CN112257951A - 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法 - Google Patents

一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112257951A
CN112257951A CN202011206287.5A CN202011206287A CN112257951A CN 112257951 A CN112257951 A CN 112257951A CN 202011206287 A CN202011206287 A CN 202011206287A CN 112257951 A CN112257951 A CN 112257951A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
energy system
comprehensive energy
output
distribution company
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
CN202011206287.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112257951B (zh
Inventor
李文芳
王海伟
郑元杰
徐晶晶
陈璐
王尉
陈晨
许建中
代琼丹
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.)
Hefei Power Supply Co of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Hefei Power Supply Co of State Grid Anhui Electric Power 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 Hefei Power Supply Co of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd filed Critical Hefei Power Supply Co of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Priority to CN202011206287.5A priority Critical patent/CN112257951B/zh
Publication of CN112257951A publication Critical patent/CN112257951A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112257951B publication Critical patent/CN112257951B/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
    • G06Q10/04—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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
    • 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
    • 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
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法。以联盟向剩余电源支付最少为目标，构建了基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型，采用夏普利值法对综合能源系统和配电公司的收益进行分配，可以充分平衡综合能源系统优先调度权的损失，提高配电公司收益。

Description

一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行 方法
技术领域
本发明涉及电力系统领域，特别是一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法
背景技术
目前，中国积极推进电网改革，网售分开、输配分离，打破目前单一购电方格局成为电力改革的主要方向之一。配电网成为售电、配电环节新的参与主体，有权直接向地区发电企业以及大电网购电。综合能源系统可以利用该区域的可再生能源出力，申报发电上网预计划以及风光出力等必要信息，调度机构通过优化电网运行方式优先安排调度可再生能源发电上网。
虽然分布式能源具有优先发电权，但其不确定性提供了综合能源系统与配电公司的合作空间。综合能源系统和配电公司合作时，综合能源系统放弃了优先调度权，导致自身收益损失，配电公司向剩余电源支付减少，因此需要对综合能源系统和配电公司进行合作收益分配。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行问题，提出了一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法。本发明采用以下的技术方案：
构建综合能源系统与配电公司联合调度模型；
构建综合能源系统与配电公司基于合作博弈的收益分配模型；
引入采用场景生成与缩减技术生成综合能源系统，基于Shapley值得到综合能源系统与配电公司的优化运行方法。
本发明提供的技术方案的有益效果：
本发明提出的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，以综合能源系统与配电网组成的联盟向剩余电源支付最少为目标，对综合能源系统和配电公司联盟内部进行合作收益分配，有效协调了综合能源系统和配电网间的调度问题。
附图说明
图1为某地区典型日负荷需求。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图1对本发明进行进一步的讲解说明。
本发明提出了一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其实施流程包括如下详细步骤：
步骤1、构建基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型；
建立基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型的目标函数，包括：
考虑R'个综合能源系统与配电公司组成联盟h，联盟场景总数为S，电厂r含电源数为Ir，风光出力场景为S个，其中场景s的概率为ps，典型日的运行时段为T个，时间间隔为Δt，目标函数为联盟向剩余电源支付最少，表达式为：
Figure BDA0002757162420000021
