CN113078687B - 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法 - Google Patents

孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113078687B
CN113078687B CN202110364519.8A CN202110364519A CN113078687B CN 113078687 B CN113078687 B CN 113078687B CN 202110364519 A CN202110364519 A CN 202110364519A CN 113078687 B CN113078687 B CN 113078687B
Authority
CN
China
Prior art keywords
gas
methane
hydrogen
cost
power
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.)
Active
Application number
CN202110364519.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113078687A (zh
Inventor
李波
李续
王景文
李健
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.)
Northeast Electric Power University
Original Assignee
Northeast Dianli University
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 Northeast Dianli University filed Critical Northeast Dianli University
Priority to CN202110364519.8A priority Critical patent/CN113078687B/zh
Publication of CN113078687A publication Critical patent/CN113078687A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113078687B publication Critical patent/CN113078687B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381Dispersed generators
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02BCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B10/00Integration of renewable energy sources in buildings
    • Y02B10/10Photovoltaic [PV]

Abstract

本发明是一种孤岛多能互补电‑气耦合系统能量优化调度方法,其特点是,包括搭建风‑光‑柴‑气‑储孤岛多能互补电‑气耦合系统;建立以经济性为优化目标的目标函数,通过粒子群算法求解模型;构建以最大化调度系统收益为优化目标的目标函数,考虑售电、售气收益,各发电机组、电转气系统和储能系统的运行维护成本,分布式能源抛弃惩罚成本及柴油发电机污染治理成本;最终实现消纳分布式能源出力冗余,降低弃风率和弃光率的目标,同时燃料电池和燃气轮机的协调出力,还能有效提高分布式能源渗透率,降低柴油发电机渗透率,稳定的CH4供应解决了居民生活用气问题。具有方法科学、安全稳定、合理高效、经济环保等优点。

Description

孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法
技术领域
本发明涉及通过电转气技术消纳分布式能源出力冗余领域,尤其涉及一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法。
背景技术
山区、海岛、边境和极地地区存在大量的居民聚居区和科研场所,由于这些中小型生活区远离城市,因此形成了众多的供电孤岛。现有技术多采用离网的模式来解决这些地区的供配电问题。离网模式下的孤岛微电网供配电系统通常包括以柴油发电机为代表的传统能源发电机组,和以风机、光伏为代表的新型清洁能源。柴油发电机组不易受外界干扰,供能稳定,但其运行成本过高,且会造成严重的大气和噪声污染,不符合当下节能减排、倡导绿色能源的发展背景,因此其渗透率正在逐渐被降低。以风能、光能为代表的分布式电源具有优良的安全性、环保性、灵活性,且对环境污染较小,但其受风速、光照因素影响较大,具有很强的随机性和时变性,这就导致了分布式能源出力具有很强的不可预测性,直接造成了大量的弃风和弃光,因此分布式能源渗透率难以提高。
目前,在针对消纳分布式能源出力冗余,降低弃风率、弃光率的研究中,较为常用的方法就是引入电转气技术,即P2G技术,将风机和光伏的出力冗余转化为H2和CH4,并将气体供给发电机组发电、存储到储气罐或直接混合注入到天然气网络。这在降低弃风、弃光率的同时,还提高了分布式能源的渗透率,提高了供能系统的多样性、灵活性和响应速度。
在实现系统内部以经济性、环保性为目标的协调优化调度研究中,大多数研究采用集中调度的方法,即综合考虑系统内各模块的约束条件,将环保性转化为经济性指标,统一建立以经济性为优化目标的调度模型,并采用求解器或优化算法求解该模型,最终求得系统优化调度策略。
采用上述电转气技术和建模方法的优化调度研究比较成熟,但是依然存在下述问题:
(1)在关于电转气技术和电力网络协调优化的研究中,大多是在调度的层面对各发电模块出力进行了展开讨论,而充分考虑到电转气产物H2和CH4的热值、安全性、稳定性,并详细阐述电转气产物在促进电-气耦合网络研究中的具体参与过程的讨论则较少;
(2)在大多数引入电转气技术的研究中,仅仅对电转气产物之一的作用路线进行了详细阐述,而未同时对H2和CH4二者在同一系统内同台协调出力展开详细研究;
(3)在引入电转气技术的关于多能互补的电-气耦合网络优化调度研究中,电转气的第二个过程,即氢气甲烷化过程中,大多未对CO2的来源详细交代,未对碳捕集和直接空气捕捉技术进行建模分析。
发明内容
本发明的目的是,为克服现有技术的不足,对H2和CH4同台协调出力过程路线进行科学分析,对引入电转气技术的孤岛多能互补的电-气耦合系统能量实施优化,对建模方式进行实质性改进和创新,为孤岛地区提供一种安全稳定、合理高效、经济环保的孤岛多能互补电- 气耦合系统能量优化调度方法。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是,一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法,其特征是,它包括以下步骤:
1)搭建风-光-柴-气-储孤岛多能互补的电-气耦合系统,包括:
①电转气系统能量流程:将风机、光伏、柴油发电机发出的电量一部分通入电解槽,在电解槽内通过电解水产生的氢气的一部分和碳捕集捕捉到的二氧化碳通入甲烷反应器制取甲烷;
②电-气耦合系统能量流程:风机、光伏、柴油发电机组发出的电力一部分直接供给电负荷,剩余部分通入电解槽;在电解槽内通过电解水产生氢气,一部分氢气直接供给氢氧燃料电池对电负荷发电,一部分存储至储氢罐,剩余部分通入甲烷反应器制取甲烷;制取的甲烷一部分供给燃气轮机对电负荷发电,一部分供给居民气负荷,剩余部分存储至储甲烷罐;
2)根据步骤1)电转气系统能量流程、电-气耦合系统能量流程情况及约束条件建立模型;然后建立以经济性为优化目标的目标函数;通过粒子群算法求解模型;包括:
①建立电力、氢气、甲烷和负荷的能量平衡模型;表达式为(1)式-(3)式,
Pwt,t+Ppv,t+Phfc,t+Pgt,t+Pdig,t=Pload,t (1)
Figure GDA0003796676260000021
Figure GDA0003796676260000022
其中Pwt,t为风机在t时刻的发电量,Ppv,t为光伏在t时刻的发电量,Pdig,t为柴油发电机组在t时刻的发电量,Pgt,t燃气轮机组在t时刻的发电量,Phfc,t为氢氧燃料电池机组在t时刻发电量,Pload,t为t时刻系统总负荷,
Figure GDA00037966762600000314
为t时刻电负荷,PCCP,t为碳捕集在t时刻总运行功率,PEC,t为t时刻电解槽在电转气系统运行过程中所消耗的电量,
Figure GDA0003796676260000031
为在t时刻储甲烷罐中充入的甲烷量,
Figure GDA0003796676260000032
为在t时刻储氢罐中充入的氢气的量,ηEC,t为电解槽在t时刻的效率,ηhfc,t为氢氧燃料电池在t时刻的效率,ηMR为甲烷反应器的效率,ηgt为燃气轮机的效率,
Figure GDA0003796676260000033
为t时刻的系统气负荷;
②建立电-气耦合网络系统模型;
a.柴油发电机组出力进行约束表达式为(4)式,
Figure GDA0003796676260000034
其中t∈{1,...,T};式中,
Figure GDA0003796676260000035
为柴油发电机组最大、最小运行功率;
Figure GDA0003796676260000036
为辅助运行状态变量,均为0/1变量表示,用以描述柴油发电机组工作状态;
对柴油发电机组出力的爬坡率进行约束表达式为(5)式;
ddig≤Pdig,t-Pdig,t-1≤rdig (5)
其中t∈{1,...,T};式中rdig、ddig为柴油发电机组的向上、向下爬坡限值;
b.碳捕集
参与甲烷化反应的二氧化碳来源于碳捕集和直接空气捕捉技术;碳捕集从柴油发电机组排放的废气中捕捉二氧化碳;直接空气捕捉技术直接从空气中捕捉二氧化碳;
Figure GDA0003796676260000037
Figure GDA0003796676260000038
Figure GDA0003796676260000039
Figure GDA00037966762600000310
为碳捕集运行过程中固定消耗功率;
Figure GDA00037966762600000311
为t时刻碳捕集运行功率;ηCCP为制取单位质量二氧化碳所需的功率;mCCP,t分别为碳捕集在t时刻的碳捕捉量;
Figure GDA00037966762600000312
为二氧化碳密度;
Figure GDA00037966762600000313
为捕捉到的二氧化碳体积;
c.电转气系统
电转气技术包括两个过程:在电解槽内电解水生产氢气;氢气在甲烷反应器中与二氧化碳反应制取甲烷;
4H2+CO2=CH4+2H2O (9)
Figure GDA0003796676260000041
根据甲烷化学反应方程式可知,制取甲烷时二氧化碳消耗体积与生成甲烷体积相同;
Figure GDA0003796676260000042
为甲烷反应器制取甲烷的体积;
Figure GDA0003796676260000043
为甲烷热值,这里取9.8kW·h/m3
Figure GDA0003796676260000044
Figure GDA0003796676260000045
Figure GDA0003796676260000046
Figure GDA0003796676260000047
Figure GDA0003796676260000048
其中
Figure GDA0003796676260000049
为t时刻电解槽输出氢气的功率;因为电解槽的电解效率不是恒定的,而是与此时的工作功率与额定功率之比有关,因此ηEC,t是动态效率;PEC为电解槽额定功率;a1、b1、 c1为效率函数系数;
Figure GDA00037966762600000410
为储氢罐在t时刻所充入的气体量;PMR,t是用于生产甲烷的氢功率,也是甲烷反应器运行功率;ηMR为甲烷反应器的效率;
Figure GDA00037966762600000411
是t时刻甲烷反应器产生甲烷的功率;
Figure GDA00037966762600000412
为储甲烷罐在t时刻的充气量;
d.氢氧燃料电池
调用氢气通过氢氧燃料电池进行发电;
Phfc,t=ηhfc,tPhfc (16)
Figure GDA0003796676260000051
Figure GDA0003796676260000052
dhfc≤Phfc,t-Phfc,t-1≤rhfc (19)
Phfc为氢氧燃料电池的额定功率;a2、b2、c2、d2、e2、f2为效率函数系数;
Figure GDA0003796676260000053
为氢氧燃料电池的最大、最小输出限值;rhfc、dhfc是氢氧燃料电池向上、向下的爬坡限值;
e.燃气轮机
燃气轮机的引入是通过消耗电转气过程产生的甲烷,与氢氧燃料电池合作对负载进行出力,并逐步提升燃气轮机组的渗透率;
Figure GDA0003796676260000054
其中,Pgt为燃气轮机的输出功率;
Figure GDA0003796676260000055
为燃气轮机单位时间内的甲烷消耗量,单位为 m3/h;
Figure GDA0003796676260000056
dgt≤Pgt,t-Pgt,t-1≤rgt (22)
Figure GDA0003796676260000057
为燃气机组最大、最小出力限值;rgt、dgt为燃气轮机组向上、向下爬坡限值;
f.储能系统约束
储能系统包括储氢罐和储甲烷罐,用于存储由电转气技术消纳冗余的风电、光电产生的氢气和甲烷,并且供给当日以及日后氢氧燃料电池机组和燃气轮机组消耗,以及居民生活用气;
Figure GDA0003796676260000058
