CN112886636B - 面向高比例可再生能源电力系统的p2x建模与优化方法 - Google Patents

面向高比例可再生能源电力系统的p2x建模与优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，属于电力系统优化规划技术领域。该方法首先构建每种X对应的P2X电能制取约束、季节性X储能全年时序耦合运行约束和X的区域间转运约束，构成该X对应的P2X模型；然后建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，将每种X对应的P2X模型作为约束条件嵌入到该模型中；对该模型求解得到电力系统最优规划方案。本发明在传统电力系统规划优化模型中考虑多类型P2X引入对电力系统调度运行的影响，有助于电力设计与运行调度人员科学配置机组线路容量，有效分析电力系统内P2X调度运行情况，合理安排各类型发电机组协调出力，从而保证电力系统中的可再生能源消纳水平。

Description

面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法
技术领域
本发明涉及一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，属于电力系统优化规划技术领域。
背景技术
以可再生能源为主体的绿色、低碳、清洁能源体系建设是中国乃至全世界的能源战略选择，高比例可再生能源并网(本发明中指可再生能源占比超过30％)将成为未来电力系统的基本特点。可再生能源发电与电力系统用电负荷均具备季节性变化特征，这为大规模可再生能源电力的有效消纳带来挑战。另一方面，传统的冶金、化工等行业依赖于煤、石油、天然气等化石能源。化石能源的广泛使用给工业生产带来了巨大的碳排放压力，为全球能源安全和气候变化带来严峻挑战。P2X(Power to X，以清洁能源为主体的电力多元转化技术)通过化工行业的电气化来取代传统的依赖于化石能源的工业生产，用清洁能源产生的电能制备各种无机、有机原材料和燃料(X)并进行大规模、长时间存储，有望在降低碳排放的同时给风、光等可再生能源提供规模化消纳的途径，实现电能的等效大规模季节性存储和多能源互联。因此建立以清洁能源电力为主导的能源开发、配置与利用体系，是未来电力系统实现可再生能源大规模消纳的有效途径。
当前，P2X技术是学术界研究热点。基于电制氢技术与季节性储氢设备构建的氢能供应链、基于清洁电力供热并结合季节性储热技术构建的清洁供热系统都有一定程度的研究。但这些研究较少分析P2X技术对于电力系统优化运行的影响，难以评估考虑P2X配合季节性X储能的电力系统全年时间序列耦合运行特性，也无法分析X储能资源空间动态分布对可再生能源有效消纳的影响。
发明内容
本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法。本发明可在传统电力系统规划优化模型中考虑多类型P2X引入对电力系统调度运行的影响；电力设计与运行调度人员可以根据该方法科学配置机组线路容量，有效分析电力系统内P2X调度运行情况，合理安排各类型发电机组协调出力，从而保证电力系统中的可再生能源消纳水平，降低系统弃风弃光，从全能源-物质系统视角提升能源利用的价值。
本发明提出一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，其特征在于，该方法首先针对每一种利用电能制备的X，分别构建该X对应的P2X电能制取约束、季节性X储能全年时序耦合运行约束和X的区域间转运约束，构成每种X对应的P2X模型；然后建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，该模型的目标函数为总成本最小化，约束条件包括节点功率平衡约束、输电网络约束、常规火电机组运行约束、可再生能源出力约束、电化学储能运行约束以及各X的供应链系统平衡方程约束；将每种X对应的P2X模型作为P2X模型与运行约束嵌入到该模型中；对该优化模型求解，得到电力系统最优规划方案。该方法包括以下步骤：
1)对利用电能制备的每一种X，分别建立该X对应的P2X模型；具体步骤如下：
1-1)P2X电能制取约束：
Figure BDA0002919986950000021
其中，上标X表示利用P2X技术经过能量转换得到的不同类型能量和物质，Cha表示X储能的充能状态；下标x表示P2X设备编号，m表示月编号，d表示日编号，t表示时编号，N表示电网节点类型；集合
Figure BDA0002919986950000022
表示与P2X设备x连接的电网节点集合；|TD|表示日内参与运行分析的时段总数；
Figure BDA0002919986950000023
表示制取X的P2X设备x的能量转换效率，
Figure BDA0002919986950000024
表示制取X的P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，
Figure BDA0002919986950000025
表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储的量；
其中，
Figure BDA0002919986950000026
其中，
Figure BDA0002919986950000027
表示制取X的P2X设备x的功率容量上限；
1-2)季节性X储能全年时序耦合运行约束；具体包括：
季节性储能月内相邻日间能量平衡约束：
Figure BDA0002919986950000028
其中，Dis表示X储能的放能状态，p表示X的运输路径；集合
Figure BDA0002919986950000031
表示由制取X的P2X设备x运出的运输路径集合,
Figure BDA0002919986950000032
表示由制取X的P2X设备x运入的运输路径集合；
Figure BDA0002919986950000033
表示P2X设备x存储X的能量存储损耗率，
Figure BDA0002919986950000034
表示P2X设备x在m月d日存储X的储量，
Figure BDA0002919986950000035
分别表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储和释放的量，
Figure BDA0002919986950000036
表示在m月d日通过运输路径p的X运输量；
P2X设备相邻月间能量平衡约束：
Figure BDA0002919986950000037
其中，δ表示区域间X的运输耗时，|M|表示月编号的取值上限，取值为12，|Dm|表示第m月的日编号取值上限；
P2X设备在全年时间尺度的起始储量和终止储量平衡约束表达式如下：
Figure BDA0002919986950000038
1-3)X的区域间转运约束：
Figure BDA0002919986950000039
1-4)对每种X，联立式(1)-(6)构成该X对应的P2X模型；
2)建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体步骤如下：
2-1)确定优化模型的目标函数：
min(CInv+COpe+CCur) (7)
其中，CInv表示电力系统年化投资成本，COpe表示电力系统年运行成本，CCur表示切负荷惩罚成本；其中，
CInv＝CInv,G+CInv,W+CInv,PV+CInv,L+CInv,B+CInv,X (8)
其中，CInv,G为常规火电机组年化投资，CInv,W为风电机组年化投资，CInv,PV为光伏机组年化投资，CInv,L为输电线路年化投资，CInv,B为电化学储能年化投资，CInv,X为P2X及季节性储能设备年化投资；计算表达式分别如下：
Figure BDA0002919986950000041
Figure BDA0002919986950000042
Figure BDA0002919986950000043
Figure BDA0002919986950000044
Figure BDA0002919986950000045
Figure BDA0002919986950000046
其中，g,w,pv,l,b,x分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的编号，|G|,|W|,|PV|,|L|,|B|,|X|分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的数量，上标G,W,PV,L,B,X分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的电力设备类别；
Figure BDA0002919986950000047
表示常规火电机组g装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA0002919986950000048
表示风电机组w装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA0002919986950000049
表示光伏机组pv装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500000410
表示输电线路l容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500000411
表示电化学储能设备b的功率容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500000412
表示电化学储能设备b的能量容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500000413
表示P2X设备x的功率容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500000414
表示P2X设备x的能量容量的年化单位投资成本；
Figure BDA00029199869500000415
表示常规火电机组g的投资容量，
Figure BDA00029199869500000416
表示风电机组w的投资容量，
Figure BDA00029199869500000417
表示光伏机组pv的投资容量，
Figure BDA00029199869500000418
表示输电线路l的投资容量，
Figure BDA00029199869500000419
表示电化学储能设备b的功率投资容量，
Figure BDA00029199869500000420
表示电化学储能设备b的能量投资容量，
Figure BDA00029199869500000421
表示P2X设备x的功率投资容量，
Figure BDA00029199869500000422
表示P2X设备x的能量投资容量；
COpe＝COpe,E+COpe,X (15)
其中，COpe,E表示电力系统年运行成本，COpe,X表示X供应链年运行成本；计算表达式分别如下：
Figure BDA0002919986950000051
其中，
Figure BDA0002919986950000052
表示常规火电机组g发电单位燃料成本，
Figure BDA0002919986950000053
表示常规火电机组g在m月d日t时的发电功率；
Figure BDA0002919986950000054
其中，
Figure BDA0002919986950000055
表示X在运输路径p的单位运输成本；
