CN112819191A - 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法 - Google Patents

一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112819191A
CN112819191A CN201911126972.4A CN201911126972A CN112819191A CN 112819191 A CN112819191 A CN 112819191A CN 201911126972 A CN201911126972 A CN 201911126972A CN 112819191 A CN112819191 A CN 112819191A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy system
comprehensive energy
cold
ice
day
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.)
Pending
Application number
CN201911126972.4A
Other languages
English (en)
Inventor
焦冰琦
伍声宇
栗楠
鲁刚
张富强
刘俊
傅观君
闫晓卿
元博
杨捷
李卓男
张晋芳
郑宽
冯君淑
弭辙
赵秋莉
徐志成
金艳鸣
谭雪
王晓晨
王芃
徐波
徐沈智
肖鑫利
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.)
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Original Assignee
State Grid Energy Research Institute 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 State Grid Energy Research Institute Co Ltd filed Critical State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority to CN201911126972.4A priority Critical patent/CN112819191A/zh
Publication of CN112819191A publication Critical patent/CN112819191A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply

Landscapes

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

Abstract

本发明涉及一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法。该方法包括:根据园区综合能源系统设备及网络实际拟定模型相关参数;构建园区综合能源系统设备级模型;构建园区综合能源系统日前运行优化模型;调用成熟优化软件开展分析计算,以及输出园区综合能源系统日前运行方案。本发明解决了如何优化系统日前运行的经济性和环保性的问题,用于开展园区综合能源系统运行优化分析模拟,指导制定日前运行方案。

Description

一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法
技术领域
本发明涉及综合能源系统运行技术领域,具体涉及一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法。
背景技术
目前,伴随着分布式发电技术,监控和管理措施,以及新型交易模式的飞速发展和应用,综合能源系统近年来得到了各国政府、学者和科研机构的广泛关注和发展。综合能源系统的概念最早在欧洲提出,由社会供能网络和终端综合能源单元系统构成,是一种能源、信息、运输和其他支持系统多系统融合,面向供热、制冷、氢气和电力供应等多种能源需求,在系统中可以通过各种能源来实现有机集成的集成系统。
综合能源系统的实现形式包括能源互联网、泛能网、能源集线器、微电网以及虚拟发电厂等。其中,微电网作为一个小型的电力系统,由分布式电源、储能、能量转换装置、监控系统、保护装置以及本地负荷等汇集而成,具有运行方式灵活、对环境友好等优点,可以有效实现系统内的能量优化。园区型综合能源系统作为一种特殊的微电网,体现了综合能源系统在用户侧的应用,其目的在于实现可再生能源在用户侧的开发利用。
园区型综合能源系统的核心问题在于研究系统内多种能源的协同控制和管理机制,力求通过多种能源的优化调度,在满足建筑园区内用户的供电、供冷/热等需求的前提下,实现能源的高效利用。在综合能源系统的优化研究方面,国内外众多学者重点针对热电联产系统的协调运行进行了相关研究。文献[1]根据可再生能源出力的波动,提出了一种热电联供微电网协调优化的调度策略;文献[2]则建立了包含生产成本、环境成本和协调成本的多目标优化调度模型;文献[3]计及天然气管道的运行约束,提出了一种考虑天然气系统和电力系统耦合的电力风险评估方法;文献[4]采用双层优化模型,建立了热电比可调的热电联产机组优化调度模型;文献[5]系统描述了多能源系统内各环节能量流通的特征,构建了全能流模型,从静态、动态的角度对能源进行优化管理。
现有研究中,对于园区综合能源系统的应用场景,多聚焦算法层面,对系统中所涉及设备的物理模型刻画,尤其是面向工程应用的建模分析还较薄弱。本发明主要用于解决面向工程应用的园区综合能源系统运行优化方法研究。
参考文献:
文献[1]Awad B,Chaudry M,Wu J,et al.Integrated optimal power flow forelectric power and heat in a MicroGrid[J].2009(550):1-4.
文献[2]周任军,冉晓洪,毛发龙,等.分布式冷热电三联供系统节能协调优化调度[J].电网技术,2012(6):8-14.
文献[3]Sahin C,Shahidehpour M,Erkmen I.Generation risk assessment involatile conditions with wind,hydro,and natural gas units[J].Applied Energy,2012,96(3):4-11.
文献[4]施锦月,许健,曾博,等.基于热电比可调模式的区域综合能源系统双层优化运行[J].电网技术,2016(10).
文献[5]李洋,吴鸣,周海明,等.基于全能流模型的区域多能源系统若干问题探讨[J].电网技术,2015,39(8):2230-2237.
