CN113112087A - 考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 - Google Patents
考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113112087A CN113112087A CN202110441923.0A CN202110441923A CN113112087A CN 113112087 A CN113112087 A CN 113112087A CN 202110441923 A CN202110441923 A CN 202110441923A CN 113112087 A CN113112087 A CN 113112087A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- heat
- energy
- electric
- formula
- 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
Links
- 230000004044 response Effects 0.000 title claims abstract description 72
- 238000005485 electric heating Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 10
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 64
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 51
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 33
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 33
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 32
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 claims description 32
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 29
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 claims description 15
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 13
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 10
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 10
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 8
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 7
- 239000002918 waste heat Substances 0.000 claims description 7
- WKBOTKDWSSQWDR-UHFFFAOYSA-N Bromine atom Chemical compound [Br] WKBOTKDWSSQWDR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 6
- GDTBXPJZTBHREO-UHFFFAOYSA-N bromine Substances BrBr GDTBXPJZTBHREO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052794 bromium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 4
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 3
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 claims description 3
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 3
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本方法提出了考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，包括构建考虑电热负荷需求响应模型以及园区微网综合能源系统模型，建立运行成本最小化目标的园区综合能源系统优化函数，通过仿真软件运算求解，得到电热负荷优化调度负荷曲线以及各单元出力曲线，表明在综合能源系统管理中考虑电热负荷综合需求响应可有效地提高能源利用效率，降低系统运行成本，提高新能源消纳能力。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统技术领域，更具体的说是涉及考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法。
背景技术
以微燃机为代表的热电联供型园区综合能源系统利用天然气进行供电供热，具有能量梯级利用效率高、运行灵活等特点，为进一步消纳风电、光伏等可再生能源提供了途径。然而目前园区综合能源系统经常出现热电供需矛盾问题，其原因在于热电联产机组参与电网调峰时，被迫低负荷运行供电进而导致供热不足的，造成热电供需矛盾。
自从在需求侧针对电负荷进行需求响应调度以来，如实行峰谷电价等，在削峰填谷、消纳新能源、提高负荷率等方面取得了不错的效果。实际上热负荷有着较强的柔性调节能力，考虑到热用户对供热舒适度的感知具有一定的模糊性以及热网在传输热负荷过程中具有很大的热惯性，热负荷也能够向电负荷进行同样的需求侧的响应调度，提高园区综合能源系统消纳清洁能源的能力。伴随电热耦合程度逐渐加深，热力需求响应的调度价值也越来越得到体现。
因此，考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，包括以下步骤：
S1.构建电热负荷需求响应模型与园区综合能源系统模型；其中，所述电热负荷需求响应模型包括电力负荷需求响应模型和热力负荷需求响应模型，所述园区综合能源系统模型具体包括能源出力设备模型、能源储存设备模型；
S2.确定以园区综合能源系统综合运行成本最小为目标函数F，构建约束条件；其中，所述目标函数中包括：热电联燃气轮机产消耗天然气的成本、燃气锅炉消耗天然气的成本、向电网购电成本、新能源弃用成本和各设备单元的运行维护成本，所述约束条件包括：电功率平衡、园区机组出力上下限、储能装置，联络线交互功率、可控机组机组爬坡、热力需求响应供热平衡和微燃机热电比；
S3.参数设定及输入变量的输入，根据所述目标函数进行相关计算，得到考虑电热负荷需求响应的综合能源优化配置结果，分析考虑电热负荷综合响应需求的园区综合能源系统带来的优化效果，从而实现对园区综合能源系统的优化调度过程。
优选的，S1中所述电力负荷需求响应模型为：
式中，QE,t为响应后用户t时段的用电量，Qt为优化前t时段的电量；ΔQt为用户价格型需求响应后调整可控负荷用电状态所得的t时段的电量变化量；Δpt为优化后t时段的电价变化量；
电力负荷需求弹性系数η为：
需求侧电量电价弹性矩阵E为：
式中，ηii表示自弹性系数；ηij表示交叉弹性系数；i和j分别表示第i和第j个时段；其中Δq为电量q的相对增量；Δp为电价p的相对增量。
优选的，S1中所述热力负荷需求响应考虑供热系统的热惯性。供热系统中的功率与室内外温度之间的关系称为系统的热惯性，供能系统通过控制对应元件的供热，将特定区域的室内温度维在一定范围波动。在园区综合能源系统优化运行计算中考虑供能区域热惯性，使得运行优化结果更加贴近实际，其计算如下：
式中：kt为时间常数；C为建筑室内热容值；R为建筑物等效热阻值；Ht,max和Ht,min为时刻系统总供热功率上下限值，单位为kW；
和
为热负荷温度上下限值，单位为℃；
为t时刻室内环境温度，单位为℃；Hn,t系统某供热元件功率，单位为kW；Nh为供热元件总数量。
在上述温度动态特性与建筑室内温度的数学模型下，供暖功率为：
式中，
为调度t时段后室内温度，根据人体舒适度的温度范围，对于室内温度有如下约束：
Tmin≤Tin,t≤Tmax
式中，Tmin和Tmax分别为人体可接受的舒适范围的最低室温和最高室温，单位为℃。
优选的，所述能源出力设备模型包括以下内容：
可再生能源发电设备的风电机组输出功率如下：
式中：
为风机输出功率，单位为kW；vci、vco、ve分别为切入风速、切出风速和额定风速，单位为m/s；Pe为额定输出功率，单位为kW；
光伏机组输出功率如下：
式中：
为t时段光伏电池发电功率，kW；PSTC是标准测试条件下的最大测试功率，kW；GAC为光照强度，W/m2；GSTC为标准测试条件下的光照强度，其值为1000W/m2；k为功率温度系数；TC、TR分别为光伏电池温度、参考温度，参考温度一般取25℃；
热电关系数学模型为：
式中：
分别为t时段微燃机的排气余热量、电功率、发电效率；ηs为散热损失率；
为时段t溴冷机制热量；ko、ηh分别为溴冷机的制热系数和烟气回收率；
时段t内微燃机燃料成本为：
电制锅炉消耗电能产生热能以满足热负荷和储热罐需求，电锅炉在分时电价的引导下配合热电联产系统满足热负荷需求增加谷时段的用电量，因此引入电锅炉可以实现电热转换并对电热负荷进行协调，典型出力模型为
式中：
分别为时段t内电锅炉消耗电能和制热功率；ηEB为电热转换效率，
分别为电锅炉最小制热功率与最大制热功率。
燃气锅炉消耗天然气作为一次能源产生热能，作为热电联产机组的补充热源，其热能与使用的天然气两者之间的输出表达式模型为：
式中：
为t时刻燃气锅炉输出的热功率；ηBL为燃气锅炉燃烧效率；
为时段t所消耗的天然气量；LHVNG为燃气锅炉消耗单位天然气的低热值；CBL为调度周期内消耗天然气能源成本；Pg为天然气价格；
优选的，所述能源储存设备模型包括以下内容：
热储能动态数学模型表示为：
式中：
为时段t热储能的储热容量；μH为热储能的散热损失率；
分别为时段t内储热罐吸热、放热功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内吸放热效率；
电储能动态数学模型表示为：
式中：
为时段t电储能的储电容量；μE为电储能的损失率；
分别为时段t内蓄电池充电、放电功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内充放电效率。
优选的，目标函数为：
F＝min(CMT+CAE+CGD+COM+CG)
式中：CMT为调度周期内燃气轮机消耗天然气一次能源成本；CAE为调度周期内弃用新能源出力成本；CGD为调度周期内微网与大电网交互的购电成本；COM为该微网内所有设备调度周期内运行维护成本；CG为调度周期内燃气锅炉消耗天然气一次能源成本；
式中：CF为新能源出力预测误差成本；
为t时段新能源出力预测值；
为t时段新能源出力实际值；Coi为单元i的单位维护成本；
为时段t单元i的出力；Cb、Cs分别为购买、出售电价；
为t时段微网与大电网的交互功率，正值为购电，负值为向大电网售电。
优选的，所述约束条件包括以下内容：
(1)电功率平衡约束：
(2)风电、光伏、微燃机、微电源出力上下限约束：
式中：
分别为第i个微电源出力的最小值、最大值；
(3)电储能、热储能约束：
式中：
分别为电/热储能最小、最大容量；
(4)联络线交互功率约束：
式中：
分别为交互功率的最小、最大功率；
(5)可控机组机组爬坡约束：
系统内各个设备的输出增大速率要小于该设备的最大向上爬坡速率，输出减小速率要小于最大向下爬坡速率。由于风机、光伏出力的不确定性，其输出按照预测功率输出，主要考虑微燃机的爬坡速率约束。
式中：
和
分别为调度t时段内微燃机减载和加载的速率限值；
(6)热力需求响应供热平衡约束：
式中：σ为热负荷调节系数；
(7)微燃机热电比约束：
式中：
分别为微燃机热电比最小、最大值。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种考虑电热负荷综合需求响应的园区综合能源系统优化调度方法，通过构建电热负荷需求响应模型与园区综合能源系统模型；确定以系统综合运行成本最小为目标函数，构建园区综合能源系统运行相关约束条件；对所提模型求解并进行相关结果配置分析，考虑了电热综合需求响应，能够提高能源利用效率，协调网内电源优化，降低了综合能源系统能源消耗成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明实施例提供的园区微网综合能源系统运行结构示意图；
图2附图为本发明实施例提供的风电、光伏联合预测出力以及电热负荷预测曲线图；
图3附图为本发明实施例提供的不同运行方式下需求侧电力负荷的优化曲线图；
图4附图为本发明实施例提供的不同运行方式下需求侧热力负荷的优化曲线图；
图5附图为本发明实施例提供的不同运行方式下热电联产电出力曲线图；
图6附图为本发明实施例提供的不同运行方式下热电联产热出力曲线图；
图7附图为本发明实施例提供的不同运行方式下新能源实际出力曲线图；
图8附图为本发明实施例提供的园区微网系统电力负荷平衡及各单元出力曲线图；
图9附图为本发明实施例提供的园区微网系统热力负荷平衡及各单元出力曲线图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法：
1.构建电热负荷需求模型与园区综合能源系统模型
(1)电负荷需求响应模型
在电力符合需求响应建模中，根据经济学弹性系数理论，将电力负荷需求弹性系数表示为：
其中Δq为电量q的相对增量；Δp为电价p的相对增量。
进一步得到需求侧电量电价弹性矩阵
式中：ηii表示自弹性系数；ηij表示交叉弹性系数；i和j分别表示第i和第j个时段。
求得响应后的电量QE,t为
式中：Qt为优化前t时段的电量；ΔQt为用户价格型需求响应后调整可控负荷用电状态所得的t时段的电量变化量；Δpt为优化后t时段的电价变化量；QE,t为响应后用户t时段的用电量。
(2)热力负荷需求响应建模
根据热力负荷在传输时具有延迟性以及热用户对供热舒适度具有模糊性的特点，可以将热力负荷作为柔性负荷参与到优化调度中。热力负荷需求响应考虑供热系统的热惯性，将供热系统中的功率与室内外温度之间的关系称为系统的热惯性，供能系统通过控制对应元件的供热，将特定区域的室内温度维在一定范围波动。在园区综合能源系统优化运行计算中考虑供能区域热惯性，使得运行优化结果更加贴近实际，其计算如下：
式中：kt为时间常数；C为建筑室内热容值；R为建筑物等效热阻值；Ht,max和Ht,min为时刻系统总供热功率上下限值，单位为kW；
和
为热负荷温度上下限值，单位为℃；
为t时刻室内环境温度，单位为℃；Hn,t系统某供热元件功率，单位为kW；Nh为供热元件总数量。
在上述温度动态特性与建筑室内温度的数学模型下，供暖功率为：
式中，
为调度t时段后室内温度，根据人体舒适度的温度范围，对于室内温度有如下约束：
Tmin≤Tin,t≤Tmax
式中，Tmin和Tmax分别为人体舒适度可接受的最低室温和最高室温，℃
基于上式共同构成了热负荷需求响应模型，不考虑人的主观意愿影响因素，该模型表明了热负荷的可以作为柔性负荷在一定范围内具有可调度价值，即本文提出的热力需求响应。
(3)构建园区综合能源系统模型
本发明中的园区综合能源系统结构图如图1所示。该园区主要包含有风力发电机WT、光伏电池PV、微燃机MT、电锅炉EB、电储能EES、热储能HS、燃气锅炉BL以及电负荷、热负荷。园区微网综合能源系统可以有并网和孤网运行两种状态。孤网运行时，内部的功率平衡是通过调整微电源的出力，包括风电、光伏、热电联产机组3种微电源；并网运行时，微网和大电网之间通过采用变换输入、输出功率。按照市场规则，买电以较高的价格购买，售电以较低的价格出售。
1)能源出力设备模型
该园区的可再生能源发电设备的风电机组输出功率如下：
式中：
为风机输出功率，单位为kW；vci、vco、ve分别为切入风速、切出风速和额定风速，单位为m/s；Pe为额定输出功率，单位为kW。
光伏机组输出功率如下：
式中：
为t时段光伏电池发电功率，kW；PSTC是标准测试条件下的最大测试功率，kW；GAC为光照强度，W/m2；GSTC为标准测试条件下的光照强度，其值为1000W/m2；k为功率温度系数；TC、TR分别为光伏电池温度、参考温度，参考温度一般取25℃。
热电联产CHP系统的核心装置为微型燃气轮机和余热锅炉。天然气燃烧时的高品位热能做功驱动微燃机发电，所排出的高温余热烟气经余热回收装置取暖及供应生活热水，提高了能源利用效率。其热电关系数学模型为
式中：
分别为t时段微燃机的排气余热量、电功率、发电效率；ηs为散热损失率；
为时段t溴冷机制热量；ko、ηh分别为溴冷机的制热系数和烟气回收率。
时段t内微燃机燃料成本为
电制锅炉消耗电能产生热能以满足热负荷和储热罐需求，电锅炉在分时电价的引导下配合热电联产系统满足热负荷需求增加谷时段的用电量，因此引入电锅炉可以实现电热转换并对电热负荷进行协调，典型出力模型为
式中：
分别为时段t内电锅炉消耗电能和制热功率；ηEB为电热转换效率，
分别为电锅炉最小制热功率与最大制热功率。
燃气锅炉消耗天然气作为一次能源产生热能，作为热电联产机组的补充热源，其热能与使用的天然气两者之间的输出表达式模型为：
式中：
为t时刻燃气锅炉输出的热功率；ηBL为燃气锅炉燃烧效率；
为时段t所消耗的天然气量；LHVNG为燃气锅炉消耗单位天然气的低热值；CBL为调度周期内消耗天然气能源成本；Pg为天然气价格；
2)能源储存设备模型
储热罐具有平抑新能源出力波动重要作用，在综合能源系统中具有不可替代的位置。储热罐的特性可以描述为设备自身容量、输入输出能力和热效率等几部分关系，其动态数学模型可表示为
式中：
为为时段t热储能的储热容量；μH为热储能的散热损失率；
分别为时段t内储热罐吸热、放热功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内吸放热效率。
电储能可以实现电负荷的削峰填谷消纳更多新能源，其蓄电池的储能容量和充放电功率关系模型为
式中：
为时段t电储能的储电容量；μE为电储能的损失率；
分别为时段t内蓄电池充电、放电功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内充放电效率。
3.确定优化调度目标函数，构建约束条件
并网型热电联产微网综合能源系统的优化目标包含热电联燃气轮机产消耗天然气的成本、燃气锅炉消耗天然气的成本、向电网购电成本、新能源弃用成本、各设备单元的运行维护成本。以一个调度周期，以综合需求响应以及合理的安排各单位出力，使园区微网综合能源系统总运行成本最小。
该微网系统经济性目标函数为：
F＝min(CMT+CAE+CGD+COM+CG)
式中：CMT为调度周期内燃气轮机消耗天然气一次能源成本；CAE为调度周期内弃用新能源出力成本；CGD为调度周期内微网与大电网交互的购电成本；COM为该微网内所有设备调度周期内运行维护成本；CG为调度周期内燃气锅炉消耗天然气一次能源成本；
式中：CF为新能源出力预测误差成本；
为t时段新能源出力预测值；
为t时段新能源出力实际值；Coi为单元i的单位维护成本；
为时段t单元i的出力；Cb、Cs分别为购买、出售电价；
为t时段微网与大电网的交互功率，正值为购电，负值为向大电网售电。
在约束条件中考虑电功率平衡约束，风电、光伏、微燃机、微电源出力上下限约束，电储能、热储能约束，联络线交互功率约束，可控机组机组爬坡约束，热力需求响应供热平衡约束，微燃机热电比约束，具体的约束条件如下：
(1)电功率平衡约束：
(2)风电、光伏、微燃机、微电源出力上下限约束：
式中：
分别为第i个微电源出力的最小值、最大值；；
(3)电储能、热储能约束：
式中：
分别为电/热储能最小、最大容量
(4)联络线交互功率约束：
式中：
分别为交互功率的最小、最大功率；
(5)可控机组机组爬坡约束：
系统内各个设备的输出增大速率要小于该设备的最大向上爬坡速率，输出减小速率要小于最大向下爬坡速率。由于风机、光伏出力的不确定性，其输出按照预测功率输出，主要考虑微燃机的爬坡速率约束。
式中：
和
分别为调度t时段内微燃机减载和加载的速率限值；
(6)热力需求响应供热平衡约束，考虑到热力传输具有延迟性以及供热舒适度具有模糊性，热力需求热能平衡并不必满足实时平衡，热能在满足一定指标下可以适当的供需不平衡
式中：σ为热负荷调节系数
(7)微燃机热电比约束
式中：
分别为微燃机热电比最小、最大值
4.实证分析
(1)园区综合能源系统微网模型基础数据设置
选取我国某地区某一园区微网系统进行实证分析。以一天24h为调度时长，单位调度时间是0.5h，微燃机排出的烟气全部给余热锅炉。图2为系统电、热负荷曲线和风电、光伏联合预测出力曲线。根据前述调度方法，将进行模型构建的数据进行收集，有关热力需求响应的参数具体如下：电力价格型需求响应自弹性系数取-0.2，交叉弹性系数取0.03。与电网相连的购电电价为0.9元/kW·h；售电电价为0.6元/kW·h；热力需求响应中建筑物的热R均取18℃/kW，建筑物的室内最佳温度是21℃。最低18℃，最高24℃，热网传输阶次J为2。
整个园区综合能源微网设备的系统参数如表1所示；储能系统参数如表2所示；峰、谷、平分时电价如表3所示。
表1园区综合能源系统运行参数
表2储能系统系数
表3峰、谷、平分时电价参数
(2)热电负荷需求响应模型求解
将上述确定的数据带入模型，利用Matlab编程软件进行仿真求解，进而得到区域综合能源系统针对热电负荷需求响应后进行优化调度后的日前优化结果。其中，热电负荷需求侧电力负荷优化曲线见图3、图4；热电联产电热出力曲线和新能源实际出力曲线见图5、图6、图7；整个园区综合能源系统电热力负荷平衡及各单元出力曲线见图8、图9；实施需求响应后整个园区综合能源系统的运行成本与相关能源利用情况见表4。
(3)考虑电热需求响应优化调度分析
分析图3、图4可知，在园区综合能源系统考虑电热负荷进行需求响应后，整个时间段内的负荷峰值得到了降低，峰谷也得到一定幅度的上涨，说明采取电热负荷需求响应的方法可以优化园区负荷状态，起到削峰填谷作用，有效降低峰谷差。
分析图5、图6、图7可知考虑电热负荷综合需求响应的园区综合能源系统调度下的燃气轮机组电出力比较平稳，新能源消纳量较高。一方面由于电力负荷受电价影响较大，另一方面热力负荷受供热传输延迟以及供热舒适度模糊性，考虑电热需求响应能够有效提高热电联产机组的灵活性。
通过表4可以定量分析对园区综合能源系统实施电热需求响应优化调度的影响，实行需求响应将系统运行成本10498.03元降低至9190.66元，同时新能源消纳率也提高了18.5％，一次能源利用效率由未实行需求响应的81％提高到了89.56％。由此可见对园区微网综合能源系统进行热电需求响应，可以大幅度提升能源的利用效率。
表4不同运行方式系统运行成本、能源利用效率、新能源弃用量
分析图8和图9，在夜间运行时，新能源联合出力较大，此时可以通电储能消纳新能源，在峰谷电价的激励下，电力负荷用户为了自身的经济利益在高峰时段少用电，其转移到低谷时段，有效降低系统的峰谷差，提高园区微网的经济运行能力。在电负荷高峰时段，该系统从外部大电网购电成本较高，此时热负荷较低，电锅炉不消耗电能进行制热，微燃机出力水平较高，受以热定电约束，热出力较大，此时储热罐储存热能。
在考虑电负荷需求响应的基础之上进一步将热负荷也参与优化调度在实际运行中考虑电储能效率以及容量有限等因素，可以通过热储能以及将热力负荷作为一种柔性负荷参与到系统优化中，热力需求响应作为一种有效的方式能够参与到微网调度。
本方法提出了一种考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，包括构建考虑电热负荷需求响应模型以及园区微网综合能源系统模型，建立运行成本最小化目标的园区综合能源系统优化函数，通过仿真软件运算求解，得到电热负荷优化调度负荷曲线以及各单元出力曲线，表明在综合能源系统管理中考虑电热负荷综合需求响应可有效地提高能源利用效率，降低系统运行成本，提高新能源消纳能力。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (7)
1.考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.构建电热负荷需求响应模型与园区综合能源系统模型；其中，所述电热负荷需求响应模型包括电力负荷需求响应模型和热力负荷需求响应模型，所述园区综合能源系统模型具体包括能源出力设备模型、能源储存设备模型；
S2.确定以园区综合能源系统综合运行成本最小为目标函数F，构建约束条件；其中，所述目标函数中包括：热电联燃气轮机产消耗天然气的成本、燃气锅炉消耗天然气的成本、向电网购电成本、新能源弃用成本和各设备单元的运行维护成本，所述约束条件包括：电功率平衡、园区机组出力上下限、储能装置，联络线交互功率、可控机组机组爬坡、热力需求响应供热平衡和微燃机热电比；
S3.参数设定及输入变量的输入，根据所述目标函数进行相关计算，得到考虑电热负荷需求响应的综合能源优化配置结果，分析考虑电热负荷综合响应需求的园区综合能源系统带来的优化效果，从而实现对园区综合能源系统的优化调度过程。
2.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，S1中所述电力负荷需求响应模型为：
式中，QE,t为响应后用户t时段的用电量，Qt为优化前t时段的电量；ΔQt为用户价格型需求响应后调整可控负荷用电状态所得的t时段的电量变化量；Δpt为优化后t时段的电价变化量；
电力负荷需求弹性系数η为：
需求侧电量电价弹性矩阵E为：
式中，ηii表示自弹性系数；ηij表示交叉弹性系数；i和j分别表示第i和第j个时段；其中Δq为电量q的相对增量；Δp为电价p的相对增量。
3.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，S1中所述热力负荷需求响应模型为：
式中：kt为时间常数；C为建筑室内热容值；R为建筑物等效热阻值；Ht,max和Ht,min为时刻系统总供热功率上下限值，单位为kW；
和
为热负荷温度上下限值，单位为℃；
为t时刻室内环境温度，单位为℃；Hn,t系统某供热元件功率，单位为kW；Nh为供热元件总数量；
供暖功率为：
式中，
为调度t时段后室内温度，根据人体舒适度的温度范围，对于室内温度有如下约束：
Tmin≤Tin,t≤Tmax
式中，Tmin和Tmax分别为人体可接受的舒适范围的最低室温和最高室温，单位为℃。
4.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，所述能源出力设备模型包括以下内容：
可再生能源发电设备的风电机组输出功率如下：
式中：Pt WT为风机输出功率，单位为kW；vci、vco、ve分别为切入风速、切出风速和额定风速，单位为m/s；Pe为额定输出功率，单位为kW；
光伏机组输出功率如下：
式中：Pt PV为t时段光伏电池发电功率，kW；PSTC是标准测试条件下的最大测试功率，kW；GAC为光照强度，W/m2；GSTC为标准测试条件下的光照强度，其值为1000W/m2；k为功率温度系数；TC、TR分别为光伏电池温度、参考温度，参考温度取25℃；
热电关系数学模型为：
式中：
Pt MT、
分别为t时段微燃机的排气余热量、电功率、发电效率；ηs为散热损失率；
为时段t溴冷机制热量；ko、ηh分别为溴冷机的制热系数和烟气回收率；
时段t内微燃机燃料成本为：
引入电锅炉实现电热转换并对电热负荷进行协调，出力模型为：
式中：
Pt EB分别为时段t内电锅炉消耗电能和制热功率；ηEB为电热转换效率，
分别为电锅炉最小制热功率与最大制热功率；
燃气锅炉消耗天然气产生的热能与使用的天然气两者之间的输出表达式模型为：
式中：
为t时刻燃气锅炉输出的热功率；ηBL为燃气锅炉燃烧效率；
为时段t所消耗的天然气量；LHVNG为燃气锅炉消耗单位天然气的低热值；CBL为调度周期内消耗天然气能源成本；Pg为天然气价格。
5.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，所述能源储存设备模型包括以下内容：
热储能动态数学模型表示为：
式中：
为时段t热储能的储热容量；μH为热储能的散热损失率；
分别为时段t内储热罐吸热、放热功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内吸放热效率；
电储能动态数学模型表示为：
式中：
为时段t电储能的储电容量；μE为电储能的损失率；Pt EES,in、Pt HS,dis分别为时段t内蓄电池充电、放电功率；ηt,ch、ηt,dis分别为时段t内充放电效率。
6.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，目标函数为：
F＝min(CMT+CAE+CGD+COM+CG)
式中：CMT为调度周期内燃气轮机消耗天然气一次能源成本；CAE为调度周期内弃用新能源出力成本；CGD为调度周期内微网与大电网交互的购电成本；COM为该微网内所有设备调度周期内运行维护成本；CG为调度周期内燃气锅炉消耗天然气一次能源成本；
式中：CF为新能源出力预测误差成本；Pt F为t时段新能源出力预测值；Pt T为t时段新能源出力实际值；Coi为单元i的单位维护成本；Pt i为时段t单元i的出力；Cb、Cs分别为购买、出售电价；Pt ex为t时段微网与大电网的交互功率，正值为购电，负值为向大电网售电。
7.根据权利要求1所述的考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法，其特征在于，所述约束条件包括以下内容：
(1)电功率平衡约束：
Pt ex+Pt PV+Pt WT+Pt MT+Pt HS,dis＝Pt load+Pt EB+Pt HS,dis
(2)风电、光伏、微燃机、微电源出力上下限约束：
Pi min≤Pi j≤Pi max
式中：Pi min、Pi max分别为第i个微电源出力的最小值、最大值；
(3)电储能、热储能约束：
式中：
分别为电/热储能最小、最大容量；
(4)联络线交互功率约束：
式中：
分别为交互功率的最小、最大功率；
(5)微燃机组爬坡约束：
式中：
和
分别为调度t时段内微燃机减载和加载的速率限值；
(6)热力需求响应供热平衡约束：
式中：σ为热负荷调节系数；
(7)微燃机热电比约束：
式中：
分别为微燃机热电比最小、最大值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110441923.0A CN113112087A (zh) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110441923.0A CN113112087A (zh) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113112087A true CN113112087A (zh) | 2021-07-13 |
Family
ID=76719581
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110441923.0A Pending CN113112087A (zh) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113112087A (zh) |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113361976A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-09-07 | 烟台锐控自动化控制工程有限公司 | 基于多主体分布式运行的园区综合能源调度方法及系统 |
| CN113393173A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-09-14 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 一种区域综合能源系统优化调度方法、装置及终端设备 |
| CN113610316A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-05 | 东北电力大学 | 不确定环境下考虑综合需求响应的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113762643A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-07 | 国网湖南省电力有限公司 | 区域综合能源系统的储能容量优化配置方法 |
| CN113822547A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-21 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
| CN113822572A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-21 | 国网内蒙古东部电力有限公司 | 考虑能源共享和多风险的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113837589A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-12-24 | 清华大学 | 一种综合能源系统n-1调度方法及装置 |
| CN113869593A (zh) * | 2021-10-08 | 2021-12-31 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 基于综合需求响应的园区综合能源系统多阶段规划方法 |
| CN114021911A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-02-08 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 含碳捕捉装置的综合能源系统低碳优化调度方法 |
| CN114219529A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-22 | 东南大学 | 一种考虑机组特性的区域电-热蒸汽系统协同定价方法 |
| CN114662752A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 山东电工电气集团有限公司 | 基于价格型需求响应模型的综合能源系统运行优化方法 |
| CN114676979A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-28 | 南方科技大学 | 一种能量调度方法及其装置、计算机设备、存储介质 |
| CN114841542A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-02 | 河北华电石家庄热电有限公司 | 燃气-蒸汽联合循环热电机组的调度计划生成方法及系统 |
| CN114862163A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-05 | 河北大学 | 综合能源系统优化调度方法 |
| CN114880753A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-08-09 | 华中科技大学 | 房屋电热负荷需求响应模型的建模方法及装置 |
| CN115099007A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-09-23 | 华北电力大学（保定） | 基于综合成本-能耗曲线的综合能源系统优化运行方法 |
| CN115879746A (zh) * | 2023-02-23 | 2023-03-31 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 一种园区综合能源的规划策略分析方法、系统及电子设备 |
| CN115906488A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-04-04 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种用于楼宇综合能源系统的优化调度方法 |
| CN116308575A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 大航有能电气有限公司 | 一种考虑多能需求响应的综合能源系统运行方法 |
| CN117411036A (zh) * | 2023-08-31 | 2024-01-16 | 国家电网有限公司华东分部 | 一种考虑综合需求响应的电转氢综合能源运行方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826815A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-21 | 国网河南省电力公司经济技术研究院 | 一种考虑综合需求响应的区域综合能源系统运行优化方法 |
| CN112583021A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-30 | 国家电网有限公司 | 考虑综合需求响应的综合能源系统优化调度方法及装置 |
-
2021
- 2021-04-23 CN CN202110441923.0A patent/CN113112087A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826815A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-21 | 国网河南省电力公司经济技术研究院 | 一种考虑综合需求响应的区域综合能源系统运行优化方法 |
| CN112583021A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-30 | 国家电网有限公司 | 考虑综合需求响应的综合能源系统优化调度方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 方绍凤等: "考虑电热多种负荷综合需求响应的园区微网综合能源系统优化运行", 《电力系统及其自动化》 * |
| 李宏仲等: "考虑广义储能的区域综合能源系统优化运行研究", 《电网技术》 * |
| 贠保记等: "基于混沌自适应粒子群算法的冷热电联供系统优化", 《电力系统保护与控制》 * |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113393173A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-09-14 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 一种区域综合能源系统优化调度方法、装置及终端设备 |
| CN113361976A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-09-07 | 烟台锐控自动化控制工程有限公司 | 基于多主体分布式运行的园区综合能源调度方法及系统 |
| CN113610316A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-05 | 东北电力大学 | 不确定环境下考虑综合需求响应的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113610316B (zh) * | 2021-08-19 | 2023-10-03 | 东北电力大学 | 不确定环境下考虑综合需求响应的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113822547A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-21 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
| CN113822547B (zh) * | 2021-09-02 | 2024-02-09 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
| CN113837589A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-12-24 | 清华大学 | 一种综合能源系统n-1调度方法及装置 |
| CN113822572A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-21 | 国网内蒙古东部电力有限公司 | 考虑能源共享和多风险的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113822572B (zh) * | 2021-09-22 | 2024-02-13 | 国网内蒙古东部电力有限公司 | 考虑能源共享和多风险的园区综合能源系统优化调度方法 |
| CN113762643B (zh) * | 2021-09-23 | 2023-07-14 | 国网湖南省电力有限公司 | 区域综合能源系统的储能容量优化配置方法 |
| CN113762643A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-07 | 国网湖南省电力有限公司 | 区域综合能源系统的储能容量优化配置方法 |
| CN113869593A (zh) * | 2021-10-08 | 2021-12-31 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 基于综合需求响应的园区综合能源系统多阶段规划方法 |
| CN114021911A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-02-08 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 含碳捕捉装置的综合能源系统低碳优化调度方法 |
| CN114219529A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-22 | 东南大学 | 一种考虑机组特性的区域电-热蒸汽系统协同定价方法 |
| CN114676979A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-28 | 南方科技大学 | 一种能量调度方法及其装置、计算机设备、存储介质 |
| CN114662752A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 山东电工电气集团有限公司 | 基于价格型需求响应模型的综合能源系统运行优化方法 |
| CN114841542A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-02 | 河北华电石家庄热电有限公司 | 燃气-蒸汽联合循环热电机组的调度计划生成方法及系统 |
| CN114862163A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-05 | 河北大学 | 综合能源系统优化调度方法 |
| CN115099007B (zh) * | 2022-05-31 | 2023-04-18 | 华北电力大学（保定） | 基于综合成本-能耗曲线的综合能源系统优化运行方法 |
| CN115099007A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-09-23 | 华北电力大学（保定） | 基于综合成本-能耗曲线的综合能源系统优化运行方法 |
| CN114880753B (zh) * | 2022-07-04 | 2022-09-30 | 华中科技大学 | 房屋电热负荷需求响应模型的建模方法及装置 |
| CN114880753A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-08-09 | 华中科技大学 | 房屋电热负荷需求响应模型的建模方法及装置 |
| CN115906488A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-04-04 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种用于楼宇综合能源系统的优化调度方法 |
| CN115906488B (zh) * | 2022-11-25 | 2024-01-23 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种用于楼宇综合能源系统的优化调度方法 |
| CN116308575A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 大航有能电气有限公司 | 一种考虑多能需求响应的综合能源系统运行方法 |
| CN115879746A (zh) * | 2023-02-23 | 2023-03-31 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 一种园区综合能源的规划策略分析方法、系统及电子设备 |
| CN117411036A (zh) * | 2023-08-31 | 2024-01-16 | 国家电网有限公司华东分部 | 一种考虑综合需求响应的电转氢综合能源运行方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113112087A (zh) | 考虑电热负荷需求响应的综合能源系统运行成本优化方法 | |
| CN110689189B (zh) | 考虑供能侧和需求侧的冷热电联合供需平衡优化调度方法 | |
| CN110826815B (zh) | 一种考虑综合需求响应的区域综合能源系统运行优化方法 | |
| CN110288152B (zh) | 考虑电/热柔性负荷的区域综合能源系统储能配置方法 | |
| CN109193815A (zh) | 一种提高风电消纳的热电联合调度方法 | |
| CN113962828B (zh) | 考虑碳消耗的综合能源系统协调调度方法 | |
| CN111445090A (zh) | 一种离网型综合能源系统双层规划方法 | |
| CN111738502A (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 | |
| CN112464477A (zh) | 计及需求响应的多能耦合综合能源运行仿真方法 | |
| Teng et al. | A model of electro-thermal hybrid energy storage system for autonomous control capability enhancement of multi-energy microgrid | |
| CN110361969B (zh) | 一种冷热电综合能源系统优化运行方法 | |
| Elkholy et al. | Dynamic centralized control and intelligent load management system of a remote residential building with V2H technology | |
| CN112186755A (zh) | 一种区域综合能源系统柔性负荷储能化建模方法 | |
| CN113435095A (zh) | 一种用于综合能源系统的优化调度的方法及系统 | |
| CN117350419A (zh) | 计及柔性负荷和碳流的园区综合能源系统优化运行方法 | |
| CN114844124A (zh) | 一种基于目标优化的综合能源系统的运行控制方法 | |
| CN113313305A (zh) | 一种基于非合作博弈的综合能源系统优化调度方法 | |
| CN115936336B (zh) | 一种虚拟电厂容量配置与调控运行优化方法 | |
| CN116187648A (zh) | 基于热电解耦的虚拟电厂热电联合优化调度方法 | |
| CN110061499B (zh) | 一种差异化电源电价下并网型微电网的运行方法 | |
| CN114386256A (zh) | 一种考虑电热设备灵活性约束及热网特性的区域电热系统优化调度方法 | |
| Fang et al. | Optimal home energy management with distributed generation and energy storage systems | |
| CN112087041A (zh) | 一种光伏全电厨房及能量管理优化系统 | |
| Li et al. | Research on multi-objective optimization model of industrial microgrid considering demand response technology and user satisfaction | |
| CN113158486B (zh) | 一种用户端综合能源网络优化控制方法 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210713 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |