CN113158486A - 一种用户端综合能源网络优化控制方法 - Google Patents

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CN113158486A CN202110501237.8A CN202110501237A CN113158486A CN 113158486 A CN113158486 A CN 113158486A CN 202110501237 A CN202110501237 A CN 202110501237A CN 113158486 A CN113158486 A CN 113158486A
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Abstract

本发明公开一种用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立用户端综合能源系统模型：步骤2、建立用户端综合能源网络优化管理模型；步骤3、对优化管理模型中的优化目标函数进行优化求解，得到综合能源网络优化控制策略。本发明在传统电力及燃气所构成的综合能源系统基础上，引入用户端负荷数据，对负荷进行DR响应优化策略，共同构成用户端综合能源系统优化模型，基于该模型，建立能耗成本、气体排放量综合多目标优化函数，并取得最优解，实现满足用户端负荷需求的同时，降低能耗成本及气体排放量。

Description

一种用户端综合能源网络优化控制方法
技术领域
本发明涉及能源控制领域，具体的是一种用户端综合能源网络优化控制方法。
背景技术
随着综合能源系统控制技术的逐渐提升，接近用户端的综合能源系统的应用逐渐成为可能并得到推广。其中，以燃气及电力为主要能源输入的用户端综合能源系统较为典型。用户端综合能源系统中，热电冷联供机组(Combined cooling heating andpower，CCHP)消耗燃气同时，实现电力发电、制热、制冷功能，越来越受到人们的青睐。
用户端综合能源系统中电力发电单元除从传统电网购电之外，可以借助于自家屋顶光伏发电进行电力输出，为用户负荷提供电力服务。CCHP与光伏发电系统配套使用，可以提高综合能源系统的整体性能，尤其是用户端的住宅能源系统。尽管光伏发电的优势已经得到验证，但其发电输出的不稳定性对能源系统的运行提出较大的挑战。
发明内容
为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种用户端综合能源网络优化控制方法，在传统电力及燃气所构成的综合能源系统基础上，引入用户端负荷数据，对负荷进行DR响应优化策略，共同构成用户端综合能源系统优化模型。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种用户端综合能源网络优化控制方法，包括以下步骤：
步骤1、建立用户端综合能源系统模型：
步骤101、建立发电单元数学模型：
步骤1011、建立冷热电联供单元模型；
步骤1012、建立光伏发电单元模型；
步骤102、建立用户终端负荷数学模型：
步骤1021、建立可转移负荷模型；
步骤1022、建立可削减负荷模型；
步骤1023、建立柔性制热制冷负荷模型；
步骤1024、建立热储能负荷模型；
步骤1025、建立电储能负荷模型；
步骤2、建立用户端综合能源网络优化管理模型；
步骤3、对优化管理模型中的优化目标函数进行优化求解，得到综合能源网络优化控制策略。
优选地，步骤1011中，冷热电联供单元包括燃气发电单元PGU、热回收单元HRU、制热及制冷单元，燃气送入PGU进行发电，HRU利用PGU发电产生的余热实现制冷与制热，同时系统中配备热储能单元TES储存多余的热能，联供系统中制冷分为吸收式制冷机和电制冷机；
步骤1011中建立的热电冷联供单元机组的运行模型为：
Figure BDA0003056384900000021
式(1)中：
Figure BDA0003056384900000022
表示时间t时的CCHP电力输出；
Figure BDA0003056384900000023
表示时间t时从PGU回收的热量；ηth，ηe分别为冷热电联产机组的热效率、电效率；
联供单元燃气消耗量为：
Figure BDA0003056384900000031
式(2)中：β为单位功率与燃气的转换系数；
Figure BDA0003056384900000032
表示时间t时CCHP机组燃气消耗量；
联供单元运行约束为：
Figure BDA0003056384900000033
Figure BDA0003056384900000034
Figure BDA0003056384900000035
Figure BDA0003056384900000036
式(3)-(6)中：
Figure BDA0003056384900000037
表示时间t时的CCHP开/停状态；
Figure BDA0003056384900000038
和
Figure BDA0003056384900000039
代表CCHP机组功率的最小和最大值；
Figure BDA00030563849000000310
和
Figure BDA00030563849000000311
代表PGU回收热量的最大和最小值；rre代表热电联供机组爬坡系数。
优选地，步骤1011中采用确定性光伏输出模型，并利用时间序列模型收集太阳辐射预测的历史数据，光伏发电单元输出功率表达式：
Figure BDA00030563849000000312
式(7)中：
Figure BDA00030563849000000313
表示光伏发电t时刻的输出功率；ηpv代表光伏的工作效率；
Figure BDA00030563849000000314
代表时间t的室外温度；S表示光伏板面积；I表示光照辐射度。
优选地，步骤1021中，可转移负荷包括用户终端个别电器在满足用户基本使用要求的情况下，可根据用户端综合能源网络能源价格的波动变化安排其运行时间，此类负荷设备具有可转移特性，可转移负荷运行限制为：
Figure BDA00030563849000000315
Figure BDA0003056384900000041
Figure BDA0003056384900000042
Figure BDA0003056384900000043
Figure BDA0003056384900000044
Figure BDA0003056384900000045
式(8)-(10)中：
Figure BDA0003056384900000046
分别代表设备i的开/停、启动及停止状态；等式(11)表示可转移负荷首选运行时间窗口；MRHi代表设备的总开启时间；等式(12)和(13)分别表示一天当中负荷的总运行小时数及用户使用所需的最短时间。
优选地，步骤1022中，可削减负荷定义为综合能源网络的照明负荷，在能源高价时段，可降低亮度到预定水平，本发明引入光照度数据来模拟可削减照明负荷的大小，同时，将高峰时段照明削减20％，建立的可削减负荷运行约束表达式为：
Figure BDA0003056384900000047
式(14)中：0≤ρt≤1是电价的线性函数，高峰时段等于1，非高峰时段等于0；
Figure BDA0003056384900000048
表示时间t时室内光照度；
Figure BDA0003056384900000049
表示时间t时室外光照度；
Figure BDA00030563849000000410
表示时间t所需光照。
优选地，步骤1023中对制热制冷进行建模，热水、冷水进行等量循环，水温控制按式下式计算：
Figure BDA00030563849000000411
式(15)中：
Figure BDA0003056384900000051
表示时间t及t+1时的水温；
Figure BDA0003056384900000052
是时间t时与储水器的换热；V代表蓄水量；Cw表示水的比热系数；Tcw表示冷水温度；
Figure BDA0003056384900000053
表示进入的冷水量；
对于单一夏季时间段，依据热力学定律，单位时间间隔内，通过用户建筑内传递的热量Qt可表示为：
Figure BDA0003056384900000054
式(16)中：R是用户建筑的热阻系数；
Figure BDA0003056384900000055
代表室外温度；
Figure BDA0003056384900000056
代表室内温度；
用户端温控所需热能
Figure BDA0003056384900000057
计算依据为：
Figure BDA0003056384900000058
Figure BDA0003056384900000059
式(17)、(18)中：Cair为空热比系数；
Figure BDA00030563849000000510
表示在时间t时达到温度设定值所需的热能；
式(18)的单位小时离散模型为：
Figure BDA00030563849000000511
同时，改模型中综合能源网络制热制冷负荷工作温度不应局限于固定温度值，其约束条件如下：
Figure BDA00030563849000000512
Figure BDA00030563849000000513
式(21)中：
Figure BDA00030563849000000514
代表最小和最大水温偏差；
Figure BDA00030563849000000515
表示最小和最大室温偏差。
优选地，步骤1024中建立的热储能负荷模型为：
Figure BDA0003056384900000061
Figure BDA0003056384900000062
Figure BDA0003056384900000063
Figure BDA0003056384900000064
Figure BDA0003056384900000065
式(22)-(26)中：
Figure BDA0003056384900000066
表示时间t时TES的注入热量；
Figure BDA0003056384900000067
代表TES注入热量的最大值；ηin表示热效率；
Figure BDA0003056384900000068
表示时间t时TES的储热状态；
Figure BDA0003056384900000069
代表时间t时TES的释放热量；
Figure BDA00030563849000000610
代表TES释放热量的最大值；
Figure BDA00030563849000000611
代表时间t时TES的放热状态；ηdr代表释放热量的效率；
Figure BDA00030563849000000612
表示时间t的TES能量含量；
Figure BDA00030563849000000613
和
Figure BDA00030563849000000614
代表TES储能的最小和最大值。
优选地，步骤1025中将用户端综合能源网络面对的用户充电电动汽车PHEV充当电储能负荷进行优化管理，对其充发电过程进行建模如下：
Figure BDA00030563849000000615
Figure BDA00030563849000000616
Figure BDA00030563849000000617
式(27)-(29)中：
Figure BDA00030563849000000618
代表时间t时PHEV的电量；
Figure BDA00030563849000000619
代表t时间PHEV充电和放电的功率；
Figure BDA00030563849000000620
代表充电桩的最大功率；ηG2V及ηV2G表示PHEV的电池充电和放电效率；
Figure BDA00030563849000000621
表示PHEV电池充放电状态；
PHEV运行窗口时间及电池充放电约束的上下限表示为：
Figure BDA0003056384900000071
Figure BDA0003056384900000072
Figure BDA0003056384900000073
式(30)-(32)中：Cap表示电池容量；
Figure BDA0003056384900000074
代表时间t时PHEV的荷电状态；SOCmin和SOCmax代表PHEV荷电状态的最大和最小值；
充电、放电同时执行时的约束：
Figure BDA0003056384900000075
优选地，步骤2中，建立用户端综合能源网络优化管理模型的过程为：
步骤201、建立优化模型的能源功率平衡模型：
未考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure BDA0003056384900000076
式(34)中：
Figure BDA0003056384900000077
为t时与电网之间交换的功率；
Figure BDA0003056384900000078
为PHEV电池充电功率；
Figure BDA0003056384900000079
为PHEV电池放电功率；
Figure BDA00030563849000000710
表示时间t时的总电力需求；Pli代表负荷额定功率；
Figure BDA00030563849000000711
代表时间t时向电力供应的功率；
考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure BDA00030563849000000712
式(35)中：
Figure BDA00030563849000000713
的正值表示从电网购买功率，
Figure BDA00030563849000000714
的负值表示向电网出售功率；
Figure BDA00030563849000000715
代表时间t时刻的临界电力需求；
热功率平衡公式：
Figure BDA00030563849000000716
式(36)中：
Figure BDA0003056384900000081
表示时间t时刻TES的吸热功率；
Figure BDA0003056384900000082
表示时间t时与储水器之间交换热功率；
Figure BDA0003056384900000083
代表吸收式制冷机功率；
制冷功率平衡公式：
Figure BDA0003056384900000084
式(37)中：COPAC为制冷热力系数；
步骤202、建立优化目标函数：
能源成本优化目标函数：
Figure BDA0003056384900000085
式(38)中：
Figure BDA0003056384900000086
为时间t时的电价；πNG为燃气价格；终端用户的综合能源成本包括从电网购买的电力成本、向电网出售电力的收入以及热电冷联供系统的燃气消耗成本；
温室气体排放优化目标函数：
Figure BDA0003056384900000087
min(OFCost,OFEmission) (40)；
式(39)、(40)中：
Figure BDA0003056384900000088
为电网发电气体排放因子；
Figure BDA0003056384900000089
为CCHP机组发电气体排放因子。
优选地，步骤3中优化求解采用epsilon约束收敛方法，同时利用模糊Pareto预测，获得能源成本及温室气体排放的多目标最优解。
本发明的有益效果：
本发明在传统电力及燃气所构成的综合能源系统基础上，引入用户端负荷数据，对负荷进行DR响应优化策略，共同构成用户端综合能源系统优化模型。基于该模型，建立能耗成本、气体排放量综合多目标优化函数，并取得最优解，实现满足用户端负荷需求的同时，降低能耗成本及气体排放量。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明用户端综合能源系统优化模型的整体结构；
图2为本发明总电力需求及关键负荷功率；
图3为本发明CCHP在案例1及2中的电力输出；
图4为本发明应用DR前后的总电力消耗；
图5为本发明案例3中电力能源优化调度；
图6为本发明案例3中热能优化调度；
图7为本发明PHEV的充电状态；
图8为本发明能源成本及排放多目标最优解。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，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组件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。
本发明的考虑需求响应的用户端气-电综合能源网络优化控制方法，包括以下步骤：
步骤1、建立用户端综合能源系统模型：
步骤101、建立发电单元数学模型：
步骤1011、建立冷热电联供单元模型；
步骤1012、建立光伏发电单元模型；
步骤102、建立用户终端负荷数学模型：
步骤1021、建立可转移负荷模型；
步骤1022、建立可削减负荷模型；
步骤1023、建立柔性制热制冷负荷模型；
步骤1024、建立热储能负荷模型；
步骤1025、建立电储能负荷模型；
步骤2、建立用户端综合能源网络优化管理模型；
步骤3、对优化管理模型中的优化目标函数进行优化求解，得到综合能源网络优化控制策略。
步骤1011中，冷热电联供单元包括燃气发电单元PGU、热回收单元HRU、制热及制冷单元，燃气送入PGU进行发电，HRU利用PGU发电产生的余热实现制冷与制热，同时系统中配备热储能单元TES储存多余的热能，联供系统中制冷分为吸收式制冷机和电制冷机；
步骤1011中建立的热电冷联供单元机组的运行模型为：
Figure BDA0003056384900000101
式(1)中：
Figure BDA0003056384900000102
表示时间t时的CCHP电力输出；
Figure BDA0003056384900000103
表示时间t时从PGU回收的热量；ηth，ηe分别为冷热电联产机组的热效率、电效率；
联供单元燃气消耗量为：
Figure BDA0003056384900000111
式(2)中：β为单位功率与燃气的转换系数；
Figure BDA0003056384900000112
表示时间t时CCHP机组燃气消耗量；
联供单元运行约束为：
Figure BDA0003056384900000113
Figure BDA0003056384900000114
Figure BDA0003056384900000115
Figure BDA0003056384900000116
式(3)-(6)中：
Figure BDA0003056384900000117
表示时间t时的CCHP开/停状态；rre代表热电联供机组爬坡系数。
步骤1011中采用确定性光伏输出模型，并利用时间序列模型收集太阳辐射预测的历史数据，光伏发电单元输出功率表达式：
Figure BDA0003056384900000118
式(7)中：
Figure BDA0003056384900000119
表示光伏发电t时刻的输出功率；S表示光伏板面积；I表示光照辐射度。
步骤1021中，可转移负荷包括用户终端个别电器在满足用户基本使用要求的情况下，可根据用户端综合能源网络能源价格的波动变化安排其运行时间，此类负荷设备具有可转移特性，可转移负荷运行限制为：
Figure BDA00030563849000001110
Figure BDA00030563849000001111
Figure BDA0003056384900000121
Figure BDA0003056384900000122
Figure BDA0003056384900000123
Figure BDA0003056384900000124
式(8)-(10)中：
Figure BDA0003056384900000125
分别代表设备i的开/停、启动及停止状态；等式(11)表示可转移负荷首选运行时间窗口；等式(12)和(13)分别表示一天当中负荷的总运行小时数及用户使用所需的最短时间。
步骤1022中，可削减负荷定义为综合能源网络的照明负荷，在能源高价时段，可降低亮度到预定水平，本发明引入光照度数据来模拟可削减照明负荷的大小，同时，将高峰时段照明削减20％，建立的可削减负荷运行约束表达式为：
Figure BDA0003056384900000126
式(14)中：0≤ρt≤1是电价的线性函数，高峰时段等于1，非高峰时段等于0；
Figure BDA0003056384900000127
表示时间t时室内光照度；
Figure BDA0003056384900000128
表示时间t时室外光照度；
Figure BDA0003056384900000129
表示时间t所需光照。
步骤1023中对制热制冷进行建模，热水、冷水进行等量循环，水温控制按式下式计算：
Figure BDA00030563849000001210
式(15)中：
Figure BDA00030563849000001211
表示时间t及t+1时的水温；
Figure BDA00030563849000001212
是时间t时与储水器的换热；V代表蓄水量；Cw表示水的比热系数；Tcw表示冷水温度；
Figure BDA00030563849000001213
表示进入的冷水量；
对于单一夏季时间段，依据热力学定律，单位时间间隔内，通过用户建筑内传递的热量可表示为：
Figure BDA0003056384900000131
式(16)中：R是用户建筑的热阻系数；
Figure BDA0003056384900000132
代表室外温度；
Figure BDA0003056384900000133
代表室内温度；
用户端温控所需热能
Figure BDA0003056384900000134
计算依据为：
Figure BDA0003056384900000135
Figure BDA0003056384900000136
式(17)、(18)中：Cair为空热比系数；
Figure BDA0003056384900000137
表示在时间t时达到温度设定值所需的热能；
式(18)的单位小时离散模型为：
Figure BDA0003056384900000138
同时，改模型中综合能源网络制热制冷负荷工作温度不应局限于固定温度值，其约束条件如下：
Figure BDA0003056384900000139
Figure BDA00030563849000001310
式(21)中：
Figure BDA00030563849000001311
代表最小和最大水温偏差；
Figure BDA00030563849000001312
表示最小和最大室温偏差。
步骤1024中建立的热储能负荷模型为：
Figure BDA00030563849000001313
Figure BDA0003056384900000141
Figure BDA0003056384900000142
Figure BDA0003056384900000143
Figure BDA0003056384900000144
式(22)-(26)中：
Figure BDA0003056384900000145
表示时间t时TES的注入热量；ηin表示热效率；
Figure BDA0003056384900000146
表示时间t时TES的状态；
Figure BDA0003056384900000147
表示时间t的TES能量含量。
步骤1025中将用户端综合能源网络面对的用户充电电动汽车PHEV充当电储能负荷进行优化管理，对其充发电过程进行建模如下：
Figure BDA0003056384900000148
Figure BDA0003056384900000149
Figure BDA00030563849000001410
式(27)-(29)中：ηG2V及ηV2G表示PHEV的电池充电和放电效率；
Figure BDA00030563849000001411
Figure BDA00030563849000001412
表示PHEV电池充放电状态；
PHEV运行窗口时间及电池充放电约束的上下限表示为：
Figure BDA00030563849000001413
Figure BDA00030563849000001414
Figure BDA00030563849000001415
式(30)-(32)中：Cap表示电池容量；
充电、放电同时执行时的约束：
Figure BDA00030563849000001416
步骤2中，建立用户端综合能源网络优化管理模型的过程为：
步骤201、建立优化模型的能源功率平衡模型：
未考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure BDA0003056384900000151
式(34)中：
Figure BDA0003056384900000152
为t时与电网之间交换的功率；
Figure BDA0003056384900000153
为PHEV电池充电功率；
Figure BDA0003056384900000154
为PHEV电池放电功率；
Figure BDA0003056384900000155
表示时间t时的总电力需求；Pli代表负荷额定功率；
Figure BDA0003056384900000156
代表时间t时向电力供应的功率；
考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure BDA0003056384900000157
式(35)中：
Figure BDA0003056384900000158
的正值表示从电网购买功率，
Figure BDA0003056384900000159
的负值表示向电网出售功率；
Figure BDA00030563849000001510
代表时间t时刻的临界电力需求；
热功率平衡公式：
Figure BDA00030563849000001511
式(36)中：
Figure BDA00030563849000001512
表示时间t时刻TES的吸热功率；
Figure BDA00030563849000001513
表示时间t时与储水器之间交换热功率；
Figure BDA00030563849000001514
代表吸收式制冷机功率；
制冷功率平衡公式：
Figure BDA00030563849000001515
式(37)中：COPAC为制冷热力系数；
步骤202、建立优化目标函数：
能源成本优化目标函数：
Figure BDA00030563849000001516
式(38)中：
Figure BDA0003056384900000161
为时间t时的电价；πNG为燃气价格；终端用户的综合能源成本包括从电网购买的电力成本、向电网出售电力的收入以及热电冷联供系统的燃气消耗成本；
温室气体排放优化目标函数：
Figure BDA0003056384900000162
min(OFCost,OFEmission) (40)；
式(39)、(40)中：
Figure BDA0003056384900000163
为电网发电气体排放因子；
Figure BDA0003056384900000164
为CCHP机组发电气体排放因子。
步骤3中优化求解采用epsilon约束收敛方法，同时利用模糊Pareto预测，获得能源成本及温室气体排放的多目标最优解。
利用上述实施例的考虑需求响应的用户端气-电综合能源网络优化控制方法进行具体的实例分析。
本实施例在用户终端能源网络上进行，图1所示为综合能源网络总用电需求曲线及关键负荷额定功率大小；用户端综合能源网络包括1台4kW热电冷联供机组及1台7kW的充电电动车，并考虑5种类型的可转移负荷，可转移负荷工作参数见表1所示，实验系统的技术参数及电网峰谷电价如表2和表3。
表1可转移负荷工作参数
Figure BDA0003056384900000165
Figure BDA0003056384900000171
表2运行参数
Figure BDA0003056384900000172
表3夏季工作日能源定价
Figure BDA0003056384900000173
为了验证模型有效性，根据表4所列出的3种案例场景进行研究。案例1为现有电力系统，未进行DR、TES及PHEV的优化管理；案例2在案例1基础上引入DR优化管理；案例3中进行DR优化的同时，对TES及PHEV进行智能化储能调度管理，实现储能与电网之间能量的双向流动。
表4案例研究列表
Figure BDA0003056384900000181
图2为针对案例1及2的CCHP机组单日电力输出数据分布图，从图中可以看出，相比于案例1，案例2中引入包括转移负荷、削减负荷及柔性负荷优化策略的DR应用之后，CCHP机组可以输出更多的电力功率，尤其是在峰值电价时间段内，电力功率输出增多更加明显，多余的功率出售给电网系统，可以获得更多的利润。
图3显示了对应的案例1及2的电力功率需求变化曲线，曲线图中可以看出，案例2中，随着DR优化管理的应用，峰值电价区间段(单日13点-17点)的可转移负荷被优化安排在谷值电价区间段的夜间运行，其负荷运行曲线变得更加平滑。同时，用电高峰负荷峰值由4.602kWh降低到3.397kWh，降低幅度达到26％，可以节约出更多的CCHP机组出力的同时，提供多余的可售电功率，降低能耗成本，增加收入。
表5中列出了3种案例时的能源消耗对比数据，案例3应用DR及储能优化管理，提高了CCHP的运行效率，使案例3的生产率高于案例1及2。计算数据可以得出，案例3较案例1及2的储能率高出约39％及30％，进而实现，购买较少的电力，出售更多的电力，带来显著经济效益。
表5案例研究结果对比
Figure BDA0003056384900000191
图4、图5为案例3中电能及热能优化调度结果，引入TES及PHEV储能单元可以改善CCHP的工作效率，在3点-7点的谷价时间段，用户负荷电力消耗全部来自于电网，CCHP机组处于关机状态。在12点-17点的峰值电价区间，CCHP处于工作状态，同时由于光照幅度较强，光伏发电单元全功率输出，除了可以供用户必要负荷使用之外，多余电力进行售电，输送给电网。晚间时间段，PHEV进行优化管理，进行智能充放电处理，使其处于最优经济运行。
从图6的热能优化调度图中可以看出，TES的灵活优化应用，在热负荷需求较低时，将PGU回收的热能存储于TES中，在10、15、16及18时，由于CCHP机组处于关闭状态，将热能从TES释放出来，以满足用户热功率需求。
图7展示出PHEV全天充电状态，从图中可以看出，对PHEV进行优化管理，使其在电价及负荷较小的夜间及早晨时间段，对其进行充电。使其在全天其余时间段时，便于及时参与储能放电优化，节约电网购电成本。
表6所示为单一能耗成本优化及多目标优化之后，用户终端综合能源系统与电网之间功率交换数据。表中数据可以看出，多目标优化时，从电网购电16.016kW明显少于单一能耗成本优化时的24.032kW，这主要归功于燃气发电气体排放低于电网发电气体排放。此外，多目标优化会使售电功率有所减少。
表6两种优化方案时与电网之间功率交换
Figure BDA0003056384900000201
图8示出了使用epsilon约束方法的能耗成本和气体排放多目标最小值优化离散分布集合。如图8所示，在能耗和气体排放分别为12.18元和16.85千克的曲线拐点处可以得到多目标优化的最佳解。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (10)

1.一种用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、建立用户端综合能源系统模型：
步骤101、建立发电单元数学模型：
步骤1011、建立冷热电联供单元模型；
步骤1012、建立光伏发电单元模型；
步骤102、建立用户终端负荷数学模型：
步骤1021、建立可转移负荷模型；
步骤1022、建立可削减负荷模型；
步骤1023、建立柔性制热制冷负荷模型；
步骤1024、建立热储能负荷模型；
步骤1025、建立电储能负荷模型；
步骤2、建立用户端综合能源网络优化管理模型；
步骤3、对优化管理模型中的优化目标函数进行优化求解，得到综合能源网络优化控制策略。
2.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1011中，冷热电联供单元包括燃气发电单元PGU、热回收单元HRU、制热及制冷单元，燃气送入PGU进行发电，HRU利用PGU发电产生的余热实现制冷与制热，同时系统中配备热储能单元TES储存多余的热能，联供系统中制冷分为吸收式制冷机和电制冷机；
步骤1011中建立的热电冷联供单元机组的运行模型为：
Figure FDA0003056384890000011
式(1)中：
Figure FDA0003056384890000021
表示时间t时的CCHP电力输出；
Figure FDA0003056384890000022
表示时间t时从PGU回收的热量；ηth，ηe分别为冷热电联产机组的热效率、电效率；
联供单元燃气消耗量为：
Figure FDA0003056384890000023
式(2)中：β为单位功率与燃气的转换系数；
Figure FDA0003056384890000024
表示时间t时CCHP机组燃气消耗量；
联供单元运行约束为：
Figure FDA0003056384890000025
Figure FDA0003056384890000026
Figure FDA0003056384890000027
Figure FDA0003056384890000028
式(3)-(6)中：
Figure FDA0003056384890000029
表示时间t时的CCHP开/停状态；
Figure FDA00030563848900000210
和
Figure FDA00030563848900000211
代表CCHP机组功率的最小和最大值；
Figure FDA00030563848900000212
和
Figure FDA00030563848900000213
代表PGU回收热量的最大和最小值；rre代表热电联供机组爬坡系数。
3.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1011中采用确定性光伏输出模型，并利用时间序列模型收集太阳辐射预测的历史数据，光伏发电单元输出功率表达式：
Figure FDA00030563848900000214
式(7)中：
Figure FDA00030563848900000215
表示光伏发电t时刻的输出功率；ηpv代表光伏的工作效率；
Figure FDA00030563848900000216
代表时间t的室外温度；S表示光伏板面积；I表示光照辐射度。
4.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1021中，可转移负荷包括用户终端个别电器在满足用户基本使用要求的情况下，可根据用户端综合能源网络能源价格的波动变化安排其运行时间，此类负荷设备具有可转移特性，可转移负荷运行限制为：
Figure FDA0003056384890000031
Figure FDA0003056384890000032
Figure FDA0003056384890000033
Figure FDA0003056384890000034
Figure FDA0003056384890000035
Figure FDA0003056384890000036
式(8)-(10)中：
Figure FDA0003056384890000037
分别代表设备i的开/停、启动及停止状态；等式(11)表示可转移负荷首选运行时间窗口；MRHi代表设备的总开启时间；等式(12)和(13)分别表示一天当中负荷的总运行小时数及用户使用所需的最短时间。
5.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1022中，可削减负荷定义为综合能源网络的照明负荷，在能源高价时段，可降低亮度到预定水平，本发明引入光照度数据来模拟可削减照明负荷的大小，同时，将高峰时段照明削减20％，建立的可削减负荷运行约束表达式为：
Figure FDA0003056384890000038
式(14)中：0≤ρt≤1是电价的线性函数，高峰时段等于1，非高峰时段等于0；
Figure FDA0003056384890000039
表示时间t时室内光照度；
Figure FDA00030563848900000310
表示时间t时室外光照度；
Figure FDA00030563848900000311
表示时间t所需光照。
6.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1023中对制热制冷进行建模，热水、冷水进行等量循环，水温控制按式下式计算：
Figure FDA0003056384890000041
式(15)中：
Figure FDA0003056384890000042
表示时间t及t+1时的水温；
Figure FDA0003056384890000043
是时间t时与储水器的换热；V代表蓄水量；Cw表示水的比热系数；Tcw表示冷水温度；
Figure FDA0003056384890000044
表示进入的冷水量；
对于单一夏季时间段，依据热力学定律，单位时间间隔内，通过用户建筑内传递的热量Qt可表示为：
Figure FDA0003056384890000045
式(16)中：R是用户建筑的热阻系数；
Figure FDA0003056384890000046
代表室外温度；
Figure FDA0003056384890000047
代表室内温度；
用户端温控所需热能
Figure FDA0003056384890000048
计算依据为：
Figure FDA0003056384890000049
Figure FDA00030563848900000410
式(17)、(18)中：Cair为空热比系数；
Figure FDA00030563848900000411
表示在时间t时达到温度设定值所需的热能；
式(18)的单位小时离散模型为：
Figure FDA00030563848900000412
同时，改模型中综合能源网络制热制冷负荷工作温度不应局限于固定温度值，其约束条件如下：
Figure FDA0003056384890000051
Figure FDA0003056384890000052
式(21)中：
Figure FDA0003056384890000053
代表最小和最大水温偏差；
Figure FDA0003056384890000054
表示最小和最大室温偏差。
7.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1024中建立的热储能负荷模型为：
Figure FDA0003056384890000055
Figure FDA0003056384890000056
Figure FDA0003056384890000057
Figure FDA0003056384890000058
Figure FDA0003056384890000059
式(22)-(26)中：
Figure FDA00030563848900000510
表示时间t时TES的注入热量；
Figure FDA00030563848900000511
代表TES注入热量的最大值；ηin表示热效率；
Figure FDA00030563848900000512
表示时间t时TES的储热状态；
Figure FDA00030563848900000513
代表时间t时TES的释放热量；
Figure FDA00030563848900000514
代表TES释放热量的最大值；
Figure FDA00030563848900000515
代表时间t时TES的放热状态；ηdr代表释放热量的效率；
Figure FDA00030563848900000516
表示时间t的TES能量含量；
Figure FDA00030563848900000517
和
Figure FDA00030563848900000518
代表TES储能的最小和最大值。
8.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤1025中将用户端综合能源网络面对的用户充电电动汽车PHEV充当电储能负荷进行优化管理，对其充发电过程进行建模如下：
Figure FDA0003056384890000061
Figure FDA0003056384890000062
Figure FDA0003056384890000063
式(27)-(29)中：
Figure FDA0003056384890000064
代表时间t时PHEV的电量；
Figure FDA0003056384890000065
代表t时间PHEV充电和放电的功率；
Figure FDA0003056384890000066
代表充电桩的最大功率；ηG2V及ηV2G表示PHEV的电池充电和放电效率；
Figure FDA0003056384890000067
表示PHEV电池充放电状态；
PHEV运行窗口时间及电池充放电约束的上下限表示为：
Figure FDA0003056384890000068
Figure FDA0003056384890000069
Figure FDA00030563848900000610
式(30)-(32)中：Cap表示电池容量；
Figure FDA00030563848900000611
代表时间t时PHEV的荷电状态；SOCmin和SOCmax代表PHEV荷电状态的最大和最小值；
充电、放电同时执行时的约束：
Figure FDA00030563848900000612
9.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤2中，建立用户端综合能源网络优化管理模型的过程为：
步骤201、建立优化模型的能源功率平衡模型：
未考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure FDA00030563848900000613
式(34)中：
Figure FDA00030563848900000614
为t时与电网之间交换的功率；
Figure FDA00030563848900000615
为PHEV电池充电功率；
Figure FDA00030563848900000616
为PHEV电池放电功率；
Figure FDA00030563848900000617
表示时间t时的总电力需求；Pli代表负荷额定功率；
Figure FDA0003056384890000071
代表时间t时向电力供应的功率；
考虑需求响应的电功率平衡公式：
Figure FDA0003056384890000072
式(35)中：
Figure FDA0003056384890000073
的正值表示从电网购买功率，
Figure FDA0003056384890000074
的负值表示向电网出售功率；
Figure FDA0003056384890000075
代表时间t时刻的临界电力需求；
热功率平衡公式：
Figure FDA0003056384890000076
式(36)中：
Figure FDA0003056384890000077
表示时间t时刻TES的吸热功率；
Figure FDA0003056384890000078
表示时间t时与储水器之间交换热功率；
Figure FDA0003056384890000079
代表吸收式制冷机功率；
制冷功率平衡公式：
Figure FDA00030563848900000710
式(37)中：COPAC为制冷热力系数；
步骤202、建立优化目标函数：
能源成本优化目标函数：
Figure FDA00030563848900000711
式(38)中：
Figure FDA00030563848900000712
为时间t时的电价；πNG为燃气价格；终端用户的综合能源成本包括从电网购买的电力成本、向电网出售电力的收入以及热电冷联供系统的燃气消耗成本；
温室气体排放优化目标函数：
Figure FDA00030563848900000713
min(OFCost,OFEmission) (40)；
式(39)、(40)中：
Figure FDA0003056384890000081
为电网发电气体排放因子；
Figure FDA0003056384890000082
为CCHP机组发电气体排放因子。
10.根据权利要求1所述的用户端综合能源网络优化控制方法，其特征在于，所述步骤3中优化求解采用epsilon约束收敛方法，同时利用模糊Pareto预测，获得能源成本及温室气体排放的多目标最优解。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003021379A2 (en) * 2001-09-05 2003-03-13 Pavilion Technologies, Inc. Electronic marketplace system and method using a support vector machine
CN103632205A (zh) * 2013-11-05 2014-03-12 常州大学 一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法
CN109784569A (zh) * 2019-01-23 2019-05-21 华北电力大学 一种区域综合能源系统优化控制方法
CN109861290A (zh) * 2019-03-14 2019-06-07 国网上海市电力公司 一种考虑多种柔性负荷的综合能源系统优化调度方法
CN110046773A (zh) * 2019-05-30 2019-07-23 东北大学 综合能源系统多主体合作优化运行与成本效益分配方法
CN110245878A (zh) * 2019-06-27 2019-09-17 华翔翔能电气股份有限公司 智能楼宇群体的分布式综合能源需求响应协同优化方法
CN110244566A (zh) * 2019-06-24 2019-09-17 燕山大学 计及柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法
CN110808615A (zh) * 2019-12-07 2020-02-18 国家电网有限公司 考虑不确定性的气电虚拟电厂调度优化方法
CN111242702A (zh) * 2020-02-29 2020-06-05 贵州电网有限责任公司 一种考虑系统峰谷差最小的电网峰谷分时电价的制定方法
CN112232984A (zh) * 2020-10-15 2021-01-15 浙江大学 一种分布式数据中心算力与能流融合的综合能源系统优化调度方法
CN112529244A (zh) * 2020-10-23 2021-03-19 河海大学 一种考虑电负荷需求响应的综合能源系统协同优化运行法
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

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003021379A2 (en) * 2001-09-05 2003-03-13 Pavilion Technologies, Inc. Electronic marketplace system and method using a support vector machine
CN103632205A (zh) * 2013-11-05 2014-03-12 常州大学 一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法
CN109784569A (zh) * 2019-01-23 2019-05-21 华北电力大学 一种区域综合能源系统优化控制方法
CN109861290A (zh) * 2019-03-14 2019-06-07 国网上海市电力公司 一种考虑多种柔性负荷的综合能源系统优化调度方法
CN110046773A (zh) * 2019-05-30 2019-07-23 东北大学 综合能源系统多主体合作优化运行与成本效益分配方法
CN110244566A (zh) * 2019-06-24 2019-09-17 燕山大学 计及柔性负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法
CN110245878A (zh) * 2019-06-27 2019-09-17 华翔翔能电气股份有限公司 智能楼宇群体的分布式综合能源需求响应协同优化方法
CN110808615A (zh) * 2019-12-07 2020-02-18 国家电网有限公司 考虑不确定性的气电虚拟电厂调度优化方法
CN111242702A (zh) * 2020-02-29 2020-06-05 贵州电网有限责任公司 一种考虑系统峰谷差最小的电网峰谷分时电价的制定方法
CN112232984A (zh) * 2020-10-15 2021-01-15 浙江大学 一种分布式数据中心算力与能流融合的综合能源系统优化调度方法
CN112529244A (zh) * 2020-10-23 2021-03-19 河海大学 一种考虑电负荷需求响应的综合能源系统协同优化运行法
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 (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAIBO ZHAO ET AL.: "Optimal Configuration of Grid Connected Microgrid Considering CCHP and Analysis of Energy Saving and Emission Reduction", 《2018 2ND IEEE CONFERENCE ON ENERGY INTERNET AND ENERGY SYSTEM INTEGRATION (EI2)》 *
吴鸣 等: "基于模型预测控制的冷热电联供型微网动态优化调度", 《中国电机工程学报》 *

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