CN112200348B - 一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法 - Google Patents

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CN112200348B CN202010951438.3A CN202010951438A CN112200348B CN 112200348 B CN112200348 B CN 112200348B CN 202010951438 A CN202010951438 A CN 202010951438A CN 112200348 B CN112200348 B CN 112200348B
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Abstract

本发明属于能源与环境技术领域，主要涉及计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法。包括如下步骤：S1：综合需求响应建模；S2：区域综合能源系统经济性建模；S3：区域综合能源系统能效建模；S4：区域综合能源系统优化目标与约束建模；S5：区域综合能源系统多目标运行方案求解；S6：区域综合能源系统运行方案决策。采用上述步骤的求解方法提高了多种目标下区域综合能源系统优化运行方案的求解效率。用综合需求响应，有效扩展了帕累托最优解集，并提高区域综合能源系统运行方案的经济性和能效。其提出的区域综合能源运行方案决策方法，可以从帕累托最优解集中找出考虑区域综合能源系统决策者倾向性目标的最佳运行方案。

Description

一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策 方法
技术领域
本发明属于能源与环境技术领域，主要涉及计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法。
背景技术
随着工业的发展和居民生活对于能源的不断增长，能源消耗不断增加，环境问题也日益突出。区域综合能源系统(Regional Integrated Energy System，RIES)可以通过多种能源间的互补耦合可以有效提升系统整体能源利用效率和运行经济性。一方面，区域综合能源系统通过多种供能设备的耦合，为能源系统的优化协同优化提供可能性。另一方面，多种能源参与下的综合需求响应为区域综合能源系统提供了更多的调控手段和空间。因而，本专利重在提出一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法。因此，本专利将能源技术效率和经济效益作为多目标，对区域综合能源系统进行运行优化与分析，为区域级综合能源系统优化运行提供科学依据。
发明内容
本发明的目的在于提出计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法，提出区域综合能源系统多目标优化运行优化的目标函数、约束条件以及求解方法，提出区域综合能源系统运行方案决策方法。
本发明采取的技术方案是：
一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：综合需求响应建模；
S2：区域综合能源系统经济性建模；
S3：区域综合能源系统能效建模；
S4：区域综合能源系统优化目标与约束建模；
S5：区域综合能源系统多目标运行方案求解；
S6：区域综合能源系统运行方案决策。
进一步的，所述步骤S1中，综合需求响应指用户参与上级能源网络的负荷调节，包括电力需求响应和热力需求响应，该电力需求响应和热力需求响应均采用激励型响应模型，包括如下步骤：
S11：构建激励型电力需求响应模型，其模型在数学上为二次函数，如下式所示：
Figure BDA0002677080480000021
式中：CDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应成本；PDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应削减功率；ɑDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的二次项系数；bDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的一次项系数；其中：PDR,i,max(t)、PDR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0；
S12：构建激励型热力需求响应模型，其模型在数学上亦为二次函数，如下式所示；
Figure BDA0002677080480000022
式中：CHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应成本；QHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应削减供热量；ɑHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的二次项系数；bHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的一次项系数；其中：QHR,i,max(t)、QHR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段热力需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0。
进一步的，所述步骤S2中，首先需设置运行决策时间，并制定相应的周期和步长，之后，基于典型区域综合能源系统建立区域综合能源系统经济性模型，如下式所示：
Figure BDA0002677080480000031
