CN113762808A - 微网多能源系统与电网系统的联合调度方法 - Google Patents

微网多能源系统与电网系统的联合调度方法 Download PDF

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CN113762808A CN202111120706.8A CN202111120706A CN113762808A CN 113762808 A CN113762808 A CN 113762808A CN 202111120706 A CN202111120706 A CN 202111120706A CN 113762808 A CN113762808 A CN 113762808A
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Abstract

本发明公开了一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括获取电网系统的数据信息、各微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；以各微网多能源系统的响应容量和运行成本为双目标构建联合调度模型；求解联合调度模型得到联合调度方案；按照联合调度方案对微网多能源系统与电网进行联合调度。本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，通过对若干个微网多能源系统进行联合调度和综合运行，不仅实现了多个微网多能源系统参与电网系统的联合调度，而且提高了电网的运行可靠性，减少了微网多能源系统的运行成本，而且可靠性高、实用性好且科学合理。

Description

微网多能源系统与电网系统的联合调度方法
技术领域
本发明属于电气自动化领域，具体涉及一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法。
背景技术
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电力的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
目前，人们对于电能的需求越来越大。能源短缺与环境问题也由此而生。在此背景下，通过将多种性质各异的能源有机结合在一起，对其生产和转换环节进行协调优化，从而实现能源梯级高效利用和可再生能源大幅消纳的多能源系统(integrated energysystem，IES)应运而生。微网多能源系统中存在较多的灵活资源，例如：储能、可中断电负荷、热水负荷等等，微网多能源系统可以通过调节灵活资源的应用从而参与到电网系统的调节中来。然而，单个多能源系统的可调节容量有限，由多个多能源系统参与电网辅助服务，可以提高多能源系统群的可响应容量和调节效率。
近年来，研究人员针对微网多能源系统的优化运行做出了许多研究：一方面，综合需求侧响应被提出，并用于改变自身的能源转换方式来调整负荷需求，从而优化微网多能源系统的经济成本和电力负荷曲线的峰谷差；另一方面，非合作博弈论用于实现综合能源产能基地、系统管理商和用户等多个存在利益冲突关系的主体的多目标优化运行，形成多方利益主体的相互制约。由此可见，目前的研究多关注于微网多能源系统内部的协调优化运行以及有利益冲突关系的多主体优化运行，但是并不存在针对微网多能源系统参与电网辅助服务的联合优化运行的研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高、实用性好且科学合理的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法。
本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1.获取电网系统的数据信息；
S2.获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；
S3.根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；
S4.在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；
S5.按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。
步骤S2所述的获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件，包括如下步骤：
A.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
Figure BDA0003276959110000031
Figure BDA0003276959110000032
式中
Figure BDA0003276959110000033
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的转移容量；
Figure BDA0003276959110000034
为第i个微网多能源系统的负荷功率可转移阈值系数；
Figure BDA0003276959110000035
为第i个微网多能源系统的可转移电负荷m在时段t参与可转移调节的状态变量，且
Figure BDA0003276959110000036
表示第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t处于可转移工作状态且参与柔性调节，否则
Figure BDA0003276959110000037
Figure BDA0003276959110000038
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在t时段的日前预测功率；
Figure BDA0003276959110000039
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m的可转移工作时段集合；
Figure BDA00032769591100000310
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出功率；
Figure BDA00032769591100000311
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出时长；
Figure BDA00032769591100000312
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入功率；
Figure BDA00032769591100000313
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入时长；T为时间段t的取值；
Figure BDA00032769591100000314
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在调节周期内的最大转移次数；
Figure BDA00032769591100000315
为第i个微网多能源系统在时段t的可转移电负荷；
Figure BDA00032769591100000316
为第i个微网多能源系统在时段t的日前预测总功率；J1为时段可移入的负荷种类数；K1为时段可移出的负荷种类数；
B.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可削减电负荷：
Figure BDA0003276959110000041
Figure BDA0003276959110000042
式中
Figure BDA0003276959110000043
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减容量；
Figure BDA0003276959110000044
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节的状态变量，且
Figure BDA0003276959110000045
表示第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节，否则
Figure BDA0003276959110000046
Figure BDA0003276959110000047
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的功率可削减阈值系数；
Figure BDA0003276959110000048
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在t时刻的原负荷功率；
Figure BDA0003276959110000049
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的可削减工作时段集合；
Figure BDA00032769591100000410
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减比例系数；
Figure BDA00032769591100000411
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n允许的削减速率系数；
Figure BDA00032769591100000412
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最短时长；
Figure BDA00032769591100000413
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的时长；
Figure BDA00032769591100000414
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最长时长；
Figure BDA00032769591100000415
为第i个微网多能源系统在t时刻削减之后的电负荷总功率；
Figure BDA00032769591100000416
为第i个微网多能源系统在t时刻的可削减电负荷的原总功率；K2为可削减负荷的个数；
C.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性热负荷：
Figure BDA00032769591100000417
式中Hhw,min为第i个微网多能源系统在t时刻的最小热水负荷功率；Cw为水的比热容；pw为水的密度；
Figure BDA0003276959110000051
为第i个微网多能源系统在t时刻的新加入的冷水体积；Th,min为用户可接受的最小水温；Tini为初始水温；Δt为时间步长；Hhw,max为第i个微网多能源系统在t时刻的最大热水负荷功率；Th,max为用户可接受的最大水温；
Figure BDA0003276959110000052
为第i个微网多能源系统在t时刻的热水负荷功率；
D.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性冷负荷：
Figure BDA0003276959110000053
式中Cair,min为最小制冷负荷；
Figure BDA0003276959110000054
为第i个微网多能源系统的t时刻的室外温度；Tair,min为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最低温度；R为建筑热阻；Cair,max为最大制冷负荷；Tair,max为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最高温度；
Figure BDA0003276959110000055
为第i个微网多能源系统的t时刻的冷却功率；
E.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的功率平衡约束：
Figure BDA0003276959110000056
Figure BDA0003276959110000057
Figure BDA0003276959110000058
式中
Figure BDA0003276959110000059
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变电负荷；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
Figure BDA00032769591100000510
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；
Figure BDA00032769591100000511
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能充能量；
Figure BDA00032769591100000512
为第i个微网多能源系统的产能设备y在t时刻的耗电量；Y为产能设备的总数量；
Figure BDA00032769591100000513
为第i个微网多能源系统中产电设备l在t时刻的产电量；L为微网i中所有产电设备；
Figure BDA0003276959110000061
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能放能量；
Figure BDA0003276959110000062
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变热负荷；
Figure BDA0003276959110000063
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能充能量；
Figure BDA0003276959110000064
为第i个微网多能源系统在t时刻的产热量；H为微网i中所有产热设备；
Figure BDA0003276959110000065
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能放能量；
Figure BDA0003276959110000066
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变冷负荷；
Figure BDA0003276959110000067
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能充能量；
Figure BDA0003276959110000068
为第i个微网多能源系统在t时刻的产冷量；C为微网i中所有产冷设备；
Figure BDA0003276959110000069
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能放能量；
F.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的储能设备约束：
Figure BDA00032769591100000610
式中Ei,x,t为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的当前容量；βx为x储能装置自损耗系数；
Figure BDA00032769591100000611
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能功率；
Figure BDA00032769591100000612
为第i个微网多能源系统的x储能装置的充能效率；
Figure BDA00032769591100000613
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能效率；
Figure BDA00032769591100000614
为第i个微网多能源系统的x储能装置的放能效率；
Figure BDA00032769591100000615
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能状态；
Figure BDA00032769591100000616
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大充能功率；
Figure BDA00032769591100000617
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能状态；
Figure BDA00032769591100000618
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大放能功率；Ei,x,min为第i个微网多能源系统的x储能装置的最小储能容量；Ei,x,max为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大储能容量；x为指示变量，取值为1、2或3，x＝1表示电储能装置，x＝2表示热储能装置，x＝3表示冷储能装置；
G.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
Figure BDA0003276959110000071
式中
Figure BDA0003276959110000072
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输出功率；ηi,q为第i个微网多能源系统的设备q的效用系数；
Figure BDA0003276959110000073
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输入功率；
Figure BDA0003276959110000074
为第i个微网多能源系统的设备q的额定功率。
步骤S3所述的根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型，具体包括如下步骤：
a.采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
Figure BDA0003276959110000075
式中Ts为微网多能源系统参与调度的时间长度；start为微网多能源系统参与调度的初始时间；M为参与调度的微网多能源系统的个数；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
b.采用如下算式作为各个微网多能源系统的运行成本最小化目标函数：
Figure BDA0003276959110000076
式中
Figure BDA0003276959110000077
为t时刻的电网购电价格；
Figure BDA0003276959110000078
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；cgas为购气价格；
Figure BDA0003276959110000079
为第i个微网多能源系统在t时刻的购气量；Ri为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体为采用混沌粒子群+Gourbi算法进行求解。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(2)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤(2)再次进行优化。
步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(2)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤(2)再次进行优化；
(7)将步骤(6)得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
(8)电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案。
若审核不通过，则返回步骤(1)再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案。
所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益。
所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益Ri：
Figure BDA0003276959110000101
式中si为包含微网多能源系统i的所有子集；|s|为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；R′(s)为集合s产生的收益；R′(s/i)为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益。
本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，通过对若干个微网多能源系统进行联合调度和综合运行，不仅实现了多个微网多能源系统参与电网系统的联合调度，而且提高了电网的运行可靠性，减少了微网多能源系统的运行成本，而且可靠性高、实用性好且科学合理。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明的方法流程示意图：本发明提供的这种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1.获取电网系统的数据信息；
S2.获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；具体包括如下步骤：
A.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
Figure BDA0003276959110000111
Figure BDA0003276959110000112
式中
Figure BDA0003276959110000113
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的转移容量；
Figure BDA0003276959110000114
为第i个微网多能源系统的负荷功率可转移阈值系数，取值范围为0～100％；
Figure BDA0003276959110000115
为第i个微网多能源系统的可转移电负荷m在时段t参与可转移调节的状态变量，且
Figure BDA0003276959110000116
表示第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t处于可转移工作状态且参与柔性调节，否则
Figure BDA0003276959110000117
Figure BDA0003276959110000118
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在t时段的日前预测功率；
Figure BDA0003276959110000119
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m的可转移工作时段集合；
Figure BDA00032769591100001110
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出功率；
Figure BDA00032769591100001111
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出时长；
Figure BDA00032769591100001112
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入功率；
Figure BDA00032769591100001113
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入时长；T为时间段t的取值；
Figure BDA00032769591100001114
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在调节周期内的最大转移次数；
Figure BDA00032769591100001115
为第i个微网多能源系统在时段t的可转移电负荷；
Figure BDA00032769591100001116
为第i个微网多能源系统在时段t的日前预测总功率；J1为时段可移入的负荷种类数；K1为时段可移出的负荷种类数；对于可转移负荷，移入-移出的用电量应保持不变；
B.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可削减电负荷：
Figure BDA0003276959110000121
Figure BDA0003276959110000122
式中
Figure BDA0003276959110000123
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减容量；
Figure BDA0003276959110000124
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节的状态变量，且
Figure BDA0003276959110000125
表示第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节，否则
Figure BDA0003276959110000126
Figure BDA0003276959110000127
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的功率可削减阈值系数，取值范围为0～100％，当
Figure BDA0003276959110000128
时，负荷n等效于可中断负荷；
Figure BDA0003276959110000129
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在t时刻的原负荷功率；
Figure BDA00032769591100001210
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的可削减工作时段集合；
Figure BDA00032769591100001211
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减比例系数；
Figure BDA00032769591100001212
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n允许的削减速率系数；
Figure BDA00032769591100001213
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最短时长；
Figure BDA00032769591100001214
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的时长；
Figure BDA00032769591100001215
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最长时长；
Figure BDA00032769591100001216
为第i个微网多能源系统在t时刻削减之后的电负荷总功率；
Figure BDA00032769591100001217
为第i个微网多能源系统在t时刻的可削减电负荷的原总功率；K2为可削减负荷的个数；
C.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性热负荷：
Figure BDA0003276959110000131
式中Hhw,min为第i个微网多能源系统在t时刻的最小热水负荷功率；Cw为水的比热容；pw为水的密度；
Figure BDA0003276959110000132
为第i个微网多能源系统在t时刻的新加入的冷水体积；Th,min为用户可接受的最小水温；Tini为初始水温；Δt为时间步长；Hhw,max为第i个微网多能源系统在t时刻的最大热水负荷功率；Th,max为用户可接受的最大水温；
Figure BDA0003276959110000133
为第i个微网多能源系统在t时刻的热水负荷功率；
D.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性冷负荷：
Figure BDA0003276959110000134
式中Cair,min为最小制冷负荷；
Figure BDA0003276959110000135
为第i个微网多能源系统的t时刻的室外温度；Tair,min为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最低温度；R为建筑热阻；Cair,max为最大制冷负荷；Tair,max为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最高温度；
Figure BDA0003276959110000136
为第i个微网多能源系统的t时刻的冷却功率；
E.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的功率平衡约束：
Figure BDA0003276959110000137
Figure BDA0003276959110000138
Figure BDA0003276959110000139
式中
Figure BDA00032769591100001310
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变电负荷；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
Figure BDA0003276959110000141
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；
Figure BDA0003276959110000142
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能充能量；
Figure BDA0003276959110000143
为第i个微网多能源系统的产能设备y在t时刻的耗电量；Y为产能设备的总数量；
Figure BDA0003276959110000144
为第i个微网多能源系统中产电设备l在t时刻的产电量；L为微网i中所有产电设备；
Figure BDA0003276959110000145
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能放能量；
Figure BDA0003276959110000146
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变热负荷；
Figure BDA0003276959110000147
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能充能量；
Figure BDA0003276959110000148
为第i个微网多能源系统在t时刻的产热量；H为微网i中所有产热设备；
Figure BDA0003276959110000149
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能放能量；
Figure BDA00032769591100001410
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变冷负荷；
Figure BDA00032769591100001411
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能充能量；
Figure BDA00032769591100001412
为第i个微网多能源系统在t时刻的产冷量；C为微网i中所有产冷设备；
Figure BDA00032769591100001413
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能放能量；
F.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的储能设备约束：
Figure BDA00032769591100001414
式中Ei,x,t为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的当前容量；βx为x储能装置自损耗系数；
Figure BDA00032769591100001415
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能功率；
Figure BDA00032769591100001416
为第i个微网多能源系统的x储能装置的充能效率；
Figure BDA00032769591100001417
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能效率；
Figure BDA00032769591100001418
为第i个微网多能源系统的x储能装置的放能效率；
Figure BDA00032769591100001419
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能状态；
Figure BDA0003276959110000151
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大充能功率；
Figure BDA0003276959110000152
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能状态；
Figure BDA0003276959110000153
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大放能功率；Ei,x,min为第i个微网多能源系统的x储能装置的最小储能容量；Ei,x,max为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大储能容量；x为指示变量，取值为1、2或3，x＝1表示电储能装置，x＝2表示热储能装置，x＝3表示冷储能装置；
G.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
Figure BDA0003276959110000154
式中
Figure BDA0003276959110000155
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输出功率；ηi,q为第i个微网多能源系统的设备q的效用系数；对于离心机和热泵等机组，其效用系数均大于1；对于热水锅炉和燃气轮机等机组，其效用系数小于1；
Figure BDA0003276959110000156
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输入功率；
Figure BDA0003276959110000157
为第i个微网多能源系统的设备q的额定功率；
S3.根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；具体包括如下步骤：
a.采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
Figure BDA0003276959110000158
式中Ts为微网多能源系统参与调度的时间长度；start为微网多能源系统参与调度的初始时间；M为参与调度的微网多能源系统的个数；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
b.采用如下算式作为各个微网多能源系统的运行成本最小化目标函数：
Figure BDA0003276959110000161
式中
Figure BDA0003276959110000162
为t时刻的电网购电价格；
Figure BDA0003276959110000163
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；cgas为购气价格；
Figure BDA0003276959110000164
为第i个微网多能源系统在t时刻的购气量；Ri为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益；
S4.在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；具体为采用混沌粒子群+Gourbi算法进行求解，得到联合调度方案；
具体实施时，本步骤可以有两种实施方案：
方案一：具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益；具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益Ri：
Figure BDA0003276959110000165
式中si为包含微网多能源系统i的所有子集；|s|为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；R′(s)为集合s产生的收益；R′(s/i)为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(2)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤(2)再次进行优化；
方案二：具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益；具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益Ri：
Figure BDA0003276959110000171
式中si为包含微网多能源系统i的所有子集；|s|为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；R′(s)为集合s产生的收益；R′(s/i)为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(1)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤(2)再次进行优化；
(7)将步骤(6)得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
(8)电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；
若审核不通过，则返回步骤(1)再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案；
S5.按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。

Claims (8)

1.一种微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，包括如下步骤：
S1.获取电网系统的数据信息；
S2.获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件；
S3.根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型；
S4.在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案；
S5.按照步骤S4得到的联合调度方案，对若干个微网多能源系统与电网进行联合调度。
2.根据权利要求1所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S2所述的获取各个微网多能源系统的调度数据和对应的约束条件，包括如下步骤：
A.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可转移电负荷：
Figure FDA0003276959100000011
Figure FDA0003276959100000012
式中
Figure FDA0003276959100000013
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的转移容量；
Figure FDA0003276959100000014
为第i个微网多能源系统的负荷功率可转移阈值系数；
Figure FDA0003276959100000015
为第i个微网多能源系统的可转移电负荷m在时段t参与可转移调节的状态变量，且
Figure FDA0003276959100000016
表示第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t处于可转移工作状态且参与柔性调节，否则
Figure FDA0003276959100000021
Figure FDA0003276959100000022
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在t时段的日前预测功率；
Figure FDA0003276959100000023
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m的可转移工作时段集合；
Figure FDA0003276959100000024
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出功率；
Figure FDA0003276959100000025
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移出时长；
Figure FDA0003276959100000026
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入功率；
Figure FDA0003276959100000027
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在时段t的移入时长；T为时间段t的取值；
Figure FDA0003276959100000028
为第i个微网多能源系统的可转移负荷m在调节周期内的最大转移次数；
Figure FDA0003276959100000029
为第i个微网多能源系统在时段t的可转移电负荷；
Figure FDA00032769591000000210
为第i个微网多能源系统在时段t的日前预测总功率；J1为时段可移入的负荷种类数；K1为时段可移出的负荷种类数；
B.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的可削减电负荷：
Figure FDA00032769591000000211
Figure FDA00032769591000000212
式中
Figure FDA00032769591000000213
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减容量；
Figure FDA00032769591000000214
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节的状态变量，且
Figure FDA00032769591000000215
表示第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t参与可削减调节，否则
Figure FDA00032769591000000216
Figure FDA00032769591000000217
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的功率可削减阈值系数；
Figure FDA00032769591000000218
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在t时刻的原负荷功率；
Figure FDA00032769591000000219
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的可削减工作时段集合；
Figure FDA0003276959100000031
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n在时段t的削减比例系数；
Figure FDA0003276959100000032
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n允许的削减速率系数；
Figure FDA0003276959100000033
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最短时长；
Figure FDA0003276959100000034
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的时长；
Figure FDA0003276959100000035
为第i个微网多能源系统的可削减电负荷n的参与可削减调节的最长时长；
Figure FDA0003276959100000036
为第i个微网多能源系统在t时刻削减之后的电负荷总功率；
Figure FDA0003276959100000037
为第i个微网多能源系统在t时刻的可削减电负荷的原总功率；K2为可削减负荷的个数；
C.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性热负荷：
Figure FDA0003276959100000038
式中Hhw,min为第i个微网多能源系统在t时刻的最小热水负荷功率；Cw为水的比热容；pw为水的密度；
Figure FDA0003276959100000039
为第i个微网多能源系统在t时刻的新加入的冷水体积；Th,min为用户可接受的最小水温；Tini为初始水温；Δt为时间步长；Hhw,max为第i个微网多能源系统在t时刻的最大热水负荷功率；Th,max为用户可接受的最大水温；
Figure FDA00032769591000000310
为第i个微网多能源系统在t时刻的热水负荷功率；
D.采用如下算式计算第i个微网多能源系统的柔性冷负荷：
Figure FDA00032769591000000311
式中Cair,min为最小制冷负荷；Tt out为第i个微网多能源系统的t时刻的室外温度；Tair,min为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最低温度；R为建筑热阻；Cair,max为最大制冷负荷；Tair,max为第i个微网多能源系统的满足用户要求的最高温度；
Figure FDA0003276959100000041
为第i个微网多能源系统的t时刻的冷却功率；
E.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的功率平衡约束：
Figure FDA0003276959100000042
Figure FDA0003276959100000043
Figure FDA0003276959100000044
式中
Figure FDA0003276959100000045
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变电负荷；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
Figure FDA0003276959100000046
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；
Figure FDA0003276959100000047
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能充能量；
Figure FDA0003276959100000048
为第i个微网多能源系统的产能设备y在t时刻的耗电量；Y为产能设备的总数量；
Figure FDA0003276959100000049
为第i个微网多能源系统在t时刻的产电量；L为微网i中所有产电设备；
Figure FDA00032769591000000410
为第i个微网多能源系统在t时刻的电储能放能量；
Figure FDA00032769591000000411
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变热负荷；
Figure FDA00032769591000000412
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能充能量；
Figure FDA00032769591000000413
为第i个微网多能源系统在t时刻的产热量；H为微网i中所有产热设备；
Figure FDA00032769591000000414
为第i个微网多能源系统在t时刻的热储能放能量；
Figure FDA00032769591000000415
为第i个微网多能源系统在t时刻的不可变冷负荷；
Figure FDA00032769591000000416
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能充能量；
Figure FDA00032769591000000417
为第i个微网多能源系统在t时刻的产冷量；C为微网i中所有产冷设备；
Figure FDA00032769591000000418
为第i个微网多能源系统在t时刻的冷储能放能量；
F.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的储能设备约束：
Figure FDA0003276959100000051
式中Ei,x,t为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的当前容量；βx为x储能装置自损耗系数；
Figure FDA0003276959100000052
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能功率；
Figure FDA0003276959100000053
为第i个微网多能源系统的x储能装置的充能效率；
Figure FDA0003276959100000054
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能效率；
Figure FDA0003276959100000055
为第i个微网多能源系统的x储能装置的放能效率；
Figure FDA0003276959100000056
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的充能状态；
Figure FDA0003276959100000057
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大充能功率；
Figure FDA0003276959100000058
为第i个微网多能源系统在t时刻的x储能装置的放能状态；
Figure FDA0003276959100000059
为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大放能功率；Ei,x,min为第i个微网多能源系统的x储能装置的最小储能容量；Ei,x,max为第i个微网多能源系统的x储能装置的最大储能容量；x为指示变量，取值为1、2或3，x＝1表示电储能装置，x＝2表示热储能装置，x＝3表示冷储能装置；
G.采用如下算式作为第i个微网多能源系统的设备出力约束：
Figure FDA00032769591000000510
式中
Figure FDA00032769591000000511
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输出功率；ηi,q为第i个微网多能源系统的设备q的效用系数；
Figure FDA00032769591000000512
为第i个微网多能源系统的设备q在t时刻的输入功率；
Figure FDA00032769591000000513
为第i个微网多能源系统的设备q的额定功率。
3.根据权利要求2所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S3所述的根据步骤S1和步骤S2获取的数据信息，以各个微网多能源系统的响应容量和各个微网多能源系统的运行成本为双目标，构建联合调度模型，具体包括如下步骤：
a.采用如下算式作为各个微网多能源系统的响应容量最大化目标函数：
Figure FDA0003276959100000061
式中Ts为微网多能源系统参与调度的时间长度；start为微网多能源系统参与调度的初始时间；M为参与调度的微网多能源系统的个数；Qi,t为第i个微网多能源系统在t时刻的调度响应容量；
b.采用如下算式作为各个微网多能源系统的运行成本最小化目标函数：
Figure FDA0003276959100000062
式中
Figure FDA0003276959100000063
为t时刻的电网购电价格；
Figure FDA0003276959100000064
为第i个微网多能源系统在t时刻的电网购电量；cgas为购气价格；
Figure FDA0003276959100000065
为第i个微网多能源系统在t时刻的购气量；Ri为第i个微网多能源系统参与调度所获得的收益。
4.根据权利要求3所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体为采用混沌粒子群+Gourbi算法进行求解。
5.根据权利要求4所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(2)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出最终的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤(2)再次进行优化。
6.根据权利要求4所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于步骤S4所述的在步骤S1和步骤S2获取的数据信息基础上，对步骤S3构建的联合调度模型进行求解，得到联合调度方案，具体包括如下步骤：
(1)初始化混沌粒子群算法的参数，生成各个微网多能源系统的响应容量；
(2)计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配；
(3)根据步骤(1)生成的各个微网多能源系统的响应容量，优化各个微网多能源系统的运行调度，得到当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本；
(4)判断步骤(3)得到的当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本是否优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本：
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本不优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则返回步骤(2)重新进行优化；
若当前轮次的各个微网多能源系统的最小运行成本优于之前轮次得到的各个微网多能源系统的最小运行成本，则进行后续步骤；
(5)更新各个微网多能源系统的运行成本；
(6)判断是否达到设定的迭代次数上限：
若达到设定的迭代次数上限，则输出优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量；结束；
若未达到设定的迭代次数上限，则返回步骤2)再次进行优化；
(7)将步骤(6)得到的优化的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，发送至电网系统和对应的各个微网多能源系统；
(8)电网系统和各个微网多能源系统对接收到的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量进行审核：
若审核通过，则将审核通过的各个微网多能源系统的运行策略和各个微网多能源系统的响应容量，并作为联合调度方案。
若审核不通过，则返回步骤(1)再次进行优化，直至审核通过，得到最终的联合调度方案。
7.根据权利要求5或6所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体为采用Shapley值法计算各个微网多能源系统参与调度的收益。
8.根据权利要求7所述的微网多能源系统与电网系统的联合调度方法，其特征在于所述的计算各个微网多能源系统参与调度的收益分配，具体包括如下步骤：
采用如下算式计算第i个微网多能源系统参与调度的收益Ri：
Figure FDA0003276959100000091
式中si为包含微网多能源系统i的所有子集；|s|为子集s中的微网多能源系统的个数；M为微网多能源系统的数量；R′(s)为集合s产生的收益；R′(s/i)为微网集合s除去微网多能源系统i后产生的收益。
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