CN112712199B - 基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法，属于综合能源需求侧响应研究领域，该方法包括：针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；确定选址定容的目标函数；基于系统模型，对目标函数进行求解，算出系统的最低净成本以及系统在净成本最低的情况下各个元件的容量；将系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；根据成本百分比和各个元件的容量进行选址定容。本申请实施例在容量优化过程中考虑了用户经济利益和系统电力储备，即，有效的将需求响应应用于综合能源系统的容量优化中，从而达到降低综合能源系统的净成本的有益效果。

Description

基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法
技术领域
本申请涉及综合能源需求侧响应研究领域，特别是涉及基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法。
背景技术
2006年美国能源部首次提出需求响应的概念，是指电网与用户双向互动，引导用户在峰荷时段降低电力需求或在低谷时段增加电力需求，以达到新增较少的装机容量达到系统的电力供需平衡目的，实现社会效益最好、各方收益、最低成本能源服务。
在能源互联网背景下，分散化的能源市场和能源网络结构使得传统的电力需求侧响应逐步向综合需求侧响应的方向发展。针对于此，2015年国外学者Aras Sheikhi和Shahab Bahrami首次提出了综合需求响应(IDR)的概念。相较于传统需求响应将负荷进行时间平移的技术手段，综合需求响应将能源替代和转换作为技术手段引入到了需求响应中。综合需求侧响应依托于用户侧的多能源智能管理系统，其通过电力市场、天然气市场、碳交易市场等多个能源市场的价格或激励信号引导改变用户的综合用能行为。综合需求侧响应的实施目标是实现能源互联网中供需双侧资源协调优化，提高用户用能的可替代性，提高能源互联网中多能源系统以及多能源市场的运行稳定性和运行效率。
随着电力市场的逐步改革和综合能源市场的不断发展，系统运营者可充分利用价格信号以及激励响应等因素，充分利用需求侧资源，终端能源用户可作为需求响应的直接参与者参与调度运行，为提高综合能源系统运行的经济性和可靠性提供重要保障。
目前现有的一些文献引入了一个舒适指标，通过用户主动参与需求侧响应计划来实施奖励。需求侧响应是为了应对电力市场的间歇性风电而实施的。在另外一些文献中，需求侧响应计划被重新制定，以减少智能电网结构下的电费。还有一部分文献，针对具有可再生能源和能量存储的负载中心的不可延迟负载，提出了一种需求响应策略，以优化可再生能源的功耗。
目前针对相关技术中如何将需求响应应用于综合能源系统的容量优化中以降低综合能源系统的净成本，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法和系统，以至少解决相关技术中如何将需求响应应用于综合能源系统的容量优化中以降低综合能源系统的净成本的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法，包括：针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；确定选址定容的目标函数；基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解，算出所述系统的最低净成本以及所述系统在净成本最低的情况下各个所述元件的容量；将所述系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；根据所述成本百分比和各个所述元件的容量进行选址定容。
在其中一些实施例中，在所述元件包括柴油发电机的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量；
实际的投入使用的柴油发电机数量DGon为：
DGon(t)＝ceil(Pdg(t)/(DGmax·Pr(dg)))。
在其中一些实施例中，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏和风力发电机的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率，t为时间；
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
在其中一些实施例中，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机和电池的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t))/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，BBout是可获取的电池输出功率，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
在其中一些实施例中，在所述系统的总发电量超出负载需求的情况下，对所述电池进行充电，且所述电池的输入功率Pbb.in为：
Pbb.in(t)＝min(BBbb.in(t),Pre(t)+MinPdg(t)-Pload(t))
Pbb.out(t)＝0
其中，min表示取最小值，BBbb.in为电池充电功率，Pbb.out为电池的输出功率。
在其中一些实施例中，在所述系统的总发电量不满足负载需求的情况下，所述电池进行放电，且所述电池的输出功率Pbb.out为：
Pbb.out(t)＝min(BBbb.out(t),Pload(t)-MinPdg(t)-Pre(t))
Pbb.in(t)＝0
其中，min表示取最小值，BBbb.out为电池放电功率，Pbb.in为电池的输入功率。
在其中一些实施例中，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机、电池和飞轮的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t)-FWout(t))/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，BBout是可获取的电池输出功率，FWout是飞轮的输出功率，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
在其中一些实施例中，所述的确定选址定容的目标函数包括：
针对所述系统的净成本NPC，确定所述目标函数为：
Figure BDA0002861024050000041
其中，Ni表示第i个元件，PCcap是资本成本、PCminor是年度维护成本、PCmajor是元件的替换成本、PCfuel是柴油发电机的燃料成本、PCLGC是政府对可再生能源发电的补贴、PCDR是激励需求响应成本。
在其中一些实施例中，所述的基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解包括：
保留满足以下约束条件的所述目标函数的解，丢弃不满足以下约束条件的所述目标函数的解：
发电机组功率的约束：Pi(min)(t)≤Pi(t)≤Pi(max)(t)；
储能机组能量的约束：Ei(min)(t)≤Ei(t)≤Ei(max)(t)；
系统运行备用约束：
Figure BDA0002861024050000051
负载均衡约束：
Figure BDA0002861024050000052
其中，Pi为元件有功功率，Ei为装置容量，Rs为静态旋转备用，Rd为动态备用，Pload为负载有功功率，t为时间。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容装置，包括：模型构建模块、函数确定模块、最低净成本计算模块、净成本比对模块和选址定容模块，其中，模型构建模块用于针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；函数确定模块用于确定选址定容的目标函数；最低净成本计算模块用于基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解，算出所述系统的最低净成本以及所述系统在净成本最低的情况下各个所述元件的容量；净成本比对模块用于将所述系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；选址定容模块用于根据所述成本百分比和各个所述元件的容量进行选址定容。
根据以上内容，本申请实施例的基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法包括：针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；确定选址定容的目标函数；基于系统模型，对目标函数进行求解，算出系统的最低净成本以及系统在净成本最低的情况下各个元件的容量；将系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；根据成本百分比和各个元件的容量进行选址定容。本申请实施例在容量优化过程中考虑了用户经济利益和系统电力储备，即，有效的将需求响应应用于综合能源系统的容量优化中，从而达到降低综合能源系统的净成本的有益效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的四种类型的综合能源系统中元件示意图；
图3是根据本申请实施例的旋转备用与可用的各元件备用的分类明细示意图；
图4是根据本申请实施例的基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本申请实施例提供的一种计及基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法中，可以通过用户主动参与需求侧响应计划来实施奖励，发挥激励需求侧响应的作用。图1是根据本申请实施例的基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
S100：针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；
S200：确定选址定容的目标函数；
S300：基于系统模型，对目标函数进行求解，算出系统的最低净成本以及系统在净成本最低的情况下各个元件的容量；
S400：将系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；
S500：根据成本百分比和各个元件的容量进行选址定容。
基于以上内容，能够有效的将需求响应应用于综合能源系统的容量优化中，达到了降低综合能源系统的净成本的目的。
考虑到一个完全可再生的独立电力系统，当需求侧响应规划在最佳规模下实施时，与其他组件(光伏电池板和风力涡轮机)相比，电池的存储容量被有效地降低了。然而，因为电池储能成本极高，以一个完整的可再生能源为基础的电力系统仍然是负担不起的。
因此，本申请实施例中，将不同的元件设备投入使用，以构成四种类型的综合能源系统，图2是根据本申请实施例的四种类型的综合能源系统中元件示意图，如图2所示：
类型一：柴油发电机为主的基本构型(基本只考虑柴油发电机)；
类型二：在类型一的基础上添加了太阳能光伏和风力发电机这两种可再生能源，即包括柴油发电机、太阳能光伏和风力发电机；
类型三：在类型二的基础上添加了电池储能，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机和电池；
类型四：在类型三的基础上增加飞轮，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机、电池和飞轮。
可见，以上四种类型的综合能源系统中分别包含不同类型和数量的元件，对此，分别构建基于激励的需求响应下的系统模型，并对选址定容的目标函数进行求解，使各综合能源系统的净成本达到最低，得出各类型系统的最低净成本以及在系统净成本最低的情况下各个元件的容量，并且，将考虑了激励需求响应的系统净成本(即上述最低净成本)与未考虑需求响应的系统净成本进行逐一比对，计算下降的成本百分比，从而根据上述各个元件的容量和上述成本百分比来选址定容。进一步的提出了虚拟同步发电机控制原理。因此，本申请实施例在容量优化过程中考虑了用户经济利益和系统电力储备，以此来优化模型，能够极大的降低系统净成本。
为了更清楚的对本申请进行说明，以下对每个步骤进行详细阐述。
步骤S100：针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型。作为本申请实施例的关键之一，分别针对四种类型的综合能源系统，构建基于激励的需求响应下的系统模型，具体如下：
类型一：是只考虑柴油发电机的基本系统，用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间。
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)应该满足以下两个约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
实际的投入使用的柴油发电机数量DGon为：
DGon(t)＝ceil(Pdg(t)/(DGmax·Pr(dg)))。
类型二：在上述类型一的系统中，加入了可再生能源，包括太阳能光伏和风力发电机，那么可再生能源的总发电量Pre可以表示为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率。
该类型二的系统中，备用电力仍由柴油发电机提供，用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)。
类型三：在上述类型二的基础上增加电池储能。因为电池储能可以提供动态旋转备用，所以在该场景下的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t))/Pr(dg))
其中，BBout是可获取的电池输出功率，可再生能源的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)则满足以下两个约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)。
可选的，当系统中的总发电量超出了负载需求时，可以对电池进行充电，那么电池的输入功率Pbb.in表示为：
Pbb.in(t)＝min(BBbb.in(t),Pre(t)+MinPdg(t)-Pload(t))
Pbb.out(t)＝0
其中，min表示取最小值，BBbb.in为电池充电功率，Pbb.out为电池的输出功率。
可选的，当系统中的总发电量不满足负荷需求时，电池也可以放电，那么电池的输出功率Pbb.out表示为：
Pbb.out(t)＝min(BBbb.out(t),Pload(t)-MinPdg(t)-Pre(t))
Pbb.in(t)＝0
其中，BBbb.out为电池放电功率，Pbb.in为电池的输入功率。
可选的，当负荷需求和系统总发电量相等时，电池既不充电也不放电。
类型四：在上述类型三的基础上增加飞轮。飞轮也可以提供旋转备用，故该场景下的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t)-FWout(t))/Pr(dg))
其中，FWout是飞轮的输出功率。
可再生能源的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
又因为飞轮不直接供给负载，故柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)。
可选的，当系统中的总发电量超出了负载需求时，可以对电池进行充电，那么电池的输入功率Pbb.in表示为：
Pbb.in(t)＝min(BBbb.in(t),Pre(t)+MinPdg(t)-Pload(t))
Pbb.out(t)＝0。
可选的，当系统中的总发电量不满足负荷需求时，电池也可以进行放电，那么电池的输出功率Pbb.out表示为：
Pbb.out(t)＝min(BBbb.out(t),Pload(t)-MinPdg(t)-Pre(t))
Pbb.in(t)＝0。
可选的，当负荷需求和系统总发电量相等时，电池既不充电也不放电。
步骤S200：确定选址定容的目标函数。
确定选址定容的目标函数，使得当前综合能源系统的总成本NPC达到最低；
Figure BDA0002861024050000101
其中，Ni表示第i个部件，PCcap是资本成本、PCminor是年度维护成本、PCmajor是部件的替换成本、PCfuel是柴油发电机的燃料成本、PCLGC是政府对可再生能源发电的补贴、PCDR是激励需求响应成本。
步骤S300：基于系统模型，对目标函数进行求解，算出系统的最低净成本以及系统在净成本最低的情况下各个元件的容量。因此，对以上四种类型的系统分别求解，算出各类型的最低系统净成本，以及各系统在净成本最低的情况下各个元件的容量。进一步的，目标函数的解需要满足以下优化约束条件：
发电机组功率约束：Pi(min)(t)≤Pi(t)≤Pi(max)(t)
储能机组能量约束：Ei(min)(t)≤Ei(t)≤Ei(max)(t)
系统运行备用约束：
Figure BDA0002861024050000111
负载均衡约束：
Figure BDA0002861024050000112
其中，Pi为元件有功功率，Ei为装置容量，Rd为动态备用。基于上述内容，保留满足约束条件的解，任何不符合约束条件的解都会被丢弃。
步骤S400：将系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比。即，本申请实施例将考虑了激励需求响应的系统净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行逐一比对，以此计算下降的成本百分比。
基于以上步骤，然后执行步骤S500：根据成本百分比和各个元件的容量进行选址定容。
图3是根据本申请实施例的旋转备用与可用的各元件备用的分类明细示意图，如图3所示，通过现有备用和旋转备用的关系，本申请实施例可实现计及激励需求侧响应的综合能源优化调度，考虑了基于激励的需求响应作用，从而进行布点规划，合理配置可再生能源发电装机容量与储能比例，实现元件设备的选址。
综上，本申请实施例一方面考虑到了激励型需求侧响应，又将此运用到综合能源系统上，另一方面又考虑到了电力储能设备，同时将三者结合，综合全面考虑整体系统的最低承办，从而得出各元件的容量。对比同时期其他研究，更为客观与周密。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本申请实施例的基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：模型构建模块1、函数确定模块2、最低净成本计算模块3、净成本比对模块4和选址定容模块5，其中，模型构建模块1用于针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；函数确定模块2用于确定选址定容的目标函数；最低净成本计算模块3用于基于系统模型，对目标函数进行求解，算出系统的最低净成本以及系统在净成本最低的情况下各个元件的容量；净成本比对模块4用于将系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；选址定容模块5用于根据成本百分比和各个元件的容量进行选址定容。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容方法，其特征在于，包括：
针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；其中，所述综合能源系统包括四种类型：
类型一：柴油发电机为主的基本构型；
类型二：在类型一的基础上添加了太阳能光伏和风力发电机这两种可再生能源，即包括柴油发电机、太阳能光伏和风力发电机；
类型三：在类型二的基础上添加了电池储能，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机和电池；
类型四：在类型三的基础上增加飞轮，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机、电池和飞轮；
确定选址定容的目标函数；
基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解，算出所述系统的最低净成本以及所述系统在净成本最低的情况下各个所述元件的容量；
将所述系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；
根据所述成本百分比和各个所述元件的容量进行选址定容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述元件包括柴油发电机的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量；
实际的投入使用的柴油发电机数量DGon为：
DGon(t)＝ceil(Pdg(t)/(DGmax·Pr(dg)))。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏和风力发电机的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率，t为时间；
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs)/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机和电池的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t))/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，BBout是可获取的电池输出功率，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述系统的总发电量超出负载需求的情况下，对所述电池进行充电，且所述电池的输入功率Pbb.in为：
Pbb.in(t)＝min(BBbb.in(t),Pre(t)+MinPdg(t)-Pload(t))
Pbb.out(t)＝0
其中，min表示取最小值，BBbb.in为电池充电功率，Pbb.out为电池的输出功率。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述系统的总发电量不满足负载需求的情况下，所述电池进行放电，且所述电池的输出功率Pbb.out为：
Pbb.out(t)＝min(BBbb.out(t),Pload(t)-MinPdg(t)-Pre(t))
Pbb.in(t)＝0
其中，min表示取最小值，BBbb.out为电池放电功率，Pbb.in为电池的输入功率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述元件包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机、电池和飞轮的情况下，所述构建基于激励的需求响应下的系统模型包括：
用于供应负载和备用的在线柴油发电机的最小数量MinDGon为：
MinDGon(t)＝ceil((Pload(t)+Rs-BBout(t)-FWout(t))/Pr(dg))
其中，ceil是向上取整函数，Pload是负载有功功率，Rs是静态旋转备用，BBout是可获取的电池输出功率，FWout是飞轮的输出功率，Pr(dg)是柴油发电机的发电功率有铭值，t是时间；
所述太阳能光伏和所述风力发电机的总发电量Pre为：
Pre(t)＝NwtPwt(t)+NpvPpv(t)
其中，Nwt为风力发电机的数量，Npv为太阳能光伏的数量，Pwt为风力发电机输出功率，Ppv为太阳能光伏输出功率；
柴油发电机的实际输出功率Pdg(t)满足以下约束：
MinDGon(t)·DGmin·Pr(dg)≤Pdg(t)≤Ndg·DGmax·Pr(dg)
Pdg(t)≥Pload(t)-Pre(t)-BBout(t)
其中，DGmin是柴油发电机的负载下限标幺值，DGmax是柴油发电机的负载上限标幺值，Ndg是柴油发电机的数量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的确定选址定容的目标函数包括：
针对所述系统的净成本NPC，确定所述目标函数为：
Figure FDA0003923220140000041
其中，Ni表示第i个元件，PCcap是资本成本、PCminor是年度维护成本、PCmajor是元件的替换成本、PCfuel是柴油发电机的燃料成本、PCLGC是政府对可再生能源发电的补贴、PCDR是激励需求响应成本。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述的基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解包括：
保留满足以下约束条件的所述目标函数的解，丢弃不满足以下约束条件的所述目标函数的解：
发电机组功率的约束：Pi(min)(t)≤Pi(t)≤Pi(max)(t)；
储能机组能量的约束：Ei(min)(t)≤Ei(t)≤Ei(max)(t)；
系统运行备用约束：
Figure FDA0003923220140000042
负载均衡约束：
Figure FDA0003923220140000043
其中，Pi为元件有功功率，Ei为装置容量，Rs为静态旋转备用，Rd为动态备用，Pload为负载有功功率，t为时间。
10.一种基于激励的需求响应下综合能源系统元件选址定容装置，其特征在于，包括：
模型构建模块，用于针对综合能源系统中元件的类型和数量，构建基于激励的需求响应下的系统模型；其中，所述综合能源系统包括四种类型：
类型一：柴油发电机为主的基本构型；类型二：在类型一的基础上添加了太阳能光伏和风力发电机这两种可再生能源，即包括柴油发电机、太阳能光伏和风力发电机；类型三：在类型二的基础上添加了电池储能，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机和电池；类型四：在类型三的基础上增加飞轮，即包括柴油发电机、太阳能光伏、风力发电机、电池和飞轮；
函数确定模块，用于确定选址定容的目标函数；
最低净成本计算模块，用于基于所述系统模型，对所述目标函数进行求解，算出所述系统的最低净成本以及所述系统在净成本最低的情况下各个所述元件的容量；
净成本比对模块，用于将所述系统的最低净成本与未考虑需求响应的系统净成本进行比对，并计算下降的成本百分比；
选址定容模块，用于根据所述成本百分比和各个所述元件的容量进行选址定容。
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