CN112086982A - 一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法 - Google Patents

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徐杨杨
陆胜男
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Abstract

本发明提供了一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，包括如下步骤S10通过对电池储能系统的物理特性与技术参数进行分析建立电池储能系统调度特性模型；S20建立包含电热多元储能的电热联合系统优化调度模型；以及S30采用非线性规划求解器对S20的电热联合系统的优化调度目标进行求解，给出混合储电‑储热装置的电热联合系统优化调度策略。本发明的一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，采用非线性规划求解器对所述电热联合系统优化调度模型进行求解，确定火电机组、热电联产机组、风电场、电池储能系统、蓄热罐以及电锅炉在各调度时段内的最优运行状态，进而给出电热联合系统的调度方案，为工程技术人员调度方法的设计提供参考。

Description

一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法
技术领域
本发明涉及电热联合调度技术领域，具体涉及一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法。
背景技术
近几年，我国风电资源开发力度持续加大，截至2019年9月底，我国风电装机容量达到1.98亿千瓦，总发电量2914亿千瓦时，同比增长8.9％，是电力系统第三大主力电源。与常规能源机组不同，风电出力本身具备随机波动特点和不确定性，因此，大规模风电并网势必增加电网运行难度，降低运行效率，甚至在风电高发时候被迫“弃风”限电。2019年1-9月，全国“弃风”电量高达128亿千瓦时，其中，内蒙古、甘肃、新疆这三个省区“弃风”电量在10亿千瓦时以上，因而我国“弃风”限电形势严峻。
当前，“弃风”限电形势严峻的区域主要集中在冬季供暖期的东北、西北以及华北地区，该地区电力系统中，热电联产机组的出力普遍较高。到了冬季供暖期，热电联产机组受“以热定电”模式的限制，其调峰能力难以得到充分发挥，是导致大规模“弃风”限电的重要原因。因此，有必要开展电热联合调度，充分发掘整个联合系统的风电接纳能力，减少“弃风”。此外，为充分接纳风电，有必要在电热联合系统中配置电、热存储装置，利用电热多元储能装置的灵活储能能力，进一步提升风电接纳能力。
文献一《基于多场景随机规划的电热联合系统日前经济调度》(电气工程学报，2020年，第15卷，第2期，第85页至91页)介绍了一种考虑风电不确定性下的电热联合系统优化调度方法，该调度方法可有效应对风电的预测误差对电力系统的备用需求以及安全性所产生的影响，地减少弃风，同时也减少了系统运行成本。但是，从算例分析可发现，即使最大程度地降低火电和热电联产机组的电出力，仍存在较大的弃风。文献二《含储热的电力系统电热综合调度模型》(电力自动化设备，2014年，第34卷，第5期，第79页至85页)建立了包含储热的电热联合系统调度模型。与传统模型相比，该文献建立的模型增加了系统热平衡约束、热电机组的热电耦合约束、储热装置运行约束等，且将优化目标电力系统煤耗成本最低拓展为电力系统和热力系统总煤耗最低。文献三《考虑储能及碳交易成本的电热联合系统优化调度策略》(电网与清洁能源，2020年，第36卷，第7期，第109页至118页)提出了综合考虑火电机组/热电机组运行成本，风电场运维成本及弃风惩罚费用，电池储能装置运行成本与碳交易成本的电热联合系统优化调度模型，并采用Yalmip/Gurobi实现了模型求解。
现有文献提出的电热联合系统优化调度模型中，并未同时考虑储电与储热设备对调度策略的影响，具有一定的局限性。实际上，为有限接纳风电，通常在电热联合系统中同时配备储电与储热设备，现有技术方法不能实现对此类电热联合系统的有效调度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，采用非线性规划求解器对所述电热联合系统优化调度模型进行求解，确定火电机组、热电联产机组、风电场、电池储能系统、蓄热罐以及电锅炉在各调度时段内的最优运行状态，进而给出电热联合系统的调度方案，为工程技术人员调度方法的设计提供参考。
为了实现以上目的，本发明采取的一种技术方案是：
一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，包括如下步骤：S10通过对电池储能系统的物理特性与技术参数进行分析建立考虑损耗成本的电池储能系统调度特性模型；S20建立包含电热多元储能的电热联合系统优化调度模型，包括：设定所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标以及电热联合系统优化调度模型的约束；S30采用非线性规划求解器对S20的电热联合系统的优化调度目标进行求解，给出混合储电-储热装置的电热联合系统优化调度策略。进一步地，所述步骤S10电池储能系统在调度周期内的运行成本FB通过公式(1)计算：
Figure BDA0002668819150000031
其中，调度周期由T个调度时段组成；t为调度时段索引；
Figure BDA0002668819150000032
为表示电池储能系统在调度时段t充放电状态切换情况的二进制变量，
Figure BDA0002668819150000033
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由放电状态切换为充电状态，
