CN112465236B - 一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,包括以下步骤:1)结合社区综合能源系统的结构和需求响应模型构建考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型;2)以综合满意度作为约束,对考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型进行求解,得到运行成本最低且满足综合满意度要求的最优调度方案,并以此方案进行调度运行。与现有技术相比,本发明具有降低系统的能耗成本、降低冗余度、保证用能满意度等优点。
Description
技术领域
本发明涉及能源系统优化调度领域,尤其是涉及一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法。
背景技术
传统化石能源的过度使用引起了持续的环境污染问题,提高能源利用率和减少污染物排放已成为现代能源系统中需要考虑的重要问题,然而,传统的电力系统,热力系统和天然气系统是独立计划,设计和运行的,这种运行方法忽略了不同能源类型之间的耦合,并极大地限制了能源系统的灵活性,因此,综合能源系统已经成为解决此问题的重要方法。
目前关于IES需求侧管理的研究很多,基于热电联产(CHP)的地区电力和供热多能源系统是IES的一种常见形式。shao等人将柔性需求响应扩展到热、电集成能源系统。在该框架中,提供了电和热平衡功率,以缓解热电联产设备的出力约束限制。此外,利用柔性电、热需求响应促进不确定性风力发电和热电联产的结合。
Li等人利用多能源互补策略来增加可再生能源的消纳,研究了由热电联产机组和电热设备耦合的综合电热能源系统,并考虑了供热网络的能量存储特性,开发了一种结合了功率和热量的调度程序,但是,该文献忽略了需求侧响应带来的影响。
文献Guo Z,Li G,Zhou M.Resilient configuration approach of integratedcommunity energy system considering integrated demand response underuncertainty.IEEE Access.2019;7:87513–87533.建立了一个多目标的IES调度模型,包括运营成本和碳排放,实时需求响应基于能源价格,考虑到综合的电力和热需求响应,提出了降低IES运营成本的能源管理策略。
文献Amirante R,Cassone E,Distaso E.Overview on recent developments inenergy storage:Mechanical,electrochemical and hydrogen technologies.EnergyConvers.Manage.2017;132:372–387.以及文献Zhang W,Lian J,Chang,C.Aggregatedmodeling and control of air conditioning load for demand response.IEEETrans.Power Syst.2013;28(4):4655–4664.建立了灵活的电力和热力负荷模型,将弹性电负荷分为可变动负荷和负荷减少,以及柔性热负荷分为住宅用水负荷和室内取暖负荷。
以上研究主要集中在热电联产系统上,但是,现有的IES的能量负载类型已经增加了,并且出现了冷却、加热、电力和天然气技术的结合,因此,需求方的响应也很复杂,因此,综合考虑电,热,冷和气需求侧响应十分必要。