式中：f1为系统总运行成本；CCP(t)表示第t时段燃煤火电机组的运行成本；CCB(t)表示第t时段燃煤供热锅炉的运行成本；CCHP(t)表示第t时段燃气热电联产机组的运行成本；ccoal和cgas分别表示标准煤和天然气的单价；FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量；FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量；
FCHP(t)的计算方式如下式所示：
Figure BDA0002677080480000032
式中：FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；PCHP(t)、QCHP(t)分别表示在第t时段燃气热电联产机组的供电功率、供热功率；ɑCHP,P、ɑCHP,H分别表示其燃料消耗特性中发电和发热功率的二次项系数；bCHP,P、bCHP,H分别表示其燃料消耗特性发电和发热功率的线性系数；cCHP,P、cCHP,H表示其燃料消耗特性的常数项；
FCP(t)的计算方式如下式所示：
Figure BDA0002677080480000033
式中：FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量，PCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的发电功率，aCP表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCP表示其燃料消耗特性的线性系数，cCP表示其燃料消耗特性的常数项；
FCB(t)的计算方式如下式所示：
Figure BDA0002677080480000034
式中：FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量，QCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的供热功率，aCB表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCB表示其燃料消耗特性的线性系数，cCB表示其燃料消耗特性的常数项。
进一步的，所述步骤S3中，所用模型为区域综合能源系统的总二次能源供给量与总一次能源消耗量的比值，如下式所示：
Figure BDA0002677080480000041
式中：T表示计算步长，在本专利模型中其值取1h；kgc表示天然气按照热值转换到标准煤的系数；qcoal表示标准煤的热值。
进一步的，所述步骤S4中，首先，需建立区域综合能源系统运行的目标函数模型，该区域综合能源系统运行包含经济性和能效两个目标，其优化的目标函数如下式所示：
min{f1,-f2}
之后，即可建立区域综合能源系统的运行约束模型，包括如下步骤：
S41：建立供能机组出力上下限约束模型；
Figure BDA0002677080480000042
式中：PCP,min、QCB,min、PCHP,min、QCHP,min分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率下限，PCP,max、QCB,max、PCHP,max、QCHP,max分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率上限；
S42：建立用户激励型需求响应上下限约束；
Figure BDA0002677080480000043
S43：建立供能机组爬坡速率约束模型；
Figure BDA0002677080480000051
式中：νCP,min、νCB,min、νCHP,P,min、νCHP,Q,min分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率降功率限值，νCP,max、νCB,max、νCHP,P,max、νCHP,Q,max分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率升功率速率限值；
S44：建立供需平衡约束模型；
在运行周期内的每个时刻，均应满足每个用户的电力以及热力负荷供需平衡，负荷平衡约束，如下式所示：
Figure BDA0002677080480000052
式中：Pload(t)和Qload(t)表示系统在t时段预测电负荷与预测热负荷；
S45：建立系统安全备用约束模型，如下式所示：
Figure BDA0002677080480000053
式中：PG,max表示系统供电机组最大出力，kr表示系统备用容量系数。
进一步的，所述步骤S5中，基于精英策略的非支配排序的遗传算法进行改进，包括如下步骤：
S51：多目标优化模型的等式约束和不等式约束如下式所示：
Figure BDA0002677080480000054
式中：x表示各个优化变量组成的解矩阵，J、K分别表示量种形式约束条件的数量；
S52：定义约束违反值来定量描述某个解违反约束条件的程度；
S53：采用带约束的支配关系改变非支配排序方式；支配关系由个体约束违反值来决定，约束违反值小的个体支配约束违反值大的个体；如果个体的约束违反值相等，再通过原始的支配关系对其进行判定；通过带约束的支配关系先考虑约束违反值再考虑目标函数情况可以保证更接近满足约束条件的个体优先保留，从而保证最终的迭代结果是可行解；
S54：基于传统NSGA-II方法，应用本专利提出的改进方法，可以求解区域综合能源系统运行优化问题，获得兼顾经济性和能效的帕累托最优解集。
进一步的，所述步骤S52中，以解矩阵x为例，该解的约束违反值表示方式如下：
Figure BDA0002677080480000061
式中：<gj(x)>表示若gj(x)<0或gj(x)＝0则其值为0，若gj(x)>0则其值为其本身；若某个解的约束违反值为0，则该解完全满足约束条件，为可行解；若某个解的约束违反值大于0，则该解为不可行解，CV(x)的值越大说明该解越不满足约束条件。
进一步的，所述步骤S6中，包括如下步骤：
S61：对S5所得到的帕累托最优解集合{(f1,1，—f2,1)，(f1,2，—f2,2),…,(f1,N，—f2,N)}的两个目标(f1和—f2)的数值分别进行归一化，分别归一化到[0,1]的区间，得到{(f’1,1，f’2,1)，(f’1,2，f’2,2),…,(f’1,N，f’2,N)}；