Figure BDA0002668819150000034
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由充电状态切换为放电状态；电池储能系统调度特性模型满足电池的工作特性约束，所述工作特性约束包括：充放电逻辑状态约束，荷电状态约束以及充放电速率约束。
进一步地，所述电池储能系统充放电逻辑状态约束，如公式(2)～(3)所示，
Figure BDA0002668819150000035
Figure BDA0002668819150000036
其中，Ot为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态；Ot-1为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t-1的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态；
所述荷电状态约束，如公式(4)～(5)所示，
Emin≤Esoc,t≤Emax (4)
Figure BDA0002668819150000041
其中，Esoc,t表示电池储能系统在调度时段t的荷电状态；Emin和Emax分别表示电池储能系统的最小、最大荷电状态允许值；
Figure BDA0002668819150000042
为电池储能系统在调度时段t的充电功率；
Figure BDA0002668819150000043
为电池储能系统在调度时段t的放电功率；ηch为电池储能系统的充电效率；ηdis为电池储能系统的放电效率；CBESS为电池储能系统的容量；
所述充放电速率约束，如公式(6)～(7)所示，
Figure BDA0002668819150000044
Figure BDA0002668819150000045
其中，
Figure BDA0002668819150000046
和
Figure BDA0002668819150000047
为电池储能系统的最大充、放电速率。
进一步地，所述步骤S20所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标通过公式(8)实现，
Figure BDA0002668819150000048
其中，F为电热联合系统的日运行成本，min F为调度周期内的电热联合系统最小运行成本；
Figure BDA0002668819150000049
为电池储能系统的总运行成本；Fchp为热电联产机组调度周期内的运行成本；Fgen为火电机组调度周期内的运行成本；
电池储能系统的总运行成本
Figure BDA00026688191500000410
由公式(9)计算获得
Figure BDA00026688191500000411
其中，m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统数目；电池储能系统的调度特性模型计算电池储能系统m在调度周期内的运行成本FB,m；
火电机组调度周期内的运行成本Fgen由燃料成本与启停成本两部分组成，通过公式(10)计算获得：
Figure BDA0002668819150000051
其中，i为火电机组索引；Ngen为火电机组总台数；xi,t为火电机组i在调度时段t工作状态的二进制变量，“1”表示开机状态，“0”表示关机状态；
Figure BDA0002668819150000052
为火电机组i的开机成本；
Figure BDA0002668819150000053
为火电机组i在调度时段t的燃料成本，由式(11)所示的二次函数计算获得，
Figure BDA0002668819150000054
其中，参数ai、bi、ci为火电机组i的燃料成本系数；
Figure BDA0002668819150000055
为火电机组i在调度时段t的发电功率；
热电联产机组调度周期内的运行成本Fchp通过公式(12)～(13)计算获得，
Figure BDA0002668819150000056
Figure BDA0002668819150000057
其中，j为热电联产机组的索引；Nchp为热电联产机组总数；
Figure BDA0002668819150000058
为热电联产机组j在调度时段t的燃料成本；Aj、Bj、Cj、Dj、Ej、Fj为热电机组j的运行成本系数；
Figure BDA0002668819150000059
为热电联产机组j在调度时段t的发电功率；
Figure BDA00026688191500000510
为热电联产机组j在调度时段t的供热功率。
进一步地，电热联合系统优化调度模型的约束包括：电力平衡约束、热力平衡约束、火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小启停时间与启停逻辑约束、热电联产机组出力约束、热电联产机组爬坡约束、储热罐容量约束、储热罐蓄放热速率约束、储热罐调度周期内储热量不变约束、电锅炉额定功率约束与风电场出力约束，通过公式(14)～(30)计算获得，
电力平衡约束：
Figure BDA0002668819150000061
其中，
Figure BDA0002668819150000062
为风电场k在调度时段t的上网风功率；k为风电场索引；Nwp为风电机组总数目；
Figure BDA0002668819150000063
为电锅炉l在调度时段t消耗的电功率；l为电锅炉索引；Neb为电锅炉总数目；m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统总数目；
Figure BDA0002668819150000064