储能设备在IES的最佳运行中起着重要作用,但是储能设备目前具有较高的成本和较长的投资周期“虚拟储能”的应用有助于解决这一问题。文献Jin X,Mu Y,Jia H.etal.Dynamic economic dispatch of a hybrid energy microgrid consideringbuilding based VESS.Appl.Energy,2017;197:386–398提出了构建“虚拟热能储存器”的思想,该构想基于不同室内温度下客户的舒适度和建筑物的热储存能力,而虚拟能量储存系统实现了热负荷的转换。通过利用建筑物的储热特性,文献Tasdighi M,Ghasemi H,Rahimi-Kian,A.Residential microgrid scheduling based on smart meters data andtemperature dependent thermal load modelling.IEEE Trans.Smart Grid,2014,5:349–357开发了基于虚拟存储系统(VSS)的建筑物模型,并将VSS集成到建筑物微电网的最佳调度模型中以降低运营成本,但以上的现有文献仅考虑了建筑物的室内空气的蓄热能力,而没有将建筑物的能量存储能力与住宅用水负荷结合起来。建筑物的单个虚拟能量存储模型可能会破坏供热和制冷负荷之间的平衡,这不利于多能源系统的稳定运行。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,包括以下步骤:
1)结合社区综合能源系统的结构和需求响应模型构建考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型;
2)以综合满意度作为约束,对考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型进行求解,得到运行成本最低且满足综合满意度要求的最优调度方案,并以此方案进行调度运行。
所述的考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型以一个运行周期内的运行成本最低作为目标函数,则有:
其中,Fen(t)为用能成本,Fma(t)为储能设备维护成本,Fdi(t)为柔性负荷调度成本,为碳排放惩罚成本,Kwt为风机发电单位功率成本,Kpv为光伏发电单位功率成本,Kgrid为电网售电电价,Kgas为天然气价格系数,Pwt(t)为风机出力,Ppv(t)为光伏出力,Pgird(t)为综合能源系统与电网交互功率,Pgas(t)为综合能源系统与天然气网交互功率,μi为储能设备i充放能单位功率维护成本,Pi(t)为储能设备i充放能单位功率维护成本,Fshift为可平移负荷调度成本,Fcut为可削减负荷调度成本,Ftran为可转移负荷调度成本,Kc为碳排放惩罚成本系数,δ1、δ2、δ3分别为分别为向电网购电、燃气轮机、燃气锅炉碳排放系数,PGrid(t)为综合能源系统与电网交互功率,PMT(t)为燃气轮机出力,PGB(t)为燃气锅炉出力,Δt为单位时段,t为时间,T为运行周期。
所述的考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型的约束条件包括:
电功率平衡约束:
Pwt(t)+Ppv(t)+Pgrid(t)+Pgt(t)+Pes(t)=Pload(t)+Pechg(t)
其中,Pgt(t)为燃气轮机出力,Pes(t)为蓄电池出力,Pload(t)为电负荷,Pechg(t)为电热冷气耦合设备耗电功率;
热功率平衡约束:
Hwhb(t)+Hgb(t)+Heb(t)+Hbat(t)=Hwat(t)
其中,Hwhb(t)为余热锅炉出力,Hgb(t)为燃气锅炉出力,Heb(t)为电锅炉出力,Hbat(t)为蓄热槽出力,Hwat(t)为热负荷;
冷功率平衡约束:
Clbr(t)+Cec(t)+Ccs(t)=Cair(t)
其中,Clbr(t)为溴化锂制冷机出力,Cec(t)为电制冷机出力,Ccs(t)为蓄冷槽出力,Cair(t)为冷负荷;
气功率平衡约束:
Gnetg(t)+Gptg(t)+Ggs(t)=Ggas(t)
其中,Gnetg(t)为综合能源系统与天然气网交互功率,Gptg(t)为电转气设备出力,Ggs(t)为储气罐出力,Ggas(t)为天然气负荷;
出力约束:
其中,Pgird,min为综合能源系统向电网购售电最小值,Pgird,max为综合能源系统向电网购售电最大值,Gnetg,max为综合能源系统与天然气网交互功率最大值;
储能约束:
其中,Si(t)为储能设备i的荷能状态,Ss为储能设备一个周期初始状态,Sd为储能设备一个周期终止状态,Smin为储能设备i的荷能状态最小值,Smax为储能设备i的荷能状态最大值,Pi,min为储能设备i充放能功率最小值,Pi,max为储能设备i充放能功率最大值,Pi,c(t)为储能设备i充能功率,Pi,d(t)为储能设备i放能功率。
所述的步骤2)中,综合满意度Fsat的表达式具体为:
Fsat=1-(μ1Fdis1+μ2Fdis2+μ3Fdis3)
其中,μ1、μ2、μ3分别为权重,Fdis1为用电不满意度,Fdis2为用热和冷不满意度,Fdis3为用气不满意度。
所述的用电不满意度Fdis1的表达式为:
其中,ω1、ω2、ω3分别为权重系数,βt为可平移负荷状态变量,Bmax为最大平移次数,αt为可转移负荷状态变量,为最小转移持续时间,Rt为可削减负荷状态变量,Rmax为最大削减次数,τ为可转移负荷转移开始时间。
所述的用热和冷不满意度Fdis2的表达式为:
所述的用气不满意度Fdis3的表达式为:
其中,γ1、γ2分别为权重系数,St为气可平移负荷状态变量,Ct为可削减负荷状态变量,Smax为气可平移负荷最大平移次数,Cmax为气可削减负荷最大削减次数。
所述的权重系数ω1、ω2、ω3、σ1、σ2、γ1、γ2、μ1、μ2、μ3通过结合主观加权法和客观加权法确定。
所述的综合满意度Fsat的取值范围为0~0.9。
当容量浪费率为0时,对应的综合满意度Fsat的取值最优为0.6。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
一、本发明将建筑物和居民用水的储能能力共同应用于虚拟储能系统,这比只包含建筑物储能能力的虚拟储能系统效率更高。
二、本发明将虚拟储能系统和柔性电力、天然气需求响应模型相结合参与优化调度,从而可以有效地降低IES的运营成本。
三、本发明提出基于综合权重法的综合满意度模型,将电,热,冷,气的用能满意度相结合,既可以量化用能满意度,同时降低IES设备容量冗余度。
附图说明
图1为优化调度模型的框架图。
图2为社区综合能源系统结构图。
图3为冷负荷原理图。
图4为电负荷功率平衡图。
图5为热负荷功率出力图。
图6为冷负荷功率出力图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明提供一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,为了在降低运营成本的同时保证客户满意度,建立了考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型。首先,利用虚拟的供热和制冷能量存储模型来共同降低运营成本,然后,将柔性电气和热冷负荷集成到社区综合能源系统(IES)的调度模型中,此外,建立了基于主观和客观方法相结合的加权方法的综合满意度模型,以量化客户满意度和IES设备的容量冗余度。
本发明中的社区综合能源系统(IES)结构如图2所示,IES可以由一个能源集线器来描述,包括四个部分:能源生产设备,例如光伏(PV)发电设备,风力涡轮机(WT),燃气轮机(GT)和燃气锅炉(GB);能量转换设备包括电锅炉(EB),废热锅炉(WHB),溴化锂制冷机(LBR),电燃气(PtG)和电制冷机(EC);能量存储设备由电存储(ES),供热存储(HS),制冷存储(CS)和气体存储(GS)组成;能源消耗设备包括电力负荷,加热负荷,冷却负荷和天然气负荷。
1、电、气需求响应模型
1.1可平移负荷
用能时段可以改变的负荷,例如洗衣机,消毒柜和天然气汽车,供能时段需要整体移动,并且不能中断功。单位调度时段设置为1小时,Lshift表示可平移负荷。参与调度之前的功率分配向量如下:
平移后的功率分布向量如下:
可平移负荷的用户可以获得经济补偿:
1.2可转移负荷
可转移负荷,例如电动汽车和电动车。供能时间可以更改和中断,但调度后可转移负荷的总功率需要保持不变。Ltran表示可转移负载,[ttr-,ttr+]表示可转移负荷的转移时段,0-1变量表示,αt表示可转移负荷的转移状态,αt=1表示转移。可转移负荷约束功率:
1.3可削减负荷
可削减的负荷,例如空调,冰箱和天然气炉。0-1变量表示t周期内的减少状态。γt=1表示在t周期内减少的功率,以及在t周期内调度后的负载减少功率:
Pt cut=(1-θτβτ)Pt cut0 (6)
2、虚拟储能模型
建筑物节能可以通过储热/冷能力来描述。根据其储热能力,建筑物可以在短时间内存储热/冷能量。因此,当能源价格较低时,可以提前启动供热/冷输出设备或增加其输出功率。同样,当能源价格高昂时,可以提前关闭它或降低输出功率。这可以解释为在用户温度舒适范围内调节供热/冷需求。对于居民用水,也可以利用其蓄热能力。因此,对建筑物和居民用水储能进行建模共同参与IES的优化调度。
2.1热水虚拟储能模型
热负荷模型,在居民用水所需的温度范围内对供热需求进行建模。一个调度周期内的居民用水量,储水箱水温与相关参数的计算公式如下:
2.2建筑虚拟储能模型
室内温度需要控制在一定范围内,以简化的住宅建筑为例,建立室内热能流动模型的过程如下。以夏季室内供冷为例,室内热传递示意图如图3所示。
考虑到建筑物的热阻系数,室内温度与室外温度之间的关系如下:
在公式(10)中,Cair是空气的比热容。将方程式(9)代入方程式(10),简化的方程式如下:
2.3综合满意度模型
本发明提出了综合满意度模型,以量化用户用电、热、冷和气满意度。综合满意度函数如下:
Fsat=1-Fdis (12)
Fdis=μ1Fdis1+μ2Fdis2+μ3Fdis3 (13)
综合满意度值在0~1之间;本发明的综合满意度取值在0~0.9之间;Fdis1代表用电不满意度函数,Fdis2代表用热和冷不满意度函数,Fdis3代表用气不满意度函数。
2.3.1用电不满意度函数
考虑到柔性电负荷调度所引起的客户不满,可以通过以下函数来描述用户用能不满意度。
2.3.2用热和冷不满意度函数
居民用水负荷的用户关注水的温度是否满足基本舒适度需求。
室内空气温度的需求取决于用户的舒适度。表4显示了人体感觉与PMV指标之间的对应关系。
PMV在-0.9~0.9之间变化是适当的。PMV指标与各种因素之间的关系公式如下:
室内温度基本约束情况如下:
基于上述的水温和室温基本约束条件,因此热、冷负荷用能不满意度函数如下:
2.4用气不满意度函数
本发明的天然气负荷包括天然气灶和天然气交通工具。这些设备可以调整用气时间和用气量,因此这些调整也会影响用户的用能满意度,因此有必要用以下函数具体量化用户的用能不满意度:
2.5权重系数赋值
结合主观加权法和客观加权法确定μ1、μ2、μ3的值,利用主观加权法确定ω1、ω1、ω1、σ1、σ1、γ1、γ1的值。权重分配结果如表1所示。对于该指标,主观权重的相对重要性系数如下:
表1权重赋值
客观权重系数的相对重要性系数如下:
结合主观权重和客观权重来计算指标的综合权重:
3、储能设备模型
本发明的储能设备包括ES,HS,CS和GS。储能设备的动态数学模型可以表示为:
4、考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型
4.1目标函数
IES在一个运行周期内的运行成本,包括能耗成本,储能设备的维护成本,柔性负荷补偿成本和碳排放罚款成本:
4.2约束条件
电功率平衡
Pwt(t)+Ppv(t)+Pgrid(t)+Pgt(t)+Pes(t)=Pload(t)+Pechg(t) (25)
热功率平衡
Hwhb(t)+Hgb(t)+Heb(t)+Hbat(t)=Hwat(t) (26)
冷功率平衡
Clbr(t)+Cec(t)+Ccs(t)=Cair(t) (27)
气功率平衡
Gnetg(t)+Gptg(t)+Ggs(t)=Ggas(t) (28)
出力约束
储能约束
4.3模型求解
本发明的优化调度模型是0-1混合整数线性规划的问题,采用商业软件MATLAB软件和CPLEX工具箱用于解决日前调度模型,优化调度模型的框架如图1所示。
实施例
基础数据:
选取居民区IES作为本发明研究对象。以典型夏季日为例实现优化调度。夏季供冷需求占最大比例,而燃气需求占最小比例。运营周期为24小时,优化调度单位时间为1h。一个运行周期根据电价分为6个周期。高峰时段包括10:00至15:00、18:00至21:00,电价为0.82¥/kWh。正常时段包括7:00~10:00、15:00~18:00、21:00~24:00,电价为0.53¥/kWh。谷期包括0:00~7:00,电价为0.25¥/kWh。天然气的价格为2.5¥/m3。