式中：
Figure BDA0002757162420000031
为剩余电源的总收益；
Figure BDA0002757162420000032
为场景s的概率；λ为剩余电源电价；Ldt为总负荷；Pt h0为联盟h日前申报的t时段总出力；Pt r0为综合能源系统r日前申报的t时段总出力；ΔPt hs为联盟h计划出力和实际出力的偏差；λ+和λ-分别为上调和下调的备用价格；
考虑剩余综合能源系统单独优化，优化模型包括：
系统的运行成本和惩罚成本构成的系统费用最小为目标函数为：
min C＝Cope+Cpunish
式中：Cope为系统的运行成本；Cpunish为系统的惩罚成本，其表达式分别为：
系统的年运行成本包括热电联产机组的发电成本和购电成本，年运行成本与热电联产机组的成本函数表达式分别如下：
Figure BDA0002757162420000033
式中：
Figure BDA0002757162420000034
和
Figure BDA0002757162420000035
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t CHP机组的电出力、热出力以及购电功率；
Figure BDA0002757162420000036
为购电单价。
系统的年惩罚成本包括热电联产机组偏离计划出力惩罚费用和弃风弃光成本。年惩罚成本与弃风弃光功率的表达式分别如下：
Figure BDA0002757162420000037
Figure BDA0002757162420000038
式中：
Figure BDA0002757162420000039
为综合能源系统r在时刻t处热电联产机组的计划电出力；
Figure BDA00027571624200000310
为场景s下综合能源系统r在时刻t的弃风弃光功率；
Figure BDA00027571624200000311
Figure BDA00027571624200000312
和
Figure BDA00027571624200000313
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t风电、光伏的可发功率、和上网功率；ρ1和ρ2分别为CHP机组偏离计划出力的惩罚价格和弃风弃光惩罚价格。
联盟中R'个综合能源系统的收益
Figure BDA00027571624200000314
为：
Figure BDA0002757162420000041
式中：
Figure BDA0002757162420000042
综合能源系统r在场景s下电源i的t时段的实际出力；
Figure BDA0002757162420000043
为政府批复电源r的价格。
建立基于合作博弈的综合能源系统与配电公司优化运行模型的约束条件，包括：
供电系统约束，为了保证供电系统安全稳定运行，需要满足电功率平衡约束、热电联产机组出力约束、分布式电源出力约束、联络线传输功率约束、储能系统约束，表达式如下：
电功率平衡约束：
Figure BDA0002757162420000044
式中：Lr为综合能源系统r与剩余综合能源系统的联络线集合，
Figure BDA0002757162420000045
为场景s下联络线l的传输功率，
Figure BDA0002757162420000046
表示在时刻t联络线l向该区域内输入功率，
Figure BDA0002757162420000047
表示在时刻t联络线l向该区域外输送功率；
Figure BDA0002757162420000048
和
Figure BDA0002757162420000049
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t的电负荷功率、电锅炉功率、EV充电负荷功率和电制冷机功率。
热电联产机组出力约束：热电联产机组可处于多个工作状态，本文假设热电联产机组运行在定热电比模式。热电比约束、出力约束、出力爬坡约束分别如下：
Figure BDA00027571624200000410
Figure BDA00027571624200000411
Figure BDA00027571624200000412
式中：khp,r、
Figure BDA0002757162420000051
Dr,max和Ur,max分别为综合能源系统r中CHP机组的热电比值、电出力下限、电出力上限、单位时间内最大上调功率和下调功率。
分布式电源出力约束：
Figure BDA0002757162420000052
Figure BDA0002757162420000053
Figure BDA0002757162420000054
Figure BDA0002757162420000055
Figure BDA0002757162420000056
Figure BDA0002757162420000057
式中：θPW和θPV分别为日调度周期内系统允许的最大弃风率和弃光率；
Figure BDA0002757162420000058
和
Figure BDA0002757162420000059
分别为综合能源系统r在时刻t风电和光伏的最大出力。
联络线传输功率约束：
Figure BDA00027571624200000510
式中：
Figure BDA00027571624200000511
为联络线l传输功率的极限。
储能系统约束：蓄电池的储能容量与充放电功率和充放电效率有关，且满足如下约束：
Figure BDA00027571624200000512
Figure BDA00027571624200000513
Figure BDA00027571624200000514
Figure BDA00027571624200000515
Figure BDA0002757162420000061
Figure BDA0002757162420000062
式中：
Figure BDA0002757162420000063
和
Figure BDA0002757162420000064
为综合能源系统r的储能系统在时段t的充放电0-1状态变量，充电置1，放电置0；
Figure BDA0002757162420000065
为综合能源系统r上的储能系统在时段t的剩余能量水平；ε为单位时段储能的自放能率；γdis和γch分别为储能系统的充放电效率；
Figure BDA0002757162420000066
和
Figure BDA0002757162420000067
分别为储能系统存储能量比率的上下限值。
供热系统约束，为了保证供热系统的安全稳定运行，需要满足蓄热式电锅炉出力约束和热负荷约束。
蓄热式电锅炉出力约束：蓄热式电锅炉在电能富裕时段将多余的电能转换成热能，从而起到后备可调控资源的作用，在实现储热功能的同时还能够帮助消纳可再生能源，同时体现不同等级的能源利用。电锅炉的出力约束如下：
Figure BDA0002757162420000068
