系统可靠性的方法
CN115081955B (zh) * 2022-08-12 2022-11-15 东方电子股份有限公司 一种用于综合供能系统的分层分布式故障处理系统
CN115345386A (zh) * 2022-10-18 2022-11-15 广东电网有限责任公司 一种能源系统的安全性评估方法、装置及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830485A (zh) * 2018-06-19 2018-11-16 广州供电局有限公司 一种电-热综合能源系统可靠性评价方法
CN110097292A (zh) * 2019-05-14 2019-08-06 华北电力大学 一种基于蒙特卡洛的需求侧互联效果可靠性评估方法
CN110378058A (zh) * 2019-07-26 2019-10-25 中民新能投资集团有限公司 一种综合考虑可靠性与经济性的电热耦合微网最优响应模型的建立方法
CN111008793A (zh) * 2019-12-24 2020-04-14 天津相和电气科技有限公司 面向用户体验的电-气-热综合用能可靠性评估方法
CN111313429A (zh) * 2020-02-25 2020-06-19 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种用于综合能源系统的可靠性评估方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830485A (zh) * 2018-06-19 2018-11-16 广州供电局有限公司 一种电-热综合能源系统可靠性评价方法
CN110097292A (zh) * 2019-05-14 2019-08-06 华北电力大学 一种基于蒙特卡洛的需求侧互联效果可靠性评估方法
CN110378058A (zh) * 2019-07-26 2019-10-25 中民新能投资集团有限公司 一种综合考虑可靠性与经济性的电热耦合微网最优响应模型的建立方法
CN111008793A (zh) * 2019-12-24 2020-04-14 天津相和电气科技有限公司 面向用户体验的电-气-热综合用能可靠性评估方法
CN111313429A (zh) * 2020-02-25 2020-06-19 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种用于综合能源系统的可靠性评估方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"基于蒙特卡洛模拟的分布式风光蓄发电系统可靠性评估";葛少云等;《电网技术》;20120405;期刊第39-44页 *

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