案例设置:
案例1:不考虑柔性负荷与虚拟储能模型;室温设置为固定值26℃,水温设置为固定值70℃;
案例2:考虑电、气柔性负荷,不考虑虚拟储能模型;室温设置为固定值26℃,水温设置为固定值70℃;
案例3:考虑电、气柔性负荷与虚拟储能模型;依据设备容量冗余度确定最佳满意度值,并在该值下求解最小运营成本。
案例结果:
案例1:作为本发明基准案例,在不考虑柔性需求响应与虚拟储能情况下,求解最小运营成本。
为了使室温始终维持在26℃,建筑的总供冷功率需要严密跟踪室外的温度变化,呈现正午高,夜间低的变化趋势。
同样,为了使储水箱中的水温维持在70℃,总供热功率与注入水箱的冷水体积密切相关,注入冷水体积越大,所需供热功率越大;
系统在中午时段与傍晚时段向电网购电几乎为零,前者由于光伏出力较大,后者由于风机出力处于峰值时段。
案例2:案例2将电、气柔性负荷模型纳入考虑,部分负荷功率从负荷峰值时段转移到非峰值时段,同时上述的负荷功率转移,也降低了系统用能成本。
案例3:综合满意度权重分配的结果如表1所示,其中包括一级指标和二级指标。一级指标采用综合加权法求解,二级指标采用等分法求解。
表1权重赋值
综合满意度和IES成本如表2所示。从表1可以看出,综合满意度指数越大,IES成本越高。随着满意度的逐步提高,当满意度指数达到0.6左右时,IES达到满负荷运行,需要增加冷却设备的配置能力。这是因为夏季制冷负荷最大,因此制冷单元首先达到满负荷状态。为了满足高于综合满意度0.6的制冷需求,需要增加IES制冷单元的容量,这将导致系统投资成本的大幅增加。当综合满意度达到0.8时,冷却设备的投资成本将增加9600元。
表2综合满意度不同赋值下IES成本
本发明最佳综合满意度值0.6的物理含义可以用容量浪费率来解释。容量浪费率是指设备的容量冗余。综合满意度越高,EC的容量裕度越小。当综合满意度的取值范围为0.0~0.6时,EC的容量裕度大于0。当综合满意度的取值为0.6时,EC的容量裕度为0,因此,本发明案例三在综合满意度值0.6下进行案例对比。
图5显示了模式1和模式3的热负荷功率比较。。
如图6所示,对于制冷负荷,时段2-23期间的室内温度低于27.0℃,而不是维持在27.0℃,为了达到IES的最低总能源成本,系统在时段2-3增加了制冷功率输出,在随后的时期内,制冷功率大大降低,从而达到了最低总制冷成本的目的。本发明仿真结果表明,虚拟储能系统在“充电”后可以连续“放电”,但不能连续“充电”,这是由于虚拟储能系统的储能速度慢于放能速度。
对比案例1和2,柔性电、气负荷模型的加入,系统总运营成本降低2.43%,对比案例1和3,柔性电、气负荷与虚拟储能模型的加入,系统总运营成本降低4.53%。
本发明提出了基于能源集线器的日前最优调度模型,以降低IES的运营成本。首先,将虚拟供热/制冷储能系统与柔性电/气负荷模型相结合,实现了IES的优化运行,有效降低了IES的运行成本。同时,提出了一种基于综合加权法的综合满意度模型,以量化用能满意度,并降低IES设备的容量冗余度。最后,以某居民区夏季场景进行案例分析,结果表明,当综合满意度为0.6时,IES运行成本降低了4.53%,电制冷设备容量裕度降低为0,以上结果证明了本发明提出的调度策略的有效性和可靠性。
Claims (4)
1.一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)结合社区综合能源系统的结构和需求响应模型构建考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型,所述的考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型以一个运行周期内的运行成本最低作为目标函数,则有:
其中,Fen(t)为用能成本,Fma(t)为储能设备维护成本,Fdi(t)为柔性负荷调度成本,为碳排放惩罚成本,Kwt为风机发电单位功率成本,Kpv为光伏发电单位功率成本,Kgrid为电网售电电价,Kgas为天然气价格系数,Pwt(t)为风机出力,Ppv(t)为光伏出力,Pgird(t)为综合能源系统与电网交互功率,Pgas(t)为综合能源系统与天然气网交互功率,μi为储能设备i充放能单位功率维护成本,Pi(t)为储能设备i充放能单位功率维护成本,Fshift为可平移负荷调度成本,Fcut为可削减负荷调度成本,Ftran为可转移负荷调度成本,Kc为碳排放惩罚成本系数,δ1、δ2、δ3分别为分别为向电网购电、燃气轮机、燃气锅炉碳排放系数,PGrid(t)为综合能源系统与电网交互功率,PMT(t)为燃气轮机出力,PGB(t)为燃气锅炉出力,Δt为单位时段,t为时间,T为运行周期;
所述的考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型的约束条件包括:
电功率平衡约束:
Pwt(t)+Ppv(t)+Pgrid(t)+Pgt(t)+Pes(t)=Pload(t)+Pechg(t)
其中,Pgt(t)为燃气轮机出力,Pes(t)为蓄电池出力,Pload(t)为电负荷,Pechg(t)为电热冷气耦合设备耗电功率;
热功率平衡约束:
Hwhb(t)+Hgb(t)+Heb(t)+Hbat(t)=Hwat(t)
其中,Hwhb(t)为余热锅炉出力,Hgb(t)为燃气锅炉出力,Heb(t)为电锅炉出力,Hbat(t)为蓄热槽出力,Hwat(t)为热负荷;
冷功率平衡约束:
Clbr(t)+Cec(t)+Ccs(t)=Cair(t)
其中,Clbr(t)为溴化锂制冷机出力,Cec(t)为电制冷机出力,Ccs(t)为蓄冷槽出力,Cair(t)为冷负荷;
气功率平衡约束:
Gnetg(t)+Gptg(t)+Ggs(t)=Ggas(t)
其中,Gnetg(t)为综合能源系统与天然气网交互功率,Gptg(t)为电转气设备出力,Ggs(t)为储气罐出力,Ggas(t)为天然气负荷;
出力约束:
其中,Pgird,min为综合能源系统向电网购售电最小值,Pgird,max为综合能源系统向电网购售电最大值,Gnetg,max为综合能源系统与天然气网交互功率最大值;
储能约束:
其中,Si(t)为储能设备i的荷能状态,Ss为储能设备一个周期初始状态,Sd为储能设备一个周期终止状态,Smin为储能设备i的荷能状态最小值,Smax为储能设备i的荷能状态最大值,Pi,min为储能设备i充放能功率最小值,Pi,max为储能设备i充放能功率最大值,Pi,c(t)为储能设备i充能功率,Pi,d(t)为储能设备i放能功率;
2)以综合满意度作为约束,对考虑综合满意度的社区综合能源系统调度模型进行求解,得到运行成本最低且满足综合满意度要求的最优调度方案,并以此方案进行调度运行,综合满意度Fsat的表达式具体为:
Fsat=1-(μ1Fdis1+μ2Fdis2+μ3Fdis3)
其中,μ1、μ2、μ3分别为权重,Fdis1为用电不满意度,Fdis2为用热和冷不满意度,Fdis3为用气不满意度,
所述的用电不满意度Fdis1的表达式为:
其中,ω1、ω2、ω3分别为权重系数,βt为可平移负荷状态变量,Bmax为最大平移次数,αt为可转移负荷状态变量,为最小转移持续时间,Rt为可削减负荷状态变量,Rmax为最大削减次数,τ为可转移负荷转移开始时间,
所述的用热和冷不满意度Fdis2的表达式为:
所述的用气不满意度Fdis3的表达式为:
其中,γ1、γ2分别为权重系数,St为气可平移负荷状态变量,Ct为可削减负荷状态变量,Smax为气可平移负荷最大平移次数,Cmax为气可削减负荷最大削减次数。
2.根据权利要求1所述的一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,其特征在于,所述的权重系数ω1、ω2、ω3、σ1、σ2、γ1、γ2、μ1、μ2、μ3通过结合主观加权法和客观加权法确定。
3.根据权利要求1所述的一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,其特征在于,所述的综合满意度Fsat的取值范围为0~0.9。
4.根据权利要求3所述的一种考虑综合满意度的社区综合能源系统调度方法,其特征在于,当容量浪费率为0时,对应的综合满意度Fsat的取值最优为0.6。
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