Figure BDA0002757162420000069
Figure BDA00027571624200000610
Figure BDA00027571624200000611
式中：
Figure BDA00027571624200000612
为场景s下综合能源系统r在时刻t电锅炉的热出力，ηEB,r和
Figure BDA00027571624200000613
分别为综合能源系统r电锅炉的电热转换效率和热出力上限；Pr EB为综合能源系统r安装电锅炉的功率。
热负荷约束：
Figure BDA00027571624200000614
Figure BDA00027571624200000615
Th,r,t,s≤Tg,r,t,s≤Tg,r,t,s,max
-σr,t,s≤λr,PMV,t,s≤+σr,t,s
式中：
Figure BDA0002757162420000071
和
Figure BDA0002757162420000072
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t CHP机组和电锅炉的热出力；
Figure BDA0002757162420000073
为提供给用户的供热量；χr,s为场景s下综合能源系统r锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与热网水流量有关；Tg,r,t,s和Th,r,t,s分别为场景s下综合能源系统r在时刻t的热网供水温度和热网回水温度；Tg,r,s,max为场景s下综合能源系统r热网最高供水温度；λr,PMV,t,s和σr,t,s分别为场景s下综合能源系统r在时段t的PMV指标和PMV指标取值范围。
供冷系统约束，为了保证供冷系统的安全稳定运行，需要满足室内供冷约束和电制冷机的出力约束。
室内供冷约束：
Figure BDA0002757162420000074
Figure BDA0002757162420000075
式中：
Figure BDA0002757162420000076
为场景s下综合能源系统r在时刻t电制冷机的制冷功率；
Figure BDA0002757162420000077
和
Figure BDA0002757162420000078
分别为综合能源系统r采冷建筑物室内温度的上限和下限。
电制冷机的出力约束如下：
Figure BDA0002757162420000079
Figure BDA00027571624200000710
式中：
Figure BDA00027571624200000711
为场景s下综合能源系统r在时刻t电制冷机的电功率，ηEC,r为电制冷机的能效比；
Figure BDA00027571624200000712
和
Figure BDA00027571624200000713
为电制冷机制冷功率的上限和下限。
步骤2、采用夏普利值法研究综合能源系统和配电公司的收益分配；
夏普利值法是解决公共利润分配问题最常用的方法，采用此方法研究综合能源系统和配电公司的收益分配。
夏普利值满足个体理性、整体理性和唯一性，是求解合作博弈问题最常用方法。采用夏普利值时，参与者m的合作收益为：
Figure BDA0002757162420000081
式中：H为m所有参加的联盟h组成的集合，|h|为h中的个体数；n为参与分配的总个体数。
为了进一步理解本发明，以下以某综合能源系统示范工程项目为例，来解释本发明的实际应用。
该地区春、夏、冬季的典型日负荷需求见图1。多个综合能源系统与配电公司协同调度时，合作利益需要在多个综合能源系统和配电公司间分配。表1为综合能源系统/剩余电源收益。由表1可见，两个综合能源系统的联盟收益增加。配电公司与两个综合能源系统合作收益大于与单个综合能源系统的收益。这是由于可再生能源发电尽管容量所占比例基本未变，配电公司与两个综合能源系统合作，机组数目增加，出力互补，减少了弃风弃光及备用需求。由于2个综合能源系统和配电公司对合作收益的贡献不同，采用夏普利值法根据各自的贡献合理分配合作收益为：综合能源系统：xV1＝1.10万元；xV2＝1.49万元；配电公司:xD＝2.53万元。
表1综合能源系统/剩余电源收益
Figure BDA0002757162420000091
采用夏普利值法分配合作收益为：综合能源系统：xV1＝1.09(万元)；xV2＝2.01(万元)；配电公司:xD＝3.08(万元)。由表2进一步分析各种联盟情况可知，提高风光预测精度增大了综合能源系统单干的收益，也增大了其参与各联盟时的合作收益，因此预测精度提高影响了分配给综合能源系统的合作收益。
表2综合能源系统/剩余电源收益(σ2＝1.5)
Figure BDA0002757162420000092
国内某综合能源系统示范工程项目的算例分析结果说明了本发明所提出的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型，以联盟向剩余电源支付最少为目标，对综合能源系统和配电公司进行合作收益分配，可以充分平衡综合能源系统优先调度权的损失，提高配电公司收益。

Claims (10)

1.一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，包括步骤：
构建基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型；
采用夏普利值法研究综合能源系统和配电公司的收益分配。
2.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，建立基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行模型的目标函数为考虑R'个综合能源系统与配电公司组成联盟h，联盟场景总数为S，电厂r含电源数为Ir，风光出力场景为S个，其中场景s的概率为ps，典型日的运行时段为T个，时间间隔为Δt，目标函数为联盟向剩余电源支付最少，表达式为：
Figure FDA0002757162410000011
式中：
Figure FDA0002757162410000012
为剩余电源的总收益；
Figure FDA0002757162410000013
为场景s的概率；λ为剩余电源电价；Ldt为总负荷；Pt h0为联盟h日前申报的t时段总出力；Pt r0为综合能源系统r日前申报的t时段总出力；ΔPt hs为联盟h计划出力和实际出力的偏差；λ+和λ-分别为上调和下调的备用价格。
3.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，系统的运行成本和惩罚成本构成的系统费用最小为目标函数为：
min C＝Cope+Cpunish
式中：Cope为系统的运行成本；Cpunish为系统的惩罚成本。
4.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，系统的年运行成本包括热电联产机组的发电成本和购电成本，年运行成本与热电联产机组的成本函数表达式分别如下：
