CN112510702A - 一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明的一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法及系统，其规划方法包括以下步骤：输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，建立规划约束条件，并确定规划问题，对上述规划问题进行求解并输出求解结果，包括设备选型及其容量配置方案、该综合能源站的年综合费用。本发明利用天然气易于存储的特点，将富余的可再生能源发电全部转化为天然气等清洁能源，实现可再生发电的全额消纳及电网的安全稳定运行，提供了天然气等形式的清洁能源，满足了不同用户的需求，保障了能源的供给的多样性、安全性。

Description

一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法及系统
技术领域
本发明涉及综合能源系统的规划技术领域，具体涉及一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法及系统。
背景技术
光伏、风电等可再生能源发电不污染环境，符合国家能源战略发展需求，随着其发电成本的逐步降低，已经在各级电网中得到了广泛应用。然而，可再生能源发电固有的波动性和随机性对电网的安全稳定运行产生了较大的冲击，且局部地区因电网消纳能力有限，弃风、弃光现象普遍发生，严重影响了可再生能源发电经济社会效益的发挥。与此同时，社会对以天然气为代表的其他清洁能量需求急剧增加，但目前我国天然气消费量中有相当一部分依赖从国外进口，对我国的能源供应安全造成不利影响。为推动我国能源转型，利用可再生能源发电并将其有机融入在综合能源站中，对节能减排有重要意义。因此，迫切需要包可再生能源发电制气的综合能源站的设备选型及容量规划方法。
发明内容
本发明提出的一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法及系统，可解决上述技术缺陷。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，包括以下步骤：
步骤1、输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；
步骤2、根据步骤1所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；
步骤3、根据步骤2得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，然后采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机分布模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
步骤4、对步骤3的风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果。
进一步的，所述步骤1能源供给及需求信息具体包括：
输入综合能源站所在地区风电、光伏的年最大发电小时数和规划水平年的典型日出力参数；
输入综合能源站内P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储氢罐的单位投资成本、维护成本基本参数；
输入综合能源站所在地区规划水平年的典型日电力负荷曲线和天然气负荷曲线；
输入综合能源站所在地区规划水平年的年用电量和年用气量参数。
进一步的，步骤2中所述综合能源站规划模型具体包括以综合能源站年运行效益最大为目标函数，考虑电量平衡约束和天然气量平衡约束，考虑P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束。
进一步的，步骤2中所述的以综合能源站年运行效益最大为目标的函数C为：
maxC＝Cop-Cinv-Cmnt (1)
式(1)中，运行收益Cop、初始投资费用Cinv和维护费用Cmnt分别由下式表示：
Figure BDA0002802067180000021
Figure BDA0002802067180000022
Cmnt＝mPVpPVxPV+mWTpWTxWT+mP2GpP2GxP2G+mMTgMTxMT+mESpESxES+mGSgGSxGS (4)
式(2)中，
Figure BDA0002802067180000031
和
Figure BDA0002802067180000032
分别为典型日内t时段，该综合能源站的售电电价、售天然气气价；
Figure BDA0002802067180000033
和
Figure BDA0002802067180000034
分别典型日内t时段，综合能源站的电负荷功率和天然气负荷流量；ΔT为单位时段长度；
式(3)中，y表示设备的设计使用寿命，r为折现率，cPV、cWT、cP2G、cMT、cES和cGS分别是综合能源站内光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量投资成本；pPV、pWT、pP2G、gMT、pES和gGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的容量；xPV、xWT、xP2G、xMT、xES和xGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的数量；
式(4)中，mPV、mWT、mP2G、mMT、mES和mGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量维护费用。
进一步的，步骤2中所述的综合能源站内考虑电功率平衡约束、天然气流量平衡约束以及能量平衡约束包括：
(1)电能量平衡约束
Figure BDA0002802067180000035
式中，