Figure BDA0002919986950000056
表示P2X设备x在运行过程中的充放能单位成本，
Figure BDA0002919986950000057
表示传统化石能源供应X的单位成本；
Figure BDA0002919986950000058
表示在m月d日通过路径p运输X的量，
Figure BDA0002919986950000059
表示P2X设备x在m月d日通过传统化石能源供给X的量；
Figure BDA00029199869500000510
其中，n表示电网节点编号，|N|表示电网节点编号总数，VoLL表示单位切负荷惩罚成本，
Figure BDA00029199869500000511
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率；
2-2)确定优化模型的约束条件，具体如下：
2-2-1)节点功率平衡约束：
Figure BDA00029199869500000512
Figure BDA00029199869500000513
其中，集合
Figure BDA00029199869500000514
分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、电化学储能设备以及P2X设备与节点n的拓扑连接关系；
Figure BDA00029199869500000515
表示输电线路l的潮流参考方向以节点n为起始节点的线路集合，
Figure BDA00029199869500000516
表示输电线路l的潮流参考方向以节点n为终止节点的线路集合；
Figure BDA00029199869500000517
分别表示常规火电机组g、风电机组w以及光伏机组pv在m月d日t时的发电功率，
Figure BDA0002919986950000061
分别表示电化学储能设备b在m月d日t时的充电功率和放电功率，
Figure BDA0002919986950000062
表示P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，Fl,m,d,t表示输电线路l在m月d日t时的潮流，Dn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的负荷功率，
Figure BDA0002919986950000063
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率；
2-2-2)输电网络约束：
Figure BDA0002919986950000064
Figure BDA0002919986950000065
Figure BDA0002919986950000066
其中，θn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的功角，xl表示线路l的电抗；
Figure BDA0002919986950000067
表示线路l的潮流功率上限；
2-2-3)常规火电机组运行约束：
Figure BDA0002919986950000068
其中，
Figure BDA0002919986950000069
分别表示常规火电机组g的出力功率上限和下限；
2-2-4)可再生能源出力约束：
Figure BDA00029199869500000610
Figure BDA00029199869500000611
其中
Figure BDA00029199869500000612
表示风电机组w在m月d日t时的预测出力上限，
Figure BDA00029199869500000613
表示光伏机组pv在m月d日t时的预测出力上限；
2-2-5)电化学储能运行约束：
Figure BDA00029199869500000614
其中
Figure BDA00029199869500000615
表示电化学储能设备b在m月d日t时的储电量，
Figure BDA00029199869500000616
表示电化学储能b的充放电效率；
Figure BDA00029199869500000617
Figure BDA00029199869500000618
Figure BDA00029199869500000619
2-2-6)P2X模型与运行约束；
将步骤1)得到的每中X对应的P2X作为P2X模型与运行约束；
2-2-7)各X的供应链系统平衡方程约束：
Figure BDA0002919986950000071
其中
Figure BDA0002919986950000072
表示P2X设备x在m月d日对应的X负荷需求；
3)对步骤2)建立的模型求解，得到
Figure BDA0002919986950000073
的最优解作为各设备的投资容量的最优值，以及
Figure BDA0002919986950000074
的最优解作为各设备的电力功率的最优值，最终得到最优的规划方案。
本发明的特点及有益效果在于：
1)本发明建立了统一化P2X模型，解析化分析多类型P2X参与电力系统运行的特点；
2)本发明采用全年时序耦合运行约束，描述基于年平衡的季节性X储能充放能特性；
3)本发明建立了X跨空间转运约束，定量分析区域间可运输储能动态变化的运行特性；
4)本发明将所提出的P2X模型嵌入电力系统优化规划模型，提出了基于全年时序耦合与能源-交通耦合约束的电力系统规划运行分析方法；
相比现有技术，本发明具有如下优点：