Figure GDA0003796676260000059
Figure GDA00037966762600000510
Figure GDA0003796676260000061
为单位时间最大产氢量,也是储氢罐最大进气量和出气量;
Figure GDA0003796676260000062
为储氢罐的最大存储量;
Figure GDA0003796676260000063
Figure GDA0003796676260000064
Figure GDA0003796676260000065
Figure GDA0003796676260000066
为单位时间最大产甲烷量,同时也是储甲烷罐最大进气量和出气量;
Figure GDA0003796676260000067
为储甲烷罐的最大存储量;
3)构建以最大化调度系统收益为优化目标的目标函数,考虑售电、售气收益,各发电机组、电转气系统和储能系统的运行维护成本,分布式能源抛弃惩罚成本,以及柴油发电机污染治理成本;
以最大化调度系统收益为目标的目标函数具体为:
max R=Isum-Csum (29)
R表示系统总收益;Isum是总收益;Csum是总成本;
Isum=Iwt+Ipv+Ihfc+Igt+IGases+Idig (30)
Iwt为风机售电收益;Ipv为光伏售电收益;Ihfc为氢氧燃料电池机组售电收益;Igt为燃气轮机组售电收益;Idig为柴油发电机组售电收益;IGases为售气收益和储气罐气体余量价值之和;
Csum=Cwt+Cpv+Chfc+Cgt+CP2G+CESS+Cdig (31)
Cwt为风机运行维护成本;Cpv为光伏运行维护成本;Chfc为氢氧燃料电池机组运行维护成本;Cgt为燃气轮机组运行维护成本;Cdig为柴油发电机组运行维护成本;CP2G为电转气系统运行维护成本;CCCP为碳捕集运行维护成本;CESS为储气罐运行维护成本;
I.风机和光伏运行维护成本
Figure GDA0003796676260000071
Figure GDA0003796676260000072
Mwt为风机的运行维护成本系数,Mpv为光伏的运行维护成本系数,
Figure GDA0003796676260000073
为弃风功率,
Figure GDA0003796676260000074
为弃光功率,两者都可以通过发出的电功率减去使用的电功率来计算,
Figure GDA0003796676260000075
为弃风惩罚成本系数,
Figure GDA0003796676260000076
为弃光惩罚成本系数;
II.柴油发电机运行维护成本
Figure GDA0003796676260000077
Figure GDA0003796676260000078
Figure GDA0003796676260000079
Figure GDA00037966762600000710
为柴油发电机组维护费用,与发电机输出功率和运行状态有关;a3、b3、c3为柴油发电机组的燃油成本系数;δt为柴油发电机组的工作状态;d3、e3是柴油发电机组维护成本系数,它取决于发电机的类型;
Figure GDA00037966762600000711
为柴油发电机组污染物排放治理成本;f3、g3、h3、j3、q3为柴油发电机组污染物排放治理系数;
III.氢氧燃料电池和燃气轮机运行维护成本
Figure GDA00037966762600000712
Figure GDA00037966762600000713
燃气轮机和氢氧燃料电池都是通过消耗电转气系统产生的气体来发电;由于氢气和甲烷来自于系统内部,在生产时已计入成本,因此这里不考虑购买天然气的成本;Mhfc为氢氧燃料电池运行维护成本系数;Mgt燃气轮机的运行维护成本系数;
IV.电转气系统和碳捕集运行维护成本
Figure GDA0003796676260000081
Figure GDA0003796676260000082
MEC为电解槽运行维护成本系数;MMR为甲烷反应器运行维护成本系数;MCCP为碳捕集运行维护成本系数;CCCP为碳捕集运行维护成本;PCCP,t是碳捕集输出功率;
V.储气罐运行维护成本
Figure GDA0003796676260000083
Figure GDA0003796676260000084
为储氢罐运行维护成本系数;
Figure GDA0003796676260000085
为储甲烷罐的运行维护成本系数;
Ⅵ.系统总收益
Figure GDA0003796676260000086
其中,PriceE为电价,
Figure GDA0003796676260000087
为甲烷价格,
Figure GDA0003796676260000088
为氢气价格,单位均为(元/kW·h);
Figure GDA0003796676260000089
为24时储氢罐氢气余量;
Figure GDA00037966762600000810
为24时储甲烷罐甲烷余量。
本发明提出的一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法,根据以柴油发电机为代表的传统能源和分布式能源各自存在的特性,为使两种类型的能源可以优劣互补、同台协调出力,引入电转气技术和碳捕集,通过将分布式能源出力冗余转化为氢气、甲烷,降低了弃风、弃光率,减少了资源的浪费,降低了环境污染;引入氢氧燃料电池、燃气轮机和储气设施,将制取的氢气和甲烷用于对电负荷出力及供给居民气负荷,多余气体储存至储气罐,在提高了新型清洁能源的渗透率、降低了柴油发电机组渗透率的同时,还保障了居民的生活用气。该优化调度方法能够有效解决现有分布式能源抛弃率高、渗透率不足、电-气网络耦合度低的问题,实现孤岛型微电网系统节约能源、环境友好、收益均衡的目标,为未来供配电系统从传统能源到新型清洁能源的转型提供技术支撑。具有方法科学、安全稳定、合理高效、经济环保等优点。
附图说明
图1:风-光-柴-气-储孤岛多能互补电-气耦合系统结构示意图;
图2:电转气系统结构示意图;
图3:负荷及分布式能源出力预测数据曲线;
图4:两种方案下风机出力曲线;
图5:两种方案下光伏出力曲线;
图6:两种方案下柴油发电机出力曲线;
图7:两种方案下氢氧燃料电池和燃气轮机出力曲线。
具体实施方式
下面将通过附图和实施例对本发明进行进一步的详细说明。
参照图1,本发明的一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法,包括以下步骤:
1)搭建风-光-柴-气-储孤岛多能互补的电-气耦合系统,包括风机(WT)、光伏(PV)、柴油发电机(DIG)、燃气轮机(GT)、燃料电池(HFC)、碳捕集(CCP)、电转气(P2G) 的电解槽(EC)和甲烷反应器(MR)、储氢罐(HST)、储甲烷罐(MST):
①电转气系统能量流程:将风机、光伏、柴油发电机发出的电量一部分通入电解槽,在电解槽内通过电解水产生的氢气的一部分和碳捕集捕捉到的二氧化碳通入甲烷反应器制取甲烷;
②电-气耦合系统能量流程:风机、光伏、柴油发电机组发出的电力一部分直接供给电负荷,剩余部分通入电解槽;在电解槽内通过电解水产生氢气,一部分氢气直接供给氢氧燃料电池对电负荷发电,一部分存储至储氢罐,剩余部分通入甲烷反应器制取甲烷;制取的甲烷一部分供给燃气轮机对电负荷发电,一部分供给居民气负荷,剩余部分存储至储甲烷罐;
2)根据步骤1)电转气系统能量流程、电-气耦合系统能量流程情况及约束条件建立模型;然后建立以经济性为优化目标的目标函数;通过粒子群算法求解模型;包括:
①建立电力、氢气、甲烷和负荷的能量平衡模型;表达式为(1)式-(3)式,
Pwt,t+Ppv,t+Phfc,t+Pgt,t+Pdig,t=Pload,t (1)
Figure GDA0003796676260000091
Figure GDA0003796676260000101
其中Pwt,t为风机在t时刻的发电量,Ppv,t为光伏在t时刻的发电量,Pdig,t为柴油发电机组在t时刻的发电量,Pgt,t燃气轮机组在t时刻的发电量,Phfc,t为氢氧燃料电池机组在t时刻发电量,Pload,t为t时刻系统总负荷,
Figure GDA0003796676260000102
为t时刻电负荷,PCCP,t为碳捕集在t时刻总运行功率,PEC,t为t时刻电解槽在电转气系统运行过程中所消耗的电量,
Figure GDA0003796676260000103
为在t时刻储甲烷罐中充入的甲烷量,
Figure GDA0003796676260000104
为在t时刻储氢罐中充入的氢气的量,ηEC,t为电解槽在t时刻的效率,ηhfc,t为氢氧燃料电池在t时刻的效率,ηMR为甲烷反应器的效率,ηgt为燃气轮机的效率,
Figure GDA0003796676260000105
为t时刻的系统气负荷;
②建立电-气耦合网络系统模型;
a.柴油发电机组出力进行约束表达式为(4)式,
Figure GDA0003796676260000106
其中t∈{1,...,T};式中,
Figure GDA0003796676260000107
为柴油发电机组最大、最小运行功率;
Figure GDA0003796676260000108
为辅助运行状态变量,均为0/1变量表示,用以描述柴油发电机组工作状态;
对柴油发电机组出力的爬坡率进行约束表达式为(5)式;
ddig≤Pdig,t-Pdig,t-1≤rdig (5)
其中t∈{1,...,T};式中rdig、ddig为柴油发电机组的向上、向下爬坡限值;
b.碳捕集
参与甲烷化反应的二氧化碳来源于碳捕集和直接空气捕捉技术;碳捕集从柴油发电机组排放的废气中捕捉二氧化碳;直接空气捕捉技术直接从空气中捕捉二氧化碳;
Figure GDA0003796676260000109
Figure GDA00037966762600001010
Figure GDA00037966762600001011
Figure GDA0003796676260000111
为碳捕集运行过程中固定消耗功率;
Figure GDA0003796676260000112
为t时刻碳捕集运行功率;ηCCP为制取单位质量二氧化碳所需的功率;mCCP,t分别为碳捕集在t时刻的碳捕捉量;
Figure GDA0003796676260000113
为二氧化碳密度;
Figure GDA0003796676260000114
为捕捉到的二氧化碳体积;
c.电转气系统
电转气技术包括两个过程:在电解槽内电解水生产氢气;氢气在甲烷反应器中与二氧化碳反应制取甲烷;
4H2+CO2=CH4+2H2O (9)
Figure GDA0003796676260000115
根据甲烷化学反应方程式可知,制取甲烷时二氧化碳消耗体积与生成甲烷体积相同;
Figure GDA0003796676260000116
为甲烷反应器制取甲烷的体积;
Figure GDA0003796676260000117
为甲烷热值,这里取9.8kW·h/m3
Figure GDA0003796676260000118
Figure GDA0003796676260000119
Figure GDA00037966762600001110
Figure GDA00037966762600001111
Figure GDA00037966762600001112
其中
Figure GDA00037966762600001113
为t时刻电解槽输出氢气的功率;因为电解槽的电解效率不是恒定的,而是与此时的工作功率与额定功率之比有关,因此ηEC,t是动态效率;PEC为电解槽额定功率;a1、b1、 c1为效率函数系数;
Figure GDA00037966762600001114
为储氢罐在t时刻所充入的气体量;PMR,t是用于生产甲烷的氢功率,也是甲烷反应器运行功率;ηMR为甲烷反应器的效率;
Figure GDA00037966762600001115
是t时刻甲烷反应器产生甲烷的功率;
Figure GDA00037966762600001116
为储甲烷罐在t时刻的充气量;
d.氢氧燃料电池
调用氢气通过氢氧燃料电池进行发电;
Phfc,t=ηhfc,tPhfc (16)
Figure GDA0003796676260000121
Figure GDA0003796676260000122
dhfc≤Phfc,t-Phfc,t-1≤rhfc (19)
Phfc为氢氧燃料电池的额定功率;a2、b2、c2、d2、e2、f2为效率函数系数;
Figure GDA0003796676260000123
为氢氧燃料电池的最大、最小输出限值;rhfc、dhfc是氢氧燃料电池向上、向下的爬坡限值;
e.燃气轮机
燃气轮机的引入是通过消耗电转气过程产生的甲烷,与氢氧燃料电池合作对负载进行出力,并逐步提升燃气轮机组的渗透率;
Figure GDA0003796676260000124
其中,Pgt为燃气轮机的输出功率;
Figure GDA0003796676260000125
为燃气轮机单位时间内的甲烷消耗量,单位为 m3/h;
Figure GDA0003796676260000126
dgt≤Pgt,t-Pgt,t-1≤rgt (22)
Figure GDA0003796676260000127
为燃气机组最大、最小出力限值;rgt、dgt为燃气轮机组向上、向下爬坡限值;
f.储能系统约束
储能系统包括储氢罐和储甲烷罐,用于存储由电转气技术消纳冗余的风电、光电产生的氢气和甲烷,并且供给当日以及日后氢氧燃料电池机组和燃气轮机组消耗,以及居民生活用气;
Figure GDA0003796676260000128
Figure GDA0003796676260000129
Figure GDA0003796676260000131
Figure GDA0003796676260000132
为单位时间最大产氢量,也是储氢罐最大进气量和出气量;
Figure GDA0003796676260000133
为储氢罐的最大存储量;
Figure GDA0003796676260000134
Figure GDA0003796676260000135
Figure GDA0003796676260000136
Figure GDA0003796676260000137
为单位时间最大产甲烷量,同时也是储甲烷罐最大进气量和出气量;
Figure GDA0003796676260000138
为储甲烷罐的最大存储量;
3)构建以最大化调度系统收益为优化目标的目标函数,考虑售电、售气收益,各发电机组、电转气系统和储能系统的运行维护成本,分布式能源抛弃惩罚成本,以及柴油发电机污染治理成本;
以最大化调度系统收益为目标的目标函数具体为:
max R=Isum-Csum (29)
R表示系统总收益;Isum是总收益;Csum是总成本;
Isum=Iwt+Ipv+Ihfc+Igt+IGases+Idig (30)
Iwt为风机售电收益;Ipv为光伏售电收益;Ihfc为氢氧燃料电池机组售电收益;Igt为燃气轮机组售电收益;Idig为柴油发电机组售电收益;IGases为售气收益和储气罐气体余量价值之和;
Csum=Cwt+Cpv+Chfc+Cgt+CP2G+CESS+Cdig (31)
Cwt为风机运行维护成本;Cpv为光伏运行维护成本;Chfc为氢氧燃料电池机组运行维护成本;Cgt为燃气轮机组运行维护成本;Cdig为柴油发电机组运行维护成本;CP2G为电转气系统运行维护成本;CESS为储气罐运行维护成本;
I.风机和光伏运行维护成本
Figure GDA0003796676260000141
Figure GDA0003796676260000142
Mwt为风机的运行维护成本系数,Mpv为光伏的运行维护成本系数,
Figure GDA0003796676260000143
为弃风功率,
Figure GDA0003796676260000144
为弃光功率,两者都可以通过发出的电功率减去使用的电功率来计算,
Figure GDA0003796676260000145
为弃风惩罚成本系数,
Figure GDA0003796676260000146
为弃光惩罚成本系数;
II.柴油发电机运行维护成本
Figure GDA0003796676260000147
Figure GDA0003796676260000148
Figure GDA0003796676260000149
Figure GDA00037966762600001410
为柴油发电机组维护费用,与发电机输出功率和运行状态有关;a3、b3、c3为柴油发电机组的燃油成本系数;δt为柴油发电机组的工作状态;d3、e3是柴油发电机组维护成本系数,它取决于发电机的类型;
Figure GDA00037966762600001411
为柴油发电机组污染物排放治理成本;f3、g3、h3、j3、q3为柴油发电机组污染物排放治理系数;
III.氢氧燃料电池和燃气轮机运行维护成本
Figure GDA00037966762600001412
Figure GDA00037966762600001413
燃气轮机和氢氧燃料电池都是通过消耗电转气系统产生的气体来发电;由于氢气和甲烷来自于系统内部,在生产时已计入成本,因此这里不考虑购买天然气的成本;Mhfc为氢氧燃料电池运行维护成本系数;Mgt燃气轮机的运行维护成本系数;
IV.电转气系统和碳捕集运行维护成本
Figure GDA0003796676260000151
Figure GDA0003796676260000152
MEC为电解槽运行维护成本系数;MMR为甲烷反应器运行维护成本系数;MCCP为碳捕集运行维护成本系数;CCCP为碳捕集运行维护成本;PCCP,t是碳捕集输出功率;
V.储气罐运行维护成本
Figure GDA0003796676260000153
Figure GDA0003796676260000154
为储氢罐运行维护成本系数;
Figure GDA0003796676260000155
为储甲烷罐的运行维护成本系数;
Ⅵ.系统总收益
Figure GDA0003796676260000156
其中,PriceE为电价,
Figure GDA0003796676260000157
为甲烷价格,
Figure GDA0003796676260000158
为氢气价格,单位均为(元/kW·h);
Figure GDA0003796676260000159
为24时储氢罐氢气余量;
Figure GDA00037966762600001510
为24时储甲烷罐甲烷余量。
具体实施例:
如图1所示,本发明实施例的一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法,根据风机(WT)、光伏(PV)、柴油发电机(DIG)、燃气轮机(GT)、燃料电池(HFC)、碳捕集(CCP)、电转气(P2G)的电解槽(EC)和甲烷反应器(MR)、储氢罐(HST)、储甲烷罐(MST)的结构及连接关系,采用两种方案来更鲜明的验证本发明所构建模型的正确性以及所提目标的合理性。其中,P2G系统结构示意图如图2所示。首先根据各方案具体要求在Matlab平台搭建优化调度模型,并采用粒子群算法求解,其中本系统调度周期为24 小时,数据采样间隔为1小时。00:00-07:00、23:00-24:00电价为0.19元/kW·h,07:00-10:00、 15:00-18:00、21:00-23:00电价为0.7元/kW·h,10:00-15:00、18:00-21:00电价为0.93元/kW·h。氢气和甲烷价格换算后分比为0.2元/kW·h、0.3元/kW·h。负荷及分布式能源出力预测数据曲线如图3所示。
方案一:不包含氢氧燃料电池的优化调度模型;
方案二:包含氢氧燃料电池的优化调度模型;
在上述条件下,方案二模型的能量优化调度结果如下:
方案二结果如表1所示。其中系统总规划额定容量,即方案二下各发电机组出力总和为 10280.48kW。表明在供能侧风机出力最大,占总容量比重达到了44.5%,光伏出力占比为6.3%。转换侧燃气轮机的出力比重最小,占总容量的9.0%。
分布式能源抛弃率方面:两种方案下风机出力曲线如图4所示,两种方案下光伏出力曲线如图5所示。对比两套方案,能够看出方案1弃风率、弃光率远大于方案2,且分布式能源总抛弃率达到了9.5%,远高于方案2的3.9%。
表1.两种方案下各机组出力及利润
Figure GDA0003796676260000161
表2.分布式能源抛弃情况
弃风率(%) 弃光率(%) 总抛弃率(%)
方案一 9.7 8.5 9.5
方案二 4.3 0.4 3.9
柴油发电机出力方面:两种方案下柴油发电机出力曲线如图6所示。方案1中柴油发电机组出力占总系统总容量比重为34.5%,远大于方案2的27.5%,因此废气排放治理费用也达到了625.22元,比方案2高出11.7%。这说明氢氧燃料电池和燃气轮机的同台协调出力,可以分享原本属于柴油发电机组的系统容量份额,大幅提高氢气、甲烷发电在整个系统中的渗透率,降低污染气体排放。其中,两种方案下燃料电池和燃气轮机出力曲线如图7所示。
收益方面:由于方案2引入了效率更高、经济性、环保性更好的氢氧燃料电池和燃气轮机同台协调出力,降低了经济性差的柴油发电机组的渗透率,因此在总收益方面方案2远高于方案1,达到了1314.95元。
需要说明,以上具体实施方式仅用于进一步阐述本发明的技术方案,并非穷举,并不构成对权利要求保护范围的限定,本领域技术人员根据本发明实施例获得的启示,不经过创造性劳动就能够想到其他实质上等同的替代,均在本发明保护范围内。

Claims (1)

1.一种孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法,其特征是,它包括以下步骤:
1)搭建风-光-柴-气-储的孤岛多能互补的电-气耦合系统,包括:
①电转气系统能量流程:将风机、光伏、柴油发电机发出的电量一部分通入电解槽,在电解槽内通过电解水产生的氢气的一部分和碳捕集捕捉到的二氧化碳通入甲烷反应器制取甲烷;
②电-气耦合系统能量流程:风机、光伏、柴油发电机组发出的电力一部分直接供给电负荷,剩余部分通入电解槽;在电解槽内通过电解水产生氢气,一部分氢气直接供给氢氧燃料电池对电负荷发电,一部分存储至储氢罐,剩余部分通入甲烷反应器制取甲烷;制取的甲烷一部分供给燃气轮机对电负荷发电,一部分供给居民气负荷,剩余部分存储至储甲烷罐;
2)根据步骤1)风-光-柴-气-储孤岛多能互补电-气耦合电转气系统能量流程、电-气耦合系统能量流程情况及约束条件建立模型;然后建立以经济性为优化目标的目标函数;最后通过粒子群算法求解模型;包括:
①建立电力、氢气、甲烷和负荷的能量平衡模型;表达式为(1)式-(3)式,
Pwt,t+Ppv,t+Phfc,t+Pgt,t+Pdig,t=Pload,t (1)
Figure FDA0003796676250000011
Figure FDA0003796676250000012
其中Pwt,t为风机在t时刻的发电量,Ppv,t为光伏在t时刻的发电量,Pdig,t为柴油发电机组在t时刻的发电量,Pgt,t燃气轮机组在t时刻的发电量,Phfc,t为氢氧燃料电池机组在t时刻发电量,Pload,t为t时刻系统总负荷,
Figure FDA0003796676250000013
为t时刻电负荷,PCCP,t为碳捕集在t时刻总运行功率,PEC,t为t时刻电解槽在电转气系统运行过程中所消耗的电量,
Figure FDA0003796676250000014
为在t时刻储甲烷罐中充入的甲烷量,
Figure FDA0003796676250000015
为在t时刻储氢罐中充入的氢气的量,ηEC,t为电解槽在t时刻的效率,ηhfc,t为氢氧燃料电池在t时刻的效率,ηMR为甲烷反应器的效率,ηgt为燃气轮机的效率,
Figure FDA0003796676250000016
为t时刻的系统气负荷;
②建立电-气耦合网络系统模型;
a.柴油发电机组出力进行约束表达式为(4)式,
Figure FDA0003796676250000021
其中t∈{1,...,T};式中,
Figure FDA0003796676250000022
为柴油发电机组最大、最小运行功率;
Figure FDA0003796676250000023
为辅助运行状态变量,均为0/1变量表示,用以描述柴油发电机组工作状态;
对柴油发电机组出力的爬坡率进行约束表达式为(5)式;
ddig≤Pdig,t-Pdig,t-1≤rdig (5)
其中t∈{1,...,T};式中rdig、ddig为柴油发电机组的向上、向下爬坡限值;
b.碳捕集
参与甲烷化反应的二氧化碳来源于碳捕集和直接空气捕捉技术;碳捕集从柴油发电机组排放的废气中捕捉二氧化碳;直接空气捕捉技术直接从空气中捕捉二氧化碳;
Figure FDA0003796676250000024
Figure FDA0003796676250000025
Figure FDA0003796676250000026
Figure FDA0003796676250000027
为碳捕集运行过程中固定消耗功率;
Figure FDA0003796676250000028
为t时刻碳捕集运行功率;ηCCP为制取单位质量二氧化碳所需的功率;mCCP,t分别为碳捕集在t时刻的碳捕捉量;
Figure FDA0003796676250000029
为二氧化碳密度;
Figure FDA00037966762500000210
为捕捉到的二氧化碳体积;
c.电转气系统
电转气技术包括两个过程:在电解槽内电解水生产氢气;氢气在甲烷反应器中与二氧化碳反应制取甲烷;
4H2+CO2=CH4+2H2O (9)
Figure FDA00037966762500000211
根据甲烷化学反应方程式可知,制取甲烷时二氧化碳消耗体积与生成甲烷体积相同;
Figure FDA00037966762500000212
为甲烷反应器制取甲烷的体积;
Figure FDA00037966762500000213
为甲烷热值,这里取9.8kW·h/m3
Figure FDA0003796676250000031
Figure FDA0003796676250000032
Figure FDA0003796676250000033
Figure FDA0003796676250000034
Figure FDA0003796676250000035
其中
Figure FDA0003796676250000036
为t时刻电解槽输出氢气的功率;因为电解槽的电解效率不是恒定的,而是与此时的工作功率与额定功率之比有关,因此ηEC,t是动态效率;PEC为电解槽额定功率;a1、b1、c1为效率函数系数;
Figure FDA0003796676250000037
为储氢罐在t时刻所充入的气体量;PMR,t是用于生产甲烷的氢功率,也是甲烷反应器运行功率;ηMR为甲烷反应器的效率;
Figure FDA0003796676250000038
是t时刻甲烷反应器产生甲烷的功率;
Figure FDA0003796676250000039
为储甲烷罐在t时刻的充气量;
d.氢氧燃料电池
调用氢气通过氢氧燃料电池进行发电;
Phfc,t=ηhfc,tPhfc (16)
Figure FDA00037966762500000310
Figure FDA00037966762500000311
dhfc≤Phfc,t-Phfc,t-1≤rhfc (19)
Phfc为氢氧燃料电池的额定功率;a2、b2、c2、d2、e2、f2为效率函数系数;
Figure FDA00037966762500000312
为氢氧燃料电池的最大、最小输出限值;rhfc、dhfc是氢氧燃料电池向上、向下的爬坡限值;
e.燃气轮机
燃气轮机的引入是通过消耗电转气过程产生的甲烷,与氢氧燃料电池合作对负载进行出力,并逐步提升燃气轮机组的渗透率;
Figure FDA0003796676250000041
其中,Pgt为燃气轮机的输出功率;
Figure FDA0003796676250000042
为燃气轮机单位时间内的甲烷消耗量,单位为m3/h;