Figure BDA0002802067180000036
和
Figure BDA0002802067180000037
分别为典型日内t时段的光伏和风机出力；
Figure BDA0002802067180000038
和
Figure BDA0002802067180000039
分别是当地光伏、风电的年最大发电小时数；
Figure BDA00028020671800000310
为蓄电池在典型日内t时段的充放电状态，充电为1、放电为0；
Figure BDA00028020671800000311
和
Figure BDA00028020671800000312
分别表示蓄电池的充、放电效率；
Figure BDA00028020671800000313
和
Figure BDA00028020671800000314
分别为典型日内t时段蓄电池的充、放电电功率；ηMT和ηP2G分别为微型燃气轮机和P2G装置的工作效率；
Figure BDA00028020671800000315
为典型日内t时段微型燃气轮机的输入天然气的流量；
Figure BDA00028020671800000316
为典型日内t时段P2G装置的运行容量；TES、TMT和TP2G分别为蓄电池、微型燃气轮机和P2G装置的年利用小时数；
Figure BDA00028020671800000317
为典型日内t时段的电负荷功率；
Figure BDA00028020671800000318
是电力负荷年最大利用小时数；
(2)天然气气流量平衡约束
Figure BDA0002802067180000041
式中，ηP2G是P2G装置的工作效率；
Figure BDA0002802067180000042
和
Figure BDA0002802067180000043
分别表示储气罐的充、放气效率；
Figure BDA0002802067180000044
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure BDA0002802067180000045
和
Figure BDA0002802067180000046
分别为典型日内t时段储气罐的充、放天然气的流量；
Figure BDA0002802067180000047
为典型日内t时段输入到微型燃气轮机的天然气流量；TP2G、TGS和TMT分别为P2G装置、储气罐和微型燃气轮机的年利用小时数；
Figure BDA0002802067180000048
为典型日内t时段的天然气负荷流量；
Figure BDA0002802067180000049
是天然气负荷年最大利用小时数。
进一步的，步骤2中所述的P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束包括：
(1)P2G装置运行约束
Figure BDA00028020671800000410
式中，
Figure BDA00028020671800000411
是典型日内t时段P2G装置的运行容量；pP2G和xP2G分别为P2G装置的基本规划单元容量及其数量；
Figure BDA00028020671800000412
和
Figure BDA00028020671800000413
分别P2G装置的年运行时间上下限；
(2)微型燃气轮机运行约束
Figure BDA00028020671800000414
式中，
Figure BDA00028020671800000415
是典型日内t时段微型燃气轮机的运行容量；gMT和xMT分别是微型燃气轮机的基本规划单元容量及其数量；
Figure BDA00028020671800000416
和
Figure BDA00028020671800000417
分别为微型燃气轮机的年运行时间上下限；
(3)蓄电池运行约束
Figure BDA0002802067180000051
式中，Wt为t时段的蓄电池容量；WES为蓄电池的额定容量；ΔT为时段长度；
Figure BDA0002802067180000052
为蓄电池在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure BDA0002802067180000053
和
Figure BDA0002802067180000054
分别为蓄电池的年运行时间上下限；
(4)储气罐运行约束
Figure BDA0002802067180000055
式中，Pt GS为t时段的储气罐压力；
Figure BDA0002802067180000056
和
Figure BDA0002802067180000057
分别是储气罐允许的压力下限和上限；
Figure BDA0002802067180000058
为t时段储气罐与天然气管网之间交换的天然气气流量；
Figure BDA0002802067180000059
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；kGS为储气罐净流量与罐内压力之间的比例系数；
Figure BDA00028020671800000510
和
Figure BDA00028020671800000511
分别为储气罐的年运行时间上下限。
进一步的，步骤3中所述风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型包括：
(1)风电随机出力分布模型
Figure BDA00028020671800000512
式中，c、k分别为威布尔分布的比例参数和形状参数；v为风速；
(2)光伏随机出力分布模型
Figure BDA00028020671800000513
式中，α、β为光伏发电的贝塔分布参数；Γ()为伽玛函数；e为光强标幺值；
(3)电负荷年用能需求量概率模型
Figure BDA0002802067180000061
式中，
Figure BDA0002802067180000062
