CN113190999A - 供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 - Google Patents
供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113190999A CN113190999A CN202110480004.4A CN202110480004A CN113190999A CN 113190999 A CN113190999 A CN 113190999A CN 202110480004 A CN202110480004 A CN 202110480004A CN 113190999 A CN113190999 A CN 113190999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flow
- heat
- heat supply
- wind power
- pipe network
- 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
- 238000005485 electric heating Methods 0.000 title claims abstract description 127
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 title claims abstract description 38
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 106
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 64
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 62
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 59
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 29
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 claims description 5
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 23
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 54
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 9
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 9
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 8
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 8
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 5
- RZGZMLICFFEUIQ-UHFFFAOYSA-N 5-[(1-phenylcyclohexyl)amino]pentanoic acid Chemical compound C=1C=CC=CC=1C1(NCCCCC(=O)O)CCCCC1 RZGZMLICFFEUIQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 3
- 230000008844 regulatory mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000009123 feedback regulation Effects 0.000 description 2
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 239000008400 supply water Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 230000004323 axial length Effects 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
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置，方法部分包括：建立风电消纳电热协调优化模型；计算设定的供热管网质量流量下的决策变量；基于模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系，得出流量结论区间或者流量结论值；现有技术中，往往忽略了流量对于电热协调效果的影响，本发明提供一种通过流量调节目标变量的方法，能够基于流量调节促进风电消纳、提升热用户舒适性。本发明的方法中还建立了考虑流量变化的电热协调优化调度模型，能够量化评估各变量间的关系，更为精确的为电热协调调度提供基础。
Description
技术领域
本发明涉及电热协调技术领域，尤其涉及一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置。
背景技术
电热综合能源系统中供热管网由于强热惯性而具备被动储热能力，可为电力系统提供一定的调节能力，促进可再生能源并网消纳。要充分发挥热网在该方面的潜力，需建立综合考虑电力、热力系统动态特性的协调优化调度模型。集中供热系统中的热网具备独立的运行调节控制系统，但目前关于电热协调优化调度的优化运行目标及系统性能评估指标仍然以电力系统为主体、以其他类能源系统为辅，对电热综合能源系统中的供热管网自身的运行调节也未做深入分析及探讨。热网中可资利用的提升电力系统调节能力的潜力未被充分挖掘。
热力管网主要采用质调节、量调节、分阶段变流量的质调节、质量并调以及间歇调节等五种常见方式。其中，质调节仅调节管网热媒水供水温度，量调节仅调节热媒水流量，其他三种调节方式则是针对不同类型供热场景的细分调节方式。这几种调节方式本质上都是对温度和流量进行稳态调节。热网运行调节机制在电热协调优化运行中仍然发挥作用。然而目前的电热协调优化方法为了简化分析，大多仅考虑质调节机制，未考虑流量调节。
未在电热协调优化中考虑流量调节机制，导致流量对热量传输延迟的影响被忽略，因此无法充分评估管网在提升电热综合能源系统调节能力方面所具有的潜力：传统管网稳态量调节的主要目的仅在于改变循环泵功，对供热量的影响几乎不予考虑，然而在实际的动态电热协调优化运行中，改变流量对管网热量传输特性影响较大，热量传输动态特性又对逐时供热量、用户热舒适性以及电热综合能源系统中的可再生能源消纳量有较大影响。
因此，有必要将流量纳入动态的管网调节与电热协调优化中，提供一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置，从而便于分析电热综合能源系统关键性能参数即风电消纳量、供热量、用户热舒适性随流量的变化趋势及内在原因，以寻求使系统综合性能达到最优的热媒水流量值。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置。
本发明提供一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置，包括：
建立风电消纳电热协调优化模型；
计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述热传输贡献函数的计算步骤包括：
以供热管网中流体微元、流体微元的流动方向以及能量守恒方程为基础，建立等效热电路方程；
基于等效热电路方程，根据相邻流体微元间的递推关系，消去中间参数，建立热传输贡献函数；
所述热传输贡献函数包括初始温度对各时刻出口温度的热传输贡献函数和/或进口温度对出口温度的热传输贡献函数。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述泵功函数的计算步骤包括：
通过第一公式计算管网总泵功Ppump：
式中，Ppump为泵功率，单位为kW；Gv为管网流量，单位为m3/s；η为泵效率；ρ为管网流体密度；g为重力加速度；H为泵扬程；ρgH为管网总压降，能够通过第二公式计算得到：
ρgH＝SaGa(kg/s) 2+SgGg(kg/s) 2
式中，Sa、Sg分别为供水管、回水管的阻力系数，单位为Pa/(m3/h)2；
分别为供水管、回水管的流量，单位为kg/s；
将第二公式代入第一公式，得到泵功函数：
式中，Ppump，sum为泵总功率，单位为kW。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述建立风电消纳电热协调优化模型的步骤包括：
确定运行约束；
确定优化目标；
确定决策变量；
基于运行约束、优化目标以及决策变量，建立风电消纳电热协调优化模型；
所述确定运行约束的步骤包括：
针对热电联产机组和火电机组，以定热电比运行为热电比约束，以火电联产电出力、热电联产电出力分别属于设定区间为极限出力约束，以火电联产电出力与上一时刻电出力的差值、热电联产电出力与上一时刻电出力的差值分别属于设定区间为爬坡约束，以等效热电路方程为热量传输约束，以热媒介质温度属于设定区间为温度约束；
针对电网和风电机组，以风电实际出力与热电联产机组电出力之和等于居民用电负荷与循环泵耗功之和为电网功率平衡约束，以风电极限出力小于设定值为极限出力约束，以电网传输容量属于设定区间为线路容量约束；
所述确定优化目标的步骤包括：
以全天所有时刻的弃风量最小为一级优化目标，以全天总热偏离量绝对值最小为二级优化目标；
所述确定决策变量的步骤包括：
以逐时热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力为决策变量。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与逐时供热量间的函数关系、流量与逐时热损失间的函数关系以及流量与逐时用户室内温度间的函数关系。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述流量与目标变量间的函数关系包括供热管网质量流量与弃风量间的函数关系。
根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与热偏离量绝对值间的函数关系。
本发明还提供一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调装置，包括模型建立模块、决策变量获取模块、计算模块以及分析模块；
所述模型建立模块能够建立风电消纳电热协调优化模型；
所述决策变量获取模块能够计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
所述计算模块能够基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
所述分析模块能够根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述供热管网流量调节的风电消纳电热协调方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述供热管网流量调节的风电消纳电热协调方法的步骤。
本发明提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置，通过建立模型并验证流量与分析变量间的函数关系，从而得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，为基于流量调节的电热协调优化运行提供了理论基础。基于本发明方法或装置，能够获取系统综合运行性能最优的质量流量取值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法的流程示意图；
图2是是本发明实施例提供的供热管网初步热电比拟示意图；
图3是本发明实施例提供的热网等效热电路示意图；
图4是本发明实施例提供的某地区电热综合能源系统示意图；
图5是本发明实施例提供的集中供热站供热管网拓扑图；
图6是本发明实施例提供的电机组逐时极限出力曲线和逐时用电负荷曲线示意图；
图7是本发明实施例提供的多用户节点案例不同流量下的逐时供热温度曲线示意图；
图8是本发明实施例提供的各流量下的全天总供热量与热损失曲线示意图；
图9是本发明实施例提供的用户的逐时室温曲线示意图，其中图9(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)分别对应1、2、3、4、5、6号用户节点；
图10是本发明实施例提供的总弃风量与热舒适性随一次网水流量的变化曲线示意图；
图11是本发明实施例提供的全天总泵功随一次网水流量的变化曲线示意图；
图12是本发明提供的电子设备的结构示意图.
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法。
如图1所示，根据本发明提供的一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，包括：
步骤1，建立风电消纳电热协调优化模型；
步骤2，计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
步骤3，基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
步骤4，根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
本实施例的有益效果在于：
通过建立模型并验证流量与目标变量间的函数关系，从而得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，为基于流量调节的电热协调优化运行提供了理论基础。
现有技术的电热协调方法中，往往忽略了供热管网流量这一决策变量，对于电热协调效果的影响，基于本实施例的方法，能够拓展思路，提供一种流量(或者流量配合其他决策变量)调节目标变量的方法，能够基于流量调节促进风电消纳、提升热用户舒适性。
本实施例的方法中还建立了考虑流量变化的电热协调优化调度模型，能够量化评估各变量间的关系，更为精确的为电热协调调度提供基础。
基于本发明方法或装置，能够获取系统综合运行性能最优的质量流量取值。
根据上述实施例，在本实施例中：
所述热传输贡献函数的计算步骤包括：
以供热管网中流体微元、流体微元的流动方向以及能量守恒方程为基础，建立等效热电路方程；
基于等效热电路方程，根据相邻流体微元间的递推关系，消去中间参数，建立热传输贡献函数；
所述热传输贡献函数包括初始温度对各时刻出口温度的热传输贡献函数和/或进口温度对出口温度的热传输贡献函数。
本实施例的有益效果在于：
通过考虑流体微元的流动方向，建立一种区分节点流入、流出温度与管道流入、流出温度的精细化复杂热网模型，进而计算得到热传输贡献函数，解决了现有技术中，热网拓扑多为稳态模型，对管道进出口温度不做区分，与实际相差较大的问题。
根据上述任一实施例，在本实施例中：
所述泵功函数的计算步骤包括：
通过第一公式计算管网总泵功Ppump：
式中，Ppump为泵功率，单位为kW；Gv为管网流量，单位为m3/s；η为泵效率；ρ为管网流体密度；g为重力加速度；H为泵扬程；ρgH为管网总压降，能够通过第二公式计算得到：
ρgH＝SaGa(kg/s) 2+SgGg(kg/s) 2
式中，Sa、Sg分别为供水管、回水管的阻力系数，单位为Pa/(m3/h)2；
分别为供水管、回水管的流量，单位为kg/s；
将第二公式代入第一公式，得到泵功函数：
式中，Ppump，sum为泵总功率，单位为kW。
本实施例的有益效果在于：
供热管网一次网热媒水质量流量，其对热量传输延时(也即热惯性)与供热管网总泵功影响较大，故对热源供热温度计划也有较大影响；在以热电联产机组为热源的电热综合能源系统中，本实施例通过调节一次网热媒水流量的方式调节发电机组出力计划，即流量调节能为可再生能源消纳提供所需的灵活性。
根据上述任一实施例，在本实施例中：
所述建立风电消纳电热协调优化模型的步骤包括：
确定运行约束；
确定优化目标；
确定决策变量；
基于运行约束、优化目标以及决策变量，建立风电消纳电热协调优化模型；
所述确定运行约束的步骤包括：
针对热电联产机组和火电机组，以定热电比运行为热电比约束，以火电联产电出力、热电联产电出力分别属于设定区间为极限出力约束，以火电联产电出力与上一时刻电出力的差值、热电联产电出力与上一时刻电出力的差值分别属于设定区间为爬坡约束，以等效热电路方程为热量传输约束，以热媒介质温度属于设定区间为温度约束；
针对电网和风电机组，以风电实际出力与热电联产机组电出力之和等于居民用电负荷与循环泵耗功之和为电网功率平衡约束，以风电极限出力小于设定值为极限出力约束，以电网传输容量属于设定区间为线路容量约束；
所述确定优化目标的步骤包括：
以全天所有时刻的弃风量最小为一级优化目标，以全天总热偏离量绝对值最小为二级优化目标；
所述确定决策变量的步骤包括：
以逐时热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力为决策变量。
本实施例的有益效果在于：
全面考虑管网热量传输动态特性、管网温度反馈调节机制、换热器运行特性及电力系统运行约束。该模型能为电热综合能源系统提供准确的运行边界，实现兼顾电力与热力系统性能指标的系统协调优化运行。
根据上述任一实施例，在本实施例中：
所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与逐时供热量间的函数关系、流量与逐时热损失间的函数关系以及流量与逐时用户室内温度间的函数关系。
本实施例的有益效果在于：
通过针对逐时供热量、逐时热损失以及逐时用户室内温度进行分析，得出优选的流量区间，能够从电热系统效率和用户热舒适性的两个角度同时出发，设定较佳的流量区间。
根据上述任一实施例，在本实施例中：
所述流量与目标变量间的函数关系包括供热管网质量流量与弃风量间的函数关系。
本实施例的有益效果在于：
针对弃风量分析得出优选流量区间，有利于在电力系统的层面上，最大化风电消纳量。
根据上述任一实施例，在本实施例中：
所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与热偏离量绝对值间的函数关系。
本实施例的有益效果在于：
针对热偏离绝对值分析得出优选流量区间，有利于在热力系统层面上，提升用户的总体热舒适性。
下面将针对具体电热协调优化模型和具体供热管网对本发明的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法进行介绍。
电热综合能源系统中的集中供热管网所具备的热惯性可为电力系统提供一定的灵活性、促进可再生能源消纳。常见的计及热网的电热协调优化方案多以电力系统为研究主体，未充分考虑供热管网自身的质调节、量调节机制。尤其是供热管网一次网热媒水质量流量，其对热量传输延时(也即热惯性)与供热管网总泵功影响较大，故对热源供热温度计划也有较大影响；在以热电联产机组为热源的电热综合能源系统中，推想可通过调节一次网热媒水流量的方式调节发电机组出力计划，即流量调节能为可再生能源消纳提供所需的灵活性。然而，目前已有的电热协调优化尚未考虑一次网流量调节对系统性能的影响。
因此，本实施例建立了考虑热网动态特性的电热协调优化模型，分析流量变化对热量传输特性及泵功的影响，量化评估热网循环水质量流量调节对电热协调优化效果的影响，探讨热网质量流量对电热综合能源系统风电消纳量、热舒适性等关键性能指标的内在影响机理。结果表明，当流速小于1m/s时，风电消纳量随着流量增大而增大；但当质量流速大到1.5m/s时，泵功提升导致风电消纳量提升，属无益消纳，因此流速不宜过大。1m/s是兼顾热舒适性与风电消纳量综合效果的较佳流速。
本实施例提出计及供热管网流量变化的电热协调优化模型，对不同一次网热媒水质量流量下的电热协调优化运行效果进行分析。首先，建立热网动态模型，掌握复杂管网中热源与各用户间的动态响应关系；其次，通过构建考虑热网流量变化的电热协调优化模型，实现根据可再生能源消纳目标定量调节供热及发电机组运行参数的目的，为发掘和利用电热综合能源系统中管网灵活性提供理论基础；最后，以包含复杂热网的电热综合能源系统为算例，量化评估一次网热媒水流量变化对多热用户节点系统电热协调优化效果的影响，研究电热综合能源系统中关键性能指标即弃风量、供热量、用户热舒适性等随热媒水流量的变化趋势，探讨一次网热媒水流量变化对于风电消纳、用户热舒适性的内在影响机理，并从多组流量中获取能使系统性能达到综合效果的最优质量流量值。
本实施例针对热贡献传输矩阵的建模过程包括：
采用已有的单根管道的等效热电路模型，该模型中出口温度是仅关于进口温度与初始温度的矩阵表达式。选取典型直埋式供热管道为例。假设土壤温度恒定，考虑管内流体与土壤温度间的漏热损失。选取管内轴向长度为dx的流体微元为控制体积，假设同一横截面上的流体温度相同，只考虑水温随着纵向方向x和时间τ的变化，以该流体微元为研究对象，建立一维能量守恒方程。
对式(1.1)中的每一项在轴向x方向与时间τ内进行积分，对公式左侧第一项应用阶梯差分格式，对左侧第二项应用一阶迎风差分格式，对左侧第三项应用隐式差分格式，能量守恒方程可转化为：
针对式(1.2)提出热电比拟电路，借鉴电磁暂态理论中的诺顿等值计算方法，进一步提出等效热电路，见图2至图3，实现热网模型线性化的目的。图2中的T1～Tn等分别表示各连续流体微元的温度；E1～En表示各流体微元间由于对流导致的温度增加；Ts表示周围土壤温度；R1～Rn表示各流体微元与外界的热阻；C1～Cn表示各流体微元自身的内能储存。图3上图中的q1表示由于温度变化而存储在流体微元中的热能，q2表示节点(i-1,j)和(i,j)之间的热流量，q3是节点(i,j+1)到土壤的热损失。
图3则借鉴电磁暂态诺顿等值计算方法，将图2中的热网热量传输的热电比拟图进一步简化，省略中间温度，实现热网动态模型的线性化。具体过程是，将q2分解为q2a与q2b，则可将图2所示的比拟电路转换为仅包含上一节点在上一时刻的温度，依次类推则可将出口温度表示为仅关于进口温度与初始温度的函数，中间节点温度被省略，最终建立了出口温度关于进口水温的线性化矩阵方程，如式(2.1)～(2.2)所示。
其中，参数a与r满足：
式(2.1)～(2.2)表示出口过余温度(过余温度即流体温度与土壤温度的差值)φm是时间、进口温度和初始温度的分段函数。分段函数的边界点由数值计算的参数设置决定。根据公式，分段函数的临界点为时间步数与空间步数相等的时刻。在临界点之前，出口温度仅由初始温度决定；临界点之后，出口温度由进口温度和初始温度共同决定。由于An、Bn是关于流体流动参数及管道结构参数的函数，属已知量，故该模型为线性化方程，能直接用于电热协调优化。
对于单个管道的热电模拟电路模型，其出口温度动态方程(式(2.1)～(2.2))的解可写成线性形式。然而，由于式(2.1)～(2.2)是相当抽象和复杂的，所以将其推广到复杂的多管道热力管网时，计算非常困难，因此需要建立一种以逐时进口温度和初始温度矢量表示各时刻出口温度矢量的模型。为了解决这一问题，本实施例提出了单管传热贡献矩阵的概念。
有两种热传输贡献矩阵来表达单管道出口温度动态过程解。一是进口温度对出口温度的热传输贡献矩阵，矩阵中的每个元素代表每一时刻进口温度对出口温度的影响系数，用以反映每一时刻进口温度对出口温度的贡献。另一种是初始温度到出口温度的热传输贡献矩阵，矩阵中的每一个元素都是初始温度对各时刻出口温度的影响系数，具体分析如下。
首先，分析了时间小于mΔt(即时间节点n<m)条件下的出口温度表达式。将式(2.1)变换后，出口温度可表示为各空间节点初始温度与相应热传输矩阵的乘积，如式(2.3)所示。式(2.3)左侧为(n+1)维列向量，表示各时刻出口温度。矩阵A表示初始温度到出口温度的热输送贡献矩阵HT-CM，为(n+1)维方阵。矩阵A'中的(j+1)第(j+1)行是n＝j时An的列向量的转置，如果第j行的大于(j+1)的列相应元素值设为0。
以j＝1为例，由于n＝j＝1，矩阵An应该是A1，可以写成下式：
对列向量A1转置，可得：
那么矩阵A的第(j+1)行应该是：
应用上述方法得到矩阵A'的每一行。A'总共有(n+1)维数。由此可知，第j行和第i列的元素表示第i个空间节点初始温度对第j个出口温度的传热贡献系数。因此，整个矩阵A'反映了在小于mΔt的时刻，各空间节点初始温度Ti,0对出口温度Tm,j的贡献大小，矩阵A'则为n<m时初始温度对于出口温度的热传输贡献矩阵。
与式(2.1)相比，式(2.3)的优点是通过扩大系数矩阵的维数，直接反映了初始温度对各时刻出口温度的贡献。消除了所有中间参数。而且，在使用软件编程时，矩阵计算比循环计算操作更方便，更有利于优化调度计算。
同理，将式(2.2)中的列向量转置，得到时刻大于mΔt(时间节点n>＝m)时出口温度的热量传输动态方程，如式(2.4)所示。
式中，矩阵A和B的形式分别为：
式(2.4)右侧第一项为初始温度HT-CM(矩阵A)与初始温度的乘积；第二项是入口温度HT-CM(矩阵B)与各时刻入口温度的乘积。与矩阵A'类似，将式(2.2)中n＝j时An'的列向量转置为行向量，即为式(2.4)中矩阵A的第(j-m+1)行元素，其中，矩阵A第(j-m+1)行、大于(n+1)列的元素值设为0。应用上述方法得到矩阵A的每一行元素值，矩阵第(j-m+1)行、第i列元素表示第i个空间节点初始温度在(j-m+1)时刻出口温度的热传输贡献系数。矩阵A即为时刻大于mΔt时初始温度对出口温度的热传输贡献矩阵。
进口温度对出口温度的热传输贡献矩阵，即矩阵B的推导方法与矩阵A相同。第j行元素表示各时刻进口温度对第j个时间节点出口温度的传热贡献系数。进口温度热传输贡献矩阵共有(n-m+1)行、(n-m+1)列。
热传输贡献矩阵中的各元素所代表的贡献系数都是关于流动参数、管道几何参数及保温层热物性参数的表达式。其中，各管道的几何结构参数与流动参数可通过管网水力稳态模型计算求得，保温层热物性参数均已给定。与等效热电路模型相比，热传输贡献矩阵表达式更为简便，可定量地求解不同空间节点初始温度、不同时刻节点进口温度对各时刻出口温度的贡献大小。既清晰地体现管道热量传输过程中温度的动态变化过程，也给后续复杂管网热量传输计算及电热协调优化提供条件。
本实施例针对电热协调优化模型的建模过程包括：
本实施例采用计及供热管网动态特性的电热协调优化建模，以我国东北地区冬季风电消纳中的弃风问题为研究背景，选取某地区区域型电热综合能源系统为案例，如图4所示，主要包括发电机组、电网、供热管网、换热器、电用户、热用户等部分，发电机组包括燃气轮机热电联产机组、火电机组与风电机组，电出力的总和时刻等于用户电负荷，以保证电力系统功率平衡。居民热负荷由热电联产机组提供。
建立计及管网及系统整体运行的电热协调优化模型。电热协调优化模型主要由运行约束、优化目标及决策变量三部分要素构成。由于电力系统与供热系统通过热电联产机组耦合在一起，因此运行约束与决策变量要素又分为电力系统、供热系统及电热耦合三种类型。
系统运行约束
电热综合能源系统包括燃气轮机热电联产机组、风电场、集中供热系统、电网等部分，各部分运行约束具体描述如下。
热电联产机组及火电机组
(1)热电比
热电联产机组的热电比等于供热量与供电量的比值，如下式所示，假设机组在定热电比模式下运行，则
式中，ε表示热电联产机组热电比，QCHP,t表示时刻t的热电联产机组热出力，PCHP,t表示时刻t的电出力。
(2)爬坡约束
热电联产机组与火电机组爬坡约束满足下式。
式中，PCHP,up表示热电联产机组向上爬坡约束，PCHP,t-1表示上一时刻的热电联产机组电出力，PCHP,down表示热电联产机组向下爬坡约束；Pthp,t表示时刻t的电出力，Pthp,up表示火电联产机组向上爬坡约束，Pthp,t-1表示上一时刻的火电联产机组电出力，Pthp,down表示火电联产机组向下爬坡约束。
(3)机组极限出力
热电联产机组与火电机组极限出力满足下式。
式中，PCHP,max表示热电联产机组最大电出力，PCHP,min表示热电联产机组的最小电出力；式中，Pthp,max表示火电联产机组最大电出力，Pthp,min表示火电联产机组的最小电出力。
(4)管网热量传输约束
管网热量传输约束见式(2.3)、(2.4)。电力调度系统每隔15分钟调节一次各发电厂机组出力，而热力管网调节周期与电力调度周期相比较长，通常几十分钟甚至数小时才调节一次温度。本实施例研究的重点是将热力管网调节纳入电力调度框架，因此为了统一电热综合能源系统各部分运行调节的时间尺度，本实施例对热力管网建立15分钟调节周期的热量传输方程。
(5)热源供水温度上下限
根据供热系统调节规律，热源供水温度介于最小极限温度与最大极限温度之间，单位是℃。约束方程如下式所示。
40≤Tsource,t≤90
电网及风电机组约束
(1)电网功率平衡约束
PCHP,t+Pwind,t＝Puser,t+Ppump,t
式中，Pwind,t表示时刻t的风电实际出力，Puser,t表示时刻t的居民用电负荷，Ppump,t表示循环泵耗功。其中，热电联产机组电出力等于供热量QCHP,t与热电比ε的比值，如下式所示。
(2)风电极限出力
Pwind,t≤Pwind,max,t
式中，Pwind,max,t表示时刻t风电极限出力。
(3)线路容量约束
Ptr,min≤Ptr,t≤Ptr,max
式中，Ptr,t表示时刻t的电网传输容量，Ptr,min、Ptr,max分别表示时刻t的最小、最大电网传输容量。本文假设所涉及到的线路传输容量都在限值以内，不考虑电网传输容量对热力系统调节及电热综合能源系统协调运行的影响。
优化目标与决策变量
为实现热力、电力系统的最优化运行，需兼顾二者的系统运行指标。从热力系统的层面，选取用户各时刻的总热舒适度为评价指标，在此采用热偏离量表征热舒适性的程度。从电力系统的层面，选取各时刻风电总消纳量最大为优化目标，即风电总弃风量最小为优化目标。以全天所有时刻的弃风量最小为一级优化目标，以全天总热偏离量绝对值最小为二级优化目标，如下式所示。
其中，i代表节点序号，Pi curw,t表示t时刻第i个节点的弃风量，Ti dev,t表示t时刻第i节点的热偏离量，α为权系数，取值为极小值，比如0.001，旨在当弃风量为0时转化为仅考虑热舒适性最佳的优化问题。
决策变量为逐时热源供热温度、热电机组供热量及电出力、火电机组出力与逐时风电出力。
以上即为计及管网及系统整体运行的电热协调优化模型，全面考虑管网热量传输动态特性、管网温度反馈调节机制、换热器运行特性及电力系统运行约束。该模型能为电热综合能源系统提供准确的运行边界，实现兼顾电力与热力系统性能指标的系统协调优化运行。
多热用户电热综合能源系统算例中的集中供热系统包含一座热源、六个用户节点(包括换热站与用户群)。依据所调研数据，对多节点案例进行分析求解。供热管网拓扑图见图5。
图中，字母a至n表示供热管网的管段，箭头指向为热媒介质流动方向；数字1至9代表供热管网的节点，其中1至6为用户节点，7、8为分支节点，9为热源节点。
(1)各用户节点换热参数，具体包括以下三项：
a)、一次网到二次网的换热系数、换热面积、二次网流量
b)、二次网到用户的换热系数、换热面积
c)、用户向室外的稳态换热系数、围护结构换热面积
在案例分析中，为简化计算流程，根据调研数据，将所有用户的围护结构换热系数统一设置为2W/(m2·K)，将散热器系数设置为5.69W/(m2·K)。
热电联产机组2台，1备1用，最大、最小发电功率分别为50MW、24MW，热电比为1.0，机组爬坡约束为30MW/h。火电机组1台，最大、最小极限出力分别为70MW、24MW，爬坡约束为35MW/h。风电机组逐时极限出力曲线、逐时用电负荷曲线见图6。
室外温度曲线同单用户节点的案例，保持不变。
最后，将上述6个用户节点的换热过程相关参数、热传输贡献矩阵、回水混合温度表达式输入优化模型，进行优化计算。
下面将讨论本实施例中流量变化对热传输贡献矩阵以及泵功的影响。
在传统管网调节中，流量调节的主要目的在于使供热管网具有较优的泵功与供水温差的组合。一般不考虑流量调节对供热量等的影响，这是因为在热负荷给定的前提下，增大热媒水流量的同时必然降低热源供水温度，供回水温差随着流量增大而降低，则热电机组供热量(等于温差、流量、比热容的乘积)通常变化很小。
在动态的电热协调优化运行中，改变一次网热媒水流量对管网热量传输特性影响较大，而热传输动态特性将可进一步对逐时供热量、用户热舒适性以及电热综合能源系统中的可再生能源消纳量产生较大影响。由于目前的电热协调优化未充分考虑热媒水流量的调节，导致其对可再生能源消纳及供热量的影响被忽略，因此，有必要分析热媒水流量对电热协调优化效果的影响，研究风电消纳量、供热量、用户热舒适性等关键性能参数即随流量的变化趋势及内在原因，以寻求使电热综合能源系统综合性能达到较优的热媒水流量值。
本节在考虑管网热惯性的基础上，以包含多热用户的电热综合能源系统为研究对象，比较热媒水流量对风电消纳及用户热舒适性的影响。在此未考虑逐时调节热媒水流量的情形，而是假设全天流量不变，仅对全天固定流量进行设计，重点分析不同热媒水流量下的电热协调优化效果。所采用的电热协调优化模型均考虑所有用户节点的热舒适性，以所有节点最低允许室内温度18℃为运行约束，以风电消纳最大为一级优化目标、以所有用户热偏离绝对值的总和最小为二级优化目标。
下面计算不同质量流量下的热传输贡献矩阵；
以图5所示包含管网多热用户的区域型电热综合能源系统为算例，计算不同流量下的热源至各用户节点的热传输贡献矩阵。
由于各管段的流速均同步增大或减小，在此选取距热源最远管段(即6号节点所在管段)的流速为一次网水流量变化的参考值(下文都简称参考管段流速)，以此表征一次网所有管段热媒水流量的变化。本实施例选取参考管段流速为0.5m/s、0.68m/s、1m/s、1.5m/s四组情形进行算例分析。
(1)参考管段流速为0.5m/s时的热传输贡献矩阵
当参考管段流速为0.5m/s时，干路流速约为1.2m/s。首先计算热源到用户节点的热传输贡献矩阵，管网干路的进口温度热量传输贡献矩阵如式(3.1)所示。热源到各用户节点的复合热传输贡献矩阵可根据式(2.4)计算，计算结果如下表所示。
其中，Aab至Aag代表初始温度对出口温度(即进入用户的一次网水温度)的贡献值，此为热传输贡献矩阵与初始温度向量的乘积；Bab至Bag代表热源供热温度(即进口温度)对到达用户的一次网水温度(即出口温度)的热传输贡献矩阵。
(2)参考管段流速为0.68m/s时的热传输贡献矩阵。
当参考管段流速为0.68m/s时，管网干路流速约为1.64m/s。管网复合热传输贡献矩阵计算结果如下表所示。
(3)参考管段流速为1.0m/s
当参考管段流速为1.0m/s时，干路流速约为2.4m/s。管网总干路的进口温度热量传输贡献矩阵如式(3.2)所示。管网中热源到各用户节点的复合热传输贡献矩阵如下表所示。
(4)参考管段流速为1.5m/s
当参考管段流速为1.5m/s时，干路流速约为3.6m/s。管网总干路的进口温度热量传输贡献矩阵如式(3.3)所示。管网中热源到各用户节点的复合热传输贡献矩阵如下表所示。
对比同一管段在不同流速下的热传输矩阵可知，热媒水流量越大(即流速越大)，初始温度对于出口温度的影响减弱得越快，同一时刻的进口温度对出口温度的贡献值越大。
下面对本实施例中不同质量流量下的热网总泵功进行计算。
管网包含多根管道，管网总泵功等于干路总体积流量与总压降的乘积，总压降等于干路压降加上支路压降。据此，推导管网供水管与回水管的循环泵总泵功的计算式如式(4.1)所示。
其中，Ppump,p表示泵功率，kW；Gv表示流量，m3/s。
管网总压降如式(4.2)所示。
将式(4.2)带入式(4.1)，得到包含多用户节点、多管网支路的系统总泵功Ppump,sum表达式，如式(4.3)所示。
其中，Ppump,sum表示泵功率，kW；Ga、Gg表示流量，kg/s；S表示阻力系数，Pa/(m3/h)2；η表示泵效率；0.02592为单位转换系数。
最后，将上述6个用户节点的换热过程相关参数、热传输贡献矩阵、回水混合温度表达式输入优化模型，进行优化计算。
下面将基于本实施例的上述模型和约束，分析热网流量对电热协调优化运行效果的影响。
以图5所示的多热用户电热综合能源系统案例为研究对象，选取4组质量流量进行分析，比较不同流量下的电热协调优化运行关键评估指标(包括用户热舒适性、风电消纳量及供热量等)变化趋势，量化分析热网循环水质量流量调节影响电热协调优化效果的内在机理。
首先分析热源供热温度与总供热量随流量的变化。
比较管段流体流速分别为0.5m/s、0.68m/s、1m/s、1.5m/s时的电热协调优化运行结果。各流量下的优化方案都是通过调整热源供热温度等决策变量，使得系统能在满足用户最低室内温度的前提下实现最小弃风与最佳热舒适性的目标。
图7显示了在不同的参考管段流速下求得的逐时供热温度曲线，可以看出，不同流量下供热温度的全天的整体变化趋势基本一致：在11时至13时与夜晚22时两个时段，各流量下的供热温度都高于相邻时刻，结合图7分析可知，这是由于该时段风电极限出力较小，电负荷与风电极限出力差值较大，故需尽可能增大热电出力以保证电网功率平衡；在下午15时至16时与凌晨1时至次日7时的时段，各流量下的供热温度都比相邻时刻较低，这是由于该时段风电极限出力较大，在满足用户热负荷的前提下，需降低供热量才能降低热电出力，为风电并网提供空间。对比同一时刻不同流量下的供热温度，可以看出流速越大，则热源供热温度越低，以夜间23时左右的数据为例，最大流速是最小流速的3倍，而最大流速与最小流速下的供热温度差值最大约15℃。
图8为各流量下的全天总供热量与热损失曲线，总供热量与热损失的差值即为用户总得热量。可以看出，当流速小于1m/s时，管网沿途总热损失随流速增大而减小，在流速大于1m/s后随流速增大而增大。沿途热损失约为管道进出口温差与一次网热媒水流量的乘积，根据上述热传输贡献矩阵表格，可知随着流速增大，进口(即热源供水处)温度对于出口(即一次网水流入用户处)温度的贡献越大，意味着一次网热媒水在热量传输过程的温度损失越小，这一结论与文献中的稳态温度损失公式一致。随着流量增大，管道进出口温差降低，如图8所示，可知在流速小于1m/s时，流量增大的幅度小于管道进出口温差降低的程度，所以热损失随流速增加而减小；在流速大于1m/s后，流量增加的比例大于管道进出口温差降低的程度，故热损失开始增大。
根据图8，还可以看出全天热源总供热量随流速的变化趋势与管网热损失一致，随着流速增大，二者均呈现先减小后增大的趋势：由于电热协调优化模型中都考虑用户热舒适性约束与优化目标，使得不同流速下用户的总得热量波动范围较小，而总供热量为热损失与用户总得热量的总和。当参考流速为0.5m/s、0.68m/s与1m/s时，实际的用户总得热量基本相同，由于总热损失量呈下降趋势，则总供热量亦呈下降趋势。当参考流速为1.5m/s时，总热损失量也呈上升趋势，实际用户得热量也有小幅增加，故总得热量亦呈上升趋势。
下面分析本实施例中各热用户室内温度随流量变化规律。
分析不同流量下各用户全天逐时室内温度的变化趋势，图9为参考管段流速分别为0.5m/s、0.68m/s、1m/s、1.5m/s情形下六个用户的逐时室温曲线。对比不同流量下同一用户群的室内温度：对于1号和4号热用户群(图9(a)和(d))，用户室内温度随流量增大总体呈下降趋势，且下降幅度较大；对于2号、5号和6号热用户群(图9(b)、(e)和(f))，用户室内温度随流量增大总体呈上升趋势，但上升幅度较小；这是由于1号和4号节点的换热站距离热源近，热媒水到达用户的沿途热损失极小，使得用户的得热量和室内温度能够与总供热量基本同步；2号、5号和6号换热站由于距离热源较远，沿途热损失显著，用户得热量随流量的变化趋势与总供热量不再同步。
在10时至13时与夜间22时两个时段，各用户室内温度都随流量的增大而升高，其原因在于风电出力较小，需适当提高热电联产机组电出力，进而导致热电联产机组热出力增大，使得用户室内温度升高；这与图8中的计算结果相一致，实际用户得热量随着流量的增大而小幅增大。在凌晨1时至7时，不同流量下的用户室温相差较小，6号用户在该时段内的各流量下的室温曲线重合，这是由于风电极限出力较大的时刻，电热协调优化方法优先保证最大风电消纳，应尽量压低热电出力，仅保证用户达到最低室温(18℃)的标准，不同流量下的用户得热量基本相同。这一结论也从侧面表明：第四章所提出的电热协调优化模型可以通过实时调节供热量、供热温度等决策变量的方式，实现对风电消纳及热舒适性需求的量化控制。图9(c)为3号用户的室温变化曲线，3号用户与热源的距离介于4号、1号与2号、5号、6号之间，故其变化趋势介于两种类型之间，一半时段为室温随着流速增大而降低，另一半时段相反，处于过渡状态。
对于相同流量下不同用户的室内温度，以参考流速值为0.5m/s时为例，各用户的室温从高到低依次为4号、1号、3号、5号、2号、6号，与上述结论吻合较好。此外，所有用户在不同方案下都呈现相同的规律，即在上午11时与夜晚22时左右用户室温都较高，这是由于该时段热电出力高、供热量大的原因，与上述结论吻合。
下面分析本实施例中，用户总热舒适性与总弃风量变化规律。
图10为电热协调优化所得的全天总弃风量与总热舒适性随一次网热媒水流量的变化曲线，首先分析总弃风量的变化规律。由图可知：总弃风量随着热媒水流量的增大而降低。当流速为0.5m/s、0.68m/s与1.0m/s时，流量增大对风电消纳主要有三方面影响：管网热惯性随之减小，被动储热能力降低，夜间可转移的供热量减小，对风电消纳起抑制作用；热损失与供热量降低，使得热电联产机组电出力降低，从而提升风电并网空间，促进风电消纳；泵功增加，电负荷增大，增大风电并网空间，促进其消纳。图11为全天总泵功随参考管段流速的变化曲线，根据式(4.3)可知，泵功随流速增大呈三次幂增长，流速较小时泵功对风电消纳影响极小，但随着流速增大，泵功的影响愈加显著。
具体来看，流速为0.68m/s时的总供热量比0.5m/s的情况减小32.7MW·h，泵功增加1.2MW·h，根据热电联产机组热电比约束式可知，此时可为风电并网增加约33.9MW·h的空间；但优化所得的总弃风量仅降低28.0MW·h，这是由于流速增大导致热惯性降低，一定程度上抑制了风电消纳，故总弃风量降幅小于33.9MW·h。1m/s时的总供热量比0.68m/s降低21.0MW·h，泵功增加约4.4MW·h，可为风电并网增加25.4MW·h的空间；优化所得的总弃风量降低约27.0MW·h，比25.4MW·h略高。这三种流速下，全天火电总出力基本一致，随着流速增大，供热量降低对风电消纳的促进作用大于热惯性降低导致的抑制作用，故弃风量呈减小趋势。而对于参考流速1.5m/s，根据图10和图11可知，流速为1.5m/s相比于1.0m/s时的总泵功增加约15MW·h，热电机组与火电机组总电出力不变，总弃风量降低17MW·h，说明此时泵功显著提升直接导致风电消纳量提升，显然这种通过提升泵功促进风电消纳的方式不符合节能的目标，属于无益消纳，因此流速不宜过大。综上，1.0m/s为促进风电消纳的较佳流速。
根据图10，随着热媒水流量增大，用户热偏离绝对值的总和先降低后增大，意味着用户热舒适性先提升、后下降，转折点的参考流速为1.0m/s。根据图9，1号和4号换热站随着流量增加，用户室内温度呈下降趋势，而2号、3号、5号和6号换热站随着流量增加，用户室内温度总体呈上升趋势：在参考流速为0.5m/s、0.68m/s和1.0m/s时，流速越大，各换热站用户室内温度均向热舒适性最佳的20℃靠近，使得用户热偏离绝对值的总和呈现降低趋势；而在流速为1.5m/s时，虽然总用户得热量小幅增加，但是由于1号和4号换热站离热源距离近，热传输时间较短，使得用户室内温度受热源温度影响大，此时的低热源温度使得这两个换热站的用户室内温度偏离20℃严重，从而使得用户热偏离绝对值的总和增大。因此，流量对于用户热偏离绝对值有两方面影响：一方面，流速越大，从进口温度到出口温度的响应时间越短，管网进口温度即热源供热温度可根据用户热负荷随时调整，用户室内温度不可控时段减少，总热舒适性变佳；另一方面，流速过高使得距离热源较近的换热站用户热舒适性偏离最舒适温度严重，从而使得总热舒适变差。
总的来看，1m/s是兼顾热舒适性与风电消纳量综合效果的较佳流速。
结果表明：在热媒水流量增大的过程中，总供热量降低对于风电消纳的促进作用大于管网热惯性减小导致的抑制作用，故总弃风量随之降低；但当流量过高时，泵功提升导致风电消纳量提升，属无益消纳，因此流速不宜过大；用户热舒适性随热媒水流量增大呈现先变好后变差的趋势；故存在兼顾热舒适性与风电消纳二者综合效果的较佳流量。
本实施例的有益效果在于：
通过针对图4所示的电热综合能源系统、图5所示的包含一座热源、六个用户节点的集中供热系统，进行基于流量调节的风电消纳电热协调，最终得到了1m/s的、兼顾热舒适性与风电消纳量综合效果的较佳流速。即本实施例的方法能够计算得到并采用兼顾热舒适性与风电消纳量综合效果的较佳流速。
下面对本发明提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调装置进行描述，下文描述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调装置与上文描述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法可相互对应参照。
根据本发明提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调装置，包括模型建立模块、决策变量获取模块、计算模块以及分析模块；
所述模型建立模块能够建立风电消纳电热协调优化模型；
所述决策变量获取模块能够计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
所述计算模块能够基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
所述分析模块能够根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
本实施例的有益效果在于：
通过建立模型并验证流量与目标变量间的函数关系，从而得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，为基于流量调节的电热协调优化运行提供了理论基础。基于本发明方法或装置，能够获取系统综合运行性能最优的质量流量取值。
图12示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图12所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1210、通信接口(Communications Interface)1220、存储器(memory)1230和通信总线1240，其中，处理器1210，通信接口1220，存储器1230通过通信总线1240完成相互间的通信。处理器1210可以调用存储器1230中的逻辑指令，以执行供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，该方法包括：建立风电消纳电热协调优化模型；计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为输入参量；基于风电消纳电热协调优化模型，根据输入参量和约束条件，计算得到流量与分析变量间的函数关系；根据流量与分析变量间的函数关系，得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值；所述分析变量包括泵功、热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力、逐时风电出力、弃风量、热偏离绝对值、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合。
此外，上述的存储器1230中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，该方法包括：建立风电消纳电热协调优化模型；计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为输入参量；基于风电消纳电热协调优化模型，根据输入参量和约束条件，计算得到流量与分析变量间的函数关系；根据流量与分析变量间的函数关系，得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值；所述分析变量包括泵功、热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力、逐时风电出力、弃风量、热偏离绝对值、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，该方法包括：建立风电消纳电热协调优化模型；计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为输入参量；基于风电消纳电热协调优化模型，根据输入参量和约束条件，计算得到流量与分析变量间的函数关系；根据流量与分析变量间的函数关系，得出满足设定目标的分析变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值；所述分析变量包括泵功、热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力、逐时风电出力、弃风量、热偏离绝对值、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，包括：
建立风电消纳电热协调优化模型；
计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
2.根据权利要求1所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述热传输贡献函数的计算步骤包括：
以供热管网中流体微元、流体微元的流动方向以及能量守恒方程为基础，建立等效热电路方程；
基于等效热电路方程，根据相邻流体微元间的递推关系，消去中间参数，建立热传输贡献函数；
所述热传输贡献函数包括初始温度对各时刻出口温度的热传输贡献函数和/或逐时进口温度对出口温度的热传输贡献函数。
3.根据权利要求1所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述泵功函数的计算步骤包括：
通过第一公式计算管网总泵功Ppump：
式中，Ppump为泵功率，单位为kW；Gv为管网流量，单位为m3/s；η为泵效率；ρ为管网流体密度；g为重力加速度；H为泵扬程；ρgH为管网总压降，能够通过第二公式计算得到：
ρgH＝SaGa(kg/s) 2+SgGg(kg/s) 2
式中，Sa、Sg分别为供水管、回水管的阻力系数，单位为Pa/(m3/h)2；
分别为供水管、回水管的流量，单位为kg/s；
将第二公式代入第一公式，得到泵功函数：
式中，Ppump，sum为泵总功率，单位为kW。
4.根据权利要求2所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述建立风电消纳电热协调优化模型的步骤包括：
确定运行约束；
确定优化目标；
确定决策变量；
基于运行约束、优化目标以及决策变量，建立风电消纳电热协调优化模型；
所述确定运行约束的步骤包括：
针对热电联产机组和火电机组，以定热电比运行为热电比约束，以火电联产电出力、热电联产电出力分别属于设定区间为极限出力约束，以火电联产电出力与上一时刻电出力的差值、热电联产电出力与上一时刻电出力的差值分别属于设定区间为爬坡约束，以等效热电路方程为热量传输约束，以热媒介质温度属于设定区间为温度约束；
针对电网和风电机组，以风电实际出力与热电联产机组电出力之和等于居民用电负荷与循环泵耗功之和为电网功率平衡约束，以风电极限出力小于设定值为极限出力约束，以电网传输容量属于设定区间为线路容量约束；
所述确定优化目标的步骤包括：
以全天所有时刻的弃风量最小为一级优化目标，以全天总热偏离量绝对值最小为二级优化目标；
所述确定决策变量的步骤包括：
以逐时热源供热温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力为决策变量。
5.根据权利要求1所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与逐时供热量间的函数关系、流量与逐时热损失间的函数关系以及流量与逐时用户室内温度间的函数关系。
6.根据权利要求1所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述流量与目标变量间的函数关系包括供热管网质量流量与弃风量间的函数关系。
7.根据权利要求1所述的供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法，其特征在于，所述流量与目标变量间的函数关系包括流量与热偏离量绝对值间的函数关系。
8.一种供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调装置，其特征在于，包括模型建立模块、决策变量获取模块、计算模块以及分析模块；
所述模型建立模块能够建立风电消纳电热协调优化模型；
所述决策变量获取模块能够计算设定的供热管网质量流量下，供热管网热源至用户节点的热传输贡献函数和/或供热管网的泵功函数，作为决策变量；
所述计算模块能够基于风电消纳电热协调优化模型，根据决策变量和约束条件，计算得到流量与目标变量间的函数关系；
所述分析模块能够根据流量与目标变量间的函数关系，得出满足设定条件的目标变量对应的流量范围或流量值，作为流量结论区间或者流量结论值；
所述风电消纳电热协调优化模型是指在设定的约束条件下，通过决策变量调整目标变量的模型；所述决策变量包括热传输贡献函数、泵功函数、供热管网质量流量、逐时热源供热温度、供热管网初始温度、热电机组供热量、电出力、火电机组出力以及逐时风电出力中的任一者或任多者组合；所述目标变量包括弃风量、热偏离量、供热量、热损失、用户得热量、用户室内温度以及风电消纳量中的任一者或任多者组合；
所述设定的供热管网质量流量是指设定的流量测试区间内的多个供热管网质量流量值。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110480004.4A CN113190999A (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110480004.4A CN113190999A (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113190999A true CN113190999A (zh) | 2021-07-30 |
Family
ID=76983246
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110480004.4A Pending CN113190999A (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113190999A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113779898A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-12-10 | 中国舰船研究设计中心 | 小通径循环水系统的自流循环设计方法 |
| CN114048699A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-15 | 深圳技术大学 | 综合能源系统电热联合电磁暂态仿真模型建立和计算方法 |
| CN115234973A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-25 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种热网动态供热策略确定方法 |
| CN116207796A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-06-02 | 山东大学 | 计及可变流量调节的电-热综合能源系统调度方法及系统 |
-
2021
- 2021-04-30 CN CN202110480004.4A patent/CN113190999A/zh active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113779898A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-12-10 | 中国舰船研究设计中心 | 小通径循环水系统的自流循环设计方法 |
| CN113779898B (zh) * | 2021-08-16 | 2024-01-30 | 中国舰船研究设计中心 | 小通径循环水系统的自流循环设计方法 |
| CN114048699A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-15 | 深圳技术大学 | 综合能源系统电热联合电磁暂态仿真模型建立和计算方法 |
| CN114048699B (zh) * | 2021-11-22 | 2024-04-26 | 深圳技术大学 | 综合能源系统电热联合电磁暂态仿真模型建立和计算方法 |
| CN115234973A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-25 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种热网动态供热策略确定方法 |
| CN115234973B (zh) * | 2022-07-04 | 2023-09-15 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种热网动态供热策略确定方法 |
| CN116207796A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-06-02 | 山东大学 | 计及可变流量调节的电-热综合能源系统调度方法及系统 |
| CN116207796B (zh) * | 2023-03-27 | 2023-10-27 | 山东大学 | 计及可变流量调节的电-热综合能源系统调度方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113190999A (zh) | 供热管网流量调节提升风电消纳的电热协调方法及装置 | |
| CN104632311B (zh) | 蒸汽涡轮成套设备启动控制装置 | |
| CN105910169B (zh) | 基于机理模型预测控制的城市供热系统热网调节方法及系统 | |
| CN111222213B (zh) | 一种热力网络动态仿真方法及装置 | |
| CN109190785B (zh) | 一种电热耦合综合能源系统运行优化方法 | |
| CN110046750B (zh) | 一种能源互联网协同优化运行方法 | |
| CN106786753B (zh) | 多用户的区域能源互联网的系统及其调节方法 | |
| Yabanova et al. | Development of ANN model for geothermal district heating system and a novel PID-based control strategy | |
| CN107808216B (zh) | 电-气-热互联系统弃风弃光和电气热负荷削减综合最小优化模型构建方法 | |
| CN113190942B (zh) | 供热/冷系统虚拟储能能力计算方法、装置与电子设备 | |
| CN108009683A (zh) | 一种大容量直控负荷提高风电接纳能力的调度方法 | |
| CN113266869B (zh) | 基于数字孪生技术的热电联合供暖系统实时优化调控方法 | |
| CN112417662B (zh) | 一种实现集中供热管网系统动态水力优化的方法 | |
| CN111681130A (zh) | 一种考虑条件风险价值的综合能源系统优化调度方法 | |
| CN111191353B (zh) | 考虑热惯性的电-热综合能源系统协调运行方法 | |
| CN110516951A (zh) | 一种动态时间间隔的综合能源系统调度方法 | |
| CN113191638A (zh) | 计及热网热量传输动态特性的电热协调调度方法和装置 | |
| CN111046594A (zh) | 基于交叉迭代原理的热水供热网络动态仿真方法 | |
| CN114781102A (zh) | 一种城市综合能源系统的能量流建模方法及应用 | |
| CN113159983B (zh) | 离网型光气热电联产综合能源系统协调控制方法 | |
| CN113239617B (zh) | 一种室内用电活动的经济低碳型电采暖优化调控方法 | |
| CN111146819B (zh) | 一种考虑热网特性的电热联合系统辅助服务调度方法 | |
| CN115289518A (zh) | 供热系统热力和水力平衡控制方法及系统 | |
| Herzog et al. | Self-adapting building models for model predictive control | |
| CN112032809B (zh) | 一种基于可再生能源的混合热电站系统及其动态控制方法 |
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 |