Figure FDA0002757162410000021
式中：
Figure FDA0002757162410000022
和
Figure FDA0002757162410000023
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t CHP机组的电出力、热出力以及购电功率；
Figure FDA0002757162410000024
为购电单价。
5.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，系统的年惩罚成本包括热电联产机组偏离计划出力惩罚费用和弃风弃光成本；年惩罚成本与弃风弃光功率的表达式分别如下：
Figure FDA0002757162410000025
Figure FDA0002757162410000026
式中：
Figure FDA0002757162410000027
为综合能源系统r在时刻t处热电联产机组的计划电出力；
Figure FDA0002757162410000028
为场景s下综合能源系统r在时刻t的弃风弃光功率；
Figure FDA0002757162410000029
和
Figure FDA00027571624100000210
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t风电、光伏的可发功率、和上网功率；ρ1和ρ2分别为CHP机组偏离计划出力的惩罚价格和弃风弃光惩罚价格。
6.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，联盟中R'个综合能源系统的收益
Figure FDA00027571624100000211
为：
Figure FDA00027571624100000212
式中：
Figure FDA00027571624100000213
综合能源系统r在场景s下电源i的t时段的实际出力；
Figure FDA00027571624100000214
为政府批复电源r的价格。
7.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行的约束条件，其中，电功率平衡约束：
Figure FDA00027571624100000215
式中：Lr为综合能源系统r与剩余综合能源系统的联络线集合，
Figure FDA0002757162410000031
为场景s下联络线l的传输功率，
Figure FDA0002757162410000032
表示在时刻t联络线l向该区域内输入功率，
Figure FDA0002757162410000033
表示在时刻t联络线l向该区域外输送功率；
Figure FDA0002757162410000034
和
Figure FDA0002757162410000035
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t的电负荷功率、电锅炉功率和电制冷机功率。
8.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，热电联产机组出力、分布式电源出力约束分别如下：
Figure FDA0002757162410000036
Figure FDA0002757162410000037
Figure FDA0002757162410000038
Figure FDA0002757162410000039
Figure FDA00027571624100000310
Figure FDA00027571624100000311
Figure FDA00027571624100000312
Figure FDA00027571624100000313
Figure FDA00027571624100000314
式中：
Figure FDA00027571624100000315
和Ur,max分别为综合能源系统r中CHP机组的热电比值、电出力下限、电出力上限、单位时间内最大上调功率和下调功率；θPW和θPV分别为日调度周期内系统允许的最大弃风率和弃光率；
Figure FDA00027571624100000316
和
Figure FDA00027571624100000317
分别为综合能源系统r在时刻t风电和光伏的最大出力。
9.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，联络线传输功率约束、储能约束：
Figure FDA00027571624100000318
Figure FDA0002757162410000041
Figure FDA0002757162410000042
Figure FDA0002757162410000043
Figure FDA0002757162410000044
Figure FDA0002757162410000045
Figure FDA0002757162410000046
式中：
Figure FDA0002757162410000047
为联络线l传输功率的极限；
Figure FDA0002757162410000048
和
Figure FDA0002757162410000049
为综合能源系统r的储能系统在时段t的充放电0-1状态变量，充电置1，放电置0；
Figure FDA00027571624100000410
为综合能源系统r上的储能系统在时段t的剩余能量水平；ε为单位时段储能的自放能率；γdis和γch分别为储能系统的充放电效率；
Figure FDA00027571624100000411
和
Figure FDA00027571624100000412
分别为储能系统存储能量比率的上下限值。
10.根据权利要求1所述的基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法，其特征在于，蓄热式电锅炉、热负荷、制冷机、冷负荷约束分别如下：
Figure FDA00027571624100000413
Figure FDA00027571624100000414
Figure FDA00027571624100000415
Figure FDA00027571624100000416
Figure FDA00027571624100000417
Figure FDA00027571624100000418
Th,r,t,s≤Tg,r,t,s≤Tg,r,t,s,max
-σr,t,s≤λr,PMV,t,s≤+σr,t,s
Figure FDA0002757162410000051
Figure FDA0002757162410000052
Figure FDA0002757162410000053
Figure FDA0002757162410000054
式中：
Figure FDA0002757162410000055