Figure FDA0003796676250000043
dgt≤Pgt,t-Pgt,t-1≤rgt (22)
Figure FDA0003796676250000044
为燃气机组最大、最小出力限值;rgt、dgt为燃气轮机组向上、向下爬坡限值;
f.储能系统约束
储能系统包括储氢罐和储甲烷罐,用于存储由电转气技术消纳冗余的风电、光电产生的氢气和甲烷,并且供给当日以及日后氢氧燃料电池机组和燃气轮机组消耗,以及居民生活用气;
Figure FDA0003796676250000045
Figure FDA0003796676250000046
Figure FDA0003796676250000047
Figure FDA0003796676250000048
为单位时间最大产氢量,也是储氢罐最大进气量和出气量;
Figure FDA0003796676250000049
为储氢罐的最大存储量;
Figure FDA00037966762500000410
Figure FDA00037966762500000411
Figure FDA00037966762500000412
Figure FDA00037966762500000413
为单位时间最大产甲烷量,同时也是储甲烷罐最大进气量和出气量;
Figure FDA00037966762500000414
为储甲烷罐的最大存储量;
3)构建以最大化调度系统收益为优化目标的目标函数,考虑售电、售气收益,各发电机组、电转气系统和储能系统的运行维护成本,分布式能源抛弃惩罚成本,以及柴油发电机污染治理成本;
以最大化调度系统收益为目标的目标函数具体为:
maxR=Isum-Csum (29)
R表示系统总收益;Isum是总收益;Csum是总成本;
Isum=Iwt+Ipv+Ihfc+Igt+IGases+Idig (30)
Iwt为风机售电收益;Ipv为光伏售电收益;Ihfc为氢氧燃料电池机组售电收益;Igt为燃气轮机组售电收益;Idig为柴油发电机组售电收益;IGases为售气收益和储气罐气体余量价值之和;
Csum=Cwt+Cpv+Chfc+Cgt+CP2G+CESS+Cdig (31)
Cwt为风机运行维护成本;Cpv为光伏运行维护成本;Chfc为氢氧燃料电池机组运行维护成本;Cgt为燃气轮机组运行维护成本;Cdig为柴油发电机组运行维护成本;CP2G为电转气系统运行维护成本;CESS为储气罐运行维护成本;
I.风机和光伏运行维护成本
Figure FDA0003796676250000051
Figure FDA0003796676250000052
Mwt为风机的运行维护成本系数,Mpv为光伏的运行维护成本系数,
Figure FDA0003796676250000053
为弃风功率,
Figure FDA0003796676250000054
为弃光功率,两者都可以通过发出的电功率减去使用的电功率来计算,
Figure FDA0003796676250000055
为弃风惩罚成本系数,
Figure FDA0003796676250000056
为弃光惩罚成本系数;
II.柴油发电机运行维护成本
Figure FDA0003796676250000057
Figure FDA0003796676250000061
Figure FDA0003796676250000062
Figure FDA0003796676250000063
为柴油发电机组维护费用,与发电机输出功率和运行状态有关;a3、b3、c3为柴油发电机组的燃油成本系数;δt为柴油发电机组的工作状态;d3、e3是柴油发电机组维护成本系数,它取决于发电机的类型;
Figure FDA0003796676250000064
为柴油发电机组污染物排放治理成本;f3、g3、h3、j3、q3为柴油发电机组污染物排放治理系数;
III.氢氧燃料电池和燃气轮机运行维护成本
Figure FDA0003796676250000065
Figure FDA0003796676250000066
燃气轮机和氢氧燃料电池都是通过消耗电转气系统产生的气体来发电;由于氢气和甲烷来自于系统内部,在生产时已计入成本,因此这里不考虑购买天然气的成本;Mhfc为氢氧燃料电池运行维护成本系数;Mgt燃气轮机的运行维护成本系数;
IV.电转气系统和碳捕集系统运行维护成本
Figure FDA0003796676250000067
Figure FDA0003796676250000068
MEC为电解槽运行维护成本系数;MMR为甲烷反应器运行维护成本系数;MCCP为碳捕集运行维护成本系数;CCCP为碳捕集系统运行维护成本;PCCP,t是碳捕集输出功率;
V.储气罐运行维护成本
Figure FDA0003796676250000071
Figure FDA0003796676250000072
为储氢罐运行维护成本系数;
Figure FDA0003796676250000073
为储甲烷罐的运行维护成本系数;
Ⅵ.系统总收益
Figure FDA0003796676250000074
其中,PriceE为电价,
Figure FDA0003796676250000075
为甲烷价格,
Figure FDA0003796676250000076
为氢气价格,单位均为(元/kW·h);
Figure FDA0003796676250000077
为24时储氢罐氢气余量;
Figure FDA0003796676250000078
为24时储甲烷罐甲烷余量。
CN202110364519.8A 2021-04-06 2021-04-06 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法 Active CN113078687B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110364519.8A CN113078687B (zh) 2021-04-06 2021-04-06 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110364519.8A CN113078687B (zh) 2021-04-06 2021-04-06 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113078687A CN113078687A (zh) 2021-07-06
CN113078687B true CN113078687B (zh) 2022-12-02

Family

ID=76615395

