CN113850474B - 一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法，多能流综合能源系统采用热‑电‑氢多能流综合能源系统，包括步骤：初始化系统；基于深度学习进行时序预测获取日内风光发电及电热负荷功率；在第一阶段调度中基于经济性设置目标函数及约束条件，设置调度步长，对多能流综合能源系统进行日前调度，得到最优解；通过建立多元时间序列微分方程模型对风光及电热负荷进行超短期预测；在第二阶段调度中将日前调度的最优解作为参考值，基于滚动调度周期，以误差最小为目标对日内各微源出力进行修正，提高优化控制的精度，减小误差对运行成本的影响，增强综合能源系统的可靠性及储能系统的稳定性。

Description

一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法
技术领域
本发明属于综合能源系统技术领域，特别是涉及一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法。
背景技术
能源是现代化社会经济需求的重要来源之一，随着我国能源消费水平不断提高，能源清洁化率、终端电气化率逐渐升高，能源的使用与发电量迅速增长，可持续清洁能源的发电规模一直在扩大。分布式可再生能源由于其清洁、有效的发电形式，在能源供应中起着重要的作用，是解决能源短缺的有效途径。随着可再生能源的开发利用，分布式电源发电成为可再生能源接入系统的一种重要方式和实现可持续发展的有效途径。目前，减少化石燃料使用，充分利用可再生能源已引起广泛的关注。随着分布式能源技术的不断发展，以分布式能源为基础的微电网已逐渐演变成为不仅提供可靠电能，且可以保证系统电力、热能、出行等多种需求的综合能源系统。综合能源系统能够提高能源利用率和风光消纳能力，减少环境污染。然而，单一能源的储能系统已经无法满足综合能源系统日益复杂的需求，含多种能源的储能系统得到了广泛的研究。氢能是吸收可再生能源的有效途径之一，也是实现低碳转型的重要途径之一。与传统能源相比，氢能具有零污染、资源丰富、效率高等优点。氢储能具有能量密度高、长期储能能力强的特点。随着可再生能源发电技术的逐步成熟，蓄氢在电力系统中的重要性越来越明显。随着氢能的广泛应用，作为热电氢耦合设备的氢能系统逐渐成为综合能源系统的重要组成部分。加强对综合能源系统的研究，对实现能源可持续利用、发展低碳社会具有重要意义，同时，氢能储能有利于促进可再生能源建设的大规模投资和科学发展，对提高我国风力发电和光伏发电的消费率，减少能源环境污染和能源危机具有重要意义。此外，利用可再生能源进行供热是我国合理控制能源消费总量，实现能源结构优化的迫切需要，也是建设清洁低碳社会，实现可持续发展的必然选择。
目前国内外针对综合能源系统的建模、规划以及优化调度均有一定研究，其优化调度的复杂性主要体现在：基于经济性的单目标优化难以满足市场需求，目标函数的构成趋于多样性(经济性、节能性、环保性、削峰填谷指标等)；多能源系统耦合日益加强，对综合能源系统的优化调度与协调运行提出了更高的要求，有待进一步研究；现有的研究对燃气轮机、电锅炉等设备以传统的热电联供方式及其优化管理进行了多方面的研究工作，大量研究未考虑燃料电池与电解槽的热电氢耦合特性，以及没有对氢能系统进行全面的精细化建模；预测的误差对综合能源系统的运行产生了一定影响等。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法，考虑了质子交换膜燃料电池和碱式电解槽电氢转换时的余热回收，能够避免氢储能系统的热能浪费并进一步提升氢储能系统的效率和系统的能量利用率；能够满足综合能源系统内电、热负荷需求，实现独立运行；能够维持多种储能元件的储能状态平衡，改善系统运行的经济性和环保性，具备一定的实时性和通用性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，多能流综合能源系统采用热-电-氢多能流综合能源系统，包括步骤：
S100，初始化系统，设置电储能系统荷电状态SOC、储氢罐的储存状态SOHC、蓄热槽的储存状态HOC初始值；
S200，基于深度学习进行时序预测获取日内风光发电及电热负荷功率；