为场景s下综合能源系统r在时刻t电锅炉的热出力，ηEB,r和
Figure FDA0002757162410000056
分别为综合能源系统r电锅炉的电热转换效率和热出力上限；Pr EB为综合能源系统r安装电锅炉的功率；
Figure FDA0002757162410000057
和
Figure FDA0002757162410000058
分别为场景s下综合能源系统r在时刻t CHP机组和电锅炉的热出力；
Figure FDA0002757162410000059
为提供给用户的供热量；χr,s为场景s下综合能源系统r锅炉供热量与热网供/回水温度差间的关系系数，其大小与热网水流量有关；Tg,r,t,s和Th,r,t,s分别为场景s下综合能源系统r在时刻t的热网供水温度和热网回水温度；Tg,r,s,max为场景s下综合能源系统r热网最高供水温度；λr,PMV,t,s和σr,t,s分别为场景s下综合能源系统r在时段t的PMV指标和PMV指标取值范围；
Figure FDA00027571624100000510
为场景s下综合能源系统r在时刻t电制冷机的制冷功率；
Figure FDA00027571624100000511
和
Figure FDA00027571624100000512
分别为综合能源系统r采冷建筑物室内温度的上限和下限；
Figure FDA00027571624100000513
为场景s下综合能源系统r在时刻t电制冷机的电功率，ηEC,r为电制冷机的能效比；
Figure FDA00027571624100000514
和
Figure FDA00027571624100000515
为电制冷机制冷功率的上限和下限。
CN202011206287.5A 2020-11-02 2020-11-02 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法 Active CN112257951B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011206287.5A CN112257951B (zh) 2020-11-02 2020-11-02 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011206287.5A CN112257951B (zh) 2020-11-02 2020-11-02 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112257951A true CN112257951A (zh) 2021-01-22
CN112257951B CN112257951B (zh) 2023-12-19

Family

ID=74267899

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011206287.5A Active CN112257951B (zh) 2020-11-02 2020-11-02 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112257951B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114256836A (zh) * 2021-12-13 2022-03-29 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 一种新能源电站共享储能的容量优化配置方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170194814A1 (en) * 2014-04-23 2017-07-06 Nec Corporation Electricity distribution system with dynamic cooperative microgrids for real-time operation
CN107330549A (zh) * 2017-06-22 2017-11-07 华北电力大学 含多主体的多能互补微电网能量管理方法
CN108062721A (zh) * 2017-12-12 2018-05-22 南方电网科学研究院有限责任公司 工业园区综合能源系统收益分配方法、装置和系统
CN108805449A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 南方电网科学研究院有限责任公司 面向综合能源系统成本分摊及收益分配的合作博弈方法
CN109670730A (zh) * 2019-01-11 2019-04-23 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 一种综合能源系统日前经济调度方法
CN109919450A (zh) * 2019-02-14 2019-06-21 国核电力规划设计研究院有限公司 解决综合智慧能源系统调度的博弈优化方法
CN110046773A (zh) * 2019-05-30 2019-07-23 东北大学 综合能源系统多主体合作优化运行与成本效益分配方法
CN110210712A (zh) * 2019-05-05 2019-09-06 三峡大学 一种考虑不确定性和多主体博弈的综合能源系统规划方法
CN110991928A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 华北电力大学 一种多微能源网的综合能源系统能量管理方法及系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170194814A1 (en) * 2014-04-23 2017-07-06 Nec Corporation Electricity distribution system with dynamic cooperative microgrids for real-time operation
CN107330549A (zh) * 2017-06-22 2017-11-07 华北电力大学 含多主体的多能互补微电网能量管理方法
CN108062721A (zh) * 2017-12-12 2018-05-22 南方电网科学研究院有限责任公司 工业园区综合能源系统收益分配方法、装置和系统
CN108805449A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 南方电网科学研究院有限责任公司 面向综合能源系统成本分摊及收益分配的合作博弈方法
CN109670730A (zh) * 2019-01-11 2019-04-23 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 一种综合能源系统日前经济调度方法
CN109919450A (zh) * 2019-02-14 2019-06-21 国核电力规划设计研究院有限公司 解决综合智慧能源系统调度的博弈优化方法
CN110210712A (zh) * 2019-05-05 2019-09-06 三峡大学 一种考虑不确定性和多主体博弈的综合能源系统规划方法
CN110046773A (zh) * 2019-05-30 2019-07-23 东北大学 综合能源系统多主体合作优化运行与成本效益分配方法
CN110991928A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 华北电力大学 一种多微能源网的综合能源系统能量管理方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
QIONG WU, ET AL: "Benefit allocation for distributed energy network participants applying game theory based solutions", 《ENERGY》, vol. 119, pages 384 - 391, XP029900045, DOI: 10.1016/j.energy.2016.12.088 *
周长城等: "基于合作博弈的工业园区综合能源系统成本分摊及 收益分配方法", 《南方电网技术》, vol. 12, no. 3, pages 60 - 65 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114256836A (zh) * 2021-12-13 2022-03-29 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 一种新能源电站共享储能的容量优化配置方法
CN114256836B (zh) * 2021-12-13 2023-07-04 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 一种新能源电站共享储能的容量优化配置方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112257951B (zh) 2023-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108229025B (zh) 一种冷热电联供型多微网主动配电系统经济优化调度方法
CN111008739B (zh) 一种热电联产虚拟电厂优化调控及收益分配方法及系统
Jordehi Two-stage stochastic programming for risk-aware scheduling of energy hubs participating in day-ahead and real-time electricity markets
Hayati et al. A two-stage stochastic optimization scheduling approach for integrating renewable energy sources and deferrable demand in the spinning reserve market
Karimi et al. A stochastic tri-stage energy management for multi-energy systems considering electrical, thermal, and ice energy storage systems
CN113344249A (zh) 基于区块链的冷热电联供多微网优化调度方法和系统
Hu et al. A two-stage dispatching method for wind-hydropower-pumped storage integrated power systems
CN116187648A (zh) 基于热电解耦的虚拟电厂热电联合优化调度方法
CN112531785B (zh) 多时间尺度下光热-储热的主动配电网主辅联合调度方法
CN117829538A (zh) 一种考虑欺诈博弈和多场景的能源枢纽网系统的优化方法
Liu et al. Day-ahead and intra-day economic dispatch of electricity hydrogen integrated energy system with virtual energy storage
CN112257951A (zh) 一种基于合作博弈的综合能源系统与配电公司的优化运行方法
CN111125611B (zh) 面向多场景的冷-热-电微能网群两阶段优化调度方法
CN116228461A (zh) 一种基于p2p交易的多虚拟电厂随机优化调度方法
CN115860406A (zh) 基于内部电价激励的园区综合能源系统能量调度方法
Zhai et al. Scheduling optimization of shared energy storage and peer-to-peer power trading among industrial buildings
CN113659566B (zh) 一种基于CVaR的多能互补发电系统的容量配置优化方法
CN115545801A (zh) 一种基于碳排放的电力市场出清方法及装置
CN115600878A (zh) 一种基于双层能量管理的并网型多站融合综合能源总系统
CN114240010A (zh) 应对需求侧不确定性的热电联产燃气轮机组调度方法
CN112102047A (zh) 虚拟电厂优化组合竞价方法、装置、设备和存储介质
Trairat et al. Optimal Dispatch of Cogeneration with Thermal and Battery Energy Storage for BEMS Subject to Load Demand Uncertainty
Qian et al. Low carbon optimization dispatching of energy intensive industrial park based on adaptive stepped demand response incentive mechanism
Bian et al. Economic Dispatch of A Virtual Power Plant with Wind-photovoltaic-storage Considering Demand Response
Yao et al. Small-scale Thermal Power Units and Energy Storage in Virtual Power Plant

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