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法,解决了如何优化系统日前运行的经济性和环保性的问题,用于开展园区综合能源系统运行优化分析模拟,指导制定日前运行方案。
通过本发明可以实现的技术目的不限于上文已经特别描述的内容,并且本领域技术人员将从下面的详细描述中更加清楚地理解本文中未描述的其他技术目的。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
根据本公开的一方面,本发明提供一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法,其特征在于,所述方法包括:
根据园区综合能源系统设备及网络实际拟定模型相关参数;
构建园区综合能源系统设备级模型;
构建园区综合能源系统日前运行优化模型;
调用成熟优化软件开展分析计算,以及
输出园区综合能源系统日前运行方案。
可选地,在如上所述的方法中,所述园区综合能源系统包括供电类设备、供冷类设备。
可选地,在如上所述的方法中,所述供电类设备包括光伏发电系统和外部电网。
可选地,在如上所述的方法中,所述供冷类设备包括常规冷水机组、地源热泵系统、冰蓄冷系统、水蓄冷系统。
可选地,在如上所述的方法中,构建园区综合能源系统日前运行优化模型以日前系统运行成本最小化为优化目标,所述日前系统运行成本包括综合能源系统向上级电网的购电成本和光伏自发自用获得的可再生能源补贴。
可选地,在如上所述的方法中,构建园区综合能源系统日前运行优化模型以碳排放最小化为优化目标,碳排放最小化等价于从外购电量的最小化。
上述技术方案仅为本发明实施例的一些部分,本领域技术人员从以下本发明的详细描述中可以导出和理解包含了本发明的技术特征的各种实施例。
本领域技术人员将会理解,通过本发明可以实现的效果不限于上文已经具体描述的内容,并且从以下详细说明中将更清楚地理解本发明的其他优点。
附图说明
被包括以提供对本发明的进一步理解的附图示出本发明的实施例,并且与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例提供的一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的园区综合能源系统供需关系的示意图。
图3为本发明实施例提供的综合能源系统供冷场景典型日负荷、光伏发电及电价信息的示意图。
图4为本发明实施例提供的综合能源系统供冷期典型日按经济性目标运行时的冷负荷平衡情况的示意图。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的示例性实施例,其示例在附图中示出。下面将参考附图给出的详细描述旨在解释本发明的示例性实施例,而不是示出可以根据本发明实现的唯一实施例。以下详细描述包括具体细节以便提供对本发明的透彻理解。然而,对于本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下实践本发明。
在一些情况下,已知的结构和设备被省略或以框图形式示出,集中于结构和设备的重要特征,以免模糊本发明的概念。在整个说明书中将使用相同的附图标记来表示相同或相似的部分。
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“中心”、“内”、“外”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
图1示出了本发明实施例提供的一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法的流程图。所述方法包括以下步骤:
步骤1:根据园区综合能源系统设备及网络实际拟定模型相关参数。
步骤2:构建园区综合能源系统设备级模型;模型具体为:
(1)供电类设备
1)光伏发电
光伏发电系统的出力由照射在光伏阵列表面的太阳辐照度、组件的物理特性参数、即时的工作模式以及所处的外部环境等因素共同决定。当光伏发电系统按最大功率点跟踪模式运行时,本发明所采用的系统出力分析模型为:
Figure BDA0002277148000000051
其中,PPV表示光伏发电系统的输出功率;fPV为光伏发电系统的降额因数,该系数主要用于刻画组件随着运行时间增加而不可避免发生的物理特性衰减、电池表面因长期曝露空气中而覆盖污秽等因素引起的输出功率的降低;I和ISTC分别用于描述光伏发电系统即时接收的辐照度和系统在标准测试条件下的辐照度;PPV_R表示光伏发电系统的额定功率;β为光伏电池效率温度系数,主要用于计及光伏组件内部温度对输出功率的影响;TPV和TPV_R分别为系统即时的工作温度和额定运行温度。
2)外部电网
电网作为园区综合能源系统电力供应的平衡节点,负责系统的实时功率平衡和电压、频率的稳定。本发明汇总,电网传输至园区综合能源系统的功率以PTL表示,当PTL≥0,表示园区综合能源系统通过外部电网购电,反之表示向外部电网售电。
(2)供冷类设备
1)常规冷水机组(基载主机)
对于常规水冷式电制冷机组而言,机组运行物理特性可以用耗能和制冷两个物理量间的函数关系来刻画,整个系统的用能主要消耗在四类装置上,即冷水机组、冷却塔、冷却水泵和冷冻水泵。本发明所采用的具体表达式如下:
Figure BDA0002277148000000061
其中,Pt CC表示t时刻冷水机组的耗电功率,
Figure BDA0002277148000000062
为t时刻冷水机组的制冷量,两者之间的对应关系和机组性能系数COP(Coefficient of Performance)有关。
上式中的机组性能系数COP受到冷冻水循环系统的供水温度、冷却水循环系统的供水温度、机组运行位置等因素影响。机组工作位置的计算公式如下:
Figure BDA0002277148000000063
其中r表示机组工作位置,
Figure BDA0002277148000000064
表示机组铭牌上标注的最大制冷量。针对冷冻水循环系统的供水温度和冷却水循环系统的供水温度,可以参考设计推荐值确定;这样简化考虑后,COP将主要由冷水机组的工作位置决定。本发明中,机组性能系数选定为一个常数,此时整个系统的耗能和机组制冷量间就可用线性表达式来描述,按照厂家的数据拟合可以得到如下关系式:
Figure BDA0002277148000000065
其中,aCC和bCC分别为常规冷水机组电功率-制冷量曲线的拟合参数,
Figure BDA0002277148000000066
表示t时刻冷水机组的制冷运行模式,是二进制变量,0表示不制冷,1表示制冷。
除了冷水机组外,冷却塔、冷却水泵和冷冻水泵也需要消耗一定的电量。本发明中,冷冻水泵和冷却水泵的耗能用其铭牌上的额定耗电功率来计算,冷却塔用气铭牌标称电功率来计算其耗能。综上,常规冷水机组系统的总耗能可以用下面的式子进行计算:
Figure BDA0002277148000000071
其中,PCC_CHWP和PCC_CWP分别为常规冷水机组联锁冷冻水泵和冷却水泵的额定用电功率,PCT为单台开式冷却塔的额定用电功率。在实际运行过程中,若制冷机运行位置较低时,可能会引起机组设备损伤,因此本文建模时对制冷机工作位置加以限制:
Figure BDA0002277148000000072
其中
Figure BDA0002277148000000073
r分别为冷水机组工作位置的最高水平和最低水平,具体取值与机组自身物理特性相关。
2)地源热泵系统
在夏季制冷工况中,地源热泵系统的工作原理和常规冷水机组制冷原理一致,只是未利用冷却塔。因此,其耗电功率表达式和常规冷水机组的形式相同,区别仅在于地源热泵系统的总耗电量还需要考虑蓄冷装置的耗电量,如下所示:
Figure BDA0002277148000000074
其中,Pt HP表示t时刻地源热泵系统整体耗电量;
Figure BDA0002277148000000075
Figure BDA0002277148000000076
分别为t时刻地源热泵系统的制冷量和蓄冷量;aHP_C和bHP_C分别为地源热泵电功率-制冷量曲线的拟合参数,PHP_CHWP和PHP_CWP分别为热泵机组联锁冷冻水泵和冷却水泵的额定用电功率,aHP_SC和bHP_SC分别为地源热泵电功率-蓄冷量曲线的拟合参数,PPCWP_SC_1和PPCWP_SC_2分别为蓄冷时联锁放冷循环泵和蓄冷循环泵的额定用电功率。
Figure BDA0002277148000000077
Figure BDA0002277148000000078
分别表示蓄冷系统整体的制冷和蓄冷模式,同一时段只能任选其一,两者都为二进制变量,0表示地源热泵不制冷/不蓄冷,1表示地源热泵制冷/蓄冷。
3)冰蓄冷系统
冰蓄冷系统主要由双工况主机系统和蓄冰装置构成,其中双工况主机可运行于制冷和制冰两种工况,蓄冰装置可运行于蓄冰和融冰两种工况。
在运行过程中蓄冰装置存储冷量的变化可以表示为:
Figure BDA0002277148000000081
其中,Wt ICET表示蓄冰装置当前时刻t的存储冷量,
Figure BDA0002277148000000082
为t-1的存储冷量;
Figure BDA0002277148000000083
表示蓄冰装置t时段的蓄冰量,
Figure BDA0002277148000000084
蓄冰装置t时段的融冰量;Δt表示运行模拟建模步长;εICET为用于计及蓄冰槽因冷损失而引入的装置单位时间自放冷率;
Figure BDA0002277148000000085
表示系统名牌标称的最大存储冷量。由于设备物理特性的限制,蓄冰装置蓄冰和融冰速率应低于其最大蓄融冰速率。
双工况主机制冰和制冷原理原理和本发明前述基载主机工作原理类似,相关参数可按厂商提供数据和实际运行环境进行设定。类似于地源热泵系统在制冷和蓄冷时分别需要消耗电能,双工况主机的耗电量也包括制冰和制冷两个部分,可以表示为:
Figure BDA0002277148000000086
其中,Pt IC为双工况主机在t时刻的总耗电量;
Figure BDA0002277148000000087
为双工况主机在t时刻的制冷量;aIC_C和bIC_C分别为双工况主机用电功率-制冷量曲线的线性拟合后的截距和斜率,PIC _C_EGP和PIC_CHWP分别为双工况机组制冷工况中联锁乙二醇溶液泵和冷却水泵的用电功率,aIC_ICE和bIC_ICE分别为双工况主机电功率-制冰量曲线的拟合参数,PIC_C_EGP为双工况机组制冰工况中联锁乙二醇溶液泵的用电功率,PCT为开式冷却塔的额定用电功率。
Figure BDA0002277148000000088
Figure BDA0002277148000000089
分别表示t时段双工况主机整体的制冰和制冷模式,0表示不制冰/制冷,1表示制冰/制冷,且两者相互排斥。
本发明用式(10)-(14)对冰蓄冷系统不同工况间的切换和制冷/冰量进行建模,其中,式(10)表示冰蓄冷四种运行工况的选定,可以看出四种工况相互排斥,同一时段只能运行在其中一种工况。式(11)用于计算双工况主机和蓄冰装置整体的对外制冷规模。式(12)主要用于描述双工况主机运行在独立制冷或联合制冷时的供冷约束,式(13)用于反应蓄冰装置工作独立释冷或联合制冷时的供冷规模,式(14)用于限定双工况主机工作在制冰工况中的制冰量。
UC+UICE+UC1+UICE1≤1, (10)
QTES=QICET+QIC_C, (11)
Figure BDA0002277148000000091
Figure BDA0002277148000000092
Figure BDA0002277148000000093
其中,UC、UICE、UC1和UICE1分别表示双工况主机独立制冷工况、制冰工况、双工况主机与蓄冰装置联合供冷工况和蓄冰装置单独制冷工况;QTES表示冰蓄冷系统总体制冷量,QICET表示蓄冰装置联合制冷或单独制冷时的制冷量、QIC_C表示双工况主机独立制冷工况或联合制冷工况下的制冷量,QIC_ICE则表示其制冰工况下的制冰量;rIC_C表示双工况主机制冷工况下的工作位置,rIC_ICE表示其制冰工况下的工作位置;
Figure BDA0002277148000000094
表示双工况主机独立制冷或联合制冷时的标称制冷量,
Figure BDA0002277148000000095
表示其制冰工况下的额定制冰量;
Figure BDA0002277148000000096
表示双工况主机制冷工作位置的最高限值和最低限值;
Figure BDA0002277148000000097
表示双工况主机制冰工作位置的最高限值和最低限值;
Figure BDA0002277148000000098
Q ICET表示蓄冰装置独立供冷或联合供冷时的供冷的最高限值和最低限值。
冰蓄冷系统整体耗能可按式(15)进行计算:
Figure BDA0002277148000000099
