CN113850409A - 一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法:首先,建立以CCHP为核心、考虑可再生能源接入的综合能源系统;其次,分析系统中各种设备的能量耦合关系和运行特性,建立优化模型;建立以投资运维、可再生能源消耗为优化目标的目标函数及其约束条件;将遗传算法与混合整数线性规划求解器相结合,提出考虑综合能源系统运行策略的容量配置双层优化方法;最后,与传统能源系统进行比较,验证该方法在资源消耗、综合成本和可再生能源等方面的优越性。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,属于电力系统运行与控制技术领域。
背景技术
综合能源系统作为未来能源系统发展的清洁、低碳、高质量的途径,涉及多种不同形式的能源“源-网-荷-储”生命周期耦合,要求以先进的信息平台和高效准确的数据挖掘与分析技术为支撑,采用系统化、集成化、精细化的分析方法,从宏观的角度对系统的能源生产、传输、转换和存储进行管理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,所要解决的技术问题是,研究核心设备的运行特点和可再生能源的利用过程,建立基于CCHP的综合能源系统的供能方案;针对该优化问题,提出考虑综合能源系统运行策略的容量配置双层优化方法。
本发明所采用的技术方案是一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,包括如下步骤:
步骤1,建立以CCHP为核心、考虑可再生能源接入的综合能源系统;
步骤2,分析综合能源系统中各种设备的能量耦合关系和运行特性,建立优化模型;
步骤3,建立以投资运维、可再生能源消耗为优化目标的目标函数及其约束条件;
步骤4,将遗传算法与MILP求解器相结合,提出考虑综合能源系统运行策略的容量配置双层优化方法。
作为优选,所述步骤1具体包括:
能源枢纽(energy hub,EH)模型使用能源转换矩阵连接能源系统的输入和输出,形成输入-输出双端口网络,以变换矩阵和传递矩阵的形式表示,整理各设备的耦合关系,明确各设备的中间输出值,并协助综合能源系统的建模和计算;
考虑可再生能源接入的综合能源系统主要设备包括微燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机组、电加热锅炉、电压缩制冷机组、储能装置、光伏发电装置、风力涡轮机、能耗输油管线,从能源供应类型的角度对各子系统进行分类,然后阐述综合能源系统的工作原理和能源供应框架。
作为优选,所述步骤2具体包括:
1)冷能源子系统
采用蒸汽溴化锂吸收式制冷机组作为主要制冷方式,吸收式制冷机组输入蒸汽消耗量与实际制冷量的关系如下:
Qac=Qacin*Eac
Qacin+Qhx=Qwh
式中:Qac为机组实际冷却能力,kW;Qacin为输入蒸汽热,kW;Eac为机组当前时间的能效比;Qhx为余热锅炉进入二次热供热网的出口蒸汽分量,kW;Qwh为余热锅炉总输出,kW;
2)热能源子系统
热能源子系统中设有了辅助燃烧、冷却模块,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组成为热能源子系统的必备设备,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组的能量转换关系如下:
Qeb=Peb*Eeb
Qgb=Pgb*Egb
Qec=Pec*Eec
式中:Qeb为电加热锅炉输出热量,kW;Peb为电加热锅炉电功率输入,kW; Eeb为电加热锅炉效率,%;Qgb为燃气锅炉热输出,kW;Pgb为燃气锅炉天然气输入热值,kW;Egb为燃气锅炉效率,%;Qec为电压缩制冷机组输出冷却能力,kW;Pec为电压缩制冷机组输入功率,kW;Eec为电压缩制冷机组效率,%;
3)储能子系统
储能子系统中将考虑设置多种储能装置,探讨储能装置在综合能源系统实际负荷需求下的利用,广义储能装置的能量转换关系式如下:
式中:Pes(t)为当前储能装置功率,kW;Pes,ch(t)和Pes,dis(t)为装置输入输出功率,kW;Ees(t)为当前装置储能量,kWh;τ为存储放电过程的中间损耗系;ηch、ηdis为输入时间和输出时间的瞬间损耗系数。
作为优选,所述步骤3具体包括:
1)目标函数
优化模型的目标函数由全年综合能源系统总成本构成,总成本由初始投资成本、运行维护成本和资源消耗成本组成,如下式所示:
minCsystem=Ceq+Com+Cre+Cab
式中:Csystem为综合能源系统总成本价值;Ceq为建设初始投资成本,元;Com为年度设备运行维护成本;Cre为输入侧各种资源消耗总成本;Cab是弃风和弃光的惩罚条款,以成本增加的形式表示;
2)约束条件
在综合能源系统的建模过程中,存在三种约束:设备容量约束、设备运行特性约束和能量流平衡约束;
设备容量约束:设备容量约束是遗传算法预设过程中必不可少的一部分,适当的容量配置搜索范围可以在一定程度上减少模型的迭代时间;
设备运行特性约束:在各种设备的运行过程中,各种能量的输出功率需要处在安全运行的范围内;
能量流平衡约束:从能源枢纽的角度出发,必须满足输入和输出平衡条件,以消除能源和资源传输过程中的不可逆损失。
作为优选,所述步骤4具体包括:
在对综合能源系统的容量分配和运行优化进行分析的基础上,利用输入输出双端口EH模型架构,构建容量分配层与运行优化层之间的两层优化逻辑关系;在该框架中,上层模型表示为系统容量配置的优化问题,初始参数设定为各设备单位容量的购置成本、使用寿命、环境影响系数和投资系数,将各设备的单机容量从迭代起点转移到下层的运行策略优化模型中;下层通过典型日负荷、燃气、电价、燃气热值和各种设备变压器,通过计算运行特性参数的预设参数,得到日运行成本、资源消耗成本、污染物排放成本和弃风弃光惩罚成本,将系统的日常运行数据反馈给上层模型,通过优化算法的筛选,找到容量分配的最优解;经过多次迭代,两级优化模型的结果是由上层决策变量选择出适合区域负荷需求的最优容量分配和典型的日运行策略方案。
本发明的有益效果是:
为了提高化石能源的综合利用效率,解决可再生能源消纳问题,提出了一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法。本发明对CCHP综合能源系统进行了研究,建立了该系统的能源供应框架模型。依次介绍了系统结构、设备运行特点、数学模型建立、优化问题求解、容量配置优化、运行策略优化和能效分析。结果表明,对比传统能源系统,本发明在资源消耗、综合成本和可再生能源方面具有明显的优越性。
附图说明
图1为一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法流程图;
图2为能源枢纽模型框架;
图3为传统能源系统框架;
图4为考虑可再生能源接入的综合能源系统框架;
图5为双层优化模型框架。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法做出详细说明。
如图1所示,本发明的一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,包括如下步骤:
步骤1,建立以CCHP为核心、考虑可再生能源接入的综合能源系统;
1)能源枢纽建模框架
能源枢纽模型使用能源转换矩阵连接能源系统的输入和输出,形成输入-输出双端口网络,如图2所示。
能源枢纽输入与输出关系可简单表示为下式:
L=f(P)
各种能量转换装置的输入端子P、输出端子L和转换关系矩阵都不同。P可多途径获取电力资源、化石资源和自然资源,L可以是二次能源输出,如热(冷) 能、电能或氢能、化学能等,根据不同的设备类型、不同的容量和不同的工况设置转换关系矩阵。
能源枢纽代表了能源系统中各种设备的输入值和输出值之间的关系。在综合能源系统中,设备主要分为能量转换设备、储能设备和能量传输设备。能量转换设备包括燃气轮机、余热锅炉、电压缩制冷机和电热锅炉。储能装置包括储能装置、蓄冷装置和蓄热装置。能量传输设备包括蒸汽管道、电力管道、冷冻水管道及二次热网、冷却风机盘管、天然气管道等,以上公式以简单矩阵形式表示:
下一步,根据不同的能源供应类型进一步分解关系矩阵:
它用变换矩阵和传递矩阵的形式表示。这样可以分析出各设备之间的耦合关系,明确各设备的中间产值,辅助能源系统综合规划优化的建模与计算。
2)传统能源系统
传统能源系统结构中,设备间的耦合关系简单,传统能源系统的设备仅涉及能量流,如图3所示。
传统能源系统的资源消耗与CCHP系统的运行策略相似,CCHP系统的电能由热决定。该系统将作为综合能源系统的比较系统,验证该方法和优化方法的可行性和先进性。
3)基于CHCP的综合能源系统
图4显示了考虑可再生能源接入的综合能源系统的能源供应框架。系统主要设备包括微型燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机组、电热锅炉、电压缩式制冷机组、储能(电、热、冷)装置、光伏发电装置、风机、能流(电、汽、冷水、燃气)输送管道,系统可以从供能类型的角度对各子系统进行分类,然后阐述系统的工作原理和供能框架。
步骤2,分析系统中各种设备的能量耦合关系和运行特性,建立其优化模型;
1)冷能源子系统
采用蒸汽溴化锂吸收式制冷机组作为主要制冷方式,吸收式制冷机组输入蒸汽消耗量与实际制冷量的关系如下:
Qac=Qacin*Eac
Qacin+Qhx=Qwh
式中:Qac为机组实际冷却能力,kW;Qacin为输入蒸汽热,kW;Eac为机组当前时间的能效比;Qhx为余热锅炉进入二次热供热网的出口蒸汽分量,kW;Qwh为余热锅炉总输出,kW;
2)热能源子系统
系统中设有了辅助燃烧、冷却模块,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组成为系统的必备设备,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组的能量转换关系如下:
Qeb=Peb*Eeb
Qgb=Pgb*Egb
Qec=Pec*Eec
式中:Qeb为电加热锅炉输出热量,kW;Peb为电加热锅炉电功率输入,kW; Eeb为电加热锅炉效率,%;Qgb为燃气锅炉热输出,kW;Pgb为燃气锅炉天然气输入热值,kW;Egb为燃气锅炉效率,%;Qec为电压缩制冷机组输出冷却能力,kW;Pec为电压缩制冷机组输入功率,kW;Eec为电压缩制冷机组效率,%;
3)储能子系统
系统中将考虑设置多种储能装置,探讨储能装置在综合能源系统实际负荷需求下的利用,广义储能装置的能量转换关系式如下(以储能为例):
式中:Pes(t)为当前储能装置功率,kW;Pes,ch(t)和Pes,dis(t)为装置输入输出功率,kW;Ees(t)为当前装置储能量,kWh;τ为存储放电过程的中间损耗系;ηch、ηdis为输入时间和输出时间的瞬间损耗系数;
步骤3,建立以投资运维、可再生能源消耗为优化目标的目标函数及其约束条件;
1)目标函数
该模型的目标函数由全年综合能源系统总成本构成。总成本由初始投资成本、运行维护成本和资源消耗成本组成,如下式所示:
minCsystem=Ceq+Com+Cre+Cab
式中:Csystem为综合能源系统总成本价值;Ceq为建设初始投资成本,元;Com为年度设备运行维护成本;Cre为输入侧各种资源消耗总成本;Cab是弃风和弃光的惩罚条款,以成本增加的形式表示;
在系统建设初期,各种设备的单位容量采购价格和使用寿命是不同的,每年都需要换算成年化成本值。表1显示了综合能源系统所涉及设备的单位容量购买成本和使用寿命。
表1
设备类型 | 机组容量采购成本(元/kW) | 使用寿命/年 |
燃气轮机 | 1500 | 20 |
余热锅炉 | 1200 | 20 |
溴化锂吸收式制冷机组 | 1201 | 30 |
电锅炉 | 181 | 20 |
燃气锅炉 | 400 | 20 |
电动压缩制冷机组 | 970 | 15 |
储电装置 | 13600 | 25 |
储热装置 | 200 | 20 |
储冷装置 | 400 | 20 |
光伏电池 | 18700 | 25 |
风机 | 4153 | 25 |
二次热网 | 150 | 20 |
式中:i为设备类型;Capacityi为设备容量,kW;Ci为设备购置成本,元 /kW;σ为设备折旧率,取0.03;R为投资回收系数;k为设备使用寿命,年; r为基准折现率,在工业锅炉、电厂设备、制冷机械等不同行业中有所不同,为 6.7%;
式中:t为一个典型日的每个周期,周期为180天,h;Cgas为天然气价格, 2.63元/m3;Vgas为天然气消耗,m3;Cbe为实时购电单位成本,元/kWh;Pbe为实时购电量,kWh;
式中:C'ab为风电弃光单位成本值,元/kWh;Ppv和Pwind为光伏发电装置和风力涡轮机的实时输出,kW;Ppvin和Pwindin为综合能源系统的实际消耗量,kW;
运营策略优化模型的目标函数由冬夏两季的日运营总成本构成。单日运营总成本包括购买天然气和电网电力的成本以及弃风弃光的补充成本。
min Mday=Mre+Mab
式中:Mday为日运营成本,元;Mre为日资源消耗成本,元;Mab为其弃风弃光的补充费用,元;t为典型日的每一个时期,h;
2)约束条件
在综合能源系统的建模过程中,存在三种约束:设备容量约束、设备运行特性约束和能量流平衡约束。
设备容量约束:设备能力约束是遗传算法预设过程中必不可少的一部分,适当的能力配置搜索范围可以在一定程度上减少模型的迭代时间。优化目标的容量范围设置见表2。
表2
设备名称 | 装机容量/kW |
燃气轮机 | 3000 |
吸收式制冷机组 | 3800 |
余热锅炉 | 5400 |
电锅炉 | 6000 |
燃气锅炉 | 1000 |
电动压缩制冷机组 | 8000 |
储热装置 | 0 |
储冷装置 | 0 |
储电装置 | 3600 |
二次热网 | 4200 |
设备运行特性约束:在各种设备的运行过程中,各种能量的输出功率需要处在安全运行的范围内。
对于燃气轮机,必须保证其最小出力在安全运行范围内。因此,燃气轮机的输出功率约束用下式表示,并根据上述数据采样结果对运行特性曲线进行分段线性拟合。
0.1*Capacitygt≤Pgt≤Capacitygt
但对于余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机组、补燃锅炉和电压缩式制冷机组,其运行特性相对平稳,输出功率范围相对宽松。因此,输出功率边界表示为:
0≤Pi≤Capacityi i∈{wh,ac,eb,ec}
储能装置的运行特性决定了其输入输出功率和内部储能容量需要区别于其他设备进行处理。储能装置的运行边界表示为:
-0.2*Capacityi≤Pi≤0.4*Capacityi
0.2*Capacityi≤Ei≤0.9*Capacityi i∈{es,hs,cs}
鉴于其时间延迟,应考虑对连续变量的约束:
对于可再生能源的获取,光伏和风电输出的实际消耗也有约束:
0≤Ppvin≤Ppv
0≤Pwindin≤Pwind
能量流平衡约束:从能源枢纽的角度出发,必须满足输入和输出平衡条件,以消除能源和资源传输过程中的不可逆损失。因此,对于不同的功率、热、制冷方式应建立以下约束。
热平衡约束:
Qhx+Qeb=Qload
冷平衡约束:
Qac+Qec=Qcooling
电平衡约束:
Peb+Pec+Pload+Pes=Ppvin+Pwindin+Pbe+Pgt
步骤4,将遗传算法与混合整数线性规划求解器相结合,提出考虑综合能源系统运行策略的容量配置双层优化方法;
在综合能源系统容量配置优化过程中,需要考虑不同类型、不同数值要求下的能量转换设备的工作特性,从而确定不同条件下设备配置的优先级,通过各种设备灵活的运行策略,满足整体负荷需求。容量配置与运行策略密不可分。运行策略决定了实际运行中容量配置方案的经济性,而容量配置决定了运行策略中各设备的边界条件。为了满足系统规划和设计的要求,有必要选择嵌套优化方法将这两个优化问题结合起来。
在对综合能源系统的容量分配和运行优化进行分析的基础上,利用输入输出双端口EH模型架构,构建了容量分配层与运行优化层之间的两层优化逻辑关系。双层编程方法的逻辑框架如图5所示。
在该框架中,上层模型表示为系统容量配置的优化问题。初始参数设定为各设备单位容量的购置成本、使用寿命、环境影响系数和投资系数。将各设备的单机容量从迭代起点转移到下层的运行策略优化模型中。下层通过典型日负荷、燃气/电价、燃气热值和各种设备变压器,通过计算运行特性参数等预设参数,得到日运行成本、资源消耗成本、污染物排放成本和弃风弃光惩罚成本。将系统的日常运行数据反馈给上层模型,通过优化算法的筛选,找到容量分配的最优解。经过多次迭代,两级优化模型的结果是由上层决策变量选择出适合区域负荷需求的最优容量分配和典型的日运行策略方案。
步骤5,与传统能源系统进行比较,验证一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法在资源消耗、综合成本和可再生能源等方面的优越性;
为验证基于CCHP的综合能源系统的优化运行方法在资源消耗、综合成本和可再生能源等方面的优越性,以实际区域负荷需求和可再生能源产出为输入,与传统能源系统进行比较,并对能源消耗、成本和能源利用效率进行分析,可再生能源消费和化石能源消费按年度分析划分。通过两级优化过程,得到系统容量分配优化方案,如表2所示。表3为优化后的综合能源系统方案与传统能源供应系统方案在多指标下的比较。
表3
性能指标 | 传统能源系统 | 综合能源系统 | 优化百分比 |
年总成本/千元 | 3808.32 | 2623.36 | -20.97% |
年投资成本/千元 | 210.73 | 426.97 | 102.61% |
年运维成本/千元 | 6.32 | 12.81 | 102.69% |
购电成本/千元 | 2170.91 | 1060.18 | -51.16% |
购气成本/千元 | 1420.36 | 1123.38 | 20.63% |
新能源消纳量/MWh | \ | 2349.32 | \ |
从表3可看出,经过两级优化后的综合能源系统购电成本低于传统能源系统,节约用电成本51.16%。分析原因如下:1)考虑到风力发电、光伏发电等可再生能源电力接入,直接用电需求得到部分满足,购电总量较低;2)足够的储能装置。通过储能装置缓冲和多元化的能源供应策略,使综合能源系统的直接购决策趋向于低价区域。
天然气的购气成本也大大降低,综合能源系统相比传统能源系统的天然气节能率约为20.63%。原因分析如下:1)可再生能源电力在冬季引入电加热锅炉,夏季引入电压缩制冷机组,提供了一定份额的冷、热负荷需求;2)燃气轮机驱动余热锅炉和溴化锂吸收式制冷机组。吸收式制冷机组提高了天然气资源热值的综合利用效率,而燃气锅炉是传统能源供应系统中天然气的关键消费环境。
在投资和运行维护成本方面,综合能源系统的优势并不显著。其中,系统涉及的光伏发电装置、风力发电机组、吸收式制冷机组和燃气轮机的单机容量成本远远高于传统的能源供应系统。基于我国输配电技术的发展,传统能源系统的直购电模式大大降低了对分布式设备的投资需求。其中,优化方案还选择了储能设备的形式,选择了储电装置而不是储热、储冷装置,有两个原因:1)首先,在优化下级运行策略时,首先满足电力需求,采用补充燃烧、冷却设备填补余下的冷、热负荷,无需储冷、储热;2)其次,储电装置的成本相比储热装置、储冷装置更低,使用具有明显价格优势的设备,以降低整个系统的成本。
在可再生能源消费方面,本发明设计的综合能源系统考虑了调峰和储能装置作缓冲,充分支持可再生能源发电接入,实现了年新能源消纳量2349.32MWh,间接减少了1761.05t二氧化碳排放。同时,从污染物排放的角度来看,大型燃煤、燃气机组引入氮氧化物、硫化物、飞灰、污水、废渣对区域环境和人类健康影响重大,也证实了将可再生能源消耗纳入综合能源系统的必要性。
以上所述仅表达了本发明的优选实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形、改进及替代,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.一种考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,建立以CCHP为核心、考虑可再生能源接入的综合能源系统;
步骤2,分析综合能源系统中各种设备的能量耦合关系和运行特性,建立优化模型;
步骤3,建立以投资运维、可再生能源消耗为优化目标的目标函数及其约束条件;
步骤4,将遗传算法与MILP求解器相结合,提出考虑综合能源系统运行策略的容量配置双层优化方法。
2.根据权利要求1所述的考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:
能源枢纽EH模型使用能源转换矩阵连接能源系统的输入和输出,形成输入-输出双端口网络,以变换矩阵和传递矩阵的形式表示,整理各设备的耦合关系,明确各设备的中间输出值,并协助综合能源系统的建模和计算;
考虑可再生能源接入的综合能源系统主要设备包括微燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机组、电加热锅炉、电压缩制冷机组、储能装置、光伏发电装置、风力涡轮机、能耗输油管线,从能源供应类型的角度对各子系统进行分类,然后阐述综合能源系统的工作原理和能源供应框架。
3.根据权利要求1所述的考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,其特征在于,所述步骤2具体包括:
1)冷能源子系统
采用蒸汽溴化锂吸收式制冷机组作为主要制冷方式,吸收式制冷机组输入蒸汽消耗量与实际制冷量的关系如下:
Qac=Qacin*Eac
Qacin+Qhx=Qwh
式中:Qac为机组实际冷却能力,kW;Qacin为输入蒸汽热,kW;Eac为机组当前时间的能效比;Qhx为余热锅炉进入二次热供热网的出口蒸汽分量,kW;Qwh为余热锅炉总输出,kW;
2)热能源子系统
热能源子系统中设有了辅助燃烧、冷却模块,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组成为热能源子系统的必备设备,电加热锅炉、燃气锅炉和电压缩制冷机组的能量转换关系如下:
Qeb=Peb*Eeb
Qgb=Pgb*Egb
Qec=Pec*Eec
式中:Qeb为电加热锅炉输出热量,kW;Peb为电加热锅炉电功率输入,kW;Eeb为电加热锅炉效率,%;Qgb为燃气锅炉热输出,kW;Pgb为燃气锅炉天然气输入热值,kW;Egb为燃气锅炉效率,%;Qec为电压缩制冷机组输出冷却能力,kW;Pec为电压缩制冷机组输入功率,kW;Eec为电压缩制冷机组效率,%;
3)储能子系统
储能子系统中将考虑设置多种储能装置,探讨储能装置在综合能源系统实际负荷需求下的利用,广义储能装置的能量转换关系式如下:
式中:Pes(t)为当前储能装置功率,kW;Pes,ch(t)和Pes,dis(t)为装置输入输出功率,kW;Ees(t)为当前装置储能量,kWh;τ为存储放电过程的中间损耗系;ηch、ηdis为输入时间和输出时间的瞬间损耗系数。
4.根据权利要求1所述的考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,其特征在于,所述步骤3具体包括:
1)目标函数
优化模型的目标函数由全年综合能源系统总成本构成,总成本由初始投资成本、运行维护成本和资源消耗成本组成,如下式所示:
minCsystem=Ceq+Com+Cre+Cab
式中:Csystem为综合能源系统总成本价值;Ceq为建设初始投资成本,元;Com为年度设备运行维护成本;Cre为输入侧各种资源消耗总成本;Cab是弃风和弃光的惩罚条款,以成本增加的形式表示;
2)约束条件
在综合能源系统的建模过程中,存在三种约束:设备容量约束、设备运行特性约束和能量流平衡约束;
设备容量约束:设备容量约束是遗传算法预设过程中必不可少的一部分,适当的容量配置搜索范围可以在一定程度上减少模型的迭代时间;
设备运行特性约束:在各种设备的运行过程中,各种能量的输出功率需要处在安全运行的范围内;
能量流平衡约束:从能源枢纽的角度出发,必须满足输入和输出平衡条件,以消除能源和资源传输过程中的不可逆损失。
5.根据权利要求1所述的考虑可再生能源接入的综合能源系统优化运行方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:
在对综合能源系统的容量分配和运行优化进行分析的基础上,利用输入输出双端口EH模型架构,构建容量分配层与运行优化层之间的两层优化逻辑关系;在该框架中,上层模型表示为系统容量配置的优化问题,初始参数设定为各设备单位容量的购置成本、使用寿命、环境影响系数和投资系数,将各设备的单机容量从迭代起点转移到下层的运行策略优化模型中;下层通过典型日负荷、燃气、电价、燃气热值和各种设备变压器,通过计算运行特性参数的预设参数,得到日运行成本、资源消耗成本、污染物排放成本和弃风弃光惩罚成本,将系统的日常运行数据反馈给上层模型,通过优化算法的筛选,找到容量分配的最优解;经过多次迭代,两级优化模型的结果是由上层决策变量选择出适合区域负荷需求的最优容量分配和典型的日运行策略方案。
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