CN112232624A - 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统 - Google Patents

一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112232624A
CN112232624A CN202010925566.0A CN202010925566A CN112232624A CN 112232624 A CN112232624 A CN 112232624A CN 202010925566 A CN202010925566 A CN 202010925566A CN 112232624 A CN112232624 A CN 112232624A
Authority
CN
China
Prior art keywords
constraint
natural gas
power network
gas
solving
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.)
Granted
Application number
CN202010925566.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112232624B (zh
Inventor
郭小璇
吴宛潞
韩帅
孙乐平
杨艺云
肖静
陈卫东
秦丽娟
吴宁
黎新
吴玥
林溪桥
廖敏乐
戴承承
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd filed Critical Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority to CN202010925566.0A priority Critical patent/CN112232624B/zh
Publication of CN112232624A publication Critical patent/CN112232624A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112232624B publication Critical patent/CN112232624B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • 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
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Control Of Eletrric Generators (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统，其方法包括：建立天然气与电力网络联合运行模型；对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。本发明实施例可为天然气网络和电力网络之间的联合优化运行提供科学理论支持，且可靠性较高。

Description

一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统。
背景技术
不断增长的能源需求与有限的化石能源资源及其能源输送系统之间的冲突给现有能源供应带来挑战，因此技术人员正致力于探索多种能源载体间的协同运作。在此期间天然气发电机与电转气技术的普及，使得天然气网络与电力网络之间具备更大的协调运行空间，故天然气网络与电力网络的组合建模和求解分析成为关注焦点。
由于天然气与电力网络联合运行模型具有非线性与非凸性，在理论上无法保证模型的全局最优性，目前针对消除模型的非线性与非凸性提出以下几种求解方法：(1)通过内点法在给定时限内对模型中的非线性项进行求解，但是需要自定义输入初始解，可靠性不足；(2)通过二阶锥规划法和线性规划松弛法可将模型中的非线性项转换为线性项，并将非凸全局优化问题转换为凸问题，以此降低模型的求解难度，但是在求解过程中需要假定管道天然气流向是不变的，不符合科学理论。综上所述，在管道天然气流向为未知情况下进行线性化处理，对于现有的求解方法来说仍然存在不足。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统，可为天然气网络和电力网络之间的联合优化运行提供科学理论支持，且可靠性较高。
为了解决上述问题，本发明提出了一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，所述方法包括：
建立天然气与电力网络联合运行模型；
对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
可选的，所述建立天然气与电力网络联合运行模型包括：
确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数；
确定电力网络在联合运行过程中的约束条件、天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件以及燃气轮机在联合运行过程中的约束条件。
可选的，所述天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure BDA0002666547010000021
其中，Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、be、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
可选的，所述电力网络在联合运行过程中的约束条件包括节点功率平衡约束、常规电源运行约束、线路输电功率约束和节点电压相角约束；
所述天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件包括节点流量平衡约束、气源运行约束、压缩机运行约束、管道流量及其两端压力关系约束和节点压力约束。
可选的，所述对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性处理包括：
分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，其中所述燃气轮机发电函数为t时刻下常规电源e的运行成本函数。
另外，本发明实施例还提供了一种天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，所述系统包括：
建立模块，用于建立天然气与电力网络联合运行模型；
处理模块，用于对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
求解模块，用于利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
可选的，所述建立模块包括：
函数确定单元，用于确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数；
条件确定单元，用于确定电力网络在联合运行过程中的约束条件、天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件以及燃气轮机在联合运行过程中的约束条件。
可选的，所述天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure BDA0002666547010000031
