CN113159380A - 一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法 - Google Patents

一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法 Download PDF

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CN113159380A CN202110291260.9A CN202110291260A CN113159380A CN 113159380 A CN113159380 A CN 113159380A CN 202110291260 A CN202110291260 A CN 202110291260A CN 113159380 A CN113159380 A CN 113159380A
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Abstract

本发明提供了一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure DDA0002982791320000011
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure DDA0002982791320000012
效率目标最优时设备的出力计划;本发明可以减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure DDA0002982791320000013
效率,降低供冷高峰期供能紧张的局面。

Description

一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法
技术领域
本发明属于能源配置优化技术领域,具体涉及一种计及需求响应 的综合能源系统运行优化方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必 然构成在先技术。
近年来,随着我国综合能源技术的不断发展,电力市场交易体制 的不断完善,越来越多的能源供应商和用户开始以需求响应的方式参 与市场交易,分散化的能源市场和能源网络结构使得传统的电力需求 侧响应逐步向综合需求侧响应的方向发展,综合需求响应的实施能够 实现系统供需双侧资源的协同效益最大化。因此,挖掘综合能源系统 的需求响应潜力,分析供能系统的柔性负荷,参与电网互动,可以实 现资源优化配置、电网安全稳定运行,降低用能成本,提高综合能效 水平,降低对环境的污染程度。
在现有的研究中,综合需求响应多是以电热负荷作为调节对象, 很少以冷负荷作为调节对象,但在园区综合能源系统中,在夏季高峰 期供冷负荷所占比重较大,针对供冷设备挖掘需求响应潜力可以整合 更多的柔性负荷,降低系统高峰期间的供能压力,提升整个园区综合 能源系统的经济效益。
发明内容
本发明为了解决上述问题,提出了一种计及需求响应的综合能源 系统运行优化方法,本发明以用户感知环境温度的舒适度区间为调节 范围,对供冷负荷进行调节,最大限度的减少供冷设备的出力,可以 减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure BDA0002982791300000021
效率,降低供冷高 峰期供能紧张的局面。
根据一些实施例,本发明采用如下技术方案:
一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,包括以下步骤:
针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及 能量储存设备模型;
构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率 相关条件为约束条件,以经济性和
Figure BDA0002982791300000022
效率为综合优化目标,构建综合 能源系统运行优化模型;
求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000023
效率目标最优时设备的出力计划。
作为可选择的实施方式,所述的能量供应设备包括电网、天然气 网、风力发电机组和光伏发电机组。
作为可选择的实施方式,所述能量转化设备包括电制冷机、P2G 机组、燃气轮机和吸收式制冷机。
作为可选择的实施方式,所述的能量储存设备包括电储能系统和 冰蓄冷系统。
作为可选择的实施方式,构建基于可调节冷负荷的需求响应模型 的具体过程包括:构建建筑物室内温度与建筑物的供冷负荷、可调整 的冷负荷的表达式。
作为可选择的实施方式,经济性优化目标为气网购气成本、向电 网购电成本、各设备单元运行维护成本、为需求响应补贴成本和碳排 放治理成本之和尽量小。
作为可选择的实施方式,
Figure BDA0002982791300000031
效率优化目标为输出的
Figure BDA0002982791300000032
之和与输入 的
Figure BDA0002982791300000033
之和的比率尽量大。
作为可选择的实施方式,所述约束条件包括以下条件的若干:功 率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束和储能约束。
作为可选择的实施方式,采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优 化模型,获得兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000034
效率目标的帕累托最优解集,通过 VIKOR方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目 标和
Figure BDA0002982791300000035
效率目标最优时设备的出力计划。
一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立 能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应 模型;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间 为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure BDA0002982791300000041
效 率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序, 获取兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000042
效率目标最优时设备的出力计划。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处 理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上 述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指 令被处理器执行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行 优化方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明从从人体舒适度角度考虑,以用户感知环境温度的舒适度 区间为调节范围,对供冷负荷进行调节,最大限度的减少供冷设备的 出力,可以减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure BDA0002982791300000043
效率, 降低供冷高峰期供能紧张的局面。
本发明针对园区综合能源系统,在夏季高峰期供冷负荷所占比重 较大,针对供冷设备挖掘需求响应潜力可以整合更多的柔性负荷,降 低系统高峰期间的供能压力,提升整个园区综合能源系统的经济效益。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较 佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步 理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对 本发明的不当限定。
图1是本实施例的综合能源系统结构图;
图2是本实施例的运行优化步骤框图;
图3是本实施例的求解最优解的步骤框图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本发明提供进一 步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本 发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式, 而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除 非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外, 还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其 指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,如图2所示, 包括如下步骤,
S1:建立能量供应设备、能量转化设备、能量储存设备模型;
具体地,在步骤S1中,在本实施例中,如图1所示,能量供应 设备包括电网、天然气网、风力发电机组和光伏发电机组;能量转化 设备包括电制冷机、P2G机组、燃气轮机和吸收式制冷机;能量储存 设备包括电储能系统和冰蓄冷系统。
具体的,风力发电机组模型为:
Figure BDA0002982791300000061
式中:
Figure BDA0002982791300000064
为风力发电机组在t时刻的输出电功率;v为实时风速; vci为切入风速;vco为切出风速;vr为风机额定风速,Pr为风机额定功 率。
光伏发电机组模型为:
Figure BDA0002982791300000062
式中:
Figure BDA0002982791300000065
为光伏发电机组在t时刻的输出电功率;hr为额定光 照强度;Pvr为光伏额定输出功率;ht为t时刻的实际光照强度。
电制冷机模型为:
Figure BDA0002982791300000063
式中:
Figure BDA0002982791300000066
为电制冷机在t时刻的制冷功率;
Figure BDA0002982791300000067
为电制冷机在t 时刻消耗的电功率;ηEC为电制冷机组的制冷系数。
P2G机组模型为:
Figure BDA0002982791300000068
式中:
Figure BDA0002982791300000069
为P2G设备在t时刻的产气量;ηP2G为P2G设备电转 气效率;
Figure BDA00029827913000000610
为P2G设备在t时刻输入的电能。
燃气轮机模型为:
Pt CCHP,e=Vt CCHP·LNG·ηCCHP,e
Figure BDA0002982791300000071
式中:Pt CCHP,e为CCHP机组在t时刻的输出电功率;Vt CCHP为CCHP 机组天然气消耗量;LNG为天然气的低位发热值;ηCCHP,e为CCHP机组 的发电效率;ηCCHP,h为CCHP机组的发热效率;
Figure BDA0002982791300000074
为CCHP机组中余 热锅炉在t时刻的输出热功率。
吸收式制冷机模型为:
Figure BDA0002982791300000075
式中:
Figure BDA0002982791300000076
为CCHP机组在t时刻的制冷功率;ηAC为吸收式制 冷机组的冷热转换效率。
电储能系统模型为:
Figure BDA0002982791300000072
式中:
Figure BDA0002982791300000077
Figure BDA0002982791300000078
分别为电储能装置在t时刻和t-1时刻储存的电 能;σES为电储能装置自损失率;
Figure BDA0002982791300000079
Figure BDA00029827913000000710
分别为电储能装置在t时 刻的充电、放电功率;ηecha和ηedis分别为电储能装置的充电、放电效率。
冰蓄冷系统模型为:
Figure BDA0002982791300000073
式中:
Figure BDA00029827913000000711
Figure BDA00029827913000000712
为冰蓄冷装置在t时刻和t-1时刻现存冰量;ξIC为 冷吨和千瓦之间的转换率;
Figure BDA00029827913000000713
为冰蓄冷系统在t时刻制冰消耗的电 功率;ηIC为冰蓄冷系统的制冰效率;
Figure BDA00029827913000000714
Figure BDA00029827913000000715
分别为冰蓄冷装置在t 时刻的蓄冰量和融冰量。σIS为冰蓄冷装置自损失率;ηicha和ηidis分别 为电储能装置的充电、放电效率。
S2:建立基于可调节冷负荷的需求响应模型;
具体地,步骤S2中的需求响应模型为可调整冷负荷需求响应。
可调整冷负荷需求响应模型为:
Figure BDA0002982791300000081
式中,
Figure BDA0002982791300000082
为t时刻建筑物的供冷负荷;R为建筑物的等效热阻; Cair为建筑物室内比热容;Δt为调度时刻时长;τ=R·Cair
Figure BDA0002982791300000083
为t时 刻建筑物室内温度;
Figure BDA0002982791300000084
为t时刻建筑物室外温度;
Figure BDA0002982791300000085
为夏季室温提 高ΔT℃时可调整的冷负荷。Tsk为皮肤平均温度;M0为人体新陈代谢 率;
Figure BDA0002982791300000086
为室内t时刻的人体舒适度;S0为外部热物质外表面面积;Sj为供冷房间内表面j的面积;
Figure BDA0002982791300000087
为外部热物质表面温度;Tcl为服装基 本热阻;Ia/fcl为空气层热阻与服装面积系数的比值。
S3:建立综合能源系统优化目标及约束条件模型;
具体地,步骤S3中的优化目标包括经济目标和
Figure BDA0002982791300000088
效率目标;约 束条件包括功率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束、储能 约束和人体舒适度约束。
经济目标模型为:
Fe=min(FG+FEX+FOM+FDM+FC)
式中:FG为气网购气成本;FEX为向电网购电成本;FOM为各设备 单元运行维护成本;FDM为需求响应补贴成本,FC为碳排放治理成本。
Figure BDA0002982791300000091
式中:
Figure BDA0002982791300000097
为系统在t时刻的购气速率;Cgas为天然气的购买单 价。
Figure BDA0002982791300000092
式中:PEX为系统在t时刻的向电网买电功率;CEX为t时刻的电 网电价。
Figure BDA0002982791300000093
式中:Pi,t为第i种设备在t时刻的出力功率;ηi为第i种设备单 位负荷的运维费用。
Figure BDA0002982791300000094
式中:Cadj为可调整冷负荷补偿费用;
Figure BDA0002982791300000098
为系统在t时刻调整的 冷负荷。
Figure BDA0002982791300000095
式中:ηc为单位碳排放量的治理成本;Vt CCHP为t时刻CCHP机组 消耗天然气的速率;mCCHP为CCHP机组消耗天然气的碳排放系数;
Figure BDA0002982791300000099
为t时刻系统向电网的买电功率;mEX为电网发电的碳排放系数。
Figure BDA00029827913000000910
效率目标模型为:
Figure RE-GDA00030547540100000910
Figure BDA00029827913000001013
效率越大越好,
Figure BDA00029827913000001014
效率越大,证明能源的转化效率越高,减少 了能源内部可用能的浪费。式中:Eoe为输出电能的
Figure BDA00029827913000001022
Eoc为输出冷 量的
Figure BDA00029827913000001016
Eog为输出天然气的
Figure BDA00029827913000001024
Eie为输入电能的
Figure BDA00029827913000001023
Eig为输入天然 气的
Figure BDA00029827913000001019
Eis为输入太阳能的
Figure BDA00029827913000001020
Eiw为输入风能的
Figure BDA00029827913000001021
Figure BDA0002982791300000101
式中:λe为电能的低位发热值。
Figure BDA0002982791300000102
式中:λe为电能的低位发热值,这里考虑到制冷量的单位为kWh;
Figure BDA0002982791300000107
为t时刻的环境温度;
Figure BDA0002982791300000108
为t时刻冷水机组出水口温度;
Figure BDA0002982791300000109
为t 时刻冷水机组回水口温度。
Figure BDA0002982791300000103
式中:λg为按燃烧温度1300℃计算的天然气能质系数;
Figure BDA00029827913000001010
为t时 刻的环境温度。
Figure BDA0002982791300000104
式中:λe为电能的低位发热值。
Figure BDA0002982791300000105
式中:λg为按燃烧温度1300℃计算的天然气能质系数;
Figure BDA00029827913000001011
为t时 刻的环境温度。
Figure BDA0002982791300000106
式中:hr代表太阳能辐射照度;Acell代表太阳能电池面积;
Figure BDA00029827913000001012
为t 时刻的环境温度;Ts为太阳辐射温度。
Figure BDA0002982791300000111
式中:ρa为空气密度;Aw为扫风面积;
Figure BDA0002982791300000115
为风电场在t时刻的 等效切入风速;
Figure BDA0002982791300000116
为风电场的等效切出风速。
功率平衡约束模型为:
Figure BDA0002982791300000112
主网交互功率约束模型为:
Figure BDA0002982791300000117
Figure BDA0002982791300000118
设备运行约束模型为:
Figure BDA0002982791300000119
ΔPimin≤Pt i+1-Pt i≤ΔPimax
储能约束模型为:
Figure BDA0002982791300000113
Figure BDA0002982791300000114
人体舒适度约束模型为:
-0.9≤IPMV≤0.9
S4:求解综合能源系统运行优化模型。
在本实施例中,采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优化模型, 获得兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000121
效率目标的帕累托最优解集,然后通过VIKOR 方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000122
效率目标最优时设备的出力计划。
具体的,如图3所示,包括以下步骤:
(1)先进行种群初始化,生成初始化种群;
(2)计算群体的个体适应度,
(3)使用非支配排序方法对各个个体进行排序;
(4)通过选择、杂交、突变和产生后代群体;
(5)计算群体的个体适应度,使用非支配排序和拥挤距离对个 体进行排序;
(6)判断此时是否已经达到最大遗传迭代数,如果是,则获取 帕累托最优解集,否则,当前遗传迭代数+1,返回至步骤(4);
(7)标准化帕累托最优解集中的目标值;
(8)确定正负理想解,计算群体效用、个体后悔和折衷评价值;
(9)对帕累托解集进行排序,选择最优解。
本发明还提供以下产品实施例:
一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立 能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应 模型;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间 为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure BDA0002982791300000131
效 率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序, 获取兼顾经济目标和
Figure BDA0002982791300000132
效率目标最优时设备的出力计划。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处 理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上 述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指 令被处理器执行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行 优化方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系 统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全 软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明 可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用 存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上 实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算 机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序 指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图 和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指 令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理 设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处 理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个 流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数 据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计 算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实 现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框 中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理 设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产 生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令 提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框 或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明, 对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本 发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应 包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非 对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的 技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出 的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:包括以下步骤:
针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure FDA0002982791290000011
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure FDA0002982791290000012
效率目标最优时设备的出力计划。
2.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:所述的能量供应设备包括电网、天然气网、风力发电机组和光伏发电机组;
或,所述能量转化设备包括电制冷机、P2G机组、燃气轮机和吸收式制冷机;
或,所述的能量储存设备包括电储能系统和冰蓄冷系统。
3.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:构建基于可调节冷负荷的需求响应模型的具体过程包括:构建建筑物室内温度与建筑物的供冷负荷、可调整的冷负荷的表达式。
4.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:经济性优化目标为气网购气成本、向电网购电成本、各设备单元运行维护成本、为需求响应补贴成本和碳排放治理成本之和尽量小。
5.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:
Figure FDA0002982791290000021
效率优化目标为输出的
Figure FDA0002982791290000022
之和与输入的
Figure FDA0002982791290000023
之和的比率尽量大。
6.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:所述约束条件包括以下条件的若干:功率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束和储能约束。
7.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优化模型,获得兼顾经济目标和
Figure FDA0002982791290000024
效率目标的帕累托最优解集,通过VIKOR方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目标和
Figure FDA0002982791290000025
效率目标最优时设备的出力计划。
8.一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,其特征是:包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure FDA0002982791290000031
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure FDA0002982791290000032
效率目标最优时设备的出力计划。
9.一种电子设备,其特征是:包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成权利要求1-7中任一项所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征是:用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成权利要求1-7中任一项所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
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