S62：据区域综合能源系统决策者对于经济性和能效两个目标的倾向性，对两个目标设定权重，分别为ɑf1和ɑf2；
S63：应用如下公示计算帕累托最优解集合中每一组解的综合指标；
Figure BDA0002677080480000062
S64:对序列f’n进行排序，选取数值最小f’n所对应的解作为区域综合能源系统多目标运行决策方案。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明中，应用的步骤S1-S6中，所提目标函数涉及区域综合能源系统能效模型、经济性模型；所提约束条件包括供能机组出力上下限约束，用户激励型需求响应上下限约束，供能机组爬坡速率约束，供需平衡约束，系统安全备用约束等模型；所用求解方法采用改进的带精英策略的非支配排序的遗传算法；所提区域综合能源系统运行方案决策方法，应用帕累托最优解集的归一化，目标权重设置、解元素的综合指标计算和排序以及最适运行方案决策等方法。上述方法整合提供了一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法。
2、本发明中，基于区域综合能源系统经济性和能效模型，通过本专利提出的区域综合能源系统优化运行建模和求解方法，在求解过程中由于区域综合能源系统多目标优化调度模型的约束条件数量较多，以附图1所述的区域综合能源系统为例，由于是次日24点时序优化，所以其优化模型等式约束为48个，不等式约束多达236个，导致优化算法的收敛速度非常慢，且产生大量的不可行解。因此，基于精英策略的非支配排序的遗传算法进行优化，提高了多种目标下区域综合能源系统优化运行方案的求解效率。
3、本发明中，利用综合需求响应，有效扩展了帕累托最优解集，并提高区域综合能源系统运行方案的经济性和能效。另外，其提出的区域综合能源运行方案决策方法，可以从帕累托最优解集中找出考虑区域综合能源系统决策者倾向性目标的最佳运行方案。
附图说明
图1为计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策的流程图；
图2为区域综合能源系统典型结构图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明进一步说明，下述实施例是说明性的，不是限定性的，不能以下述实施例来限定本发明的保护范围。
一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法，本发明的创新在于，包括如下步骤：
S1：综合需求响应建模
综合需求响应(Integrated Demand Response，IDR)指用户参与上级能源网络的负荷调节，本发明中包括电力需求响应和热力需求响应，均采用激励型响应模型。
首先，构建激励型电力需求响应模型，其模型在数学上为二次函数，如下式所示。
Figure BDA0002677080480000081
式中：CDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应成本；PDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应削减功率；ɑDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的二次项系数；bDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的一次项系数。其中：PDR,i,max(t)、PDR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0。
其次，构建激励型热力需求响应模型，其模型在数学上亦为二次函数，如下式所示。
Figure BDA0002677080480000082
式中：CHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应成本；QHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应削减供热量；ɑHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的二次项系数；bHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的一次项系数。其中：QHR,i,max(t)、QHR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段热力需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0。
S2：区域综合能源系统经济性建模
典型区域综合能源系统如附图2所示，运行决策时间为日前，以24小时为周期、以1小时为步长。基于典型区域综合能源系统建立区域综合能源系统经济性模型，如下式所示。
Figure BDA0002677080480000091
式中：f1为系统总运行成本；CCP(t)表示第t时段燃煤火电机组的运行成本；CCB(t)表示第t时段燃煤供热锅炉的运行成本；CCHP(t)表示第t时段燃气热电联产机组的运行成本；ccoal和cgas分别表示标准煤和天然气的单价。FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量；FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量，三者计算方式分别如公示(4)-(6)所示。
Figure BDA0002677080480000092
式中：FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；PCHP(t)、QCHP(t)分别表示在第t时段燃气热电联产机组的供电功率、供热功率；ɑCHP,P、ɑCHP,H分别表示其燃料消耗特性中发电和发热功率的二次项系数；bCHP,P、bCHP,H分别表示其燃料消耗特性发电和发热功率的线性系数；cCHP,P、cCHP,H表示其燃料消耗特性的常数项。
Figure BDA0002677080480000093
式中：FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量，PCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的发电功率，aCP表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCP表示其燃料消耗特性的线性系数，cCP表示其燃料消耗特性的常数项。
Figure BDA0002677080480000094
式中：FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量，QCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的供热功率，aCB表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCB表示其燃料消耗特性的线性系数，cCB表示其燃料消耗特性的常数项。
S3：区域综合能源系统能效建模
能效模型为区域综合能源系统的总二次能源供给量与总一次能源消耗量的比值，如下式所示。
Figure BDA0002677080480000101
式中：T表示计算步长，在本专利模型中其值取1h；kgc表示天然气按照热值转换到标准煤的系数；qcoal表示标准煤的热值。
S4：区域综合能源系统优化目标与约束建模
首先，建立区域综合能源系统运行的目标函数模型。区域综合能源系统运行优化包含经济性和能效两个目标。区域综合能源系统多目标运行优化的目标函数如下式所示。
min{f1,-f2} (8)
其次，建立区域综合能源系统的运行约束模型。
第一，建立供能机组出力上下限约束模型。
Figure BDA0002677080480000102
式中：PCP,min、QCB,min、PCHP,min、QCHP,min分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率下限，PCP,max、QCB,max、PCHP,max、QCHP,max分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率上限。
第二，建立用户激励型需求响应上下限约束。
Figure BDA0002677080480000103
第三，建立供能机组爬坡速率约束模型。
Figure BDA0002677080480000111
式中：νCP,min、νCB,min、νCHP,P,min、νCHP,Q,min分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率降功率限值，νCP,max、νCB,max、νCHP,P,max、νCHP,Q,max分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率升功率速率限值。
第四，建立供需平衡约束模型。在运行周期内的每个时刻，均应满足每个用户的电力以及热力负荷供需平衡，负荷平衡约束如下式所示。
Figure BDA0002677080480000112
式中：Pload(t)和Qload(t)表示系统在t时段预测电负荷与预测热负荷。
最后，建立系统安全备用约束模型。
Figure BDA0002677080480000113
式中：PG,max表示系统供电机组最大出力，kr表示系统备用容量系数。
S5：区域综合能源系统多目标运行方案求解
本专利所建立的优化模型在数学求解上属于多目标优化问题，该类问题通常带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标优化求解算法，其引入精英策略，具有较好鲁棒性。但是，区域综合能源系统多目标优化调度模型的约束条件数量较多，以附图1所示的区域综合能源系统为例，由于是次日24点时序优化，所以其优化模型等式约束为48个，不等式约束多达236个，导致优化算法的收敛速度非常慢，且产生大量的不可行解。因此本专利提出了改进的NSGA-II方法，以求解区域综合能源多目标优化模型。传统NSAG-II方法本专利将不再赘述，重点介绍其改进思路。
首先，定义约束违反值来定量描述解对约束的违反程度，即其与可行解的差距。多目标优化模型的等式约束和不等式约束可以表示为如下：
Figure BDA0002677080480000121
式中：x表示各个优化变量组成的解矩阵，J、K分别表示量种形式约束条件的数量。
其次，定义约束违反值来定量描述某个解违反约束条件的程度。以解矩阵x为例，该解的约束违反值表示方式如下：
Figure BDA0002677080480000122
式中：<gj(x)>表示若gj(x)<0或gj(x)＝0则其值为0，若gj(x)>0则其值为其本身。若某个解的约束违反值为0，则该解完全满足约束条件，为可行解；若某个解的约束违反值大于0，则该解为不可行解，CV(x)的值越大说明该解越不满足约束条件。
再次，采用带约束的支配关系，从而改变非支配排序方式。支配关系由个体约束违反值来决定，约束违反值小的个体支配约束违反值大的个体。如果个体的约束违反值相等，再通过原始的支配关系对其进行判定。通过带约束的支配关系先考虑约束违反值再考虑目标函数情况可以保证更接近满足约束条件的个体优先保留，从而保证最终的迭代结果是可行解。
最后，基于传统NSGA-II方法，应用本专利提出的改进方法，可以求解区域综合能源系统运行优化问题，获得兼顾经济性和能效的帕累托最优解集。
S6：区域综合能源系统运行方案决策
首先，对S5所得到的帕累托最优解集合{(f1,1，—f2,1)，(f1,2，—f2,2),…,(f1,N，—f2,N)}的两个目标(f1和—f2)的数值分别进行归一化，分别归一化到[0,1]的区间，得到{(f’1,1，f’2,1)，(f’1,2，f’2,2),…,(f’1,N，f’2,N)}。
其次，依据区域综合能源系统决策者对于经济性和能效两个目标的倾向性，对两个目标设定权重，分别为ɑf1和ɑf2。
再次，应用如下公示计算帕累托最优解集合中每一组解的综合指标。
Figure BDA0002677080480000131
最后，对序列f’n进行排序，选取数值最小f’n所对应的解作为区域综合能源系统多目标运行决策方案。
本发明中，基于区域综合能源系统经济性和能效模型，通过本专利提出的区域综合能源系统优化运行建模和求解方法，在求解过程中由于区域综合能源系统多目标优化调度模型的约束条件数量较多，以附图1所述的区域综合能源系统为例，由于是次日24点时序优化，所以其优化模型等式约束为48个，不等式约束多达236个，导致优化算法的收敛速度非常慢，且产生大量的不可行解。因此，基于精英策略的非支配排序的遗传算法进行优化，提高了多种目标下区域综合能源系统优化运行方案的求解效率。
本发明中，利用综合需求响应，有效扩展了帕累托最优解集，并提高区域综合能源系统运行方案的经济性和能效。另外，其提出的区域综合能源运行方案决策方法，可以从帕累托最优解集中找出考虑区域综合能源系统决策者倾向性目标的最佳运行方案。

Claims (1)

1.一种计及综合需求响应的区域综合能源系统多目标运行决策方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：综合需求响应建模；
所述步骤S1中，综合需求响应指用户参与上级能源网络的负荷调节，包括电力需求响应和热力需求响应，该电力需求响应和热力需求响应均采用激励型响应模型，包括如下步骤：
S11：构建激励型电力需求响应模型，其模型在数学上为二次函数，如下式所示：
Figure FDA0003943785430000011
式中：CDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应成本；PDR,i(t)表示第i个激励型需求响应用户在第t时段的需求响应削减功率；ɑDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的二次项系数；bDR,i表示第i个激励型需求响应用户补偿金额的一次项系数；其中：PDR,i,max(t)、PDR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0；
S12：构建激励型热力需求响应模型，其模型在数学上亦为二次函数，如下式所示；
Figure FDA0003943785430000012
式中：CHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应成本；QHR,i(t)表示第i个激励型热力需求响应用户在第t时段的需求响应削减供热量；ɑHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的二次项系数；bHR,i表示第i个激励型热力需求响应用户补偿金额的一次项系数；其中：QHR,i,max(t)、QHR,i,min(t)分别表示第i个用户在第t时段热力需求响应能力上下限，PDR,i,min(t)一般取0；
S2：区域综合能源系统经济性建模；
S3：区域综合能源系统能效建模；
S4：区域综合能源系统优化目标与约束建模；
S5：区域综合能源系统多目标运行方案求解；
S6：区域综合能源系统运行方案决策；
所述步骤S2中，首先需设置运行决策时间，并制定相应的周期和步长，之后，基于典型区域综合能源系统建立区域综合能源系统经济性模型，如下式所示：
Figure FDA0003943785430000021
式中：f1为系统总运行成本；CCP(t)表示第t时段燃煤火电机组的运行成本；CCB(t)表示第t时段燃煤供热锅炉的运行成本；CCHP(t)表示第t时段燃气热电联产机组的运行成本；ccoal和cgas分别表示标准煤和天然气的单价；FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量；FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量；
FCHP(t)的计算方式如下式所示：
Figure FDA0003943785430000022
式中：FCHP(t)表示在第t时段燃气热电联产机组的天然气消耗量；PCHP(t)、QCHP(t)分别表示在第t时段燃气热电联产机组的供电功率、供热功率；ɑCHP,P、ɑCHP,H分别表示其燃料消耗特性中发电和发热功率的二次项系数；bCHP,P、bCHP,H分别表示其燃料消耗特性发电和发热功率的线性系数；cCHP,P、cCHP,H表示其燃料消耗特性的常数项；
FCP(t)的计算方式如下式所示：
Figure FDA0003943785430000023
式中：FCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的标准煤消耗量，PCP(t)表示在第t时段燃煤火电机组的发电功率，aCP表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCP表示其燃料消耗特性的线性系数，cCP表示其燃料消耗特性的常数项；
FCB(t)的计算方式如下式所示：
Figure FDA0003943785430000031
式中：FCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的标准煤消耗量，QCB(t)表示在第t时段燃煤供热锅炉的供热功率，aCB表示其燃料消耗特性的二次项系数，bCB表示其燃料消耗特性的线性系数，cCB表示其燃料消耗特性的常数项；
所述步骤S3中，所用模型为区域综合能源系统的总二次能源供给量与总一次能源消耗量的比值，如下式所示：
Figure FDA0003943785430000032
式中：T表示计算步长，在本专利模型中其值取1h；kgc表示天然气按照热值转换到标准煤的系数；qcoal表示标准煤的热值；
所述步骤S4中，首先，需建立区域综合能源系统运行的目标函数模型，该区域综合能源系统运行包含经济性和能效两个目标，其优化的目标函数如下式所示：
min{f1,-f2}
之后，即可建立区域综合能源系统的运行约束模型，包括如下步骤：
S41：建立供能机组出力上下限约束模型；
Figure FDA0003943785430000033
式中：PCP,min、QCB,min、PCHP,min、QCHP,min分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率下限，PCP,max、QCB,max、PCHP,max、QCHP,max分别表示燃煤火电机组供电功率、燃煤供热锅炉供热功率、燃气热电联产机组供电、供热功率上限；
S42：建立用户激励型需求响应上下限约束；
Figure FDA0003943785430000041
S43：建立供能机组爬坡速率约束模型；
Figure FDA0003943785430000042
式中：νCP,min、νCB,min、νCHP,P,min、νCHP,Q,min分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率降功率限值，νCP,max、νCB,max、νCHP,P,max、νCHP,Q,max分别表示燃煤火电机组、燃煤供热锅炉、燃气热电联产机组电功率和热功率升功率速率限值；
S44：建立供需平衡约束模型；
在运行周期内的每个时刻，均应满足每个用户的电力以及热力负荷供需平衡，负荷平衡约束，如下式所示：
Figure FDA0003943785430000043
式中：Pload(t)和Qload(t)表示系统在t时段预测电负荷与预测热负荷；
S45：建立系统安全备用约束模型，如下式所示：
Figure FDA0003943785430000044
式中：PG,max表示系统供电机组最大出力，kr表示系统备用容量系数；
所述步骤S5中，基于精英策略的非支配排序的遗传算法进行改进，包括如下步骤：
S51：多目标优化模型的等式约束和不等式约束如下式所示：
Figure FDA0003943785430000051
式中：x表示各个优化变量组成的解矩阵，J、K分别表示量种形式约束条件的数量；
S52：定义约束违反值来定量描述某个解违反约束条件的程度；
S53：采用带约束的支配关系改变非支配排序方式；支配关系由个体约束违反值来决定，约束违反值小的个体支配约束违反值大的个体；如果个体的约束违反值相等，再通过原始的支配关系对其进行判定；通过带约束的支配关系先考虑约束违反值再考虑目标函数情况可以保证更接近满足约束条件的个体优先保留，从而保证最终的迭代结果是可行解；
S54：基于传统NSGA-II方法，应用本专利提出的改进方法，可以求解区域综合能源系统运行优化问题，获得兼顾经济性和能效的帕累托最优解集；
所述步骤S52中，以解矩阵x为例，该解的约束违反值表示方式如下：
Figure FDA0003943785430000052
式中：<gj(x)>表示若gj(x)<0或gj(x)＝0则其值为0，若gj(x)>0则其值为其本身；若某个解的约束违反值为0，则该解完全满足约束条件，为可行解；若某个解的约束违反值大于0，则该解为不可行解，CV(x)的值越大说明该解越不满足约束条件；
所述步骤S6中，包括如下步骤：
S61：对S5所得到的帕累托最优解集合{(f1,1，—f2,1)，(f1,2，—f2,2),…,(f1,N，—f2,N)}的两个目标(f1和—f2)的数值分别进行归一化，分别归一化到[0,1]的区间，得到{(f’1,1，f’2,1)，(f’1,2，f’2,2),…,(f’1,N，f’2,N)}；
S62：据区域综合能源系统决策者对于经济性和能效两个目标的倾向性，对两个目标设定权重，分别为ɑf1和ɑf2；
S63：应用如下公示计算帕累托最优解集合中每一组解的综合指标；
Figure FDA0003943785430000053
S64:对序列f’n进行排序，选取数值最小f’n所对应的解作为区域综合能源系统多目标运行决策方案。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112837181B (zh) * 2021-02-23 2022-10-04 国网山东省电力公司经济技术研究院 计及需求响应不确定性的综合能源系统的调度方法
CN113159380B (zh) * 2021-03-18 2023-04-07 国网山东综合能源服务有限公司 一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法
CN113297725B (zh) * 2021-04-28 2022-08-09 浙江大学 一种基于改进ewm法的区域综合能源系统能效评估方法
CN113947236B (zh) * 2021-09-06 2022-11-08 阿里云计算有限公司 综合能源调度方法、计算设备及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109713723A (zh) * 2019-02-13 2019-05-03 广东工业大学 一种区域综合能源系统运行优化方法
CN110910272A (zh) * 2019-10-28 2020-03-24 国网天津市电力公司 一种城市综合能源系统多目标优化方法
CN110956266A (zh) * 2019-06-06 2020-04-03 国网辽宁省电力有限公司 基于层次分析法的多电源电力系统多目标优化调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109713723A (zh) * 2019-02-13 2019-05-03 广东工业大学 一种区域综合能源系统运行优化方法
CN110956266A (zh) * 2019-06-06 2020-04-03 国网辽宁省电力有限公司 基于层次分析法的多电源电力系统多目标优化调度方法
CN110910272A (zh) * 2019-10-28 2020-03-24 国网天津市电力公司 一种城市综合能源系统多目标优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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NSGA2遗传算法改进研究及其在微电网配置中的应用;李海珍;《信息科技辑》;20180315;第I140-75页 *

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