其中，Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、be、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
可选的，所述电力网络在联合运行过程中的约束条件包括节点功率平衡约束、常规电源运行约束、线路输电功率约束和节点电压相角约束；
所述天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件包括节点流量平衡约束、气源运行约束、压缩机运行约束、管道流量及其两端压力关系约束和节点压力约束。
可选的，所述处理模块用于分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，其中所述燃气轮机发电函数为t时刻下常规电源e的运行成本函数。
在本发明实施例中，基于充分考虑到天然气与电力网络联合运行模型中的不同非线性函数特点，采用分段线性化法对有关电力网络的非线性函数进行线性逼近处理，且在管道天然气流向为未知情况下对有关天然气网络的非线性函数进行凸组合分段处理，以此形成可靠的混合整数规划模型供CPLEX求解器进行优化运算，可为天然气网络和电力网络之间的联合优化运行提供科学理论支持，同时减少计算工作量。
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例公开的一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的管道非线性函数的三角形网格划分示意图；
图3是本发明实施例公开的六节点电力网络的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的七节点天然气网络的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的六节点电力网络在联合运行过程中的出力结果示意图；
图6是本发明实施例公开的七节点天然气网络在联合运行过程中的出力结果示意图；
图7是本发明实施例公开的一种天然气与电力网络联合运行模型的求解系统的组成示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例中的一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法的流程示意图，所述方法包括如下步骤：
S101、建立天然气与电力网络联合运行模型；
具体实施过程包括：
(1)确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure BDA0002666547010000051
其中，Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、be、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
(2)确定电力网络在联合运行过程中的约束条件；
A.节点功率平衡约束为：
Figure BDA0002666547010000052
B.常规电源运行约束为：
Figure BDA0002666547010000053
C.线路输电功率约束为：
Figure BDA0002666547010000054
D.节点电压相角约束为：
Figure BDA0002666547010000055
其中，Pd,t为t时段下电负荷d的预测值，bij为连接节点i和节点j的线路电纳，δi,t为t时段下节点i的相角，δj,t为t时段下节点h的相角，Pg,t为t时段下燃气轮机g的出力，
Figure BDA0002666547010000056
为与节点i连接的负荷集合，
Figure BDA0002666547010000057
为与节点i连接的常规电源集合，
Figure BDA0002666547010000058
为与节点i连接的燃气轮机集合，E(i)为与节点i连接的节点集合，
Figure BDA0002666547010000059
为t时段下常规电源e的最大输出功率，
Figure BDA00026665470100000510
为连接节点i和节点j的线路最大输出功率，δmin为电压相角的最小限值，δmax电压相角的最大限值，δREF为平衡节点相角。
(3)确定天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件；
A.节点流量平衡约束为:
Figure BDA00026665470100000511
B.气源运行约束为：
Figure BDA0002666547010000061
C.压缩机运行约束为：
Figure BDA0002666547010000062
D.管道流量及其两端压力关系约束为：
Figure BDA0002666547010000063
E.节点压力约束为：
Figure BDA0002666547010000064
其中，θc为压缩机c的转换效率，Fc,t为t时段下压缩机c的相角，Fd,t为t时段下天然气负荷d的预测值，Fg,t为t时段下燃气轮机g消耗的燃气流量，Fm,n,t为t时段下连接节点m和节点n的管道流量，
Figure BDA0002666547010000065
为与节点m连接的负荷集合，
Figure BDA0002666547010000066
为与节点m连接的气源集合，
Figure BDA0002666547010000067
为与节点m连接的燃气轮机集合，Z(m)为与节点m连接的节点集合，
Figure BDA0002666547010000068
为气源w的最大出力，
Figure BDA0002666547010000069
为压缩机c的最大出力，
Figure BDA00026665470100000610
为t时段下压缩机c的输入端压力，
Figure BDA00026665470100000611
为t时段下压缩机c的输出端压力，
Figure BDA00026665470100000612
为压缩机c的压比最小值，
Figure BDA00026665470100000613
为压缩机c的压比最大值，Wmn为连接节点m与节点n的管道韦茅斯常数，Πm,t为t时段下节点m的压力值，Πn,t为t时段下节点n的压力值，
Figure BDA00026665470100000614
为节点m的压力最小值，
Figure BDA00026665470100000615
为节点m的压力最大值。
(4)确定燃气轮机在联合运行过程中的约束条件为：
Figure BDA00026665470100000616
其中，ag、bg和cg均为燃气轮机g的发电系数，
Figure BDA00026665470100000617
为燃气轮机g的压力最小值，
Figure BDA00026665470100000618
为燃气轮机g的压力最大值。
S102、对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
本发明实施过程为：分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，具体处理过程分别如下：
(1)将所述燃气轮机发电函数(即t时刻下常规电源e的运行成本函数Ce,t)划分为Ne段进行线性逼近处理为：
Figure BDA0002666547010000071
其中，Pe,r,t为t时段下常规电源e在第r段的出力，αe,r为常规电源e在第r段的分段线斜率，Ce,r为常规电源e在第r个分段点处的成本值，Pe,r为常规电源e在第r个分段点处的出力，R为(Ne+1)个分段点的集合；
(2)把所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件充当为非线性二次函数，并将其划分为Ng段进行线性逼近处理为：
Figure BDA0002666547010000072
其中，Pg,u,t为t时段下燃气轮机g在第u段的出力，αg,u为燃气轮机g在第u段的分段线斜率，Fg,u为燃气轮机g在第u个分段点处的消耗流量值，Pg,u为燃气轮机g在第u个分段点处的出力，U为(Ng+1)个分段点的集合；
(3)对所述管道流量及其两端压力关系约束进行线性化处理过程为：基于所述管道流量及其两端压力关系约束实际上可简写为非线性函数Fm,n＝Fm,n(Πm,Πn)进行描述，首先根据管道两端所连接的节点压力范围，定义形如(Πm,Πn)的等距二维网格点集X，并为该二维网格点集X中的每一个网格点k关联一个非负权重λk；其次对函数Fm,n的域进行三角剖分以获取三角形集Y，并为该三角形集Y中的每一个三角形κ关联一个变量yκ∈{0,1}，且当Fm,n值由三角形κ的λ-变量近似时的yκ值为1，此时可定义所述非线性函数的网格约束条件为：
Figure BDA0002666547010000081
最后，通过该二维网格点集X中的每一个网格点k的凸组合分段对所述非线性函数进行线性化，根据管道起点的节点压力以及管道终点的节点压力，对每一段凸组合进行约束为：
Figure BDA0002666547010000082
其中，定义N(κ)为属于三角形κ的λ-变量集，对于整个三角形集Y的网格划分方式如图2所示：N(1)＝{1,5,6}，N(2)＝{1,2,6}，N(3)＝{2,6,7}，以此类推。
在本发明实施例中，利用以上三组线性化公式对步骤S101中的所述天然气与电力网络联合运行模型进行相应位置的替换，以此生成混合整数规划模型，其具备更新后的目标函数和更新后的约束条件。
S103、利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
在本发明实施例中，利用常见的CPLEX求解器(数学优化求解器)可对所述混合整数规划模型进行高效快速的求解，通过将所述混合整数规划模型中的可变参数进行用户化，以寻求出电力网络与天然气网络在运行过程中实现互相调度的最优解，再将所述最优解转化为用形式语言表示的行动序列，该行动序列即为相应的规划解。
基于步骤S101至步骤S103所描述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，本发明实施例以六节点电力网络(如图3所示)与七节点天然气网络(如图4所示)的联合运行为例进行说明如下：
首先确定需要使用到的燃气轮机G1、燃气轮机G2和燃气轮机G3的各项技术特性如表1所示，且结合图3可知所述燃气轮机G1分布在电力网络节点1处、所述燃气轮机G2分布在电力网络节点2处以及所述燃气轮机G3分布在电力网络节点6处，另外结合图4可知所述燃气轮机G1分布在天然气网络节点1处、所述燃气轮机G2分布在天然气网络节点2处以及所述燃气轮机G3分布在天然气网络节点3处；同时根据图3所限定的输电线路走向可确定每条输电线路的传输特性参数，如表2所示；
表1各个燃气轮机的技术特征表
Figure BDA0002666547010000091
表2输电线路的传输特性参数表
线路编号 首节点 末节点 电抗(p.u.) 最大线路功率流(MW)
1 1 2 0.17 200
2 1 4 0.258 100
3 2 3 0.037 100
4 2 4 0.197 100
5 3 6 0.018 100
6 4 5 0.037 100
7 5 6 0.14 100
其次，根据图4所限定的天然气管道流向可确定每段天然气管道的特性参数(如表3所示)以及气源运行参数(如表4所示)；
表3天然气管道特性参数表
Figure BDA0002666547010000092
Figure BDA0002666547010000101
表4气源运行参数表
气源编号 1 2
节点编号 7 6
最小输出/(kcf/h) 0 1000
最大输出/(kcf/h) 5300 6000
边际成本($/MBtu) 5.8 5.4
最后，基于以上四个表格中的各项技术参数对混合整数规划模型进行参数补充，以此完成对电力网络与天然气网络联合运行的求解结果分析：
(1)根据图5所示出的六节点电力网络在联合运行过程中的出力结果示意图，由A图可知在时段10至时段19、时段21至时段22的期间内发生输电线路的阻塞，由B图可知低成本燃气轮机的优先调度顺序受到影响；
(2)根据图6所示出的七节点天然气网络在联合运行过程中的出力结果示意图，由A图可知在时段20内发生输送天然气流量管道的阻塞，由B图可知由于压缩机对天然气的消耗，使得天然气负荷略低于气源出力。
图7示出了本发明实施例中的一种天然气与电力网络联合运行模型的求解系统的组成示意图，所述系统包括：
建立模块201，用于建立天然气与电力网络联合运行模型；
具体的，所述建立模块201包括函数确定单元和条件确定单元；其中，所述函数确定单元用于确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure BDA0002666547010000102
式中：Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、he、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
所述条件确定单元用于确定电力网络在联合运行过程中的约束条件、天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件以及燃气轮机在联合运行过程中的约束条件，其中所述电力网络在联合运行过程中的约束条件包括节点功率平衡约束、常规电源运行约束、线路输电功率约束和节点电压相角约束，所述天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件包括节点流量平衡约束、气源运行约束、压缩机运行约束、管道流量及其两端压力关系约束和节点压力约束。
处理模块202，用于对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
具体的，所述处理模块202用于分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，其中所述燃气轮机发电函数为t时刻下常规电源e的运行成本函数。
求解模块203，用于利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
其中，所述系统被配置用于执行上述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，针对所述系统中的各个模块的具体实施方式请参考图1所示出的方法流程图及具体实施内容，在此不再赘述。
在本发明实施例中，基于充分考虑到天然气与电力网络联合运行模型中的不同非线性函数特点，采用分段线性化法对有关电力网络的非线性函数进行线性逼近处理，且在管道天然气流向为未知情况下对有关天然气网络的非线性函数进行凸组合分段处理，以此形成可靠的混合整数规划模型供CPLEX求解器进行优化运算，可为天然气网络和电力网络之间的联合优化运行提供科学理论支持，同时减少计算工作量。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统进行了详细介绍，本文中采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，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，其特征在于，所述方法包括：
建立天然气与电力网络联合运行模型；
对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
2.根据权利要求1所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，其特征在于，所述建立天然气与电力网络联合运行模型包括：
确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数；
确定电力网络在联合运行过程中的约束条件、天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件以及燃气轮机在联合运行过程中的约束条件。
3.根据权利要求2所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，其特征在于，所述天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure FDA0002666545000000011
其中，Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、be、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
4.根据权利要求3所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，其特征在于，所述电力网络在联合运行过程中的约束条件包括节点功率平衡约束、常规电源运行约束、线路输电功率约束和节点电压相角约束；
所述天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件包括节点流量平衡约束、气源运行约束、压缩机运行约束、管道流量及其两端压力关系约束和节点压力约束。
5.根据权利要求4所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解方法，其特征在于，所述对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性处理包括：
分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，其中所述燃气轮机发电函数为t时刻下常规电源e的运行成本函数。
6.一种天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，其特征在于，所述系统包括：
建立模块，用于建立天然气与电力网络联合运行模型；
处理模块，用于对所述天然气与电力网络联合运行模型中的非线性项进行线性化处理，并生成混合整数规划模型；
求解模块，用于利用CPLEX求解器对所述混合整数规划模型进行求解。
7.根据权利要求6所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，其特征在于，所述建立模块包括：
函数确定单元，用于确定天然气与电力网络联合运行的成本最优函数；
条件确定单元，用于确定电力网络在联合运行过程中的约束条件、天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件以及燃气轮机在联合运行过程中的约束条件。
8.根据权利要求7所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，其特征在于，所述天然气与电力网络联合运行的成本最优函数为：
Figure FDA0002666545000000031
其中，Cw,t为t时刻下气源w的运行成本，Ce,t为t时刻下常规电源e的运行成本，Nt为运行时间周期，W为所有气源的总和，E为所有电源的总和，cw为气源w的供应成本系数，Fw,t为t时刻下气源w的出力，ce、be、ae均为常规电源e的供应成本系数，Pe,t为t时刻下常规电源e的出力。
9.根据权利要求8所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，其特征在于，所述电力网络在联合运行过程中的约束条件包括节点功率平衡约束、常规电源运行约束、线路输电功率约束和节点电压相角约束；
所述天然气发电机组在联合运行过程中的约束条件包括节点流量平衡约束、气源运行约束、压缩机运行约束、管道流量及其两端压力关系约束和节点压力约束。
10.根据权利要求9所述的天然气与电力网络联合运行模型的求解系统，其特征在于，所述处理模块用于分别对燃气轮机发电函数、所述燃气轮机在联合运行过程中的约束条件以及所述管道流量及其两端压力关系约束进行分段与线性逼近处理，其中所述燃气轮机发电函数为t时刻下常规电源e的运行成本函数。
CN202010925566.0A 2020-09-04 2020-09-04 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统 Active CN112232624B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010925566.0A CN112232624B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010925566.0A CN112232624B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112232624A true CN112232624A (zh) 2021-01-15
CN112232624B CN112232624B (zh) 2022-06-24

Family

ID=74115830

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010925566.0A Active CN112232624B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112232624B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529740A (zh) * 2016-12-08 2017-03-22 西安交通大学 一种天然气网络、电力网络和电源的联合规划方法
CN109583141A (zh) * 2018-12-29 2019-04-05 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种计及电转气耦合的电-气互联系统机组组合线性模型及系统
CN109754109A (zh) * 2017-11-08 2019-05-14 中国石油天然气股份有限公司 天然气管网运行方案的确定方法及装置
CN109978362A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 南京工程学院 一种气电网联合多区域综合能源系统建模及系统规划方法
CN110417006A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 三峡大学 考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法
US20190338622A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Saudi Arabian Oil Company Multi-period and dynamic long term planning optimization model for a network of gas oil separation plants (gosps)
CN110601203A (zh) * 2019-09-30 2019-12-20 重庆大学 一种电-气耦合系统分段线性化最优潮流计算方法
CN110690700A (zh) * 2019-09-18 2020-01-14 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 一种基于混合整数规划的能源互联网规划方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529740A (zh) * 2016-12-08 2017-03-22 西安交通大学 一种天然气网络、电力网络和电源的联合规划方法
CN109754109A (zh) * 2017-11-08 2019-05-14 中国石油天然气股份有限公司 天然气管网运行方案的确定方法及装置
US20190338622A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Saudi Arabian Oil Company Multi-period and dynamic long term planning optimization model for a network of gas oil separation plants (gosps)
CN109583141A (zh) * 2018-12-29 2019-04-05 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种计及电转气耦合的电-气互联系统机组组合线性模型及系统
CN109978362A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 南京工程学院 一种气电网联合多区域综合能源系统建模及系统规划方法
CN110417006A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 三峡大学 考虑多能协同优化的综合能源系统多时间尺度能量调度方法
CN110690700A (zh) * 2019-09-18 2020-01-14 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 一种基于混合整数规划的能源互联网规划方法
CN110601203A (zh) * 2019-09-30 2019-12-20 重庆大学 一种电-气耦合系统分段线性化最优潮流计算方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAOXUAN GUO ET AL.: "Operation Optimization of Integrated Energy System from the Perspective of Sustainable Development", 《IEEE ACESS》 *
吴宛潞 等: "计及空调负荷等多类型需求侧资源的虚拟电厂优化运行策略", 《电力需求侧管理》 *
陈泽兴: "电—气互联系统协同运行优化的模型与算法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
黄亚魁 等: "天然气稳态运行优化的混合整数模型及其算法", 《运筹学学报》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112232624B (zh) 2022-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109242366B (zh) 一种电-气互联综合能源系统的多时段潮流优化方法
Chen et al. Adaptive robust day-ahead dispatch for urban energy systems
Nguyen-Hong et al. Optimal sizing of energy storage devices in isolated wind-diesel systems considering load growth uncertainty
CN110601198B (zh) 计及谐波和电压不平衡约束的混合微电网优化运行方法
CN106844916A (zh) 一种基于调峰辅助服务市场的发电和用电组织方法及装置
CN110070213A (zh) 一种电-气综合能源系统的日前调度方法
CN114595868A (zh) 一种综合能源系统源网荷储协同规划方法及系统
CN110323979A (zh) 一种考虑电压稳定的发电机励磁调差系数优化整定方法
CN109787221A (zh) 一种微电网电能安全经济调度方法和系统
Liu et al. Application of modified progressive hedging for stochastic unit commitment in electricity-gas coupled systems
Luo et al. Two‐stage robust optimal scheduling of wind power‐photovoltaic‐thermal power‐pumped storage combined system
CN112232624B (zh) 一种天然气与电力网络联合运行模型的求解方法及系统
CN117477659A (zh) 一种电力系统的新能源与常规电源配比方法、装置及介质
CN111523947A (zh) 一种虚拟电厂发电成本生成方法
Paleba et al. Optimal placement and sizing distributed wind generation using particle swarm optimization in distribution system
CN116739404A (zh) 一种综合能源系统熵态模型中网络化特征模块的构建方法
CN112528445B (zh) 一种电-气互联综合能源系统协同规划方法及系统
CN113131513B (zh) 考虑碳排放的电、热、气转换优化运行配置方法和存储介质
Sheng et al. Low-carbon economic operation of the integrated energy system considering carbon capture unit coupling with power to gas
CN114298383A (zh) 一种虚拟电厂储能容量配置方法及装置
Yammani et al. Optimal placement and sizing of DER’s with load variations using bat algorithm
Xia et al. Optimal planning of mobile energy storage in active distribution network
Putranto et al. Impact of Sizing and Placement on Energy Storage System in Generation Scheduling Considering Transmission Losses
Shafiullah et al. Effects of Uncertainty Characterization of Energy Demand of a Neighborhood on Stochastic Day-ahead Scheduling
CN110401210A (zh) 需求响应参与下风电储能系统调度方法

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