为电池储能系统m在调度时段t从电热联合系统吸收的电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于充电状态，则
Figure BDA0002668819150000065
等于电池储能系统m在调度时段t的充电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于放电状态，则
Figure BDA0002668819150000066
等于电池储能系统m在调度时段t的放电功率的相反数；
Figure BDA0002668819150000067
为调度时段t的电力负荷需求；
热力平衡约束：
Figure BDA0002668819150000068
其中，
Figure BDA0002668819150000069
为电锅炉l在调度时段t输出的热功率；n为储热罐索引；Ntss为储热罐总数；
Figure BDA00026688191500000610
为储热罐n在调度时段t与热网之间的热交换功率，取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
Figure BDA00026688191500000611
为调度时段t的热负荷需求；
火电机组出力约束：
Figure BDA00026688191500000612
其中，
Figure BDA00026688191500000613
为火电机组i的最小、最大机组出力；
火电机组爬坡约束：
Figure BDA00026688191500000614
其中，
Figure BDA00026688191500000615
为火电机组i的最大上、下爬坡速率；
火电机组最小启停时间与启停逻辑约束：
Figure BDA0002668819150000071
Figure BDA0002668819150000072
xi,t-xi,t-1-yi,t+zi,t＝0 (20)
yi,t+zi,t≤1 (21)
其中，yi,t、zi,t表示火电机组i在调度时段t是否进行开、停机操作的二进制变量，yi,t取“1”表示对火电机组i进行开机操作；zi,t取“1”表示对火电机组i进行关机操作；ki,1、ki,2表示火电机组i的最小开机、停机时段数；s为判断火电机组i是否满足最小启停时间约束时引入的辅助索引；
热电联产机组出力约束：
Figure BDA0002668819150000073
Figure BDA0002668819150000074
其中，
Figure BDA0002668819150000075
为热电联产机组j的最大热出力；
Figure BDA0002668819150000076
分别为热电联产机组j在凝气工况下的最小、最大发电功率；cj,vm为热电联产机组j的cvm值，表示热电联产机组j在最大抽汽运行时的电功率和热功率的弹性系数；cj,v1、cj,v2分别表示最大、最小电出力下，热电联产机组j电出力与热出力的关系系数；Kj为常数，为用于判断热电联产机组j两种工况分界处而引入的辅助参数；
热电联产机组爬坡约束：
Figure BDA0002668819150000077
其中，
Figure BDA0002668819150000078
为热电联产机组j的最大上、下爬坡速率；
储热罐容量约束：
Figure BDA0002668819150000081
其中，
Figure BDA0002668819150000082
为储热罐n在调度时段t的蓄热量；
Figure BDA0002668819150000083
Figure BDA0002668819150000084
分别为储热罐n蓄热量的最大值和最小值；
储热罐蓄放热速率约束：
Figure BDA0002668819150000085
其中，
Figure BDA0002668819150000086
为储热罐n的最大放热功率；
Figure BDA0002668819150000087
为储热罐n的最大蓄热功率；储热罐n在调度时段t的与热网之间的热交换功率
Figure BDA0002668819150000088
可由下式进行计算：
Figure BDA0002668819150000089
其中，
Figure BDA00026688191500000810
取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
储热罐调度周期内储热量不变约束：
Figure BDA00026688191500000811
电锅炉额定功率约束：
Figure BDA00026688191500000812
其中，
Figure BDA00026688191500000813
为电锅炉l的电热转换效率；
Figure BDA00026688191500000814
为电锅炉l的额定电功率；
风电场出力约束：
Figure BDA00026688191500000815
其中，
Figure BDA00026688191500000816
为风电场k在调度时段t内的风功率预测值。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
(1)本发明的一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，建立了包含电热多元储能的电热联合系统优化调度模型，设定了电热联合系统日运行成本最小的优化目标以及电热联合系统优化调度模型的约束，采用非线性规划求解器对所述电热联合系统优化调度模型进行求解，确定火电机组、热电联产机组、风电场、电池储能系统、蓄热罐以及电锅炉在各调度时段内的最优运行状态，进而给出电热联合系统的调度方案，为工程技术人员调度方法的设计提供参考。
(2)本发明的一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，突破传统电热联合系统中“以热定电”的调度模式，通过热电联产机组、电池储能系统、储热罐与电锅炉之间的协同调度，在尽可能消纳新能源的基础上，最小化电热联合系统的运行成本。
(3)本发明的一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，构建新的储能电池模型，全面考虑了电池的技术特性与损耗成本，与现有电池储能系统调度特性相比相比，更利于分析其经济性。
附图说明
下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其有益效果显而易见。
图1所示为本发明一实施例的一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法流程图。
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，本领域技术人员在没有作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。
本实施例提供了一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，如图1所示，包括如下步骤：S10通过对电池储能系统的物理特性与技术参数进行分析建立考虑损耗成本的电池储能系统调度特性模型。S20建立包含电热多元储能的电热联合系统优化调度模型，包括：设定所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标以及电热联合系统优化调度模型的约束。以及S30采用非线性规划求解器对S20的电热联合系统的优化调度目标进行求解，给出混合储电-储热装置的电热联合系统优化调度策略。
所述步骤S10电池储能系统在调度周期内的运行成本FB通过公式(1)计算包括如下步骤：
Figure BDA0002668819150000101
其中，调度周期由T个调度时段组成；t为调度时段索引；
Figure BDA0002668819150000102
为表示电池储能系统在调度时段t充放电状态切换情况的二进制变量，
Figure BDA0002668819150000103
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由放电状态切换为充电状态，
Figure BDA0002668819150000104
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由充电状态切换为放电状态。
电池储能系统调度特性模型满足电池的工作特性约束，所述工作特性约束包括：充放电逻辑状态约束，荷电状态约束以及充放电速率约束。
所述电池储能系统充放电逻辑状态约束，如公式(2)～(3)所示，
Figure BDA0002668819150000105
Figure BDA0002668819150000106
其中，Ot为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态；Ot-1为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t-1的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态；
所述荷电状态约束，如公式(4)～(5)所示，
Emin≤Esoc,t≤Emax (4)
Figure BDA0002668819150000111
其中，Esoc,t表示电池储能系统在调度时段t的荷电状态；Emin和Emax分别表示电池储能系统的最小、最大荷电状态允许值；
Figure BDA0002668819150000112
为电池储能系统在调度时段t的充电功率；
Figure BDA0002668819150000113
为电池储能系统在调度时段t的放电功率；ηch为电池储能系统的充电效率；ηdis为电池储能系统的放电效率；CBESS为电池储能系统的容量；
所述充放电速率约束，如公式(6)～(7)所示，
Figure BDA0002668819150000114
Figure BDA0002668819150000115
其中，
Figure BDA0002668819150000116
和
Figure BDA0002668819150000117
为电池储能系统的最大充、放电速率。
所述步骤S20所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标通过公式(8)实现，
Figure BDA0002668819150000118
其中，F为电热联合系统的日运行成本，min F为调度周期内的电热联合系统最小运行成本，电热联合系统优化调度模型的调度目标为调度周期内的电热联合系统运行成本最小；
Figure BDA0002668819150000119
为电池储能系统的总运行成本；Fchp为热电联产机组调度周期内的运行成本；Fgen为火电机组调度周期内的运行成本。
电池储能系统的总运行成本
Figure BDA00026688191500001110
由公式(9)计算获得
Figure BDA00026688191500001111
其中，m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统数目；FB,m为电池储能系统的调度特性模型计算电池储能系统m在调度周期内的运行成本；
火电机组调度周期内的运行成本Fgen由燃料成本与启停成本两部分组成，通过公式(10)计算获得：
Figure BDA0002668819150000121
其中，i为火电机组索引；Ngen为火电机组总台数；xi,t为火电机组i在调度时段t工作状态的二进制变量，“1”表示开机状态，“0”表示关机状态；
Figure BDA0002668819150000122
为火电机组i的开机成本；
Figure BDA0002668819150000123
为火电机组i在调度时段t的燃料成本，由式(11)所示的二次函数计算获得，
Figure BDA0002668819150000124
其中，参数ai、bi、ci为火电机组i的燃料成本系数；
Figure BDA0002668819150000125
为火电机组i在调度时段t的发电功率。
热电联产机组调度周期内的运行成本Fchp通过公式(12)～(13)计算获得，
Figure BDA0002668819150000126
Figure BDA0002668819150000127
其中，j为热电联产机组的索引；Nchp为热电联产机组总数；
Figure BDA0002668819150000128
为热电联产机组j在调度时段t的燃料成本；Aj、Bj、Cj、Dj、Ej、Fj为热电机组j的运行成本系数；
Figure BDA0002668819150000129
为热电联产机组j在调度时段t的发电功率；
Figure BDA00026688191500001210
为热电联产机组j在调度时段t的供热功率。
电热联合系统优化调度模型的约束包括：电力平衡约束、热力平衡约束、火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小启停时间与启停逻辑约束、热电联产机组出力约束、热电联产机组爬坡约束、储热罐容量约束、储热罐蓄放热速率约束、储热罐调度周期内储热量不变约束、电锅炉额定功率约束与风电场出力约束，通过公式(14)～(30)计算获得，
电力平衡约束：
Figure BDA0002668819150000131
其中，
Figure BDA0002668819150000132
为风电场k在调度时段t的上网风功率；k为风电场索引；Nwp为风电机组总数目；
Figure BDA0002668819150000133
为电锅炉l在调度时段t消耗的电功率；l为电锅炉索引；Neb为电锅炉总数目；m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统总数目；
Figure BDA0002668819150000134
为电池储能系统m在调度时段t从电热联合系统吸收的电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于充电状态，则
Figure BDA0002668819150000135
等于电池储能系统m在调度时段t的充电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于放电状态，则
Figure BDA0002668819150000136
等于电池储能系统m在调度时段t的放电功率的相反数；
Figure BDA0002668819150000137
为调度时段t的电力负荷需求；
热力平衡约束：
Figure BDA0002668819150000138
其中，
Figure BDA0002668819150000139
为电锅炉l在调度时段t输出的热功率；n为储热罐索引；Ntss为储热罐总数；
Figure BDA00026688191500001310
为储热罐n在调度时段t与热网之间的热交换功率，取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
Figure BDA00026688191500001311
为调度时段t的热负荷需求；
火电机组出力约束：
Figure BDA00026688191500001312
其中，
Figure BDA00026688191500001313
为火电机组i的最小、最大机组出力；
火电机组爬坡约束：
Figure BDA00026688191500001314
其中，
Figure BDA00026688191500001315
为火电机组i的最大上、下爬坡速率；
火电机组最小启停时间与启停逻辑约束：
Figure BDA0002668819150000141
Figure BDA0002668819150000142
xi,t-xi,t-1-yi,t+zi,t＝0 (20)
yi,t+zi,t≤1 (21)
其中，yi,t、zi,t表示火电机组i在调度时段t是否进行开、停机操作的二进制变量，yi,t取“1”表示对火电机组i进行开机操作；zi,t取“1”表示对火电机组i进行关机操作；ki,1、ki,2表示火电机组i的最小开机、停机时段数；s为判断火电机组i是否满足最小启停时间约束时引入的辅助索引。
热电联产机组出力约束：
Figure BDA0002668819150000143
Figure BDA0002668819150000144
其中，
Figure BDA0002668819150000145
为热电联产机组j的最大热出力；
Figure BDA0002668819150000146
分别为热电联产机组j在凝气工况下的最小、最大发电功率；cj,vm为热电联产机组j的cvm值，表示热电联产机组j在最大抽汽运行时的电功率和热功率的弹性系数；cj,v1、cj,v2分别表示最大、最小电出力下，热电联产机组j电出力与热出力的关系系数；Kj为常数，为用于判断热电联产机组j两种工况分界处而引入的辅助参数。
热电联产机组爬坡约束：
Figure BDA0002668819150000147
其中，
Figure BDA0002668819150000148
为热电联产机组j的最大上、下爬坡速率；
储热罐容量约束：
Figure BDA0002668819150000151
其中，
Figure BDA0002668819150000152
为储热罐n在调度时段t的蓄热量；
Figure BDA0002668819150000153
Figure BDA0002668819150000154
分别为储热罐n蓄热量的最大值和最小值。
储热罐蓄放热速率约束：
Figure BDA0002668819150000155
其中，
Figure BDA0002668819150000156
为储热罐n的最大放热功率；
Figure BDA0002668819150000157
为储热罐n的最大蓄热功率；储热罐n在调度时段t的与热网之间的热交换功率
Figure BDA0002668819150000158
可由下式进行计算：
Figure BDA0002668819150000159
其中，
Figure BDA00026688191500001510
取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
储热罐调度周期内储热量不变约束：
Figure BDA00026688191500001511
电锅炉额定功率约束：
Figure BDA00026688191500001512
其中，
Figure BDA00026688191500001513
为电锅炉l的电热转换效率；
Figure BDA00026688191500001514
为电锅炉l的额定电功率；
风电场出力约束：
Figure BDA00026688191500001515
其中，
Figure BDA00026688191500001516
为风电场k在调度时段t内的风功率预测值。
以上所述仅为本发明的示例性实施例，并非因此限制本发明专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10通过对电池储能系统的物理特性与技术参数进行分析建立考虑损耗成本的电池储能系统调度特性模型；
S20建立包含电热多元储能的电热联合系统优化调度模型，包括：设定所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标以及电热联合系统优化调度模型的约束；
S30采用非线性规划求解器对S20的电热联合系统的优化调度目标进行求解，给出混合储电-储热装置的电热联合系统优化调度策略。
2.根据权利要求1所述的包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤S10电池储能系统在调度周期内的运行成本FB通过公式(1)计算：
Figure FDA0002668819140000011
其中，调度周期由T个调度时段组成；t为调度时段索引；
Figure FDA0002668819140000012
为表示电池储能系统在调度时段t充放电状态切换情况的二进制变量，
Figure FDA0002668819140000013
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由放电状态切换为充电状态，
Figure FDA0002668819140000014
取“1”表示电池储能系统在调度时段t内由充电状态切换为放电状态；
电池储能系统调度特性模型满足电池的工作特性约束，所述工作特性约束包括：充放电逻辑状态约束，荷电状态约束以及充放电速率约束。
3.根据权利要求2所述的包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，其特征在于，所述电池储能系统充放电逻辑状态约束，如公式(2)～(3)所示，
Figure FDA0002668819140000015
Figure FDA0002668819140000016
其中，Ot为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t内处于充电状态；Ot-1为二进制变量，表示电池储能系统在调度时段t-1的工作状态，取“1”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态，取“0”表示电池储能系统在调度时段t-1内处于充电状态；
所述荷电状态约束，如公式(4)～(5)所示，
Emin≤Esoc,t≤Emax (4)
Figure FDA0002668819140000021
其中，Esoc,t表示电池储能系统在调度时段t的荷电状态；Emin和Emax分别表示电池储能系统的最小、最大荷电状态允许值；
Figure FDA0002668819140000022
为电池储能系统在调度时段t的充电功率；
Figure FDA0002668819140000023
为电池储能系统在调度时段t的放电功率；ηch为电池储能系统的充电效率；ηdis为电池储能系统的放电效率；CBESS为电池储能系统的容量；
所述充放电速率约束，如公式(6)～(7)所示，
Figure FDA0002668819140000024
Figure FDA0002668819140000025
其中，
Figure FDA0002668819140000026
和
Figure FDA0002668819140000027
为电池储能系统的最大充、放电速率。
4.根据权利要求1所述的包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤S20所述电热联合系统日运行成本最小的优化目标通过公式(8)实现，
Figure FDA0002668819140000028
其中，F为电热联合系统的日运行成本，min F为调度周期内的电热联合系统最小运行成本；
Figure FDA0002668819140000029
为电池储能系统的总运行成本；Fchp为热电联产机组调度周期内的运行成本；Fgen为火电机组调度周期内的运行成本；
电池储能系统的总运行成本
Figure FDA00026688191400000210
由公式(9)计算获得