本发明可在传统电力系统规划优化模型中考虑多类型P2X引入对电力系统调度运行的影响；从时间尺度和空间尺度出发，建立电力系统中基于P2X及其季节性X储能的运行约束并加入到电力系统规划优化模型的约束条件中。通过求解该优化模型可以有效分析电力系统内可再生能源电力消纳情况，合理安排各类型发电机组协调出力，提升电力系统运行经济性与环保性；相比于现有的相关研究，本发明中提出的方法可以为未来高比例可再生能源电力系统中基于P2X技术的优化规划提供理论依据和技术支撑。电力设计与运行调度人员可以根据该方法科学配置机组线路容量，有效分析电力系统内P2X调度运行情况，合理安排各类型发电机组协调出力，从而保证电力系统中的可再生能源消纳水平，降低系统弃风弃光，从全能源-物质系统视角提升能源利用的价值。
具体实施方式
本发明提出一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，包括以下步骤：
1)对每一种X，建立统一化P2X模型；
本发明针对不同X的电能制取、存储与运输等环节建立约束形成统一化P2X模型；对每种X，分别建立如下约束：
1-1)P2X电能制取约束：
针对不同类型的P2X工业生产过程，从电力规划的角度对P2X的输入电功率与输出X进行建模，建立X的电能制取约束方程如式(1)所示：
Figure BDA0002919986950000081
式(32)中，上标X表示利用P2X技术经过能量转换得到的不同类型能量/物质，Cha表示X储能的充能状态；下标x表示P2X设备编号，m表示月编号，d表示日编号，t表示时编号，N表示电网节点类型；集合
Figure BDA0002919986950000082
表示与P2X设备x连接的电网节点集合；|TD|表示日内参与运行分析的时段总数(一般取24小时)；
Figure BDA0002919986950000083
表示制取X的P2X设备x的能量转换效率，
Figure BDA0002919986950000084
表示制取X的P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，
Figure BDA0002919986950000085
表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储的量。
其中，
Figure BDA0002919986950000086
式(33)表示P2X设备的耗电功率约束，其中
Figure BDA0002919986950000087
表示P2X设备x的功率投资容量。
1-2)季节性X储能全年时序耦合运行约束；
基于步骤1-1)，在全年时间尺度内建立季节性X储能的时序耦合运行特性方程如式(3)-(4)所示：
Figure BDA0002919986950000088
Figure BDA0002919986950000089
式(34)表示季节性储能月内相邻日间能量平衡约束。其中，Cha/Dis分别表示X储能的充/放能状态，p表示X的运输路径；集合
Figure BDA0002919986950000091
分别表示由制取X的P2X设备x运出和运入的运输路径集合；
Figure BDA0002919986950000092
表示P2X设备x存储X的的能量存储损耗率，
Figure BDA0002919986950000093
表示P2X设备x在m月d日存储X的储量，
Figure BDA0002919986950000094
分别表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储和释放的量，
Figure BDA0002919986950000095
表示在m月d日通过运输路径p的X运输量。
式(35)表示P2X设备相邻月间能量平衡约束，其中，δ表示区域间X的运输耗时，|M|表示月编号的取值上限，取值为12，|Dm|表示第m月的日编号取值上限；由于式(35)考虑m与m-1月间的运行约束，故m从m＝2开始取值。通过进行逐月逐日遍历，建立P2X设备运行的全年时序耦合约束。
基于P2X设备运行约束，设定P2X设备在全年时间尺度的起始储量和终止储量平衡约束如式(5)所示：
Figure BDA0002919986950000096
1-3)X的区域间转运约束；
在1-2)的基础上，添加区域间X转运约束如式(6)所示：
Figure BDA0002919986950000097
该约束表示从P2X设备x通过所有路径运出量
Figure BDA0002919986950000098
不能超过当前P2X设备存储的总量，即当日储量
Figure BDA0002919986950000099
1-4)对每种X，联立式(32)-(37)形成针对不同类型P2X的统一化模型。
2)建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体步骤如下：
2-1)确定优化模型的目标函数：
min(CInv+COpe+CCur) (38)
该目标函数表示总成本最小化，其中CInv表示电力系统年化投资成本，COpe表示电力系统年运行成本，CCur表示切负荷惩罚成本。各成本具体表达式如下：
A.年化投资成本CInv
CInv＝CInv,G+CInv,W+CInv,PV+CInv,L+CInv,B+CInv,X (39)
年化投资成本包括常规火电机组年化投资CInv,G，风电机组年化投资CInv,W，光伏机组年化投资CInv,PV，输电线路年化投资CInv,L，电化学储能年化投资CInv,B以及P2X及季节性储能设备年化投资CInv,X，其中：
Figure BDA0002919986950000101
Figure BDA0002919986950000102
Figure BDA0002919986950000103
Figure BDA0002919986950000104
Figure BDA0002919986950000105
Figure BDA0002919986950000106
其中，g,w,pv,l,b,x分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的编号，|G|,|W|,|PV|,|L|,|B|,|X|分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的数量，上标G,W,PV,L,B,X分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的电力设备类别；
Figure BDA0002919986950000107
表示常规火电机组g装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA0002919986950000108
表示风电机组w装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA0002919986950000109
表示光伏机组pv装机容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500001010
表示输电线路l容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500001011
分别表示电化学储能设备b的功率容量/能量容量的年化单位投资成本，
Figure BDA00029199869500001012
分别表示P2X设备x的功率容量/能量容量的年化单位投资成本；
Figure BDA00029199869500001013
表示常规火电机组g的投资容量，
Figure BDA00029199869500001014
表示风电机组w的投资容量，
Figure BDA00029199869500001015
表示光伏机组pv的投资容量，
Figure BDA00029199869500001016
表示输电线路l的投资容量，
Figure BDA00029199869500001017
Figure BDA00029199869500001018
分别表示电化学储能设备b的功率投资容量和能量投资容量，
Figure BDA00029199869500001019
分别表示P2X设备x的功率投资容量和能量投资容量。
B.年运行成本COpe
COpe＝COpe,E+COpe,X (46)
年运行成本包括电力系统年运行成本COpe,E以及X供应链年运行成本COpe,X，其中：
Figure BDA0002919986950000111
其中电力系统年运行成本COpe,E主要考虑火电发电燃料成本，
Figure BDA0002919986950000112
表示常规火电机组g发电单位燃料成本，
Figure BDA0002919986950000113
表示常规火电机组g在m月d日t时的发电功率。
Figure BDA0002919986950000114
其中，
Figure BDA0002919986950000115
表示X在运输路径p的单位运输成本；
Figure BDA0002919986950000116
表示P2X设备x在运行过程中的充放能单位成本，
Figure BDA0002919986950000117
表示传统化石能源(例如煤、石油等传统化石能源)供应X的单位成本；
Figure BDA0002919986950000118
表示在m月d日通过路径p运输X的量，
Figure BDA0002919986950000119
表示P2X设备x在m月d日通过传统化石能源供给X的量。X供应链运行成本包括：通过路径p的每日X运输成本
Figure BDA00029199869500001110
季节性X储能的充/放能成本
Figure BDA00029199869500001111
以及传统化石能源供应X的每日成本
Figure BDA00029199869500001112
C.切负荷惩罚成本
Figure BDA00029199869500001113
其中，n表示电网节点编号，|N|表示电网节点编号总数，VoLL表示单位切负荷惩罚成本，
Figure BDA00029199869500001114
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率。
2-2)确定优化模型的约束条件，具体如下：
2-2-1)节点功率平衡约束：
Figure BDA00029199869500001115
Figure BDA00029199869500001116
式(50)表示电力网络的节点功率平衡约束，其中下标n表示电网节点编号；集合
Figure BDA00029199869500001117
Figure BDA0002919986950000121
分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、电化学储能设备以及P2X设备与节点n的拓扑连接关系；
Figure BDA0002919986950000122
分别表示输电线路l的潮流参考方向以节点n为起始节点和终止节点的线路集合；
Figure BDA0002919986950000123
分别表示常规火电机组g、风电机组w以及光伏机组pv在m月d日t时的发电功率，
Figure BDA0002919986950000124
分别表示电化学储能设备b在m月d日t时的充电功率和放电功率，
Figure BDA0002919986950000125
表示P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，Fl,m,d,t表示输电线路l在m月d日t时的潮流，Dn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的负荷功率，
Figure BDA0002919986950000126
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率。式(51)限制节点切负荷上限不超过该节点负荷功率。
2-2-2)输电网络约束：
Figure BDA0002919986950000127
Figure BDA0002919986950000128
Figure BDA0002919986950000129
式(52)为输电线路的直流潮流特性方程约束，其中θn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的功角，xl表示线路l的电抗；式(53)表示节点功角上下限约束；式(54)表示线路功率上下限约束，其中
Figure BDA00029199869500001210
表示线路l的潮流功率上限。
2-2-3)常规火电机组运行约束：
Figure BDA00029199869500001211
式(55)为常规火电机组的出力上下限约束，其中，
Figure BDA00029199869500001212
分别表示常规火电机组g的出力功率上限和下限。
2-2-4)可再生能源出力约束：
Figure BDA00029199869500001213
Figure BDA00029199869500001214
式(56)-(57)分别表示风电机组和光伏机组的出力上下限约束，其中
Figure BDA00029199869500001215
表示风电机组w在m月d日t时的预测出力上限，
Figure BDA00029199869500001216
表示光伏机组pv在m月d日t时的预测出力上限。
2-2-5)电化学储能运行约束：
Figure BDA0002919986950000131
式(58)为相邻时段的储能能量平衡方程，其中
Figure BDA0002919986950000132
表示电化学储能设备b在m月d日t时的储电量，
Figure BDA0002919986950000133
表示电化学储能b的充放电效率。
Figure BDA0002919986950000134
Figure BDA0002919986950000135
式(59)为电化学储能充放电功率上下限约束，式(60)为储能储电量上下限约束。
Figure BDA0002919986950000136
式(61)为电化学储能在循环周期内的电量平衡约束。
2-2-6)P2X模型与运行约束；
将步骤1)中形成的每种X对应的P2X模型式(32)-(37)作为P2X模型与运行约束
2-2-7)各X的供应链系统平衡方程约束：
Figure BDA0002919986950000137
式(62)为针对每一种X分别建立的供应链平衡方程，其中
Figure BDA0002919986950000138
表示P2X设备x在m月d日对应的X负荷需求。
3)对步骤2)建立的模型求解；
利用Cplex求解软步骤2)建立的优化模型，输出规划配置结果，包括：
Figure BDA0002919986950000139
Figure BDA00029199869500001310
的最优解作为各设备的投资容量的最优值，以及调度运行优化结果，包括：
Figure BDA00029199869500001311
在全年各优化运行时段的最优解作为各设备的电力功率的最优值，最终得到最优的规划方案，为电力系统优化规划方案与调度运行策略的制定提供参考。
本发明提出的一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，为未来电力系统优化规划与运行模拟提供技术参考。其核心在于建立了面向不同P2X技术类型的统一化模型，并进一步从时间角度考虑季节性X存储的全年时序耦合运行，从空间角度考虑X可跨空间范围转运的特性；对基于P2X技术的电力系统运行特性进行解析刻画，并嵌入电力系统优化规划模型分析电力系统优化配置与运行特性。相比于现有的一些电力系统优化规划模型，该方法通过解析化建模P2X电能制取过程，基于季节性X储能分析电力系统时序耦合运行特性，并研究电力系统与X供应链系统、交通网络协同优化规划与运行。通过对优化模型的求解，电力设计人员可以依据计算结果进行电力系统乃至能源系统的设备优化配置，分析含P2X的电力系统全年时序耦合运行情况，为投资决策提供参考依据。从而促进电力系统可再生能源的有效消纳，提升系统运行的经济性与环保性。

Claims (1)

1.一种面向高比例可再生能源电力系统的P2X建模与优化方法，其特征在于，该方法首先针对每一种利用电能制备的X，分别构建该X对应的P2X电能制取约束、季节性X储能全年时序耦合运行约束和X的区域间转运约束，构成每种X对应的P2X模型；然后建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，该模型的目标函数为总成本最小化，约束条件包括节点功率平衡约束、输电网络约束、常规火电机组运行约束、可再生能源出力约束、电化学储能运行约束以及各X的供应链系统平衡方程约束；将每种X对应的P2X模型作为P2X模型与运行约束嵌入到该模型中；对该优化模型求解，得到电力系统最优规划方案，
其中，所述方法包括以下步骤：
1)对利用电能制备的每一种X，分别建立该X对应的P2X模型；具体步骤如下：
1-1)P2X电能制取约束：
Figure FDA0003630738740000011
其中，上标X表示利用P2X技术经过能量转换得到的不同类型能量和物质，Cha表示X储能的充能状态；下标x表示P2X设备编号，m表示月编号，d表示日编号，t表示时编号，N表示电网节点类型；集合
Figure FDA0003630738740000012
表示与P2X设备x连接的电网节点集合；
Figure FDA0003630738740000013
表示日内参与运行分析的时段总数；
Figure FDA0003630738740000014
表示制取X的P2X设备x的能量转换效率，
Figure FDA0003630738740000015
表示制取X的P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，
Figure FDA0003630738740000016
表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储的量；
其中，
Figure FDA0003630738740000017
其中，
Figure FDA0003630738740000018
表示制取X的P2X设备x的功率容量上限；
1-2)季节性X储能全年时序耦合运行约束；具体包括：
季节性储能月内相邻日间能量平衡约束：
Figure FDA0003630738740000019
其中，Dis表示X储能的放能状态，p表示X的运输路径；集合
Figure FDA0003630738740000021
表示由制取X的P2X设备x运出的运输路径集合,
Figure FDA0003630738740000022
表示由制取X的P2X设备x运入的运输路径集合；
Figure FDA0003630738740000023
表示P2X设备x存储X的能量存储损耗率，
Figure FDA0003630738740000024
表示P2X设备x在m月d日存储X的储量，
Figure FDA0003630738740000025
分别表示在m月d日利用P2X设备x制取得到X并进行存储和释放的量，
Figure FDA0003630738740000026
表示在m月d日通过运输路径p的X运输量；
P2X设备相邻月间能量平衡约束：
Figure FDA0003630738740000027
其中，δ表示区域间X的运输耗时，
Figure FDA0003630738740000028
表示月编号的取值上限，取值为12，
Figure FDA0003630738740000029
表示第m月的日编号取值上限；
P2X设备在全年时间尺度的起始储量和终止储量平衡约束表达式如下：
Figure FDA00036307387400000210
1-3)X的区域间转运约束：
Figure FDA00036307387400000211
1-4)对每种X，联立式(63)-(68)构成该X对应的P2X模型；
2)建立考虑P2X运行的电力系统规划优化模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体步骤如下：
2-1)确定优化模型的目标函数：
min(CInv+COpe+CCur) (69)
其中，CInv表示电力系统年化投资成本，COpe表示电力系统年运行成本，CCur表示切负荷惩罚成本；其中，
CInv＝CInv,G+CInv,W+CInv,PV+CInv,L+CInv,B+CInv,X (70)
其中，CInv,G为常规火电机组年化投资，CInv,W为风电机组年化投资，CInv,PV为光伏机组年化投资，CInv,L为输电线路年化投资，CInv,B为电化学储能年化投资，CInv,X为P2X及季节性储能设备年化投资；计算表达式分别如下：
Figure FDA0003630738740000031
Figure FDA0003630738740000032
Figure FDA0003630738740000033
Figure FDA0003630738740000034
Figure FDA0003630738740000035
Figure FDA0003630738740000036
其中，g,w,pv,l,b,x分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的编号，
Figure FDA0003630738740000037
分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的数量，上标G,W,PV,L,B,X分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、输电线路、电化学储能设备以及P2X设备的电力设备类别；
Figure FDA0003630738740000038
表示常规火电机组g装机容量的年化单位投资成本，
Figure FDA0003630738740000039
表示风电机组w装机容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000310
表示光伏机组pv装机容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000311
表示输电线路l容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000312
表示电化学储能设备b的功率容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000313
表示电化学储能设备b的能量容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000314
表示P2X设备x的功率容量的年化单位投资成本，
Figure FDA00036307387400000315
表示P2X设备x的能量容量的年化单位投资成本；
Figure FDA00036307387400000316
表示常规火电机组g的投资容量，
Figure FDA00036307387400000317
表示风电机组w的投资容量，
Figure FDA00036307387400000318
表示光伏机组pv的投资容量，
Figure FDA00036307387400000319
表示输电线路l的投资容量，
Figure FDA00036307387400000320
表示电化学储能设备b的功率投资容量，