为电负荷年需求量期望值；σe为电负荷年需求量标准差；WE为电力负荷年需求量；N为典型日时段总数；
(4)天然气负荷年用能需求量概率模型
Figure BDA0002802067180000063
式中，
Figure BDA0002802067180000064
为天然气负荷年需求量期望值；σg为天然气负荷年需求量标准差；WG为天然气负荷年需求量；N为典型日时段总数。
进一步的，步骤3中所述风/光/荷随机机会约束规划模型为：
Figure BDA0002802067180000065
Figure BDA0002802067180000066
式中，
Figure BDA0002802067180000067
为Ctotal在置信水平θ下能取到的最小值；Pr{}表示事件{}成立的概率；ρe、ρg分别为约束条件成立的电能和天然气置信水平。
进一步的，所述综合能源站包括光伏、风电、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐；利用站内安装的风电、光伏发电为周边电力负荷提供电能，同时将部分电能通过P2G装置转化为天然气以满足天然气负荷的用气需求；站内安装的蓄电池和储气罐将多余的电能和天然气进行存储；站内设置的微型燃气轮机，将天然气转换为电能。
另一方面，本发明还公开一种可再生能源发电制气的综合能源站规划系统，包括以下单元，
信息输入单元，用于输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；
综合能源站规划模型建立单元，用于根据所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；
随机分布模型建立单元，用于根据得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，然后采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机分布模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
输出单元模块，用于对风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果。
由上述技术方案可知，本发明的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，建立的可再生能源发电制气的综合能源站包括：风电、光伏、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐，该综合能源站的能量来源于站内安装的风电、光伏等可再生能源发电提供的电能，并将部分电能转化成天然气以满足用户的不同能源形式的需求，同时利用蓄电池和储气罐存储多余的电能和天然气，并在电力短缺的时候，通过蓄电池或微型燃气轮机转换为电能，实现电力系统的“削峰填谷”，保证电网的平稳运行。
本发明提供一种使设备选型与容量规划更具科学性和准确性的利用可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，利用天然气易于存储的特点，将富余的可再生能源发电全部转化为天然气等清洁能源，实现可再生发电的全额消纳及电网的安全稳定运行，提供了天然气等形式的清洁能源，满足了不同用户的需求，保障了能源的供给的多样性、安全性。
总得来说，本发明的优点如下：
1、本发明对该综合能源站进行了规划，将富余可再生能源转换成天然气，能够从根本上杜绝可再生能源发电的弃风、弃光等现象，保证了可再生能源发电的全额消纳，显著增加了可再生能源发电的社会效益和经济效益。
2、本发明通过将富余可再生能源转换成天然气，一方面，可以满足当地对于不同清洁能源种类的需求，另一方面，利用天然气存储成本低、易于存储等优点，将富余电能转化成天然气进行存储，节约了兴建其他储能设备的巨大投资，具有较好的经济性。
3、本发明通过将富余可再生能源转换成者天然气存储，当电网处于用电高峰或波动剧烈时，通过燃气轮机等设备，可将存储的天然气转化为电力，从而平抑电网的波动，保证了电网运行的经济性、安全性。
附图说明
图1是本发明可再生能源发电制气的综合能源站示意图；
图2是本发明可再生能源发电制气的综合能源站规划流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本实施例所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，包括建立可再生能源发电制气的综合能源站，然后对可再生能源发电制气的综合能源站进行规划；
其中，可再生能源发电制气的综合能源站包括：光伏、风电、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐，该综合能源站可视为一个独立的能源生产基地。利用站内安装的风电、光伏发电为周边电力负荷提供电能，同时将部分电能通过P2G装置转化为天然气以满足天然气负荷的用气需求。站内安装蓄电池和储气罐将多余的电能和天然气进行存储，以保证在电力或天然气供应不足时，通过蓄电池和储气罐释放储存的能量，满足电力和天然气负荷的需求。同时，站内还设置了微型燃气轮机，可将天然气转换为电能。该综合能源站仅依靠风、光两种可再生能源，通过合理规划站内各种能源转换及存储设备的容量，即可满足当地不同形式的负荷用能需求。
如图2所示，规划方法包括如下步骤，
步骤1、输入待规划综合能源站的能源供给及需求情况，具体包括：输入综合能源站所在地区风电、光伏的年最大发电小时数和规划水平年的典型日出力参数，输入综合能源站内P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储氢罐的单位投资成本、维护成本等基本参数，输入综合能源站所在地区规划水平年的典型日电力负荷曲线和天然气负荷曲线，输入综合能源站所在地区规划水平年的年用电量和年用气量等参数；
步骤2、根据步骤1所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求等信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，具体包括：以综合能源站年运行效益最大为目标函数，考虑电量平衡约束和天然气量平衡约束，考虑P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束；
步骤3、根据步骤2得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机机会约束规划模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
步骤4、对步骤3的风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果，包括设备选型及其容量配置方案、该综合能源站的年综合费用。
具体的，步骤2中所述的以综合能源站年运行效益最大为目标的函数C为：
maxC＝Cop-Cinv-Cmnt (1)
式(1)中，运行收益Cop、初始投资费用Cinv和维护费用Cmnt分别由下式表示：
Figure BDA0002802067180000101
Figure BDA0002802067180000102
Cmnt＝mPVpPVxPV+mWTpWTxWT+mP2GpP2GxP2G+mMTgMTxMT+mESpESxES+mGSgGSxGS (4)
式(2)中，
Figure BDA0002802067180000103
和
Figure BDA0002802067180000104
分别为典型日内t时段，该综合能源站的售电电价、售天然气气价；
Figure BDA0002802067180000105
和
Figure BDA0002802067180000106
分别典型日内t时段，综合能源站的电负荷功率和天然气负荷流量；ΔT为单位时段长度，一般取1小时，这样全年分为8760个时段。
式(3)中，y表示设备的设计使用寿命，r为折现率，cPV、cWT、cP2G、cMT、cES和cGS分别是综合能源站内光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量投资成本；pPV、pWT、pP2G、gMT、pES和gGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的容量；xPV、xWT、xP2G、xMT、xES和xGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的数量。
式(4)中，mPV、mWT、mP2G、mMT、mES和mGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量维护费用。
步骤2中所述的综合能源站内考虑电功率平衡约束、天然气流量平衡约束以及能量平衡约束包括：
(1)电能量平衡约束
Figure BDA0002802067180000111
式中，
Figure BDA0002802067180000112
和
Figure BDA0002802067180000113
分别为典型日内t时段的光伏和风机出力；
Figure BDA0002802067180000114
和
Figure BDA0002802067180000115
分别是当地光伏、风电的年最大发电小时数；
Figure BDA0002802067180000116
为蓄电池在典型日内t时段的充放电状态，充电为1、放电为0；
Figure BDA0002802067180000117
和
Figure BDA0002802067180000118
分别表示蓄电池的充、放电效率；
Figure BDA0002802067180000119
和
Figure BDA00028020671800001110
分别为典型日内t时段蓄电池的充、放电电功率；ηMT和ηP2G分别为微型燃气轮机和P2G装置的工作效率；
Figure BDA00028020671800001111
为典型日内t时段微型燃气轮机的输入天然气的流量；
Figure BDA00028020671800001112
为典型日内t时段P2G装置的运行容量；TES、TMT和TP2G分别为蓄电池、微型燃气轮机和P2G装置的年利用小时数；
Figure BDA00028020671800001113
为典型日内t时段的电负荷功率；
Figure BDA00028020671800001114
是电力负荷年最大利用小时数。
(2)天然气气流量平衡约束
Figure BDA00028020671800001115
式中，ηP2G是P2G装置的工作效率；
Figure BDA00028020671800001116
和
Figure BDA00028020671800001117
分别表示储气罐的充、放气效率；
Figure BDA00028020671800001118
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure BDA00028020671800001119
和
Figure BDA00028020671800001120
分别为典型日内t时段储气罐的充、放天然气的流量；
Figure BDA00028020671800001121
为典型日内t时段输入到微型燃气轮机的天然气流量；TP2G、TGS和TMT分别为P2G装置、储气罐和微型燃气轮机的年利用小时数；
Figure BDA00028020671800001122
为典型日内t时段的天然气负荷流量；
Figure BDA00028020671800001123
是天然气负荷年最大利用小时数。
步骤2中所述的P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束包括：
(1)P2G装置运行约束
Figure BDA0002802067180000121
式中，
Figure BDA0002802067180000122
是典型日内t时段P2G装置的运行容量；pP2G和xP2G分别为P2G装置的基本规划单元容量及其数量；
Figure BDA0002802067180000123
和
Figure BDA0002802067180000124
分别P2G装置的年运行时间上下限。
(2)微型燃气轮机运行约束
Figure BDA0002802067180000125
式中，
Figure BDA0002802067180000126
是典型日内t时段微型燃气轮机的运行容量；gMT和xMT分别是微型燃气轮机的基本规划单元容量及其数量；
Figure BDA0002802067180000127
和
Figure BDA0002802067180000128
分别为微型燃气轮机的年运行时间上下限。
(3)蓄电池运行约束
Figure BDA0002802067180000129
式中，Wt为t时段的蓄电池容量；WES为蓄电池的额定容量；ΔT为时段长度；
Figure BDA00028020671800001210
为蓄电池在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure BDA00028020671800001211
和
Figure BDA00028020671800001212
分别为蓄电池的年运行时间上下限。
(4)储气罐运行约束
Figure BDA00028020671800001213
式中，Pt GS为t时段的储气罐压力；
Figure BDA00028020671800001214
和
Figure BDA00028020671800001215
分别是储气罐允许的压力下限和上限；
Figure BDA00028020671800001216
为t时段储气罐与天然气管网之间交换的天然气气流量；
Figure BDA00028020671800001217
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；kGS为储气罐净流量与罐内压力之间的比例系数(可近似视为常数)；
Figure BDA00028020671800001218
和
Figure BDA00028020671800001219
分别为储气罐的年运行时间上下限。
步骤3中所述风/光/荷随机分布模型如下：
(1)风电随机出力分布模型
Figure BDA0002802067180000131
式中，c、k分别为威布尔分布的比例参数和形状参数；v为风速。
(2)光伏随机出力分布模型
Figure BDA0002802067180000132
式中，α、β为光伏发电的贝塔分布参数；Γ()为伽玛函数；e为光强标幺值。
(3)电负荷年用能需求量概率模型
Figure BDA0002802067180000133
式中，
Figure BDA0002802067180000134
为电负荷年需求量期望值；σe为电负荷年需求量标准差；WE为电力负荷年需求量；N为典型日时段总数。
(4)天然气负荷年用能需求量概率模型
Figure BDA0002802067180000135
式中，
Figure BDA0002802067180000136
为天然气负荷年需求量期望值；σg为天然气负荷年需求量标准差；WG为天然气负荷年需求量；N为典型日时段总数。
步骤3中所述风/光/荷随机机会约束规划模型为：
Figure BDA0002802067180000141
Figure BDA0002802067180000142
式中，
Figure BDA0002802067180000143
为Ctotal在置信水平θ下能取到的最小值；Pr{}表示事件{}成立的概率；ρe、ρg分别为约束条件成立的电能和天然气置信水平。
以下具体举例说明：
基于本实施例上述方案，首先输入待规划综合能源站当地典型日的风、光的气象数据，输入当地典型日的电力、天然气等需求数据，如表1所示；
输入规划水平年电力、天然气负荷的需求量及其最大负荷利用小时数，输入规划水平年风电、光伏年发电小时数，如表2所示；
输入风机、光伏、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的投资费用、运行费用、设计使用年限以及基本规划单元容量，如表3所示；
输入风机、光伏出力模型参数，如表4所示；
考虑风、光出力不确定性以及电力、天然气负荷需求不确定性，建立可再生能源发电制气的综合能源站随机规划模型，并进行求解，得到在不同置信度下的规划结果，如表5所示。
表1典型日内24小时电、气需求量以及风、光条件
(数据来源亳州2018年配电网规划—华电公司)
Figure BDA0002802067180000144
Figure BDA0002802067180000151
表2规划水平年负荷需求及气象等条件
Figure BDA0002802067180000152
表3综合能站内设备相关参数
Figure BDA0002802067180000153
Figure BDA0002802067180000161
表4风电、光伏出力模型参数
Figure BDA0002802067180000162
表5不同置信度水平下设备容量配置
Figure BDA0002802067180000163
可见，本发明实施例的可再生能源发电制气的综合能源站的能量来源于站内安装的风电、光伏等可再生能源发电提供的电能，并将部分电能转化成天然气以满足用户的不同能源形式的需求，同时利用蓄电池和储气罐存储多余的电能和天然气，并在电力短缺的时候，通过蓄电池或微型燃气轮机转换为电能，实现电力系统的“削峰填谷”，保证电网的平稳运行。
同时，本发明提供一种使设备选型与容量规划更具科学性和准确性的、利用可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，利用天然气易于存储的特点，将富余的可再生能源发电全部转化为天然气等清洁能源，实现可再生发电的全额消纳及电网的安全稳定运行，提供了天然气等形式的清洁能源，满足了不同用户的需求，保障了能源的供给的多样性、安全性。
另一方面，本发明实施例还公开一种可再生能源发电制气的综合能源站规划系统，包括以下单元，
信息输入单元，用于输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；
综合能源站规划模型建立单元，用于根据所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；
随机分布模型建立单元，用于根据得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机机会约束规划模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
输出单元模块，用于对风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果。
可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
规划方法包括以下步骤：
步骤1、输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；
步骤2、根据步骤1所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；
步骤3、根据步骤2得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，然后采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机分布模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
步骤4、对步骤3的风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果。
2.根据权利要求1所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
所述步骤1能源供给及需求信息具体包括：
输入综合能源站所在地区风电、光伏的年最大发电小时数和规划水平年的典型日出力参数；
输入综合能源站内P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储氢罐的单位投资成本、维护成本基本参数；
输入综合能源站所在地区规划水平年的典型日电力负荷曲线和天然气负荷曲线；
输入综合能源站所在地区规划水平年的年用电量和年用气量参数。
3.根据权利要求1所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
步骤2中所述综合能源站规划模型具体包括以综合能源站年运行效益最大为目标函数，考虑电量平衡约束和天然气量平衡约束，考虑P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束。
4.根据权利要求3所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
步骤2中所述的以综合能源站年运行效益最大为目标的函数C为：
max C＝Cop-Cinv-Cmnt (1)
式(1)中，运行收益Cop、初始投资费用Cinv和维护费用Cmnt分别由下式表示：
Figure FDA0002802067170000021
Figure FDA0002802067170000022
Cmnt＝mPVpPVxPV+mWTpWTxWT+mP2GpP2GxP2G+mMTgMTxMT+mESpESxES+mGSgGSxGS (4)
式(2)中，
Figure FDA0002802067170000023
和
Figure FDA0002802067170000024
分别为典型日内t时段，该综合能源站的售电电价、售天然气气价；
Figure FDA0002802067170000025
和
Figure FDA0002802067170000026
分别典型日内t时段，综合能源站的电负荷功率和天然气负荷流量；ΔT为单位时段长度；
式(3)中，y表示设备的设计使用寿命，r为折现率，cPV、cWT、cP2G、cMT、cES和cGS分别是综合能源站内光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量投资成本；pPV、pWT、pP2G、gMT、pES和gGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的容量；xPV、xWT、xP2G、xMT、xES和xGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐基本规划单元的数量；
式(4)中，mPV、mWT、mP2G、mMT、mES和mGS分别是光伏、风机、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐的单位容量维护费用。
5.根据权利要求4所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
步骤2中所述的综合能源站内考虑电功率平衡约束、天然气流量平衡约束以及能量平衡约束包括：
(1)电能量平衡约束
Figure FDA0002802067170000027
式中，
Figure FDA0002802067170000028
和
Figure FDA0002802067170000029
分别为典型日内t时段的光伏和风机出力；
Figure FDA00028020671700000210
和
Figure FDA00028020671700000211
分别是当地光伏、风电的年最大发电小时数；
Figure FDA00028020671700000212
为蓄电池在典型日内t时段的充放电状态，充电为1、放电为0；
Figure FDA0002802067170000031
和
Figure FDA0002802067170000032
分别表示蓄电池的充、放电效率；
Figure FDA0002802067170000033
和
Figure FDA0002802067170000034
分别为典型日内t时段蓄电池的充、放电电功率；ηMT和ηP2G分别为微型燃气轮机和P2G装置的工作效率；
Figure FDA0002802067170000035
为典型日内t时段微型燃气轮机的输入天然气的流量；
Figure FDA0002802067170000036
为典型日内t时段P2G装置的运行容量；TES、TMT和TP2G分别为蓄电池、微型燃气轮机和P2G装置的年利用小时数；
Figure FDA0002802067170000037
为典型日内t时段的电负荷功率；
Figure FDA0002802067170000038
是电力负荷年最大利用小时数；
(2)天然气气流量平衡约束
Figure FDA0002802067170000039
式中，ηP2G是P2G装置的工作效率；
Figure FDA00028020671700000310
和
Figure FDA00028020671700000311
分别表示储气罐的充、放气效率；
Figure FDA00028020671700000312
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure FDA00028020671700000313
和
Figure FDA00028020671700000314
分别为典型日内t时段储气罐的充、放天然气的流量；
Figure FDA00028020671700000315
为典型日内t时段输入到微型燃气轮机的天然气流量；TP2G、TGS和TMT分别为P2G装置、储气罐和微型燃气轮机的年利用小时数；
Figure FDA00028020671700000316
为典型日内t时段的天然气负荷流量；
Figure FDA00028020671700000317
是天然气负荷年最大利用小时数。
6.根据权利要求5所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
步骤2中所述的P2G装置运行约束、微型燃气轮机运行约束、蓄电池及储气罐的运行约束包括：
(1)P2G装置运行约束
Figure FDA00028020671700000318
式中，
Figure FDA00028020671700000319
是典型日内t时段P2G装置的运行容量；pP2G和xP2G分别为P2G装置的基本规划单元容量及其数量；
Figure FDA00028020671700000320
和
Figure FDA00028020671700000321
分别P2G装置的年运行时间上下限；
(2)微型燃气轮机运行约束
Figure FDA00028020671700000322
式中，
Figure FDA00028020671700000323
是典型日内t时段微型燃气轮机的运行容量；gMT和xMT分别是微型燃气轮机的基本规划单元容量及其数量；
Figure FDA0002802067170000041
和
Figure FDA0002802067170000042
分别为微型燃气轮机的年运行时间上下限；
(3)蓄电池运行约束
Figure FDA0002802067170000043
式中，Wt为t时段的蓄电池容量；WES为蓄电池的额定容量；ΔT为时段长度；
Figure FDA0002802067170000044
为蓄电池在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；
Figure FDA0002802067170000045
和
Figure FDA0002802067170000046
分别为蓄电池的年运行时间上下限；
(4)储气罐运行约束
Figure FDA0002802067170000047
式中，Pt GS为t时段的储气罐压力；
Figure FDA0002802067170000048
和
Figure FDA0002802067170000049
分别是储气罐允许的压力下限和上限；
Figure FDA00028020671700000410
为t时段储气罐与天然气管网之间交换的天然气气流量；
Figure FDA00028020671700000411
为储气罐在典型日内t时段的充放气状态，充气为1、放气为0；kGS为储气罐净流量与罐内压力之间的比例系数；
Figure FDA00028020671700000412
和
Figure FDA00028020671700000413
分别为储气罐的年运行时间上下限。
7.根据权利要求6所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
步骤3中所述风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型包括：
(1)风电随机出力分布模型
Figure FDA00028020671700000414
式中，c、k分别为威布尔分布的比例参数和形状参数；v为风速；
(2)光伏随机出力分布模型
Figure FDA00028020671700000415
式中，α、β为光伏发电的贝塔分布参数；Γ()为伽玛函数；e为光强标幺值；
(3)电负荷年用能需求量概率模型
Figure FDA0002802067170000051
式中，
Figure FDA0002802067170000052
为电负荷年需求量期望值；σe为电负荷年需求量标准差；WE为电力负荷年需求量；N为典型日时段总数；
(4)天然气负荷年用能需求量概率模型
Figure FDA0002802067170000053
式中，
Figure FDA0002802067170000054
为天然气负荷年需求量期望值；σg为天然气负荷年需求量标准差；WG为天然气负荷年需求量；N为典型日时段总数。
8.根据权利要求7所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：步骤3中所述风/光/荷随机机会约束规划模型为：
Figure FDA0002802067170000055
Figure FDA0002802067170000056
式中，
Figure FDA0002802067170000057
为Ctotal在置信水平θ下能取到的最小值；Pr{}表示事件{}成立的概率；ρe、ρg分别为约束条件成立的电能和天然气置信水平。
9.根据权利要求1所述的可再生能源发电制气的综合能源站规划方法，其特征在于：
所述综合能源站包括光伏、风电、P2G装置、微型燃气轮机、蓄电池和储气罐；利用站内安装的风电、光伏发电为周边电力负荷提供电能，同时将部分电能通过P2G装置转化为天然气以满足天然气负荷的用气需求；站内安装的蓄电池和储气罐将多余的电能和天然气进行存储；站内设置的微型燃气轮机，将天然气转换为电能。
10.一种可再生能源发电制气的综合能源站规划系统，其特征在于：包括以下单元，
信息输入单元，用于输入待规划综合能源站的能源供给及需求信息；
综合能源站规划模型建立单元，用于根据所提供的待规划综合能源站的能源供应及需求信息，建立可再生能源发电制气的综合能源站规划模型；
随机分布模型建立单元，用于根据得到的可再生能源发电制气的综合能源站规划模型，分别建立计及不确定性的风电、光伏、电负荷以及天然气负荷的随机分布模型，然后采用机会约束规划处理相关随机变量，并引入置信度将上述随机分布模型转化为等价的风/光/荷随机机会约束规划模型；
输出单元模块，用于对风/光/荷随机机会约束规划模型进行求解并输出求解结果。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113675891A (zh) * 2021-09-09 2021-11-19 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司 一种电网输电能力与效率提升的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102185327A (zh) * 2011-03-28 2011-09-14 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种基于可逆燃料电池的大容量电力储能装置
CN109784564A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 天津大学 考虑可再生能源接入的园区综合能源系统能源站规划方法
WO2019165701A1 (zh) * 2018-02-28 2019-09-06 东南大学 一种交直流混联微网的随机鲁棒耦合型优化调度方法
AU2019101043A4 (en) * 2019-09-11 2019-10-24 Southeast University A two-stage robust scheduling method for a hydrogen conpressed natural gas integrated energy system
CN111738503A (zh) * 2020-06-15 2020-10-02 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 以氢能为核心的综合能源微网日前运行调度方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102185327A (zh) * 2011-03-28 2011-09-14 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种基于可逆燃料电池的大容量电力储能装置
WO2019165701A1 (zh) * 2018-02-28 2019-09-06 东南大学 一种交直流混联微网的随机鲁棒耦合型优化调度方法
CN109784564A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 天津大学 考虑可再生能源接入的园区综合能源系统能源站规划方法
AU2019101043A4 (en) * 2019-09-11 2019-10-24 Southeast University A two-stage robust scheduling method for a hydrogen conpressed natural gas integrated energy system
CN111738503A (zh) * 2020-06-15 2020-10-02 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 以氢能为核心的综合能源微网日前运行调度方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄国日;刘伟佳;文福拴;董朝阳;郑宇;张睿;: "具有电转气装置的电-气混联综合能源系统的协同规划", 电力建设, no. 09 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113675891A (zh) * 2021-09-09 2021-11-19 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司 一种电网输电能力与效率提升的方法
CN113675891B (zh) * 2021-09-09 2022-01-04 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司 一种电网输电能力与效率提升的方法

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