Figure FDA00026688191400000211
其中，m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统数目；电池储能系统的调度特性模型计算电池储能系统m在调度周期内的运行成本FB,m；
火电机组调度周期内的运行成本Fgen由燃料成本与启停成本两部分组成，通过公式(10)计算获得：
Figure FDA0002668819140000031
其中，i为火电机组索引；Ngen为火电机组总台数；xi,t为火电机组i在调度时段t工作状态的二进制变量，“1”表示开机状态，“0”表示关机状态；
Figure FDA0002668819140000032
为火电机组i的开机成本；
Figure FDA0002668819140000033
为火电机组i在调度时段t的燃料成本，由式(11)所示的二次函数计算获得，
Figure FDA0002668819140000034
其中，参数ai、bi、ci为火电机组i的燃料成本系数；
Figure FDA0002668819140000035
为火电机组i在调度时段t的发电功率；
热电联产机组调度周期内的运行成本Fchp通过公式(12)～(13)计算获得，
Figure FDA0002668819140000036
Figure FDA0002668819140000037
其中，j为热电联产机组的索引；Nchp为热电联产机组总数；
Figure FDA0002668819140000038
为热电联产机组j在调度时段t的燃料成本；Aj、Bj、Cj、Dj、Ej、Fj为热电机组j的运行成本系数；
Figure FDA0002668819140000039
为热电联产机组j在调度时段t的发电功率；
Figure FDA00026688191400000310
为热电联产机组j在调度时段t的供热功率。
5.根据权利要求4所述的包含电热多元储能的电热联合系统优化调度方法，其特征在于，电热联合系统优化调度模型的约束包括：电力平衡约束、热力平衡约束、火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小启停时间与启停逻辑约束、热电联产机组出力约束、热电联产机组爬坡约束、储热罐容量约束、储热罐蓄放热速率约束、储热罐调度周期内储热量不变约束、电锅炉额定功率约束与风电场出力约束，通过公式(14)～(30)计算获得，
电力平衡约束：
Figure FDA0002668819140000041
其中，
Figure FDA0002668819140000042
为风电场k在调度时段t的上网风功率；k为风电场索引；Nwp为风电机组总数目；
Figure FDA0002668819140000043
为电锅炉l在调度时段t消耗的电功率；l为电锅炉索引；Neb为电锅炉总数目；m为电池储能系统索引；Ness为电池储能系统总数目；
Figure FDA0002668819140000044
为电池储能系统m在调度时段t从电热联合系统吸收的电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于充电状态，则
Figure FDA0002668819140000045
等于电池储能系统m在调度时段t的充电功率；若电池储能系统m在调度时段t处于放电状态，则
Figure FDA0002668819140000046
等于电池储能系统m在调度时段t的放电功率的相反数；
Figure FDA0002668819140000047
为调度时段t的电力负荷需求；
热力平衡约束：
Figure FDA0002668819140000048
其中，
Figure FDA0002668819140000049
为电锅炉l在调度时段t输出的热功率；n为储热罐索引；Ntss为储热罐总数；
Figure FDA00026688191400000410
为储热罐n在调度时段t与热网之间的热交换功率，取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
Figure FDA00026688191400000411
为调度时段t的热负荷需求；
火电机组出力约束：
Figure FDA00026688191400000412
其中，
Figure FDA00026688191400000413
为火电机组i的最小、最大机组出力；
火电机组爬坡约束：
Figure FDA0002668819140000051
其中，
Figure FDA0002668819140000052
为火电机组i的最大上、下爬坡速率；
火电机组最小启停时间与启停逻辑约束：
Figure FDA0002668819140000053
Figure FDA0002668819140000054
xi,t-xi,t-1-yi,t+zi,t＝0 (20)
yi,t+zi,t≤1 (21)
其中，yi,t、zi,t表示火电机组i在调度时段t是否进行开、停机操作的二进制变量，yi,t取“1”表示对火电机组i进行开机操作；zi,t取“1”表示对火电机组i进行关机操作；ki,1、ki,2表示火电机组i的最小开机、停机时段数；s为判断火电机组i是否满足最小启停时间约束时引入的辅助索引；
热电联产机组出力约束：
Figure FDA0002668819140000055
Figure FDA0002668819140000056
其中，
Figure FDA0002668819140000057
为热电联产机组j的最大热出力；
Figure FDA0002668819140000058
分别为热电联产机组j在凝气工况下的最小、最大发电功率；cj,vm为热电联产机组j的cvm值，表示热电联产机组j在最大抽汽运行时的电功率和热功率的弹性系数；cj,v1、cj,v2分别表示最大、最小电出力下，热电联产机组j电出力与热出力的关系系数；Kj为常数，为用于判断热电联产机组j两种工况分界处而引入的辅助参数；
热电联产机组爬坡约束：
Figure FDA0002668819140000059
其中，
Figure FDA00026688191400000510
为热电联产机组j的最大上、下爬坡速率；
储热罐容量约束：
Figure FDA0002668819140000061
其中，
Figure FDA0002668819140000062
为储热罐n在调度时段t的蓄热量；
Figure FDA0002668819140000063
分别为储热罐n蓄热量的最大值和最小值；
储热罐蓄放热速率约束：
Figure FDA0002668819140000064
其中，
Figure FDA0002668819140000065
为储热罐n的最大放热功率；
Figure FDA0002668819140000066
为储热罐n的最大蓄热功率；储热罐n在调度时段t的与热网之间的热交换功率
Figure FDA0002668819140000067
可由下式进行计算：
Figure FDA0002668819140000068
其中，
Figure FDA0002668819140000069
取正值表示储热罐n在调度时段t向热网放热，取负值表示储热罐n在调度时段t从热网蓄热；
储热罐调度周期内储热量不变约束：
Figure FDA00026688191400000610
电锅炉额定功率约束：
Figure FDA00026688191400000611
其中，
Figure FDA00026688191400000612
为电锅炉l的电热转换效率；
Figure FDA00026688191400000613
为电锅炉l的额定电功率；
风电场出力约束：
Figure FDA00026688191400000614
其中，
Figure FDA00026688191400000615
为风电场k在调度时段t内的风功率预测值。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113300361A (zh) * 2021-06-21 2021-08-24 南通大学 基于改进多目标法的电热联合系统风电接纳能力评估方法
CN113487072A (zh) * 2021-06-25 2021-10-08 南方电网科学研究院有限责任公司 储热水罐的优化调度方法、装置、设备及存储介质
CN113689043A (zh) * 2021-08-25 2021-11-23 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑机组启停的电热联合调度方法
CN114039354A (zh) * 2021-10-11 2022-02-11 南京邮电大学 一种多微电网完全分布式二次电压和能级容错控制系统
WO2022227580A1 (zh) * 2021-04-28 2022-11-03 东南大学 低温下电池储能系统高效率工作方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107508328A (zh) * 2017-04-08 2017-12-22 东北电力大学 考虑风电消纳的联合系统能量优化方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107508328A (zh) * 2017-04-08 2017-12-22 东北电力大学 考虑风电消纳的联合系统能量优化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张新松等: "考虑损耗成本的电池储能电站建模及优化调度", 《电网技术》 *
李赫宁: "基于新能源消纳的电热联合系统优化运行方法", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022227580A1 (zh) * 2021-04-28 2022-11-03 东南大学 低温下电池储能系统高效率工作方法
US11611102B2 (en) 2021-04-28 2023-03-21 Southeast University High-efficiency working method for battery energy storage system at low temperature
CN113300361A (zh) * 2021-06-21 2021-08-24 南通大学 基于改进多目标法的电热联合系统风电接纳能力评估方法
CN113487072A (zh) * 2021-06-25 2021-10-08 南方电网科学研究院有限责任公司 储热水罐的优化调度方法、装置、设备及存储介质
CN113689043A (zh) * 2021-08-25 2021-11-23 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑机组启停的电热联合调度方法
CN113689043B (zh) * 2021-08-25 2024-03-08 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑机组启停的电热联合调度方法
CN114039354A (zh) * 2021-10-11 2022-02-11 南京邮电大学 一种多微电网完全分布式二次电压和能级容错控制系统
CN114039354B (zh) * 2021-10-11 2023-05-30 南京邮电大学 一种多微电网完全分布式二次电压和能级容错控制系统

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