S300，在第一阶段调度中基于经济性设置目标函数及约束条件，设置调度步长，对多能流综合能源系统进行日前调度，得到最优解；
S400，通过建立多元时间序列微分方程模型对风光及电热负荷进行超短期预测；
S500，在第二阶段调度中将日前调度的最优解作为参考值，基于滚动调度周期，以误差最小为目标对日内各微源出力进行修正，提高优化控制的精度，减小误差对运行成本的影响，增强综合能源系统的可靠性及储能系统的稳定性。
进一步的是，所述基于深度学习进行时序预测的方法，包括步骤：加载序列数据；标准化数据；准备预测变量和响应；定义长短期记忆网络架构；训练长短期记忆网络；预测将来时间步；使用观测值更新网络状态。
进一步的是，在第一阶段调度中，设置调度周期为24h，调度时间跨度为1h，根据日前的风机发电出力、光伏发电出力及负荷需求预测，以综合能源系统整体运行成本最小为目标，采用参数约束规划方法对多能流综合能源系统进行长时间尺度调度，计算出全局最优调度计划值。
进一步的是，所述参数约束规划方法，包括步骤：
S301，获取日内24h光伏发电出力、风机发电出力及电、热负荷功率的长期预测数据；
S302，各微源状态初始化；
S303，对热-电-氢多能流综合能源系统的日前调度目标是保证综合能源系统运行成本最低，通过对系统中供能设备和储能设备进行合理调度，日前调度的目标函数为：
F＝min(COM+Cfuel+Cgas)；
其中，COM为运行维护成本，Cfuel为燃料成本，Cgas为污染气体治理成本；
S304，所述运行维护成本函数为：
Figure BDA0003230846960000031
其中，T为调度周期，t为当前时刻，ρwt、ρpv、ρhss、ρbat、ρeb、ρgb、ρtst为风机、光伏、氢储能系统、蓄电池、电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽单位运维成本，单位为：元/kWh；Pwt(t)、Ppv(t)、Phss(t)、Pbat(t)、Peb(t)分别为当前时刻风机、光伏、氢储能系统、蓄电池的电功率，单位为kW；Heb(t)、Hgb(t)、Htst(t)分别为当前时刻电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽的热功率，单位为kW；
所述燃料成本函数为：
Figure BDA0003230846960000032
其中，Rgas为天然气单位价格(元/m3)，LH为天然气热值(kWh/m3)。
所述污染气体治理成本函数为：
Figure BDA0003230846960000033
其中，Dgbi为燃气锅炉产生污染气体i的排放系数，λi为污染气体i的治理成本；
S305，根据目标函数，得到日前全局调度结果，基于日前调度结果，求取系统实时优化最优解。
进一步的是，所述求取系统实时优化最优解的过程，包括步骤：
S3051，接受来自日前调度的结果，并对系统进行初始化；
S3052，获取当前时刻SOC、SOHC、HOC数值；
S3053，获取当前时刻风机发电出力、光伏发电出力及电、热负荷数据，根据历史数据及实测数据，通过建立预测多元时间序列微分方程模型，对风光发电及电热负荷需求功率进行超短期预测；
S3054，使日内功率追踪日前计划，消除日前预测误差造成的功率波动，以减小不确定性带来的经济损失，建立实时优化的目标函数为：
Figure BDA0003230846960000041
λi∈[λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6,λ7]；
Figure BDA0003230846960000042
Figure BDA0003230846960000043
其中，k为优化初始时刻，λi为权重系数，Pbat(k)、Phy(k)、Peb(k)、Htst(k)为蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽在t时刻的实时输出功率，Pbat-ref(k)、Phy-ref(k)、Peb-ref(k)、Ptst-ref(k)为日前调度所得蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽的参考功率；SOC(k)、SOHC(k)及HOC(k)分别为当前时刻蓄电池的荷电状态、储氢罐的储存状态、蓄热槽的储存状态；SOC-ref(k)、SOHC-ref(k)、HOC-ref(k)分别为日前调度所得蓄电池荷电状态、储氢罐储存状态、蓄热槽储存状态的参考值；