上式右端项第一项为双工况主机制冷/冰工况时的耗电功率,第二项为冰蓄冷系统中各工况下乙二醇泵的耗电功率,第三项为冷冻水循环系统中相关泵的耗电功率,最后一项是冷却水循环系统中冷却塔装置及相关泵的耗电功率,其中,COPIC_C为双工况主机制冷工况时的COP,COPIC_ICE为双工况主机制冰工况时的COP;P表示冰蓄冷系统耗电功率,、
Figure BDA0002277148000000101
表示各工况下乙二醇泵的电功率,
Figure BDA0002277148000000102
Figure BDA0002277148000000103
冷冻水循环系统和冷却水循环系统的额定电功率,包括冷冻水循环泵、冷却塔、冷却水循环泵等;
Figure BDA0002277148000000104
为冰蓄冷系统中乙二醇泵的标称制冷量,可由乙二醇泵的质量流量、乙二醇溶液的比热容和冷冻水循环系统供回水设计温差的乘积进行测算。为简化建模流程,本文用线性表达式刻画乙二醇泵的耗能与其制冷量间的函数关系。
4)水蓄冷系统
水蓄冷系统的工作原理和冰蓄冷系统类似,与其不同的是,蓄冷循环介质是冷冻水而非乙二醇等溶剂。本发明中,蓄冷环节耗电计入制冷机组耗电量上,故水蓄冷系统释冷环节的耗电功率可以表示为:
Figure BDA0002277148000000105
其中,Pt CWT_C为t时刻水蓄冷系统的耗电功率;PPCWP_SC_1为换热器一次侧供冷循环泵的额定耗电功率;PPCWP_SC_2为换热器二次侧供冷循环泵的额定耗电功率。
Figure BDA0002277148000000106
表示t时刻水蓄冷系统的释冷模式,0表示不释冷,1表示释冷。
步骤3:构建园区综合能源系统日前运行优化模型;模型具体为:
(1)目标函数与决策变量
本发明所建立的综合能源系统日前优化运行模型,考虑经济性和环保性两类优化目标:
1)以日前系统运行成本最小化为优化目标(简称经济性),主要包括综合能源系统向上级电网的购电成本和光伏自发自用获得的可再生能源补贴。具体的目标函数形式如下:
Figure BDA0002277148000000111
其中,t为变量下标;Pt TL表示综合能源系统第t时段向上级电网的购电功率,Pt PV为日前预测得到的光伏发电系统发电功率;Ft B表示外部峰谷平分时电价,FPV表示政策明确的光伏自发自用补贴。
2)以碳排放最小化为优化目标(简称环保性),由于所研究对象中除了从外部购电外,其余均为绿色环保用能,所以外部购电量规模即体现碳排放规模,所以碳排放最小化等价于从外购电量的最小化。环保性目标函数具体形式如下所示:
Figure BDA0002277148000000112
综合能源系统日前优化调度模型除了上面式子中出现的下一天园区向上级电网逐时段的购电功率和光伏逐时段发电功率等决策变量外,还包括了综合能源系统运行约束引入的刻画供需平衡、机组工作情况等相关变量,以及一些为简化模型而引入的辅助变量。
(2)主要约束
在本发明中,综合能源系统供冷场景日前优化调度运行时,约束条件主要九大类,主要面向电/冷供需平衡、供冷机组工作特性与冷量分配、以及决策变量优化上下限等。
1)冷负荷供需平衡约束
Figure BDA0002277148000000113
其中,
Figure BDA0002277148000000114
为t时段第i台地源热泵的供冷量,NHP为地源热泵的台数;
Figure BDA0002277148000000115
为t时段蓄冷水箱的供冷量;
Figure BDA0002277148000000116
为t时段第i台基载主机的供冷量,NCC为基载主机台数;
Figure BDA0002277148000000117
为t时段冰蓄冷系统中第i台双工况主机的制冷量,NIC为冷机台数;
Figure BDA0002277148000000118
为t时段蓄冰装置的供冷量;
Figure BDA0002277148000000119
为综合能源系统在t时段的冷负荷需求。
2)供冷水泵流量约束
Figure BDA0002277148000000121
其中,FHP_C、FPCWP_SC、FCC、FPCWP_ICE都表示冷机联动的一次冷冻水泵标称的水流量,上标依次表示地源热泵、水蓄冷系统、基载主机、冰蓄冷系统的换热器,Ft C为冷冻水循环系统水流量;NPCWP_SC和NEGP_CWP分别表示水蓄冷系统放冷循环泵和乙二醇板换二次侧冷冻水泵的台数;
Figure BDA0002277148000000122
Figure BDA0002277148000000123
表示t时段第i台地源热泵、常规冷水机组和乙二醇板换二次侧冷冻水泵的制冷运行模式,这类变量都是二进制变量,0表示不制冷,1表示制冷;
Figure BDA0002277148000000124
表示t时段第i台水蓄冷系统放冷循环泵运行模式,0表示放冷循环泵停机,1表示放冷循环泵运行。
3)热泵系统利用地热能制冷/蓄冷运行约束
a)热泵承担制冷负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000125
b)热泵承担蓄冷水负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000126
其中,
Figure BDA0002277148000000127
表示t时段第i台地源热泵机组的蓄冷量,
Figure BDA0002277148000000128
表示t时段第i台地源热泵机组的蓄冷模式,取值为0表示不蓄冷,反之表示蓄冷。
c)热泵最小最大运行容量约束
Figure BDA0002277148000000129
其中
Figure BDA00022771480000001210
分别热泵机组制冷运行的最小最大运行容量限制。
d)热泵运行模式的约束
Figure BDA0002277148000000131
其中,
Figure BDA0002277148000000132
分别表示地源热泵系统供冷模式和蓄冷模式,取值为1表示当前供冷或蓄冷,反之表示不供冷或不蓄冷。
e)耗电特性
Figure BDA0002277148000000133
其中,Pt HP表示t时段地源热泵系统整体耗电量;
Figure BDA0002277148000000134
Figure BDA0002277148000000135
分别为第i台地源热泵电功率-制冷量曲线的拟合参数,
Figure BDA0002277148000000136
Figure BDA0002277148000000137
分别为第i台地源热泵电功率-蓄冷量曲线的拟合参数;PHP_CWP、PHP_CHWP分别表示地源热泵系统供冷时冷冻水循环泵和冷却水泵额定电功率;PPCWP_SC_1、PPCWP_SC_2、PHP_CHWP分别表示地源热泵蓄冷时换热器一次与二次侧冷冻水循环泵额定电功率和冷却水泵额定电功率。
4)蓄冷水箱运行约束
a)蓄冷水箱承担供冷负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000138
b)蓄冷水箱蓄冷和放冷功率约束
Figure BDA0002277148000000139
其中Wt CWT
Figure BDA00022771480000001310
分别为蓄冷水箱当前时段和上一时段的存储冷量;εCWT为蓄冷水箱的自放冷率,W CWT
Figure BDA00022771480000001311
分别为蓄冷水箱存储冷量的最小最大限制;Q CWT_C
Figure BDA00022771480000001312
分别为蓄冷水箱供冷负荷时的最小最大运行容量限制;
Figure BDA00022771480000001313
为t时段蓄冷水箱的蓄冷模式,与地源热泵系统的蓄冷模式相互排斥。
c)蓄冷水箱放冷时启停水蓄冷板换两侧联锁循环泵台数约束
Figure BDA0002277148000000141
其中
Figure BDA0002277148000000142
放冷循环泵单台运行时,蓄冷水箱最大放冷量。
d)耗电特性
水蓄冷系统的耗电主要集中在水蓄冷板换两侧的放冷循环泵和蓄冷循环泵上。
Figure BDA0002277148000000143
其中Pt CWT_C表示水蓄冷系统释冷时的耗电量。
5)常规冷水机组运行约束
a)常规冷水机组承担制冷负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000144
b)常规冷水机组最小最大运行容量约束
Figure BDA0002277148000000145
其中
Figure BDA0002277148000000146
分别常规冷水机组运行的最小最大运行容量限制。
c)耗电特性
Figure BDA0002277148000000147
其中,
Figure BDA0002277148000000148
Figure BDA0002277148000000149
分别为第i台基载主机用电功率-供冷量曲线线性拟合后的截距和斜率;Pt CC表示基载主机t时段电功率;PCC_CWP、PCC_CHWP和PCT分别表示常规冷水机组冷冻水循环泵、冷却水循环泵和冷却水塔的额定电功率。
6)双工况主机运行约束
a)双工况主机承担制冷负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000151
其中,
Figure BDA0002277148000000152
表示t时段双工况主机与蓄冰槽联合制冷量。
b)双工况主机承担制冰任务分配约束
Figure BDA0002277148000000153
其中,
Figure BDA0002277148000000154
表示t时段双工况主机整体制冰量;
Figure BDA0002277148000000155
表示第i台双工况主机制冰量;
Figure BDA0002277148000000156
为t时段第i台双工况主机的制冰模式,0表示不制冰,1表示参与制冰。
c)双工况主机最小最大运行容量约束
Figure BDA0002277148000000157
其中
Figure BDA0002277148000000158
分别为双工况主机制冷工况的最小最大运行容量限制,
Figure BDA0002277148000000159
分别为双工况制冰工况的最小最大运行容量限制。
d)双工况主机运行模式的约束
Figure BDA00022771480000001510
其中
Figure BDA00022771480000001511
分别为双工况主机系统的制冰运行模式和制冷运行模式,取值为1表示双工况主机系统工作于制冰或制冷模式,否则表示双工况主机系统未工作于制冰或制冷模式。
e)耗电特性
Figure BDA0002277148000000161
其中,Pt IC表示t时段双工况主机的耗电功率;
Figure BDA0002277148000000162
Figure BDA0002277148000000163
分别为第i台双工况主机电功率-制冷量曲线的拟合参数,
Figure BDA0002277148000000164
Figure BDA0002277148000000165
分别为第i台双工况主机电功率-制冰量曲线的拟合参数;PIC_CHWP和PCT分别表示双工况主机冷却水循环泵和冷却塔的额定电功率;PIC_C_EGP和PIC_ICE_EGP分别表示乙二醇泵工作于制冷和蓄冰模式时的额定电功率。
7)蓄冰槽融冰运行约束
a)蓄冰槽承担供冷负荷分配约束
Figure BDA0002277148000000166
b)蓄冰槽箱最大融冰功率约束
Figure BDA0002277148000000167
其中,Wt ICET
Figure BDA0002277148000000168
分别表示蓄冰槽当前时段和上一时段存储冷量;εICET为蓄冰槽的自放冷率,W ICET
Figure BDA0002277148000000169
分别为蓄冰槽存储冰量的上下限;Q ICET_C
Figure BDA00022771480000001610
分别为蓄冰槽融冰供冷时工作容量的上下限;
Figure BDA00022771480000001611
表示蓄冰槽融冰运行模式,1表示蓄冰槽处于融冰模式,否则表示蓄冰槽未处于融冰模式。
c)蓄冰槽单独融冰时乙二醇泵台数约束
Figure BDA00022771480000001612
其中,
Figure BDA00022771480000001613
表示t时段乙二醇泵的运行台数;
Figure BDA00022771480000001614
乙二醇泵单台运行时,蓄冰槽最大融冰量;NICET_EGP_MAX表示乙二醇泵可用的台数,不计及备用台数。
d)耗电特性
蓄冰槽融冰时的耗电主要集中在乙二醇变频泵上,即:
Figure BDA0002277148000000171
其中,Pt ICET表示t时段蓄冰槽融冰耗电量,aEGP表示乙二醇泵耗电特性线性拟合系数,PICET_EGP表示单台乙二醇泵的额定耗电量。
8)冰蓄冷系统乙二醇板换二次侧冷冻水一级泵运行约束
a)启停台数约束
Figure BDA0002277148000000172
其中
Figure BDA0002277148000000173
为乙二醇板换二次侧冷冻水一级泵单台运行时,冰蓄冷系统最大供冷量。
b)耗电特性
Figure BDA0002277148000000174
其中Pt EGP_CWP表示t时段乙二醇板换二次侧冷冻水一级泵的耗电量,PEGP_CWP_R为乙二醇板换二次侧冷冻水一级泵的额定耗电功率。
9)电负荷供需平衡约束
Figure BDA0002277148000000175
上式中,第一个约束为园区整体的电功率平衡约束,Pt TL是园区与上级电网间的联络线功率,
Figure BDA0002277148000000176
为t时段除集中能源站用电外的园区用电负荷预测值;Pt PV表示综合能源系统中光伏系统的发电量。
步骤4:调用成熟优化软件开展分析计算。
步骤5:输出园区综合能源系统日前运行方案。
根据本发明的实施例,具体如下:
选取某园区综合能源系统对本发明进行应用。园区既有生产设施又有生活设施,供能形式多样,包括电力供应、夏季空间制冷、冬季空间供热、热水供应等。本次应用主要聚焦其电力、夏季空间制冷。该园区与市政电网连接,园区安装了838kW的光伏,两台离心式基载主机,一套冰蓄冷系统,三台螺杆式地源热泵机组和一组水蓄冷系统,以及一套蓄热式电锅炉系统构成了集中能源站系统,满足夏天的用电和供冷的需求、冬天的用电和供热需求。冰蓄冷系统主要构成包括了两台双工况主机和一套蓄冰装置,水蓄冷系统中的冷源由地源热泵承担,蓄冷水箱则与蓄热水箱共用一套装置,蓄热式电锅炉系统则由四台承压式电锅炉与四台蓄热水箱构成。园区能源供给关系如下图2所示。
下表给出了主要运行设备的相关参数。
表1园区型综合能源系统供冷期主要设备的参数
Figure BDA0002277148000000181
Figure BDA0002277148000000191
选取供冷场景典型日的冷负荷、电负荷和某晴天的光伏发电曲线及峰谷平电价水平开展优化分析,如图3所示。
图4给出了园区型综合能源系统在典型日按经济性目标运行时的冷负荷平衡、蓄冷装置和蓄冰装置运行情况。在23:00至7:00,系统处于谷电价段,此期间,冷负荷需求主要由地源热泵机组和基载主机联合来满足;个别时段,地源热泵机组切换为蓄冷工况,给蓄冷装置进行蓄冷,此时则由基载主机单独供应冷负荷;由于电价较低,双工况主机工作在蓄冰工况,给蓄冰装置蓄冰直至谷电价段结束。在8:00至11:00与18:00至23:00,系统处于峰电价段,蓄冷装置和蓄冰装置将适时释冷和融冰,以供给部分或全部冷负荷;期间地源热泵机组、基载主机将根据冷负荷需求规模,配合蓄能装置一起保障冷负荷需求。在7:00至8:00与11:00-18:00,系统处在平电价段,负荷需求较高的个别时段,冰蓄冷系统将工作在双工况主机和蓄冰装置联合制冷工况,并联合基载主机和地源热泵机组同时供给冷负荷;其他时段则有基载主机和地源热泵机组两类冷机参与制冷。
表2总结了研究对象供冷期典型日按经济性和环保性目标分别运行时的主要结果对比情况。系统按经济性目标运行时,将充分利用峰平谷电价差异,优化安排供冷设备的运行计划,以期用最小的经济成本来满足冷负荷的需求,此时蓄冷和蓄冰装置就有了发挥的空间。借助蓄能装置谷电价段蓄能、高电价段放能,可以降低系统的总运行成本。而系统按环保性目标运行时,不考虑电价的差异,供冷设备的运行计划主要按照冷负荷需求和供冷设备的容量及能耗水平来安排,以降低系统的总体用电量。
表2研究对象供冷期典型日经济性与环保性运行主要对比结果
Figure BDA0002277148000000201
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
如上所述,已经给出了本发明的优选实施例的详细描述,以使本领域技术人员能够实施和实践本发明。虽然已经参照示例性实施例描述了本发明,但是本领域技术人员将会理解,在不脱离所附权利要求书中描述的本发明的精神或范围的情况下,可以在本发明中进行各种修改和改变。因此,本发明不应限于在此描述的特定实施例,而应被赋予与本文公开的原理和新颖特征一致的最宽范围。

Claims (6)

1.一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法,其特征在于,所述方法包括:
根据园区综合能源系统设备及网络实际拟定模型相关参数;
构建园区综合能源系统设备级模型;
构建园区综合能源系统日前运行优化模型;
调用成熟优化软件开展分析计算,以及
输出园区综合能源系统日前运行方案。
2.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,所述园区综合能源系统包括供电类设备、供冷类设备。
3.根据权利要求2所述的方法,
其特征在于,所述供电类设备包括光伏发电系统和外部电网。
4.根据权利要求2所述的方法,
其特征在于,所述供冷类设备包括常规冷水机组、地源热泵系统、冰蓄冷系统、水蓄冷系统。
5.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,构建园区综合能源系统日前运行优化模型以日前系统运行成本最小化为优化目标,所述日前系统运行成本包括综合能源系统向上级电网的购电成本和光伏自发自用获得的可再生能源补贴。
6.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,构建园区综合能源系统日前运行优化模型以碳排放最小化为优化目标,碳排放最小化等价于从外购电量的最小化。
CN201911126972.4A 2019-11-18 2019-11-18 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法 Pending CN112819191A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911126972.4A CN112819191A (zh) 2019-11-18 2019-11-18 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911126972.4A CN112819191A (zh) 2019-11-18 2019-11-18 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112819191A true CN112819191A (zh) 2021-05-18

Family

ID=75852374

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911126972.4A Pending CN112819191A (zh) 2019-11-18 2019-11-18 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112819191A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113489034A (zh) * 2021-06-15 2021-10-08 南方电网调峰调频发电有限公司 一种储能系统协同控制方法、装置、设备和存储介质

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104362677A (zh) * 2014-11-19 2015-02-18 云南电网公司电力科学研究院 一种主动配电网优化配置结构及其配置方法
CN107609693A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 安徽大学 基于Pareto档案粒子群算法的微电网多目标优化方法
CN108491992A (zh) * 2018-02-05 2018-09-04 国网天津市电力公司滨海供电分公司 一种含光伏和蓄能的冷热电联供系统调峰调蓄优化调度模型
CN108665188A (zh) * 2018-05-23 2018-10-16 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法
CN108830743A (zh) * 2018-05-25 2018-11-16 天津大学 考虑多种蓄冷装置的园区综合能源系统优化调度方法
CN108932560A (zh) * 2018-06-13 2018-12-04 天津大学 基于模型预测控制的园区综合能源系统优化调度方法
CN109059193A (zh) * 2018-05-25 2018-12-21 天津大学 考虑机组启停费用的园区综合能源系统优化调度方法
CN109472413A (zh) * 2018-11-14 2019-03-15 南方电网科学研究院有限责任公司 考虑热管网传输特性的园区综合能源系统优化调度方法
CN109510224A (zh) * 2018-11-16 2019-03-22 上海交通大学 光伏储能与分布式能源联合的容量配置与运行优化方法
JP2019080400A (ja) * 2017-10-23 2019-05-23 株式会社豊田中央研究所 エネルギーシステム最適化装置
CN109861295A (zh) * 2019-04-08 2019-06-07 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 多目标新能源规划方法及装置
CN110309954A (zh) * 2019-06-13 2019-10-08 华北电力大学 一种天然气分布式能源系统运行机制优化方法
CN110400059A (zh) * 2019-07-05 2019-11-01 中国科学院电工研究所 一种综合能源系统联络线功率控制方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104362677A (zh) * 2014-11-19 2015-02-18 云南电网公司电力科学研究院 一种主动配电网优化配置结构及其配置方法
CN107609693A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 安徽大学 基于Pareto档案粒子群算法的微电网多目标优化方法
JP2019080400A (ja) * 2017-10-23 2019-05-23 株式会社豊田中央研究所 エネルギーシステム最適化装置
CN108491992A (zh) * 2018-02-05 2018-09-04 国网天津市电力公司滨海供电分公司 一种含光伏和蓄能的冷热电联供系统调峰调蓄优化调度模型
CN108665188A (zh) * 2018-05-23 2018-10-16 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法
CN109059193A (zh) * 2018-05-25 2018-12-21 天津大学 考虑机组启停费用的园区综合能源系统优化调度方法
CN108830743A (zh) * 2018-05-25 2018-11-16 天津大学 考虑多种蓄冷装置的园区综合能源系统优化调度方法
CN108932560A (zh) * 2018-06-13 2018-12-04 天津大学 基于模型预测控制的园区综合能源系统优化调度方法
CN109472413A (zh) * 2018-11-14 2019-03-15 南方电网科学研究院有限责任公司 考虑热管网传输特性的园区综合能源系统优化调度方法
CN109510224A (zh) * 2018-11-16 2019-03-22 上海交通大学 光伏储能与分布式能源联合的容量配置与运行优化方法
CN109861295A (zh) * 2019-04-08 2019-06-07 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 多目标新能源规划方法及装置
CN110309954A (zh) * 2019-06-13 2019-10-08 华北电力大学 一种天然气分布式能源系统运行机制优化方法
CN110400059A (zh) * 2019-07-05 2019-11-01 中国科学院电工研究所 一种综合能源系统联络线功率控制方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于波 等: "区域综合能源系统优化调度方法", 《电力建设》, vol. 37, no. 1, pages 70 - 76 *
刘涤尘 等: "含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化", 《电力系统自动化》, vol. 42, no. 4, pages 113 - 120 *
汪涛 等: "计及用户可响应负荷的区域多能源系统运行优化模型", 《电力建设》, vol. 39, no. 9, pages 30 - 38 *
焦冰琦: "不确定性环境下的微电网规划与运行方法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, no. 12, pages 14 - 15 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113489034A (zh) * 2021-06-15 2021-10-08 南方电网调峰调频发电有限公司 一种储能系统协同控制方法、装置、设备和存储介质
CN113489034B (zh) * 2021-06-15 2023-12-22 南方电网调峰调频发电有限公司 一种储能系统协同控制方法、装置、设备和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104716644B (zh) 一种可再生能源冷热电微网系统及控制方法
Basrawi et al. Economic and environmental based operation strategies of a hybrid photovoltaic–microgas turbine trigeneration system
Stadler Effect of heat and electricity storage and reliability on microgrid viability: a study of commercial buildings in California and New York states
Li et al. An improved operation strategy for CCHP system based on high-speed railways station case study
Ban et al. The role of cool thermal energy storage (CTES) in the integration of renewable energy sources (RES) and peak load reduction
CN110110904A (zh) 考虑经济性、独立性和碳排放的综合能源系统优化方法
CN106779471A (zh) 一种多能互联交直流混合微电网系统及优化配置方法
CN112363395A (zh) 一种负荷密集型城市智慧园区工业用户负荷建模方法
CN112182887A (zh) 一种综合能源系统规划优化仿真方法
CN111242361B (zh) 考虑地源热泵的园区综合能源系统优化调度方法和装置
CN112528501A (zh) 一种分布式供能系统分层优化设计方法
Nahavandinezhad et al. Conceptual design of solar/geothermal hybrid system focusing on technical, economic and environmental parameters
Asanol et al. Economic analysis of microgrids
Pieper et al. Efficient use of heat from CHP distributed by district heating system in district cooling networks
Sangov et al. Economic efficiency of using a windmill for supplying power to remote rural consumers in the republic of Tajikistan
CN112819191A (zh) 一种面向工程应用的园区综合能源系统运行优化分析方法
Al-Aali et al. Decarbonizing the electricity sector in Qatar using PV combined with ice thermal and battery storage
Bando et al. Impact of various characteristics of electricity and heat demand on the optimal configuration of a microgrid
Yiru et al. A modified particle swarm optimization based algorithm for the energy management strategy of a regional integrated energy system
Zhanbolatov et al. A multi-carrier energy method for self-consumption enhancement in smart residential buildings
Bhattacharya et al. Energy Water Nexus for a Comfort Maltese Household Using PVs
Abdalla et al. The impact of the thermal distribution network operating temperature and system design on different communities' energy profiles
Ajewole et al. Energy Modeling and Optimization in a Radio and Television Broadcasting Facility
Nowakowski Battery energy storage utilization in optimization of heat production in district heating sector
チョウ,レイテイ Multi-criteria Evaluation of a Distributed Energy System Focusing on Grid Stabilization and Carbon Emission Reduction

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