Figure FDA00036307387400000321
表示电化学储能设备b的能量投资容量，
Figure FDA00036307387400000322
表示P2X设备x的功率投资容量，
Figure FDA00036307387400000323
表示P2X设备x的能量投资容量；
COpe＝COpe,E+COpe,X (77)
其中，COpe,E表示电力系统年运行成本，COpe,X表示X供应链年运行成本；计算表达式分别如下：
Figure FDA0003630738740000041
其中，
Figure FDA0003630738740000042
表示常规火电机组g发电单位燃料成本，
Figure FDA0003630738740000043
表示常规火电机组g在m月d日t时的发电功率；
Figure FDA0003630738740000044
其中，
Figure FDA0003630738740000045
表示X在运输路径p的单位运输成本；
Figure FDA0003630738740000046
表示P2X设备x在运行过程中的充放能单位成本，
Figure FDA0003630738740000047
表示传统化石能源供应X的单位成本；
Figure FDA0003630738740000048
表示在m月d日通过路径p运输X的量，
Figure FDA0003630738740000049
表示P2X设备x在m月d日通过传统化石能源供给X的量；
Figure FDA00036307387400000410
其中，n表示电网节点编号，
Figure FDA00036307387400000411
表示电网节点编号总数，VoLL表示单位切负荷惩罚成本，
Figure FDA00036307387400000412
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率；
2-2)确定优化模型的约束条件，具体如下：
2-2-1)节点功率平衡约束：
Figure FDA00036307387400000413
Figure FDA00036307387400000414
其中，集合
Figure FDA00036307387400000415
分别表示常规火电机组、风电机组、光伏机组、电化学储能设备以及P2X设备与节点n的拓扑连接关系；
Figure FDA00036307387400000416
表示输电线路l的潮流参考方向以节点n为起始节点的线路集合，
Figure FDA00036307387400000417
表示输电线路l的潮流参考方向以节点n为终止节点的线路集合；
Figure FDA00036307387400000418
分别表示常规火电机组g、风电机组w以及光伏机组pv在m 月d日t时的发电功率，
Figure FDA0003630738740000051
分别表示电化学储能设备b在m月d日t时的充电功率和放电功率，
Figure FDA0003630738740000052
表示P2X设备x在m月d日t时的耗电功率，Fl,m,d,t表示输电线路l在m月d日t时的潮流，Dn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的负荷功率，
Figure FDA0003630738740000053
表示节点n在m月d日t时的切负荷功率；
2-2-2)输电网络约束：
Figure FDA0003630738740000054
Figure FDA0003630738740000055
Figure FDA0003630738740000056
其中，θn,m,d,t表示节点n在m月d日t时的功角，xl表示线路l的电抗；Fl L,Max表示线路l的潮流功率上限；
2-2-3)常规火电机组运行约束：
Figure FDA0003630738740000057
其中，
Figure FDA0003630738740000058
分别表示常规火电机组g的出力功率上限和下限；
2-2-4)可再生能源出力约束：
Figure FDA0003630738740000059
Figure FDA00036307387400000510
其中
Figure FDA00036307387400000511
表示风电机组w在m月d日t时的预测出力上限，
Figure FDA00036307387400000512
表示光伏机组pv在m月d日t时的预测出力上限；
2-2-5)电化学储能运行约束：
Figure FDA00036307387400000513
其中
Figure FDA00036307387400000514
表示电化学储能设备b在m月d日t时的储电量，
Figure FDA00036307387400000515
表示电化学储能b的充放电效率；
Figure FDA00036307387400000516
Figure FDA00036307387400000517
Figure FDA00036307387400000518
2-2-6)P2X模型与运行约束；
将步骤1)得到的每中X对应的P2X作为P2X模型与运行约束；
2-2-7)各X的供应链系统平衡方程约束：
Figure FDA0003630738740000061
其中
Figure FDA0003630738740000062
表示P2X设备x在m月d日对应的X负荷需求；
3)对步骤2)建立的模型求解，得到
Figure FDA0003630738740000063
的最优解作为各设备的投资容量的最优值，以及
Figure FDA0003630738740000064
的最优解作为各设备的电力功率的最优值，最终得到最优的规划方案。
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