S3055，使用闭环最优预测控制嵌入混合整数二次最优化算法对综合能源系统进行在线优化；
S3056，输出当前时刻实时优化调度结果，更新储能状态数据等状态量并反馈至下一轮的阶段优化；
S3057，判断当前时刻是否为最后时刻，若否，返回步骤S3052，若是，结束本过程；
S3058，输出实时优化调度结果。
进一步的是，所述基于预测多元时间序列微分方程模型的预测方法步骤包括：输入原始数据；判断原始数据是否满足光滑条件，若否，对原始数据进行预处理后返回该步骤，若是，则进行下一步；基于满足光滑条件的数据建立建立微分方程模型；构造预测公式；判断预测精度检验是否合格，若否，对所得数据进行残差修正并调整模型，若是，输出短期预测数据。
进一步的是，所述约束条件包括：综合能源系统电、热功率平衡，蓄电池最大充放电功率，燃料电池最大输出功率，电解槽最大输出功率，电锅炉最大输出功率，燃气锅炉最大输出功率，燃料电池、电解槽的热电氢耦合特性，电锅炉的电热耦合特性，燃气锅炉的产热特性，蓄电池SOC上下限，储氢罐SOHC上下限，蓄热槽HOC上下限。
进一步的是，所述热-电-氢多能流综合能源系统包括光伏发电系统、风力发电系统、电储能系统、热储能系统、氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统、电母线、热母线和氢气管道；所述光伏发电系统、风力发电系统作为分布式电源为热-电-氢多能流综合能源系统提供电能，连接至电母线；所述氢储能系统具备热电氢耦合特性包括电解槽系统、储氢罐系统以及燃料电池系统，分别连接电母线和热母线；所述电锅炉系统以电能为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，分别连接电母线和热母线；所述燃气锅炉系统以天然气为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，连接热母线；所述蓄热系统为热-电-氢多能流综合能源系统的热储能系统，连接热母线；
电储能系统与氢储能系统用于吸收上述光伏发电系统与风力发电系统所发出多余电能，同时在光伏发电系统及风力发电系统输出不足时补充系统的电功率缺额；氢储能系统输出或吸收电能的同时产生的热能供给热负荷；蓄热系统用于吸收氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统产生的多余热能，同时在热源输出不足时补充额外的热能。
另一方面，本发明还提供了一种热电氢多能流综合能源系统，采用热-电-氢多能流综合能源系统包括光伏发电系统、风力发电系统、电储能系统、热储能系统、氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统、电母线、热母线和氢气管道；所述光伏发电系统、风力发电系统作为分布式电源为热-电-氢多能流综合能源系统提供电能，连接至电母线；所述氢储能系统具备热电氢耦合特性包括电解槽系统、储氢罐系统以及燃料电池系统，分别连接电母线和热母线；所述电锅炉系统以电能为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，分别连接电母线和热母线；所述燃气锅炉系统以天然气为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，连接热母线；所述蓄热系统为热-电-氢多能流综合能源系统的热储能系统，连接热母线；
电储能系统与氢储能系统用于吸收上述光伏发电系统与风力发电系统所发出多余电能，同时在光伏发电系统及风力发电系统输出不足时补充系统的电功率缺额；氢储能系统输出或吸收电能的同时产生的热能供给热负荷；蓄热系统用于吸收氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统产生的多余热能，同时在热源输出不足时补充额外的热能。
进一步的是，所述风机发电系统包括风力发电机及其单向AC/DC变流器，风力发电机通过单向AC/DC变流器连接至电母线；所述光伏发电系统包括光伏电池及其单向DC/DC变流器，光伏电池通过单向DC/DC变流器连接至电母线；所述电储能系统包括蓄电池及其双向DC/DC变换器，蓄电池通过双向DC/DC变换器连接至电母线；
所述氢储能系统包括燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统，燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统并列设置在电母线和热母线之间；所述燃料电池系统包括燃料电池、单向DC/DC变换器和燃料电池换热器，燃料电池通过单向DC/DC变换器连接电母线，燃料电池通过燃料电池换热器连接至热母线；所述电解槽系统包括电解槽、DC/DC变换器和电解槽换热器，电解槽通过DC/DC变换器连接电母线，电解槽通过电解槽换热器连接热母线，电解槽将分解的氢气通向储氢罐，储氢罐的氢气通向燃料电池；
所述电锅炉系统包括电锅炉及其变换器，电锅炉通过变换器连接至电母线，且电锅炉的热端直接通向热母线；所述燃气锅炉系统包括燃气锅炉，燃气锅炉连接热母线；所述蓄热系统包括蓄热槽及其换热器，蓄热槽通过换热器连接热母线。
采用本技术方案的有益效果：
本发明主要由以光伏发电、风力发电为主的分布式电源、储能设备、供能设备及负荷组成。其中储能设备包括电储能系统、氢储能系统和热储能系统。负荷包括电负荷和热负荷。电锅炉为热电耦合元件，燃料电池与电解槽为热电氢耦合元件，燃气锅炉通过消耗天然气为系统提供热能。在第一阶段调度中，基于深度学习进行时序预测获取日内的风光发电出力及电热负荷需求功率，以综合能源系统整体运行成本最小为目标，采用参数约束规划方法实现日前调度，计算各微源全局最优输出功率参考值及各储能系统储能状态参考值；在第二阶段调度中，通过建立预测多元时间序列微分方程模型，对风光发电及电热负荷需求功率进行超短期预测，使用闭环最优预测控制嵌入混合整数二次最优化算法，在日前调度结果的基础上对各微源的出力进行修正，使日内实时优化结果与日前结果误差最小，减小预测误差带来的经济性影响。本发明具有一定的实时性及通用性，考虑了质子交换膜燃料电池和电解槽的热电氢联供特性，避免了氢储能系统的热能浪费并进一步提高氢能系统的效率，能够实现电、热、氢的协调利用与相互转换，实现系统稳定独立运行，改善系统的运行经济性与环保性，增强系统可靠性及储能系统的稳定性。
本发明通过构建以电能系统、氢能系统以及热能系统构成的储能模型为基础的多能流综合能源系统，提出一种热-电-氢多能流综合能源系统多阶段多时间尺度优化调度模型，包括基于参数约束规划方法的日前经济调度以及以闭环最优预测控制嵌入混合整数二次最优化算法的实时调度优化方法，能够有效减小误差带来的经济性影响，提升新系统的可靠性和稳定性。
本发明通过考虑质子交换膜燃料电池和碱式电解槽的热电联供特性，能够提升氢能系统的工作效率，同时为电、热负荷提供可靠的能源供应，避免热能的浪费，能够进一步提高综合能源系统的能源利用率。
本发明综合考虑了多能流综合能源系统中的电氢热耦合，能够实现多种能源间的优势互补和协调运行，能够满足综合能源系统内部的负荷需求，完成独立供电；能够在调度优化中兼顾经济性与环保性。
附图说明
图1为本发明的一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法流程示意图；
图2为本发明实施例中基于深度学习进行时序预测获取日前长期预测的计算流程图；
图3为本发明实施例中热-电-氢多能流综合能源系统多阶段多时间尺度优化调度方法的计算流程图；
图4为本发明实施例中建立预测多元时间序列微分方程模型获取日内短期预测结果的计算流程图；
图5为本发明实施例中热-电-氢多能流综合能源系统的拓扑结构。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，多能流综合能源系统采用热-电-氢多能流综合能源系统，包括步骤：
S100，初始化系统，设置电储能系统荷电状态SOC、储氢罐的储存状态SOHC、蓄热槽的储存状态HOC初始值；
S200，基于深度学习进行时序预测获取日内风光发电及电热负荷功率；
S300，在第一阶段调度中基于经济性设置目标函数及约束条件，设置调度步长，可设置为1h，对多能流综合能源系统进行日前调度，得到最优解；
S400，通过建立多元时间序列微分方程模型对风光及电热负荷进行超短期预测；
S500，在第二阶段调度中将日前调度的最优解作为参考值，基于滚动调度周期，可设置为15min×4，以误差最小为目标对日内各微源出力进行修正，提高优化控制的精度，减小误差对运行成本的影响，增强综合能源系统的可靠性及储能系统的稳定性。
为了确定所述多能流综合能源系统日前调度的工况，根据历史数据，基于深度学习进行时序预测的方法对日前调度的风机、光伏、负荷等数据进行预测，时间尺度为1h，计算出日内24h的预测数据。
作为上述实施例的优化方案，如图2所示，所述基于深度学习进行时序预测的方法，包括步骤：加载序列数据；标准化数据；准备预测变量和响应；定义长短期记忆网络架构；训练长短期记忆网络；预测将来时间步；使用观测值更新网络状态。
作为上述实施例的优化方案，在第一阶段调度中，设置调度周期为24h，调度时间跨度为1h，根据日前的风机发电出力、光伏发电出力及负荷需求预测，以综合能源系统整体运行成本最小为目标，采用参数约束规划方法对多能流综合能源系统进行长时间尺度调度，计算出全局最优调度计划值。
如图3所示，所述参数约束规划方法，包括步骤：
S301，获取日内24h光伏发电出力、风机发电出力及电、热负荷功率的长期预测数据；
S302，各微源状态初始化；
S303，对热-电-氢多能流综合能源系统的日前调度目标是保证综合能源系统运行成本最低，通过对系统中供能设备和储能设备进行合理调度，日前调度的目标函数为：
F＝min(COM+Cfuel+Cgas)；
其中，COM为运行维护成本，Cfuel为燃料成本，Cgas为污染气体治理成本；
S304，所述运行维护成本函数为：
Figure BDA0003230846960000091
其中，T为调度周期，t为当前时刻，ρwt、ρpv、ρhss、ρbat、ρeb、ρgb、ρtst为风机、光伏、氢储能系统、蓄电池、电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽单位运维成本，单位为：元/kWh；Pwt(t)、Ppv(t)、Phss(t)、Pbat(t)、Peb(t)分别为当前时刻风机、光伏、氢储能系统、蓄电池的电功率，单位为kW；Heb(t)、Hgb(t)、Htst(t)分别为当前时刻电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽的热功率，单位为kW；
所述燃料成本函数为：
Figure BDA0003230846960000092
其中，Rgas为天然气单位价格(元/m3)，LH为天然气热值(kWh/m3)。
所述污染气体治理成本函数为：
Figure BDA0003230846960000093
其中，Dgbi为燃气锅炉产生污染气体i的排放系数，λi为污染气体i的治理成本；
S305，根据目标函数，得到日前全局调度结果，基于日前调度结果，求取系统实时优化最优解。
所述求取系统实时优化最优解的过程，包括步骤：
S3051，接受来自日前调度的结果，并对系统进行初始化；
S3052，获取当前时刻SOC、SOHC、HOC数值；
S3053，获取当前时刻风机发电出力、光伏发电出力及电、热负荷数据，根据历史数据及实测数据，通过建立预测多元时间序列微分方程模型，对风光发电及电热负荷需求功率进行超短期预测，设置预测长度为15min×3，设置滚动周期为15min×4；
S3054，使日内功率追踪日前计划，消除日前预测误差造成的功率波动，以减小不确定性带来的经济损失，建立实时优化的目标函数为：
Figure BDA0003230846960000101
λi∈[λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6,λ7]；
Figure BDA0003230846960000102
Figure BDA0003230846960000103
其中，k为优化初始时刻，λi为权重系数，Pbat(k)、Phy(k)、Peb(k)、Htst(k)为蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽在t时刻的实时输出功率，Pbat-ref(k)、Phy-ref(k)、Peb-ref(k)、Ptst-ref(k)为日前调度所得蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽的参考功率；SOC(k)、SOHC(k)及HOC(k)分别为当前时刻蓄电池的荷电状态、储氢罐的储存状态、蓄热槽的储存状态；SOC-ref(k)、SOHC-ref(k)、HOC-ref(k)分别为日前调度所得蓄电池荷电状态、储氢罐储存状态、蓄热槽储存状态的参考值；
S3055，使用闭环最优预测控制嵌入混合整数二次最优化算法对综合能源系统进行在线优化；
S3056，输出当前时刻实时优化调度结果，更新储能状态数据等状态量并反馈至下一轮的阶段优化；
S3057，判断当前时刻是否为最后时刻，若否，返回步骤S3052，若是，结束本过程；
S3058，输出实时优化调度结果。
作为上述实施例的优化方案，如图4所示，所述基于预测多元时间序列微分方程模型的预测方法步骤包括：输入原始数据；判断原始数据是否满足光滑条件，若否，对原始数据进行预处理后返回该步骤，若是，则进行下一步；基于满足光滑条件的数据建立建立微分方程模型；构造预测公式；判断预测精度检验是否合格，若否，对所得数据进行残差修正并调整模型，若是，输出短期预测数据。
作为上述实施例的优化方案，所述约束条件包括：综合能源系统电、热功率平衡，蓄电池最大充放电功率，燃料电池最大输出功率，电解槽最大输出功率，电锅炉最大输出功率，燃气锅炉最大输出功率，燃料电池、电解槽的热电氢耦合特性，电锅炉的电热耦合特性，燃气锅炉的产热特性，蓄电池SOC上下限，储氢罐SOHC上下限，蓄热槽HOC上下限。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，如图5所示，本发明还提供了一种热电氢多能流综合能源系统及其优化调度方法，采用热-电-氢多能流综合能源系统包括光伏发电系统、风力发电系统、电储能系统、热储能系统、氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统、电母线、热母线和氢气管道；所述光伏发电系统、风力发电系统作为分布式电源为热-电-氢多能流综合能源系统提供电能，连接至电母线；所述氢储能系统具备热电氢耦合特性包括电解槽系统、储氢罐系统以及燃料电池系统，分别连接电母线和热母线；所述电锅炉系统以电能为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，分别连接电母线和热母线；所述燃气锅炉系统以天然气为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，连接热母线；所述蓄热系统为热-电-氢多能流综合能源系统的热储能系统，连接热母线；
电储能系统与氢储能系统用于吸收上述光伏发电系统与风力发电系统所发出多余电能，同时在光伏发电系统及风力发电系统输出不足时补充系统的电功率缺额；氢储能系统输出或吸收电能的同时产生的热能供给热负荷；蓄热系统用于吸收氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统产生的多余热能，同时在热源输出不足时补充额外的热能。
作为上述实施例的优化方案，所述风机发电系统包括风力发电机及其单向AC/DC变流器，风力发电机通过单向AC/DC变流器连接至电母线；所述光伏发电系统包括光伏电池及其单向DC/DC变流器，光伏电池通过单向DC/DC变流器连接至电母线；所述电储能系统包括蓄电池及其双向DC/DC变换器，蓄电池通过双向DC/DC变换器连接至电母线；
所述氢储能系统包括燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统，燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统并列设置在电母线和热母线之间；所述燃料电池系统包括燃料电池、单向DC/DC变换器和燃料电池换热器，燃料电池通过单向DC/DC变换器连接电母线，燃料电池通过燃料电池换热器连接至热母线；所述电解槽系统包括电解槽、DC/DC变换器和电解槽换热器，电解槽通过DC/DC变换器连接电母线，电解槽通过电解槽换热器连接热母线，电解槽将分解的氢气通向储氢罐，储氢罐的氢气通向燃料电池；
所述电锅炉系统包括电锅炉及其变换器，电锅炉通过变换器连接至电母线，且电锅炉的热端直接通向热母线；所述燃气锅炉系统包括燃气锅炉，燃气锅炉连接热母线；所述蓄热系统包括蓄热槽及其换热器，蓄热槽通过换热器连接热母线。
以上显示和描述了本发明的基本原理和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。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，多能流综合能源系统采用热-电-氢多能流综合能源系统，包括步骤：
S100，初始化系统，设置电储能系统荷电状态SOC、储氢罐的储存状态SOHC和蓄热槽的储存状态HOC初始值；
S200，基于深度学习进行时序预测获取日内风光发电及电热负荷功率；
S300，在第一阶段调度中基于经济性设置目标函数及约束条件，设置调度步长，对多能流综合能源系统进行日前调度，得到最优解；
S400，通过建立多元时间序列微分方程模型对风光及电热负荷进行超短期预测；
S500，在第二阶段调度中将日前调度的最优解作为参考值，基于滚动调度周期，以误差最小为目标对日内各微源出力进行修正；
在第一阶段调度中，设置调度周期为24h，调度时间跨度为1h，根据日前的风机发电出力、光伏发电出力及负荷需求预测，以综合能源系统整体运行成本最小为目标，采用参数约束规划方法对多能流综合能源系统进行长时间尺度调度，计算出全局最优调度计划值；
所述参数约束规划方法，包括步骤：
S301，获取日内24h光伏发电出力、风机发电出力及电、热负荷功率的长期预测数据；
S302，各微源状态初始化；
S303，对热-电-氢多能流综合能源系统的日前调度目标是保证综合能源系统运行成本最低，通过对系统中供能设备和储能设备进行合理调度，日前调度的目标函数为：
F＝min(COM+Cfuel+Cgas)；
其中，COM为运行维护成本，Cfuel为燃料成本，Cgas为污染气体治理成本；
S304，所述运行维护成本函数为：
其中，T为调度周期，t为当前时刻，ρwt、ρpv、ρhss、ρbat、ρeb、ρgb、ρtst为风机、光伏、氢储能系统、蓄电池、电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽单位运维成本，单位为：元/kWh；Pwt(t)、Ppv(t)、Phss(t)、Pbat(t)、Peb(t)分别为当前时刻风机、光伏、氢储能系统、蓄电池的电功率，单位为kW；Heb(t)、Hgb(t)、Htst(t)分别为当前时刻电锅炉、燃气锅炉、蓄热槽的热功率，单位为kW；
所述燃料成本函数为：
其中，Rgas为天然气单位价格，单位为元/m3，LH为天然气热值，单位为kWh/m3；
所述污染气体治理成本函数为：
其中，Dgbi为燃气锅炉产生污染气体i的排放系数，λi为污染气体i的治理成本；
S305，根据目标函数，得到日前全局调度结果，基于日前调度结果，求取系统实时优化最优解；
所述求取系统实时优化最优解的过程，包括步骤：
S3051，接受来自日前调度的结果，并对系统进行初始化；
S3052，获取当前时刻SOC、SOHC和HOC数值；
S3053，获取当前时刻风机发电出力、光伏发电出力及电和热负荷数据，根据历史数据及实测数据，通过建立预测多元时间序列微分方程模型，对风光发电及电热负荷需求功率进行超短期预测；
S3054，使日内功率追踪日前计划，建立实时优化的目标函数为：
λi∈[λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6,λ7]；
其中，k为优化初始时刻，λi为权重系数，Pbat(k)、Phy(k)、Peb(k)、Htst(k)为蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽在t时刻的实时输出功率，Pbat-ref(k)、Phy-ref(k)、Peb-ref(k)、Ptst-ref(k)为日前调度所得蓄电池、氢能系统、电锅炉、蓄热槽的参考功率；SOC(k)、SOHC(k)及HOC(k)分别为当前时刻蓄电池的荷电状态、储氢罐的储存状态、蓄热槽的储存状态；SOC-ref(k)、SOHC-ref(k)、HOC-ref(k)分别为日前调度所得蓄电池荷电状态、储氢罐储存状态、蓄热槽储存状态的参考值；
S3055，使用闭环最优预测控制嵌入混合整数二次最优化算法对综合能源系统进行在线优化；
S3056，输出当前时刻实时优化调度结果，更新储能状态数据状态量并反馈至下一轮的阶段优化；
S3057，判断当前时刻是否为最后时刻，若否，返回步骤S3052，若是，结束本过程；
S3058，输出实时优化调度结果；
基于预测多元时间序列微分方程模型的预测方法步骤包括：输入原始数据；判断原始数据是否满足光滑条件，若否，对原始数据进行预处理后返回该步骤，若是，则进行下一步；基于满足光滑条件的数据建立建立微分方程模型；构造预测公式；判断预测精度检验是否合格，若否，对所得数据进行残差修正并调整模型，若是，输出短期预测数据。
2.根据权利要求1所述的一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，所述基于深度学习进行时序预测的方法，包括步骤：加载序列数据；标准化数据；准备预测变量和响应；定义长短期记忆网络架构；训练长短期记忆网络；预测将来时间步；使用观测值更新网络状态。
3.根据权利要求1所述的一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：综合能源系统电、热功率平衡，蓄电池最大充放电功率，燃料电池最大输出功率，电解槽最大输出功率，电锅炉最大输出功率，燃气锅炉最大输出功率，燃料电池、电解槽的热电氢耦合特性，电锅炉的电热耦合特性，燃气锅炉的产热特性，蓄电池SOC上下限，储氢罐SOHC上下限，蓄热槽HOC上下限。
4.根据权利要求1所述的一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，所述热-电-氢多能流综合能源系统包括光伏发电系统、风力发电系统、电储能系统、热储能系统、氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统、电母线、热母线和氢气管道；所述光伏发电系统、风力发电系统作为分布式电源为热-电-氢多能流综合能源系统提供电能，连接至电母线；所述氢储能系统具备热电氢耦合特性包括电解槽系统、储氢罐系统以及燃料电池系统，分别连接电母线和热母线；所述电锅炉系统以电能为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，分别连接电母线和热母线；所述燃气锅炉系统以天然气为能源为热-电-氢多能流综合能源系统提供热能，连接热母线；蓄热系统为热-电-氢多能流综合能源系统的热储能系统，连接热母线；
电储能系统与氢储能系统用于吸收上述光伏发电系统与风力发电系统所发出多余电能，同时在光伏发电系统及风力发电系统输出不足时补充系统的电功率缺额；氢储能系统输出或吸收电能的同时产生的热能供给热负荷；蓄热系统用于吸收氢储能系统、电锅炉系统、燃气锅炉系统产生的多余热能，同时在热源输出不足时补充额外的热能。
5.根据权利要求4所述的一种热电氢多能流综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，所述风力发电系统包括风力发电机及其单向AC/DC变流器，风力发电机通过单向AC/DC变流器连接至电母线；所述光伏发电系统包括光伏电池及其单向DC/DC变流器，光伏电池通过单向DC/DC变流器连接至电母线；所述电储能系统包括蓄电池及其双向DC/DC变换器，蓄电池通过双向DC/DC变换器连接至电母线；
所述氢储能系统包括燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统，燃料电池系统、电解槽系统和储氢罐系统并列设置在电母线和热母线之间；所述燃料电池系统包括燃料电池、单向DC/DC变换器和燃料电池换热器，燃料电池通过单向DC/DC变换器连接电母线，燃料电池通过燃料电池换热器连接至热母线；所述电解槽系统包括电解槽、DC/DC变换器和电解槽换热器，电解槽通过DC/DC变换器连接电母线，电解槽通过电解槽换热器连接热母线，电解槽将分解的氢气通向储氢罐，储氢罐的氢气通向燃料电池；
所述电锅炉系统包括电锅炉及其变换器，电锅炉通过变换器连接至电母线，且电锅炉的热端直接通向热母线；所述燃气锅炉系统包括燃气锅炉，燃气锅炉连接热母线；蓄热系统包括蓄热槽及其换热器，蓄热槽通过换热器连接热母线。
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