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110364519.8A Active CN113078687B (zh) 2021-04-06 2021-04-06 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113078687B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114865696B (zh) * 2022-04-25 2023-06-02 电子科技大学 一种基于sac算法的混合能源系统在线调度方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106936147A (zh) * 2017-04-14 2017-07-07 南瑞(武汉)电气设备与工程能效测评中心 一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法
CN109327042A (zh) * 2018-09-27 2019-02-12 南京邮电大学 一种微电网多能源联合优化调度方法
CN111327053A (zh) * 2020-03-16 2020-06-23 上海电力大学 一种适用于极地气候下的多源微电网容量优化配置方法
CN111639824A (zh) * 2020-06-20 2020-09-08 东北电力大学 一种含电转气的区域综合能源系统热电优化调度方法
CN112600209A (zh) * 2020-12-11 2021-04-02 湖北工业大学 一种含潮流能的海岛独立微电网容量多目标优化配置方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120325290A1 (en) * 2011-06-27 2012-12-27 Integrated Power Technology Corporation Solar cogeneration vessel
CN108960479A (zh) * 2018-04-30 2018-12-07 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 一种电-气集成能源系统随机优化的方法
CN112086960B (zh) * 2020-09-03 2021-10-01 东北电力大学 基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106936147A (zh) * 2017-04-14 2017-07-07 南瑞(武汉)电气设备与工程能效测评中心 一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法
CN109327042A (zh) * 2018-09-27 2019-02-12 南京邮电大学 一种微电网多能源联合优化调度方法
CN111327053A (zh) * 2020-03-16 2020-06-23 上海电力大学 一种适用于极地气候下的多源微电网容量优化配置方法
CN111639824A (zh) * 2020-06-20 2020-09-08 东北电力大学 一种含电转气的区域综合能源系统热电优化调度方法
CN112600209A (zh) * 2020-12-11 2021-04-02 湖北工业大学 一种含潮流能的海岛独立微电网容量多目标优化配置方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Regulatory Mechanisms of Gas for Power Generation in Electricity Markets in China;jun dong et al;《2006 IEEE PES Power Systems Conference and Exposition》;20070205;1802-1806 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113078687A (zh) 2021-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111738502B (zh) 促进富余风电消纳的多能互补系统需求响应运行优化方法
CN113315242B (zh) 基于氢能经济促进弃风消纳的虚拟弃风-制氢联合体
CN111030104B (zh) 一种含储氢装置的多能源系统提升能源利用率的方法
CN113159407B (zh) 基于区域综合能源系统的多能储存模块容量优化配置方法
CN114580863A (zh) 一种考虑综合需求响应的含碳捕集设备与光热电站的区域综合能源系统经济调度方法
CN113850474A (zh) 一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法
Wang et al. Study on the optimal configuration of a wind-solar-battery-fuel cell system based on a regional power supply
CN115689233A (zh) 计及调峰主动性的风光水火储系统互补协调优化调度方法
CN110957722B (zh) 一种含电转气设备的微型能源网日前优化调度方法
CN115577929A (zh) 基于多场景分析的乡村综合能源系统随机优化调度方法
CN116093949A (zh) 考虑两阶段p2g混合储能与碳势控制需求响应优化方法
CN113078687B (zh) 孤岛多能互补电-气耦合系统能量优化调度方法
CN116596123A (zh) 一种园区综合能源系统低碳优化调度方法
CN111798035A (zh) 一种基于改进型引力搜索算法的独立微网系统容量规划方法
CN115392702A (zh) 一种考虑甲醇储运的跨区电-氢耦合系统优化调度方法
CN115660142A (zh) 一种园区综合能源系统源荷储协调优化调度方法
CN114676897A (zh) 一种含chp-p2g-氢能的园区综合能源系统优化调度方法
CN115640894B (zh) 一种基于双时间尺度的综合能源系统优化调度方法
CN116484553B (zh) 一种考虑多能互补的微电网优化设计方法
CN117937473A (zh) 一种基于电氢混合储能的综合能源调度方法
Wang et al. Capacity Optimization of Island Integrated Energy System Considering Hydrogen Energy Access
CN114861419A (zh) 一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法
CN117574684A (zh) 一种电-氢-碳综合能源系统时序生产模拟方法及系统
CN117220348A (zh) 基于多智能体一致性的风光沼氢多微网分布式动态经济调度方法
CN116307492A (zh) 一种含氢储能的电热气氢综合能源系统随机优化调度方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant